طوّر العلماء تقنية رياضية تسرّع المحاكاة الزلزالية بعامل 1000، مما يسهل رسم خرائط الطبقات تحت الأرض وتقييم مخاطر الزلازل. بقيادة كاثرين سميتانا من معهد ستيفنز التكنولوجي، يستخدم النهج تقليل ترتيب النموذج للتعامل مع الحسابات المعقدة بكفاءة أكبر. رغم أنه لا يمكّن من التنبؤ بالزلازل، إلا أنه يمكن أن يعزز الاستعداد في المناطق الضعيفة.
تحدث الزلازل بشكل متكرر، حيث يقدر مسح الجيولوجيا الأمريكي حوالي 55 حدثاً يومياً عالمياً، بإجمالي حوالي 20,000 سنوياً. تحدث الأحداث ذات المقياس 7 أو أعلى حوالي 15 مرة في السنة، وواحد يصل إلى مقياس 8 أو أكثر. في عام 2025، ضرب زلزال بمقياس 7.0 ألاسكا في 6 ديسمبر، بينما احتل حدث خارجي بمقياس 8.8 قبالة شبه جزيرة كامتشاتكا الروسية بين الأقوى تسجيلاً على الإطلاق. تسبب هذه الكوارث في أضرار كبيرة، بتكلفة تقدر بـ14.7 مليار دولار سنوياً على الولايات المتحدة، وفقاً لتقرير 2023 من USGS ووكالة إدارة الطوارئ الفيدرالية. يفاقم التوسع الحضري في المناطق الزلزالية التكلفة المالية والبشرية. رغم استحالة التنبؤ، يمكن أن يحسن فهم الهياكل تحت السطح تقييم المخاطر. يستخدم الباحثون عكس الموجة الكاملة لتصوير الطبقات تحت الأرض، محاكين الموجات الزلزالية ومقارنتها ببيانات حقيقية من السيزموغرامات. تقول كاثرين سميتانا، أستاذة مساعدة في العلوم الرياضية بمعهد ستيفنز التكنولوجي، إن المواد مثل الصخور الصلبة أو الرمل أو الطين تؤثر على انتشار الموجات بشكل مختلف. «قد تكون هناك طبقات من الصخور الصلبة، أو رمل أو طين»، تشرح. تستغرق المحاكاة التقليدية، التي تشمل ملايين المتغيرات وتتكرر آلاف المرات، ساعات على حواسيب قوية، مما يحد من استخدامها العملي. لمواجهة ذلك، تعاونت سميتانا مع رايس هوكينز وجانوت ترامبيرت من جامعة أوتريخت، وماتياس شلوتبوم ومحمد حمزة خالد من جامعة توينتي. يقلل طريقهم حجم النظام بحوالي 1000 مرة مع الحفاظ على الدقة. «لقد قللنا بشكل أساسي حجم النظام الذي يجب حله بحوالي 1000 مرة»، تقول سميتانا. مفصل في ورقة «Model Order Reduction for Seismic Applications» المنشورة في SIAM Journal on Scientific Computing (2025، المجلد 47، العدد 5)، تساعد التقنية في إنشاء نماذج تحت السطح مفصلة لتقييم مخاطر أفضل. يمكن أن تدعم أيضاً محاكاة التسونامي، مما يوفر وقتاً للاستجابة الطارئة. «لا توجد طريقة للتنبؤ بالزلازل في الوقت الحالي»، تؤكد سميتانا، «لكن عملنا يمكن أن يساعد في توليد رؤية واقعية للطبقات تحت السطح بقوة حوسبة أقل، مما يجعل نماذجنا أكثر عملية ويساعدنا على أن نكون أكثر مقاومة للزلازل».