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Los principales terremotos del sur de San Andreas modulados por el lago

Jun 07, 2023Jun 07, 2023

Naturaleza (2023)Citar este artículo

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Detalles de métricas

Las cargas hidrológicas pueden estimular la actividad sísmica en la corteza terrestre1. Sin embargo, la evidencia del desencadenamiento de grandes terremotos sigue siendo difícil de alcanzar. La falla de San Andrés del sur (SSAF) en el sur de California se encuentra junto al mar de Salton2, un remanente del antiguo lago Cahuilla que periódicamente se llenó y se secó durante el último milenio3,4,5. Aquí usamos nuevos datos geológicos y paleosísmicos para demostrar que los últimos seis grandes terremotos en el SSAF probablemente ocurrieron durante los altos del lago Cahuilla5,6. Para investigar las posibles relaciones causales, calculamos los cambios de tensión de Coulomb dependientes del tiempo7,8 debido a las variaciones en el nivel del lago. Usando un modelo totalmente acoplado de una corteza poroelástica9,10,11 que recubre un manto viscoelástico12,13, encontramos que las cargas hidrológicas aumentaron la tensión de Coulomb en el SSAF en varios cientos de kilopascales y las tasas de tensión de falla en más de un factor de 2, que es probablemente suficiente para desencadenar un terremoto7,8. Los efectos desestabilizadores de la inundación del lago se ven reforzados por un buzamiento de falla no vertical14,15,16,17, la presencia de una zona de daño por falla18,19 y la difusión lateral de la presión intersticial20,21. Nuestro modelo puede ser aplicable a otras regiones en las que la carga hidrológica, ya sea natural8,22 o antropogénica1,23, se asoció con una sismicidad sustancial.

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Los archivos de datos de Abaqus, los archivos de datos de Lake Cahuilla y Salton Sea y los resultados del modelo procesado están disponibles en Zenodo (http://doi.org/10.5281/zenodo.7714217). Los datos de origen se proporcionan con este documento.

Todos los códigos de posprocesamiento y códigos de trazado de muestras relevantes de MATLAB están disponibles en Zenodo (http://doi.org/10.5281/zenodo.7714217).

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Este trabajo fue apoyado por el Centro de Terremotos del Sur de California (subvención 21091) a MW y NSF (EAR-1841273), NASA (80NSSC22K0506) y USGS (G20AP00051) a YF Esta investigación se benefició de la correspondencia con R. Guyer. Este proyecto utilizó datos de fallas cuaternarias del USGS. Reconocemos el uso del clúster informático de alto rendimiento CSRC en la Universidad Estatal de San Diego.

Departamento de Ciencias Geológicas, Universidad Estatal de San Diego, San Diego, CA, EE. UU.

Ryley G. Hill, Matthew Weingarten y Thomas K. Rockwell

Institución Scripps de Oceanografía, Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, EE. UU.

Ryley G. Hill y Yuri Fialko

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RGH construyó el modelo de elementos finitos, realizó el análisis de los resultados del modelo y escribió el manuscrito. MW gestionó el estudio, ayudó a construir el modelo, proporcionó acceso al software de modelado, obtuvo financiación, ayudó a concebir el experimento y comentó el manuscrito. TKR llevó a cabo el análisis paleosísmico, concibió el experimento y contribuyó al manuscrito. YF brindó asesoramiento sobre el modelado y la interpretación de los resultados del modelo y contribuyó al manuscrito.

Correspondencia a Ryley G. Hill.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Nature agradece a los revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Los informes de los revisores están disponibles.

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Resultados de las pruebas estadísticas de Monte Carlo (10 000 muestras) basadas en el muestreo de las distribuciones PDF de los terremotos y los tiempos de los lagos. Después de muestrear los archivos PDF del terremoto, determinamos cuántos caen dentro de los tiempos del lago cuando el lago estaba lleno en más del 70%. Comparamos estos tiempos con una distribución aleatoria uniforme de siete veces en el mismo rango de tiempo de carga del lago. Encontramos que los tiempos medios que ocurren dentro de los lagos son> 97% de los tiempos de terremotos de una distribución aleatoria uniforme que ocurren dentro de los lagos.

Dominio del modelo de método de elementos finitos 3D. La malla del modelo contiene alrededor de 2 millones de elementos tetraédricos. El color azul claro representa la extensión del antiguo lago Cahuilla. La carga vertical prescrita es hidrostática, hasta la cabeza de agua máxima del lago (97,2 m). La línea roja continua es el seguimiento de la falla SSAF. La zona de falla se modela como una losa que buza hacia el noreste a 60° (ref. 54), con un espesor asumido de 200 m (refs. 19, 46, 84).

Presión intersticial (MPa) en el SSAF en función del tiempo (año CE) a 7 km de profundidad para la ubicación 21, un punto en la falla cerca del centro del lago (ver Fig. 5 complementaria). Cada modelo se basa en la permeabilidad de falla variable, con el modelo 1 como el más permeable y el modelo 5 como la zona sin daños (Tabla 2 de datos ampliados).

Modelo analítico 1D de presión de poros para una variedad de diferentes profundidades (azul) con presión de poros a nivel superficial del lago (negro). El perfil de superficie más pequeño desde 1905 hasta el presente es el Salton Sea2. El modelo 2 del método de elementos finitos a 7,2 km de profundidad (línea verde) muestra el efecto de la difusión 3D con una zona de daño por falla de alta permeabilidad incrustada en una roca huésped de baja permeabilidad. El modelo del método de elementos finitos a 7,2 km se asemeja a la presión intersticial en el caso analítico 1D a 1 km, lo que demuestra cómo una zona dañada por falla puede transmitir la presión intersticial a la profundidad de manera efectiva. γ = 0,1685; kfalla = 1e−15 (m2); khost/1Dmodelo = 1e−18 (m2).

Similar a la Fig. 4a pero para un punto más alejado del centro del lago (punto 24 en la Fig. 5 complementaria).

Los efectos instantáneos y transitorios de los efectos no drenados y drenados. En t = 0, el efecto no drenado se siente casi instantáneamente en todo el medio poroelástico debajo del lago. A medida que pasa el tiempo, este efecto intenta equilibrarse en profundidad. En t = 0, el efecto de drenaje no se siente excepto en el medio poroelástico superficial y en el fondo del lago. A medida que pasa el tiempo, este efecto aumenta la presión intersticial a medida que la difusión impulsa el fluido desde la superficie hacia abajo. Además, a medida que se aplica la carga del lago, se forman áreas de compresión inmediatamente debajo del lago, mientras que cerca de los bordes se forman áreas de extensión.

Este archivo contiene figuras complementarias. 1–11.

Cálculo de rangos de edad probables basados ​​en mediciones de radiocarbono de Rockwell et al.6.

Evolución espaciotemporal de la presión intersticial. Este video describe el cambio en la presión intersticial relativa a través del SSAF para cada paso de tiempo en nuestro modelo de los seis ciclos de carga del lago del antiguo lago Cahuilla que también incluye la carga del Mar Salton. El punto * en la falla es la ubicación de la máxima presión intersticial para una profundidad sismogénica promedio de 7 km. La presión intersticial en cada paso asociado con * se representa a la derecha. Se trazan otras dos curvas que representan una proporción de qué parte de la falla tiene una presión intersticial positiva. La línea negra es para la presión intersticial a 7 km de profundidad y la línea gris es para la presión intersticial en toda la falla.

Evolución espaciotemporal del SFC. Esta descripción es la misma que para el video complementario 1, excepto por CFS en lugar de presión intersticial.

Evolución del SFC positivo/negativo. Este video describe el CFS positivo binario (rojo) frente al CFS negativo (azul) en el SSAF para cada paso de tiempo en nuestro modelo. Un * negro trazado en el plano de falla representa la ubicación en cada paso de tiempo con el CFS máximo para toda la falla. Se trazan dos líneas a la derecha, que representan la relación positiva (roja) versus negativa (azul) para CFS en el SSAF.

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Reimpresiones y permisos

Hill, RG, Weingarten, M., Rockwell, TK y col. Grandes terremotos en el sur de San Andreas modulados por eventos de llenado de lagos. Naturaleza (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06058-9

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Recibido: 15 julio 2022

Aceptado: 05 abril 2023

Publicado: 07 junio 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06058-9

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