El satélite de la NASA captura la primera imagen detallada de un tsunami enorme en el Pacífico
Una imagen satelital capturó un gran tsunami con un comportamiento nunca antes visto y el cual los científicos no esperaban.
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El 29 de julio de 2025, un terremoto de magnitud 8.8 sacudió la zona de subducción de Kuril-Kamchatka, generando un tsunami que atravesó el Pacífico. El satélite SWOT (Surface Water and Ocean Topography), operado por la NASA y la agencia espacial francesa CNES, aprovechó el momento y capturó la primera imagen en alta resolución de las olas gigantes vistas desde el espacio.
Los científicos observaron un patrón sorprendentemente complejo de olas que se propagan e interactúan a lo largo de la cuenca, muy diferente al comportamiento característico que describe los tsunamis como olas únicas y uniformes, según el estudio publicado en la revista The Seismic Record.
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Los satélites mapean los tsunamis
Hasta ahora, la detección temprana de tsunamis en mar abierto dependía casi exclusivamente de las boyas DART, dispositivos altamente sensibles pero escasos, capaces de registrar cambios en la altura del mar desde puntos específicos. Sin embargo, el satélite SWOT pudo trazar un mapa continuo de 120 kilómetros de ancho que brindó una vista completa del comportamiento de la superficie oceánica en tiempo real.
El terremoto y tsunami de magnitud 8,8 en Kamchatka, Rusia. Foto: Seismic Record
"Considero que los datos de SWOT son como una nueva forma de ver el océano", señaló Ángel Ruiz-Angulo, investigador de la Universidad de Islandia y autor principal del estudio. “Antes, con las boyas DART solo podíamos observar el tsunami en puntos aislados del océano”. Gracias a la tecnología satelital, ahora es posible seguir el desarrollo de la ola en espacio y tiempo, algo impensable con métodos anteriores.
Los investigadores Ruiz-Angulo y Charly de Marez analizaban datos del satélite para estudiar remolinos marinos cuando ocurrió el terremoto. La coincidencia les permitió registrar la evolución del tsunami desde el espacio con una precisión nunca antes lograda.
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El comportamiento del tsunami
Los tsunamis de gran escala, como el generado por el sismo en la región de Kamchatka, se han considerado históricamente como olas de tipo “no dispersivo”, es decir, su forma se mantiene estable mientras viajan por el océano. Sin embargo, la imagen captada por SWOT muestra lo contrario: un patrón trenzado de energía que se disgrega en múltiples direcciones.
“El registro de SWOT desafía la idea de que los tsunamis grandes no se dispersan”, afirmó Ruiz-Angulo. Al comparar simulaciones computacionales, los investigadores descubrieron que los modelos que incluían efectos dispersivos coincidían mejor con las imágenes captadas por el satélite.
Este efecto de dispersión podría alterar el momento en el que las olas golpean la costa, así como la intensidad de la primera ola respecto a las que le siguen. Según el estudio, es posible que el tren de olas principal esté influenciado por las olas posteriores, lo que representa un reto adicional para los pronosticadores de desastres.
Los antiguos terremotos
La región de Kuril-Kamchatka no es ajena a los tsunamis masivos. En 1952, un terremoto de magnitud 9,0 en esa misma zona desencadenó un tsunami que impulsó la creación del sistema de alertas del Pacífico. Durante el evento de 2025, este sistema volvió a activarse, pero algunas mediciones no coincidían con los modelos previos.
Dos estaciones de medición registraron el paso del tsunami en momentos inesperados: una antes de lo previsto y otra después. Al ajustar los modelos con los datos reales de las boyas DART, los científicos concluyeron que la ruptura sísmica se había extendido más de lo estimado, alcanzando los 400 kilómetros, frente a los 300 kilómetros que se creía inicialmente.
Desde el terremoto de Tohoku en Japón en 2011, los científicos han buscado integrar más datos oceánicos en los modelos sísmicos. “El problema es que los modelos para simular las boyas son muy distintos a los que usamos para modelar el movimiento de la corteza terrestre”, explicó Diego Melgar, coautor del estudio. Aun así, subraya la importancia de combinar todos los datos disponibles para comprender mejor el origen de estos eventos.
