Calculadora de Probabilidad de Réplicas
Calculate the probability and expected number of aftershocks following a mainshock.
AnalysisLa ciencia de la predicción de réplicas
Las réplicas son terremotos más pequeños que siguen a un sismo principal y ocurren en la misma región general de la falla. Son causadas por la redistribución del esfuerzo a lo largo y alrededor de la falla rota a medida que la corteza se ajusta a la nueva configuración de deformación. Las secuencias de réplicas pueden durar semanas, meses o incluso años — el terremoto M9,1 de Tōhoku de 2011 en Japón continuó produciendo réplicas significativas durante más de una década.
Esta calculadora utiliza el modelo estadístico de Reasenberg-Jones (1989), que combina dos leyes sismológicas fundamentales. La Ley de Omori Modificada describe cómo las tasas de réplicas decaen con el tiempo siguiendo un patrón de ley de potencias — las réplicas son más frecuentes inmediatamente después del sismo principal y disminuyen rápidamente. La Ley de Bath proporciona una estimación estadística de que la réplica más grande es típicamente aproximadamente 1,2 unidades de magnitud menor que el sismo principal. Juntos, estos modelos permiten a los sismólogos pronosticar la probabilidad y el número esperado de réplicas por encima de un umbral de magnitud dado.
Conceptos clave en la ciencia de réplicas
- La Ley de Omori Modificada (1894): tasa de réplicas n(t) = K / (t + c)^p, donde t es el tiempo después del sismo principal, y K, c, p son constantes empíricas. La tasa disminuye aproximadamente como 1/t.
- Ley de Bath (1965): la réplica más grande es estadísticamente aproximadamente 1,2 unidades de magnitud menor que el sismo principal, aunque ocurren excepciones — algunas secuencias producen réplicas más cercanas en magnitud.
- El valor b de Gutenberg-Richter (típicamente ~1,0) describe la relación entre réplicas pequeñas y grandes: por cada réplica M5, se esperan aproximadamente diez réplicas M4.
- Las zonas de réplicas generalmente corresponden al área de ruptura del sismo principal — un terremoto M7,0 podría producir réplicas en una zona de 30-50 km.
Usos comunes
- Evaluar si es seguro reingresar a edificios dañados después de un terremoto importante.
- Planificar operaciones de búsqueda y rescate con conocimiento del peligro continuo de réplicas.
- Comprender los patrones de decaimiento de réplicas con fines educativos o de investigación.
- Estimar la exposición a seguros durante el período posterior al sismo principal cuando el riesgo de réplicas permanece elevado.
How to Use
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1
Enter Mainshock Parameters
Input the mainshock magnitude (Mw), date, time, and location. The Omori-Utsu law—the foundation of aftershock forecasting—requires the mainshock time as the reference point (t = 0) for the decay calculation.
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2
Set the Forecast Window
Select the forecast time window (1 day, 1 week, 30 days) and the minimum magnitude threshold for the aftershock probability estimate. USGS operational forecasts use M3.0+ as the standard reporting threshold.
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3
Review the Aftershock Forecast
See the expected number of aftershocks above your chosen magnitude threshold and the probability of at least one aftershock exceeding specific magnitude levels. Note that the forecast uncertainty increases with time since the mainshock.
About
Aftershock sequences are not random noise following an earthquake—they are systematic, predictable in a statistical sense, and carry important information about fault properties and regional stress fields. The scientific basis for aftershock forecasting traces to the Omori-Utsu law, which holds remarkably across tectonic environments from Japan to California to New Zealand. The ETAS (Epidemic Type Aftershock Sequence) model, developed by Ogata (1988), extends Omori-Utsu to capture the full clustering structure of seismicity: each earthquake (aftershock or mainshock) independently generates its own offspring sequence, creating a branching process. ETAS successfully reproduces the broad statistical features of seismicity catalogs and forms the basis of modern operational forecasting.
The completeness of the post-mainshock earthquake catalog is a critical practical limitation. In the hours immediately following a large earthquake, numerous small-to-moderate aftershocks occur whose seismographic coda overlap in time, preventing individual identification—a problem called 'catalog incompleteness.' The magnitude of completeness Mc rises sharply after a mainshock and decays over days to weeks, depending on network density and analyst processing capacity. This incompleteness affects parameter estimation in Omori-ETAS models and means early forecasts carry larger uncertainty. Modern approaches use template matching—cross-correlating continuous waveform streams with known event templates—to detect small aftershocks hidden within the coda, dramatically lowering Mc in the critical early hours.
Social communication of aftershock probabilities presents persistent challenges. Research by social scientists (e.g., Becker et al., 2019, GeoJournal) shows that probabilistic formats ('35% chance of M5+') are frequently misinterpreted by the public as certainties or dismissals. Newer guidance from USGS and GNS Science emphasizes communicating aftershock information in terms of what people should do, not just probabilities: inspect your home before re-entering; assume any aftershock large enough to feel is large enough to collapse weakened structures; follow official guidance rather than individual seismicity monitoring apps whose algorithms and parameters may not align with operational systems.