Ein Team der Universität Genf und des INGV hat die innere Struktur eines erwachenden Vulkansystems mit bisher unerreichter Genauigkeit in 3D dargestellt. Ein Durchbruch für das Risikomanagement.
Vulkanausbrüche können dramatische Folgen haben. Aber wie kann man einen Vulkanausbruch vorhersehen, der sich Dutzende von Kilometern unter der Erde anbahnt? Einem Team der Universität Genf ist es in Zusammenarbeit mit dem Nationalen Institut für Geophysik und Vulkanologie (INGV) in Italien gelungen, das Innere des Vulkans Vulcano im Norden Siziliens in 3D zu modellieren. Dieses Bild von bisher unerreichter Genauigkeit wurde durch eine Mischung aus seismischen Sensoren und künstlicher Intelligenz erzielt. Die Ergebnisse wurden in Nature Communications veröffentlicht und stellen einen Durchbruch für das Verständnis vulkanischer Strukturen und möglicherweise für das Risikomanagement dar.
Auf unserem Planeten gibt es mehr als 1500 aktive Vulkane, aber nur 30 % davon sind den Wissenschaftlern gut bekannt. Dennoch leben mehr als 800 Millionen Menschen in der Nähe dieser oft unberechenbaren Giganten. Die Entwicklung von Geräten, mit denen man Eruptionen besser verstehen und vorhersehen kann, ist daher eine grosse Herausforderung für die Forschung.
Das ist ein Fortschritt, der mit dem Übergang vom Ultraschall zum MRT in der Medizin vergleichbar ist.
’Bisher hat sich die Vulkanoseismologie vor allem auf seismische Signale direkt unter den Vulkanen konzentriert. Gross angelegte Studien haben zwar die innere Struktur der Vulkane skizziert, aber nur wenige haben sich im Detail angeschaut, was wirklich in der Tiefe passiert’, sagt Douglas Stumpp, Doktorand am Departement für Erdwissenschaften, Sektion Erd- und Umweltwissenschaften, an der naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Genf und Erstautor der Studie. Dies ist auf die Einzigartigkeit jedes Vulkans und die Unzugänglichkeit der Gebiete, in denen sich die Eruptionen vorbereiten, zurückzuführen.
Eine ’Fotografie’ von bisher unbekannter Genauigkeit
Dank jüngster Arbeiten im Team von Matteo Lupi, einem assoziierten Professor am Departement für Erdwissenschaften, Abteilung Erd- und Umweltwissenschaften, der naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Genf, ist es Douglas Stumpp gelungen, ein dreidimensionales, hochauflösendes Bild der inneren Struktur des Vulcano zu erhalten. Der Vulkan auf der gleichnamigen Insel im Norden Siziliens trat Ende 2021 in eine Erweckungsphase ein, die durch sogenannte ’sehr langperiodische’ seismische Ereignisse gekennzeichnet ist, die auf die Zirkulation von Magma und Gasen innerhalb des Vulkansystems hinweisen.
’Wir verwendeten ein Gerät zur Tomographie mit seismischem Umgebungslärm, unterstützt durch ein Knotennetzwerk. Zur Verarbeitung der Daten verwendeten wir neuronale Netze, eine Technologie, die es uns ermöglicht, Vulkane zu ’durchleuchten’. Diese Arbeiten wurden im Rahmen des gemeinsamen Masterstudiengangs der Ecole Lémanique des Sciences de la Terre (ELSTE) durchgeführt, an dem die Universitäten Genf und Lausanne beteiligt sind", erklärt der Forscher. Mit Unterstützung und in Zusammenarbeit mit dem INGV setzten die Wissenschaftler rund 200 tragbare seismische Sensoren auf der Insel ein. Einen Monat lang zeichneten diese Seismometer der neuesten Generation die natürlichen Vibrationen des Bodens in einem breiten Frequenzbereich auf.
Es ist zum Beispiel bekannt, dass sich bestimmte Wellen - die sogenannten sekundären seismischen Wellen - mit geringer Geschwindigkeit ausbreiten, wenn sie durch flüssigkeitsreiche Gebiete laufen, wodurch das potenzielle Vorhandensein von Magma festgestellt werden kann. Diese massive Datenmenge wurde dann vom Supercomputer (’Yggdrasil’) der Universität Genf verarbeitet. ’Die Tomographie-Technologie ist schon seit etwa 20 Jahren verfügbar. Aber eine so grosse Anzahl von Sensoren einzusetzen und ihre Daten mit KI zu verarbeiten, ist etwas völlig Neues’, sagt Matteo Lupi, der die Arbeit leitete.
Mithilfe dieser Informationen konnte das Team die innere Struktur des Vulcano genau modellieren. Diese Modellierung zeigt auch die Verteilung der magmatischen Flüssigkeiten in seinem oberen Teil auf. das ist ein Fortschritt, der mit dem Übergang vom Ultraschall zum MRT in der Medizin vergleichbar ist’, sagt der Forscher.
Vom Wissen zur Prävention
Diese Ergebnisse ermöglichen es zwar noch nicht, einen Ausbruch vorherzusagen, aber sie sind ein echter Quantensprung für das Verständnis der inneren Dynamik von Vulkanen. ’Wenn es uns gelänge, die Daten aus der durch neuronale Netze unterstützten seismischen Umgebungslärm-Knotentomographie in Echtzeit zu verarbeiten, könnten wir das Verhalten jedes Bereichs des Vulkansystems nach und nach analysieren - und so dynamische und anpassungsfähige Evakuierungspläne entwerfen. Die ultraschnelle Verarbeitung solch massiver Datenmengen stellt noch immer eine grosse technische Herausforderung dar, aber die Integration von Machine und Deep Learning, wie sie in dieser Studie demonstriert wird, beweist, dass diese Perspektive nun in greifbare Nähe rückt", so Douglas Stumpp abschliessend.
