Scoperti i segnali nascosti sotto il Kīlauea che hanno anticipato eruzione del 2018

Roma – Un nuovo studio dell’Università delle Hawaii a Mānoa rivela che il sistema magmatico del vulcano Kīlauea mostrava comportamenti anomali già un anno prima dell’imponente eruzione del 2018, che durò mesi, distrusse interi quartieri e fu accompagnata da 60.000 terremoti. La ricerca, pubblicata su AGU Advances, mostra che il normale flusso ascendente del magma dal mantello verso i serbatoi superficiali del vulcano subì un’interruzione prolungata, segnale di un blocco interno che avrebbe innescato un accumulo di pressione sotto l’East Rift Zone. Analizzando i dati sismici raccolti in continuo, i ricercatori hanno osservato un’anomalia: il lago di lava del cratere Halema‘uma‘u scese di circa 30 metri mentre la pressione nel sistema magmatico più profondo restava stabile. L’ipotesi è che parte del magma sia stata deviata lateralmente verso il sistema di dicchi diretti alla rift zone e che il blocco tra i due serbatoi sommitali sia stato rilasciato solo dopo un terremoto di magnitudo 5, consentendo al vulcano di entrare in una fase di crescente instabilità culminata con l’eruzione. L’approccio utilizzato dal team si basa su un metodo innovativo: invece di affidarsi solo ai terremoti, i ricercatori hanno impiegato l’energia sismica generata costantemente dal moto ondoso dell’oceano. Le onde marine producono vibrazioni continue che attraversano il vulcano, rendendo possibile monitorare variazioni sottili nelle rocce e nel sistema magmatico anche in assenza di segnali apparenti in superficie. Questo consente di individuare processi “silenziosi” cruciali per la previsione eruttiva. Il lavoro evidenzia l’importanza di combinare analisi sismiche continue con altre osservazioni geofisiche e geologiche per comprendere il funzionamento interno del Kīlauea e migliorare le strategie di mitigazione del rischio vulcanico per la popolazione delle Hawaii. Secondo gli autori, l’accumularsi di dati nel tempo permetterà di verificare se le anomalie osservate siano ricorrenti e se possano diventare strumenti predittivi più affidabili. (30Science.com)