Muy al contrario, sigue una curva muy bien definida en la que, por suerte, cuanto mayor es su capacidad de devastaci\u00f3n, menor es la frecuencia con la que acontecen. Por ejemplo, muy pocos terremotos llegan a ser catastr\u00f3ficos, mientras que continuamente ocurren numerosos terremotos peque\u00f1os, la mayor\u00eda de ellos tan d\u00e9biles que pasan desapercibidos para las personas y s\u00f3lo se detectan en instrumentos muy sensibles. Tal informaci\u00f3n es fundamental para poder calcular los riesgos asociados.<\/p>\n Sin embargo, esa dependencia no siempre es evidente ni se ajusta a la misma funci\u00f3n matem\u00e1tica, en particular por lo que a los eventos m\u00e1s grandes respecta. \u00c1lvaro Corral y \u00c1lvaro Gonz\u00e1lez, investigadores del Centre de Recerca Matem\u00e0tica (CRM) y del Departamento de Matem\u00e1ticas de la Universidad Aut\u00f3noma de Barcelona (UAB), han realizado el an\u00e1lisis estad\u00edstico m\u00e1s preciso hasta la fecha de todo un conjunto de fen\u00f3menos naturales que pueden provocar desastres: terremotos, huracanes, incendios forestales, impactos de meteoritos en la atm\u00f3sfera, lluvias torrenciales y hundimientos del suelo debidos a fen\u00f3menos k\u00e1rsticos (en los que el agua subterr\u00e1nea disuelve el terreno).<\/p>\n Tras analizar los datos de miles de episodios de diferente intensidad de cada uno de estos fen\u00f3menos, estos investigadores han logrado describir con una misma t\u00e9cnica matem\u00e1tica las funciones que relacionan la frecuencia de estos fen\u00f3menos con el valor de su magnitud o tama\u00f1o. La mayor\u00eda de ellos siguen la denominada ley de potencia, seg\u00fan la cual los eventos son cada vez m\u00e1s abundantes cuanto m\u00e1s peque\u00f1os son, sin que tengan un tama\u00f1o \u201cnormal\u201d o t\u00edpico.<\/p>\n Sin embargo, la frecuencia de otros fen\u00f3menos, como los incendios forestales en cada regi\u00f3n, sigue otra distribuci\u00f3n matem\u00e1tica, la llamada distribuci\u00f3n lognormal, desde los muy peque\u00f1os hasta los m\u00e1s devastadores, que llegan a quemar centenares de miles de hect\u00e1reas.<\/p>\n El estudio ha permitido concretar c\u00f3mo se ajustan esas funciones en cada caso, y si siguen siendo v\u00e1lidas o no para casos l\u00edmite (por ejemplo, eventos de magnitud extremadamente grande), con el fin de describir con los mismos patrones acontecimientos de magnitudes muy diferentes y tambi\u00e9n de origen muy dispar.<\/p>\n \u201cGracias a este estudio se podr\u00e1n mejorar las estimaciones de riesgo de eventos catastr\u00f3ficos en diferentes zonas del mundo, seg\u00fan el registro hist\u00f3rico de cada regi\u00f3n\u201d, afirma \u00c1lvaro Corral.<\/p>\n Los cient\u00edficos consideran remarcable el hecho de que fen\u00f3menos de naturaleza tan diversa obedezcan la distribuci\u00f3n de ley de potencia. Para Corral, \u201cexisten interpretaciones de que esto sucede siempre que el fen\u00f3meno acontezca siguiendo un comportamiento llamado \u2018en avalancha\u2019, liberando r\u00e1pidamente energ\u00eda que se ha ido acumulando a lo largo del tiempo, pero todav\u00eda queda mucho por investigar en este terreno.\u201d<\/p>\n Por ejemplo, los incendios forestales ser\u00edan una excepci\u00f3n a esa regla, pues tambi\u00e9n pueden ser descritos como \u201cavalanchas\u201d de liberaci\u00f3n repentina de la energ\u00eda que se hab\u00eda acumulado en forma de biomasa. \u201cNo sabemos en detalle por qu\u00e9 algunos fen\u00f3menos \u2018en avalancha\u2019 siguen la distribuci\u00f3n lognormal, y de hecho este hallazgo contradice investigaciones previas. Son necesarios mejores modelos f\u00edsicos para explicar las magnitudes que alcanzan estos procesos\u201d, reflexionan los autores.<\/p>\n La investigaci\u00f3n, publicada recientemente en la revista Earth and Space Science, ha sido llevada a cabo por \u00c1lvaro Corral, investigador del Centre de Recerca Matem\u00e0tica (CRM) y del Departamento de Matem\u00e1ticas de la UAB, de la Barcelona Graduate School of Mathematics y del Complexity Science Hub de Viena en Austria, junto a \u00c1lvaro Gonz\u00e1lez, del Centre de Recerca Matem\u00e1tica (CRM).<\/p>\n![\"\"](\"http:\/\/blog.nuestroclima.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Patrones-matematicos-7-1024x576.jpg\")
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