Saber exatamente a hora e o local de um terremoto é uma tarefa que há décadas vem desafiando a ciência. Hoje, o mais perto que os sismólogos podem chegar disso é estabelecendo a probabilidade de um tremor afetar uma certa região num determinado período de tempo (normalmente, contado em anos). O tremor da última terça-feira no Haiti, de 7 pontos na escala Ritcher, volta a levantar a questão sobre quais medidas poderiam melhorar essas previsões.
O modelo utilizado atualmente é baseado quase que exclusivamente em dados históricos sobre os terremotos. Há quem defenda que uma atualização desse sistema já é possível. "É preciso uma nova maneira de pensar. Combinando, por exemplo, o uso de tecnologias modernas de computação e observação com métodos convencionais de previsão", afirma Huilin Xing, professor da Universidade de Queensland, na Austrália, e diretor do Centro de Ciência Computacional de Sistemas da Terra, da mesma instituição. As informações são do site da universidade.
Segundo Xing, vários dos últimos terremotos mais destruidores ocorreram depois de um período de "silêncio de terremotos". A questão, diz, é que esses períodos diferem muito entre si. Entre o último terremoto devastador no Haiti e o de terça-feira se passaram 200 anos. Já entre o terremoto de 2008 na China e o anterior, foram 5 mil anos.
Hoje, quem lidera os estudos neste campo é a Nasa, a agência espacial americana. Um deles tenta analisar as anomalias térmicas nas regiões de grandes terremotos, com o auxílio de satélites e dados terrestres.
A relação entre terremotos e a temperatura atmosférica ocorre por causa da emissão de determinados gases. Segundo um estudo da Nasa, o urânio na crosta da Terra emite uma pequena quantidade de um gás radioativo chamado radônio. Com o atrito das falhas geográficas que levam a um terremoto, mais quantidade de radônio escapa para a atmosfera. Em contato com o ar, esse gás pode resultar na formação de aerossóis. Estes, por sua, poderiam ser observados nas imagens de satélite. A questão agora, afirmam os cientistas da Nasa, é aperfeiçoar esse método para que ele se torne estatisticamente confiável.
