Para analizar en profundidad el mecanismo de generación y las características de la actividad tectónica del terremoto de magnitud 7.5 M_w ocurrido el 1 de enero de 2024 en la península de Noto, este estudio se basó en imágenes satelitales de ALOS-2 PALSAR-2 y Sentinel-1/2. Primero, se utilizaron técnicas de interferometría diferencial de apertura sintética D-InSAR, seguimiento de desplazamiento de píxeles POT y correlación de imágenes ópticas OIC para obtener el campo de deformación co-sísmica; luego, se calculó el campo de deformación tridimensional co-sísmica mediante el método de mínimos cuadrados, y se determinaron los parámetros geométricos de la falla utilizando el modelo de desplazamiento de Okada; finalmente, con base en un modelo de deslizamiento distribuido, se invirtió la distribución precisa del deslizamiento en la superficie de falla del terremoto y se calculó la perturbación del esfuerzo de Coulomb co-sísmico. Los resultados muestran: (1) el campo de deformación tridimensional indica un levantamiento superficial de 5 m en la ciudad de Wajima y una deformación aproximada de 1 m en dirección norte-sur en su área suroeste, mientras que en la región costera se produjo una deformación de aproximadamente 2 m en dirección este-oeste; (2) los resultados de la inversión de la distribución del deslizamiento revelan que el terremoto de Noto 2024 fue un gran terremoto inverso somero, con una falla rota principalmente ubicada entre las zonas de ruptura de Saruyama y Wajima con una orientación noreste-suroeste y una inclinación hacia el sureste, concentrándose la ruptura sísmica principalmente a profundidades de 0 a 10 km, con un deslizamiento máximo de 15 m y una magnitud de momento de M_w7.35; (3) los cambios en el esfuerzo de Coulomb co-sísmico muestran que la actividad posterior al sismo está principalmente estimulada por tensiones, con el segmento de falla costero de la península de Noto en un estado de carga significativa, lo que indica un potencial para futuros terremotos. Por lo tanto, las investigaciones futuras podrían combinar datos multisensoriales como GNSS y ondas sísmicas para mejorar la confiabilidad de los resultados de deformación, integrar métodos de aprendizaje profundo para aumentar la precisión en la resolución tridimensional de la deformación y la estimación precisa de los parámetros geométricos de las fallas, y desarrollar sobre esta base un modelo dinámico que acople mecanismos físicos para simular la evolución en cadena de desastres secundarios inducidos por la deformación co-sísmica, proporcionando una base cuantitativa para la alerta posterior al desastre y la gestión de riesgos.

Terremoto Noto 2024;Tecnología InSAR;Campo de deformación co-sísmica;Seguimiento de desplazamiento de píxeles;Inversión de distribución del deslizamiento