01 · El mapa mundial
Países coloreados por probabilidad y los puntos son las 0 ciudades analizadas. Pulsa cualquiera para abrir su detalle. El gris no es «cero»: es donde el catálogo aún no da para un ajuste honesto.
›Cómo se lee este mapa
El color de cada país responde a la pregunta de arriba —por defecto, «¿qué probabilidad hay de un sismo de magnitud 6 o más en el próximo año?»—. Cuanto más claro y amarillo, más probable; los tonos oscuros son países donde eso sería excepcional. Los puntos son ciudades, coloreadas con la misma escala.
El gris no significa «aquí no tiembla», significa «aquí no tenemos suficiente historia registrada para dar un número honesto». Es una categoría aparte a propósito: preferimos decir que no sabemos antes que inventar un cero.
Que un país esté claro no quiere decir que vaya a pasar algo pronto: Japón o Chile aparecen altos simplemente porque allí tiembla fuerte todos los años desde siempre. Pasa el cursor por encima para ver la cifra, y pulsa cualquier país o ciudad para abrir su análisis completo.
02 · La red sísmica mundial, en tiempo real
Cada sismo del planeta, conectado con su pariente estadístico más probable — la red que la sismología usa para separar réplicas de sismicidad de fondo, calculada en vivo sobre el catálogo. Los puntos dibujan solos las fronteras de placas; los sismos nuevos entran con pulso, sin recargar.
›Cómo se lee este globo
Cada punto es un terremoto de verdad ocurrido en la ventana que elijas arriba (24 h, 72 h o 7 días), puesto en el lugar exacto donde ocurrió. El color y el tamaño son su fuerza: azulados los pequeños, rojos los de magnitud 7 o más. Verás que los puntos dibujan solos las costas del Pacífico, los Andes y Japón — ahí es donde chocan las placas de la Tierra.
Las líneas ámbar unen «parientes»: cada sismo se conecta con el anterior que con más probabilidad lo provocó. Cuando ves un manojo de líneas amontonadas en un sitio, no son muchos terremotos sueltos, es uno grande con su cola de réplicas. Es la misma cuenta que usan los sismólogos para distinguir réplicas de sismos independientes (Zaliapin & Ben-Zion, 2013), calculada aquí mismo, en tu navegador.
El anillo azul doble marca los sismos para los que una agencia oficial emitió aviso de tsunami. El círculo que late es un sismo de la última hora: cuando entre uno nuevo mientras miras, aparecerá solo, sin recargar la página.
Para moverte: arrastra para girar el planeta, «pausar giro» para detenerlo, el zoom para acercarte, «países» para quitar o poner los nombres, y un clic sobre cualquier punto abre la ficha completa de ese sismo. Los contornos son la misma geometría del mapa de la sección 01 — un dato, dos vistas. Y no: esto no es una red neuronal, es la red real de parentesco entre sismos.
03 · País o ciudad, con filtro de tiempo
Elige un país o una ciudad para ver su detalle.
05 · Simulador · pregúntale al modelo
Magnitud y ventana a tu gusto; la probabilidad sale de las mismas funciones que corre el servidor, no de una copia.
Aún no hay países con pronóstico suficiente.
06 · Los modelos implementados
Siete piezas, cada una con su nombre, su fórmula y lo que está haciendo hoy con los datos. Gutenberg-Richter con Poisson sigue siendo la base de todo; el resto la corrige, la desafía o la vigila.
01 · Gutenberg-Richter + Poisson
activoEl modelo base de la sismología estadística. La ley de Gutenberg-Richter (ajustada por máxima verosimilitud, estimador de Aki 1965) mide cuántos sismos pequeños hay por cada grande; el proceso de Poisson convierte esa tasa λ en probabilidad de ventana. Es el caballo de batalla de todo el pronóstico: preciso, probado y difícil de vencer.
hoy: activo en 0 países y todas las ciudades · 0 países en «datos insuficientes» (el freno)
02 · Tasas observadas (híbrido empírico)
activoLa mejora que la auditoría de datos obligó: la completitud del catálogo cambia con las décadas y eso sesga la extrapolación de G-R en magnitudes altas. Donde el catálogo tiene historia de sobra, la tasa se CUENTA de lo observado (no hay mejor estimador de cuántos M≥6 al año que contar los M≥6 de 50 años); G-R extrapola solo el tramo sin datos, y cada cifra publica su procedencia. Poisson sigue poniendo la probabilidad en ambos casos.
hoy: tasa de M≥6 contada del catálogo en 0 de 0 países
03 · Omori-Utsu (réplicas)
en esperaLa física que Poisson no ve: tras un sismo grande la tasa NO es constante — decae como potencia. Cuando hay un M≥6.5 reciente, se ajusta por máxima verosimilitud a las réplicas reales y la ventana de 30 días se publica CORREGIDA junto a la base (fondo + réplicas esperadas, escaladas por G-R). Con menos de 15 réplicas no se ajusta: freno.
hoy: sin secuencias de réplicas activas en este momento
04 · Declustering Gardner-Knopoff (1974)
en esperaSepara la sismicidad de FONDO de las réplicas con las ventanas espacio-temporales clásicas: es el diagnóstico que dice cuánto del catálogo respeta de verdad el supuesto de independencia de Poisson. La probabilidad titular usa el catálogo completo a propósito — una réplica M6 también es un M6 — pero la fracción de réplicas se publica en cada país.
hoy: diagnóstico en 0 países · réplicas promedio 0 % del catálogo
05 · Regresión logística (machine learning)
en esperaAprende de la propia historia de cada región (tasas de 30/90 días, magnitud máxima reciente, tiempo desde el último M≥5, b local) por descenso de gradiente con L2, determinista y sin dependencias. Solo ve el pasado y se evalúa en el futuro que no vio, y su puntaje de Brier se publica junto al de Poisson — gane quien gane.
hoy: gana a Poisson en 0 de 0 regiones evaluadas hoy
06 · Red de parentesco Zaliapin (tiempo real)
activoLa red viva de la sección de arriba: cada sismo se une con su pariente más probable por la distancia vecino-más-cercano de Zaliapin & Ben-Zion (2013), la métrica con la que la literatura separa réplicas de sismicidad de fondo. Se calcula en tu navegador sobre el catálogo en vivo.
hoy: corriendo en vivo sobre el catálogo de Amonsul
07 · IA de redacción (no predicción)
activoEl boletín del día lo redacta una IA generativa estrictamente sobre las cifras que los modelos de arriba calcularon — y nada más. Una IA generativa no puede predecir sismos, y aquí no lo intenta: redacta, con sello visible.
hoy: 4 boletines al día, con retención de 30 días
Técnicas estadísticas de soporte
Máxima verosimilitud del b-value usando cada evento (no cada bin), con la corrección Δ/2 por el redondeo del catálogo a 0,1.
El error estándar del b-value, publicado junto a cada b para no fingir precisión.
Desde qué magnitud el catálogo lo ve todo; por debajo, los datos no entran al ajuste ni a las tasas contadas.
El modelo solo ve el pasado, se prueba en el futuro que no vio, rodando; el Brier se compara contra la base y se publica gane quien gane.
El ajuste corre sobre 1976→hoy (catálogo ComCat verificado contra los conteos oficiales de USGS): mezclar el catálogo colonial con el moderno sesgaba la tasa.
Cada 90 días el modelo se confronta con lo que de verdad ocurrió — con la MISMA ventana y la MISMA regla de tasas del pronóstico publicado.
Todo el código de estos modelos tiene pruebas unitarias contra casos resueltos a mano y muestras sintéticas con parámetros conocidos (Omori recupera K, c y p que se le esconden; la logística recupera la regla que generó los datos; las tasas contadas y las extrapoladas se prueban por separado), y la misma copia del código corre en el servidor y en tu navegador. Los datos: catálogo propio de seis redes + USGS ComCat 1976-2026, verificado contra sus conteos oficiales, deduplicado y auditado.
07 · Los modelos contra la realidad
Lo que cada modelo predijo y lo que de verdad pasó — con las derrotas incluidas, que para eso es validación.
Poisson contra los últimos 90 días
El backtest necesita más de 90 días de historia previa; aparecerá solo con los días.
La regresión logística contra Poisson (walk-forward, puntaje de Brier)
El walk-forward necesita historia suficiente por región; aparecerá con el catálogo de 50 años.
0 países y 0 ciudades con pronóstico publicado. Fuentes: SGC, USGS (vivo + ComCat 1976-2026), EMSC, GEOFON, JMA. El resumen diario alimenta también la base de conocimiento del módulo de ingeniería. Amonsul informa y educa; en una emergencia, sigue a las autoridades (SGC · UNGRD).