El modelo se presenta como el principal para la predicción de actividades sísmicas. Consiste en una cascada de procesos físicos que se inician días antes de un gran terremoto. El inicio se marca por la descarga de gases ionizados, como el radón, a través de fisuras subterráneas que se desarrollan en la antesala del sismo. Esta descarga aumenta la ionización en las capas atmosféricas inferiores, provocando perturbaciones que se extienden desde la superficie de la Tierra hasta la ionosfera inferior. Un componente crítico de la secuencia LAIC implica las perturbaciones distintivas dentro del espectro, detectables días antes del evento sísmico. Nuestro estudio examina 10 terremotos que ocurrieron en un lapso de 3.5 meses, promediando casi tres sismos mensuales, que generaron simultáneamente 45 señales sísmicas precursoras discernibles. Notablemente, cada terremoto se originó en el sur de Grecia, dentro de un radio de 30 a 250 km del observatorio en el monte Parnon. Nuestra investigación busca resolver dos cuestiones importantes. La primera se refiere a la asociación entre señales ELF específicas y terremotos individuales, una pregunta de gran importancia en regiones sismogénicas como Grecia, donde los terremotos ocurren con frecuencia. La segunda indagación se refiere a los parámetros que determinan la detectabilidad de un terremoto por una estación dada, incluyendo la proximidad y magnitud requeridas. Los hallazgos iniciales sugieren que las señales SR pueden vincularse de manera confiable a un terremoto particular si el observatorio está situado dentro de la zona preparatoria del terremoto. Por el contrario, fuera de esta zona, la correlación se vuelve indeterminada. Además, observamos una diferenciación en las señales SR según si el terremoto ocurrió en tierra o en alta mar. Esta última categoría exhibe comportamientos de señal únicos, potencialmente atribuibles a las capas de agua sobre el epicentro que actúan como una barrera para los gases ascendentes, afectando así el proceso de ionización atmosférica-ionosférica.