5.1 - Redes Sísmicas. 5 - Redes Sismicas Arreglos Estudios de ruido Redes de cobertura mundial, regional y local Redes sísmicas.

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1 5.1 - Redes Sísmicas

2 5 - Redes Sismicas 5.1 - Arreglos 5.2 - Estudios de ruido 5.3 - Redes de cobertura mundial, regional y local 5.4 - Redes sísmicas de México 5.5 - Boletines de sismicidad 5.6 - Catálogos de sismicidad y su utilidad 5.7 - Criterios de selección de instrumentación sísmica

3 Tamaño o apertura: máxima distancia entre 2 estaciones Diferencia red - arreglo: técnicas usadas en procesado (red ↔ arreglo ↔ estación). “ una red puede utilizarse como un arreglo o un arreglo como una red “. Arreglos: Redes Sísmicas con alta coherencia entre Señales ARCES (N Noruega): 4 anillos concéntricos 150, 325, 700 y 1500 m (3) (5) (7) (9) 24 SP Z + BB centro

4 MÉtodos de arreglos Método establecidos. Por datos nuevos es muy “de moda”. Desarrollado para hacer detecciones y localizaciones muy precisas de explosiones nucleares. Unos nuevos aplicaciones son estudios de temblores grandes y localización de tremor no-volcánicos.

5 Método de Arreglos Essentialmente una búsqueda de malla sobre localizaciónes (o back- azimuth,angulo de incidencia). La localización nos da una desfase que aplicamos a la señal. Luego se suman las señales (apilado). El valor máximo de la suma se guarda en una figura de backazimuth contra angulo de incidencia, o en un mapa (este, norte) de localizaciones de prueba. La mejor localización es la que nos proporciona los desfases que causan mejor alineamiento en tiempo o mas bien, un apilado mas grande.

6 Ventajas: - detección señales muy débiles, mal identificables 1 sitio (detección nuclear) - mejora localización epicentral: ‘ orientación ’ del array como antena (prueba ≠ v app y  ) - identificación de fases (≠ v propagación ) Condiciones: - r >> 20·Ø arreglo  aproximación ondas planas - r > 10·   “ “ “ - r suficientemente pequeña  comportamiento no puntual - alta precisión medida t relativos entre estaciones - uso técnicas específicas: - filtrado en velocidad o formación de haz (i: beam forming) - apilado (i: stacking) - análisis f-k  supresión ruido y mejora ratio s/n Métodos de arreglos: para amplificar la señal y detectar la dirección NORSAR (Noruega): 60 km Ø 42 sitios 7 subarreglos: 6 SP Z, ~ 3 km Ø

7 Yellowknife (Canadá): SP (azul y rojo) + BB (verde) ↑↑ volumen datos  tratamiento automático - detección (filtros STA/LTA, formación de haz) - procesado - atributos de la señal (f-k, t llegada, T, amplitud, polarización)

8 Conceptos básicos: r j : vector posición sitio j respecto sitio referencia  : azimut (realmente back-azimut) Θ : dirección de propagación del frente de ondas resp. N Θ =  ± 180º i: ángulo incidencia (≤ 90º) v app : velocidad aparente con que frente ‘ barre ’ arreglo [v c, ∞) -↑,→ f(i, v c ) s = 1/v app : lentitud (constante para un rayo específico) s/km local o regional s/º telesísmico –parám. rayo: 1/(v app ·p), p = 6371  /180º ≈ 111.19 km/º - k =  ·s =  /v app = 2  /  número de onda (km -1 )  j : tiempo de retraso de sitio j respecto sitio de referencia >0: llegada antes a j que a sitio referencia

9  2 = t 2 -t 1 = L/v c retraso sitio 2 resp. a 1 v app = d/(t 2 -t 1 ) = v c /sen i i) Si diferencias altitud entre sitios <<  no corrección (sup. v app,z = ∞ y s z = 0) Para sitio j (x j,y j ): ii) Si diferencias altitud entre sitios imp. (p.ej., pozos)  corrección: El tiempo de retraso entre estaciones depende de la velocidad aparente y el back azimut

10 Apilado (stacking) si no existe gran atenuación local entre sitios arreglo distancia entre sitios próximos sftem. pequeña  onda plana  efectos 3D/sitio minimales sftem. grande  ruido no común en cada sitio  ruido más incoherente que la señal  mejora ratio señal/ruido por suma (apilado) señal observada: w(t) = S(t) + n(t) (señal mas ruido) obteniendo el registro suma o haz (beam) de las trazas de los M sitios del arreglo: Desfase

11 Apilado (stacking) Suponiendo n(t)distribución normal de amplitudes valor medio 0 varianza =  2 para todos los sitios Al sumar las trazas la varianza del ruido queda  s 2 = M·  2   s = √M ·   ruido apilado  √M señal apilada  M  ganancia o mejora en la ganancia G 2 = M v app = 10 km/s,  = 158º, evento en Grecia fase P c P sismo mar Tierreno, 9.6º

12 Una de las mayores dificultades: detección de señales diferentes del ruido de fondo  uso algoritmo STA/LTA

13 Función de transferencia de un arreglo : describe sensibilidad y resolución arreglo = f (s fase observada, k fase observada, geometría arreglo)  arreglo óptimo para detectar señales con lentitud s 0 (señales con otra s: supresión parcial) Influencia de los distintos parámetros del arreglo: apertura: define resolución para k pequeños + apertura  menor k medible (mayor   máxima analizable ~ apertura nº sitios arreglo (M): controla habilidad arreglo para suprimir energía que cruza arreglo al mismo tiempo que señal y con diferente s (≡ filtro en k) distancia entre sitios: define mayor k que puede resolverse (menor  menor distancia  menor k para una velocidad dada geometría: define dependencia de los puntos anteriores con azimut

14 ej. geometría muy diferente  función transferencia muy distinta  distinta resolución a la s (lentitud) de un frente Yellowknife: gran apertura  alta resolución para medir v app pobre resolución azimutal ARCES: pequeña apertura  incapacidad para resolver ondas con peq. difs en k resolución azimutal perfecta

15 Análisis f-k dominio f empleado para estimar s de una fase red de 51x51 puntos equiespaciados de s entre -0.4 y 0.4 s/km para cada punto se evalúa potencia del haz:  máxima potencia define s de la fase

16 Arreglos y estructura Arreglos 2D (lineares) o 3D más útiles donde los cambios en estructura son más grande en una dimensión que otra usados en experimentos de reflexión y refracción MASE Iglesias et al 2010

17 Temblor de Sumatra 2004 Empezar con una localización de prueba Alinear los registros Estimar la coherencia entre sismogramas para la localización de prueba para una ventana de tiempo pequeña (aquí 30 segundos). Repetir para todas las localizaciones en un mapa. Desafortunadamente funciona mejor para temblores muy grandes. Difícil interpretar (qué significan los colores?) En el caso de Sumatra 2004, los colores fueron interpretados como deslizamiento Ishii et al 2007

18 Ishii, Harvard Temblor de Japon 2011

19 Meng y Ampuero, Caltech

20 Ji, UCSB Sismogramas, usando multiple ventanas

21 Los circulos y rectangulos son las localizaciones de los altas frecuencias, uno usando el arreglo de los estaciones en Europa y el otro con los de USArray El superficie de colores es el deslizamiento en derivado por datos de GPS. Simons et al 2011

22 Estudios de tremor no- volcanico T “The million dollar question”: El tremor no-volcanico es causado por (a) deslizamiento en el interface (b) por movimiento de fluidos en la corteza arriba de el interface (c) otro Para contestar es escencial saber las localizaciones de los tremores. Kostoglodov

23 G-GAP Parte del proyecto son studios de tremor no-volcanico en la zona de subducción de Guerrero Una localización muy precisa es esencial para entender el proceso físico que causa los tremores Kostoglodov

24 5 - Redes Sismicas 5.1 - Arreglos 5.2 - Estudios de ruido 5.3 - Redes de cobertura mundial, regional y local 5.4 - Redes sísmicas de México 5.5 - Boletines de sismicidad 5.6 - Catálogos de sismicidad y su utilidad 5.7 - Criterios de selección de instrumentación sísmica

25 Ruido existe en todo registro (amplitudes ~ 10 -3 – 10 -8 cm) dos fuentes: - instrumentación (sensor, digitalizador, amplificador…) térmico (mov. browniano masa, muelle…) -1/  m,  h, <<<- electrónico (ruido de Johnson -paso I por compons. electróns- ruido elementos semiconductores)  limitación sensibilidad (ppalmente a ↓f -señal ↓, ruido semi ↑-) - vibraciones del suelo (ruido sísmico) cultural o humano (↑f, >2-4 Hz, m-km, ++ Δ día/noche, aten. ++ con r o H) natural: viento (↑f, cualq. cuerpo sobre sup. terrestre + topografía) circulación atmosférica (variaciones diarias, estacionales…) marino (microsismos; ↓f; olas -10-16 s- - mareas) otras fuentes (corrientes de agua, actividad volcánica, etc.)

26 Fuentes de Ruido Cultural: Por tráfico y máquinas. Frecuencias altas (>2-4 Hz). Cambia mucho entre noche y dia. Disaparece rápido con distancia de la fuente y con profundidad. Viento: Similar a ruido cultural, pero por el acoplamiento de estructuras grandes que se mueven en el viento, puede tener más frecuencias bajas. Océano: Más grande cerca de las costas, tiene periodos de la mitad a las ondas en el océano, 0.5*(10-16 segundos). Puede tener amplitudes hasta 20.000 nm cerca de la costa en tormentas.

27 La Fuente de el pico microsísmico El pico microsísmico (8 seg en el Pacífico, 3-5 seg en el Atlántico) es causado por ondas estacionarias en la costa. Las ondas estacionarias son la interacción entre ondas llegando a y saliendo de la costa.

28 Ruido Del Sensor Ruido de un 4.5 Hz Geofon El ruido del sensor es más que el ruido de la Tierra (Low Noise Model)

29 Ruido

30 existe en todo registro

31 Diferente contenido de frecuencias  diferentes fuentes  ¿cómo observar y medir el ruido? dominio t: depende ancho de banda del filtro usado Estación MOL (Serv. Sism. Noruego) 40 km del Mar del Norte Amplitud en cuentas Frecuencia dominante del ruido Desplazamiento

32 Dominio f espectro de densidad de potencia del ruido en aceleración, P a (  ) u(t): ms -2  U(  ): ms -1 u(t): ms -2  p(t): m 2 s -4 ≡ (ms -2 ) 2 u(t): ms -2  PSD(t): m 2 s -3 ≡ (ms -2 ) 2 /Hz P a (  ): (ms -2 ) 2 /Hz P v (  ): (ms -1 ) 2 /Hz representación ruido:P d (  ): (m) 2 /Hz p(t) = u 2 (t) Potencia instantanea Regresar a acceleración:

33 RUIDO

34 Ruido: generalidades y curvas de Peterson (1993) * componentes horizontales > vertical * reducción a profundidad p.ej. enterramiento 0.5 m sitios temporales  reducción ++ fluctuaciones T superficie * modelos globales (NHNM y NLNM -new (global) high/low noise models- ) (Peterson, 1993) 75 estaciones en todo el mundo: límites sup. e inf. * generalmente ruido int. continentess. >…) * análisis emplazamiento: t ≠ momentos día/semana/estaciones…

35 Ruido

36 Ruido en GSN

37 Ruido y localización

38 Variabilidad de Ruido

39

40 “Lo Nuevo” En la decada pasada fue “rediscubierto” que se puede estimar la función de Green (o algo similar) entre dos estaciones, haciendo una corelación cruzada de registros largos de ruido. Primero mapas de velocidad de grupo, ahora hacen mapas de velocidad de fase que se puede trasladar a modelos 3D de velocidad. El ruido es más grande < 30 segundos, por eso solo tenemos señal para ondas de superficie con sensitividad a profundidades 30 km (muy aproximadamente). Ya tenemos una exploción en el uso de ruido como señal, en estudios de la estructura de la Tierra, en escala regional hasta escalas de exploración.

41 Ruido como señal Shapiro, Campillo et al 2005

42 Ejemplo: Cascadia Calkins et al, JGR 2011

43 Velocidad de fase, Onda Rayleigh 12 segundos Ekstrom, Abers, Webb 2009 ??

44 Velocidad de Grupo y Fase en México Lo más nuevo: Gaite, Iglesias, Villaseñor, Herraiz, Pacheco 2012

45 Gaite, Iglesias, Villaseñor, Herraiz, Pacheco 2012

46 Ahora: cambios en velocidades Ahora: Monitorear volcanes, campos de exploración, zonas de subducción (México) para buscar cambios en velocidades con tiempo.