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Timestamp: 2018-11-19 02:06:49+00:00

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PPT - 5.1 - Redes Sísmicas PowerPoint Presentation - ID:2118223
5.1 - Redes Sísmicas PowerPoint Presentation
5.1 - Redes Sísmicas
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5.1 - Redes Sísmicas - PowerPoint PPT Presentation
5.1 - Redes Sísmicas. 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
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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
Arreglos: Redes Sísmicas con alta coherencia entre Señales
ARCES (N Noruega):
4 anillos concéntricos 150, 325, 700 y 1500 m
24 SP Z + BB centro
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 “.
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.
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.
Métodos de arreglos: para amplificar la señal y detectar la dirección
detección señales muy débiles, mal identificables 1 sitio (detección nuclear)
mejora localización epicentral: ‘orientación’ del array como antena (prueba ≠ vapp y Φ)
identificación de fases (≠ vpropagación)
r >> 20·Øarreglo aproximación ondas planas
r > 10·λ“““
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)
 supresión ruido y mejora ratio s/n
NORSAR (Noruega):
60 km Ø
7 subarreglos: 6 SP Z, ~ 3 km Ø
↑↑ volumen datos  tratamiento automático
- detección (filtros STA/LTA, formación de haz)
- atributos de la señal (f-k, tllegada, T, amplitud, polarización)
Yellowknife (Canadá):
SP (azul y rojo) + BB (verde)
rj: vector posición sitio j respecto sitio referencia
Φ: azimut (realmente back-azimut)
Θ: dirección de propagación del frente de ondas resp. N
Θ = Φ ± 180º
i: ángulo incidencia (≤ 90º)
vapp: velocidad aparente con que frente ‘barre’ arreglo
[vc, ∞) -↑,→
f(i, vc)
s = 1/vapp: lentitud (constante para un rayo específico)
s/km local o regional
s/º telesísmico –parám. rayo: 1/(vapp·p), p = 6371π/180º ≈ 111.19 km/º-
k = ω·s = ω/vapp = 2π/λnúmero de onda (km-1)
τj: tiempo de retraso de sitio j respecto sitio de referencia
>0: llegada antes a j que a sitio referencia
El tiempo de retraso entre estaciones depende de la velocidad aparente y el back azimut
τ2 = t2-t1 = L/vc	retraso sitio 2 resp. a 1
vapp = d/(t2-t1) = vc/sen i
i) Si diferencias altitud entre sitios <<
 no corrección (sup. vapp,z = ∞ y sz = 0)
Para sitio j (xj,yj):
ii) Si diferencias altitud entre sitios imp.
(p.ej., pozos)
 corrección:
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:
Suponiendo n(t)	distribución normal de amplitudes
valor medio 0
varianza = σ2 para todos los sitios
Al sumar las trazas la varianza del ruido queda σs2 = M·σ2σs= √M · σ
 ruido apilado α √M
señal apiladaα M  ganancia o mejora en la ganancia G2 = M
vapp = 10 km/s, Φ = 158º, evento en Grecia
fase PcP sismo mar Tierreno, 9.6º
Una de las mayores dificultades: detección de señales diferentes del ruido de fondo
 uso algoritmo STA/LTA
Función de transferencia de un arreglo:
describe sensibilidad y resolución arreglo = f (sfase observada, kfase observada, geometría arreglo)
arreglo óptimo para detectar señales con lentitud s0 (señales con otra s: supresión parcial)
Influencia de los distintos parámetros del arreglo:
apertura: define resolución para k pequeños
+ apertura  menor k medible (mayor λ)
λ 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 λ)
menor distancia  menor k para una velocidad dada
geometría: define dependencia de los puntos anteriores con azimut
ej. geometría muy diferente  función transferencia muy distinta  distinta resolución a la s (lentitud) de un frente
Yellowknife: gran apertura  alta resolución para medir vapp
pobre resolución azimutal
ARCES:	pequeña apertura  incapacidad para resolver ondas con peq. difs en k
resolución azimutal perfecta
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
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
Iglesias et al 2010
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
Temblor de Japon 2011
Ishii, Harvard
Meng y Ampuero, Caltech
Sismogramas, usando multiple ventanas
Ji, UCSB
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
Estudios de tremor no-volcanico
“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.
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
existe en todo registro (amplitudes ~ 10-3 – 10-8 cm)
- instrumentación (sensor, digitalizador, amplificador…)
térmico (mov. browniano masa, muelle…) -1/α m, α 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, ++ Δdía/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.)
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.
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.
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)
existe en todo registro
Amplitud en cuentas
Diferente contenido de frecuencias  diferentes fuentes
¿cómo observar y medir el ruido?
dominio t: depende ancho de banda del filtro usado
Frecuencia dominante del ruido
Estación MOL (Serv. Sism. Noruego)
40 km del Mar del Norte
p(t) = u2(t)
espectro de densidad de potencia del ruido en aceleración, Pa(ω)
u(t): ms-2 U(ω): ms-1
u(t): ms-2 p(t): m2s-4 ≡ (ms-2)2
u(t): ms-2 PSD(t): m2s-3 ≡ (ms-2)2/Hz
Pa(ω): (ms-2)2/Hz
Pv(ω): (ms-1)2/Hz
representación ruido:Pd(ω): (m)2/Hz
Regresar a acceleración:
Ruido: generalidades y curvas de Peterson (1993)
* componentes horizontales > vertical
* reducción a profundidad
p.ej. enterramiento 0.5 m sitios temporales
reducción ++ fluctuaciones Tsuperficie
* 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. < costa (pero r>>…)
* análisis emplazamiento:
≠ momentos día/semana/estaciones…
Ruido en GSN
Ruido y localización
Variabilidad de Ruido
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.
Ruido como señal
Shapiro, Campillo et al 2005
Ejemplo: Cascadia
Calkins et al, JGR 2011
Velocidad de fase, Onda Rayleigh
Ekstrom, Abers, Webb 2009
Velocidad de Grupo y Fase en México
Lo más nuevo: Gaite, Iglesias, Villaseñor, Herraiz, Pacheco 2012
Gaite, Iglesias, Villaseñor, Herraiz, Pacheco 2012
Ahora: cambios en velocidades
Ahora: Monitorear volcanes, campos de exploración, zonas de subducción (México) para buscar cambios en velocidades con tiempo.

References: resolución 
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