Subspace detection de la microsismicidad en el Mar de Mármara

La implementación del método de Subspace Detection como ampliación de las técnicas de Match Filter, permiten ejecutar la detección de eventos sísmicos con características específicas sobre un grupo de datos continuos (dos horas de datos continuos). En este modelo, se aplica dicho método para explotar la correlación de un vector singular característico (Singular Value Decomposition o SVD) con la microsismicidad del Mar de Mármara (Turkia). La identificación de los eventos sísmicos se hace a partir de la unión (Multiplexing) de las tres componentes de los sismómetros de fondo oceánico utilizados. Seguido esto, se propone un método de detección para todas las estaciones de la red estudiada, el cual consiste en la recolección de fases para cada evento usando el vector singular de la estación sísmica con mejor Signal to Noise Ratio. A partir de los resultados obtenidos de la autodetección, se localizan los eventos por medio de un método determinista no lineal usando el software NonLinLoc, y por medio de la táctica no lineal de double-difference usando el software HypoDD (relocalización). Adicionalmente, se analizan los resultados obtenidos, y se compara con la implementación de la misma técnica usando solo la componente vertical del sismómetro. Este estudio esta encaminado en el análisis e implementación del método de Subspace Detection, además de como este podría ser utilizado para proponer una relación y una posible explicación para la microsismicidad del Mar de Mármara, la liberación de fluidos y el contexto tectónico regional

• Autores: Hoz Lozano, Eduardo Camilo de la
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/39475
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/39475
• Palabra clave: Microsismos; Análisis de riesgo sísmico; Mar de Mármara (Turquía); Geociencias
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/