Artículo

Automatic non-volcanic tremor detection in the Mexican subduction zone

Husker, A.; Peyrat, S.; Shapiro, N.; Kostoglodov, V.

Instituto de Geofísica, UNAM, publicado en Geofísica Internacional, y cosechado de Revistas UNAM

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Instituto de Geofísica, UNAM
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Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

Cita

Husker, A., et al. (2010). Automatic non-volcanic tremor detection in the Mexican subduction zone. Geofísica Internacional; Vol. 49 No. 1, 2010. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/42639

Descripción del recurso

Autor(es)
Husker, A.; Peyrat, S.; Shapiro, N.; Kostoglodov, V.
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
Título
Automatic non-volcanic tremor detection in the Mexican subduction zone
Fecha
2015-01-05
Resumen
Desarrollo de un algoritmo de detección de tremores no-volcánicos (TNV). Un TNV ocurre en el rango de frecuencia de 1 - 10 Hz, pero el ruido ambiental alto ocurre por encima de los 2 Hz en muchas de las estaciones del MesoAmerican Seismic Experiment (MASE), entonces los sismogramas se filtran con un paso banda de 1 - 2 Hz. Se determina el efecto de sitio comparando la ventana de las codas de terremotos regionales en todas las estaciones, y luego se remueve. Se aplica un filtro mediano a la amplitud absoluta de los datos filtrados con el filtro de paso banda para remover los picos de los terremotos locales. Se quita la tendencia y el valor mediano de los archivos de datos de un día para eliminar el efecto de las tormentas y el ruido local. Se obtiene el promedio de todos los datos por día para amplificar la energía coherente de los TNV y para disminuir el ruido local. Se determina empíricamente un límite de amplitud de los TNV y se aplica a todos los datos diariamente del periodo de estudio para generar el catálogo de los TNV. Se compara el catálogo determinado automáticamente con el catálogo creado por el análisis visual de los espectrogramas diariamente. Se hace un análisis preciso durante el mes con la mayor diferencia entre los dos catálogos (mayo de 2006). Encontrandose que el algoritmo de detección automática tuvo menos falsos positivos y menos TNV indeterminados que la detección inicial de TNV visualmente, por lo tanto el algoritmo automático desarrollado de detección de TNV tiene menos errores y puede usarse efectivamente para futuros análisis de la actividad de los tremores.
Idioma
eng
ISSN
0016-7169

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