Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12544/2248
Clasificación automática de señales sismo-volcánicas y su utilidad en el pronóstico de erupciones en tiempo real, monitoreo de volcanes activos en Perú
2015
Libro de resúmenes: Foro Internacional sobre la Gestión del Riesgo Geológico: Reduciendo riesgos para el desarrollo sostenible, Arequipa, 14 al 17 de octubre 2015
La clasificación de señales sismo-volcanicas es de suma importancia en la labor de un observatorio, permitiendo separar las señales que son asociadas a diferentes mecanismos de fuente. Entre los diferentes tipos de eventos que se presentan en un volcán en actividad eruptiva, los eventos tipo volcán-tectónico (VT), Largo Período (LP) y Tremor, son los más interesantes en términos de potencial predictivo, ya que están estrechamente relacionados con el movimiento de magma y pueden presentarse como patrones precursores antes de las erupciones. La clasificacion automática de los eventos sísmicos es muy útil en un observatorio, sobre todo en periodos de crisis eruptiva, cuando cientos de eventos pueden ser registrados en unas pocas horas. En primer lugar, evita una tarea tediosa y lenta de procesamiento por los observadores. En segundo lugar, discrimina de manera objetiva los tipos de eventos, mientras que a veces un único evento pueden ser etiquetados de maneras diferentes por observadores diferentes. Por tanto, el reconocimiento automático garantiza la homogeneidad de un catálogo sísmico. En tercer lugar, puede permitir clasificar los eventos de baja energía que no han sido clasificadas manualmente por los observadores. En cuarto lugar, las pruebas estadísticas realizadas para evaluar la eficiencia de la herramienta de clasificación automática dan un acceso directo a la incertidumbre de los catálogos generados.
Instituto Geológico, Minero y Metalúrgico - INGEMMET
Páginas 142-144.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Machacca-Clasificacion_automatica_señales_sismo-volcanicas.pdfArtículo de congreso560.35 kBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons