Detección de inicio de disturbios volcánicos en La Palma, Islas Canarias, evolución e implicaciones

Resumen

La isla de La Palma es uno de los mayores riesgos potenciales del archipiélago volcánico de Canarias y por ello es importante realizar un estudio en profundidad para definir su estado de malestar. Esto se ha logrado mediante el uso de observaciones de radar por satélite y una técnica de interpretación original de vanguardia. Aquí mostramos la detección del inicio de disturbios volcánicos en la isla de La Palma, probablemente décadas antes de una posible erupción. Estudiamos su evolución actual viendo la naturaleza cambiante espacial y temporal de la actividad en este volcán potencialmente peligroso a resoluciones espaciales sin precedentes y escalas de tiempo prolongadas, proporcionando información sobre la naturaleza dinámica del peligro volcánico asociado. Las técnicas geodésicas empleadas aquí permiten rastrear la migración de fluido inducida por la inyección de magma en profundidad e identificar la existencia de fuentes de dislocación debajo del volcán Cumbre Vieja que podrían estar asociadas con una futura falla de flanco. Por lo tanto, deben continuar siendo monitoreados utilizando estas y otras técnicas. Los resultados tienen implicaciones para el seguimiento de volcanes de laderas escarpadas en islas oceánicas.

Introducción

Durante las dos últimas décadas se han observado episodios de disturbios volcánicos en Canarias. Los ejemplos incluyen la sismicidad anómala detectada en Tenerife en 2004-2005, la reciente erupción en El Hierro en 2011-2012 y la sismicidad anómala en La Palma en 2017 y 2018. Considerando el importante riesgo para la economía y la población a la luz de esta actividad , existe un caso convincente para un estudio en profundidad para definir el estado de malestar en las diferentes islas del archipiélago.

Las islas más occidentales y más jóvenes del archipiélago canario son El Hierro y La Palma (Fig. 1). La Palma ha estado volcánicamente activa durante al menos 4 Ma. Se compone de dos unidades volcánicas principales: un gran complejo volcánico en el norte (complejo volcánico norte, NVC), con una morfología circular más antigua, y una grieta volcánica más joven desarrollada a lo largo de la parte sur de la isla, la Cumbre Vieja ( CV) edificio.

Ubicación geográfica y elementos geológicos. Ubicación de Canarias y La Palma (panel superior) y mapa geológico simplificado (panel inferior). Ver recuadros para escala y clave. Se utilizó el software GMT (www.generic-maping-tools.org) para crear esta figura.

El NVC es el resultado de la superposición de varios edificios volcánicos basálticos. El edificio más antiguo consta de un cuerpo volcánico submarino de entre 3 y 4 Ma, que se construyó desde una profundidad por debajo del nivel del mar (bsl) de 4000 m. Superpuesto al edificio más antiguo, tres grandes estructuras volcánicas subaéreas se desarrollaron desde 1,7 Ma a 0,4 Ma, el edificio de Garafía (1,7-1,2 Ma); el edificio Taburiente-Cumbre Nueva, T-CN, (1,2–0,4 Ma) y el edificio Bejenado (0,56–0,49 Ma) (Fig. 1). Actualmente, el NVC alcanza los 2426 m de altitud. Grandes deslizamientos de tierra e intensa erosión han afectado al NVC, dejando al descubierto tanto la estructura submarina como los cuerpos plutónicos y diques que constituyen las raíces de los edificios en el fondo de la Caldera de Taburiente. La parte submarina de la isla está inclinada y elevada a unos 300 m de altitud, bajo los edificios de Garafía y Taburiente, y ahora se puede ver en el fondo de la caldera. El edificio T-CN, que cubre los más antiguos, su morfología de primera fase (1,2–0,8 Ma) tenía amplias características circulares, proporcionando la forma actual en el norte de la isla. Sin embargo, en una segunda fase (0.8–0.4 Ma), su morfología es la misma que la de la grieta Cumbre Nueva (CN) aproximadamente N-S.

La segunda gran unidad volcánica es el edificio CV. Aunque se desconoce cuándo comenzó la actividad, fue más tarde que los edificios anteriores. La grieta está orientada N-S, como en el caso de la CN, con una altitud máxima de 1950 m, una longitud subaérea de aproximadamente 17 km que se extiende varios kilómetros sobre el fondo marino. La actividad volcánica más reciente en la isla se concentra en este edificio volcánico, incluidas las seis erupciones históricas que han tenido lugar en los últimos 500 años (Fig. 1). Uno de los últimos eventos fue la Erupción de San Juan en 1949 cuando se produjo una actividad eruptiva en tres respiraderos: Duraznero, Llano del Banco y Hoyo Negro. La última erupción subaérea en La Palma y Canarias fue la erupción del Teneguía de 1971, hace aproximadamente 50 años (Fig. 1). Los disturbios volcánicos en La Palma, y ​​especialmente en el área de CV, también se han asociado con riesgos de deslizamientos de tierra y tsunamis. Además, Torres-González et al. encontró evidencia de una intrusión magmática estancada a unos 25 km de profundidad en La Palma, basada en anomalías sísmicas y geoquímicas durante 2017-2018. El hecho de que no detectaran la deformación de la superficie para ese evento, combinado con los peligros descritos anteriormente, motivó el estudio de la deformación de la superficie en La Palma utilizando un radar de apertura sintética interferométrica diferencial (DInSAR).

Históricamente, la sismicidad ha sido el primer precursor detectado en procesos de disturbios en Canarias, mientras que las deformaciones superficiales medidas durante los episodios de disturbios no han sido grandes. Se midió una deformación de unos diez cm unos meses antes de la erupción de El Hierro. En Tenerife, durante los disturbios de 2004-2005, la deformación detectada fue del orden de 2-3 cm, a veces con una baja relación señal / ruido1. Midiendo los desplazamientos usando DInSAR, la situación se complica aún más por la existencia de volcanes de laderas empinadas donde los efectos atmosféricos son significativos, ya que los efectos atmosféricos y la señal de deformación coinciden, lo que dificulta la recuperación de la deformación. Utilizando campañas GNSS, la pequeña magnitud del desplazamiento y el número limitado de sitios de observación disponibles dificultan la detección e interpretación de los desplazamientos. Además, en La Palma, como en muchas islas volcánicas, la ubicación de la posible deformación relacionada con los disturbios no se conoce a priori y puede variar espacialmente en el tiempo. Esto significa que las redes GNSS dispersas pueden no ser útiles para detectar deformaciones de pequeña magnitud, principalmente en las primeras etapas de los disturbios.

Aquí superamos estas limitaciones mediante el uso de técnicas avanzadas de DInSAR, incluida la corrección de artefactos atmosféricos, lo que facilita la disponibilidad de una gran cantidad de datos de alta precisión. Se combinan con una técnica de inversión de última generación que lleva a cabo una inversión de múltiples fuentes de datos de deformación del suelo utilizando un enfoque no lineal que permite la determinación de la ubicación, el tamaño y la configuración tridimensional sin ninguna suposición a priori en el número, naturaleza o forma de las fuentes causales. Los resultados se discuten considerando la estructura cortical 3D de la isla determinada a partir de observaciones gravimétricas.

Resultados

DInSAR resultados

El estudio DInSAR se llevó a cabo utilizando imágenes de Single Look Complex (SLC) de los satélites de banda C ENVISAT (2006-2010) y Sentinel-1 (2017-2020) de la Agencia Espacial Europea (ESA). Se procesaron geometrías de adquisición ascendentes y descendentes para los dos satélites. Además, el satélite RADARSAT-2 de banda C de la Agencia Espacial Canadiense (CSA) adquirió imágenes descendentes para el período 2010-2017. La fase topográfica se eliminó utilizando un Modelo Digital de Terreno de alta calidad derivado del Instituto Geográfico Nacional (IGN).

Para calcular los desplazamientos de la superficie de la línea de visión (LOS), se empleó la Técnica de Píxeles Coherentes (CPT) para procesar los conjuntos de datos ENVISAT y Sentinel-1. Se aplicó un enfoque SBAS con una ventana multilook de 5 × 25 muestras con criterios de coherencia de 0,4 para evaluar la calidad de fase del píxel. Para eliminar la pantalla de fase atmosférica (APS), debido a la fuerte variación topográfica que caracteriza a la isla, corregimos los interferogramas ENVISAT con un enfoque de filtrado espacio-temporal y el Sentinel-1 utilizando los últimos datos de reanálisis global ERA5. En la figura complementaria 1 se muestra un ejemplo de la corrección APS para un interferograma Sentinel-1. El conjunto de datos RADARSAT-2 se procesó utilizando el software MSBAS. Se aplicó un multilook 4 × 8 y se calcularon productos geocodificados con una resolución aproximada de 40 m. Para estos datos se lleva a cabo una corrección atmosférica basada en una regresión de fase vs elevación. La sección "Métodos" proporciona una descripción detallada del procesamiento interferométrico.

Se obtuvieron las velocidades medias de LOS y las series de tiempo de desplazamiento para cada geometría de satélite y para los períodos de tiempo 2006–2010, 2017–2020. Solo se evaluaron los resultados descendentes para 2010-2017. Las velocidades medias de LOS resultantes se muestran en la Fig. 2. Las series de tiempo de desplazamiento de LOS para píxeles seleccionados se muestran en la Fig. 2 complementaria en comparación con los desplazamientos GNSS proyectados para las constelaciones ENVISAT y Sentinel-1. Observamos un ajuste bastante bueno entre estas dos técnicas independientes que validan nuestros resultados DInSAR. Las series temporales de desplazamientos de RADARSAT-2 (2010-2017) no se utilizaron porque solo se disponía de una órbita y no era suficiente para el modelado de alta confianza.

Velocidades medias anuales de LOS obtenidas para la isla de La Palma. (A) Para el período 2006–2010 resultados obtenidos con imágenes SAR del satélite ENVISAT adquiridas en órbitas ascendentes; (B) lo mismo para las imágenes adquiridas en órbitas descendentes. (C) Resultados obtenidos utilizando imágenes del satélite RADARSAT-2 adquiridas en órbitas descendentes para el período 2010-2017. Resultados para 2017-2020, utilizando imágenes Sentinel-1: (D) adquiridas en órbitas ascendentes; y (E) en órbitas descendentes. Se utilizó el software GMT (www.generic-maping-tools.org) para crear esta figura.

Resultados de inversión

Los datos de deformación de LOS para los tres períodos de tiempo se modelaron para estimar la naturaleza, la ubicación y la geometría de las fuentes causales utilizando la metodología de inversión indicada anteriormente (consulte la sección “Métodos”). El resultado del ajuste libre de los datos LOS disponibles, para cada período considerado, proporciona las fuentes de deformación como agregaciones de celdas 3D para las cuales el proceso de ajuste de inversión asigna automáticamente una naturaleza o tipo de fuente (por ejemplo, cambio de presión, deslizamiento, deslizamiento y deslizamiento). o dislocación por tracción), valores de magnitud (MPa para cambios de presión y cm para dislocaciones) y su posición y orientación (ángulos de los planos de dislocación).

Las fuentes modeladas se representan en la Figura 3 para los períodos 2006-2010 y 2017-2020, coloreadas según su naturaleza. Dado que la cobertura espacial de los resultados de DInSAR se reduce por la descorrelación, realizamos una prueba de resolución de tablero de ajedrez para garantizar que los resultados de DInSAR sean suficientes para la inversión. Calculamos la LOS ascendente y descendente para las fuentes modeladas utilizando los modelos para cada tipo de fuente descritos en la sección “Métodos”, y comparamos los valores obtenidos con los observados, Figs. Suplementarios. 3, 4. El ajuste de los datos es bastante bueno para ambos conjuntos de datos y los residuos finales para LOS (modelados observados) tienen valores de raíz cuadrada media inferiores a 0,4 cm / año.

fuente y magnitud. Los puntos indican la ubicación de los datos de deformación LOS ascendentes y descendentes. Se utilizaron los softwares Matlab (www.mathworks.com) y GMT (www.generic-mapin-tools.org) para crear esta figura.

Modelo ajustado por fuentes de deformación. (A) Fuentes ajustadas para el período 2006-2010, y (B) para el período 2017-2020. Cada panel de período de tiempo incluye vistas planas, verticales E-O y verticales N-S de fuentes importantes. Ver código de color para el tipo de

Evolución temporal de las fuentes modeladas para el período 2017-2020. Las distintas gráficas muestran la evolución temporal de las distintas fuentes obtenidas invirtiendo las series temporales de desplazamiento LOS ascendente y descendente del Sentinel-1 cada 0,6 años. Los círculos verdes muestran la ubicación horizontal de los terremotos ocurridos durante los dos enjambres sísmicos (octubre de 2017, febrero de 2018). Consulte la Fig. 5 para ver el número de eventos sísmicos y la Fig. 8 para conocer las profundidades de ambos, eventos y fuentes. Se utilizó el software Matlab (www.mathworks.com) para crear esta figura.

Para el período 2010-2017, solo tenemos las velocidades medias de LOS obtenidas de los datos descendentes y la corrección atmosférica realizada no parece muy confiable en esta región, probablemente debido a la dirección predominante del viento que mantiene la humedad en un lado de la isla. Los resultados de la inversión se ven fuertemente afectados por ambos aspectos, ver la Fig. 5 complementaria. Como resultado, no se incluyen en nuestro estudio.

Evolución del tiempo de presión promedio 2017-2020 para las fuentes ajustadas. Presión promedio ajustada por unidad de volumen (color azul) y el número de eventos sísmicos (columnas naranjas) entre febrero de 2017 y junio de 2020. Durante el enjambre sísmico de octubre de 2017 ocurrieron 122 eventos con una magnitud menor a 3 y el 95% de ellos con magnitud entre 1 y 2. Durante el enjambre sísmico de febrero de 2018 ocurrieron 79 eventos con magnitud menor a 3 y el 77% de ellos con magnitud entre 1 y 2. Esta cifra fue creada usando Microsoft Excel 2016.

Para el período 2017-2020 hemos podido estudiar la evolución temporal de las fuentes modeladas, Fig. 4. La evolución temporal de las fuentes de presión positiva para el período 2017-2020 se muestra en la Fig. 5. Este análisis no fue posible para el período 2006-2010 debido al número relativamente bajo y la mala distribución temporal de las imágenes.

Resultados de gravimetría estructural

La información básica para discutir los resultados obtenidos de la inversión de datos de deformación es el conocimiento de la estructura de la corteza de la isla. Usamos la distribución de densidad 3D debajo de la superficie de la isla obtenida a partir de mediciones gravimétricas.

Utilizando datos de gravedad terrestre que cubren la isla en general, Fig. 6 complementaria, y la metodología de Camacho et al. obtenemos un modelo 3D de la distribución de densidad anómala para la corteza de la isla (sección “Métodos”). Los resultados obtenidos se muestran en las Figs. 6, 7 y complementaria Fig.7.

Secciones verticales del modelo 3D para densidad anómala de la isla de La Palma. Los paneles (a), (b) y (c) muestran las secciones E-O. Paneles (d) y (e) Secciones N-S. Las líneas transversales se indican en la sección horizontal para una profundidad de 800 m bsl. La sección horizontal incluye algunas líneas interpretativas (líneas de puntos). Se utilizó el software Matlab (www.mathworks.com) para crear esta figura.

patrón de origen E-O comparado con el estructural a 4 km y 7 km de profundidad a modo de ejemplo. Se utilizó el software Matlab (www.mathworks.com) para crear esta figura

Secciones horizontales de la estructura de densidad anómala en 3D y ubicación de las fuentes de presión modeladas de 2006-2010. Secciones horizontales (de 2 a 10 km bsl) del modelo 3D para distribución de densidad anómala para la isla de La Palma. El panel superior derecho muestra la estructura y la ubicación de la presión positiva modelada 2006-2010

La característica principal del modelo de inversión es un gran cuerpo central con alta densidad ubicado debajo de la NVC (Figs.6, 7 y Fig.7 complementaria) y que representa la existencia de un cuerpo intrusivo denso que contrasta mucho con el material circundante de baja densidad (no compactado erupcionado materiales con un mayor grado de vesiculación, grietas o poros). En esta zona convergen los diques radiales que alimentaron la construcción del cuerpo volcánico submarino y los edificios de Garafía y T-CN y se encuentra el cuerpo fuente plutónico intrusivo relativamente denso que no llegó a la superficie.

La mitad sur de la isla, que consta en gran parte del edificio CV (125 ka hasta la actualidad), se caracteriza por mínimos alargados distribuidos de acuerdo con las principales estructuras de la grieta. Se detectan mínimos significativos a una profundidad de aproximadamente 1000–2000 m bsl bajo la pendiente occidental de CV y ​​se distribuyen de acuerdo con porciones escalonadas con azimut N130ºE. Estos se interpretan como asociados con un proceso de dislocación lento y activo.

Discusión

A partir de los resultados, podemos extraer algunas hipótesis y conclusiones sobre las fuentes responsables de las deformaciones observadas. En el caso de las fuentes de presión, debemos considerar que su existencia no implica necesariamente la existencia de magma actuando directamente en la misma posición. Las fuentes de presión positiva de magnitud relativamente baja son sorprendentes debido a sus implicaciones para el estado de actividad en La Palma.

Detectamos deformación superficial en el Valle de Aridane (Figs. 1, 2) mientras que González et al. durante 1992–2000 y 2003–2008. Este aspecto, junto con otros resultados previos que no muestran anomalías antes de 2009, sugiere que la fuente causal probablemente se activó durante el período 2009-2010, lo que indica el inicio de disturbios en la isla de La Palma después de unos 40 años de inactividad.

De manera complementaria, un aumento significativo en el componente magmático del helio medido en la primavera fría de Dos Aguas en 2010, se ha interpretado como las entradas de CO2 de las profundidades. Además, las mediciones de eflujo de CO2 del suelo realizadas en el volcán CV mostraron dos aumentos significativos en las emisiones de CO2 en 2011 y 2013. Estas variaciones probablemente ocurrieron con una respuesta retrasada de aproximadamente un año. Consulte la Fig. 8 complementaria para conocer la ubicación de los gases y las mediciones geoquímicas. Los resultados obtenidos en 2010 y 2011 apoyan nuestra hipótesis de una fase de disturbios en curso.

Modelo conceptual para la evolución del malestar. Dos superficies principales obtenidas en el modelo cortical gravimétrico 3D (superficies verde y gris), las fuentes de presión positiva modeladas para los períodos 2006-2010 y 2017-2020, las fuentes de buzamiento-deslizamiento modeladas en 2019-2020 y la ubicación de los eventos sísmicos . El camino propuesto seguido por el magma desde la profundidad asísmicamente (camino amarillo) antes, y probablemente después, de los enjambres sísmicos en 2017 y 2018 que pueden haber abierto nuevas fracturas. Consulte el recuadro inferior para obtener una descripción de los diferentes componentes del gráfico. Se utilizó el software Matlab (www.mathworks.com) para crear esta figura.

Las fuentes de presión de 2006–2010, Fig. 3A, están ubicadas en el sector centro oriental de la isla, disminuyendo en fuerza (producto de la presión por volumen) y profundidad en la dirección oeste. Observamos que la fuente occidental se ubica en la zona de los volcanes Montaña Quemada y Llano del Banco, donde ocurrieron erupciones recientes (Fig. 1). Esta fuente, de poca fuerza, se encuentra a 2-4 km de profundidad y tiene un volumen pequeño. Esta profundidad es menor que el nivel más superficial de estancamiento de magma antes de erupciones históricas, ~ 5 km, donde hay almacenamiento a corto plazo de semanas a días. Este hecho, junto con la ausencia de una erupción desde esa fecha, y considerando que una erupción fallida probablemente debería producir más anomalías detectadas, sugiere que el material poco profundo no era magma.

La zona este de esta fuente se encuentra a una profundidad de 3 a 10 km. El rango de profundidad entre 6 y 10 km correspondería a la corteza inferior debajo de La Palma, el fondo marino promedio preinsular que representa un horizonte regional de flotabilidad neutra para los magmas de las Islas Canarias, donde el magma se estanca en los reservorios de la corteza durante años o décadas antes. a una posible erupción.

La profundidad y la fuerza de la fuente en la región oriental indican la posible intrusión de fluidos magmáticos de áreas más profundas. Es probable que la fuente se moviera posteriormente hacia el oeste, siguiendo los límites sur del NVC (Figs. 3A y 7) al mismo tiempo que ascendía levemente a través de la corteza, disminuyendo su fuerza.

La deformación de la superficie producida por el emplazamiento de intrusiones superficiales probablemente ocurre durante períodos de disturbios acompañados de sismicidad sentida. Este no es el caso para el período de tiempo 2006-2010, cuando ocurrieron muy pocos terremotos en el área de estudio (Fig. 9 complementaria). Sin embargo, los disturbios pueden tener una actividad sísmica sutil o indetectable como consecuencia de un respiradero que permanece abierto o mecánicamente débil después de una etapa inicial de actividad, evitando la acumulación de tensiones que causarían terremotos. Considerando la reciente actividad volcánica en el área, este podría ser el caso. La actividad sísmica precursora de la erupción de 1949, Fig.1, comenzó en 1936 en el Valle de Aridane, a 5-10 km de los respiraderos, y continuó unos meses antes de la erupción en el área de Fuencaliente, a unos 10 km al sur de Duraznero. respiradero. Los respiraderos de Llano del Banco y Hoyo Negro se abrieron sin sismicidad previa. Entre 1936 y 1949 el magma asciende desde el manto superior y se estanca y se diferencia en diferentes niveles dentro de la corteza sin sentir sismicidad.

La actividad sísmica comenzó después de este período, con dos enjambres sísmicos en 2017 y 2018 ubicados ~ 15 km al sur de las fuentes de presión modeladas, Fig. 10 complementaria. En términos generales, los terremotos deberían ocurrir cerca de la fuente que alimenta los disturbios. Sin embargo, varios casos en los que la ubicación de los enjambres precursores iniciales del terremoto no coincide con las fuentes detectadas, como por ejemplo antes de la erupción del monte Pinatubo de 1991 (Filipinas) y el inicio de la erupción de 1995 en las colinas de Soufriere (Montserrat), sido observado. Este hecho se debe a la concentración de tensiones en / alrededor del edificio del volcán que fuerza la ocurrencia de terremotos en áreas que no podrían corresponder al almacenamiento de magma. Por lo tanto, deberíamos haber detectado un estado de agitación en la misma zona de la erupción de San Juan de 1949 con características similares. Ese malestar comenzó al menos 13 años antes de la erupción, con el inicio de la actividad sísmica precursora. Por lo tanto, podríamos estar estudiando una fase muy inicial de disturbios decenas de años antes de una posible erupción, pero debemos considerar la posibilidad de que no resulte en una erupción.

La fuente tiene un patrón de alineación E-W, Fig. 3A. Teniendo en cuenta la estructura 3D que se muestra en la Fig. 7, el modelo de origen y el patrón de alineación del cuerpo intrusivo estructural son muy similares, basados ​​en el patrón de alineación de presión de 4 km de profundidad. Estos planos, sugeridos por la interpretación de los resultados del DInSAR, podrían no ser meramente topográficos o delimitantes de unidades volcánicas, sino superficies condicionadas por la morfología a gran escala de la dinámica intrusiva de la isla y relacionadas con el proceso de alimentación y desasosiego detectado aquí. En otro lugar se ha propuesto que estos edificios son dos volcanes distintos con sistemas de tuberías de magma separados y es posible que estas superficies marquen el límite entre el extinto T / CN y los edificios volcánicos CV activos. Los fluidos magmáticos podrían ascender desde zonas más profundas utilizando fracturas o contactos preexistentes.

Otras fuentes modeladas en este período son las fuentes de deslizamiento (color naranja en la Fig. 3A) a 2-3 km de profundidad. Atribuimos estos a hundimientos relacionados con el asentamiento local de cuerpos magmáticos intruidos a poca profundidad y potencialmente a movimientos adicionales asociados con las fuentes de presión. Se estima que alrededor del 80% de los magmas que se forman en el entorno oceánico intraplaca no entran en erupción. Estos cuerpos intrusivos son normalmente más densos que la roca volcánica en la que residen, por lo que las anomalías de gravedad positiva proporcionan información sobre las áreas preferidas de ascenso del magma a lo largo de la evolución del complejo volcánico. Walker sugiere que los enjambres de diques incluyen los caminos seguidos por los magmas que viajan a través de la corteza, desde los centros volcánicos a lo largo de las zonas de ruptura, siguiendo niveles de flotabilidad neutrales. Las intrusiones de láminas más cercanas a la superficie (diques y umbrales) están bien documentadas para volcanes activos, como Kilauea o Piton de la Fournaise. El enfriamiento y cristalización del magma en enjambres de diques intrusivos se ha relacionado con casos de hundimiento volcánico que han continuado durante años y décadas. Pueden producir cierta flexión o iniciar una zona de ruptura. Según nuestros resultados de modelado gravimétrico, estos cuerpos deben alojarse a una profundidad de aproximadamente 2 km en un material menos denso y anticipamos que son responsables de las fuentes de hundimiento y deslizamiento en esas áreas recientemente activas.

En la Fig. 3A, cerca de la fuente de hundimiento-deslizamiento (color naranja) y conectada directamente con una fuente de alta presión (color rojo) hay una fuente extendida (color amarillo). Lo interpretamos como una manifestación del mismo proceso de elevación relacionado con los disturbios en esta área. Esta fuente de caída-deslizamiento ascendente representaría una rama occidental de la actividad de disturbios.

Entre ambas fuentes de deslizamiento (hundimiento y elevación), el modelo ajustado (Fig. 3A) propone una fuente de deslizamiento alargado (color verde). Interpretamos esto como una característica de una zona de fractura que separa el borde del complejo norte de NVC, donde detectamos el levantamiento de disturbios, del área más al sur (CV), donde ocurren pequeños fenómenos de hundimiento (fuente naranja). También se observa otra fuente aislada de deslizamiento hacia el sur (Fig. 3A) a la misma profundidad que la fuente de deslizamiento y caída discutida anteriormente. Interpretamos esto como un efecto, algo distorsionado, del posible hundimiento en esa zona. También hay una fuente de presión negativa muy pequeña en el norte, en una región sin datos, y otra fuente muy poco profunda y de baja intensidad en la parte sur de la isla cerca de la costa. Estos son probablemente artefactos de la inversión o fenómenos de hundimiento muy local. Además, el área cubierta por las fuentes de dislocación sufrió erupciones volcánicas relativamente recientes y puede ser mecánicamente débil y fácil de deformar sin tensiones crecientes que resulten en terremotos.

Para el período 2017-2020 (Fig. 3B), solo hay una fuente de presión, pero la configuración y la región son similares. La fuente continúa extendiéndose de este a oeste, deteniéndose en la parte central de la isla y siguiendo la misma alineación EW que se muestra en la Fig. 7. El rango de profundidad (1 a 8 km) es similar a las etapas iniciales pero menos profundo en algunas partes. con el volumen máximo ubicado a profundidades de 6 a 8 km y disminuyendo con la profundidad.

En la Fig. 3B se muestran nuevamente algunas fuentes de buzamiento-deslizamiento a 2-3 km de profundidad. Es probable que el origen se discutiera anteriormente para el período 2006-2010, pero su ubicación en CV sugiere que se debe estudiar su evolución temporal, particularmente en lo que se refiere al peligro potencial de deslizamientos de tierra. También hay una pequeña fuente de presión negativa al sur de la isla, ubicada cerca del volcán Teneguía. Es probable que esta fuente esté asociada con el hundimiento medido en esta área, de acuerdo con los resultados anteriores.

Otras fuentes de dislocación que estaban presentes en los resultados de inversión de la Fig. 3A no se detectan durante este período. Esto indica que el material débil en esta zona se acomodó durante los 7 años anteriores y ahora las variaciones de presión son más importantes, o que el efecto de la presión es más significativo y enmascara estas deformaciones.

Al observar la variación temporal de las fuentes modeladas en 2017-2020 (Figs. 4, 5), se observa que la presión positiva promedio de la fuente aumenta hasta 2019, casi con certeza relacionada con los dos enjambres sísmicos detectados en octubre de 2017 y febrero 2018, que probablemente abrió nuevas fracturas y proporcionó nuevas rutas de ascenso para los gases magmáticos y favoreció el ascenso del magma, Fig. 5. El mayor incremento parece estar asociado con los dos enjambres sísmicos entre 2017-2018. Los enjambres sísmicos fueron precedidos y acompañados de cambios en las emisiones de helio y dióxido de carbono, lo que sugiere una intrusión magmática por debajo de CV. Después del enjambre de 2018, se detectaron aumentos en la concentración de torones en el suelo en dos sitios ubicados a lo largo de la grieta CV4 que pueden interpretarse como una intrusión magmática desde la profundidad y / o un reservorio activo debajo de la grieta. Además, algún movimiento lateral de magma puede estar asociado con este enjambre sísmico, lo cual es consistente con la evolución temporal de las fuentes para este período. La presión sigue aumentando durante 2019, probablemente asociada a una recarga asísmica. A partir de 2019, la presión promedio permanece constante o disminuye.

Al observar las fuentes de caída-deslizamiento ubicadas debajo de CV, observamos que, en cuanto a las fuentes modeladas de LOS promedio, durante el período 2017-2018 no son muy fuertes. Pero, contrariamente a los valores de presión, se hacen mayores y más fuertes a partir de 2019. La ubicación de estas fuentes de buzamiento-deslizamiento (Figs. 4 y 8) coincide con el área donde se ubican la mayoría de los terremotos de los enjambres sísmicos y comenzaron a crecer. varios meses después del segundo enjambre. Estas fuentes podrían estar asociadas con fracturas y, considerando el peligro de falla de flanco grande existente6, su evolución debe continuar siendo monitoreada e interpretada.

¿Cuál es el origen probable de las fuentes de presión ajustadas? Hemos detectado desplazamientos de pequeña magnitud (≤ 5 cm) cambiando su ubicación en la superficie a lo largo del tiempo (Fig. 2), como se observó en la isla de Tenerife durante la crisis volcano-tectónica de 2004-2005 con la fuente causal evolucionando en el espacio y el tiempo. Al igual que en Tenerife, consideramos la migración de fluidos a profundidades como un origen probable de la deformación observada, principalmente en áreas más débiles como los límites sur del NVC. Es probable que se produzcan por la migración ascendente de fluidos hidrotermales desde un depósito de magma profundo o por la perturbación de un depósito hidrotermal profundo existente y el movimiento ascendente resultante de fluidos debido a la inyección de magma. Ambas causas serían consistentes con los gases y las anomalías geoquímicas observadas durante los períodos estudiados y la ausencia de cambios significativos de gravedad durante el período 2006-2010. Consideramos plausible que un lote de magma comenzara a inyectarse a aproximadamente 8 km de profundidad y por debajo y la parte superior de la fuente muestra el movimiento ascendente resultante y la presurización de los fluidos. Ambas fuentes contribuirían a la deformación medida, así como a los gases y anomalías geoquímicas observadas. La distribución y ubicación de los gases y las anomalías de medición geoquímica encapsularon la migración de magma desde el sur hacia la parte central de la isla, donde tenemos las fuentes de presión positiva.

Un modelo conceptual para la evolución de los disturbios que incorpora estos resultados se presenta en la Fig. 8. En el inicio, 2009-2010, el magma comenzó a ascender hacia un depósito menos profundo desde la intrusión magmática estancada ubicada a una profundidad de 25 a 30 km, a lo largo de el borde inclinado que separa los edificios NVC y CV (ruta amarilla en la Fig. 8). El magma ascendió a una profundidad de 8 a 10 km (en una zona débil donde ocurrió una erupción reciente), lo que provocó un aumento en el componente magmático del helio medido en 2010 en la fuente fría de Dos Aguas y en la medición del flujo de CO2 en el volcán CV en 2011. La magnitud de los desplazamientos medidos y la falta de cambios significativos de gravedad sugiere un pequeño volumen de magma acumulado. Posteriormente, en 2011-2012, cuando medimos la deformación pero no tenemos una alta confianza en los resultados de la inversión, la entrada de una pequeña cantidad de magma continúa, siguiendo un camino similar, como se refleja en los aumentos significativos en la medición del eflujo de CO2 del suelo en Volcán CV en 2013. Nuevamente, una pequeña cantidad de magma ascendente usando fracturas existentes sería consistente con la falta de sismicidad durante estos períodos (Fig. 9 complementaria). Al inicio del período 2017-2020, tenemos dos enjambres sísmicos (octubre-2017, febrero-2018, Fig.10 complementaria), los cuales se asocian con nuevos caminos que favorecen el ascenso del magma, reflejados nuevamente en las señales geoquímicas observadas, como así como el aumento de tamaño e importancia de las fuentes de luxación en el área CV.

Hemos detectado, por primera vez, una fase inicial de disturbios volcánicos en las Islas Canarias utilizando métodos geodésicos. También estudiamos su evolución años después de su inicio, observando la naturaleza espacial y temporal cambiante de la actividad en un volcán potencialmente peligroso a resoluciones espaciales muy altas y durante largos períodos de tiempo. Si bien estos pueden ser pequeños y matizados, brindan información sobre la naturaleza dinámica del volcán.

La necesidad de utilizar DInSAR (con corrección atmosférica y utilizando simultáneamente imágenes ascendentes y descendentes) en La Palma como herramienta operativa fundamental para el monitoreo geodésico para detectar disturbios volcánicos es evidente, considerando tanto la variación geográfica como temporal de la deformación. Además, su magnitud, que se encuentra en el límite de precisión de la observación GNSS en el modo de campaña, se puede medir claramente utilizando técnicas avanzadas de DInSAR, particularmente con la corrección atmosférica adecuada. Es posible que gran parte de la deformación no se detecte con precisión utilizando solo observaciones de una red GNSS. Sin embargo, las estaciones GNSS continuas son una observación fundamental para proporcionar puntos de referencia sin deformación para ser utilizados como ubicaciones de referencia para DInSAR, como se hizo en este estudio.

Además, los resultados obtenidos de la inversión conjunta de datos ascendentes y descendentes presentan una variedad de fuentes que actúan simultáneamente, que no son posibles de detectar utilizando técnicas de inversión clásicas y modelos que consideran solo fuentes magmáticas (presión y / o tracción). Esto es importante en La Palma, donde el alto riesgo de deslizamientos de tierra puede estar relacionado con los disturbios. El uso de esta herramienta nos permite también comprobar que existen algunas fuentes de dislocación actuando por debajo del CV que pueden estar asociadas a un futuro deslizamiento de tierra y su evolución necesita seguir siendo monitoreada. Esto demuestra la ventaja de utilizar técnicas de inversión de última generación que consideran una gran cantidad de fuentes de deformación de diversos tipos.

Estas dos conclusiones tienen una aplicación general para la observación e interpretación de datos geodésicos en muchas áreas volcánicas y, en particular, para volcanes de lados escarpados en islas oceánicas como Canarias.

Atribuimos los desplazamientos medidos y las fuentes modeladas a la inyección de magma en pequeñas cantidades a 8-10 km de profundidad, que no produce desplazamientos importantes, pero da como resultado un movimiento ascendente y / o la presurización de los fluidos a menor profundidad y las fuentes de dislocación activadas alrededor de la presión. unos y por debajo del volcán CV. Este malestar es similar en muchos aspectos al que precedió a la erupción de 1949 y, en algunos aspectos, al observado en Tenerife en 2004-2005. Es completamente diferente al visto en las erupciones de El Hierro y Teneguia. Las diferencias y similitudes observadas son importantes para discriminar entre los posibles tipos de disturbios en Canarias, y para distinguir la probabilidad de que un proceso de disturbios culmine con una futura erupción (o no), el posible impacto en la estabilidad de la CV, y su duración probable en comparación con etapas anteriores de disturbios en La Palma y en las Islas Canarias. Por lo tanto, es de vital importancia continuar monitoreando la evolución actual de los disturbios, particularmente considerando el reciente aumento de la actividad sísmica en la isla, Fig.10 complementaria.

Métodos

Radar de apertura sintética interferométrica diferencial (DInSAR)

En este trabajo se estudian tres periodos de tiempo diferentes: 2006–2010 usando imágenes del satélite ENVISAT, 2009–2016 usando imágenes RADARSAT-2 y 2017–2020 usando imágenes de la constelación Sentinel-1, formada por los satélites Sentinel-1A y 1B. Para los satélites ENVISAT y Sentinel-1, se consideran las órbitas ascendentes y descendentes, mientras que RADARSAT-2 solo la órbita descendente tenía datos suficientes para realizar un estudio DInSAR. Las imágenes del Single Look Complex (SLC) fueron proporcionadas por la ESA (ENVISAT y Sentinel-1) y se descargaron de Alaska Satellite Facility (ASF), mientras que las adquisiciones de RADARSAT-2 fueron proporcionadas por la Agencia Espacial Canadiense (CSA). Para ENVISAT y RADARSAT-2, se procesaron todas las adquisiciones disponibles, sin embargo, algunas de ellas fueron descartadas debido a sus elevadas líneas de base temporales o espaciales o altas diferencias en Doppler. Las adquisiciones de Sentinel-1 para la isla de La Palma en modo Interferometric Wide (IW) comenzaron en julio de 2017 y elegimos una frecuencia de 12 días para este estudio. Las listas completas de imágenes SLC utilizadas en este trabajo están disponibles en las Tablas complementarias 1-3.

Los conjuntos de datos ENVISAT y Sentinel-1 se procesaron utilizando el software interferométrico SUBSIDENCE-GUI con parámetros similares. Antes de la generación interferométrica, todas las imágenes de cada órbita se registraban en una imagen de referencia común. La imagen de referencia se seleccionó para minimizar las líneas base perpendiculares y temporales en el conjunto de datos para minimizar los errores de registro. Consulte las Tablas complementarias 1–3 para ver las imágenes de referencia.

Los pares de interferogramas se generaron mediante criterios de doble mínimo, evitando aquellos con líneas de base temporales y perpendiculares altas. Con la selección de doble mínimo, seleccionamos un subconjunto que es sensible a la deformación (líneas de base temporales grandes) y menos sensible a los errores del Modelo de elevación digital (DEM) (líneas de base espaciales pequeñas). El otro subconjunto se comporta todo lo contrario, sensible al error DEM (líneas de base espaciales grandes) y menos sensible a la deformación (líneas de base temporales cortas). Se generaron un total de 204 interferogramas para ENVISAT y 1063 para Sentinel-1. El mayor número de interferogramas Sentinel-1 se debe a sus pequeñas líneas de base temporales y espaciales. Para eliminar la fase topográfica de los interferogramas, se ha utilizado un DEM externo de alta resolución. Los respectivos DEM se generaron utilizando datos MDT025 y MDT05 del Instituto Geográfico Nacional (IGN), con resolución de 25 m para ENVISAT y resolución de 5 m para RADARSAT-2 y Sentinel-1 respectivamente.

Para el período 2010-2017, utilizamos imágenes RADARSAT-2 para estimar las velocidades medias anuales. Este conjunto de datos consta de 25 imágenes SLC de órbita descendente de haz ancho fino y 13 de haz fino y 63 interferogramas. Los interferogramas se calcularon con el software GAMMA. Se aplicó multilooking de cuatro líneas por ocho muestras y se produjeron productos geocodificados con una resolución de suelo de aproximadamente 40 m. Se filtraron interferogramas diferenciales multiconductores mediante filtrado adaptativo con función de filtrado basada en el espectro de la franja local y se desenvolveron utilizando el algoritmo de flujo de coste mínimo. Se realizó un refinamiento de la línea de base para eliminar las rampas orbitales residuales, seguido de una interpolación menor de cada interferograma para aumentar la cobertura reducida por la descorrelación. La velocidad lineal y la serie de tiempo de LOS se calcularon con el software MSBAS24 utilizando píxeles con coherencia superior a 0,5 en todos los interferogramas.

Para recuperar el desplazamiento de la superficie de los interferogramas diferenciales, se ha mitigado un importante componente de fase de ruido causado por la pantalla de fase atmosférica (APS). Generalmente, la magnitud de APS no se puede ignorar porque a menudo pueden ser comparables, o incluso mayores, a las señales geofísicas interesadas. Debido a la fuerte variación de la topografía y una extensa costa, La Palma es propensa a sufrir APS. En este documento, se han utilizado tres métodos de mitigación de APS. El primero es el filtrado temporal y espacial clásico, y el segundo se basa en datos externos de pronóstico del tiempo. En el caso de ENVISAT, para separar APS y la velocidad no lineal, se aplicaron dos filtros: un filtrado de paso bajo espacial con una ventana de correlación de 1 km y un filtrado temporal de paso alto con una ventana de 60 días y un mínimo de 4 muestras temporales. Después de este procesamiento, se puede calcular el desplazamiento no lineal. Para el período 2010-2017 y los datos de RADARSAT-2, la corrección de APS se calculó en base a un análisis de regresión de la fase y elevación observadas y se restó de los interferogramas. Este método no es muy confiable en esta región debido a la dirección predominante del viento que mantiene la humedad en un lado de la isla. Para el conjunto de datos Sentinel-1, para corregir APS tanto como sea posible, se ha utilizado el algoritmo D-LOS de integración realista basado en los últimos datos de reanálisis global de ERA5. Se ha demostrado que el D-LOS muestra una gran mejora en comparación con el método convencional basado en el cenit. Además, entre los diferentes conjuntos de datos de pronóstico del tiempo, también se demuestra que los datos ERA5 de ECMWF funcionan mejor. Después de aplicar el algoritmo D-LOS, los APS se han mitigado significativamente con respecto a los interferogramas originales. La Fig. 1 complementaria muestra un ejemplo típico (interferograma Sentinel-1 20,180,914-20,180,926 pares) de corrección de APS. El interferograma original (Fig. 1A suplementaria) muestra un componente de fase APS significativo relacionado con la topografía. El APS estimado que se muestra en la Fig. 1B complementaria presenta un patrón muy similar. En consecuencia, la fase de residuo (Fig. Complementaria 1C) después de la corrección de APS es muy suave con una pequeña variación.

Para calcular los desplazamientos superficiales se utilizó nuevamente SUBSIDENCE-GUI, la implementación del software del algoritmo Coherent Pixel Technique (CPT). Este método utiliza dispersiones distribuidas a baja resolución sobre los interferogramas de múltiples miradas, similar al subconjunto de líneas base pequeñas (SBAS) de uso generalizado. Debido a las características de La Palma (una isla volcánica con topografía fuerte y alta densidad de vegetación), este tipo de análisis produce mejores resultados que un método de resolución completa como el enfoque de dispersión permanente (PS). Para evaluar la calidad de fase de los píxeles se ha procesado un mapa de coherencia media utilizando una ventana multilook de veinticinco muestras en rango y cinco líneas en azimut para Sentinel-1, mientras que para ENVISAT la ventana es de veinticinco líneas por cinco muestras. Este proceso da como resultado píxeles de menor resolución calculados a partir de un promedio de 125 píxeles del interferograma original. Los interferogramas de múltiples ciclos tienen píxeles con una resolución de suelo de aproximadamente 100 m × 100 m.

Se ha elegido un criterio de coherencia para seleccionar aquellos píxeles con suficiente calidad de fase para obtener una deformación superficial. Se han utilizado diferentes umbrales de coherencia media para ENVISAT y Sentinel-1: 0,35 para ENVISAT y 0,4 para Sentinel-1, correspondientes a una desviación estándar de fase de 12º y 9º respectivamente. Estos valores proporcionan una buena cobertura espacial y suficiente calidad de fase para obtener una solución convergente. Para corregir las soluciones flotantes de la velocidad lineal y el error DEM, CPT usa puntos de velocidad y altitud conocidas para el período estudiado, también llamados semillas. Se han seleccionado dos semillas, una en la costa este de la isla y otra en la costa oeste considerando su estabilidad determinada por observaciones GNSS. Consulte también la siguiente subsección. Consulte la Fig. 1A complementaria para conocer la ubicación de las semillas.

Sistema mundial de navegación por satélite (GNSS)

Las deformaciones del suelo de La Palma son actualmente proporcionadas por pocas estaciones GNSS continuas y escasas (Fig. 2 complementaria). Recopilamos todos los datos brutos gratuitos disponibles de los sitios web de IGN y Grafcan. Para mejorar la configuración general de la red y vincular las mediciones regionales a un marco de referencia global externo, los datos provienen de todas las estaciones GNSS continuas instaladas en el archipiélago canario, así como otras 15 estaciones de seguimiento global en funcionamiento continuo, en gran parte del IGS y EUREF. redes permanentes, se introdujeron en el procesamiento. Las observaciones de la fase GNNS se procesaron utilizando el software GAMIT / GLOBK 10.71 y adoptando los estándares IGS “Repro2 campaign”. Para eliminar los sesgos de fase relacionados con las desviaciones en los osciladores de reloj del satélite y del receptor, se adoptó una combinación lineal libre de ionosfera de observables de fase GNSS durante el procesamiento, mediante la aplicación de una técnica de doble diferenciación. Los datos de la fase GNSS se ponderaron de acuerdo con un modelo de error dependiente del ángulo de elevación utilizando un procedimiento de análisis iterativo mediante el cual la dependencia de la elevación se determinó mediante la dispersión observada de los residuales de fase. En este análisis, los parámetros de la órbita de los satélites se fijaron a los productos finales del IGS (https://cddis.nasa.gov/archive/gnss/products/). Se adoptaron modelos de centro de fase de antena absoluta IGS para antenas satelitales y terrestres con el fin de mejorar la precisión de las estimaciones de los componentes de la posición vertical del sitio53. El retardo ionosférico de primer orden se eliminó utilizando la combinación lineal libre de ionosfera, mientras que las correcciones ionosféricas de segundo orden se aplicaron utilizando los archivos IONEX del Centro de Determinación de Órbitas en Europa (CODE). El retraso troposférico se modeló como un modelo lineal por partes y se estimó utilizando el VMF1 con un límite de 10 °. Los Parámetros de Orientación de la Tierra (EOP) estaban estrictamente restringidos a los valores anteriores obtenidos del Boletín B del IERS. La carga de la marea oceánica se corrigió utilizando el modelo FES200456. También se adoptó el modelo 2003 del Servicio Internacional de Rotación de la Tierra (IERS) para las mareas terrestres sólidas diurnas y semidiurnas. Los resultados de este paso de procesamiento son estimaciones diarias de coordenadas de estación ligeramente restringidas y otros parámetros, junto con las matrices de varianza-covarianza asociadas.

En un paso sucesivo, las soluciones diarias ligeramente restringidas se usaron como cuasi observaciones en un filtro de Kalman (GLOBK) para estimar un conjunto consistente de coordenadas diarias (es decir, series de tiempo) para todos los sitios involucrados. Cada serie de tiempo se analizó para velocidades lineales, señales periódicas y saltos de antena utilizando el paquete de software TSVIEW descrito por Herring et al. Para obtener series de tiempo limpias, cualquier estimación de posición cuya incertidumbre fuera mayor a 20 mm o cuyo valor difiera en más de 10 mm de la tendencia lineal de mejor ajuste se eliminó. Mediante el uso del módulo GLORG de GLOBK, las soluciones diarias y sus matrices de covarianza completa se combinaron para estimar un conjunto consistente de posiciones y velocidades en el marco de referencia ITRF14. Al considerar un conjunto de estaciones GNSS distribuidas por todo el archipiélago, estimamos los componentes del vector de Euler (latitud y longitud de un polo, tasa de rotación) para un marco de referencia local con el fin de resaltar el eventual patrón de deformación del suelo local. Los componentes del vector de Euler resultantes son: latitud, 49,576º ± 0,306º; longitud, -85,652º ± 4,526º; velocidad de rotación, 0.263144º ± 0.008943º.

Técnica directa de modelado e inversión

Modelamos el campo de deformación LOS DInSAR (tanto ascendente como descendente, o simplemente descendente) utilizando una metodología desarrollada recientemente que se ha aplicado para modelar los casos de estudio simulados y reales. Esta metodología original lleva a cabo una inversión de múltiples fuentes de datos de deformación del suelo para comprender mejor los procesos causales del subsuelo. En términos generales, los datos de observación contienen el efecto directo en la superficie de la deformación causada por una combinación arbitraria de presión 3D y fuentes de dislocación genéricas ubicadas a diferentes profundidades en el medio. El método propuesto identifica una combinación de cuerpos de presión y diferentes tipos de fuentes de dislocación (deslizamiento, deslizamiento y tracción) que pueden representar fuentes magmáticas y otros procesos como terremotos, deslizamientos de tierra o hundimientos inducidos por aguas subterráneas a través de la agregación de células elementales. . Un enfoque no lineal permite determinar la ubicación, el tamaño y la configuración tridimensional, sin ningún supuesto a priori, de las posibles fuentes causales. La geometría 3D de las fuentes se obtiene como una agregación de fuentes elementales.

Este enfoque tiene las siguientes características principales: (1) inversión simultánea de los componentes de deformación y / o datos LOS; (2) determinación simultánea de diferentes estructuras como cuerpos de presión o fuentes de dislocación, que representan efectos locales y regionales; (3) un contexto completamente en 3D; y (4) no es necesaria ninguna hipótesis inicial sobre el número, la geometría o los tipos de las fuentes causales.

Para las fuentes de presión, el método emplea la formulación presentada por Geertsma y Van Opstal, que es más rigurosa que una basada en el conocido formalismo de Mogi. Para el cálculo de los efectos de deformación superficial producidos por fuentes elementales (tracción, rumbo y buzamiento), se implementa la formulación de Okada. Ver Camacho et al. para una descripción más detallada de la metodología de inversión.

Gravimetría estructural

Como se describió anteriormente, en 2006 se llevó a cabo un estudio de gravedad terrestre compuesto por 317 puntos de referencia que cubren la isla de La Palma (Fig. 6 complementaria). Los valores de elevación correspondientes se determinaron simultáneamente mediante observaciones GNSS, complementadas con un modelo de elevación digital (DEM) de resolución de 25 m para la isla. Para las áreas marinas circundantes, se utilizaron datos de altimetría satelital para proporcionar información sobre la anomalía gravitatoria, el geoide y la batimetría.

Camacho y col. utilizó estos datos gravimétricos para desarrollar un modelo de estructuras de densidad anómala en La Palma utilizando un proceso de inversión semiautomático. Este modelo asume que los cuerpos anómalos se encuentran en un ambiente homogéneo, y que, además de ajustar los datos observados, verifican las condiciones habituales de regularidad. En un trabajo posterior ampliaron la metodología de inversión al caso de considerar estructuras estratificadas, con un aumento de la densidad con la profundidad. Se obtienen modelos anómalos más realistas utilizando este enfoque.

Aquí aplicamos la última y mejorada metodología a los datos gravimétricos de la isla de La Palma para actualizar los resultados del marco estructural. Primero dividimos el volumen del subsuelo en una partición de pequeñas células prismáticas. Se consideraron aproximadamente 90,000 celdas con un lado promedio de 450 m que cubren el volumen del subsuelo hasta una profundidad de 12,000 m con suficiente resolución. Además, se consideró una estratificación regular en capas subhorizontales (12 capas, arbitrariamente) de densidad creciente en profundidad. Finalmente, elegimos un valor adecuado del parámetro de regularidad para obtener una autocorrelación nula de los residuos finales. Una vez establecidos estos parámetros, el proceso de inversión es automático y se obtiene un modelo 3D de densidades anómalas.

Disponibilidad de datos

Los datos de SLC de ENVISAT y Sentinel-1 están disponibles públicamente en el sitio web de Alaska Satellite Facility: www.asf.alaska.edu. Los datos de RADARSAT-2 están disponibles a pedido de la Agencia Espacial Canadiense. Los conjuntos de datos de desplazamiento de LOS están disponibles a pedido de los autores.