Tema 1. Sismos

Datos

Regionales

Servicio Sismológico Nacional (SSN): http://www.ssn.unam.mx/doi/networks/mx/

Descargar el formato y enviarlo al correo indicado (SSNdata@sismologico.unam.mx). Recibirá a vuelta de correo la dirección donde podrá descargar el cliente que le permitirá obtener datos del SSN. Es importante tomar en cuenta la información que viene en la página en cuanto a referenciación y agradecimientos.

Telesísmicos

IRIS: https://ds.iris.edu/ds/nodes/dmc/tools/##

Para bajar datos de un evento específico, de forma interactiva, recomiendo Wilber3

Software

Seismic Analysis Code: https://ds.iris.edu/files/sac-manual/

TauP: http://www.seis.sc.edu/TauP/

Lectura:

Havskov & Ottemöller (Routing data processing in Earthquake Seismology, 2010):

• Capítulos 1 y 2.

Referencias adicionales:

Stein & Wysession (An introduction to Seismology, earthquakes and Earth structure, 2003):

• Secciones 2.4, 2.5 y 2.6.
• Secciones 3.2, 3.3, 3.4 y 3.5.

Kulhánek (Anatomy of seismograms, Developments in Solid Earth Geophysics 18, 1997).

IASPEI (International Handbook of Earthquake and Engineering, Volume A, 2003).

Proyecto 1:

Fecha de entrega: 11 de febrero de 2019

Objetivos:

• Familiarizarse con el uso de SAC, Matlab o Python.
• Identificar en un sismograma las fases principales.

Datos:

1. Seleccionar un sismo de magnitud mayor de 6.0 que haya ocurrido en México, posterior a 2010.
2. Obtener datos del SSN y de IRIS, en formato SAC.

* Para los datos del SSN, puede bajar una ventana de tiempo que contenga el evento, o bien, con TauP calcular el tiempo de viaje de P y bajar ventanas que inicien 5 minutos antes del arribo de P y sean de 30 minutos. Similar a los parámetros que usen para bajar datos telesísmicos.

Actividades:

1. Generar un programa que:
   • Lea las tres componentes para cada estación.
   • Se asegurar que en variables del encabezado estén asignadas las variables de localización de la estación, localización del sismo, tiempo de origen del sismo. Si no están asignadas, pida al usuario la información, asigne los valores correspondientes y guarde los archivos con su encabezado completo.
   • Use TauP para identificar los arribos de las fases principales P y S.
   • Permita al usuario modificar el picado en caso de ser necesario.
2. Presente las gráficas de las señales con las fases picadas para el sismo más grande, tanto con los datos locales como con los datos telesísmicos. Sólo use las estaciones en las que se vean claramente los arribos.

NOTA: Las actividades las puede realizar en SAC, Matlab, Obspy, o el software de su elección.

Reporte escrito

• Entregar las gráficas y el listado de instrucciones, funciones propias (o corrida) que empleó. Éstos pueden constituir un anexo.
• Discuta sobre las ventajas o desventajas de usar el software de su elección.

Seguir las indicaciones de formato que se enlistan en la página del Tema 0.

Documentos y archivos útiles

Ligas para catálogos:

• USGS: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/
• Global CMT: https://www.globalcmt.org/CMTsearch.html
• ISC: http://www.isc.ac.uk/
• SSN: http://www2.ssn.unam.mx:8080/catalogo/

Artículos de posible interés:

Detección automática de fases

• Allen, R. V. (1978). Automatic earthquake recognition and timing from single traces. Bulletin of the Seismological Society of America, 68(5), 1521-1532.
• Bergen, K., Yoon, C., & Beroza, G. C. (2016, October). Scalable similarity search in seismology: a new approach to large-scale earthquake detection. In International Conference on Similarity Search and Applications (pp. 301-308). Springer, Cham.
• Karianne J Bergen, Gregory C Beroza; Detecting earthquakes over a seismic network using single-station similarity measures, Geophysical Journal International, Volume 213, Issue 3, 1 June 2018, Pages 1984–1998, https://doi.org/10.1093/gji/ggy100
• Langet, N., Maggi, A., Michelini, A., & Brenguier, F. (2014). Continuous Kurtosis‐Based Migration for Seismic Event Detection and Location, with Application to Piton de la Fournaise Volcano, La RéunionContinuous Kurtosis‐Based Migration for Seismic Event Detection and Location. Bulletin of the Seismological Society of America, 104(1), 229-246.
• Stewart, S. W. (1977). Real-time detection and location of local seismic events in central California. Bulletin of the Seismological Society of America, 67(2), 433-452.
• Storchak, D. A., Schweitzer, J., & Bormann, P. (2003). The IASPEI standard seismic phase list. Seismological Research Letters, 74(6), 761-772.
• Trnkoczy, A. (1999). Topic Understanding and parameter setting of STA/LTA trigger algorithm. New manual of seismological observatory practice, 2.
• Yoon, C. E., O’Reilly, O., Bergen, K. J., & Beroza, G. C. (2015). Earthquake detection through computationally efficient similarity search. Science advances, 1(11), e1501057.
• Zhang, J., Tang, Y., & Li, H. (2018). STA/LTA Fractal Dimension Algorithm of Detecting the P‐Wave ArrivalSTA/LTA Fractal Dimension Algorithm of Detecting the P‐Wave Arrival. Bulletin of the Seismological Society of America, 108(1), 230-237.
• Zhu, W., & Beroza, G. C. (2018). PhaseNet: A Deep-Neural-Network-Based Seismic Arrival Time Picking Method. arXiv preprint arXiv:1803.03211.

Por diversión