Machine learning: zona de subducción de Cascadia
Las fallas tectónicas se deslizan de diversas maneras, que van desde sismos ordinarios hasta eventos de deslizamiento lento y deformaciones de fallas asísmicas.
El deslizamiento lento y los movimientos sísmicos asociados son comunes en muchas zonas de subducción, y se producen en la zona vecina donde se producen los mega terremotos. En los casos más claros, como Cascadia, el sismo identificado se produce en ráfagas discretas, principalmente durante el evento de deslizamiento lento.
En este artículo se muestra que la zona de subducción de Cascadia aparentemente transmite continuamente una señal de baja amplitud sísmica que informa con precisión la razón de desplazamiento de la falla a lo largo del ciclo de deslizamiento lento.
Utilizando un método basado en el machine learning desarrollado previamente en el laboratorio, se analizaron grandes cantidades de datos sísmicos sin procesar de la isla de Vancouver para separar esta señal del ruido sísmico de fondo.
Se sugiere que esto proporciona un acceso indirecto en tiempo real a la física de fallas en la parte de la parte inferior del megacabalgamiento y, por lo tanto, puede ser útil para determinar si un deslizamiento lento puede emparejarse o evolucionar hacia un gran terremoto.
Rouet-Leduc, Bertrand. Continuous chatter of the Cascadia subduction zone revealed by machine learning. Nature Geoscience. DOI: https://doi.org/10.1038/s41561-018-0274-6
 |
| Mapa y esquema de la región analizada: Isla de Vancouver y zona de subducción. Créditos: Bertrand Rouet-Leduc |
El deslizamiento lento y los movimientos sísmicos asociados son comunes en muchas zonas de subducción, y se producen en la zona vecina donde se producen los mega terremotos. En los casos más claros, como Cascadia, el sismo identificado se produce en ráfagas discretas, principalmente durante el evento de deslizamiento lento.
En este artículo se muestra que la zona de subducción de Cascadia aparentemente transmite continuamente una señal de baja amplitud sísmica que informa con precisión la razón de desplazamiento de la falla a lo largo del ciclo de deslizamiento lento.
Utilizando un método basado en el machine learning desarrollado previamente en el laboratorio, se analizaron grandes cantidades de datos sísmicos sin procesar de la isla de Vancouver para separar esta señal del ruido sísmico de fondo.
Se sugiere que esto proporciona un acceso indirecto en tiempo real a la física de fallas en la parte de la parte inferior del megacabalgamiento y, por lo tanto, puede ser útil para determinar si un deslizamiento lento puede emparejarse o evolucionar hacia un gran terremoto.
Rouet-Leduc, Bertrand. Continuous chatter of the Cascadia subduction zone revealed by machine learning. Nature Geoscience. DOI: https://doi.org/10.1038/s41561-018-0274-6
