CATÁLOGOS DE SISMICIDAD DEL VOLCÁN POPOCATÉPETL OBTENIDOS CON MÉTODOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
El análisis de registros sísmicos es una de las herramientas de mayor utilidad para estudiar procesos internos de volcanes activos y caracterizar el estado de actividad de los mismos. En este trabajo presentaremos catálogos de sismicidad del volcán Popocatépetl correspondientes a un período de más de cuatro años, comprendido entre el 2019 y el 2023. La construcción de los catálogos se dividió en dos etapas y en ambas se emplearon técnicas de aprendizaje automático para identificar señales sismo-volcánicas dentro de registros sísmicos continuos. En la primera etapa se entrenó un modelo clasificador, basado en machine learning estadístico, capaz de discriminar eventos de periodo largo (LP), tremores volcánicos y explosiones. En la segunda fase se empleó un modelo de picado automático, basado en aprendizaje profundo, para distinguir sismos volcanotectónicos (VT). En el caso de los sismos VT también presentaremos la localización de los eventos. Nuestros catálogos reproducen las tendencias reportadas por la agencia de monitoreo del volcán y cuentan con las ventajas de resaltar comportamientos cíclicos e incluir eventos adicionales. Finalmente, mostraremos algunas correlaciones entre la sismicidad y datos satelitales de anomalías térmicas y emisiones de SO2.
Investigación realizada gracias al Programa UNAM-PAPIIT: IN103823