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Reunión Anual UGM 2023


VUL-5

 Resumen número: 0458  |  Resumen aceptado  
Presentación oral

Título:

CATÁLOGOS DE SISMICIDAD DEL VOLCÁN POPOCATÉPETL OBTENIDOS CON MÉTODOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Autores:

1 Karina Bernal-Manzanilla EDPonente
Posgrado en Ciencias de la Tierra, UNAM
karinabernal@igeofisica.unam.mx

2 Marco Calò
Instituto de Geofísica, UNAM
calo@igeofisica.unam.mx

3 Daniel Martinez Jaramillo ED
Posgrado en Ciencias de la Tierra, UNAM
danmartinezjar@geociencias.unam.mx

Sesión:

VUL Vulcanología Sesión regular

Resumen:

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





Reunión Anual UGM 2023
29 de Octubre al 3 de Noviembre
Puerto Vallarta, Jalisco, México