Resumen

Los algoritmos de determinación de parámetros hipocentrales empleados en la actualidad, se basan específicamente en la información recibida en las estaciones de monitoreo mas cercanas al epicentro y no tienen en cuenta la valiosa información histórica registrada a lo largo del tiempo en dichas estaciones. Es por esto que los procesos de caracterización toman varios minutos, tiempo precioso que podría ser de gran utilidad en la generación de alertas tempranas que permitan una oportuna reacción ante el evento. El registro de información, a lo largo el tiempo, de sismos ocurridos en los alrededores de la estación, puede ser empleada para dotarla de algún grado de experiencia que le permita, mediante detección y clasificación de patrones, realizar una caracterización previa mucho mas rápida, mediante el empleo de técnicas modernas las cuales pueden ser algoritmos bio-inspirados o métodos estocásticos mas recientes conocidos como métodos Kernel. En el presente trabajo se emplea un método conocido como Maquinas de Soporte Vectorial (MSV), entrenando dicho algoritmo con información de la relación del área bajo la curva de la potencia de la transformada de Fourier de las componentes N-S, E-W y Vertical, calculada para 5 ventanas de 2 segundos, desde la onda p, de 123 sismos de magnitud superior a 3, desde 2004 hasta 2008, alrededor de la estación El Rosal, de la Red Sismológica Nacional de Ingeominas. El Algoritmo clasifica sismos que superen un umbral predeterminado de la relación entre el Logaritmo de la magnitud y la distancia, que refleja, de alguna manera, la intensidad del sismo. Con la obtención de este parámetroá posible conocer la magnitud del evento, debido a que la distancia puede ser calculada, con base en picado de la onda S, y de esta manera establecer una aproximación rápida de la magnitud en un tiempo aproximado de 20 segundos después del evento. Los resultados obtenidos permiten confirmar que con poco tiempo se señal en una sola estación sismológica es posible obtener información confiable para ser empleada en alertas tempranas.

INTRODUCCIÓN

La actividad sísmica es un fenómeno natural con una potencia enorme e incontrolable, y los daños en las zonas pobladas pueden impedir una respuesta adecuada cuando se producen los terremotos.

Los últimos avances han permitido soluciones eficaces y alternativas inspiradas en procesos naturales y biológicos que se han convertido en modelos estocásticos y se han utilizado en sismología con resultados aceptables.

• Materias:Terremotos Sismicidad Ondas sísmicas Fuerza gravitacional
• Subjects:Earthquakes Seismicity Seismic Waves Gravitational force
• Palabras claves:Aprendizaje de máquina; Sismología; Una estación; Magnitud; Distancia.
• Keywords:Machine learning; Seismology; Single station; Magnitude; Distance.