UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS GEOLOGICAS TESIS DOCTORAL Mejora de catálogos sísmicos mediante modelización 3D, relocalización y detección basada en "Machine-learning". Aplicación al Sistema Sético-Rifeño Seismic catalog improvement by 3D modeling, relocation, and machine-learning detection. Application to the Betic-Rif system MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR PRESENTADA POR José Luis Sánchez Roldán Directores José Antonio Álvarez Gómez José Jesús Martínez Díaz Madrid © José Luis Sánchez Roldán, 2024 UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID Facultad de Ciencias Geológicas TESIS DOCTORAL Mejora de catálogos sísmicos mediante modelización 3D, relocalización y detección basada en łmachine-learningž. Aplicación al sistema Bético-Rifeño. Seismic catalog improvement by 3D modeling, relocation, and łmachine-learningž detection. Application to the Betic-Rif system. Memoria para optar al Grado de łDoctor en Geología e Ingeniería Geológicaž Presentada por JOSÉ LUIS SÁNCHEZ ROLDÁN Directores: Dr. JOSÉ ANTONIO ÁLVAREZ GÓMEZ Dr. JOSÉ JESÚS MARTÍNEZ DÍAZ A José Luis, María José y Antonio Manuel. Espuma blanca que lava el mar Le hiciste cuna de agua y sal Las estrellitas del cielo Con nácar peinan su pelo Duerme, mi niño, no llores más Aguas serenas, aguas serenas te mecen ya Lloran los cielos, aúlla el mar Mueren los sueños en ultramar Las olas sellan su tumba Europa pierde las uñas Duerme, mi niño, no llores más Aguas serenas, aguas serenas te mecen ya María José Llergo, Nana del Mediterráneo Sony Music Entertainment España, 2019 Agradecimientos Veo el őnal de esta Tesis Doctoral y toca hacer valoración de todo lo vivido durante este periodo en el que tanto he aprendido y crecido. Si tuviera que compararlo con algo, diría que lo veo como una competición de ciclismo en ruta, con sus etapas insípidas (de las de quedarse dormido delante de la televisión), y otras más emocionantes con cronos de gran intensidad, o etapas de montaña que han podido suponer un esfuerzo y desgaste físico/emocional impor- tante. Debo decir que no hubiera podido llegar hasta la meta si no fuese por toda la gente que me ha rodeado estos últimos años, tanto las personas que ya traía conmigo de carreras anteriores, como aquellas que conocí aquí. Me he propuesto no extenderme demasiado, que para eso ya está el resto de esta Tesis, así que aplicaré la máxima de non plus turra. A pesar de no ser łde la casaž, ya que caí en la Complu por pura suerte, me he sentido como otro alumno más de esta facultad. Esto se lo tengo que agradecer a dos personas maravillosas que me han guiado a nivel cientíőco y humano en estos años. Son mis directores de tesis, el Dr. José A. Álvarez Gómez y Dr. José J. Martínez Díaz, de los que he aprendido tantas cosas que no sabría ni enumerarlas. A vosotros os debo mucho de lo conseguido en estos años, y espero que yo en algún momento pueda saber/poder devolver todo lo que habéis hecho por mí, aunque sea en una mínima fracción. A Josechu tengo que agradecerle todo el conocimiento profundo que posee, y la claridad y facilidad con el que lo transmite. También tengo que destacar su habilidad a la hora de generar ideas nuevas, que a veces yo he traducido en un reajuste de prioridades y una inversión de tiempo en trabajos paralelos (ojo, para nada eso es procrastinar). A Jose le agradezco la calma y la capacidad de gestionar que ha demostrado en algunos periodos. He aprendido mucho de eso a base de observar. También tengo que hacer notar su empatía y capacidad a la hora de saber cómo guiarme para ser mejor cientíőco. Extrañaré i esas horas de prácticas de Estructural contigo, a la vez que poníamos hilo musical de fondo. También le estoy agradecido a las personas del Departamento de GEODESPAL, de las que he podido llevarme algo de aprendizaje en varios ámbitos. Muchas gracias a aquellos profesores, profesoras y postdocs con los que he coincidido en algún momento de esta etapa: Alberto, Carlos, David, Fran, Gerardo, Hector, Hodei, Ignacio, Javi, Jorge, José Luis, Juanmi, Julio, Martín, Meaza, Octavi, Pilar, Rubén y Sebas, con los que he pasado buenos momentos en los ratos de café y salidas de campo. Gracias a Estefanía y Jesús por vuestro trabajo a la hora de la gestión del departamento, y a Ana y Guillermo por todo el trabajo que realizan al frente del Laboratorio de Geotecnia e Ingeniería Geológica. Gracias a aquellas personas, de esta u otras Áreas con las que he compartido ratos agradables de comida o cerveceo, además de dramas cotidianos: Andrea, Elena, Fede, José Carlos, Maialen, María, Mauro, Mercedes, Miguel, Paco, Roselis, Sonia, Violeta y Yolanda. Muchas gracias también a las personas que componen los diversos grupos de investigación o agencias con los que he tenido el placer de trabajar durante este periodo. Mi profundo agradecimiento a Lucía, Jaime, Juanvi y Resu de la Red Sísmica Nacional; a Julián y Ra- quel del IGME; Juan y Sandra de la UPM. También quiero agradecer a otras compañeras y compañeros como Anna (AR+I), Carol (UAM), Iván Medina (UA) y Jùlia (UB). During my Ph.D. I had the privilege of doing a research stay in Oklahoma (USA), where I met wonderful people from whom I learned many good things. Firstly, I thank Dr. Jake Walter for his kindness in welcoming me to the Oklahoma Geological Survey. Also, thanks to Grant, John, Rufus, and Winston for being such excellent housemates. Finally, many thanks to Raymond, Deepankar, Alex, Erika, Anika, and Pamela. I will remember fondly all the experiences we had together (broken elbow included). La salud mental ha sido un tema importante en esta última etapa, y por ello tengo que agradecer a Cristina por enseñarme a valorarla, cuidarla y saber cómo gestionar algunos aspectos de los que antes no me preocupaba. En un aspecto más personal, quiero destacar a tres personas de las que he aprendido mo- gollón (Tesis aparte) y que, aunque ahora se encuentren desperdigadas por ahí, sigo teniendo en cuenta como si estuviesen aquí. Muchas gracias, Laura, por enseñarme que la Ciencia pue- de sentirse y transmitirse con ese nivel de pasión que demuestras en lo que haces. Muchas ii gracias, Andrea, por ser una tía en la que poder conőar, por tus palabras sinceras y directas, y además mostrarme que hay vida y que se puede ser feliz al salir de la Academia. Muchas gracias, Paula, por ser una persona tan entregada en todo lo que se propone, por haber de- mostrado también tu gran generosidad y por haber estado cuando se necesitaba. Quiero que sepáis que a vosotras no os considero compañeras de universidad, sino amigas. Os estimo un montón, os deseo lo mejor, y espero que no nos perdamos de vista allí dónde acabemos. En estos años también he compartido experiencias con gente de fuera de la Universidad con las que he pasado ratos magníőcos. Primero, están Miguel, Fran Andrade y Jose Manuel, con los que volví a reencontrarme tras la etapa universitaria en Granada, y con los que suelo arreglar el mundo con cervezas y tapas de por medio. Tengo que agradecer a Marián y Gonzalo ser unos buenos amigos (y padres), y que a pesar de que nos veamos poco, sigo acordándome de ellos (de la ronchata también). Ojalá poder vernos más a menudo. A los łYonkis del Crack Grisž (Juan, Dave, Darío, Pablo y Copano) les debo el haber descubierto que la felicidad tiene precio, que es de color gris, y que no comprar Warhammer el día de salida es perder el dinero. Sin vosotros sé que tendría más euros en el banco, pero sería un amargado ignorante de las Bendiciones del Caos. También me acuerdo a la que siento como familia de Órgiva: Daniel, Elena y Lucía. Una vez más, os agradezco todos esos ratos que hemos pasado juntos, saliendo por ahí y charlando. Durante estos años que hemos vuelto a coincidir en Madrid se ha sentido como volver a estar en Granada cuando paso el rato con vosotros, y espero que podamos seguir creando recuerdos por muchos años más, da igual dónde caigamos. Ha sido muy difícil haber estado separado de mi familia durante casi media vida por haber escogido unos estudios y profesión que no existían cerca de casa. Por ello, őnalmente, quiero agradecer de corazón a mis padres y a mi hermano todo el apoyo que me han dado, el esfuerzo y sacriőcios que han realizado para que yo esté ahora donde estoy. Siento cada uno de los problemas, preocupaciones, discusiones y decepciones que haya podido causar en todo este tiempo. No lo digo nunca, pero aquí puedo dejarlo por escrito: os quiero mucho. José Luis Sánchez Roldán Aquí en Madriz, noviembre de 2023 iii iv Índice general Agradecimientos i Lista de Figuras x Lista de Tablas xvi Resumen xviii Abstract xxii 1. Introducción 1 1.1. Preámbulo de la Tesis Doctoral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2. Interés y motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4. Estructura de la Tesis Doctoral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.5. Software utilizado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán 11 2.1. Marco Geológico y Tectónico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2. Contexto Geodinámico reciente del Mediterráneo Occidental . . . . . . 15 2.3. Sistema de Fallas Trans-Alborán-Béticas . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3.1. Contexto sismotectónico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3.2. Fallas activas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán 27 v 3.1. Inŕuencia de los modelos de velocidad en la localización de hipocentros 29 3.2. mTAB3D : motivación y proceso de creación de un modelo 3D de velo- cidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.2.1. Revisión bibliográőca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.2.2. Creación de superőcies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.2.3. Modelado de la geometría de dominios geológicos . . . . . . . . 35 3.2.4. Estimación de velocidad de la onda P . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.2.5. Extracción de la malla de puntos tridimensional . . . . . . . . . 39 3.3. Comparación de mTAB3D frente a otros modelos previos de la zona de estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.4. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D 47 4.1. Localización de terremotos: origen del problema e incertidumbre de la solución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.2. Inversión de hipocentros: funcionamiento y subrutinas empleadas . . . . 52 4.2.1. Construcción de malla tridimensional . . . . . . . . . . . . . . . 52 4.2.2. Cálculo de tiempo de viaje de ondas . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.2.3. Inversión de terremotos sintéticos . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.2.4. Localización de hipocentros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.2.5. Valoración de las ventajas y limitaciones de NonLinLoc . . . . . 56 4.3. Comprobación de validez de mTAB3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.3.1. Inŕuencia de la geometría de la red de estaciones . . . . . . . . 60 4.3.2. Ensayo de localización de hipocentros . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.3.3. Análisis de los ensayos y valoración de mTAB3D . . . . . . . . 66 4.4. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí 73 5.1. Origen y tratamiento de los datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ . . . 77 vi 5.2.1. Catálogo de EBSZ: 2018-2022 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 5.2.2. Catálogo de TASZ: serie sísmica de Al Idrisi (2016) . . . . . . . 88 5.3. Análisis de los catálogos relocalizados e implicaciones sismotectónicas . 95 5.3.1. Sismicidad en las Béticas Orientales y serie sísmica de Albudeite (2018) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.3.2. Sismicidad en TASZ y serie sísmica de Al-Idrisi (2016) . . . . . 101 5.4. Limitaciones al método y conclusiones tras la relocalización de catálogos 106 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning 109 6.1. Introducción a las técnicas de machine learning : funcionamiento y apli- cación en Sismología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 6.2. Modelos de ML pre-entrenados para la generación de catálogos sísmicos 115 6.2.1. GPD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 6.2.2. PhaseNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.2.3. EQTransformer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 6.3. Creación de catálogos sísmicos con easyQuake . . . . . . . . . . . . . . 124 6.3.1. Obtención de formas de onda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.3.2. Detección de llegadas de terremotos . . . . . . . . . . . . . . . . 125 6.3.3. Asociación de fases sísmicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 6.3.4. Creación de catálogo sísmico y funciones adicionales . . . . . . . 126 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake . . . . . . . . . 128 6.4.1. Procedimiento y ajustes de parámetros empleados . . . . . . . . 130 6.4.2. Resultado de detección y comparación de los catálogos sísmicos 134 6.4.3. Análisis y discusión de los catálogos de ML . . . . . . . . . . . . 146 6.5. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros 157 7.1. Datos y metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 7.2. Resultados de detección y construcción de catálogos de ML . . . . . . . 165 vii 7.2.1. Catálogo PhaseNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 7.2.2. Catálogo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 7.2.3. Combinación de catálogos de ML . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 7.3. Inversión de hipocentros e incertidumbre de las localizaciones . . . . . . 177 7.4. Discusión de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 7.4.1. Análisis de detecciones de llegadas y construcción de catálogos . 180 7.4.2. Catálogos relocalizados con NLLoc . . . . . . . . . . . . . . . . 186 7.4.3. Análisis de series sísmica en el periodo 2018-2019 . . . . . . . . 192 7.5. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210 8. Discusión general y expectativas a futuro 213 8.1. Evaluación de incertidumbres en catálogos de alta resolución para la región Íbero-Maghrebí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 8.2. Ausencia de picados sobre acelerómetros en catálogos de ML . . . . . . 218 8.3. Aplicación de la Inteligencia Artiőcial en tareas de pronóstico de sismicidad224 8.4. Detección y localización de sismicidad inducida por inyección de ŕuidos 226 8.5. Optimización de metodología para monitorización sísmica . . . . . . . . 230 8.6. Limitaciones a la aplicación de las técnicas de detección y localización de terremotos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 8.6.1. Problemática del cálculo de la profundidad . . . . . . . . . . . . 233 8.6.2. Disponibilidad de medios técnicos y humanos para la optimiza- ción de tareas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 8.6.3. Funcionamiento de la agrupación de llegadas durante la asocia- ción de terremotos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 8.6.4. Criterios de búsqueda entre eventos comunes . . . . . . . . . . . 236 8.7. Perspectivas futuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 8.7.1. Mejora y actualización del modelo mTAB3D . . . . . . . . . . . 237 8.7.2. Modelo de redes neuronales para la detección de terremotos en la península Ibérica y zonas cercanas . . . . . . . . . . . . . . . 238 8.7.3. Creación de catálogo sísmico de alta deőnición . . . . . . . . . . 239 viii 8.7.4. Integración y aplicación de mTAB3D en tareas relacionados con otros campos de la sismología y el riesgo sísmico . . . . . . . . . 240 8.7.5. Incorporación de nuevas funcionalidades a easyQuake . . . . . . 242 8.7.6. Revisión del cálculo de la asociación de llegadas detectadas . . . 243 9. Conclusiones 245 10.Conclusions 251 Referencias 257 ix x Lista de Figuras 2.1. Mapa geológico del Mediterráneo occidental. . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. Evolución geodinámica del Mediterráneo occidental entre el Oligoceno - Mioceno medio. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3. Evolución geodinámica del Mediterráneo occidental entre el Mioceno medio - Actualidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.4. Mapa tectónico de los Sistemas Bético-Rifeños con las fallas activas. . . 23 3.1. Ejemplos de sesgos en localización de terremotos. . . . . . . . . . . . . 30 3.2. Ubicación de referencias para la creación de mTAB3D. . . . . . . . . . 34 3.3. Perőles 1D de velocidad de los dominios geológicos. . . . . . . . . . . . 37 3.4. Variación lateral de velocidades a distinta profundidad en mTAB3D. . . 38 3.5. Secciones verticales de mTAB3D. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.6. Perőles 1D de mTAB3D en distintos dominios tectónicos. . . . . . . . . 44 3.7. Secciones de mTAB3D atravesando la EBSZ y TASZ. . . . . . . . . . . 45 4.1. Dibujos esquemáticos de la estimación de la localización de un terremoto. 48 4.2. Esquema de diferencias precisión vs. exactitud. . . . . . . . . . . . . . . 51 4.3. Funcionamiento del algoritmo de búsqueda Oct-Tree Sampling. . . . . . 55 4.4. Esquema de fenómeno de cross-over. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.5. Variación de distancia de cross-over en función del espesor cortical. . . 59 4.6. Doble máximo de probabilidad de localización hipocentral por contraste brusco de velocidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.7. Valor de gap azimutal según la geometría de estaciones de la Red Sísmica Nacional. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 xi 4.8. Ubicaciones de ensayos de localización. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 4.9. Relocalización del terremoto de Lorca (2011). . . . . . . . . . . . . . . 67 5.1. Distribución de estaciones sísmicas y sismicidad en la península Ibérica. 74 5.2. Mapa de unidades tectónicas, fallas activas y delimitación de áreas para relocalización de terremotos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5.3. Ejemplo de formato ISF2.0 de la ISC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 5.4. Diagramas de Wadati para relocalización. . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 5.5. Catálogo inicial de terremotos en la EBSZ (2018-2022). . . . . . . . . . 79 5.6. Catálogo inicial de terremotosdurante la serie sísmica de Al Idrisi (2016). 80 5.7. Comparación de relocalizaciones en EBSZ (distribución de hipocentros). 82 5.8. Comparación de relocalizaciones en EBSZ (concentración de epicentros). 83 5.9. Orientación de los vectores de migración: Béticas Internas Centrales, Béticas Internas Orientales, Cazorla-Segura y Prebético de Albacete. . 84 5.10. Orientación de los vectores de migración: Prebético Murciano, Sierra Nevada-Filábrides y Cuenca de Guadix-Baza, y Zona de Cizalla de las Béticas Orientales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 5.11. Comparación de relocalizaciones en la serie sísmica de Al Idrisi 2016 (distribución de hipocentros). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.12. Comparación de relocalizaciones en la serie sísmica de Al Idrisi 2016 (concentración de epicentros). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 5.13. Orientación de los vectores de migración serie sísmica Al Idrisi (2016). . 94 5.14. Histogramas de distribución de incertidumbre en las Béticas Orientales. 97 5.15. Mapa de la serie sísmica de Albudeite (2018). . . . . . . . . . . . . . . 100 5.16. Histogramas de distribución de incertidumbre en el mar de Alborán. . . 102 5.17. Detalle de la sismicidad en la serie sísmica de Al Idrisi (2016). . . . . . 104 6.1. Relación de términos en Inteligencia Artiőcial. . . . . . . . . . . . . . . 111 6.2. Funcionamiento de la metodología STA/LTA. . . . . . . . . . . . . . . 113 6.3. Ruido antrópico en estación TLOR (Lorca, Región de Murcia). . . . . . 114 6.4. Arquitectura de modelo GPD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 xii 6.5. Arquitectura de modelo PhaseNet. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 6.6. Arquitectura de modelo EQTransformer. . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 6.7. Esquema de asociación de tiempos de llegada con PhasePapy 1D. . . . 127 6.8. Catálogo sísmico de referencia durante marzo de 2018. . . . . . . . . . 129 6.9. Resultado catálogos modelo EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙. . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 6.10. Resultado catálogos modelo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟. . . . . . . . . . . . . . . . . 137 6.11. Resultado catálogos modelo PhaseNet. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.12. Resultado catálogos modelo GPD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 6.13. Comparación entre catálogos obtenidos mediante modelos de redes neu- ronales (completo). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 6.14. Histograma de frecuencias de rms de catálogo de referencia. . . . . . . 141 6.15. Comparación entre catálogos obtenidos mediante modelos de redes neu- ronales (EBSZ). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 6.16. Terremoto identiőcado con dos estaciones. . . . . . . . . . . . . . . . . 143 6.17. Flujo lógico para discriminación de terremotos. . . . . . . . . . . . . . . 144 6.18. Comparación entre catálogos obtenidos mediante modelos de redes neu- ronales (EBSZ - discriminación aplicada). . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 6.19. Comparación entre catálogos obtenidos mediante modelos de redes neu- ronales (completo - discriminación aplicada). . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.20. Comparación entre catálogos obtenidos mediante combinación de mode- los de redes neuronales (completo - discriminación aplicada). . . . . . . 148 6.21. Comparación entre catálogos obtenidos mediante combinación de mode- los de redes neuronales (EBSZ - discriminación aplicada). . . . . . . . . 148 6.22. Comparación catálogos sísmicos: IGN vs. combinación Phasenet-EQT. . 154 7.1. Mapa de estaciones sísmicas de la Red Sísmica Nacional. . . . . . . . . 159 7.2. Evolución temporal del registro de las estacioens sísmicas. . . . . . . . 160 7.3. Catálogo sísmico de referencia durante 2018-2019. . . . . . . . . . . . . 161 7.4. Inŕuencia de la distancia epicentral e hipocentral en el cálculo de la magnitud. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 7.5. Estaciones sísmicas usadas y número de detecciones obtenidas. . . . . . 166 xiii 7.6. Resultados de detección con PhaseNet. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 7.7. [Resultados de detección con EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟. . . . . . . . . . . . . . . . 171 7.8. Catálogo sísmico mixto: PhaseNet y EQT. . . . . . . . . . . . . . . . . 174 7.9. Histogramas de rms del catálogo mixto. . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 7.10. Comparación entre catálogos obtenidos mediante modelos de redes neu- ronales (2018). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 7.11. Comparación entre catálogos obtenidos mediante modelos de redes neu- ronales (2019). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 7.12. Relocalización de catálogo de redes neuronales mixto (2018-2019). . . . 178 7.13. Comparación de localizaciones entre catálogo de referencia y catálogo mixto (2018-2019). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 7.14. Comparación de la evolución temporal de detecciones (2018). . . . . . . 182 7.15. Comparación de la evolución temporal de detecciones (2019). . . . . . . 183 7.16. Comparación de detecciones en función del instrumento. . . . . . . . . 185 7.17. Comparación catálogo mixto, previo y posterior a la relocalización de hipocentros. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 7.18. Valores de incertidumbre de la relocalización. . . . . . . . . . . . . . . . 189 7.19. Esquema de obtención de incertidumbre promedio. . . . . . . . . . . . 191 7.20. Distribución de hipocentros en función de su clasiőcación en calidad. . 193 7.21. Resultado de localización en el mar de Alborán (norte). . . . . . . . . . 195 7.22. Evolución de la sismicidad en el mar de Alborán (norte). . . . . . . . . 196 7.23. Resultado de localización en la cuenca de Granada. . . . . . . . . . . . 199 7.24. Evolución de la sismicidad en la cuenca de Granada. . . . . . . . . . . 200 7.25. Resultado de localización de la serie sísmica de Albudeite. . . . . . . . 202 7.26. Evolución de la sismicidad en la serie sísmica de Albudeite. . . . . . . . 203 7.27. Distribución de muestras de probabilidad de terremoto principal en Al- budeite. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 7.28. Detalle de localización de la serie sísmica de Albudeite. . . . . . . . . . 205 7.29. Resultado de localización de la serie sísmica de Jódar. . . . . . . . . . . 207 7.30. Evolución de la sismicidad en la serie sísmica de Jódar. . . . . . . . . . 208 xiv 7.31. Detalle de localización de la serie sísmica de Jódar. . . . . . . . . . . . 209 8.1. Criterios de calidad de localización en los catálogos EBSZ (2018-2022) y serie sísmica Al Idrisi (2016). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 8.2. Criterios de calidad de localización en el catálogo mixto de la región Íbero-Maghrebí (2018-2019). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 8.3. Asociación terremoto principal Jódar (2018). . . . . . . . . . . . . . . . 219 8.4. Diferencias del registro entre estaciones de banda ancha y acelerómetros (Jódar, 2018). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 8.5. Variación de sensibilidad entre instrumentos de recepción. . . . . . . . 222 8.6. Variación de sensibilidad en función de magnitud y distancia. . . . . . . 223 8.7. Técnicas de explotación para inyección de ŕuidos. . . . . . . . . . . . . 227 8.8. Diagrama de propuesta metodológica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 xv xvi Lista de Tablas 3.1. Tabla resumen de las referencias de mTAB3D. . . . . . . . . . . . . . . 33 4.1. Comparación hipocentros IGN y relocalización con mTAB3D . . . . . . 65 4.2. Comparación de localizaciones del terremoto de Lorca (2011). . . . . . 66 5.1. Comparación distancias de migración mIGN1D vs. mTAB3D en EBSZ (Figuras 5.9a,b). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.2. Comparación distancias de migración mIGN1D vs. mTAB3D en EBSZ (Figuras 5.9c y 5.10a). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.3. Comparación distancias de migración mIGN1D vs. mTAB3D en EBSZ (Figura 5.10b,c). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.4. Comparación incertidumbres en localización de EBSZ. . . . . . . . . . . 88 5.5. Parámetros para localización NLL-SSST. . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.6. Comparación distancias de migración mIGN1D vs. mTAB3D en Alborán. 94 5.7. Comparación incertidumbres en localización en la serie sísmica de Al Idrisi (2016). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 6.1. Comparativa de parámetros para conőguración de EQTransformer. . . 131 6.2. Comparativa de parámetros para conőguración de PhasePapy 1D. . . . 132 7.1. Clasiőcación por grupos de calidad tras relocalización. . . . . . . . . . . 192 7.2. Tabla de estimación de mecanismos focales durante la serie sísmica de Jódar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 8.1. Comparativa entre criterios de calidad de localización en los catálogos estudiados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 xvii xviii Resumen La región Íbero-Maghrebí, una de las zonas con mayor actividad sísmica del Me- diterráneo occidental, se presenta como un área con una amplia variedad de dominios tectónicos, desarrollados durante una compleja historia tectónica hasta la actualidad, dentro del contexto de la convergencia entre las placas Africana y Euroasiática. En esta región, la sismicidad más común es de magnitud baja a moderada, repartida de manera difusa en toda la zona. No obstante, también ocurren eventos de mayor magnitud (e.g.: terremoto de Lorca en 2011 o terremoto de Al Hoceima 2016) asociados claramente a estructuras sismogénicas de más entidad, como las que conforman los Sistemas de Fallas de TransAlborán y Béticas Orientales, un corredor de fallas que va desde el norte de África, atravesando el mar de Alborán y cortando las Béticas Orientales hasta el este de la península ibérica. En esta situación, la obtención de catálogos sísmicos de suőciente calidad es esencial para la monitorización y vigilancia sísmica, así como para la realización de estudios cientíőcos que traten de entender la tectónica activa a nivel local o regional. Entre los aspectos clave que se consideran a la hora de establecer la calidad de los catálogos, destaca el número de terremotos y el cálculo de localizaciones hipocentrales őables, sobre los que la red sísmica y el modelo de velocidades empleado en los cálculos tienen gran inŕuencia. Teniendo esto presente, esta Tesis Doctoral se plantea con el ánimo explorar metodologías novedosas para la obtención de catálogos de terremotos con una incertidumbre de localización reducida en la región Íbero-Maghrebí, empleando en el proceso técnicas que faciliten la adquisición y el procesado de datos de manera automática. xix Primeramente, aunque el uso de modelos unidimensionales ha demostrado ser útil para el cálculo de hipocentros, en ocasiones pueden resultar inadecuado. Esto puede ocurrir sobre todo en el caso de su uso en áreas como la región Íbero-Maghrebí, don- de la presencia de distintos dominios corticales (algunos limitados de forma neta por grandes fallas) puede provocar alteraciones en la propagación de ondas sísmicas debido a la variación lateral de velocidades. Esto conllevaría una localización subóptima del hipocentro, que presentaría sesgos y una mayor incertidumbre. Para solventar esta limi- tación, es posible aplicar un modelo tridimensional que reŕeje de manera aceptable las heterogeneidades del subsuelo y, en consecuencia, las variaciones laterales de velocidad. Con el objetivo de comprobar el efecto que supondría realizar los cálculos de loca- lización de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí teniendo en cuenta estas heteroge- neidades, se han llevado a cabo una serie de pasos para crear un modelo de velocidades sintético de onda P (mTAB3D). Los pasos necesarios para la construcción de este mo- delo se llevaron a cabo durante la primera parte de la investigación realizada durante la Tesis Doctoral, e implicaron una revisión bibliográőca para extraer los datos necesarios, la modelización de las geometrías de los dominios geológicos a distintas profundidades y la incorporación de los valores de velocidad basadas en relaciones empíricas. El modelo mTAB3D presenta una extensión de 607 x 443 x 204 km3 (x, y, z), y fue construido prestando especial atención a las características más importantes del area de estudio, como el adelgazamiento cortical progresivo hacia el SE de la península ibérica, la ro- tura de la lámina de subducción en los márgenes Ibérico y Maghrebí, o la presencia de diversas cuencas sedimentarias. Posteriormente, en una segunda etapa de la Tesis Doctoral, se realizó un primer ensayo de mTAB3D usándolo como base para el cálculo de los tiempos de viaje y la estimación de la localización de hipocentros de varios terremotos ocurridos en los Sistemas Bético-Rifeños en los últimos años. Los resultados, comparados con sus equi- valentes recogidos en el catálogo de la Red Sísmica Nacional, dan lugar a ubicaciones con una incertidumbre más baja y un residuo de tiempos de origen más ajustado. En un siguiente paso, se calcularon las relocalizaciones de dos catálogos dentro de la región de estudio: un catálogo continuo de terremotos ocurridos en el área de las Béti- xx cas Orientales (2018-2022), y un catálogo de terremotos de magnitud mayor a 2.5 de la serie sísmica de Al Idrisi (2016). Los nuevos hipocentros presentan incertidumbres constreñidas y ubicaciones más coherentes considerando la geometría de las estructuras presentes en cada zona. La tercera parte de la investigación consistió en explorar metodologías novedosas para la detección e identiőcación de terremotos. Aquí, se estudiaron algunos proce- dimientos de machine learning basados en modelos de redes neuronales entrenados especíőcamente para este őn. Durante algunos ensayos que pretendían estudiar las ca- pacidades de los distintos modelos disponibles, los que mejor rendimiento obtuvieron fueron PhaseNet y EQTransformer, sobre todo cuando se empleaban para conseguir un catálogo sísmico combinado. Tras esto, se ideó un procedimiento que incorporaba la posibilidad de detección de terremotos mediante el uso de estos modelos de redes neuronales, y la posterior relocalización de los hipocentros empleando mTAB3D. Esta metodología se aplicó sobre datos de instrumentos de la Red Sísmica Nacional para obtener un catálogo de terremotos ocurridos durante los años 2018 y 2019. Se eviden- ciaron ciertas limitaciones, como la no optimización de los modelos de redes neuronales para la detección en el área de estudio, o uso de menores tiempos de llegadas. No obstante, se conőrmó que esta metodología permite conseguir un catálogo de terre- motos que presentaba una proporción importante de hipocentros con incertidumbres relativamente bajas, incluso bajo esas circunstancias desfavorables. Finalmente, en análisis posteriores, se estudia el potencial e interés de esta propuesta metodológica, que aúna las técnicas de machine learning y el cálculo de hipocentros mediante modelos de velocidad tridimensionales, para el desempeño en otras tareas relacionadas con el estudio sismotéctonico y la monitorización sísmica en la región Íbero-Maghrebí, con especial foco a las limitaciones existentes y algunas vías para solventarlas a modo de tareas a futuro. xxi xxii Abstract The Ibero-Maghreb region, one of the most seismically active areas in the western- most Mediterranean, is an area with a wide variety of tectonic domains, developed during a complex tectonic history up to the present day, within the context of the con- vergence between the African and Eurasian plates. In this region, the most common seismicity is of low to moderate magnitude earthquakes, diffusely distributed throug- hout the area. However, events of higher magnitude also occur (e.g.: Lorca earthquake in 2011 or Al Hoceima earthquake 2016) clearly associated with major seismogenic structures, such as those forming the Trans-Alboran and Eastern Betics Fault Sys- tems, a corridor of faults that runs from North Africa, crossing the Alboran Sea and cutting the Eastern Betics to the east of the Iberian Peninsula. In this situation, ob- taining seismic catalogs of adequate quality is essential for seismic monitoring, as well as for scientiőc studies that try to understand the active tectonics at local or regional scale. Among the key aspects considered when establishing the quality of the catalogs, the number of earthquakes and the calculation of reliable hypocentral locations stand out, on which the seismic network and the velocity model used in the calculations have a great inŕuence. With this in mind, this Doctoral Thesis explores novel met- hodologies for obtaining earthquake catalogs with reduced location uncertainty in the Ibero-Maghreb region, using techniques that facilitate the acquisition and processing of data automatically. Firstly, although the use of one-dimensional models has proven to be helpful for the calculation of hypocenters, they can sometimes be inadequate. This may occur xxiii especially in the case of their use in areas such as the Ibero-Maghreb region, where the presence of different crustal domains (some of them limited by sizeable faults) may cause alterations in the propagation of seismic waves due to the lateral variation of velocities. This would lead to a suboptimal localization of the hypocenter, which would present biases and greater uncertainty. To overcome this limitation, it is possible to apply a three-dimensional model that reŕects acceptably the heterogeneities of the subsurface and, consequently, the lateral velocity variations. To test the effect of taking into account these heterogeneities when performing hypocenter location in the Ibero-Maghreb region, a series of steps have been carried out to create a synthetic P-wave velocity model (mTAB3D). The steps to build this model were carried out during the őrst part of the research conducted during the Ph.D. Thesis, which involved a literature review to extract the necessary data, modeling of the geometries of the geological domains at different depths, and incorporation of velocity values based on empirical relationships. The mTAB3D model has an extension of 607 x 443 x 204 km3 (x, y, z), and was built paying special attention to the most relevant features of the study area, such as the progressive crustal thinning towards the SE of the Iberian Peninsula, the subduction slab break in the Iberian and Maghreb margins, or the presence of several sedimentary basins. Then, in the second stage of the Ph.D. Thesis, a őrst test of mTAB3D was carried out using it for the calculation of travel-times and the estimation of the hypocenter location of several earthquakes that occurred in the Betico-Rifeño Systems in the last years. The results, compared with their equivalents collected in the National Seismic Network catalog, give rise to locations with lower uncertainty and a tighter origin time residual. In the next step, relocations were calculated from two catalogs within the study region: a continuous catalog of earthquakes occurring in the Eastern Betics area (2018-2022), and a catalog of earthquakes of magnitude greater than 2.5 from the Al Idrisi seismic series (2016). The new hypocenters present constrained uncertainties and more coherent locations considering the geometry of the structures present in each area. The third part of the research consisted of exploring new methodologies for earth- xxiv quake detection and identiőcation. Here, some machine learning procedures, based on neural network models trained speciőcally for this purpose, were studied. During some tests to study the capabilities of the different models available, the best-performing ones were PhaseNet and EQTransformer, especially when they were used to obtain a combined seismic catalog. Using this, a procedure was devised, which incorporated the possibility of earthquake detection using these neural network models and the sub- sequent relocation of the hypocenters using mTAB3D. This methodology was applied to instrumental data from the National Seismic Network to obtain a catalog of earth- quakes that occurred during 2018 and 2019. Certain limitations were evidenced, such as the non-optimization of neural network models for detection in the study area or the use of fewer arrival times. Nevertheless, it was conőrmed that this methodology achieved an earthquake catalog that contains a signiőcant proportion of hypocenters with relatively low uncertainties, even under these unfavorable circumstances. Finally, in subsequent analyses, the potential and interest of this methodological proposal, which combines machine learning techniques and the calculation of hypo- centers through three-dimensional velocity models, for the performance in other tasks related to the seismotectonic study and seismic monitoring in the Ibero-Maghreb re- gion is studied, with focus on the existing limitations and some ways to solve them as future tasks. xxv Capítulo 1 Introducción 1.1. Preámbulo de la Tesis Doctoral La siguiente tesis doctoral fue realizada en el Departamento de Geodinámica, Es- tratigrafía y Paleontología de la Universidad Complutense de Madrid. Se realizó bajo la supervisión del Dr. José Antonio Álvarez Gómez (UCM) y el Dr. José Jesús Martínez Díaz (UCM-IGEO). Se ha desarrollado dentro del Programa de Doctorado en Geología e Ingeniería Geológica de la Universidad Complutense de Madrid, que está regulado por el Real Decreto 99/2011 de Enseñanzas Oőciales de Doctorado. Esta tesis doctoral forma parte de la actividad investigadora realizada por el doc- torando en el seno del Grupo de Investigación TECTACT (Geodinámica Planetaria, Tectónica Activa y Aplicaciones a Riesgos) de la Universidad Complutense de Madrid (UCM-910368), el cual ha realizado numerosos estudios en el marco de la línea de in- vestigación de la sismotectónica y tectónica activa en las Béticas Orientales (SE de Iberia). La investigación que se presenta en esta Tesis ha sido őnanciada a través de un contrato predoctoral (PRE2018-083913) ligado al proyecto QUAKE-STEP : Monito- reo, análisis cinemático y caracterización sismotectónica en zonas de relevo de siste- mas de falla transcurrentes (CGL2017-83931-C3-1-P), concedido por el Ministerio de Ciencia de España. Además, ha contado con el apoyo económico del proyecto Mo- del_ShaKER: Análisis del ciclo sísmico a largo plazo a partir de datos geológicos y 1 Capítulo 1. Introducción modelado (PID2021-124155NB-C31). Además, el trabajo que aquí se presenta cuenta con la colaboración de otros Grupos de Investigación o entidades, que han contribuido con los medios necesarios para realizar varias de las tareas propuestas durante la realización de esta Tesis: la Red Sísmica Nacional del Instituto Geográőco Nacional (IGN), en el que se realizó una estancia entre junio y diciembre de 2019 para adquirir la experiencia necesaria en el manejo de software de relocalización de terremotos, así como la cesión de los datos sísmicos con los que se ha trabajado en este periodo de doctorado; y el Instituto Andaluz de Geofísica (IAG) que participó cediendo algunos de sus datos para la investigación. Para őnalizar, la estancia internacional realizada en el Oklahoma Geological Survey (OGS) entre septiembre y noviembre de 2022, y de la cual se ha obtenido experiencia en el manejo de software para la detección de terremotos usando modelos de redes neuronales, permite optar a la Mención de Doctorado Internacional, de acuerdo a los criterios de la normativa del Real Decreto 99/2011 de Enseñanzas Oőciales de Doctora- do. Esta estancia internacional fue supervisada por el Dr. Jake Walter, y fue őnanciada por la Ayuda para Estancias Breves, ligada al contrato predoctoral PRE2018-083913 concedido por el Ministerio de Ciencia. 1.2. Interés y motivación La localización precisa y certera de terremotos es necesaria para identiőcar las fallas responsables y entender la sismotectónica de una región, lo que en última instancia tiene interés a la hora de mitigar el impacto de la sismicidad de una zona en las comunidades e infraestructuras que se asientan sobre ella. Sin embargo, obtener estas localizaciones puede resultar una tarea desaőante en algunas ocasiones debido a la complejidad inherente del subsuelo, así como de ciertos limitantes. Tradicionalmente, la localización de terremotos se ha determinado mediante el uso de modelos de velocidad de ondas unidimensionales, las cuales asumen que el interior de la Tierra puede ser simpliőcado a una serie de capas horizontales con velocidad constan- te, de modo que se asumiría que la velocidad de estas ondas sísmicas solamente podría 2 1.2. Interés y motivación cambiar en la vertical. Aunque los modelos de velocidades 1D han demostrado ser útiles en muchos casos, sobre todo en estudios de carácter regional (Husen et al. 2011; Kons- tantinou 2018), pueden resultar inadecuados para representar de forma aproximada la naturaleza heterogénea y anisótropa del interior del planeta, particularmente en regio- nes con estructuras geológicas complejas (Husen et al. 2003; Diehl et al. 2021b). Como resultado, estos modelos 1D pueden llevar a localizaciones con grandes incertidum- bres o sesgos, especialmente en aquellos eventos someros o de profundidad intermedia (Theunissen et al. 2018). Para superar estas limitaciones, en ocasiones se han desarrollado modelos tridimen- sionales, los cuales tratan de representar la inŕuencia de las complejidades del interior de la Tierra en las velocidades de las ondas sísmicas dentro de un medio 3D. El uso de estos modelos 3D de velocidades de ondas tiene el potencial de mejorar signiőcati- vamente la precisión de las localizaciones de terremotos, así como ayudar a establecer interpretaciones y relaciones sismotectónicas más coherentes con las estructuras acti- vas de una zona. En ocasiones, este tipo de modelizaciones permite revisar catálogos sísmicos y actualizarlos con un valor de incertidumbre inferior, lo que incrementa su calidad para posteriores usos en otro tipo de cálculos o estudios cientíőcos (Diehl et al. 2021a; Latorre et al. 2023). Junto con las técnicas de relocalización, los algoritmos de machine learning han surgido como una herramienta prometedora para mejorar la detección de terremotos y el entendimiento de la sismotectónica de una región. Estos algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos, identiőcando patrones y tendencias que pueden pasar desapercibidas para los analistas humanos, dando lugar a detecciones de una mayor cantidad de terremotos de magnitudes bajas. Aunque todavía consiste en una técnica en constante evolución y cambio, existen organizaciones que han empezado a usar los modelos de redes neuronales para la detección de terremotos como una herramienta más que asiste a los técnicos y analistas en la tarea diaria de vigilancia y monitoreo sísmico de una región (Walter et al. 2021). La presente Tesis Doctoral pretende investigar el potencial de los modelos tridimen- sionales de velocidades de onda P y de los algoritmos de machine learning para mejorar 3 Capítulo 1. Introducción la precisión y certeza de la relocalización de terremotos en una zona tectónicamente compleja y de actividad como son las Cordilleras Béticas y la zona más occidental del mar Mediterráneo. Analizando un conjunto de datos de terremotos en esta región, eva- luaremos el desempeño de un modelo 3D de velocidades en términos de capacidad de obtener localizaciones precisas de hipocentros, y que a la vez mantengan la coherencia con las estructuras activas presentes en la zona. También se explorará el uso de algo- ritmos de machine learning para detectar terremotos y comparar los resultados con los catálogos presentes a día de hoy. En los siguientes capítulos, se describirán las metodologías y datos utilizados en la investigación, los resultados de los análisis y se discutirá la implicación de los hallazgos como el aporte al entendimiento de la sismotectónica en la región del Mediterráneo más occidental. 1.3. Objetivos Durante la investigación de la Tesis Doctoral, se pretenden cumplir las siguientes metas especíőcos: 1. Revisión bibliográőca y del estado del arte para compilar información de carácter geológico y geofísico de los Sistemas Bético-Rifeños y Mediterráneo oc- cidental. 2. Creación de un nuevo modelo tridimensional de velocidades de onda P a partir de los datos recopilados. La meta consiste en modelar las variaciones laterales de geometría de los dominios geológicos en el área de estudio y estimar la evolución de las velocidades según relaciones empíricas. 3. Comprobación y validación del ajuste del modelo a la hora de calcular hipocentros para zonas de especial interés en el área de estudio. Se em- pleará el nuevo modelo de velocidades en un software de localización probabilista no-lineal para calcular hipocentros y evaluar los resultados en casos prácticos. 4 1.4. Estructura de la Tesis Doctoral 4. Revisión de modelos de redes neuronales aplicados a la detección de terremotos para la obtención de catálogos sísmicos. Con ello se pretende determinación de un método de detección óptimo para la zona de estudio al com- parar los resultados con catálogos obtenidos previamente por redes de monitoreo sísmico. 5. Propuesta y aplicación de un ŕujo de trabajo que enlaza la obtención de catálogos sísmicos mediante el empleo de modelos de redes neuronales y la relocalización de hipocentros en los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán. Se comprobará la idoneidad de este nuevo ŕujo de trabajo para la obtención de datos sísmicos y el estudio sismotectónico en zonas de sismicidad moderada. 1.4. Estructura de la Tesis Doctoral El trabajo llevado a cabo durante esta Tesis Doctoral se expone en Capítulos que desglosan todas las tareas que se han realizado, el análisis de los resultados, y las ideas que se pueden extraer en cada uno de ellos. La estructura que se sigue para lograr los anteriores objetivos abarca los siguientes Capítulos: 1. Dentro del Capítulo 2, Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán, se expo- nen el marco geológico y tectónico de la área enmarcada en el sur de la península Ibérica, mar de Alborán, y el norte de África. Aquí, se sintetizan los dominios geológicos más importante, la composición de sus materiales y la evolución geo- dinámica reciente que han sufrido. Además, se comenta brevemente el contex- to sismotéctónico de la región, explicando las estructuras más importantes, con evidencias de actividad, que aparecen en la región. Este Capítulo contiene la in- formación de base para entender posteriormente el trabajo realizado en ciertas zonas más concretas, presentadas en Capítulos posteriores. 2. En el Capítulo 3, Modelización 3D de velocidades de onda P para la li- tosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán, se explica la 5 Capítulo 1. Introducción metodología seguida para la construcción de un modelo de velocidades tridimen- sional (mTAB3D) que reŕeje las características más importantes de la región de estudio. En este Capítulo se detallan las motivaciones y las necesidades de dis- poner de un modelo de este tipo, las fuentes consultadas para la extracción de los datos necesarios, el procedimiento seguido para la modelización de las geome- trías y, őnalmente, unas valoraciones con comparaciones basadas en modelos de velocidad aplicados previamente en la región. 3. El Capítulo 4, Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D , muestra los resultados preliminares de la aplicación del modelo de velocidades creado en el Capítulo anterior. Aquí, se explican aspectos fundamentales sobre la localización de terremotos, valorando los beneőcios y limitaciones que entraña. También se describe el software de localización no-lineal que se empleará para obtener los resultados y analizar las incertidumbres posteriormente, empleando para ello tanto tiempos de llegada sintéticos, como reales extraídos del catálogo de la Red Sísmica Nacional. 4. Posteriormente, el Capítulo 5, Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí, supone una prolongación de lo visto en el Capítulo anterior. Se centra en mostrar los resultados obtenidos en dos zonas concretas dentro de la zona de estudio: las Béticas Orientales y el mar de Alborán. Con los resultados de cada catálogo relocalizado se realiza un análisis sismotectónico más profundo, evaluando las incertidumbres de los cálculos de inversión y estudiando en detalle las posibles relaciones sismogénicas entre la sismicidad relocalizada y las estructuras activas presentes en la zona. 5. En lo relativo al Capítulo 6, Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning , la investigación se centra en el potencial de los modelos de redes neuronales aplicados a la detección de terremotos. Tras una introducción que sintetiza algunas de las bases de este tipo de herramientas y algunos de los usos en geociencias, se procede a describir el software y pro- cedimiento que se seguirá para obtener los resultados, con especial atención a 6 1.4. Estructura de la Tesis Doctoral los modelos de redes neuronales empleados. Posteriormente, se exponen algunos ensayos llevados a cabo para poner a prueba cada modelo y su capacidad de de- tección de terremotos dentro de la región Íbero-Maghrebí, analizando las ventajas y limitaciones de cada uno de ellos. 6. El enfoque práctico extraído del anterior Capítulo ha permitido realizar el trabajo que se expone en el Capítulo 7, Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: catálogos ML e inversión de hipocentros. Aquí, se expande el rango temporal de la aplicación de los modelos de redes neuronales para obtener catálogos sísmicos con terremotos detectados durante los años 2018 y 2019. Posteriormente, para revisar la localización, se realiza una inversión de hipocentros y se analizan en detalle aquellas áreas que presentan mayor frecuencia de sismicidad. En algunas de las series sísmicas analizadas ha sido posible realizar un estudio sismotectónico más detallado en cuanto a las relaciones sismogénicas. 7. El Capítulo 8, Discusión general y expectativas a futuro, discute algunos aspectos relevantes que se hayan tratado en Capítulos anteriores. Sobre todo, servirá para analizar algunas temáticas que tienen relación con el trabajo llevado a cabo en esta Tesis Doctoral, pero tratadas de forma más superőcial. Destacan también los apartados enfocados en las limitaciones encontradas durante la in- vestigación, o que se desprenden de los resultados obtenidos, posibles causas y soluciones para remediarlo. El Capítulo őnaliza con un apartado en el que se enu- meran algunas de las vías de trabajo futuro con las que continuar lo comenzado en esta Tesis Doctoral, proponiendo algunos enfoques con perspectiva novedosa en cuanto al avance del conocimiento de los sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán. 8. Finalmente, el Capítulo 9, Conclusiones, sirve de recapitulación de toda la in- vestigación, y reúne todas las reŕexiones őnales que se extraen de los puntos más importantes analizados en los distintos Capítulos. 7 Capítulo 1. Introducción 1.5. Software utilizado Los resultados producto del trabajo llevado a cabo en esta Tesis Doctoral fueron obtenidos exclusivamente usando programas de código abierto (open source software). La principal ventaja de este tipo de software sobre las licencias de carácter privativo radica en que siempre ha existido la posibilidad de modiőcar el código fuente o im- plementar nuevas funciones, lo que facilita el trabajo en aquellas ocasiones en las que exista una limitación en el procesado de resultados, o fuese necesaria una adaptación más concreta para resolver un problema más particular. Además, los resultados de cada programa se recogen en őcheros con formatos no privativos y fácilmente exportables entre distintos tipos de software, lo que agiliza en gran medida algunas de las tareas. Varios de los scripts generados durante las diversas etapas de la Tesis Doctoral se han incorporado a los repositorios públicos de GitHub pertenecientes a cada software utilizado, continuando de este modo con la őlosofía de compartir todo el progreso y avance realizado de forma fácil y pública. A continuación, se describe el software empleado durante la realización del proyec- to de Tesis Doctoral, parte del cual se instaló en la estación de trabajo Apanhecat, adquirida por el proyecto Model_ShaKER. Primeramente, LibreCalc, perteneciente al paquete LibreOffice se ha usado para la generación de tablas y hojas de cálculo de los datos correspondientes al modelo de velocidades mTAB3D. Estos datos se clasiőcaron y trataron espacialmente usando el sistema de información geográőca QGIS (QGIS Development Team 2023). La suite de NonLinLoc (Lomax et al. 2000) se utilizó para calcular los tiempos de viaje dentro de mTAB3D y estimar las localizaciones absolutas de los terremotos. Para la detección de llegadas de ondas sísmicas y la generación de catálogos de terremotos, se usó easyQuake (Walter et al. 2021). Los gráőcos y mapas generados a partir de los resultados obtenidos, se han realizado empleando GMT (Generic Mapping Tools, Wessel et al. (2019)) y su versión en lengua- je Python (PyGMT ). Adicionalmente, y también con Python, se han usado diversas librerías de gráőcos, análisis de datos y cálculos estadísticos para la programación de subrutinas llevadas a cabo durante el proyecto de investigación. Con el editor de gráő- cos vectoriales Inkscape, se elaboraron los esquemas y diagramas de ŕujo que explican 8 1.5. Software utilizado algunos de los procesos descritos en la Tesis Doctoral. Finalmente, la composición de la presente Tesis Doctoral se ha realizado usando el sistema LATEX implementado en Texstudio para la edición de documentos. 9 Capítulo 1. Introducción 10 Capítulo 2 Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán En este Capítulo se describen los aspectos fundamentales del conocimiento geológico acerca de los sistemas Bético-Rifeños y el mar de Alborán, incluyendo además una síntesis sobre la evolución geodinámica reciente de esta región. En un apartado őnal, se comenta el contexto sismotectónico de la zona de estudio, presentando las estructuras y fallas con evidencias de actividad reciente que allí aparecen. 2.1. Marco Geológico y Tectónico El arco de Gibraltar y las cordilleras Bético-Rifeñas se encuentran entre las placas africana y euroasiática en el Mediterráneo occidental. Existe una lenta convergencia oblicua entre estas placas (Serpelloni et al. 2007; Echeverria et al. 2013), la cual es responsable de las complejidades tectónicas que se observan en esta región en la ac- tualidad. El régimen compresivo está acomodado por varios sistemas de fallas, tanto continentales como marinas, considerándose algunas de ellas como importantes fuentes de terremotos (Sanz De Galdeano et al. 2020). A continuación se describen brevemente los dominios geológicos que conforman la zona de estudio y ayudan a entender la estructura tridimensional a escala regional (Figura 2.1): 11 Capítulo 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Figura 2.1: Mapa geológico del Mediterráneo occidental mostrando los dominios tectó- nicos y estructuras más importantes (modiőcado de Fernández Ibáñez (2007)). CVG: cuenca del Valle del Guadalquivir; CG: cuenca de Granada; CGB: cuenca de Guadix- Baza; WAB: cuenca occidental de Alborán; SAB: cuenca sur de Alborán; EAB: cuenca oriental de Alborán; AB: cuenca Argelina. 12 2.1. Marco Geológico y Tectónico 1. Zonas Internas: Pertenecen al Dominio de Alborán, y puede subdividirse en tres complejos tectono-sedimentarios compuestos de rocas Paleozoicas y Mesozoicas que sufrieron metamorősmo y deformación dúctil (Balanyá and García-Dueñas 1987). Además, tienen equivalencia a uno y otro lado de los márgenes Ibérico y Maghrebí (Chalouan et al. 2008). Desde niveles estructurales más bajos a más altos, tenemos los siguientes complejos Bético/Rifeños: a) Nevado-Filábride (solamente en los Sistemas Béticos): Se compone de cuar- citas, esquistos claros, mármoles, gneisses y otros cuerpos ultramáőcos ser- pentinizados (Sanz de Galdeano and Santamaría-López 2019). Contiene ro- cas metamórőcas de paragénesis de alta presión y media-baja temperatura, como esquitos azules y eclogitas (Puga et al. 1989; Porkoláb et al. 2022). Ac- tualmente, se interpreta al Nevado-Filábride como el borde del paleomargen Ibérico en el pre-Mioceno (Booth-Rea et al. 2007; Pedrera et al. 2020). b) Alpujárride/Sebtide: compuesto por mica-esquistos graőtosos, gneisses, meta- sedimentos, junto con otras rocas de alta presión como eclogitas (Aldaya 1969; Azañón and Crespo-Blanc 2000). Localmente, estas rocas aparecen con intercalaciones de peridotitas que derivan de cuerpos mantélicos obdu- cidos (i.e.: peridotitas de Ronda en las Béticas o Beni Bousera en el Rif) (Wal and Vissers 1993; Frets et al. 2014). En las Béticas, este complejo es- taría separado del Nevado-Filábride por una falla normal de bajo ángulo que actuaría como un gran nivel de despegue extensional durante el proceso de exhumación del Nevado-Filábride (Galindo-Zaldivar et al. 1989; García- Dueñas et al. 1992). c) Maláguide/Ghomaride: se conforma de unidades apiladas por cabalgamien- tos. Contiene rocas paleozoicas de grado de metamorősmo bajo, y una co- bertera Mesozoica-Cenozoica sin apenas deformación (Martín-Algarra 1987; Chalouan and Michard 1990). Se separa del Alpujárride por otro despegue extensional (Aldaya et al. 1991; Lonergan and Platt 1995). 2. Zonas Externas: Se compone de un cinturón de pliegues y cabalgamientos, aunque 13 Capítulo 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán el tipo de régimen es distinto entre Sistemas Béticos (piel őna) y Rifeños (tanto piel őna como gruesa) (Crespo-Blanc and De Lamotte 2006). En el caso de las Béticas, el despegue sobre el basamento Varisco estaría situado dentro de rocas de edad Triásica y facies germánicas, normalmente Keuper (Flinch and Soto 2017). En ambos casos, formarían parte de los márgenes continentales pasivos que no sufrieron deformación antes de la etapa de orogenia alpina y, a diferencia de las Zonas Internas, como no comparten el mismo origen, no tienen continuidad o equivalencia exacta a uno y otro lado del mar de Alborán (Frizon de Lamotte et al. 2004). Las Zonas Externas Béticas pueden subdividirse en Subbético, Unidades Intermedias y Prebético, mientras que las Zonas Externas de Rif se subdividen en Prerif, Mesorif e Intrarif (García-Hernández et al. 1980; Chalouan et al. 2008). 3. Unidades de Flysch: Correspondería a materiales siliciclásticos depositados del Jurásico Medio al Mioceno Inferior. Representarían sedimentos de una cuenca profunda frente al margen pasivo. En la actualidad, tras los procesos de orogenia alpina, se encuentran deformadas y embebidos entre las Zonas Internas y Exter- nas, dando lugar a una cuña de acreción (Crespo-Blanc and De Lamotte 2006; Expósito et al. 2012; Chalouan et al. 2006). 4. Cuencas Neógenas: La mayoría son cuencas intramontañosas desarrolladas duran- te periodos de extensión ocurridos en la evolución del Mediterráneo occidental, y que posteriormente quedaron aisladas y pudieron sufrir procesos de inversión tectónica (Armijo 1977; Martínez-Díaz and Hernández-Enrile 1992; Sanz de Gal- deano and Vera 1992; Martín-Martín et al. 2014; Meijninger and Vissers 2006). Los materiales que contienen van desde el Mioceno al Plioceno (e.g.: Granada, Guadalquivir, o Guadix-Baza, entre otras), y algunas de ellas acumulando sedi- mentos como las que se encuentran en el mar de Alborán. La cuenca de Alborán se subdivide tradicionalmente en tres dominios geográőcos: occidental (West Al- boran Basin - WAB), oriental (East Alboran Basin - EAB) y sur (South Alboran Basin - SAB) (Comas et al. 1992, 1999), siendo la WAB la que alcanza las mayo- res potencias de sedimentos (Fernández-Ibáñez and Soto 2017). Destacan también 14 2.2. Contexto Geodinámico reciente del Mediterráneo Occidental las cuencas del Valle del Guadalquivir y Gharb, que conformarían las cuencas de antepaís de las Cordilleras Béticas y Rif, respectivamente (Ruiz-Constán et al. 2012; Zeyen et al. 2005). 5. Vulcanismo: Aunque la primera actividad, correspondiente a intrusiones de diques de composición toleítica, estaría datada en el Oligoceno inferior, el vulcanismo es más generalizado a partir del Mioceno medio, donde los periodos de extensión de la cuenca de Alborán provocan la aparición de diversos puntos de vulcanismo calco-alcalino y toleítico (Duggen et al. 2008). A partir del Mesiniense, la com- posición dominante es alcalina. En este caso, el cambio de composición podría deberse al ascenso de material astenosférico debido a la evolución tectónica re- gional (Mancilla et al. 2013; Negredo et al. 2020) y el emplazamiento de estos materiales en las provincias volcánicas de Marruecos (Bosch et al. 2014). 2.2. Contexto Geodinámico reciente del Mediterrá- neo Occidental Existe debate sobre la evolución geodinámica reciente del Mediterráneo occidental, especialmente en el número y polaridad de las zonas de subducción implicadas en el proceso que da lugar al emplazamiento y distribución de los dominios en la actuali- dad (Lacombe and Jolivet 2005; van Hinsbergen et al. 2014; Vergés and Fernàndez 2012; Leprêtre et al. 2018). Sin embargo, hay consenso en dividir esta evolución en distintas etapas, las cuales comenzarían tras un periodo de convergencia NNW-SSE pre-Oligocena, en el que la litosfera del mar de Tethys se consumiría en una zona de subducción que implicaría la aproximación de la placa Africana hacia la Euroasiáti- ca (Chertova et al. 2014). Regionalmente, esto implica la aparición de los orógenos Bético-Rifeños (Platt et al. 2013; Lonergan and White 1997). Existen trabajos que plantean hipótesis de evolución del Mediterraneo occidental que ofrecerían escenarios intermedios a otros propuestos hasta ahora (Daudet et al. 2020; Romagny et al. 2020). Según estas reconstrucciones, hacia el tránsito Eoceno- 15 Capítulo 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Oligoceno (∼35-28 Ma) la litosfera del mar de Tethys comenzaría a consumirse en dos zonas de subducción con vergencias casi en sentido opuesto, una de ellas orientada N-S en el dominio de Alborán, y la otra de mayor longitud orientada NE-SW desde la zona Alpes-Apeninos al archipiélago balear (Figura 2.2A). La migración de estas zonas de subducción, a la vez que sucede el roll-back de la lámina de subducción, provoca la exhumación progresiva de algunos de los dominios de alta presión - baja temperatu- ra (HP-LT) previamente acrecionados (i.e.: Nevado-Filábride) (Martínez-Martínez and Azañón 1997; Azañón and Crespo-Blanc 2000). El roll-back de las láminas de sub- ducción continua hasta la transición Oligoceno-Mioceno (∼23 Ma), a medida que la subducción orientada N-S retrocede hacia el oeste y la NE-SW hacia el este-sureste (Figura 2.2B,C). Durante este proceso se siguen exhumando materiales (i.e.: Alpujá- rride/Sebtide), acomodados sobre despegues extensionales (Azañón et al. 1998). En el Burdigaliense (∼18-20 Ma), el retroceso de los frentes continúa con la exhumación de materiales metamórőcos (Jolivet et al. 2006, 2008) (Figura 2.2D). En este periodo se registra un episodio térmico importante que se interpreta como un pulso relacionado con un posible inicio de rotura de la lámina de subducción contemporáneo con el em- plazamiento del complejo Alpujárride/Sebtide y las peridotitas de Ronda-Beni Bousera (Gueydan et al. 2019). Posteriormente, entre el Languiense-Tortoniense (∼15-7 Ma) se completa el blo- queo del frente de subducción oriental, que no puede progresar más hacia el S debido a la presencia del margen Africano (Figura 2.3A,B). De modo que la lámina solamen- te migra hacia el W a lo largo de los márgenes Ibérico y Maghrebí generando fallas Propagadoras de Borde de Subducción-Transformante (STEP - Subduction-Transform Edge Propagator fault, Govers and Wortel 2005), las cuales facilitan el arqueamien- to progresivo del frente occidental (Mancilla et al. 2018; Hidas et al. 2019; Negredo et al. 2020; d’Acremont et al. 2020; Morales et al. 2022). En esta etapa comenzaría un fenómeno de rotura de la lámina de subducción. Esta rotura iría de E a W, y sería observable actualmente en interpretaciones de imágenes de tomografía sísmica tanto en el margen Ibérico como el Argelino (Spakman and Wortel 2004; Fichtner and Vi- llaseñor 2015). También en esta época, las distintas cuencas intramontañosas de las 16 2.2. C ontexto G eodinám ico reciente del M editerráneo O ccidental Figura 2.2: Evolución geodinámica del Mediterráneo occidental desde el Oligoceno (tomado de Romagny et al. (2020)). 17 Capítulo 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Béticas Orientales (i.e.: Huércal-Overa, Vera, Lorca) comienzan a estructurarse sobre despegues extensionales. Esto cambiará durante el Tortoniense (∼9-5 Ma), cuando co- mienza un evento de compresión NNW-SSE (Sanz De Galdeano 1990) que produce una inversión tectónica de estas cuencas intramontañosas, así como una elevación de dis- tintos bloques de basamento que darán lugar a los actuales relieves montañosos como la Sierra de los Filabres, Sierra de Alhamilla o Sierra Nevada, entre otras (Meijninger and Vissers 2006) (Figura 2.3C). En las actuales cuencas offshore también se observa este episodio de inversión (Comas et al. 1999). En las Béticas Centrales y Occidentales se seguiría registrando una extensión E-W a medida que el frente de subducción del Arco de Gibraltar continúa migrando hacia el W. Desde el Plioceno a la actualidad (∼5-0 Ma), el proceso de roll-back de la lámina de subducción parece haberse ido frenando progresivamente hasta casi desaparecer (Pedrera et al. 2011; Sun and Bezada 2020), conformando la morfología arqueada que podemos ver hoy en día (Figura 2.3D). En el caso del régimen extensional E-W derivado de esta migración del Arco de Gibraltar, la aparición de fallas normales de cierta entidad también tiene inŕuencia en la evolución de cuencas intramontañosas, como la cuenca de Granada o Guadix-Baza (Galindo-Zaldívar 2003; Alfaro et al. 2008). La dirección de aproximación de las placas podría haber rotado algunos grados en sentido antihorario durante esta evolución hasta hace unos 3 Ma hasta los actuales ∼N140∘E (Calais et al. 2003; DeMets et al. 2015), además de haberse reducido la tasa de convergencia. Estos cambios son observables en el registro del periodo neotectónico en trabajos del norte de Argelia (Meghraoui et al. 1986; Martínez-García et al. 2017) o en las Béticas Orientales (Martínez-Díaz et al. 2012b; Herrero-Barbero et al. 2020). En este nuevo contexto, se generaron nuevas fallas o se reactivaron algunas de las preexistentes, que hasta ese momento presentaban una cinemática normal con cierta componente de salto en dirección, y pasan a mostrar una cinemática mayormente sinestral (Bousquet 1979). Estos sistemas de fracturación controlarán la tectónica desde niveles locales a regionales, de los que el más importante sería el Sistema de Fallas de Trans-Alboran- Béticas-Orientales. 18 2.2. C ontexto G eodinám ico reciente del M editerráneo O ccidentalFigura 2.3: Evolución geodinámica del Mediterráneo occidental desde el Mioceno medio (tomado de Romagny et al. (2020). 19 Capítulo 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán 2.3. Sistema de Fallas Trans-Alborán-Béticas El trabajo mostrado en esta tesis doctoral se encuadra dentro de los Sistemas de Fallas de TransAlborán y Béticas Orientales. Tradicionalmente, se ha estudiado este sistema como entidades separadas, entendiéndose a la Zona de Cizalla de las Béticas Orientales como la prolongación onshore de la Zona de Cizalla de TransAlborán (Fri- zon de Lamotte et al. 1980; Hernandez et al. 1987). Aquí, presentaremos estos sistemas de fracturación como dos elementos de un mismo Sistema de Fallas, que en conjunto sumarían un corredor de unos 500 km, debido al origen común y las características similares que presentan. La presencia de estos sistemas de fracturación condiciona la sismicidad de la región. Además, existen fallas que superan los 100 km de longitud, las cuales podrían ocasionar terremotos de magnitud considerable debido a la rotura de uno o varios segmentos de gran longitud, lo que tiene implicaciones para el riesgo sísmico de la zona. Varias de estas fallas de mayor entidad podrían ser responsables de subdividir y controlar a nivel regional bloques corticales, además de tener inŕuencia local en la evolución de cuencas o relieves montañosos. 2.3.1. Contexto sismotectónico El Sistema de Fallas Trans-Alborán-Béticas es el área de actividad sísmica más relevante del Mediterráneo occidental. Aquí, los terremotos no suelen ocurrir más allá de los 30 km de profundidad (Stich et al. 2003). Esto contrasta con la banda de sismicidad profunda (406 de acuerdo a relaciones empíricas (Wells and Coppersmith 1994; Stirling et al. 2002) y la existencia de una ciclicidad (Alfaro et al. 2012; Martín-Banda et al. 2021). 2.3.2. Fallas activas La evolución tectónica reciente ha originado que en el Sistema de Fallas Trans- Alborán-Béticas se hayan generado o reactivado fracturas dentro de un régimen trans- presivo, las cuales afectan tanto al basamento como a cuencas sedimentarias (Figura 2.4). Estas fallas, que se prolongan desde el margen Maghrebí al Ibérico cruzando el mar de Alborán, presentan dos poblaciones de orientación preferentes (NNE-SSW y 21 Capítulo 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán ENE-WSW), con una cinemática que va desde el salto en dirección a la cinemática inversa. A continuación, se enumerarán, de sur a norte, las fallas más importantes de este sistema: 1. Falla de Trougout (TF): Consiste en una fractura de 30 km de longitud con dirección N-S que presenta cinemática sinestral normal (Poujol et al. 2014). Tiene una expresión cartográőca clara al limitar al este la cuenca de Nekor y la bahía de Al-Hoceima. Esta falla presentaría una tasa de deslizamiento de 0.15 mm/a en los últimos 25 ka (Tendero-Salmerón et al. 2021). 2. Falla de Al-Idrisi (AIF): Se extiende a lo largo de gran parte del mar de Alborán (∼ 100 km) (Ammar et al. 2007). En general, formaría un plano subvertical cuya orientación promedio es N25oE, aunque presenta un segmento intermedio en el que cambia a unos N40oE. Los datos obtenidos por el cálculo de mecanismos focales permiten establecer una cinemática sinestral para esta falla en su conjunto, aunque localmente la compresión es dominante en el segmento de N40oE (Stich et al. 2020). Esta falla tiene inŕuencia a nivel cortical y actúa de límite entre la WAB y la SAB (Gómez De La Peña et al. 2020). Además, se la relaciona con la intensa actividad sísmica de la zona, siendo responsable de algunos de los terremotos recientes de mayor magnitud, como el terremoto de Al-Hoceima de 2016 (𝑀𝑊 6.3) mencionado anteriormente. 3. Falla de la Cresta de Alborán (AR): Consiste en un frente de cabalgamientos, de unos 25 km de amplitud y con dirección N70oE, que conectarían con la falla de Yusuf hacia el este (Ballesteros et al. 2008). Estos cabalgamientos levantarían las rocas de basamento que conformarían la Cresta de Alborán y otros relieves submarinos. Además, serían el límite sur de la EAB con SAB. La sismicidad local se caracteriza por terremotos de cinemática inversa según resultados de cálculo de mecanismos focales (Gràcia et al. 2019; Stich et al. 2020). 4. Falla de Carboneras (CF): Presenta dos segmentos offshore y onshore que en conjunto suman unos 140 km y limitarían al oeste la EAB. Consistiría en un 22 2.3. Sistema de Fallas Trans-Alborán-Béticas Figura 2.4: Mapa tectónico regional representando las fallas con evidencia de actividad más importantes del Mediterráneo occidental (líneas rojas, García-Mayordomo et al. 2017). La zona deőnida por el Sistema de Fallas Trans-Alborán-Béticas, dividido en TASZ y EBSZ, se muestra mediante un sombreado en amarillo y verde, respectivamen- te. BF: falla de Baza, GF: falla de Galera, BSF: falla del Bajo-Segura, CrF: falla de Crevillente, CaF: falla de Carrascoy, LTF: falla de los Tollos, AMF: falla de Alhama de Murcia, PF: falla de Palomares, CF: falla de Carboneras, YF: falla de Yusuf, NAF: falla de la Cresta de Alborán (norte), SAR: falla de la Cresta de Alborán (sur), AIF: falla de Al-Idrisi, TXBn-s: fallas del banco de Toőño (norte y sur), NF: falla de Nekor, TF: falla de Trougout. 23 Capítulo 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán desgarre subvertical con expresión cartográőca bastante rectilínea de dirección N50oE y con cinemática dominantemente sinestral (Bousquet and Philip 1976). De los estudios paleosísmicos y morfotectónicos se desprende una tasa de ∼ 1.3 mm/a de deslizamiento promedio para esta falla (Moreno 2011). En cuanto a sismicidad, podría estar relacionada con algunos de los terremotos importantes del registro histórico de intensidad I 𝐸𝑀𝑆 VIII-IX, como son el de Dalías (1804) (Martínez-Solares and Mezcua-Rodríguez 2002) o el de Almería (1522) (Reicher- ter and Hübscher 2007). 5. Falla de Palomares (PF): Consiste en un conjunto de fallas subverticales de orien- tación N10oE que cambian a una orientación N20oE en su extremo norte (Völk 1967; Bousquet et al. 1975). Podría considerarse la continuación mecánica sep- tentrional de la CF, al presentar una cinemática sinestral similar (Weijermars 1987). Limita al este las sierras de Almenara y Almagrera, de la cuenca de Vera y el valle del Guadalentín, ambos al oeste. Las tasas de deslizamiento, calculadas mediante análisis de marcadores geomorfológicos por Booth-Rea et al. (2004), sugieren desplazamientos lentos para esta falla (<0.5 mm/a). En el catálogo his- tórico tenemos el ejemplo del terremoto de Vera de 1518 (I 𝐸𝑀𝑆 VIII-IX) como un posible evento relacionado con esta falla. 6. Falla de Alhama de Murcia (AMF): Fue descrita por primera vez por Montenat (1973), y consiste en un desgarre NE-SW, buzando ∼70o al NW, de cinemática sinestral-inversa. Conforma el límite NE del valle de Guadalentín a lo largo de 90 km, que podrían dividirse en cuatro segmentos de acuerdo a cambios locales en su geometría, cinemática o sismicidad (Martínez-Díaz et al. 2012b): (1) Góñar- Lorca, (2) Lorca-Totana, (3) Totana-Alhama de Murcia, y (4) Alhama de Murcia- Alcantarilla. Aunque la tasa de deslizamiento para esta falla varía en función del segmento, existen estudios paleosísmicos, morfotectónicos, restitución de perőles sísmicos y descomposición vectorial de GPS que permiten estimar una tasa de aproximadamente 1.6 mm/a en los dos segmentos del sur, que disminuye hacia el NE hasta alcanzar unos 0.3 mm/a en el segmento Alhama de Murcia - Alcantarilla 24 2.3. Sistema de Fallas Trans-Alborán-Béticas (Ortuño et al. 2012; Echeverria et al. 2013; Gómez-Novell et al. 2020; Herrero- Barbero et al. 2020). La sismicidad se suele concentrar más en los segmentos (2) y (3), que coincide con el área donde se produjo la rotura que ocasionó el terremoto de Lorca de 2011 (𝑀𝑊 5.1). Existen referencias a terremotos históricos de I 𝐸𝑀𝑆 ≥ VIII que podrían estar relacionados con esta falla, como son el terremoto de Lorca de 1674 (Martínez-Díaz et al. 2019) o el de Lorquí de 1911 (Buforn et al. 2005). 7. Falla de Carrascoy (CaF): Recorre el área NE del valle de Guadalentín separan- do esta depresión de la sierra de Carrascoy al este a lo largo de 36 km (Silva et al. 1993). Consiste en un sistema de fracturación sinestral-inverso dividido en dos segmentos subverticales de orientación NE-SW y ENE-WSW, cuya tasa de deslizamiento se incrementaría de SW a NE desde 0.37 mm/a a 0.49 mm/a (Martín-Banda et al. 2021). Aunque presenta una sismicidad menor en compa- ración con otras fallas, como la AMF, sí hay registros en el periodo histórico de eventos de I 𝐸𝑀𝑆 ≥ VII posiblemente relacionados con esta falla, como el terre- moto de Murcia de 1743. En el segmento SW existen trabajos paleosismológicos que evidencian roturas coherentes con terremotos de 𝑀𝑊 ≥ 6 (Martín-Banda et al. 2016). 8. Falla del Bajo Segura (BSF): Se ubica cerca del extremo oriental de CaF, limitan- do el borde sur de la cuenca del Bajo Segura (Montenat 1977). Estaría formada por una serie de cabalgamientos ciegos de orientación ENE-WSW, que coexis- ten con algunas fracturas dextrales secundarias, y que tendrían una continuación offshore hacia el E (Alfaro et al. 2002; Perea et al. 2012). La tasa de deslizamiento neta parece ir disminuyendo a medida que nos movemos a sectores más orientales de esta falla, desde los ∼0.33 mm/a, a los ∼0.2 mm/a (García-Mayordomo 2005; Alfaro et al. 2012). Se asocia a esta falla el terremoto de Orihuela de 1960 (I 𝐸𝑀𝑆: VI; M: 4.4), pero también tiene potencial para generar terremotos mayores, como el evento de Torrevieja de 1829 (I 𝐸𝑀𝑆 IX-X). Como se ha descrito previamente, algunas de estas fallas podrían tener inŕuencia a nivel cortical, actuando como límites entre distintos dominios en la corteza (Booth- 25 Capítulo 2. Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Rea et al. 2007; Gómez De La Peña et al. 2018; Gómez de la Peña et al. 2022), cuyos movimientos relativos y cinemáticas, estimadas a partir de estudios de redes GNSS y mecanismos focales, darían lugar a interacciones tectónicas complejas a escala regional (Stich et al. 2003; López-Sánchez et al. 2022; Borque et al. 2019). Considerando esto, para el caso del sistema de fallas de las Béticas Orientales, existen trabajos que han estudiado la probabilidad y las implicaciones de posibles roturas a lo largo de grandes segmentos de falla, o incluso roturas propagadas entre varias fallas del sistema (Gómez- Novell et al. 2020; Herrero-Barbero et al. 2021). Algunas de estas simulaciones de escenarios de rotura evidenciarían que ciertas fallas podrían dar lugar a terremotos de 𝑀𝑊 ≥ 7.0, y ∼0.7 g de 𝑃𝐺𝐴𝑚𝑎𝑥, como es el caso de CaF, AMF o BSF. En el sistema de Fallas de TransAlborán, se ha tratado de modelar la capacidad tsunamigénica de algunas de las estructuras offshore más importantes (i.e.: CF, AR, AIF, etc.) (Álvarez Gómez et al. 2011, 2023; Estrada et al. 2021). El potencial más alto se alcanza para roturas modeladas en fallas inversas, como las del sistema AR o la falla de Yusuf al este, con resultados de alturas de ola >3 m, las cuales podrían causar daños moderados en ambos márgenes del mar de Alborán (Gómez De La Peña et al. 2022). 26 Capítulo 3 Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Los estudios sismotectónicos regionales están condicionados por la calidad de los catálogos sísmicos utilizados. De modo que, para entender el comportamiento espacio- temporal de los terremotos, es necesario emprender una serie de acciones con el objetivo de obtener un catálogo lo más completo y preciso posible. Una de estas acciones tiene que ver con la evaluación estadística directamente relacionada con la localización e incertidumbre de los terremotos que usemos en nuestro estudio. Aquí, se analizaría el catálogo y la distribución de hipocentros para conocer posibles sesgos, errores de cálculo, o áreas/épocas en la que la precisión del catálogo no sea la ideal para el estudio. La otra acción se centra en la propia localización de los hipocentros, que implica evaluar el modelo de velocidades utilizado para el cálculo de los hipocentros, ver su ajuste a la zona de estudio y la precisión de resultados que produce. De manera habitual, el cálculo de catálogos sísmicos se lleva a cabo usando modelos de velocidad unidimensionales. Normalmente, esto es debido a la necesidad de man- tener un compromiso entre coste computacional, simplicidad del cálculo y rapidez de 27 Capítulo 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán obtención de resultados (Husen et al. 2011), sobre todo en procedimientos de tiempo real llevados a cabo por las agencias que proveen este tipo de catálogos (Hutton et al. 2006; Bagagli et al. 2022). Sin embargo, en ocasiones, el ajuste de este modelo hace que no sea idóneo para zonas con complejidades estructurales que impliquen anisotropías en el modo de propagación de las ondas sísmicas (Husen and Hardebeck 2010). Para tratar de solventar esto, la obtención de modelos tridimensionales que tengan en cuenta las variaciones laterales de velocidad de ondas se ha propuesto como una herramienta útil a la hora de atajar los posibles sesgos ocurridos cuando las localizaciones se calculan usando modelos que simpliőquen en exceso las heterogeneidades del subsuelo (Husen et al. 2003; Flanagan et al. 2007; Carannante et al. 2015). Tanto en la península como en zonas próximas, se han realizado estudios que revisan catálogos sísmicos a partir de modelos 3D de velocidad de ondas (Buforn et al. 2005; Theunissen et al. 2018; Matos et al. 2018; Lozano et al. 2020, 2022). Para las Béticas Orientales, Sánchez-Roldán et al. (2021) presentan un modelo local de velocidad de ondas P (𝑉𝑃 ) con el que estudian la sismicidad ocurrida en esa zona entre los años 2011-2019. En los trabajos enumerados anteriormente se analiza qué inŕuencia tiene la modelización de las heterogeneidades del subsuelo para el cálculo de hipocentros y el cambio en las incertidumbres de los resultados. Coinciden en poner de maniőesto que, en estudios de revisión de catálogos sísmicos, se pueden obtener hipocentros con una incertidumbre inferior usando modelos tridimensionales de velocidades optimizados pa- ra la zona de estudio. Esto implicaría un mejor entendimiento sobre el comportamiento de la sismicidad registrada en un área, o la evolución de una serie sísmica concreta. En el presente capítulo se describirá el trabajo desarrollado para obtener mTAB3D, un modelo 3D de velocidades de onda P a escala litosférica del área de Mediterráneo occidental, que incluye a los Sistemas Bético-Rifeños y al mar de Alborán. Al mismo tiempo, se compararán las características más relevantes con otros modelos unidimen- sionales y tridimensionales. 28 3.1. Inŕuencia de los modelos de velocidad en la localización de hipocentros 3.1. Inŕuencia de los modelos de velocidad en la lo- calización de hipocentros La presencia de heterogeneidades marcadas, tanto a nivel composicional de la cor- teza como por la existencia de estructuras que den lugar a contrastes bruscos de la 𝑉𝑃 , tienen inŕuencia a la hora de calcular hipocentros de terremotos. A escala local, este efecto en la localización puede persistir incluso cuando disponemos de un modelo de velocidades 1D bien ajustado y se consideran las correcciones de tiempos de llegada en cada estación (Spallarossa et al. 2001). Es común que este tipo de variaciones laterales de la velocidad, que no se contemplan en un modelo 1D, produzcan sesgos en el resultado de la localización. Como ejemplo, en la Figura 3.1 puede observarse el desplazamiento sistemático que se produce cuando existe un contraste lateral de velocidad de propagación de ondas producido por una falla que limita dos tipos de corteza. Suponiendo que la falla planteada en el esquema es la fuente de un terremoto, un modelo que contemple la heterogeneidad de velocidades existente en un área (Figura 3.1a) podrá ubicar de forma precisa el hipocentro. Si se realiza la localización de los eventos usando un modelo que no contemple esa variación de velocidades (Figura 3.1b), se produce un desplazamiento sistemático hacia la zona de mayor velocidad. Esto es debido a que, como v1 < v2, los tiempos de llegada a las estaciones situadas a la derecha (bloque de mayor velocidad) son menores que los de las estaciones a la izquierda de la falla, de modo que un modelo de velocidades homogéneo resolverá esta situación acercando la localización hacia el bloque derecho. En la Figura 3.1c,d, se muestra además que este sesgo en la localización incrementa con la profundidad, dando lugar a posibles interpretaciones erróneas sobre la orienta- ción de fallas. Modelando correctamente la variación de velocidades en profundidad, se puede conseguir una localización más favorable a la que cabría esperar según la geome- tría de la falla responsable (Figura 3.1c). Mientras que, por el contrario, considerando un modelo por capas homogéneo, se puede producir una solución que se aleje de la proyección de este plano en profundidad (Figura 3.1d). Havskov et al. (2012) presentan un ejemplo de este fenómeno observado tras relo- 29 Capítulo 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Figura 3.1: Bloques diagramas representando distintas situaciones relacionadas con la localización de terremotos. Se plantean un medio con variación lateral de velocidades condicionado por la presencia de una falla vertical (a, b) o inclinada hacia un lado (c, d). Para resolver la situación se emplea un modelo de velocidades que contemple esta variación de velocidades en el medio (a, c), y otro que no lo haga (b,d). Nótese el desplazamiento sistemático que sufriría un hipocentro localizado mediante el uso de un modelo de velocidades 1D, mientras que el modelo 3D, al tener en cuenta el cambio de velocidad en la inversión de tiempos de llegada, logra una localización más ajustada y coherente con la orientación de la falla en profundidad. 30 3.2. mTAB3D : motivación y proceso de creación de un modelo 3D de velocidades calizar los epicentros de las réplicas del terremoto de Cariaco de 1997 (M𝑆 6.8) al NE de Venezuela. Los epicentros aparecen inicialmente a unos 2-3 km al norte de la traza de la falla de El Pilar, pero tras la obtención de nuevos epicentros usando un modelo tomográőco de la región, las nuevas localizaciones aparecen desplazadas ∼2 km hacia el sur, mejor alineadas con la traza de esa falla. 3.2. mTAB3D : motivación y proceso de creación de un modelo 3D de velocidades El avance en el hardware y la potencia de cálculo, necesarios para realizar el proce- sado de datos geofísicos, facilita la obtención de tomografías sísmicas tridimensionales en una región (Husen et al. 2003; Thurber 1992). De estas imágenes del subsuelo, en las que se muestran las variaciones laterales de las ondas sísmicas a distintas profundi- dades, es posible extraer un modelo de velocidad 3D para su uso en la localización de terremotos (Thurber and Ritsema 2007; El Moudnib et al. 2015; Shiddiqi et al. 2022). Normalmente, estos modelos son capaces de reŕejar de forma aceptable las heteroge- neidades del subsuelo a escala regional o continental (decenas a cientos de kilómetros). Sin embargo, existe la posibilidad de que no alcancen una resolución óptima cuando se trata de distinguir variaciones laterales a una escala local, pasando por alto o deő- niendo de forma incorrecta elementos que podrían condicionar la propagación de ondas sísmicas1. En áreas donde la resolución de los modelos tomográőcos sea inferior a lo deseado, es posible crear modelos regionales de velocidades mediante la compilación y síntesis de datos geológicos y geofísicos. Existen ejemplos de investigaciones donde el uso de estos modelos sintéticos ha permitido explorar la inŕuencia de ciertas estructuras especíőcas en la localización de terremotos (Flanagan et al. 2007; Font et al. 2013; Johnson and Vincent 2002; Pasyanos et al. 2004; Latorre et al. 2016; Béthoux et al. 2016). 1Los resultados de los modelos obtenidos mediante inversión tomográőca de los tiempos de viaje están muy condicionados por el número de datos y la cobertura de los instrumentos de recepción. A escala local no siempre se dispone de la cantidad necesaria de terremotos para realizar el cálculo, que sumado a fenómenos de atenuación o absorción de las ondas puede provocar una resolución insuőciente de los resultados. 31 Capítulo 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán En esta sección se describen los pasos llevados a cabo para construir un modelo regional de velocidades de onda P lo suőcientemente complejo como para considerar las variaciones laterales de velocidad que pueden inŕuenciar el modo en el que se propagan las ondas sísmicas por el interior de la Tierra. A la vez, se pretende que este modelo posea una alta deőnición espacial, lo que implicaría crear una malla tridimensional con nodos espaciados cada kilómetro. Con el objetivo de considerar las variaciones de velocidad de onda en un volumen con alta deőnición, se pretende también reducir, en la medida de lo posible, la aparición de artefactos o sesgos en el cálculo de hipocentros. Estos artefactos a veces ocurren debido a cambios de velocidad demasiado bruscos y en corta distancia en los modelos de velocidad usados para la inversión de hipocentros (1D o 3D) (Lozano et al. 2020; Lomax and Savvaidis 2019). El procedimiento de desarrollo, aplicado a nuestra zona de estudio en los márgenes Bético-Rifeños y mar de Alborán, se basa en el presentado en Sánchez-Roldán et al. (2021), e incluye las siguientes etapas: 3.2.1. Revisión bibliográőca El primer paso consiste en recabar información sobre la geometría y distribución de las unidades tectónicas y estructuras dentro del área de interés. Aquí, se debe prestar especial atención a aquellas fuentes que deőnan, con un nivel de detalle suőciente, los límites y la profundidad de cuencas sedimentarias, superőcies de basamento o la discontinuidad de Mohorovičić (Moho). También resultan útiles aquellos trabajos que estudien la geometría de grandes estructuras que limiten cuerpos cuyas propiedades físicas den lugar a un alto contraste, como es el caso de fallas de escala cortical que separan grandes bloques de corteza, o aquellas que limitan cuencas sedimentarias. En la Tabla 3.1 se muestran las fuentes de datos utilizadas para la construcción del modelo de velocidades sintético. Adicionalmente, se incluye la Figura 3.2 mostrando la distribución espacial de esos datos. 32 3.2. m T A B 3D : m otivación y proceso de creación de un m odelo 3D de velocidades Superőcie Datos Fuentes Bibliográőcas Agua/Aire Topografía Amante (2009) Batimetría GEBCO Bathymetric Compilation Group 2022 (2022) Cuencas Sedimentarias Neógenas Perőles sísmica reŕexión Medaouri et al. (2014) Marín-Lechado et al. (2017) Martínez-García et al. (2017) Gómez De La Peña et al. (2018) d’Acremont et al. (2020) Gómez de la Peña et al. (2021) Mapas anomalías gravedad Amores Lahidalga et al. (2002) Garcia-Castellanos et al. (2002) Jiménez-Pintor et al. (2002) Rodríguez-Fernández et al. (2004) de Galdeano et al. (2007) Alfaro et al. (2008) Haberland et al. (2017) Basamento (Zonas Externas/Internas y Unidades de Cobertera) Cartografía Geológica Clariana-García et al. (2021) Marín-Lechado et al. (2017) Martín-Serrano et al. (2021) Montes et al. (2021) Roldán-García et al. (2021) Tomografía de Funciones Receptoras Mancilla et al. (2015) Mancilla and Diaz (2015) Espesor Cortical (topografía de Moho) Perőles Sísmicos Profundos Díaz and Gallart (2009) Booth-Rea et al. (2018) Gómez De La Peña et al. (2018) Tomografía Ruido Ambiente Palomeras et al. (2017) Flujo de Calor Fernàndez et al. (1998) Carballo et al. (2015) Torne et al. (2015) Modelado Gravimétrico Insua-Arevalo (2008) Pedrera et al. (2020) Tabla 3.1: Tabla resumen de las referencias utilizadas para la construcción del modelo tridimensional de velocidades de la onda P en la región Íbero-Maghrebí, mTAB3D. 33 Capítulo 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Figura 3.2: Distribución espacial de las fuentes de datos usadas para la construcción del modelo de velocidades tridimensional. El recuadro de líneas discontinuas representa la extensión máxima del modelo de 𝑉𝑃 presentado en Sánchez-Roldán et al. (2021). 34 3.2. mTAB3D : motivación y proceso de creación de un modelo 3D de velocidades 3.2.2. Creación de superőcies Una vez őnalizada la recopilación de todos los datos necesarios, se procede a la cla- siőcación para el tratamiento y procesamiento de las superőcies que se usarán durante la modelización. En este paso, el manejo de un Sistema de Información Geográőca (SIG), en este caso QGIS (QGIS Development Team 2023), resulta de utilidad para facilitar la gestión de los datos, así como los posteriores cálculos. En este paso se cla- siőcan los diversos puntos de datos en función de la información que nos aporten. Por ejemplo, se agrupan aquellos puntos en los que se muestren valores de profundidad de la Moho en una categoría especíőca, separada de aquellos que se reőeran a profundidad del basamento, o topografía/batimetría. Después, para cada conjunto de puntos, se realiza un proceso de interpolación para obtener una superőcie mallada. El cálculo se realizó usando Generic Mapping Tools - GMT (Wessel et al. 2019), concretamente con el programa łblockmeanž se pre-procesa y promedian los datos de partida, para posteriormente usar łsurfacež con el objetivo de interpolar y calcular la malla. En las ocasiones en las que la densidad de datos sea muy heterogénea y esté separada en el espacio, la interpolación se llevó de forma individual para cada sector (e.g.: superőcie de la base de una cuenca sedimentaria) con el objetivo de evitar posibles artefactos en el cálculo. Para aquellas zonas en las que no se han muestreado valores de profundidad de la Moho, se procedió de forma similar a Diaz et al. (2016) y se completó la interpolación usando datos extraídos del modelo de corteza CRUST1.0 (Laske et al. 2013). Finalmente, se calcula la intersección de estas superőcies tridimensionales con pla- nos horizontales espaciadas a cada kilómetro. Como resultado, se obtienen una serie de łrodajasž que contienen líneas de contornos que delimitan los bloques de agua/aire, cuencas, basamento y manto. 3.2.3. Modelado de la geometría de dominios geológicos Con el objetivo de tener un nivel de detalle mínimo para la resolución que queremos alcanzar, se usan la cartografía geológica y tectónica del área de estudio para considerar una distribución realista de las unidades de la parte superior de la corteza (Clariana- 35 Capítulo 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán García et al. 2021; Marín-Lechado et al. 2021; Martín-Serrano et al. 2021; Matas and Martín-Parra 2021b,a; Roldán-García et al. 2021). Esto se hace extrayendo el área y la elevación en la que aŕoran las diversas unidades geológicas. Con ello, se facilita el modelado de pequeños cuerpos cuya presencia pueda afectar al cálculo de la localización de los terremotos más superőciales. A partir de aquí, se usan las intersecciones de superőcies que hemos calculado previamente para modelar la geometría de los bloques geológicos. Es decir, para deőnir la geometría tridimensional de una cuenca sedimentaria, se sustraen la topografía (o batimetría si nos encontramos en un área marina) del techo del basamento. En esta etapa del modelado es posible realizar alguna subdivisión en bloques me- nores para diferenciar dominios corticales distintos (Booth-Rea et al. 2007; Gómez De La Peña et al. 2018). Algunos ejemplos de esto son la corteza de arco magmático bajo la EAB, la corteza continental ibérica o la corteza oceánica en la parte más oriental del modelo. Para őnalizar, se limitó geográőcamente la extensión del modelo con el objetivo de evitar posibles efectos de borde debido a la distribución desigual de datos en algunas zonas, sobre todo al noroeste y en el extremo más oriental hacia la cuenca de Argelia. 3.2.4. Estimación de velocidad de la onda P La incorporación del valor de velocidad de la onda P a cada tipo de bloque en función de la profundidad se realizó teniendo en cuenta la variación de la densidad. Conociendo la composición promedio de las rocas que conforman los bloques geológicos que se modelan, es posible estimar un valor de velocidad de ondas que varíe en profundidad basándonos en relaciones empíricas (Christensen and Mooney 1995; Brocher 2005). Con estas relaciones,se obtiene una serie de perőles unidimensionales de velocidad para cada bloque (Figura 3.3a). Este proceso de estimación de velocidad tiene dos excepciones: las velocidades que corresponden a elevaciones por encima de la topografía/batimetría, y las velocidades en el manto. Para la primera se decidió asumir una velocidad constante y homogénea de 1.5 km/s y, en el caso del manto, se optó por estimar la variación de la velocidad 36 3.2. mTAB3D : motivación y proceso de creación de un modelo 3D de velocidades Figura 3.3: Perőles 1D calculados para los distintos dominios geológicos de la zona de estudio (a) y para el manto (b). Las profundidades de muestran en km y la V𝑃 en km/s. interpolando los valores extraídos de una aproximación lineal del modelo de velocidades ak135-F modiőcado por Montagner and Kennett (1996). Esto implica que, al llegar a una profundidad en la que no haya presencia de corteza, el modelo no tendrá en cuenta variaciones laterales de velocidad, ya que todos los valores corresponderán al bloque de manto (Figura 3.3b). Una vez őnalizados los perőles se incorporan los datos de velocidad correspondien- tes a los distintos bloques para cada ”𝑟𝑜𝑑𝑎𝑗𝑎” de profundidad. Como resultado de este proceso, se obtienen un conjunto de secciones horizontales (una por kilómetro de profundidad) con la proyección en planta de los bloques geológicos, a la que se le ha añadido el valor de velocidad de onda P que le corresponde en función de su naturaleza y la profundidad en la que aparece (Figura 3.4). Se debe tener en cuenta que, aunque dentro de una misma sección horizontal existan variaciones laterales de velocidad de- bido a la presencia de distintos bloques, no ocurre lo mismo dentro de esos bloques, ya que se han modelado asumiendo que tienen un comportamiento homogéneo y que la velocidad no varía lateralmente en su interior, solamente en la vertical. 37 Capítulo 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Figura 3.4: Modelo mTAB3D cortado a distintas profundidades entre 0-60 km. La escala de color hace referencia a V𝑃 en km/s. 38 3.3. Comparación de mTAB3D frente a otros modelos previos de la zona de estudio 3.2.5. Extracción de la malla de puntos tridimensional El último paso de la creación del modelo consiste en extraer una malla de las sec- ciones horizontales que creadas anteriormente. Aquí, cada sección horizontal es mues- treada en intervalos de 1 km (tanto en el eje de latitud como de longitud), con lo que se obtiene un őchero que contendrá información relativa a las coordenadas geográőcas (en grados), la profundidad (en kilómetros) y la velocidad correspondiente (en km/s). Las dimensiones őnales de este modelo de velocidad son 607 x 443 x 204 km3, con un total de 54.855.804 puntos cada uno con un valor de velocidad de onda P especíőco (Figure 3.5). Así pues, este őchero será el utilizado para generar una matriz que es posible trans- formar posteriormente al formato necesario para su uso en programas de localización de terremotos (Satriano et al. 2023). Esta malla de coordenadas y V𝑃 para construir mTAB3D se encuentra en un repositorio de acceso público, publicado en Sánchez- Roldán et al. (2023) (en revisión). 3.3. Comparación de mTAB3D frente a otros mode- los previos de la zona de estudio Tras őnalizar la creación de mTAB3D, es posible ver cómo de similar resulta a modelos de velocidades previos de nuestra zona de estudio. En este caso, se compara mTAB3D con el modelo tomográőco de onda P de El Moudnib et al. (2015) (mEM3D en adelante) extrayendo varios perőles de velocidad en distintas ubicaciones para ver la evolución de V𝑃 en profundidad (Figura 3.6). Las ubicaciones elegidas corresponden a las zonas de los distintos dominios geo- lógicos del área de estudio: (1) cuenca del Guadalquivir-Antepaís Ibérico, (2) Béticas Orientales, (3) Béticas Occidentales-Arco de Gibraltar, (4) Béticas Centrales-EAB, (5) cuenca Argelina, (6) WAB-margen Rifeño, y (7) SAB-margen Rifeño. Las diferencias principales entre mTAB3D y mEM3D (Figura 3.6b-h) se identiő- can en los primeros kilómetros de profundidad. En este caso, mTAB3D muestra sis- 39 C ap ít ul o 3. M od el iz ac ió n 3D de ve lo ci da de s de on da P pa ra la lit os fe ra de lo s Si st em as B ét ic o- R ife ño s y m ar de A lb or án Figura 3.5: Mapa mostrando la extensión geográőca de mTAB3D (Figura 3.5a), así como varios perőles 2D de los primeros 70 km (perőles 1-4). Los perőles 5 y 6 representan el trazado de las secciones verticales mostradas en la Figura 3.7.Se incluyen las trazas de las fallas del catálogo QAFI como lineas rojas (García-Mayordomo et al. 2017). 40 3.3. Comparación de mTAB3D frente a otros modelos previos de la zona de estudio temáticamente una V𝑃 inferior a mEM3D. Esto es debido a que mTAB3D toma en consideración el agua/aire en el primer tramo del peről (como se explicó previamente, ambos se modelan con una velocidad de 1.5 km/s), además de la presencia de cuencas sedimentarias con materiales no consolidados de baja velocidad. A más profundidad, entre 5-20 km, la evolución es similar en varios de los perőles (Figura 3.6b-e,h). Por el contrario, resalta la diferencia existente entre cómo se modela la posición de la Moho en cada peről. Mientras que en mTAB3D esta discontinuidad aparece a distintas profundidades en función de cómo se haya modelado el espesor cortical para cada zona en particular, mEM3D parece hacer una transición corteza- manto donde la V𝑃 varía suavemente durante 5-10 km de profundidad, en función de la ubicación. Un ejemplo de esto puede observarse en la Figura 3.6f, donde el peről correspondiente a mEM3D muestra una evolución que parece no tener en cuenta el rápido incremento de V𝑃 a poca profundidad debido al adelgazamiento cortical y la presencia de corteza oceánica en la cuenca Argelina. Para observar la continuidad de las variaciones laterales de la velocidad, se han ela- borado dos secciones verticales cruzando la EBSZ y la TASZ para mTAB3D y mEM3D (Figura 3.7). En ellas se observan de nuevo algunas de las diferencias que ya se notaban en los perőles verticales mostrados en las Figuras 3.6c,f para EBSZ y 3.6d,g para TASZ, sobre todo en los primeros kilómetros de profundidad en los que mTAB3D sí considera una velocidad claramente inferior a la de mEM3D. Las variaciones producidas por la interacción entre distintos dominios corticales, o la presencia de discontinuidades como grandes fallas, queda bien marcado en mTAB3D. Como ejemplo de la primera situa- ción, en la Figura 3.7a correspondiente a mTAB3D, se observa de manera marcada la variación lateral de velocidades producida por la interacción de la corteza Ibérica bajo los dominios de las Zonas Externas al NW y las Internas hacia el SE, dando lugar a un progresivo adelgazamiento cortical hacia el SE. En el modelo mEM3D ( 3.7b), aunque sí se observa este adelgazamiento cortical, no se percibe tan claramente la interacción entre dominios corticales y los contrastes de velocidad que generan. En el caso de estructuras que actúan como límites entre dominios, en la Figura 3.7c, existe un cambio neto de velocidades en el centro del peről, que corresponde al 41 Capítulo 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán contraste producido entre los dominios de las cortezas bajo la corteza adelgazada de la WAB, y la transición hacia la corteza africana en el margen Rifeño. Aquí, el límite se sitúa en el área de la AIF que, según diversas interpretaciones (e.g.: Gómez De La Peña et al. 2018; Gràcia et al. 2019; Gómez De La Peña et al. 2020), actuaría como barrera entre ambos volúmenes de corteza. No obstante, aunque este límite puede apreciarse en mEM3D (3.7d), es más difuso que en el caso anterior. Asimismo, se incluyen dos perőles correspondientes a los modelos 1D de Grevemeyer et al. (2015) y el modelo usado por la Red Sísmica Nacional (mIGN1D, Figura 3.6i). El primero de ellos es similar a la evolución que presentan los perőles de mTAB3D de las zonas (4) y (6) (Figura 3.6e,g), mientras mIGN1D muestra más parecido con los dominios con inŕuencia más continental de (1), (2) y (7) (Figura 3.6b,c,h). A esta comparación se añade el modelo de V𝑃 estimada para una corteza promedio calculado por Christensen and Mooney (1995), el cual también es más parecido a la evolución de la velocidad que se muestra en dominios con corteza continental. 3.4. Conclusiones En ausencia de datos para la inversión tomográőca, los modelos sintéticos elabora- dos a partir de de datos geológicos y geofísicos permiten explorar el modo en el que la presencia de ciertas estructuras o dominios geológicos condiciona la propagación de ondas sísmicas. Este fenómeno tiene implicaciones directas en la localización de terremotos, lo que también repercutiría en el estudio de la sismotectónica de una zona. Adicionalmente, partiendo de un buen conjunto de datos, existe la ventaja de poder modelar la distribución espacial de los distintos bloques o dominios geológicos en el subsuelo, alcanzado potencialmente un gran detalle en el caso de que el área posea la cantidad y densidad suőciente de datos. En este capítulo, se ha explicado el proceso de obtención de un modelo tridimensio- nal de velocidades de la onda P para los márgenes Ibero-Maghrebí y el mar de Alborán, al cual nos referiremos de ahora en adelante como mTAB3D. Las características que más resaltan de este modelo son que ha sido creado atendiendo a la geometría y dis- 42 3.4. Conclusiones tribución de los bloques geológicos más importantes del área de estudio. Por ejemplo, a nivel regional puede observarse que se ha modelado el adelgazamiento cortical pro- gresivo que existe hacia el este de la península Ibérica (Figura 3.5d), o la rotura de la lámina de subducción tanto en el margen Ibérico (Figura 3.5b) y norte de África (Figura 3.5c). En un nivel más local, se ha tenido en cuenta la presencia de las diversas cuencas sedimentarias y su relación espacial con los bloques de basamento (Figura 3.7). Tras haber comparado la evolución de V𝑃 con modelos de velocidades previos en la zona de estudio, se observa que, a pesar de que existen diferencias puntuales, mTAB3D es coherente con la distribución de velocidades incluso en modelos obtenidos mediante tomografía sísmica (El Moudnib et al. 2015). De modo que, los siguientes pasos implica- rían evaluar el funcionamiento de mTAB3D para la localización de terremotos usando tiempos de llegada reales registrados en estaciones sísmicas repartidas por la región. 43 C ap ít ul o 3. M od el iz ac ió n 3D de ve lo ci da de s de on da P pa ra la lit os fe ra de lo s Si st em as B ét ic o- R ife ño s y m ar de A lb or án Figura 3.6: Mapa con las ubicaciones de los distintos perőles de velocidad de onda P extraídos de mTAB3D y El Moudnib et al. (2015), en línea continua y discontinua, respectivamente (a). Los perőles de los puntos 1-7 se muestran en los gráőcos de la Figura 3.6b-i. Se incluye los perőles de la Figura 3.6i, que representan los modelos 1D de Grevemeyer et al. (2015), del IGN (Mezcua and Martínez Solares 1983) y Christensen and Mooney (1995) en línea continua, discontinua y punteada, respectivamente. Valores de profundidad en km, y velocidad de onda P (V𝑃 ) en km/s. 44 3.4. C onclusiones Figura 3.7: Perőles atravesando la EBSZ (peről_5) y la TASZ (peről_6) con las variaciones de V𝑃 estimadas en profundidad para los modelos mTAB3D (a, c) y mEM3D (b, d). El trazado de ambos perőles puede encontrarse en la Figura 3.5 45 Capítulo 3. Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán 46 Capítulo 4 Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D Las primeras determinaciones formales de la localización de terremotos aplicaban métodos gráőcos o búsquedas en mallas simples (Reid 1910). Por ejemplo, el método gráőco basado en Milne (1886) se basaba en el cálculo de las diferencias de tiempos de llegada de las ondas P y S (𝑡𝑆−𝑃 ) a diversas estaciones para, posteriormente, es- timar la ubicación del terremoto en el punto dónde mejor convergían la mayoría de circunferencias y parábolas con radio proporcional a 𝑡𝑆−𝑃 (Figura 4.1). En el caso del epicentro del terremoto, ya que no se busca encontrar la profundidad del evento, podre- mos encontrar un punto de convergencia con un mínimo de tres observaciones de 𝑡𝑆−𝑃 en estaciones distintas. No obstante, la solución del hipocentro incrementa la diőcultad del cálculo cuando tratamos de resolver la localización en un espacio tridimensional, por lo que serán necesarias al menos cuatro estaciones con observaciones para obtener una solución que pueda converger en un punto del espacio. Con el avance y mejoras de los métodos de cálculo, surgieron diferentes algoritmos que resolvían la localización de los terremotos siguiendo procedimientos lineales, ba- sados en el método de Geiger (Geiger 1912) con el que obtener una solución óptima del hipocentro con una incertidumbre asociada (Bondár et al. 2014; Abbasi 2019). Sin embargo, la localización de un hipocentro implica un problema no-lineal, por lo que las anteriores metodologías asumirían la no-linealidad resolviendo iterativamente una 47 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D Figura 4.1: Dibujos esquemáticos de la estimación de la localización de un terremoto. En (A) se presenta un caso simpliőcado de localización de epicentro según la metodología gráőca de Milne (1886). En (B), se muestra como es necesario incorporar una cuarta estación para la determinación de la profundidad del hipocentro. En cada ejemplo, el radio de cada circunferencia se deőne según el t𝑆−𝑃 observado en cada estación sísmica. En este segundo ejemplo, para simpliőcar, se han representado las intersecciones de las esferas, cuya dimensión estaría deőnida por esos t𝑆−𝑃 , como círculos que se cortan en un punto (hipocentro). serie de aproximaciones lineales de este problema. Esta técnica presenta la desventaja de depender demasiado de la elección sobre la primera estimación de la solución y, ocasionalmente, resulta inestable cuando existen valores anómalos en el cálculo (Husen and Hardebeck 2010). A pesar de esto, las soluciones son igualmente válidas, con coste computacional bajo, y logran resultados con poco desajuste, por lo que son frecuente- mente utilizadas. Un ejemplo de esto son los algoritmos Hypo71 (Lee and Lahr 1972) o HYPOELLIPSE (Lahr 1989). Por otro lado, las soluciones obtenidas por métodos no-lineales permiten estimar el hipocentro mediante una búsqueda directa y el cálculo de funciones de probabilidad, las cuales miden el ajuste entre los tiempos de llegada observados y calculados en relación con la incertidumbre. Aunque implica un gasto computacional mayor, se puede obtener una solución probabilista completa, que añade información sobre el error del resultado (Lomax et al. 2000). En este capítulo, se describirán los aspectos fundamentales del problema de la lo- calización de terremotos, el software y metodología seguidos para estudiar el funciona- miento del modelo mTAB3D, y su uso para la inversión de hipocentros. 48 4.1. Localización de terremotos: origen del problema e incertidumbre de la solución 4.1. Localización de terremotos: origen del problema e incertidumbre de la solución La localización de terremotos se ha deőnido en Sismología como un problema inver- so en el que se trata de resolver cuatro parámetros desconocidos: las tres coordenadas espaciales y el tiempo de origen del terremoto. Estos parámetros se resuelven en fun- ción de los tiempos de llegada de las ondas sísmicas a los receptores (i.e.: estaciones sísmicas), por lo que la ubicación de estos receptores respecto al origen del terremoto es importante. Para un medio homogéneo, con una velocidad de ondas constante (v), se puede deőnir el tiempo de llegada observado (𝑡𝑜𝑏𝑠) tras un terremoto ocurrido en un tiempo origen (𝑡0) en unas coordenadas x0 = (𝑥0, 𝑦0, 𝑧0) hasta una estación sísmica situada en x = (𝑥, 𝑦, 𝑧) con la siguiente expresión: 𝑡𝑜𝑏𝑠 = 𝑡0 + 1 𝑣 √︁ (𝑥− 𝑥0)2 + (𝑦 − 𝑦0)2 + (𝑧 − 𝑧0)2 (4.1) Sin embargo, es común que existan variaciones de velocidad del subsuelo, modiőcan- do así el modo en el que se propagan las ondas y, por tanto, la llegada a los receptores. En un medio heterogéneo, esto se calcularía de la siguiente forma: 𝑡𝑜𝑏𝑠 = 𝑡0 + ∫︁ r0(𝑠) 𝑢(r0)𝑑(𝑠) (4.2) En la Ecuación 4.2, u se reőere a la lentitud del medio (u = 1/𝑣), y r0(𝑠) deőne un punto a distancia s a lo largo de la trayectoria que describe la onda durante su propagación entre las coordenadas de la fuente del terremoto (x0) y las de la estación receptora (x). En esta relación, un cambio en las coordenadas espaciales de la fuente del terremoto (latitud, longitud, o profundidad) implica un cambio no-lineal de la trayectoria que seguiría la onda y, por lo tanto, en el tiempo observado en la estación sísmica. De igual forma, las variaciones en la velocidad del medio también provocarían cambios en los tiempos de llegada observados (Karasözen and Karasözen 2020; Lomax et al. 2009). 49 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D Estas relaciones de dependencia no-lineal representan el łproblema emparejado hipocentro- velocidad ž (Thurber 1992). La solución a este problema inverso, será aquella en la que exista menor diferencia entre los tiempos de llegada observados y calculados. El grado de incertidumbre de los hipocentros calculados está condicionado prin- cipalmente por tres factores (Pavlis 1986; Husen and Hardebeck 2010; Bondár et al. 2014): 1. Error de picado en los tiempos de llegada a las estaciones. Tiene que ver con calidad de la forma de onda que se recibe, medido según su ratio Señal-Ruido (SNR, Signal-to-Noise Ratio) o el tipo de frecuencia que más domine en la llegada de la fase. También se podrían incluir causas como sesgos producidos por la subjetividad de la persona que realiza los picados a la hora de marcar el tiempo de llegada de las fases. 2. Error en el modelado de las variaciones de velocidad, ya sea por simpliőcación o por desconocimiento de las posibles heterogeneidades en el subsuelo. Esto conlleva el cálculo erróneo de los tiempos de viaje de las ondas durante su propagación. 3. La propia no-linealidad del problema de localización de terremotos. Los dos primeros factores dan lugar a errores que son importantes tanto en metodo- logías de cálculo lineales como no-lineales. En el caso del error derivado de los picados de tiempos de llegada, un posible efecto sería que el resultado del cálculo de la inversión se aleje de la ubicación real del terremoto, por lo que están estrechamente relacionados con la precisión de la localización del hipocentro. Los errores producidos durante el cálculo de los tiempos de viaje de la onda, condicionados por el modelo de velocidades que se use en la inversión, pueden provocar sesgos en el cálculo del hipocentro. Es decir, este tipo de errores deőnirían la exactitud de la localización de un hipocentro. En la Figura 4.2 se presenta un esquema ilustrativo en el que se explica la diferencia entre la precisión y exactitud. Suponiendo que las localizaciones de una serie de terre- motos ocurren en el centro de la diana, en una situación ideal (a) con alta precisión y exactitud, las localizaciones aparecerán muy cerca de este centro. Una pérdida de pre- cisión (b) implica que las localizaciones continuarían apareciendo cerca de la ubicación 50 4.1. Localización de terremotos: origen del problema e incertidumbre de la solución Figura 4.2: Dibujo esquemático ilustrando la diferencia entre precisión y exactitud. Los triángulos verdes marcan la hipotética localización de unos terremotos con respecto a la ubicación real de la serie sísmica (centro de la diana). real, pero más dispersas. Por el contrario, al perder exactitud (c), las localizaciones si- guen estando cerca unas de otras, pero sufren una migración sistemática con respecto a la ubicación real. En el caso más desfavorable (d), las localizaciones aparecen desviadas sistemáticamente del centro y dispersas. La estimación de la precisión y exactitud de los hipocentros de un catálogo sísmico no es del todo sencilla. Implican ciertos análisis y tratamiento estadísticos que serán explicados más adelante en este capítulo, pero la őnalidad siempre es la misma: conocer el origen del tipo de error, su efecto, y si es posible mitigarlo para lograr un mejor resultado en la localización. En relación con los dos factores anteriores, hay que añadir otros elementos impor- tantes. Por ejemplo, el número de estaciones receptoras disponibles (y su geometría), o la incorrecta identiőcación de las fases de las ondas, también condicionan el resultado de las localizaciones y, en general, la calidad del catálogo sísmico. Por último, el factor relacionado con la no-linealidad del problema es tratado de forma distinta según el software de inversión usado. Debido a esto, su inŕuencia en el error total puede ser menor respecto a los dos primeros factores en el caso de usar meto- 51 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D dologías no-lineales basadas en łbúsqueda-directaž. Dentro de estas metodologías, están las que tratan de resolver la localización absoluta del hipocentro a través de búsquedas que obtienen funciones de probabilidad, las cuales ofrecen una solución completa del hipocentro (Karasözen and Karasözen 2020). Para la obtención de los resultados presentados en esta Tesis Doctoral, se ha deci- dido emplear el software NonLinLoc (Lomax et al. 2000). A continuación, se explicará más en detalle la motivación del uso de este programa y una breve descripción de los programas utilizados. 4.2. Inversión de hipocentros: funcionamiento y su- brutinas empleadas NonLinLoc es un software que permite, entre otras funciones, el cálculo de tiempos de viaje de ondas sísmicas dentro de un medio unidimensional o tridimensional, y la localización de hipocentros. El cálculo de inversión se lleva a cabo mediante un procedimiento no-lineal que ofrece una solución probabilista óptima mediante varios métodos basados en łbúsqueda-directaž (Lomax et al. 2009). En esta Tesis Doctoral, se ha escogido el uso de métodos de łmuestreo por importanciaž (importance sampling) donde se estima la solución del hipocentro en base a un muestreo łevolutivož que progresa hasta converger en la localización más probable. Seguidamente, describiremos los cuatro algoritmos fundamentales usados para las subrutinas de localización, resumiendo los aspectos más importantes de cada uno: 4.2.1. Construcción de malla tridimensional Se realiza mediante el programa Vel2Grid, que es el encargado de transformar los őcheros que especiőcan las propiedades del modelo de velocidades (i.e.: dimensiones y valores de velocidad o lentitud) en un archivo con el formato compatible para el posterior cálculo de los tiempos de viaje de las ondas. En el paso necesario para especiőcar las dimensiones de los archivos del modelo, es importante que los őcheros de entrada haya sido deőnidos con unas distancias equidis- 52 4.2. Inversión de hipocentros: funcionamiento y subrutinas empleadas tantes entre los nodos dentro de cada eje x, y, z, aunque la extensión total de cada una de las dimensiones no sea la misma. Es decir, la malla del modelo puede consistir en un conjunto de 600 nodos en la dimensión x, 400 en la y, y 200 en la z. Sin embargo, la distancia entre cada uno de los nodos debe ser siempre la misma, por ejemplo, 1 km. El procedimiento de creación de los archivos de modelo se hace de forma independiente para modelos de velocidad de ondas P o S. Vel2Grid se empleó para la obtención de los őcheros de modelos de velocidad cuando estos consistían en modelos por capas o unidimensionales. Por el contrario, para el caso de modelos tridimensionales, concretamente mTAB3D, se preőrió recurrir al software NLLGrid (Satriano et al. 2023). Esto es porque durante el proceso de creación de los őcheros que contenían la información de coordenadas y valor de 𝑉𝑃 , se podía integrar y transcribir fácilmente esa información a una matriz de numpy y, posteriormente, usar NLLGrid para transformar dicha matriz en archivos compatibles con NonLinLoc. 4.2.2. Cálculo de tiempo de viaje de ondas Después de obtener los archivos con la información del modelo de velocidad, es necesario calcular los tiempos de viaje hasta las estaciones receptoras que se vayan a usar en el proceso de inversión de hipocentros. El programa Grid2Time calcula estos tiempos de viaje desde las coordenadas del punto en el que se encuentre la estación sísmica al resto de puntos existentes. Los tiempos de viaje se determinan usando un esquema basado en el algoritmo de diferencias őnitas Eikonal de Podvin and Lecomte (1991), en el que se considera una łTierra Planaž en el sistema de coordenadas x, y, z, 𝑡0. Este método permite obte- ner tiempos de viaje de primeras llegadas precisos, incluso cuando existen contrastes bruscos de velocidad debido a la geometría compleja de los cuerpos del subsuelo. El cálculo tridimensional de tiempos de viaje es dependiente de la extensión del modelo de velocidad empleado. Esto implica que el tamaño de los archivos generados con la información de los tiempos de viaje crece de igual forma y, por lo tanto, existe la desventaja de que se puede llegar a consumir un gran espacio de almacenamiento. Por último, como resultado del cálculo de este programa, se obtienen archivos de tiempos 53 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D de viaje individuales para cada estación y fase (P o S) dentro de la extensión de la malla del modelo de velocidad. 4.2.3. Inversión de terremotos sintéticos El algoritmo Time2EQ permite calcular tiempos de llegada sintéticos tras establecer arbitrariamente el hipocentro. De este modo, podemos hacer ensayos para probar el modelo de velocidades łsituando a manož el terremoto dentro del volumen del modelo (i.e.: asignándole unas coordenadas x, y, z, 𝑡0 especíőcas), y después calcular los tiempos de viaje hasta las estaciones sísmicas. Time2EQ permite calcular los tiempos de llegada con la posibilidad de añadir un cierto ruido, lo que serviría para replicar en cierta medida los posibles errores formales relacionados con la incertidumbre del picado de la llegada de la onda o pequeñas desviaciones en el modelado de las velocidades. 4.2.4. Localización de hipocentros La subrutina que realiza NLLoc sirve para obtener localizaciones hipocentrales óp- timas mediante la búsqueda y muestreo dentro de la malla del modelo de velocidades para, posteriormente, estimar la incertidumbre de la solución basándose en su función de densidad de probabilidad (PDF - probability density function). A continuación, se describe el procedimiento que sigue este programa. Primeramente, para las localizaciones calculadas en la presente Tesis Doctoral, se ha elegido el método de búsqueda Oct-Tree Sampling de entre los algoritmos de łmuestreo por importanciaž disponibles en NLLoc. Este algoritmo funciona con una malla inicial que se muestrea globalmente y se subdivide en 8 celdas de igual tamaño en el punto de mayor probabilidad de localización. La probabilidad de que un hipocentro se encuentre dentro de una celda concreta vendría dada por la Ecuación 4.3: 𝑃𝑖 = 𝑉𝑖 · 𝑃𝐷𝐹 (x𝑖) (4.3) Donde 𝑉𝑖 y x𝑖 se reőeren al volumen y las coordenadas que marcan el centro de 54 4.2. Inversión de hipocentros: funcionamiento y subrutinas empleadas Figura 4.3: Esquema del funcionamiento del algoritmo de búsqueda Oct-Tree Sampling. El color naranja indica el volumen/celda con mayor 𝑃𝑖 sobre la que se realiza el muestreo para, posteriormente, subdividir en 8 subceldas menores. dicha celda, respectivamente. La subdivisión en celdas menores continúa hasta que se alcanza el valor de tamaño de celda más pequeño, o el máximo número de subdivisiones (Figura 4.3). El algoritmo Oct-Tree Sampling cuenta con la ventaja de ofrecer un muestreo pre- ciso de la localización de un terremoto en un medio tridimensional, además de ser computacionalmente eőciente y requerir pocos parámetros para su conőguración en el őchero de control de NLLoc. Tras el proceso de muestreo, la inversión se realiza mediante la formulación pro- babilística de Tarantola and Valette (1982), que se basa en la estimación de la PDF para expresar el grado de őabilidad sobre el valor de los parámetros de la localización (i.e.: coordenadas espaciales y tiempo de origen). En este estudio, el algoritmo de lo- calización que se ha escogido para la estimación de la PDF es la formulación de equal differential time (EDT ) (Zhou 1994; Font et al. 2004; Lomax 2005). En este caso, la probabilidad de la localización se describe en la Ecuación 4.4: 𝑃𝐷𝐹 (x𝑜) ∝ 𝑘 ⎡ ⎢⎢⎢⎣ ∑︁ 𝑎,𝑏 1√︁ 𝜎2 𝑎 + 𝜎2 𝑏 𝑒𝑥𝑝 (︃ − {[𝑇𝑜 𝑎−𝑇 𝑜 𝑏 ]−[𝑇𝑇 𝑐 𝑎(x𝑜)−𝑇𝑇 𝑐 𝑏 (x𝑜)]} 2 𝜎2 𝑎 +𝜎2 𝑏 )︃⎤ ⎥⎥⎥⎦ 𝑁 (4.4) Aquí, x𝑜 hace referencia a las coordenadas espaciales de la localización, 𝑘 a una constante de factor de normalización, 𝑇 𝑜 𝑎 y 𝑇 𝑜 𝑏 son los tiempos de llegada observados y 𝑇𝑇 𝑐 𝑎 y 𝑇𝑇 𝑐 𝑏 los tiempos de viaje calculados para los pares de observación 𝑎 y 𝑏, respectivamente. Las desviaciones estándar 𝜎𝑎 y 𝜎𝑏 representan la incertidumbre de los tiempos de llegada observados y los tiempos de viaje calculados. Finalmente, 𝑁 es el 55 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D número total de observaciones. Según la Ecuación 4.4, la máxima probabilidad se alcanza cuando la exponencial tiene un valor igual a 1, y esto ocurre solamente cuando [𝑇 𝑜 𝑎 − 𝑇 𝑜 𝑏 ] = [𝑇𝑇 𝑐 𝑎(s)− 𝑇𝑇 𝑐 𝑏 (s)], de ahí el nombre łequal differential timež. Hay que remarcar también que, debido a que el sumatorio de las observaciones se encuentra fuera del exponencial, la PDF de la localización tendrá unos valores máximos para puntos de s donde la mayoría de los pares de observaciones 𝑎 y 𝑏 satisfagan la condición de que el exponencial sea igual a 1. Por lo tanto, se puede considerar que el algoritmo EDT es menos sensible a la presencia de valores anómalos. También hay que resaltar que la función de probabilidad 𝑃𝐷𝐹 (s) de EDT es inde- pendiente del tiempo de origen (𝑡0). De este modo, el problema inverso de la localización se reduce de cuatro incógnitas (x, y, z, 𝑡0), a solamente tres (x, y, z ). Sin embargo, en NLLoc es posible estimar de forma compatible 𝑡0 para los puntos x que den lugar al hipocentro de máxima probabilidad. Usados conjuntamente, el algoritmo de búsqueda por łmuestreo de importanciaž Oct Tree y el método de inversión EDT pueden determinar localizaciones absolutas estables dentro de volumenes tridimensionales de manera eőciente (Husen et al. 2003; Lozano et al. 2020; Latorre et al. 2016) 4.2.5. Valoración de las ventajas y limitaciones de NonLinLoc Como se explicaba anteriormente, NonLinLoc permite obtener una solución esta- dísticamente óptima de la localización siguiendo un procedimiento de cálculo no-lineal. Entre los varios puntos a favor de este software, encontramos en primer lugar la po- sibilidad de realizar la inversión de hipocentros dentro de un volumen tridimensional, teniendo así en cuenta para este cálculo las tablas de tiempos de viaje generadas a partir del modelo mTAB3D presentado en el Capítulo 3. Adicionalmente, el proceso de cálculo se realiza de forma eőciente con un algoritmo de cálculo que es robusto frente a la presencia de valores anómalos. Los resultados de la localización se muestran en los őcheros de salida, los cuales contienen toda la información detallada de la localización. Destaca el hecho de que los 56 4.2. Inversión de hipocentros: funcionamiento y subrutinas empleadas valores de incertidumbre están basados en la PDF de la localización, de la cual NLLoc permite extraer un elipsoide de error. La geometría y orientación de este elipsoide nos serán útiles más adelante para comparar y estimar la incertidumbre derivada de imprecisiones en picados de tiempos de llegada o cálculos de tiempo de viaje de las ondas sísmicas. Sin embargo, hay que hacer notar ciertas desventajas en el manejo de este software. La primera de ellas es que NonLinLoc únicamente permite calcular los tiempos de las primeras llegadas. Es decir, no se hace distinción alguna entre, por ejemplo, llegadas de ondas directas (Pg, Sg) o refractados en la Moho (Pn, Sn). Para cortas distancias, esto generalmente no supone un problema porque la mayoría de los tiempos de picado corresponderán a llegadas directas. Por el contrario, más allá de la distancia de cross- over (i.e.: cuando la onda refractada llega antes que la onda directa a la estación receptora), se pueden dar lugar a ciertas complicaciones que incrementen levemente el error del resultado. En el ejemplo planteado en la Figura 4.4, se representa el caso de un terremoto en un medio que presenta dos velocidades de ondas diferentes, siendo 𝑣2 (manto) mayor que 𝑣1 (corteza). Aquí, la onda directa llegará antes que la reŕejada en el punto (1). En (2), se marca la distancia de cross-over (𝑥𝑐), por lo que ambas ondas llegarían al mismo tiempo. A partir de esta 𝑥𝑐, como ocurre en (3), la onda refractada llegaría siempre antes. Este fenómeno es especialmente sensible a las variaciones de la profundidad a la que se produzca la refracción (Ecuación 4.5), por lo que, en un modelo tridimensional de velocidades en el que la Moho presenta una variación lateral, esta distancia de cross-over también podrá ser distinta. 𝑥𝑐 = 2ℎ √︃ 𝑣2 + 𝑣1 𝑣2 − 𝑣1 (4.5) Por ejemplo, suponiendo el caso de la heterogeneidad del espesor cortical en el área que representa mTAB3D, podríamos plantear dos casos de terremotos para estimar una distancia de cross-over (𝑥𝑐) en zonas con profundidad de Moho (h) distinta, como son el mar de Alborán (∼ 20 km) o bajo la cuenca del Guadalquivir (∼ 30 km) (Figura 57 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D Figura 4.4: Efecto del fenómeno de cross-over en las llegadas de ondas a estaciones sísmicas. Se representan las diferencias en las llegadas de ondas, directas y refractadas, a 3 puntos situados a distancia variable. Aquí, h es el espesor cortical, las velocidades de ondas vienen representadas por 𝑣1 y 𝑣2 para la corteza y el manto, respectivamente, y 𝑥𝑐 es la distancia de cross-over. El frente de ondas a partir del cual la onda refractada llega antes que la directa se marca en color azul. 4.5). De manera simpliőcada, asumiendo que 𝑣1 = 6,0 km/s (velocidad promedio de ondas en la corteza) y 𝑣2 = 8,0 km/s (velocidad promedio de ondas en el manto), siendo además equivalentes para ambas zonas, podríamos considerar que 𝑥𝑐 en la cuenca del Guadalquivir es 1.75 veces mayor que en el caso del mar de Alborán según la relación de la Ecuación 4.5. Este hecho se representa en la Figura 4.5 como una menor área coloreada en el caso del epicentro del mar de Alborán. Aquí, las ondas correspondien- tes a refracciones en el manto aparecerán registradas como primeras llegadas en las estaciones sísmicas a una distancia menor que en el caso hipotético de la cuenca del Guadalquivir. Otra limitación es que el algoritmo de inversión EDT, en ocasiones produce una PDF con una geometría irregular en la que pueden existir múltiples soluciones con posibilidad de considerarse el hipocentro más probable (Lomax 2005; Lomax et al. 2009). Esto implica que el elipsoide tenga mayores dimensiones a lo normal, y también que la localización del hipocentro más probable no resulte ser la idónea. A veces, esto último ocurre cuando la localización está próxima a un cambio brusco de velocidades (Figura 4.6). 58 4.2. Inversión de hipocentros: funcionamiento y subrutinas empleadas Figura 4.5: Mapa con ejemplo simpliőcado sobre el efecto de la variación del espesor cortical en la estimación de la distancia de cross-over dentro del área de mTAB3D. La estrella de color rojo marca el epicentro de un terremoto en el valle del Guadalquivir, y el azul uno situado en el mar de Alborán. La distancia de cross-over queda limitada a la circunferencia en línea discontinua. Los contornos indican la profundidad de la Moho en kilómetros. Figura 4.6: Esquema del efecto de un límite horizontal (plano gris) con cambio brusco de velocidades (𝑣2 ≫ 𝑣1). La PDF indicaría dos zonas con alta probabilidad de localización de hipocentro, pero la máxima probabilidad se alcanza sobre el plano de horizontal. Modiőcado de Lomax et al. (2000). 59 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D 4.3. Comprobación de validez de mTAB3D Tras haber explicado los fundamentos del problema de la localización de terremotos, así cómo el software empleado para calcular los hipocentros dentro de nuestra zona de estudio, podemos estudiar la validez de mTAB3D a la hora de permitir la localización precisa de hipocentros en el área de los Sistemas Bético-Rifeños y el mar de Alborán. Para ello, se han diseñado dos ensayos que permitirán observar el grado de őabili- dad con el que mTAB3D es capaz de obtener localizaciones. El primer ensayo servirá para observar qué áreas pueden poseer una menor cobertura azimutal debido a la geo- metría de la red de estaciones desplegada en la zona de estudio. El segundo, consistirá calcular la localización absoluta de varios terremotos cuya ubicación sea bien conocida de antemano. 4.3.1. Inŕuencia de la geometría de la red de estaciones Este experimento consiste en, dada la ubicación de las estaciones de la Red Sísmica Nacional presentes en el área que cubre el modelo, determinar las zonas que presentan una peor cobertura. Esto puede tener implicaciones directas en las soluciones que se obtengan con un gap azimutal elevado, es decir, el mayor ángulo dentro del cual no exista ninguna estación sísmica. En este caso, el valor que se recomienda no sobrepasar es de 180𝑜 (Husen and Hardebeck 2010). Para este ensayo, se ha generado un catálogo de hipocentros usando tiempos de llegada sintéticos mediante el programa Time2EQ. El propósito es obtener conjunto de hipocentros con ubicación conocida, para luego relocalizarlos con NLLoc y tomar el parámetro de gap del resultado. En la Figura 4.7 se observa el resultado de este cálculo. El valor de gap de cada celda de la malla se ha obtenido mediante la obtención del valor medio en celdas de 100 km de lado, y la posterior interpolación de mínima curvatura para obtener una malla con celdas de 10 km. El cálculo del promedio y la interpolación se llevó a cabo mediante los algoritmos blockmean y surface, respectivamente, ambos dentro del GMT (Wessel et al. 2019). Puede verse como el valor de gap azimutal está muy condicionado por la 60 4.3. Comprobación de validez de mTAB3D Figura 4.7: Valor de gap azimutal según la geometría de estaciones de la Red Sísmica Nacional (triángulos blancos). Cada celda tiene un tamaño de 10x10 km. Se incluye la ubicación de los terremotos sintéticos generados con Time2EQ (círculos rojos), así como los contornos de gap cada 90𝑜. geometría de la red de estaciones. Las zonas con una cobertura más desfavorable son las situadas cerca de las esquinas de mTAB. También hay una proporción importante de área con gap>180𝑜 en la parte norte, este y sur del modelo, donde hay menos estaciones disponibles. Las zonas que parecen mostrar unos valores adecuados corresponderían a los Sistemas Béticos, destacando las Béticas orientales, parte del valle del Guadalquivir, y las cuencas de Guadix-Baza y Granada. Estas observaciones nos dan una idea preliminar de dónde cabría esperarse un funcionamiento más limitado del modelo a la hora de ubicar hipocentros, debido a la existencia de zonas de bajo ángulo de cobertura de receptores. Sin embargo, se debe tener en cuenta que este ensayo considera unas circunstancias óptimas, siendo que los hipocentros sintéticos se han calculado asumiendo que todas las estaciones de la red han registrado llegadas. En la realidad, esto no tiene por qué ser así, incluso en casos de terremotos de gran magnitud, porque puede haber receptores que no hayan podido registrar llegadas debido a diversas causas. Esto tiene como consecuencia directa el aumento del gap y, de igual forma, la incertidumbre de la solución. Para contrastar 61 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D este efecto con casos reales de terremotos de magnitud moderada, realizamos el segundo ensayo a continuación. 4.3.2. Ensayo de localización de hipocentros Como aproximación a la hora de estimar la validez de los hipocentros obtenidos usando un modelo de velocidades sintético como mTAB3D, calculamos una relocaliza- ción de terremotos que cuenten con una ubicación conocida y őable. Estos terremotos, conocidos como ground truth events (GT ), o eventos de referencia, tienen diferentes categorías en función de cómo de conocida sea su ubicación (Bondar and McLaughlin 2009). Para el ensayo, utilizaremos el catálogo de terremotos del IGN (Instituto Geo- gráőco Nacional 2023b), extrayendo eventos de 𝑀 ≥ 4 ocurridos entre 2017-2022 y repartidos por varias áreas, por lo que servirá para ver el funcionamiento de mTAB3D en distintas zonas y profundidades. Usando los tiempos de llegada recogidos en este catálogo, se calcula la inversión del hipocentro usando NLLoc con el método EDT y el algoritmo de búsqueda Oct-Tree explicados anteriormente. A la hora de incluir tiempos de llegada de onda S en el procedimiento, existe la limitación de que mTAB3D solamente contiene datos de 𝑉𝑃 . Normalmente, esto se resuelve considerando un ratio 𝑉𝑃/𝑉𝑆 constante en el que 𝑉𝑆 varía proporcionalmente a 𝑉𝑃 . Sin embargo, hay que hacer notar que mantener un 𝑉𝑃/𝑉𝑆 constante no es lo ideal para zonas extensas, ya que este ratio, al estar directamente relacionado con las velocidades de ondas, puede variar de forma independiente entre distintos sectores. Estas variaciones pueden deberse a factores incorrectamente modelados, como presencia de zonas de baja velocidad (Low Velocity Zone - LVZ ), o cambios composicionales. No obstante, con el objetivo de simpliőcar este ensayo, se asumió un ratio 𝑉𝑃/𝑉𝑆 constante de 1.73, el cual se ha empleado en varios estudios de localización en la región (Sánchez- Roldán et al. 2021; Buforn et al. 2017; Lozano et al. 2022). Tras efectuar la primera localización con NLLoc, se obtiene un őchero con las es- timaciones de residuo promedio (𝑡𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑎 − 𝑡𝑐𝑎𝑙𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑎) para cada estación en segundos. Estos residuos se incluyen en el cálculo de una segunda localización a modo de łco- 62 4.3. Comprobación de validez de mTAB3D rrección estática de estacionesž para reducir la inŕuencia de posibles sesgos. Con este procedimiento se pueden obtener soluciones más ajustadas al contemplar en el cálculo los desfases de tiempo de llegada promediados en las cercanías de una estación sísmica. Cuando estos desfases son muy elevados para una estación (≥ 2 s), es indicativo de que existen estructuras incorrectamente modeladas en la zona que producen tiempos de llegadas anómalos. Por lo tanto, en estos casos sería necesario una revisión y corrección del modelo de velocidades. Ya que los terremotos extraídos están repartidos por zonas con gap variable (Figura 4.7), este ensayo también servirá para evaluar el funcionamiento de mTAB3D bajo una condición adversa como es la no disponibilidad de una cobertura de receptores adecuada. La Figura 4.8 muestra el resultado de la relocalización de estos eventos de referencia. Los resultados obtenidos con mTAB3D reŕejan una ubicación epicentral coherente, y no muy alejada de la del evento de referencia. Sin embargo, las diferencias son más marcadas cuando estudiamos la profundidad y los parámetros de incertidumbre estimados. Las coordenadas de ambas localizaciones, así como sus valores de incertidumbre, se encuentran en la Tabla 4.1. Aquí, las incertidumbres se expresan a partir del cálculo de una elipse de error al 90 % de conőanza, aunque se debe tener en cuenta que estas se obtienen siguiendo metodologías distintas. Mientras que el catálogo de la Red Sís- mica Nacional expresa las incertidumbres calculadas por el algoritmo Evloc (González 2017; Nagy, 1996), NLLoc obtiene los valores de incertidumbres a partir de la matriz de convarianza de las PDF de la localización, extrayendo un elipsoide 3D al 68 % de conőanza por defecto. En esta ocasión, para simpliőcar la comparación, se ha recalcu- lado el elipsoide al 90 % de conőanza, que es el valor con el que se publican los datos de error en el catálogo de la Red Sísmica Nacional. Para la estimación del error horizontal (𝑆ℎ), se ha calculado la media geométrica de las dimensiones de los semiejes mayor y menor de la elipse de error. Esto facilitará la comparación de la incertidumbre sin tener que entrar a valorar diferencias de dimensio- nes de ejes y su orientación. Por otro lado, el error vertical (𝑆𝑣) se extrajo directamente del semieje vertical elipsoide de error. 63 C ap ít ul o 4. R el oc al iz ac ió n de ca tá lo go s sí sm ic os us an do m T A B 3D Figura 4.8: Mapa con las ubicaciones inicial (referencia_IGN) y relocalizada (NLLoc_mTAB3D) de terremotos del catálogo de la Red Sísmica Nacional. Se incluye una ampliación a cada una de las localizaciones mostrando las elipses de incertidumbre horizontal. Trazas de fallas activas extraídas de QAFI (IGME, 2022). 64 4.3. Comprobación de validez de mTAB3D fecha catálogo lon. lat. prof. (km) rms 𝑆ℎ (km) 𝑆𝑧 (km) no fases gap 2021/10/19 (Fig. 4.8b) IGN -5.2831 36.9868 10.0f 1.00 1.08 0.00 278 42 mTAB3D -5.2924 37.0454 12.8 0.54 0.62 0.83 60 58 2021/11/28 (Fig. 4.8c) IGN -4.5848 36.5905 59.9 0.80 1.43 3.10 252 54 mTAB3D -4.5863 36.6408 55.6 0.24 0.89 1.50 54 88 2021/01/23 (Fig. 4.8d) IGN -3.7239 37.2062 0.0f 0.55 0.80 0.00 434 22 mTAB3D -3.7166 37.2072 1.0 0.26 0.44 0.53 90 53 2022/12/31 (Fig. 4.8e) IGN -1.8990 37.1063 0.4 1.22 1.20 1.20 328 114 mTAB3D -1.8673 37.1442 8.4 0.36 0.70 1.08 90 156 2022/05/20 (Fig. 4.8f) IGN -3.6145 35.4975 1.7 0.66 1.66 2.50 338 102 mTAB3D -3.5547 35.4932 0.1 0.34 1.50 0.35 104 175 2017/07/11 (Fig. 4.8g) IGN -1.8081 35.7930 0.9 1.42 2.00 2.50 229 98 mTAB3D -1.7327 35.7236 27.0 0.34 3.54 12.80 45 225 2022/06/26 (Fig. 4.8h) IGN -0.3410 35.8071 13.7 1.30 3.54 5.70 113 175 mTAB3D -0.4168 35.8499 0.0 0.40 3.70 4.61 49 253 Tabla 4.1: Tabla comparativa de los resultados de localización hipocentrales de los terremotos de referencia extraídos del catálogo sísmico de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b). Se incluyen los valores de residuo de tiempos de viaje (rms), las incertidumbres horizontales y vertical (𝑆ℎ y 𝑆𝑧, respectivamente), así como el número de fases empleadas y el gap azimutal. De los resultados mostrados en la Tabla 4.1, llama la atención la diferencia que existe en las profundidades entre las localizaciones absolutas de mTAB3D y las estimadas en el catálogo de referencia. Además, como era de esperar, estas nuevas soluciones presentan un número de fases empleadas claramente inferior. Esto se traduce en un gap superior que no parece presentar implicaciones demasiado negativas a la incertidumbre estimada en varios hipocentros, como se discutirá más adelante. Adicionalmente, se ha llevado a cabo otro ensayo con uno de los terremotos más estudiados en el área de las Béticas Orientales: el terremoto de Lorca de 2011 (López- Comino et al. 2012; Alguacil et al. 2014). Esto nos permitiría establecer algunas com- paraciones más detalladas en cuanto a la relación de los resultados con la geometría de fallas cercanas. De igual forma, los tiempos de llegada se obtuvieron del catálogo sísmico de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b) y el proceso de relocalización se llevó de manera idéntica a la de los eventos de referencia. La Figura 4.9 muestra el resultado del hipocentro de máxima probabilidad que se obtiene con mTAB3D en comparación a la ubicación calculada por la Red Sísmica Nacional. El nuevo epicentro aparece desplazado ∼ 2,5 km hacia el este con respecto al resultado inicial disponible en el catálogo del IGN. Por el contrario, la profundidad 65 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D catálogo lon. lat. prof. (km) rms 𝑆ℎ (km) 𝑆𝑧 (km) no fases gap IGN -1.7114 37.7175 4.0f 0.15 1.5 0 90 40 mTAB3D -1.6853 37.7172 4.01 0.26 0.8 1.5 45 64 Tabla 4.2: Tabla comparativa de los resultados de localización hipocentrales del terre- moto de Lorca de 2011. Se incluyen los valores de residuo de tiempos de viaje (rms), las incertidumbres horizontales y vertical (𝑆ℎ y 𝑆𝑧, respectivamente), así como el número de fases empleadas y el gap azimutal. Nótese que la profundidad del terremoto en el catálogo del IGN está őjada a 4 km, por lo que su error vertical sería nulo. parece situarse a 4 km en ambos casos. De manera similar a los resultados anteriores, las coordenadas y valores de incertidumbre de ambas localizaciones se muestran en la Tabla 4.2. 4.3.3. Análisis de los ensayos y valoración de mTAB3D Después del ensayo con los datos extraídos del catálogo de la Red Sísmica Nacional, podemos establecer una serie de comparaciones basándonos en las nuevas localizaciones y sus incertidumbres. Aunque la Figura 4.8 muestra que los epicentros no son demasiado diferentes a escala regional, en la Tabla 4.1 se puede observar que hay algún caso en el que la profundidad es muy distinta entre el valor del catálogo empleado y la solución que obtiene mTAB3D. En este punto, conviene hablar de la existencia de algunas profundidades con un valor őjado (valores con łfž en la quinta columna). Esto suele ocurrir cuando la localización no converge adecuadamente y, por lo tanto, se asume un valor para resolver únicamente el epicentro. En cuanto a la comparación de la incertidumbre entre ambas soluciones, cabe des- tacar la diferencia de datos empleados para el cálculo de los hipocentros. Debido a la extensión deőnida en mTAB3D, el número de estaciones de las que se puede usar tiempos de llegada es limitado. Esto se evidencia en la diferencia de número de fases utilizadas para la estimación de las localizaciones, siendo las de mTAB3D la mitad de las registradas en el catálogo de la Red Sísmica Nacional. Como consecuencia, el gap azimutal es mayor para el resultado de mTAB3D. Inicialmente, estos factores implican una desventaja en el desempeño del modelo sintético para resolver una localización őable, aunque no tiene por qué ser un pronóstico de que los resultados de mTAB3D 66 4.3. Comprobación de validez de mTAB3D Figura 4.9: Mapa con las ubicaciones inicial (estrella azul) y relocalizada (círculo verde) del terremoto de Lorca de 2011. Se incluyen las incertidumbres horizontales (elipses de error horizontal calculadas en el intervalo de conőanza del 90 %) y verticales (barras de error). La nube de puntos verdes representa las muestras de la PDF obtenida por NLLoc. Adicionalmente, se traza la estimación del área de rotura y su proyección a 0 km, suponiendo una prolongación con buzamiento homogéneo, extraída de Martínez- Díaz et al. (2012a). La sección a-a’ se muestra proyectada verticalmente en el cuadro inferior derecho. Trazas de fallas activas extraídas de QAFI (IGME, 2022). 67 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D sean peores, como se verá a continuación. Para el catálogo de referencia, en aquellos eventos con profundidad őjada (Figura 4.8b,d), el valor de incertidumbre vertical es nulo. No obstante, en la relocalización con mTAB3D sí se ha extraído el valor de error vertical, el cual resulta ser relativamente bajo, considerando la diőcultad de la estimación őable de este dato (Husen and Har- debeck 2010). Solamente existe un evento en el que esta 𝑆𝑧 resulta ser peor para un hipocentro de mTAB3D, la mostrada en la Figura 4.8g. En este caso, se cumple que el área corresponde a una zona de baja cobertura azimutal y las primeras estaciones en recibir registro están bastante alejadas, correspondiendo las primeras llegadas a ondas refractadas solamente. Aquí, la convergencia del valor de profundidad no es ideal y se diőculta obtener una solución őable, incluso usando un modelo 3D de velocidades. En el resto de casos, mTAB3D ha logrado obtener valores de 𝑆ℎ y 𝑆𝑧 similares o mejores, destacando los hipocentros relocalizados en zonas donde, a priori, el gap esti- mado indicaría que sería complicado calcular una solución que convergiese de manera őable (Figuras 4.8f,h). Se daría a entender que mTAB3D podría compensar la ausen- cia de una geometría ideal de receptores, ajustando de forma más őable los tiempos de viaje de ondas gracias al modelado de velocidades realizado. Un indicativo, serían los bajos valores de rms que se observan en las soluciones del modelo 3D, reŕejando el buen ajuste entre los tiempos de llegada observados y los que se calculan para la loca- lización usando mTAB3D. Para estos terremotos, las soluciones obtenidas usando un modelo tridimensional de velocidades resaltan incluso en circunstancias de desventaja, como las referidas al número de fases empleadas y, en consecuencia, la peor cobertura de estaciones receptoras. Comparando los resultados de incertidumbre del terremoto de Lorca de 2011 en la Tabla 4.2, ocurre algo similar al ejemplo anterior del catálogo de eventos de referencia. Debido a que la profundidad de este terremoto fue őjada originalmente, 𝑆𝑧 es nula. Por el contrario, la localización absoluta de mTAB3D estima un valor de 1.5 km. Adicionalmente, se observa como 𝑆ℎ es mucho más baja en el resultado de mTAB3D, indicando que su solución del epicentro convergería mejor que en el catálogo de referen- cia. La Figura 4.9 muestra una diferencia notable entre las dimensiones de los semiejes 68 4.3. Comprobación de validez de mTAB3D que deőnen la excentricidad de la elipse de error de nuestra solución. Esto normalmen- te se relaciona con la geometría de la red sísmica (Lomax et al. 2009) que, para este ensayo, ha variado de una solución a otra al considerar menos estaciones en el caso de mTAB3D que en la ubicación inicial. Centrando el análisis en la localización de este terremoto de Lorca, se ha realizado una comparación gráőca de la ubicación de ambos hipocentros respecto a la posición y geometría de la AMF, la falla responsable de este terremoto. En el cuadro inferior derecho de la Figura 4.9 se presenta una sección vertical (a-a’) orientada perpendicular a la superőcie de rotura de la AMF estimada en Martínez-Díaz et al. (2012a). Aquí, aparecen dibujados tanto el hipocentro del catálogo de la Red Sísmica Nacional, como el relocalizado con mTAB3D usando NLLoc. Asimismo, se ha añadido la proyección de AMF en profundidad según la interpretación sobre la superőcie de rotura mencio- nada anteriormente. En ella, se propone que el plano de falla de AMF presentaría un buzamiento de unos 65o hacia el NW. En un principio, ambos resultados coinciden en estar situados hacia el NW, lo que es coherente con la geometría y cinemática de la AMF. Sin embargo, comparando en detalle la geometría inferida de la rotura de la AMF en profundidad con la proyección de los hipocentros, se advierte que el hipocentro con una posición más favorable es el que se obtiene en nuestro ensayo. La causa estaría en el desplazamiento hacia el E que ha sufrido la nueva solución. Esto se debería a que en esta zona existe un contraste de velocidades, cuyo límite lo marca la AMF, entre los materiales del basamento al NW y los sedimentos del valle del Guadalentín al SE. Como se explicaba en la Sección 4.1, durante la inversión de los tiempos de llegada, se debe de mantener un compromiso entre el tiempo registrado y el hipocentro que se calcula. Por lo tanto, es posible que en ocasiones se produzcan sesgos cuando no se consideran variaciones laterales de velocidades de ondas. Esta comparación de localizaciones es similar al ejemplo presentado en la Figura 3.1 del Capítulo anterior. Aquí también se observa que la migración del nuevo hipocentro es a consecuencia de que mTAB3D sí considera un cambio de velocidades brusco a uno y otro lado de la EBSZ, coincidente con un adelgazamiento cortical hacia el SE, 69 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D y el límite entre la corteza Ibérica y la del Dominio de Alborán (área central de la Figura 3.7a en el Capítulo 3). Esto, unido a la corrección de tiempos de llegada a las estaciones, da lugar a un desplazamiento de la localización hacia el E, acercando el hipocentro al plano de falla y, por tanto, presentando más coherencia con la posible proyección de la AMF en profundidad. La solución obtenida mediante la localización con mTAB3D también sería coheren- te con la hipótesis presentada en López-Comino et al. (2012), que sugieren un inicio de la rotura que se propaga preferentemente hacia el SW, en coherencia con la cine- mática inversa con salto en dirección sinestral de la AMF, dando lugar a un efecto de directividad que, junto con la escasa profundidad, la cercanía al municipio de Lorca y posibles debilidades de ediőcios e infraestructuras, pudo suponer un incremento de los daños materiales ocasionados. 4.4. Conclusiones Considerando los ensayos realizados, se ha comprobado el que el modelo 3D mTAB3D, presentado en esta Tesis Doctoral, permite replicar o mejorar la őabilidad de las locali- zaciones calculadas para terremotos de referencia con ubicación previamente conocida. Incluso en una situación de desventaja, como es la de la limitación del número de llegadas para la inversión del hipocentro, este modelo logra una solución con una in- certidumbre epicentral inferior, y además de ser más próxima a la falla fuente del terremoto. Es decir, se ha logrado obtener una mejora en la precisión y exactitud del hipocentro. Se debe enfatizar también que las soluciones calculadas con mTAB3D, siguiendo la metodología de localización explicada previamente, dan lugar a resultados con bajas incertidumbres también en zonas con una baja cobertura de estaciones. Esto es un ejemplo de cómo la modelización de las variaciones laterales de velocidad de una región podría compensar parcialmente una geometría de receptores no ideal, dando lugar a localizaciones más ajustadas. Finalmente, teniendo en cuenta las ventajas y limitaciones que presentaría mTAB3D, 70 4.4. Conclusiones se plantea continuar con los ensayos de este modelo para obtener catálogos completos, además de evaluar mucho más en detalle los resultados de este modelo para casos reales de series sísmicas ocurridas en la región Ibero-Maghrebí. 71 Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D 72 Capítulo 5 Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Tanto en la península Ibérica como en zonas próximas, se han realizado estudios que revisan catálogos sísmicos a partir de modelos tridimensionales de velocidad de ondas (Buforn et al. 2005; Theunissen et al. 2018; Matos et al. 2018; Lozano et al. 2020, 2022). En varios de ellos, se analiza qué inŕuencia tiene la modelización de las heterogeneidades del subsuelo para el cálculo de hipocentros y el cambio en las incer- tidumbres de los resultados. Este tipo de trabajos coinciden en poner de maniőesto que se pueden obtener hipocentros con una incertidumbre inferior usando modelos tri- dimensionales de velocidades optimizados para la región a tratar. Ello contribuye a mejorar la capacidad de interpretar la sismotectónica de dicha zona, sobre todo en lo referido a la relación que existe entre la sismicidad y fuentes concretas. En este Capítulo se presentan y discuten los resultados obtenidos tras usar de velocidades de onda distintos para el cálculo de localizaciones absolutas de terremotos en dos zonas especialmente activas de la región Íbero-Maghrebí: la Zona de Cizalla de las Béticas Orientales (EBSZ) y la Zona de Cizalla de TransAlborán (TASZ). Para este őn, se utilizarán el modelo unidimensional empleado por la Red Sísmica Nacional (mIGN1D) y el modelo tridimensional presentado en el Capítulo 3 (mTAB3D). 73 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Figura 5.1: Mapas con la distribución de estaciones sísmicas (a) y la sismicidad regis- trada en la península Ibérica (b). En (a) Se muestran solamente los acelerómetros y estaciones de banda ancha pertenecientes a la Red Sísmica Nacional. Los recuadros discontinuos hacen referencia a las áreas de estudio donde se calcularán nuevas loca- lizaciones de terremotos. En (b) la sismicidad se ha őltrado para mostrar solamente aquellos eventos de m𝑏𝐿𝑔 ≥ 3.5 entre los años 2000-2022. 5.1. Origen y tratamiento de los datos La Red Sísmica Nacional, perteneciente al Instituto Geográőco Nacional (IGN), es la agencia con la red de estaciones de detección más extensa en la península Ibé- rica, Islas Canarias y áreas cercanas (Instituto Geográőco Nacional 2023b) (Figura 5.1). Se encarga de la vigilancia y monitoreo sísmico rutinario, así como de elevar la alerta sísmica cuando la situación lo requiere. Además, ofrece de forma pública un catálogo sísmico que recoge terremotos detectados desde 1370 hasta la actualidad en un área dentro las coordenadas -20oE/6oE/26oN/45oN, cuyas localizaciones han sido calculadas usando un modelo de velocidades unidimensional promedio (Mezcua and Martínez Solares 1983). El acceso al catálogo sísmico es libre a través de la web https://www.ign.es/web/ign/portal/sis-catalogo-terremotos. Para los cálculos de nuevas localizaciones absolutas en las dos zonas de interés, se descargaron del catálogo de la Red Sísmica Nacional dos conjuntos de datos: 1. Catálogo de EBSZ: Contiene información sobre la localización de terremotos re- gistrados en las Béticas Orientales entre los años 2018-2022. Presenta un total de 1598 eventos repartidos dentro del área -2.5𝑜E/-1𝑜E/37𝑜N/38.25𝑜N (Figura 5.2, 74 https://www.ign.es/web/ign/portal/sis-catalogo-terremotos 5.1. Origen y tratamiento de los datos Figura 5.2: Mapas con las unidades tectónicas más importantes en la región Íbero- Maghrebí. Se señalan las ubicaciones de las relocalizaciones realizadas en las zonas de EBSZ (Figura 5.7) y TASZ (Figura 5.11). La convergencia entre África e Iberia (Serpelloni et al. 2007) se representa mediante dos ŕechas grises. Las líneas rojas indican las fallas activas de la región según el catálogo QAFI (García-Mayordomo et al. 2017). EBSZ). 2. Catálogo de TASZ: Consiste en un conjunto de 540 terremotos, registrados dentro de las coordenadas -4.5𝑜E/-3𝑜E/35𝑜N/36𝑜N (Figura 5.2, TASZ) durante la serie sísmica de Al-Idrisi, en el año 2016. En esta ocasión, se decidió őltrar por magni- tud el catálogo para considerar solamente aquellos eventos con M≥2.5 registrados entre el 21-01-2016 y 01-04-2016, que es un modo de asegurar que únicamente se considerarán eventos que hayan podido ser registrados en estaciones situadas a ambos lados de los márgenes del mar de Alborán. Estos catálogos contienen los datos de ubicación, incertidumbre y picado de fases en 75 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Figura 5.3: Ejemplo de formato ISF2.0, estándar para el registro de terremotos en el International Seismological Centre (ISC ). Se muestra el registro de fases para un terremoto detectado por la Red Sísmica Nacional cerca de la población de Librilla (Región de Murcia). formato łISF2.0 ž propio del catálogo de la International Seismological Centre (ISC ). Aunque el software en su versión más reciente (a fecha de escritura de esta Tesis Doctoral, NonLinLoc v7.00) es compatible con este tipo de formato, este programa asigna por defecto unos valores de error de picado algo elevados (1 s y 4 s para fases P y S, respectivamente), frente a los que se observa en algunos de los ejemplos seguidos en el repositorio del software en https://github.com/alomax/NonLinLoc, que dan un orden de magnitud menor para ambas fases. Para corregir esto, se desarrolló un script de conversión de formatos que convierte los registros del catálogo del IGN en formato ISF2.0 a formato łNLLOC_OBS ž, asignando un error de picado de 2 · 10−2 s y 2 · 10−1 s para los tiempos de llegada P y S, respectivamente. Para la inversión de estos tiempos de llegada, usaremos exclusivamente receptores gestionados por la Red Sísmica Nacional situados dentro del área que cubre mTAB3D (Figura 5.1a). Utilizando la ubicación de estas estaciones, tanto instrumentos de banda ancha como acelerómetros, se estimarán los tiempos de viaje mediante el programa Grid2Time. De igual forma, necesitamos establecer un ratio 𝑉𝑃/𝑉𝑆 constante para incluir tam- bién las llegadas de onda S en el cálculo. Sin embargo, en esta ocasión, en lugar de mantener el mismo ratio para ambas regiones, optamos por determinar un valor propio para cada zona siguiendo el método de Wadati (Wadati and Oki 1933). Este método 76 https://github.com/alomax/NonLinLoc 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ Figura 5.4: Diagramas de Wadati con los resultados de comparación de 𝑡𝑆−𝑃 y las llegadas absolutas de 𝑡𝑃 dentro de las áreas de las Béticas Orientales (a) y el mar de Alborán (b). La línea roja marca la recta de ajuste utilizada para el cálculo del ratio 𝑉𝑃/𝑉𝑆. consiste en enfrentar en un diagrama las diferencias de llegadas P y S (𝑡𝑆−𝑃 ) en cada estación y el tiempo de llegada de P (𝑡𝑃 ). De la pendiente de la recta que mejor ajuste podremos extraer el valor de la relación 𝑉𝑃/𝑉𝑆. La Figura 5.4 contiene los resultados de este cálculo para ambas regiones de estudio. 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ El proceso de cálculo de localizaciones absolutas que seguiremos para cada catálogo no será idéntico. Esto se debe a que tanto el planteamiento del problema que queremos resolver en cada caso, así como el objetivo que se persigue, no son exactamente iguales dada la naturaleza de los catálogos sísmicos con los que se trabajará. Por un lado, en el catálogo de la EBSZ contiene un registro temporal continuo entre 2018-2022 (Figura 5.5a). Se ha escogido este rango de fechas por representar una ventana temporal con un amplio despliegue de estaciones, lo que nos ayudará a disponer de una extensa cobertura de estaciones receptoras. Además, el catálogo no ha sido őltrado con un umbral de magnitud mínima, contemplando así todos los terremotos disponibles. Es por eso que este catálogo nos servirá para comprobar la 77 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí utilidad de mTAB3D como herramienta para la inversión de hipocentros y la revisión de las localizaciones en una zona amplia del sureste de la península Ibérica, usando el procedimiento estándar de localización con NonLinLoc descrito anteriormente (NLL en adelante). El análisis del catálogo de la TASZ supone una oportunidad para reevaluar las localizaciones de la serie sísmica de Al-Idrisi de 2016 con un nuevo modelo tridimen- sional de velocidades (Figura 5.6). Aquí, se presentan dos complicaciones que podrían afectar a la calidad de los resultados: la ubicación general de la serie sísmica (cerca del borde meridional de mTABD3D) y la falta de estaciones sísmicas cercanas. Debido a las posibles implicaciones que pudieran resultar, se decidió probar el procedimiento NLL-SSST, descrito en Lomax and Savvaidis (2022). Esta metodología, que recalcu- la de forma iterativa los residuos de tiempos de llegada para cada estación en cada nodo del modelo, ayudaría a estimar unos hipocentros más őables bajo unas condicio- nes de distribución heterogénea de estaciones y un probale elevado ángulo de gap, que condicionarían negativamente la calidad de las localizaciones. Los resultados de inversión de ambos catálogos serán comparados con las locali- zaciones obtenidas siguiendo el mismo procedimiento correspondiente para cada caso (NLL, o NLL-SSST ), pero estimadas empleando el modelo de velocidad 1D de Mez- cua and Martínez Solares (1983) (mIGN1D), utilizado por la Red Sísmica Nacional para la localización rutinaria de hipocentros. En las siguientes subsecciones se describe el proceso de cálculo de las localizaciones absolutas para cada catálogo, así como los resultados obtenidos. 5.2.1. Catálogo de EBSZ: 2018-2022 El procedimiento de inversión de las localizaciones absolutas se desarrolló de forma similar a la explicada en la Subsección 4.3.2 del Capítulo 4 para los terremotos de referencia. Es decir, partiendo de los tiempos de llegada registrados en el őchero de convertido a łNLLOC_OBS ž, calcularemos la localización absoluta con el programa NLLoc. Usaremos también el algoritmo de búsqueda Oct-Tree y el método EDT para la estimación del hipocentro de máxima probabilidad según la PDF, empleando los 78 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ Figura 5.5: Mapa con las localizaciones originales de las Béticas Orientales entre 2018 y 2022 según el catálogo de la Red Sísmica Nacional. El área se segmenta según las zonas sismogénicas de la base de datos ZESIS: Béticas Internas Centrales (a), Béticas Internas Orientales(b), Cazorla-Segura y Prebético de Albacete (c), Prebético Murciano (d), Sierra Nevada-Filábrides y cuenca de Guadix-Baza (e), y Zona de Cizalla de las Béticas Orientales (f). Las líneas rojas señalan la ubicación de las fallas activas más importantes según el catálogo de QAFI (García-Mayordomo et al. 2017). 79 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Figura 5.6: Mapa con las localizaciones originales de la serie sísmica de Al Idrisi (2016) con M𝑊 > 2.5 según el catálogo de la Red Sísmica Nacional. 80 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ modelos mIGN1D y mTAB3D en el cálculo. Para la inversión de los tiempos de llegada de la onda S se őjó un ratio 𝑉𝑃/𝑉𝑆 = 1.73 (Figura 5.4a), que es similar a algunos de los valores calculados en trabajos de funcio- nes receptoras en el área de estudio (Mancilla et al. 2015). Tras la primera inversión de hipocentros, se realizó una nueva localización con el procedimiento de łcorrección está- tica de estacionesž, explicado en el Capítulo anterior, para reducir los errores producto de desfases de tiempos de llegada anómalos. Los resultados de la localización se muestran en la Figura 5.7. Comparando los nuevos hipocentros, a primera vista, no parecería haber demasiada diferencia. Sin em- bargo, existen algunas particularidades que resaltan en cuanto a la distribución de los hipocentros. La primera es que, a pesar de que en ambos casos la sismicidad queda restringida mayormente a los primeros ∼15 km de profundidad, existe un porcentaje claramente superior de eventos que convergen hacia los 0 km en el caso de los eventos relocalizados con mIGN1D (casi el doble si lo comparamos con mTAB3D). En un aspecto más general, también estimamos el grado de agrupamiento en toda la extensión que cubren las nuevas localizaciones. En la Figura 5.8 se muestran los mapas de calor con la estimación de concentración de epicentros. Puede observarse como la elección del modelo de velocidades tiene efectos en el potencial de agrupamiento de las soluciones de localización. Aunque mIGN1D da lugar a alguna agrupación adicional en ciertas zonas (e.j.: al este de PF, Figura 5.8a), se puede ver que, en general, no alcanza la misma densidad de epicentros que sí se consigue con mTAB3D. Esto es mucho más evidente si nos őjamos en la mayor de las agrupaciones, situada entre CrF y AMF y que corresponde a la serie sísmica de Albudeite 2018 (Figura 5.8b). Alrededor de la ubicación de esta serie sísmica, el mapa de concentración de epicentros indicaría que las localizaciones de mTAB3D estarían mucho más constreñidas en esta zona. Otro aspecto más a comparar es la dirección de migración de las nuevas localiza- ciones. Para cuantiőcar esto, se ha calculado el vector de migración entre los puntos de localización inicial, ofrecida por el catálogo de la Red Sísmica Nacional, y las soluciones de hipocentros obtenidas por ambos modelos. De esos vectores, se extrae su inmersión y sentido de inmersión, los cuales nos dan una idea de la orientación promedio ha- 81 C ap ít ul o 5. A pl ic ac ió n de m T A B 3D a la in ve rs ió n de hi po ce nt ro s en la re gi ón Íb er o- M ag hr eb í Figura 5.7: Localizaciones absolutas estimadas con los modelos mIGN1D (a) y mTAB3D (b). Las estaciones (acelerómetros y banda ancha) desplegadas por la Red Sísmica Nacional se representan con triángulos rojos. El recuadro en la Figura 5.7b marca el área de estudio de la serie sísmica de Albudeite (2018). La línea roja discontinua señala la profundidad de 15 km. CrF: falla de Crevillente, AMF: falla de Alhama de Murcia, CaF: falla de Carrascoy, LTF: falla de Los Tollos, PF: falla de Palomares. 82 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ Figura 5.8: Mapa de concentración general de epicentros tras localizar con mIGN1D (a) y mTAB3D (b). El recuadro discontinuo indica la ubicación del área de la serie sísmica de Albudeite en 2018 (Figura 5.15). La escala representa la concentración de epicentros normalizada a número de terremotos por unidad de área (10 km2), y solamente se muestran aquellas zonas donde la densidad es igual o superior a 5 epicentros por cada 10 km2. cia la que migran los nuevos hipocentros tras haber sido relocalizados con mIGN1D o mTAB3D. Al encontrarnos en una zona tectónicamente compleja en la que convi- ven varios dominios geológicos, se decidió hacer el cálculo dividiendo la zona según los sectores propuestos en el mapa ZESIS para la zonación sismogénica de la península Ibérica. Para visualizar y comparar estos vectores más cómodamente, se han proyec- tado estas lineas en diagramas estereográőcos (Figuras 5.9 y 5.10). En los diagramas se muestran las áreas con mayor concentración de vectores, así como la orientación promedio en cada zona sismogénica según el resultado provenga del modelo mIGN1D o mTAB3D. Existen zonas donde la migración de hipocentros es similar tanto en mIGN1D como en mTAB3D, como por ejemplo en las Béticas Orientales, la Sierra de Cazorla-Segura y el Prebético de Albacete (Figura 5.9). Por otro lado, otros sectores sí presentan diferencias entre modelos, como es el caso de Sierra Nevada-Filábrides y cuenca de Guadix-Baza, donde el vector promedio de mIGN1D estaría orientado hacia el sur, al contrario que el de mTAB3D que se orienta preferentemente hacia el oeste (Figura 83 C ap ít ul o 5. A pl ic ac ió n de m T A B 3D a la in ve rs ió n de hi po ce nt ro s en la re gi ón Íb er o- M ag hr eb í Figura 5.9: Diagramas estereográőcos de igual área mostrando las áreas de tendencia de orientación de los vectores de migración del catálogo de las Béticas Orientales tras localizar con mIGN1D y mTAB3D. Se muestran las zonas sismogénicas de la ZESIS correspondientes a: Béticas Internas Centrales (a), Béticas Internas Orientales (b), y Cazorla-Segura y Prebético de Albacete (c). El punto rojo representa el vector con orientación promedio del conjunto analizado para cada diagrama. La ubicación de estas zonas se indica en la Figura 5.5. 84 5.2. P rocedim iento de inversión de hipocentros en la E B SZ y la T A SZ Figura 5.10: Diagramas estereográőcos de igual área mostrando las áreas de tendencia de orientación de los vectores de migración del catálogo de las Béticas Orientales tras localizar con mIGN1D y mTAB3D. Se muestran las zonas sismogénicas de la ZESIS correspondientes a: Prebético Murciano (a), Sierra Nevada-Filábrides y Cuenca de Guadix-Baza (b), y Zona de Cizalla de las Béticas Orientales (c). El punto rojo representa el vector con orientación promedio del conjunto analizado para cada diagrama. La ubicación de estas zonas se indica en la Figura 5.5. 85 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Béticas Internas Orientales Béticas Internas Centrales A (1) B (4) C (16) D (28) A (2) B (6) C (17) D (22) mIGN1D 9.58±0.0 9.76±7.41 7.19±4.89 23.07±21.47 10.41±1.43 3.82±1.80 6.44±5.41 16.17±17.71 mTAB3D 8.3±0.0 9.34±3.52 9.35±5.48 25.81±20.83 9.24±6.32 6.91±2.69 18.9±40.90 18.18±20.49 Tabla 5.1: Tabla comparativa de los resultados de distancia de migración promedio y dispersión (ambos valores en kilómetros) tras la localización con los modelos mIGN1D y mTAB3D en las Béticas Internas y Centrales. Las distancias aparecen clasiőcadas en función del valor de calidad (A-D). Situado entre paréntesis, junto al valor de calidad, se indica el número de terremotos. Cazorla-Segura y Prebético de Albacete Prebético Murciano A (6) B (32) C (35) D (27) A (29) B (92) C (234) D (313) mIGN1D 2.58±1.66 5.00±3.33 23.06±31.25 30.99±36.01 3.54±2.23 5.00±3.20 6.93±8.46 16.91±21.30 mTAB3D 1.96±1.21 5.44±3.45 14.55±20.70 20.33±20.63 4.14±2.87 5.49±4.58 7.51±10.57 16.57±20.95 Tabla 5.2: Tabla comparativa de los resultados de distancia de migración promedio y dispersión (ambos valores en kilómetros) tras la localización con los modelos mIGN1D y mTAB3D en las Cazorla-Segura y los Prebéticos Albacete-Murcia.Las distancias aparecen clasiőcadas en función del valor de calidad (A-D). Situado entre paréntesis junto al valor de calidad, se indica el número de terremotos. 5.10b). También está el caso de la Zona de Cizalla de las Béticas Orientales (Figura 5.9c), donde el vector promedio de mIGN1D se sitúa en un área cerca de los 90𝑜 de inmersión, sugiriendo que la migración se debería más a cambios en la profundidad que a desplazamientos epicentrales. Por el contrario, en mTAB3D sí se observa una leve tendencia de desplazamiento hacia el NW. También se ha cuantiőcado la magnitud del desplazamiento en cada zona sismo- génica, clasiőcando este valor según el número de datos empleados para localizar el terremoto. Esto signiőca que asignaremos un valor de calidad de localización en fun- ción del número de fases usadas para calcular el nuevo hipocentro (A: n𝑜 fases ≥ 40; B: 40 > n𝑜 fases ≥ 20; C: 20 > n𝑜 fases ≥ 10; D: 10 > n𝑜 fases). Los resultados de estas mediciones aparecen clasiőcados en las Tablas 5.1, 5.2 y 5.3. Sierra Nevada-Filábrides y cuenca de Guadix-Baza Zona de Cizalla de las Béticas Orientales A (9) B (25) C (54) D (48) A (21) B (94) C (224) D (219) mIGN1D 5.34±3.79 6.09±5.21 12.55±13.63 20.57±22.62 4.08±3.00 4.54±2.98 7.01±9.53 15.43±17.09 mTAB3D 5.46±2.90 6.62±3.29 13.79±13.46 21.58±19.90 3.97±2.71 4.73±2.63 8.08±11.15 15.37±26.27 Tabla 5.3: Tabla comparativa de los resultados de distancia de migración promedio y dispersión (ambos valores en kilómetros) tras la localización con los modelos mIGN1D y mTAB3D en Sierra Nevada-Filabres, cuenca de Guadix-Baza y la EBSZ. Las distancias aparecen clasiőcadas en función del valor de calidad (A-D). Situado entre paréntesis junto al valor de calidad, se indica el número de terremotos. 86 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ Las distancias de migración de hipocentros aumentan a medida que disminuimos la calidad del grupo, incrementándose además la dispersión del conjunto de la población. Esto ocurre para ambos modelos y en todas las zonas sismogénicas. Dentro de esta ten- dencia, al comparar entre modelos cuánto se han desplazado los hipocentros, se observa que, en general, no existe demasiada diferencia dentro de grupos concretos. Esto no sucede en la zona de las Béticas Internas Centrales, donde mTAB3D da lugar a migra- ciones más lejanas que las soluciones obtenidas con mIGN1D. También se observa una diferencia en los grupos de peor calidad de Cazorla-Segura y Prebético Albacete, siendo mIGN1D el que claramente ha calculado unos hipocentros más distantes respecto a su ubicación en el catálogo original. Aunque la EBSZ concentra una gran cantidad de terremotos, la zona sismogénica del Prebético Murciano es la que contiene el mayor número de eventos en el rango temporal analizado. Esto es debido a la serie sísmica ocurrida en la cuenca de Mula durante el año 2018, que será analizada más en detalle en secciones sucesivas. Para evaluar la incertidumbre de los hipocentros calculados con ambos modelos, se procedió de forma similar a la Subsección 4.3.2 del Capítulo anterior para la estimación de 𝑆ℎ y 𝑆𝑧. Como hemos visto anteriormente, los modelos mIGN1D y mTAB3D dan lugar a unas nuevas localizaciones que han podido migrar en sentidos y distancias muy distintas entre sí. Por lo tanto, en esta ocasión no haremos una valoración de los resul- tados de incertidumbre comparando entre zonas sismogénicas. Se optará por estudiar la incertidumbre del conjunto total del catálogo relocalizado, clasiőcando los resulta- dos según grupos de calidad atendiendo a los criterios de número de fases empleadas, explicados anteriormente para la estimación de la distancia de migración. Otra aclaración necesaria es que, al contrario que en la Subsección 4.3.2, no ha sido necesario recalcular los valores de incertidumbre de cada localización, dado que haremos la comparación entre resultados obtenidos por el mismo software. De este modo, la incertidumbre de los resultados se presentará según los semiejes extraídos del elipsoide 3D al 68 % de conőanza, calculado por defecto mediante NLLoc. En la Tabla 5.4 se muestran los valores promedio de las incertidumbres horizontal y vertical tras haber relocalizado el catálogo inicial de 2018-2022 con ambos modelos de 87 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí A (63) B (253) C (620) D (662) 𝑆ℎ 𝑆𝑧 𝑆ℎ 𝑆𝑧 𝑆ℎ 𝑆𝑧 𝑆ℎ 𝑆𝑧 mIGN1D 0.99 1.10 1.36 1.58 1.99 2.62 15.37 11.11 mTAB3D 0.94 1.32 1.28 1.92 1.79 2.63 13.67 9.91 Tabla 5.4: Comparación de la incertidumbre horizontal y vertical (𝑆ℎ y 𝑆𝑧, respectiva- mente) de los hipocentros calculados por mIGN1D y mTAB3D clasiőcados en función del número de fases utilizadas durante la inversión. Los valores representan la mediana de la incertidumbre de la población de hipocentros, medida en kilómetros, dentro de cada grupo. velocidades. Comparando en primer lugar la 𝑆ℎ, para todos los grupos de calidad, se observa que mTAB3D consigue epicentros más őables en todos los grupos de calidad, siendo destacable para el caso del grupo D, donde se clasiőcan una gran cantidad de eventos. Sin embargo, őjándonos en 𝑆𝑧, mIGN1D da lugar a profundidades más constreñidas en comparación a las de mTAB3D, salvo en el grupo D. La diferencia entre los resultados de 𝑆𝑧 va reduciéndose a medida que la calidad del subconjunto de hipocentros disminuye. Las implicaciones de las distintas localizaciones obtenidas por ambos modelos, senti- do y distancia del desplazamiento, así como la őabilidad de los resultados, se discutirán más adelante en la Subsección 5.3.1 de este Capítulo. 5.2.2. Catálogo de TASZ: serie sísmica de Al Idrisi (2016) La serie sísmica de Al-Idrisi es un ejemplo del tipo de sismicidad que, de forma más o menos recurrente, sucede en esta área de la Cuenca Sur de Alborán (SAB) y el margen Maghrebí (Kariche et al. 2018; Hamdache et al. 2022). La secuencia comienza el 21- 01-2016 con un terremoto premonitor de M𝑊 5.0, al que le sigue el terremoto principal de la serie (M𝑊 6.3), ampliamente sentido en el norte de Marruecos, especialmente en la ciudad de Al-Hoceima, donde causó daños materiales y desperfectos en ediőcios e infraestructuras. Este terremoto también fue sentido con una intensidad moderada a grandes distancias hacia el norte, en poblaciones del tercio sur de la península Ibérica (Instituto Geográőco Nacional (2016)). De los más de 2400 eventos en el total de la serie sísmica, para este trabajo seleccio- 88 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ namos una ventana temporal entre 21-01-2016 y 01-04-2016, coincidente con el periodo de más actividad sísmica, que contiene a los terremotos registrados con M≥2.5 por la Red Sísmica Nacional, lo que resulta en un catálogo de 540 terremotos. Como se explicaba previamente, la ubicación geográőca en la que ocurre la serie sísmica puede condicionar los resultados que podamos obtener de la inversión de hi- pocentros. Esto es porque se da la circunstancia de encontrarse cerca del borde sur de mTAB3D, condicionando el número de estaciones y la cobertura azimutal disponible en el cálculo, y también no disponer de varios receptores próximos a la ubicación de la serie. Todo ello justiőca que se deba replantear la metodología de localización llevada a cabo hasta ahora, empleando otra con la que obtener, potencialmente, soluciones de localización más ajustadas y őables. La metodología NLL-SSST, presentada por Lomax and Savvaidis (2022), se basa en las łcorrecciones de términos de estación de fuente especíőcaž (SSST - Source-Speciőc Station Term Corrections). Dentro de la NonLinLoc, estas correcciones se estiman mediante el programa Loc2SSST en una secuencia repetitiva. Primero, se calcula una localización inicial con NLLoc, y partiendo del conjunto de tiempos de viaje calculados con Grid2Time, en cada nodo del modelo de velocidades, se miden las correcciones SSST de todos los terremotos cercanos (𝑥𝑟𝑒𝑐𝑒𝑝𝑡𝑜𝑟−ℎ𝑖𝑝𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜 < 𝑑) y que cumplan una serie de requisitos pre-őjados, acumulando el promedio del residuo para cada fase en cada estación. Ese promedio del residuo, para cada fase y estación, será el que usemos como corrección en una siguiente localización para los terremotos que estén cerca de cada nodo en particular. Posteriormente, reducimos esa distancia d en un factor D para calcular únicamente los residuos promedio de terremotos más cercanos al nodo que en el paso anterior, y se realiza de nuevo otra localización. Todo el procedimiento se ejecuta de forma iterativa hasta que no queden terremotos dentro a rango d de cada nodo. Este tipo de correcciones, al contrario que las estáticas que usamos para los casos anteriores, pueden ŕuctuar dentro del volumen total del modelo de velocidades durante el proceso de inversión de tiempos de llegada, por lo que se obtienen correcciones especíőcas de cada estación para cada fase. Además, las correcciones que calcula el 89 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí rms n𝑜 fases gap rms fase P rms fase S len3 1.0 s 25 180𝑜 1.0 s 2.0 s 10.0 km Tabla 5.5: Parámetros empleados como criterio de őltro para el cálculo de los residuos y localización en el procedimiento NLL-SSST. Aquí, se muestran la raíz cuadrada de los residuos (rms) en segundos, el número mínimo de fases registradas para cada terremoto, el gap azimutal máximo, los residuos de los tiempos de llegada de ondas P y S, así como el semieje mayor del elipsoide calculado por NLLoc al 68 % de conőanza. procedimiento SSST tienen en cuenta las variaciones tridimensionales presentes en la estructura del modelo de velocidades y, al realizar el procedimiento de forma iterativa, pueden eliminar errores epistémicos debidos a picados incorrectos de las llegadas (algo común cuando la fuente está muy alejada de la estación receptora), dando lugar a una mejora en la precisión a todas las escalas de la localización. A pesar de que el proceso de inversión de hipocentros puede paralelizarse en el ŕujo de trabajo que llevamos a cabo, la estimación de SSST implica un consumo de recursos de cálculo extremadamente alto, ya que se obtienen las correcciones en cada nodo del modelo para el total de las estaciones usadas en la inversión y todas las fases asociadas, lo que conlleva que el tiempo invertido para obtener resultados se incremente drásticamente en comparación a una localización con NLLoc tradicional. Al igual que en el caso de las Béticas Orientales, aquí también fue necesario őjar un ratio 𝑉𝑃/𝑉𝑆 = 1.74 según el cálculo por el método de Wadati (Figura 5.4). Los parámetros pre-őjados empleados para el cálculo de los residuos promedio en SSST se encuentran en la Tabla 5.5. Para nuestro caso, el promedio ponderado de los residuos se calculó iterativamente considerando esos parámetros y una distancia de nodo a hipocentro (d) que empieza a 4 km. Esta distancia se reduce a la mitad (D=2) en cada repetición hasta alcanzar 1 km en la última vuelta. Las localizaciones obtenidas por el procedimiento NLL-SSST usando mIGN1D y mTAB3D se muestran en la Figura 5.11. Las nuevas soluciones obtenidas con mIGN1D tiende a situar los epicentros en una zona aproximadamente similar a la de las locali- zaciones originales (Figura 5.6). Por el contrario, los epicentros que estima mTAB3D migran hacia el este. En cuanto a la distribución en profundidad, ambos modelos sitúan la mayoría de los hipocentros en los primeros 16 km de corteza, disminuyendo el nú- 90 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ mero de terremotos drásticamente por debajo de esta profundidad (Figura 5.11, linea roja en secciones verticales). Al igual que con los resultados de las Béticas Orientales, mIGN1D presenta un número muy elevado de hipocentros situados a 0 km, en com- paración a los resultados de mTAB3D, que ubica muchos de ellos hacia los 12 km de profundidad. Además, aparecen unos posibles artefactos de cálculo en los hipocentros de mIGN1D situados en el sector más al sur de la zona de estudio. Estos terremotos parecen estar őjados sistemáticamente a 30 km de profundidad, algo que no se observa en los resultados de mTAB3D. Las soluciones de los dos modelos parecerían indicar que la serie sísmica contiene 3 agrupaciones diferenciadas, las cuales aparecen alrededor de la traza de la falla de Al-Idrisi (AIF). Sin embargo, la posición concreta y densidad de estas agrupaciones de terremotos no es la misma según el modelo que usemos de referencia. La Figura 5.12 presenta el cálculo de los mapas de calor que muestran las áreas de mayor concentra- ción de densidad. Puede verse que mTAB3D consigue unas agrupaciones con menos dispersión que en mIGN1D. La ubicación de la agrupación de terremotos que se en- cuentra más al norte (número 3 en la Figura 5.12), correspondiente a marzo de 2016, se localiza principalmente sobre la traza de AIF en el caso de mIGN1D, mientras que mTAB3D coloca estos hipocentros hacia el este, en la zona entre AIF y la zona sur de la Cresta de Alborán (SAR). El agrupamiento de hipocentros más meridional (número 1 en la Figura 5.12) se extiende más allá de del extremo sur de AIF según los resultados de mIGN1D, lo que no sucede con mTAB3D que limita geográőcamente estos eventos sobre el segmento meridional de la traza de esta falla. Centrándonos en la profundidad de estas zonas de mayor concentración de terre- motos, mTAB3D resuelve que la profundidad de estos eventos aumentaría hacia el sur (peről de latitud en Figura 5.11b), mientras que en mIGN1D no se muestra de forma tan evidente esta progresión, solamente un cambio drástico de profundidad entre los dos agrupamientos del norte y el del sur. Para observar más claramente el sentido de desplazamiento de los nuevos hipocen- tros, se han calculado los vectores de migración obtenidos para los resultados de ambos 91 C ap ít ul o 5. A pl ic ac ió n de m T A B 3D a la in ve rs ió n de hi po ce nt ro s en la re gi ón Íb er o- M ag hr eb í Figura 5.11: Localizaciones absolutas obtenidas con mIGN1D (a) y mTAB3D (b) siguiendo el procedimiento NLL-SSST. Los círculos rosa señalan la localización de las principales agrupaciones, y los triángulos rojos los receptores desplegados en la zona por la Red Sísmica Nacional. La estrella representa el terremoto principal de la serie (M𝑊 6.3). La línea roja discontinua en los perőles verticales marca la profundidad de 16 km. SAR: Cresta de Alborán Sur; AIF: falla de Al Idrisi; TXBn-s: fallas del Banco de Toőño-Xauen (norte y sur); TF: falla de Trougout; NF: falla de Nekor. 92 5.2. Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ Figura 5.12: Concentración de epicentros de la serie sísmica de Al Idrisi después de localizar con mIGN1D (a) y mTAB3D (b). Los círculos rosas muestran la ubicación de las agrupaciones principales. La escala representa el número de epicentros por unidad de área (10 km2), mostrando solamente aquellas áreas con concentración igual o superior a 5 epicentros por cada 10 km2 (líneas de contorno cada 10 eventos). modelos. En este caso, ya que el catálogo utilizado se encuentra en su totalidad en una única zona de la ZESIS, no ha sido necesario dividir los eventos en distintas áreas. Al igual que en el área de las Béticas Orientales, representamos la migración mediante los diagramas de la Figura 5.13. Los hipocentros de mIGN1D muestran una tendencia que va desde permanecer en una posición cercana a la original, a un claro desplazamiento orientado al sur. Por el contrario, el desplazamiento general hacia el este de la mayoría de los resultados de mTAB3D se observa aquí de forma más evidente. También se ha estimado la distancia total promedio a la que se han desplazado los hipocentros tras la relocalización. De igual forma, se dividió el catálogo de forma similar, aunque en esta ocasión se modiőcó el criterio de clasiőcación basándonos en el número de fases empleadas (A: n𝑜 fases ≥ 30; B: 30 > n𝑜 fases ≥ 20; C: 20 > n𝑜 fases ≥ 15; D: 15 > n𝑜 fases). Las distancias promedio se encuentran divididas para cada conjunto de calidad en la Tabla 5.6. Comparando los resultados entre cada modelo, se observa la misma progresión de aumento de distancia migrada conforme la calidad del conjunto de datos disminuye. En los cuatro grupos, mTAB3D es el modelo que más cambios de ubicación implica en sus resultados, al provocar unos desplazamientos más lejanos en comparación a la posición 93 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Figura 5.13: Diagramas estereográőcos de igual área mostrando las áreas de tendencia de orientación de los vectores de migración del catálogo de la serie sísmica de Al Idrisi tras localizar con mIGN1D (a) y mTAB3D (b). Cresta de Alborán-Rif Central A (78) B (262) C (101) D (99) mIGN1D 11.61±11.78 13.47±14.75 17.67±19.71 16.61±14.88 mTAB3D 16.28±11.40 15.56±11.88 17.10±15.35 20.55±16.53 Tabla 5.6: Tabla comparativa de los resultados de distancia de migración promedio y dispersión (ambos valores en kilómetros) tras la localización con los modelos mIGN1D y mTAB3D en la serie de Al Idrisi. Las distancias, medidas en km, aparecen clasiőcadas en función del valor de calidad (A-D). Situado entre paréntesis, junto al valor de calidad, se indica el número de terremotos. 94 5.3. Análisis de los catálogos relocalizados e implicaciones sismotectónicas A (78) B (262) C (101) D (99) 𝑆ℎ 𝑆𝑧 𝑆ℎ 𝑆𝑧 𝑆ℎ 𝑆𝑧 𝑆ℎ 𝑆𝑧 mIGN1D 4.71 9.94 5.60 12.64 6.75 15.61 10.13 18.03 mTAB3D 3.99 9.87 4.09 10.89 4.99 13.13 7.26 15.38 Tabla 5.7: Comparación de la incertidumbre horizontal y vertical (𝑆ℎ y 𝑆𝑧, respectiva- mente) de los hipocentros calculados por mIGN1D y mTAB3D clasiőcados en función del número de fases utilizadas durante la inversión. Los valores representan la mediana de la incertidumbre de la población de hipocentros, medida en kilómetros, dentro de cada grupo. original. En general, se observa que las distancias estimadas son mucho mayores a las que se midieron en la zona de las Béticas Orientales. Las estimaciones de las incertidumbres de las localizaciones, extraídas de los se- miejes del elipsoide de error de la PDF al 68 % de conőanza, muestra que mTAB3D conseguiría unos resultados más őables que mIGN1D en la solución de la localiza- ción calculada (Tabla 5.7). Esto sucede tanto para la 𝑆ℎ como 𝑆𝑧 de cualquier grupo de calidad que consideremos. Sin embargo, se ha notado que las dimensiones de las incerti- dumbres son algo más elevadas que las calculadas en la zona de las Béticas Orientales. Se estudiará este hecho, en conjunto con el sentido y distancia de migración, en la Subsección 5.3.2. 5.3. Análisis de los catálogos relocalizados e implica- ciones sismotectónicas Tanto en este Capítulo como en el anterior, se ha visto que, dados dos modelos de velocidades distintos, las soluciones hipocentrales pueden divergir mucho entre sí, tanto en la ubicación espacial como en el grado de incertidumbre de la solución. Las localizaciones y comparaciones realizadas son un ejemplo evidente de que la elección del modelo de velocidades tiene gran importancia a la hora de los cálculos de la inversión. Como se indicaba en la Sección 4.1, el uso de modelos simpliőcados, como los unidimensionales, puede conllevar cálculos erróneos de los tiempos de viaje de las ondas durante su propagación, dando lugar a sesgos o menor őabilidad del resultado. 95 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí En las Subsecciones siguientes, se analizarán más en detalle los catálogos obtenidos, valorando los factores que tienen inŕuencia en las localizaciones obtenidas, sobre todo para las series sísmicas más importantes de cada área estudiada. 5.3.1. Sismicidad en las Béticas Orientales y serie sísmica de Albudeite (2018) Las comparaciones entre los resultados de ambos modelos para esta zona indicarían que, aunque mIGN1D da la impresión de conseguir unos hipocentros con una incerti- dumbre vertical más ajustada (Tabla 5.4), también es cierto que da lugar a un número muy superior de localizaciones que convergen a 0 km, casi el doble que en el caso de mTAB3D, como se puede observar en los histogramas de profundidad de la Figura 5.7. Como veíamos en la Subsección 4.3.3, las soluciones que convergen a poca profundidad suelen estar condicionadas por un valor de V𝑃 elevado en los primeros kilómetros del modelo de velocidades. Para mantener un compromiso entre los tiempos de llegada a las estaciones que registran las fases y la velocidad modelada, se debe situar el hipocen- tro más cerca de las estaciones, o en su defecto, en una ubicación más superőcial. En cuanto a los epicentros, mTAB3D es el modelo que consigue los resultados con menor error horizontal (Tabla 5.4). No solamente eso, sino que también da lugar a zonas de mayor densidad de epicentros (Figura 5.8b). Las comparaciones anteriores se realizaron clasiőcando por número de fases em- pleadas en el cálculo de relocalización, pero cuando se comparan las incertidumbres terremoto a terremoto, se observa que mTAB3D continúa obteniendo soluciones, en promedio, ligeramente más őables que mIGN1D. Esto puede verse en los histogramas de la Figura 5.14 referidos a la incertidumbre horizontal y vertical. Las barras de color azul indican la cantidad de hipocentros calculados con mIGN1D que muestran un valor de incertidumbre mayor al de su homólogo obtenido con mTAB3D, y los naranjas lo contrario. En estas comparaciones, la población clasiőcada como grupo D en términos de ca- lidad tiene un peso importante. Contiene a aquellos terremotos localizados con menos número de fases disponibles, común en terremotos de baja magnitud, y que corres- 96 5.3. Análisis de los catálogos relocalizados e implicaciones sismotectónicas Figura 5.14: Histogramas de distribución de errores horizontales (errH) y verticales (errZ) comparados terremoto a terremoto para los resultados de localización de las Bé- ticas Orientales. Los valores se obtienen tras sustraer la incertidumbre del resultado de un hipocentro concreto localizado con mIGN1D la incertidumbre del mismo hipocentro estimado con mTAB3D. Por lo tanto, los valores negativos (barras azules) signiőcan que, para un hipocentro en concreto, el resultado obtenido con mIGN1D es peor que el calculado con mTAB3D, y viceversa cuando nos referimos a valores positivos (barras naranjas). El valor del error promedio se señala mediante las líneas discontinuas. pondería al tipo de sismicidad más frecuente en la región de la EBSZ. La excesiva simpliőcación de mIGN1D podría dar lugar a que no se resuelvan tan bien las localiza- ciones de este tipo de eventos, incluso habiendo realizado una segunda localización con el procedimiento de łcorrección estática de estacionesž. Sin embargo, estas correcciones solamente rebajan el efecto de variaciones cercanas a la ubicación de la estación recep- tora (Husen and Hardebeck 2010), lo que no resuelve del todo el problema cuando nos encontramos en regiones tectónicamente complejas. Por el contrario, mTAB3D sí considera estas complejidades y las variaciones latera- les de velocidad en su estructura, producto del contacto entre materiales de dominios geológicos distintos (por ejemplo, cuencas sedimentarias y basamento metamórőco, en la Figura 5.2), orientados NE-SW a escala regional y con propiedades diferentes que dan lugar a variaciones en la propagación de ondas en esta zona (De Larouzière et al. 1988; Thurber 1992). Las localizaciones de este modelo de velocidades pueden considerarse más őables al presentar una incertidumbre promedio menor, y encontrarse situadas más próximas a las estructuras activas del área de estudio. Por ello, asumiremos los resultados estimados con mTAB3D como aptos para el estudio sismotectónico de las 97 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Béticas Orientales. En las Béticas Orientales, la sismicidad se reparte de forma dispersa en forma de terremotos de baja magnitud y con profundidades que no suelen superar los primeros 12-15 km de corteza (Stich et al. 2003; García-Mayordomo 2005). Sin embargo, como se muestra en los resultados de mTAB3D, es posible ver eventos y pequeñas series sísmicas relacionadas con estructuras activas que limitan cuencas sedimentarias y bloques de basamento. Un ejemplo de esto es el valle del Guadalentín, un corredor NE-SW que queda limitado al SE por las fallas PF, LTF y CaF, y al NW por AMF (Figura 5.7). Aquí, los resultados calculados mediante este modelo de velocidades, producen algunas concentraciones de epicentros más cerca de las trazas de estas fallas, como ocurre al sur de LTF (Figura 5.8b). En cambio, el interior del valle del Guadalentín presenta una densidad de sismicidad más baja. Los estudios llevados a cabo en esta área, han identiőcado a esta serie de fallas activas que bordean el valle del Guadalentín como la fuente de algunas de las series sísmicas más notables, tanto en el registro instrumental como paleosismológico (López- Comino et al. 2012; Insua-Arévalo et al. 2015; Martín-Banda et al. 2021; Martínez-Díaz et al. 2012b, 2019). La distribución de la sismicidad en este corredor es coherente con la hipótesis de que los terremotos tienden a concentrarse más hacia las zonas de los bloques de basamento fracturado, los cuales han sido levantados por fallas activas (i.e.: AMF, LTF, CaF), y que dan lugar a algunos de los relieves montañosos de la zona. En consecuencia, el valle del Guadalentín quedaría como una zona deprimida entre estas fallas, en la que la sismicidad es menos frecuente. Nos centramos ahora en aquella sismicidad que no parece tener una relación clara con grandes estructuras o que no aparecen tan cerca a estas. En esta zona existen trabajos que proponen que este tipo de sismicidad, normalmente de baja o muy baja magnitud y que puede dispararse en cualquier punto, se debe a la alta densidad de fracturas o fallas de pequeña escala dentro de los bloques tectónicos sometidos al ré- gimen de transpresión actual (Echeverria et al. 2013; Rodríguez-Escudero et al. 2014). Ejemplos de esto son las agrupaciones de terremotos que se observan en extremo del sector NW y NE en los mapas de las Figuras 5.7b y 5.8b. 98 5.3. Análisis de los catálogos relocalizados e implicaciones sismotectónicas En ocasiones puede darse una serie sísmica con un terremoto principal en este tipo de zonas, alejadas de las fallas de mayores dimensiones. Por ejemplo, tenemos el caso particular de la serie de la cuenca de Mula-Archena, ocurrida en 2018 cerca de la población de Albudeite. Esta serie, localizada entre las trazas de la CrF y la AMF, no parece presentar una fuente clara a primera vista (Figura 5.8b). Aquí, las fallas más cercanas son la falla de Mula-Archena (MAF) y la falla de Tollos-Rodeos (TRF) (Figura 5.15a). Estas fallas, orientadas NE-SW, presentarían un buzamiento alto y una longitud que supera la decena de kilómetros, según cartografías locales (Silva et al. 1996; Martínez-Díaz 1999). Por tanto, se podría inferir que alcanzarían una profundidad similar a la que ocurre esta serie sísmica (10-12 km). No obstante, la orientación de la TRF y la MAF no es del todo coherente con la geometría 3D de la nube de hipocentros, que parece adaptarse a un plano obícuo a la orientación de estas fallas. El mecanismo focal extraído del cálculo del momento tensor para el terremoto principal de la serie (M𝑊=3.9, Mb𝐿𝑔=4.1), recogido en el catálogo de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional (2023b)), también muestra un plano nodal E-W que buza en sentido norte. El centroide de este mecanismo focal también aparece a una profundidad similar a la de la zona de mayor concentración de hipocentros de la serie (Figura 5.15b). En la cuenca de Mula-Archena y zonas cercanas, las cartografías locales (e.j: car- tografía GEODE Zona Z2100 Marín-Lechado et al. (2021)) representan algunas frac- turas de pocos kilómetros de longitud y con orientación N80𝑜E hacia N110𝑜E. Estas fracturas, dibujadas en la Figura 5.15b como líneas azules, y que aŕoran afectando algunas áreas de la cobertera sedimentaria, representarían fallas subverticales de ba- ja entidad (raramente superan los 1.5 km de longitud) y cinemática inverso-sinestral, que podrían actuar como fallas secundarias enlace entre las fallas mayores, orientadas SW-NE (Martínez-Díaz 1999). A pesar de que la geometría y el comportamiento de estas fallas en profundidad no se conoce de forma exacta, trabajos de reinterpretación de perőles sísmicos de reŕexión en la zona de la cuenca de Mula-Archena (i.e.: Herrero-Barbero et al. 2020) sugieren la existencia de algunas fallas con altos ángulos de buzamiento, las cuales llegarían 99 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Figura 5.15: Mapa de la serie sísmica de Albudeite (2018). En (a) se muestra la dis- tribución epicentral de la sismicidad, así como algunas fallas y unidades tectónicas. Las líneas discontinuas delimitan los hipocentros que son proyectados en el peről a-a’. En rojo se marcan las fallas activas más importantes del área, mientras que en azul se representan fracturas identiőcadas según la cartografía GEODE de Zona Z2100 (Marín- Lechado et al. 2021). En (b) se representa la proyección de los hipocentros del peről a-a’. Aquí, el mapa de calor señala el área de mayor concentración de eventos, norma- lizada a número de eventos por cada 10 km2 (líneas de contorno cada 10 eventos). La línea discontinua marca el límite inferido entre el basamento (rosa) y los sedimentos de la cuenca de Mula-Archena (amarillo). El mecanismo focal proyectado proviene del Catálogo del Momento Tensor, gestionado por la Red Sísmica Nacional. LBF: falla de Los Baños; MAF: falla de Mula-Archena, TRF: falla de Tollos-Rodeos, BQF: falla de Barqueros, AMF: falla de Alhama de Murcia. 100 5.3. Análisis de los catálogos relocalizados e implicaciones sismotectónicas a afectar las formaciones pre-Mesinienses en el fondo de la cuenca. Algunas de estas fallas fueron interpretadas inicialmente con cinemática normal, pero pudieron haberse reactivado como inversas tras el inicio del régimen transpresivo que comenzó a őnales del Mioceno, como se ha inferido para otras fallas en las Béticas Orientales (Meijninger and Vissers 2006; Herrero-Barbero et al. 2020). En esta situación, lo que observaríamos es un basamento muy fracturado, con una amplia red de fallas de pequeñas dimensiones. Esto limitaría la magnitud máxima de los terremotos que se dispararían por estas fallas dentro de una serie sísmica, como se deduciría a partir de relaciones empíricas que comparen las dimensiones de rotura y la magnitud máxima (Leonard 2010; Hanks and Bakun 2008). Como conclusión, en este contexto de transpresión, una parte de la deformación es- taría siendo absorbida por esta red de pequeñas fallas, que de manera eventual podrían dar lugar a series sísmicas cuyos terremotos máximos no presentarían una magnitud baja a moderada (M <4.5), como es el caso de la serie sísmica de Albudeite durante 2018. 5.3.2. Sismicidad en TASZ y serie sísmica de Al-Idrisi (2016) Tras llevar a cabo el cálculo de nuevos hipocentros para la serie sísmica de Al-Idrisi, se observa que los resultados obtenidos con mTAB3D dan lugar a localizaciones con menor incertidumbre de promedio en todos los grupos de calidad (Tabla 5.7). Esto, en conjunto con la migración y concentración de terremotos alrededor de las fallas activas del área, además del menor número de hipocentros convergiendo a 0 km de profundidad, facilitan que podamos deőnir a mTAB3D como el mejor modelo de los probados para la estimación de las nuevas localizaciones de esta serie sísmica. Esta mejora de mTAB3D para el conjunto del catálogo, también se observa cuando enfrentamos las incertidumbres estimadas terremoto a terremoto. Los histogramas de la Figura 5.16 señalan que, para un terremoto concreto, mIGN1D calcularía hipocentros con 𝑆ℎ y 𝑆𝑧 más elevadas que las obtenidas con mTAB3D. Llama la atención el número de terremotos en el que el uso de mIGN1D implica diferencias de más de 10 km de error 𝑆ℎ, llegando incluso a casi 40 km (barras azules en la Figura 5.16b). 101 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Figura 5.16: Histogramas de distribución de errores laterales (errH) y verticales (errZ) comparados terremoto a terremoto para los resultados de localización de la serie de Al Idrisi. Los valores se estima según el mismo procedimiento que en la Figura 5.14. El valor del error promedio se señala mediante las líneas discontinuas. Como ocurre con el caso de las Béticas Orientales, mIGN1D no sería tan represen- tativo de las heterogeneidades corticales existentes en el área meridional del mar del Alborán (Gómez De La Peña et al. 2018, 2020), lo que tiene relación directa con que las variaciones de velocidades implicadas no sean las adecuadas. Dado que mTAB3D sí predice un contraste de V𝑃 notable entre la corteza que separa a uno y otro lado la AIF e YF (recordemos que la litosfera del margen Maghrebí se ha modelado con velocidades promedio más lentas que la situada bajo la WAB o EAB, como se observa en la Figura 3.5 y 3.7b en el Capítulo 3), se entienden las migraciones hacia el este de los hipocentros calculados con mTAB3D como un modo de ajustar los tiempos de viaje observados y calculados por estaciones a uno y otro lado de este límite, similar a lo que se explicaba de forma esquemática en la Figura 3.1. En consecuencia, usaremos los resultados estimados con mTAB3D para analizar más detenidamente la serie sísmica de Al-Idrisi en 2016. Para esta serie, el terremoto principal de M𝑤 6.3 aparece ligeramente al sur de un curvatura lateral diestra de la AIF (Figura 5.11b). La rotura que implica este terremoto fue estudiada por Stich et al. (2020) y, tras un modelado de fuentes őnitas, se determinó que existía una propagación asimétrica desde la zona de nucleación. Hacia el sur, siguiendo un segmento de AIF con orientación N10𝑜E, la longitud de la rotura 102 5.3. Análisis de los catálogos relocalizados e implicaciones sismotectónicas alcanza ∼8 km, lo que resultaría similar a la posición que ocupa el agrupamiento más meridional que se obtiene con mTAB3D. En sentido norte, la propagación se extiende a lo largo de ∼13 km con una orientación de N40𝑜E, la misma que la zona de curvatura en compresión que presenta la AIF en este sector. Aquí, alineadas entre las dos ramas de la AIF que limitan esta zona compresiva, también se encuentran algunas réplicas después de haber sido relocalizadas. Existen estudios que muestran cómo se ven inŕuenciadas las roturas de terremotos por la presencia de geometrías intrincadas (i.e.: Oglesby and Mai 2012; Howarth et al. 2021). La propagación de la rotura puede verse interrumpida cuando existen relevos compresivos que actúan de barrera (Elliott et al. 2015). A pesar de esto, en ocasiones esta rotura puede superar este obstáculo si la caída de esfuerzos es drástica (Oglesby 2008), como pudo pasar en nuestro caso donde se nuclea la rotura, en el extremo noreste hacia el őnal del primer segmento de AIF. Esto provocaría un incremento del esfuerzo y que comience a nuclearse la rotura en la rama N40𝑜E de la falla, lo que sería coherente con los escenarios de distribución del deslizamiento propuestos en Stich et al. (2020). Para el rango temporal escogido (de enero a abril de 2016), la serie sísmica se compone de tres agrupamientos principales (Figuras 5.8b y 5.17a). Dos de ellos, se sitúan sobre la traza del segmento N10𝑜 de AIF. Concretamente, el central aparece en el área en el que AIF es intersectada por la traza de la falla al norte del Banco de Toőño-Xauen (TBXn) (ver peről b-b’ en Figura 5.17c). Aquí, Gràcia et al. (2019) interpretan la existencia de pliegues y fallas menores sub-verticales que convergen en profundidad, dando lugar a una łestructura en ŕorž. Se propone que esta estructura tendría relación con el régimen cinemático transpresivo al que está sometido la zona. En cuanto al agrupamiento del norte, situado entre AIF y SAR (ver peről c-c’ en Figura 5.17d), se observa que su ubicación se encuentra en una zona con presencia de pliegues y fallas inversas (Gràcia et al. 2019). Existen trabajos que, a partir de una estimación de mecanismos focales para esta serie sísmica obtienen una clasiőcación en grupos atendiendo a dos conjuntos de cine- máticas distintas dependiendo del área (Álvarez Gómez et al. 2016; Buforn et al. 2017). De un lado tenemos aquellos en los que domina la componente de salto en dirección, 103 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Figura 5.17: Mapa de detalle de la sismicidad de M𝑊 > 2.5 durante la serie de Al Idrisi. Se muestran solamente los resultados obtenidos con mTAB3D. En (a) se representa la distribución de epicentros y su concentración. A la derecha se aportan una serie de paneles donde se incluyen proyecciones en vertical las tres secciones señaladas en (a) y que se ubican en las zonas de mayor concentración de epicentros (b, c, y d). Los mapas de calor han sido calculados normalizando la concentración de epicentros al número de eventos por cada 10 km2 (líneas de contorno cada 10 eventos). Los mecanismos focales proceden de los cálculos obtenidos en Buforn et al. (2017), ubicados según su localización original en dicho trabajo. SAR: Cresta Sur de Alborán; AIF: falla de Al Idrisi; TXBn-s: fallas del Banco de Toőño-Xauen (norte y sur); TF: falla de Trougout. 104 5.3. Análisis de los catálogos relocalizados e implicaciones sismotectónicas que son más frecuentes en los agrupamientos sobre la traza de AIF (Figuras 5.17a-c), mientras que aquellos más cercanos al mecanismo de falla inversa aparecen más frecuen- temente en el borde occidental de la Cresta de Alborán, muy cerca del agrupamiento de epicentros que quedan ubicados entre las trazas de AIF y SAR (Figuras 5.17a,d). Esta divergencia tan clara entre las cinemáticas dominantes, controladas por las diferentes estructuras observadas en superőcie e interpretadas en profundidad, apoyan la idea de que la partición de la deformación debe de ser el mecanismo principal que controla la evolución de la serie sísmica de Al Idrisi 2016 (Álvarez Gómez et al. 2016; Gràcia et al. 2019; Stich et al. 2020). En el segmento N10𝑜E, la deformación se absorbe a través de un deslizamiento principalmente de salto en dirección sinestral. Es aquí donde comenzaría esta serie sísmica que, tras un episodio de transferencia de esfuerzos hacia el NE, podría haber reactivado algunas de las fallas existentes al norte del área de la SAR, provocando en las semanas siguientes una secuencia de réplicas cuyo mecanismo más frecuente es el de falla inversa (Álvarez Gómez et al. 2016). Esto es consistente con la reactivación de fallas inversas menores, paralelas a la SAR y sometidas a un acortamiento NW-SE favorable para la generación de terremotos con mecanismo de falla inversa) (Serpelloni et al. 2007; Martínez-García et al. 2017). Tras la relocalización, se ha conseguido mejorar el agrupamiento de los terremotos alrededor de las regiones cercanas a la SAR y la AIF, incluso llegando a discriminar entre dos agrupamientos sobre la traza de AIF en su extremo meridional, algo que no se observaba inicialmente (Figura 5.6). En coherencia con el espesor cortical estimado en varios estudios geofísicos para esta zona del mar del Alborán (i.e.: Palomeras et al. 2017; Gómez De La Peña et al. 2018), que muestran una corteza adelgazada donde la zona sismogénica estaría limitada a los primeros 20 km de profundidad (Grevemeyer et al. 2015; Gómez de la Peña et al. 2022), los agrupamientos de hipocentros calculados con mTABD3D no exceden los 15 km (Figuras 5.17b-d). 105 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí 5.4. Limitaciones al método y conclusiones tras la re- localización de catálogos Los dos casos presentados anteriormente corresponden a relocalizaciones de hipo- centros ubicados en las zonas con mayor actividad sísmica del área Íbero-Maghrebí: la EBSZ y la TASZ. En ellas, tenemos dos escenarios distintos donde hemos podido probar el uso de dos modelos de velocidades bajo circunstancias concretas. El catálogo de las Béticas Orientales puede considerarse un caso łidealž en el que las estaciones están distribuidas de forma homogénea y se dispone de una red densa de receptores en aquellas zonas que han demostrado manifestar mayor sismicidad. Considerando esto, el tipo de modelo de velocidad usado para la inversión de los tiempos de llegada (1D vs. 3D) supone un factor importante solamente en aquellos casos donde los terremotos no han sido detectados por un número mínimo de estaciones, es decir, aquellos eventos de magnitud baja o muy baja y que han sido clasiőcados en la Tabla 5.4 como grupo D. Sin embargo, la modelización correcta de las variaciones laterales de velocidad sí juega un papel fundamental en el desplazamiento de los nuevos hipocentros, pudiendo tener inŕuencia en el grado de agrupamiento cerca de las estructuras activas responsables de la sismicidad. También puede determinar la exactitud de la localización cuando nos encontramos ante una situación de dos bloques separados por una falla, en la que cada bloque presenta una litología distinta, dando lugar a un contraste de velocidades remarcable que puede provocar sesgos en las localizaciones. Esto, que puede compensarse parcialmente aplicando una corrección por estaciones en el cálculo de NLLoc, no parece ser suőciente cuando se emplea un modelo 1D, incluso cuando la cobertura de estaciones es adecuada. En estas situaciones, los modelos tridimensionales son útiles para estimar soluciones más certeras. En el caso del catálogo de la serie sísmica de Al Idrisi, la sismicidad estaba conőnada dentro un área cercana al borde meridional de mTAB3D. Debido a la distribución heterogénea de estaciones, se observa que la incertidumbre obtenida tanto por mIGN1D como mTAB3D es más elevada para esta serie que el promedio obtenido en las Béticas Orientales, especialmente cuando nos őjamos en la S𝑧. La Figura 4.7 del Capítulo 106 5.4. Limitaciones al método y conclusiones tras la relocalización de catálogos anterior ya nos adelantaba que la zona no disponía de una cobertura de estaciones ideal, ya que se estimaba un ángulo de gap azimutal superior a 180𝑜, el cual rebasa el umbral recomendado para el cálculo de localizaciones con un mínimo de őabilidad (Husen and Hardebeck 2010). A pensar de esto, hemos notado una clara diferencia entre las estimaciones que se obtienen con un modelo 1D y las de un modelo 3D, lo que indica que, en circunstancias en principio desfavorables para obtener una localización dentro de unos márgenes de error aceptables, la elección del modelo empleado en el cálculo tienen mucha relevancia en los resultados que se obtendrán. Aunque se ha demostrado cómo los modelos de velocidad 3D son capaces de me- jorar la localización de hipocentros en áreas tectónicamente complejas, existen otros campos de investigación donde pueden ser aplicados. Por ejemplo, las metodologías de simulación de terremotos pueden incluir modelos 3D en su ŕujo de trabajo para esti- mar predicciones de aceleraciones de suelos. (Bradley 2019; De La Puente et al. 2020). Los catálogos del registro histórico e instrumental de la región Íbero-Maghrebí y mar de Alborán evidencian que esta área es propensa a terremotos dañinos, de modo que mTAB3D podría ser una herramienta interesante para calcular mapas de aceleraciones, decisivos para los análisis de riesgo sísmico y estudios de ingeniería. Finalmente, pese a que mTAB3D se ha empleado para la relocalización de sismici- dad reciente, también puede ser utilizado en estudios de series sísmicas pasadas, donde los terremotos pudieran haber sido localizados mediante modelos de velocidad no dema- siado constreñidos. El nuevo modelo tridimensional, presentado en esta Tesis Doctoral, podría ofrecer unos resultados valiosos para la re-interpretación de estos terremotos y, por tanto, mejorar el entendimiento de los procesos sismogénicos que actúan en esta zona del Mediterráneo occidental. 107 Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí 108 Capítulo 6 Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Tradicionalmente, la metodología de detección de terremotos llevada a cabo por las agencias de control y vigilancia sísmica (i.e.: Red Sísmica Nacional en España), impli- ca el picado manual de tiempos de llegada registrados en las estaciones situadas en la región de estudio. En este proceso, participan analistas que se encargan de observar la actividad sísmica de forma continua a lo largo del año. Este seguimiento exhaustivo es necesario durante la monitorización diaria, pero destaca sobre todo cuando aparecen crisis sísmicas repentinas hacia las que hay que destinar medios adicionales para cubrir su vigilancia, así como estudiar su evolución en tiempo casi-real. De modo que, tan- to en situaciones de normalidad, como ante emergencias, toda información y recurso disponible es útil para el análisis de la sismicidad y poder alertar a la población de posibles amenazas. Recientemente, en conjunto con el procedimiento rutinario tradicional de monitori- zación sísmica, existen agencias que han comenzado a explorar la aplicación de modelos de redes neuronales para la detección automática de terremotos (Walter et al. 2021; Retailleau et al. 2022). Empleando estos modelos, se ha logrado aumentar el porcentaje de detección, así como rebajar el umbral de magnitud mínimo por encima del cual la 109 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning red sísmica es capaz de registrar con őabilidad todos los eventos que ocurren en una región (M𝑐 - magnitude of completeness) (Cianetti et al. 2021). En las siguientes secciones de este Capítulo se explicará el fundamento de las téc- nicas de machine learning aplicadas a la detección de terremotos, varios ensayos con distintos modelos de redes neuronales, y el análisis de los resultados obtenidos en su aplicación a la región Ibero-Maghrebí. 6.1. Introducción a las técnicas de machine learning : funcionamiento y aplicación en Sismología El número de instrumentos empleados en estudios y vigilancia de la sismicidad ha ido incrementándose, con el paso del tiempo, en muchas regiones del planeta. Además, en paralelo, la sensibilidad de los aparatos ha mejorado progresivamente hasta el punto de registrar formas de onda con alta resolución y bajo ratio señal-ruido (SNR). Esto hace que actualmente se genere un volumen de información inmenso con los que tra- bajar y, por lo tanto, que sea necesario el desarrollo de nuevas metodologías para el manejo y tratamiento de esos datos. Las técnicas de aprendizaje automático (machine learning - ML) han surgido para facilitar el gestión de este volumen de información mediante la aplicación de una serie pautas deőnidas, y optimizadas para el trabajo a realizar. Esto permite trabajar más fácilmente los datos, y ayuda en tareas de etiquetado y clasiőcación necesarias en muchos campos, especialmente algunos dentro de la Sismología (Mousavi and Beroza 2022). El ML está dentro del campo de la Inteligencia Artiőcial, cuyo objetivo es el desa- rrollo de sistemas que sean capaces de realizar tareas que normalmente requerirían una łinteligencia humanaž, es decir, que tratan de imitar o simular el comportamiento humano (Figura 6.1). Aquí, el ML puede entenderse como un conjunto de métodos, dentro de la Inteligencia Artiőcial, que extraen y tratan la información contenida den- tro de una serie de datos łen crudož mediante el desarrollo de algoritmos y procesos de aprendizaje. Uno de estos procesos de aprendizaje son las Redes Neuronales, que 110 6.1. Introducción a las técnicas de machine learning : funcionamiento y aplicación en Sismología Figura 6.1: Esquema resumido de la relación entre los distintos términos en el campo de la Inteligencia Artiőcial. consisten en un modelo que sirve de arquitectura para replicar el funcionamiento del cerebro humano mediante la interconexión de unidades de procesamiento (neuronas) ordenadas en diferentes capas. En cada capa se realiza una operación y se transmite la información a la siguiente, para őnalmente generar un resultado. En ocasiones, al- gunas de estas capas están łocultasž, lo que permite realizar un aprendizaje mediante la representación de características y abstracciones más complejas. A esto se le conoce como Aprendizaje Profundo (deep learning), el cual deőne la metodología mediante la que se construye la red neuronal con la que funciona el proceso de ML, permitiendo además el entrenamiento y mejora progresiva de las tareas que realiza. Dentro de las diversas ramas de la Sismología, las técnicas de ML tienen varias aplicaciones. Se incluyen, entre otras: 1. Análisis de registros sísmicos: Se pueden procesar grandes volúmenes de datos de la forma de onda registrada en estaciones sísmicas para extraer información relevante. Ejemplos de esto son características especíőcas de la onda, como la amplitud, frecuencia y duración, que posteriormente podemos utilizar para el cálculo de la magnitud de un terremoto (Mousavi and Beroza 2020), o la polaridad de la primera llegada para la estimación del mecanismo focal (Li et al. 2023). 2. Reducción de ruido sísmico: Puede mejorarse la calidad de la señal registrada mediante la aplicación de algoritmos de ML que incrementan el ratio SNR, lo que facilita la interpretación de la información contenida en la forma de onda, 111 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning eliminando el ruido no deseado (Zhu et al. 2019). 3. Modelado de estructuras en el subsuelo: Empleando perőles de sísmica de reŕe- xión, es posible aplicar técnicas de ML que permitan discretizar la información que muestran los distintos reŕectores. Esto es útil para identiőcar e interpretar automáticamente discontinuidades como, por ejemplo, fallas (An et al. 2021). 4. Detección de terremotos: Al analizar la forma de onda registrada en una estación, se puede emplear un algoritmo de ML que permita identiőcar patrones sísmicos, como son las llegadas de ondas sísmicas P y S, distinguiéndolos del ruido de fondo (Münchmeyer et al. 2022). Esta última aplicación de ML es la que más ampliamente se ha desarrollado por diversos grupos de investigación y agencias de monitorización sísmica. Esto es debido a la necesidad de recabar toda la información disponible del registro de las estaciones receptoras, para luego ser revisada por los analistas y determinar el suceso o no de un terremoto. A pesar de que existen metodologías que analizan la forma de onda en busca de patrones determinados que podrían corresponder con la llegada de ondas sísmicas, como el short-term long-term amplitude (STA/LTA), estas solamente ayudan a la hora de sugerir anomalías en la forma de onda que podrían corresponder con llegadas de terremotos (Figura 6.2). Esto suele implicar una enorme cantidad de picados que el analista tiene que revisar, traduciéndose en una tarea que genera muchos falsos positivos (i.e.: señales recibidas y catalogadas erróneamente como llegada de terremoto), que deben ser descartados antes de incluirse en el catálogo sísmico. Al contrario que la metodología de STA/LTA, basadas en el cálculo de promedios de diferentes amplitudes para dos ventanas de tiempo especíőcas y que necesita de una serie de parámetros pre-őjados, los modelos de redes neuronales empleados en la detección automática de terremotos están entrenados con datos de picados de terremo- tos reales, etiquetando los elementos como łllegada de ondaž (P o S) y ruido, lo que agrega cierta robustez extra al catálogo de fases detectadas al reducirse el número de falsos positivos, sobre todo cuando el modelo empleado fue entrenado utilizando infor- mación registrada en la zona de estudio en la que se aplica. Estos modelos son capaces 112 6.1. Introducción a las técnicas de machine learning : funcionamiento y aplicación en Sismología Figura 6.2: Ejemplo de funcionamiento de la detección de llegadas sísmicas mediante la metodología STA/LTA. Esta técnica se basa en comparar el promedio de señales sísmicas a corto plazo (STA) con el promedio a largo plazo (LTA) para detectar señales inusuales que podrían ser terremotos. Si la señal STA es signiőcativamente mayor que la señal LTA, se puede superar un cierto umbral del ratio STA/LTA que indicaría la presencia de un terremoto. 113 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Figura 6.3: Registro de la componente vertical de la estación TLOR (perteneciente a la Red Sísmica Nacional), situada a ∼2 km del centro de la población de Lorca (Murcia). Cada línea de color indica 60 minutos de duración de registro durante el 3 de enero de 2022. Puede observarse como la amplitud promedio y la presencia de llegadas se reduce en las horas nocturnas (de 00h a 5h, y de 23h a 00h). de trabajar con formas de onda cuyo bajo SNR diőcultaría la tarea del analista a la hora de realizar los picados de onda. Incluso puede adaptarse a periodos en el que este ratio SNR varía dentro de una ventana temporal, como sucede en estaciones sísmicas ubicadas cerca de poblaciones en las que el ruido antrópico enmascara la señal recibida durante las horas de actividad diaria (Diaz et al. 2021) (Figura 6.3). En la siguiente Sección, se presentarán los modelos escogidos para llevar a cabo un ensayo de detección de terremotos en la región Bético-Rifeña. Se explicará de forma resumida el conjunto de datos empleado para su construcción y la metodología de entrenamiento. 114 6.2. Modelos de ML pre-entrenados para la generación de catálogos sísmicos 6.2. Modelos de ML pre-entrenados para la genera- ción de catálogos sísmicos Cuando nos referimos a las metodologías de ML, en cualquier campo o aplicación especíőca, el paso que más tiempo y recursos consume es la preparación del conjunto de datos para el entrenamiento de modelos de redes neuronales (Mousavi et al. 2019, 2020). Además, es necesario contar con una enorme cantidad de datos que posean una calidad mínima para poder ser procesado. Esto se traduce en un gran número de lecturas de forma de onda con un ratio (SNR) alto. No es raro que un conjunto de datos supere los cientos de miles o incluso millones de formas de onda, incluyendo señales de llegadas de terremotos, explosiones o ruido sísmico (Mousavi et al. 2019; Michelini et al. 2021; Magrini et al. 2020). En los últimos años, han aparecido en la literatura numerosos modelos de redes neuronales entrenados para la detección de llegadas de terremotos (Münchmeyer et al. 2022). Normalmente, entre ellos existen diferencias en cuanto a la arquitectura y el conjunto de datos usado para entrenarlos. De todos ellos, tres de los más utilizados, debido a su óptimo funcionamiento cuando han sido aplicados en estudios de moni- torización sísmica, son: GPD (Ross et al. 2018), PhaseNet (Zhu and Beroza 2019), y EQTransformer (Mousavi et al. 2020). 6.2.1. GPD El modelo GPD (Generalized Phase Detection), presentado en Ross et al. (2018), se trata de una aplicación a la detección de señales sísmicas basada en aprendizaje profundo, que usa redes neuronales convolucionales (convolutional neural networks, CNN ) para la clasiőcación de llegadas de onda P, S y ruido dentro de la forma de onda que registra una estación receptora. La arquitectura de redes basada en CNN presenta la ventaja de incluir un sistema de extracción de información jerárquico capaz de aprender por sí mismo, el cual se entrena para reconocer y extraer de los datos en bruto solamente la información que pueda ser relevante para la tarea que lleva a cabo. El conjunto de datos en el que está basada proviene de 692 estaciones de periodo 115 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning corto y banda ancha perteneciente al Southern California Seismic Network (SCSN ), y el conjunto de datos contiene sismogramas de 273.882 terremotos con magnitudes comprendidas entre -0.81 y 5.7. Para cada terremoto solamente se contemplaron regis- tros de estaciones a una distancia epicentral inferior a 100 km. Esto se traduce en 4.5 millones de formas de onda en registros de 3 componentes norte (N), este (E)1 y vertical (Z). Para eliminar el ruido microsísmico de estas formas de onda, se realizó un őltrado inicial con un őltro de paso alto de 2.0 Hz para, posteriormente, re-muestrear los datos a 100 Hz. Finalmente, la amplitud de cada sismograma se normaliza a la amplitud máxima registrada en cualquiera de las 3 componentes del registro de la estación. Las muestras de forma de onda se clasiőcan y etiquetan en 1.5 millones de llegadas de onda P, 1.5 de onda S (ambos tipos de llegada picados por analistas expertos), y őnalmente, 1.5 millones de muestras de ruido (correspondientes a los 5 s anteriores a la llegada de la onda P). Cada ventana de muestras de llegada o ruido tiene una duración de 4 s. Es decir, como los datos han sido re-muestreados a 100 Hz, cada ventana contendrá 400 muestras. El conjunto de datos se divide aleatoriamente en dos subconjuntos: 75 % corres- ponden al subconjunto de entrenamiento (datos que usa el modelo para aprender a reconocer patrones) y 25 % al de validación (datos que usa el modelo para comparar distribuciones de probabilidad y ajustar parámetros para mejorar durante el proceso de aprendizaje). Posteriormente, el subconjunto de entrenamiento es el que se emplea para construir el modelo GPD mediante una serie de cálculos iterativos dentro de la ar- quitectura CNN, en la que el modelo aprende a clasiőcar en los tres campos solicitados las formas de onda que contiene en su subconjunto de entrenamiento (i.e.: etiqueta de łllegadas de Pž, łllegadas de Sž, y łruidož). En el proceso, el modelo asigna una distribu- ción de probabilidad para cada etiqueta con valores entre 0 y 1 (siendo 1 probabilidad nula de que corresponda a una llegada P o S, y 0 lo contrario) y, posteriormente, se compara con la distribución de probabilidad real que tiene cada una de ellas. En el caso de que ambas etiquetas de llegadas P y S tengan una distribución de probabilidad igual a 0, la muestra se clasiőca como łruidož. 1En caso de que estas componentes no estén orientadas, se utilizan otras componentes horizontales equivalentes. 116 6.2. Modelos de ML pre-entrenados para la generación de catálogos sísmicos Figura 6.4: Esquema de la arquitectura del modelo GPD, tomado de Ross et al. (2018). Los caracteres de la onda se analizan a través de un proceso de őltrado y segmentación, permitiendo extraer de forma automática la información necesaria para la clasiőcación de la señal según la probabilidad de llegada de onda P (p[P]), S (p[S]) o ruido (p[N]). El funcionamiento se describe con más detalle en el artículo original de Ross et al. (2018). En cada iteración se mide globalmente el grado de diferencia que existe entre los resultados que predice el modelo y los reales, con el objetivo de cuantiőcar cómo de adecuado es el funcionamiento del modelo. A la vez, se ajustan automáticamente los parámetros del modelo para minimizar las diferencias de predicción en una siguiente iteración. El proceso de entrenamiento de GPD őnaliza cuando suceden cinco épocas (iteracio- nes completadas sobre el subconjunto de entrenamiento) sin que exista una disminución en las diferencias de predicción. Sin embargo, en el artículo original, se explica que el modelo que mejor resultado de predicción consiguió sobre el subconjunto de validación era el modelo obtenido tras la tercera época (99 % de acierto en la predicción de clasi- őcación). Esto sucede en ocasiones cuando el modelo queda łsaturadož y no vuelve a alcanzar el mínimo en las diferencias de predicción. Es por eso que el modelo publicado corresponde a esta tercera época. Este modelo y su metodología de entrenamiento han sido utilizados en diversos estudios para completar catálogos sísmicos, o como base para nuevos modelos de re- des neuronales entrenados también para detección de terremotos o para tareas más especíőcas (e.g.: Wang et al. 2019; Tokuda and Nagao 2023; Cheng et al. 2023a). 117 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning 6.2.2. PhaseNet Desarrollado por Zhu and Beroza (2019), PhaseNet es un modelo de redes neurona- les con aplicación a la detección de llegadas de terremotos. En este caso, la arquitectura del modelo consiste en una modiőcación de U-Net (Ronneberger et al. 2015) que, a pesar de ser ideado inicialmente para aplicaciones biomédicas, es útil para la segmenta- ción y tratamiento de series unidimensionales, como son las formas de onda registradas en estaciones sísmicas. La arquitectura de la red U-Net recibe su nombre por su geometría en łUž (Figura 6.5). En la parte izquierda, se sitúan una serie de capas de neuronas que actúan de codiőcadores, que analizan las muestras segmentadas de datos extrayendo patrones e información. A más profundidad en las capas, mayor es la complejidad que el modelo es capaz de asimilar y aprender. En el codo de la łUž se situaría un łcuello de botellaž en el que la toda la información extraída y aprendida en las capas de codiőcadores se comprime para pasar a la rama derecha de la łUž, que actúan como decodiőcadores. En estas capas, la información se descomprime, restaurando las partes segmentadas a su tamaño original y el modelo aprende a reconocer la información en muestras mayores. En la estructura en łUž existen unas funciones de łsaltož que permiten conectar capas correspondientes a procesos de codiőcación y decodiőcación donde la información tenga la misma dimensión. Estas funciones łpuenteanž todo el proceso y permitirían mejorar la convergencia de una solución (Ronneberger et al. 2015). Simpliőcando, en la parte izquierda, el modelo aprende a reconocer łquéž patrón se le va a solicitar más adelante (i.e.: etiqueta de łllegadas de Pž, łllegadas de Sž, y łruidož), sin importar el łdóndež se sitúe dentro de la muestra segmentada. En la parte de la derecha, el modelo aprenderá a reconocer łdóndež aparece ese patrón dentro de la muestra expandida. El resultado őnal, como antes, es un modelo que ofrece unas distribuciones de probabilidad ante la existencia de posibles llegadas de ondas P y S o ruido. El conjunto de datos empleado en el entrenamiento de PhaseNet consiste en formas de onda de 234.117 terremotos registrados por 889 estaciones sísmicas propiedad del Northern California Earthquake Data Center Catalog (NCEDC ). El pre-procesado de 118 6.2. Modelos de ML pre-entrenados para la generación de catálogos sísmicos Figura 6.5: Ejemplo de la estructura U-Net usada en el modelo PhaseNet, tomado de Zhu and Beroza (2019). Los datos de entrada pasan por la izquierda a las capas neuronales donde se lleva a cabo el proceso de codiőcación que, de manera progresiva en cada nivel de capas, irá segmentando la información en paquetes 4 veces más pequeños, a la vez que el número de neuronas por capa aumenta. La segmentación ajusta el tamaño de los nuevos paquetes, redondeando al siguiente número entero tras la división (3001, 751, 188, 47, 12). En el łcuello de botellaž, la información se transmite a unas nuevas capas neuronales donde el proceso se invierte y la información se expande (paquetes 4 veces más grandes respecto al nivel anterior). Además, los niveles de codiőcación y decodiőcación están conectados por unas funciones de łsaltož que mejoran la eőciencia de la convergencia de la solución. Para información más detallada, se remite a la fuente original de Zhu and Beroza (2019). 119 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning las formas de onda incluye la selección aleatoria de ventanas temporales de 30 s, que incluyen la llegadas de las ondas P o S picadas por analistas expertos. La aleatoriedad es necesaria para evitar que el modelo aprenda de forma sesgada el momento el que aparece el patrón de una llegada de onda sísmica. Las ventanas temporales se muestrean a 100 Hz (i.e.: cada ventana incluye 3001 muestras) y se normaliza cada componente de la forma de onda, sustrayendo el valor medio y dividiéndolo por la desviación estándar. Al contrario que en GPD, no se realizó ningún proceso de eliminación de ruido o őltrado de onda, lo que resulta en que el conjunto de datos empleado contenga cierto número de muestras con ratio SNR bajo. Además, tampoco se contempló una limitación a una distancia máxima de registro, como si ocurre en GPD. En total, se usaron 779.514 registros de sismogramas con 3 componentes, que se di- vidieron en tres subconjuntos de entrenamiento (623.054), validación (77.866) y prueba (75.592). El subconjunto de prueba se introduce aquí para incorporar muestras que no participan en el proceso de aprendizaje, lo que sirve para evaluar el funcionamiento del modelo y su efectividad frente a datos externos. La diferencia con el subconjunto de validación es que el primero sí participa en el entrenamiento ajustando automática los valores de parámetros durante las diferentes iteraciones, mientras que el subconjunto de prueba permanece ajeno a esto. Este solamente se incorpora cuando el modelo está completamente entrenado y se pretende hacer un ensayo preliminar con él. En el proceso de entrenamiento, al igual que con otros modelos de redes neuronales, se busca reducir todo lo posible las diferencias entre la distribución de probabilidad de la predicción de una etiqueta (i.e.: łllegada de onda P o Sž, o łruidož) y el valor real. En cuanto cómo se clasiőca el ruido, a pesar de que los autores no incluyeron explícitamente muestras de ruido sísmico, el modelo aprende automáticamente a reconocer su patrón mediante la siguiente distribución de probabilidad mostrada en la Ecuación 6.1. 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑟𝑢𝑖𝑑𝑜) = 1− 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑃 ) − 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑆) (6.1) PhaseNet se ha utilizado en numerosos estudios relacionados con la re-evaluación de catálogos sísmicos, la monitorización sísmica y vigilancia volcánica, o como referencia para estudios comparativos frente a otros modelos (e.g.: Wang et al. 2023; Cesca et al. 120 6.2. Modelos de ML pre-entrenados para la generación de catálogos sísmicos 2022; García et al. 2022; Retailleau et al. 2022). 6.2.3. EQTransformer Este modelo fue desarrollado por Mousavi et al. (2020) con el objetivo de facilitar simultáneamente la detección y picado de señales sísmicas. El modelo EQTransformer (EQT ) presenta una arquitectura novedosa basada en capas de łatención propiaž (self- attentive layers). Dentro de la red neuronal, estas capas funcionarían codiőcando una secuencia de datos cuyos elementos serán ponderados en función de la importancia que puedan tener para la tarea de detección de llegadas de terremotos. Aquellos elementos que sean relevantes serán resaltados, mientras que el resto se minimizan. Esta operación imita lo que ocurre en la mente humana cuando esta realiza una tarea que implica el análisis de una serie de datos para su clasiőcación (Lai et al. 2021). Es decir, en un inicio, si la persona no está familiarizada con el conjunto de datos o la tarea que tiene que llevar a cabo, se pondera de igual manera todos los datos de los que disponga. Sin embargo, a medida que su destreza y experiencia incrementan, esta persona será capaz de centrarse en ciertos elementos y seleccionar qué información es más relevante para realizar la tarea encomendada de forma más eőciente. La estructura de la red se presenta de forma esquemática en la Figura 6.6. Comienza un codiőcador que toma las señales sísmicas en crudo para generar una representación de la información que contiene la forma de onda. Posteriormente, esta información se pasa a tres decodiőcadores que se encargan de analizar esa información calculando tres distribuciones de probabilidad: llegada de onda P, onda S, y detección global del terremoto. Contrariamente a otros modelos, en EQTransformer no se contempla probabilidad explícita para el ruido sísmico, y solamente se etiquetará como tal si no coincide con alguna de las otras categorías. El conjunto de datos utilizado para el entrenamiento de EQT proviene de la base de datos global STEAD (STandfor EArthquake Dataset, Mousavi et al. 2019). Se usaron 1 millón de señales de terremotos y otras 300.000 correspondientes a no-terremotos que incluyen tanto ruido natural como antrópico. Las señales de terremotos corresponden a ∼450.000 eventos de magnitud variada y con distribución geográőca global, registrados 121 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Figura 6.6: Esquema simpliőcado del funcionamiento del modelo EQTransformer, mo- diőcado de Mousavi et al. (2020). Los datos de entrada, correspondiente a las 6000 muestras del sismograma, se analizan en una secuencia de capas dentro del proceso de codiőcación, segmentando y extrayendo la información más relevante. En el siguiente paso de łAtención Globalž se evalúa la posible presencia de un patrón similar al que produciría un terremoto, la información se codiőca, condensando de nuevo hasta lograr el tamaño original y se estima la probabilidad global de aparición del terremoto. En cuanto a la discriminación entre llegadas P y S dentro del terremoto, se realiza un proceso de łAtención Localž especíőco para cada una, para posteriormente decodiőcar de igual manera la información y extraer una probabilidad de picado de onda P y S. El esquema completo, con toda la información especíőca de cada proceso, se describe con profundidad en la fuente original (Mousavi et al. 2020). 122 6.2. Modelos de ML pre-entrenados para la generación de catálogos sísmicos en estaciones a una distancia epicentral menor a 300 km. Del mismo modo que en los casos anteriores, el conjunto de datos se divide aleato- riamente en subconjuntos correspondientes a entrenamiento (85 %), validación (5 %), y prueba (10 %). Las formas de onda se őltran con un őltro de paso de banda (1.0-45.0 Hz), y después se segmentan en ventanas de 60 s de duración con una tasa de muestro de 100 Hz (6000 muestras por cada ventana). El proceso de entrenamiento implica una serie de iteraciones en las que las muestras correspondientes al subconjunto de entrenamiento se evalúan para extraer la distribu- ción de probabilidad de llegada P o S, asignando un valor comprendido entre 0 y 1 de forma similar a lo explicado para el modelo GPD. La diferencia aparece en cómo se programó la őnalización del experimento, siendo en este caso que se daba por concluido cuando no existía variación de diferencias de probabilidades entre las predicciones del modelo y los valores reales tras 12 épocas de entrenamiento. Los autores de este modelo ponen a disposición pública dos versiones que, a pesar de obtenerse del mismo conjunto de datos, presentan una arquitectura y funcionamiento distintos. El primero es un modelo original optimizado para reducir la tasa de falsos ne- gativos (señales sísmicas reales que el modelo predice como ruido), lo que normalmente conlleva un número de eventos detectados mayor. El segundo corresponde a una versión que se ha aőnado para reducir la tasa de falsos positivos (señales que no corresponden a llegadas de terremotos pero que el modelo predice como tales), el cual suele dar lugar a una menor cantidad de terremotos detectados. El uso de uno u otro modelo dependerá de la tarea a realizar y del ŕujo de trabajo empleado, aunque pueden usarse de manera conjunta para complementar las funciones de detección (Scotto di Uccio et al. 2023). Debido al gran número de señales sísmicas usadas durante su entrenamiento y su variedad geográőca, el modelo EQT se ha citado en numerosos trabajos como una herramienta útil para la detección de terremotos, o como marco para el entrenamiento de modelos de detección más especíőcos (e.g.: Niksejel and Zhang 2023; Gong et al. 2022; Xiao et al. 2021). 123 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning 6.3. Creación de catálogos sísmicos con easyQuake Como se ha visto anteriormente, cada uno de los tres modelos (GPD, PhaseNet y EQT ) presenta diferencias marcadas en cuanto a su arquitectura y el conjunto de datos del que se parte en su entrenamiento. Sin embargo, tienen en común que han demostra- do ser herramientas ventajosas a la hora de ser aplicadas en la detección automática de señales sísmicas. Con todo y eso, siguen teniendo cierto grado de complejidad cuando se pretende utilizarlos de manera directa para las tareas de monitorización sísmica. Con el paso del tiempo, han ido surgiendo algunos software que funcionan como entornos de trabajo con el objetivo de facilitar la aplicación y el funcionamiento perso- nalizado de estos modelos de redes neuronales. No obstante, algunos de estos proyectos consisten en conjuntos de programas y módulos que funcionan solamente para un mo- delo especíőco (Shi et al. 2022; Zhu et al. 2022a), de modo que el uso intercambiable entre modelos variados no resulta tan ágil. Con la idea de resolver estas diőcultades, se desarrolló easyQuake (Walter et al. 2021), un software en lenguaje Python con una serie de herramientas que facilitan la detección y localización de terremotos de manera ŕexible. Actualmente, easyQuake se ha implementado a la rutina de monitoreo sísmico del Oklahoma Geological Survey (OGS ), incrementando el número de terremotos detectados por la red sísmica de este Estado. A continuación, se explicarán brevemente las herramientas fundamentales que incor- pora easyQuake en su ŕujo de trabajo para la obtención de catálogos sísmicos mediante metodologías de ML. Muchas de ellas se basan en módulos presentes en el paquete ObsPy (Krischer et al. 2015) para la lectura y tratamiento de datos sísmicos. 6.3.1. Obtención de formas de onda La primera etapa consiste en la compilación y clasiőcación de formas de onda que se utilizarán para los siguientes pasos. En el caso de que no se disponga de datos propios, easyQuake permite descargar desde repositorios de acceso libre las formas de onda registradas por estaciones dentro del área de estudio en formato miniSEED, al 124 6.3. Creación de catálogos sísmicos con easyQuake mismo tiempo que las clasiőca junto con sus őcheros de respuesta dentro de directorios deőnidos por 24 horas de duración. 6.3.2. Detección de llegadas de terremotos El programa easyQuake pone a disposición del usuario GPD, PhaseNet y EQT, aunque también ofrece la opción de realizar los picados usando el método STA/LTA. Teniendo en cuenta que incorpora la versión łoriginalž y łconservadoraž de EQT, en total permitiría realizar la detección de llegadas sísmicas con cuatro modelos de redes neuronales diferentes. El software de detección trabaja con un único modelo de redes neuronales, utilizando la tarjeta gráőca del ordenador o estación de trabajo para realizar los cálculos del procesado de las formas de onda, y obtener así la distribución de probabilidades de llegadas de onda sísmica de manera similar a las mostradas en la Sección 6.2. Tras esto, todas llegadas detectadas se guardan en un őchero de fases que contiene la información de cada estación y canal donde se realiza el picado, tiempo de llegada, tipo de fase (P o S), y probabilidad asignada. 6.3.3. Asociación de fases sísmicas El paso de asociación implica la agrupación de tiempos de llegada coherentes y su convergencia para declarar un terremoto. Esto se hace mediante el software PhasePapy 1D (Chen and Holland 2016), incluido dentro de easyQuake, el cual permite calcular tablas de búsqueda de tiempos de viaje usando el modelo global de velocidades 1-D IASP91 (Kennett and Engdahl 1991). Aquí, se generan pares de ondas P/S y, tras cal- cular diversas diferencias de tiempos de llegada de las ondas P y S (𝑡𝑆−𝑃 ), se determina la mejor combinación de pares P/S agrupados para deőnir un terremoto concreto. La mejor combinación consistirá en aquella que resulte en el residuo mínimo para un um- bral de estaciones con lectura pre-őjado (Figura 6.7). Este residuo mínimo se calcula en base a la diferencia que existe entre el radio de extensión calculado a partir del 𝑡𝑆−𝑃 registrado en cada estación (r 𝑖), y la distancia medida desde dicha estación al epicentro del hipotético terremoto (d 𝑖). Cuanto más parecidas sean estas distancias dentro de una única estación (i.e.: r 𝑖 - d 𝑖 ≈ 0), y menor sea el residuo general, más certera será 125 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning la asociación del terremoto y su epicentro. Adicionalmente, podemos deőnir que un terremoto será declarado con un número mínimo de estaciones que contengan lecturas de fases, y que a la vez sus 𝑡𝑆−𝑃 converjan con un residuo mínimo para evitar artefactos de cálculo. Incrementando el número de estaciones requeridas o reduciendo el residuo se asegura una tasa de falsos positivos mucho menor, aunque implicará obtener una cantidad notablemente más baja de terre- motos. Durante este paso también se da una localización epicentral preliminar, es decir, se hace una estimación de la latitud y longitud, őjando la profundidad, por defecto, a 5 km. A pesar de que el paso de asociación presenta la ventaja de tener unos parámetros fácilmente entendibles y conőgurables, PhasePapy 1D no funciona de forma óptima cuando se dispone de una gran cantidad de picados para asociar, o cuando la zona de estudio en la que están repartidas las estaciones es muy extensa. 6.3.4. Creación de catálogo sísmico y funciones adicionales Finalmente, tras realizar la asociación, todos los terremotos se combinan en un único catálogo sísmico en formato QuakeML (Schorlemmer et al. 2011). Este catálogo contiene la información básica referente al tiempo de origen, estaciones y tiempos de llegada. Sin embargo, easyQuake incluye otras funciones que permiten extraer más información de los datos que usamos. Por ejemplo, es posible calcular la magnitud local (𝑀𝐿) de cada terremoto en base a una relación empírica extraída de Hutton and Boore (1987) desarrollada para el sur del estado de California, cuya formación se presenta en la Ecuación 6.2. 𝑀𝐿 = 𝑙𝑜𝑔10(𝐴) + 1,11 · 𝑙𝑜𝑔10(𝐷) + 0,00189 ·𝐷 − 2,09 (6.2) En esta ecuación de cálculo de 𝑀𝐿, A corresponde al pico de amplitud máxima (en nanómetros) medido en los canales horizontales de la estación sísmica, y D se reőere a la distancia epicentral (en kilómetros) entre el terremoto y la estación. Para cada evento se toman únicamente los valores de magnitud calculados en estaciones a una 126 6.3. Creación de catálogos sísmicos con easyQuake Figura 6.7: Esquema de funcionamiento de asociación de tiempos de llegada (modiőcado de Chen and Holland (2016)). En (a), partimos de una serie de estaciones sísmicas (triángulos de color A, B, C y D) con una serie de registros de 𝑡𝑆−𝑃 , deőnidos por sus radios de extensión (r 𝑖). Los radios r𝐵′ y r𝐶′ corresponden a 𝑡𝑆−𝑃 candidatos medidos en la misma estación y temporalmente próximos al resto de 𝑡𝑆−𝑃 candidatos. En (b), vemos como el software crea subgrupos con 𝑡𝑆−𝑃 pertenecientes a una única estación (i.e.: S1=[A, B, C, D]; S1=[A, B’, C’, D]; S1=[A, B’, C, D]; S1=[A, B, C’, D]), y determina qué combinación es la ideal para estimar un epicentro que cumpla el menor residuo posible entre r 𝑖 y la distancia de cada estación al propio epicentro (d 𝑖). Ocasionalmente, el software puede encontrar un resultado cuya convergencia se produzca en el exterior de la superőcie que cubre la red de estaciones, como se muestra en (c) y (d). 127 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning distancia inferior a la indicada por el usuario, y de este conjunto se calcula el promedio para deőnir el valor de 𝑀𝐿. Otra funcionalidad corresponde a la posibilidad de estimar la polaridad de las pri- meras llegadas de onda P. Esto se realiza durante el cálculo de 𝑀𝐿, y se basa en la búsqueda de máximos o mínimos locales justo después de la llegada de la onda P para asignar una polaridad łpositivaž, łnegativaž o łindeterminadaž. Estos valores de polaridad pueden ser posteriormente empleados en el cálculo del mecanismo focal del terremoto usando otros software (i.e.: HASHPy, Williams (2014)). Una vez entendido cómo opera easyQuake, se realizaron una serie de ensayos para probar la capacidad de detección de los distintos modelos de redes neuronales que incorpora, comparando los resultados con catálogos oőciales de terremotos de la Red Sísmica Nacional. 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easy- Quake Para probar las funcionalidades de easyQuake se ha llevado a cabo una serie de pruebas para calcular catálogos sísmicos usando datos provenientes de estaciones sís- micas pertenecientes a la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b). El conjunto de estaciones consiste en 27 receptores de banda ancha2 presentes dentro el área −6𝑜𝐸/1𝑜𝐸/35𝑜𝑁/39𝑜𝑁 , y los datos se extrajeron para una ventana tempo- ral correspondiente al mes de marzo de 2018 (Figura 6.8). Se escoge este intervalo de tiempo porque en él, además de poder observar la sismicidad distribuida por el área Ibero-Maghrebí, también podremos ver cómo se comportan los modelos de detección frente a la ocurrencia de series sísmicas como la de Albudeite (Región de Murcia) o Jódar (Andalucía). Todos los cálculos se realizaron por la estación de trabajo Apanhecat, adquirida por el proyecto Model_ShaKER (PID2021-124155NB-C31), que viene equipada con 16 2La localización de ELOR contiene dos receptores, uno situado en superőcie y otro enterrado a ∼ 40 m de profundidad en el sondeo FAMSIS-1 (Martínez-Díaz et al. 2016). 128 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake Figura 6.8: Mapa de epicentros para el área de estudio durante el mes de marzo de 2018 (Instituto Geográőco Nacional 2023b). La escala de color hace referencia al tiempo de origen. Los dos círculos discontinuos marcan el área de las series sísmicas de Jódar (rojo) y Albudeite (azul). Abajo, se muestra un cuadro con la evolución temporal de la sismicidad, incluyendo un histograma de frecuencias diario y la magnitud m𝑏𝐿𝑔 calculada por la Red Sísmica Nacional. 129 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning núcleos, cada uno de 2 hilos AMD Ryzen 9 5950x, 128 Gb de RAM, y una tarjeta gráőca Nvidia RTX A4000 de 16 Gb de RAM para el procesado de datos durante la detección con modelos de redes neuronales. 6.4.1. Procedimiento y ajustes de parámetros empleados El primer paso consiste en incorporar y clasiőcar los datos de forma de onda en formato mSEED. Cuando se trata de datos externos que easyQuake no ha descargado de servidores públicos (i.e.: IRIS), no existe una certeza total de que el contenido de información de los őcheros sea el adecuado para que el programa pueda trabajar con ellos. Para ello, se programó un script que toma cada forma de onda, comprueba que su tasa de muestreo corresponde a 100 Hz y que no existen huecos de información recibida, y posteriormente la re-nombra y clasiőca en directorios ordenados según el día de registro, es decir, desde la fecha de inicio que hayamos programado a la fecha őnal. Adicionalmente, el script incorpora a cada directorio los őcheros de respuesta aportados por la Red Sísmica Nacional, que contienen los metadatos de cada estación. Tras tener los datos de forma de onda clasiőcados, se procede a la detección. Aquí, utilizaremos los modelos pre-entrenados GPD, PhaseNet y EQT (en sus variantes łori- ginalž y łconservadoraž) para obtener un catálogo de picado de llegadas de terremotos. En el paso de detección, se realizó una modiőcación al programa original para introducir un őltrado de paso alto de 4 Hz a las formas de onda. Esto se hizo por recomendación de (Antón (IGN), comunicación personal, 2023). Para los modelos GPD y PhaseNet no hizo falta más conőguración. Sin embargo, en el caso de EQT, al emplear dos modelos distintos, fue necesario ajustar algunos de sus parámetros para adaptarlos a las recomendaciones del autor original descritas en el repositorio oőcial del modelo. Los cambios se añadieron al código fuente de easyQuake para facilitar el uso intercambiable de ambos modelos con sus respectivos parámetros ajustados, los cuales se muestran en la Tabla 6.1. Aquí, Th𝑃 y Th𝑆 hacen referencia a los umbrales de detección őjados por encima de los cuales una distribución de probabilidad calculada por EQT se podrá asignar a una llegada P o S. Valores de umbral más bajos indican que el modelo será más sensible en la detección y, por tanto, podrá incorporar 130 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake modelo Th𝑃 Th𝑆 Th𝐸𝑄 overlap EQT_original 0.3 0.3 0.5 0.3 EQT_conservador 0.05 0.05 0.2 0.6 Tabla 6.1: Tabla comparativa de los parámetros usados para conőgurar el modelo EQT en sus variantes original y conservadora. La deőnición de cada parámetro y su uso se explica en el texto principal. más llegadas de terremotos al catálogo de picados. En principio, podría parecer que los valores őjados son bajos (especialmente en el caso del modelo conservador), pero el rango escogido entra dentro de las recomendaciones propuestas por el autor del modelo y, como se verá más adelante, en el paso de asociación podremos őltrar de nuevo para considerar solamente las combinaciones más conservadoras a la hora de declarar los terremotos con pares P/S del catálogo que hayamos generado. De forma similar, Th𝐸𝑄 es el umbral establecido para declarar una detección de terremoto. El parámetro łoverlapž hace referencia al porcentaje de solape entre las ventanas de muestras en las que se realiza la detección. El valor por defecto para ambos modelos es de 0.3 (i.e.: 30 % de solape entre dos ventanas de muestras consecutivas). Sin embargo, el autor del modelo EQT recomienda usar un solape de muestras mayor (∼0.9) cuando el modelo conservador no realiza suőcientes picados, por ejemplo, de pares de llegadas P/S que provengan de terremotos lejanos. En este ensayo, se probó inicialmente el valor 0.9 como solape para el modelo conservador, pero se obtuvo un catálogo de picados con un número desproporcionado de llegadas, que posteriormente diőcultaba en exceso la tarea de asociación. Por ello, se decidió ajustar este solape a un valor intermedio de 0.6 con el cual se lograba un incremento moderado del número de picados detectados sin que supusiera un perjuicio en el rendimiento de la asociación posterior. Una vez tenemos el catálogo de fases se procede al paso de asociación en el que, como se explicaba anteriormente, calcularemos la convergencia de pares de fases P/S detectadas en distintas estaciones para declarar los terremotos. La asociación se realiza en serie para cada directorio de día de duración con PhasePapy 1D, el cual nos permite modiőcar algunos de los parámetros para ajustar la asociación a unos valores óptimos, y obtener así un catálogo que contenga el mayor número de terremotos posibles a la vez que se intenta restringir los falsos positivos. Los parámetros usados para la asociación 131 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Nsta Maxkm Co OTunc Lunc 3 4 300 km 10 km 3 s 0.2𝑜 Tabla 6.2: Tabla comparativa de los parámetros usados para la asociación en PhasePapy 1D dentro de easyQuake. La deőnición de cada parámetro y su uso se explica en el texto principal. se presentan en la Tabla 6.2. En este grupo de parámetros modiőcables, primero deőnimos el número mínimo de estaciones (N𝑠𝑡𝑎) con el que declararemos un terremoto. En los ensayos que se han realizado, se llevaron a cabo dos asociaciones, obteniendo catálogos cuyos terremotos se declaraban con un mínimo de 3 o 4 estaciones, según el caso. Se incluye también Max𝑘𝑚 como la distancia epicentral máxima hasta la estación de registro, estimada a partir de 𝑡𝑆−𝑃 . Es decir, la distancia máxima de la que podrán venir las llegadas que consideremos para ser agregadas a un terremoto, que en nuestro caso será de 300 km o menos. El parámetro C0 deőne la distancia máxima de 𝑡𝑆−𝑃 para agregar un nuevo par de llegadas P/S en la asociación de un candidato a terremoto. Por último, para controlar la calidad de los terremotos que se obtienen en la asociación, introducimos unos valores de incertidumbre máxima en cuanto al error del tiempo de origen (OT𝑢𝑛𝑐), y la localización preliminar (latitud y longitud) que se obtiene (L𝑢𝑛𝑐). Como se mencionaba anteriormente, PhasePapy 1D no funciona de forma óptima cuando trabaja con catálogos de picados muy extensos (>100.000 picados por día), algo que no es raro de obtener cuando se cuenta con muchas estaciones que hayan aportado picados, o cuando el modelo de redes neuronales se ha conőgurado para resultar demasiado sensible. No obstante, dentro de easyQuake, es posible lanzar la asociación como un proceso que trabaje en paralelo usando varios de los hilos que tengamos disponibles en nuestro procesador. De modo que, para agilizar esta etapa y reducir el tiempo de cálculo, se modiőcó el script con el que conőguramos los parámetros de easyQuake para lanzar la asociación en varios directorios a la vez, usando 28 de los 32 hilos de Apanhecat en paralelo. Tras esto, se combinan todos los terremotos para crear un catálogo sísmico que contenga el total de eventos detectados durante el mes de marzo de 2018. Una vez 132 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake el catálogo está formado, se puede usar la relación empírica mostrada en la Ecuación 6.2 para calcular la M𝐿 de cada terremoto3. Usaremos todos los picados recogidos en estaciones sísmicas a una distancia inferior a los 300 km del epicentro estimado por PhasePapy 1D para la estimación de la magnitud de cada terremoto. No obstante, durante las pruebas iniciales, se encontraron algunos fallos de funciona- miento de la función de easyQuake que realiza los cálculos M𝐿 (magnitude_quakeml()) en ciertos casos en los que ofrece unas estimaciones de amplitud anómalas. Estos va- lores, que inicialmente pasaban desapercibidos, en ocasiones quedan muy por debajo o por encima del valor estimado en otras estaciones, lo que da lugar a cálculos de M𝐿 imprecisos. Este hecho destaca cuando el terremoto tiene lecturas en pocas estacio- nes, por lo que una estimación que se desvíe demasiado de las otras puede alterar la estimación őnal de la magnitud. Para corregir esto, se ha modiőcado magnitude_quakeml() en el código fuente de easyQuake. Los pasos para la obtención de los picos máximos de amplitud se han mantenido, pero como el valor de magnitud que se incorpora al őchero especíőco del terremoto resulta de la mediana de las magnitudes locales calculadas, se ha decidido hacer un paso de őltrado de estas magnitudes para incluir solamente aquellas que mantengan cierta coherencia entre sí. Este paso de őltrado consiste en agrupar todas las magnitudes locales estimadas4. Calculamos la desviación estándar de esa población de magnitudes y, si ese valor es inferior a 0.5, la magnitud que incorporaremos al őchero del terremoto consistirá en la mediana de la población de magnitudes. En el caso de que el valor de desviación estándar sea superior a 0.5, entenderemos que existe mucha dispersión entre las estimaciones debido a la presencia de valores anómalos de magnitud. Los valores máximos y mínimos que usaremos como magnitudes de referencia para őltrar qué valores de magnitud mantendremos vienen dados por las 3A pesar de que esta relación se obtuvo con parámetros de amplitud desarrollados para el sur de California, no debería tener inŕuencia para las conclusiones que podamos extraer en este ensayo preliminar, ya que el cálculo de magnitud simplemente servirá como una estimación relativa del tamaño de los terremotos detectados, sin entrar en interpretaciones de dicho valor absoluto de magnitud. 4Normalmente, cada estación tendrá un par de magnitudes calculadas, una por cada canal łENž, ł12ž, etc. 133 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Ecuaciones 6.3 y 6.4. En estas ecuaciones, ̃︁𝑀𝐿 representa la mediana de la población de magnitudes estimadas por magnitude_quakeml(), y iqr𝑚𝑎𝑔 hace referencia al rango intercuartílico de dicha población de magnitudes5. 𝑀𝑎𝑔𝑛𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒𝑚𝑎𝑥 = ̃︂𝑀𝐿 + 𝑖𝑞𝑟𝑚𝑎𝑔 (6.3) 𝑀𝑎𝑔𝑛𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒𝑚𝑖𝑛 = ̃︂𝑀𝐿 − 𝑖𝑞𝑟𝑚𝑎𝑔 (6.4) Posteriormente, se analiza magnitud por magnitud, retirándose los valores que que- den por encima o por debajo de los límites máximo o mínimo, respectivamente. Fi- nalmente, el valor de M𝐿 se extrae de la mediana de la población de magnitudes que hayan permanecido tras el őltrado y se incorpora al őchero especíőco del terremoto. Realizados todos los pasos (detección, asociación, combinación de todos los eventos asociados y cálculo de magnitud), se obtienen ocho catálogos sísmicos distintos, que son resultado de aplicar la detección para cada uno de los cuatro modelos de redes neuronales y realizar dos asociaciones distintas. 6.4.2. Resultado de detección y comparación de los catálogos sísmicos Usando la metodología explicada anteriormente, el software easyQuake nos per- mite extraer picados de llegadas de datos provenientes de la Red Sísmica Nacional restringidos al mes de marzo de 2018. Se ha descargado de la web del Instituto Geo- gráőco Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b) un catálogo sísmico de la mis- ma duración, y un área igual a la que cubren las estaciones usadas en este ensayo (−6𝑜𝐸/1𝑜𝐸/35𝑜𝑁/39𝑜𝑁). Este catálogo, con 276 terremotos, servirá de referencia pa- ra comparar nuestros resultados. Tras la asociación de estas llegadas, se obtienen varios catálogos sísmicos que se presentan en las Figuras 6.9 - 6.12. Aquí se representa la distri- 5Se ha preferido emplear el rango intercuartílico en lugar de la desviación estándar porque, a pesar de que ambos son útiles para representar la dispersión de una muestra de población, el rango intercuartílico no está tan inŕuenciado por los valores extremos producidos por resultados anómalos del la estimación de magnitud al usar datos comprendidos entre los percentiles 25 y 75 de la población. 134 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake bución de epicentros estimados para los catálogos que hemos obtenido con cada modelo de redes neuronales6. Excluyendo al modelo GPD (6.12), que apenas logra una muestra representativa, el resto de modelos ofrece una localización de epicentros próxima a la que se obtiene con los datos de la Red Sísmica Nacional (Figura 6.8). Los epicentros de los terremotos se han estimado en una localización más o menos próxima a la de las estaciones usadas para este ensayo. Ello explica que existan áreas, como el norte del continente africano o el estrecho de Gibraltar, en las que apenas se detectan terremotos debido a la gran distancia con las estaciones más cercanas. Este hecho ya se observaba en el catálogo de referencia. En varios de los resultados, además de la sismicidad dispersa, pueden observarse los agrupamientos que corresponden a las series sísmicas de Albudeite y Jódar. Destaca, por su número de terremotos, el catálogo obtenido con EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 usando un umbral de 3 estaciones durante la asociación (Figura 6.9a). La abundancia de terremotos impide ver con claridad la existencia de series sísmicas diferenciadas a una escala más local. Dicho esto, la mayoría de los resultados parecen tener coherencia con los mostrados en el catálogo de referencia, con abundancia de eventos en el rango de M𝐿 1.5-2.5 y algunos terremotos mayores que sobresalen, correspondientes a las series de Albudeite y Jódar. No obstante, llama la atención la presencia de un terremoto de M𝐿 6.1 en el catálogo calculado usando EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 y una asociación de 3 estaciones. Este evento será analizado en detalle más adelante cuando discutamos el desempeño de cada catálogo de M𝐿. En la Figura 6.13 aparecen los resultados numéricos de cada catálogo, que aparecen ordenados en función del modelo de redes neuronales empleado y el umbral de estaciones mínimo que se usa para cada asociación. Para facilitar visualmente las comparaciones, las columnas que indican valores absolutos se han rellenado con una escala de color continua rojo-azul (valores más altos en azul), y las que indican un porcentaje están rellenos con una escala de color continua rojo-amarillo-verde (valores más altos en verde). 6Se debe recordar que, durante la asociación, PhasePapy 1D estima unos epicentros que en oca- siones pueden quedar fuera del área máxima que cubren las estaciones usadas en la detección. Esto sucede porque en el cálculo se pueden tomar llegadas a una distancia máxima deőnida por Max𝑘𝑚, cuya convergencia resultaría en terremotos alejados de la red de estaciones. 135 C ap ít ul o 6. E st ud io co m pa ra ti vo de ca tá lo go s sí sm ic os ge ne ra do s po r m ac hi ne le ar ni ng Figura 6.9: Resultados de generación de catálogos sísmicos con el modelo EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 en el caso de asociación con 3 y 4 estaciones. Abajo, se muestra un cuadro con la evolución temporal de la sismicidad durante marzo de 2018, incluyendo un histograma de frecuencias diario y la magnitud M𝐿 calculada por easyQuake. 13 6 6.4. E nsayos de catálogos sísm icos generados con easyQ uake Figura 6.10: Resultados de generación de catálogos sísmicos con el modelo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 en el caso de asociación con 3 y 4 estaciones. Abajo, se muestra un cuadro con la evolución temporal de la sismicidad durante marzo de 2018, incluyendo un histograma de frecuencias diario y la magnitud M𝐿 calculada por easyQuake. 137 C ap ít ul o 6. E st ud io co m pa ra ti vo de ca tá lo go s sí sm ic os ge ne ra do s po r m ac hi ne le ar ni ng Figura 6.11: Resultados de generación de catálogos sísmicos con el modelo PhaseNet en el caso de asociación con 3 y 4 estaciones. Abajo, se muestra un cuadro con la evolución temporal de la sismicidad durante marzo de 2018, incluyendo un histograma de frecuencias diario y la magnitud M𝐿 calculada por easyQuake. 13 8 6.4. E nsayos de catálogos sísm icos generados con easyQ uake Figura 6.12: Resultados de generación de catálogos sísmicos con el modelo GPD en el caso de asociación con 3 y 4 estaciones. Abajo, solamente se muestra el cuadro con la evolución temporal de la sismicidad durante marzo de 2018 para el catálogo sísmico de (a). En el caso de (b), no se incluye histograma o gráőco de magnitud al tratarse de un único terremoto y no haberse estimado su M𝐿 automáticamente por easyQuake. 139 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Figura 6.13: Datos cuantitativos de los catálogos generados mediante modelos pre- entrenados (extensión completa de la región de estudio). La columna de łN𝑜 terremotosž indica la cantidad de eventos detectados, ł %cambiož indica el porcentaje de incremento o reducción del número de terremotos con respecto al catálogo de referencia (catálogos con más de 276 eventos detectados tendrán un valor positivo). Finalmente, la cantidad de terremotos coincidentes con el catálogo de referencia y su porcentaje se indican en las columnas łcoincidenciaž y ł %coincidenciaž. Podemos observar que, como resultaría lógico, para un mismo modelo de redes neuronales, el umbral de estaciones para la convergencia tiene inŕuencia en el tamaño del catálogo resultante. Los catálogos obtenidos usando un umbral de estaciones igual a 3, sistemáticamente, contienen un mayor número de terremotos que su contrapartida de 4 estaciones. El catálogo con mayor abundancia de terremotos resulta de aplicar EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 y una asociación con 3 estaciones (3646 terremotos), mientras que el más pequeño corresponde a GPD y una asociación con 4 estaciones. Los otros dos modelos (EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y PhaseNet) presentan un número de terremotos algo más similar al del catálogo de referencia, conteniendo más o menos terremotos en función de la asociación. En un principio, la combinación de la detección con el modelo EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 y la asociación con 3 estaciones sería la mejor para obtener un catálogo abundante. Sin embargo, quedaría la incertidumbre de saber cuántos de estos podrían tener un equi- valente en el catálogo de referencia, lo que nos ofrece una estimación aproximada del grado con el que el procedimiento es capaz de replicar un catálogo sísmico obtenido por una agencia oőcial como la Red Sísmica Nacional. Para solventar esto, la estimación del número de terremotos coincidentes entre ca- tálogos de ML y el catálogo de referencia se realiza siguiendo el siguiente criterio: dos terremotos en dos catálogos diferentes corresponderán al mismo evento cuando las 140 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake Figura 6.14: Histograma de frecuencias de rms para los terremotos del catálogo de referencia. Se incluyen los valores de 𝑟𝑚𝑠𝑚𝑎𝑥, ̃︂𝑟𝑚𝑠 y 𝑚𝑎𝑥Δ𝑡. diferencias de su tiempo de origen no exceda el valor de 𝑚𝑎𝑥Δ𝑡 expresado según la propuesta de la Ecuación 6.5. El rango de 𝑚𝑎𝑥Δ𝑡 se ha escogido como una abstracción del error de picado que pudiera existir en el catálogo de referencia, representado nor- malmente como el rms (root mean square) de los tiempos de llegada. De modo que, 𝑟𝑚𝑠𝑚𝑎𝑥 es el máximo rms y ̃︂𝑟𝑚𝑠 representa la mediana de los valores de rms dentro del catálogo de referencia. En esta prueba, el valor que usamos es 𝑚𝑎𝑥Δ𝑡 ≤ 2.5 s para comprobar que dos terremotos presentes en el catálogo de referencia y otro de ML corresponden al mismo evento (Figura 6.14). 𝑚𝑎𝑥Δ𝑡 = 𝑟𝑚𝑠𝑚𝑎𝑥 + ̃︂𝑟𝑚𝑠 (6.5) De nuevo, se observan diferencias entre catálogos generados usando distinto núme- ro de estaciones para la asociación. Curiosamente, el modelo GPD no logra ningún 141 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Figura 6.15: Datos cuantitativos de los catálogos generados mediante modelos pre- entrenados (extensión del área de la EBSZ). La descripción del signiőcado de cada columna puede consultarse en el pie de őgura de la Figura 6.13. terremoto coincidente con el catálogo de referencia, y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 con 3 estaciones es el que obtiene un catálogo con mayor número de terremotos coincidentes (∼70 %) (Figura 6.13). La comparación anterior corresponde a un área extensa en la que las estaciones están distribuidas de forma heterogénea, existiendo diferencias en cuanto a la cobertura y densidad de receptores. Por ejemplo, hacia el oeste o en el mar Alborán, donde únicamente existe la estación EALB. Por ello, se decidió realizar una comparación adicional en un área centrada en la EBSZ, donde la densidad de estaciones resulta algo mayor. Los resultados de la comparación se encuentran tabulados en la Figura 6.15. En cuanto al valor absoluto del número de terremotos detectados en esta región, se observa la misma tendencia que en el caso de la extensión completa, el catálogo más abundante se consigue combinando el modelo EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 con una asociación de al menos 3 estaciones, mientras que GPD apenas logra detectar algún terremoto en cualquiera de sus dos asociaciones. Aquí, EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y PhaseNet se comportan de manera parecida, siendo PhaseNet ligeramente superior cuando la asociación se realiza con 3 estaciones como umbral mínimo. Para el mes de marzo de 2018, en esta región del SE de la península Ibérica, el catálogo de la Red Sísmica Nacional contiene 87 terremotos. Tras calcular, el número de terremotos coincidentes manteniendo el rango de 2.5 s para el máximo de diferencias entre tiempo de origen de los terremotos, se observa que el mayor número de terremotos 142 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake Figura 6.16: Ejemplo de terremoto registrado en el boletín únicamente con dos esta- ciones pertenecientes a la Red Sísmica Nacional, EZAR y TLOR. coincidentes se logra usando PhaseNet con una asociación de 3 estaciones (∼72 %). Los modelos EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 consiguen un %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 algo inferior en esta región. Finalmente, GPD no logra identiőcar ningún terremoto que pueda corresponderse con otro del catálogo de referencia. Fijándonos exclusivamente en los %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 de los resultados, tanto para el conjunto de extensión completa como para el subconjunto dentro de la EBSZ, se observa que los porcentajes no son demasiados elevados, ya que se sitúan entre el 60-70 % (se excluye GPD, que es irrelevante al no tener coincidencias). Sin embargo, se debe hacer notar que en el catálogo de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b), únicamente se publican los tiempos de llegada y estaciones pertenecientes a dicha organización, a pesar de que oőcialmente hayan sido registrados por estaciones sísmicas de otras redes o agencias. Esto puede comprobarse, por ejemplo, en la Figura 5.3 del Capítulo 5. En esta őgura, se muestra como existe una diferencia entre el número de estaciones con llegadas publicadas en el boletín (EMUR, EZAR, ETOB = 3) y el número de estaciones oőcialmente declaradas (Nsta = 5). La consecuencia de esto es que existen ocasiones en las que pueden aparecer terremotos publicados en el boletín con llegadas registradas en dos o menos estaciones sísmicas, como se puede ver en la Figura 6.16, que muestra un terremoto registrado únicamente en las estaciones EZAR y TLOR, pertenecientes a la Red Sísmica Nacional. Teniendo este hecho en cuenta, y sabiendo que el umbral mínimo que situamos en 143 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Figura 6.17: Flujo lógico seguido en el script de comparación para discriminar entre los terremotos del catálogo de referencia que serán tenidos en cuenta para la comparación con los eventos detectados en los catálogos de ML. la asociación de terremotos es de 3 estaciones, es posible que la comparación previa contenga terremotos del catálogo de referencia con un número de instrumentos de la Red Sísmica Nacional insuőciente para ser comparados con los de los catálogos de ML. Ello justiőca la re-evaluación de los resultados previos, desarrollando un script que durante la comparación de tiempos de origen, en el caso de que un terremoto del catálogo de referencia no tenga un equivalente en el catálogo de ML, se comprobará si el número de estaciones de la Red Sísmica Nacional con el que aparece en el boletín es ≥3. Para los casos en los que no se cumpla esta condición, el terremoto en cuestión se retira del catálogo de referencia. El proceso ŕujo lógico que sigue este script está representado en la Figura 6.17. Finalmente, el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 entre ambos catálogos (referencia y ML) se estimó de nuevo, siendo igual a la proporción del número de terremotos en el łgrupo compa- ración MLž y el número de terremotos dentro del łgrupo comparación referenciaž. Los resultados están ordenados en la Figura 6.18 para la extensión completa, y en la Figura 144 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake Figura 6.18: Datos cuantitativos de los catálogos generados mediante modelos pre- entrenados (extensión completa de la región de estudio). Los valores de ł %cambiož y los relativos a la coincidencia de catálogos han sido actualizados según el resultados obtenido tras la nueva estimación explicada en el texto principal. La descripción del signiőcado de cada columna puede consultarse en el pie de őgura de la Figura 6.13. 6.19 para la zona centrada en la EBSZ. Con las nuevas comparaciones condicionadas al número de estaciones, se observa en todos los casos un incremento de %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 debido a la eliminación de aquellos terremotos del catálogo de referencia que no cumplen con el requisito de poseer 3 esta- ciones o más, pertenecientes a la Red Sísmica Nacional. Se hace hincapié en que, para esta ocasión, el cálculo de proporciones no tiene porqué hacerse suponiendo un catá- logo de referencia con número de terremotos constante, como se hacía anteriormente para el catálogo de extensión completa (276 terremotos) o el de la zona de la EBSZ (87 terremotos). En este caso, los catálogos de ML no siempre tienen coincidencia con el mismo número de terremotos del catálogo de referencia, o incluso con los mismos terremotos. Esto hace que, en la comparación, se puedan retirar del catálogo de refe- rencia un número diferente de eventos para la posterior estimación del %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎. Un ejemplo de este efecto puede observarse en la Figura 6.19. En la columna de łcoin- cidenciaž, existen dos catálogos que poseen 43 terremotos coincidentes: EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y PhaseNet, ambos usando un umbral de 4 estaciones para la asociación. Sin embargo, el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 es ligeramente superior en EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 porque durante la compa- ración de estaciones dentro del catálogo de referencia, se ha retirado algún terremoto más, lo que implica que el divisor es menor y la proporción se incrementa con respecto al resultado de PhaseNet. 145 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Figura 6.19: Datos cuantitativos de los catálogos generados mediante modelos pre- entrenados (extensión del área de la EBSZ). Los valores de ł %cambiož y los relativos a la coincidencia de catálogos han sido actualizados según el resultados obtenido tras la nueva estimación explicada en el texto principal. La descripción del signiőcado de cada columna puede consultarse en el pie de őgura de la Figura 6.13. Los catálogos que presentan un %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 más elevado son los generados con EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y PhaseNet usando 3 estaciones en el paso de asociación, pero destaca el ajuste que logra PhaseNet cuando comparamos dentro de la zona de la EBSZ. En los catálogos generados con el modelo GPD no se ha producido ningún cambio. 6.4.3. Análisis y discusión de los catálogos de ML Vistos los resultados de comparación entre los distintos catálogos de ML y el catálo- go de referencia extraído del boletín de la Red Sísmica Nacional, surgen dos preguntas necesarias cuando se plantea cómo de adecuado podría ser un procedimiento que apro- vechase las metodologías y resultados ofrecidos por modelos de redes neuronales para la monitorización sísmica. 1. £Existe claramente un procedimiento que involucre a un único modelo de redes neuronales para obtener los mejores resultados posibles? 2. £Los catálogos con mayor número de terremotos nos aseguran un ajuste óptimo y representan őelmente la sismicidad de una región? La primera pregunta tiene relación directa con el origen de un modelo de redes neuronales: el conjunto de datos de procedencia y su entrenamiento. Partiendo de la base de que cada modelo tiene una arquitectura distinta, y que fueron entrenados 146 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake usando conjuntos de datos diferentes (Ross et al. 2018; Zhu and Beroza 2019; Mousavi et al. 2020), existe la duda de que pueda haber algún modelo que pueda estar detectando eventos que pasen por alto para el resto de modelos. Con el objetivo de comprobar esto, se han obtenido tres nuevos catálogos mix- tos que son resultado de la fusión de dos catálogos calculados mediante los modelos EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙, EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y PhaseNet. Se ha decidido dejar de lado el modelo GPD por el bajo número de detecciones y la ausencia de eventos coincidentes con el catálogo de referencia. Además, solamente se combinarán los catálogos resultantes tras calcular la asociación con 3 estaciones, ya que estos fueron los que lograron sistemáticamente un %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 más alto (Figuras 6.18 y 6.19). La comparación y fusión entre catálogos se realiza con un procedimiento similar al empleado para la comparación con el catálogo de referencia. Es decir, se comparan los tiempos de origen entre terremotos de catálogos diferentes y, si 𝑡𝑑𝑖𝑓𝑓 es inferior al valor establecido de 𝑚𝑎𝑥Δ𝑡, se fusionan en un mismo evento incorporando las fases de ambos terremotos. En caso de tener llegadas duplicadas (i.e.: llegadas de fases registradas en la misma estación en ambos terremotos de los dos catálogos), se guardará preferentemente aquella que tenga un tiempo de llegada inferior. En esta ocasión, se usarán 2.0 s como 𝑚𝑎𝑥Δ𝑡 como umbral arbitrario para identiőcar terremotos iguales. En las Figuras 6.20 y 6.21 se muestran los resultados de comparación para la ex- tensión completa y el subconjunto dentro de la EBSZ, respectivamente. De inicio, se observa que cualquiera de las combinaciones que incluya los resultados de EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 ofrecerá el catálogo con más abundancia de terremotos, ya que este era el que más eventos contiene de partida. No obstante, esto no se traduce directamente en que sean los que más coincidencias con el catálogo de referencias poseen. En este caso, el mejor ajuste lo logra la combinación de PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, debido a que contienen más eventos coincidentes con el catálogo de referencia en la extensión completa. Centrándonos en la zona de la EBSZ, las tres combinaciones de catálogos pro- ducen casi el mismo número de coincidencias, aunque el catálogo mixto PhaseNet y EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 es el que resulta en el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 más elevado (88 %). Esto reŕeja que, como en el caso anterior, a pesar de tener un número prácticamente idéntico de coinci- 147 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Figura 6.20: Datos cuantitativos de los catálogos mixtos generados mediante combi- nación de catálogos de modelos pre-entrenados (extensión completa de la región de estudio). Los valores de ł %cambiož y los relativos a la coincidencia de catálogos han sido actualizados según los resultados obtenidos tras la nueva estimación explicada en el texto principal. La descripción del signiőcado de cada columna puede consultarse en el pie de őgura de la Figura 6.13. Figura 6.21: Datos cuantitativos de los catálogos mixtos generados mediante combi- nación de catálogos de modelos pre-entrenados (extensión del área de la EBSZ). Los valores de ł %cambiož y los relativos a la coincidencia de catálogos han sido actua- lizados según los resultados obtenidos tras la nueva estimación explicada en el texto principal. En este caso, los valores de ł %coincidenciaž se representan en gris para indi- car el relativo parecido entre las distintas combinaciones. La descripción del signiőcado de cada columna puede consultarse en el pie de őgura de la Figura 6.13. 148 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake dencias, en el proceso de comparación se está retirando distinta cantidad de eventos del catálogo de referencia que no cumplen la condición del número mínimo de estaciones de la Red Sísmica Nacional. Esto da lugar a que, a pesar de que PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 o EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 tengan el mismo número de coincidencias, su proporción sea ligeramente distinta. Tras construir estos catálogos mixtos procedentes de distintos modelos de redes neuronales, se puede deducir la respuesta a la primera de las preguntas planteadas anteriormente: no existe un procedimiento que involucre a un único modelo de redes neuronales para obtener los mejores resultados posibles. Tras combinar distintos mo- delos de redes neuronales, se evidencia que en todas las comparaciones con el catálogo de referencia se ha producido un incremento de %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎. Por ejemplo, para el caso de PhaseNet o EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 en la extensión completa y asociación de 3 esta- ciones, pasamos de un %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 de 80.7 % y 82.0 %, respectivamente, al ∼87 % de coincidencia cuando generamos un catálogo combinado con los resultados de ambos modelos. Adicionalmente, también se puede inferir que, tras los pasos de detección, asociación y combinación, es complicado generar catálogos sísmicos que puedan replicar al 100 % los mismos terremotos que están presentes en el catálogo de referencia. Esto viene derivado de la existencia de un valor máximo o łtechož a la capacidad con la que podríamos replicar un catálogo de una agencia oőcial. En el caso del área de las Béticas Orientales, este máximo que podemos replicar con los catálogos mixtos rondaría los 65- 66 terremotos coincidentes con el catálogo de referencia. Por supuesto, este valor puede variar y mejorarse de dos maneras: (1) empleando exactamente las mismas estaciones que se usaron para registrar las llegadas de los terremotos contenidos en el catálogo que usemos de referencia (sin importar a qué red o agencia pertenezcan esas estaciones), y (2) encontrando qué combinación de modelos de redes neuronales pueden producir un catálogo lo más completo y őable posible para incrementar el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎. En cuanto a la segunda pregunta, se podría razonar que existe una relación direc- tamente proporcional entre el número de terremotos contenidos en un catálogo de ML 149 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning y el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎, es decir, catálogos de ML más grandes lograrían un porcentaje mayor. Sin embargo, hemos visto en nuestros resultados que no siempre tiene porqué cumplirse esta hipótesis. El modelo EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 destacaba sobre el resto por ser capaz de generar una mayor cantidad de terremotos, tanto en la asociación con un umbral de 3 como de 4 estaciones. A pesar de esto, no es el que ofrece el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 más alto en solitario. Además, apenas se nota una mejora en la coincidencia cuando se combina con cualquiera de los otros modelos. Hasta ahora, las comparaciones se habían realizado a nivel cuantitativo, pero esta segunda pregunta también introduce el matiz de cómo de őel es la sismicidad de una región reproducida en catálogos de ML cuando estos contienen muchos terremotos. Como se describía anteriormente, si excluimos los resultados de GPD, en general, los catálogos exhiben una distribución de epicentros próxima a la mostrada en la Figura 6.8 del catálogo de referencia. Solamente existe una excepción, que es el catálogo que se extrae del uso de EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 y una asociación con 3 estaciones como umbral mínimo de convergencia (Figura 6.9a). La abundancia de terremotos aquí es tal que imposibilita ver con cierto detalle la presencia de series sísmicas locales o una distribución de los epicentros más parecida a lo mostrado en el catálogo de referencia (Figura 6.8). Aunque es cierto que easyQuake produce una localización epicentral preliminar mediante el cálculo de asociación con PhasePapy 1D, y que no es aconsejable reali- zar interpretaciones basadas en resultados que no tengan una localización hipocentral absoluta, la sismicidad que aparece concretamente en este catálogo está repartida de forma difusa por toda la región, sin mostrar los patrones de zonas con mayor o menor densidad de terremotos que sí se muestran en el resto de catálogos. Esto ya introduce una cierta sospecha sobre los picados obtenidos con EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 y la asociación con 3 estaciones, que podría dar lugar a un catálogo con una presencia elevada de falsos positivos. Incluso suponiendo que en los catálogos con abundancia anómala de terremotos existe un alto porcentaje de falsos positivos, evaluar qué nuevas detecciones correspon- den a verdaderos eventos es algo complicado debido a que la única forma real de estimar la tasa de falsos positivos en un catálogo de ML implica extraer ese valor de la matriz 150 6.4. Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake de confusión7 de un modelo de redes neuronales entrenado con datos de las mismas estaciones que se van a usar en el ensayo, ya que el modelo aprende a diferenciar de forma más óptima las señales correspondientes a verdaderas llegadas sísmicas del ruido registrado por la estación (Mousavi et al. 2020). A fecha de la realización de esta Tesis Doctoral no existe ningún modelo que haya sido entrenado con datos directamente extraídos de estaciones de la Red Sísmica Nacional, por lo que no es posible realizar esta evaluación. Todo lo explicado anteriormente, como el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 o la distribución borrosa de epicentros posiblemente relacionada con exceso de falsos positivos, respondería a la segunda pregunta que planteábamos anteriormente acerca de la mejor estrategia para lograr catálogos sísmicos que se ajusten correctamente a la sismicidad de un área, ya que se evidencia que el uso de modelos que maximizan la detección de llegadas sísmicas, como EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙, no siempre resulta en los catálogos sísmicos que reproducen de forma más őel la sismicidad en una zona. Un último detalle a tener en cuenta para la valoración de los resultados, es que el hecho de generar un catálogo de ML con un gran número de terremotos tiene impli- caciones directas en el tiempo invertido de cualquier cálculo o procesado posterior que deseemos realizar. De modo que se debe encontrar un equilibro entre la cantidad de datos obtenidos (tamaño del catálogo), la őabilidad de esos datos (%𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 con el catálogo de referencia), y el tiempo requerido para trabajar con ellos al completo. Poniendo como ejemplo el proceso de búsqueda de terremotos coincidentes con el catálogo de referencia, hemos calculado los tiempos de ejecución para cada ca- tálogo: PhaseNet+EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 12.2 s, EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙+EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 67.8 s, y Phase- Net+EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 70.3 s. Se observa que, los dos catálogos mixtos en los que participa EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 dan lugar a tiempos de őnalización del proceso hasta cinco veces mayores que en caso del catálogo mixto formado por PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟. Para este ejem- 7Una matriz de confusión es una herramienta comúnmente utilizada en el campo de la evaluación de modelos de aprendizaje automático y clasiőcación. Representa el desempeño de un modelo al comparar las predicciones que realiza con las etiquetas reales de un conjunto de datos de prueba. Usar la matriz de confusión y calcular la tasa de falsos positivos permite evaluar el modelo en términos de clasiőcar correctamente las instancias negativas y detectar aquellas que son realmente positivas. Un bajo valor de tasa de falsos positivos indica que el modelo rinde correctamente al evitar clasiőcar incorrectamente casos negativos como positivos. 151 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning plo, solamente supone una diferencia de algunos segundos, pero se debe tener en cuenta que, en proyectos con un mayor volumen de datos inicial para la construcción de los catálogos de ML, bien sea por un incremento en el número de estaciones usadas o por una extensión del rango temporal en el que se realiza la detección, el catálogo que se obtendrá tendrá un número mayor de terremotos, lo que tendrá consecuencias directas en el tiempo empleado para cada procesado que deseemos realizar en ese catálogo (e.g.: estimación de coincidencias, revisión de magnitudes, relocalización hipocentral, etc.). Esta idea de encontrar procedimiento de detección de terremotos con ML que ofrezca resultados óptimos a nivel de tiempo de ejecución y de ajuste/őabilidad es de interés en investigaciones que buscan incorporar el uso de modelos de redes neuronales para la detección de terremotos y vigilancia por parte de agencias de monitorización sísmica (García et al. 2022; Retailleau et al. 2022). Para őnalizar, una vez hechas todas las comparaciones y analizado en profundidad cada catálogo y combinación posible, se demuestra que, para la región Ibero-Maghrebí, la estrategia más óptima en la generación de catálogos que implique el uso de modelos de redes neuronales pasa, necesariamente y en ausencia de modelos entrenados con datos propios de la zona, por la combinación de catálogos sísmicos obtenidos mediante los modelos pre-entrenados PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y una asociación con 3 estaciones. Con ello se consigue un catálogo mixto que reproduce en alto grado la sismicidad recogida en el catálogo que tomamos de referencia, extraído del boletín sísmico de la Red Sísmica Nacional, además de haber incorporado un buen número de eventos que inicialmente no aparecen en dicho catálogo (Figura 6.22). 152 6.5. Conclusiones A pesar de que no podemos estimar la tasa de falsos positivos dentro de esos nuevos terremotos, sí se pueden aplicar las mismas deducciones que usamos para descartar los resultados del catálogo con más abundancia de terremotos. En este caso, este catálogo mixto no produce una cantidad desmedida de eventos en comparación a los que produce cualquiera de las combinaciones que impliquen resultados de EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙. Además, los epicentros aparecen localizados en áreas coherentes con el catálogo de referencia, y que han manifestado actividad sísmica de manera más o menos frecuente (Béticas Centrales y Orientales, cuenca del Guadalquivir, y mar de Alborán). 6.5. Conclusiones Tras comparar los resultados de los modelos pre-entrenados y discutir algunas pre- guntas relacionadas con la idoneidad de los catálogos obtenidos, o cómo se ajustan los resultados al conocimiento de la sismicidad de un área, se ha constatado que es complicado alcanzar una coincidencia exacta con catálogos previos obtenidos por or- ganismos oőciales, en este caso la Red Sísmica Nacional. Esto implicaría, a priori un impedimento al desempeño de estas metodologías novedosas que, no obstante, podría solventarse parcialmente siguiendo las sugerencias planteadas anteriormente (detección sobre las mismas estaciones que declaran terremotos en los boletines oőciales y gene- ración de catálogos mixtos). Sin embargo, asumiendo esta limitación, y en ausencia de un modelo de redes neuronales que permita replicar de manera exacta el catálogo de referencia de la Red Sísmica Nacional, se ha encontrado un procedimiento que permi- tiría reproducir con un alto %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 la sismicidad de la región Ibero-Maghrebí, y más concretamente la EBSZ. Este procedimiento implica la detección de llegadas usando por separado los mo- delos pre-entrenados PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, para posteriormente realizar la aso- ciación situando el umbral de convergencia mínimo en 3 estaciones. Los dos catálogos resultantes se combinan en un único catálogo mixto que incorpora los terremotos coin- cidentes entre ambos catálogos, así como los terremotos adicionales que hayan sido detectados por separado. Además de conseguir el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 más alto con el ca- 153 C ap ít ul o 6. E st ud io co m pa ra ti vo de ca tá lo go s sí sm ic os ge ne ra do s po r m ac hi ne le ar ni ng Figura 6.22: Comparación entre los terremotos contenidos dentro del catálogo de referencia (izquierda) y el catálogo mixto PhaseNet-EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 (derecha). En el catálogo mixto, se han separado los eventos en función de si tienen coincidencia con algún evento del catálogo de referencia (color rojo), o no (color gris). 15 4 6.5. Conclusiones tálogo de referencia, también contiene una serie de terremotos complementarios que no están presentes en el catálogo de referencia, y que podrían deőnirse como łnuevas deteccionesž. Por ello, se pretende ir un paso más allá, y aplicar el procedimiento que se ha visto como más óptimo para la generación de catálogos sísmicos en un rango temporal mucho más extenso que abarcaría los años 2018-2019. Los resultados de este nuevo ensayo ampliado se describen y analizan en el siguiente Capítulo. 155 Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning 156 Capítulo 7 Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Tras haber realizado los ensayos de creación de catálogos de machine learning, que involucraban el uso de varios modelos de redes neuronales, se encontró que la meto- dología más óptima consistía en la construcción de un catálogo mixto que combinara los terremotos detectados mediante dos modelos de redes neuronales: PhaseNet y EQ- Transformer en su versión conservadora (EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟). Los resultados anteriores estaban limitados a una duración temporal de 30 días, pero es necesario evaluar el funcionamiento de esta metodología en un rango de tiempo superior. Esto permitiría apreciar de forma más visible la sismicidad típica de la región Ibero-Maghrebí. En este Capítulo, se replicará la creación de catálogos de ML extendiendo la ventana temporal a dos años de registro continuo, entre 2018 y 2019. Adicionalmente, se llevará a cabo una relocalización de los hipocentros con el modelo mTAB3D para la estimación y análisis en detalle tanto de la ubicación de los hipocentros como de sus incertidumbres. 157 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros 7.1. Datos y metodología Al igual que en la Sección 6.4 del Capítulo 6, como fuente de información sobre la que trabajar, usaremos datos de estaciones sísmicas propiedad de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b). En esta ocasión, dispondremos de 39 receptores, agrupados en 25 estaciones de banda ancha1 y 14 acelerómetros (Figura Según el catálogo de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b), en la región de estudio se detectaron 4591 terremotos durante el periodo que se exa- minará (Figura 7.3). En este periodo, además de la sismicidad dispersa por el área, vuelven a aparecer series sísmicas que ya diferenciamos en el capítulo anterior, como Jódar (centro-sur de Jaén) o Albudeite (centro de Murcia), pero también se distinguen algunas series en otras zonas, como en la cuenca de Granada, Olvera (norte de Cádiz), o en los bordes norte y sur del mar de Alborán. La metodología que seguiremos en este nuevo ensayo, consiste en los mismos pasos que seguimos en el Capítulo 6 para obtener un catálogo de terremotos a partir del uso de modelos de redes neuronales para la detección de llegadas de ondas sísmicas. Los mo- delos escogidos, son los que demostraron mejor ajuste con el catálogo de referencia una vez se combinaron sus resultados: PhaseNet (Zhu and Beroza 2019) y EQTransformer (Mousavi et al. 2020). Realizaremos el mismo pre-procesado de datos explicado en la Subsección 6.4.1 del Capítulo 6 y, de nuevo, llevaremos a cabo todo el proceso de detección y asociación de tiempos de llegada usando el software easyQuake (Walter et al. 2021). Como no se percibió un mal funcionamiento de PhasePApy1D durante la asociación, se decidió mantener la conőguración de parámetros mostrada en la Tabla 6.2 del Capítulo 6. No obstante, estableceremos el umbral mínimo para declarar un terremoto solamente cuando se produzca una convergencia con lecturas en, al menos, 3 estaciones. Se ha decidido esta conőguración para, al igual que en el Capítulo anterior, maximizar en lo posible la capacidad de encontrar eventos potencialmente coincidentes con el catálogo de referencia. Como comentario adicional a este paso de detección de terremotos, se 1Al igual que antes, la localización del receptor ELOR contiene en realidad dos estaciones: la situada en superőcie y la enterrada. 158 7.1. D atos y m etodología Figura 7.1: Mapa de estaciones de banda ancha y acelerómetros pertenecientes a la Red Sísmica Nacional y presentes en el área de estudio entre el 2018 y 2019. La imagen de la derecha corresponde a una ampliación del sector de las Zona de Falla de las Béticas Orientales, el área con mayor densidad de instrumentos. 159 C ap ít ul o 7. Si sm ic id ad de la re gi ón Íb er o- M ag hr eb íd ur an te 20 18 -2 01 9: cá ta lo go s M L e in ve rs ió n de hi po ce nt ro s Figura 7.2: Gráőco de distribución temporal de estaciones para el año 2018 y 2019. Las barras de color indican en qué momento cada estación se encuentra operativa (verde) o no (naranja). 16 0 7.1. D atos y m etodología Figura 7.3: Localización de los terremotos presentes en el área de estudio durante el periodo 2018-2019 según el catálogo de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b). Se indican las zonas de mayor concentración de epicentros, indicadas dentro de círculos y numeradas. Abajo, se muestra un cuadro con la evolución temporal de la sismicidad, incluyendo un histograma de frecuencias diario y la magnitud M𝑏𝐿𝑔. (1) Olvera, (2) Cuenca de Granada, (3) sur mar de Alborán, (4) Jódar, (5) norte mar de Alborán, (6) Albudeite. 161 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros debe tener en cuenta que el volumen de datos de trabajo es mucho mayor en esta ocasión, lo que afectará irremediablemente al rendimiento y, por tanto, al tiempo total para conseguir los resultados. Tras obtener los catálogos usando los dos modelos de redes neuronales, realizaremos un proceso de combinación con el objetivo de construir un catálogo mixto que recoja tanto los terremotos coincidentes entre catálogos (agrupando los tiempos de llegada detectados por ambos modelos para cada modelo), como los terremotos que aparezcan solamente en uno de estos catálogos. Esta combinación también implica un tratamiento por el que se combinan los tiempos de llegada de los terremotos duplicados, así que el catálogo mixto no será el equivalente directo de la suma de los resultados de los catálogos de ML por separado. Debido a que en este nuevo catálogo mixto, todos los eventos presentan una profun- didad őjada a 5 km, es necesario conocer de forma aproximada la localización absoluta para analizar más en detalle los resultados. Para ello, seguiremos un procedimiento similar al presentado en el Capítulo 5, es decir, realizaremos una inversión de los tiem- pos de llegada presentes en el catálogo de ML para el cálculo de los hipocentros y la posterior valoración de sus incertidumbres. Usaremos la suite NonLinLoc para la inversión no-lineal de los tiempos de llegada de los terremotos registrados en las estaciones empleadas durante la etapa de detección. El modelo de velocidades empleado para el cálculo de los tiempos de viaje a cada estación será, al igual que en el Capítulo 3, mTAB3D. Como se describía antes, los terremotos presentes en los catálogos de ML estarán deőnidos con lecturas en, al menos, 3 estaciones. Esto puede suponer una limitación a la hora de calcular una localización tridimensional, que necesita de lecturas en 4 estaciones sísmicas como mínimo. De modo que se ha introducido un criterio de őltrado durante la inversión para que solamente se localicen aquellos terremotos con 8 llegadas, siendo 4 de ellas de onda S. La desventaja de este procedimiento es que implicará una reducción del número de terremotos relocalizados. Por el contrario, obtendremos como resultado un subconjunto de eventos relocalizados con un mínimo de őabilidad para llevar a cabo un posterior análisis de la incertidumbre de la sismicidad detectada. 162 7.1. Datos y metodología La metodología de cálculo elegida, igual forma que en los ensayos del Capítulo 5, ha sido la basada en el algoritmo de búsqueda Oct-Tree y en la función de probabilidad EDT (Equal Differential Time). No obstante, para este caso particular, el software NLLoc permite escoger una variante de esta función llamada EDT_OT_WT, la cual permite ponderar, a posteriori, los residuos de los tiempos de origen en base a la contribución de cada tiempo de llegada a la estimación del tiempo de origen de cada terremoto. Esta variante de EDT se ha empleado para reducir ligeramente el sesgo introducido en la inversión de tiempos cuando, en la localización de hipocentros, hay presencia de tiempos de llegada con valores anómalos de residuos muy elevados. En este cálculo de hipocentros, también deberemos őjar un ratio 𝑉𝑃/𝑉𝑆 constante durante la inversión. Aquí, se ha escogido 1.73 como valor promedio para toda la región Ibero-Maghrebí, de igual modo que en la relocalización llevada a cabo para los terremotos mostrados en la Figura 4.8 de la Subsección 4.3.1. Después, una vez calculadas las localizaciones hipocentrales, NLLoc permite estimar el promedio de los residuos de los tiempos de llegada a cada estación. Estos valores pueden aplicarse como una corrección de estaciones para realizar una segunda relocalización que permita obtener resultados con un mejor ajuste. Finalmente, tras realizar esta rutina de inversión de hipocentros, se obtendrá un catálogo sísmico con los datos del tiempo de origen y la localización en las tres di- mensiones (i.e.: longitud, latitud y profundidad), así como los valores de incertidumbre derivados de la estimación de las dimensiones del elipsoide de error, formado a partir de la función de densidad de probabilidad (PDF - probablity density function) de cada resultado. Los terremotos del catálogo de ML presentan una magnitud local (M𝐿), calculada por la función magnitude_quakeml() dentro de easyQuake, que es adecuada para la ubicación preliminar de dichos eventos, ya que su profundidad está őjada y solamente considera la distancia entre epicentro y receptor. Sin embargo, una vez relocalizamos con NLLoc, el valor de profundidad de cada terremoto varía, lo que implica que la distancia epicentral ya no sea tan representativa, porque el terremoto podría estar considerablemente más alejado del receptor (Figura 7.4). Es por ello que se vio necesario 163 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Figura 7.4: Suponiendo dos terremotos (estrellas roja y azul) con distinta profundidad (h), pero a la misma distancia epicentral (x 𝑑) de un receptor (triángulo naranja), y considerando que las llegadas de ambos terremotos presentan el mismo valor de pico de amplitud, los dos tendrán la misma magnitud M𝐿 (Ecuación 6.2), ya que ambos valores de amplitud y x 𝑑 son idénticos en los dos eventos. Por el contrario, la magnitud M𝑏𝐿𝑔 (Ecuación 7.1) será diferente, ya que en este caso se considera la distancia hipocentral (D en el superőcial, R en el profundo), la cual es mayor en el terremoto azul, lo que resulta en una estimación mayor para su M𝑏𝐿𝑔. modiőcar el código de easyQuake, añadiendo una nueva función (mblg_ign_quakeml()) que permite estimar la magnitud M𝑏𝐿𝑔 según la formulación de López (2008). Esta es la relación usada por la Red Sísmica Nacional para el cálculo rutinario de magnitudes desde el 2002 hasta la actualidad. Dentro de la función mblg_ign_quakeml(), y usando únicamente los canales hori- zontales de las estaciones que tengan picados de onda S, el cálculo de M𝑏𝐿𝑔 se lleva a cabo mediante la estimación del pico de amplitud máximo y el cálculo del periodo durante ese máximo de amplitud. Posteriormente, con los valores de amplitud y perio- do, se evalúa la magnitud siguiendo la Ecuación 7.1 para cada canal de componente horizontal. En esta fórmula, el pico máximo de amplitud (en micras) y el periodo de ese pico (en segundos) se representan como A y T, respectivamente, y R es la distancia entre el hipocentro y la estación de registro (en kilómetros). 𝑚𝑏𝐿𝑔 = 𝑙𝑜𝑔 (︂ 𝐴 𝑇 )︂ + 1,17 · 𝑙𝑜𝑔𝑅 + 0,0012 ·𝑅 + 0,67 (7.1) Puede ocurrir, como se comentaba previamente, que existan valores anómalos de amplitud que den lugar a magnitudes excesivamente altas o bajas. Para resolver este 164 7.2. Resultados de detección y construcción de catálogos de ML asunto, se ha procedido de forma idéntica a la expresada con M𝐿 en la función magni- tude_quakeml(), añadiendo en mblg_ign_quakeml() un őltrado sobre las estimaciones que se considerarán para őjar el valor de M𝑏𝐿𝑔 que se asignará őnalmente al őchero del terremoto. El resultado őnal tras aplicar esta metodología explicada en párrafos anteriores, consistirá en un catálogo sísmico en formato QuakeML con hipocentros de terremotos calculados a partir de la inversión de tiempos de llegada detectados por modelos de machine learning. Como estos tiempos de llegada pertenecen a picados automáticos sobre estaciones de la región Íbero-Maghrebí, se pretende calcular M𝑏𝐿𝑔 basándose en el procedimiento seguido por la Red Sísmica Nacional, desechando el valor M𝐿 preliminar, para expresar los resultados de nuestro catálogo sísmico de una forma similar a la que realiza esta agencia. 7.2. Resultados de detección y construcción de catá- logos de ML Para facilitar la descripción de los resultados, los catálogos obtenidos con Phase- Net y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 se presentarán en mapas con los terremotos de 2018 y 2019 por separado. Adicionalmente, ayudará a observar los cambios en la sismicidad dentro de la región Ibero-Maghrebí de un año a otro. En la etapa de detecciones de llegadas de ondas (Figura 7.5), se observa una clara diferencia entre el funcionamiento de cada modelo. En ambos años, PhaseNet resulta ser más sensible en sus predicciones y aporta un número claramente mayor de detec- ciones en las estaciones sísmicas usadas en la región de estudio. A pesar de que el modelo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 apenas predice una décima parte de las llegadas que contempla PhaseNet, durante el 2019 muestra una cantidad que, aunque inferior en número, sí es el mismo orden de magnitud. Durante los dos años, para ambos modelos resaltan dos estaciones sobre el resto en cuanto al número de llegadas que recogen: EALB (la estación de banda ancha de la Isla de Alborán), y EZAR (en las Béticas Orientales). De manera más particular para cada 165 C ap ít ul o 7. Si sm ic id ad de la re gi ón Íb er o- M ag hr eb íd ur an te 20 18 -2 01 9: cá ta lo go s M L e in ve rs ió n de hi po ce nt ro s Figura 7.5: Distribución de instrumentos usados durante el proceso detección (estaciones de banda ancha como triángulos, y acelerómetros como triángulos invertidos). El número de llegadas detectadas por cada aparato se indica mediante una escala de color continua. 16 6 7.2. Resultados de detección y construcción de catálogos de ML modelo por separado, existen otros receptores que presentan un número de predicciones llamativo que proporcionalmente destacan sobre el los resultados que se obtendrían usando otro modelo. Este es el caso del acelerómetro EXCBR, en el extremo noroeste de la región de estudio durante el 2019, que para el modelo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 da como resultado el mayor número de predicciones muy por encima del resto de estaciones. Por el contrario, PhaseNet predice, para este mismo receptor, aproximadamente la mitad de llegadas que para las estaciones con más llegadas. Las posibles causas e implicaciones de estas diferencias en las detecciones serán ana- lizadas más adelante, una vez conozcamos el contexto de los resultados de los catálogos de terremotos que resultan tras el proceso de asociación de tiempos de llegada. 7.2.1. Catálogo PhaseNet Comenzando por el modelo PhaseNet (Figura 7.6), durante el año 2018 se observa una distribución de sismicidad similar a su equivalente en el catálogo de referencia. Las zonas con mayor concentración de terremotos en este periodo también se intuyen relativamente bien en este catálogo de ML. Las áreas del norte de la provincia de Cádiz, sur del mar de Alborán, cuenca de Granada o Jódar, parecen distinguirse bastante bien del resto. A pesar de que existe una sismicidad difusa que aparece repartida por toda la región, los epicentros estimados por PhasePApy 1D dan localizaciones que no parecen estar próximas a las áreas del borde del área de estudio. Esto daría la impresión de que estas áreas no mostrarían una sismicidad tan frecuente, pero será discutido en profundidad, una vez dispongamos de los resultados de la localización hipocentral más adelante. La evolución temporal de la simicidad también parece ser parecida a lo largo de este año. Existen algunos picos donde la frecuencia de terremotos destaca como el inicio de 2018, las semanas de los meses marzo-abril, y el mes de julio. También se replica el łvallež durante el mes de septiembre. En general, en ambos catálogos se inőere una tendencia descendiente en cuanto a la tasa de sismicidad detectada en la región Ibero- Maghrebí. A pesar de que comparar la estimación de magnitudes entre ambos catálogos no 167 C ap ít ul o 7. Si sm ic id ad de la re gi ón Íb er o- M ag hr eb íd ur an te 20 18 -2 01 9: cá ta lo go s M L e in ve rs ió n de hi po ce nt ro s Figura 7.6: Resultados de generación de catálogos sísmicos con el modelo PhaseNet para los años 2018 y 2019. Abajo, se muestra un cuadro con la evolución temporal de la sismicidad, incluyendo un histograma de frecuencias diario y la magnitud M𝐿 calculada por easyQuake. 16 8 7.2. Resultados de detección y construcción de catálogos de ML es del todo preciso ya que no representarían el mismo tipo de magnitud (M𝐿 para el catálogo de ML y M𝑏𝐿𝑔 en el caso del catálogo de referencia), sí se percibe un parecido más que aceptable durante el año 2018, tanto en aparición de terremotos máximos como mínimos. Existen algunos terremotos hacia el őnal del mes de diciembre en el catálogo de ML cuyo valor de magnitud parecería estar claramente sobreestimado cuando lo enfrentamos al que podría ser su equivalente en el catálogo de referencia. No obstante, hará falta calcular la magnitud M𝑏𝐿𝑔 una vez se conozcan la localización absoluta del hipocentro. Reőriéndonos a continuación a la sismicidad detectada durante 2019, se observa algo similar a lo descrito en el catálogo de 2018. En esta ocasión, las áreas que maniőestan más sismicidad son las del norte del mar de Alborán, la provincia de Cádiz, y la cuenca de Granada. También, al igual que antes, los resultados del catálogo indicarían una presencia muy baja de terremotos en el norte del continente africano. Parece que hay cierto número de epicentros dispersos que muestran un patrón de distribución aproximadamente circular. En principio, al igual que antes, no se valorará esta ubicación preliminar hasta obtener la localización hipocentral. Aún así, probable- mente se trate de un artefacto generado por PhasePApy 1D durante la asociación a la hora de estimar el epicentro a partir de la diferencia de tiempos de llegada que mejor convergen. La forma circular puede deberse al parámetro de distancia máxima que se impone durante el cálculo (300 km), que coincide aproximadamente con el diámetro del círculo mayor, si tomamos la estación EBER como centro de dicho círculo (Figura 7.1). En cuanto a la frecuencia de la sismicidad en el rango temporal que cubre el año 2019, se observa una evolución parecida entre el catálogo de PhaseNet y el de referencia. Sin embargo, existe un incremento drástico de la sismicidad registrada a partir del mes de septiembre de 2019, que coincidiría con el incremento de actividad en la serie sísmica de Olvera. Aquí se dobla la cantidad de terremotos registrados durante varias semanas consecutivas, decayendo posteriormente a partir de noviembre. Esto es algo que no se observa en los resultados de PhaseNet, que sí registra un pequeño pico al őnal de octubre pero no alcanza las dimensiones que muestran los resultados ofrecidos por el 169 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros catálogo de la Red Sísmica Nacional. Igualmente, sí se replica la tendencia descendente hasta el őnal de 2019 después de este pequeño pico máximo. El cálculo de magnitudes parece ofrecer un resultado comparativamente similar entre ambos catálogos. En esta ocasión, el terremoto máximo parece coincidir hacia őnal de octubre, situándose sobre el pico máximo de frecuencia de terremotos de ese mes. Por lo general, no parecen observarse grandes discrepancias en los resultados, más allá de las pequeñas diferencias en la sobreestimación de M𝐿 frente a M𝑏𝐿𝑔 que ya mencionábamos anteriormente para el periodo de 2018. 7.2.2. Catálogo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 Durante el año 2018, el catálogo obtenido usando el modelo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 da como resultado una distribución de terremotos similar a la de PhaseNet y muy parecida a la del catálogo de referencia. Vuelven a distinguirse de forma bastante clara diversas series sísmicas como la de Jódar, el sur del mar de Alborán o la cuenca de Granada. De nuevo, al igual que con el catálogo de ML de PhaseNet, los epicentros de los terremotos no suelen aparecer en el área norte de África. El año 2018 se desarrolla de manera muy parecida entre los catálogo de referencia y el de EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, presentando la misma tendencia en cuanto a aparición de picos y valles en la tasa de sismicidad de la región. Por ejemplo, al igual que antes, aquí también puede observarse el incremento de actividad durante los meses de marzo y abril, y el paulatino descenso en la aparición de terremotos a partir de mitad de año hasta őnal de 2018. Finalmente, la distribución de magnitudes no presenta excesivas diferencias con el catálogo de referencia. Continúa existiendo una ligera sobrestimación de los valores de M𝐿, aunque los máximos parecen corresponderse a los de M𝑏𝐿𝑔 estimados por la Red Sísmica Nacional para el catálogo de referencia. Durante el año 2019, los resultados del catálogo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 continúan replican- do bien la distribución de la sismicidad registrada en el catálogo de referencia, distin- guiéndose a simple vista series como la de Olvera, el norte del mar de Alborán, o los terremotos ocurridos dentro de la cuenca de Granada. La dispersión de la sismicidad 170 7.2. R esultados de detección y construcción de catálogos de M LFigura 7.7: Resultados de generación de catálogos sísmicos con el modelo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 para los años 2018 y 2019. Abajo, se muestra un cuadro con la evolución temporal de la sismicidad, incluyendo un histograma de frecuencias diario y la magnitud M𝐿 calculada por easyQuake. 171 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros que recoge el catálogo de ML tampoco va más allá del noroeste de la región de estudio o el norte de África. El catálogo de este modelo de redes neuronales replica de forma muy parecida la evolución de la sismicidad en esta región, según el catálogo de referencia, a lo largo del 2019. No obstante, al igual que ocurría con los resultados mostrados en el catálogo de PhaseNet, aquí también se nota un cambio drástico a partir del mes de septiembre. La frecuencia de terremotos se dispara según los datos de la Red Sísmica Nacional, algo que no se muestra de manera tan evidente en el catálogo obtenido con el modelo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, a pesar de que sí vuelve a apreciarse el descenso de la sismicidad después de este periodo de alta actividad. En referencias a las estimaciones de la magnitud, como en el resto de ocasiones, no se distinguen grandes discrepancias entre los resultados de ambos catálogos. Los terremotos máximos parecen coincidir en su aparición, y el resto de máximos locales también guardan una relativa coherencia. 7.2.3. Combinación de catálogos de ML Una vez generados los catálogos de ML tras detectar con los modelos PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, procedemos a realizar la combinación de ambos resultados para cons- truir un catálogo mixto de terremotos. Como se demostró anteriormente, puede resultar una buena estrategia para lograr un catálogo que maximice la cantidad de eventos, com- plementando los tiempos de llegada presentes entre ambos catálogos de ML en el caso de ser coincidentes. El procedimiento para crear este nuevo catálogo sigue el mismo desarrollo que se explicaba en la Subsección 6.4.3 del Capítulo 6. Es decir, buscaremos dentro de ambos catálogos qué terremotos cumplen la condición de que entre sus tiempos de origen exista una diferencia de tan sólo 2 segundos. Aquellos terremotos que satisfagan esta condición serán tratados como el mismo terremoto o łterremoto coincidentež, pasando a evaluar y agrupar los tiempos de llegada que los deőnen en un único evento. Los terremotos que no cumplan la condición para ser categorizados como łterremoto coincidentež se incluyen en el catálogo combinado tras terminar la comprobación de coincidencia. El 172 7.2. Resultados de detección y construcción de catálogos de ML resultado de la combinación de ambos catálogos de ML puede observarse en la Figura 7.8, que muestra la distribución de sismicidad en la región Íbero-Maghrebí, según este nuevo catálogo mixto, a lo largo de los años 2018 y 2019. Como en el Capítulo anterior, es necesario conocer cómo de representativos son los terremotos del catálogo mixto. Para ello, evaluaremos el grado en el que nuestros resultados replican el catálogo de referencia para ambos años. El procedimiento que seguiremos, de nuevo, consistirá en encontrar qué terremotos del catálogo mixto y el de referencia podrían considerarse el mismo evento, para posteriormente calcular el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎. Esto lo hacemos estableciendo un umbral de tiempo estimado usando la Ecuación 6.5 a partir del residuo de los tiempos de origen de los terremotos del catálogo original. Los resultados de los valores de 𝑡𝑑𝑖𝑓𝑓 que usaremos como umbral para cada año se señalan en la Figura 7.9. Como se hacía notar anteriormente, el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 se ha estimado basándonos no solamente en qué terremotos resultan ser coincidentes tras evaluar la diferencia entre sus tiempos de origen, sino que también se ha tenido en cuenta el número de estaciones en los que aparecen detectados, tanto en el catálogo mixto de ML como en el catálogo de referencia. De nuevo, la estimación de la proporción de coincidencia se estimará siguiendo el ŕujo de trabajo que se presenta en el diagrama de la Figura 6.17. Como resultado del procedimiento previo, obtenemos los valores de total de terre- motos y %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 que se representan de forma tabulada en la Figura 7.10. En esta ocasión, debido a que el catálogo tiene un intervalo temporal mucho mayor, se muestran los resultados globales para toda la extensión de detección, sin őltrar los re- sultados por áreas concretas. Para visualizar el grado de variación en las coincidencias, se incluyen también las estimaciones de %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 para ambos catálogos de ML por separado. Comenzando por los resultados del año 2018 (Figura 7.10), se observa que tanto los resultados de PhaseNet como los de EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 dan lugar a unos catálogos con una mayor cantidad de eventos que el catálogo de referencia. En ambos casos, el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 es superior al 75%, lo que de partida indicaría que ambos modelos replicarían relativamente bien la sismicidad registrada por el catálogo de la Red Sísmica 173 C ap ít ul o 7. Si sm ic id ad de la re gi ón Íb er o- M ag hr eb íd ur an te 20 18 -2 01 9: cá ta lo go s M L e in ve rs ió n de hi po ce nt ro s Figura 7.8: Catálogo sísmico mixto generado por combinación de los resultados de PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 para los años 2018 y 2019. Abajo, se muestra un cuadro con la evolución temporal de la sismicidad, incluyendo un histograma de frecuencias diario y la magnitud M𝐿 calculada por easyQuake. 17 4 7.2. Resultados de detección y construcción de catálogos de ML Figura 7.9: Histogramas de residuos de tiempos de origen de los terremotos presentes en el catálogo de referencia de la Red Sísmica Nacional. Usando el residuo máximo (rms𝑚𝑎𝑥) y la mediana de la población de residuos (rms𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛), es posible estimar el umbral que diferencias de tiempos de origen (t𝑑𝑖𝑓𝑓 ) que usaremos para deőnir qué terremotos corresponden a un evento común (ver Ecuación 6.5 en el Capítulo 6). La estimación se hace de forma separada para los años 2018 y 2019. Nacional. Tras realizar el proceso de combinación, se logra un catálogo mixto que casi duplica en número de eventos al catálogo de referencia, elevando el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 hasta el 84.5%, un valor parecido a los que se mostraban en los catálogos mixtos mostrados en la Figura 6.20 para las detecciones llevadas a cabo durante el mes de marzo de 2018. En el caso de los catálogos del año 2019 (Figura 7.11), observamos un cambio drástico en los resultados. Para empezar, ambos catálogos de ML contienen un nú- mero de terremotos inferior al del catálogo de referencia, siendo el caso del catálogo de EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 un descenso bastante signiőcativo (-33%). Las coincidencias de am- bos catálogos de ML con los datos de referencia también descienden, dando lugar %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 más bajos, que en caso de PhaseNet se traduce en un escaso 52%. Una vez completada la combinación de eventos para construir el catálogo mixto de ML, se incrementa el número de terremotos a la vez que se eleva el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 hasta casi el 70%. Este porcentaje es algo más aceptable, pero continúa siendo compa- rativamente inferior al equivalente durante el año 2018, por lo que es necesaria análisis más profundo de las posibles causas, que se tratarán en Secciones posteriores. 175 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Figura 7.10: Datos cuantitativos de los catálogos generados mediante los modelos pre- entrenados PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, así como el catálogo mixto generado a partir de ellos para el año 2018. La columna de łN𝑜 terremotosž indica la cantidad de eventos detectados, ł %cambiož indica el porcentaje de incremento o reducción del número de terremotos con respecto al catálogo de referencia (i.e.: catálogos con más de 2396 eventos detectados tendrán un valor positivo). Finalmente, la cantidad de terremotos coincidentes con el catálogo de referencia y su porcentaje se indican en las columnas łcoincidenciaž y ł %coincidenciaž. Figura 7.11: Datos cuantitativos de los catálogos generados mediante modelos los pre- entrenados PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, así como el catálogo mixto generado a partir de ellos para el año 2019. La descripción del signiőcado de cada columna puede consultarse en el pie de őgura de la Figura 7.10. 176 7.3. Inversión de hipocentros e incertidumbre de las localizaciones 7.3. Inversión de hipocentros e incertidumbre de las localizaciones Los catálogos mixtos construidos a partir de los resultados de los modelos de redes neuronales presentan terremotos cuya localización se da en base a su epicentro. Esto puede suponer una limitación cuando tratamos de evaluar la distribución de terremotos en las tres dimensiones del espacio. A continuación, en esta Sección, procederemos a la etapa de inversión de los tiempos de llegada, con el doble objetivo de calcular la localización del hipocentro y estimar la incertidumbre de la ubicación estimada. Como mencionábamos anteriormente, el procedimiento se llevó a cabo usando el software NonLinLoc junto con el modelo tridimensional mTAB3D. Tras realizar la primera relocalización, y lanzar de nuevo el programa para obtener unas localizaciones con corrección de estaciones, conseguimos dos catálogos relocalizados que contienen los datos de los hipocentros de los terremotos detectados durante los años 2018 y 2019. Estos catálogos, al contrario que su versión original, no contienen información rela- tiva a la magnitud de cada evento. Por lo tanto, y ya que disponemos de la localización tridimensional de cada evento, se realizó la estimación de la magnitud usando la fun- ción mblg_ign_quakeml() dentro de easyQuake para calcular el valor de la magnitud M𝑏𝐿𝑔 según la Ecuación 7.1 (López 2008). Las nuevas localizaciones de los terremotos presentes en los catálogos mixtos, pue- den observarse para ambos años en la Figura 7.12. Cabe mencionar que el número de terremotos en cada catálogo es inferior al original. Por ejemplo, en el caso del catálogo mixto del año 2018, pasamos de los 4055 eventos que había inicialmente a 1780 terre- motos relocalizados. Por otro lado, el catálogo correspondiente al año 2019 presentaba 2610, de los que se han relocalizado 840. A pesar del descenso del número de terremotos contenidos en el catálogo mixto relocalizado, todavía pueden apreciarse las zonas de densidad más elevada vistas en la Figura 7.3 para el catálogo de referencia de la Red Sísmica Nacional. Dentro de algunas de estas zonas puede observarse cómo cambia la sismicidad de un año a otro. Por ejemplo, alrededor de Jódar (Jaén) la actividad sísmica fue más intensa durante 177 C ap ít ul o 7. Si sm ic id ad de la re gi ón Íb er o- M ag hr eb íd ur an te 20 18 -2 01 9: cá ta lo go s M L e in ve rs ió n de hi po ce nt ro s Figura 7.12: Resultados de relocalización del catálogo mixto usando NLLoc para los años 2018 y 2019. Se incluyen dos perőles mostrando la distribución vertical de hipocentros. Las zonas de mayor concentración de sismicidad se indican como círculos negros, y corresponden a las mismas que las señaladas en la Figura 7.3. El tamaño de los hipocentros se muestra proporcionalmente al valor de M𝑏𝐿𝑔 obtenido por easyQuake. El histograma de abajo a la derecha representa la proporción de terremotos en profundidad (cada barra indica 5 km). 17 8 7.3. Inversión de hipocentros e incertidumbre de las localizaciones el 2018, mientras que en el entorno de Olvera (Cádiz) se evidencia que los terremotos fueron mucho más frecuentes durante el 2019. Además, también ha desaparecido la anomalía circular observada durante el año 2019, interpretada como un artefacto ge- nerado durante el cálculo de convergencia de epicentros en la etapa de asociación con PhasePApy 1D. Asimismo, relacionado con la posición de epicentros, se advierte que su localización tiene coherencia con la aparición y situación geográőca de las principales fallas activas de la región, según la QAFI (García-Mayordomo et al. 2017). Ahora bien, existen zonas de actividad relevante donde no aparecerían a priori estructuras activas recogidas por la QAFI con las que poder relacionarse, como son las propias series de Jódar y Olvera mencionadas anteriormente. Más allá de las implicaciones e interpretaciones que puedan hacerse, esto da pie a una serie de reŕexiones que se debatirán en la Sección de Discusión Final del siguiente Capítulo. En cuanto a la distribución en profundidad de los resultados, los hipocentros tienden a estar ubicados de manera más frecuente en los primeros 15 km de corteza, según indicaría la proporción estimada en los histogramas de la Figura 7.3. Sin embargo, a más profundidad seguiría apareciendo sismicidad, aunque de manera mucho menos habitual. Es el caso de áreas como la cuenca occidental de Alborán o bajo la serie sísmica de Olvera. Finalmente, a modo de comparativa, la őgura 7.13 muestra el conjunto de la sis- micidad ocurrida durante 2018-2019 en el área de estudio según el catálogo de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b), y el resultado de la inversión de hipocentros del catálogo mixto obtenido mediante los modelos de redes neurona- les. Como se mencionaba anteriormente, aunque puede apreciarse la diferencia entre el número de terremotos de ambos catálogos (4591 en IGN vs. 2620 en el catálogo mixto relocalizado), ambos resultados representan zonas y periodos similares donde la actividad sísmica es más frecuente. 179 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros 7.4. Discusión de resultados Una vez generados todos los catálogos a partir de la detección con modelos de redes neuronales, así como la relocalización de los terremotos que contienen, procedemos a analizar con más detalle los datos. Separaremos la discusión en distintas Subsecciones para centrarnos en los detalles más destacables dentro de cada etapa del desarrollo que hemos seguido para conseguir los resultados. 7.4.1. Análisis de detecciones de llegadas y construcción de ca- tálogos Se han revisado los scripts empleados durante la detección de llegadas de ondas a las estaciones en el año 2019, así como los parámetros establecidos para la asociación, para explorar posibles discrepancias entre las detecciones de modelos de redes neuronales que pudieran dar lugar a este descenso en el rendimiento de los catálogos de ML, pero no se han encontrado diferencias con los usados en los resultados obtenidos para el año 2018. Con el objetivo de comprobar el desempeño de la detección de los modelos de redes neuronales, se ha revisado el número de detecciones, agrupándolas en conjuntos de siete días de periodicidad. En las Figuras 7.14 y 7.15 se muestran los histogramas de frecuencia de las detecciones de tiempos de llegada para los años 2018 y 2019, añadiendo también un gráőco en el que se muestra una comparativa del catálogo őnal de dicho modelo y el catálogo de referencia. De este modo, podremos comprobar si existe alguna tendencia anómala en el funcionamiento de alguno de los modelos. Los resultados de las detecciones absolutas de tiempos de llegada de ambos modelos son coherentes con la frecuencia de terremotos que posteriormente se generan en sus propios catálogos. Es decir, periodos de tiempo con mayor detección de llegadas dan lugar a picos de abundancia de terremotos, y viceversa. A la hora de comparar las tendencias de ambos catálogos de ML con las del catálogo de referencia, se nota que siguen una evolución parecida, destacando este efecto de replicación de la tendencia sobre todo en el caso de los resultados del año 2018. 180 7.4. D iscusión de resultados Figura 7.13: Localización de terremotos según el catálogo de la Red Sísmica Nacional (Instituto Geográőco Nacional 2023b) (A) y los resultados de la localización de hipocentros de los terremotos obtenidos mediante los modelos de redes neuronales EQTransformer𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y PhaseNet (B). Se incluyen dos perőles verticales mostrando la distribución de hipocentros en latitud y longitud. Las líneas rojas representan las fallas activas según el catálogo de QAFI (García-Mayordomo et al. 2017). 181 C ap ít ul o 7. Si sm ic id ad de la re gi ón Íb er o- M ag hr eb íd ur an te 20 18 -2 01 9: cá ta lo go s M L e in ve rs ió n de hi po ce nt ro s Figura 7.14: Histogramas con el número de detecciones de tiempos de llegada según los resultados de los modelos PhaseNet (salmón) y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 (azul). Las barras indican periodos de 7 días durante el año 2018. Abajo, se incluye un gráőco que muestra la evolución de terremotos identiőcados según el catálogo generado por cada modelo de ML, el catálogo de referencia (verde) o el catálogo generado a partir de los terremotos comunes entre los catálogos de referencia y el de cada modelo. 18 2 7.4. D iscusión de resultados Figura 7.15: Histogramas con el número de detecciones de tiempos de llegada según los resultados de los modelos PhaseNet (salmón) y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 (azul). Las barras indican periodos de 7 días durante el año 2019. Abajo, se incluye un gráőco que muestra la evolución de terremotos identiőcados según el catálogo generado por cada modelo de ML, el catálogo de referencia (verde) o el catálogo generado a partir de los terremotos comunes entre los catálogos de referencia y el de cada modelo. 183 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros A largo del 2019, esta similitud en las tendencias entre los catálogos de ML y el catálogo de referencia se vuelve un poco más difusa, apareciendo un cambio abrupto hacia őnal de agosto e inicios de septiembre. En esta época, la cantidad de terremotos recogidos en el catálogo de referencia, prácticamente dobla a la de los catálogos de EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y PhaseNet durante varias semanas (Figuras 7.3 y 7.15). Durante estas semanas, aunque se observa un leve incremento del número de llegadas detectadas, por ejemplo, en los resultados de EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, esto no se traduce necesariamente en un aumento drástico de la cantidad de terremotos, de forma similar a lo que sí ocurre en el catálogo de referencia. Clasiőcando el número de picados de llegadas por cada estación sísmica presente durante el intervalo de tiempo de nuestro estudio, podremos revisar más en detalle el funcionamiento de cada aparato en especíőco para encontrar posibles anomalías que puedan justiőcar el cambio de que ocurre durante el 2019. La Figura 7.16 muestra una comparación entre los histogramas de frecuencia de los picados de llegadas detectados por ambos modelos de redes neuronales durante los años 2018 y 2019, y los picados őnalmente usados en la asociación para declarar los terremotos que se incluyen en cada catálogo. Como es natural, no todos los picados que registra cada estación acaban usándose para ser incluidos en un terremoto. Sin embargo, llama la atención que las estaciones de banda ancha son los únicos receptores que poseen picados de llegadas que őnalmente se emplean en la asociación de terremotos. Los acelerómetros, a pesar de registrar bastantes llegadas (algunos de ellos llegan a ser el instrumento con mayor cantidad de picados sobre el resto de los utilizados), no cuentan con ningún picado presente entre los usados para construir los catálogos sísmicos. La hipótesis que se maneja ante esta situación es que ni PhaseNet ni EQTransformer fueron entrenados usando conjuntos de datos que contuviesen registros de aceleróme- tros (Zhu and Beroza 2019; Mousavi et al. 2019), por lo tanto, a pesar de que ambos modelos han demostrado ser capaces de realizar picados de tiempos de llegada P o S sobre el registro de estos instrumentos, la probabilidad que se les asigna a esa pre- dicciones es muy baja en comparación a lo que ocurre cuando el registro pertenece a 184 7.4. D iscusión de resultados Figura 7.16: Histogramas comparativos entre el número de llegadas detectadas por cada instrumento (color sólido) y el número de llegadas que őnalmente se incorpora al catálogo sísmico (patrón a rayas). Los resultados se expresan de forma separada para cada modelo y año. Estaciones de banda ancha en naranja, y acelerómetros en verde. El eje vertical expresa el número de llegadas en escala logarítmica. Nótese que ninguna llegada registrada por acelerómetros pasa a incorporarse a los catálogos generados en el paso de asociación. 185 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros una estación de banda ancha. Durante el año 2018, este fenómeno bajo rendimiento no se observa tan claramente porque los acelerómetros se incorporan a la red sísmica hacia őnal de año. Sin embargo, durante el 2019 sí es más evidente ya que, de partida no se cuenta con ninguno de los acelerómetros presentes en la red ni los que se van incluyendo progresivamente a lo largo del año. Es por ello que los resultados de 2019 podrían diverger tanto del catálogo de referencia en comparación a los del año anterior, tratándose además de una de las causas del bajo %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 entre ambos catálogos. 7.4.2. Catálogos relocalizados con NLLoc Tras haber calculado la inversión de hipocentros de los terremotos presentes en los catálogos de ML para los años 2018 2019, llama la atención la cuestión de la bajada drástica del número de terremotos presentes en dichos catálogos. La caída supone que solamente se haya empleado el ∼36 % del total de los eventos detectados durante ambos años para realizar la relocalización. Este hecho ocurriría debido a dos factores. Primero, como se mencionaba anterior- mente, algunos de los terremotos de cada catálogo no cumplían el criterio mínimo del número de lecturas en, al menos, 4 estaciones. También, revisando las localizaciones preliminares tras obtener los catálogos de ML, existe una cierta cantidad de terremotos cuyo epicentro estaba inicialmente calculado por PhasePApy 1D en el exterior de la red de estaciones, posiblemente a una distancia muy alejada de la malla que conforma el modelo de velocidades mTAB3D (Figura 7.17A). Como se veía en la Figura 6.7 del Capítulo 6, este fenómeno no es infrecuente, ya que el proceso de asociación de llegadas se lleva a cabo indistintamente de la procedencia de estas, manteniendo únicamente la limitación de los 300 km que preőjamos en los parámetros de control. La consecuencia es que, durante el proceso de relocalización, si el resultado de la inversión de tiempos de llegada no converge dentro del volumen de este modelo, se descarta el evento y se continúa con los siguientes. En las pocas ocasiones en las que estos terremotos están cerca del límite de malla del modelo, pueden producirse ciertos efectos de borde que ge- neren falsas alineaciones a modo de artefactos, por ejemplo los ubicados en el extremo occidental del área de estudio (∼ 6𝑜W). 186 7.4. D iscusión de resultados Figura 7.17: Mapas comparativos mostrando una extensión ampliada del área de estudio (rectángulo azul). En (A) se muestran los terremotos presentes en el catálogo mixto obtenido con easyQuake. Los epicentros localizados dentro del área marcada en azul se representan como círculos sin relleno, mientras que los círculos rojos son los que quedan fuera. En (B) aparecen únicamente los terremotos relocalizados con NLLoc y mTAB3D. Se puede observar que no existe ningún terremoto fuera del área marcada, además del descenso en el número de terremotos con respecto al catálogo mixto. 187 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros A pesar del drástico descenso de eventos empleados para construir el catálogo de terremotos relocalizados (Figura 7.17B), los resultados del conjunto de ambos años indican que los epicentros siguen representando suőcientemente bien las áreas de mayor concentración de densidad indicadas en el catálogo de referencia (Figuras 7.3 y 7.12). Además, se mantiene, en general, una coherencia con la existencia de estructuras con evidencia de actividad reciente. Para analizar el nivel de őabilidad global de estos nuevos hipocentros, se han cal- culado los valores de error horizontal, vertical y el residuo del tiempo de origen de cada terremoto. El procedimiento que se lleva a cabo es el mismo que el descrito en el Capítulo 4, es decir, extraemos los valores de error horizontal y vertical a partir de los semi-ejes del elipsoide de error al 68 % de conőanza estimado a partir de las PDF de cada resultado, y el residuo del tiempo de origen será el promedio de los residuos de los tiempos de llegada utilizados durante la inversión. Los resultados globales de estos cálculos para ambos años se encuentran en los histogramas de la Figura 7.18. En los resultados relocalizados, se advierte que los terremotos que contienen el mínimo de tiempos de llegada son los más frecuentes dentro del catálogo, aunque existen terremotos con 20 o más llegadas registradas en las distintas estaciones presentes en el área de estudio, y que corresponderían con los eventos de magnitud más elevada. En cuanto al residuo de los tiempos de origen de los hipocentros, vemos que el promedio resulta en un valor relativamente bajo, indicando que existe un buen ajuste entre los tiempos de origen observados y el cálculado durante la inversión usando NLLoc y el modelo de velocidades mTAB3D. Esta estimación de los residuos nos podría servir como evidencia adicional del grado de őabilidad de las detecciones de terremotos, indicando que probablemente sí se traten de terremotos reales. Las incertidumbres promedio de la localización de los hipocentros presentan valores aceptables. El valor de error horizontal y vertical más frecuente estaría situado en ±3-4 km. La distribución de error horizontal rara vez supera los 30 km, pero existen casos de hipocentros con valores anormalmente altos que alcanzan incluso los 167 km. Para el caso de la incertidumbre vertical, la distribución es un poco más alargada, disminuyendo drásticamente el número de terremotos que presentan valores de error 188 7.4. Discusión de resultados Figura 7.18: Histogramas con los valores estadísticos del resultado de la relocalización del catálogo mixto. Se incluye la distribución de los tiempos de llegada empleados para cada inversión de hipocentros, el residuo de los tiempos de origen (rms), y la estimación de la incertidumbre horizontal y vertical expresada según los semiejes calculados a partir de las funciones de densidad de probabilidad (PDF’s) del hipocentro de mayor probabilidad. 189 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros vertical mayor a 50 km. Como se mencionaba en el Capítulo 4, el valor de profundidad resulta complicado de obtener dentro de un rango de error őable en comparación con la localización del epicentro. Normalmente, esto ocurre en situaciones donde los terremotos no cuentan con llegadas registradas en estaciones situadas a una distancia igual o inferior a la de su profundidad real, o cuando existen muchas llegadas registradas preferentemente en un área con mayor densidad de estaciones receptoras (Husen and Hardebeck 2010). Es decir, la distribución geométrica de la red sísmica tiene inŕuencia en la determinación de la incertidumbre con la que se ofrecen los resultados de localización. Para representar cualitativamente el nivel de őabilidad, se han clasiőcado los hipo- centros del catálogo relocalizado atendiendo a cuatro categorías de calidad distintas. Al contrario que los ensayos de clasiőcación llevados a cabo para las relocalizaciones en las Béticas Orientales o el mar de Alborán (Capítulo 5), en esta ocasión se ha preferido realizar la clasiőcación usando intervalos de incertidumbre, en lugar de intervalos de número de llegadas empleadas en la localización. Esto lo hacemos debido a que para este ensayo se han empleado muchas menos esta- ciones, de modo que podríamos generar grupos claramente descompensados en cuanto a la abundancia de terremotos en cada uno si mantenemos intervalos de clasiőcación similares a los mostrados en dicho Capítulo. Es decir, es posible que se estén obtenien- do proporciones de terremotos del catálogo analizado muy distintos para niveles de calidad idénticos. La clasiőcación en base a la propia incertidumbre, por el contrario, nos permite tener una idea más aproximada de la distribución de las poblaciones de terremotos en función de la incertidumbre intrínseca, y no clasiőcando en función del número de llegadas con las que fue deőnido cada evento. Como pueden existir casos de hipocentros en los que la incertidumbre horizontal y vertical sean sensiblemente diferentes debido a la anisotropía del elipsoide de error, se ha optado por tomar un valor promedio de la incertidumbre total de la localización. Para eso, se ha estimado la esfera equivalente al volumen del elipsoide de error de cada hipocentro2, y posteriormente se ha calculado el radio de dicha esfera (Figura 7.19). 2El elipsoide de error se deőne a partir de los ejes de error horizontal mayor y menor (errH1 y errH2, respectivamente), y el eje de error vertical (errZ). Seguidamente, se calcula el volumen de dicho 190 7.4. Discusión de resultados Figura 7.19: Dibujo esquemático mostrando el proceso por el que se obtiene el radio promedio de incertidumbre tridimensional (R𝑒) del hipocentro a partir de los semiejes vertical (errZ)), horizontal máximo (errH1), y horizontal mínimo (errH2) del elipsoide de error estimado a partir de la PDF. El procedimiento se describe en el texto principal. Esto nos permite realizar una abstracción de la incertidumbre tridimensional promedio de dicho hipocentro para facilitar la clasiőcación. Los resultados de la clasiőcación pueden consultarse en la Tabla 7.1. La clasiőcación se ha llevado a cabo estableciendo una serie de umbrales arbitrarios que delimitan los distintos grupos de calidad. Estos umbrales, de mejor a peor calidad, son: A (𝑅𝑒 ≤ 1𝑘𝑚), B (1𝑘𝑚 < 𝑅𝑒 ≤ 2,5𝑘𝑚), C (2,5𝑘𝑚 < 𝑅𝑒 ≤ 7,5𝑘𝑚), y D (𝑅𝑒 ≥ 7,5𝑘𝑚). El grupo A, el que contiene los terremotos con soluciones más constreñidas, es el que representa el menor porcentaje de eventos del catálogo global, pero sus incertidumbres horizontal y vertical son realmente bajas, con un promedio inferior al kilómetro en el caso del error en la localización epicentral. Los grupos B y C, con calidades buenas elipsoide a partir de 𝑉𝑒𝑙𝑖𝑝𝑠𝑜𝑖𝑑𝑒 = 4 3 𝜋 · 𝑒𝑟𝑟𝑍 · 𝑒𝑟𝑟𝐻1 · 𝑒𝑟𝑟𝐻2. 191 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros A B C D No terremotos 9 (0.3 %) 633 (24.2 %) 1063 (40.6 %) 915 (34.9 %) Sℎ (km) 0.70 1.79 3.77 11.31 S𝑧 (km) 1.67 2.22 4.35 20.42 rms (s) 0.09 0.17 0.23 0.31 Tabla 7.1: Tabla comparativa entre los grupos de calidad obtenidos tras la inversión de hipocentros del catálogo mixto de 2018-2019. Se incluyen el número de eventos de cada grupo (proporción con respecto al total entre paréntesis), los valores de la incertidumbre horizontal y vertical (𝑆ℎ y 𝑆𝑧, respectivamente) y el residuo promedio de los tiempos de origen. y aceptables, engloban a algo más del 50 % de los eventos estudiados, que muestran un conjunto de incertidumbre baja a moderada. Por último, el grupo D incluye a los terremotos cuyo R𝑒 es superior a 5 km, y aquí aparecen cerca de la otra mitad de los hipocentros del catálogo. En este caso, podría esperarse valores de incertidumbre mucho más elevados, pero han resultado ser próximos a los mostrados para la zona de las Béticas Orientales en la Tabla 5.4 del Capítulo 5, siendo en esta ocasión el error vertical claramente superior al horizontal. La distribución de estos eventos, una vez clasiőcados, se puede ver en la Figura 7.20. En general, los resultados conseguidos con los terremotos detectados con easyQuake presentan una abundancia relativamente alta de eventos con incertidumbres suőcien- temente bajas como para ser considerados como őables. Todo esto considerando el número y distribución de estaciones empleadas, así como el hecho de que los picados de llegadas no fueron obtenidos por un analista experto o un modelo de ML entrenado con datos de la propia Red Sísmica Nacional. 7.4.3. Análisis de series sísmica en el periodo 2018-2019 En esta sección nos centraremos en algunas de las zonas que más actividad sísmica han manifestado durante el intervalo de 2018-2019. Al inicio del Capítulo, se deőnieron seis zonas que destacaban por su concentración de terremotos en el catálogo de la Red Sísmica Nacional. Los resultados tras la detección de terremotos, y la posterior relocalización, coincidían con lo que indicaba ese catálogo de referencia. Sin embargo, para llevar a cabo un análisis con algo más detalle, es necesario escoger, de entre estas 192 7.4. Discusión de resultados Figura 7.20: Localización de los hipocentros en función de su clasiőcación atendiendo al criterio de calidad expresado según su R𝑒. El grupo de calidad A se muestra en color azul, el B en verde, el C en naranja, y el D en gris. Nótese que varios de los epicentros del grupo A muestran un patrón alineado con la traza superőcial de la falla de Alhama de Murcia. Además, en ocasiones se muestran patrones concéntricos agrupando más densamente los terremotos de mayor calidad en la zona interior, como es el caso del área de Jódar, las Béticas Orientales, o la cuenca de Granada. 193 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros seis zonas, aquellas que puedan ofrecer unos resultados más representativos según el nivel de incertidumbre que posean los hipocentros obtenidos para cada una de ellas. Por ello, se establece un őltrado previo restrictivo para mantener únicamente aquellos eventos que puedan ser considerados como łsuőcientemente őablesž, más aun cuando se manejan terremotos que se obtuvieron mediante detección automática de tiempos de llegada usando una porción de las estaciones disponibles en la región. Siguiendo un criterio conservador, se ha optado por estudiar solamente aquellas áreas en las que, al extraer los terremotos recogidos en el catálogo relocalizado, con- tengan terremotos de los grupos de calidad A, B o C (i.e.: terremotos con R𝑒 inferior a 5 km, Figura 7.20). Descartaremos las zonas 1 y 3, correspondientes a Olvera y mar de Alborán sur (Figuras 7.3 y 7.12), debido a que incluye eventos que han sido agrupados casi exclusivamente como calidad D, presentando muy pocos eventos del grupo C. El resto de las zonas (2, 4, 5, y 6) se estudiarán en los siguientes Subapartados, por orden de número de eventos contenidos. 7.4.3.1. Mar de Alborán norte La primera zona que analizamos corresponde al área norte del mar de Alborán (Figura 7.21). Aquí, la sismicidad aparece distribuida por todo el sector, sin mostrar aparentemente una zona en la que haya existido una concentración destacable de te- rremotos que pudiera deberse a una serie sísmica. Aunque la mayoría de los terremotos no sobrepasan los 20 km de profundidad, existe un evento que la rebasa ampliamente. Sin embargo, en este caso, su valor de profundidad no resulta őable por la elevada incertidumbre vertical (± 40 km). Durante los dos años que comprenden el catálogo de ML, se han identiőcado 157 eventos. De este total, a cuatro de ellos se les ha estimado una M𝑏𝐿𝑔 ≥ 3 (Figura 7.22), siendo los eventos que se corresponden a la mayor liberación de momento sísmico en el área durante este periodo. Fijándonos con algo más de detalle, aunque es cierto que la evolución temporal de la sismicidad y la liberación de momento sísmico no indicarían presencia de enjambres u otro tipo de sismicidad más localizada en el tiempo, sí que existen pequeñas agrupacio- 194 7.4. Discusión de resultados Figura 7.21: Resultados de la localización de terremotos en la zona norte del mar de Alborán durante el periodo 2018-2019. AF: Falla de Adra, BF: Falla de Balanegra; FLV: Falla Loma del Viento; FLA: Falla Llano del Águila; CF: Falla de Carboneras. 195 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Figura 7.22: Evolución de la sismicidad en la zona norte del mar de Alborán durante el periodo 2018-2019. (A) Evolución temporal de la serie con la M𝑏𝐿𝑔 estimada para cada uno de ellos. (B) Evolución temporal de la sismicidad mostrando el número de eventos y la liberación de momento sísmico acumulados. (C) Estimación del parámetro b y la magnitud de completitud (Mc). nes de terremotos cuyos epicentros se encuentran cerca de fallas activas según la base de datos QAFI (García-Mayordomo et al. 2017), cerca de estructuras con evidencias de actividad reciente En la parte continental, localizadas en el Campo de Dalías, tenemos algunas estruc- turas que dan lugar a resaltes topográőcos. De este a oeste tenemos la falla del Llano del Águila y la falla de la Loma del Viento, que coexisten con diaclasas de orientación similar presentes en este sector (Molins-Vigatà et al. 2022; Pedrera et al. 2012). Estas dos estructuras corresponderían a fallas normales casi verticales orientadas NW-SE, y que podrían formar parte de una misma estructura en el caso de estar conectadas en profundidad Molins-Vigatà et al. 2022. Hacia el este, la estructura que más destacaría es la falla de Balanegra (Marin-Lechado et al. 2003; Marín-Lechado et al. 2005), una falla normal con orientación NNW-SSE y ∼10 km de extensión, a la que se le inőere una prolongación marina hacia el SE. Diversos estudios asocian a esta falla los terremotos ocurridos durante la serie sísmica de Adra en el 1993-1994 (Rueda et al. 1996). Ya en el área marina, existen diversas fallas cartograőadas, y con cinemática inferida a partir de sísmica de reŕexión. De ellas, la mayor sería la falla de Adra, una falla orientada NW-SE con buzamiento alto hacia el NE, y con cinemática normal-dextral. Cerca de esta falla aparecen dos de los terremotos con magnitud superior a 3 que se describían anteriormente. Entre esta falla y la falla de Balanegra, Gràcia et al. (2012) 196 7.4. Discusión de resultados interpretan un conjunto de crestas de pequeña extensión sobre la plataforma marina. Más hacia el SW, antes de llegar a la falla de Adra, aparecen pequeñas fracturas verticales que afectarían a la parte más superőcial de los sedimentos depositados en la cuenca (perőles EVS-12 y EVS-13 en Gràcia et al. (2012)). Continuando hacia el SW, el área presenta una gran concentración de fracturas de pequeña extensión con orientación aproximadamente N-S. Este área corresponde a una zona de relativa abundancia de sismicidad, con epicentros muy cerca o sobre las trazas de estas pequeñas fracturas. También en esta situación marina, aparece la falla de Carboneras (Moreno et al. 2015, descrita en el Capítulo 2, y que presentaría pequeñas agrupaciones de terremotos a lo largo de su traza en orientación NE-SW. Según el catálogo de ML relocalizado, aquí aparecen los otros dos terremotos de M𝑏𝐿𝑔 ≥ 3. En esta zona norte del mar de Alborán, y dentro del bloque del Campo de Dalias deformado y altamente fracturado, aparecería una sismicidad de tipo difuso, típico también en otras zonas de las Béticas Orientales (Rodríguez-Escudero et al. 2014). En ocasiones, los terremotos pueden concentrarse preferentemente en el entorno de alguna de las fallas con orientación NW-SE, como es el caso de la serie sísmica de Adra en 1993-1994 (Rueda et al. 1996; Martínez-Diaz 2000; Stich et al. 2001) o 1910 (Morales et al. 2003; Gràcia et al. 2012). Aparte de este tipo de sismicidad de magnitud baja a moderada, el registro histórico recoge evidencias de eventos destructivos, como los terremotos de Adra de 1804 (Silva et al. 2019; De Pro-Díaz et al. 2023). La presencia de fracturas con una orientación general NNW-SSE a NW-SE (excep- tuando la falla de Carboneras), concuerda con el régimen de deformación más reciente al que está sometida la región. Aquí, bajo el contexto de acortamiento entre las placas de Nubia y Eurasia, el área de Campo de Dalias acomodaría una pequeña parte de la deformación producto de la convergencia (Galindo-Zaldivar et al. 2022), produciéndose una tectónica de indentación por la migración hacia el norte del Arco de Águilas a lo largo de la falla de Palomares (Silva et al. 1993). El desplazamiento de este blo- que indentor, dirigido hacia el NNE, provoca una extensión asociada hacia oeste y la migración del bloque queda limitado entre las fallas del Corredor de la Alpujarra y la falla de Carboneras, evidenciado por datos geológicos (Marin-Lechado et al. 2003; 197 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Marín-Lechado et al. 2005; Martínez-Díaz and Hernández-Enrile 2004) y GNSS (Eche- verria et al. 2013; Palano et al. 2015; Borque et al. 2019; Galindo-Zaldivar et al. 2022). Además, la estimación de mecanismos focales para los terremotos de mayor magnitud de esta zona da lugar a una población relativamente abundante de soluciones de terre- motos producidos en un régimen transtensivo (Stich et al. 2003; Martín et al. 2015), que también estaría en concordancia con la idea generalmente aceptada de que el blo- que de Campo de Dalias absorbe una porción de la deformación entre Eurasia y Nubia, transmitida desde Zona de Cizalla de TransAlborán a su prolongación al norte, la Zona de Cizalla de las Béticas Orientales. 7.4.3.2. Cuenca de Granada Los hipocentros relocalizados dentro de la cuenca de Granada a partir de los catálo- gos de ML indicarían que la sismicidad se restringe principalmente a las zonas del borde norte de la cuenca, o hacia el interior de ésta en sentido SE (Figura 7.23). En general, gran parte de las soluciones de localización de los 233 terremotos tras la inversión han dado lugar a profundidades muy someras (<3 km), aunque existen algunos terremotos que alcanzan hasta los 15 de profundidad. La evolución temporal mostrada en las Figuras 7.23A,B nos indicaría que existe, ha- cia el último cuarto del año 2018, un periodo en el que la sismicidad es más frecuente en la región. Este intervalo de tiempo coincide con el evento de mayor magnitud estimada (M𝑏𝐿𝑔 3.2). Para este terremoto, ocurrido el 09/10/2018, existe cálculo del mecanismo focal según se recoge en el catálogo de Tensor Momento Sísmico del IGN, (Instituto Geográőco Nacional 2023a). La solución del plano nodal de mayor buzamiento (73𝑜) indicaría una orientación NNW-SSE con inclinación hacia el ENE, lo que sugiere una orientación coherente con la inferida para las fallas de Belicena-Alhendín o Santa Fe. En cuanto a la ubicación de los terremotos durante este periodo de őnal de 2018, los epicentros estarían repartidos entre dos áreas con una densidad de epicentros algo más elevada que la del resto: bajo el municipio de Granada y al este de Pinos-Puente. Para el resto de tiempo analizado, la sismicidad aparece de forma dispersa por la región sin manifestarse en forma de enjambre o serie sísmica. 198 7.4. Discusión de resultados Figura 7.23: Resultados de la localización de terremotos en la zona de la cuenca de Granada durante el periodo 2018-2019. MF: Falla de la Malahá; SFF: Falla de Santa Fe; BAF: Fallas de Belicena-Alhendín; SEF: Fallas de Sierra Elvira; DF: Falla de Dílar; GF: Falla de Granada. 199 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Figura 7.24: Evolución de la sismicidad en la zona de la cuenca de Granada durante el periodo 2018-2019. (A) Evolución temporal de la serie con la M𝑏𝐿𝑔 estimada para cada uno de ellos. (B) Evolución temporal de la sismicidad mostrando el número de eventos y la liberación de momento sísmico acumulados. (C) Estimación del parámetro b y la magnitud de completitud (Mc). En el extremo septentrional de la cuenca de Granada, a pesar de existir algunas fracturas de dirección ENE-WSW en su borde norte, está caracterizado por la existen- cia de un conjunto de fallas, cuya orientación más común es NW-SE con alto ángulo de buzamiento hacia el NE o el SW. Existen trabajos que discuten la posibilidad de que estas fallas puedan estar enraizadas en profundidad en una falla normal de ba- jo ángulo, buzando hacia el SW, que actuaría como despegue extensional regional (Madarieta-Txurruka et al. 2021; Madarieta-Txurruka et al. 2023; Martin-Rojas et al. 2023). Según se recoge en la base de datos QAFI y trabajos llevados a cabo en la zona (Sanz De Galdeano et al. 2003), varias de ellas presentarían evidencias de acti- vidad reciente. Entre ellas, destacan el sistema de fallas de Sierra Elvira, las fallas de Belicena-Alhendín, Santa Fe, o la falla de Granada (Sanz De Galdeano et al. 2012). Es- tas estructuras, interpretadas con una cinemática normal y que coexistirían con fallas normales de bajo ángulo buzando hacia el SW, controlan la subsidencia de la cuenca de Granada. Para algunas de ellas, las estimaciones de parámetros sísmicos arrojan resultados potencialmente de M𝑤 6.0 (Sanz De Galdeano et al. 2003). Nuestros resultados, con terremotos de baja magnitud y relocalizados a profundi- dades muy someras, indicarían que la sismicidad durante el 2018-2019 estaría mayor- mente asociada a la red de fracturas superőcial del borde de la cuenca. Aquí, dentro de un contexto de compresión NW-SE con extensión NE-SW asociada (Galindo-Zaldívar 200 7.4. Discusión de resultados et al. 1999), la sismicidad aparece de forma recurrente y, en ocasiones, se producen enjambres o series sísmicas, como la de Santa Fe durante 2021 (Lozano et al. 2022; Madarieta-Txurruka et al. 2021), cuyos terremotos máximos no suelen superar la mag- nitud 4 por demasiado. Hacia el interior de la cuenca, en dirección suroeste, Sanz De Galdeano et al. (2003) interpreta un conjunto de fracturas, de escasa longitud y orientación ESE-WNW, que podrían estar relacionadas con la sismicidad dispersa de carácter superőcial que se observa en los resultados de nuestra relocalización. Reőrién- donos a las dos pequeñas agrupaciones de őnales de 2018, ni por duración, número de terremotos o magnitudes, tienen una relevancia parecida a la de la citada serie de 2021, y posiblemente estén más relacionadas con el tipo de sismicidad de fondo más recurrente en la zona, provocada por la interacción de roturas no muy extensas dentro de un contexto de intensa fracturación y presencia de ŕuidos (Sibson 2000; Kohfahl et al. 2008; Madarieta-Txurruka et al. 2022). 7.4.3.3. Albudeite A primera vista, la sismicidad detectada por los modelos de ML en este sector de las Béticas Orientales, y posteriormente relocalizada con mTAB3D, indica una situación bastante parecida con la presentada en la Subsección 5.3.1 del Capítulo 5 (Figura 7.25 y 5.15). Estos resultados suponen una buena oportunidad de estudiar esta serie usando únicamente los datos obtenidos mediante la aplicación de los modelos de redes neuronales aplicados a la detección de llegadas de ondas sísmicas. Del conjunto de 339 eventos relocalizados, aparte de la sismicidad de fondo rela- tivamente somera y dispersa por toda la zona de estudio, destaca la presencia de la serie sísmica de Albudeite. La mayor parte de la actividad se desarrolla durante los primeros meses de 2018 (Figura 7.26), concentrándose más frecuentemente en las pro- ximidades de las fallas de Tollos-Rodeos, Mula-Archena y Los Baños. En profundidad, la mayoría de los hipocentros se localizan hacia los 7-12 km, pero el terremoto de mayor M𝑏𝐿𝑔, ocurrido el 02/03/2018, aparece muy superőcial y desplazado ligeramente hacia el sur. En el trabajo de Sánchez-Roldán et al. (2021), tras relocalizar con una versión simpliőcada de mTAB3D y usando los tiempos de llegada recogidos en el catálogo de 201 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Figura 7.25: Resultados de la localización de terremotos en la zona de Albudeite durante el periodo 2018-2019. CrF: Falla de Crevillente; LBF: Falla de Los Baños; MAF: Falla de Mula-Archena; TRF: Falla de Tollos-Rodeos; AMF: Falla de Alhama de Murcia. 202 7.4. Discusión de resultados Figura 7.26: Evolución de la sismicidad en la zona de Albudeite durante el periodo 2018-2019. (A) Evolución temporal de la serie con la M𝑏𝐿𝑔 estimada para cada uno de ellos. (B) Evolución temporal de la sismicidad mostrando el número de eventos y la liberación de momento sísmico acumulados. (C) Estimación del parámetro b y la magnitud de completitud (Mc). la Red Sísmica Nacional, se estima una profundidad entre 10-14 km este terremoto, que coincide aproximadamente con la solución del centroide del elipsoide de error de la localización estimada por NLLoc. Para encontrar una posible solución a esta situación, se ha revisado la localización de las muestras estimadas a partir de las PDF que conforman el elipsoide de error de este terremoto. En la Figura 7.27 se muestra un peről con la nube de puntos de las PDF representadas en función de su valor de probabilidad y la profundidad en la que se situarían tras haber sido obtenidas mediante la función scat2latlon dentro de la suite de NonLinLoc. La probabilidad se ha normalizado en base la solución del hipocentro de máxima probabilidad, es decir, que la muestra que, tras la inversión, produzca el hipocentro de máxima probabilidad es a la que asignamos 𝑝 = 1, y el resto de muestras tendrán un valor directamente proporcional a este. Se observa que hay un poco de abundancia de soluciones de muestras a 0 km, donde se sitúa el hipocentro de máxima probabilidad. No obstante, a mayor profundidad (∼ 12 km) existe otro pico de abundancia que concentra a más muestras, aunque en esta ocasión no contiene a ninguna muestra que con una probabilidad tan alta como la del terremoto de máxima probabilidad. Bajo estas circunstancias, merece la pena recordar que existen ocasiones en las que NLLoc puede producir soluciones no demasiado coherentes debido que, por defecto, 203 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Figura 7.27: Gráőcos de distribución las muestras de las PDF en función de la pro- fundidad. A la izquierda distribución individual de cada muestra, y a la derecha mapa de concentración con mostrando las profundidades con mayor densidad de muestras. Nótese que, a pesar de que el máximo de probabilidad se sitúa a 0 km, hacia los 12 km es donde se alcanza la mayor concentración de muestras con probabilidad alta. siempre escoge la solución de máxima probabilidad sobre otras que podrían resultar más aceptables. Esto suele ocurrir cuando las PDF presentan una morfología anómala con dos máximos a distintas profundidades, algo que ya se podía advertir en la Fi- gura 4.6. Para el terremoto que hemos tomado de ejemplo, esta distribución bimodal en profundidad indicaría que, a pesar de que la solución de máxima probabilidad se encuentra en superőcie, sería más coherente alguna de las situadas en el máximo de concentración de muestras hacia los 12 km de profundidad. Estas soluciones, también son congruentes con la posición del resto de hipocentros estimados en esta zona. Al margen de esto, las soluciones de las relocalizaciones de los demás eventos dan lugar a una nube de hipocentros cuya morfología se asemeja a la relocalizada en el Capítulo 5 con los tiempos de llegada extraídos del catálogo de la Red Sísmica Nacional. De igual forma que en ese Capítulo, se ha realizado una proyección de los hipocentros, aunque en esta ocasión se ha escogido una sección orientada NW-SE por ser la que presentaba la nube de terremotos con mayor deőnición. En la Figura 7.28 se observa la 204 7.4. Discusión de resultados Figura 7.28: Detalle de la sismicidad relocalizada de la serie de Albudeite. Se incluyen solamente los terremotos ocurridos hasta mayo de 2018, cuando la sismicidad es más frecuente, así como el mecanismo focale extraídos del catálogo de Tensor Momento Sísmico del IGN (Instituto Geográőco Nacional 2023a). A la derecha, se muestra la proyección de los hipocentros y el mecanismo focal bajo el peről a-a’. misma tendencia de aumento de profundidad de los terremotos de la serie hacia el NW, aunque en esta ocasión aparecería con un ángulo de inclinación promedio ligeramente más bajo que el mostrado en la Figura 5.15. A pesar del parecido de los resultados obtenidos por distintos medios (hipocentros provenientes de un catálogo oőcial y otros obtenidos mediante detecciones automáticas por técnicas de ML), la explicación de la posible relación de esta serie sísmica/emjambre sísmico con la tectónica de la zona varía un poco con respecto a la explicada en la Subsección 5.3.1. Dado que la orientación de la sección escogida tiene implicaciones para la interpretación de la geometría de los planos que mejor se adaptarían a la nube de hipocentros. Aquí, en presencia de un basamento muy fracturado, la existencia de roturas de corta extensión y orientación aproximada NE-SW (similar a algunas de las cartograőadas en azul en los mapas de las Figuras 5.15 y 7.28) podría dar lugar a una sismicidad provocada por la reactivación de dichas fracturas en el contexto de régimen transpresivo que sufre el área del sistema de fallas de las Béticas Orientales (Meijninger 205 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros and Vissers 2006; Rodríguez-Escudero et al. 2014; Herrero-Barbero et al. 2020). Este tipo de sismicidad no estaría directamente relacionado con la actividad de las fallas más importantes en la región, y dadas las pequeñas dimensiones de las fracturas que estarían actuando en el basamento o afectando a la cobertera sedimentaria, la magnitud máxima de los terremotos disparados por estas sería limitada. Se debe de tener cierta cautela al comparar estos resultados con los mostrados en la Subsección 5.3.1 del Capítulo 5. A pesar de que los hipocentros de ambos catálo- gos fueron calculados usando el mismo modelo de velocidades, los tiempos de llegada empleados durante la inversión no son los mismos, ni en valor ni en abundancia. Esto podría ser una de las causas de la diferencia en la geometría de los planos que mejor ajustarían a la nube de hipocentros obtenida. No obstante, en una situación que ini- cialmente indicaría una relativa łdesventajaž para los hipocentros conseguidos a partir de los catálogos de ML, debido al número inferior de tiempos de llegada que incorpo- ran, se ha notado que existe coherencia entre ambos resultados conseguidos a través de metodologías diferentes. 7.4.3.4. Jódar La sismicidad del siguiente sector aparece emplazada en el extremo noreste de la cuenca de Guadalquivir, dentro del valle del Guadiana Menor. Tras la relocalización de los 671 terremotos, puede observarse una clara distinción entre dos épocas con mayor actividad en el área: la primera durante los meses de enero-abril de 2018, y la segunda a partir de agosto del mismo año (Figura 7.29). El resto del periodo analizado presenta una frecuencia de sismicidad muy baja en comparación con esos dos intervalos tempo- rales (Figuras 7.30A,B), es por ello que nos centraremos sobre todo en los terremotos ocurridos a lo largo de 2018 dentro de esta zona. La primera agrupación es la que presenta mayor número de terremotos, y sus epi- centros aparecen de forma predominante como una nube alargada en dirección NE-SW. Durante esta época en cuando suceden la mayoría de los terremotos de M𝑏𝐿𝑔 ≥ 3,0, dando lugar a la mayor liberación de momento sísmico (Figura 7.29B,C). Desplazada unos 2 km hacia el SE, aparece una pequeña lineación de epicentros siguiendo la misma 206 7.4. Discusión de resultados Figura 7.29: Resultados de la localización de terremotos en la zona de Jódar durante el periodo 2018-2019. 207 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Figura 7.30: Evolución de la sismicidad en la zona de Jódar durante el periodo 2018- 2019. (A) Evolución temporal de la serie con la M𝑏𝐿𝑔 estimada para cada uno de ellos. (B) Evolución temporal de la sismicidad mostrando el número de eventos y la liberación de momento sísmico acumulados. (C) Estimación del parámetro b y la magnitud de completitud (Mc). dirección que la agrupación principal. El segundo grupo de terremotos forma una nube más dispersa situada al NW de la anterior agrupación (Figura 7.29A), y es aquí donde se encuentra el terremoto de mayor magnitud de todo el periodo analizado (M𝑏𝐿𝑔 3.8) (Figura 7.29C). En general, el rango de profundidades de ambos grupos va desde te- rremotos muy superőciales hasta algunos situados hacia los 12 km de profundidad. No obstante, la sismicidad ocurrida a partir de agosto presenta unos hipocentros que, en promedio, han resultado ser más profundos que los terremotos de inicios de 2018. En el entorno de esta zona aparecen algunas estructuras a las que se les inőere cierto grado de actividad reciente. Marín-Lechado et al. (2017) deőnen una banda NE-SW que limitaría dos dominios de comportamiento distinto: extensional al este y compresivo al oeste (Figura 7.31 y Figura 2 en Marín-Lechado et al. (2017)). La sismicidad en la que nos centramos estaría dentro del dominio compresivo, cerca de una banda que va desde el municipio de Baeza a Villacarrillo. Las estructuras que aparecen aquí son plegamientos y fallas inversas de alto buzamiento con cierta componente de salto en dirección, orientadas NE-SW a ENE-WSW y que afectan al basamento. Recientemente, han sucedido varias series sísmicas a lo largo de esta banda compresiva, siendo la más importante la de Torreperigil-Sabiote en el 2012-2013 (Morales et al. 2015; Yazdi et al. 2017). La serie de terremotos que nos ocupa aparece unos 15 km al sur donde, en principio, 208 7.4. Discusión de resultados Figura 7.31: Mapa de dominios y estructuras en el sector de Guadiana Menor (tomado de Marín-Lechado et al. (2017)) en relación con la sismicidad relocalizada de la serie de Jódar. Se incluyen solamente los terremotos ocurridos durante el año 2018, así como los mecanismos focales extraídos del catálogo de Tensor Momento Sísmico del IGN (Instituto Geográőco Nacional 2023a). A la derecha, se muestra la proyección de los hipocentros y mecanismos focales bajo el peről a-a’. Fecha Longitud (o) Latitud (o) Prof. (km) Strike Dip Rake MW 18/10/2018 -3.2481 37.8581 12 101 87 172 3.7 24/04/2018 -3.2378 37.8490 11 168 87 -39 3.3 07/04/2018 -3.2391 37.8632 10 189 81 10 3.6 24/03/2018 -3.2496 37.8618 13 186 86 11 3.5 22/03/2018 -3.2482 37.8505 8 292 88 160 3.5 Tabla 7.2: Tabla con la información de cada terremoto ocurrido durante 2018 con mecanismo focal estimado a partir del Tensor Momento Sísmico calculado por el IGN (Instituto Geográőco Nacional 2023a). Se muestra la información de uno de los planos nodales según el convenio de Aki and Richards (1980). La ubicación de estos terremotos aparece en la Figura 7.31. 209 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros no aparecen estructuras que podrían tener relación, bien por su orientación o bien por su proyección en vertical. Realizando un peről vertical orientado NW-SE (a-a’ en Figura 7.31), se evidencia que existe una clara diferencia entre los terremotos del que ocurren al inicio y őnal de 2018. Los primeros muestran una elogación prácticamente vertical entre los 0-8 km, con un pequeño subgrupo situado más al sureste y que aparecen en el entorno de los 10 km de profundidad, también casi vertical. Por el contrario, los terremotos de őnal de año aparecen entre los 7-13 km de profundidad con una forma que se inclina hacia el noroeste. Esta morfología de la nube de hipocentros se asemejaría a la de una posible falla inversa en profundidad con orientación similar a la falla de Úbeda o el monoclinal situados al norte (Marín-Lechado et al. 2017), por lo que podría tratarse de una fractura de carácter sintético. La presencia de fallas inversas ciegas ya ha sido inferida por trabajos previos en esta zona (Roldán et al. 2013; Morales et al. 2015), por lo que no debería descartarse la reactivación de alguna fractura previa. Tendero-Salmerón et al. (2020), tras un análisis de esta misma serie y recopilación de diversas fuentes en el área, establece la posible relación entre un sistema de fracturación de alto buzamiento en el basamento, orientado NNE-SSW y con cinemática sinestral. Esta hipótesis concuerda con la orientación y cinemática los mecanismos focales de los terremotos de mayor magnitud (Instituto Geográőco Nacional 2023a), que presenta uno de sus dos planos con orientación y cinemática similar a la propuesta. El enjambre de la primera mitad de 2018 podría haber movilizado ŕuidos que alteraron la presión de poros en zonas cercanas, debilitando un posible conjunto de fracturas hacia el NW más profundo. Esto provocaría una reactivación de estas fallas de carácter transpresivo, que ocurriría dentro del actual régimen de compresión NW-SE (Pedrera et al. 2013; Marín-Lechado et al. 2017). 7.5. Conclusiones Tras haber aplicado la metodología descrita en el Capítulo 6 sobre el registro continuo de las estaciones sísmicas de la Red Sísmica Nacional, durante el perio- do comprendido entre los años 2018-2019, se ha observado que es posible conseguir 210 7.5. Conclusiones un catálogo combinado a partir del uso de los modelos pre-entrenados PhaseNet y EQTransformer𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 que presentan un grado de coincidencia aceptable cuando se compara con el catálogo de referencia de la misma ventana espacio-temporal. Los resultados de la inversión de los tiempos de llegada presentes en este catálogo combinado, empleando mTAB3D y NLLoc, dan lugar a catálogos con un menor número de eventos cuando se compara con el catálogo de referencia. No obstante, los hipocen- tros obtenidos presentan incertidumbres relativamente bajas, dada la limitación de la cantidad de estaciones empleada, con localizaciones coherentes según el conocimiento previo de la región. Además, teniendo en cuenta que el número de estaciones emplea- das y su distribución ha dado lugar a gran abundancia de terremotos declarados con únicamente cuatro estaciones, la baja incertidumbre promedio de las localizaciones ha permitido estudiar con algo más de detalle cuatro zonas donde la sismicidad era más abundante durante 2018-2019. Para las zonas del norte del mar de Alborán y la cuenca de Granada, aunque los resultados son consistentes con el tipo de sismicidad difusa más frecuente de estas zonas, los terremotos aparecían de manera dispersa y no fue posible establecer relaciones sismogéneticas certeras con fracturas y estructuras activas presentes en el área. Sin embargo, los enjambres de Albudeite (Región de Murcia) y Jódar (Jaén), ambos ocurridos mayormente durante el 2018, han resultado de gran utilidad para dar un paso más allá en la aplicación de esta metodología. Para la primera serie, en Albudeite, se han obtenido unos hipocentros muy similares a los presentados en el Capítulo 5 cuando se describía esta misma serie sísmica. Esto ha supuesto una buena oportunidad para estudiar la misma sismicidad desde dos puntos de vista: el tradicional empleando tiempos de llegada picados por analistas expertos, y el puramente automático en el que los tiempos de llegada provienen de las predicciones de modelos pre-entrenados para esta tarea. A pesar de que las fuentes de datos usadas no eran exactamente las mismas, los resultados e interpretaciones descritas para ambos casos han resultado ser las mismas. En la serie de terremotos de Jódar, hemos tenido la oportunidad de ver el potencial de los resultados obtenidos con la metodología de detección mediante modelos de ML y la posterior localización con modelos tridimensionales de velocidades. Los hipocentros 211 Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros calculados, y la orientación de la nube que dibujan, presentan una distribución espacial que iluminaría la presencia de unas posibles fallas ciegas responsables de la sismicidad durante el periodo estudiado. Estos resultados son congruentes con análisis llevados acabo en otros trabajos para este sector nororiental de la cuenca del Guadalquivir. De el análisis y discusión del producto de los datos aportados en este Capítulo se concluye que podría validarse el uso de metodologías que impliquen el uso combinado de modelos de redes neuronales, entrenados para tareas de detección, en conjunto con metodologías tradicionales. El papel de un analista, con conocimiento profundo de ambos procedimientos, sería crucial para extraer toda la información que puede ofrecer una red sísmica en cuanto a la detección y localización de terremotos, todo ello aplicado a la monitorización y vigilancia sísmica de una región. Esta conclusión, a pesar de todas las ventajas que pueda presentar, posee una serie de limitaciones y aspectos a tener en cuenta que serán tratados en el siguiente Capítulo a modo de Discusión Final de esta Tesis Doctoral. 212 Capítulo 8 Discusión general y expectativas a futuro Vistos y analizados en páginas anteriores los resultados obtenidos durante el trans- curso de la Tesis Doctoral, este Capítulo sirve como discusión general de los aspectos más destacados. Aunque no se profundiza en exceso en asuntos ya tratados, sí se expli- can limitaciones observadas, argumentando posibles causas y soluciones necesarias para reőnar los resultados en próximas aplicaciones de la metodología seguida. Además, se incluye una sección que describe las posibles líneas de investigación futuras, indicando qué objetivos se pueden alcanzar a partir del trabajo mostrado en la presente Tesis Doctoral. 8.1. Evaluación de incertidumbres en catálogos de al- ta resolución para la región Íbero-Maghrebí Como se ha ido explicando a lo largo de varios Capítulos, la incertidumbre con la que se estima la localización de un terremoto presenta una gran importancia. Existen trabajos que tratan de establecer una serie de criterios para evaluar el grado de őabili- dad de los terremotos contenidos en un catálogo (e.g.: Bondár 2012 y referencias en el mismo). El más inmediato de ellos consiste en estimar la incertidumbre del epicentro al 95 % de nivel de conőanza dentro de un umbral de distancia deőnido (łground truthž - 213 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro Catálogo Sℎ <5 km GT5 EBSZ 2018-2022 (1598) 868 120 Alborán 2016 (540) 114 0 easyQuake 2018-2019 (2620) 858 110 Tabla 8.1: Tabla comparativa entre criterios de calidad de localización tras la inversión de hipocentros del catálogo mixto de 2018-2019. Se incluyen el número de eventos de cada catálogo (a la derecha, entre paréntesis). Bajo cada criterio (Sℎ <5 km, o GT5) se indica el número de eventos que lo cumple para cada catálogo sísmico. GT, Bondár et al. 2001). Para descubrir qué eventos cumplen con este criterio en todos los catálogos obtenidos hasta ahora (EBSZ 2018-2022, Alborán 2016, y los consegui- dos con modelos de redes neuronales durante 2018-2019), se ha empleado este tipo de criterio őjando un umbral de incertidumbre (expresado como Sℎ) de un máximo de 5 km. El anterior criterio nos da información exclusivamente de la őabilidad de la localiza- ción basándonos en el epicentro, pero en ocasiones también es necesario contar con un criterio que nos permita őltrar únicamente aquellos resultados que se hayan calculado partiendo de los mejores datos posibles. Esto normalmente se traduce en terremotos localizados con un número mínimo de llegadas, en un área de la red sísmica con buena densidad de estaciones y, consecuentemente, bajo gap azimutal. Bondár et al. (2004) őjan una serie de parámetros mínimos para declarar terremotos con una suőciente calidad de la localización, deőnidos como categoría GT5, dentro de redes locales a regionales. El criterio de selección identiőca estos eventos si: (1) la incertidumbre del epicentro calculada al 95 % de nivel de conőanza es menor a 5 km, (2) tiene lecturas en al menos 10 estaciones dentro de un radio máximo de 250 km, (3) el gap azimutal es inferior a 110𝑜, con un gap azimutal secundario1 menor a 160𝑜, y (4) al menos una de las lecturas proviene de una estación situada a menos de 30 km del epicentro. La Tabla 8.1muestra cuántos terremotos, dentro de los catálogos relocalizados usan- do el modelo de velocidades presentado en esta Tesis Doctoral (mTAB3D), cumplen con los criterios de Bondár et al. (2001) y Bondár et al. (2004). Tomando el primer 1Este valor se calcula obteniendo el gap azimutal máximo que se produce cuando retiramos algunas de las estaciones de la red sísmica. El valor de este ángulo ofrece una idea más robusta de la calidad de la geometría de la red de estaciones, sobre todo en aquellas con una distribución espacial heterogénea (Bondár 2012). 214 8.1. Evaluación de incertidumbres en catálogos de alta resolución para la región Íbero-Maghrebí criterio, se extraen numerosos eventos que cumplen con esta clasiőcación al ser reloca- lizados con el modelo mTAB3D. Dado que el segundo criterio es mucho más restrictivo, los epicentros solamente aparecen en aquellas zonas con mayor densidad de estaciones o menor gap azimutal (ver Figura 4.7 en Capítulo 4), lo que explica que en el catálo- go obtenido a partir de la serie sísmica de Alborán de 2016 no exista ningún evento deőnido bajo este criterio al no existir instrumentos a menos de 30 km de los epicentros. Además de la incertidumbre de la localización del epicentro, que permite deőnir que zonas presentan una tasa de sismicidad más frecuente, un valor de profundidad bien constreñido puede ayudar a estimar mejor el espesor sismogénico de una región (Sibson 1984; Zeng et al. 2022). Esto tiene relevancia a la hora de mejorar modelos de fuentes sismogénicas, que tienen una aplicación posterior al análisis de peligrosidad sísmica cuando se posee suőciente conocimiento de la geometría de las estructuras activas en una región (Zupančič et al. 2023). Por ejemplo, Wu et al. (2017) elaboran un modelo de variación espacial de espesor sismogénico para Taiwan, que posteriormente usan para estimar los parámetros de la geometría de la rotura y calcular la Mw𝑚𝑎𝑥 de terremotos generados para distintas fallas. Modelos de espesor sismogénico de este tipo también pueden ser aplicados a ensayos de roturas dinámicas, con el añadido de que una localización tridimensional absoluta lo suőcientemente precisa puede servir para estimar cómo se distribuyen las asperezas en las zonas de falla. Esto podría ayudar a deőnir en el modelo qué zonas presentan un mayor acoplamiento en conjunto con los parámetros friccionales introducidos durante la simulación (Zeng et al. 2022). 215 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro Figura 8.1: Distribución de hipocentros clasiőcados según el criterio de Bondár et al. (2001) (puntos grises) o Bondár et al. (2004) (puntos rojos) para los catálogos reloca- lizados de las Béticas Orientales (A) y mar de Alborán (B) del Capítulo 3. Se incluyen los epicentros de aquellos terremotos que no cumplen con los requisitos de ninguno de los dos criterios de clasiőcación. 216 8.1. Evaluación de incertidumbres en catálogos de alta resolución para la región Íbero-Maghrebí Figura 8.2: Distribución de hipocentros clasiőcados según el criterio de Bondár et al. (2001) (puntos grises) o Bondár et al. (2004) (puntos rojos) para el catálogo relocalizado obtenido a partir de los modelos PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟. Se incluyen los epicentros de aquellos terremotos que no cumplen con los requisitos de ninguno de los dos criterios de clasiőcación. 217 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro 8.2. Ausencia de picados sobre acelerómetros en ca- tálogos de ML Como se ha visto en el Capítulo 7, los modelos de redes neuronales incluidos dentro de easyQuake son capaces de detectar llegadas tanto en estaciones de banda ancha como en acelerómetros. No obstante, a la hora de ejecutar el paso de asociación para declarar terremotos, las únicas llegadas que se tienen en cuenta son las procedentes de instrumentos de banda ancha. Este hecho lastraba en ocasiones las comparativas que se han llevado a cabo, sobre todo en periodos donde entraban en funcionamiento muchos acelerómetros de forma contemporánea. Como los resultados de la asociación daban lugar a terremotos con ausencia de llegadas procedentes de acelerómetros, es posible que se esté produciendo un desempeño insuőciente sobre los resultados potenciales que se podrían alcanzar si se emplearan las llegadas detectadas por acelerómetros que cumpliesen con los requisitos mínimos (ver Tabla 6.2 en Capítulo 6). Este rendimiento inferior a lo esperado tiene consecuencias directas sobre el ensayo de comparación entre catálogos de ML y el catálogo de referencia para encontrar te- rremotos comunes. La Red Sísmica Nacional no comienza a incorporar acelerómetros hasta los últimos meses de 2018 en la zona de estudio, es decir, gran parte de ese año los resultados obtenidos por los modelos de ML y los presentes en el catálogo de referencia parten de la misma fuente de datos: los instrumentos de banda ancha. Durante el año 2019 continúan incorporándose nuevos acelerómetros a la red, así que es en este año donde más evidentes son las diferencias entre catálogos. Por ejemplo, el %𝑐𝑜𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 entre el catálogo de ML mixto y el de referencia pasan de ser del ∼ 85% en el 2018 a reducirse de forma sensible hasta ∼ 70% en el 2019. Con el propósito de observar qué tipo de diferencias pueden existir entre las de- tecciones realizadas en estaciones de banda ancha y las de los acelerómetros, se ha utilizado un terremoto con una magnitud suőciente para haber sido detectado en gran parte de los instrumentos presentes en la región de estudio, además de aparecer en el catálogo de referencia para asegurar que se trata de un evento real. En la Figura 8.3 se 218 8.2. Ausencia de picados sobre acelerómetros en catálogos de ML muestran los registros de las formas de onda captadas por los aparatos de banda ancha (en negro) y los acelerómetros (en gris), tras haber sido őltradas usando un paso alto de 4 Hz (de igual forma a la realizada durante la detección explicada en la Subsección 6.4.1 del Capítulo 6). Se han incluido los picados de las llegadas de las ondas P y S según el modelo EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, mostrando en línea discontinua aquellos que őnalmente no se incluyen en el catálogo tras la asociación del terremoto. Como puede verse, este modelo realiza picados en todas las formas de onda, incluso en los acelerómetros, pero son ignorados de forma sistemática a la hora de la asociación. Figura 8.3: Ejemplo de asociación de los tiempos de llegada detectados para el terre- moto principal de Jódar de 2018 (ver Sección 7.4.3.4 en Capítulo 7). Aquí, los registros de las estaciones de banda ancha (E0802, EQTA, EADA, APUEN, y ELOR) se presen- tan en color negro, y las de los acelerómetros (EXCAB, EXGRA, EADA, EXBUL, y EXAHM) en color gris. Nótese la escala vertical de la amplitud del registro, que marca una clara diferencia entre los valores alcanzados por los instrumentos de banda ancha frente a los acelerómetros. Las líneas rojas y azules marcan la llegada de la onda P y S, respectivamente. Los valores de eje horizontal marca los segundos desde el tiempo de origen del terremoto. Una hipótesis para explicar este suceso podría ser que estos tiempos de llegada, durante el cálculo que realiza PhasePApy 1D, no convergiesen en una solución con 219 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro un residuo bajo. No obstante, salvo en el caso de la estación EXAHM, que claramente muestra unas llegadas muy desviadas de lo esperable, los resultados de los picados en los acelerómetros parecen mantener una cierta coherencia con la progresión de la diferencia de tiempos de llegada en función de la distancia. Además, volviendo a los histogramas de la Figura 7.16, incluso con un número notable de picados falsos positivos, debería haber suőcientes llegadas de acelerómetros durante ambos años que pudieran converger de forma adecuada en alguna ocasión para deőnir terremotos. Por tanto, en principio, se podría descartar esta primera conjetura. Otra explicación podría ser la evidente diferencia entre las amplitudes de las formas de onda. Fijándose en la escala vertical, que muestra el dato bruto registrado por el instrumento (łcountsž), vemos que las formas de onda captadas por los acelerómetros presentan unas amplitudes muy inferiores comparadas con las de los instrumentos de banda ancha, incluso cuando existe poca diferencia entre distancias de cada tipo de aparato con respecto al epicentro del terremoto. Por ejemplo, las estaciones ELOR y EXBUL están situados a una distancia epicentral similar, pero comparando entre escalas verticales, la forma de onda que se ve en ELOR tiene una amplitud muy superior a la de EXBUL (Figura 8.4). En esta última Figura, se aprecia mejor la disparidad que existe entre los ratios señal-ruido de ambos instrumentos, lo que puede implicar que la probabilidad asignada por los modelos de redes neuronales caiga en picado. Es decir, estas diferencias de amplitudes podrían ocasionar que, aunque las llegadas se hayan detectado y estén presentes en el catálogo de picados, los modelos de ML EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 y PhaseNet hayan estimado una probabilidad de llegada (P o S, según el caso) insuőciente para poder ser considerada en pasos posteriores. En la versión actual de easyQuake no es posible recuperar el dato de probabilidad de cada picado, por lo que no se puede veriőcar que la causa sea este cálculo de un va- lor de probabilidad bajo debido a la baja amplitud en el registro de los acelerómetros. Sin embargo, sí se puede tener en cuenta esta circunstancia para añadir una futura funcionalidad alternativa, que permita conservar estos valores y añadirlos a un archivo de salida que agregue los picados detectados, los datos de las estaciones, y el valor de probabilidad de llegada P, S o ruido. La incorporación de estos datos a los resultados de 220 8.2. Ausencia de picados sobre acelerómetros en catálogos de ML Figura 8.4: Comparación de los registros de la estación de banda ancha ELOR y el acelerómetro EXBUL, indicando los tiempos de llegada detectados para el terremoto mostrado en la Figura 8.3. De nuevo, existe una diferencia clara en cuanto al orden de magnitud de ambas escalas de amplitud del registro de la forma de onda, siendo la de la estación ELOR claramente superior. la detección permitiría realizar análisis mucho más detallados de los que se han llevado a cabo en esta tesis doctoral, con reőnar los parámetros usados en la detección con los modelos presentados en este trabajo para este tipo de aparatos, o establecer hiperpa- rámetros optimizados que se puedan emplear durante el entrenamiento de modelos de detección con aplicación especíőca a acelerómetros. Relacionado con la premisa anterior, se debe tener en cuenta que ni EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 ni PhaseNet contenían formas de onda procedentes de acelerómetros dentro del conjunto de datos con el que fueron entrenados (Mousavi et al. 2019; Zhu and Beroza 2019. Esto juega un papel relevante durante la detección, ya que existe una diferencia notable entre el nivel de sensibilidad demostrado por los instrumentos de banda ancha y el de los acelerómetros, que es más marcado cuando las señales que se reciben presentan frecuencias relativamente bajas, como pueden mostrar en ocasiones las señales sísmicas, que típicamente se mueven en la banda de los 0.01-10 Hz (Tosi et al. 2012). En la Figura 8.5 se representa el grado de sensibilidad ante un rango amplio de frecuencias. Puede verse como los sismómetros de banda ancha poseen una sensibilidad más elevada 221 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro Figura 8.5: Ejemplo de tipo de respuesta de distintos instrumentos frente a la medida de la aceleración sísmica. Tomado de Ackerley 2014. que durante un rango más amplio de bajas frecuencias que los acelerómetros. Por el contrario, tienden a saturarse al superar ciertas frecuencias y su sensibilidad baja más de lo que lo hace en el caso de los acelerómetros. Es por ello que, dada la variedad de frecuencias con las que son capaces de trabajar, se incorpora preferentemente la información que procede de estaciones de banda ancha al conjunto de datos con el que se entrenan modelos de redes neuronales para el picado de llegadas sísmicas. A pesar de que los acelerómetros no están presentes, no debe des- estimarse la información que pueden aportar a la hora de registrar llegadas de fuentes muy cercanas o muy energéticas, donde debido a la abundancia de altas frecuencias, o la elevada amplitud del pico máximo de aceleración/velocidad, se podría diőcultar el picado de llegadas en instrumentos de banda ancha, al quedar estos saturados (Li 2021). La Figura 8.6 muestra un ejemplo de esta situación. Aquí, el límite superior de sensibilidad de un aparato de banda ancha se rebasaría cuando se registran dos tipos de terremotos: uno de M>7 situado a 100 km de distancia epicentral, y otro de M5.5 que, a pesar de ser de menor magnitud, se encuentra a una distancia mucho más cercana. Bajo estas circunstancias, el registro del instrumento de banda ancha se saturaría y no sería capaz de captar las amplitudes máximas de las señales. 222 8.2. Ausencia de picados sobre acelerómetros en catálogos de ML Figura 8.6: Comparación del registro de la aceleración para distintos terremotos en función de la magnitud y la distancia al epicentro. En esta imagen, la línea negra continua en la parte superior indica el nivel de saturación del instrumento. También se observa que el rango de frecuencias que contiene un terremoto puede variar con la magnitud del evento (i.e.: en promedio, existe un mayor contenido de altas frecuencias en terremotos de magnitudes bajas). Tomado de Ackerley 2014. 223 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro Debido a esto, resultaría interesante recopilar toda la información disponible relativa a los picados de llegadas hechos por analistas expertos sobre los acelerómetros presentes en la Red Sísmica Nacional para elaborar un conjunto de datos de entrenamiento con el que obtener un modelo optimizado para la detección de llegadas sísmicas registradas por estos aparatos. Este tipo de modelos podría tener una aplicación valiosa para estudios de ingeniería sísmica o en riesgo sísmico, ya que, en la península Ibérica, muchos de estos aparatos se localizan en zonas pobladas en áreas sísmicamente activas. Existen modelos entrenados con este tipo de datos, que ya han demostrado un funcionamiento őable en estudios comparativos de simulaciones de alerta temprana en tiempo real, en los que se calcula el valor y la distribución de aceleraciones máximas en una región (Münchmeyer et al. 2021; Jozinović et al. 2022). 8.3. Aplicación de la Inteligencia Artiőcial en tareas de pronóstico de sismicidad A pesar de que actualmente no es posible realizar predicciones deterministas sobre terremotos (i.e.:conocer el tiempo de origen, localización y magnitud del evento), sí se ha trabajado tradicionalmente en técnicas que permitan un análisis probabilista para el pronóstico de terremotos. Entre ellas, los estudios de cambios de esfuerzos en zonas con presencia de segmentos de fallas que pudieran romper en caso de superar cierto umbral, han sido útiles para evaluar en qué lugar sería más probable que ocurriera un terremoto destructivo que supusiera un alto coste material y personal (Stein 1999; Parsons et al. 2008). Sin embargo, esta técnica es limitada cuando se trata de estudiar la evolución tem- poral y espacial de las réplicas que suceden tras un gran terremoto, que son responsables en muchas ocasiones del colapso de ediőcios y estructuras previamente dañadas por el evento principal (Hough and Jones 1997). Es por ello que surgen otras técnicas, basa- das en modelos ETAS (Epidemic-Type Aftershock Sequence, Ogata 1988, 1998), para entender la evolución de las réplicas (tanto en número como en duración) con el őn de ayudar a las agencias responsables durante la gestión de una emergencia. 224 8.3. Aplicación de la Inteligencia Artiőcial en tareas de pronóstico de sismicidad Aunque estos modelos han demostrado su utilidad en el pronóstico cuando se ha aplicado a diversas regiones (Field et al. 2017; Rhoades et al. 2011), sigue siendo funda- mental contar con un catálogo lo más completo posible para el ajuste de los parámetros del modelo ETAS (Omi et al. 2014; Mizrahi et al. 2021). Es aquí donde los modelos entrenados para la detección de terremotos pueden introducirse para encontrar nue- vas señales sísmicas previamente no detectadas por las metodologías tradicionales. Los nuevos terremotos podrían incorporarse a un catálogo mejorado, con el que se pudie- ra lograr una magnitud de completitud más őable para conseguir unos parámetros más ajustados durante la aplicación de los modelos ETAS en las tareas de pronóstico (Mancini et al. 2022). Los avances en inteligencia artiőcial y aprendizaje profundo han permitido aden- trase más en el pronóstico de terremotos gracias a la capacidad de asimilar grandes cantidades de información para el estudio de patrones que puedan traducirse en funcio- nes probabilistas, que en última instancia nos ofrezcan un dato de localización, tiempo y, en el mejor de los casos, magnitud. Ejemplos de este tipo de nuevos modelos se pre- sentan en Dascher-Cousineau et al. (2023) o Stockman et al. (2023), que entrenando sobre conjuntos de datos extraídos de California y los Apeninos Centrales, respecti- vamente, logran resultados que superan en rendimiento de modelos ETAS en cuanto al pronóstico de ocurrencia de eventos a corto plazo, dando resultados para todo el rango de magnitud esperable, por lo que no se pasan por alto los eventos de magni- tud pequeña. Además, este tipo de modelos cuentan con la ventaja de ser ŕexibles y escalables (Dascher-Cousineau et al. 2023). Es decir, se puede incorporar información adicional de terremotos y aprender tendencias o relaciones de dependencia entre datos de manera autónoma, sin que tengan que ser impuestas inicialmente por el usuario. 225 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro 8.4. Detección y localización de sismicidad inducida por inyección de ŕuidos La inyección de ŕuidos en el subsuelo es una técnica ampliamente usada con obje- tivos muy diversos (Figura 8.7): recarga de acuíferos, compensación de descensos por subsidencia, mejora en la explotación de hidrocarburos o almacenamiento en reservas estratégicas para gas o sistemas geotérmicos, etc. (e.g.: Peacock et al. 2012; Teatini et al. 2011). A pesar de que desde mediados del siglo XX existe evidencia del conocimiento de la relación entre sismicidad y la inyección de ŕuidos (e.g.: Carder 1945; Healy et al. 1968; Kivi et al. 2023), no existe una literatura cientíőca tan extensa que documente este tipo de casos, en comparación con la sismicidad producida de manera natural. Sin embargo, en la últimos años, dentro de un marco de aumento en la extracción de recur- sos, se ha observado una mayor frecuencia de estos terremotos inducidos (Weingarten et al. 2015; Woo and Ellsworth 2023). De forma paralela, también se ha incrementado el interés por este tipo de fenómenos, debido al potencial de series sísmicas dañinas que pudieran producirse como resultado de estas operaciones (McGarr 2014; Goebel et al. 2017; Villaseñor et al. 2020; Cesca et al. 2021; Murray et al. 2023). En conjunto con esto, y dentro de la creciente preocupación social por los efectos provocados por la actividad humana (Intergovernmental Panel On Climate Change - IPCC 2023), la captura y almacenamiento de carbono ha surgido como una técnica que podría ser de interés, aplicada al mismo tiempo que se produce un decrecimiento del consumo, durante una época de transición. El proceso implica la captura y licuefacción del 𝐶𝑂2 producido por industrias o plantas generadoras de energía, y que después se inyecta a presión en estructuras geo- lógicas estables que actúan de almacén permanente. No obstante, a pesar de ser una opción para reducir las emisiones netas de gases, entraña una serie de riesgos relaciona- dos con la sismicidad inducida que tienen que ser correctamente evaluados (Vilarrasa et al. 2019), muchos de ellos compartidos con los tipos de inyecciones explicados ante- riormente (Nicol et al. 2011). Esto comprende una serie de diőcultades cuando se trata de estimar el riesgo sísmico, como son la caracterización precisa del estado de esfuer- 226 8.4. Detección y localización de sismicidad inducida por inyección de ŕuidos Figura 8.7: Diagrama de ejemplos de técnicas industrial para la explotación del subsuelo mediante la inyección de ŕuidos para distintos őnes. Tomado de Kivi et al. 2023. 227 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro zos, diseño de un esquema de inyección concreto para cada explotación, e identiőcar correctamente el sistema de fallas en la región (Cheng et al. 2023b). Dentro del último punto, partiendo de la base de que este tipo de almacenes no se proyectan en zonas con evidencias de estructuras activas, es necesario conocer la distribución, geometría y dimensiones de las fallas presentes para evaluar el riesgo de reactivación (Vilarrasa et al. 2017), sobre todo con el objetivo de estimar el potencial de magnitud (Stirling et al. 2013). No obstante, las técnicas geofísicas tradicionales de exploración no siempre tienen la resolución necesaria para observar estructuras ≤1 km, las cuales pueden ser capaces de generar terremotos de hasta ∼M3 en caso de ser reactivadas (White and Foxall 2016). Aunque tampoco hay que despreciar el efecto de generación de nuevas fracturas que pudieran dar lugar a microsismicidad y la migración de ŕuidos, alejándose del punto de inyección y pudiendo afectar a otras áreas, sobre todo cuando la red de fracturación presenta una orientación perpendicular al vector de máximo esfuerzo generado durante la inyección. En esta situación, la obtención de catálogos sísmicos de alta resolución podrían servir como una herramienta útil para la monitorización de las operaciones. Prime- ramente, el empleo de modelos de redes neuronales, junto con técnicas tradicionales, permitiría detectar terremotos de pequeña magnitud que podrían pasar inadvertidos en caso de usar exclusivamente métodos tradicionales debido al bajo ratio señal-ruido (Wong et al. 2021; Anikiev et al. 2023). La correcta identiőcación de terremotos y de su magnitud permitiría vigilar la actividad sísmica de la zona, aportando información en tiempo real al público en base a protocolos de aviso de tipo łsemáforož, como el em- pleado en diversas explotaciones cuya actividad provoca sismicidad inducida (Schultz et al. 2021). La detección de los eventos debe venir acompañada de una localización lo más precisa posible, de modo que es necesario el uso de técnicas de localización que permitan obtener una incertidumbre lo más baja posible. En ocasiones, es necesario combinar metodologías para conseguir una alta resolución de la localización. Por ejemplo, en numerosos estudios se persigue esto mediante el cálculo de localizaciones absolutas que posteriormente se usan como base para realizar una localización relativa posterior en 228 8.4. Detección y localización de sismicidad inducida por inyección de ŕuidos base a las diferencias de tiempos de llegada de eventos próximos entre sí a distintas estaciones (double-difference earthquake location) (Waldhauser 2000; Trugman et al. 2023). Dado que la serie de terremotos inducidos se presentará, a priori, en un espacio concreto, esta metodología ayuda a deőnir mejor la zona de mayor actividad sísmica, concentrando los hipocentros en un área particular. La obtención de hipocentros precisos, aparte de ayudar a deőnir volúmenes que se están fracturando en un periodo concreto, permite vigilar la evolución espacio-temporal de la sismicidad inducida. La monitorización de la aparición de la sismicidad a largo plazo permite observar posibles migraciones de ŕuidos provocados por fugas, aperturas de nuevas fracturas, incremento de porosidad por disolución de la roca almacén, o conexiones entre distintas redes. Esto ofrece una información muy valiosa para entender cómo se comporta el almacén durante el tiempo que permanece operativo (Dando et al. 2021; Wong et al. 2021), permitiendo anticiparse a potenciales riesgos como grandes pérdidas de presión debido a una nucleación de numerosas fracturas (Bond et al. 2013) o contaminación de acuíferos cercanos por acidiőcación o movilización de compuestos tóxicos (Benson and Cole 2008). Adicionalmente, para lograr localizaciones lo más constreñidas posible durante el cálculo, es necesario realizar la inversión de tiempos de llegada con un modelo de velo- cidades lo suőcientemente detallado, y que tenga en cuenta las variaciones laterales de velocidad del área de estudio con el őn de evitar en lo posible sesgos en la localización. Este modelo puede elaborarse siguiendo la metodología presentada en el Capítulo 3 cuando se posee suőciente información de la zona de estudio, aunque cuando se cuenta con una red sísmica densa también es posible lograr un modelo tridimensional de ve- locidades mediante técnicas que permitan obtener la distribución de velocidades en el subsuelo. Por ejemplo, He et al. (2021) emplean una tomografía de inversión sísmica de detalle con el objetivo de obtener un catálogo sísmico de alta precisión para el análisis de la sismicidad inducida ocurrida en Oklahoma en el año 2011, en la que un terremoto de M𝑤 5.7 causó daños relevantes en zonas pobladas cercanas a los pozos de inyección, en este caso de aguas residuales. 229 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro 8.5. Optimización de metodología para monitoriza- ción sísmica El proceso metodológico seguido en los Capítulos 5 y 7 venía justiőcado por los ensayos y los resultados mostrados en Capítulos anteriores. Concretamente, en la des- cripción metodológica del anterior Capítulo, se presentaba un esbozo de lo que podría ser una combinación de las dos etapas más importantes de la monitorización sísmica: la detección y localización de terremotos centrada en la región Íbero-Maghrebí. Así como el modelo de velocidades mTAB3D y los catálogos obtenidos a partir de redes neuronales son un claro resultado de la investigación de esta Tesis Doctoral, podría considerarse que, el planteamiento y ejecución de los pasos para conseguir los catálogos sísmicos es en sí otro producto adicional al trabajo realizado. La Figura 8.8 ilustra de manera sintética la propuesta metodológica sobre la eje- cución de una serie de pasos para asistir al procedimiento rutinario de monitorización sísmica en la región Íbero-Maghrebí. Todo el proceso comenzaría con la adquisición de las formas de onda registradas por las estaciones existentes en la zona para el perio- do de análisis deseado. Una vez disponemos de la información clasiőcada, se ejecuta el software easyQuake para proceder al paso de detección, con el que obtendremos las predicciones de tiempos de llegada estimada con los modelos PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟. Posteriormente, se realiza la asociación de los tiempos de llegada para agrupar aque- llos que converjan con menor residuo en terremotos, situando el umbral mínimo en una convergencia con registro en, al menos, tres estaciones para maximizar el número de terremotos del catálogo sísmico. Como en esta etapa la profundidad de los eventos quedará őjada a 5 km, la inversión del tiempo de origen y localización epicentral sola- mente requerirá el uso de un mínimo de tres instrumentos para la convergencia en un terremoto. Finalmente, se calculará la magnitud de todos los terremotos del catálogo. Disponer de dos modelos de redes neuronales implica realizar la detección, aso- ciación y cálculo de magnitud por duplicado para conseguir dos catálogos sísmicos distintos, por lo que es necesario obtener un catálogo mixto mediante la combinación de ambos catálogos. Con ello se consigue un catálogo que incorpora tanto los terremo- 230 8.5. O ptim ización de m etodología para m onitorización sísm ica Figura 8.8: Diagrama de ŕujo de la propuesta metodológica aplicada en esta Tesis Doctoral. Se muestran las etapas más im- portantes, así como los productos que se obtienen progresivamente en la aplicación de cada paso. El desarrollo de la explicación pormenorizada se encuentra en el texto principal. 231 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro tos comunes entre ambos catálogos de redes neuronales, como aquellos que aparezcan de manera individual en cada uno de ellos. Este catálogo mixto ofrece una informa- ción preliminar sobre la distribución espacio-temporal de la sismicidad a partir de los resultados de los modelos de redes neuronales. Sin embargo, es insuőciente cuando se necesita realizar estudios o interpretaciones de más detalle, sobre todo porque la infor- mación que se ofrece es la de la localización epicentral, por lo que no se dispone del valor de profundidad aproximado de estos terremotos. Para resolver esto, se realiza una relocalización de aquellos eventos que cumplan con los requisitos de incorporar pares de tiempos de llegada (i.e.: tiempo de llegada de onda P y S) de cuatro instrumentos distintos, como mínimo. Se establece este criterio para realizar la inversión de hipocentros usando solamente aquellos eventos que, a priori, puedan ofrecer soluciones de profundidad con valores de incertidumbre dentro de unos márgenes coherentes. Aquí, el uso del modelo mTAB3D podría ayudar a conseguir localizaciones hipocentrales más precisas para los terremotos ocurridos dentro de la extensión que cubre. Finalmente, el resultado consistirá en un subconjunto de eventos que nos ofrece una versión revisada de la información relativa a la sismicidad registrada en la región Íbero-Maghrebí. Existen propuestas metodológicas análogas que se han incorporado al monitoreo rutinario llevado a cabo por redes sísmicas y agencias de vigilancia (Walter et al. 2021; Retailleau et al. 2022). Aquí, el proceso realizado por las técnicas de machine learning participa complementariamente dentro de las tareas de monitorización, asistiendo a las funciones realizadas por el personal técnico como una herramienta más. García et al. (2022) muestran ejemplos de aplicación de EQTransformer y PhaseNet para la detección de tiempos de llegada usando registros de estaciones de la Red Sísmica Nacional, concluyendo su buen rendimiento a pesar de estar entrenados mediante un conjunto de datos distinto al que posteriormente procesan. En esta Tesis Doctoral se ha querido dar un paso más, comprobando que la combinación de los resultados de ambos modelos, seguida de una localización con el modelo de velocidades tridimensional, puede ser beneőcioso para conseguir un catálogo lo más completo y representativo posible. De modo que, incorporando ligeras modiőcaciones, esta metodología podría ser aplicada 232 8.6. Limitaciones a la aplicación de las técnicas de detección y localización de terremotos de manera adicional a los procedimientos habituales llevados a cabo por la Red Sísmica Nacional para la vigilancia de la región Íbero-Maghrebí en tiempo casi real, o la revisión de catálogos después de periodos de mayor frecuencia de sismicidad o crisis sísmicas. 8.6. Limitaciones a la aplicación de las técnicas de detección y localización de terremotos En esta Sección se describirán algunas de las diőcultades existentes en las metodo- logías explicadas en esta Tesis Doctoral. 8.6.1. Problemática del cálculo de la profundidad En el cálculo de la localización hipocentral, obtener el valor de la profundidad con cierta seguridad implica satisfacer una serie de criterios mínimos que, bajo ciertas cir- cunstancias, no es posible cumplir ya sea por la geometría de la red sísmica o errores sistemáticos y aleatorios durante el picado de los tiempos de llegada (Husen and Har- debeck 2010). A esto, se le añade que el algoritmo de cálculo de NLLoc dentro de NonLinLoc no diferencia entre los tiempos de llegada de ondas directas, reŕejadas o refractadas. Incluir la capacidad de considerar diversos orígenes de tiempos de llegada puede tener una inŕuencia positiva a la hora de obtener resultados de profundidad más constreñidos (Bondár et al. 2014), sobre todo cuando tratamos de calcular hipocentros lejanos de las zonas con mayor densidad de estaciones. Este es el caso de la sismicidad que se observa en el borde sur del mar de Alborán, que se situaba en el extremo sur de la extensión que cubre el modelo de velocidades mTAB3D, en una zona con pocas estaciones cercanas al área de mayor actividad. Aunque la combinación de metodología de NLL-SSST junto con mTAB3D ofrece buenos resultados, se queda lejos de alcanzar el nivel de ődelidad que se muestra en el sector de las Béticas Orientales. En situaciones similares, donde la sismicidad aparece cerca del límite de la exten- sión del modelo de velocidades empleado, es posible que se estén produciendo efectos de borde que condicionen el cálculo del hipocentro. De modo que, para lograr una 233 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro convergencia se debe cumplir un compromiso entre el tiempo de origen del terremoto y las coordenadas espaciales, que a veces provoca que la sismicidad tienda a alinearse en forma de artefacto cuando se sitúan muy próximas a los extremos del modelo (e.g.: terremotos őjados en borde sur de la Figura 7.12 del Capítulo 7). 8.6.2. Disponibilidad de medios técnicos y humanos para la op- timización de tareas La aplicación de la metodología propuesta en la Sección 8.5 de este Capítulo implica enfrentarse a una serie de barreras, tales como el acceso a un equipo informático con un rendimiento mínimo, o el mayor gasto en tiempo debido a la diőcultad de los cálculos. Esto podría suponer un inconveniente a la hora de integrar estas metodologías en el ŕujo de trabajo llevado a cabo durante la monitorización sísmica, la cual requiere de procedimientos que ofrezcan resultados eőcaces en un tiempo relativamente corto. Tanto la relocalización de hipocentros como la detección de terremotos mediante modelos de redes neuronales necesitan normalmente de un hardware potente, ligado a veces a un software especíőco, lo que puede resultar en un costo adicional de conőgu- ración y mantenimiento, sobre todo al inicio. A esto hay que añadir la necesidad de disponer de un sistema de almacenamiento de datos adicional para toda la información que se produce como resultado de estas técnicas. Además, en relación a lo anterior, hay que añadir la necesidad de una formación complementaria para el manejo de estas herramientas. El trabajo realizado en esta Tesis Doctoral se ha centrado en ubicaciones y periodos temporales concretos, por lo que el hardware utilizado presentaba las capacidades ne- cesarias para ejecutar las tareas. No obstante, en el caso de aplicar estas metodologías innovadoras para monitorización en tiempo real dentro de una red sísmica, se debe asumir que la implementación de esta serie de procedimientos no es tan directa como cabría esperar, y que es necesario una inversión inicial para abordar estas de barreras, tanto en material como en personal cualiőcado. 234 8.6. Limitaciones a la aplicación de las técnicas de detección y localización de terremotos 8.6.3. Funcionamiento de la agrupación de llegadas durante la asociación de terremotos Hemos visto cómo, a veces, pueden producirse artefactos generados por un mal cálculo de la asociación de los tiempos de llegada detectados por los modelos de redes neuronales (7.6). Aunque lo normal es que las detecciones de falsos positivos no entren en la asociación, al no cumplir los requisitos cuando tratan de incorporarse a un posible terremoto (ver OT𝑢𝑛𝑐 y L𝑢𝑛𝑐 en Tabla 6.2), puede producirse un cálculo anómalo por la propagación de alguna de estas detecciones erróneas hacia el paso de asociación. En principio, la solución más inmediata para descubrir la aparición de este tipo de artefactos pasaría por analizar la población de detecciones de cada estación, centrándo- nos en la distribución de probabilidades de los picados y revisando si existen periodos concretos en los que las probabilidades caigan debido a factores tales como un bajo ratio señal ruido, o un mal reconocimiento de la forma de onda durante la detección. No obstante, en este momento no es posible un estudio de este tipo ya que easyQuake no dispone de una función que permita conservar la probabilidad que asigna cada modelo de redes neuronales a los tiempos de llegada que detecta, para después desechar los no deseados. Por lo tanto, la aproximación que se ha llevado a cabo en el Capítulo 7, relativa a una inspección visual y la relocalización de los hipocentros incluyendo unas correcciones por estaciones, es la que se puede considerar más efectiva por ahora en ausencia de una metodología que pueda atajar desde el inicio el problema de los falsos positivos. 235 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro 8.6.4. Criterios de búsqueda entre eventos comunes En la Sección 6.4 del Capítulo 6 se describe el procedimiento que se ha seguido para evaluar las condiciones bajo las cuales dos eventos en catálogos separados pueden identiőcarse como el mismo terremoto. El criterio escogido estaba relacionado con la diferencia de tiempos de origen entre ambos eventos y, dado que los terremotos de ambos catálogos fueron obtenidos mediante procedimientos distintos, es posible que incluso tratándose del mismo evento en ambos catálogos, el tiempo de origen no sea igual en ambos casos. Por ello, para comparaciones entre el catálogo de referencia obtenido de la Red Sísmica Nacional y el conseguido usando easyQuake, se ha tratado de establecer un valor de diferencia de tiempos de origen a partir de la Ecuación 6.5 y los residuos de los tiempos de origen del catálogo de referencia. De este modo, se mantiene cierto compromiso entre valores de diferencias de tiempos lo suőcientemente bajas para que el criterio sea conservador, y a la vez se tiene en cuenta cierto margen de conőanza basado en el propio error que pudiera presentar el catálogo de referencia. Sin embargo, todavía podría aplicarse un criterio más conservador para deőnir estos terremotos comunes entre catálogos incorporando una condición adicional de similitud en la localización. Es decir, además de ocurrir en un tiempo parecido, ambos eventos deberán de encontrarse dentro de un rango de distancia reducida. Con todo, la condición de localización a una serie de diőcultades adicionales al proceso de determinación de eventos comunes. 1. Necesidad de obtener localizaciones hipocentrales: La distancia entre eventos se debe establecer en base a cómo de alejados estén los hipocentros que estemos com- parando. Actualmente, el método de asociación da lugar únicamente a epicentros con profundidad őjada a 5 km. 2. Determinación de un criterio de distancia máxima para establecer qué pareja de terremotos pertenecen al mismo evento. 3. Relacionada con la anterior, está la necesidad de determinar un margen de erro- r/conőanza que contemple conjuntamente la incertidumbre del tiempo de origen y la localización. 236 8.7. Perspectivas futuras 4. Establecer qué criterio seguir en el caso de comparar terremotos dentro de ca- tálogos de referencia que presenten profundidad őjada (i.e.: error vertical = 0 km). 8.7. Perspectivas futuras Una vez discutidos algunos aspectos en este Capítulo, pasamos a enumerar que líneas de investigación se consideran más interesantes a modo de prolongación del trabajo realizado durante esta Tesis Doctoral. Algunas de estas líneas de investigación pueden suponer soluciones para las limitaciones explicadas en la Sección anterior. 8.7.1. Mejora y actualización del modelo mTAB3D En el Capítulo 3 se describe la metodología y datos utilizados para obtener el modelo de velocidades mTAB3D para la región Íbero-Maghrebí. Esta zona del Mediterráneo más occidental presenta una serie de complejidades cuya modelización ha entrañado una serie de diőcultades (e.g.: heterogeneidad en la distribución de datos). A pesar de que mTAB3D se ha elaborado a partir de datos de trabajos recientes, esta región demuestra un constante avance en el número y tipo de investigaciones que se llevan a cabo. Por lo tanto, para incrementar la resolución de este modelo de velocidades, plantea la posibilidad de seguir trabajando en paralelo a los continuos trabajos que irán surgiendo en esta región. Los nuevos datos e interpretaciones permitirán mejorar la resolución de mTAB3D, tanto a nivel de geometría de los cuerpos en que se divide, como los valores de velocidad y variación tridimensional. Adicionalmente, en su versión actual, mTAB3D contiene únicamente información del valor de V𝑃 , por lo que es necesario contar un ratio V𝑃/V𝑆 para realizar la inversión de los tiempos de llegada de la onda S durante la relocalización de terremotos. Esto presenta la limitación de asumir que ambas velocidades varían de forma constante, eli- minando la posibilidad de que podamos considerar dentro del modelo aquellas zonas en las que ambas ondas tienen un comportamiento distinto en lo que respecta a la evolu- ción de la velocidad en profundad. Para ello, podría plantearse calcular e incorporar el 237 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro valor de V𝑆 a cada nodo del modelo. Este cálculo podría realizarse de manera análoga a las relaciones empíricas mostradas en el Capítulo 3, aunque especíőcas para ondas S en este caso. En consecuencia, se elimina la necesidad de considerar ratios V𝑃/V𝑆 particulares para regiones concretas dentro de la zona de estudio, o ratios promedio para considerar extensiones mayores. Para evaluar el grado de precisión que es capaz de lograr la nueva versión del modelo, podrían hacerse ensayos tratando de localizar explosiones de canteras. Conocida la localización exacta de la explosión y usando los tiempos de llegada disponibles, es posible usar la relocalización para analizar el grado de incertidumbre en las distintas áreas que cubre el modelo, así como posibles efectos de migración debidas por algún tipo de sesgo. El producto őnal podría incorporarse a un repositorio online para la descarga de los datos con la información de los nodos que conforman las mallas del modelo. El objetivo que se consigue es el de ofrecer a otros grupos de investigación la posibilidad de utilizar mTAB3D en su versión actualizada para sus propios estudios. 8.7.2. Modelo de redes neuronales para la detección de terre- motos en la península Ibérica y zonas cercanas Los modelos de redes neuronales empleados para la obtención de los resultados en el Capítulo 7 (PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟) han ofrecido buenos resultados en cuando al número de tiempos de llegada. Sin embargo, estos modelos provienen del entrena- miento de un conjunto de formas de ondas recogidas por instrumentos distintos a los empleados en la zona de estudio. Esto implica una limitación evidente, ya que el funcio- namiento óptimo podría estar lastrado por ciertas diferencias entre lo que cada modelo łha aprendido a reconocerž y lo que łse le muestraž. Una posibilidad para eliminar esta restricción, consistiría en entrenar un modelo de detección propio con datos de redes sísmicas de la región Íbero-Maghrebí. De este modo, la información de partida usada en el entrenamiento (i.e.: tiempos de llegada, fases, forma de onda, őltrado, etc.) como las formas de onda que se analizan para la detección provendrían de las mismas estaciones. Esta iniciativa se ha llevado a cabo 238 8.7. Perspectivas futuras para otras zonas del mundo, optimizando las tareas de detección y demostrando ser de utilidad para la asistencia en la monitorización sísmica (Michelini et al. 2021; Zhao et al. 2023; Ni et al. 2023). Para ello será necesario un volumen de datos mínimo con información relativa al registro de señales en un espectro amplio, entendiéndose esto como variabilidad en la magnitud, localización, o tipo (sísmica o explosión, fundamentalmente). Actualmente, existen metodologías incorporadas en el software SeisBench (Woollam et al. 2022) que permiten el entrenamiento de conjuntos de datos de detección bajo ciertas arquitectu- ras, con las que realizar los pasos de extracción de datos, clasiőcación y etiquetado, y el propio proceso de entrenamiento. La obtención de un modelo propio para la detección de terremotos en la región Íbero-Maghrebí podría mejorar los resultados presentados en este trabajo, consiguiendo terremotos con un mayor número de llegadas detectadas en distintas estaciones, así como la posibilidad de detectar eventos de magnitud más reducida, incrementando así la capacidad monitorización y vigilancia de las redes sísmicas existentes. 8.7.3. Creación de catálogo sísmico de alta deőnición A lo largo de varios Capítulos se ha visto cómo el empleo de técnicas de localización no-lineales, junto con modelos de velocidad tridimensionales, permite obtener catálogos de hipocentros relocalizados con una baja incertidumbre y en coherencia con la presen- cia de las estructuras activas que pueden actuar como fuente. En esta misma Discusión General se han visto las posibilidades que puede ofrecer el cálculo de hipocentros lo más precisos posibles para otros estudios de modelización del subsuelo o el comporta- miento de las zonas de fallas, entre otros, todo ello con la posterior aplicación al riesgo sísmico. Además, en conjunto con la idea de la Subsección anterior, la detección de nuevos terremotos y su incorporación al catálogo sísmico puede ampliar la información y datos disponibles para estudios adicionales. Con estas aplicaciones en mente, se puede abordar la posibilidad de realizar una relocalización masiva de todos los terremotos del catálogo de la Red Sísmica Nacional, empleando para ello tiempos de llegada registrados por esa misma agencia y otros 239 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro organismos o grupos que tengan redes de monitorización presentes en la zona que abarca el modelo mTAB3D. Opcionalmente, se pueden agregar terremotos o tiempos de llegada obtenidos mediante la detección con el nuevo modelo de redes neuronales entrenado con datos de las redes disponibles en la región. El aumento de los tiempos de llegada empleados durante el cálculo permitirá reducir el gap azimutal y mejorar la incertidumbre de los resultados, sobre todo en aquellos casos en los que la inversión se llevaba a cabo usando un número reducido de datos. De los resultados obtenidos podrán generarse una serie de catálogos clasiőcados, por ejemplo, en función del error estimado de la localización. 8.7.4. Integración y aplicación de mTAB3D en tareas relaciona- dos con otros campos de la sismología y el riesgo sísmico Los modelos de velocidades tridimensionales tienen usos alternativos al de la inver- sión de tiempos de llegada para la localización de hipocentros. Entre ellos, encontramos el cálculo de mecanismos focales mediante la determinación de las polaridades de las llegadas de onda P. Este método es dependiente de la localización que se le suponga al terremoto, y es sobre todo sensible para las estaciones más próximas al foco. Estos ins- trumentos cercanos suelen ser las que registran la polaridad de la llegada (compresiva o dilatante), de modo que una ligera variación en la localización del terremoto puede afectar al cálculo de la trayectoria del rayo y, por tanto, a la proyección de su orienta- ción. Cuando la determinación del hipocentro no ha sido calculada con un error bajo y existen varias estaciones cercanas a la localización, es posible que se esté obteniendo una solución errónea cuando se trata de ajustar los planos nodales de su mecanismo focal en base a la proyección de las trayectorias de las llegadas. Con la obtención de nuevas localizaciones precisas usando mTAB3D, sería posible revisar los cálculos de mecanismos focales basados en el picado de la polaridad de primeras llegadas de ondas. Además, podría analizarse el efecto que tiene la migración del hipocentro hacia su nueva localización en la solución de los planos nodales, con el objetivo de comprobar si serían coherentes con la presencia de estructuras activas con una orientación similar. 240 8.7. Perspectivas futuras Otra aplicación alternativa sería la estimación del tensor momento sísmico, que actualmente realiza la Red Sísmica Nacional mediante un cálculo automático para aquellos eventos con m𝑏𝐿𝑔 >3.5, que posteriormente se incorpora a un catálogo de acceso público (Instituto Geográőco Nacional 2023a). Sin embargo, el resultado se obtiene mediante el cálculo de las funciones de Green sobre el mismo modelo 1D con el que se realiza la localización rutinaria, por lo que es posible que para eventos pequeños (m𝑏𝐿𝑔 ∼ 3.5) situados a grandes distancias la señal de periodo largo recibida resulte ser más débil sobre el ruido de fondo, por lo que solamente quedará señal de altas frecuencias, afectadas por los fenómenos de difracción y desviaciones producidas a lo largo de la trayectoria entre la fuente y el receptor (Wang and Zhan 2020). Adicionalmente, podría emplearse una futura versión mejorada de mTAB3D, con mayor resolución y valores de velocidad tanto de onda P como S, para la obtención o revisión del tensor momento sísmico de terremotos dentro de la región Íbero-Maghrebí. El reőnamiento de mTAB3D, además de con los cambios e innovaciones sugeridos an- teriormente, podría pasar por su combinación con otras técnicas de tomografía sísmica, como la tomografía de onda completa (FWI, Full Waveform Inversion), que nos per- mite tener en cuenta completamente la física de la propagación de ondas en medios heterogéneos tridimensionales (e.g.: Blom et al. 2020; Fichtner and Villaseñor 2015; Rodgers et al. 2022). Estas técnicas son computacionalmente más costosas, pero los rápidos avances del hardware y de la computación de alto rendimiento (HPC, High Per- formance Computing) nos facilitan el manejo de un mayor volumen de datos (fuentes sísmicas, sismogramas, etc.), y cálculos más costosos que contemplen la heterogeneidad del subsuelo y resoluciones más altas. Para őnalizar, el modelo mTAB3D, además de para la relocalización de fuentes sísmicas, puede emplearse como modelo de velocidades indispensable en simulaciones de ondas sísmicas sintéticas. Estos modelos optimizados pueden usarse para representar de forma más precisa los efectos en la propagación de las ondas generadas por un terremoto a través de la corteza, permitiendo la generación de escenarios sísmicos con implicaciones directas en el análisis de la peligrosidad sísmica de una zona (Lee et al. 2022). 241 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro 8.7.5. Incorporación de nuevas funcionalidades a easyQuake El software easyQuake se presenta como una herramienta que permite, de manera simple y directa, la obtención de catálogos sísmicos mediante la detección y asociación de señales sísmicas. A pesar de que en su versión más actual (easyQuake v1.3 a fecha de la redacción de esta Tesis Doctoral) es más que capaz de realizar este tipo de tareas, sigue siendo posible la incorporación de nuevas funciones adicionales o la corrección/- mejora de las existentes. Durante el trabajo llevado a cabo, y que se ha mostrado aquí, se han desarrollado varios scripts que permiten una serie de operaciones que previa- mente no existían en easyQuake. Todo este código es fácilmente implementable en el entorno de ese programa al estar escrito en lenguaje Python. Algunas de las funciones que han pasado a incorporarse a la versión de desarrollo, y que podrán añadirse en una futura actualización, son: 1. Incorporación de formas de onda desde almacenamientos locales, evitando la ne- cesidad de descargar los datos de repositorios online. 2. La revisión de los parámetros empleados para los modelos original y conservador de EQTransformer, para poder usar cada modelo con la conőguración óptima recomendada por el autor original. 3. La revisión del cálculo de magnitudes (M𝐿 y m𝑏𝐿𝑔). 4. La conversión de formato de QuakeML a NLLOBS para su uso en NonLinLoc. 5. La agrupación y clasiőcación de los tiempos de llegada detectados para evaluar el funcionamiento de cada estación. 6. Función de búsqueda de eventos similares entre distintos catálogos de machine learning. Aparte de las anteriores, se ha invertido una gran cantidad de tiempo en elaborar una serie de scripts que permitan generar de forma automática salidas gráőcas para los catálogos sísmicos obtenidos con easyQuake (e.g.: mapas, gráőcos, histogramas, etc.). Este tipo de información es valiosa para entender el catálogo que se ha generado y 242 8.7. Perspectivas futuras ofrece mayor contexto a la hora de interpretar los resultados (e.g.: encontrar periodos con menos detecciones por mal funcionamiento de estaciones mediante la comparación histogramas de frecuencia de detecciones y gráőcos de evolución temporal de la red sísmica). Finalmente, la incorporación de una función que permitiera conservar los valores de probabilidad que cada modelo asigna a los picados de la onda P y S sería muy útil a la hora de analizar el comportamiento de cada modelo durante las detecciones, o revisar la tasa de picados en función de intervalos de probabilidad. 8.7.6. Revisión del cálculo de la asociación de llegadas detec- tadas Vistos los problemas que pueden derivarse cuando se produce un mal funcionamien- to del algoritmo de asociación, es necesario buscar una alternativa que permita evitar en lo posible la aparición de artefactos. Una solución podría pasar por restringir más los criterios mínimos que emplea PhasePApy 1D para agrupar terremotos. No obstante, en una región en la que la distribución de estaciones y geometría de la red sísmica no es del todo homogénea, esto conllevaría una reducción drástica del número de terre- motos contenidos en el catálogo. Otra medida podría pasar por evaluar el efecto que tendría realizar la asociación empleando unas nuevas tablas de tiempos de viaje, cal- culadas a partir de mTAB3D, para comprobar si considerando las variaciones laterales de velocidad es posible obtener asociaciones más ajustadas a partir de los resultados de la detección. Esta funcionalidad está presente en easyQuake pero no se ha explorado activamente su uso, ya que hasta ahora se había aplicado en zonas con redes sísmicas densas, donde las diferencias entre resultados de modelos 1D vs. 3D pueden no ser tan evidentes. Alternativamente, existen otras metodologías que podrían aplicarse sin necesidad de ser integradas completamente dentro del entorno de easyQuake. Una de ellas pasaría por realizar el paso de asociación usando GaMMA (Zhu et al. 2022b), que realiza la asociación de los tiempos de llegada resolviéndolo de manera probabilista mediante un proceso no supervisado en el que se agrupan las detecciones en diferentes grupos de 243 Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro terremotos individuales, para posteriormente calcular qué grupo posee la probabilidad más alta. Este algoritmo presenta una conőguración más compleja con algunos hiperpa- rámetros adicionales que nos permiten controlar mejor la calidad de la asociación para őltrar de manera más conservadora los terremotos falsos positivos. Adicionalmente, ofrece una estimación de la localización y magnitud de los resultados. 244 Capítulo 9 Conclusiones En este Capítulo őnal se detallan las conclusiones alcanzadas tras la haber realizado toda la investigación de la presente Tesis Doctoral. Estas ideas se describirán de manera síntética en apartados que resaltan las reŕexiones y valoraciones extraídas de aspectos concretos descritos en páginas anteriores, o planteamientos comunes vistos en varios Capítulos. Recopilación de datos para la creación de modelos de velocidades tridimen- sionales. El primer paso para la creación de un modelo de velocidades tridimensional implica la búsqueda de información lo más detallada posible dentro de la región de estudio. Esta tarea puede implicar una gran inversión de tiempo, pero es necesaria para dotar de la resolución suőciente al modelo sintético que se usará. Para la creación de mTAB3D, enmarcado en la región Íbero-Maghrebí, se han consultado diversas fuentes de datos (e.g.: sísmica de reŕexión/refracción, gravimetría, cartografías geológicas de detalle, etc.), de las que se ha extraído información suőciente para crear modelo. Aunque es posible que exista cierto sesgo en cuanto al número de estudios centrados en ubicaciones concretas, dando lugar que la resolución alcanzada en algunos sectores mejor estudiados no sea la misma de otras zonas menos exploradas, siempre existe la opción de incorporar información en versiones posteriores mTAB3D. Esto ayudará a modelar con más detalle la geometría de ciertos cuerpos que puedan inŕuenciar la 245 Capítulo 9. Conclusiones propagación de ondas y, en consecuencia, aproximándolo más a la realidad en cuanto a su aplicación posterior a la relocalización de terremotos. Adicionalmente, a pesar de que los valores de velocidad de onda P son coherentes con la litología asignada, así como con la evolución que se les supondría en profundidad, siempre es posible reőnar estos datos para lograr un mejor ajuste que represente más őelmente la variación lateral de la velocidad de ondas, incluso dentro del mismo cuerpo. Para őnalizar, el modelo sintético mTAB3D representa a nivel regional la variedad de dominios corticales que existe en la región Íbero-Maghrebí y mar de Alborán, así como su geometría y la velocidad de ondas P correspondiente. Se ha prestado aten- ción a algunas particularidades como las variaciones de espesor cortical, las roturas de lámina de subducción en el margen Ibérico y norte de África, o la presencia de cuencas sedimentarias de espesor variable repartidas por toda el área de estudio. Esto convierte a mTAB3D en una herramienta útil a la hora de su utilización en tareas que impliquen la inversión de tiempos de llegada de ondas sísmicas, como la localización de terremotos. Funcionamiento del modelo mTAB3D y su aplicación a la región Íbero- Maghrebí. Para comprobar la idoneidad de mTAB3D en su aplicación a la inversión de hipo- centros, se han realizado diversos ensayos que incluían diferentes supuestos, empleando únicamente tiempos de llegada recogidos en el catálogo de la Red Sísmica Nacional. En estos ensayos, se ha relocalizado un catálogo continuo entre 2018 y 2022 de terre- motos de las Béticas Orientales, una zona con relativamente buena cobertura dentro de la Red Sísmica Nacional, y otro catálogo correspondiente a la serie sísmica del mar de Alborán durante el año 2016, ubicada cerca del borde sur de mTAB3D, donde el menor número de estaciones y la geometría de la red podrían diőcultar el cálculo de localizaciones őables. A pesar de todo, en general, los resultados de los hipocentros conseguidos con mTAB3D presentan una incertidumbre más baja cuando se comparan con resultados obtenidos con un modelo 1D regional. Esta mejora de mTAB3D resalta más cuando 246 nos referimos a aquellos terremotos de menor magnitud que han sido detectados por pocas estaciones y de los que se dispone de menos tiempos de llegada. Por lo común, se ha notado también que el cálculo de inversión llevado a cabo con mTAB3D desplaza los hipocentros hacia zonas coherentes con la presencia y orientación de estructuras con evidencias de actividad reciente, lo que resulta de gran interés cuando se trata de establecer relaciones sismogénicas. Este modelo 3D también se ha empleado para la inversión de los tiempos de llegada detectados por modelos de redes neuronales durante los años 2018 y 2019 en toda su zona de extensión. Tras el őltrado de aquellos terremotos que cumplían con unos requisitos mínimos de calidad, se ha encontrado que los resultados obtenidos permitían el análisis con cierto detalle de la sismicidad de algunas de las zonas de la región Íbero-Maghrebí. En el caso de las series sísmicas de Albudeite (Región de Murcia) y Jódar (Jaén), el nivel alcanzado ha permitido realizar un estudio sismogénico de más resolución, interpretando posibles fuentes y causas de la sismicidad. Inversión de hipocentros y la obtención de catálogos sísmicos de alta preci- sión. La mejora de la precisión y exactitud de la localización de terremotos son parámetros importantes a la hora de optimizar la calidad de los catálogos sísmicos. Los factores que normalmente afectan a la őabilidad de la localización son errores derivados del picado de los tiempos de llegada. En esta Tesis se ha mostrado cómo pueden lograrse terremotos con baja incertidumbre de localización mediante la inversión de hipocentros, en un proceso que combina la aplicación de modelos 3D de velocidades (mTAB3D) y el cálculo mediante técnicas de localización no-lineales (NonLinLoc). En circunstancias ideales, con abundantes tiempos de llegada repartidos de forma radialmente homogénea, ha sido posible lograr un cálculo de la inversión que ofrezca hipocentros con incertidumbres inferiores a 1 km, referido tanto a error horizontal como vertical. Para el resto de la sismicidad más frecuente, de baja o muy baja magnitud con pocos tiempos de llegada disponibles, también se ha podido recuperar una localiza- ción hipocentral con una certeza aceptable. En el conjunto total, una vez clasiőcados 247 Capítulo 9. Conclusiones los resultados de los tres catálogos analizados (Béticas Orientales, mar de Alborán y modelos de redes neuronales), se ha encontrado que un buen número de hipocentros presentan un error de localización inferior a 5 km, que es uno de los requisitos impres- cindibles, según se recoge en criterios seguidos por agencias internacionales, para ser incorporados a catálogos que contengan eventos caracterizados por una alta calidad de la localización. Las aplicaciones derivadas de los catálogos sísmicos de alta precisión que se pue- den lograr mediante el cálculo de técnicas de localización no-lineal y modelos 3D de velocidades contemplan la revisión de espesores de corteza sismogénica, la delimitación de zonas de actividad sísmica donde las fallas presenten escasa deőnición de la traza cartográőca, o determinación de áreas con mayor bloqueo dentro de un sistema de fa- llas. Como aplicaciones más concretas a la industria, la obtención de catálogos de alta precisión en zonas explotadas para almacenamiento de ŕuidos, permite estimar con más detalle la evolución espacio-temporal de la sismicidad inducida por la variación de esfuerzos que produce la inyección de ŕuidos en el subsuelo. Rendimiento de los modelos de redes neuronales en tareas de detección de terremotos. En esta Tesis Doctoral se ha explorado el funcionamiento de varios modelos de redes neuronales en su aplicación a la detección de señales sísmicas: GPD, PhaseNet, EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙, y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟. Tras los ensayos realizados para el estudio de la región Íbero-Maghrebí, empleando el software easyQuake, se observó que los mejores resulta- dos se obtenían usando los modelos PhaseNet y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟, en cuanto al número de terremotos extraídos y el porcentaje de coincidencia con un catálogo de referencia de la Red Sísmica Nacional. En un paso posterior, se consiguió mejorar el rendimiento combinando los resultados de ambos modelos para crear un catálogo mixto con mayor número de terremotos y un porcentaje de coincidencia mejorado en comparación a cada modelo por separado. A pesar de que la utilización de estos modelos generó un catálogo representativo en cuanto a la sismicidad que ocurre en la región de estudio, también es cierto que el 248 ajuste resultó no ser perfecto cuando se comparó con la sismicidad registrada por la Red Sísmica Nacional. Entre las posibles causas se determinó dos que podrían tener una gran inŕuencia en el resultado. Primero, tanto PhaseNet como EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑟 fueron entrenados a partir de conjuntos de datos distintos a los de la Red Sísmica Nacional, por lo tanto, es de esperar que no estén optimizados para ser aplicados de manera directa a las formas de onda registradas por las estaciones de la Red Sísmica Nacional. Segundo, el número de estaciones empleado es inferior al número total de instrumentos presentes en la región Íbero-Maghrebí (tanto estaciones de banda ancha como acelerómetros), por lo tanto, en ocasiones el rendimiento de las detecciones y asociaciones se ha podido ver comprometido por la falta de datos en alguna zona o periodos concretos. Para atajar esto a futuro, se ha planteado la posibilidad de entrenar un modelo de redes neuronales usando datos provenientes del catálogo de la Red Sísmica Nacional y formas de onda de todas las redes sísmicas con estaciones desplegadas en el área Íbero- Maghrebí. Trabajos que han recopilado información relativa a otras regiones del mundo para el entrenamiento de estos modelos y su aplicación a la detección demuestran que es una estrategia válida, optimizando los resultados de los catálogos generados. Propuesta metodológica para la aplicación a las rutinas de monitorización y vigilancia sísmica. Durante el desarrollo del trabajo realizado para esta Tesis Doctoral, se ha deőnido una estrategia metodológica basada en las experiencias observadas, y que ha permitido describir una propuesta metodológica aplicada a la creación de catálogos sísmicos en la región Íbero-Maghrebí. Esta propuesta se basa en la utilización de técnicas de machine learning para la detección de terremotos, y una posterior localización empleando el modelo de velocidades mTAB3D para conseguir un catálogo lo más completo y repre- sentativo posible del área de estudio. El ŕujo de trabajo formulado puede emplearse para extraer un subconjunto de eventos con alta calidad de la localización, que pueden ser empleados en estudios de más detalle para analizar el comportamiento y la evolución espacio-temporal de la sismicidad dentro del área de estudio. 249 Capítulo 9. Conclusiones El enfoque práctico de esta aproximación se ha planteado para un posible uso en paralelo dentro de la metodología rutinaria de monitorización sísmica que se lleva a cabo por la Red Sísmica Nacional. A pesar de los probables inconvenientes analizados, se entiende que el uso complementario de ambos procedimientos puede resultar beneőcioso y productivo a la hora de llevar a cabo las tareas de vigilancia dentro de una zona con evidentes riesgos sísmicos como la región Íbero-Maghrebí. Limitaciones, ventajas y perspectivas futuras del trabajo realizado en esta Tesis Doctoral. Se han desprendido una serie de ideas que tienen relación con los obstáculos encon- trados en la aplicación de las metodologías llevadas a cabo para obtener los resultados del trabajo en el que se sustenta esta Tesis Doctoral. Entre otros, el más destacable podría resultar la heterogeneidad de la red sísmica empleada en cuanto a la distri- bución espacio-temporal de instrumentos. Esto ha supuesto una serie de limitaciones tanto para las relocalizaciones como para las detecciones de terremotos que han podido reducir el potencial de los resultados logrados. No obstante, y teniendo en cuenta todos los impedimentos encontrados, se ha con- cluido una gran utilidad de los dos productos principales que se han extraído de esta investigación: el modelo de velocidades mTAB3D, y la metodología combinada de de- tección y relocalización hipocentral. Sus aplicaciones no quedan restringidas a las ex- plicadas aquí, como se ha analizado para otros posibles őnes alternativos que podrían servir para la mejora del conocimiento de la región Íbero-Maghrebí. Finalmente, se valoraron algunas vías de trabajo futuras para que continuar la investigación y dinámicas aprendidas. Varias de ellas centradas en perfeccionar la relo- calización de hipocentros y las técnicas de detección. Entre estos objetivos, sobresalen las propuestas de mejora de mTAB3D, incrementando su extensión e incorporando nue- vos datos para el modelado, la revisión del catálogo sísmico de la región de estudio para conseguir un subconjunto de eventos con menor incertidumbre, y el entrenamiento de un modelo de redes neuronales optimizado con datos extraídos de estaciones presentes en el sur de la península Ibérica, mar de Alborán y norte de África. 250 Capítulo 10 Conclusions This őnal Chapter details the conclusions reached after all the research carried out during this Doctoral Thesis. These ideas will be described brieŕy in sections high- lighting the thoughts and considerations extracted from speciőc aspects explained in previous pages or common approaches seen in several Chapters. Data collection for the creation of three-dimensional velocity models. The őrst step in the three-dimensional velocity model creation involves gathering the data within the study region, with as much detail as possible. This task can be time-consuming but is necessary to provide sufficient resolution for the synthetic model. For the creation of mTAB3D, framed in the Ibero-Maghreb region, several data sources were consulted (e.g.: seismic reŕection/refraction proőles gravimetry, detailed geological maps, etc.), from which sufficient information was extracted to create the model. Although there may be some bias in terms of the number of studies focused on spe- ciőc locations, resulting in the higher resolution achieved for some of the best-studied sectors in comparison to other less explored areas, it is possible to incorporate more information in later versions of mTAB3D. New data will help to model in much more detail the geometry of certain bodies that may inŕuence wave propagation and, conse- quently, bring it closer to reality in terms of its subsequent application to earthquake relocation. Additionally, although the P-wave velocity values are consistent with the assigned 251 Capítulo 10. Conclusions lithology, as well as their supposed evolution at depth, these data can be reőned to achieve a better őt that represents the lateral variation of wave velocity more accurately, even within the same body. Finally, the synthetic model mTAB3D represents at the regional level the variety of crustal domains existing in the Ibero-Maghreb region and Alboran Sea, as well as their geometry and the corresponding P-wave velocity. The modeling process was focused mainly on some particularities, such as crustal thickness variations, subduction slab breaks in the Iberian margin and North Africa, or the sedimentary basins of variable thickness distributed throughout the study area. This makes mTAB3D a useful tool for tasks involving the inversion of earthquake arrival times, such as hypocenter localization. Performance of the mTAB3D model and its application to the Ibero-Maghreb region. To test the suitability of mTAB3D in its application to hypocenter inversion, se- veral tests have been carried out, including different assumptions, using only arrival times collected in the National Seismic Network catalog. In these tests, a continuous earthquakes catalog between 2018 and 2022 from the Eastern Betics, an area with rela- tively good coverage within the National Seismic Network, has been relocated, as well as another catalog corresponding to the seismic series in the Alboran Sea during 2016, located near the southern edge of mTAB3D, where the smaller number of stations and the geometry of the network could make it difficult to calculate reliable locations. Nevertheless, in general, the results of the hypocenters obtained with mTAB3D present a lower uncertainty when compared with results obtained with a regional 1D model. This improvement of mTAB3D stands out when we refer to those earthquakes of smaller magnitude that have been detected by few stations and, consequently, with fewer arrival times available. In general, it has also been noted that the inversion procedure carried out with mTAB3D shifts the hypocenters towards areas consistent with the presence and orientation of structures with evidence of recent activity, which is of great interest when trying to establish seismogenic relation. 252 This 3D model has also been used for the inversion of the arrival times detected by neural network models during 2018 and 2019 in all its extension area. After őltering those earthquakes that met some minimum quality requirements, the results allowed a detailed analysis of the seismicity of some of the areas of the Ibero-Maghreb region. In the case of the Albudeite (Region of Murcia) and Jódar (Jaén) seismic series, the results allowed a higher resolution seismogenic study, interpreting possible sources and causes of seismicity. Hypocenter inversion and high-precision seismic catalogs calculation. Improving the accuracy and precision of earthquake location are important para- meters in optimizing the quality of seismic catalogs. Factors that usually affect the reliability of localization are errors due to arrival times picking. In this Thesis, it has been shown how earthquakes with low localization uncertainty can be achieved th- rough hypocenter inversion, in a process that combines the application of 3D velocity models (mTAB3D) and computation using nonlinear localization techniques (NonLin- Loc). Under ideal circumstances, with abundant radially homogeneously distributed arrival times, it has been possible to achieve an inversion that provides hypocenters with uncertainties lower than 1 km, referred to as both horizontal and vertical error. For the rest of the most frequent seismicity, of low or very low magnitude with few arrival times available, it has also been possible to recover a hypocentral location with acceptable accuracy. Once the results of the three catalogs analyzed (Eastern Betics, Alboran Sea, and neural network models) were classiőed, it was found that a good number of hypocenters have a location error of less than 5 km, which is one of the essential requirements to be considered as catalogs containing events characterized by a high-quality location, according to criteria followed by international agencies. The applications derived from high-precision seismic catalogs that can be achieved through the calculation of non-linear localization techniques and 3D velocity models include the review of seismogenic crustal thicknesses, the delimitation of seismic activity zones where faults present poor deőnition of the mapping trace, or the determination of areas with greater coupling within a fault system. With more concrete applications 253 Capítulo 10. Conclusions to the industry, obtaining high-precision catalogs in areas exploited for ŕuid storage allows estimating in more detail the spatio-temporal evolution of seismicity induced by the variation of stresses produced by the ŕuids injection into the subsurface. Performance of neural network models in earthquake detection tasks. In this Doctoral Thesis, the performance of several neural network models has been explored for their application to seismic signal detection: GPD, PhaseNet, EQT𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙, y EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒. After the tests carried out for the study of the Ibero-Maghreb region, using the software easyQuake, it was observed that the best results were obtained using the PhaseNet and EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 models in terms of the number of extracted earthqua- kes and the percentage of coincidence with a reference catalog of the National Seismic Network. In a subsequent step, improved performance was achieved by combining the results of both models to create a mixed catalog with a larger number of earthquakes and a higher coincidence percentage compared to each model separately. Although these models generated a representative catalog regarding the seismicity occurring in the study region, it is also true that the őtting was not perfect when compa- red with the seismicity recorded by the National Seismic Network. Among the possible causes, two that could inŕuence the result were determined. First, both PhaseNet and EQT𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 were trained from datasets different from those of the National Seis- mic Network, therefore, it is to be expected that they are not optimized to be applied directly to the waveforms recorded by the stations of the National Seismic Network. Second, the number of stations used is lower than the total number of instruments present in the Ibero-Maghreb region (both broadband stations and accelerometers), therefore, sometimes the performance of the detections and associations could have been compromised by the lack of data in some areas or speciőc periods. To address this in the future, it is possible to train a neural network model using data from the National Seismic Network catalog and waveforms from all seismic net- works with stations deployed in the Ibero-Maghreb area. Works that have collected information related to other regions of the world for the training of these models and their application to detection prove that it is a valid strategy, optimizing the results of 254 the generated catalogs. Methodological proposal for the application to seismic monitoring routines. During the development of the work carried out for this Doctoral Thesis, a metho- dological strategy has been deőned based on the observed experiences, which led to a method that can be applied to the creation of seismic catalogs in the Ibero-Maghreb region. This proposal is based on the use of machine learning techniques for the de- tection of earthquakes, and a later localization using the mTAB3D velocity model to obtain a catalog as complete and representative as possible of the study area. The formulated workŕow can be used to extract a subset of events with high location quality, which can be used in more detailed studies to analyze the behavior and spatio- temporal evolution of seismicity within the study area. The practical approach of this method has been suggested for possible parallel use within the routine seismic monitoring methodology carried out by the National Seismic Network. Despite the probable drawbacks analyzed, the complementary use of both procedures can be beneőcial and productive when carrying out monitoring tasks within an area with evident seismic hazards, such as the Ibero-Maghreb region. Limitations, advantages and future perspectives after the work carried out in this Doctoral Thesis. After the obstacles encountered in the application of the methodologies carried out to obtain the results of the work on which this Doctoral Thesis is based, some considerations emerged. Among others, the most remarkable could be the heterogeneity of the seismic network used in terms of the spatio-temporal distribution of instruments. This has meant a series of limitations both for the relocations and for the earthquake detections that could have reduced the potential of the results achieved. Nevertheless, and taking into account all the handicaps encountered, it has been shown the usefulness of the two main products that have been extracted from this research: the mTAB3D velocity model, and the combined hypocentral detection and relocation methodology. Its applications are not restricted to those explained here, as 255 Capítulo 10. Conclusions it has been analyzed for other possible alternative purposes that could serve for the improvement of the knowledge of the Ibero-Maghreb region. Finally, some prospects to continue the research and techniques learned have been assessed. Several of them are focused on the improvement of hypocenter relocation and detection methods. Among the measures to be taken, the proposals to improve mTAB3D stand out, increasing the extension area and incorporating new data for modeling, the revision of the seismic catalog of the study region to obtain a subset of events with low localization error, and the training of an optimized neural network model with data extracted from stations in the south of the Iberian Peninsula, the Alboran Sea and North Africa. 256 Referencias Abbasi, A. (2019). Linear and nonlinear earthquake location approaches in a case study overview. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 293:106265. Ackerley, N. (2014). Principles of Broadband Seismometry. In Beer, M., Kougioum- tzoglou, I. A., Patelli, E., and Au, I. S.-K., editors, Encyclopedia of Earthquake Engineering, pages 1ś35. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg. Aki, K. and Richards, P. G. (1980). Quantitative seismology: Theory and Methods, volume 1. Aldaya, F. (1969). Los Mantos Alpujárrides al Sur de Sierra Nevada. 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Modelización 3D de velocidades de onda P para la litosfera de los Sistemas Bético-Rifeños y mar de Alborán Influencia de los modelos de velocidad en la localización de hipocentros mTAB3D: motivación y proceso de creación de un modelo 3D de velocidades Revisión bibliográfica Creación de superficies Modelado de la geometría de dominios geológicos Estimación de velocidad de la onda P Extracción de la malla de puntos tridimensional Comparación de mTAB3D frente a otros modelos previos de la zona de estudio Conclusiones Capítulo 4. Relocalización de catálogos sísmicos usando mTAB3D Localización de terremotos: origen del problema e incertidumbre de la solución Inversión de hipocentros: funcionamiento y subrutinas empleadas Construcción de malla tridimensional Cálculo de tiempo de viaje de ondas Inversión de terremotos sintéticos Localización de hipocentros Valoración de las ventajas y limitaciones de NonLinLoc Comprobación de validez de mTAB3D Influencia de la geometría de la red de estaciones Ensayo de localización de hipocentros Análisis de los ensayos y valoración de mTAB3D Conclusiones Capítulo 5. Aplicación de mTAB3D a la inversión de hipocentros en la región Íbero-Maghrebí Origen y tratamiento de los datos Procedimiento de inversión de hipocentros en la EBSZ y la TASZ Catálogo de EBSZ: 2018-2022 Catálogo de TASZ: serie sísmica de Al Idrisi (2016) Análisis de los catálogos relocalizados e implicaciones sismotectónicas Sismicidad en las Béticas Orientales y serie sísmica de Albudeite (2018) Sismicidad en TASZ y serie sísmica de Al-Idrisi (2016) Limitaciones al método y conclusiones tras la relocalización de catálogos Capítulo 6. Estudio comparativo de catálogos sísmicos generados por machine learning Introducción a las técnicas de machine learning: funcionamiento y aplicación en Sismología Modelos de ML pre-entrenados para la generación de catálogos sísmicos GPD PhaseNet EQTransformer Creación de catálogos sísmicos con easyQuake Obtención de formas de onda Detección de llegadas de terremotos Asociación de fases sísmicas Creación de catálogo sísmico y funciones adicionales Ensayos de catálogos sísmicos generados con easyQuake Procedimiento y ajustes de parámetros empleados Resultado de detección y comparación de los catálogos sísmicos Análisis y discusión de los catálogos de ML Conclusiones Capítulo 7. Sismicidad de la región Íbero-Maghrebí durante 2018-2019: cátalogos ML e inversión de hipocentros Datos y metodología Resultados de detección y construcción de catálogos de ML Catálogo PhaseNet Catálogo EQTconservador Combinación de catálogos de ML Inversión de hipocentros e incertidumbre de las localizaciones Discusión de resultados Análisis de detecciones de llegadas y construcción de catálogos Catálogos relocalizados con NLLoc Análisis de series sísmica en el periodo 2018-2019 Conclusiones Capítulo 8. Discusión general y expectativas a futuro Evaluación de incertidumbres en catálogos de alta resolución para la región Íbero-Maghrebí Ausencia de picados sobre acelerómetros en catálogos de ML Aplicación de la Inteligencia Artificial en tareas de pronóstico de sismicidad Detección y localización de sismicidad inducida por inyección de fluidos Optimización de metodología para monitorización sísmica Limitaciones a la aplicación de las técnicas de detección y localización de terremotos Problemática del cálculo de la profundidad Disponibilidad de medios técnicos y humanos para la optimización de tareas Funcionamiento de la agrupación de llegadas durante la asociación de terremotos Criterios de búsqueda entre eventos comunes Perspectivas futuras Mejora y actualización del modelo mTAB3D Modelo de redes neuronales para la detección de terremotos en la península Ibérica y zonas cercanas Creación de catálogo sísmico de alta definición Integración y aplicación de mTAB3D en tareas relacionados con otros campos de la sismología y el riesgo sísmico Incorporación de nuevas funcionalidades a easyQuake Revisión del cálculo de la asociación de llegadas detectadas Capítulo 9. Conclusiones Capítulo 10. Conclusions Referencias