Fast estimation of earthquake epicenter distance using a single seismological station with machine learning techniques
Estimación rápida de la distancia epicentral de un terremoto utilizando registros de una sola estación sismológica, mediante técnicas de aprendizaje de máquinas
Palabras clave:
earthquake early warning, support vector machine regression, earthquake, rapid response, epicenter distance, seismic event, seismology, Bogota - Colombia (en)alerta temprana de terremotos, máquinas de soporte vectorial, terremoto, respuesta rápida, distancia epicentral, evento sísmico, sismología, Bogotá - Colombia (es)
Descargas
A Support Vector Machine Regression (SVMR) algorithm was applied to calculate the epicenter distance using a ten seconds signal, after primary waves arrive at a seismological station near to Bogota - Colombia. This algorithm was tested with 863 records of earthquakes, where the input parameters were an exponential function of waveform envelope estimated by least squares and maximum value of recorded waveforms for each component of the seismic station. Cross validation was applied to normalized polynomial kernel functions, obtaining mean absolute error for different exponents and complexity parameters. The epicenter distance was estimated with 10.3 kilometers of absolute error, improving the results previously obtained for this hypocentral parameter. The proposed algorithm is easy to implement in hardware and can be employed directly in the field, generating fast decisions at seismological control centers increasing the possibilities of effective reactions.
Se aplicó un algoritmo de máquinas de vector de soporte para calcular la distancia epicentral utilizando una señal de diez segundos, después del arribo de ondas primarias a una estación sismológica cercana a Bogotá - Colombia. Este algoritmo fue probado con 863 registros de terremotos donde los parámetros de entrada fueron una función exponencial de la envolvente estimada para los mínimos cuadrados y el valor máximo de las formas de ondas registradas en cada componente de la estación sísmica. Validación cruzada fue aplicada a funciones kernel polinomiales normalizadas, obteniendo la media del error absoluto para diferentes exponentes y parámetros de complejidad. La distancia epicentral se estimó con 10.3 kilómetros de error absoluto, mejorando los resultados previamente obtenidos para este parámetro hipocentral. El algoritmo propuesto es fácil de implementar y puede ser empleado directamente en campo, generando decisiones rápidas en centros de control sismológico incrementado posibilidades de tener reacciones efectivas.
Citas
Ojeda, A., Martinez, S., Bermudez, M. and Atakan, K., The new accelerograph network for Santa Fé de Bogotá, Colombia. Soil Dynamics and Earthquake engineering, October - December, 22(9-12), pp. 791-797, 2002. DOI: 10.1016/S0267-7261(02)00100-8
Don, L. and Judson, S., Fundamentos de geología física. México: Editorial Limusa, 2000.
Ochoa, L.H., Niño, L.F. and Vargas, C.A., Severity classification of a seismic event based on the magnitude-distance ratio using only one seismological station. Earth Sciences Research Journal, December, 18(2), pp. 115-122, 2014. DOI: 10.15446/esrj.v18n2.41083
Ochoa, L.H., Niño, L.F. and Vargas, C.A., Fast magnitude determination using a single seismological station record implementing machine learning techniques. Sciences Direct, Geodesy and Geodynamic, March, pp. 1-8, 2017. DOI: 10.1016/j.geog.2017.03.010
Magotra, N., Ahmed, N. and Chael, E., Seismic event detection and source location using single station (three components) data. Bull. Seism. Asoc. Am., June, 77(3), pp. 958-971, 1987.
Roberts, R.G., Christoffersson, A. and Cassidy, F., Real-time detection, phase identification and source location estimation using single station three component seismic data. Geophysical Journal, June, 97(3), pp. 471-480, 1989. DOI: 10.1111/j.1365-246X.1989.tb00517.x
Saita, J. and Nakamura, Y., The early warning systems for mitigation of disasters caused by earthquakes and tsunamis. In: Zschau, J. and Kuppers, A., eds. Early warning systems for natural disaster reduction. Berlin: Springer-Verlag, pp. 453-460, 2003. DOI: 10.1007/978-3-642-55903-7_58
Talandier, J., Reymond, D. and Oka, E.A., Use of variable mantle magnitude for the rapid one-station estimation of teleseismic moments. Geophysical Research Letters, August, 14(8), pp. 840-843, 1987. DOI: 10.1029/GL014i008p00840
Reymond, D., Hyvernaud, O. and Talandier, J., Automatic detection, location and quantification of earthquakes. Pure and Applied Geophysics, March, 135(3), pp. 361-382, 1991. DOI: 10.1007/BF00879470
Odaka, T. et al., A new method for quickly estimating epicentral distance and magnitude from a single seismic record. Bull. Seism. Soc. Am., February, 93(1), pp. 526-532, 2003. DOI: 10.1785/0120020008
Horiuchi, S. et al., An automatic processing system for broadcasting earthquake alarms. Bull. Seism. Asoc. Am., April, 95(2), pp. 708-718, 2005. DOI: 10.1785/0120030133
Wu, Y.M., Shin, T.C. and Tsai, Y.B., Quick and reliable determination of magnitude for seismic early warning. Bull. Seism. Soc. Am., October, 88(5), pp. 1254-1259, 1998.
Espinosa-Aranda, J.M. et al., Mexico city seismic alert system. Seismol. Res. Lett., November, 66(6), pp. 42-53, 1995. DOI: 10.1785/gssrl.66.6.42
Taylor, J.S. and Cristianini, N., Kernel methods for pattern recognition. First ed. Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press, 2004.
Rodríguez, J.A., Ramirez, F. and Escallon, J.P., Geotechnical seismic characterization for the microzonation of Bogotá. Thessaloniki-Greece, 4 International Conference on Earthquake Geotechnical Engineering, 2007.
Bermúdez, M.L. and Rengifo, F., EL ROSAL: La Estación Sismológica del CTBTO en Colombia. Bogota, Primer Simposio Colombiano de Sismología, 2002, 8 P.
Ottemoller, L., Voss, P. and Havskov, J., Seisan earthquake analysis software for windows, solaris, Linux and Macosx, s.l.: s.n., 2016.
Wu, Y.M. and Zhao, L., Magnitude estimation using the first three seconds P-wave amplitude in earthquake early warning. Geophys. Res. Lett., August, 33(16), pp. L16312, 2006. DOI: 10.1029/2006GL026871
Wu, Y.M. and Kanamori, H., Rapid assessment of damage potential of earthquakes in Taiwan from beginning of P waves. Bull. Seism. Soc. Am., February, 93(1), pp. 526-532, 2005. DOI: 10.1785/0120040193
Magotra, N., Ahmed, N. and Chael, E., Single-station seismic event detection and location. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, January, 27(1), pp. 15-23, 1989. DOI: 10.1109/36.20270
Eibe, F., Hall, M.A. and Witten, I.H., The WEKA workbench. Online appendix for "Data mining: Practical machine learning tools and techniques. Fourth Edition ed. s.l.: Morgan Kaufmann, 2016.
Lockman, A.B. and Allen, R.M., Single-station earthquake characterization for early warning. Bull. Seism. Soc. Am., December, 95(6), pp. 2029-2039, 2005. DOI: 10.1785/0120040241
Böse, M., Heaton, T.H. and Hauksson, E., Rapid estimation of earthquake source and ground-motion parameters for earthquake early warning using data from a single three-component broadband or strong-motion sensor. Bulletin of the Seismological Society of America, 102(2), pp. 738-750, 2012. DOI: 10.1785/0120110152.
Licencia
Derechos de autor 2018 DYNA

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
El autor o autores de un artículo aceptado para publicación en cualquiera de las revistas editadas por la facultad de Minas cederán la totalidad de los derechos patrimoniales a la Universidad Nacional de Colombia de manera gratuita, dentro de los cuáles se incluyen: el derecho a editar, publicar, reproducir y distribuir tanto en medios impresos como digitales, además de incluir en artículo en índices internacionales y/o bases de datos, de igual manera, se faculta a la editorial para utilizar las imágenes, tablas y/o cualquier material gráfico presentado en el artículo para el diseño de carátulas o posters de la misma revista.




