Detección de Fases Símicas del Manto Superior Bajo el Sur de España y Norte de África
Resumen Abstract Índice Conclusiones
Anahí Luciana Bonatto
2011-B
Mención Especial Opción B 2011
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Desde el punto de vista de la sismología las discontinuidades del manto superior son comúnmente estudiadas a través de la detección de ondas convertidas (de P a s) en las discontinuidades o mediante la identificación de las precursoras de SS (o PP), que son reflexiones en la parte inferior de la discontinuidad que llegan a la estación antes que SS (o PP).
Las conversiones suelen estudiarse mediante el cómputo de la función receptora de onda P. Esta técnica involucra un proceso de deconvolución entre la componente radial y vertical de un telesismo registrado en una estación.
Las fases convertidas en las discontinuidades del manto superior son ondas que llegan en la coda de la fase P junto con una multitud de otras señales (reflexiones y conversiones en heterogeneidades). Estas fases se caracterizan por tener una amplitud muy débil y pueden detectarse por su forma de onda que resulta ser parecida a la del primer arribo (onda P).
En este trabajo presentamos una nueva técnica para detectar fases de amplitud débil, que llegan en la coda del primer arribo y con forma de onda similar a la fase P. Por lo tanto con la nueva metodología se pueden detectar tanto las ondas convertidas como las reflejadas en las discontinuidades del manto superior. Aprovechando los principios de la interferometría sísmica la técnica se basa en la correlación cruzada entre la onda P en la componente vertical y la coda de la P en la componente radial de telesismos registrados en estaciones individuales. La correlación cruzada sirve como herramienta para medir la coherencia entre formas de onda, dando un máximo de amplitud cuando hay similitud en la forma de onda.
Para identificar las fases convertidas y reflejadas hemos aplicado técnicas de \textit{stacking} en el dominio de tiempo y lentitud relativo, donde la referencia es la fase P.
Con la correlación cruzada se detectarán todas las fases que lleguen a la estación con forma de onda similar al primer arribo: reflexiones múltiples en las discontinuidades, conversiones de P a s y fases no deseadas como reverberaciones cercanas a la fuente debidas a la profundidad de la fuente. Estas fases no deseadas se eliminan en el \textit{stacking} utilizando eventos de la misma estación y diferentes profundidades hypocentrales.
Hemos probado la metodología en un conjunto grande de datos y para permitir el procesamiento rutinario de un gran volumen de datos, como el usado en este trabajo, se ha programado la técnica mediante un proceso semi–automático.
Se ha comprobado que la metodología desarrollada se aplica exitosamente a sismogramas sintéticos y a datos reales de la red sísmica IberArray del proyecto TopoI–beria. Hemos centrado la atención en la detección de las fases reflejadas y convertidas de P a s en las discontinuidades de 410 y 660 kilómetros de profundidad bajo el Sur de España y Norte de África.
Upper mantle discontinuities are studied through the detection of P to s converted waves at these discontinuities or by identifying the precursors of SS (or PP), which are underside reflections at the discontinuity that reach the station before SS (or PP). The converted waves are commonly studied by computing the P receiver functions. This technique involves the spectral division (deconvolution) between the radial and vertical component of teleseismic events recorded at a single station. The converted waves at the upper mantle discontinuities arrive in the P wave coda together with a multitude of other reflected and converted waves. The corresponding signals have weak amplitudes and can be detected by their waveform similarity to the first P wave arrival.
We present a technique to detect these weak amplitude coda waves, that is reflections and conversions from the upper mantle discontinuities, by their
similarity to the first P phase arrival. Therefore, our technique is based on the cross-correlation between the P wave in the vertical component and the coda of P in the radial component of teleseismic events recorded at single stations. The cross-correlation serves as a tool to measure the coherency between waveforms, giving a maximum amplitude when there is similarity in the waveform. In order to identify the converted and reflected phases stacking approaches were applied in the relative time and slowness domain, where the reference is the P wave. Stacking will enhance signals which arrive consistently (near receiver conversions and reflections) and attenuate isolated depth phases and also spurious arrivals. In other words stacking over different sources will enhance signals due to the discontinuities beneath the receiver. Besides the source equalization cross-correlation provide relative travel times with respect to the P phase through their correlation maxima.
We tried the method on a large data base in a semi-automatic fashion to enable a more routine processing. We found that the developed methodology is successfully applied to synthetic seismograms and real data from the seismic network of the Topo-Iberia project (IberArray). We have focused our attention on the detection of reflected and converted phases at the 410 and 660 km depth upper mantle discontinuities beneath South Spain and North Africa. Our final goal, which is not the objective of this work, is to map and to characterize the 410 and 660 upper mantle discontinuities.
Agradecimientos IV
Resumen VI
1. Introducción y Conceptos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2. Métodos de Stack . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2.1. Stack de Fase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2.2. Stack Pesado por la Fase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3. Métodos de Correlación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3.1. Correlación Cruzada de Fase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3.2. Correlación Cruzada Geométricamente Normalizada . . . . . . . . . . . . 9
1.3.3. PCC vs. CCGN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4. Funciones Receptoras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5. Interferometría Sísmica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2. Metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2. Interferometría con Una Estación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3. Fundamentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.4. Relación con Otros Métodos Convencionales . . . . . . . . . . . . . . . 25
3. Aplicación. Datos Sintéticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2. Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.3. Procesamiento y Resultados de los Datos Sintéticos . . . . . . . . . . 30
4. Aplicación. Datos Reales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.2. Base de Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.3. Procesamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.4. Resultados Globales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.4.1. Norte de África . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.4.2. Sur de España . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.5. Análisis por Pares de Estaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.5.1. Norte de Africa: M005-M012 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.5.2. Sur de España: LIJA-E006 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.5.3. Sur de España: ELOJ-ELUQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5. Conclusiones y Trabajos Futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.2. Trabajos Futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
6. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
A. Nomenclatura de Fases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
B. Polaridad de las Correlaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
C. Curvas de Tiempo de Viaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Hemos diseñado una metodología novedosa, basada en técnicas de correlación cruzada no influenciadas por la amplitud, para detectar fases de amplitud débil que llegan en la coda del primer arribo (onda P) y que se caracterizan por tener forma de onda parecida a la onda P.
La técnica diseñaada se aplica exitosamente tanto a telesismos sintéticos como a reales para detectar fases convertidas y reflejadas en las discontinuidades del manto superior.
Se introdujo el uso de una medida de coherencia poco explorada como es la PCC y también ha sido utilizada una medida de coherencia más convencional como es CCGN. Las dos medidas de coherencia para medir similitud de forma de onda dan resultados similares. La CCGN es más sensible a los máximos de energía y la PCC a la similitud en la forma de onda. El uso de los dos simultáneamente puede dar mas firmeza en las detecciones/interpretaciones ya que se basan en estrategias independientes.
Aplicando la metodología a los registros de la red sísmica del proyecto TopoIberia hemos detectado tanto fases convertidas como reflejadas en las discontinuidades del manto superior debajo del sur de España y norte de África. Se han obtenido detecciones claras de P660s y PP410p, y en menor medida de la P410s. También se han detectado otras fases que se asocian a la discontinuidad de 210.
Los vespagramas (stacks en el dominio de tiempo y lentitud relativa) parecen ser mas adecuados que las secciones sísmicas para identificar fases diferentes que llegan a tiempos parecidos, por ejemplo la fase P410s y la PP210p, que llegan muy cerca en el tiempo pero con lentitudes relativas opuestas en signo.
El PWS resulta más adecuando que el LS para realzar los máximos de coherencia que se repiten en los correlogramas, ya que proporciona vespagramas con mucha mejor SNR.