GPS- GIS and Neural Networks for Monitoring Control, Cataloging the Prediction and Prevention in Tectonically Active Areas☆

Abstract Monitoring the system of active faults in Castrovillari, carried out in time by the Geomatics of the University Mediterranean of Reggio Calabria, through GPS measurement onsite on test networks, created a database of crustal movements, useful for different studies and analysis of tectonic and deformation type. With the help of the powerful spatial and temporal data processing tools offered by GIS, and integration with traditional artificial intelligence models of neural networks, we created a platform that can not only to handle the huge amount of data processing, analysis and visualization tools, but also can get the first results for predicting displacements/distortions also useful for civil protection

Seismic Risk: GPS/GIS Monitoring and Neural Network Application to Control an Active Fault in the Castrovillari Area (South Italy)

The monitoring of geodynamic phenomena is constantly evolving. The availability of the big data acquired over time allows us to create specific models that can simulate those phenomena. However, the prediction of earthquakes is still scientifically impossible. Earthquakes occur in clusters and the major tremors are preceded by small tremors. The application of mathematical models to the data gathered from swarm measurement, could consequentely provide a percentage value concerning the likelihood of major seismic activity in a certain region. A probabilistic forecasting system of seismological phenomena can help authorities and public administration to make practical decisions or make decisive choices for the lives of citizens and for the management of our Cultural Heritage when the danger threshold is exceeded. The aim of the following work is to analyse the results of an experimental predictive system developed by the Geomatics Laboratory in Reggio Calabria. This system, based on neural networks, has been developed in such a way as to calculate the probability of occurrence of a seismic event depending ont the superficial tremors that were registered in the area and its surroundings on the monitoring network. For this purpose, data from the National Institute of Geophysics and Volcanology was used employing the data collected by an experimental GPS monitoring network, located on the active fault of Castrovillari (Calabria, Italy). Rischio sismico: monitoraggio GPS/GIS e applicazioni di reti neurali per il controllo di una faglia attiva nell’area di CastrovillariIl monitoraggio dei fenomeni geodinamici è sempre in continua evoluzione. La disponibilità di big data acquisiti nel tempo, consente di creare modelli specifici in grado di simulare la situazione in questione, tuttavia la predizione dei terremoti è ancora scientificamente impossibile. I terremoti si presentano a grappoli e le scosse di terremoto maggiori sono preceduti da piccole scosse. L’applicazione di appositi modelli matematici ai dati ricavati dalla misurazione degli sciami, potrebbe fornire come risultato un valore percentuale relativo alla probabilità che in una determinata regione possa accadere un evento sismico di data rilevanza.  Un sistema di previsione probabilistico dei fenomeni sismologici può aiutare le autorità e le amministrazioni pubbliche a prendere decisioni pratiche o fare scelte decisive per la vita dei cittadini o di gestione del patrimonio culturale. L’obiettivo del seguente lavoro è quello di analizzare i risultati di uno sperimentale sistema predittivo sviluppato dal Laboratorio di Geomatica di Reggio Calabria. Tale sistema, basato su reti neurali, è stato sviluppato in modo da calcolare la probabilità di accadimento di un evento sismico in funzione degli scostamenti superficiali di punti di una rete di monitoraggio in relazione ad eventi avvenuti nel loro intorno. A tale scopo sono stati utilizzati i dati in possesso dell'istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia correlati con i dati rilevati da una sperimentale rete GPS di  monitoraggio, posizionata a cavallo della faglia attiva di Castrovillari (Calabria, Italia).The monitoring of geodynamic phenomena is constantly evolving. The availability of the big data acquired over time allows us to create specific models that can simulate those phenomena. However, the prediction of earthquakes is still scientifically impossible. Earthquakes occur in clusters and the major tremors are preceded by small tremors. The application of mathematical models to the data gathered from swarm measurement, could consequentely provide a percentage value concerning the likelihood of major seismic activity in a certain region. A probabilistic forecasting system of seismological phenomena can help authorities and public administration to make practical decisions or make decisive choices for the lives of citizens and for the management of our Cultural Heritage when the danger threshold is exceeded. The aim of the following work is to analyse the results of an experimental predictive system developed by the Geomatics Laboratory in Reggio Calabria. This system, based on neural networks, has been developed in such a way as to calculate the probability of occurrence of a seismic event depending ont the superficial tremors that were registered in the area and its surroundings on the monitoring network. For this purpose, data from the National Institute of Geophysics and Volcanology was used employing the data collected by an experimental GPS monitoring network, located on the active fault of Castrovillari (Calabria, Italy). Rischio sismico: monitoraggio GPS/GIS e applicazioni di reti neurali per il controllo di una faglia attiva nell’area di CastrovillariIl monitoraggio dei fenomeni geodinamici è sempre in continua evoluzione. La disponibilità di big data acquisiti nel tempo, consente di creare modelli specifici in grado di simulare la situazione in questione, tuttavia la predizione dei terremoti è ancora scientificamente impossibile. I terremoti si presentano a grappoli e le scosse di terremoto maggiori sono preceduti da piccole scosse. L’applicazione di appositi modelli matematici ai dati ricavati dalla misurazione degli sciami, potrebbe fornire come risultato un valore percentuale relativo alla probabilità che in una determinata regione possa accadere un evento sismico di data rilevanza. Un sistema di previsione probabilistico dei fenomeni sismologici può aiutare le autorità e le amministrazioni pubbliche a prendere decisioni pratiche o fare scelte decisive per la vita dei cittadini o di gestione del patrimonio culturale. L’obiettivo del seguente lavoro è quello di analizzare i risultati di uno sperimentale sistema predittivo sviluppato dal Laboratorio di Geomatica di Reggio Calabria. Tale sistema, basato su reti neurali, è stato sviluppato in modo da calcolare la probabilità di accadimento di un evento sismico in funzione degli scostamenti superficiali di punti di una rete di monitoraggio in relazione ad eventi avvenuti nel loro intorno. A tale scopo sono stati utilizzati i dati in possesso dell'istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia correlati con i dati rilevati da una sperimentale rete GPS di  monitoraggio, posizionata a cavallo della faglia attiva di Castrovillari (Calabria, Italia)

Solución rápida y automática de parámetros hipocentrales para eventos sísmicos, mediante el empleo de técnicas de aprendizaje de máquina

La generación de alertas tempranas para sismos es de gran utilidad, en particular para la ciudad de Bogotá-Colombia, dada su importancia social y económica para el país. Con base en la información de la estación sismológica de El Rosal, la cual es una estación de banda ancha y tres componentes, localizada muy cerca de la ciudad, perteneciente al Servicio Geológico Colombiano (SGC) se desarrolló un modelo de regresión basado en máquinas de vectores de soporte (SVM), con un kernel polinomial normalizado, usando como datos de entrada algunas características de la porción inicial de la onda P empleadas en trabajos anteriores tales como la amplitud máxima, los coeficientes de regresión lineal de los mismos, los parámetros de ajuste logarítmico de la envolvente y los valores propios de la relación de las tres componentes del sismograma. El modelo fue entrenado y evaluado aplicando correlación cruzada, permitiendo llevar a cabo el cálculo de la magnitud y la localización de un evento sísmico con una longitud de señal de tan solo cinco segundos. Con el modelo propuesto se logró la determinación de la magnitud local con una precisión de 0.19 unidades de magnitud, la distancia epicentral con una precisión de alrededor de 11 kilómetros, la profundidad hipocentral con una precisión de aproximadamente 40 kilómetros y el azimut de llegada con una precisión de 45°. Las precisiones obtenidas en magnitud y distancia epicentral son mejores que las encontradas en trabajos anteriores, donde se emplean gran número de eventos para la determinación del modelo y en los demás parámetros hipocentrales son del mismo orden. Este trabajo de investigación realiza un aporte considerable en la generación de alertas tempranas para sismos, no solamente para el país sino para cualquier otro lugar donde se deseen implementar los modelos aquí propuestos y es un excelente punto de partida para investigaciones futuras.Abstract. Earthquake early warning alerts generation is very useful, especially for the city of Bogotá-Colombia, given the social and economic importance of this city for the country. Based on the information from the seismological station “El Rosal”, which is a broadband and three components station, located very near the city that belongs to the Servicio Geológico Colombiano (SGC) a Support Vector Machine Regression (SVMR) model was developed, using a Normalized Polynomial Kernel, using as input some characteristics of the initial portion of the P wave used in earlier works such as the maximum amplitude, the linear regression coefficients of such amplitudes, the logarithmic adjustment parameters of the envelope of the waveform and the eigenvalues of the relationship between the three seismogram components of each band. The model was trained and evaluated by applying a cross-correlation strategy, allowing to calculate the magnitude and location of a seismic event with only five seconds of signal. With the proposed model it was possible to estimate local magnitude with an accuracy of 0.19 units of magnitude, epicentral distance with an accuracy of about 11 km, the hipocentral depth with a precision of approximately 40 km and the arrival back-azimut with a precision of 45°. Accuracies obtained in magnitude and epicentral distance are better that those found in earlier works, where a large number of events were used for model determination, and the other hipocentral parameters precisions obtained here are of the same order. This research work makes a considerable contribution in the generation of seismic early warning alerts, not only for the country but for any other place where proposed models here can be applied and is a very good starting point for future research.Doctorad