Urban MEMS based seismic network for post-earthquakes rapid disaster assessment

In this paper, we introduce a project for the realization of the first European real-time urban seismic network based on Micro Electro-Mechanical Systems (MEMS) technology. MEMS accelerometers are a highly enabling technology, and nowadays, the sensitivity and the dynamic range of these sensors are such as to allow the recording of earthquakes of moderate magnitude even at a distance of several tens of kilometers. Moreover, thanks to their low cost and smaller size, MEMS accelerometers can be easily installed in urban areas in order to achieve an urban seismic network constituted by high density of observation points. The network is being implemented in the Acireale Municipality (Sicily, Italy), an area among those with the highest hazard, vulnerability and exposure to the earthquake of the Italian territory. The main objective of the implemented urban network will be to achieve an effective system for post-earthquake rapid disaster assessment. The earthquake recorded, also that with moderate magnitude will be used for the effective seismic microzonation of the area covered by the network. The implemented system will be also used to realize a site-specific earthquakes early warning system

Comparative characteristics of DNA polymorphisms of κ-casein gene (CSN3) in the horse and donkey

The aims of this study were to assess the genetic variability in the exon 1 of the κ-casein gene in four Italian horse populations (Italian Saddle horse, Italian Trotter, Italian Heavy Draught horse, and Murgese horse) and in a sample of Martina Franca donkey by estimating genotype, allele and haplotype frequencies, as well as several population genetic indices. Genotyping of the selected polymorphisms was performed using the PCR-RFLP technique with two restriction enzymes: PstI and BseYI aimed to discover the presence of c.-66A>G and c.-36C>A polymorphism, respectively. Both these loci were found to be polymorphic in horses with some differences depending on the breed. No genetic variability was observed in Martina Franca donkey breed. In the equine species no selective pressure for milk purpose was performed, therefore the polymorphisms at milk protein loci were mainly considered as result of natural selection or as indirect consequence of selection oriented to increase body size or to improve conformation. From this point of view these two single nucleotide polymorphisms and particularly the c.-36C>A one could be useful instruments for population studies

Functional Principal components direction to cluster earthquake waveforms

Looking for curves similarity could be a complex issue characterized by subjective choices related to continuous transformations of observed discrete data (Chiodi, 1989). In this paper we combine the aim of finding clusters from a set of individual curves to the functional nature of data, applying a variant of a k-means algorithm based on the principal component rotation of data. We apply a classical clustering method to rotated data, according to the direction of maximum variance. A k-means clustering algorithm based on PCA rotation of data is proposed, as an alternative to methods that require previous interpolation of data based on splines or linear fitting (Garc´ıa- Escudero and Gordaliza (2005), Tarpey (2007), Sangalli et al. (2008)

Polarization and high resolution parametric spectral analisys applied to the seismic signals recorded on the Marsili submarine volcano

The Ocean Bottom Seismometer with Hydrophone deployed by the Gibilmanna OBS Lab (CNT-INGV) from the 12th to the 21st July 2006 on the flat top of the Marsili submarine volcano (790m of depth) recorded more than 1000 seismic events. By comparing them with the ones recorded in other volcanic areas and described in literature (Wassermann, 2002; McNutt, 2002; Díaz et al., 2007), we grouped these events in three categories: 817 VTB (Volcanic-Tectonic type B) events, 159 HF (High Frequency) events and 53 SDE’s (Short Duration Event). Small-magnitude VTB swarms, with frequency band between 2 and 6 Hz and mean time length of about 30 seconds, were almost all recorded in the first 7 days, while in the last 2 days, OBS recorded HF events with frequency band over 40 Hz and few minutes of length. Signals with similar frequency and time domain features are associated, to hydrothermal activity (Ohminato, 2006). The SDE waveform, characterized by a monochromatic signal with a slowly decaying envelope, is generated by oscillations of a resonant body excited by magmatic or hydrothermal activity (Chouet, 1996). We applied, to all the signals dataset, polarization and high resolution parametric spectral analysis. This kind of study allowed to mark the VTB events as multi P-phase events with shallow sources placed in a narrow azimuthal window as regards the OBS/H position. The seismogenetic volume is probably located in the North-East sector of the Marsili building. The high resolution parametric spectral analysis of the SDE signals allowed to find with high accuracy their dominant complex frequencies (!=f+ig). Plotting them in the complex frequencies plane we identified two distinct clusters with middle complex frequencies f=7.8s^−1, g=-0.35s^−1 and f=7.5s^−1, g=-0.47s^−1 respectively. These two clusters are probably linked two different seismogenetic volumes

SNES - Seismic Network Evaluation through Simulation: an application to the Italian RSNC-INGV

earthquakes simulation (SNES - Seismic Networks Evaluation through Simulation). To be applied, the SNES method require: P and S velocity models, seismic attenuation law, seismic stations positions and their experimental noise spectra and, finally, an empirical law that link the variance of the residual times of a station to the hypocenter position. This method allow to map the confidence interval estimates of the hypocentral parameters as function of magnitude, focus depth and confidence level. The simulation was carried out assuming that the epicentres of synthetic earthquakes are located in the knots of a square grid which was covering the investigated area. For each synthetic earthquake, the seismic spectrum was calculated in every station to determine the local Signal to Noise Ratio (SNR): the set of active stations in the location procedure and the relative azimuthal gap was determined by a threshold value of this parameter. Finally, the covariance matrix of synthetic data and the partial derivatives of the model were determined and used to estimate the covariance matrix of the hypocentral parameters. This method was applied to the Italian RSNC-INGV to evaluate its location performance, with a 95% confidence level. This simulation was carried out for small magnitude earthquakes (1.5<ML<3, H=10km), both using only P arrival times and P and S arrival times. This simulation allowed to highlight some zones of the Italian peninsula and its surrounding seas that need an improvement of the seismic network. We show how the Ocean Bottom Seismometers can play an important role in this network improvement

Functional Principal Components direction to cluster earthquake

Looking for curves similarity could be a complex issue characterized by subjective choices related to continuous transformations of observed discrete data (Chiodi, 1989). In this paper we combine the aim of finding clusters from a set of individual curves to the functional nature of data, applying a variant of a k-means algorithm based on the principal component rotation of data. We apply a classical clustering method to rotated data, according to the direction of maximum variance. A k-means clustering algorithm based on PCA rotation of data is proposed, as an alternative to methods that require previous interpolation of data based on splines or linear fitting (García-Escudero and Gordaliza (2005), Tarpey (2007), Sangalli et al. (2008))

Single station location on small-magnitude seismic events recorded by OBS in the Ionian Sea

In May 2007, to monitor the seismic processes taking place in the Ionian region, the Centro Nazionale Terremoti, department of INGV, in the frame of the NERIES project (NA6), extended offshore through the deposition of 3 Ocean Bottom Seismometers (OBS) its seismic network. During this experiment the magnitudes of completeness (the magnitude of the smallest events that can be reliably and completely detected by the network) appreciably decreased and the precision of hypocenter estimation of medium-large magnitude earthquakes with epicentres in the Ionian Sea increased. However traveltime-based location methods are inapplicable to many earthquakes recorded only by the OBS’s. The most effective and economical methods to locate small-magnitude seismic events recorded by single three-component stations are based on the polarization analysis of broadband seismic data. The classical polarization analysis assumes that the signal is noise free, nevertheless the 3C recording includes both signal and noise and the polarization analysis is reliable only if the signal to noise ratio is very high. To statistically improve the polarization estimated attributes, we applied a noise correction to the covariance matrix. This correction is based on the assumption that in the selected time-window the noise can be regarded as a stochastic process stationary both in the time and in the space domain. To locate the earthquake hypocenters we used the back-azimuth and emergence angle of P-phase and Ts-Tp delay time. This parameters were estimated by polarization analysis. Using the 1D velocity model proposed by de Voogd (1992) for this region of Ionian Sea, we mapped the emersion angle of the seismic ray and the Ts-Tp delay time as functions of epicentral distance and focal depth. We used the punctual estimates of these parameters and the confidence intervals to determine their intersection region. This method defines in the vertical azimuthal plane the area containing the focus position with some probability. The application of this procedure to about 100 seismic events recorded only by a single OBS, allow to detect low energy seismicity near to the Hyblean-Maltese escarpement

VALUTAZIONE DI RETI SISMICHE TRAMITE SIMULAZIONE: APPLICAZIONE ALLA RETE SISMICA INGV

Le reti sismiche (SN) sono potenti strumenti necessari alla comprensione dello stato dei processi tettonici in atto in una determinata regione. La possibilità di localizzare eventi di piccola e media magnitudo richiede l’esistenza di una SN adeguatamente dimensionata, costituita da un sufficiente numero di stazioni sismiche, caratterizzate da bassa rumorosità, opportunamente distribuite sul territorio. È necessario quindi, valutare le capacità di localizzazione di una SN per individuare eventuali zone sismiche, non adeguatamente coperte, sulle quali è necessario intervenire con un infittimento o un miglioramento della rete. I metodi fino ad oggi proposti in letteratura per la valutazione della performance di una SN necessitano di ampi database sismologici e di accurati modelli della distribuzione spaziale, temporale e nel dominio della magnitudo della sismicità e ancora della stazionarietà delle caratteristiche delle stazioni (Schorlemmer e Woessner, 2008; Schorlemmer et al., 2009); essi possono risultare di difficile applicazione in fase di progettazione di una nuova rete o in aree a bassa sismicità. Il limite maggiore di tali metodi è legato tuttavia al parametro stesso che essi indagano ovvero la magnitudo di completezza. Essa è definita come la magnitudo del più piccolo evento che con una certa probabilità può essere rilevato da una SN. Tali metodi non descrivono quindi la distribuzione spaziale degli errori attesi nella localizzazione ipocentrale. Questi sono funzione dell’accuratezza del modello di velocità e della geometria, densità e rumorosità delle stazioni in prossimità dell’area epicentrale. Nel presente lavoro viene proposto un metodo di analisi denominato SNES (Seismic Networks Evaluation through Simulation) per la valutazione della performance di una SN tramite simulazione numerica. Il metodo permette di costruire, in funzione della magnitudo e della profondità ipocentrale, le mappe di incertezza sulla stima dei parametri ipocentrali. Nel presente lavoro il metodo è stato applicato alla Rete Sismica Nazionale Italiana. Poiché la qualità della localizzazione è prevalentemente influenzata dai dati relativi al primo arrivo la simulazione è stata effettuata ipotizzando la determinazione del solo primo arrivo sulla componente verticale del moto. Sono state indagate le incertezze dei parametri ipocentrali per magnitudo pari a 1.5, 2, 2.5 e 3 con profondità ipocentrale fissata a 15 km. Il metodo si articola nei seguenti passi: in corrispondenza dei nodi di un reticolo regolare che ricopre l’area da indagare viene simulato un terremoto di magnitudo fissata e viene calcolato lo spettro sismico delle onde P; questo viene corretto per gli effetti di attenuazione legati alla propagazione e utilizzato per calcolare la potenza media della fase considerata in un opportuno range di frequenze. Nello lo stesso range di frequenze viene calcolata la potenza media del rumore sismico in ogni stazione e il corrispondente SNR (Signal to Noise Ratio). Vengono così individuate le stazioni sismiche capaci di registrare l’evento con un SNR superiore ad una soglia prefissata; queste vengono dichiarate attive nel processo di localizzazione. Per le stazioni attive rispetto all’evento simulato, tramite una relazione che lega la varianza dei tempi residui alla distanza ipocentrale, viene calcolata la matrice di covarianza dei parametri ipocentrali. Nel presente lavoro gli spettri sismici sono stati calcolati utilizzando il modello di faglia circolare di Brune (1970). Il sottosuolo è stato schematizzato tramite il modello monodimensionale di velocità utilizzato dall’INGV nelle normali routine di localizzazione costituito da due strati, omogenei ed elastici, di spessore 11 e 27 km, con velocità delle onde P di 5 e 6.5 km/s rispettivamente, su un semispazio di velocità pari a 8.051 km/s. I valori di velocità delle onde S e di densità richiesti nel calcolo degli spettri sismici e del partizionamento dell’energia sono stati ricavati tramite le relazioni empiriche proposte da Broker (2005). Gli spettri sismici sono stati corretti per gli effetti dell’allargamento del fronte d’onda, del partizionamento dell’energia alle interfacce e alla superficie libera (Zoeppritz, 1919) e per gli effetti di attenuazione legati alla non perfetta elasticità e omogeneità del mezzo. Non essendo presente il letteratura un legge di attenuazione empirica valida per l’intero territorio nazionale in base alle leggi trovate da Castro et al. (2008) e da Tusa e Gresta (2008) è stata utilizzata la legge di attenuazione Qp=45f^0.92.In Fig. 1 sono mostrati i PSD di accelerazione verticale medi, nel range di frequenze 0.1-20 Hz, relativi alle 248 stazioni sismiche analizzate, confrontati con gli spettri di riferimento NHNM e NLNM di Peterson (1993) e la mappa della potenza media del rumore sismico. Questa è stata ricavata stimando per ogni singola stazione la potenza media dell’accelerazione sulla componente verticale nell’intervallo di frequenza 0.1-20 Hz e applicando il metodo della distanza inversa per la regolarizzazione della griglia dei dati. Nella mappa di fig. 1 è possibile osservare una notevole variabilità della potenza del noise da attribuire a cause geologiche e ambientale di scala regionale. Poiché nel processo di localizzazione ipocentrale vengono generalmente apportate le correzioni per i residui medi di stazione al fine di ridurre errori sistematici, si può affermare che le incertezze sulla stima dei parametri ipocentrali dipendono prevalentemente dalla varianza dei residui temporali. La relazione che lega la varianza dei residui alla distanza ipocentrale è stata determinata utilizzando i dati raccolti dalla rete su tutto il territorio nazionale. Sono state utilizzate le fasi P relative agli eventi sismici avvenuti tra il 2005 e il 2009, per creare un database di tempi residui costituito da oltre 300.000 coppie tempo residuo-distanza ipocentrale. Questi dati sono stati utilizzati per costruire l’istogramma 2D in scala di grigi di Fig. 2. Per ogni classe di distanza è stata calcolata la varianza dei tempi residui fino ad una distanza ipocentrale massima di 300 km, oltre la quale la scarsità di dati non rendeva la stima statisticamente significativa. I dati di varianza cosi stimati sono stati fittati con la retta di Fig. 2. In Fig. 3 è riporta la mappa SNES costruita per magnitudo 2 e profondità ipocentrale 15 km. La mappa risulta suddivisa in 6 sottomappe che riportano rispettivamente il numero di stazioni attive, il relativo gap azimutale, l’errore sulla stima del tempo origine, della latitudine, della longitudine e della profondità ipocentrale con una probabilità del 95%. La Fig. 4 riporta invece le zone sismogenetiche presenti sul territorio italiano, ridisegnate dal catalogo ZS9 (Meletti e Valensise, 2004) le mappe dell’errore sulla stima dell’ipocentro e la mappa di completezza della magnitudo. Le mappe dell’errore medio sulla stima dell’ipocentro sono state calcolate come il raggio della sfera equivalente dell’ellisoide di confidenza al 95% (Radious of Equivalent Sphere, RES). La mappa di completezza è stata ottenuta considerando localizzati eventi che attivavano almeno 4 stazioni sismiche. Le zone sismogenetiche dell’Arco Alpino risultano ben coperte già per magnitudo maggiori uguali a 2. Tuttavia l’arco Alpino Orientale risulta meglio coperto rispetto alla zona occidentale mostrando un RES, che per M=2, è mediamente inferiore a 3 km. Buona parte della zona padana risulta invece scoperta per eventi di piccola magnitudo, probabilmente in seguito all’elevata rumorosità. Le zone sismogenetiche dell’Appennino risultano interamente coperte per magnitudo pari a 2 mostrando tuttavia un RES molto variabile compreso tra 1 e 9 km, con i valori più alti in prossimità delle zone sismicamente più rumorose. Le zone sismogenetiche dell’Arco Calabro e della Sicilia risultano solo parzialmente coperte per magnitudo pari a 2. Solamente le zone messinese e iblea presentano RES inferiori a 3 km. Tale metodo è stato inoltre applicato al fine di valutare il miglioramento nelle performance di localizzazione della Rete Sismica Nazionale a seguito della deposizione di tre OBS/H (Ocean Bottom Seismometer with Hydrophone) nello Ionio Meridionale nell’ambito del progetto NERIES (D’Alessandro et al., 2009)

SISMICITÀ DELL’AREA IONICA: UN’IMMAGINE OTTENUTA DA DATI OBS (NERIES, NA6)

Per meglio comprendere e monitorare i processi sismo-tettonici in atto nell’area Euro- Mediterranea, negli ultimi decenni si è assistito allo sviluppo in quest’area di oltre un centinaio di reti di monitoraggio sismico a terra. Tuttavia il monitoraggio sismico della regione Euro- Mediterranea tramite sole stazioni a terra è di difficile attuazione; numerosi sono infatti gli eventi sismici con epicentro in mare. L’effetto dell’insufficiente copertura in molte aree prevalentemente offshore delle reti sismiche produce un immagine della sismicità Mediterranea incompleta e distorta. Uno degli obbiettivi del progetto NERIES, attività NA6, è l’estensione offshore delle reti sismiche tramite l’impiego di OBS (Ocean Bottom Seismometer). Nel 2007, all’interno del suddetto progetto, l’OBS Lab (CNT, INGV) ha deposto tre OBS in prossimità di uno dei tre siti chiave proposti da ESONET (European Sea Floor Observatory Network) nello Ionio Meridionale (D’Anna et al., 2008a, 2008b, 2008c, 2008d). Lo Ionio Meridionale e le aree limotrofe, sismicamente molto attive sono attualmente soggette ad una rapida deformazione; i diversi modelli geodinamici del Mediterraneo propongono per la crosta ionica una probabile origine oceanica (Catalano et al., 2001; Finetti e Del Ben, 2005). L’attività sismica, perlopiù superficiale, è in gran parte localizzata lungo gli archi Ellenico, Egeo e Calabro, la Sicilia orientale e la scarpata Ibleo-Maltese. La distribuzione della sismicità e l’evoluzione geodinamica dell’area ionica sono in gran parte determinati dalla convergenza della placca Africana e Euroasiatica (Finetti e Del Ben, 2005). La prima campagna OBS ha permesso di raccogliere dati sismologici per oltre 9 mesi da tre diversi OBS; la seconda conclusasi nel febbraio 2009 ha aggiunto al database sismologico della stazione OBS A3 ulteriori 10 mesi di registrazione in continuo. Durante le 2 campagne l’array di OBS ha registrato oltre 1000 eventi, di cui circa 200 telesismi, 800 eventi regionali e oltre 200 eventi non localizzati da stazioni a terra. In Fig. 1 sono riportati i segnali di velocità e di pressione registrati dalla stazione OBS A3, di un evento telesismico di magnitudo pari a 7.2 con epicentro nella regione dello Xinjiang-Xizang. In una fase preliminare si è voluto valutare l’effetto di queste stazioni sulle performance di localizzazione della Rete Sismica Nazionale applicando il metodo SNES (Seismic Network Evaluation through Simulation, D’Alessandro et al., 2009). Per il calcolo delle mappe SNES è stato stimato il valore medio del rumore sismico sulla componente verticale delle tre stazioni OBS. Le mappe dell’errore sulla stima dell’ipocentro di Fig. 2 sono state calcolate come il raggio della sfera equivalente dell’ellisoide di confidenza al 95% (Radious of Equivalent Spere, RES), per magnitudo pari a 2.5 e 3, fissando la profondità ipocentrale a 15 km. La mappa di Fig. 2 mostra come un’estesa area dello Ionio meridionale risulti meglio coperta in seguito all’installazione delle tre stazioni OBS; in particolare è evidente un notevole miglioramento del RES che in alcune aree prima non coperte scende sotto il valore di 2 km. Gli eventi ben localizzati dalle reti dell’INGV, dell’EMSC, dell’USGS e dalla rete sismica nazionale greca sono stati utilizzati per determinare gli azimuth delle componenti orizzontali degli OBS attraverso un’analisi di correlazione dei back-azimuth ottenuti tramite l’analisi di polarizzazione dei segnali 3C degli OBS e i corrispondenti back-azimuth dedotti dalle loro localizzazioni (D’Alessandro et al., 2008). Successivamente l’analisi di polarizzazione e lo studio dei tempi di arrivo delle onde P ed S ha permesso di effettuare una localizzare approssimativa di molti degli eventi non localizzati dalla rete sismica nazionale. Per un’accurata stima della distanza epicentrale è stato necessario ricavare un modello ottimale di velocità delle onde P ed S per l’area in esame. Per definire un modello 1D di velocità delle onde P per l’area ionica, sono stati invertiti i tempi di arrivo di oltre 300 fasi P degli eventi regionali registrati. Dell’intero dataset sono stati scelti solamente gli eventi con RMS inferiore a 0.3s e errore standard di localizzazione minore di 3.0 km. Sulla base delle informazioni attualmente disponibili per l’area del bacino ionico e delle aree circostanti, sono stati inoltre scartati gli eventi con ipocentro superficiale in aree intensamente deformate; per queste aree sono state selezionati solo gli evensorgente alla stazione è stato risolto in maniera analitica per i raggi rifratti e tramite la tecnica dello “shooting” per le onde dirette. Nella soluzione del problema diretto è stata considerata anche la profondità delle stazioni. Il modello di velocità delle onde S è stato ottenuto invertendo le curve di dispersione del modo fondamentale delle onde di Rayleigh. L’inversione congiunta dei tempi di viaggio e delle curve di dispersione ha permesso di definire un unico modello 1D di velocità. Il modello ottenuto e i risultati della localizzazione saranno esposti durante il convegno

A new dissimilarity measure for clustering seismic signals

Hypocenter and focal mechanism of an earthquake can be determined by the analysis of signals, named waveforms, related to the wave field produced and recorded by a seismic network. Assuming that waveform similarity implies the similarity of focal parameters, the analysis of those signals characterized by very similar shapes can be used to give important details about the physical phenomena which have generated an earthquake. Recent works have shown the effectiveness of cross-correlation and/or cross-spectral dissimilarities to identify clusters of seismic events. In this work we propose a new dissimilarity measure between seismic signals whose reliability has been tested on real seismic data by computing external and internal validation indices on the obtained clustering. Results show its superior quality in terms of cluster homogeneity and computational time with respect to the largely adopted cross correlation dissimilarity