Geochemical survey of hot and cold waters around the Misti volcano, Peru

The summit of Misti volcano (5822 m.s.n.m.) is located at 17 km from the downtown of Arequipa (~1000000 inhabitants), the second largest and important city of Peru. The volcano piedmont extends to the vicinity of the city and includes the most recent volcanic products of its activity (Sub-plinian eruption ~340 BC - 200 AD). The present day volcanic activity is limited to fumarolic emissions at the summit. Hazards related to this volcano are tephra falls, pyroclastic flows and surges that would reach 13 km far from the crater and according to the crater geometry it is probable that the direction of future pyroclastic flows will be to the south reaching the suburbs of the city. Consequently, Misti appears as one of the highest priority in volcano monitoring in southern Peru. Since 1998, after a geochemical survey on some 15 springs around Misti, we selected and started monitoring the “Charcani V”, hot spring located 6 km northwest from the crater, between 3250 and 3550m altitude. This work allowed us to establish a baseline that depicts short-term (weekly to monthly) variations in composition and physical parameters. Analyses of the water s collected around the volcano displays evident geochemical trends that are interpreted as the result of mixing processes between fresh meteoric waters and magmatic fluids, sometimes interacting with a deep chloride reservoir. In fact, we can distinguish three types of waters: - Earth-alkalinechloride- sulfate, - Alkalinechloride-sulfate, - Alkalinebicarbonate-sulfate. According to the results obtained during the period of 8 year-old monitoring (1998 to 2005), it has been observed that the chloride (Cl-), Sulphate (SO42-) ions and the parameters of temperature and pH have suffered considerable pulsations in the period comprising the year 2001. Also, in the part summit part of the Misti volcano we noticed important variations: 1) an increase of the fumarolic intensity of the crater active visible from Arequipa city since beginnings of the month of August of the 2001, 2) an increase of the temperature in the crater dome that varied from a maximum of 221ºC (December 1, 1997) until a maxim um of 430ºC (September 11, 2001). In coincidence with the physical and chemical variations observed in mid 2001 a strong (8.2 Mw) earthquake occurred in the southern Peru on June 23. The reported hypocentral location was 16º14' lat. S, 73º31' long W and 28 Km of depth. On active volcanoes, sulfate and chlorine elements essentially come from the interaction of water with acid gas species (HC1, SO2/H2S). Therefore, the observed geochemical changes could be explained by a mixing between the hydrothermal water with surrounding shallow cold waters with lower sulfate and chlorine concentrations. This mixing process could be the consequence cause of a permeability increase inside the volcanic edifice due to the intense shake induced by the earthquake of June 23rd, 2001

Estudio geoquímico de las fuentes de aguas termales alrededor del volcán Misti, Arequipa, Perú

Los estudios geoquímicos de las fuentes termales alrededor de un volcán como el Misti, por una parte, ayudan a conocer mejor su comportamiento a nivel profundo, lo cual permite prevenir desastres por erupciones volcánicas sobre zonas pobladas. Por otra parte, existe una relación entre los cambios de los parámetros físico-químicos y los efectos sísmicos, y con los efectos volcánicos. El presente trabajo tiene por objetivos la caracterización geoquímica de las fuentes de aguas frías y termales y la ampliación del monitoreo de las fuentes de aguas, posiblemente asociadas al sistema hidrotermal del Volcán. Se realizó el monitoreo de 17 fuentes de agua termales y frías alrededor el Volcán Misti. El muestreo se realizó por inmersión simple con doble toma para el análisis y determinación de aniones y de cationes. Los análisis han sido por el método de absorción atómica, espectometría UV, volumetría y gravimetría. Los resultados de la composición química ha sido ploteados en el DIAGRAMA ternario de Giggenbach, observándose que las aguas se encuentran dentro de las aguas alcalinas térreas. Este resultado se ha confirmado con el Diagrama de Pipper Hill. Se concluye que las aguas termales y frías alrededor del Volcán Misti se agrupan dentro de las aguas cloruradas, cloruro-sulfatadas y bicarbonatadas

Implementación de la Red de monitoreo de SO2 (DOAS) en los volcanes activos del Perú (Ubinas y Sabancaya)

En el Perú el OVI han implementado 2 redes de monitoreo de SO2, utilizando equipos escáner DOAS de NOVAC, inicialmente en el volcán Ubinas (2014) y posteriormente en el Sabancaya (2016). Ambas redes contaban de una estación, a mediados del 2016 se incrementó a 2 estaciones por red y posteriormente se puso una tercera en el Sabancaya en 2017. Los datos obtenidos en los escaneos realizados por los equipos en campo son transmitidos vía telemetría hasta las instalaciones del OVI en Arequipa, donde son almacenados y procesados. Parar el cálculo de los flujos el personal del OVI utiliza el programa “NovacProgram” y la base de datos de vientos del NOAA. Esta información es publicada inmediatamente en reportes diarios y semanales

Monitoreo visual del volcán Ubinas (2005-2013) y predicción de dispersión de ceniza utilizando "ASH3D"

El monitoreo visual de los volcanes activos es el método más antiguo y directo que consiste en observar y realizar un registro de lo que ocurre en un volcán, principalmente en épocas de crisis volcánicas (por ejemplo: Plinio, Vesubio año 79; Colón, Teide año 1492). Este método busca encontrar cambios en la actividad fumarólica o eruptiva que nos indiquen variación o aumentos en la actividad volcánica. Actualmente existen varias técnicas y herramientas que permiten realizar una mejor predicción de la trayectoria que siguen las nubes de ceniza emitida por un volcán que pueda afectar poblados aledaños. Por ejemplo, el modelamiento de dispersión de ceniza por medio del software “ASH3D”, es una herramienta empleada para identificar y pronosticar el transporte de la ceniza en distintos niveles de la atmosfera. Esta metodología puede ser correlacionada con la información que proporcionan las imágenes satelitales para tener datos reales sobre la dispersión de cenizas. La información obtenida es comunicada de manera rápida y oportuna a las autoridades locales, regionales, de Defensa Civil, Corpac etc. que les permite tomar medidas y decisiones apropiadas en sus operaciones

La Inteligencia Artificial como herramienta de identificación de penitentes en el volcán nevado Coropuna: Primeros ensayos

El volcán nevado Coropuna (15°32’S, 72°39’O, 6377 m) se ubica al oeste de los Andes peruanos, al norte de la Zona Volcánica Central (ZVC). Debido a su topografía, permite la acumulación de precipitación sólida, que en determinados años por los fenómenos ENSO se intensifican, formando estructuras conocidas como penitentes. Los penitentes se forman por ablación diferencial, con el punto de rocío siempre debajo de 0°C, lo que significa que la nieve se sublima en lugar de fundirse. Además, múltiples penitentes altos pueden crear un microclima que desarrolle una circulación convectiva del calor, empujando el aire más cálido hacia arriba durante el día y provocando el atrapamiento del aire más frío por la noche (Yoshikawa et al., 2020). La Inteligencia Artificial (IA), en los últimos años, es la disciplina, que no sólo viene siendo aplicado en ramas de ciencias de la computación o ingeniería de sistemas. Sino que, con el desarrollo de nuevos algoritmos englobados en módulos, también se está aplicando en diferentes ramas de la ingeniería (ambiental, geología, salud, etc.) por su facilidad de uso, fácil aprendizaje y su menor consumo de memoria para el procesamiento de datos masivos. La IA tiene como finalidad que un algoritmo programado haga el trabajo que haría cualquier persona, previamente habiéndole enseñado a razonar e identificar el objeto de estudio. Bajo este criterio, la IA puede identificar personas, animales, cosas; siempre y cuando nuestro algoritmo aprenda las diferentes formas que puede adquirir el objeto de estudio. Así mismo, si lo complementamos con el uso de sistemas de detección remoto complejo, se puede monitorear diferentes elementos que se encuentren en zonas muy alejadas y/o que conlleve demasiado recurso humano para su análisis. Los algoritmos se caracterizan por seguir un procedimiento, paso a paso, para realizar una determinada tarea. Primero se definen los valores iniciales como son el tipo de captura de datos (fotografía, imagen o vídeo), si la identificación será de izquierda a derecha o viceversa, mediciones de distancia entre objetos, centroides, etc. Posteriormente, se adentra en el aprendizaje autónomo. Actualmente, existen módulos en python para la identificación de diferentes objetos comúnmente encontrados en nuestro día a día. A su vez, los mismos módulos instruyen, a través de su documentación, cómo se pueden crear algoritmos para objetos particulares. Ya que, exclusivamente la identificación de Penitentes nunca antes se ha realizado, el objetivo ha sido elaborar los algoritmos personalizados para la identificación y reconocimiento de Penitentes

La Inteligencia Artificial como herramienta de identificación de penitentes en el volcán nevado Coropuna: Primeros ensayos

El volcán nevado Coropuna (15°32'S, 72°39'O, 6377 m) se ubica al oeste de los Andes peruanos, al norte de la Zona Volcánica Central (ZVC). Debido a su topografía, permite la acumulación de precipitación sólida, que en determinados años por los fenómenos ENSO se intensifican, formando estructuras conocidas como penitentes. Los penitentes se forman por ablación diferencial, con el punto de rocío siempre debajo de 0°C, lo que significa que la nieve se sublima en lugar de fundirse. Además, múltiples penitentes altos pueden crear un microclima que desarrolle una circulación convectiva del calor, empujando el aire más cálido hacia arriba durante el día y provocando el atrapamiento del aire más frío por la noche (Yoshikawa et al., 2020). La Inteligencia Artificial (IA), en los últimos años, es la disciplina, que no sólo viene siendo aplicado en ramas de ciencias de la computación o ingeniería de sistemas. Sino que, con el desarrollo de nuevos algoritmos englobados en módulos, también se está aplicando en diferentes ramas de la ingeniería (ambiental, geología, salud, etc.) por su facilidad de uso, fácil aprendizaje y su menor consumo de memoria para el procesamiento de datos masivos. La IA tiene como finalidad que un algoritmo programado haga el trabajo que haría cualquier persona, previamente habiéndole enseñado a razonar e identificar el objeto de estudio. Bajo este criterio, la IA puede identificar personas, animales, cosas; siempre y cuando nuestro algoritmo aprenda las diferentes formas que puede adquirir el objeto de estudio. Así mismo, si lo complementamos con el uso de sistemas de detección remoto complejo, se puede monitorear diferentes elementos que se encuentren en zonas muy alejadas y/o que conlleve demasiado recurso humano para su análisis. Los algoritmos se caracterizan por seguir un procedimiento, paso a paso, para realizar una determinada tarea. Primero se definen los valores iniciales como son el tipo de captura de datos (fotografía, imagen o vídeo), si la identificación será de izquierda a derecha o viceversa, mediciones de distancia entre objetos, centroides, etc. Posteriormente, se adentra en el aprendizaje autónomo. Actualmente, existen módulos en Python para la identificación de diferentes objetos comúnmente encontrados en nuestro día a día. A su vez, los mismos módulos instruyen, a través de su documentación, cómo se pueden crear algoritmos para objetos particulares. Ya que, exclusivamente la identificación de Penitentes nunca antes se ha realizado, el objetivo ha sido elaborar los algoritmos personalizados para la identificación y reconocimiento de Penitentes

Remote measurement of high preeruptive water vapor emissions at Sabancaya volcano by passive differential optical absorption spectroscopy

Water (H2O) is by far the most abundant volcanic volatile species and plays a predominant role in driving volcanic eruptions. However, numerous difficulties associated with making accurate measurements of water vapor in volcanic plumes have limited their use as a diagnostic tool. Here we present the first detection of water vapor in a volcanic plume using passive visible-light differential optical absorption spectroscopy (DOAS). Ultraviolet and visible-light DOAS measurements were made on 21 May 2016 at Sabancaya Volcano, Peru. We find that Sabancaya's plume contained an exceptionally high relative water vapor abundance 6 months prior to its November 2016 eruption. Our measurements yielded average sulfur dioxide (SO2) emission rates of 800–900 t/d, H2O emission rates of around 250,000 t/d, and an H2O/SO2 molecular ratio of 1000 which is about an order of magnitude larger than typically found in high-temperature volcanic gases. We attribute the high water vapor emissions to a boiling-off of Sabancaya's hydrothermal system caused by intrusion of magma to shallow depths. This hypothesis is supported by a significant increase in the thermal output of the volcanic edifice detected in infrared satellite imagery leading up to and after our measurements. Though the measurement conditions encountered at Sabancaya were very favorable for our experiment, we show that visible-light DOAS systems could be used to measure water vapor emissions at numerous other high-elevation volcanoes. Such measurements would provide observatories with additional information particularly useful for forecasting eruptions at volcanoes harboring significant hydrothermal systems

Evolution of eruptive process at Sabancaya Volcano (Perù) 2014- 2018

Sabancaya Volcano (5960 m) is a stratovolcano located approximately 80 km southeast of the city of Arequipa in southern Peru. In the Holocene, activity at Sabancaya has included several Plinian eruptions which were followed by effusion of massive andesitic and dacitic lava flows that now cover large portions of the west, north and east flanks of the edifice. The Volcanological Observatory of INGEMMET (OVI) uses geophysical and geochemical monitoring techniques to track changes in activity at Sabancaya. The first precursors of the current eruptive crisis were detected in 2014, when a slight but visible increase in fumarolic emissions was observed. Around the same time, sulfur dioxide (SO2) emissions were detected for the first time. In 2015, volcano-tectonic and hybridfrequency earthquakes set in, and their frequency of occurrence increased throughout 2015 and into early 2016. Clearly, magma was rising towards the surface. Finally, on November 6, 2016, the volcano erupted with an explosive ash emission

Características y monitoreo de las fuentes termales y fumarolas del volcán Sabancaya 2013-2014

El volcán Sabancaya se ubica en (UTM 19L 194031 m E, 8252448 m S WGS84), su cráter se encuentra 76 km al Noroeste del centro de la ciudad de Arequipa. El Sabancaya es la parte más moderna de un complejo volcánico conformado además por el HualcaHualca y Ampato.La actividad más reciente fuetipo vulcaniana (1988-1997) y puso en riesgo a más de 30000 personas (Rivera et al., 2012). En septiembre del 2012 los pobladores de Sallalli observaron emisiones fumarólicas esporádicas, las mismas que para febrero de 2013 ya eran continuas y alcanzaban alturas superiores a los 500 m sobre el nivel cráter. Con estos antecedentes, el personal del Observatorio Vulcanológico del Instituto Geológico Minero y Metalúrgico (INGEMMET) amplía el monitoreo multidisciplinario en la zona. Como parte del monitoreo geoquímico se intensifica el muestreo de fuentes termales y busca nuevos puntos de monitoreo alrededor del complejo hasta una distancia de 35 km, instalando estaciones de medición continua de temperatura en el agua y en el suelo del volcán. En abril del 2013 se concreta la colaboración con el Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional del Ecuador (IG-EPN) y el Instituto de investigación para el desarrollo de Francia (IRD). Se realiza una campaña conjunta para la medición del gas magmático SO2 (dióxido de azufre) utilizando un equipo mobile-DOAS y siguiendo la metodología descrita por Hidalgo et al. (2013). En el presente trabajo se presentan los resultados obtenidos entre los años 2013 y 2014 en el monitoreo de fuentes termales y la medición del SO2 de la pluma volcánica del Sabancaya, estos pueden ayudar a entender cómo es que se distribuyen los fluidos asociados al sistema hidrotermal de este volcán

Monitoreo sísmico temporal y caracterización geoquímica de fumarolas y fuentes termales del volcán Huaynaputina

Este informe presenta los resultados del análisis y localización de señales sísmicas obtenidas mediante una red sísmica temporal entre el 15 de abril y el 30 de octubre de 2010 en el volcán Huaynaputina (16°45’S; 70°51’O; 4850 msnm); asimismo, se presenta la caracterización geoquímica de las fumarolas y fuentes termales localizadas en el cráter y alrededores de este volcán La sismicidad registrada por la Red Sísmica Temporal del Huaynaputina (RSTH), ha sido clasificada en cinco rangos por diferencias de tiempos de arribo T(S-P): 20,0 s. Así, de un total de 4561 señales sísmicas analizadas, la mayor concentración se presenta entre los rangos de T(S-P) > 20,1 s, con el 30,5%, seguidamente, se encuentra la sismicidad con T(S-P) entre 10,1 y 20,0 s con el 26%, y la sismicidad con T(S-P) de 5,1 a 10,0 s, con el 16%. La menor cantidad de señales sísmicas se concentran entre los rangos con T(S-P) de 2,6 a 5,0 s y T(S-P) 90 %). Con respecto a las fuentes termales, estas son aguas de tipo Clorurada-Sulfatada Alcalina y Sulfatadas-Cloruradas Alcalina-Terrea, que alcanzan temperaturas de hasta 75,4 °C, además presentan pH que va de ligeramente ácidas a ligeramente básicas. Por sus características, estas fuentes de agua podrían tener su origen en fluidos volcánicos; por tanto, el volcán Huaynaputina presentaría un sistema volcánico-hidrotermal