Caracterización de sismos tipo tornillo registrados durante la crisis del volcán Sabancaya 2013 y del volcán Ubinas 2014

Durante las crisis sísmicas de los volcanes Sabancaya (Mayo - Julio de 2013) y Ubinas (Enero - Abril de 2014), se observó la ocurrencia de eventos sísmicos de largo periodo tipo “Tornillo” (TOR), los cuales fueron asociadas a la interacción de mezclas de gas, líquido y sólido, a altas presiones, en una fuente resonadora. Se utilizó el método de análisis espectral SOMPI que se basa en una ecuación autorregresiva homogénea y usa espectros en el espacio de la frecuencia compleja para proveer las características del decaimiento y los periodos de oscilación de una señal. El método se aplicó a los eventos tipo TOR y se realizó un análisis de los resultados de los valores de frecuencia (f) y del factor de calidad (Qr) obtenidos. Para ambos volcanes, se encontraron valores bajos de Qr (30 - 60), lo que implicaría altas fracciones de volúmenes de gas, entre 60 – 70 %. El modelo conceptual para este estudio, indica que posiblemente una composición importante del fluido que genera los tornillos en ambos volcanes, sea una fase gaseosa, producto de la interacción del sistema magmático e hidrotermal. La fuente dónde se encuentran las mezclas de fluidos, posee tamaños entre 20 y 40 m y se localizan a profundidades entre 500 m y 1 km desde la cima del volcán. La correlación de los resultados con otros métodos de monitoreo, muestran que es probable que sea la fase inicial de una actividad importante para ambos volcanes, en el cual fluidos magmáticos y/o magma, estén en un proceso de ascenso y/o emplazamiento

COMBINACIÓN FIJA DE CLASIFICADORES PARA LA DISCRIMINACIÓN DE SEÑALES SÍSMICAS VOLCÁNICAS

Los eventos sísmicos tienen una gran variedad de clases, las cuales se manifiestan en mayor o menor frecuencia dependiendo del volcán en estudio. En este artículo se presenta un método de clasificación de eventos sísmicos del volcán Nevado del Ruiz mediante reglas fijas de combinación de clasificadores, buscando de esta manera explotar la multiplicidad de datos de los registros del Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Manizales, provenientes de las diversas estaciones de monitoreo. El objetivo es aprovechar los múltiples conjuntos de entrenamiento que se pueden obtener a partir de eventos que fueron registrados simultáneamente en varias estaciones, lo cual garantiza la independencia de datos y, por lo tanto, el aumento del desempeño de clasificadores combinados bajo las reglas de producto y suma

Advanced KNN Approaches for Explainable Seismic-Volcanic Signal Classification

Acquisition, classification, and analysis of seismic data are crucial tasks in volcano monitoring. The large number of seismic signals that are continuously acquired during the first monitoring stage poses a huge challenge for the human experts that must classify and analyze them. Several automatic classification systems have been proposed in the literature to alleviate such an overwhelming workload, each one characterized by different levels of accuracy, computational complexity, and interpretability. Considering this last perspective, which represents one of the recent key issues in geoscience, it is possible to find many accurate methods (in terms of classification accuracy) which however represent black boxes, not permitting a clear interpretation. On the other hand, there are other approaches, such as those based on support vector machines (SVM), random forests (RF), and K-nearest neighbor (KNN), which permit the interpretation of results, rules, and models at different levels. Among these last techniques, KNN approaches for volcanic signal classification typically do not achieve the satisfactory classification results obtained with RF and SVM. One possible reason is that in this context, the KNN rule has usually been applied in its basic version, not exploiting the different advanced KNN variants that have been introduced in recent years. This paper takes one step along this direction, investigating the suitability of a number of advanced versions of the KNN rule for the problem of classifying seismic-volcanic signals. The usefulness of these rules, in comparison with the original KNN rule as well as other interpretable classifiers, is evaluated within a real-world scenario involving a five-class dataset of seismic signals acquired at the Nevado del Ruiz volcano, Colombia. The results show that the classification accuracy of basic KNN is largely improved by these advanced variants, even surpassing that obtained with other classifiers like RF and SVM