Agnello, N

D’Alessandro, A

D’Anna, G

D’Anna, R

LUZIO, Dario

Mangano, G

Passafiume, G

Speciale, S.

Archivio istituzionale della ricerca - Università di Palermo

LOCALIZZAZIONE IPOCENTRALE E CLUSTERING DEGLI EVENTI SISMICI REGISTRATIDURANTE LA CAMPAGNA OBS CONDOTTA NEL TIRRENO MERIDIONALEA. D’Alessandro1, G. Mangano1, G. D’Anna1, D. Luzio2, N. Agnello1, R. D’Anna1, G. Passafiume1, S. Speciale11 Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, Centro Nazionale Terremoti, Roma2 Università degli Studi di Palermo, Dipartimento di Scienza della Terra e del Mare, PalermoIl Tirreno meridionale è caratterizzato da una intensa attività sismica, per lo più crostale, che haspesso generato forti terremoti e importanti sequenze sismiche come nel settembre 2002 (Giunta etal., 2004). Nel 2009 è stata condotta una campagna di monitoraggio sismico sottomarino della dura-ta di 8 mesi, che ha portato alla deposizione di un OBS/H nell’area epicentrale dell’evento princi-pale della sequenza sismica di Palermo 2002 (D’Anna et al., 2009; Mangano et al., 2011). L’anali-si dei segnali sismici e di pressione registrati dalla stazione sottomarina ha permesso di rivelare unaintensa attività sismica locale, di piccola magnitudo, non localizzata dalla RSN-INGV (D’Alessan-dro et al., 2011). Tale sismicità è stata studiata tramite un algoritmo di clusterizzazione che sfruttala similitudine tra le forme d’onda generate da eventi distinti ed è stata localizzata tramite una tec-nica di localizzazione a stazione singola, basata sull’analisi di polarizzazione dei segnali 3C e la sti-ma dell’intervallo temporale TS-TP (D’Alessandro et al., 2009; 2010). Il massimo della funzione di cross-covarianza normalizzata è stato utilizzato come misura dellivello di similitudine tra le forme d’onda e nella costruzione della Matrice di Similarità (MS, Fig.1). Per identificare la presenza di multipletti sismici è stata usata una tecnica di clusterizzazionebasata su Algoritmi Gerarchici (AG). Questi creano una decomposizione gerarchica dell’insiemecomplessivo di oggetti e i vari sottoinsiemi determinati risultano annidati e organizzati all’internodi alberi gerarchici. Le tecniche di clusterizzazione gerarchica hanno il vantaggio di non esigere unapreventiva determinazione del numero di cluster da ricostruire. Tra le possibili varianti degli AG, èstato utilizzato il Metodo Agglomerativo (MA). In questo metodo, gli elementi iniziano ad aggre-garsi, due alla volta, in piccoli gruppi, fino ad ottenere un unico gruppo. L’algoritmo necessita,come unico dato di input la MS e di una Strategia di Fusione (SF). La SF utilizzata nel presentelavoro è quella del Legame Singolo (LS). In questa tecnica i gruppi sono fusi definendo la distan-za tra due gruppi come la distanza più piccola esistente tra gli elementi appartenenti ad un gruppoe quelli appartenenti all’altro.I risultati ottenuti sono stati sintetizzati nel grafico ad albero o dendrogramma di Fig. 1. Il dedro-gramma è una rappresentazione grafica che visualizza, secondo ordinate crescenti, il livello diaggregazione delle unità, che in questa applicazione coincidono con i multipletti, e permette divisualizzare l’intero processo di aggregazione ossia una gerarchia di partizioni. Le singole partizio-ni sono state ottenute “tagliando” il dendrogramma ad un livello di distanza (distanza=1-sismilitu-dine) pari a 0.3. Così facendo sono stati individuati 9 multipletti, e diversi doppietti e triplette (Fig.1). In aree sismicamente attive, non di rado vengono registrati terremoti caratterizzati da campid’onda molto simili, che in ognuna delle stazioni sismiche producono segnali molto simili (Gellerand Mueller, 1980; Pechmann and Kanamori, 1982; Ito, 1985; Scherbaum and Wendler, 1986; Mau-rer and Deichmann, 1995). Gruppi di eventi di questo tipo vengono appunto chiamati multiplettisismici. Un alto livello di similitudine tra i segnali è una chiara indicazione che gli eventi sono sta-ti generati in un piccolo volume sismo-genetico e da simili meccanismi sorgente. Gli eventi dei mul-tipletti sono in genere interpretati come un rilascio di stress sullo stesso piano di dislocazione (Gel-ler and Mueller, 1980; Pechmann and Kanamori, 1982; Maurer and Deichmann, 1995). La distan-za massima tra gli ipocentri di questi terremoti non può essere maggiore di un quarto della lunghez-za d’onda predominante (Geller and Mueller, 1980). Il multipletto 1 è quello costituito dal numero maggiore di microeventi (Fig. 1). Gli eventi diquesto cluster presentano un alto livello di somiglianza; 25 dei 31 microeventi sono caratterizzatida un livello di similitudine maggiore di 0.9. I microsismi di questo cluster presentano tutti una pri-ma fase P con inizio di tipo dilatativo-emergente, una prima fase S molto energetica ed impulsivaed un tempo TS-TP medio di circa 3.16 s. Arrivi successivi a bassa frequenza sono individuabili dopo8 s sia sulla componente verticale che sulle orizzontali. Questo cluster mostra un certo grado di37GNGTS 2011 SESSIONE 1.1similitudine con alcuni eventi e con un doppietto, non inclusi in esso poichè la soglia di distanza èstata fissata pari a 0.3. Il multipletto 2 è costituito da 20 microeventi, molti dei quali con un elevatissimo livello di simi-litudine. Gli eventi di questo insieme presentano tutti un inizio di tipo dilatativo-impulsivo, una net-ta fase S che precede l’onda d’acqua ed un ritardo TS-TP medio di circa 1.18 s. Anche in questoinsieme sono individuabili sulle componenti di velocità degli arrivi a bassa frequenza con un ritar-do di 6 s dal primo arrivo, ma non presenta similitudine con alcuno dei restanti cluster. Il multipletto 3 è costituito da 9 eventi che presentano una prima fase P di tipo dilatativo-impul-sivo, seguita da una chiara seconda fase P e da una prima fase S emergente, con un ritardo TS-TPmedio di circa 1.15 s. Caratteristiche molto simili al cluster precedente sono individuabili nel mul-tipletto 4, costituito da 7 eventi sismici. Questi presentano infatti anch’essi una prima fase P di tipodilatativo-impulsivo seguita da una seconda fase P, dopo pochi decimi di secondo, e da una primafase S emergente, con un tempo TS-TP medio di circa 1.16 s.Inoltre, anche molti arrivi a bassa frequenza dopo i 6 s appaiono piuttosto simili. L’analisi del38GNGTS 2011 SESSIONE 1.1Fig. 1 - Matrice di Similarità e dendrogramma relativi ai 124 microsismi analizzati. A titolo di esempio sono inoltreriportate le forme d’onda relative al cluster 1.dendrogramma mostra che il cluster 3 e 4 si uniscono ad una distanza di circa 0.4, confermando equantificando l’elevato livello di similitudine individuato dall’analisi visiva delle forme d’onda.Il multipletto 5, costituito da 6 microeventi, è ancora caratterizzato da una prima fase P di tipodilatativo-impulsivo seguita da una chiara seconda fase P e da una prima fase S emergente, con untempo TS-TP medio di circa 1.13 s. Anche in questo caso, gli eventi sismici mostrano alcuni arrivia bassa frequenza dopo i 6 s. Questo insieme presenta un elevato grado di similitudine con una tri-pletta e insieme a questa, presentano una distanza non molto superiore a 0.5 dai multipletti 3 e 4.Il multipletto 6 è costituito da soli 5 microeventi con un livello di similitudine minimo maggio-re di 0.9. Queste tracce mostrano caratteristiche morfologiche dei primi arrivi simili a quelle deimultipletti precedenti e un tempo medio TS-TP pari 1.16 s, pertanto simile a quello del multipletto4. Nonostante ciò, dall’analisi del dendrogramma si osserva come questo multipletto appare isola-to dagli altri, unendosi ad essi solo a distanza di circa 0.7.Il multipletto 7 è costituito da 6 microeventi con un livello medio di similitudine molto alto, paria circa 0.95. Gli eventi di questo insieme presentano una fase P con inizio impulsivo di tipo dilata-tivo, seguita da una chiara fase S anch’essa impulsiva e un tempo medio TS-TP di circa 4.75 s. Que-sto multipletto non presenta similitudine con i restanti.39GNGTS 2011 SESSIONE 1.1Fig. 2 - Mappa della distribuzione degli ipocentri dei 159 microeventi registrati dalla stazione OBS/H. I puntini neriindicano gli ipocentri degli eventi del cluster di Palermo del 2002.Infine i multipletti 8 e 9 costituiti rispettivamente da 6 e 5 microeventi, presentano entrambi pri-me fasi P con inizio di tipo dilatativo-emergente, seguito da una fase S anch’essa emergente e da untempo medio TS-TP di circa 4.78 s per il multipletto 8 e di circa 4.99 s per il 9. Questi due insiemipresentano tra loro un alto livello di similitudine; infatti l’analisi del dendrogramma mostra che idue gruppi si uniscono ad una distanza di poco inferiore a 0.4.Infine l’analisi del dendrogramma permette di individuare, oltre al doppietto già associato almultipletto 1 e alla tripletta associata al multipletto 3, la presenza di altre 2 triplette e di 3 doppiet-ti che non presentano alcuna similitudine con i gli altri multipletti individuati. Al fine di localizzare la microsismicità registrata dalla stazione OBS/H, è stata implementatauna tecnica di localizzazione con stazione singola interamente basata sull’analisi di polarizzazionedel segnale 3C e dell’intervallo temporale TS-TP. La Fig. 2 mostra la distribuzione degli ipocentridei 159 microeventi registrati dalla stazione OBS/H mentre la Fig. 3 ne mostra la distribuzione tem-porale e della magnitudo. Tutti i multipletti risultano generati da eventi con ipocentri molto vicinitra loro (Fig. 2). Tuttavia non tutti i cluster individuati risultano clusterizzati nel dominio tempo-magnitudo (Fig. 3). Tale diverso rate di rilascio sismico può essere giustificato da differenti model-li di processi evolutivi della sorgente sismica e dalle diverse proprietà meccaniche del mezzo frat-turato. Si può inoltre osservare come alcuni multipletti presentino nuvole di ipocentri tra di lorosovrapposte. Tali gruppi, non distinguibili se non grazie ad una opportuna tecnica di clusterizzazio-ne, presentano differenze nelle forme d’onda che devono essere attribuite a differenze nei meccani-smi focali che le hanno generate. Si può ipotizzare che la sismicità poco profonda generata dalloscorrimento di differenti piani di faglia appartenenti ad un unico volume sismogenetico complesso,riconoscibile nei multipletti 2, 4, 5 e 6, abbia innescato in ordine temporale due ben distinte sequen-ze sismiche a profondità di circa 17 km (multipletto 1) e di circa 27 km (multipletto 8 e 9).Alcune considerazioni possono inoltre essere fatte sulla base della frequenza media di accadi-mento degli eventi all’interno di ogni multipletto. Infatti, nell’ipotesi che ogni terremoto all’internodi un cluster, rappresenti la rottura ripetuta di un’area di faglia, allora l’intervallo temporale tra un40GNGTS 2011 SESSIONE 1.1Fig. 3 - Distribuzione temporale e della magnitudo dei 159 microeventi registrati dalla stazione OBS/H.terremoto e il successivo, ovvero l’intervallo di ricorrenza, risulta inversamente proporzionale allafrazione di carico tettonico medio che agisce sulla faglia. È comunemente accettato che il trasferimento dello sforzo cosismico prodotto da ciascuna dislo-cazione sia il principale responsabile dell’interazione fra faglie in un range di scale molto ampio.Questo fenomeno sta alla base della interazione fra le faglie del volume sorgente dei clusters sismi-ci e fra diversi segmenti della stessa faglia. Però è ormai noto che esso non è sufficiente a giustifi-care l’innesco di altri eventi sismici con gli intertempi comunemente osservati e modellati con leg-gi empiriche come quella di Omori. Recentemente si è osservato che serie di eventi con bassa energia, elevata frequenza di accadi-mento e contenenti spesso multipletti sono la tipica sismicità prodotta dall’iniezione di fluidi in roc-ce granitiche (Baisch et al., 2008). Il meccanismo di triggering in queste condizioni è ormai larga-mente accettato. Sembra probabile che, in situazioni molto comuni, il campo di sforzi cosismicocausi un flusso dei fluidi di poro e che tale flusso, dipendente dal gradiente di pressione e dalla per-meabilità del mezzo, produca con tempi caratteristici compatibili con le osservazioni sperimentali,una variazione della pressione di poro in grado di determinare una diminuzione dell’attrito sullafaglia stessa e su quelle vicine, tale da innescare successivi scorrimenti.Gli eventi sismici locali registrati dall’OBS/H sembrano avere, tranne poche eccezioni, le carat-teristiche di una sismicità generata in un volume caratterizzato da un’elevata complessità del pat-tern di fratturazione, e da un ruolo importante nella dinamica dell’intero sistema di fluidi che, datal’elevata profondità di alcuni multipetti, potrebbero essere di provenienza mantellica.BibliografiaBaisch, S., Ceranna, L., and Harjes, H.P. (2008). Earthquake Cluster: What Can We Learn from Waveform Similarity? Bull.Seismol. Soc. Am. 98, no. 6, 2806-2814.D’Alessandro, A., D’Anna G. Luzio D., Mangano G., (2009). The INGV’s new OBS/H: analysis of the signals recorded at theMarsili submarine volcano. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 183, 17-29.D’Alessandro, A., Luzio, D., D’Anna, G., Mangano, G., Panepinto, S., (2010). Single station location of small-magnitude seismicevents recorded by OBS in the Ionian Sea. Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly, Vienna, Austria, 02-07May 2010, vol. 12°, EGU2010-8840.D’Alessandro, A., Luzio, D., D’Anna, G., Mangano, G., (2011). Seismic Network Evaluation through Simulation: an applicationto the Italian National Seismic Network, Bull. Of Seism. Soc. Of Am, 101, 3.D’Anna, G., Mangano, G., D’Alessandro, A., D’Anna, R., Passafiume, G., Speciale, S, Amato, A., (2009). Il nuovo OBS/Hdell’INGV. Quaderni di Geofisica, 65, ISSN 1590-2595.Geller, R. J., and C. S. Mueller (1980). Four similar earthquakes in Central California, Geophys. Res. Lett. 7, 821-824.Frohlich, C., and J. Pulliam (1999). Single-station location of seismic events: A review, and a plea for more research, Phys. EarthPlanet. Int., 113, 277-291.Giunta, G., Luzio, D., Tondi, E., De Luca, L., Giorgianni, A., D’Anna, G., Renda, P., Cello, G., Nigro, F., e Vitale, M., (2004). ThePalermo (Siciliy) seismic cluster of Septermber 2002, in the seismotectonic framework of the Tyrrhenian Sea-Sicily border area,Ann. of Geoph., 47, 6, 1755-1770.Ito, A. (1985). High resolution relative hypocenters of similar earthquakes by cross-spectral analysis method, J. Phys. Earth 33,279-294.Mangano, G., D’Alessandro, A., D’Anna, G., (2011). Long term underwater monitoring of seismic areas: Design of an OceanBottom Seismometer with Hydrophone and its performance evaluation, OCEANS, 2011 IEEE - Spain, ISBN: 978-1-4577-0086-6, DOI: 10.1109/Oceans-Spain.2011.6003609 Maurer, H., and N. Deichmann (1995). Microearthquake cluster detection based on waveform similarities with an application tothe western Swiss Alps, Geophys. J. Int. 123, 588-600.Pechmann, J. C., and B. S. Thorbjarnardottir (1990). Waveform analysis of two preshock-mainshock-aftershock sequences in Utah,Bull. Soc. Seismol. Am. 80, 519-550.Scherbaum, F., and J. Wendler (1986). Cross spectral analysis of Swabian Jura (SW Germany) three-component microearthquakerecordings, J. Geophys. 60, 157-166.41GNGTS 2011 SESSIONE 1.1

Localizzazione ipocentrale e clustering degli eventi sismici registrati durante la campagna OBS condotta nel Tirreno meridionale

https://iris.unipa.it/retrieve/handle/10447/66570/43104/Localizzazione%20ipocentrale%20e%20clustering%20degli%20eventi%20sismici%20registrati%20durante%20la%20campagna%20OBS%20condotta%20nel%20Tirreno%20meridionale.pdf

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