Estimación hipocentral sísmica somera en Colombia mediante diferencias de tiempo PS y aprendizaje automático

Abstract

Esta investigación se centra en desarrollar un modelo de localización hipocentral para eventos sísmicos someros en Colombia mediante métodos de aprendizaje automático, con el objetivo de mejorar la precisión en la localización sísmica. Con este fin, se estimaron los tiempos de arribo de las ondas P y S para sismos a profundidades de hasta 30 kilómetros, utilizando la teoría del trazado de rayos y el método de la ruta más corta (SPM). Estas estimaciones se emplearon para entrenar los algoritmos. Se exploraron diferentes arquitecturas de redes neuronales y modelos de regresión para analizar los tiempos de llegada y optimizar la precisión del modelo. Los resultados indican que la regresión polinómica de tercer grado logra una mayor precisión en la localización de hipocentros sísmicos en Colombia en comparación con el perceptrón multicapa y otras redes recurrentes, alcanzando un error absoluto medio de 0.346 kilómetros. Además, se obtuvo errores de 0.105, 0.134 y 0.604 kilómetros en la determinación de la latitud, longitud y profundidad, respectivamente, en relación con los lugares donde se generaron los sismos. Esta investigación ha contribuido significativamente al campo de la localización sísmica en Colombia, siendo pionera en la utilización de datos generados por trazado de rayos. La creación de estos datos se presenta como una herramienta útil para futuras investigaciones en el país, demostrando la viabilidad de su uso en el entrenamiento de herramientas de aprendizaje automático.