Risoluzione del tensore momento: applicazione alla rete sismica Irpinia Seismic Network

Transcript

1 Risoluzione del tensore momento: applicazione alla rete sismica Irpinia Seismic Network M. Michele (1), A. Emolo (2), S. Custodio (3) (1) Università degli Studi di Bari «Aldo Moro» (2) Università degli Studi di Napoli «Federico II» (3) Faculdade de Ciencias da Universidade de Lisboa

2 Indice Motivazioni e obiettivi Il tensore momento Metodo Studio teorico Applicazione Conclusioni Indice 1)Motivazioni e obiettivi 2)Teoria: il tensore momento sismico stima del tensore momento sismico e calcolo degli errori 3)Applicazione: studio di risoluzione teorico del tensore momento sismico per la rete ISNet studio di risoluzione di dati reali (L Aquila 2009, Foggia 2010, Emilia 2012, Benevento 2012, Mormanno 2012)per la rete ISNet inversione di dati reali

3 Motivazioni Inversione di MT Errore sul meccanismo focale (FM) Potere risolutivo di diverse configurazioni di una rete sismica di risolvere un dato FM Potere risolutivo della stessa configurazione di rete di risolvere diversi FMs Noi utilizziamo il metodo di Zahradnik and Custodio (2012).

4 Obiettivi Stimiamo il tensore momento e ne caratterizziamo l incertezza: In input : localizzazione della sorgente e dei ricevitori modello di velocità banda di frequenza errore sui dati In output : ellissoidi degli errori Procedura valida, sia disponendo di dati reali che non disponendone.

5 Il tensore momento (MT) Il tensore momento sismico (TM) rappresenta gli sforzi collegati alla dislocazione che avviene alla sorgente di un terremoto. Dal teorema di rappresentazione della sorgente sismica, nel caso di sorgente puntiforme, si deduce: componenti del tensore momento funzione di Green (propagatore) Componente i-esima dello spostamento coordinate ipocentrali tensori momento elementari, corrispondenti a meccanismi focali elementari sismogrammi elementari

6 Metodo Le componenti del MT sono ottenute attraverso l inversione delle forme d onda osservate, con la procedura dei minimi quadrati, minimizzando il misfit L2: con Gli errori sui dati corrispondo ad incertezze nelle stime di strike, dip e rake. Disporremo di ellissoidi che rappresenteranno la famiglia di soluzioni accettabili : componenti del tensore momento funzione di Green (propagatore) L angolo di Kagan (Kagan, Y.Y. (1991)) rappresenta la rotazione minima tra due FMs Noi utilizziamo l angolo di Kagan per quantificare la differenza tra FMacc e FMbest

7 Metodo La qualità della soluzione ottenuta è fornita mediante: 1. variance reduction : (VR) Somma su tutte le stazioni, tutte le forme d onda e tutti i tempi 2. double-couple percentage : (DC%) 3. signal-to-noise ratio :(SNR) 4. condition number : (CN) il problema è mal posto? 5. Focal mechanism variability index : (FMVAR ) quantifica la variabilità di FM nell intorno dell ipocentro di best fit

8 Studio di risoluzione La rete sismica ISNet: i triangoli rappresentano le stazioni broad band (BB), i quadrati le stazioni strong motion (SM). L esagono giallo corrisponde all epicentro del terremoto dell Irpinia (1980, Ms 6.9). Le stelle rappesentano gli epicentri studiati: L Aquila (Mw 6.3,2009) Foggia (Mw 4.3, 2010) Finale Emilia (Mw 5.9, 2012) Benevento (Mw 4.2, 2012) Mormanno (Mw 5.1, 2012)

9 Studio di risoluzione Assumiamo che l errore dei dati sia dello stesso ordine di grandezza delle ampiezze dei sismogrammi: dove G è il massimo della funzione di Green, M 0 è il momento sismico e C è il rapporto dell errore dei dati sull ampiezza del moto. Abbiamo stimato G ai ricevitori BB usando il modello di velocità 1D di Matrullo et al. (2013), per il terremoto Benevento Usiamo questo tale valore per calcolare la mappa di risoluzione corrispondente alla configurazione di riferimento.

10 Studio di risoluzione Strike /dip /rak e Depth (km) Mw N stations Frequency range (Hz) Crustal structure a) 315/90/ (BB) Layered b) 360/90/ (BB) Layered c) 315/60/ (BB) Layered d) 315/90/ (BB + SM) Layered e) 315/90/ (BB) Layered f) 315/90/ (BB) Layered g) 315/90/ (BB) Layered h) 315/90/ (BB) Layered i) 315/90/ (BB) Layered j) 315/90/ (BB) Layered k) 315/90/ (BB) Layered l) 315/90/ (BB) Homogene ous

11 Studio di risoluzione Mappa di risoluzione per la configurazione di riferimento Strike /dip / rake 315/90/0 Depth (km) 10 Mw 4 N stations 6(BB) Frequency range (Hz) Crustal structure Layered Le celle 1 e 2 mostrano risoluzioni di qualità differente

12 Studio di risoluzione Risoluzione per la prima cella, in termini dell angolo di Kagan media mediana dev. sta Risoluzione per la seconda cella media mediana dev. sta

13 Studio di risoluzione Mappe di risoluzione con meccanismi focali differenti Strike /dip /rak e Depth (km) Mw N stations Frequency range (Hz) Crustal structure a) 315/90/ (BB) Layered b) 360/90/ (BB) Layered c) 315/60/ (BB) Layered

14 Studio di risoluzione Mappe di risoluzione con un diverso numero di stazioni Strike /dip /rak e Depth (km) Mw N stations Frequency range (Hz) Crustal structure a) 315/90/ (BB) Layered d) 315/90/ (BB + SM) Layered

15 Studio di risoluzione Mappe di risoluzione con diverse magnitudo Strike /dip /rak e Depth (km) Mw N stations Frequency range (Hz) Crustal structure a) 315/90/ (BB) Layered e) 315/90/ (BB) Layered

16 Studio di risoluzione Mappe di risoluzione con errori dei dati differenti Strike /dip /rak e Depth (km) Mw N stations Frequency range (Hz) Crustal structure a) 315/90/ (BB) Layered f) 315/90/ (BB) Layered g) 315/90/ (BB) Layered

17 Studio di risoluzione Mappe di risoluzione con bande di frequenza differenti Strike /dip /rak e Depth (km) Mw N stations Frequency range (Hz) Crustal structure a) 315/90/ (BB) Layered h) 315/90/ (BB) Layered i) 315/90/ (BB) Layered j) 315/90/ (BB) Layered

18 Studio di risoluzione Mappe di risoluzione con diverse profondità Strike /dip /rak e Depth (km) Mw N stations Frequency range (Hz) Crustal structure a) 315/90/ (BB) Layered k) 315/90/ (BB) Layered

19 Studio di risoluzione Mappe di risoluzione con diversi modelli di velocità Strike /dip / rake Depth (km) Mw N stations Frequency range (Hz) Crustal structure a) 315/90/ (BB) Layered l) 315/90/ (BB) Homogeneous

20 Applicazione Risultati ottenuti dall inversione delle forme d onda corrispondenti ai terremoti elencati Il solo caso che non fornisce una soluzione ragionevole, è il terremoto di Finale Emilia

21 Modello teorico 1D Modello Stato Applicazione attuale 1D Stato Conclusioni Applicazione Valori Indicatori ottenuti della dalle qualità inversioni delle soluzioni dei 5 terremoti ottenute illustrati L Aquila Foggia Finale Benevento Mormanno earthquake L Aquila Foggia Emilia Finale Benevento Mormann VR Emilia o DC% Mw SNR Depth CN (km) FMVAR N stations/ 4 / 9 5 / 11 5 / 12 3 / 8 5 / 7 waveforms K-angle Mean Frequency ( ) range K-angle Median S-R ( ) distance K-angle (km) Std ( )

22 Conclusioni 1. la risoluzione migliore di MT corrisponde alle celle prossime alla più alta densità di stazioni: con una rete più densa di stazioni la risoluzione migliora sia all interno che all esterno della rete; 2. la risoluzione di MT risulta essere indipendente da strike dip e rake; 3. la risoluzione di MT dipende criticamente dal range di frequenze; 4. la risoluzione di MT dipende criticamente dall errore relativo (migliora quando l errore relativo è più basso o quando la magnitudo è più alta); 5. siamo riusciti a studiare con successo 4/5 eventi sismici con distanze sorgente-ricevitore di circa km e gap azimutali superiori ai 320.

23 I risultati di questo lavoro sono stati pubblicati, sul:

24