将哥伦比亚地震活动建模为复杂的空间序列网络

Daniel León-Vargas, Víctor-Andrés Bucheli-Guerrero, Hugo-Armando Ordoñez-Erazo
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摘要

本文试图用复杂的网络来描述哥伦比亚的地震活动,其中节点代表地震事件发生的立方网络(具有纬度、经度和深度),链接遵循这些事件的时间序列。虽然在文献中也报道了类似的工作,但这项工作包含了更好地理解这一现象的深度。这项研究考虑了1975年1月1日至2021年1月18日期间发生在哥伦比亚的5797次地震,震级超过一定阈值。通过比较随机网络和小世界网络,描述了网络的结构。因此,该结构提供了关于哥伦比亚地震事件的能量释放机制和反复产生地震事件的来源的信息。结果表明,这些网络具有小世界特征,无论细胞大小或用于构建它们的粒度。这一发现与在二维时空网络中报道的同一区域的结果一致。作为一个小世界网络,该区域的努力和能量是根据一个以枢纽的存在及其在整个网络中的关系为特征的结构释放的。利用本研究获得的信息,可以训练机器学习模型,超越当前的基本预测模型。
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Modelado de la sismicidad colombiana como una red compleja espacio-secuencial
Este artículo busca describir la sismicidad de Colombia utilizando redes complejas, en las cuales los nodos representan redes cúbicas (con latitud, longitud y profundidad) donde ocurren los eventos sísmicos y los enlaces siguen la secuencia temporal de estos eventos. Si bien se han reportado trabajos similares en la literatura, este trabajo incorpora la profundidad para una mejor comprensión de este fenómeno. Esta investigación considera 5797 eventos del catálogo de terremotos del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) correspondientes a Colombia y con una magnitud superior a un determinado umbral, los cuales ocurrieron entre enero 1 de 1975 y enero 18 de 2021. Se describe la estructura de la red mediante una comparación entre redes aleatorias y de pequeño mundo. Así, esta estructura brinda información sobre los mecanismos de liberación de energía y las fuentes que recurrentemente producen eventos sísmicos en Colombia. Los resultados muestran que estas redes presentan características de pequeño mundo, independientemente del tamaño de celda o la granularidad utilizados para construirlas. Este hallazgo es consistente con los resultados reportados para la misma región en redes espaciotemporales bidimensionales. Como una red de pequeño mundo, el esfuerzo y la energía de la región se liberan de acuerdo con una estructura caracterizada por la presencia de hubs y sus relaciones dentro de la red en general. Mediante el aprovechamiento de la información obtenida en este estudio, se pueden entrenar modelos de aprendizaje automático que superen los modelos actuales de base para el pronóstico.
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