PWG - PAPERS
25 de marzo de 2009

REGIONALIZACION SISMICA DE CHILE MEDIANTE
LA UTILIZACION DE UNA RED NEURONAL DE KOHONEN

Autores: Jorge Reyes (TGT) & Víctor Cárdenas (DFA - U de Valparaíso).

El siguiente artículo es un resumen de un paper publicado en mayo de 2010 en la revista científica Neural Computing & Applications.
Cabe señalar que aquí se presentan los resultados actualizados incluyendo datos hasta abril de 2010.

Abstract
En este paper proponemos un método innovador que permite regionalizar Chile Continental desde el punto de vista sísmico mediante la utilización de una Red Neuronal. Obtuvimos seis regiones sísmicas, las que resultaron ser independientes del alcance de la correlación inicial entre las celdas de la grilla.
A diferencia de los métodos de regionalización convencionales, nosotros conseguimos obtener regiones sísmicas consistentes con los rasgos tectónicos a partir de información mínima no redundante. Esto demuestra que los mapas auto-organizados son una valiosa herramienta en Sismología.
La alta correlación entre la distribución espacial de las zonas sísmicas y las características geológicas confirma que los campos escogidos para estructurar los vectores de entrenamiento fueron los más apropiados.

1. La Idea
La regionalización o clasificación espacial de fuentes sísmicas puede ser rastreada hasta 1941 cuando Gorshkov publicó uno de los primeros estudios sobre regionalización sísmica de la Unión Soviética.
Otros trabajos relacionados son:
* Regionalización Sísmica de Richter (1959)
* Regionalización chilena de Gajardo y Lomnitz (1958)
* Regionalización chilena de Barrientos (1980)
* Regionalización chilena de Martin (1990), etc.

Debido a que los Mapas Auto-Organizados de Kohonen tienen la habilidad de asociar vectores N-Dimensionales de un modo similar a como el cerebro humano clasifica patrones, decidimos investigar el desempeño de tal Red Neuronal al ser aplicada en Regionalización Sísmica.

2. Los Vectores
Chile continental fue dividido en 156 celdas de 1ºx1º y cada celda fue caracterizada con los siguientes campos, incluyendo información desde 1957 hasta abril del año 2010:

x1: profundidad promedio de las fuentes sísmicas
x2: número de sismos de magnitud > = 4.5 Ms
x3: número de sismos de magnitud > = 5.5 Ms
x4: número de sismos de magnitud > = 6.5 Ms
x5: magnitud máxima observada en la celda
x6: coordenada horizontal central de la celda
x7: coordenada vertical central de la celda

3. El Resultado
La Red Neuronal dedujo las siguientes seis regiones sísmicas:

Las regiones sísmicas tienen la siguiente caraterística relacionada con la sismicidad, donde N = cantidad de sismos de magnitud superior a 4.5 Ms observados en un año en una celda de 111x111 Km² :

Cabe señalar que las regiones sísmicas son dinámicas. Es decir, si la base de datos se extiende en el tiempo, las regiones sísmicas pueden cambiar.

4. Comentarios
En este trabajo hemos demostrado que la utilización de una Red Neuronal de Kohonen y una base de datos con exclusiva información de las fuentes sísmicas, permite diferenciar seis zonas en el territorio continental de Chile, las que son avaladas por las características geológicas de cada sector (Depresión Intermedia, Altiplano, etc.) y por valores altos en los coeficientes dde correlación internos de cada sector.
Existen zonas que han experimentado grandes terremotos, como Valdivia (año 1960, 8.8 Ms o 9.5 Mw) y Cauquenes (año 2010, 8.4 Ms u 8.8 Mw), las que se visualizan en la zona 6 y 4 respectivamente y que presentan periodos de recurrencia que superan los ciento cincuenta años. Por otro lado, el peligro inminente corresponde a la zona costera del Norte de Chile, que lleva una compresión acumulada de 11 metros (similar a la observada en Cauquenes-2010) y que pertenece a la zona 6.

5. Agradecimientos
JR desea agradecer a TGT por el apoyo económico brindado mediante los proyectos 2122 y 2123. VHC desea agradecer a Rafael Valdivia por sus útiles comentarios.
Descargue el paper.

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