TY - THES A1 - Köhler, Andreas T1 - Recognition and investigation of temporal patterns in seismic wavefields using unsupervised learning techniques T1 - Unüberwachte Erkennung und Untersuchung von zeitlichen Mustern in seismischen Wellenfeldern N2 - Modern acquisition of seismic data on receiver networks worldwide produces an increasing amount of continuous wavefield recordings. Hence, in addition to manual data inspection, seismogram interpretation requires new processing utilities for event detection, signal classification and data visualization. Various machine learning algorithms, which can be adapted to seismological problems, have been suggested in the field of pattern recognition. This can be done either by means of supervised learning using manually defined training data or by unsupervised clustering and visualization. The latter allows the recognition of wavefield patterns, such as short-term transients and long-term variations, with a minimum of domain knowledge. Besides classical earthquake seismology, investigations of temporal patterns in seismic data also concern novel approaches such as noise cross-correlation or ambient seismic vibration analysis in general, which have moved into focus within the last decade. In order to find records suitable for the respective approach or simply for quality control, unsupervised preprocessing becomes important and valuable for large data sets. Machine learning techniques require the parametrization of the data using feature vectors. Applied to seismic recordings, wavefield properties have to be computed from the raw seismograms. For an unsupervised approach, all potential wavefield features have to be considered to reduce subjectivity to a minimum. Furthermore, automatic dimensionality reduction, i.e. feature selection, is required in order to decrease computational cost, enhance interpretability and improve discriminative power. This study presents an unsupervised feature selection and learning approach for the discovery, imaging and interpretation of significant temporal patterns in seismic single-station or network recordings. In particular, techniques permitting an intuitive, quickly interpretable and concise overview of available records are suggested. For this purpose, the data is parametrized by real-valued feature vectors for short time windows using standard seismic analysis tools as feature generation methods, such as frequency-wavenumber, polarization, and spectral analysis. The choice of the time window length is dependent on the expected durations of patterns to be recognized or discriminated. We use Self-Organizing Maps (SOMs) for a data-driven feature selection, visualization and clustering procedure, which is particularly suitable for high-dimensional data sets. Using synthetics composed of Rayleigh and Love waves and three different types of real-world data sets, we show the robustness and reliability of our unsupervised learning approach with respect to the effect of algorithm parameters and data set properties. Furthermore, we approve the capability of the clustering and imaging techniques. For all data, we find improved discriminative power of our feature selection procedure compared to feature subsets manually selected from individual wavefield parametrization methods. In particular, enhanced performance is observed compared to the most favorable individual feature generation method, which is found to be the frequency spectrum. The method is applied to regional earthquake records at the European Broadband Network with the aim to define suitable features for earthquake detection and seismic phase classification. For the latter, we find that a combination of spectral and polarization features favor S wave detection at a single receiver. However, SOM-based visualization of phase discrimination shows that clustering applied to the records of two stations only allows onset or P wave detection, respectively. In order to improve the discrimination of S waves on receiver networks, we recommend to consider additionally the temporal context of feature vectors. The application to continuous recordings of seismicity close to an active volcano (Mount Merapi, Java, Indonesia) shows that two typical volcano-seismic events (VTB and Guguran) can be detected and distinguished by clustering. In contrast, so-called MP events cannot be discriminated. Comparable results are obtained for selected features and recognition rates regarding a previously implemented supervised classification system. Finally, we test the reliability of wavefield clustering to improve common ambient vibration analysis methods such as estimation of dispersion curves and horizontal to vertical spectral ratios. It is found, that in general, the identified short- and long-term patterns have no significant impact on those estimates. However, for individual sites, effects of local sources can be identified. Leaving out the corresponding clusters, yields reduced uncertainties or allows for improving estimation of dispersion curves. N2 - Die Anzahl der weltweit kontinuierlich aufzeichnenden seismischen Messstationen ist in den vergangenen Jahren immer weiter angestiegen. Aus diesem Grund steht eine große Menge von seismischen Datensätzen zu Forschungszwecken zur Verfügung. Insbesondere betrifft dies passive Verfahren zur geologischen Strukturerkundung entweder mittels transienter Ereignisse wie Erdbeben oder unter der Verwendung der permanent vorhandenen natürlichen seismischen Bodenunruhe. Die Bearbeitung dieser Daten erfordert neben der klassischen manuellen Seismogrammanalyse verstärkt auch den Einsatz automatischer Detektionssysteme. Mit Hilfe von überwachten Lernverfahren, d.h. unter Verwendung von seismischen Signalen deren Auftreten bekannt ist, ist es möglich, unbekannte Muster zu klassifizieren. Im Gegensatz dazu hatte die vorliegende Arbeit zum Ziel, ein allgemeines, unüberwachtes Verfahren zur quantitativen Zerlegung seismischer Wellenfelder zu entwickeln. Dies wird mittels einer automatischen Clusterung von Seismogrammzeitfenstern bzw. über die Visualisierung von zeitlichen Mustern auf unterschiedlichen Zeitskalen erreicht. Als unüberwachtes Lernverfahren, das neben der Clusterung auch eine einfach interpretierbare Visualisierung hoch-dimensionaler Datensätze über eine zweidimensionale Darstellung ermöglicht, wurde der Self-organizing-map Algorithmus (SOM) gewählt. Für automatische Lernverfahren ist die Parametrisierung der Seismogramme mittels Merkmalsvektoren erforderlich. Im vorliegenden Fall wurden möglichst viele potentielle Wellenfeldmerkmale unter Verwendung von verschiedenen seismischen Einzel- und Mehrstationsanalyseverfahren für aufeinanderfolgende kurze Zeitfenster berechnet. Um eine datenadaptive und effiziente Parametrisierung zu erreichen, wurde darüberhinaus ein quantitatives Auswahlverfahren für geeignete Merkmale entwickelt, das über einen mehrstufigen Filter bestehend aus einem Signifikanztest und einer SOM-basierenden Korrelationsanalyse redundante und irrelevante Eigenschaften aussortiert. Mit den neu implementierten Techniken wurden verschiedene Arten von seismischen Datensätzen unter Berücksichtigung verschiedener seismologischer Fragestellungen bearbeitet. Die Algorithmen und deren Parameter wurden zunächst intensiv und quantitativ mit Hilfe synthetischer Daten getestet und optimiert. Anschließend wurden reale Aufzeichnungen regionaler Erdbeben und vulkanischer Seismizität verwendet. Im ersten Fall konnten geeignete Merkmale zur Detektion und Klassifizierung von Erdbebenwellenphasen gefunden und die Diskriminierung dieser Signale mit Hilfe der SOM-Darstellung untersucht werden. Unter Verwendung des zweiten Datensatzes wurden Cluster typischer vulkano-seismischer Signale am Vulkan Mount Merapi (Java, Indonesien) detektiert, die sich zur Vorhersage von Eruptionen eignen. Beide Anwendungen haben gezeigt, dass, verglichen mit einzelnen Methoden, automatisch gefundene Kombinationen von Merkmalen verschiedener Parametrisierungsverfahren deutlich bessere Klassifizierungsraten zur Folge haben. Zudem können die Erkenntnisse über die Clusterung von seismischen Signalen dazu verwendet werden, verbesserte automatische Klassifizierungssysteme zu entwickeln. Abschließend wurden Aufzeichnungen der natürlichen seismischen Bodenunruhe bearbeitet. Insbesondere konnte der Einfluss kurzzeitiger und längerfristiger Variationen im Wellenfeld auf Methoden zur passiven Strukturerkundung untersucht werden. Es hat sich gezeigt, dass in einzelnen Fällen tageszeitabhängige Muster und lokale seismische Quellen die Ergebnisse negativ beeinflussen können. Die Wellenfeldzerlegung mittels Clusterung hat es erlaubt, diese Signale zu identifizieren und somit von der Analyse auszuschließen. KW - Seismologie KW - Mustererkennung KW - Unüberwachtes Lernen KW - Seismology KW - Pattern Recognition KW - Unsupervised Learning Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-29702 ER - TY - THES A1 - Kulikova, Galina T1 - Source parameters of the major historical earthquakes in the Tien-Shan region from the late 19th to the early 20th century T1 - Herdparameter von starken, historischen Erdbeben in der Tien-Shan Region zur Jahrhundertwende (19./20. Jahrhundert) N2 - The Tien-Shan and the neighboring Pamir region are two of the largest mountain belts in the world. Their deformation is dominated by intermontane basins bounded by active thrust and reverse faulting. The Tien-Shan mountain belt is characterized by a very high rate of seismicity along its margins as well as within the Tien-Shan interior. The study area of the here presented thesis, the western part of the Tien-Shan region, is currently seismically active with small and moderate sized earthquakes. However, at the end of the 19th beginning of the 20th century, this region was struck by a remarkable series of large magnitude (M>7) earthquakes, two of them reached magnitude 8. Those large earthquakes occurred prior to the installation of the global digital seismic network and therefore were recorded only by analog seismic instruments. The processing of the analog data brings several difficulties, for example, not always the true parameters of the recording system are known. Another complicated task is the digitization of those records - a very time-consuming and delicate part. Therefore a special set of techniques is developed and modern methods are adapted for the digitized instrumental data analysis. The main goal of the presented thesis is to evaluate the impact of large magnitude M≥7.0 earthquakes, which occurred at the turn of 19th to 20th century in the Tien-Shan region, on the overall regional tectonics. A further objective is to investigate the accuracy of previously estimated source parameters for those earthquakes, which were mainly based on macroseismic observations, and re-estimate them based on the instrumental data. An additional aim of this study is to develop the tools and methods for faster and more productive usage of analog seismic data in modern seismology. In this thesis, the ten strongest and most interesting historical earthquakes in Tien-Shan region are analyzed. The methods and tool for digitizing and processing the analog seismic data are presented. The source parameters of the two major M≥8.0 earthquakes in the Northern Tien-Shan are re-estimated in individual case studies. Those studies are published as peer-reviewed scientific articles in reputed journals. Additionally, the Sarez-Pamir earthquake and its connection with one of the largest landslides in the world, Usoy landslide, is investigated by seismic modeling. These results are also published as a research paper. With the developed techniques, the source parameters of seven more major earthquakes in the region are determined and their impact on the regional tectonics was investigated. The large magnitudes of those earthquakes are confirmed by instrumental data. The focal mechanism of these earthquakes were determined providing evidence for responsible faults or fault systems. N2 - Der Tien-Shan und die angrenzende Pamir Region sind zwei der größten Gebirgszüge der Welt. Deformation findet hier hauptsächlich an aktiven Auf- und Abschiebungszonen statt, welche intermontane Becken umschließen. Der Tien-Shan Gebirgszug ist sowohl an den Störungszonen als auch innerhalb der Becken durch eine hohe Seismizitätsrate charakterisiert. Das Untersuchungsgebiet der hier präsentierten Dissertation, der westliche Bereich der Tien-Shan Region, ist in den letzten Jahrzehnten durch das Auftreten kleiner und mittlerer Erdbeben gekennzeichnet. Jedoch wurde diese Region an der Wende zum 20. Jahrhundert von einer Reihe außergewöhnlich starker Erdbeben (M>7) heimgesucht. Zwei von ihnen erreichten sogar die Magnitude 8. Diese starken Erdbeben ereigneten sich vor der Installation eines globalen, digitalen seismischen Netzwerks und wurden daher nur von analogen seismischen Instrumenten aufgezeichnet. Die Bearbeitung von analogen Daten birgt mehrere Schwierigkeiten, z.B. sind die wahren Werte der Instrumentencharakterisitik nicht immer bekannt. Ein weiterer komplizierter Teil ist die Digitalisierung dieser Aufzeichnungen, die sehr zeitaufwändig und diffizil ist. Um diesen und weiteren Schwierigkeiten zu begegnen, wurden in der vorliegenden Arbeit spezielle Techniken zur Digitalisierung analoger, seismischer Daten und moderne Methoden der Datenanalyse speziell für digitalisierte, analoge Daten adaptiert. Das Hauptziel der hier präsentierten Dissertation ist die Auswertung der Auswirkungen von starken Erdbeben (Magnitude 7.0) auf die regionale Tektonik, welche zur Jahrhundertwende zum 20. Jahrhundert in der Tian Shan Region stattgefunden haben. Eine weitere Zielsetzung ist die Überprüfung der Genauigkeit von früher bestimmten Herdparametern dieser Erdbeben, welche hauptsächlich auf makroseismischen Untersuchungen beruhen, und deren erneute Bestimmung mithilfe instrumenteller Daten. Außerdem sollen in dieser Arbeit die notwendigen Werkzeuge und Methoden für die schnellere und produktivere Nutzung von analogen, seismischen Daten für zukünftige Studien in der modernen Seismologie entwickelt werden. In dieser Arbeit werden die zehn stärksten und interessantesten historischen Erdbeben der Tien-Shan Region analysiert. Es werden Methoden und Werkzeuge für die Digitalisierung und Bearbeitung von analogen seismischen Daten vorgestellt. Die Herdparameter der zwei bedeutendsten Erdbeben mit M~8 im nördlichen Tien-Shan werden erneut bestimmt und in separaten, detaillierten Fallstudien behandelt. Diese Studien sind als wissenschaftlich begutachtete Artikel in renommierten Fachzeitschriften publiziert. Zusätzlich wurde das Sarez-Pamir Erdbeben und seine Verbindung mit einem der größten Erdrutsche der Welt, dem Usoy Erdrutsch, basierend auf seismischer Modellierung untersucht. Diese Ergebnisse sind ebenfalls in einem wissenschaftlichen Aufsatz veröffentlicht. Mit den hier entwickelten Methoden wurden die Herdparameter der sieben stärksten Erdbeben in der Region bestimmt und ihre Auswirkung auf die regionale Tektonik untersucht. Die Magnituden dieser Erdbeben wurden mit Hilfe instrumental aufgezeichneter Daten bestätigt. Die Herdflächenlösungen dieser Erdbeben wurden bestimmt und geben Hinweise auf die möglichen verantwortlichen Störungen. KW - Seismology KW - historical earthquakes KW - Seismologie KW - historische Erdbeben Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-88370 ER - TY - THES A1 - Zeckra, Martin T1 - Seismological and seismotectonic analysis of the northwestern Argentine Central Andean foreland N2 - After a severe M W 5.7 earthquake on October 17, 2015 in El Galpón in the province of Salta NW Argentina, I installed a local seismological network around the estimated epicenter. The network covered an area characterized by inherited Cretaceous normal faults and neotectonic faults with unknown recurrence intervals, some of which may have been reactivated normal faults. The 13 three-component seismic stations recorded data continuously for 15 months. The 2015 earthquake took place in the Santa Bárbara System of the Andean foreland, at about 17km depth. This region is the easternmost morphostructural region of the central Andes. As a part of the broken foreland, it is bounded to the north by the Subandes fold-and-thrust belt and the Sierras Pampeanas to the south; to the east lies the Chaco-Paraná basin. A multi-stage morphotectonic evolution with thick-skinned basement uplift and coeval thin-skinned deformation in the intermontane basins is suggested for the study area. The release of stresses associated with the foreland deformation can result in strong earthquakes, as the study area is known for recurrent and historical, destructive earthquakes. The available continuous record reaches back in time, when the strongest event in 1692 (magnitude 7 or intensity IX) destroyed the city of Esteco. Destructive earthquakes and surface deformation are thus a hallmark of this part of the Andean foreland. With state-of-the-art Python packages (e.g. pyrocko, ObsPy), a semi-automatic approach is followed to analyze the collected continuous data of the seismological network. The resulting 1435 hypocenter locations consist of three different groups: 1.) local crustal earthquakes (nearly half of the events belong to this group), 2.) interplate activity, of regional distance in the slab of the Nazca-plate, and 3.) very deep earthquakes at about 600km depth. My major interest focused on the first event class. Those crustal events are partly aftershock events of the El Galpón earthquake and a second earthquake, in the south of the same fault. Further events can be considered as background seismicity of other faults within the study area. Strikingly, the seismogenic zone encompass the whole crust and propagates brittle deformation down, close to the Moho. From the collected seismological data, a local seismic velocity model is estimated, using VELEST. After the execution of various stability tests, the robust minimum 1D-velocity model implies guiding values for the composition of the local, subsurface structure of the crust. Afterwards, performing a hypocenter relocation enables the assignment of individual earthquakes to aftershock clusters or extended seismotectonic structures. This allows the mapping of previously unknown seismogenic faults. Finally, focal mechanisms are modeled for events with acurately located hypocenters, using the newly derived local velocity model. A compressive regime is attested by the majority of focal mechanisms, while the strike direction of the individual seismogenic structures is in agreement with the overall north – south orientation of the Central Andes, its mountain front, and individual mountain ranges in the southern Santa-Bárbara-System. N2 - Nach einem schweren Erdbeben der Magnitude M W 5.7 am 17. Oktober 2015 in El Galpón, in der Provinz Salta im Nordwesten Argentiniens, habe ich ein lokales seismologisches Netzwerk, um das vermutete Epizentrum herum, aufgebaut. Dabei haben 13 Stationen kontinuierlich für 15 Monate gemessen. Das Netzwerk wurde in einem Gebiet installiert, welches durch tektonische Störungen charakterisiert ist, die entweder in der Kreidezeit zunächst als Abschiebungen initiiert und später als Aufschiebungen reaktiviert wurden oder in der geologischen jüngeren Vergangenheit erst entstanden sind. Die Intervallzeiten zwischen zwei Erdbeben sind dabei häufig unbekannt. Das Erdbeben von 2015 trat im Santa-Barbara-System im Argentinischen Vorland, 17 km unter der Erdoberfläche auf. Diese Region ist die östlichste strukturgeologische Provinz der Zentralanden und dem broken-foreland-Typus zuzuordnen. Im Norden schließt sich der Bolivianische Faltengürtel (Sierras Subandinas) und im Süden die Sierras Pampeanas an; im Osten liegt das Chaco-Paraná Becken. Eine mehrstufige morphotektonische Entwicklung wird hier vermutet, bei der das Grundgebirge durch als thick-skinned bezeichnete Deformation herausgehoben wurde und die dazwischen liegenden Intermontanbecken gleichzeitig Deformation des Typs thin-skinned erfahren haben. Die plötzliche Spannungsfreisetzung, die mit dieser Vorlanddeformation einhergeht, kann zu starken Erdbeben führen. Das Untersuchungsgebiet ist für wiederkehrende und historische, zerstörerische Erdbeben bekannt. Der zur Verfügung stehenden Aufzeichnungen reichen bis in das Jahr 1692 zurück, als ein Erdbeben der Magnitude M 7 (oder Intensität IX) die Stadt Esteco zerstörte. Daher sind zerstörerische Erdbeben ein besonderes Kennzeichen in diesem Teil des Andenvorlands. Für die Analyse der im seismologischen Netzwerk aufgezeichneten kontinuierlichen Daten wurde ein semiautomatischer Ansatz verfolgt, der mittels hochmoderner Python-Bibliotheken informationstechnisch umgesetzt wurde. Die resultierenden 1435 Erdbeben bestehen aus drei verschiedenen Gruppen: 1.) lokale Erdbeben in der Erdkruste (die etwa die Hälfte aller Events ausmachen), 2.) weiter entfernte Interplattenaktivität, die durch die Subduktion der Nazca-Platte unter den Südamerikanischen Kontinent hervorgerufen wird und 3.) sehr tiefen Erdbeben in etwa 600 km Tiefe. Mein Hauptaugenmerk lag dabei auf der ersten Gruppe. Diese krustalen Ereignisse sind teilweise Nachbeben des El Galpón Erdbebens und eines weiteren Bebens, welches sich weiter im Süden an der gleichen Störung ereignete. Die restlichen Beben können der allgemeinen Hintergrundaktivität entlang weiterer Störungen im Untersuchungsgebiet zugeschrieben werden. Beachtenswert ist dabei der Umstand, dass die Erdbebenaktivität in der gesamten Kruste beobachtet werden kann und sich dadurch die Deformation bis a fast an den Erdmantel ausbreitet. Mit den gesammelten Daten kann, unter der Verwendung der VELEST Software, ein lokales seismisches Geschwindigkeitsmodell bestimmt werden. Nach der Durchführung verschiedener Stabilitätstests, können aus dem robusten eindimensionalen Modell Richtwerte für die Zusammensetzung und den Aufbau der Erdkruste gewonnen werden. Dieanschließende Relokalisierung von Erdbebenherden erlaubt die Zuordnung einzelner Erdbeben zu Erdbebenclustern oder ausgedehnten seismotektonischen Strukturen. Dadurch können sogar zuvor unbekannte seismogene Störungen kartiert werden. Schlussendlich, werden Herdflächenlösungen für Beben mit präzise lokalisierten Erdbebenherden und unter der Einbeziehung des neu bestimmten lokalen Geschwindigkeitsmodells modelliert. Der Großteil der resultierenden Lösungen bestätigt das vorherrschende kompressive Regime. Das Streichen der einzelnen seismogenen Strukturen stimmt größtenteils mit der allgemeinen Nord – Süd Ausrichtugn der Zentralanden, ihrer Gebirgsfront und den einzelnen Höhenzügen im Santa-Barbará-System überein. T2 - Seismologische und Seismotektonische Analyse des Vorlandsystems der nordwestargentinischen Zentralanden KW - Seismology KW - Seismotektonik KW - Geophysics KW - Andes KW - Geosciences KW - Argentina KW - Anden KW - Seismologie KW - Geophysik KW - Geowissenschaften KW - Argentinien Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-473240 ER -