TY - THES A1 - Lilienkamp, Henning T1 - Enhanced computational approaches for data-driven characterization of earthquake ground motion and rapid earthquake impact assessment T1 - Fortgeschrittene Berechnungsansätze für die datengestützte Charakterisierung von Erdbeben-Bodenbewegungen und die schnelle Einschätzung von Erdbebenauswirkungen N2 - Rapidly growing seismic and macroseismic databases and simplified access to advanced machine learning methods have in recent years opened up vast opportunities to address challenges in engineering and strong motion seismology from novel, datacentric perspectives. In this thesis, I explore the opportunities of such perspectives for the tasks of ground motion modeling and rapid earthquake impact assessment, tasks with major implications for long-term earthquake disaster mitigation. In my first study, I utilize the rich strong motion database from the Kanto basin, Japan, and apply the U-Net artificial neural network architecture to develop a deep learning based ground motion model. The operational prototype provides statistical estimates of expected ground shaking, given descriptions of a specific earthquake source, wave propagation paths, and geophysical site conditions. The U-Net interprets ground motion data in its spatial context, potentially taking into account, for example, the geological properties in the vicinity of observation sites. Predictions of ground motion intensity are thereby calibrated to individual observation sites and earthquake locations. The second study addresses the explicit incorporation of rupture forward directivity into ground motion modeling. Incorporation of this phenomenon, causing strong, pulse like ground shaking in the vicinity of earthquake sources, is usually associated with an intolerable increase in computational demand during probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) calculations. I suggest an approach in which I utilize an artificial neural network to efficiently approximate the average, directivity-related adjustment to ground motion predictions for earthquake ruptures from the 2022 New Zealand National Seismic Hazard Model. The practical implementation in an actual PSHA calculation demonstrates the efficiency and operational readiness of my model. In a follow-up study, I present a proof of concept for an alternative strategy in which I target the generalizing applicability to ruptures other than those from the New Zealand National Seismic Hazard Model. In the third study, I address the usability of pseudo-intensity reports obtained from macroseismic observations by non-expert citizens for rapid impact assessment. I demonstrate that the statistical properties of pseudo-intensity collections describing the intensity of shaking are correlated with the societal impact of earthquakes. In a second step, I develop a probabilistic model that, within minutes of an event, quantifies the probability of an earthquake to cause considerable societal impact. Under certain conditions, such a quick and preliminary method might be useful to support decision makers in their efforts to organize auxiliary measures for earthquake disaster response while results from more elaborate impact assessment frameworks are not yet available. The application of machine learning methods to datasets that only partially reveal characteristics of Big Data, qualify the majority of results obtained in this thesis as explorative insights rather than ready-to-use solutions to real world problems. The practical usefulness of this work will be better assessed in the future by applying the approaches developed to growing and increasingly complex data sets. N2 - Das rapide Wachstum seismischer und makroseismischer Datenbanken und der vereinfachte Zugang zu fortschrittlichen Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens haben in den letzen Jahren die datenfokussierte Betrachtung von Fragestellungen in der Seismologie ermöglicht. In dieser Arbeit erforsche ich das Potenzial solcher Betrachtungsweisen im Hinblick auf die Modellierung erdbebenbedingter Bodenerschütterungen und der raschen Einschätzung von gesellschaftlichen Erdbebenauswirkungen, Disziplinen von erheblicher Bedeutung für den langfristigen Erdbebenkatastrophenschutz in seismisch aktiven Regionen. In meiner ersten Studie nutze ich die Vielzahl an Bodenbewegungsdaten aus der Kanto Region in Japan, sowie eine spezielle neuronale Netzwerkarchitektur (U-Net) um ein Bodenbewegungsmodell zu entwickeln. Der einsatzbereite Prototyp liefert auf Basis der Charakterisierung von Erdbebenherden, Wellenausbreitungspfaden und Bodenbeschaffenheiten statistische Schätzungen der zu erwartenden Bodenerschütterungen. Das U-Net interpretiert Bodenbewegungsdaten im räumlichen Kontext, sodass etwa die geologischen Beschaffenheiten in der Umgebung von Messstationen mit einbezogen werden können. Auch die absoluten Koordinaten von Erdbebenherden und Messstationen werden berücksichtigt. Die zweite Studie behandelt die explizite Berücksichtigung richtungsabhängiger Verstärkungseffekte in der Bodenbewegungsmodellierung. Obwohl solche Effekte starke, impulsartige Erschütterungen in der Nähe von Erdbebenherden erzeugen, die eine erhebliche seismische Beanspruchung von Gebäuden darstellen, wird deren explizite Modellierung in der seismischen Gefährdungsabschätzung aufgrund des nicht vertretbaren Rechenaufwandes ausgelassen. Mit meinem, auf einem neuronalen Netzwerk basierenden, Ansatz schlage ich eine Methode vor, umdieses Vorhaben effizient für Erdbebenszenarien aus dem neuseeländischen seismischen Gefährdungsmodell für 2022 (NSHM) umzusetzen. Die Implementierung in einer seismischen Gefährdungsrechnung unterstreicht die Praktikabilität meines Modells. In einer anschließenden Machbarkeitsstudie untersuche ich einen alternativen Ansatz der auf die Anwendbarkeit auf beliebige Erdbebeszenarien abzielt. Die abschließende dritte Studie befasst sich mit dem potenziellen Nutzen der von makroseismischen Beobachtungen abgeleiteten pseudo-Erschütterungsintensitäten für die rasche Abschätzung von gesellschaftlichen Erdbebenauswirkungen. Ich zeige, dass sich aus den Merkmalen solcher Daten Schlussfolgerungen über die gesellschaftlichen Folgen eines Erdbebens ableiten lassen. Basierend darauf formuliere ich ein statistisches Modell, welches innerhalb weniger Minuten nach einem Erdbeben die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten beachtlicher gesellschaftlicher Auswirkungen liefert. Ich komme zu dem Schluss, dass ein solches Modell, unter bestimmten Bedingungen, hilfreich sein könnte, um EntscheidungsträgerInnen in ihren Bestrebungen Hilfsmaßnahmen zu organisieren zu unterstützen. Die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens auf Datensätze die sich nur begrenzt als Big Data charakterisieren lassen, qualifizieren die Mehrheit der Ergebnisse dieser Arbeit als explorative Einblicke und weniger als einsatzbereite Lösungen für praktische Fragestellungen. Der praktische Nutzen dieser Arbeit wird sich in erst in Zukunft an der Anwendung der erarbeiteten Ansätze auf wachsende und zunehmend komplexe Datensätze final abschätzen lassen. KW - seismology KW - machine learning KW - deep learning KW - ground motion modeling KW - seismic hazard KW - rapid earthquake impact assessment KW - geophysics KW - Deep Learning KW - Geophysik KW - Bodenbewegungsmodellierung KW - maschinelles Lernen KW - schnelle Einschätzung von Erdbebenauswirkungen KW - seismische Gefährdung KW - Seismologie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-631954 ER - TY - THES A1 - Sharma, Shubham T1 - Integrated approaches to earthquake forecasting T1 - Integrierte Ansätze zur Vorhersage von Erdbeben BT - insights from Coulomb stress, seismotectonics, and aftershock sequences BT - Erkenntnisse aus Coulomb-Stress, Seismotektonik und Nachbebenfolgen N2 - A comprehensive study on seismic hazard and earthquake triggering is crucial for effective mitigation of earthquake risks. The destructive nature of earthquakes motivates researchers to work on forecasting despite the apparent randomness of the earthquake occurrences. Understanding their underlying mechanisms and patterns is vital, given their potential for widespread devastation and loss of life. This thesis combines methodologies, including Coulomb stress calculations and aftershock analysis, to shed light on earthquake complexities, ultimately enhancing seismic hazard assessment. The Coulomb failure stress (CFS) criterion is widely used to predict the spatial distributions of aftershocks following large earthquakes. However, uncertainties associated with CFS calculations arise from non-unique slip inversions and unknown fault networks, particularly due to the choice of the assumed aftershocks (receiver) mechanisms. Recent studies have proposed alternative stress quantities and deep neural network approaches as superior to CFS with predefined receiver mechanisms. To challenge these propositions, I utilized 289 slip inversions from the SRCMOD database to calculate more realistic CFS values for a layered-half space and variable receiver mechanisms. The analysis also investigates the impact of magnitude cutoff, grid size variation, and aftershock duration on the ranking of stress metrics using receiver operating characteristic (ROC) analysis. Results reveal the performance of stress metrics significantly improves after accounting for receiver variability and for larger aftershocks and shorter time periods, without altering the relative ranking of the different stress metrics. To corroborate Coulomb stress calculations with the findings of earthquake source studies in more detail, I studied the source properties of the 2005 Kashmir earthquake and its aftershocks, aiming to unravel the seismotectonics of the NW Himalayan syntaxis. I simultaneously relocated the mainshock and its largest aftershocks using phase data, followed by a comprehensive analysis of Coulomb stress changes on the aftershock planes. By computing the Coulomb failure stress changes on the aftershock faults, I found that all large aftershocks lie in regions of positive stress change, indicating triggering by either co-seismic or post-seismic slip on the mainshock fault. Finally, I investigated the relationship between mainshock-induced stress changes and associated seismicity parameters, in particular those of the frequency-magnitude (Gutenberg-Richter) distribution and the temporal aftershock decay (Omori-Utsu law). For that purpose, I used my global data set of 127 mainshock-aftershock sequences with the calculated Coulomb Stress (ΔCFS) and the alternative receiver-independent stress metrics in the vicinity of the mainshocks and analyzed the aftershocks properties depend on the stress values. Surprisingly, the results show a clear positive correlation between the Gutenberg-Richter b-value and induced stress, contrary to expectations from laboratory experiments. This observation highlights the significance of structural heterogeneity and strength variations in seismicity patterns. Furthermore, the study demonstrates that aftershock productivity increases nonlinearly with stress, while the Omori-Utsu parameters c and p systematically decrease with increasing stress changes. These partly unexpected findings have significant implications for future estimations of aftershock hazard. The findings in this thesis provides valuable insights into earthquake triggering mechanisms by examining the relationship between stress changes and aftershock occurrence. The results contribute to improved understanding of earthquake behavior and can aid in the development of more accurate probabilistic-seismic hazard forecasts and risk reduction strategies. N2 - Ein umfassendes Verständnis der seismischen Gefahr und Erdbebenauslösung ist wichtig für eine Minderung von Erdbebenrisiken. Die zerstörerische Natur von Erdbeben motiviert Forscher dazu, trotz der scheinbaren Zufälligkeit der Erdbebenereignisse an Vorhersagen zu arbeiten. Das Verständnis der den Beben zugrunde liegenden Mechanismen und Muster ist angesichts ihres Potenzials für weitreichende Verwüstung und den Verlust von Menschenleben von entscheidender Bedeutung. Diese Arbeit kombiniert Methoden, einschließlich der Berechnung der Coulombschen Spannung und der Analyse von Nachbeben, um die Komplexitäten von Erdbeben besser zu verstehen und letztendlich die Bewertung der seismischen Gefahr zu verbessern. Das Coulomb Spannungskriterium (CFS) wird oft verwendet, um die räumliche Verteilung von Nachbeben nach großen Erdbeben vorherzusagen. Jedoch ergeben sich Unsicherheiten bei der Berechnung von CFS aus nicht eindeutigen slip-inversion und der unbekannten Störungsnetzwerken, insbesondere aufgrund der Unsicherheit bezüglich der Nachbebenmechanismen (Empfänger). Neueste Studien deuten darauf hin dass alternative Spannungsgrößen und Deep-Learning-Ansätze gegenüber CFS mit vordefinierten Empfängermechanismen. Um diese Ergebnisse zu hinterfragen, habe ich 289 Slip-inversion uberlegensind aus der SRCMOD-Datenbank verwendet, um realistischere CFS-Werte für einen geschichteten Halbraum und variable Empfängermechanismen zu berechnen. Dabei habe ich auch den Einfluss von Magnitudenschwellenwerten, Gittergrößenvariationen und der Nachbeben-Dauer auf die vorhersagemöglichkeiten der Spannungsmetriken unter Verwendung der ROC-Analyse (Receiver Operating Characteristic) untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die berudzsidtizung von variablen Empfangermechanism und größere Nachbeben und kürzere Zeiträume die vorhersagekraft steigern, wobei die relative Rangfolge der verschiedenen Spannungsmetriken nicht geändert wird. Um die Coulomb Spannungsberechnungen genauer mit den Ergebnissen von Erdbebenstudien abzugleichen, habe ich die Quelleneigenschaften des Erdbebens von Kaschmir aus dem Jahr 2005 und seiner Nachbeben mit dem ziel, die Seismotektonik des NW-Himalaya Syntaxis zu entschlüsseln, detailliert untersucht. Ich habe gleichzeitig das Hauptbeben und seine größten Nachbeben unter Verwendung von seismischen Phaseneinsetzen relokalisiert und anschließend eine umfassende Analyse der Coulomb Spannungsänderungen auf den Bruchflächen der Nachbeben durchgeführt. Durch die Berechnung der Coulomb Spannungsänderungen an den während der Nachbeben aktivierten Störungen konnte ich herausfinden, dass alle großen Nachbeben in Regionen mit positiven Spannungsänderungen liegen, was auf eine Auslösung durch entweder ko-seismische oder post-seismische Verschiebungen des Hauptbebens hinweist. Schließlich habe ich die Beziehung zwischen den durch Hauptbeben verursachten Spannungsänderungen und den damit verbundenen seismischen Parametern untersucht, insbesondere denen der Häufigkeits-Magnituden (Gutenberg-Richter) Verteilung und des zeitlichen Nachbebenabklingens (Omori-Utsu-Gesetz). Zu diesem Zweck habe ich meinen globalen Datensatz von 127 Hauptbeben-Nachbeben-Sequenzen mit den in der Umgebung der Hauptbeben berechneten Coulomb Spannungen ($\Delta$CFS) zusammen mit den alternativen, empfänger-unabhängigen Spannungsmetriken, verwendet und die Eigenschaften in Abhängigkeit der Spannungswerte analysiert. Überraschenderweise zeigen die Ergebnisse eine klar positive Korrelation zwischen dem $b$-Wert der Gutenberg-Richter-Verteilung und der induzierten Spannung, was im Kontrast zu den Erwartungen aus Laborexperimenten steht. Diese Beobachtung unterstreicht die Bedeutung struktureller Heterogenitäten und Festigkeitsvariationen in seismischen Mustern. Darüber hinaus zeigt die Studie, dass die Anzahl von Nachbeben nichtlinear mit der Spannung zunimmt, während die Omori-Utsu-Parameter $c$ und $p$ systematisch mit zunehmenden Spannungsänderungen abnehmen. Diese teilweise unerwarteten Ergebnisse haben bedeutende Auswirkungen auf zukünftige Abschätzungen der Nachbebengefahr. Die Ergebnisse dieser Arbeit liefern wertvolle Einblicke in die Mechanismen der Erdbebenauslösung, indem sie die Beziehung zwischen Spannungsänderungen und dem Auftreten von Nachbeben untersuchen. Die Ergebnisse tragen zu einem besseren Verständnis des Verhaltens von Erdbeben bei und können bei der Entwicklung genauerer probabilistischer, seismischer Gefahreneinschätzungen und Risikominderungsstrategien helfen. KW - earthquake KW - forecasting KW - hazards KW - seismology KW - Erdbeben KW - Vorhersage KW - Gefahren KW - Seismologie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-636125 ER - TY - THES A1 - Metz, Malte T1 - Finite fault earthquake source inversions T1 - Ausgedehnte Erdbebenquellinversion BT - implementation and testing of a novel physics-based rupture model BT - Implementierung und Validierung eines neuen selbst-ähnlichen Bruchmodels N2 - Earthquake modeling is the key to a profound understanding of a rupture. Its kinematics or dynamics are derived from advanced rupture models that allow, for example, to reconstruct the direction and velocity of the rupture front or the evolving slip distribution behind the rupture front. Such models are often parameterized by a lattice of interacting sub-faults with many degrees of freedom, where, for example, the time history of the slip and rake on each sub-fault are inverted. To avoid overfitting or other numerical instabilities during a finite-fault estimation, most models are stabilized by geometric rather than physical constraints such as smoothing. As a basis for the inversion approach of this study, we build on a new pseudo-dynamic rupture model (PDR) with only a few free parameters and a simple geometry as a physics-based solution of an earthquake rupture. The PDR derives the instantaneous slip from a given stress drop on the fault plane, with boundary conditions on the developing crack surface guaranteed at all times via a boundary element approach. As a side product, the source time function on each point on the rupture plane is not constraint and develops by itself without additional parametrization. The code was made publicly available as part of the Pyrocko and Grond Python packages. The approach was compared with conventional modeling for different earthquakes. For example, for the Mw 7.1 2016 Kumamoto, Japan, earthquake, the effects of geometric changes in the rupture surface on the slip and slip rate distributions could be reproduced by simply projecting stress vectors. For the Mw 7.5 2018 Palu, Indonesia, strike-slip earthquake, we also modelled rupture propagation using the 2D Eikonal equation and assuming a linear relationship between rupture and shear wave velocity. This allowed us to give a deeper and faster propagating rupture front and the resulting upward refraction as a new possible explanation for the apparent supershear observed at the Earth's surface. The thesis investigates three aspects of earthquake inversion using PDR: (1) to test whether implementing a simplified rupture model with few parameters into a probabilistic Bayesian scheme without constraining geometric parameters is feasible, and whether this leads to fast and robust results that can be used for subsequent fast information systems (e.g., ground motion predictions). (2) To investigate whether combining broadband and strong-motion seismic records together with near-field ground deformation data improves the reliability of estimated rupture models in a Bayesian inversion. (3) To investigate whether a complex rupture can be represented by the inversion of multiple PDR sources and for what type of earthquakes this is recommended. I developed the PDR inversion approach and applied the joint data inversions to two seismic sequences in different tectonic settings. Using multiple frequency bands and a multiple source inversion approach, I captured the multi-modal behaviour of the Mw 8.2 2021 South Sandwich subduction earthquake with a large, curved and slow rupturing shallow earthquake bounded by two faster and deeper smaller events. I could cross-validate the results with other methods, i.e., P-wave energy back-projection, a clustering analysis of aftershocks and a simple tsunami forward model. The joint analysis of ground deformation and seismic data within a multiple source inversion also shed light on an earthquake triplet, which occurred in July 2022 in SE Iran. From the inversion and aftershock relocalization, I found indications for a vertical separation between the shallower mainshocks within the sedimentary cover and deeper aftershocks at the sediment-basement interface. The vertical offset could be caused by the ductile response of the evident salt layer to stress perturbations from the mainshocks. The applications highlight the versatility of the simple PDR in probabilistic seismic source inversion capturing features of rather different, complex earthquakes. Limitations, as the evident focus on the major slip patches of the rupture are discussed as well as differences to other finite fault modeling methods. N2 - Erdbebenmodelle sind der Schlüssel zu einem detaillierten Verständnis der zugrunde liegenden Bruchprozesse. Die kinematischen oder dynamischen Brucheigenschaften werden mit Hilfe von ausgedehnten Bruchmodellen bestimmt. Dadurch können Details, wie z.B. die Bruchrichtung und -geschwindigkeit oder die Verschiebungsverteilung, aufgelöst werden. Häufig sind ausgedehnte Bruchmodelle durch sehr viele freie Parameter definiert, etwa individuelle Verschiebungen und Verschiebungsrichtungen auf den diskretisierten Bruchflächenelementen. Die große Anzahl an Parametern sorgt dafür, dass Inversionsprobleme hochgradig unterbestimmt sind. Um daraus resultierende numerische Instabilitäten zu verhinden, werden diese Modelle häufig mit zusätzlichen eher geometrischen als physikalischen Annahmen stabilisiert, z.B. im Bezug auf die Rauigkeit der Verschiebung auf der Bruchfläche. Die Basis für die Inversionsmethode in dieser Dissertaton bildet das von uns entwickelete pseudo-dynamische Bruchmodel (PDR). Die PDR basiert auf wenigen freien Parametern und einer simplen, planaren Geometrie und ergibt eine physik-gestützte Lösung für Erdbebenbrüche. Die PDR bestimmt die instantane Verschiebung basierend auf gegebenen Spannungsänderungen auf der Bruchfläche. Die Randbedingung der Spannungsänderung wird dabei zu jedem Zeitpunkt der Bruchentwicklung über eine Randelementmethode eingehalten. Als Nebenprodukt dessen kann die Herdzeitfunktion an jedem Punkt der Bruchfläche als Ergebnis des Models bestimmt werden, und muss daher nicht vorher definiert werden. Der PDR-Modellierungsansatz wurde mit anderen Modellen anhand verschiedener Erdbeben verglichen. Am Beispiel des Mw 7,1 2016 Kumamoto, Japan, Bebens konnte der Effekt einer gekrümmten Bruchfläche auf die daraus resultierenden Verschiebungsverteilung und Verschiebungsraten durch eine Projezierung der Spannungsvektoren reproduziert werden. Für das Mw 7,5 2018 Palu, Indonesien, Beben haben wir die Bruchausbreitung auf Grundlage der 2D-Eikonalgleichung und basierend auf einem angenommenen linearen Zusammenhang zwischen Bruch- und Scherwellengeschwindigkeit modelliert. Dadurch konnten wir die beobachtete Supershear-Bruchausbreitung als Ergebnis einer möglichen tiefen und daher schnelleren Bruchfront mit einer Abstrahlung an die Erdoberfläche erklären. Der PDR-Vorwärtsmodellierungs-Code wurde in den Open-Source Python Paketen Pyrocko und Grond veröffentlicht. Meine Dissertation beleuchtet drei Aspekte der Erdbebeninversion unter Zuhilfenahme der PDR: (1) Ist eine Implementation eines simplen Bruchmodels mit wenigen Parametern in ein probabalistisches Bayesisches Inversionsprogramm möglich? Kann dies schnelle und robuste Ergebnisse für weitere Folgeanwendungen, wie Bodenbeschleunigungsvorhersagen, liefern? (2) Wie hilft die Kombination aus seismischen Breitband- und Accelerometerdaten mit Nahfelddeformationsdaten, Inversionsergebnisse mit der PDR zu verbessern? (3) Können komplexe Brüche über einen multiplen PDR-Quellinversionsansatz aufgelöst werden und wenn ja, wann ist dies möglich? Ich habe den PDR-Inversionsansatz entwickelt und auf zwei Erdbeben-Sequenzen in verschiedenen tektonischen Umgebungen angewandt. Mit Hilfe von verschiedenen Datensätzen in mehreren Frequenzbändern innerhalb von einfachen und multiplen Bruchflächeninversionen konnte ich das multi-modale Mw 8,2 2021 South Sandwich Erdbeben characterisieren. Dieses bestand aus einem langen, flachen, langsam brechenden Beben entlang der gekrümmten Subduktionszone, welches durch zwei kleinere, tiefere Brüche mit schnelleren Bruchgeschwindigkeiten begrenzt wurde. Die Validierung mit Ergebnissen aus einer P-Wellen Back-Projection, der Clusteranalyse von Nachbeben und einer Tsunami-Modelierung zeigten eine hohe Konsistenz mit den PDR-Resultaten. Die Kombination von seismischen Daten und Oberflächendeformationen in einer multiplen PDR-Inversion habe ich auch zur Analyse eines Beben-Triplets vom Juni 2022 im Südosten des Irans genutzt. Die Inversionen konnten im Zusammenspiel mit relokalisierten Nachbeben einen neuen Fall von vertikaler Haupt-/Nachbebenseparation auflösen. Während die großen Hauptbeben im flachen Sediment stattfanden, sind die Nachbeben hauptsächlich entlang der tieferen Grenzfläche zwischen Sediment und kristallinem Grundgebirge aufgetreten. Eine Erklärung dafür ist das duktile Fließen einer vorhandenen Salzschicht auf der Grenzfläche, ausgelöst durch Spannungsänderungen im Zuge der Hauptbeben. Die Anwendungen konnten die Vielseitigkeit der PDR als simples Quellmodel innerhalb von seismischen Quellinversionen zeigen. Limitierungen der Inversion, wie der augenscheinliche Fokus auf den Hauptverschiebungsbereich eines Bebens, werden in dieser Arbeit genauso diskutiert wie die Einordnung der PDR im Vergleich zu anderen ausgedehnten Quellmodellen. KW - seismology KW - inversion KW - source model KW - Seismologie KW - Inversion KW - Bruchmodel Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-619745 ER - TY - THES A1 - Illien, Luc T1 - Time-dependent properties of the shallow subsurface BT - groundwater and earthquake damage dynamics from seismic interferometry N2 - The shallow Earth’s layers are at the interplay of many physical processes: some being driven by atmospheric forcing (precipitation, temperature...) whereas others take their origins at depth, for instance ground shaking due to seismic activity. These forcings cause the subsurface to continuously change its mechanical properties, therefore modulating the strength of the surface geomaterials and hydrological fluxes. Because our societies settle and rely on the layers hosting these time-dependent properties, constraining the hydro-mechanical dynamics of the shallow subsurface is crucial for our future geographical development. One way to investigate the ever-changing physical changes occurring under our feet is through the inference of seismic velocity changes from ambient noise, a technique called seismic interferometry. In this dissertation, I use this method to monitor the evolution of groundwater storage and damage induced by earthquakes. Two research lines are investigated that comprise the key controls of groundwater recharge in steep landscapes and the predictability and duration of the transient physical properties due to earthquake ground shaking. These two types of dynamics modulate each other and influence the velocity changes in ways that are challenging to disentangle. A part of my doctoral research also addresses this interaction. Seismic data from a range of field settings spanning several climatic conditions (wet to arid climate) in various seismic-prone areas are considered. I constrain the obtained seismic velocity time-series using simple physical models, independent dataset, geophysical tools and nonlinear analysis. Additionally, a methodological development is proposed to improve the time-resolution of passive seismic monitoring. N2 - Die oberflächennahen Erdschichten sind ein Zusammenspiel vieler physikalischer Prozesse: Einige werden durch atmosphärische Einflüsse (Niederschlag, Temperatur...) angetrieben, während andere ihren Ursprung im Untergrund haben, beispielsweise Bodenerschütterungen aufgrund seismischer Aktivität. Diese Kräfte führen zu sich ständig ändernden mechanische Eigenschaften des Untergrunds, und damit auch Änderungen der Festigkeit der Geomaterialien der Oberfläche, sowie der Wasserflüsse. Als Gesellschaft leben wir auf der Erdoberfläche, und sind auf diese zeitabhängigen Eigenschaften angewiesen. Für unsere zukünftige, geographische Entwicklung ist es daher essentiell, die hydromechanischen Dynamiken des flachen Untergrunds zu verstehen. Eine Möglichkeit, die sich stetig ändernden physikalischen Eigenschaften unter unseren Füßen zu untersuchen, ist die Ableitung seismischer Geschwindigkeitsänderungen aus dem Umgebungslärm, mit Hilfe einer Technik namens seismische Interferometrie. In dieser Dissertation verwende ich diese Methode, um die Entwicklung der Grundwasserspeicherung, sowie durch Erdbeben verursachte Schäden zu untersuchen. Es werden zwei Forschungslinien untersucht, diese umfassen die Hauptkontrollen der Grundwasserneubildung in steilen Landschaften und die Vorhersagbarkeit und Dauer der transienten physikalischen Eigenschaften aufgrund von Erdbebenerschütterungen. Beide Dynamiken beeinflussen sich gegenseitig, sowie die Geschwindigkeitsänderungen im Untergrund in einer Weise, die schwer zu entschlüsseln ist. Ein Teil dieser Doktorarbeit behandelt daher auch diese Wechselwirkung. Wir verwenden seismische Daten, die unter verschiedenen klimatischen Bedingungen (feuchtes bis trockenes Klima) in mehreren, seismisch gefährdeten Gebieten erhoben wurden. Die gewonnenen seismischen Geschwindigkeitszeitreihen werden mit Hilfe einfacher, physikalischer Modelle, unabhängiger Datensätze, geophysikalischer Instrumente und nichtlinearer Analysen untersucht. Darüber hinaus wird eine methodische Entwicklung vorgeschlagen, um die zeitliche Auflösung des passiven, seismischen Monitorings zu verbessern. KW - seismology KW - seismic noise KW - mountain hydrology KW - earthquake damage KW - geomechanics KW - geophysics KW - Erdbebenschäden KW - Geomechanik KW - Geophysik KW - Gebirgshydrologie KW - seismisches Rauschen KW - Seismologie Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-599367 ER - TY - THES A1 - Sen, Ali Tolga T1 - Inversion of seismic source parameters for weak mining-induced and natural earthquakes T1 - Inversion von seismischen Quellparametern für schwache Bergbau-induzierte und natürliche Erdbeben N2 - The purpose of this thesis is to develop an automated inversion scheme to derive point and finite source parameters for weak earthquakes, here intended with the unusual meaning of earthquakes with magnitudes at the limit or below the bottom magnitude threshold of standard source inversion routines. The adopted inversion approaches entirely rely on existing inversion software, the methodological work mostly targeting the development and tuning of optimized inversion flows. The resulting inversion scheme is tested for very different datasets, and thus allows the discussion on the source inversion problem at different scales. In the first application, dealing with mining induced seismicity, the source parameters determination is addressed at a local scale, with source-sensor distance of less than 3 km. In this context, weak seismicity corresponds to event below magnitude MW 2.0, which are rarely target of automated source inversion routines. The second application considers a regional dataset, namely the aftershock sequence of the 2010 Maule earthquake (Chile), using broadband stations at regional distances, below 300 km. In this case, the magnitude range of the target aftershocks range down to MW 4.0. This dataset is here considered as a weak seismicity case, since the analysis of such moderate seismicity is generally investigated only by moment tensor inversion routines, with no attempt to resolve source duration or finite source parameters. In this work, automated multi-step inversion schemes are applied to both datasets with the aim of resolving point source parameters, both using double couple (DC) and full moment tensor (MT) models, source duration and finite source parameters. A major result of the analysis of weaker events is the increased size of resulting moment tensor catalogues, which interpretation may become not trivial. For this reason, a novel focal mechanism clustering approach is used to automatically classify focal mechanisms, allowing the investigation of the most relevant and repetitive rupture features. The inversion of the mining induced seismicity dataset reveals the repetitive occurrence of similar rupture processes, where the source geometry is controlled by the shape of the mined panel. Moreover, moment tensor solutions indicate a significant contribution of tensile processes. Also the second application highlights some characteristic geometrical features of the fault planes, which show a general consistency with the orientation of the slab. The additional inversion for source duration allowed to verify the empirical correlation for moment normalized earthquakes in subduction zones among a decreasing rupture duration with increasing source depth, which was so far only observed for larger events. N2 - Ziel dieser Dissertation ist es ein automatisches Inversionsschema zur Ableitung von Parametern für Punkt- und finite Quellen von "schwachen" Erdbeben im Sinne von aussergewöhnlich kleinen Erdbeben an oder unterhalb der Magnitudenschwelle für Standard-Inversionsroutinen zu entwickeln. Der verwendete Inversionsansatz baut auf bestehender Inversionssoftware auf, die methodische Arbeit zielt hauptsächlich auf die Entwicklung und das Tuning des optimierten Inversionsablaufs. Das resultierende Inversionsverfahren ist für verschiedene Datensätze getestet und erlaubt somit eine Diskussion über das Herdinversionsproblem auf unterschiedlichen Skalierungen. In der ersten Anwendung, die sich mit induzierter Seismizität in Minen beschäftigt, werden die Herdparameter im lokalen Bereich mit einer Herd-Empfänger Entfernung von weniger als 3 km bestimmt. In diesem Zusammenhang bezieht sich die "schwache" Seismizität auf Ereignisse mit Magnituden unter Mw 2.0, welche sehr selten das Ziel von automatisierten Herdinversionsroutinen sind. Die zweite Anwendung berücksichtigt den regionalen Datensatz der Nachbebesequenz des Maule (Chile) Erdbebens von 2010, aufgezeichnet durch Breitband-Stationen in einer maximalen Entfernung von 300 km. In diesem Fall umfasst der Magnitudenbereich Ereignisse mit Magnituden kleiner als Mw 4.0. Auch dieser Datensatz wird hier als "schwache" Seismizität interpretiert, da die Analyse solch moderater Seismizität normalerweise nur durch Routinen für Momententensorinversion erfolgt, welche keinerlei Auflösung für die Herddauer oder finite Herdparameter beinhaltet. In dieser Arbeit wird ein automatisiertes, mehrstufiges Inversionsverfahren auf beide Datensätze angewendet mit dem Ziel sowohl Punktquellen-Herdparameter für double-couple (DC) und volle Momententensor (MT) Modelle als auch für Herddauer und finite Herdparameter zu bestimmen. Ein Hauptergebnis dieser Analyse von schwachen Ereignissen ist die Vergrößerung von Momententensor-Katalogen, deren Interpretation wichtig werden könnte. Aus diesem Grund wurde ein neuartiger Cluster-Ansatz für Herdmechanismen angewendet um diese automatisch zu klassifizieren, der somit die Untersuchung der wichtigsten und sich wiederholenden Bruchprozessen erlaubt. Die Inversion des Datensatzes von induzierter Seismizität in Minen enthüllt das sich wiederholende Auftreten von ähnlichen Bruchprozessen, wobei die Herdgeometrie von der Form der Minentäfelung kontrolliert wird. Darüber hinaus deuten die Momententensorlösungen einen signifikanten Beitrag von tensilen Prozessen an. Auch die zweite Anwendung zeigt einige charackteristische, geometrische Besonderheiten der Bruchflächen auf, welche prinzipiell konsistent zur Orientierung der subduzierten Platte sind. Die zusätzliche Inversion nach der Herdzeit erlaubt die Verifizierung von empirischen Korrelationen von momentennormalisierten Erdbeben in Subduktionszonen zwischen einer abnehmenden Bruchdauer mit zunehmender Herdtiefe, welche bisher nur für größere Ereignisse beobachtet wurde. KW - Seismologie KW - induzierten Seismizität KW - Quellenumkehr KW - Momententensor KW - Aufenthaltsdauer KW - seismology KW - induced seismicity KW - source inversion KW - moment tensor KW - source duration Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-71914 ER -