TY - THES A1 - Gassner, Alexandra Carina T1 - The character of the core-mantle boundary : a systematic study using PcP N2 - Assuming that liquid iron alloy from the outer core interacts with the solid silicate-rich lower mantle the influence on the core-mantle reflected phase PcP is studied. If the core-mantle boundary is not a sharp discontinuity, this becomes apparent in the waveform and amplitude of PcP. Iron-silicate mixing would lead to regions of partial melting with higher density which in turn reduces the velocity of seismic waves. On the basis of the calculation and interpretation of short-period synthetic seismograms, using the reflectivity and Gauss Beam method, a model space is evaluated for these ultra-low velocity zones (ULVZs). The aim of this thesis is to analyse the behaviour of PcP between 10° and 40° source distance for such models using different velocity and density configurations. Furthermore, the resolution limits of seismic data are discussed. The influence of the assumed layer thickness, dominant source frequency and ULVZ topography are analysed. The Gräfenberg and NORSAR arrays are then used to investigate PcP from deep earthquakes and nuclear explosions. The seismic resolution of an ULVZ is limited both for velocity and density contrasts and layer thicknesses. Even a very thin global core-mantle transition zone (CMTZ), rather than a discrete boundary and also with strong impedance contrasts, seems possible: If no precursor is observable but the PcP_model /PcP_smooth amplitude reduction amounts to more than 10%, a very thin ULVZ of 5 km with a first-order discontinuity may exist. Otherwise, if amplitude reductions of less than 10% are obtained, this could indicate either a moderate, thin ULVZ or a gradient mantle-side CMTZ. Synthetic computations reveal notable amplitude variations as function of the distance and the impedance contrasts. Thereby a primary density effect in the very steep-angle range and a pronounced velocity dependency in the wide-angle region can be predicted. In view of the modelled findings, there is evidence for a 10 to 13.5 km thick ULVZ 600 km south-eastern of Moscow with a NW-SE extension of about 450 km. Here a single specific assumption about the velocity and density anomaly is not possible. This is in agreement with the synthetic results in which several models create similar amplitude-waveform characteristics. For example, a ULVZ model with contrasts of -5% VP , -15% VS and +5% density explain the measured PcP amplitudes. Moreover, below SW Finland and NNW of the Caspian Sea a CMB topography can be assumed. The amplitude measurements indicate a wavelength of 200 km and a height of 1 km topography, previously also shown in the study by Kampfmann and Müller (1989). Better constraints might be provided by a joined analysis of seismological data, mineralogical experiments and geodynamic modelling. N2 - Unter der Annahme, dass flüssiges Eisen aus dem äußeren Erdkern mit dem festen, silikat-reichen Unteren Mantel reagiert, wird eine Einflussnahme auf die Kern-Mantel Reflexionsphase PcP erwartet. Ist die Kern-Mantel Grenze aufgeweicht, und nicht wie bislang angenommen ein diskreter Übergang, so zeichnet sich dies in der Wellenform und Amplitude von PcP ab. Die Interaktion mit Eisen führt zu teilweise aufgeschmolzenen Bereichen höherer Dichte, welche die seismischen Wellengeschwindigkeiten herabsetzen. Basierend auf den Berechnungen von kurzperiodischen synthetischen Seismogrammen, mittels der Reflektivitäts- und Gauss Beam Methode, soll ein möglicher Modellraum dieser Niedriggeschwindigkeitszonen ermittelt werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es das Verhalten von PcP im Distanzbereich von 10° bis 40° unter dem Einfluss dieser Modelle mit diversen Geschwindigkeits- und Dichtekontrasten zu untersuchen. Ferner wird das Auflösungsvermögen hinsichtlich seismischer Daten diskutiert. Entscheidende Parameter wie Anomaliedicke, Quellfrequenz und Topographie werden hierbei analysiert. Tiefe Erdbeben und Kernexplosionen, die sich im entsprechenden Entfernungsbereich zum Gräfenberg und NORSAR Array befinden, werden anschließend im Hinblick auf PcP ausgewertet. Das seismische Auflösungsvermögen von Niedriggeschwindigkeitszonen ist stark begrenzt sowohl in Bezug auf Geschwindigkeits- und Dichtekontraste als auch hinsichtlich der Mächtigkeit. Es besteht sogar die Möglichkeit einer dünnen, globalen Kern-Mantel Übergangszone, selbst mit großen Impedanzkontrasten, ohne dass dies mit seismologischen Methoden detektiert werden könnte: Wird kein precursor zu PcP beobachtet aber das PcPmodel /PcPsmooth Amplitudenverhältnis zeigt gleichzeitig eine Reduktion von mehr als 10%, dann könnte eine sehr dünne Niedriggeschwindigkeitszone von ca. 5 km Mächtigkeit und einer Diskontinuität erster Ordnung vorliegen. Andererseits, ist PcP um weniger als 10% reduziert, könnte dies entweder auf eine dünne, moderate Niedriggeschwindigkeitszone oder einen graduellen Kern-Mantel Übergang hindeuten. Die synthetischen Berechnungen ergeben starke Amplitudenvariationen als Funktion der Distanz, welche auf den Impedanzkontrast zurückzuführen sind. Dabei ergibt sich ein primärer Dichteeffekt im extremen Steilwinkelbereich und ein maßgeblicher Geschwindigkeitseinfluss im Weitwinkelbereich. Im Hinblick auf die modellierten Resultate lässt sich eine 10 - 13.5 km mächtige Niedriggeschwindigkeitszone 600 km südöstlich von Moskau mit einer NW-SE Ausdehnung von mindestens 450 km folgern, wobei eine exakte Aussage über Geschwindigkeiten und Dichte nicht möglich ist. Dies ist im Konsens mit den synthetischen Berechnungen, wonach viele unterschiedliche Modelle ähnliche Amplituden- und Wellenformcharakteristiken erzeugen. Zum Beispiel erklärt ein Modell mit Kontrasten von -5% VP , -15% VS and +5% Dichte die gemessenen PcP Amplituden. Darüber hinaus können unterhalb des südwestlichen Finnlands und nord-nordwestlich des Kaspischen Meeres Undulationen an der Kern-Mantel Grenze selbst vermutet werden. Unter Berücksichtigung früherer Studien, z. B. von Kampfmann and Müller (1989), deuten die Messergebnisse auf eine laterale Topographie von 200 km und eine Höhe von 1 km hin. Eine Eingrenzung der potentiellen Anomaliemodelle kann nur durch eine gemeinsame Auswertung mit mineralogischen Experimenten und geodynamischen Modellierungen erfolgen. KW - Kern-Mantel Grenze KW - Seismologie KW - Ultra-Niedriggeschwindigkeitszonen KW - Steilwinkel-Analyse von PcP KW - Tiefbeben und Kernexplosionen KW - core-mantle boundary KW - seismology KW - ultra-low velocity zones KW - steep-angle analysis of PcP KW - deep earthquakes and nuclear explosions Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-63590 ER - TY - THES A1 - Petersen, Gesa Maria T1 - Source array and receiver array analysis of Vogtland/ West Bohemia earthquake clusters T1 - Untersuchung von Erdbebenclustern im Vogtland/ Westböhmen durch Quell- und Empfängerarrays N2 - Die Region Vogtland/ West Böhmen im Grenzgebiet zwischen Deutschland und Tschechien ist bekannt für ihre geologische Aktivität. Holozäner Vulkanismus, Gasaustritte an Mofetten und Quellen und wiederkehrende Erdbebenschwärme sind Ausdruck geodynamischer Prozesse im Untergrund. Während des Erdbebenschwarms 2008/2009 in Nový Kostel installierte die Universität Potsdam ein temporäres Array in Rohrbach, in einer Epizentraldistanz von etwa 10 km und mit einer Aperatur von etwa 0.75 km. 22 Erdbeben wurden für Quellarray- beam forming ausgewählt. Quellarrays sind örtliche Cluster von Erdbeben, die von einer Empfängerstation aufgezeichnet werden. Wegen der Reziprozität der Green’schen Funktionen können diese in ähnlicher Weise genutzt werden wie Empfängerarrays, bei denen mehrere Stationen ein einzelnes Beben aufzeichnen. Die Kreuzkorrelationskoeffizienten aller Beben des Quellarrays, aufgezeichnet an einer einzelnen Station, sind in der Regel höher als für einzelne Ereignisse, die an allen Stationen des Empfängerarrays aufgezeichnet wurden. Dies deutet hinsichtlich der aufgelösten Frequenzen auf einen heterogenen Untergrund unter den Array-Stationen und ein vergleichsweise homogenes Quellarray-Volumen hin. Beam forming wurde mit den horizontalen und vertikalen Spuren aller Quellarray-Beben, aufgezeichnet auf allen 11 Stationen des Empfängerarrays, durchgeführt. Die Ergebnisse wurden im Hinblick auf Konversionen und reflektierte Phasen analysiert. Während die theoretische Richtung der direkten P-Welle im Falle der Quellarray-Aufzeichnungen gut übereinstimmt, wird eine Empfängerarray-Missweisung von 15° bis 25° beobachtet. Eine PS Phase, die der direkten P Phase folgt und eine mögliche SP Phase, die kurz vor der direkten S-Phase ankommt, wurden auf den summierten Spuren mehrerer Stationen interpretiert. Aus der Betrachtung der Laufzeiten resultiert eine Konversionstiefe von 0.6-0.9 km Tiefe. Ein zweites Quellarray, bestehend aus 12 tieferen Beben wurde zusätzlich analysiert, um eine nach ca. 0.85 s ausschließlich auf den Aufzeichnungen tieferer Beben auftretende Strukturphase zu deuten. Zusätzlich zum beam forming wurden zwei Lokalisierungsmethoden von Reflexionen und Konversionen für einfach reflektierte/konvertierte Phasen entwickelt und zur Auswertung verwendet. Während die erste, analytische Methode eine homogene Geschwindigkeit entlang des Laufwegs annimmt, wird in der zweiten Methode eine 3-D-Rastersuche ausgeführt, in der ein 1-D-Geschwindigkeitsmodell verwendet wird. Auf Grund der eindeutigen beam forming Ergebnisse und der hohen Ähnlichkeit der Wellenformen der Erdbeben, die für das Quellarray genutzt wurden, bieten Quellarrays bestehend aus Mikrobeben aus dem untersuchten Gebiet gute Möglichkeiten zur Untersuchung von Krustenstrukturen. N2 - The Vogtland, located at the border region between the Czech Republic and Germany, is known for Holocene volcanism, gas and fluid emissions as well as for reoccurring earthquake swarms, pointing towards a high geodynamic activity. During the earthquake swarm in 2008/2009, a temporary array was installed close to Rohrbach (Germany), at an epicentral distance of about 10 km from the Nový Kostel focal zone (aperture ~0.75 km). 22 events of the recorded swarm were selected to set up a source array. Source arrays are spatially clustered earthquakes, which can be used in a similar manner as receiver array recordings of single events (Green’s functions reciprocity). The application of array seismology techniques like beam forming requires similar waveforms and precisely known origin times and locations. The resemblance of waveforms was assured by visual selection of events and quantified with the calculation of cross-correlation coefficients. We observed that the different events recorded at a single station generally show greater resemblances than the recordings of one event at all stations of the receiver array. This indicates a heterogeneous subsurface beneath the receiver array and a comparably homogeneous source array volume with respect to the frequency-dependent resolution of both arrays. Beam forming was applied on the Z, N and E component recordings of the source array events at 11 stations, and the results were analysed with respect to converted or reflected crustal phases. While the theoretical back azimuth of the direct phases match the beam forming results in case of the source array analysis, in case of receiver array beam forming derivations of 15°-25° are observed. PS phases, closely following the direct P phase and presumably SP phases, arriving shortly before the direct S phase can be observed on several stations. Based on the time differences to the direct P and S phases we inferred a conversion depth of about 0.6-0.9 km. A second deeper source array was set up in order to interpret a structural phase arriving 0.85 s after the direct P phase on records of deeper events only. Additionally to the source array beam forming method an analytical method with a fixed medium velocity and a grid search method, both for determining conversion/ reflection locations of phases traveling off the direct line between source and receiver array, were developed and applied to other observed phases. In conclusion, we think that the distinct beam forming results along with the striking waveform resemblance reveal the opportunities of using source arrays consisting of small swarm events for the analysis of crustal structures. KW - seismology KW - Vogtland KW - West Bohemia KW - source array KW - beam forming KW - earthquake swarms KW - Seismologie KW - Vogtland KW - Westböhmen KW - Quellarray KW - Beamforming KW - Erdbebenschwärme KW - Schwarmbeben Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-406671 ER - TY - THES A1 - Pätzel, Jonas T1 - Seismic site characterization using broadband and DAS ambient vibration measurements on Mt Etna, Italy N2 - Both horizontal-to-vertical (H/V) spectral ratios and the spatial autocorrelation method (SPAC) have proven to be valuable tools to gain insight into local site effects by ambient noise measurements. Here, the two methods are employed to assess the subsurface velocity structure at the Piano delle Concazze area on Mt Etna. Volcanic tremor records from an array of 26 broadband seismometers is processed and a strong variability of H/V ratios during periods of increased volcanic activity is found. From the spatial distribution of H/V peak frequencies, a geologic structure in the north-east of Piano delle Concazze is imaged which is interpreted as the Ellittico caldera rim. The method is extended to include both velocity data from the broadband stations and distributed acoustic sensing data from a co-located 1.5 km long fibre optic cable. High maximum amplitude values of the resulting ratios along the trajectory of the cable coincide with known faults. The outcome also indicates previously unmapped parts of a fault. The geologic interpretation is in good agreement with inversion results from magnetic survey data. Using the neighborhood algorithm, spatial autocorrelation curves obtained from the modified SPAC are inverted alone and jointly with the H/V peak frequencies for 1D shear wave velocity profiles. The obtained models are largely consistent with published models and were able to validate the results from the fibre optic cable. N2 - Sowohl die räumliche Autokorrelations-Methode (SPAC) als auch die Methode der horizontal-vertikal Spektralverhältnisse (H/V) sind wichtige Instrumente bei der seismischen Charakterisierung des Untergrundes mittels Bodenunruhe. In der vorliegenden Arbeit werden beide Techniken angewandt, um die Geschwindigkeitsstruktur der Piano delle Concazze Ebene auf dem Ätna zu untersuchen. Die Aufzeichnungen vulkanischen Tremors auf einem Array aus 26 Breitband-Seismometern werden prozessiert und starke Schwankungen des H/V Verhältnisses, insbesondere während Zeiten erhöhter vulkanischer Aktivität werden festgestellt. Die räumliche Verteilung der H/V Frequenzpeaks bildet eine geologische Struktur im nordöstlichen Bereichs des Untersuchungsgebietes ab. Diese wird als der alte Rand der Ellittico Caldera interpretiert. Die H/V-Methode wird um die kombinierte Verarbeitung von Geschwindigkeitsaufzeichnungen des Breitband-Arrays und faseroptischen Dehnungmessungen (distributed acoustic sensing, DAS) erweitert. Hierfür werden die Daten eines 1,5 km langen Glasfaserkabels, mit welchem das Seismometer-Array zusammen installiert wurde, genutzt. Erhöhte Werte der maximalen Amplitude der berechneten Spektralverhältnisse, stimmen mit der Lage bekannter Verwerfungen im Gebiet überein. Das Ergebnis deutet auf einen bisher nicht aufgezeichneten Verlauf einer der Verwerfungszonen hin. Die Interpretaion der Strukturen stimmt überein mit den Ergebnissen einer Geomagnetik-Studie der Piano delle Concazze. Mithilfe des Neighborhood-Algorithmus werden die räumlichen Autokorrelationskurven der modifizierten SPAC, sowohl einfach als auch in Kombination mit den H/V Frequenzpeaks, invertiert. So werden schließlich 1D Modelle der S-Wellengeschwindigkeit abgeleitet. Diese stimmen weitgehend überein mit den Resultaten anderer Studien und bestätigen darüberhinaus die Ergebnisse der DAS-Aufzeichnungen. KW - site characterization KW - Etna KW - DAS KW - ambient vibration KW - seismic noise KW - H/V KW - HVSR KW - velocity model KW - SPAC KW - MSPAC KW - spatial autocorrelation KW - Piano delle Concazze KW - site effects KW - microzonation KW - volcanic tremor KW - joint inversion KW - ortsverteile faseroptische Dehnungsmessung KW - Ätna KW - H/V KW - horizontal-vertikales Spektralverhältnis KW - räumliche Autkorrelationsmethode KW - modifizierte räumliche Autkorrelationsmethode KW - Bodenunruhe KW - gemeinsame Inversion KW - Mikrozonierung KW - seismisches Rauschen KW - Ortscharakterisierung KW - Ortseffekte KW - räumliche Autokorrelation KW - Geschwindigkeitsmodell KW - vulkanischer Tremor KW - Piano delle Concazze Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-613793 ER - TY - THES A1 - Dämpfling, Helge Leoard Carl T1 - DeepGeoMap BT - a deep learning convolutional neural network architecture for geological hyperspectral classification and mapping N2 - In recent years, deep learning improved the way remote sensing data is processed. The classification of hyperspectral data is no exception. 2D or 3D convolutional neural networks have outperformed classical algorithms on hyperspectral image classification in many cases. However, geological hyperspectral image classification includes several challenges, often including spatially more complex objects than found in other disciplines of hyperspectral imaging that have more spatially similar objects (e.g., as in industrial applications, aerial urban- or farming land cover types). In geological hyperspectral image classification, classical algorithms that focus on the spectral domain still often show higher accuracy, more sensible results, or flexibility due to spatial information independence. In the framework of this thesis, inspired by classical machine learning algorithms that focus on the spectral domain like the binary feature fitting- (BFF) and the EnGeoMap algorithm, the author of this thesis proposes, develops, tests, and discusses a novel, spectrally focused, spatial information independent, deep multi-layer convolutional neural network, named 'DeepGeoMap’, for hyperspectral geological data classification. More specifically, the architecture of DeepGeoMap uses a sequential series of different 1D convolutional neural networks layers and fully connected dense layers and utilizes rectified linear unit and softmax activation, 1D max and 1D global average pooling layers, additional dropout to prevent overfitting, and a categorical cross-entropy loss function with Adam gradient descent optimization. DeepGeoMap was realized using Python 3.7 and the machine and deep learning interface TensorFlow with graphical processing unit (GPU) acceleration. This 1D spectrally focused architecture allows DeepGeoMap models to be trained with hyperspectral laboratory image data of geochemically validated samples (e.g., ground truth samples for aerial or mine face images) and then use this laboratory trained model to classify other or larger scenes, similar to classical algorithms that use a spectral library of validated samples for image classification. The classification capabilities of DeepGeoMap have been tested using two geological hyperspectral image data sets. Both are geochemically validated hyperspectral data sets one based on iron ore and the other based on copper ore samples. The copper ore laboratory data set was used to train a DeepGeoMap model for the classification and analysis of a larger mine face scene within the Republic of Cyprus, where the samples originated from. Additionally, a benchmark satellite-based dataset, the Indian Pines data set, was used for training and testing. The classification accuracy of DeepGeoMap was compared to classical algorithms and other convolutional neural networks. It was shown that DeepGeoMap could achieve higher accuracies and outperform these classical algorithms and other neural networks in the geological hyperspectral image classification test cases. The spectral focus of DeepGeoMap was found to be the most considerable advantage compared to spectral-spatial classifiers like 2D or 3D neural networks. This enables DeepGeoMap models to train data independently of different spatial entities, shapes, and/or resolutions. N2 - In den letzten Jahren hat Deep Learning die Verarbeitung von Fernerkundungsdaten verbessert. Die Klassifizierung hyperspektraler Daten ist keine Ausnahme. 2D- oder 3D-Convolutional Neural Networks haben in vielen Fällen klassische Algorithmen zur hyperspektralen Bildklassifizierung übertroffen. Die Klassifikation geologischer hyperspektraler Bilder beinhaltet jedoch mehrere Herausforderungen, die oft räumlich komplexere Objekte umfassen als in anderen Disziplinen der hyperspektralen Bildanalyse, die in der Regel räumlich ähnlichere Objekte aufweisen (z. B. in industriellen Anwendungen, städtischen oder landwirtschaftlichen Luftaufnahmen). Bei der geologischen hyperspektralen Bildklassifizierung zeigen klassische Algorithmen, die sich auf den Spektralbereich konzentrieren, oft noch eine höhere Klassifizierungsgenauigkeit, sinnvollere Ergebnisse oder Flexibilität aufgrund räumlicher Informationsunabhängigkeit. Im Rahmen dieser Arbeit, inspiriert von klassischen maschinellen Lernalgorithmen, die sich auf den spektralen Bereich konzentrieren, wie dem Binary Feature Fitting- (BFF) und dem EnGeoMap-Algorithmus, schlägt der Autor dieser Arbeit ein neuartiges, spektral fokussiertes, räumlich unabhängiges, tiefes mehrschichtiges neuronales Faltungsnetzwerk (Deep Convolutional Neural Network) mit dem Namen "DeepGeoMap" für die hyperspektrale geologische Datenklassifizierung vor. Genauer gesagt verwendet die Architektur von DeepGeoMap eine sequenzielle Reihe verschiedener „1D-Convolutional-Layer“ und „1D-Dense-Layer“ und verwendet ReLU und Softmax-Aktivierung, "1D-Max- und 1D-Global-Average-Pooling-Layer“, ein zusätzliches "Dropout-Layer", um ein „Overfitting“ zu verhindern, und eine kategoriale Kreuzentropieverlustfunktion mit Adam-Gradientenabstiegsoptimierung. DeepGeoMap wurde mit Python 3.7 und der Machine- und Deep-Learning-Schnittstelle TensorFlow mit Grafikartenbeschleunigung (GPU) realisiert. Diese spektral fokussierte 1D-Architektur ermöglicht das Trainieren von DeepGeoMap-Modellen mit hyperspektralen Laborbilddaten geochemisch validierter Proben (nach dem Vorbild klassischer Algorithmen, die eine Spektralbibliothek validierter Proben zur Bildklassifizierung verwenden). Die Klassifizierungsfähigkeiten von DeepGeoMap wurden mit zwei geologischen hyperspektralen Bilddatensätzen getestet. Bei beiden handelt es sich um geochemisch validierte hyperspektrale Datensätze, von denen einer auf Eisenerz und der andere auf Kupfererzproben basiert. Der Kupfererz-Labordatensatz wurde verwendet, um ein DeepGeoMap-Modell für die Klassifizierung und Analyse einer größeren Tagebauwandszene in der Republik Zypern, aus der die Proben stammten, zu trainieren. Darüber hinaus wurde ein satellitenbasierter Benchmark-Datensatz, der Indian Pines-Datensatz, für Training und Tests verwendet. Die Klassifikationsgenauigkeit von DeepGeoMap wurde mit klassischen Algorithmen und anderen neuronalen Faltungsnetzen verglichen. Es wurde gezeigt, dass DeepGeoMap höhere Genauigkeiten erreichen und diese klassischen Algorithmen und andere neuronale Netze in den Testfällen der geologischen hyperspektralen Bildklassifizierung übertreffen kann. Der spektrale Fokus von DeepGeoMap erwies sich als der größte Vorteil gegenüber spektral-räumlichen Klassifikatoren wie 2D- oder 3D-Convolutional Neural Networks. Dadurch können DeepGeoMap-Modelle Daten unabhängig von unterschiedlichen räumlichen Einheiten, Formen und/oder Auflösungen trainieren. KW - deep learning KW - convolutional neural network KW - geological hyperspectral image classification KW - deep learning KW - faltendes neuronales Netzwerk KW - geologische hyperspektrale Bildklassifikation Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-520575 ER - TY - THES A1 - Reger, Carolin T1 - Dating of alluvial fans from NW Argentina using cosmogenic nuclides and optically stimulated luminescence technique N2 - Alluvial fans are important geomorphic markers and sedimentary archives of tectonic and climatic changes. Hence, basins providing perfect studying conditions can often be found in arid regions due to the low weathering impact and thus well preservation of sedimentary features. Twelve samples for optically/infrared stimulated luminescence (OSL/IRSL) dating and one depth profile for cosmogenic radionuclide dating (10Be) were collected in the Santa Maria Valley in NW Argentina, where the exceptional preservation of several generations of alluvial fans allow exploring the external forcing conditions that led to repeated cycles of incision and aggradation. The results of the OSL/IRSL dating yielded ages ranging between 0.4 ± 0.1 ka and 271.8 ± 24.5 ka. Previous studies next to the study area indicate a depositional age of 1.5-2 Mio years for the oldest generation of alluvial fans, which might still be supported by our ongoing 10Be dating. Due to field observations, sediment provenance, stratigraphic characteristics and the geomorphic pattern of erosion, seven (/eight) generations of alluvial fan deposits were recognized. Comparing my ages with global glaciation cycles as well as linking them to temperature proxies retrieved from a lake on the Altiplano Plateau, a good fit between alluvial fan accumulation phases and global glacial periods (corresponding to cold/wet phases within the central Andes) is observed. This suggests that aggradation occurs during the early stages of glacial periods, while incision is expected at the end of glacial phases. This pattern might be linked to variations in the vegetational cover (controlled by water availability), which will decrease/increase during hot and dry/cold and wet interglacial/glacial phases favoring/limiting sediment production and will increase/decrease during cold and wet/hot and dry glacial/interglacial phases. Even though the eastern Andean margin is showing neotectonic activities and is assumed to be active up to recent times, deformation and seismicity might most probably have played only a minor role in relation to the rather short timescale reflected by the data. N2 - Schwemmfächer stellen wichtige geomorphologische Erkennungszeichen und gute sedimentologische Archive von tektonischen wie auch klimatischen Veränderungen dar. Aus diesem Grund sind Becken mit ausgezeichneten Forschungsbedingungen oft in ariden Gebieten vorzufinden, da die Schwemmfächer auf Grund der geringen Verwitterung in diesen Gebieten meist gut erhalten sind. Im Santa Maria Tal in NW Argentinien wurden zwölf Proben zur Datierung mit Optisch/Infrarot Stimulierter Lumineszenz (OSL/IRSL) genommen sowie ein Tiefenprofil zur Datierung des kosmogenen Radionuklids 10Be erstellt. Die gute Erhaltung mehrerer Generationen von Schwemmfächern in diesem Gebiet gestattet die Untersuchung externer Bedingungen, welche zu wiederholten Zyklen von Akkumulation und Einschneidung der alluvialen Ablagerungen führten. Die Ergebnisse der OSL/IRSL Datierung lieferten Alter zwischen 0.4 ± 0.1 ka und 271.8 ± 24.5 ka. Frühere Veröffentlichungen zu angrenzenden Forschungsgebieten ließen auf ein maximales Alter der ältesten Schwemmfächer-Generation von 1.5-2 Millionen Jahren schließen, was in Zukunft noch durch die laufenden 10Be-Datierungen belegt werden könnte. Sieben (/acht) Generationen von Schwemmfächern konnten, gestützt durch die Altersdatierungen sowie Geländebeobachtungen zu Herkunft der Sedimente, stratigraphische Eigenschaften und Beobachtungen zum geomorphologischen Erosionsmuster des jeweiligen Schwemmfächers, unterschieden werden. Bei dem Vergleich meiner Daten mit globalen glazialen Zyklen sowie einem Temperatur-Proxy aus einem Seebohrkern auf dem Altiplano-Plateau, überschnitten sich die Ablagerungsphasen der Schwemmfächer im Santa Maria Becken mit globalen Kaltzeiten und kalten/feuchten Zyklen innerhalb der Anden. Es besteht die Annahme, dass Ablagerung während dem Übergang von Warm- zu Kaltzeiten bis hin zu glazialen Maxima auftritt, während Phasen der Einschneidung gegen Ende globaler Kaltzeiten zu erwarten sind. Dieses Muster dürfte durch die Varianz an Vegetationsbedeckung, bedingt durch die klimatischen Schwankungen, zu erklären sein, welche wahrscheinlich bei erhöhter Dichte (Kaltzeiten) als Sedimentbarriere an der Grenze der Sediment-Ursprungsregion dient. Trotz der in der Vergangenheit auftretenden, neotektonischen Aktivitäten am östlichen Rand der Anden und der Annahme anhaltender tektonischer Aktivität wird Deformation und seismischen Aktivitäten auf Grund der kurzen Zeitspanne, welche von den Daten umfasst wird, nur eine Nebenrolle im Entstehungsprozess der Schwemmfächer zugeschrieben. T2 - Datierung von Schwemmfächern in NW Argentinien mit Hilfe von kosmogenen Nukliden und Optisch Stimulierter Lumineszenz Technologie KW - fan KW - alluvial KW - argentina KW - OSL KW - cosmogenic KW - nuclides KW - Schwemmfächer KW - Argentinien KW - kosmogen KW - Nuklide KW - Lumineszenz Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-471470 ER - TY - THES A1 - Metz, Malte T1 - A quasi-dynamic and self-consistent rupture model to simulate earthquake ruptures N2 - Dynamic earthquake rupture modeling provides information on the rupture physics as the rupture velocity, frictions or tractions acting during the rupture process. Nevertheless, as often based on spatial gridded preset geometries, dynamic modeling is depending on many free parameters leading to both a high non-uniqueness of the results and large computation times. That decreases the possibilities of full Bayesian error analysis. To assess the named problems we developed the quasi-dynamic rupture model which is presented in this work. It combines the kinematic Eikonal rupture model with a boundary element method for quasi-static slip calculation. The orientation of the modeled rupture plane is defined by a previously performed moment tensor inversion. The simultanously inverted scalar seismic moment allows an estimation of the extension of the rupture. The modeled rupture plane is discretized by a set of rectangular boundary elements. For each boundary element an applied traction vector is defined as the boundary value. For insights in the dynamic rupture behaviour the rupture front propagation is calculated for incremental time steps based on the 2D Eikonal equation. The needed location-dependent rupture velocity field is assumed to scale linearly with a layered shear wave velocity field. At each time all boundary elements enclosed within the rupture front are used to calculate the quasi-static slip distribution. Neither friction nor stress propagation are considered. Therefore the algorithm is assumed to be “quasi-static”. A series of the resulting quasi-static slip snapshots can be used as a quasi-dynamic model of the rupture process. As many a priori information is used from the earth model (shear wave velocity and elastic parameters) and the moment tensor inversion (rupture extension and orientation) our model is depending on few free parameters as the traction field, the linear factor between rupture and shear wave velocity and the nucleation point and time. Hence stable and fast modeling results are obtained as proven from the comparison to different infinite and finite static crack solutions. First dynamic applications show promissing results. The location-dependent rise time is automatically derived by the model. Different simple kinematic models as the slip-pulse or the penny-shaped crack model can be reproduced as well as their corresponding slip rate functions. A source time function (STF) approximation calculated from the cumulative sum of moment rates of each boundary element gives results similar to theoretical and empirical known STFs. The model was also applied to the 2015 Illapel earthquake. Using a simple rectangular rupture geometry and a 2-layered traction regime yields good estimates of both the rupture front propagation and the slip patterns which are comparable to literature results. The STF approximation shows a good fit with previously published STFs. The quasi-dynamic rupture model is hence able to fastly calculate reproducable slip results. That allows to test full Bayesian error analysis in the future. Further work on a full seismic source inversion or even a traction field inversion can also extend the scope of our model. N2 - Die dynamische Bruchmodellierung eines Erdbebens erlaubt Rückschlüsse auf Parameter der Bruchphysik, z. B. die Bruchgeschwindigkeit, die Reibung oder die Scherspannungsänderungen auf der Bruchfläche. Die meisten dynamischen Ansätze basieren dabei auf einem vorab definierten räumlichen Gitter. Dies führt zu einer großen Anzahl freier Modellparameter. Dynamische Modellierungen sind darum oft rechenaufwändig und hochgradig mehrdeutig im Ergebnis. Dies erschwert eine gute bayesische Fehleranalyse. Die benannnten Probleme und Schwierigkeiten werden durch das in dieser Arbeit präsentierte quasi-dynamische Bruchmodell angegangen. Es basiert auf der Kombination des Eikonal-Bruchmodells mit einer eigens entwickelten Randelementmethode zur Bestimmung der quasi-statischen Verschiebung. Dabei wird die Orientierung der Bruchfläche vorab über eine Momententensorinversion bestimmt. Das ebenfalls invertierte skalare seismische Moment dient zur Abschätzung der Bruchgröße. Die so bestimmte Bruchfläche wird in rechteckige Randelemente unterteilt. Als Randwerte werden die auf jedem Randelement angreifenden Spannungsänderungen vorgegeben. Um das dynamische Bruchverhalten zu studieren, wird die Bruchfrontausbreitung für inkrementelle Zeitschritte auf Grundlage der 2D-Eikonalgleichung berechnet. Die Bruchgeschwindigkeit wird dabei als linear zur Scherwellengeschwindigkeit skalierendes Feld angenommen, basierend auf einem geschichteten 1D-Untergrundmodell. Die von der Bruchfront eingeschlossenen Randelemente werden für eine quasi-statische Verschiebungsinversion genutzt. Dabei werden weder Reibung noch Spannungsmigrierung berücksichtigt (deswegen “quasi-statisch”). Eine Serie aus mehreren Verschiebungsbestimmungen ergibt dabei das quasi-dynamisches Bruchmodell. Da viele a priori Informationen aus dem Erdmodell beziehungsweise der Momententensorinversion genutzt werden, gibt es nur wenige freie Modellparameter (Nukleationspunkt und -Zeit, Linearfaktor zwischen Scher- und Bruchgeschwindigkeit sowie das Spannungsänderungsfeld). Das ermöglicht stabile und schnelle Modellierungen. Dies belegen durchgeführte Vergleiche mit finiten und infiniten analytischen, statischen Bruchlösungen. Zudem wurden erste dynamische Anwendungen erprobt. Dabei ergibt sich die ortsabhängige Zeit der Slipänderung jedes Randelementes (“rise time”) automatisch aus der Modellierung. Selbst die Reproduktion verschiedener kinematischer Modelle wie dem “slip-pulse” oder dem “penny-shaped crack” Modell ist möglich. Die spezifischen Slipratenfunktionen werden dabei automatisch erzeugt. Zudem lässt sich eine so genannte äquivalente Herdzeitfunktion aus der Summe der Momentenänderungen aller Randelemente bestimmen. Diese ist vergleichbar mit verschiedenen theoretischen und empirischen Herdzeitfunktionen. Unser Modell wurde zudem auf das 2015 Illapel Erdbeben angewandt. Basierend auf einer einfachen, rechteckigen Bruchgeometrie und einem zweigeteilten geschichteten Spannungsänderungsfeldes konnten sowohl die Bruchfrontausbreitung als auch das Verschiebungsfeld mit bekannten Werten aus der Literatur in Übereinstimmung gebracht werden. Die Herdzeitapproximation zeigt dabei einen Verlauf, der vergleichbar zu bereits veröffentlichten Herdzeitfunktionen ist. Das quasi-dynamische Bruchmodell kann schnell reproduzierbare Verschiebungsfelder und deren zeitliche Veränderung bestimmen. Damit ermöglicht es bayesische Fehlerabschätzungen. Auch für komplette seismische Quellinversion sowie eine Integration der Spannungsänderungen auf der Bruchfläche kann das Modell in Zukunft genutzt werden. T2 - Ein quasi-dynamisches und selbst-ähnliches Bruchmodel zur Erdbebenbruchmodelierung KW - earthquake modeling KW - source inversion KW - boundary element method KW - Erdbebenquellinversion KW - Randelementmethode KW - Erdbebenmodelierung Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-473100 ER -