Automatic s-phase picking for volcano-tectonic earthquakes using spectral dissimilarity analysis

Abstract

We present an S-phase picking algorithm for volcano-tectonic earthquakes (VTs), based on the changes of frequency and amplitude expected in the plane transverse to the ray direction at S-phase arrival. A measure of these changes, called spectral dissimilarity, is proposed. Picking is performed in a particular waveform transformation that underlines such variations foreseen: horizontal instant power. Then, the algorithm provides a measure of its reliability, grounded on the low or high fluctuations of the picking instant obtained when applied to other horizontal components of the seismogram. Experiments are performed to test the algorithm with a challenging database of volcano seismic earthquakes from Mt. Etna, carefully picked and labeled by a human expert. The technique is compared to two well-known S-phase pickers: one based on the damped predominant period analysis and the other based on polarization and kurtosis rate analysis. The algorithm improves these techniques for the particular scenario of VTs, providing interesting results and possibilities of the application.

Presentamos un algoritmo de detección de la fase S para terremotos volcano-tectónicos (VTs), basado en los cambios de frecuencia y amplitud esperados en el plano transversal a la dirección del rayo al momento de la llegada de la fase S. Se propone una medida de estos cambios, denominada disimilitud espectral. La detección se realiza en una transformación específica de la forma de onda que resalta dichas variaciones previstas: la potencia instantánea horizontal. Posteriormente, el algoritmo proporciona una medida de su fiabilidad, basada en las bajas o altas fluctuaciones del instante de detección obtenido al aplicarse a otras componentes horizontales del sismograma.

Se realizaron experimentos para probar el algoritmo con una base de datos desafiante de terremotos sísmicos volcánicos del Monte Etna, cuidadosamente seleccionados y etiquetados por un experto humano. La técnica se compara con dos detectores de la fase S ampliamente conocidos: uno basado en el análisis del período predominante amortiguado y otro basado en el análisis de polarización y la tasa de curtosis. El algoritmo mejora estas técnicas en el escenario particular de los VTs, ofreciendo resultados interesantes y nuevas posibilidades de aplicación.