Sistema de detección y clasificación de señales sísmico-volcánicas utilizando modelos ocultos de markov (hmms)aplicación a volcanes activos de Nicaragua e Italia

Resumen

Este trabajo aplica técnicas de reconocimiento y clasificación de señales, mediante modelos matemáticos a una serie de datos sísmicos generados en continuo y que proceden de cuatro volcanes activos. Dos situados en Europa en Italia y dos en Centro América en Nicaragua. El objetivo principal es el desarrollo de un reconocedor que minimice el error de clasificación con un costo computacional aceptable, que permita llevar a cabo un análisis mucho más fiable de las señales sísmicas del que actualmente se realiza de forma manual. Este proceso pasa por un reconocimiento de los tipos de eventos sísmicos que se producen en los volcanes estudiados, a través de un análisis de las características espectrales de la señales y de algoritmos de reconocimiento. El desarrollo del estudio de los datos corresponde al registro de señales producidas por eventos acontecidos y recopilados en cuatro campañas; dos realizadas en dos volcanes de Italia; el Etna y Strómboli en un período de actividad de una semana durante 1997 y 1999 respectivamente, y otras dos en Nicaragua; con el volcán San Cristóbal y el volcán Telica, en un período de actividad de dos semanas del 16 de febrero al 10 de Marzo del 2006 en ambos volcanes. El trabajo consta de dos grandes partes que a su vez se dividen en seis capítulos. La primera parte describe la presentación del problema y engloba la parte teórica y metodológica a utilizar. Abarca del capítulo uno al capítulo dos. La segunda parte comprende la parte práctica, desde el trabajo de campo que involucra las campañas de recopilación de los datos, a la implementación del método y los resultados obtenidos. Aquí también se presenta la aplicación que se ha desarrollado a partir de los estudios implicados en este trabajo. Esta segunda parte engloba desde el capítulo tres hasta el capítulo seis. Para este fin se utiliza como herramienta para realizar el entrenamiento de los modelos y posterior reconocimiento de eventos, el razonamiento de los modelos ocultos de Markov (Hidden Markov Models: HMMs), a través de un proceso de parametrización de las señales en componentes cepstrales. Este procedimiento de estudio, incluye un detallado análisis espectral de los registros capturados por los sensores sísmicos, para obtener un conjunto de parámetros representativos de la señal y construir una base de datos fiable, sobre la que se aplique los algoritmos, tanto de entrenamiento de los modelos como de reconocimiento. Se ha podido lograr en las pruebas un porcentaje de aciertos en el reconocimiento de eventos en pruebas cerradas superior al 93 % y un porcentaje de precisión de más de 94%, en el Etna y Strómboli. Además, se obtuvo una mejora en la matriz de confusión respecto al reconocimiento de los eventos, reduciendo el porcentaje de error en cada evento analizado. Para el caso de los volcanes de Nicaragua se realizaron pruebas tanto abiertas como cerradas y se obtuvieron resultados en el orden cercano al 95% de efectividad en pruebas cerradas. Uno de los logros del proyecto, ha sido el construir un prototipo de un sistema automático reconocedor y clasificador de eventos sísmicos en volcanes, que sea capaz en un futuro de funcionar en tiempo real, facilitando y ayudando en la labor de los especialistas y/o el operador humano en el análisis y futuras predicciones que suceden en el desarrollo de la actividad de un volcán. En esta misma línea, también se ha desarrollado una aplicación para ayudar en la conversión de formatos y el análisis de los eventos sísmico-volcánicos previo a la clasificación. El presente trabajo, ha podido brindar un acercamiento a la definición particular de cada uno de los tipos de eventos que se producen en los volcanes estudiados, así como sus características, debido a que como ocurre en el caso particular de Nicaragua, aún no se maneja una clasificación en dichos volcanes. Por lo tanto, aportar información sobre los tipos de eventos que se producen en la cadena volcánica cuaternaria de Nicaragua es un éxito importante. Logrando de esta forma, al igual que en los de Italia, que se pueda identificar en el menor tiempo, el tipo de evento que ocurre en cada volcán. De esta manera, podrían despejarse dudas y conocer las causas y posibles consecuencias, llevando así a una toma de decisiones sobre un valor de la fiabilidad y no solamente del simple parecer humano. Por lo tanto, el método empleado en este trabajo no solo implicaría la existencia de eventos, también brindaría una medición técnica al reconocimiento visual de los mismos (lo que actualmente se realiza por los expertos en los observatorios), ya que estaría aportando el poder reconocer qué tipo de evento está ocurriendo en un determinado período de fuerte actividad sísmica, previa o posterior a una inminente erupción, lo que repercutirá en desarrollar sistemas de alerta temprana mucho más fiables, que minimicen las consecuencias de riesgo a la población en las acciones de vigilancia y prevención sísmico-volcánica. Por último un logro particular a destacar, y que acompaña el desarrollo de esta tesis, ha sido la cooperación y el trabajo interdepartamental, ya que para alcanzar la presente tesis en Ciencias de la Tierra, se han unido dos departamentos de ámbitos de conocimientos muy distintos; los departamentos del Instituto Andaluz de Geofísica y Prevención de desastres sísmicos (IAG), con el departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones (TSTC). Esto marca un hito en el futuro de la cooperación entre departamentos de la Universidad de Granada.