Método de Análisis Ionosférico-Sísmico Simplificado
Introducción
El descubrimiento de las anomalías ionosféricas precursoras de sismos supuso una importante posibilidad (y por supuesto, un importante desafío) para la generación y creación de mecanismos o métodos de análisis enfocados a la cuantificación y linealización del fenómeno. Grandes fueron los avances realizados por Pulinet (1994), Kamogawa (2000), Panda (2004), y otros investigadores, hacia una solución a la necesidad del modelamiento matemático/estadístico de la predicción sísmica. El trabajo “Método Estadístico para el Monitoreo de la Capa Crítica F2” (Astro 2011) (http://clubdeastronomia.wordpress.com /2010/11/26/metodo-estadistico-para-el-monitoreo-de-la-capa-critica-f2/) basado en el análisis de la desviación porcentual de la frecuencia foF2 propuesto por G. Panda (2002), propone el procesamiento estadístico de las series horarias de foF2 en busca de variaciones y anomalías de comportamiento que indiquen la inminencia de un sismo, tal como propone Liperovskaya y Parrot en su trabajo “On variations of the foF2 and F-spread before strong earthquakes in Japan” (http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/33/09/14/PDF/nhess-6-735-2006.pdf). el presente trabajo expone una revisión del método estadístico desarrollado por Astro y la proposición de dos vías de simplificación en el modelo, que permiten obtener con mayor eficacia y precisión las anomalías pre-sísmicas en la serie de frecuencias foF2.
Muestra de Datos y Análisis
Los datos utilizados para la revisión son los proporcionados por el radio observatorio de Jicamarca, Perú (11°57’05″S, 76°52’27.5″W), correspondientes al mes de Febrero de 2010 (http://www.izmiran.ru/services/iweather/dat1/10/jm1002.txt). La serie mensual es ordenada, simplificada y preparada para el análisis porcentual, el cual es desarrollado a partir de una hoja de cálculo de MS Excel®.
Análisis Porcentual Basado en la Desviación Estándar
El primer ítem para el mejoramiento y simplificación del Método de Análisis Ionosférico-Sísmico constituye la incorporación de un nuevo procedimiento para la obtención del límite porcentual superior de la frecuencia foF2, basado en la cuantificación y análisis de la desviación estándar.Para éllo, se obtiene la desviación estándar y el promedio del rango de datos de foF2, utilizando las rutinas elementales de cálculo de la planilla MS Excel®, tal como muestra la imagen a continuación:
- Desviación estándar y promedio del rango de datos de foF2
El Límite porcentual superior (UB) (que es el valor que restringe el comportamiento normal de la serie foF2 y por tanto, el valor teórico del análisis porcentual) puede ser obtenido a partir del modelo propuesto por Panda (2005), tal como se muestra a continuación:
- Ecuación 1
Donde x’ es el promedio y σ son el promedio y la desviación estándar de la serie foF2 respectivamente. Finalmente, la desviación porcentual de los datos de foF2 es obtenida utilizando una comparación porcentual de UB versus el valor actual horario de foF2, utilizando la ecuación:
- Ecuación 2
Análisis Porcentual Basado en el Método de los Cuartiles
Esta segunda propuesta corresponde a una versión simplificada del método descrito por Astro (http://clubdeastronomia.wordpress.com/2010/11/26/metodo-estadistico-para-el-monitoreo-de-la-capa-critica-f2/). Básicamente, en esta revisión se omite la utilización del normalizado logarítmico de la serie foF2. En vez de éllo, se propone la utilización de un gráfico logarítmico que permite eliminar ruidos y datos indeseados con mayor eficacia, amplificando y pronunciando las anomalías que resaltan sobre el límite porcentual superior. Este valor, al igual que en el análisis de la desviación estándar, responde como dato teórico para la comparación porcentual y el modelo para su obtención es idéntico a la Ecuación 2 propuesta en el apartado anterior.
Resultados
Basado en el procedimiento descrito para la simplificación del método de los cuartiles, los resultados demuestran una mayor sensibilidad sobre las anomalías en la frecuencia foF2, destacando de manera importante aquellas que podrían ser las precursoras de un evento sísmico, tal como se muestra a continuación:
Resultados gráficos del análisis simplificado de foF2 por el método de los cuartiles.
El comportamiento de la frecuencia foF2 es mostrada en el gráfico N°1; La representación logarítmica de los datos es expuesta en el gráfico logarítmico N°2; Las variaciones porcentuales respecto al límite superior UB son representadas por el gráfico N°3; Finalmente, el gráfico logarítmico revela las anomalías que escapan de la restricción (UB=10.54). La primera flecha indica la hora de ocurrencia de la variación (hr=432) y la segunda flecha indica la hora de ocurrencia del sismo (hr=651), correspondiente aproximadamente al terremoto 8.8 de Chile del 27 de Febrero de 2010.
El análisis basado en la desviación estándar en tanto, supone la comprobación de los resultados obtenidos con el método anterior. Los resultados gráficos son los que se presentan a continuación:
Resultados gráficos del análisis simplificado de foF2 por el método de la desviación estándar
En el primer gráfico, se tiene el comportamiento logarítmico de la serie horaria de foF2; en el segundo gráfico, se haya el resultado de desviación porcentual superior calculado a partir del límite superior UB que a su vez depende de la desviación estándar. Finalmente, el tercer gráfico expone el comportamiento logarítmico de la desviación porcentual, acusando las anomalías reconocidas como precursoras de sismos. La primera flecha indica la hora de la variación monitoreada (hr=432) y la segunda flecha identificala hora de ocurrencia del sismo (hr=651), correspondiente aproximadamente al terremoto 8.8 de Chile del 27 de Febrero de 2010.
Conclusiones y Discusión Final
Los dos métodos de análisis del comportamiento de la frecuencia crítica foF2 no hacen más que complementar el trabajo realizado en los estudios estadísticos desarrollados anteriormente. Ambos procedimientos, al parecer, permitirían reconocer las anomalías pre-sísmicas con aceptable precisión y eficacia, sin embargo, también permitirían generar una revisión cruzada (cross-check) de los resultados, aumentando la confiabilidad del análisis. De manera coincidente, el caso evaluado en el presente trabajo autentifica la señal recibida en Febrero de 2010 días antes del terremoto de Chile (8.8Mw) como precursora de sismo, sumando un plazo de predicción de 6-9 días, propiciando la oportunidad para poder reconocer este tipo de variaciones en las series de datos actuales y futuras.
Astro 2011
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