Banco de dados e aprendizagem de máquina para obter espessura crustal e razão Vp/Vs na América do Sul

Abstract

Este estudo destaca a aplicação da técnica da Função do Receptor no domínio do tempo para a estimativa da espessura da crosta e da razãoV p/Vs utilizando estações sismográficas brasileiras complementando estações Sul Americanas, envolvendo a deconvolução das componentes horizontal e vertical dos registros de eventos telessísmicos de três componentes. Posteriormente, os resultados da Função do Receptor foram selecionados de acordo com critérios específicos, seguidos pela aplicação do método de empilhamento HK-Stacking para gerar diagramas relacionand oa espessura crustal e a razãoV p/Vs, fornecendo informações cruciais sobrea estrutura da crosta. Desenvolvemos um banco de dados, com novos dados de função do receptor para estações da rede do Observatório Sismológico e dados também utilizados por diversos autores de diversas regiões da América do Sul,e utilizamos técnicas de aprendizagem de máquina para a interpolação espacial de dados da estrutura crustal da área, visando a versatilidade na análise e visualização de dados geofísicos.O método de interpolação k-vizinhos ma(s próximos (KNN), foi aplicado para estimar valores em locais não amostrados, considerando os erros associados aos dados originais. Essa abordagem proporciona uma compreensão abrangente da estrutura crustal, contribuindo significativamente para a caracterização geofísica da América do Sul. Palavras-chaves: Machine Learning. Espessura da crosta. Função do Receptor. Resumo Este estudo destaca a aplicação da técnica da Função do Receptor no domínio do tempo para a estimativa da espessura da crosta e da razão 𝑉 𝑝/𝑉 𝑠 utilizando estações sismográficas brasileiras complementando estações Sul Americanas, envolvendo a deconvolução das componentes horizontal e vertical dos registros de eventos telessísmicos de três componentes. Posteriormente, os resultados da Função do Receptor foram selecionados de acordo com critérios específicos, seguidos pela aplicação do método de empilhamento HK-Stacking para gerar diagramas relacionando a espessura crustal e a razão 𝑉 𝑝/𝑉 𝑠, fornecendo informações cruciais sobre a estrutura da crosta. Desenvolvemos um banco de dados, com novos dados de função do receptor para estações da rede do Observatório Sismológico e dados também utilizados por diversos autores de diversas regiões da América do Sul, e utilizamos técnicas de aprendizagem de máquina para a interpolação espacial de dados da estrutura crustal da área, visando a versatilidade na análise e visualização de dados geofísicos. O método de interpolação k-vizinhos mais próximos (KNN), foi aplicado para estimar valores em locais não amostrados, considerando os erros associados aos dados originais. Essa abordagem proporciona uma compreensão abrangente da estrutura crustal, contribuindo significativamente para a caracterização geofísica da América do Sul.