AVANCES EN LA TOMOGRAFÍA SÍSMICA DEL VOLCÁN POPOCATÉPETL A PARTIR DE CATÁLOGOS AUTOMÁTICOS
En este trabajo se presentarán modelos tomográficos de velocidad de ondas sísmicas P y S en el volcán Popocatépetl, construidos a partir de catálogos automáticos de la sismicidad local. Se analizaron eventos detectados mediante técnicas de machine learning entre 2019 y 2024.
Se implementaron dos mejoras metodológicas principales. Por un lado, se evaluaron distintos modelos automáticos de picado y asociación de fases, optimizando la calidad del catálogo. Por otro, se utilizó un método robusto de localización inicial (NLL-SSST-Coherence), capaz de compensar un modelo de velocidades 1D simplificado y reducir los errores asociados al picado automático. A partir de este catálogo, se realizó una tomografía sísmica de dobles diferencias.
Las relocalizaciones finales muestran alineamientos de eventos compatibles con conductos y fallas locales, algunas de las cuales han sido descritas previamente en la literatura. Las pruebas de resolución indican una capacidad de resolver estructuras con gran detalle hasta los 15 km de profundidad. Los modelos tomográficos confirman la presencia dominante de cuerpos de alta velocidad para ondas P y S por debajo del volcán. Además, se identifican anomalías profundas no descritas hasta ahora. Finalmente, se discutirán las posibles implicaciones que estas estructuras tienen en los procesos dinámicos del Popocatépetl.
Investigación realizada gracias al Programa UNAM-PAPIIT: IN103823