Lahar Early Warning at Volcano Santiaguito, Guatemala: A Standard and a Deep Learning Approach
Santiaguito es un volcán activo ubicado en Guatemala. Entre sus múltiples peligros, los frecuentes flujos de lahares impactan la infraestructura y a la población que vive y trabaja río abajo a lo largo de la amplia red de canales fluviales. Los lahares son flujos compuestos por grandes cantidades de agua y escombros piroclásticos que pueden iniciarse rápidamente y alcanzar velocidades de decenas de metros por segundo por los canales, lo que los hace altamente destructivos. Los lahares son un fenómeno común en la larga temporada de lluvias. Recientemente, la agencia responsable de monitorear la actividad sísmica y volcánica en Guatemala (INSIVUMEH), ha construido y opera una densa red sísmica en tiempo real alrededor del volcán. Este estudio muestra cómo se pueden utilizar los datos sísmicos para proporcionar una alerta temprana de lahares. Utilizamos los datos sísmicos de 2022 y 2023 para crear un catálogo con un total de 50 lahares. Empleamos los registros sísmicos de los lahares de 2022 (91 formas de onda de 25 eventos) para entrenar una Red Neuronal Siamesa (SNN, por sus siglas en inglés) que utiliza formas de onda de 5 minutos para producir una detección de lahar. Utilizamos los mismos datos para optimizar un detector de lahares clásico que usa proporciones entre dos funciones características diferentes de promedio a corto plazo promedio a largo plazo (STA/LTA). Probamos y comparamos ambos enfoques con datos continuos del año 2023. Ambos algoritmos operan como detectores de una sola estación, pero requieren la detección de al menos dos estaciones. Las pruebas muestran que el método STA/LTA pasa por alto menos eventos, mientras que la red SNN proporciona alertas más tempranas. Mostramos que los dos métodos podrían combinarse para obtener una alerta temprana de lahares óptima que sería más rápida que los métodos individuales y operaría en una sola estación. En un paso hacia el uso operativo, el método STA/LTA (implementado a través del software SeisComP) se utiliza para operar un sistema de mensajería de alerta temprana en tiempo real en el INSIVUMEH. Además, demostramos la utilidad de las redes SNN para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo cuando se dispone de pocos datos de entrenamiento.
Seismic Characterization of Lahar son Volcan de Fuego Toward the Development of a Machine Learning Based Detection Algorithm
Los lahares se encuentran entre los peligros más frecuentes asociados con el Volcán de Fuego en Guatemala. A pesar de su recurrencia, la detección temprana y las alertas automatizadas siguen siendo un desafío, ya que a menudo dependen de un monitoreo manual y de confirmaciones visuales escasas. Sin embargo, podemos aprovechar el alto número de flujos que se desencadenan en cada temporada de lluvias para caracterizar sus firmas sísmicas y cuantificar su tamaño y comportamiento. Para lograr esto, utilizamos estaciones sísmicas ubicadas a lo largo de dos canales activos de lahares en el Volcán de Fuego, donde esta caracterización describe un comportamiento de flujo a largo plazo un tanto estable. Este trabajo reveló un comportamiento a corto plazo más variado, el cual se caracteriza por un aumento de la actividad sísmica en el dominio del tiempo y un cambio hacia frecuencias más bajas a medida que estos flujos se propagan río abajo. Basándonos en esta caracterización, implementamos detectores basados en el algoritmo de K-vecinos más cercanos (KNN, por sus siglas en inglés) utilizando atributos de señales sísmicas que describen muestras de los datos en los dominios del tiempo y la frecuencia, así como funciones estadísticas de estas muestras. Entrenamos detectores generalizados y detectores específicos para cada estación que lograron una alta precisión para detectar flujos de tamaño moderado a grande, aunque con un rendimiento menor para eventos más pequeños o ambiguos. Encontramos que la amplitud de la raíz cuadrática media (RMS), la cual sirve como indicador del tamaño del flujo, parece controlar el rendimiento del detector más que otras características de la señal. El detector es computacionalmente eficiente y, en el caso del Volcán de Fuego, no requirió instrumentación adicional. Este marco de trabajo presenta una solución portátil para mejorar la detección automatizada de lahares, al mismo tiempo que minimiza el uso de parámetros específicos de cada ubicación que suelen requerir otros métodos.
Infrasound detection of approaching Lahars
El infrasonido puede utilizarse para detectar la aproximación de peligrosos flujos de lodo volcánicos, conocidos como lahares, decenas de minutos antes de que lleguen sus frentes de flujo. Hemos analizado las señales de más de 20 lahares secundarios causados por eventos de precipitación en el Volcán de Fuego durante la temporada de lluvias de Guatemala, de mayo a octubre de 2022. Pudimos cuantificar las capacidades del monitoreo por infrasonido mediante la comparación con datos sísmicos, imágenes de cámaras de lapso de tiempo (time-lapse) y videos de alta resolución de un evento bien registrado el 17 de agosto. Determinamos que los sensores de infrasonido, desplegados de forma adyacente a la trayectoria del lahar y en arreglos de pequeña apertura (decenas de metros), son particularmente sensibles a la detección remota de lahares, incluyendo eventos de tamaño pequeño, a distancias de al menos 5 km. En el Volcán de Fuego, estas detecciones podrían utilizarse para proporcionar alertas oportunas de hasta 30 minutos antes de que los lahares lleguen a un sitio de monitoreo río abajo, como en la frecuentemente impactada barranca Ceniza. Proponemos que el monitoreo continuo por infrasonido, desde ubicaciones adyacentes a una barranca, puede complementar el monitoreo sísmico y servir como una herramienta valiosa para ayudar a identificar los peligros que se aproximan. Por otro lado, los arreglos de infrasonido ubicados a un kilómetro o más de la trayectoria del lahar pueden usarse de manera efectiva para rastrear la progresión de un lahar.
Analyzing Explosive Volcanic Deposits From Satellite-Based Radar Backscatter, Volcán de Fuego 2018
La retrodispersión de radar satelital tiene el potencial de proporcionar información útil sobre la progresión de las erupciones volcánicas cuando las mediciones ópticas, terrestres o basadas en la fase del radar son limitadas. Sin embargo, los cambios en la retrodispersión son complejos y difíciles de interpretar: los depósitos explosivos producen diferentes señales dependiendo de la cobertura del suelo preexistente, los parámetros del radar y las características de la erupción. Utilizamos imágenes de retrodispersión de alta resolución temporal y espacial para examinar el emplazamiento y la alteración de las corrientes de densidad piroclástica (PDC), los lahares y los depósitos de ceniza de la erupción de junio de 2018 del Volcán de Fuego en Guatemala, empleando informes de observatorios y datos de pluviómetros para validar nuestras observaciones en el terreno. Utilizamos una serie temporal densa de datos de retrodispersión para reducir el ruido y extraer las áreas de depósito. Observamos cambios en la retrodispersión en seis drenajes; el depósito más grande tuvo una longitud de 11,9 km, alteró un área de 6,3 km² y presentó un espesor de 10,5 ± 2 m en las secciones inferiores, según estimaciones derivadas de las sombras del radar. La erupción del 3 de junio también produjo una señal de retrodispersión sobre un área de 40 km², lo cual es consistente con la caída de ceniza reportada. Utilizamos patrones transitorios en las series temporales de retrodispersión para identificar nueve períodos de alta actividad de lahares en un solo sistema de drenaje entre junio y octubre de 2018. Encontramos que la caracterización de las señales sutiles de retrodispersión asociadas con erupciones explosivas se observa mejor mediante (1) la calibración radiométrica del terreno, (2) la corrección del moteado (speckle) y (3) la consideración de las propiedades de dispersión preexistentes. Nuestras observaciones demuestran que la retrodispersión SAR puede capturar el emplazamiento y la alteración posterior de una variedad de depósitos explosivos, permitiendo así monitorear la progresión de una erupción explosiva.
Observatorios vulcanológicos y actividades de monitoreo en Guatemala
El ambiente tectónico y volcánico de Guatemala es extenso y complejo. Tres grandes placas tectónicas, que interactúan constantemente entre sí, y un arco volcánico, que se extiende de este a oeste en la parte sur del país, exigen especial atención en términos de monitoreo y estudios científicos. El Instituto Nacional de Sismología, Vulcanología, Meteorología e Hidrología (INSIVUMEH) es el instituto encargado de ejecutar estas acciones a nivel nacional y civil. En los últimos años, INSIVUMEH ha formado un equipo de vulcanología conformado por personal multidisciplinario que realiza las principales actividades de seguimiento e investigación vulcanológica. Estas actividades incluyen: análisis de señales sísmicas y acústicas, evaluación y análisis de peligros volcánicos, instalación y mantenimiento de equipos de monitoreo, y socialización y difusión del conocimiento volcánico. De todas las estructuras volcánicas de Guatemala, tres volcanes (Fuego, Pacaya y Santiaguito) están en constante erupción y requieren todos los recursos disponibles (económicos y humanos). Estos volcanes presentan una amplia gama de peligros volcánicos (en cuanto a tipo y magnitud), haciendo que el monitoreo diario sea un gran desafío. Uno de los mayores logros del equipo de vulcanología ha sido el desarrollo reciente de un Ranking de Peligrosidad Relativa de los Volcanes de Guatemala, tomando en cuenta diferentes parámetros que permitan una mejor planificación en el futuro, tanto en el monitoreo como en la investigación.
Tracking secondary lahar Flow paths and characterizing pulses and surges using infrasound array networks at Volcán de Fuego, Guatemala
Los lahares son uno de los mayores peligros en muchos volcanes, incluyendo el Volcán de Fuego (Guatemala). El 1 de diciembre de 2018 a las 8:00 p.m., hora local de Guatemala (~2:06:00 UTC), un evento de lahar de una hora de duración fue detectado en el Volcán de Fuego por dos estaciones sismo-acústicas permanentes a lo largo de la barranca Las Lajas, en el lado sureste. Para establecer el momento de inicio, la duración y la velocidad del lahar, se examinaron los registros de arreglos de infrasonido para identificar tanto la(s) dirección(es) de la fuente como las fluctuaciones de energía correlacionadas en las dos estaciones. También se examinaron las señales sísmicas y acústicas co-ubicadas, las cuales indicaron al menos cinco pulsos de energía distintos dentro del registro del lahar. Deducimos que la variación en la carga de sedimentos y/o los cambios en la velocidad del flujo se evidencian por las claras fluctuaciones en la potencia acústica y sísmica registradas en una de las estaciones. Este evento en particular, estudiado con infrasonido, proporciona información para comprender mejor cómo ocurren los lahares alrededor del Volcán de Fuego.
New insights from long-term seismic, infrasound and thermal measurements in 2018-2020
El monitoreo instrumental a largo plazo de volcanes de cráter abierto proporciona los conjuntos de datos necesarios para caracterizar la actividad volcánica y desentrañar sus cambios temporales. Esto es particularmente importante para los domos de lava activos, los cuales pueden experimentar transiciones rápidas en su comportamiento durante el transcurso de una erupción. En este estudio, analizamos datos sísmicos, acústicos (infrasonido) y termográficos recopilados entre enero de 2018 y septiembre de 2020 para dilucidar los procesos volcánicos que tienen lugar en el complejo de domos del Santiaguito, en Guatemala. Durante este período, la efusión de lava llenó el cráter del domo activo. La actividad extrusiva estuvo acompañada de explosiones de pequeña a moderada magnitud, episodios prolongados de emisiones de gas y desprendimientos ocasionales de roca. Aplicamos algoritmos automatizados para identificar las señales sísmicas asociadas a diferentes procesos y para caracterizar la evolución temporal de la actividad. Identificamos entre 70 y 250 eventos tectónicos por semana y detectamos señales asociadas a explosiones de gas y ceniza con una tasa de entre 70 y 100 eventos semanales. La actividad de crecimiento del domo estuvo acompañada por el emplazamiento de un flujo de lava a lo largo del flanco superior oriental del domo Caliente, junto con sismicidad posiblemente asociada a caídas de roca. Observamos episodios de tremor armónico en los datos sismo-acústicos asociados a emisiones sostenidas de gas, las cuales se estima que se originan a poca profundidad (aproximadamente 500 – 750 m debajo del cráter). Los datos indicaron que, entre enero de 2019 y marzo de 2020, tanto la tasa de recurrencia del tremor (~10 – 50 eventos/semana) como su duración (~40 – 130 min/semana) disminuyeron ligeramente en comparación con el resto del período de estudio, a pesar de registrarse variaciones menores en la actividad explosiva. Finalmente, en un período de 11 semanas comprendido entre el 18 de enero y el 4 de abril de 2018, registramos 129 sismos vulcanotectónicos, logrando localizar 10 de ellos a profundidades de entre 1.3 y 2.3 km (aproximadamente a 1.5 km al suroeste del domo Caliente). Este estudio multiparamétrico proporciona información valiosa sobre las señales geofísicas y los procesos asociados en el Santiaguito, ayudando a dilucidar la ocurrencia temporal de cada tipo de evento durante periodos prolongados de actividad efusiva-explosiva.
Characterization of Acoustic Infrasound Signals at Volcán de Fuego, Guatemala: A Baseline for Volcano Monitoring
El monitoreo de la actividad volcánica y la comprensión de las señales sísmicas y acústicas asociadas a la erupción son fundamentales para mitigar sus impactos en la población y la infraestructura. El 3 de junio de 2018, el Volcán de Fuego, en Guatemala, experimentó una violenta erupción con muy poca advertencia. La fase paroxística de este evento generó corrientes de densidad piroclástica (CDP) que afectaron a poblaciones cercanas, causando 169 muertes, 256 desaparecidos y el desplazamiento permanente de casi 13 000 personas. Desde entonces, el Volcán de Fuego ha sido equipado con una extensa red de sensores sísmicos y de infrasonido. El infrasonido es una nueva herramienta de monitoreo en Guatemala. Un paso clave para su uso efectivo en el monitoreo volcánico del Volcán de Fuego es establecer una base para la interpretación de las señales registradas. En este trabajo, presentamos la primera caracterización integral de las señales acústicas del Volcán de Fuego para todo el rango de actividad superficial observada en el volcán. Utilizamos datos recopilados durante despliegues temporales en 2018 y de la red permanente de infrasonido. El infrasonido en el Volcán de Fuego se caracteriza por la ocurrencia de transitorios acústicos de corta duración vinculados a explosiones ricas en ceniza y gas, a veces asociadas con la generación de ondas de choque. El rico registro acústico del Volcán de Fuego incluye temblores de banda ancha y armónicos, y episodios de retumbos. Exploramos la ocurrencia de estas señales en relación con las observaciones visuales de la actividad superficial e investigamos sus mecanismos de origen dentro del sistema de conductos superficiales. Este estudio proporciona una referencia para la interpretación de las señales acústicas en el Volcán de Fuego y una base para el monitoreo en tiempo real de su actividad eruptiva mediante datos de infrasonido. Nuestros resultados sugieren que los cambios en el estilo de actividad y la morfología del cráter de la cumbre se reflejan en la firma acústica de la erupción; por lo tanto, nuestro estudio proporciona una referencia para la interpretación de las señales acústicas en el Volcán de Fuego y una base para el monitoreo en tiempo real de su actividad eruptiva mediante infrasonido.
Long-term stability of Conduit dynamics at Fuego Volcano, Guatemala, 2008-2015
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El Volcán de Fuego en Guatemala exhibió una alta estabilidad sistémica entre 2008 y 2015, basada en eventos sísmicos característicos capturados por redes temporales de monitoreo sísmico y tasas consistentes de desgasificación de SO₂ por teledetección. Eventos sísmicos repetitivos de período muy largo (VLP, 60–10 s) en Fuego persistieron durante al menos 8 años durante el episodio eruptivo en curso que comenzó en 2002. Fuego manifiesta sismicidad VLP en muchas variedades diferentes. Observamos ejemplos continuos de estilos de eventos VLP descritos en estudios previos, aunque los límites entre los eventos que fueron categorizados según la chimenea de emisión y la forma de onda están menos definidos durante 2012, 2014 y 2015. Sugerimos que todos estos eventos son parte de un continuo de actividad VLP con magnitudes, forma de onda y chimenea de emisión regidos por pequeños cambios en la tasa de suministro de magma. Los eventos VLP indican presurización dentro del conducto superficial antes de diferentes tipos de explosiones. Utilizamos estas señales para alimentar un modelo actualizado de la dinámica de los conductos superficiales que controlan los eventos explosivos desde al menos los años 2008-2015. La larga duración de estas señales implica un notable nivel de estabilidad en la geometría del conducto a través de diversos estilos de actividad eruptiva.