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INSTITUTO GEOFISICO
ESCUELA POLITECNICA NACIONAL
INSTITUTO GEOFÍSICO - ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL
INFORME MENSUAL: GALÁPAGOS
MARZO 2015
ESTADO DE LOS VOLCÁNES
El Instituto Geofísico monitorea las islas Galápagos, donde se incluyen equipos sísmicos, de
infrasonido y geoquímicos (Fig.1) y se comunica con el continente, al Instituto Geofísico en
Quito (IG-EPN), a través de la red de transmisión vía Satélite VSAT (Fig.2). La red sísmica
está compuesta de estaciones de banda ancha. La estación de monitoreo DOAS (Differential
Optical Absorption Spectrometer), establecen una medida cuantitativa de las emisiones
volcánicas de gas, en este caso SO2, y para ello, utilizan la absorción espectroscópica de UV,
que es capaz en tiempo real de tomar medidas automáticas de los flujos de gases totales de la
emisión de SO2 del volcán, con un tiempo de resolución de 5 minutos durante la luz del día.
En Marzo, en la estación de SO2 continúa presentaron problemas de transmisión, por lo que no
se pudieron recabar los datos.
Durante el mes de Marzo de este año (2015), se analizaron los datos provenientes de la
estación PVIL (ver fig. 1), que fueron recopilados en la visita técnica efectuada en Febrero y
en donde se obtuvieron los registros del 01 al 31 de Enero.
Figura 1. Mapa de la Red de estaciones de monitoreo (IG-EPN) en las Islas Galápagos. En los puntos rojos se ubican las
estaciones sísmicas, el azul la estación de SO2, y en amarillo la estación de transmisión VSAT.
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PROCEDIMIENTO DE TRANSFORMACIÓN DE LOS DATOS
Con los datos que se han podido recuperar de las estaciones de las Galápagos, se ha analizado
la estación PVIL del mes de Enero (no se pudo recuperar datos del inicio del mes de Febrero,
sino hasta el día 26, ya que el equipo en la estación resultó dañado antes de esa fecha; 1-25).
Se realizó la conversión de datos de MSEED a SAC y a formato de onda WAV del mes con
una ventana de duración de 20 minutos en cada registro. El proceso implica un análisis
espectral de dichos datos, esto significa analizar 72 registros por día, por los 31 días del mes a
analizar (Enero), examinando por lo tanto 2,232 registros de 20 minutos cada uno.
ACTIVIDAD SÍSMICA DETECTADA
El primer paso para analizar la actividad sísmica presente en los registros ha sido realizar una
selección de los mejores eventos presentes en las señales de la estación PVIL de Enero del
2015. Las señales se encontraban contaminadas con fuerte ruido, lo que dificultaría su
clasificación manual. La selección se realizó a partir de un análisis espectral de cada una de las
señales. Se pudieron identificar eventos de tipo VT como los que se muestra en la figura 2.
Figura 2. Evento de tipo VT presente en los registros de la estación PVIL de las Galápagos en Enero 2015.
Los eventos detectados son en su mayoría eventos pequeños, de aproximadamente una duración de un
segundo y medio a tres. El evento de ejemplo de la figura 2, muestra un espectro en alta frecuencia
desde 10 Hz hasta cerca de 40 Hz., presentando múltiples picos en frecuencia y ancho en frecuencia
que va desde los 10 Hz hasta los 35 Hz., encontrándose el pico principal o fundamental a los 16.4 Hz.
El máximo contenido de energía del evento (hasta los 95%) se encuentra a 30.5 Hz.
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El objetivo principal de realizar este análisis de eventos, es proceder a establecer un sistema de
entrenamiento y clasificación automática de eventos sísmicos, utilizando la metodología de los
Modelos Ocultos de Markov (Rabiner y Juang 19861), descritos en trabajos como los de
Gutiérrez y otros2, Ibañez y otros3, y Cortez y otros4. Adicionalmente en el análisis espectral,
se han podido detectar eventos de tipo LP a baja frecuencia, como el que se presenta en la
figura 3.
Figura 3. Evento de tipo LP, a baja frecuencia y cuya acumulación de energía se encuentra a los 0.4 Hz, presente en los registros
de la estación PVIL de las Galápagos en Enero 2015. La línea verde, en la parte superior, indica la envolvente de la señal
1
Rabiner, L., & Juang, B. (1986). An introduction to hidden Markov models. ASSP Magazine, IEEE, 3(1), 4-16.
Gutiérrez, L., Ibáñez, J., Cortés, G., Ramírez, J., Benítez, C., Tenorio, V., & Isaac, A. (2009). Volcano-seismic signal
detection and classification processing using Hidden Markov Models. Application to San Cristóbal volcano, Nicaragua.
Geoscience and Remote Sensing Symposium,2009 IEEE International,IGARSS 2009, Volume: 4 On page(s): IV-522
Conference Location : Cape Town E-ISBN : 978-1-4244-3395-7 Print ISBN: 978-1-4244-3394-0
3
Ibáñez, J. M., Benítez, C., Gutiérrez, L. A., Cortés, G., García-Yeguas, A., & Alguacil, G. (2009). Classification of seismovolcanic signals using Hidden Markov Models: an application to Stromboli and Etna volcanoes. Journal of Volcanology and
Geothermal Research. Volume 187, Issues 3-4, 10 November 2009, Pages 218-226
4
Cortes G, Arámbula R, Gutiérrez L. A., Benítez C, Ibáñez J and Lesage P (2009) “Evaluating robustness of a HMM-based
classification system of volcano-seismic events at Colima and Popocatepelt volcanoes” Geoscience and Remote Sensing
Symposium,2009 IEEE International,IGARSS, Cape Town, South Africa
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Sin embargo, la cantidad de este tipo de eventos detectados, ha sido muy poca para construir
una base adecuada de entrenamiento, por lo que no han podido ser incluidos en el sistema de
detección y clasificación automática.
EMPLEO DE LA METODOLOGÍA DE ENTRENAMIENTO Y RECONOCIMIENTO CON
MODELOS OCULTOS DE MARKOV (HMMs)
En el proceso de la creación del sistema de detección automática, se realizó una segmentación
manual con los registros previamente seleccionados mediante el análisis espectral, para lograr
el etiquetado de los eventos y la construcción de la base de datos de entrenamiento. Se
lograron etiquetar de esta forma, 226 eventos seleccionados de tipo VT (que se denominaron
VTG), más 308 de tipo ruido de fondo (NG).
El siguiente paso fue hacer el entrenamiento de los modelos, siguiendo la metodología
empleada en la arquitectura de los Modelos de reconocimiento de Markov fue el transformar
las señales en vectores parametrizados, utilizando bancos de filtros triangulares. La
metodología emplea el algoritmo Baum-Welch para el entrenamiento y el Algoritmo de Viterbi
para el reconocimiento (Rabiner, L., & Juang, B. (1986)), con modelos de 13 estados y 3
iteraciones. El resultado final que se obtuvo del entrenamiento, es un porcentaje de
efectividad (Acc) del 62.55%., que se muestra en la tabla 1.
====================== HTK Análisis de Resultados ===================
SENT: %Correct=22.62 [H=19, S=65, N=84]
WORD: %Corr=66.29, Acc=62.55 [H=354, D=173, S=7, I=20, N=534]
------------------------ Matriz de Confusión -------------------------
NG
VTG
Ins
Del
NG
205
3
16
99
VTG
4
149
4
74
Tabla 1. Resultados obtenidos del HTK en el entrenamiento con los datos de las Galápagos.
%Corr = Porcentaje correcto de etiquetas reconocidas, %Acc = Porcentaje de precisión
H= Número correcto de etiquetas, D = Número de eliminaciones, S = Número de sustituciones,
I = Número de Inserciones, N = Número total de etiquetas. Ins = Inserciones, Del = Borrados.
La tabla anterior presenta un porcentaje de aciertos del 66.29 % y un porcentaje de efectividad
de 62.55%. Aunque el porcentaje de precisión (Acc) es menor al 80%, se considera que dado
el fuerte ruido presente en las señales, el porcentaje logrado aquí es bastante aceptable. La
diagonal representa los aciertos y los lados de la diagonal las confusiones o errores, así la
intersección de las columnas con las filas en la matriz de confusión, indica si el sistema
clasifica eventos de un tipo como otro. En el caso del evento VTG, la tabla 1 indica que fueron
reconocidos por el sistema 149 eventos, hubo confusión en 3 eventos con ruido.
Análogamente, en el evento NG, el sistema ha reconocido 205 eventos, y hubo confusión con
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4 eventos con el evento VTG. Otra información que muestra la tabla 1, es que el sistema de
534 eventos analizados, eliminó 173 eventos constituidos de 99 eventos de ruido, y 74 eventos
tipo VTG, el sistema además sustituyó 7 eventos e insertó 20 eventos, la mayoría de ruido de
fondo con 16, y 4 de tipo VTG.
El mayor tiempo invertido ha sido en los análisis previos, la segmentación e etiquetación de
los eventos para la construcción de la base de datos y el entrenamiento. Una vez que se han
obtenido los modelos entrenados, se procedió a realizar el reconocimiento de todos los
registros del mes, el resultado fue que el sistema automático pudo detectar y reconocer 3,623
eventos del tipo VTG seleccionado.
La duración de este reconocimiento con el mes completo, es decir, los 2,232 registros de 20
minutos cada uno, ha sido de menos de 8 minutos, además del conteo automático que produce
el sistema y que envía el total de eventos que ha podido ser detectado. Esto es factible, ya que
una vez que se tiene la base de entrenamiento lista y los modelos entrenados, el proceso de
reconocimiento es mucho más rápido. Lo que indica la eficiencia del método de clasificación
y reconocimiento de eventos en ambientes ruidosos, en tiempo real y con una cantidad
significativa de registros a clasificar. Por lo tanto, los resultados obtenidos aquí demuestran
que esta metodología es muy efectiva para emplearse en momentos de crisis sísmicas en los
volcanes.
Las pruebas por lo tanto, han demostrado la existencia de un número considerable de eventos
sísmicos de tipo VT, presentes en las Galápagos durante el mes de Enero, con un promedio de
117 eventos diarios, más los que pudieran detectarse y clasificarse de tipo LP, lo que
anteriormente no se podía corroborar, debido al fuerte ruido de fondo presente en las señales y
la intermitencia de las mismas.
Aun así, se necesita afinar los parámetros de configuración del sistema, realizando un proceso
de mejoras en el entrenamiento, como el eliminar de la base de datos segmentada, aquellos
registros que obtengan porcentajes muy bajos de efectividad en el reconocimiento 5, para
obtener mejores resultados tanto en el entrenamiento como en las pruebas de reconocimiento
de los registros en tiempo real.
Por otra parte, continúan produciéndose fallos en la transmisión de las señales desde las islas,
lo que repercute en que no se puedan registrar los datos. Esto será resuelto con una nueva
visita esta de carácter general programada para una fecha futura.
Dr. Ligdamis Gutiérrez E. (LG)
Sismología-Volcánica
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5
Ver proceso de mejoras. Tesis doctoral (Ciencias de la Tierra). Gutiérrez Ligdamis, Sistema de detección y clasificación de
señales sísmico-volcánicas utilizando Modelos Ocultos de Markov (HMMs): Aplicación a volcanes activos de Nicaragua e
Italia. Septiembre, 2013. Universidad de Granada, España. Web de Descarga:
http://www.tesisenred.net/handle/10803/648/browse?value=Guti%C3%A9rrez+Espinoza%2C+Ligdamis+Anaxis&type=author
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