Relación entre comportamiento sismogénico del megathrust y parámetros de subducción: análisis estadístico global mediante inteligencia artificial.
| dc.contributor.advisor | Tassara Oddo, Andrés | es |
| dc.contributor.author | Crisosto Urrutia, Antonio Lucas | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-04T12:05:34Z | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-15T19:12:17Z | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-28T22:33:34Z | |
| dc.date.available | 2024-04-04T12:05:34Z | |
| dc.date.available | 2024-05-15T19:12:17Z | |
| dc.date.available | 2024-08-28T22:33:34Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Tesis para optar al grado académico de Magíster en Geofísica | es |
| dc.description.abstract | En este estudio investigamos la relación entre el comportamiento sismogénico de megathrusts globales y diferentes parámetros de subducción. Realizamos un enfoque paramétrico implementando tres algoritmos de Machine Learning (ML) basados en árboles de decisión (XGBoost, GradientBoosting y CatBoost) para predecir el b-value de la relación frecuencia-magnitud de la sismicidad como una combinación no lineal de variables de subducción (edad y rugosidad de la placa subductante, ángulo de buzamiento de la subducción, velocidad y azimut de la convergencia, distancia a la dorsal y límite de placa más cercanos). Utilizando SHAP values para interpretar los resultados de ML, observamos que la edad de la placa y el ángulo de subducción poco profundo son las variables más influyentes. Los resultados sugieren que las placas más antiguas y con buzamientos menos profundos contribuyen a bajos b-values, lo que indica un mayor stress en el megathrust. Este patrón se atribuye a la mayor rigidez de las placas más antiguas, que aumentan la resistencia a la flexión y generan un ángulo de penetración poco profundo, aumentando el área de fricción entre placas e intensificando el estado de stress del megathrust. Estos resultados ofrecen nuevas perspectivas sobre la complejidad no lineal del comportamiento sísmico a escala global. | es |
| dc.description.campus | Concepción. | es |
| dc.description.departamento | Departamento de Geofísica | es |
| dc.description.facultad | Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas | es |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.udec.cl/handle/11594/12002 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Universidad de Concepción | es |
| dc.rights | CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | en |
| dc.subject | Sismos | es |
| dc.subject | Terremotos | es |
| dc.subject | Inteligencia artificial | es |
| dc.title | Relación entre comportamiento sismogénico del megathrust y parámetros de subducción: análisis estadístico global mediante inteligencia artificial. | es |
| dc.type | Tesis | es |