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la serena octubre 2015

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Análisis de las deformaciones corticales asociadas al terremoto de Pisagua (Mw 8.2) 2014 medidas con instrumentos del Global Positioning System (GPS). Valeria Becerra C. 1*, Francisco Ortega-Culaciati1, Daniel Carrizo2, Edmundo Norabuena3, Anne Socquet4, Christophe Vigny5, Mark Simons6 1Departamento de Geofísica, FCFM, Universidad de Chile, Av. Blanco Encalada 2002, Santiago, Chile. 2Advanced Mining Technology Center, FCFM, Universidad de Chile, Beauchef 850, Santiago, Chile. 3Instituto Geofísico del Perú, Lima, Perú. 4ISTerre, Institute of Earth Sciences, Saint Martin d'Hères, Grenoble, France. 5École Normale Supérieure, CNRS, París 75231, France. 6Seismological Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91125, USA. * email: valebecerra@ug.uchile.cl Resumen. El 1º de abril del 2014, a las 23:46:45 UTC ocurre un gran terremoto Mw 8.2 cerca de la localidad de Pisagua, ubicándose dentro de la zona de los Andes Centrales que está marcada por la brecha sísmica definida por el terremoto de 1877 Mw ~9.0. Durante las dos últimas décadas se ha monitoreado la deformación cortical de esta zona mediante instrumentos geodésicos, por lo que las deformaciones producidas antes, durante y después de este terremoto han sido muy bien datadas. En este trabajo se realiza el procesamiento de los datos tomados por la red de instrumentos del Global Positioning System (GPS) ubicada entre las latitudes 17-24S y las longitudes 67-73W durante el año 2014, obteniendo series de tiempo posicionales de las estaciones de la red. Utilizando la historia de posiciones de cada estación se determinan los desplazamientos cosísmicos del terremoto de Pisagua mediante el ajuste robusto de un modelo lineal simple que es poco sensible a observaciones anómalas. Los desplazamientos cosísmicos calculados sugieren que las dislocaciones de mayor amplitud del terremoto de Pisagua ocurren al sur del hipocentro de éste, conclusión similar a lo propuesto por otros autores. Palabras Claves: Global Positioning System, Ciclo

Sísmico, Zona de Subducción, Terremotos. 1 Introducción La zona norte de los Andes Centrales (sur de Perú y norte de Chile) está marcada por la ocurrencia de los grandes terremtotos de 1868 y 1877, ambos de magnitud Mw 8.8 según Comte y Pardo (1991), ó Mw ~9.0 según Kausel (1986), los que produjeron tsunamis y un nivel significativo de destrucción. Estos grandes terremotos definen una brecha sísmica, en donde no ocurre un evento de gran magnitud sino hasta el terremoto de Antofagasta de 1995 Mw 8.1 (ej., Pritchard et al. 2001), seguido por los de Tocopilla del 2007 Mw 7.7 (ej., Delouis et al., 2009 y Béjar-Pizarro et al., 2010) y Pisagua 2014 Mw 8.2 (ej., Ruíz et al., 2014), los cuales rompen sólo una porción del segmento de la brecha sísmica asociada al terremoto de

1877. El terremoto de Arequipa 2001 (Mw 8.3 según Tavera et al., 2001 ó Mw 8.4 según Giovanni et al., 2002) es el primer evento de gran magnitud que ocurre en la región de la brecha sísmica asociada al terremoto de 1868. La secuencia de terremotos a partir de 1995, ha liberado solo una pequeña parte de la energía de deformación potencialmente acumulada (Béjar-Pizarro et al., 2010, Métois et al., 2013, Ruíz et al., 2014, Lay et al., 2014), por lo que las zonas correspondientes al norte de Chile y al sur de Perú son consideradas por varios autores con un alto peligro sísmico. Dado el alto potencial de ocurrencia de terremotos de gran magnitud en la zona, durante las últimas dos décadas se ha instalado y robustecido una red de receptores GPS (Global Positioning System) en el norte de Chile, la que permite llevar un monitoreo contínuo de la deformación de la corteza durante las diferentes etapas el ciclo sísmico. Las observaciones obtenidas de esta red de instrumentos conforman un vasto conjunto de datos geodésicos que han medido los desplazamientos corticales causados por el terremoto de Pisagua del 2014, y los períodos antes y después de la ocurrencia de este gran evento. El fin último de este trabajo es estudiar el ciclo sísmico en el norte de Chile de manera de poder lograr un mejor entendimiento de los procesos que conllevan a la generación de grandes terremotos en este ambiente de subducción. En particular, caracterizar esta zona a través del comportamiento en cada una de sus etapas, y de este modo, evaluar qué lugares podrían tener un mayor potencial para generar grandes terremotos, y por ende, corresponder a zonas con mayor peligro sísmico. 2 Deformación de la corteza asociada al

terremoto de Pisagua 2014. Durante todo el ciclo sísmico, debido a los procesos de acumulación y liberación de energía, la corteza terrestre

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experimenta deformaciones que tienen diferentes patrones o características en de cada una de sus etapas, las que pueden ser medidas utilizando métodos de la geodesia espacial como el Global Positioning System (GPS). El Sistema de Posicionamiento Global (GPS) consiste en una constelación de satélites que orbitan la tierra enviando continuamente señales que son captadas por antenas de receptores especializados, ubicadas en la superficie terrestre. Utilizando la señal captada, se determina la posición de la antena (en un intervalo de tiempo determinado) mediante un proceso de trilateración basada en pseudodistancias a al menos 4 satélites (Blewitt, 1997). Como resultado de este proceso se obtienen series de tiempo posicionales de cada receptor de una red de GPS, permitiéndonos monitorear la evolución espacial y temporal de la deformación de la corteza antes, durante y después de grandes terremotos. En la Figura 1a se presenta una serie de tiempo de la componente Este de la posición de la estación GPS ATJN, a una tasa de muestreo diaria durante el año 2014. Aquí se puede visualizar claramente una primera etapa de acumulación de deformación de manera lenta (período inter-sísmico), seguido de un desplazamiento co-sísmico asociado a la ocurrencia del terremoto de Pisagua (Mw 8.2) y una variación no-lineal de la posición que corresponde a una relajación postsísmica de la corteza. En la Figura 1b, se muestra de manera similar los desplazamientos obtenidos para horas antes y despúes del terremoto a una tasa de muestreo de 30s, donde se ve con mayor detalle el desplazamiento co-sísmico asociado al terremoto y las primeras horas de la señal post-sísmica.

Figura 1. Serie de tiempo de la componente Este de la antena GPS ATJN, obtenida por (a) el posicionamiento estático del año 2014 a una tasa de muestreo diaria, y (b) el posicionamiento cinemático para los días 1 y 2 de abril del 2014 a una tasa de muestreo de 30 s. También se muestran las etapas del ciclo sísmico correspondientes al terremoto de Pisagua 2014. Comprendiendo de este modo, que el estudio de las series de tiempo posicionales obtenidas para una red de

estaciones GPS permite caracterizar los patrones de deformación de la corteza en cada una de las etapas del ciclo sísmico, se realiza el análisis de los datos de la red de estaciones de GPS (Ver Figura 2) ubicadas en el segmento de la brecha sísmica al sur de la zona de ruptura del terremoto de Arequipa (Mw 8.4) 2001, donde se localiza el terremoto de Pisagua (Mw 8.2) 2014.

Figura 2. Red de estaciones GPS permanentes implementadas por IPOC-GFZ, CALTECH, IPGP, IGP, IRD, CSN y DGF. La estrella indica el epicentro del terremoto de Pisagua 2014 (CSN). 2.1 Procesamiento de datos Con los archivos RINEX de las mediciones tomadas durante todo el año 2014 por 41 estaciones de GPS estáticas ubicadas en el norte de Chile (Figura 2), se realiza el procesamiento de datos utilizando el software GIPSY-OASIS (GNSS-Inferred Positioning System and Orbit Analysis Simulation Software) que permite obtener las posiciones estáticas y cinemáticas de cada estación, considerando efectos globales y locales tales como los coeficientes de carga oceánica (que en este trabajo son proporcionados por M.S. Bos y H.-G. Scherneck1), mareas terrestres y efectos atmosféricos; obteniendo las series de tiempo posicionales estáticas (diarias) del año 2014 de todas las estaciones, y las series cinemáticas con una tasa de muestreo de 30 s para los días 1 y 2 de abril, de 33 estaciones que registraron datos ambos días. La Figura 1 ilustra la compración entre las soluciones diarias y de 30 segundos, en donde se visualiza una diferencia del orden de 50 mm entre los saltos cosísmicos, lo que se debe

"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""1 http://holt.oso.chalmers.se/loading/

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principalmente a la presencia de una señal postsísmica durante las primeras horas de ocurrido el terremoto, la cual afecta finalmente a la posición estática diaria calculada. 2.2 Determinación de los desplazamientos co-sísmicos utilizando series de tiempo cinemáticas. De las series de tiempo obtenidas mediante el posicionamiento cinemático se considera sólo los datos de 3 horas antes y 3 después del evento principal, el que ocurre a las 23:46 UTC del 01 de abril del 2014. Considerando esta ventana de tiempo, se asume que las señales que componen las series posicionales siguen el siguiente modelo: ! ! = !! + ! ∙ ! + !!" ∙ ! ! − !!" + !!" ∙ ! − !!"

∙ ! ! − !!" el que considera una constante !!, una señal secular debido a la deformación producida en el periodo inter-sísmico !, el desplazamiento co-sísmico asociado al terremoto principal !!", el desplazamiento post-sísmico temprano !!" y el tiempo de inicio del terremoto !!". Esta aproximación simplificada, que considera que los desplazamientos inter-sísmicos y post-sísmicos son lineales, es válida debido a que se toma sólo la señal en una ventana temporal pequeña, de sólo algunas horas antes y después del terremoto principal. Cabe destacar que, pese a la fase de deformación pre-sísmica existente dada por sismicidad precursora (Ruíz et al., 2014), esta no es considerada en el modelo debido a que no es significativa dentro de la ventana de tiempo escogida. Se realiza un ajuste de los parámetros del modelo de ! ! para cada estación y componente de manera independiente, utilizando el método IRLS (Iteratively Reweighted Least Squares). El método IRLS minimiza la norma L1 entre los vectores de datos observados y sintéticos. El algoritmo utiliza iterativamente el método de mínimos cuadrados con pesos, considerando que los pesos asignados corresponden al inverso del residuo entre los datos observados y la predicción de éstos con el modelo estimado en cada etapa del método iterativo, hasta llegar a una convergencia de los parámetros del modelo (Aster et al., 2013, Capítulo 2). Este método tiene la ventaja de ser menos sensible a datos anómalos (outliers), como por ejemplo las posiciones obtenidas justo después de la ocurrencia del terremoto que contienen la señal de desplazamiento dinámico del suelo debido al paso de las ondas sísmicas del evento, garantizando un ajuste más robusto. Al obtener los distintos parámetros del modelo, es posible determinar explícitamente los desplazamientos cosísmicos en las direcciones Este, Norte y Vertical de cada estación, los que corresponden al parámetro !!", y encontrar la deformación cosísmica que ocurre en cada una de las estaciones del norte de Chile.

3 Resultados y Discusión El ajuste lineal realizado, como el que se observa por ejemplo en la Figura 3 para la estación PSGA, revela que para una ventana de tiempo cercana al evento principal, la aproximación simplificada del comportamiento de la velocidad secular y la deformación postsísmica es bastante certera, y por tanto se tiene que el modelo utilizado para la obtención de los desplazamientos cosísmicos es verosímil.

Figura 3. Comparación entre las posiciones observadas y las predichas, para las series de tiempo de las componentes (a) Este, (b) Norte y (c) Vertical de la estación PSGA. Además en la Figura 3, en particular las componenes Este y Norte, se pueden observar justo en el instante cosísmico los puntos anómalos provocados por los desplazamientos dinámicos del suelo que nuestro modelo no considera, y es claro que, a pesar de la existencia de estos datos, el ajuste no se ve afectado gracias al método de inversión escogido. En la Figura 4 se presentan los desplazamientos cosísmicos de las 33 estaciones consideradas en este trabajo, obtenidos mediante el método de inversión descrioto anteriormente. Se aprecia que el desplazamiento, tanto horizontal como vertical, es mayor en las estaciones más cercanas al epicentro (siendo PSGA la estación con el mayor desplazamiento total), y la amplitud del desplazamiento va disminuyendo a medida que las estaciones se alejan de éste, siendo imperceptible para las estaciones más lejanas. De este comportamiento se infiere que la ubicación del área de ruptura es cercana a la localidad de Pisagua. También se observa que estos movimientos poseen una clara tendencia a la subsidencia y a desplazarse horizontalmente en dirección hacia la fosa, siendo coherente con los modelos de rebote elástico que se produce al liberar de manera abrupta la energía acumulada, en el instante cosísmico y con el mecanismo inverso asociado a los sismos interplaca de subducción. Otra característica importante que cabe mencionar, es que los desplazamientos horizontales apuntan hacia la región ubicada al sur del epicentro calculado por el CSN, lo que

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se corresponde con la distribución de réplicas (Hayes et al., 2014) y los distintos modelos de distribución de dislocación que consistentemente infieren su máximo valor en esta región (ej., Ruíz et al., 2014; Hayes et al., 2014; Yagi et al., 2014 ).

Figura 4. Componentes verticales (círculos) y horizontales (flechas) de los desplazamientos cosísmicos estimados en las estaciones de GPS para el terremoto de Pisagua 2014. Para enriquecer este trabajo, se utilizará observaciones de GPS de campaña, con el fin de aumentar la red de estaciones y de este modo contar con un conjunto de datos aún más denso alrededor de la zona de ruptura del terremoto. Además, con el objeto de determinar únicamente señales tectónicas, se desea a futuro poder remover el Common Mode Error (CME) de las series posicionales, que corresponde a movimientos coherentes en toda la red GPS, los cuales se interpretan como errores en la determinación del marco de referencia de cada época. Finalmente, con todas las series de tiempo diarias disponibles, se modelará las deformaciones asociadas a las etapas postsísmica e intersísmica, de modo de poder relacionar y caracterizar el comportamiento de la región en cada una de las etapas del ciclo sísmico. Agradecimientos A Proyecto Fondecyt de Iniciacion 11140904 por financiar parcialmente este trabajo. Al Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile por financiar la participación en este congreso. A las instituciones IPOC-GFZ, CALTECH, IPGP, IGP, IRD, CSN y DGF, por poner a dispoción los archivos

RINEX de las estaciones GPS. A las siguientes personas, por colaborar en las mediciones de terreno o en la logística de dicho proceso: Diana Comte, Eduardo Contreras Reyes, Mohamed Chlieh, Arthur Delorme, Joachim Genrich, Jorge Jara, Emilie Klein, Marcos Moreno, Ismael Ortega, Sophie Peyrat, Efrain Rivera, Maria Carolina Valderas Bermejo. Referencias Aster, R. C., Borchers B., y Thurber C. H., 2013, Parameter

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