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Identificazione ed organizzazione spazio-temporale degli aftershocks. M. Bottiglieri, 1 E. Lippiello, 1 C. Godano 1 and L. de Arcangelis, 2 1 Department of Environmental Sciences and CNISM, Second University of Naples - PowerPoint PPT Presentation
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Identificazione ed organizzazione spazio-
temporale degli aftershocks
M. Bottiglieri,1 E. Lippiello,1 C. Godano1 and L. de Arcangelis,2
1Department of Environmental Sciences and CNISM, Second University of Naples
2Department of Information Engineering and CNISM, Second University of Naples
Identificazione delle sequenzeIdentificazione delle sequenze
Se Se (t)>(t)>c c comincia una sequenzacomincia una sequenza
Se Se (t)<(t)<c c la sequenza finiscela sequenza finisce
preso preso t=tt=tii-t-tj j si definisce la quantità si definisce la quantità
CCvv==tt//tt
0 processi periodici 1 processi poissoniani >>1
Se nella finestra Cv=1 p=1/t e p tasso poissoniano
Generiamo dei cataloghi sintetici Generiamo dei cataloghi sintetici utilizzando sia il modello ETAS, sia un utilizzando sia il modello ETAS, sia un modello auto-similare basato su una modello auto-similare basato su una
ipotesi di scaling dinamico ipotesi di scaling dinamico Lippiello, E., C. Godano and L. de Arcangelis (2007), Dynamical Scaling in Branching Models for Seismicity, Phys. Rev. Lett., 98, 098501-04.
Lippiello, E., M. Bottiglieri, C. Godano, and L. de Arcangelis (2007), Dynamicalscaling and generalized Omori law, Geophys. Res. Lett., 34, L23301, doi:10.1029/2007GL030963.
Lippiello, E., L. de Arcangelis, and C. Godano (2008), Inuence of time and space correlationson earthquake magnitude, Phys. Rev. Lett., 100, 038501-04.
p sintetico 0.86 p stimato 1.1
TT fissato fissatopp 1.6 1.6 2.1 2.1
nn fissato fissatopp 2.0 2.0 2.2 2.2
pp = 2= 2
Felzer K. R. and E. E. Brodsky (2006), Decay of aftershock density with distance indicates triggering by dynamic stress, Nature, 441|8, 735-738.
Baiesi M. and Paczuski M. (2004), Scale Free Network of Earthquakes and Aftershocks, Phys. Rev. E, 69, 066106.
Dividiamo le nostre sequenze in classi di Dividiamo le nostre sequenze in classi di magnitudo del main e studiamo le distribuzioni magnitudo del main e studiamo le distribuzioni delle interdistanze tra eventi consecutividelle interdistanze tra eventi consecutivi
r=rr=rii-r-rjj
fissiamo una distanza massima dal main pari afissiamo una distanza massima dal main pari a
L=150 km L=300 kmL=150 km L=300 km
L(M)=k10L(M)=k10MM
=0.67=0.67
bbmainmain=0.5=0.5
=0.5=0.5
=(=(bbmainmain)/)/-1-10.60.6
Conclusioni• definiamo un nuovo metodo per
individuare le sequenze• esiste una scala caratteristica per
le interdistanze• non esiste una scala caratteristica
per gli intertempi