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Locating seismo-volcanic signals in Turrialba Volcano (Costa Rica) using Python and Advanced Computing: a case of multidisciplinary collaboration for scientific development

Localizando señales sismo- volcánicas del volcán Turrialba (Costa Rica) usando Python y Computación Avanzada: Un caso de colaboración multidisciplinar para el desarrollo científico

dc.creatorCornejo-Suárez, Guillermo
dc.creatorvan-der-Laat, Leonardo
dc.creatorMeneses, Esteban
dc.creatorMora, Mauricio M.
dc.creatorPacheco, Javier Fco
dc.date2019-03-12
dc.date.accessioned2020-09-25T23:12:18Z
dc.date.available2020-09-25T23:12:18Z
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/4168
dc.identifier10.18845/tm.v32i5.4168
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/11879
dc.descriptionLow frequency seismo-volcanic signals are generated by the internal motion of fluids like magma, gases and water. They commonly occur before or together with erupting activity. Therefore, there study is fundamental for monitoring volcanic activity and assessment of volcanic risk. Nevertheless, because of their source complexity, it’s not possible to use the classical procedures for seismic location, which were developed for locating the more common tectonic earthquakes. Moreover, the volcanic edifice heterogeneity modifies the waveform of seimo- volcanic signals, making the process of finding its location more challenging. Hence, signals must be processed using other methods that, because of their computational complexity, require advanced computing platforms (supercomputers), specially if real-time processing is required. However, seismic observatories of volcano monitoring in Central America have limited resources and may not afford in-house professional software developers. The present work analyzes a study case about a collaborative experience between specialists in volcano seismology and in advanced computing. We developed a computational platform to locate seismo-volcanic signals in Turrialba Volcano. Our principal conclusion is that the creation of multidisciplinary collaboration networks allow resource maximization to tackle and overcome many limitations common in our context (lack of human resource, technology, low budget, among others).en-US
dc.descriptionLas señales sismo-volcánicas de baja frecuencia son generadas por el movimiento interno de magma, gases, agua, entre otros. Suelen preceder o acompañar la actividad eruptiva. Por lo tanto, estudiarlos resulta fundamental para el monitoreo de la actividad volcánica y una apropiada estimación de la amenaza. Sin embargo, la complejidad del mecanismo de la fuente hace que los procedimientos clásicos de localización de sismos generados por procesos tectónicos, que son los más comunes, no puedan ser utilizados para los volcánicos. A esto se suma la heterogeneidad de los edificios volcánicos que modifican en gran medida las formas de onda de las señales sismo-volcánicas, lo que también dificulta su procesamiento. Es por ello que se requiere aplicar otro tipo de métodos de tratamiento de señal los cuales, por su complejidad computacional, requieren de plataformas de computación avanzada (supercomputadoras), sobretodo cuando se precisa de resultados en tiempo real. No obstante, los observatorios o entes encargados de la auscultación y monitoreo volcánico en la región centroamericana tienen recursos limitados y no pueden mantener un departamento completo de desarrollo de software especializado. La presente ponencia analiza un caso de estudio, en el cual se desarrolló un trabajo colaborativo entre especialistas en sismología volcánica y en computación avanzada, quienes implementaron una plataforma computacional para la localización de señales sismo- volcánicas en el Volcán Turrialba, Costa Rica. Nuestra principal conclusión es que la creación de redes de colaboración multidisciplinaria es una opción que permite maximizar recursos para abordar y superar muchas de las limitaciones que existen para el desarrollo de la investigación en nuestro contexto (falta de recursos humano, tecnología, presupuesto, entre otros).es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)es-ES
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/4168/3764
dc.sourceTecnología en marcha Journal; 2019: Vol. 32 Núm. Especial. Bienal Centroamericano y del Caribe de investigación y postgrado; Pág 18-26en-US
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; 2019: Vol. 32 Núm. Especial. Bienal Centroamericano y del Caribe de investigación y postgrado; Pág 18-26es-ES
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectTremores volcánicoses-ES
dc.subjectcomputación avanzadaes-ES
dc.subjectlocalización de tremoreses-ES
dc.subjectPythones-ES
dc.subjectVolcán Turrialbaes-ES
dc.subjectVolcanic tremorsen-US
dc.subjecttremor locationen-US
dc.subjectadvanced computingen-US
dc.subjectPythonen-US
dc.subjectTurrialba Volcanoen-US
dc.titleLocating seismo-volcanic signals in Turrialba Volcano (Costa Rica) using Python and Advanced Computing: a case of multidisciplinary collaboration for scientific developmenten-US
dc.titleLocalizando señales sismo- volcánicas del volcán Turrialba (Costa Rica) usando Python y Computación Avanzada: Un caso de colaboración multidisciplinar para el desarrollo científicoes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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