Gottwald, C. (2013). Automatische Detektion und Lokalisierung von Erdbeben mit geringen Magnituden im Raum des Wiener Beckens [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/160682
Erdbeben/ Automatische Detektion/ Lokalisierung/ Wiener Becken/ Earthworm/ ALPAACT
de
Abstract:
Aufgrund der aktuell vorherrschenden Seismizität im Raum des Wiener Beckens ist die Abschätzung der Erdbebengefährdung für Wien, von großem Interesse. Mittels eines dichten seismischen Netzwerkes im Rahmen des Projektes ALPAACT, sollen Angaben über tektonische Störungen im Raum des Wiener Beckens gemacht werden. Besonders geeignet sind hierfür Erdbeben mit geringeren Magnituden und höheren Frequenzen ihres Auftretens, welche nicht von der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG) erfasst wurden. Mittels der Anpassung eines automatischen Detektionsalgorithmus, wurde die Überprüfung eines Datensatzes auf seismische Signale in einem ausgewählten Zeitraum ermöglicht. In einem anschließend durchgeführten manuellen Vorgang erfolgten der Ausschluss von Fehldetektionen und die Klassifizierung der Signale. Im Weiteren wurde die Funktionsweise des Algorithmus auf seine Zuverlässigkeit überprüft, indem vom automatischen Algorithmus nicht erfasste seismische Signale manuell einbezogen wurden. Eine anschließende Laufzeitbestimmung der seismischen Phasen war notwendig, um eine genaue Lokalisierung der zuvor detektierten Erdbeben zu ermöglichen. Zuletzt gab eine Bestimmung der Magnituden, aufgrund der Amplituden der Signale, Aufschluss über die Stärke der Beben. Als Ergebnis konnten zusätzlich zu den im Untersuchungszeitraum auftretenden 16 Erdbeben, welche ebenfalls von der ZAMG erfasst wurden, 36 Beben festgestellt werden, welche geringe Magnituden aufweisen und vermutlich einen tektonischen Ursprung haben. Das Aufstellen der Gutenberg-Richter Beziehung gab Aufschluss über die Verringerung der Detektionsschwelle, welche durch das verdichtende Netzwerk erreicht wurde. Es kam zu einem Anheben der Detektionen ab ungefähr einer Magnitude 1,3. Darunter ist das seismische Signal hauptsächlich von dem vorkommenden seismischen Noise überdeckt. Da die in dieser Arbeit betrachteten Daten auch von temporär installierten Stationen resultierten, besteht weiterführend die Aufgabe den automatischen Detektionsalgorithmus und seine Parameter für die, nach dem Abbau der temporären Stationen, durch das verbleibende stationär installierte Netzwerk erfassten Daten erneut anzupassen.
The characterization of the high seismicity which is possessed in the Vienna Basin and the surrounding area is important to evaluate the seismic hazard for this region, especially for the metropolis Vienna. Due to a dense seismic network in the context of the ALPAACT project, information about tectonic faults in the surrounding region of Vienna can be gained. Particular suitable for this purpose seems to be earthquakes with small magnitudes but high frequency, which are not captured by the Central Institute of Meteorology and Geodynamics (ZAMG). Using an adjusted algorithm for the automatic detection of seismic signals, the checking of a dataset in an selected period of time can be provided. The exclusion of wrong detections and the classification of the signals were done manually. In the following the reliability of the algorithm was tested, by manually including of passed seismic signals. Afterwards the picking of the seismic phases was necessary, to achieve accurate localization of the earthquakes. At last, the determination of the magnitude due to the amplitudes, gave information about the earthquake intensity. As a result, additional to the 16 events which were recorded by the ZAMG, 36 events with small magnitudes and probably an tectonic background can be found. With the Gutenberg-Richter law, a declaration of the reduced detection threshold due to the dense network can be made. An increase of the detections from a magnitude of 1.3 was reached. Below this magnitude, the seismic signal is mainly covered by the seismic noise. The data of the observed network also originate from temporary stations. So future work will be based on an adjustment of the automatic detection algorithm and the corresponding parameter for the observed data of the residual stationary stations.
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