Crustal structure of south-central Mexico estimated from the inversion of surface-wave dispersion curves using genetic and simulated annealing algorithms
A partir de catorce sismos de subducción, agrupados en dos trayectorias (una perpendicular y otra paralela a la línea de costa), se calculó un apilado sobre las curvas de dispersión de velocidad de grupo. Estas curvas promedio fueron invertidas usando, por separado, los métodos de algoritmos genétic...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica
2001-07-01
|
| Series: | Geofísica Internacional |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://revistagi.geofisica.unam.mx/index.php/RGI/article/view/732 |
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|---|---|
| author | A. Iglesias V. M. Cruz-Atienza N. M. Shapiro S. K. Singh J. F. Pacheco |
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| author_sort | A. Iglesias |
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| description | A partir de catorce sismos de subducción, agrupados en dos trayectorias (una perpendicular y otra paralela a la línea de costa), se calculó un apilado sobre las curvas de dispersión de velocidad de grupo. Estas curvas promedio fueron invertidas usando, por separado, los métodos de algoritmos genéticos y recristalización simulada. Los resultados muestran fuertes diferencias entre ambos modelos corticales, sobre todo, en los parámetros de la capa más somera y en la localización del Moho. Estas diferencias pueden ser explicadas debido a que la primera trayectoria atraviesa el terreno tectonoestratigráfico “Guerrero” y la segunda el “Oaxaca”.
La inversión con algoritmos genéticos (GA) probó ser considerablemente más rápida que aquélla con recristalización simulada (SA). Por otro lado SA requiere una pequeña cantidad de memoria y alcanza un desajuste menor que G.A.
doi: https://doi.org/10.22201/igeof.00167169p.2001.40.3.321 |
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 0016-7169 2954-436X |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-09T12:55:23Z |
| publishDate | 2001-07-01 |
| publisher | Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica |
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| series | Geofísica Internacional |
| spelling | doaj.art-e4a4235cb2274c519e813cce47b795692023-05-13T21:55:44ZengUniversidad Nacional Autónoma de México, Instituto de GeofísicaGeofísica Internacional0016-71692954-436X2001-07-0140318119010.22201/igeof.00167169p.2001.40.3.321732Crustal structure of south-central Mexico estimated from the inversion of surface-wave dispersion curves using genetic and simulated annealing algorithmsA. Iglesias0https://orcid.org/0000-0002-8630-0164V. M. Cruz-Atienza1https://orcid.org/0000-0001-7067-2636N. M. Shapiro2https://orcid.org/0000-0002-0144-723XS. K. Singh3https://orcid.org/0000-0002-0219-9813J. F. Pacheco4Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, 04510, Mexico City, MéxicoUniversidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, 04510, Mexico City, MéxicoUniversidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, 04510, Mexico City, MéxicoUniversidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, 04510, Mexico City, MéxicoUniversidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, 04510, Mexico City, MéxicoA partir de catorce sismos de subducción, agrupados en dos trayectorias (una perpendicular y otra paralela a la línea de costa), se calculó un apilado sobre las curvas de dispersión de velocidad de grupo. Estas curvas promedio fueron invertidas usando, por separado, los métodos de algoritmos genéticos y recristalización simulada. Los resultados muestran fuertes diferencias entre ambos modelos corticales, sobre todo, en los parámetros de la capa más somera y en la localización del Moho. Estas diferencias pueden ser explicadas debido a que la primera trayectoria atraviesa el terreno tectonoestratigráfico “Guerrero” y la segunda el “Oaxaca”. La inversión con algoritmos genéticos (GA) probó ser considerablemente más rápida que aquélla con recristalización simulada (SA). Por otro lado SA requiere una pequeña cantidad de memoria y alcanza un desajuste menor que G.A. doi: https://doi.org/10.22201/igeof.00167169p.2001.40.3.321http://revistagi.geofisica.unam.mx/index.php/RGI/article/view/732algoritmos genéticosrecristalización simuladadispersiónestructura cortical |
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