Caracterización de sismos en el norte de Chile utilizando técnicas de clustering para la identificación de posibles puntos de primera respuesta

• Francisco García Barrera ^[1] ; David Contreras Aguilar ^[1] ; Fernando Vergara Ramírez ^[1] ; Xenia Andaur Estica ^[1]
  1. [1] Universidad Arturo Prat

     Universidad Arturo Prat

     Iquique, Chile

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 32, Nº. 1, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Characterization of earthquakes in northern Chile using clustering techniques for the identification of possible first response points
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En el presente artículo se explica el trabajo realizado para agrupar eventos sísmicos en el Norte Grande de Chile con el objetivo de identificar potenciales zonas geográficas donde se puedan desplegar posibles puntos de primera respuesta ante eventuales catástrofes que pudiesen ser provocadas por dichos eventos, lo anterior dada la alta actividad sísmica que tiene dicha zona. Para ello, se desarrolla el proceso de forma adaptada en base a las seis fases de la metodología CRISP-DM, dentro de la cual se aplican seis diferentes algoritmos de clustering para agrupar los datos, evaluando los resultados a través de diferentes índices de validación interna. En los resultados se obtiene un amplio espectro de escenarios dada la cantidad de algoritmos utilizados, los ajustes de los hiper parámetros aplicados, las cantidades de grupos configuradas y los distintos tipos de distancias empleadas. En particular, destacan los resultados obtenidos por medio de la técnica de clustering DBSCAN, la cual genera las mejores agrupaciones, identificando las localidades de Achuleo, norte de Pisagua, Pozo Almonte y Caleta Chipana como sectores candidatos a ser posibles puntos de primera respuesta. Finalmente se concluye que los algoritmos basados en densidad son los más recomendados para agrupar eventos sísmicos ya que tienen la capacidad de encontrar grupos con formas arbitrarias que no son necesariamente convexos.

  • English

    Based on the high seismic activity of Norte Grande de Chile, this article explains the work carried out to cluster seismic events to identify potential geographic areas where possible first response points can be deployed in case of catastrophes resulting from such events. The process is developed in an adapted form based on the six phases of the CRISP-DM methodology, within which six different clustering algorithms are applied to group the data, evaluating the results through different internal validation indexes. The results show a wide range of scenarios given the number of algorithms used, the settings of the hyperparameters applied, the number of clusters configured, and the different types of distances used. Particularly noteworthy are the results obtained using the DBSCAN clustering technique, which generates the best groupings, identifying the localities of Achuleo, North of Pisagua, Pozo Almonte, and Caleta Chipana as candidate sectors to be possible first response points. It is concluded that density-based algorithms are the most recommended for clustering seismic events since they can find clusters with arbitrary shapes that are not inherently convex.