Modelos semi-Márkov para la evaluación del tiempo, lugar, magnitud y profundidad de los sismos ocurridos en el sur del Perú 2023
DOI:
https://doi.org/10.21754/iecos.v25i2.2196Palabras clave:
sismo, semi-Markov, Clúster AnálisisResumen
El Perú se sitúa en la región sísmica del Pacífico Sur y experimenta con frecuencia sismos significativos. Entre los eventos más relevantes se encuentran el sismo de 8.4 grados de magnitud ocurrido en Arequipa en el año 2001, el sismo de magnitud 7.9 en Ica en agosto de 2007 y nuevamente un sismo de magnitud 6.3 en Arequipa en julio de 2017. Estos eventos subrayan la necesidad de realizar estudios de riesgo sísmico en la región.
Este estudio es de tipo descriptivo y correlacional, con un diseño transversal, cuyo objetivo es identificar las áreas en el sur del Perú con mayor riesgo de experimentar sismos de alta magnitud. Los datos provienen del Instituto Geofísico del Perú y abarcan el periodo de 1960 a 2023, analizando sismos con magnitud igual o superior a 5.5 Mw. Se aplicó la metodología de (Sadeghian, 2012), basada en el modelo semi-Márkov, para predecir tiempo y ubicación de eventos sísmicos, extendiendo este modelo también a los estados de la profundidad. Se destacan las zonas de Pisco-Ica y Chala-Atico como las de mayor riesgo para la ocurrencia de sismos de gran magnitud.
Descargas
Citas
Altinok, Y., & Kolcak, D. (1999). An application of the semi-Markov model for earthquake occurrences in North Anatolia, Turkey. Journal of the Balkan Geophysical Society, 2(4), 90-99. https://www.balkangeophysoc.gr/online-journal/1999_V2/nov1999/pdf/v2-4-1.pdf
Alvarez, E. E. (2005). Alvarez, Estimation in stationary Markov renewal processes, with application to earthquake forecasting in Turkey. Environmental Science, Engineering, Mathematics Methodology and Computing in Applied Probability, 7, 119-130. https://doi.org/10.1007/s11009-005-6658-2
Garavaglia, E., & Pavani, R. (2011). About earthquake forecasting by Markov renewal processes. Methodology and Computing in Applied Probability, 13, 155-169. https://doi.org/10.1007/s11009-009-9137-3
IGP, I. G. (2023). Descargar Datos. Instituto Geofísico del Perú. Obtenido de https://ultimosismo.igp.gob.pe/descargar-datos-sismicos
Janssen, J., & Manca, R. (2006). Applied semi-Markov processes. Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/0-387-29548-8
Leonard Kaufman, Peter J. Rouseeuw (2005) Finding Groups in Data. An Introduction to Cluster Analysis. Wiley-Interscience
Masala, G. (2012). Earthquakes occurrences estimation through a parametric semi-Markov approach. Journal of Applied Statistics, 39(1), 81-96. https://doi.org/10.1080/02664763.2011.578617
Sadeghian, R. (2012). Forecasting time and place of earthquakes using a Semi-Markov model (with case study in Tehran province). Journal of Industrial Engineering International, 8, 1-7. https://doi.org/10.1186/2251-712X-8-20
Tavera, H. (2001). Peligro sísmico en Lima y el país. Revista del Centro de Estudios y Prevención de desastres, 8(14), 30-35. http://hdl.handle.net/20.500.12816/832
Tavera, H., Salas, H., Jimenez, C., Antayhua Vera, Y. T., Vilcapoma, L., Millones, J., ... & Rodríguez, S. (2001). El terremoto de la región del sur del Perú del 23 de junio de 2001. Instituto Geofísico del Perú. http://hdl.handle.net/20.500.12816/1121
Tavera, H., Bernal, I., & Salas, H. (2007). El sismo de Pisco del 15 de agosto, 2007 (7.9 Mw) departamento de Ica - Perú (informe preliminar). Instituto Geofísico del Perú. http://hdl.handle.net/20.500.12816/1115
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Carlos Risco Franco, Marlene Angela Payano Mendez, Joel Salomon Rios Nima
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
CC BY 4.0 DEED Attribution 4.0 International
