[Büyükakpinar] Characterizing source properties of NW Bohemia / Vogtland earthquake swarms exploiting novel network and waveform processing tools (CHASING)

German Title: Charakterisierung der Quelleneigenschaften von Erdbebenschwärmen in Nordwestböhmen/Vogtland mit Hilfe neuartiger Netzwerk- und Wellenformverarbeitungstools (CHASING)

Current Status: approved


Main Applicant:Dr. Pinar Büyükakpinar


Resources Recipient


Other Persons

Prof. Dr. Torsten Dahm
Dr. Sebastian Hainzl
Dr. Sebastian Heimann


Conveyor Begin:
Conveyor End:
Conveyor Duration: 24
Year: 2023


Description

Eines der Hauptziele des ICDP-Eger ist es, die Ursache der Erdbebenschwärme in der Region Nordwestböhmen/Vogtland zu entschlüsseln und die Rolle von Fluiden oder Magmen zu verstehen. Um dieses Ziel zu erreichen, bedarf es zuallererst einer präzisen Registrierung der Erdbeben. Ferner ist eine genaue Charakterisierung der räumlichen Anatomie dieser Erdbebenschwärme, ihrer zeitlichen Entwicklung und der
Vergleich mit Vorhersagen von Erdbebenmodellen notwendig. Durch die seit kurzem vorhandenen, einzigartigen Messbedingungen, die aus einer Kombination aus einem engmaschigen Seismometernetz mit kleinräumigen Hochfrequenz-3D-Arrays und ICDP-Messbohrungen besteht, ist es nun möglich, mit innovativen Ansätzen die für diese Ziele notwendigen Erdbebeninformationen zu gewinnen. Seit 2020 hat das 60-kanalige Landwüst-3D-Array mit einer Abtastfrequenz von 1000 Hz bereits drei massive Erdbebenschwärme mit Tausenden von Erdbeben in einer Entfernung von etwa 7 km bis 30 km aufgezeichnet. Das Projekt zielt darauf ab, eine neuartige automatische Verarbeitung zu  entwickeln, um diesen reichhaltigen und einzigartigen Datensatz zu nutzen, einschließlich wellenformbasierter Methoden, Re-Lokalisierung und Bayes'scher Inversion des vollen Momententensors. Durch den Einsatz von Template-Matching und maschinellen Lerntechniken soll der Katalog mit einer Vollständigkeitsmagnitude Mc < -0,5 erheblich vergrößert werden. Darüber hinaus sollen die Brucheigenschaften der kleinsten Mikrobeben durch Anwendung einer relativen Momententensor-Inversionsmethode in Kombination mit den Bayes'schen  Momententensor-Inversionen größerer Ereignisse bestimmt werden. Die relative Methode wurde in der Region bereits vor 25 Jahren angewandt, aber nie auf neuere Daten  angewendet. Empirische Green's Functions (EGFs) können auf der Grundlage der Aufzeichnungen kleinerer Erdbeben während stark fokussierter Erdbebenschwärme extrahiert und Quellzeitfunktionen (STFs) rekonstruiert werden. Aus den azimutalen Schwankungen der Amplituden der STFs lassen sich die Bruchrichtungen abschätzen. Die Kombination der Informationen der relativen Hypozentren, relativen Bruchmechanismen, und der Änderungen der Bruchrichtung mit den erwarteten Charakteristiken von
Fluid- bzw. Magma-induzierter Seismizität kann die Prozesse entschlüsseln, die zu Erdbebenschwärmen führen. Diese Informationen helfen auch bei der Beantwortung der Frage, ob die Schwärme in der Region einen gemeinsamen Ursprung haben, und ob die außergewöhnlich starke Aktivität unter Nový Kostel seit 1984 darauf hinweist, dass Magma an dieser Stelle in die obere Kruste eingedrungen ist.

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One of the main goals of the ICDP-Eger is to unravel the cause of the earthquake swarms in the NW Bohemia / Vogtland region,  understanding the role of fluids or magmas. The most precise way to do this is to accurately record earthquakes and the anatomy and temporal changes of earthquake swarms and compare them with models of earthquake swarm generation. Due to the recently employed unique measurement conditions with a combination of close-meshed seismological bedrock stations with smallscale high-frequency 3D arrays and ICDP monitoring boreholes, it is now possible to gather the necessary source information using innovative approaches for these goals. Since 2020, the 60-channel Landwüst 3D array has already recorded, with a sampling frequency of 1000 Hz, three massive earthquake swarms with thousands of earthquakes at a distance of about 7 km to 30 km. The project aims to design a novel automatic processing to
exploit this rich and unique dataset, including waveform-based detection, relocation, and Bayesian full moment tensor inversion. Utilizing template matching and machine learning techniques, we intend to significantly increase the catalog size with a completeness magnitude Mc<-0.5. Moreover, it is purposed to reveal the source characteristics of the smallest micro-earthquakes by applying a relative moment tensor inversion method in combination with the Bayesian moment tensor inversions of larger events. The relative method was applied in the region 25 years ago but never applied to newer data. Empirical Green’s Functions (EGFs) can be extracted based on the recordings of smaller earthquakes during highly clustered earthquake swarms and source time functions (STFs) can be reconstructed. Rupture directions can be estimated from the azimuthal variations of amplitudes of STFs. The combination of the set of relative locations, relative source mechanism, rupture direction changes with fluid-induced seismicity and emplacement models can decipher the processes that lead to earthquake swarms and answer the question of whether swarms in the region have a common origin, and whether the exceptional strong activity
beneath Nový Kostel since 1984 indicates that magma penetrated into the upper crust at this location.