Identificazione ed
organizzazione spazio-temporale
degli aftershocks
M. Bottiglieri,1 E. Lippiello,1 C. Godano1 and L. de Arcangelis,2
1Department
of Environmental Sciences and CNISM, Second University of Naples
2Department of Information Engineering and CNISM, Second University of Naples
Identificazione delle sequenze
Se
Se
preso
m(t)>mc
m(t)<mc
comincia una sequenza
la sequenza finisce
Dt=ti-tj si definisce la quantità
0 processi periodici
Cv=sDt/Dt
1 processi poissoniani
>>1
Se nella finestra Cv=1 mp=1/Dt e mp tasso poissoniano
Generiamo dei cataloghi sintetici utilizzando
sia il modello ETAS, sia un modello autosimilare basato su una ipotesi di scaling
dinamico
Lippiello, E., C. Godano and L. de Arcangelis (2007), Dynamical Scaling in Branching Models
for Seismicity, Phys. Rev. Lett., 98, 098501-04.
Lippiello, E., M. Bottiglieri, C. Godano, and L. de Arcangelis (2007), Dynamicalscaling and
generalized Omori law, Geophys. Res. Lett., 34, L23301, doi:10.1029/2007GL030963.
Lippiello, E., L. de Arcangelis, and C. Godano (2008), Inuence of time and space
correlationson earthquake magnitude, Phys. Rev. Lett., 100, 038501-04.
mp sintetico 0.86 mp stimato 1.1
T fissato
mp 1.6  2.1
n fissato
mp 2.0  2.2
mp = 2
Baiesi M. and Paczuski M. (2004), Scale Free Network of Earthquakes and
Aftershocks, Phys. Rev. E, 69, 066106.
Felzer K. R. and E. E. Brodsky (2006), Decay of aftershock density with
distance indicates triggering by dynamic stress, Nature, 441|8, 735-738.
Dividiamo le nostre sequenze in classi di magnitudo del main e
studiamo le distribuzioni delle interdistanze tra eventi
consecutivi
Dr=ri-rj
fissiamo una distanza massima dal main pari a
L=150 km
L=300 km
L(M)=k10gM
a=0.67
bmain=0.5
g=0.5
d=(a-bmain)/g-10.6
Conclusioni
• definiamo un nuovo metodo per individuare
le sequenze
• esiste una scala caratteristica per le
interdistanze
• non esiste una scala caratteristica per gli
intertempi