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Crustal structure of south-central Mexico estimated from the inversion of surface-wave dispersion curves using genetic and simulated annealing algorithms
Crustal structure of south-central Mexico estimated from the inversion of surface-wave dispersion curves using genetic and simulated annealing algorithms
Autor
Iglesias, A.
Cruz-Atienza, V. M.
M. Shapiro, N.
K. Singh, S.
F. Pacheco, J.
Institución
Resumen
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. We have computed group velocities of the fundamental mode of Rayleigh waves along two paths using broadband seismograms of fourteen subduction-zone earthquakes in Mexico. One path crosses the Guerrero terrane while the other traverses the Oaxaca terrane. The dispersion curves have been inverted for crustal structure using genetic and simulated annealing algorithms. Our results show significant differences in crustal structure beneath the Guerrero and the Oaxaca terranes, especially in velocity of the superficial layer and Moho depth. The genetic algorithm (GA) is considerably faster than the simulated annealing algorithm (SA). On the other hand, the SA requires a small computer memory. Another significant advantage of SA is that it reaches a smaller misfit value than GA.