Detección y clasificación de episodios de deshielo en el rio Aragón mediante el análisis de datos sísmicos

X Congreso Geológico de España, 5-7 Julio 2021, Vitoria - Gasteiz
La estación sísmica CANF, integrada en el proyecto Geodyn del Laboratorio Subterráneo Canfranc (LSC), se localiza en la zona central de los Pirineos, en un emplazamiento subterráneo cercano al lecho del río Aragón, por lo que ofrece la oportunidad de verificar la viabilidad del uso de datos sísmicos para monitorizar eventos hidrológicos. En esta contribución nos centramos en la identificación de señales sísmicas generadas por variaciones en la descarga del río debidas al deshielo, a lo largo de un período de seis años (2011-2016). Durante los episodios de deshielo, las variaciones en la descarga en el río de drenaje generan señales sísmicas con características específicas que permiten su discriminación de otras fuentes de vibraciones. Hemos desarrollado una metodología basada en la clasificación jerárquica de los espectros sísmicos para identificar los días en los que se produce el deshielo y agruparlos en función de la intensidad de la descarga, identificando hasta cuatro tipos diferentes de episodios. Estos resultados demuestran que los datos sísmicos pueden proporcionar una buena herramienta para monitorizar los procesos de deshielo a largo plazo, contribuyendo así a los estudios sobre el cambio climático.
The CANF seismic broad-band station, part of the Geodyn facility in the Laboratorio Subterráneo de Canfranc (LSC), is located in an underground site in the Central Pyrenees, close to the Aragón River channel, and hence offers a good opportunity to study the long-term performance of the seismic monitoring of hydrological events. We focus here on the identification of seismic signals generated by variations in river discharge due to snow melting over six years (2011-2016). During snowmelt episodes, the temporal variations of the discharge in the drainage river result in characteristic seismic signals that can be discriminated from other sources of background vibrations. We have developed a methodology based on the analysis of the seismic spectra in order to identify days with active thaw, hence allowing to monitor the time occurrence and intensity of the snowmelting stages. A hierarchical classification of the seismic spectra has allowed us to group active thaw days according to the intensity of the discharge generated by the melting process, identifying up to four different types of episodes. These results prove that seismic data can provide a good tool to monitor snowmelt on a long-term scale, hence contributing to climate change studies.
This is a contribution of the MISTERIOS project [CGL2013-48601-C2-1-R] funded by the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness. Additional support from the Generalitat de Catalunya grant 2017SGR1022 and from the SANIMS project (RTI2018-095594-B-I00), funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities.