Studio delle relazioni tra microseism e stato del mare mediante analisi statistiche e di machine learning: casi di studio in Antartide e Sicilia orientale

The most continuous and ubiquitous seismic signal on Earth is the microseism, closely related to ocean wave energy coupling with the solid Earth. On the basis of the spectral content, it is possible to distinguish three types of microseism: primary (PM), secondary (SM), and short-period secondary microseism (SPSM). In this thesis, we characterise microseism in terms of amplitude and spectral content, and explore the relationship between microseism and sea state by using seismic signals recorded in two different areas: Antarctica and Eastern Sicily. Regarding the seismic signals, data recorded by 20 stations during 1993-2017 and by 6 stations during 2010- 2017 were used in the former and latter areas, respectively. Concerning the sea state along the Antarctica coasts, we used sea ice concentration maps coming from satellite data in the whole Southern Ocean. On the other hand, regarding the Eastern Sicily, sea wave height data, provided by both buoys in the Ionian and Tyrrhenian Seas and hindcast maps of the Mediterranean Sea, were used. As for the microseism characterization, most of its energy turned out to be contained in the SPSM and SM bands, while the band 13–20 s (PM) showed a much weaker energy. Microseism exhibited seasonal variability in both Eastern Sicily and Antarctica. In the former area, the amplitude maxima were observed during winter and the minima during summer, as expected in all the temperate latitude regions. Conversely, in Antarctica the sea ice impedes the microseism generation and thus makes the temporal pattern of microseism amplitudes different with respect to the microseism recorded in temperate latitude regions. The results obtained by the correlation analysis showed clear anti-correlation patterns between sea ice and SPSM recorded in Antarctica and high correlation values between SPSM and sea wave height in the Ionian and Tyrrhenian Seas. Finally, we presented algorithms, based on machine learning techniques, allowing to spatially and temporally reconstruct the sea state in both Antarctica and Eastern Sicily with fairly low error. This technique will allow inferring the sea state in periods when the satellite images or buoy data, routinely used for sea state monitoring, are not available, with wide applications in many fields, first of all climate studies. Combining the results coming from the correlation maps and the machine learning techniques, we showed a decrease in sea state sensitivity of microseism, due to the increasing distance from the station recording the seismic signal. This is particularly important for the future development of an experimental monitoring system of the sea state conditions based on microseism recordings.

Il segnale sismico più continuo e onnipresente registrato sulla Terra è il microseism, generato dal trasferimento dell'energia delle onde oceaniche alla Terra solida. Sulla base del contenuto spettrale, è possibile distinguere tre tipi di microseism: primario (PM), secondario (SM) e secondario a corto periodo (SPSM). In questa tesi, il microseism è stato inizialmente caratterizzato in termini di ampiezza e contenuto spettrale, successivamente è stata studiata la relazione tra microseism e stato del mare utilizzando segnali sismici registrati in due diverse aree: l'Antartide e la Sicilia orientale. Per quanto riguarda i segnali sismici, sono stati utilizzati i dati registrati da 20 stazioni nel periodo 1993-2017 e da 6 stazioni nel periodo 2010-2017, rispettivamente nella prima e nella seconda area. Per quanto riguarda lo stato del mare lungo le coste dell'Antartide, abbiamo utilizzato mappe di concentrazione di ghiaccio marino provenienti da dati satellitari in tutto l'Oceano Antartico. Per quanto riguarda invece la Sicilia orientale, sono stati utilizzati i dati sull'altezza delle onde marine, forniti sia da boe installate nel Mar Ionio e nel Tirreno, sia dalle mappe di hindcast del Mar Mediterraneo. Per quanto riguarda la caratterizzazione del microseism, la maggior parte della sua energia è contenuta nelle bande SPSM e SM, mentre la banda PM ha mostrato un'energia molto più debole. Il microseism presenta una variabilità stagionale sia nella Sicilia orientale che in Antartide. Nella prima area, i massimi di ampiezza sono stati osservati durante l'inverno e i minimi durante l'estate, come previsto in tutte le regioni di latitudine temperata. Al contrario, in Antartide il ghiaccio marino impedisce la generazione del microseism, dando luogo quindi ad una diversa variabilità temporale delle ampiezze del microseism rispetto a quanto osservato nelle regioni di latitudine temperata. I risultati ottenuti dall'analisi di correlazione hanno mostrato chiare anti-correlazioni tra ghiaccio marino e SPSM registrati in Antartide, e alti valori di correlazione tra SPSM e altezza delle onde del mare nel Mar Ionio e nel Tirreno. Infine, sono stati applicati algoritmi basati su tecniche di machine learning, che consentono di ricostruire spazialmente e temporalmente lo stato del mare sia in Antartide che in Sicilia orientale con un errore piuttosto basso. Questa tecnica permetterà di desumere lo stato del mare nei periodi in cui le immagini satellitari o i dati delle boe, abitualmente utilizzati per il monitoraggio dello stato del mare, non sono disponibili, con ampie applicazioni in molti campi, primo fra tutti lo studio sul clima. Combinando i risultati provenienti dalle mappe di correlazione e dalle tecniche di machine learning, è stata evidenziata una diminuzione dell’effetto dello stato del mare sul microseism, dovuta alla crescente distanza dalla stazione che registra il segnale sismico dal mare. Ciò è particolarmente importante per il futuro sviluppo di un sistema di monitoraggio sperimentale delle condizioni dello stato del mare basato su registrazioni di microseism.