METODOLOGÍA CAIRO: UN ENFOQUE MULTIOBJETIVO BASADO EN CLÚSTERES PARA MEJORAR LA CAPACIDAD DE DETECCIÓN DE SISMOS DE LA RED SÍSMICA DEL NOROESTE DE MÉXICO (RESNOM) EN EL GOLFO DE CALIFORNIA
Las redes de monitoreo sísmico automático son fundamentales para la detección oportuna de sismos, la generación de catálogos sísmicos y la obtención de información para la evaluación de la amenaza sísmica y la mitigación del riesgo. En este estudio se presenta CAIRO, una metodología para la optimización automática de los parámetros del método STA/LTA y de la configuración de filtros pasabanda de manera individual para cada estación, mediante el algoritmo genético NSGA-II. La optimización se realiza utilizando clústeres de sismicidad obtenidos mediante un algoritmo basado en las relaciones espacio-temporales entre los sismos. Las posibles soluciones se evalúan utilizando como referencia principal los tiempos de llegada de las ondas P obtenidos mediante el picado manual, y como referencia complementaria detecciones hechas con SeisBench, maximizando simultáneamente la precisión y la sensibilidad del método. Posteriormente, las soluciones resultantes se validan mediante el procesamiento continua de formas de onda, con el fin de cuantificar el equilibrio entre la precisión y el desempeño de detección bajo condiciones operativas. La metodología propuesta logró un incremento aproximado del 20 % en el número de sismos detectados con respecto a la configuración convencional de STA/LTA y proporciona un marco objetivo para la calibración de detectores STA/LTA en redes de monitoreo sísmico automático.