El 25 de marzo 2006, pobladores del valle situado al SE del volcán Ubinas (16º 22’ S, 70º 54’ W; 5672 m) alertan sobre rugidos provenientes del volcán y de caída de cenizas sobre sus sembríos. Este volcán, considerado como el más activo del Perú en los últimos 500 años, había entrado nuevamente en erupción, amenazando a más de 3500 pobladores que habitan en el valle del río Ubinas. El Instituto Geofísico del Perú (IGP) en cooperación con el Institut de Recherche pour le Developpement (IRD-France) ha efectuado el monitoreo y la vigilancia de la actividad sísmica asociada al proceso eruptivo, primero mediante 2 estaciones sísmicas digitales de banda ancha y posteriormente mediante una red de hasta cuatro estaciones sísmicas digitales (3 de 1 Hz y una de banda ancha), las cuales transmiten los datos hasta el Observatorio Volcanológico de Cayma en Arequipa. Presenta...

El volcán Ubinas (16° 22’ S, 70° 54’ W; 5672 m.s.n.m.) ubicado en el sur del Perú y dentro de la ZVC o Zona Volcánica Central de los Andes (Fig. 1), es considerado como el más activo del Perú, con hasta 23 erupciones menores registradas históricamente en los últimos 450 años. Estudios geológicos recientemente realizados sobre este volcán han puesto en evidencia su condición de peligro potencial (Rivera, 1997; Rivera et al., 1997). Poco se conoce, sin embargo, acerca de su estructura interna. Este trabajo muestra los resultados de la aplicación de diferentes métodos geofísicos, geoquímicos, de la realización de mediciones de temperatura del suelo, y observaciones detalladas del interior del cráter activo, realizadas en el volcán Ubinas entre 1997 y 1999. Tales resultados han permitido proponer un modelo de estructura y de circulación de fluidos propio a este volcÃ...

Most seismic eruption forerunners are described using Volcano-Tectonic earthquakes, seismic energy release, deformation rates or seismic noise analyses. Using the seismic data recorded at Ubinas volcano (Peru) between 2006 and 2008, we explore the time evolution of the Long Period (LP) seismicity rate prior to 143 explosions. We resolve an average acceleration of the LP rate above the background level during the 2-3 hours preceding the explosion onset. Such an average pattern, which emerges when stacking over LP time series, is robust and stable over all the 2006-2008 period, for which data is available. This accelerating pattern is also recovered when conditioning the LP rate on the occurrence of an other LP event, rather than on the explosion time. It supports a common mechanism for the generation of explosions and LP events, the magma conduit pressure increase being the most probable ...

This article proposes the design of an automatic classifier using the empirical mode decomposition (EMD) along with machine learning techniques for identifying the five most important types of events of the Ubinas volcano, the most active volcano in Peru. The proposed method uses attributes from temporal, spectral, and cepstral domains, extracted from the EMD of the signals, as well as a set of preprocessing and instrument correction techniques. Due to the fact that multichannel sensors are currently being installed in seismic networks worldwide, the proposed approach uses a multichannel sensor to perform the classification, contrary to the usual approach of the literature of using a single channel. The presented method is scalable to use data from multiple stations with one or more channels. The principal component analysis method is applied to reduce the dimensionality of the feature v...