We recover coseismic static surface deformation by double integration of strong motion accelerometric data. Compared to GPS measurement, the advantage of strong motion data is that they have the potential to provide real-time coseismic static displacements. Strong motion data, however, has the classic problem of baseline offsets which produce unrealistic displacements after double integration is applied. We adopted a bilinear line fitting of empirical baseline correction method to overcome such problem. We investigate the improvement methods of baseline correction that constrain the maximum flatness of the displacement trace and use the cumulative energy ratio as a threshold. We apply the methods to data sets of the 2003, Mw 8.3 Tokachi-Oki earthquake, the 2007, Mw 7.7 Tocopilla earthquake, the 2010, Mw 7.8 Mentawai earthquake and the 2011, Mw 9.0 Tohoku earthquake. We show that, in general, the results of strong motion derived displacements are comparable to nearby GPS data for most data sets, although for far-field data the method may lead to poor results. It confirms that cumulative energy ratio is appropriate to be used as a threshold of baseline correction method. The very large and very good quality of boreholes strong motion data of the Tohoku earthquake gives opportunity to investigate the method deeply. We analyze the dependency of the method on hypocenter distance, magnitude and rupture model of the earthquake. We found that the method has a strong dependency on the given parameters, particularly on hypocenter distance. We also show that the method should be distinguished for horizontal and vertical components. Using our improvement method in this study, the deviations of vector length between strong motion derived displacements and nearby GPS data either for horizontal or vertical components, are significantly minimized. Further study, we optimize the use of valuable rapid static displacement data obtained from strong motion or GPS near-source station. We introduce a centroid grid search method to calculate the moment magnitude by using Okada (1985) model. Our method calculates reasonable moment magnitude using data even only from single station. This method can be done very rapidly within about 5 minutes. It provides crucial information e.g. for making tsunami warning decision.
In dieser Studie wird die koseismische statische Oberflaechendeformation durch zweifache Integration von Strong Motion Beschleunigungsdaten berechnet. Strong Motion Daten haben im Vergleich zu GPS-Messungen den Vorteil, Angaben ueber koseismische statische Verschiebung in Echtzeit bereitstellen zu koennen. Allerdings zeigen Strong Motion Daten das klassische Problem eines Basislinienversatzes. Dieser kann nach der zweifachen Integration der Beschleunigungsdaten zu unrealistischen Werten fuer die Bodenverschiebung fuehren. Dieses Problem wird durch eine bilineare Kurvenangleichung der empirischen Basislinienkorrektur behoben. Wir untersuchen eine verbesserte Methode zur Basislinienkorrektur, welche die maximale Flachheit der Deformationskurve als Bedingung hat, sowie kumulative Energieverhaeltnisse als Grenzwerte verwendet. Diese Methode wird auf seismische Datensaetze des 2003, Mw 8.3 Tokachi-Oki Bebens, des 2007, Mw 7.7 Tocopilla Bebens, des 2010, Mw 7,8 Mentawai Bebens und des 2011, Mw 9.0 Tohoku Bebens angewandt. Fuer die meisten Datensaetze sind im allgemeinen die aus Strong Motion Daten berechneten Verschiebungen mit den durch GPS gemessenen Verschiebungen vergleichbar. Allerdings kann die Anwendung der Methode auf Fernfeld-Daten zu schlechten Ergebnissen fuehren. Es wird bestaetigt, dass das kumulative Energieverhaeltnis als Grenzwert fuer die Basislinienkorrektur verwendet werden kann. Die grosse Datenmenge und sehr gute Datenqualitaet der Strong Motion Bohrlochdaten des Tohoku Bebens erlaubt eine genauere Untersuchung der genannten Methode. Die Abhaengigkeit der Methode von Hypozentraldistanz, Magnitude und des verwendeten Bruchmodells wird analysiert. Wir zeigen eine starke Abhaengigkeit der Methode von den gegebenen Parametern, im speziellen vom Parameter Hypozentraldistanz. Desweiteren zeigen wir, dass bei der Benutzung dieser Methode zwischen horizontalen und vertikalen Komponenten unterschieden werden sollte. Die Verwendung unserer verbesserten Methode minimiert signifikant die Abweichung zwischen aus Strong Motion Daten berechneter Verschiebung und durch GPS Messungen gemessene Verschiebung fuer Horizontal- und Vertikalkomponente. In einer weiteren Untersuchung optimieren wir den Einsatz von wichtigen, schnell verfuegbaren statischen Verschiebungsdaten, gewonnen aus Strong Motion Daten oder aus GPS-Stationen nahe der Quelle. Wir schlagen eine Rastersuche zur Berechnung der Momentenmagnitude anhand des Modells von Okada (1985) vor. Die Methode liefert auch unter Verwendung von Daten nur einer einzelnen Station akzeptable Momentenmagnitudenberechnungen. Diese Berechnung kann sehr schnell (5 Minuten) durchgefuehrt werden und kann somit wertvolle Informationen, fuer z.B. die Tsumanifruehwarnung, liefern.
