Relocalización sísmica mediante determinación conjunta de hipocentros (JHD): Implicancias tectónicas en el norte de la Precordillera de San Juan, Argentina
Seismic relocation using joint hypocenter determination (JHD): Tectonic implications for the northern San Juan Precordillera, Argentina
Carolina Rivas1,2,3,*
, Pablo A. Blanc2,4 , Laura Perucca1,2
1 Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. República Argentina.
2 Gabinete de Neotectónica y Geomorfología. INGEO. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Universidad Nacional de San Juan, 5402, San Juan, Argentina.
3 Departamento de Geofísica y Astronomía. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, Universidad Nacional de San Juan. Av. Ignacio de la Roza Oeste 590, Rivadavia, San Juan, Argentina, CPA: J5402DCS.
4 Cátedra de Edafología. Facultad de Ciencias Agrarias. Universidad Nacional de Cuyo. Almte. Brown 500. Luján de Cuyo. CPA M5528AHB ‑ Mendoza ‑ Argentina
*Autor para correspondencia: (C. Rivas) This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Cómo citar este artículo:
Rivas C., Blanc, P. A., & Perucca, L. (2026). Relocalización sísmica mediante determinación conjunta de hipocentros (JHD): Implicancias tectónicas en el norte de la Precordillera de San Juan, Argentina: Boletín de la Sociedad Geológica Mexicana, 78(2), A171225. https://doi.org/10.18268/BSGM2026v78n2A171225
Manuscrito recibido: 1 de agosto, 2025. Manuscrito corregido: 14 de octubre, 2025. Manuscrito aceptado: 25 de octubre, 2025.
RESUMEN
En este estudio se examina en detalle la sismicidad cortical en el sector norte de la Precordillera Andina Argentina (29°‑30.8°S), sobre el segmento de subducción horizontal de la placa de Nazca bajo Sudamérica, conocido como flat-slab Chileno‑Pampeano. Se relocalizaron 92 sismos registrados entre 2000 y 2020 mediante el método Joint Hypocenter Determination (JHD), utilizando estaciones sísmicas de banda ancha y de periodo corto, y evaluando tres modelos de velocidad regional, resultando el modelo de Furlani el que presentó el menor error de ajuste. La sismicidad se distribuye principalmente entre los 20 y 35 km de profundidad, con una concentración destacada en torno a los 30.4°S; las magnitudes varían entre 0.8 ≤ M L ≤ 5.2 y 1.2 ≤ MW ≤ 5.1. Se determinaron los mecanismos focales de 43 sismos relocalizados a partir de polaridades de primeros arribos y relaciones de amplitud entre ondas P y S, utilizando los programas FOCMEC, FPFIT, HASH y PINV. Para el evento de mayor magnitud, se logró caracterizar con mayor detalle su fuente sismogénica (profundidad y estilo de fallamiento) mediante la inversión del tensor momento sísmico, modelando formas de onda de banda ancha y aplicando la técnica de DREGER. Las soluciones de mecanismo focal obtenidas indican un régimen compresivo predominante, aunque se identificaron mecanismos con componentes oblicuas y de deslizamiento lateral. La inversión del tensor de esfuerzos regionales muestra un σ1 horizontal con acimut 107° y un σ3 casi vertical, reflejando un entorno tectónico dominado por esfuerzos compresivos. Estos resultados subrayan la importancia de contar con datos hipocentrales y mecanismos focales refinados para interpretar la deformación cortical activa y su posible vinculación con estructuras geológicas en superficie, aportando nuevos datos para una caracterización sismotectónica más robusta y una mejor evaluación del riesgo sísmico en el retroarco andino.
Palabras clave: fuente sismogénica, relocalización sísmica, mecanismo focal, inversión del tensor momento, sísmico, régimen de esfuerzos.
ABSTRACT
This study presents a detailed analysis of crustal seismicity in the northern sector of the Argentinean Andean Precordillera (29°–30.8°S), located above the flat-slab segment of the Nazca Plate subducting beneath South America, known as the Chilean-Pampean flat-slab. A total of 92 earthquakes recorded between 2000 and 2020 were relocated using the Joint Hypocenter Determination (JHD) method, incorporating both broadband and short-period seismic stations. Three regional velocity models were evaluated, with the Furlani model yielding the lowest misfit. Seismicity is primarily concentrated between 20 and 35 km depth, with a notable cluster around 30.4°S. Magnitudes range from ML 0.8 to 5.2 and MW 1.2 to 5.1. Focal mechanisms for 43 relocated events were determined based on P-wave first-motion polarities and P/S amplitude ratios, using the FOCMEC, FPFIT, HASH, and PINV programs. For the largest-magnitude event, a more detailed characterization of the seismogenic source (depth and faulting style) was achieved through seismic moment tensor inversion by modeling broadband waveforms and applying the DREGER technique. The resulting focal mechanisms indicate a predominantly compressive regime, although some events show oblique and strike-slip components. Regional stress tensor inversion reveals a nearly horizontal σ1 with an azimuth of 107° and a near-vertical σ3, indicating a tectonic setting dominated by compressive stresses. These results highlight the importance of refined hypocentral and focal mechanism data for interpreting active crustal deformation and its potential correlation with surface geological structures. This contributes new data toward a more robust seismotectonic characterization and improved seismic hazard assessment in the Andean back-arc region.
Keywords: seismogenic source, seismic relocation, focal mechanism, seismic moment tensor inversion, stress regime.
1. Introducción
Si bien la sismología histórica ha demostrado ser una herramienta de gran utilidad para ampliar el entendimiento de la actividad sísmica en regiones con una larga historia documentada (Perucca y Audemard, 2021), la integración de estudios históricos con datos recientes de sismicidad localizada y relocalizada contribuye significativamente a una mejor comprensión del comportamiento sismogénico de las fallas activas. En la región de estudio tuvo su epicentro el terremoto del 27 de octubre de 1894, conocido como el “Terremoto Argentino”, que por su magnitud estimada (M>7) y sus efectos geológicos, se ha convertido en uno de los eventos de mayor magnitud registrados en la región centro‑oeste de Argentina. Sin embargo, en ausencia de registros instrumentales en esa época, la ubicación del epicentro se determinó mediante el análisis de daños estructurales, efectos observados en el terreno, relatos históricos, testimonios y documentos oficiales, sugiriendo que estaría localizado en el sector norte de la Precordillera, provincia de San Juan, pero sin precisar con exactitud su ubicación (Bodenbender, 1894; Perucca y Bastías, 2005; Tello y Pérez, 2005; Pérez, 2023). Este trabajo presenta un análisis y caracterización detallados de la sismicidad registrada entre 2000‑2001, 2008‑2009 y 2019‑2020 en el valle de Iglesia, norte de la provincia de San Juan y región epicentral del sismo de 1894, proporcionando evidencia adicional sobre la peligrosidad sísmica y el marco sismotectónico de la región. El estudio adquiere especial relevancia debido al considerable interés socioeconómico del centro‑oeste de Argentina. En la zona cordillerana noroccidental de la provincia de San Juan, se encuentran importantes proyectos mineros en etapa de exploración y/o explotación (Ministerio de Minería, 2025). Asimismo, la región cuenta con infraestructura hídrica relevante, con cuatro embalses sobre los dos ríos principales de la provincia y un quinto en construcción.
Además, el crecimiento poblacional en la provincia de San Juan ha sido significativo desde el terremoto de 1894. En aquel entonces, los asentamientos eran escasos, lo que limitó el impacto del evento en términos de víctimas y daños estructurales. Sin embargo, a lo largo del último siglo, la población ha aumentado considerablemente. Según estimaciones históricas, San Juan contaba con aproximadamente 100,000 habitantes a finales del siglo XIX, mientras que el último Censo Nacional de Población de 2022 registró 818,234 habitantes, lo que representa un crecimiento de más del 700 % (INDEC, 2025). Este incremento demográfico, junto con el desarrollo urbano e industrial de la región, refuerza la importancia de un análisis sismológico detallado, dado que la ocurrencia de un evento de magnitud similar en la actualidad podría tener consecuencias mucho más significativas.
2. Marco sismotectónico
La región centro‑oeste de Argentina constituye una de las zonas de mayor actividad sísmica del país (ISC, 2020; INPRES, 2025). Esta elevada sismicidad está directamente relacionada con la convergencia entre las placas de Nazca y Sudamérica, caracterizada por una subducción de bajo ángulo (<10°), conocida como flat-slab Chileno‑Pampeano, que se extiende aproximadamente entre las latitudes 27°S y 33°S (Barazangi e Isacks, 1976; Jordan et al., 1983). Este contexto tectónico ha favorecido la ocurrencia de sismos destructivos, especialmente en el retroarco andino, donde los terremotos corticales, con profundidades menores a 35 km, generaron los mayores daños en la población e infraestructura registrados en la historia sísmica del país (INPRES, 2025). Ejemplo de ello son los eventos de 1894 (MW 7.5), 1944 (MW 7.0), 1952 (MW 6.8), 1977 (MW 7.4) y 2021 (MW 6.4), que afectaron severamente las zonas pobladas cercanas y se encuentran asociados a estructuras del antepaís fragmentado del orógeno andino (Figura 1A) (Bodenbender, 1894; Kadinsky‑Cade, 1985; Kay et al., 1996; Langer y Hartzell, 1996; Alvarado y Beck, 2006; Perucca et al., 2006; Perucca et al., 2012; Sánchez Girino et al., 2021; Ammirati et al., 2022; Oro et al., 2023). La sismicidad en este segmento de subducción subhorizontal presenta una distribución bimodal (Figura 1B). Por un lado, se registran eventos a profundidades intermedias (entre 90 km y 120 km), asociados a la zona de Wadati‑Benioff, con mecanismos focales que sugieren fallamiento normal, relacionado con la flexión de la placa de Nazca al introducirse en el manto (Pardo et al., 2002; Anderson et al., 2007; Bilbao, 2012). Por otro lado, se observan sismos superficiales (h < 40 km), vinculados a deformaciones corticales derivadas de un régimen compresivo. En estos eventos predominan soluciones de fallamiento inverso; aunque en menor proporción, también se presentan sismos con componente de rumbo (Alvarado et al., 2010; Rivas et al., 2019, 2021; Venerdini et al., 2020). La proximidad a la superficie aumenta su potencial destructivo en regiones habitadas, por lo que representan una amenaza significativa para la infraestructura y la población. Complementariamente, el estudio de las deformaciones cuaternarias ha permitido identificar las principales fuentes sismogénicas y valorar su influencia en la evolución sísmica del área (e.g., Perucca y Martos, 2012; Perucca y Vargas, 2014; Alcáce Sánchez y Perucca, 2018; Alcácer Sánchez et al., 2020). Las fallas con evidencia de actividad tectónica cuaternaria en la Precordillera de San Juan son el resultado de la reactivación de corrimientos paralelos u oblicuos a las fallas que elevan los cordones montañosos (Figura 1C). Estas escarpas de falla y pliegues afectan los piedemontes y son comunes en las depresiones intermontanas precordilleranas (e.g., Bastías et al., 1990; Costa et al., 2000; Perucca y Vargas, 2014). Si bien el sector oriental de la Precordillera concentraría la mayor parte de la deformación activa (Costa et al., 2006) existen numerosas estructuras activas en la mayoría de sus valles intermontanos (Perucca y Vargas, 2014) y también en el sector occidental, tal como el Sistema de Falla El Tigre (Bastías, 1986; Siame et al., 1997a, 1997b, 2006; Fazzito et al., 2013; Colavitto et al., 2022; Pérez, 2023) y aquellas fallas ubicadas en el piedemonte oriental de Cordillera Frontal, denominadas fallas Colangüil, Pismanta, Las Flores y Angualasto (Perucca y Martos, 2012; Alcácer Sánchez y Perucca, 2018; Alcácer Sánchez et al., 2020, entre otros). Sin embargo, la vinculación de estas estructuras con la sismicidad histórica e instrumental ha presentado enormes dificultades hasta la fecha. Este trabajo pretende refinar la localización hipocentral de la sismicidad cortical reportada por Rivas et al. (2019, 2021) mediante la técnica de relocalización JHD (Douglas, 1967; Pavlis y Booker, 1983; Pujol, 1988); con ello, se busca caracterizar con mayor detalle la fuente sismogénica y analizar su posible asociación con las estructuras neotectónicas documentadas. Los resultados facilitarán una comprensión más profunda de los procesos sismotectónicos activos y aportarán datos esenciales para evaluar el peligro sísmico y diseñar estrategias de mitigación en este sector del retroarco andino.
3. Datos y metodología
La Precordillera constituye una de las regiones de mayor peligrosidad sísmica de Argentina, resultado de la superposición de procesos tectónicos locales y regionales (INPRES, 2025). Las estructuras neotectónicas son consideradas las fuentes con mayor probabilidad de generar eventos sísmicos futuros, identificándolas como zonas potencialmente sismogénicas (Costa et al., 2006, 2020; Perucca y Vargas, 2014). Mediante un análisis detallado de la sismicidad actual, que incluye técnicas avanzadas de localización y la determinación del mecanismo de fallamiento, es posible delinear la distribución espacial de los esfuerzos y caracterizar los patrones de deformación asociados. Sin embargo, aún con datos instrumentales modernos, la asociación inequívoca entre terremotos corticales y fallas cuaternarias definidas sigue presentando un grado notable de incertidumbre. Para realizar este análisis, se seleccionaron las determinaciones hipocentrales obtenidas por Rivas et al. (2019, 2021), las cuales fueron posteriormente relocalizadas aplicando la técnica de Determinación Conjunta de Hipocentros (Joint Hypocenter Determination, JHD). Dicha técnica requiere la utilización de un modelo de velocidades adecuado y representativo de la región de estudio. Una vez efectuadas las relocalizaciones, se determinaron las magnitudes y se calcularon los mecanismos focales de los eventos para identificar y caracterizar adecuadamente las fuentes sismogénicas. Las mejoras obtenidas en la determinación de los parámetros focales son esenciales, ya que permiten calibrar y validar con mayor precisión los modelos de estructura de velocidades sísmicas, facilitar la agrupación espacial de los eventos sísmicos y contribuir en la identificación de estructuras activas.
3.1. RELOCALIZACIÓN SÍSMICA
Para refinar la determinación de los parámetros sísmicos reportados por Rivas et al. (2019, 2021) en el sector norte de la Precordillera, entre las latitudes 29°S y 30.8°S, se aplicó la técnica JHD originalmente formulada por Douglas (1967) y mejorada por Pavlis y Booker (1983) y Pujol (1988). La técnica JHD constituye una metodología robusta para mejorar simultáneamente los parámetros hipocentrales de un conjunto de eventos y detectar variaciones laterales de la estructura de velocidades sísmicas. A diferencia del enfoque tradicional de localización individual, que utiliza modelos simplificados de velocidades (1D), la técnica permite mitigar los errores sistemáticos inducidos por heterogeneidades laterales no modeladas. Se asume que tales errores se originan por diferencias entre el modelo de velocidad y la estructura real de la Tierra: en la zona próxima al hipocentro, en la zona cercana a la estación sismológica o bien a lo largo de la trayectoria de propagación de las ondas sísmicas. Al agrupar y localizar simultáneamente varios sismos cercanos, se eliminan los errores debidos a desviaciones del modelo de velocidad próximo al foco. Las otras dos fuentes de error se unifican en un solo término denominado “corrección de estación” (Pujol, 1988, 2000), que pueden interpretarse en términos de variaciones laterales de la estructura de velocidad, no incluidas en el modelo estratificado 1D. Su utilidad ha sido demostrada en diversos contextos geodinámicos, incluyendo secuencias de réplicas, sismicidad volcánica, zonas de subducción y terremotos tanto corticales como de profundidad intermedia (Smith y Davey, 1984; Pujol y Aster, 1990; Pujol et al., 1991; Pujol, 1995; Pardo et al., 2002; Venerdini et al., 2020, 2022). La relocalización de los eventos seleccionados se llevó a cabo utilizando el programa VELEST (Kissling et al., 1994), herramienta incluida en la plataforma SEISAN. El algoritmo JHD resuelve iterativamente los parámetros hipocentrales y las correcciones estáticas por estación mediante un esquema de mínimos cuadrados, con el objetivo de minimizar la suma de los residuales entre los tiempos de llegada observados y calculados. Cada iteración del procedimiento se compone de dos etapas: en la primera, se estiman las correcciones estáticas por estación a partir de las localizaciones iniciales; en la segunda, se recalculan las soluciones hipocentrales mediante ajuste por mínimos cuadrados incorporando las correcciones previamente obtenidas. Para mejorar la estabilidad de la inversión y evitar sobreajustes, se adoptó un esquema de inversión intercalada, en el cual las correcciones de estación se actualizan únicamente cada segunda iteración, mientras que los parámetros hipocentrales se recalculan en todas las iteraciones. Para maximizar la confiabilidad en las soluciones hipocentrales obtenidas mediante JHD, se definieron criterios estrictos para la selección de los datos de entrada: raíz cuadrática media (RMS) de los tiempos residuales ≤ 0.4 s, un gap acimutal ≤ 210° y al menos siete lecturas de fases P y S registradas por estaciones ubicadas dentro de un radio de 250 km. A partir del catálogo sísmico elaborado por Rivas et al. (2019, 2021), se seleccionaron 92 sismos de magnitud baja a moderada, registrados en los períodos 2000‑2001, 2008‑2009 y 2019‑2020, que cumplían con los criterios de calidad establecidos
3.2. ELECCIÓN Y EVALUACIÓN COMPARATIVA DE MODELO DE VELOCIDADES SÍSMICAS
Se evaluaron tres modelos de velocidades sísmicas 1D para la región del retroarco andino (Figura 2). a) El modelo regional de Sánchez et al. (2013), utilizado por INPRES en la localización rutinaria de sismos en todo el país, que consta de 12 capas sobre un medio semi-infinito y sitúa el Moho a 40 km de profundidad, con velocidades que aumentan progresivamente desde la corteza hasta el manto superior. b) El modelo de Ammirati et al. (2015), obtenido a partir de la inversión conjunta de funciones receptoras telesísmicas y de la dispersión de ondas Rayleigh, resuelve 15 capas y ubica el Moho a 65 km de profundidad, con un límite atenuado que refleja procesos de transformación profunda en el basamento. c) El modelo de Furlani (Furlani, 2015; Villegas et al., 2023), desarrollado mediante la técnica VELEST sobre un amplio conjunto de registros de ondas P y S de sismos locales en la zona del flat-slab y la transición a subducción normal, identifica 18 capas sobre un medio semi-infinito y estima un espesor cortical de 55 km. Sobre cada modelo se aplicó la técnica de localización conjunta ( JHD) con 92 sismos y 2,512 arribos, de los cuales 1,268 corresponden a ondas P y el resto a ondas S. En cada iteración se calculó la varianza de datos (DATVAR), el residuo cuadrático medio (MS) y la raíz cuadrática media de los residuos (RMS) para cuantificar el ajuste entre tiempos observados y calculados. La elección del modelo de velocidades sísmicas se realizó comparando la mejora porcentual de cada métrica entre la iteración inicial (iteración 0) y sucesivas, correspondiente a cada modelo (Figura 3). Los tres modelos mostraron una convergencia rápida: los valores iniciales de RMS, que oscilaban entre 1 y 1.25 s, se redujeron un 60‑70 % en las dos primeras iteraciones; entre la cuarta y la quinta iteración, la variación adicional fue ≤ 1.4 %. Sin embargo, se seleccionó el modelo de Furlani, ya que presentó los menores residuales finales y la mayor estabilidad, evidenciando un mejor ajuste entre los tiempos observados y los predichos por el modelo.
3.3. DETERMINACIÓN DEL MECANISMO DE FALLAMIENTO: PRIMEROS ARRIBOS Y MODELADO DE FORMAS DE ONDA
El mecanismo focal, o solución del plano de falla, describe la geometría de la falla y el estilo de fallamiento que originó el sismo. Este mecanismo se utiliza para inferir el estilo de fallamiento y el régimen de esfuerzos que afecta a una región determinada (Stein y Wysession, 2003). La solución analítica del mecanismo focal se caracteriza por tres ángulos: rumbo (strike), buzamiento (dip) y ángulo del vector deslizamiento (rake), que definen uno de los dos planos de falla posibles y se representan en proyección estereográfica. A partir de ellos también se obtienen los ejes principales de esfuerzo: el eje T (máximo esfuerzo extensivo) y el eje P (máximo esfuerzo compresivo). En este trabajo, los mecanismos focales se determinaron a partir de los parámetros hipocentrales de los sismos, previamente relocalizados con el modelo de velocidades de Furlani. Para su estimación se utilizó la polaridad de los primeros arribos de onda P, siguiendo la metodología convencional. Esta técnica, basada en el patrón de radiación sísmica, es uno de los procedimientos más sencillos y utilizados, especialmente cuando el sismo es de pequeña magnitud. Un ejemplo se muestra en la Figura 4 para el sismo ocurrido el 1 de noviembre de 2019. En situaciones en que las polaridades resultaron ambiguas, las lecturas fueron escasas o la distribución de estaciones inadecuada, se incorporaron relaciones de amplitud entre ondas P y S, con el objetivo de restringir el número de soluciones posibles de mecanismo focal. El principio del método de relación de amplitud se fundamenta en que el efecto de la dispersión geométrica se cancelará al formar las relaciones de amplitud de las ondas S y P (o SV/SH) del mismo tipo de fase, por ejemplo, Pg y Sg. Los patrones de radiación evidencian que las variaciones en las relaciones de amplitud S/P se deben a que la amplitud de la onda P es más grande cerca de los ejes T y P (ejes de tensión y presión, respectivamente) de los mecanismos focales que para lecturas situadas cerca de los planos nodales. En cambio, las amplitudes de las ondas S son más grandes cerca de los planos nodales que cerca de los ejes principales de esfuerzos. En este trabajo se emplearon cuatro herramientas incluidas en la plataforma SEISAN (https:// seisan.info/): FOCMEC (Snoke, 2003), HASH (Hardebeck y Shearer, 2002), FPFIT (Reasenberg y Oppenheimer, 1985) y PINV (Suetsugu, 1998). Estas permiten determinar mecanismos focales de sismos locales o lejanos, asumiendo un modelo de doble cupla como fuente y utilizando la polaridad de los primeros arribos. En las dos primeras, además, es posible incorporar las relaciones de amplitud entre ondas P y S, lo que proporciona información adicional sobre la fuente y confiere mayor robustez a la solución del mecanismo focal obtenida.
Cabe destacar que, si bien la técnica de primeros arribos proporciona soluciones satisfactorias para muchos eventos, esta asume una geometría de fuente restringida (modelo de cupla doble) y no contempla otros fenómenos físicos que también generan ondas sísmicas (erupciones volcánicas, deslizamientos de masas, explosiones, impactos de meteoritos, etc.). La forma más general de representar una fuente sísmogénica, mediante fuerzas en el medio, es a través del Tensor Momento Sísmico (TMS). Esta definición corresponde a un tensor de segundo orden Mij simétrico, cuyas componentes representan pares de fuerzas iguales y opuestas que actúan en el eje i separadas por una distancia j (Silver y Jordan, 1982). Su magnitud, el momento sísmico escalar M0 está directamente relacionada con la energía liberada por la fuente sísmica, y puede estimarse como
(Silver y Jordan, 1982).
La combinación de algunos de estos pares de fuerzas, en forma de dipolos vectoriales y/o cuplas simples, permite representar distintos modelos de fuente sísmica. El modelo de cupla doble, comúnmente utilizado para representar sismos tectónicos, constituye un caso particular. El TMS, al ser simétrico y de segundo orden, puede diagonalizarse para obtener sus autovalores y autovectores. Esto facilita la interpretación del proceso en la fuente. Los autovectores definen los ejes principales del tensor momento: tensión (T), nulo (B) y presión (P), asociados respectivamente al mayor, intermedio y menor autovalor. Siguiendo a Jost y Herrmann (1989), el TMS puede descomponerse en una componente isotrópica, que refleja los cambios de volumen en la fuente —positivos para explosiones y negativos para implosiones—, y otra desviatoria, que describe deformaciones sin cambio de volumen. Esta última puede expresarse como la suma de una Cupla Doble (DC), típica de sismos tectónicos, y un componente CLVD (Compensated Linear Vector Dipole), que cuantifica la desviación respecto al modelo de doble cupla y podría indicar una mayor complejidad en la fuente o, en algunos casos, simplemente ruido en los datos (Dziewonski y Woodhouse, 1983; Stein y Wysession, 2003). La inversión del TMS a partir del modelado de formas de onda de banda ancha proporciona soluciones más robustas, pues incorpora mayor cantidad de información de cada sismograma. La metodología fue implementada únicamente para el evento de mayor magnitud registrado en el periodo de este estudio, ocurrido el 28 de octubre de 2019 (evento #39 en Tabla 1), cuya energía y calidad de los registros permitieron un análisis más detallado de su fuente (Figura 5). La técnica de inversión del TMS utilizada se encuentra implementada en la plataforma SEISAN a través del código TDMT_INVC (Dreger, 2002, 2003), el cual es adecuado para distancias locales y regionales (hasta ~2000‑3000 km). El método consiste en ajustar las formas de onda observadas con sismogramas sintéticos generados en el dominio del tiempo, utilizando un modelo de velocidad sísmica 1D calibrado para la región y una profundidad focal fija. Las funciones de Green, necesarias para la simulación de los sismogramas, fueron calculadas mediante el programa FKRPROG (Saikia, 1994), empleando el modelo de velocidad sísmica que mostró un mejor desempeño en la relocalización de eventos (modelo de Furlani) y los parámetros focales obtenidos. La metodología de inversión requiere una preparación previa de los datos, que incluye la rotación de las componentes horizontales en trazas radiales (R, dirección epicentro‑estación) y tangenciales (T, perpendicular a la dirección anterior) ( Jost y Herrmann, 1989). Luego, se remueve la respuesta instrumental para convertir las formas de onda en velocidades del suelo. Posteriormente, se aplicó un filtro pasabanda Butterworth de cuatro polos, tanto a las formas de onda observadas como a las trazas sintéticas, a fin de limitar el ancho de banda donde la señal útil está presente (Havskov y Ottemöller, 2010). La banda de frecuencias fue definida en función de la magnitud del evento y de las características de los registros disponibles (Fukuyama y Dreger, 2000). Como último paso antes de ejecutar la inversión, se seleccionó una ventana temporal adecuada y se alinearon las componentes de velocidad observadas con sus respectivas trazas sintéticas. Este ajuste fue realizado, en primera instancia, de forma automática mediante el algoritmo de Dreger, que aplica correlación cruzada entre las componentes individuales de los registros (Dreger, 2002). En aquellos casos en que la correlación resultó insuficiente, se recurrió a un alineamiento manual introduciendo un valor de corrimiento (Zcor) como parámetro adicional en el archivo de control. Preparados los datos, se procedió a la inversión, incorporando el mayor número posible de registros y estableciendo una profundidad inicial para el foco. Se evaluaron distintos conjuntos de estaciones de banda ancha, priorizando una buena distribución acimutal, y se descartaron las componentes con baja relación señal/ruido para asegurar la calidad de las soluciones. Realizada la inversión, el programa descompone el tensor momento obtenido para el mejor ajuste entre las amplitudes de los sismogramas observados y sintéticos y una profundidad focal determinada. Esta solución se interpreta como aquella correspondiente a una fuente de cupla doble. La salida del programa proporciona el momento sísmico escalar M0, el valor de MW y los parámetros geométricos (strike, dip, rake) de los dos planos nodales correspondientes a la solución de mecanismo focal de doble cupla. Para cuantificar el ajuste entre las amplitudes de las formas de onda observadas (di) y las sintéticas (Di), el programa brinda la reducción de la varianza (VR), que se calcula como:
siendo n el número de muestras empleadas, y la sumatoria abarca todas las componentes y estaciones consideradas en la inversión del tensor momento. Posteriormente, el procedimiento se repitió explorando profundidades entre 10.3 km y 41.3 km, en incrementos de 1 km, con el objetivo de determinar la profundidad que maximiza el ajuste entre las trazas observadas y sintéticas Para esta etapa, se emplearon un total de 19 trazas sísmicas procedentes de 9 estaciones, ubicadas a distancias epicentrales entre 138 y 404 km. Se utilizó una ventana temporal de 314.9 segundos y un filtro pasabanda de 0.01 a 0.05 Hz para realzar la señal útil. La solución de mecanismo focal obtenida con la inversión del tensor momento sísmico para cada profundidad focal evaluada se presenta en la Figura 5. El gráfico muestra que la mejor solución asociada al mejor ajuste con VR=49%, se obtiene para una profundidad focal de 37.3 km dentro de un rango de profundidades entre 33.3 y 37.3 km, donde la solución también es aceptable. La profundidad media de este intervalo es coincidente con el hipocentro relocalizado, dando una mayor confiabilidad a esta determinación. Se puede observar que la solución de mecanismo focal es bastante robusta, puesto que se mantiene relativamente constante en torno a la profundidad óptima. Los parámetros de strike, dip y rake indican una solución de fallamiento inverso con una pequeña componente de rumbo. Estudios previos (Rivas et al., 2021) modelaron este evento utilizando la estructura de velocidades propuesta por Sánchez et al. (2013). Para ello, emplearon registros de 7 estaciones y 17 formas de onda. Como resultado, obtuvieron la mejor solución (strike: 164°/ dip: 59°/ rake: 37°) con VR=48.1% para una profundidad focal de 33.9 km dentro de un rango permitido de 33.9 a 38.9 km. Las pequeñas diferencias observadas en los parámetros derivados de la inversión del TMS en este estudio pueden explicarse por el uso de un modelo más representativo de la región y de un hipocentro relocalizado, lo que permitió incorporar un mayor número de estaciones y, en consecuencia, más formas de onda, dando mayor robustez a la solución. Por otra parte, el mecanismo focal obtenido presenta una mayor componente inversa y es consistente con la distribución de los datos de polaridad de primeros arribos (22 compresiones y 14 dilataciones), junto con 25 relaciones de amplitud determinadas tras la relocalización. Se destaca además la coincidencia del rango de profundidad focal para las soluciones aceptables en los dos casos.
4. Resultados
La Figura 6 muestra la comparación entre las localizaciones originales, publicadas por Rivas et al. (2019, 2021), y las relocalizaciones obtenidas en este estudio para los 92 sismos analizados, empleando el método JHD junto con el modelo de Furlani (Furlani, 2015; Villegas et al., 2023). Los nuevos hipocentros presentan una distribución más concentrada, con agrupamientos notorios en algunos sectores del norte de la Precordillera bajo estudio. A partir de estas determinaciones, se recalcularon las magnitudes ML y MW para todos los eventos. En dos de ellos, sin embargo, se estimó la magnitud coda (MC), en lugar de las anteriores, debido a la falta de respuesta instrumental. Los valores obtenidos, junto con los parámetros hipocentrales actualizados, se resumen en la Tabla 1. Los perfiles E‑O y N‑S permiten una mejor visualización de estas discrepancias. Se observan ligeras variaciones en las localizaciones epicentrales, con un desplazamiento promedio en latitud (2.4 km) menor al desplazamiento promedio en longitud (4.2 km). Además, los eventos exhiben una variación más significativa con respecto a la profundidad focal, con un valor promedio de 6 km. La actividad sísmica relocalizada es de tamaño pequeño a moderado, con magnitudes 0.8 ≤ML≤ 5.2 y 1.2 ≤MW≤ 5.1. Esta sismicidad se concentra mayormente en el piedemonte de la Cordillera Frontal y en la Precordillera Occidental, a las latitudes entre las localidades de Rodeo e Iglesia. La distribución de hipocentros revela que la mayor densidad de sismos se sitúa entre 20 km y 35 km de profundidad. Esta profundidad intermedia podría sugerir una partición de la deformación del retroarco entre fallas basamentales heredadas y estructuras corticales superiores, en concordancia con lo señalado por Ammirati et al. (2022), como respuesta a la convergencia oblicua entre las placas de Nazca y Sudamericana. En la Figura 7 se muestra la ubicación epicentral de la sismicidad relocalizada, los mecanismos focales de los eventos de mayor magnitud y las principales estructuras con evidencia de actividad tectónica cuaternaria ubicadas en el valle de Iglesia. En el piedemonte occidental de la Precordillera se destaca el Sistema de Falla El Tigre (Bastías, 1986; Siame et al., 1997a; Fazzito et al., 2013), con una longitud aproximada de 150 km y un rumbo prácticamente N‑S. Fazzito et al. (2013) la describieron como una falla subvertical caracterizada por irregularidades que alternan segmentos transtensivos y transpresivos, en el contexto de un régimen tectónico regional transpresivo durante el Cuaternario. Siame et al. (1997a, 1997b, 2006) señalaron que la falla afecta seis niveles de abanicos aluviales, cuyas edades varían entre 700,000 años para los niveles más antiguos y 21,000 años para las superficies más recientes, hasta el nivel actual. Estimaron un desplazamiento dextral de aproximadamente 150 ± 20 m, con un desplazamiento máximo de 260 ± 20 m, y calcularon una tasa de deslizamiento horizontal de entre 1 y 5 mm/ año. Colavitto et al. (2022) sugirieron, a partir de las evidencias neotectónicas y edades OSL obtenidas en el extremo norte del sistema, que la actividad interpretada por distintos autores (e.g., Peri et al., 2020) para el Pleistoceno medio, puede haberse extendido hasta el Holoceno. En el piedemonte oriental de la Cordillera Frontal se destacan las fallas Colangüil, Pismanta y Angualasto (Perucca y Martos, 2012; Alcácer Sánchez y Perucca, 2018; Alcácer Sánchez et al., 2020). Estas fallas subparalelas, inversas de alto ángulo, de rumbo NE y vergencia al este, afectan depósitos aluviales cuaternarios asignados al Pleistoceno tardío–Holoceno. Las mismas han sido interpretadas como una estructura tipo cola de caballo con componente de rumbo dextral, posible terminación del Sistema de Falla El Tigre, y que a su vez podrían estar condicionadas por anisotropías precuaternarias (Siame et al., 1997a; Pérez y Costa, 2006). Por otro lado, la Figura 8 presenta las soluciones de mecanismo focal determinadas en este trabajo. Se obtuvieron 43 mecanismos a partir de la polaridad de los primeros arribos de onda P, siguiendo la metodología clásica; en casos particulares, la relación de amplitudes se utilizó para definir con mayor precisión los planos nodales. Los parámetros correspondientes a uno de los planos se incluyen también en la Tabla 1. A fin de llevar a cabo un análisis integrado de los mecanismos de deformación observados, se confeccionó un diagrama triangular adoptando el método de Frohlich (1992, 2001) (Figura 8B). Este tipo de representación facilita la identificación visual de los estilos de fallamiento dominantes, lo que contribuye a caracterizar el régimen tectónico de la región. La posición de una solución de mecanismo focal en este diagrama depende del ángulo de inclinación o plunge de los tres ejes principales de esfuerzo: P (presión), T (tensión) y B (nulo). Los vértices representan los mecanismos de fallamiento “puros” de tipo normal, inverso y de rumbo. El diagrama evidencia que el 44 % de los mecanismos responde a fallamiento inverso, mientras que los estilos normal y de rumbo apenas alcanzan un 9 % cada uno; el 38 % restante corresponde a mecanismos con componente horizontal que revelan rupturas mixtas con un predominio de movimiento transpresivo. Esto pone de manifiesto la complejidad estructural y las variaciones locales del campo de esfuerzos en este sector de la Precordillera de San Juan. Para una mejor interpretación tectónica, se estimó la orientación de los ejes principales de esfuerzo a partir de las soluciones de mecanismo focal obtenidas. Para la inversión se utilizó el programa SLICK, basado en el algoritmo de Michael (1984, 1987). La técnica asume un campo de esfuerzos uniforme en la región durante el periodo en que ocurrieron los eventos y aplica un procedimiento de intercambio aleatorio de planos nodales (bootstrap) para resolver ambigüedades. Los resultados obtenidos indican un eje de compresión máxima (σ₁) orientado con un acimut de 107° y un plunge de 14°, desplazado siete grados hacia el ESE y dos grados menor (más cercano a la horizontal) en comparación con la solución presentada por Rivas et al. (2019). El eje intermedio (σ₂) permanece prácticamente horizontal (17°/3°), mientras que el eje mínimo (σ₃) incrementa aún más su inclinación vertical (275°/76°). Además, se observó una reducción del 22 % en el desajuste angular medio, lo que implica una mejor consistencia entre los vectores de deslizamiento observados y los predichos por el campo de esfuerzos estimado. El parámetro φ, que mide la magnitud relativa de los esfuerzos principales (Angelier, 1979), descendió de 0.41 a 0.34, dando lugar a un elipsoide de esfuerzos más alargado. A su vez, el factor de forma R, que caracteriza el régimen tectónico (R < 0 indica compresión; 0 < R < 1, deslizamiento lateral; R > 1, extensión; Bott, 1959), varió de –1.69 a –1.53, evidenciando un entorno de esfuerzos compresivos con mecanismos de fallamiento inverso y de deslizamiento de rumbo.
5. Discusión
Entre los 29°S y 30.8°S, la Precordillera forma una faja de pliegues y corrimientos activos orientados N‑S y con vergencia al este. La sismicidad relocalizada y caracterizada en este trabajo ocurre mayormente en el piedemonte de la Cordillera Frontal y en el sector occidental de la Precordillera a la latitud de ~30.4°S (Figura 8). El bloque 3D evidencia, además, que las zonas situadas más al norte y al este presentan hipocentros dispersos dentro de la corteza sin un patrón definido, con profundidades entre 9 y 42 km aproximadamente. La actividad sísmica caracterizada es de tamaño moderado a pequeño; sin embargo, se observa que en el sur de la Precordillera en torno al perfil A‑A’, predominan los sismos de mayor magnitud y mayor profundidad. En este contexto se identifican dos dominios bien diferenciados separados por una ventana prácticamente asísmica: en el piedemonte de la Cordillera Frontal y valle de Iglesia, los hipocentros se agrupan preferentemente entre los 20 y 35 km de profundidad con una inclinación hacia el oeste; mientras que en la Precordillera Occidental se observa un alineamiento casi vertical entre los 20 y 37 km, con una marcada concentración en torno a los 35 km asociada a las réplicas del sismo principal ocurrido el 28 de octubre de 2019, cuyo mecanismo ha sido modelado en este trabajo. Los 43 mecanismos focales calculados muestran un predominio de fallamiento inverso, mientras que los eventos normales y de rumbo resultan minoritarios. También se observa una presencia significativa de soluciones de mecanismo de fallamiento con componente horizontal que sugiere un contexto transpresivo. Los esfuerzos regionales estimados a partir de la sismicidad caracterizada indican σ₁ casi horizontal y σ₃ prácticamente vertical, confirmando un campo de acortamiento ONO‑ESE con componente de cizalla. Al comparar la orientación del eje de acortamiento máximo con la dirección N 74°E predicha para la subducción de la placa de Nazca bajo la Precordillera (DeMets et al., 2010) o la orientación N 75°E del vector velocidad GPS promedio para la región (Brooks et al., 2003), la diferencia de ~33° observada estaría indicando que parte de la deformación se acomoda mediante deslizamientos transcurrentes, lo que explica la proporción no despreciable de mecanismos de fallamiento con componente horizontal. Los datos obtenidos en el presente trabajo son consistentes con estudios previos que resaltan la herencia estructural del valle de Iglesia–Rodeo. Mediante líneas sísmicas y datos de pozo, Podesta et al. (2022) señalaron que el Sistema de Falla El Tigre reactiva discontinuidades del basamento con rumbo NO‑SE en un régimen transpresivo y segmenta el relleno neógeno en tres depocentros. Los estudios de Fazzito (2011) y Fazzito et al. (2013) combinaron paleomagnetismo con Anisotropía de la Susceptibilidad Magnética (AMS) para cuantificar rotaciones rígidas de alto ángulo y reconocer escarpas cuaternarias, apoyando la interpretación de una cinemática oblicua sostenida a lo largo de la misma traza. Análisis gravimétricos de Alcácer et al. (2020) permitieron identificar dos altos estructurales — uno ONO‑ESE y otro casi E‑O— que subdividen el valle en tres subcuencas, poniendo de relieve el papel de un basamento intensamente fracturado en el control de la deformación actual.
La Figura 7 permite evidenciar que, si bien la deformación sísmica ocurre en niveles profundos dentro del basamento de la Precordillera y el límite con la Cordillera Frontal, se observa cierta relación entre los epicentros de la sismicidad y las trazas de las principales estructuras activas reconocidas en superficie en el valle de Iglesia. En síntesis, la distribución de hipocentros y los estilos de fallamiento apuntan a que el empuje generado por la subducción de la placa de Nazca no se concentraría en una sola estructura, sino que, muy probablemente, se reparte entre varios bloques del basamento separados por discontinuidades o fracturas heredadas. Estos bloques podrían acomodar la presión con deslizamientos oblicuos, mientras rampas y planos de despegue profundos (quizá invisibles en superficie) actuarían como bisagras que transmiten la energía hacia niveles someros. Una dinámica de este tipo ayudaría a entender tanto las “columnas” de hipocentros casi verticales como la mezcla de rupturas inversas y de rumbo observadas en este estudio.
6. Conclusiones
Se relocalizaron 92 sismos corticales registrados en el sector norte de la provincia de San Juan durante 2000‑2020. Esta sismicidad, de magnitud 0.8≤ML≤5.2 y 1.2≤MW≤5.1, ocurre mayormente en el piedemonte oriental de la Cordillera Frontal y en el piedemonte occidental de la Precordillera Occidental, entre las latitudes 30.20 °S y 30.45 °S. La distribución de hipocentros revela que la mayor densidad de sismos se sitúa entre 20 km y 35 km de profundidad. La vinculación entre estructuras de la corteza media y superior podría sugerir una transmisión de los esfuerzos que conecta las estructuras del basamento con las fallas activas superficiales. El acoplamiento estructural explicaría la coexistencia de sismicidad a distintas profundidades, constituyendo este análisis una herramienta clave para entender la transferencia de esfuerzos a fallas superficiales y reevaluar, de este modo, el riesgo sísmico en el oeste argentino.
En la relocalización, se evaluaron tres modelos de estructura de velocidades: el modelo regional de Sánchez et al. (2013) y los modelos locales de Ammirati et al. (2015) y Furlani (2015). El modelo de Furlani resultó ser el más eficaz, proporcionando un mejor ajuste en los tiempos de arribo de las ondas P y S, la incorporación de más estaciones, así como una mayor agrupación de la sismicidad en ciertos sectores. Un total de 43 mecanismos focales fueron determinados y, para el sismo de mayor magnitud, fue posible invertir el tensor momento sísmico, obteniendo una solución más robusta. Las soluciones encontradas indican principalmente deformaciones de fallamiento inverso e inverso con componente de rumbo. Los esfuerzos regionales estimados a partir de la sismicidad calculada indican que la región se encuentra bajo un régimen compresivo con σ₁ casi horizontal según un acimut de 107° y σ₃ casi vertical con acimut 275°. En general, los resultados obtenidos luego de la relocalización y el cálculo de mecanismo focal implicaron una mejora en la estimación del campo de esfuerzos regionales comparado con el obtenido por Rivas et al. (2019). La ubicación de los eventos sísmicos y sus mecanismos focales son consistentes con la de las principales estructuras activas que segmentan el valle de Iglesia, esto es, fallas inversas con componente de rumbo. Cabe destacar que, para caracterizar en detalle la sismicidad de una región y obtener soluciones robustas, es recomendable contar con un modelo de estructura de velocidades sísmicas representativo para las localizaciones sísmicas y una buena distribución de estaciones sismológicas de banda ancha que permitan modelar las formas de onda para invertir el TMS. Cuando esto no es posible, otra alternativa sería disponer de una buena cantidad de hipocentros para realizar la relocalización conjunta. Se hace hincapié en la necesidad de intensificar la detección y ampliar el monitoreo mediante una mayor cobertura de estaciones sismológicas. La combinación de localizaciones más precisas con estudios geológicos detallados En la relocalización, se evaluaron tres modelos de estructura de velocidades: el modelo regional de Sánchez et al. (2013) y los modelos locales de Ammirati et al. (2015) y Furlani (2015). El modelo de Furlani resultó ser el más eficaz, proporcionando un mejor ajuste en los tiempos de arribo de las ondas P y S, la incorporación de más estaciones, así como una mayor agrupación de la sismicidad en ciertos sectores. Un total de 43 mecanismos focales fueron determinados y, para el sismo de mayor magnitud, fue posible invertir el tensor momento sísmico, obteniendo una solución más robusta. Las soluciones encontradas indican principalmente deformaciones de fallamiento inverso e inverso con componente de rumbo. Los esfuerzos regionales estimados a partir de la sismicidad calculada indican que la región se encuentra bajo un régimen compresivo con σ₁ casi horizontal según un acimut de 107° y σ₃ casi vertical con acimut 275°. En general, los resultados obtenidos luego de la relocalización y el cálculo de mecanismo focal implicaron una mejora en la estimación del campo de esfuerzos regionales comparado con el obtenido por Rivas et al. (2019). La ubicación de los eventos sísmicos y sus mecanismos focales son consistentes con la de las principales estructuras activas que segmentan el valle de Iglesia, esto es, fallas inversas con componente de rumbo. Cabe destacar que, para caracterizar en detalle la sismicidad de una región y obtener soluciones robustas, es recomendable contar con un modelo de estructura de velocidades sísmicas representativo para las localizaciones sísmicas y una buena distribución de estaciones sismológicas de banda ancha que permitan modelar las formas de onda para invertir el TMS. Cuando esto no es posible, otra alternativa sería disponer de una buena cantidad de hipocentros para realizar la relocalización conjunta. Se hace hincapié en la necesidad de intensificar la detección y ampliar el monitoreo mediante una mayor cobertura de estaciones sismológicas. La combinación de localizaciones más precisas con estudios geológicos detallados permitirá una caracterización e identificación más efectiva de las estructuras capaces de generar sismos potencialmente peligrosos para la población y las obras de infraestructura como embalses y rutas de San Juan. Finalmente, la implementación de estas recomendaciones no solo contribuirá a profundizar el entendimiento de los procesos sismotectónicos en la región, sino que también fortalecerá la capacidad de anticipar y mitigar los efectos devastadores de los terremotos en el futuro.
Contribuciones de los autores
(1) Conceptualización: CR, LP; (2) Análisis o adquisición de datos: CR; (3) Desarrollo metodológico/técnico: CR; (4) Redacción del manuscrito original: CR, LP; (5) Redacción del manuscrito corregido y editado: CR, PAB, LP; (6) Diseño gráfico: CR, PAB; (7) Interpretación: CR, PAB, LP; (8) Financiamiento: LP.
Financiamiento
Esta investigación fue financiada por la Fundación Williams (2024–2025) y por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).
Agradecimientos
Los autores desean agradecer al Dr. Raúl Castro Escamilla y al Dr. Carlos Alberto Vargas Jiménez por su disposición para supervisar y guiar el proceso editorial de este manuscrito. Carolina Rivas agradece la beca postdoctoral otorgada por el CONICET.
Conflicto de intereses
Los autores declaran que no existen conflictos de interés con otros autores, instituciones u otros terceros respecto al contenido total o parcial del presente artículo.
Editor a cargo
Carlos Alberto Vargas Jiménez.
Referencias
Aki, K., & Richards, P. G. (1980). Quantitative seismology: Theory and methods. W. H. Freeman.
Alcácer Sánchez, J. M., & Perucca, L. (2018). Análisis neotectónico en el piedemonte oriental de Cordillera Frontal, Andes Centrales. San Juan, Argentina. Geociencias, 36, 691–702. https://doi.org/10.5016/geociencias.v36i4.12219
Alcácer Sánchez, J. M., Tejada Recabarren, F., Rothis, M., Perucca, L., Haro Sánchez, F., & Miranda, S. (2020). El método potencial (gravimetría) como herramienta en el análisis morfotectónico del valle de Iglesia, provincia de San Juan. Revista de la Asociación Geológica Argentina, 77, 62–78. https://revista.geologica.org.ar/raga/article/view/15
Alvarado, P., & Beck, S. (2006). Source characterization of the San Juan (Argentina) crustal earthquakes of 15 January 1944 (Mw 7.0) and 11 June 1952 (Mw 6.8). Earth and Planetary Science Letters, 243(3‑4), 615–631. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2006.01.015
Alvarado, P., Sánchez, G., Sáez, M., & Machuca, B. C. de. (2010). Nuevas evidencias de la actividad sísmica del terreno Cuyania en la región de subducción de placa horizontal de Argentina. Revista Mexicana de Ciencias Geológicas, 27(2), 278–291. https://rmcg.unam.mx/index.php/rmcg/article/view/304
Ammirati, J. B., Alvarado, P., & Beck, S. (2015). A lithospheric velocity model for the flat slab region of Argentina from joint inversion of Rayleigh wave phase velocity dispersion and teleseismic receiver functions. Geophysical Journal International, 202(1), 224–241. https://doi.org/10.1093/gji/ggv140
Ammirati, J. B., Mackaman-Lofland, C., Zeckra, M., & Gobron, K. (2022). Stress transmission along mid‑crustal faults highlighted by the 2021 Mw 6.5 San Juan (Argentina) earthquake. Scientific Reports, 12, 1–14. https://doi.org/10.1038/s41598‑022‑22752‑6
Anderson, M., Alvarado, P., Zandt, G., & Beck, S. (2007). Geometry and brittle deformation of the subducting Nazca Plate, Central Chile and Argentina. Geophysical Journal International, 171(1), 419–434. https://doi.org/10.1111/j.1365‑246X.2007.03483.x
Angelier, J. (1979). Determination of the mean principal directions of stresses for a given fault population. Tectonophysics, 56(3‑4), T17–T26. https://doi.org/10.1016/0040‑1951(79)90081‑7
Barazangi, M., & Isacks, B. L. (1976). Spatial distribution of earthquakes and subduction of the Nazca plate beneath South America. Geology, 4(11), 686–692. https://doi.org/10.1130/0091‑7613(1976)4<686:SDOEAS>2.0.CO;2
Bastías, H. (1986). Fallamiento Cuaternario en la región sismotectónica de precordillera: San Juan, Argentina [Tesis de doctorado] Universidad Nacional de San Juan.
Bastías, H., Uliarte, E., Paredes, J., Sánchez, A., Bastías, J., Ruzycki, L., & Perucca, L. (1990). Neotectónica de la provincia de San Juan [Relatorio] Geología y Recursos Naturales de la provincia de San Juan. 11º Congreso Geológico Argentino (pp. 228–245). San Juan.
Bilbao, I., Alvarado, P., & Sáez, M. (2012). Deformación sísmica de la placa de Nazca en zonas adyacentes al segmento de subducción horizontal (31°S) utilizando el modelado de ondas sísmicas regionales de banda ancha [Presentación de congreso]. XV Reunión de Tectónica, San Juan.
Bodenbender, G. (1894). El Terremoto Argentino del 27 de octubre de 1894. Boletín de la Academia Nacional de Ciencias de Córdoba, 14, 293–329.
Bott, M. H. P. (1959). The mechanism of oblique‑ slip faulting. Geological Magazine, 96(2), 109–117. Brooks, B. A., Bevis, M., Smalley Jr., R., Kendrick, E., Manceda, R., Lauria, E., Maturana, R., & Araujo, M. (2003). Crustal motion in the southern Andes (26°‑36°S): Do the Andes behave like a microplate? Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 4(10), 1–14. https://doi.org/10.1029/2003GC000505
Colavitto, B., Perucca, L., Haro, F., & Vargas, H. (2022). Geomorfología y estratigrafía cuaternaria en un sector de la terminación norte de la falla El Tigre, San Juan, Argentina [Resumen de congreso]. 8° Congreso Argentino de Cuaternario y Geomorfología, San Juan.
Costa, C., Machette, M., Dart, R., Bastías, H., Paredes, J., Perucca, L., Tello, G., & Haller, K. (2000). Map and database of Quaternary faults and folds in Argentina (Reporte No. 00‑0108). U.S. Geological Survey.
Costa, C., Audemard, F., Bezerra, F., Lavenu, A., Machette, M., & París, G. (2006). An overview of the main Quaternary deformation of South America. Revista de la Asociación Geológica Argentina, 61(4), 461–479. https://revista.geologica.org.ar/raga/article/view/1216
Costa, C. H., Alvarado, A., Audemard, F. A., Audin, L., Benavente, C., Bezerra, F. H., Cembrano, J., González, G., López, M., Minaya, E., Santibañez, I., García, J., Arcila, M., Pagani, M., Pérez, I., Delgado, F., Paolini, M., & Garro, H. (2020). Hazardous faults of South America; compilation and overview. Journal of South American Earth Sciences, 104, 102837. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2020.102837
DeMets, C., Gordon, R. G., & Argus, D. F. (2010). Geologically current plate motions. Geophysical Journal International, 181(1), 1–80. https://doi.org/10.1111/j.1365‑246X.2009.04491.x
Douglas, A. (1967). Joint Hypocenter Determination. Nature, 215, 47–48. https://doi.org/10.1038/215047a0
Dreger, D. S. (2002). Time-domain moment tensor inverse code (TDMT_INVC). Version 1.1, user’s manual. University of California, Berkeley. https://usuarios.geofisica.unam.mx/cruz/Sismociones_Libres/Biblio_Sismocion/tdmt.pdf
Dreger, D. S. (2003). Time domain seismic moment tensor inversion. En W. H. K. Lee, H. Kanamori, P. C. Jennings, & C. Kisslinger (Eds.), International handbook of earthquake and engineering seismology (Vol. 81, pp. 1627). Academic Press.
Dziewonski, A. M., & Woodhouse, J. H. (1983). An experiment in systematic study of global seismicity: Centroid‐moment tensor solutions for 201 moderate and large earthquakes of 1981. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 88(B4), 3247–3271. https://doi.org/10.1029/JB088iB04p03247
Fazzito, S. Y. (2011). Estudios geofísicos aplicados a la neotectónica de la falla El Tigre, Precordillera de San Juan [Tesis doctoral] Universidad de Buenos Aires.
Fazzito, S., Cortés, J., Rapalini, A., & Terrizzano, C. (2013). The geometry of the active strike‑ slip El Tigre Fault, Precordillera of San Juan, Central‑Western Argentina: Integrating resistivity surveys with structural and geomorphological data. International Journal of Earth Sciences, 102, 1447–1466. https://doi.org/10.1007/s00531‑013‑0873‑9
Frohlich, C. (1992). Triangle diagrams: Ternary graphs to display similarity and diversity of earthquake focal mechanisms. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 75(1‑3), 193–198. https://doi.org/10.1016/0031‑9201(92)90130‑N
Frohlich, C. (2001). Display and quantitative assessment of distributions of earthquake focal mechanisms. Geophysical Journal International, 144(2), 300–308. https://doi.org/10.1046/j.1365‑246X.2001.00341.x
Fukuyama, E., & Dreger, D. (2000). Performance test of an automated moment tensor determination system for the future “Tokai” earthquake. Earth, Planets and Space, 52, 383– 392. https://doi.org/10.1186/BF03352250
Furlani, R. (2015). Tomografía de sismos locales en el retroarco andino centro-oeste argentino entre 32°S y 33.5°S: Estructura cortical e implicaciones tectónicas [Tesis doctoral] Universidad Nacional de San Juan.
Hardebeck, J., & Shearer, P. (2002). A new method for determining first-motion focal mechanisms. Bulletin of the Seismological Society of America, 92(6), 2264–2276. https://doi.org/10.1785/0120010200
Havskov, J., & Ottemöller, L. (2010). Routine data processing in earthquake seismology. Springer.
Hayes, G. P., Moore, G. L., Portner, D. E., Hearne, M., Flamme, H., Furtney, M., & Smoczyk, G. M. (2018). Slab2, a comprehensive subduction zone geometry model. Science, 362(6410), 58–61. https://doi.org/10.1126/science.aat4723
Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). (2025). Censo Nacional de Población y Vivienda. https://www.indec.gob.ar
Instituto Nacional de Prevención Sísmica (INPRES). (2025). Instituto Nacional de Prevención Sísmica. https://www.inpres.gob.ar/desktop/
International Seismological Centre (ISC). (2020). Bulletin of the International Seismological Centre. https://www.isc.ac.uk/
Jordan, T., Isacks, B., Allmendinger, R., Brewer, J., Ramos, V., & Ando, C. (1983). Andean tectonics related to geometry of subducted Nazca plate. GSA Bulletin, 94(3), 341. https://doi.org/10.1130/0016‑7606(1983)94<341:ATRTGO>2.0.CO;2
Jost, M. L., & Herrmann, R. B. (1989). A student’s guide to and review of moment tensors. Seismological Research Letters, 60(2), 37–57. https://doi.org/10.1785/gssrl.60.2.37
Kadinsky‑Cade, K. A. (1985). Seismotectonics of the Chile Margin and the 1977 Caucete Earthquake of Western Argentina [Tesis doctoral] Cornell University.
Kay, S., Orrell, S., & Abbruzzi, J. (1996). Zircon and whole rock Nd‑Pb isotopic evidence for a Grenville age and a Laurentian origin for the basement of the Precordillera in Argentina. Journal of Geology, 104(6), 637–648. https://https://doi.org/10.1086/629859
Kissling, E., Ellsworth, W. L., Eberhart‐Phillips, D., & Kradolfer, U. (1994). Initial reference models in local earthquake tomography. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 99(B10), 19635–19646. https://doi.org/10.1029/93JB03138
Langer, C. J., & Hartzell, S. (1996). Rupture distribution of the 1977 western Argentina earthquake. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 94(1–2), 121–132. https://doi.org/10.1016/0031‑9201(95)03080‑8
Michael, A. J. (1984). Determination of stress from slip data: Faults and folds. Journal of Geophysical Research, 89(B13), 11517–11526. https://doi.org/10.1029/JB089iB13p11517
Michael, A. J. (1987). Use of focal mechanisms to determine stress: A control study. Journal of Geophysical Research, 92(B1), 357–368. https:// doi.org/10.1029/JB092iB01p00357
Ministerio de Minería. (2025). Catastro minero. Gobierno de San Juan. https://mineria.sanjuan.gob.ar/
Oro, A., Blanc, P. A., Colavitto, B., Rivas, C., Rothis, L. M., Vargas, H. N., & Perucca, L. P. (2023). Surface deformation and secondary effects of the January 18, 2021 (Mw 6.5) San Juan (Argentina) earthquake from remote sensing techniques. International Journal of Earth Sciences, 112, 2267–2291. https://doi.org/10.1007/s00531‑023‑02354‑x
Pardo, M., Comte, D., & Monfret, T. (2002). Seismotectonic and stress distribution in the central Chile subduction zone. Journal of South American Earth Sciences, 15(1), 11–22. https:// doi.org/10.1016/S0895‑9811(02)00003‑2
Pavlis, G. L., & Booker, J. R. (1983). Progressive multiple event location (PMEL). Bulletin of the Seismological Society of America, 73(6A), 1753–1777. https://doi.org/10.1785/BSSA07306A1753
Pérez, I. (2023). Actividad tectónica cuaternaria y sismicidad del Valle de Rodeo-Iglesia entre los 30°00’ – 30°30’ de latitud sur y 69°00’ – 69°30’ de longitud oeste. San Juan-Argentina [Tesis doctoral, Universidad Nacional de San Juan].
Pérez, I., & Costa, C. (2006). El Sistema de fallamiento El Tigre entre el río Jáchal y el cerro Negro de Iglesia (provincia de San Juan) [Resumen de congreso]. 13° Reunión de Tectónica, San Luis.
Peri, V. G., Rapalini, A. E., Pérez, P., Franceschinis, P., Leiva, M. F., Fazzito, S. Y., & Cortés, J. M. (2020). Subsurface characterization of Quaternary scarps and their possible connection to main structures of the western margin of Precordillera, San Juan, Argentina. Tectonophysics, 790, 228542. https://doi.org/10.1016/j.tecto.2020.228542
Perucca, L., & Audemard, F. (2021). De la neotectónica a la amenaza sísmica en América Latina y el Caribe. Boletín de la Sociedad Geológica Mexicana, 73(2), P260221. https:// doi.org/10.18268/bsgm2021v73n2p260221
Perucca, L., & Bastías, H. (2005). El terremoto argentino de 1894: Fenómenos de licuefacción asociados a sismos. INSUGEO, Serie Correlación Geológica, 19, 55–70.
Perucca, L., Lara, G., & Vargas, N. (2012). Nueva evidencia de actividad tectónica cuaternaria en la depresión Zonda‑Maradona, provincia de San Juan. Revista de la Asociación Geológica Argentina, 69(1), 97–105.
Perucca, L., & Martos, L. (2012). Geomorphology, tectonism and Quaternary landscape evolution of the central Andes of San Juan (30ºS–69ºW), Argentina. Quaternary International, 253, 80–90. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2011.08.009
Perucca, L., Pérez, A., & Navarro, C. (2006). Fenómenos de licuefacción asociados a terremotos históricos. Su análisis en la evaluación del peligro sísmico en la Argentina. Revista de la Asociación Geológica Argentina, 61(4), 567–578.
Perucca, L., & Vargas, N. (2014). Neotectónica de la provincia de San Juan, centro‑oeste de Argentina. Boletín de la Sociedad Geológica Mexicana, 66(2), 291–304. Podesta, M., Ortiz, G., Orozco, P., Alvarado, P., & Fuentes, F. (2022). The Iglesia Basin (San Juan, Argentina), seismic interpretation, basin geometry, and implications for geothermal systems. Andean Geology, 49(3), 327–344. https://doi.org/10.5027/andgeoV49n3‑3340
Pujol, J. (1988). Comments on the joint determination of hypocenters and station corrections. Bulletin of the Seismological Society of America, 78(3), 1179–1189. https://doi.org/10.1785/BSSA0780031179
Pujol, J. (1995). Application of the JHD technique to the Loma Prieta, California, mainshock‑ aftershock sequence and implications for earthquake location. Bulletin of the Seismological Society of America, 85(1), 129–150. https://doi.org/10.1785/BSSA0850010129
Pujol, J. (2000). Joint event location: The JHD technique and applications to data from local seismic networks. En C. H. Thurber y N. Rabinowitz (Eds.), Advances in Seismic Event Location, vol. 18, pp. 163–204. https://doi.org/10.1007/978‑94‑015‑9536‑0
Pujol, J., & Aster, R. (1990). Joint hypocentral determination and the detection of low‑ velocity anomalies. An example from the Phlegraean Fields earthquakes. Bulletin of the Seismological Society of America, 80(1), 129–139. https://doi.org/10.1785/BSSA0800010129
Pujol, J., Chiu, J. M., Smalley, R., Regnier, M., Isacks, B., Chatelain, J. L., Vlasity, J., Vlasity, D., Castaño, J., & Puebla, N. (1991). Lateral velocity variations in the Andean foreland in Argentina determined with the JHD method. Bulletin of the Seismological Society of America, 81(6), 2441–2457. https://doi.org/10.1785/BSSA0810062441
Reasenberg, P., & Oppenheimer, D. (1985). Fortran computer programs for calculating and displaying earthquake fault-plane solutions (Open‑File Report 85‑739). U.S. Geological Survey.
Rivas, C., Alcácer Sánchez, J. M., Ortiz, G., Bilbao, I., Ammirati, J.‑B., Podesta, M., Alvarado, P., Perucca, L., & Pérez, I. (2021). Crustal structure of the northern Andean Precordillera, Argentina, based on seismological and gravity data. Journal of South American Earth Sciences, 111, 103478. https:// doi.org/10.1016/j.jsames.2021.103478
Rivas, C., Ortiz, G., Alvarado, P., Podesta, M., & Martin, A. (2019). Modern crustal seismicity in the northern Andean Precordillera, Argentina. Tectonophysics, 762, 144–158. https://doi.org/10.1016/j.tecto.2019.04.019
Saikia, C. (1994). Modified frequency-wavenumber algorithm for regional seismograms using Filon’s quadrature: Modelling of Lg waves in eastern North America. Geophysical Journal International, 118(1), 142–158. https://doi.org/10.1111/j.1365‑246X.1994.tb04680.x
Sánchez, G., Recio, R., Marcuzzi, O., Moreno, M., Araujo, M., Navarro, C., Suárez, J. C., Havskov, J., & Ottemöller, L. (2013). The Argentinean National Network of Seismic and Strong‑Motion Stations. Seismological Research Letters, 84(5), 729–736. https://doi.org/10.1785/0220120045
Sánchez Girino, G., Ortiz, G., Sáez, M., López, L., Pérez, I., Moreno, M., Venerdini, A., Fernández, M., & Alvarado, P. (2021). El terremoto (Mw 6.4) superficial del 18 de enero de 2021 del Cordón de las Osamentas, Precordillera Central, San Juan, Argentina. Revista de la Asociación Geológica Argentina, 78, 613–620.
Servicio Geológico Minero Argentino (SEGEMAR). (2025). Deformaciones Cuaternarias de la República Argentina. https://sigam.segemar.gov.ar/visor/
Shearer, P. (2009). Introduction to seismology. Cambridge University Press.
Siame, L., Bellier, O., & Sebrier, M. (2006). Active tectonics in the Argentine Precordillera and Western Sierras Pampeanas. Revista de la Asociación Geológica Argentina, 61(4), 604‑619.
Siame, L., Bellier, O., Sébrier, M., & Araujo, M. (2005). Deformation partitioning in flat subduction setting: Case of the Andean foreland of western Argentina (28°S‑33°S). Tectonics, 24(5), 1–24. https://doi.org/10.1029/2005TC001787
Siame, L., Bourlès, D. L., Sébrier, M., Bellier, O., Castaño, J. C., Araujo, M., Pérez, M., Raisbeck, G. M., & Yiou, F. (1997a). Cosmogenic dating ranging from 20 to 700 ka of a series of alluvial fan surfaces affected by the El Tigre fault, Argentina. Geology, 25(11), 975–978. https://doi.org/10.1130/0091‑ 7613 (19 97 ) 0 2 5< 0 975: C DR F T K>2. 3 .CO;2
Siame, L., Sébrier, M., Bellier, O., Bourlès, D. L., Castaño, J. C., & Araujo, M. (1997b). Geometry, segmentation and displacement rates of the El Tigre fault, San Juan Province (Argentina) from SPOT image analysis and 10Be datings. Annales Tectonicae, 11, 3–26.
Silver, P., & Jordan, T. (1982). Optimal estimation of scalar seismic moment. Geophysical Journal International, 70(3), 755–787. https://doi.org/10.1111/j.1365‑246X.1982.tb05982.x
Smith, E. G., & Davey, F. J. (1984). Joint hypocentre determination of intermediate depth earthquakes in Fiordland, New Zealand. Tectonophysics, 104(1–2), 127–144. https://doi.org/10.1016/0040‑1951(84)90106‑9
Snoke, J. A. (2003). FOCMEC: FOCal MEChanism determinations. En W. H. K. Lee, H. Kanamori, P. C. Jennings, & C. Kisslinger (Eds.), International handbook of earthquake and engineering seismology (Vol. 81, pp. 1629–1630). Academic Press.
Stein, S., & Wysession, M. (2003). An introduction to seismology, earthquakes and earth structure. Blackwell Publishing.
Stern, C. (2004). Active Andean volcanism: Its geologic and tectonic setting. Revista Geológica de Chile, 31(2), 161–206. http://dx.doi.org/10.4067/S0716‑02082004000200001
Suetsugu, D. (1998). Practice on source mechanism [Conferencia]. Tsukuba, Japan.
Tello, G., & Pérez, I. (2005). El terremoto de 1894: Investigación histórica. En F. G. Aceñolaza et al. (Eds.), INSUGEO, Serie Correlación Geológica: Simposio Bodenbender (Vol. 19, pp. 23–40). Instituto Superior de Correlación Geológica.
Venerdini, A., Alvarado, P., Ammirati, J. B., Podestá, M., López, L., Fuentes, F., Linkimer, L., & Beck, S. (2020). Crustal seismicity in the Andean Precordillera of Argentina using seismic broadband data. Tectonophysics, 786, 228450. https://doi.org/10.1016/j.tecto.2020.228450
Venerdini, A., Alvarado, P., López, L., Sáez, M., Ortiz, G., & Rivas, A. C. (2022). Persistent seismic activity in the epicentral region of the 1977 double earthquake, Sierra de Pie de Palo, SAN JUAN, Argentina. Journal of South American Earth Sciences, 120, 104057. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2022.104057
Villegas, R., Furlani, R., & Ortiz, G. (2023). Velocity structure (1D) and earthquakes relocation in the flat-slab to normal plate transition zone in the Argentinean transarc. Journal of South American Earth Sciences, 132, 104647. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2023.104647
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