1. Introducción

El estudio del espesor de la corteza y la litósfera proveen información valiosa sobre la dinámica y estructura de la Tierra, permitiendo deducir e identificar patrones de esfuerzos, grados de compensación isostática y parametrizar la evolución de la corteza. En este trabajo proponemos calcular los espesores cortical y litosférico en la cuenca Pantanal, donde no hay suficiente conocimiento sobre procesos tectónicos, cronoestratigrafía, evolución paleogeográfica y procesos sedimentarios. Esto se debe a que aquí, como en gran parte de la región estable de Sudamérica se cuenta con una escasa distribución de estaciones sismológicas, así como con ausencia de terremotos para estudios de tomografía locales y regionales (^{Shirzad et al. 2020}).

La cuenca Pantanal se encuentra en la parte alta del Río Paraguay (Figura 1) y está formada por sedimentos cenozoicos depositados en la depresión tectónica asociada al sistema de antepaís andino en la parte occidental de Brasil, en el estado de Mato Grosso do Sul. Está limitada por el sistema plegado de Paraguay al oeste, por el cratón Amazónico al norte y por la cuenca Chaco-Paraná al este y sur. Su sedimentación habría empezado en el Plioceno y continuado hasta el presente, hasta alcanzar un espesor máximo de 500 m (^{Ussami et al., 1999}). El basamento consiste en estructuras de horst y grabens, rodeados de fallas con desplazamientos significativos (^{Assine et al., 2015}).

Figura 1. Ubicación de la cuenca Pantanal (Pt) respecto a las cuencas de Paraná (Pr), Chaco-Paraná (Ch) y Paranaiba (Pb); a los cratones de San Francisco (SFC) y Amazónico (AmC). Los triángulos representan las estaciones utilizadas para el estudio. Triángulos azules: estaciones permanentes RSBR (Bianchi et al. 2018); triángulos rojos: estaciones temporales del proyecto 3-cuencas (Rivadaneyra et al. 2019). 

Esta cuenca es de particular interés por su ubicación respecto al antepaís andino y su relación tectónica con la Cordillera de los Andes y las cuencas colindantes de Chaco y Paraná. Existen distintos modelos que intentan explicar la evolución de la cuenca, particularmente ^{Horton & DeCelles (1997)} proponen que esta se forma en el abultamiento posterior del antepaís, a partir de estudiar un modelo flexural de la litósfera sudamericana. Por el contrario, ^{Ussami et al. (1999)} a partir de un modelo flexural litosférico 2-D, apoyado con datos gravimétricos, sísmicos y de pozo, concluyen que la cuenca se forma en el abultamiento anterior de la región de antepaís. En ninguno de los dos modelos se explica por qué la cuenca se forma en la zona de antepaís entre dichos abultamientos. Esto se puede deber a que falta información detallada sobre las estructuras profundas debajo de la cuenca (^{Cedraz et al., 2019}). Trabajos recientes (^{Assumpção et al., 2013a}; ^{Rivadeneyra-Vera et al., 2019}; ^{Feng et al., 2007}; ^{Assumpção et al., 2004b}; ^{Cedraz et al., 2019}) han estudiado los mecanismos geodinámicos en la cuenca, y su relación con las áreas circundantes. En particular, ^{Assumpção et al. (2013a)} sugiere que la corteza en la región tiene un espesor promedio de entre 30 y 35 km, que podría significar un adelgazamiento respecto a otras regiones del continente con espesores estimados de 45 km, adelgazamiento que continuaría hacia el sur. Respecto al estudio del espesor litosférico en la región, se encuentran pocos trabajos, basados principalmente en el estudio de anomalías de ondas S. Por ejemplo, ^{Feng et al. (2007)} menciona que el Límite Litósfera Astenosfera (LAB por sus siglas en inglés) tiende a estar más somero en la zona del Pantanal, resultados que se basan en la interpretación de anomalías de velocidad de onda S, las cuales son significativamente negativas respecto al promedio regional, entre las profundidades de 100 a 200 km. Estos resultados son respaldados por la sismicidad en la región por ^{Assumpção et al. (2004b)} quien sugiere la presencia de un flujo de calor anómalo producido por la fusión parcial de elementos en el manto. Consecuentemente, se produce un adelgazamiento y debilitamiento de la litósfera, promoviendo a una mayor acumulación de esfuerzos tectónicos en la parte alta resultando en un aumento en la sismicidad. Estos trabajos han sido realizados a partir del análisis de solo 4 estaciones sísmicas en Pantanal y bajo un foco de estudio continental. Análisis más recientes cuentan con una mayor cobertura de estaciones, mejorando la resolución de los modelos. Estudios de tomografía de ondas P (^{Rocha et al., 2019}) y funciones receptoras e inversión conjunta (^{Rivadeneyra‐Vera et al., 2019}; ^{Cedraz et al., 2019}) apoyan los resultados de trabajos anteriores, proponiendo un adelgazamiento en la zona de Pantanal debido a un debilitamiento litosférico y una delaminación cortical facilitando una subsidencia inicial.

En este trabajo proponemos estudiar la estructura litosférica en la cuenca Pantanal, a partir de la inversión de curvas de dispersión de velocidad de fase de ondas superficiales. Para llevar a cabo esto se consideraron modos fundamentales de ondas Rayleigh y Love, así como el primer modo superior de ondas Rayleigh, lo cual no tiene precedentes en la región, cubriendo profundidades entre los 0 y 150 km. Existen varios trabajos de tomografías de ondas superficiales (^{Rosa et al, 2016}; ^{Nascimento et al., 2024}), pero ninguno incluyó modos superiores en sus análisis, a diferencia de ^{Feng et al. (2007)}, ^{Ciardelli et al. (2022)} y ^{Melo et al. (2024)}, que sí incluyen primeros modos realizando inversión de forma de onda, sin incluir curvas de dispersión para estos modos. No consideramos los modos superiores de ondas Love debido a su frecuente inestabilidad. Se analizaron terremotos someros, con hipocentros ubicados en la zona andina, lo cual permite una mejor generación y registro de los primeros armónicos (^{Levshin et al., 2005}). Para encontrar las curvas de velocidad de fase utilizadas en la inversión, primero se deben encontrar las curvas de dispersión velocidad de grupo, las cuales fueron determinadas a partir de la Técnica de Filtrado Múltiple (MFT, por sus siglas en inglés, ^{Dziewonski et al., 1969}), combinando con un filtro de fase coincidente (^{Herrin & Goforth, 1977}) con el fin de aislar el modo fundamental y el primer modo superior separadamente. Luego, calculamos las curvas de velocidad de fase mediante el método de dos estaciones (^{Brune & Dorman, 1963}) y realizamos la inversión 1D, para obtener el perfil vertical de velocidades de ondas S. Como resultado, se obtuvo un modelo representativo para la corteza y el manto superior para el área de estudio. Asimismo, se llevó a cabo un análisis de sensibilidad de ondas superficiales, calculando los núcleos de sensibilidad (^{Pasyanos, 2005}), con el fin de estudiar la contribución de cada componente armónica del paquete de ondas superficiales en la determinación de las velocidades de ondas de cuerpo en profundidad. En este estudio se tuvieron en cuenta los modos fundamental y superior de ondas Rayleigh, así como el modo fundamental de ondas Love.

2. Datos

La sismicidad en la región andina genera focos a diversas profundidades, con magnitudes considerablemente grandes. Los modos superiores de las ondas superficiales son mejor excitados a profundidades medias y su energía se propaga más eficientemente si la trayectoria es principalmente continental (^{Levshin et al., 2005}). Teniendo en consideración esto, se realizó una primera recopilación de registros de 60 sismos ocurridos en la zona de subducción de la placa de Nazca principalmente sobre los Andes centrales, con magnitudes mayores a 5.8 mb y profundidades menores a 80 km, registrados en estaciones de la Red Sismológica Brasileña (RSBR, ^{Bianchi et al., 2018}). Además, las distancias epicentrales son lo suficientemente grandes como para un desarrollo adecuado de la dispersión, sin perder mucha energía en los modos superiores. Se seleccionaron 16 sismos para los cuales el primer armónico es observable (Tabla 1). La Figura 2 muestra las trayectorias de los frentes de ondas de los sismos para los que se pudo observar curvas de dispersión de primer modo superior.

Figura 2. Trayectorias evento-estación de sismos usados para cálculo de curvas de dispersión de velocidad de grupo, con presencia de primer modo superior de Onda Rayleigh. Distribución de estaciones banda ancha para el estudio de la estructura litosférica en la cuenca Pantanal. 

Entre 2016 y 2018 se instalaron en la región de las cuencas Pantanal, Chaco y Paraná aproximadamente 34 estaciones sismológicas de la red RSBR, en el marco de un proyecto de investigación (Proyecto Tres Cuencas) con el fin de estudiar la estructura sísmica de la corteza y el manto superior en la zona. Esto ha permitido contar con una mayor cantidad de datos para nuestro análisis, respecto a trabajos previos. Finalmente, contamos con 9 estaciones nuevas instaladas para este proyecto (red XC), además de las 4 estaciones preexistentes de las redes BL y BR (Figura 1).

3. Metodología

3.4 Curvas de dispersión de velocidad de fase

Las curvas de dispersión de velocidad de fase se obtuvieron aplicando el método de dos estaciones (^{Brune & Dorman, 1963}), usando CPS. Este método permite determinar la velocidad de fase para cada período, para las trayectorias entre dos estaciones alineadas con el evento (los acimuts deben diferir en menos de 10º), sin depender de la fase inicial. La rutina seguida consiste primero en identificar las diferentes fases en los registros de cada estación. Luego, cada fase es graficada en un diagrama de número de fase vs tiempo de arribo a la estación, y el período de cada fase se determina simplemente midiendo la diferencia de tiempo entre picos o valles. La velocidad de fase, c(T), se puede deducir de cada período T, considerando los tiempos de arribo a cada estación, t1 y t2, de la siguiente relación:

c(T)=ΔT2π(ΔΦ(T)+2πN(T)) (1)

Donde Δ = x2 – x1, es la diferencia entre las distancias epicentrales a ambas estaciones, y Δt = t2 – t1, si el frente de ondas se propaga de la estación 1 a la estación 2, ΔΦ = Φ2 (T) – Φ1 (T) es la diferencia entre las fases observadas en la estación 1 y la estación 2, y N(T) es un número entero que debe ser determinado correctamente, usualmente realizando varias pruebas de valores de N(T) para distintos valores de c(T) sobre largos períodos. Este método tiene una ventaja importante a la hora de determinar estructuras sísmicas locales ya que el valor de velocidad de fase encontrado está restringido a la trayectoria de propagación entre las dos estaciones. La Figura 3 muestra algunos ejemplos de selección de curvas de velocidad de fase para ciertos pares de estaciones. De las posibles soluciones provistas, se selecciona aquella que tenga velocidades admisibles según curvas teóricas para el modelo de velocidades inicial y teniendo en cuenta que, para el rango de períodos en los que trabajamos, las curvas son estrictamente crecientes. Además, se toman los rangos de períodos para los que las curvas son estables.

Figura 3. Ejemplos de selección de curvas de dispersión de velocidad de fase a partir del método de dos estaciones (izquierda) y pares de estaciones correspondientes (derecha) para el evento 2017.163.02.38.34. (a) Par de estaciones BDQN y SALV, modo fundamental de onda Rayleigh. (b) Par de estaciones PANT y PP1B, primer modo superior de onda Rayleigh. (c) Par de estaciones BDQN y PP1B, modo fundamental de onda Love. 

4. Resultados

4.1 Curvas de dispersión obtenidas

Basándonos en la metodología descrita anteriormente y habiendo descartado aquellas curvas de velocidad de fase cuyos valores no son admisibles para ciertos períodos, comparando curvas teóricas para un modelo de referencia, se obtuvieron un total de 29 curvas de modo fundamental de ondas Rayleigh, 9 curvas de primer modo superior de ondas Rayleigh y 30 curvas de modo fundamental de ondas Love. Las Figuras 4 y 5 muestran todas las curvas de velocidad de fase obtenidas, comparadas con las curvas teóricas de referencia. Las curvas teóricas fueron calculadas tomando el modelo inicial para la región de Pantanal mediante el código surfmo (^{Lomax & Snieder, 1995}). Debido a la extensión y homogeneidad de la cuenca, es factible calcular un modelo de velocidades representativo en ella, por lo que decidimos obtener una curva para cada tipo de onda y armónico (modo fundamental y superior de ondas Rayleigh y modo fundamental de ondas Love) las cuales serían utilizadas para la inversión. Las curvas de velocidad de fase obtenidas se promediaron usando un polinomio de grado 6 para el modo fundamental y un polinomio de grado 3 para el primer armónico (Figura 4 y 5). En la Figura 6 se observan todos los pares de estaciones utilizados para la obtención de las curvas de velocidad de fase para modos fundamental de ondas Rayleigh y Love (Figura 6a), y el primer modo superior de onda Rayleigh (Figura 6b).

Figura 4. Curvas de dispersión de ondas Rayleigh para modo fundamental y primer modo superior: del modelo inicial (líneas discontinuas), calculadas (puntos) y calculadas y suavizadas (líneas sólidas). 

Figura 5. Curvas de dispersión de ondas Love para modo fundamental: del modelo inicial (línea discontinua), calculadas (puntos), y calculada y suavizada (línea sólida). 

Figura 6. Pares de estaciones usados para la obtención de las curvas de velocidad de fase a partir del método de dos estaciones para modo fundamental de ondas Rayleigh y Love (a); y para primer modo superior de ondas Rayleigh (b). 

Núcleos de sensibilidad

A partir de las curvas de dispersión de velocidad de fase suavizadas realizamos una inversión lineal. Este proceso consiste en obtener un modelo unidimensional (1D) de la velocidad de onda S en función de la profundidad, a partir de la perturbación iterativa del modelo inicial hasta encontrar un buen ajuste entre las curvas observadas y calculadas para ese modelo inicial. Para la inversión usamos un código del CPS, el cual busca las curvas de dispersión que mejor ajustan a las observadas, determinando el modelo de velocidades correspondientes que se vincula con dichas curvas. Por cada prueba de inversión, se realizaron 60 iteraciones, permitiendo variar la velocidad en cada capa (30 iteraciones) o el espesor de cada capa (30 iteraciones), teniendo en cuenta que para una mayor cantidad de iteraciones el error en el ajuste no varía considerablemente. Luego, se consideraron 4 modelos iniciales distintos con el objetivo de estimar la dependencia entre el modelo inicial y el modelo final encontrado (Figura 7). Estos modelos iniciales se tomaron variando únicamente las profundidades de la LAB, observando el error medio cuadrático final luego de cada prueba de inversión. A partir de estas 4 pruebas se obtuvo un espesor cortical medio de 34.16 km con una desviación estándar de 0.13 km, y una profundidad del LAB media de 117.19 km con una desviación estándar de 10.62 km. Finalmente, se tomó como modelo final representativo aquel cuyo error estándar final de 0.0207 km/s fue mínimo. En la Figura 8 puede observarse el ajuste final de las curvas de velocidad de fase asociadas a este modelo final, con respecto a las obtenidas a partir del método de dos estaciones y el suavizado polinomial aplicado.

Figura 7. Izquierda: Pruebas de modelos usados para la inversión, con sus respectivos errores estándar finales después de la inversión. Derecha: Modelo final representativo para la cuenca Pantanal (línea continua), comparado con el modelo inicial correspondiente (línea punteada). 

Figura 8. Izquierda: Modelos inicial (línea punteada) y modelo final después de la inversión (línea continua). Ajuste de curva de dispersión de velocidad de fase para el modelo final (línea continua), respecto de las curvas de dispersión obtenidas del método de dos estaciones y suavizado polinomial para modo fundamental de ondas Love (centro) y modos fundamental y primer superior de ondas Rayleigh (derecha). 

El modelo final presenta un espesor total de corteza de aproximadamente 34 km, mostrando una transición de corteza superior a corteza inferior a los 10 km de profundidad. La profundidad del LAB se estima a los 118 km, coincidiendo con los valores hallados en la bibliografía mencionada, en adición al hecho de que se muestra un adelgazamiento en la litósfera en la cuenca Pantanal respecto a zonas más estables del continente. Además, las velocidades de ondas S concuerdan con aquellas calculadas por ^{Feng et al., 2007}.

4.3 Núcleos de sensibilidad

Con el fin de determinar la sensibilidad que tiene cada componente del paquete de ondas superficiales a diferentes profundidades, calculamos los distintos núcleos de sensibilidad para cada tipo de onda usando el paquete CPS, considerando como perfil de velocidades de onda S aquel encontrado en la inversión de las curvas de dispersión de velocidad de fase. El método consiste en calcular las derivadas parciales de la velocidad de grupo y de fase respecto a las velocidades de ondas S del modelo calculado: ∂U _R /∂β, ∂C _R /∂β, ∂U _L /∂β y ∂C _L /∂β. Las Figuras 9 y 10 muestran los núcleos de sensibilidad o derivadas ∂C _R /∂β para los modos fundamental y superior de ondas Rayleigh y derivadas ∂C _L /∂β para modo fundamental de ondas Love, a partir de las curvas de dispersión de velocidad de grupo encontradas con la Técnica de Filtrado Múltiple. Los núcleos se determinaron para períodos entre 20 seg y 120 seg para modo fundamental de ondas Rayleigh, entre 6 seg y 13 seg para primer modo superior de ondas Rayleigh y entre 20 seg y 60 seg para las ondas Love.

Figura 9. Izquierda: Perfil de velocidades de onda S obtenido de la inversión de curvas de velocidad de fase. Centro: núcleos de sensibilidad (∂CR /∂β) para modo fundamental de onda Rayleigh para períodos entre 20 y 120 seg. Derecha: núcleos de sensibilidad (∂CR /∂β) para primer modo superior de onda Rayleigh para períodos entre 6 y 13 seg. 

Figura 10. Izquierda: Perfil de velocidades de onda S obtenido de la inversión de curvas de velocidad de fase. Derecha: núcleos de sensibilidad (∂CL/∂β) para modo fundamental de ondas Love para períodos entre 20 y 60 seg. 

De las Figuras se observa que las componentes de períodos mayores son sensiblees a cambios en el medio para profundidades mayores, ensanchando sus picos máximos. Un resultado importante es que, al incluir el primer modo superior, se mejora la resolución de profundidad para períodos de 10 seg y 13 seg, donde vemos que estos períodos son sensiblees a cambios en los parámetros físicos ubicados a profundidades en torno a los 50 km, por lo tanto, dando más información de estas propiedades en el manto superior.

En las Figuras 11, 12 y 13 se comparan los núcleos de sensibilidad de las velocidades de grupo y las velocidades de fase para distintos períodos, en función de la profundidad, para las ondas Rayleigh, modos fundamental y superior y modo fundamental de ondas Love. Los resultados muestran que las velocidades de fase son más sensibles a cambios en la velocidad del medio a mayor profundidad que las velocidades de grupo. Esto se aprecia mejor para períodos grandes, como por ejemplo 120 seg para modo fundamental de ondas Rayleigh, 13 seg para modo superior de ondas Rayleigh y 60 seg para modo fundamental de ondas Love, presentando un máximo en su sensibilidad a mayor profundidad para la velocidad de fase respecto a la velocidad de grupo.

Figura 11. Izquierda: Perfil 1D de velocidades de onda S de la cuenca Pantanal, Centro: núcleos de sensibilidad (∂CR /∂β) de velocidades de fase, modo fundamental de onda Rayleigh para períodos de 30 s, 60 s y 120 s. Derecha: núcleos de sensibilidad (∂UR /∂β) de velocidades de grupo, modo fundamental de onda Rayleigh para períodos de 30 s, 60 s y 120 s. 

Figura 12. Izquierda: Perfil 1D de velocidades de onda S de la cuenca Pantanal, Centro: núcleos de sensibilidad (∂CR /∂β) de velocidades de fase, primer modo superior de onda Rayleigh para períodos de 6 s, 11 s y 13 s. Derecha: núcleos de sensibilidad (∂UR /∂β) de velocidades de grupo, primer modo superior de onda Rayleigh para períodos de 6 s, 11 s y 13 s. 

Figura 13. Izquierda: Perfil 1D de velocidades de onda S de la cuenca Pantanal, Centro: núcleos de sensibilidad (∂CL /∂β) de velocidades de fase, modo fundamental de onda Love para períodos de 20 s, 40 s y 60 s. Derecha: núcleos de sensibilidad (∂UL /∂β) de velocidades de grupo, modo fundamental de onda Love para períodos de 20 s, 40 s y 60 s. 

5. Discusión

Se determinaron curvas de dispersión de velocidad de fase representativas para los modos fundamental y superior de ondas Rayleigh y el modo fundamental de ondas Love (Figura 4 y 5), partir de un suavizado polinomial a todas las curvas de dispersión de velocidad de fase calculadas para sismos andinos. Como primera aproximación para estimar la confiabilidad de los resultados podemos ver que el comportamiento general que presentan estas curvas es similar a las teóricas, con la excepción de los períodos mayores a 70 seg para las curvas de dispersión de ondas Love (Figura 5) los cuales fueron desestimados para el proceso de inversión, debido a su considerable inestabilidad. Generalmente, las curvas calculadas presentaron velocidades menores que las teóricas, lo cual puede deberse al hecho que se consideraron velocidades de ondas S notoriamente mayores para el modelo inicial. Como el análisis de primer modo superior en la región no tiene precedentes, no se contó con valores de velocidad de fase para estos armónicos que permitiesen contrastar y controlar los cálculos, sin embargo, el uso de curvas teóricas resultó un recurso importante para dar confianza a los valores obtenidos.

De todas las pruebas llevadas a cabo con diferentes modelos de entrada, el modelo seleccionado para la cuenca Pantanal que presenta menor error en la inversión de las curvas de dispersión de ondas Rayleigh y Love se muestra en la Figura 7. Se advierte un buen ajuste entre las curvas observadas y las calculadas (Figura 8), salvo pequeñas discrepancias en los bajos períodos de ondas Love y altos períodos del primer modo superior de ondas Rayleigh, resultando un error estándar de 0.0207 km/s. Para este modelo, la profundidad de la discontinuidad de Mohorovičić es aproximadamente de 34 km, consistente con los resultados de trabajos previos para la zona como ^{Cedraz et al., (2020)} o ^{Shirzad et al., (2020)}. El adelgazamiento en la región es probablemente una característica heredada de la separación de Rodinia durante el Neo-Proterozoico y el subsecuente cierre de océanos basales conectados con el primer ciclo orogénico que en el Fanerozoico formó el continente de Gondwana y posteriormente el continente sudamericano moderno (^{Assumpção et al., 2013a}). La profundidad de la LAB de 118 km evidencia un adelgazamiento en la litósfera respecto a otras zonas estables del continente, por ejemplo, el Cratón de Amazonia que cuenta con una profundidad del LAB de 160 km (^{Feng et al., 2007}; ^{Van der Lee et al., 2001}, ^{Ciardelli et al., 2022}). Esta profundidad resulta superior a las encontradas por ^{Priestley et al. (2018)} (~100 km) o ^{Ciardelli et al. (2022)} (~90 km), trabajos llevados a cabo bajo una tomografía global de ondas superficiales y tomografía de forma de onda adjunta, respectivamente. Esto muestra que la cuenca Pantanal está ubicada en una zona de anomalías negativas de velocidad de onda S indicando una región de adelgazamiento de la litósfera, o thinspot, lo cual puede estar relacionado con una anomalía térmica producto de un flujo del manto desviándose por estructuras profundas (^{Van der Lee et al., 2001}; ^{Rocha et al., 2019}; ^{Ciardelli et al., 2022}). Además, esta conclusión refuerza la explicación dada por ^{Assumpção et al. (2004b)} y ^{Rocha et al. (2019)}, quienes aseguran que ésta es una zona sísmicamente activa debido al debilitamiento profundo en la litósfera dado por la menor resistencia a los esfuerzos tectónicos en la parte más somera.

Los núcleos de sensibilidad calculados representan un análisis sin precedentes en la región y muestran la habilidad que tiene cada armónico del paquete de ondas superficiales en resaltar parámetros físicos en profundidad, generando un marco de certidumbre a la hora de estudiar los resultados a estas profundidades. Los núcleos de la Figura 9 muestran la capacidad de los períodos hasta los 120 seg de ser sensibles a propiedades físicas a profundidades de hasta 200 km para el modo fundamental de onda Rayleigh, y para el primer armónico a profundidades de 50 km, lo que indica que, aunque se cuenta con un rango de períodos acotados para el primer modo superior, este igual puede llegar a resaltar propiedades que alcanzan profundidades mayores que la discontinuidad de Mohorovičić. Lo mismo sucede cuando se consideran los períodos de 60 seg para ondas Love, los cuales son sensibles a propiedades de hasta 100 km de profundidad (Figura 10), llegando a ser sensibles a propiedades de la lid litosférica. Asimismo, cuando se comparan los núcleos de sensibilidad de las velocidades de grupo y las velocidades de fase (Figuras 11, 12 y 13) se observa que, para cada período, la sensibilidad alcanzada por las componentes de velocidad de fase se encuentra a mayores profundidades respecto a las de velocidad de grupo.

Con el fin de obtener información más precisa, llevando a cabo distintas técnicas, es importante contar con mayor número de estaciones. Sería muy interesante también, aplicar otras técnicas de inversión, como por ejemplo inversión conjunta, que representen una menor dependencia con el modelo inicial.

6. Conclusiones

Un modelo 1D de velocidades de ondas S fue obtenido para la cuenca Pantanal, a partir de la inversión lineal de curvas de velocidad de fase para los modos fundamental y superior de ondas Rayleigh, y modo fundamental de ondas Love. La inclusión del primer modo superior en el análisis ha resultado ser útil para la determinación del modelo litosférico, ya que permitió resaltar propiedades del manto superior, lo cual implica que la inclusión del primer armónico es una herramienta eficaz para mejorar la interpretación en el análisis de estructuras litosféricas. Con el tiempo, se espera que la cantidad de datos sismológicos en la región aumente, promoviendo a determinar un mayor número de curvas de dispersión del modo superior.

La capacidad de identificar estos armónicos es dependiente de varios factores, en particular, la distancia epicentral, el tipo de trayectorias (continental u oceánica), la profundidad del hipocentro y la magnitud del evento. En este trabajo, fue posible identificar el primer modo superior de ondas Rayleigh y determinar sus curvas de dispersión de velocidad de grupo y velocidad de fase, y consecuentemente, calcular los núcleos de sensibilidad. El modelo final determinado es consistente con aquellos encontrados en trabajos previos (^{Assumpção et al. 2004b}; ^{Rocha et al., 2019}; ^{Rivadeneyra‐Vera et al., 2019}; ^{Cedraz et al., 2019}; ^{Shirzad et al., 2020}) y presenta un espesor cortical de 34 km que representa un adelgazamiento respecto a otras zonas más estables del continente con 40-45 km. ^{Ussami et al. (1999)} sugieren que esto se debe probablemente a una característica heredada de la separación de Rodinia durante el NeoProterozoico y el subsecuente cierre de océanos basales conectados con el temprano ciclo orogénico que formó el continente de Gondwana en el Fanerozoico y consecuentemente, el continente de moderno de Sudamérica. Las velocidades de ondas S a profundidades de 100 km son consistentes con las calculadas por ^{Feng et al. (2007)}. La profundidad de la LAB es generalmente difícil de estimar, sin embargo, el valor obtenido de 118 km resulta aceptable. Este adelgazamiento en la litósfera condice con las anomalías negativas de velocidad de onda S observadas en la zona (^{Feng et al., 2007}; ^{Rocha et al., 2019}; ^{Shirzad et al., 2020}; ^{Melo et al., 2024}). Estas anomalías pueden ser principalmente de origen térmico, debido a flujos del manto que se desvían alrededor de estructuras profundas y rígidas (^{Rocha et al., 2019}).

El cálculo de velocidades de fase a partir del método de dos estaciones da información restringida a la trayectoria entre las dos estaciones, favoreciendo a estimaciones de la estructura litosférica de una forma más localizada. Debido a la poca extensión de la cuenca Pantanal, el uso de esta metodología resulta óptima para encontrar un modelo representativo de la cuenca. Además, la implementación de la inversión a partir de curvas de velocidad de fase representa una mayor sensibilidad en profundidad respecto a la inversión de curvas de velocidad de grupo.

7. Agradecimientos

Los autores agradecen al Centro de Sismología de la Universidade de São Paulo por la provisión de los datos de las estaciones sismológicas. Este trabajo fue financiado por la Universidad Nacional de La Plata, a través del Proyecto NOISY, 11/G184.