Deep tectonic tremor has been observed in major subduction zones, strike-slip faults, inland faulting systems, and arc-continent collision environments around the Pacific Rim. However, detailed space-time evolution of its source locations remains enigmatic because of difficulties in detecting and locating tremor accurately. In 2011, we installed two dense, small-aperture seismic arrays aiming to detect ambient tremor source beneath southern Central Range in Taiwan. We recorded continuous waveforms for a total of 134 days, including tremor triggered by the great 2011 Mw9.0 Tohoku earthquake. We use the broadband frequency-wavenumber beamforming and the moving-window grid-search methods to compute array parameters for detecting seismic signals. The obtained array parameters closely match both relocated local earthquakes and triggered tremor bursts located by an envelope cross-correlations method, indicating the robustness of our array technique. We identify tremor signals with coherent waveforms and deep incidence angles and detect tremor for 44 days among the 134-day study period. The total duration is 1,481-minute, which is 3-6 times more than that detected by the envelope cross-correlations method. In some cases, we observe rapid tremor migration with a speed at the order of 40-50 km/hour that is similar to the speed of fast tremor migration along-dip on narrow streaks in Japan and Cascadia. Our results suggest that dense array techniques are capable of capturing detailed spatiotemporal evolutions of tremor behaviors in southern Taiwan.

Aufgrund seiner nahezu kontinuierlichen eruptiven Aktivität zählt der Merapi zu den gefährlichsten Vulkanen der Welt. Der Merapi befindet sich im Zentralteil der dicht bevölkerten Insel Java (Indonesien). Selbst kleinere Ausbrüche des Merapi stellen deswegen eine große Gefahr für die ansässige Bevölkerung in der Umgebung des Vulkans dar. Die am Merapi beobachtete enge Korrelation zwischen seismischer und vulkanischer Aktivität erlaubt es, mit Hilfe der Überwachung der seismischen Aktivität Veränderungen des Aktivitätszustandes des Merapi zu erkennen. Ein System zur automatischen Detektion und Klassifizierung seismischer Ereignisse liefert einen wichtigen Beitrag für die schnelle Analyse der seismischen Aktivität. Im Falle eines bevorstehenden Ausbruchszyklus bedeutet dies ein wichtiges Hilfsmittel für die vor Ort ansässigen Wissenschaftler.<br /> In der vorliegenden Arbeit wird ein Mustererkennungsverfahren verwendet, um die Detektion und Klassifizierung seismischer Signale vulkanischen Urprunges aus den kontinuierlich aufgezeichneten Daten in Echtzeit zu bewerkstelligen. Der hier verwendete A nsatz der hidden Markov Modelle (HMM) wird motiviert durch die große Ähnlichkeit von seismischen Signalen vulkanischen Ursprunges und Sprachaufzeichnungen und den großen Erfolg, den HMM-basierte Erkennungssysteme in der automatischen Spracherkennung erlangt haben. <br /> Für eine erfolgreiche Implementierung eines Mustererkennungssytems ist es notwendig, eine geeignete Parametrisierung der Rohdaten vorzunehmen. Basierend auf den Erfahrungswerten seismologischer Observatorien wird ein Vorgehen zur Parametrisierung des seismischen Wellenfeldes auf Grundlage von robusten Analyseverfahren vorgeschlagen. Die Wellenfeldparameter werden pro Zeitschritt in einen reell-wertigen Mustervektor zusammengefasst. Die aus diesen Mustervektoren gebildete Zeitreihe ist dann Gegenstand des HMM-basierten Erkennungssystems. Um diskrete hidden Markov Modelle (DHMM) verwenden zu können, werden die Mustervektoren durch eine lineare Transformation und nachgeschaltete Vektor Quantisierung in eine diskrete Symbolsequenz überführt. Als Klassifikator kommt eine Maximum-Likelihood Testfunktion zwischen dieser Sequenz und den, in einem überwachten Lernverfahren trainierten, DHMMs zum Einsatz.<br /> Die am Merapi kontinuierlich aufgezeichneten seismischen Daten im Zeitraum vom 01.07. und 05.07.1998 sind besonders für einen Test dieses Klassifikationssystems geeignet. In dieser Zeit zeigte der Merapi einen rapiden Anstieg der Seismizität kurz bevor dem Auftreten zweier Eruptionen am 10.07. und 19.07.1998. Drei der bekannten, vom Vulkanologischen Dienst in Indonesien beschriebenen, seimischen Signalklassen konnten in diesem Zeitraum beobachtet werden. Es handelt sich hierbei um flache vulkanisch-tektonische Beben (VTB, h < 2.5 km), um sogenannte MP-Ereignisse, die in direktem Zusammenhang mit dem Wachstum des aktiven Lavadoms gebracht werden, und um seismische Ereignisse, die durch Gesteinslawinen erzeugt werden (lokaler Name: Guguran).<br /> Die spezielle Geometrie des digitalen seismischen Netzwerkes am Merapi besteht aus einer Kombination von drei Mini-Arrays an den Flanken des Merapi. Für die Parametrisierung des Wellenfeldes werden deswegen seismische Array-Verfahren eingesetzt. Die individuellen Wellenfeld Parameter wurden hinsichtlich ihrer Relevanz für den Klassifikationsprozess detailliert analysiert. Für jede der drei Signalklassen wurde ein Satz von DHMMs trainiert. Zusätzlich wurden als Ausschlussklassen noch zwei Gruppen von Noise-Modellen unterschieden.<br /> Insgesamt konnte mit diesem Ansatz eine Erkennungsrate von 67 % erreicht werden. Im Mittel erzeugte das automatische Klassifizierungssystem 41 Fehlalarme pro Tag und Klasse. Die Güte der Klassifikationsergebnisse zeigt starke Variationen zwischen den individuellen Signalklassen. Flache vulkanisch-tektonische Beben (VTB) zeigen sehr ausgeprägte Wellenfeldeigenschaften und, zumindest im untersuchten Zeitraum, sehr stabile Zeitmuster der individuellen Wellenfeldparameter. Das DHMM-basierte Klassifizierungssystem erlaubte für diesen Ereignistyp nahezu 89% richtige Entscheidungen und erzeugte im Mittel 2 Fehlalarme pro Tag.<br /> Ereignisse der Klassen MP und Guguran sind mit dem automatischen System schwieriger zu erkennen. 64% aller MP-Ereignisse und 74% aller Guguran-Ereignisse wurden korrekt erkannt. Im Mittel kam es bei MP-Ereignissen zu 87 Fehlalarmen und bei Guguran Ereignissen zu 33 Fehlalarmen pro Tag. Eine Vielzahl der Fehlalarme und nicht detektierten Ereignisse entstehen jedoch durch eine Verwechslung dieser beiden Signalklassen im automatischen Erkennnungsprozess. Dieses Ergebnis konnte aufgrund der ähnlichen Wellenfeldeigenschaften beider Signalklassen erklärt werden, deren Ursache vermutlich in den bekannt starken Einflüssen des Mediums entlang des Wellenausbreitungsweges in vulkanischen Gebieten liegen. <br /> Insgesamt ist die Erkennungsleistung des entwickelten automatischen Klassifizierungssystems als sehr vielversprechend einzustufen. Im Gegensatz zu Standardverfahren, bei denen in der Seismologie üblicherweise nur der Startzeitpunkt eines seismischen Ereignisses detektiert wird, werden in dem untersuchten Verfahren seismische Ereignisse in ihrer Gesamtheit erfasst und zudem im selben Schritt bereits klassifiziert. / Merapi volcano is one of the most active and dangerous volcanoes of the earth. Located in central part of Java island (Indonesia), even a moderate eruption of Merapi poses a high risk to the highly populated area. Due to the close relationship between the volcanic unrest and the occurrence of seismic events at Mt. Merapi, the monitoring of Merapi's seismicity plays an important role for recognizing major changes in the volcanic activity. An automatic seismic event detection and classification system, which is capable to characterize the actual seismic activity in near real-time, is an important tool which allows the scientists in charge to take immediate decisions during a volcanic crisis. <br /> In order to accomplish the task of detecting and classifying volcano-seismic signals automatically in the continuous data streams, a pattern recognition approach has been used. It is based on the method of hidden Markov models (HMM), a technique, which has proven to provide high recognition rates at high confidence levels in classification tasks of similar complexity (e.g. speech recognition). Any pattern recognition system relies on the appropriate representation of the input data in order to allow a reasonable class-decision by means of a mathematical test function. Based on the experiences from seismological observatory practice, a parametrization scheme of the seismic waveform data is derived using robust seismological analysis techniques. The wavefield parameters are summarized into a real-valued feature vector per time step. The time series of this feature vector build the basis for the HMM-based classification system. In order to make use of discrete hidden Markov (DHMM) techniques, the feature vectors are further processed by applying a de-correlating and prewhitening transformation and additional vector quantization. The seismic wavefield is finally represented as a discrete symbol sequence with a finite alphabet. This sequence is subject to a maximum likelihood test against the discrete hidden Markov models, learned from a representative set of training sequences for each seismic event type of interest.<br /> A time period from July, 1st to July, 5th, 1998 of rapidly increasing seismic activity prior to the eruptive cycle between July, 10th and July, 19th, 1998 at Merapi volcano is selected for evaluating the performance of this classification approach. Three distinct types of seismic events according to the established classification scheme of the Volcanological Survey of Indonesia (VSI) have been observed during this time period. Shallow volcano-tectonic events VTB (h < 2.5 km), very shallow dome-growth related seismic events MP (h < 1 km) and seismic signals connected to rockfall activity originating from the active lava dome, termed Guguran.<br /> The special configuration of the digital seismic station network at Merapi volcano, a combination of small-aperture array deployments surrounding Merapi's summit region, allows the use of array methods to parametrize the continuously recorded seismic wavefield. The individual signal parameters are analyzed to determine their relevance for the discrimination of seismic event classes. For each of the three observed event types a set of DHMMs has been trained using a selected set of seismic events with varying signal to noise ratios and signal durations. Additionally, two sets of discrete hidden Markov models have been derived for the seismic noise, incorporating the fact, that the wavefield properties of the ambient vibrations differ considerably during working hours and night time. <br /> A total recognition accuracy of 67% is obtained. The mean false alarm (FA) rate can be given by 41 FA/class/day. However, variations in the recognition capabilities for the individual seismic event classes are significant. Shallow volcano-tectonic signals (VTB) show very distinct wavefield properties and (at least in the selected time period) a stable time pattern of wavefield attributes. The DHMM-based classification performs therefore best for VTB-type events, with almost 89% recognition accuracy and 2 FA/day. <br /> Seismic signals of the MP- and Guguran-classes are more difficult to detect and classify. Around 64% of MP-events and 74% of Guguran signals are recognized correctly. The average false alarm rate for MP-events is 87 FA/day, whereas for Guguran signals 33 FA/day are obtained. However, the majority of missed events and false alarms for both MP and Guguran events are due to confusion errors between these two event classes in the recognition process. <br /> The confusion of MP and Guguran events is interpreted as being a consequence of the selected parametrization approach for the continuous seismic data streams. The observed patterns of the analyzed wavefield attributes for MP and Guguran events show a significant amount of similarity, thus providing not sufficient discriminative information for the numerical classification. The similarity of wavefield parameters obtained for seismic events of MP and Guguran type reflect the commonly observed dominance of path effects on the seismic wave propagation in volcanic environments.<br /> The recognition rates obtained for the five-day period of increasing seismicity show, that the presented DHMM-based automatic classification system is a promising approach for the difficult task of classifying volcano-seismic signals. Compared to standard signal detection algorithms, the most significant advantage of the discussed technique is, that the entire seismogram is detected and classified in a single step.

Dans cette thèse, nous étudions le problème de la localisation de sources sismo-volcanique, à partir des données enregistrées par des réseaux de capteurs composés de nouveaux sismomètres à trois composantes (3C). Nous nous concentrerons sur le volcan Ubinas, l'un des plus actifs au Pérou. Nous développons une nouvelle approche (MUSIC-3C) basée sur la méthode MUSIC permetant de retourner les 3 paramètres utiles (lenteur, azimut et incidence). Pour valider notre méthodologie, nous analysons des sources synthétiques propagées en tenant compte de la topographie du volcan Ubinas. Dans cette expérience, les données synthétiques ont été générées pour plusieurs sources situées à différentes profondeurs sous le cratère Ubinas. Nous utilisons l'algorithme MUSIC-3C pour les relocaliser. Nous traitons également des données réelles provenant d'une expérience de terrain menée sur le volcan Ubinas (Pérou) en 2009 par les équipes de recherche de l'IRD-France (Institut de Recherche pour le Déveleppment), UCD l'Irlande (projet VOLUME) et l'Institut de Géophysique du Pérou (IGP). Nous utilisons l'algorithme MUSIC-3C pour localiser les événements explosifs (type vulcanien), ce qui nous permet d'identifier et d'analyser les processus physiques de ces événements, à la suite de cette analyse, nous avons trouvé deux sources pour chaque explosion situées à 300 m et 1100 m en dessous du fond du cratère actif. Basé sur les mécanismes éruptifs proposés pour d'autres volcans du même type, nous interprétons la position de ces sources ainsi que les limites du conduit éruptif impliqué dans le processus de fragmentation. / In this thesis, we study the seismo-volcanic source localization using data recorded by new sensor arrays composed of three-component (3C) seismometers deployed on Ubinas stratovolcano (Peru). We develop a new framework (MUSIC-3C) of source localization method based on the well-known MUSIC algorithm. To investigate the performance of the MUSIC-3C method, we use synthetic datasets designed from eight broadband isotropic seismic sources located beneath the crater floor at different depths. The fundamental scheme of the MUSIC-3C method exploits the fact of the cross-spectral matrix of 3C array data, corresponding to the first seismic signal arrivals, provides of useful vector components (slowness, back-azimuth and incidence angle) from the seismic source. Application of the MUSIC-3C method on synthetic datasets shows the recovery of source positions. Real data used in this study was collected during seismic measurements with two seismic antennas deployed at Ubinas volcano in 2009, whose experiment conduced by volcanic teams of IRD-France (l'Institute de Recherche pour le Déveleppment), Geophysics group University College Dublin Ireland and Geophysical Institute of Peru (IGP). We apply the MUSIC-3C algorithm to investigate wave fields associated with the magmatic activity of Ubinas volcano. These analysis evidence a complex mechanism of vulcanian eruptions in which their seismic sources are found at two separated sources located at depths of 300 m and 1100 m beneath the crater floor. This implies the reproduction of similar mechanisms into the conduit. Based on the eruptive mechanisms proposed for other volcanoes of the same type, we interpret the position of this sources as the limits of the conduit portion that was involved in the fragmentation process.

La variation spatiale du mouvement sismique a des effets significatifs sur la réponse dynamique des structures de génie civil de grandes dimensions. Dans la pratique courante, l'excitation du mouvement sismique le long de la fondation de la structure est considérée uniforme, approche cependant inadéquate pour les structures de large portance au sol localisées à proximité des failles ou sur des sites présentant une structure du sous-sol latéralement hétérogène. Cette thèse se propose donc de comprendre les facteurs clefs contrôlant localement la variabilité spatiale du mouvement sismique, avec en ligne de mire la mise en place de recommendations en vue d'incorporer ces effets dans l'estimation de l'aléa sismique et le dimensionnement des structures. La première partie de cette thèse s'intéresse à la composante intra-évènement de l'écart-type de la distribution du mouvement sismique en champ proche à l'aide de simulations numériques du mouvement sismique pour des sources étendues présentnat une cinématique de rupture réaliste. Les résultats suggèrent que la variabilité intra-évènement dépend significativement du type de rupture, cette variabilité augmentant avec la distance pour les ruptures bilatérales et diminuant pour les ruptures unilatérales. La seconde partie traite de la caractérisation de la composition du champ d'onde dans la vallée de Koutavos-Argostoli, qui est une vallée de petite dimension et d'épaisseur sédimentaire faible, située sur l'île – sismiquement active - de Céphalonie en Grèce. Les champs d'onde générés par 46 séismes, ayant des magnitudes variant entre 2 et 5 et des distances épicentrales jusqu'à 200 km, ont été analysés à partir de l'enregistrement par deux réseaux denses de capteurs sismologiques. L'algorithme de traitement d'antenne MUSIQUE est utilisé pour extraire la vitesse, l'azimut, le type et la polarisation des ondes dominantes se propageant à travers le réseau. Les résultats montrent clairement d'importantes diffractions d'ondes de surface aux bords de vallée au-delà de la fréquence de résonance de la vallée. Tandis que les ondes de Love dominent clairement le champ d'ondes proche de la fréquence de résonance, les ondes de Rayleigh dominent à plus haute fréquence dans des gammes de fréquences étroites. Par ailleurs, un excellent accord est observé entre les champs d'onde de surface diffractés localement et les caractéristiques d'amplification du site. La “cohérence décalée” de la partie la plus énergétique du signal a été quantifiée pour chaque paire de stations du réseau. En général, la cohérence calculée sur les composantes horizontales diminue avec la distance entre stations et la fréquence. La cohérence sur la composante verticale indique des valeurs relativement fortes à haute fréquence. Les valeurs de cohérence apparaissent très faiblement corrélées à la magnitude, l'azimut et la distance épicentrale du séisme, mais sont au contraire liées aux caractéristiques géométriques de la vallée. La coherence est systématiquement plus forte pour les couples de capteurs orientés selon la direction parallèle à l'axe de la vallée, et moins forte pour des couples de capteurs orientés dans la direction perpendiculaires. Cette observation est en accord avec les résultats du traitement d'antenne: la prédominance d'ondes de surface diffractées sur les bords de la vallée conduit à des mouvements en phase le long de la direction parrallèle à l'axe de la vallée. Les résultats de cette thèse apporte des elements de compréhension sur la variabilité spatiale du movement sismique et ouvrent de nombreuses perspectives d'application. / Spatial variation of earthquake ground motion over short distances significantly affects the dynamic response of engineered structures with large dimensions. In current practices, the ground motion excitation across the foundation of a structure is assumed to be spatially uniform, which becomes inadequate for spatially extended structures in the near-fault region or on sites with lateral inhomogeneity. This PhD thesis seeks to understand the key parameters that locally control the ground motion spatial variability with the intent of putting forth practical propositions for incorporating such effects in seismic design and hazard assessment. The first part of the thesis addresses the within-event component of the standard deviation of ground-motion distribution in near source region by means of numerical simulation of ground motions for extended sources with realistic rupture kinematics. The results suggest that the within-event variability significantly depends on the rupture type, depicting an increase with distance for bilateral ruptures and a decrease for unilateral ruptures. The second part deals with the characterization of seismic wave field at the Koutavos-Argostoli site, a small-size, shallow, alluvial valley located in the seismically active Cephalonia Island in Western Greece. The seismic wave field was investigated from the recordings of a dense seismological array for a set of 46 earthquakes, with magnitude 2 to 5 and epicentral distance up to 200 km. The MUSIQUE array analysis algorithm was used to extract the phase velocity, back-azimuth, type and polarization of the dominant waves crossing the array. The results clearly indicate dominant scattering of seismic surface waves, mainly from the valley-edge directions, beyond the fundamental frequency of the valley. While Love surface waves clearly dominate the wave field close to the resonance frequency, Rayleigh waves strongly dominate only in relatively narrow frequency bands at higher frequency. Besides, an excellent consistency is observed between the dominance of the identified surface wave type in the wave field and the site amplification. The "lagged coherency" of the most energetic part of the ground motion has been quantified for each station-pair within the array. In general, spatial coherency estimated from the horizontal components exhibit decays with frequency and interstation distance. Estimates from the vertical component exhibit rather larger values at some higher frequencies. Although coherency does not show any consistent trend indicating dependence on the magnitude, back-azimuth or site-to-source distance of the event, it seems to be primarily controlled by the site geometry. Larger coherency is systematically observed when the station pair is oriented parallel to the valley axis, while lower values are observed in the perpendicular direction. This observation proves to be consistent with the MUSIQUE analysis results: the predominance of scattered surface waves propagating across the valley implies an in-phase motion along valley-parallel direction and out-of-phase motion along valley-perpendicular direction. The findings of the present research are expected to contribute in enhancing our understanding of spatial variability of ground motion and improving the coherency models used in engineering. This work also opens up new insights and many questions in need of further investigation.

La variation spatiale du mouvement sismique a des effets significatifs sur la réponse dynamique des structures de génie civil de grandes dimensions. Dans la pratique courante, l'excitation du mouvement sismique le long de la fondation de la structure est considérée uniforme, approche cependant inadéquate pour les structures de large portance au sol localisées à proximité des failles ou sur des sites présentant une structure du sous-sol latéralement hétérogène. Cette thèse se propose donc de comprendre les facteurs clefs contrôlant localement la variabilité spatiale du mouvement sismique, avec en ligne de mire la mise en place de recommendations en vue d'incorporer ces effets dans l'estimation de l'aléa sismique et le dimensionnement des structures. La première partie de cette thèse s'intéresse à la composante intra-évènement de l'écart-type de la distribution du mouvement sismique en champ proche à l'aide de simulations numériques du mouvement sismique pour des sources étendues présentnat une cinématique de rupture réaliste. Les résultats suggèrent que la variabilité intra-évènement dépend significativement du type de rupture, cette variabilité augmentant avec la distance pour les ruptures bilatérales et diminuant pour les ruptures unilatérales. La seconde partie traite de la caractérisation de la composition du champ d'onde dans la vallée de Koutavos-Argostoli, qui est une vallée de petite dimension et d'épaisseur sédimentaire faible, située sur l'île – sismiquement active - de Céphalonie en Grèce. Les champs d'onde générés par 46 séismes, ayant des magnitudes variant entre 2 et 5 et des distances épicentrales jusqu'à 200 km, ont été analysés à partir de l'enregistrement par deux réseaux denses de capteurs sismologiques. L'algorithme de traitement d'antenne MUSIQUE est utilisé pour extraire la vitesse, l'azimut, le type et la polarisation des ondes dominantes se propageant à travers le réseau. Les résultats montrent clairement d'importantes diffractions d'ondes de surface aux bords de vallée au-delà de la fréquence de résonance de la vallée. Tandis que les ondes de Love dominent clairement le champ d'ondes proche de la fréquence de résonance, les ondes de Rayleigh dominent à plus haute fréquence dans des gammes de fréquences étroites. Par ailleurs, un excellent accord est observé entre les champs d'onde de surface diffractés localement et les caractéristiques d'amplification du site. La “cohérence décalée” de la partie la plus énergétique du signal a été quantifiée pour chaque paire de stations du réseau. En général, la cohérence calculée sur les composantes horizontales diminue avec la distance entre stations et la fréquence. La cohérence sur la composante verticale indique des valeurs relativement fortes à haute fréquence. Les valeurs de cohérence apparaissent très faiblement corrélées à la magnitude, l'azimut et la distance épicentrale du séisme, mais sont au contraire liées aux caractéristiques géométriques de la vallée. La coherence est systématiquement plus forte pour les couples de capteurs orientés selon la direction parallèle à l'axe de la vallée, et moins forte pour des couples de capteurs orientés dans la direction perpendiculaires. Cette observation est en accord avec les résultats du traitement d'antenne: la prédominance d'ondes de surface diffractées sur les bords de la vallée conduit à des mouvements en phase le long de la direction parrallèle à l'axe de la vallée. Les résultats de cette thèse apporte des elements de compréhension sur la variabilité spatiale du movement sismique et ouvrent de nombreuses perspectives d'application. / Spatial variation of earthquake ground motion over short distances significantly affects the dynamic response of engineered structures with large dimensions. In current practices, the ground motion excitation across the foundation of a structure is assumed to be spatially uniform, which becomes inadequate for spatially extended structures in the near-fault region or on sites with lateral inhomogeneity. This PhD thesis seeks to understand the key parameters that locally control the ground motion spatial variability with the intent of putting forth practical propositions for incorporating such effects in seismic design and hazard assessment. The first part of the thesis addresses the within-event component of the standard deviation of ground-motion distribution in near source region by means of numerical simulation of ground motions for extended sources with realistic rupture kinematics. The results suggest that the within-event variability significantly depends on the rupture type, depicting an increase with distance for bilateral ruptures and a decrease for unilateral ruptures. The second part deals with the characterization of seismic wave field at the Koutavos-Argostoli site, a small-size, shallow, alluvial valley located in the seismically active Cephalonia Island in Western Greece. The seismic wave field was investigated from the recordings of a dense seismological array for a set of 46 earthquakes, with magnitude 2 to 5 and epicentral distance up to 200 km. The MUSIQUE array analysis algorithm was used to extract the phase velocity, back-azimuth, type and polarization of the dominant waves crossing the array. The results clearly indicate dominant scattering of seismic surface waves, mainly from the valley-edge directions, beyond the fundamental frequency of the valley. While Love surface waves clearly dominate the wave field close to the resonance frequency, Rayleigh waves strongly dominate only in relatively narrow frequency bands at higher frequency. Besides, an excellent consistency is observed between the dominance of the identified surface wave type in the wave field and the site amplification. The "lagged coherency" of the most energetic part of the ground motion has been quantified for each station-pair within the array. In general, spatial coherency estimated from the horizontal components exhibit decays with frequency and interstation distance. Estimates from the vertical component exhibit rather larger values at some higher frequencies. Although coherency does not show any consistent trend indicating dependence on the magnitude, back-azimuth or site-to-source distance of the event, it seems to be primarily controlled by the site geometry. Larger coherency is systematically observed when the station pair is oriented parallel to the valley axis, while lower values are observed in the perpendicular direction. This observation proves to be consistent with the MUSIQUE analysis results: the predominance of scattered surface waves propagating across the valley implies an in-phase motion along valley-parallel direction and out-of-phase motion along valley-perpendicular direction. The findings of the present research are expected to contribute in enhancing our understanding of spatial variability of ground motion and improving the coherency models used in engineering. This work also opens up new insights and many questions in need of further investigation.

Submitted Ph.D. thesis is concerning the application and interpretation of seismic surface waves in a broad range of frequencies and scales. Using surface waves as a supplement to the methods dealing with body waves seems to be worth the effort. Surface wave interpretation can be used to obtain new information about the studied medium and simultaneously it can overcome, in some cases, the limitations of other seismic techniques. Moreover, surface waves are usually present on measured records and hence for its usage it is not necessary to modify the standard measuring procedures. One of the results of this thesis is an original algorithm for dispersive waveform calculation. The program works in an arbitrary range of frequencies and scales. The input parameter for the calculation is the dispersion curve. In this point the algorithm differs from all other approaches used so far. Algorithm is based on a summation of frequency components with shifts corresponding to the velocity dispersion and distance. The resulting waveform only contains an individual dispersive wave of the selected mode, thus being particularly suitable for testing of methodologies for dispersive wave analysis. The algorithm was implemented into the program DISECA. Furthermore, a new procedure was designed to calculate the dispersion...