Связь между тектоникой плит и технологиями прогнозирования землетрясений

Формирование землетрясений и механика разломов

Теория эластичного отскока

Теория эластичного отскока, предложенная Гарри Филдингом Ридом после землетрясения 1906 года в Сан-Франциско, остается краеугольным камнем механики землетрясений. Теория утверждает, что по мере движения тектонических плит напряжение накапливается вдоль заблокированных разломов. Когда напряжение превышает силу трения разлома, накопленная эластичная энергия высвобождается в виде сейсмических волн. Разлом резко скользит , заставляя землю трястись. Этот цикл накопления напряжения и внезапного высвобождения является центральным для понимания повторения землетрясения. Современные измерения GPS и InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) позволяют ученым наблюдать медленное нарастание напряжения через зоны разломов, предоставляя данные, необходимые для оценки, когда может произойти следующий разрыв. USGS Elastic Rebound page предлагает доступное введение в эту концепцию.

Типы ошибок и сейсмические волны

Неисправности классифицируются по их направлению скольжения: нормальный (дивергентный), обратный/трусовой (конвергентный) и ударно-скользящий (трансформирующий). Каждый тип производит характерные очаговые механизмы землетрясения. Сейсмические волны, генерируемые во время землетрясения, включают волны тела (P-волны и S-волны) и поверхностные волны (волны любви и Рэлея). Р-волны движутся быстрее и первыми регистрируются сейсмометрами, что позволяет системам раннего предупреждения обнаруживать событие до прибытия более разрушительных S-волн и поверхностных волн. Сейсмометры являются основой сетей мониторинга землетрясений . Они преобразуют движение земли в электрические сигналы, которые затем анализируются для определения местоположения, величины и механизма источника. Тысячи станций по всему миру подают данные в глобальные и региональные сети, такие как Глобальная сейсмографическая сеть (GSN).

Технологии, используемые в прогнозировании землетрясений

Сейсмометры и сейсмические сети

Сейсмометры эволюционировали от простых маятников к широкополосным цифровым инструментам с высоким динамическим диапазоном. Современные сети, такие как Advanced National Seismic System (ANSS) в Соединенных Штатах, предоставляют данные в реальном времени, которые используются для быстрого определения местоположения землетрясений и оценки магнитуд. Сейсмометрические массивы могут обнаруживать микроземлетрясения (M<1), которые могут предшествовать более крупным событиям, хотя форшокы не являются надежными предикторами. Плотность сетей является самой высокой в сейсмически активных регионах, таких как Япония, Калифорния и Средиземное море. Сейсмическая томография , которая использует время прохождения сейсмических волн для создания 3D-моделей внутренней части Земли, также выявила глубокие структуры, связанные с субдукционными плитами и магматическими телами, улучшая наше понимание генерации землетрясений на глубине.

GPS и геодезический мониторинг

Сети Глобальной системы позиционирования (GPS) измеряют деформацию поверхности с миллиметровой точностью. Непрерывные GPS-станции, расположенные через зоны разломов, отслеживают медленные движения тектонических плит и накопление упругого деформации. Обсерватория границы плит (PBO), часть проекта EarthScope, установила сотни GPS-станций по всей западной части Соединенных Штатов. Эти данные показывают, что многие разломы заблокированы и накапливают деформацию, в то время как другие ползут непрерывно. GPS наблюдения необходимы для оценки скорости сейсмических моментов и для выявления регионов, где бюджет деформации самый высокий. В зонах субдукции оффшорные GPS-сети с использованием акустических сигналов могут отслеживать деформацию морского дна, предоставляя критические данные для прогнозирования цунами.

Спутниковая визуализация (InSAR)

Интерферометрический радар с синтезированной апертурой (InSAR) использует спутниковые радиолокационные изображения для отображения деформации земли с сантиметра до миллиметра на больших площадях. Сравнивая изображения, сделанные в разное время, ученые могут создавать интерферограммы, которые показывают изменения поверхности Земли. InSAR использовался для обнаружения событий медленного скольжения, постсейсмической деформации и движения магмы в вулканических областях. Для тектонических исследований InSAR обеспечивает пространственно непрерывный вид деформации, который дополняет разреженные станции GPS. Миссия Sentinel-1 от Европейского космического агентства теперь обеспечивает рутинное глобальное покрытие, позволяя систематический мониторинг активных разломов. Сайт ESA Copernicus Sentinel-1 предлагает детали миссии. InSAR также использовался для картирования разрыва поверхности крупных землетрясений, помогая в характеристике разломов.

Машинное обучение и анализ данных

С взрывом сейсмических и геодезических данных алгоритмы машинного обучения (ML) стали мощными инструментами для распознавания образов. Модели ML могут классифицировать сейсмические формы волн, обнаруживать крошечные события, пропущенные традиционными методами, и идентифицировать сигналы-предшественники. Сети глубокого обучения, обученные на тысячах каталогов землетрясений, могут различать природные землетрясения и антропогенный шум. Некоторые исследования использовали ML для прогнозирования мест послетравматического толчка и для выявления изменений сейсмической скорости, которые могут указывать на надвигающийся сбой. Машинное обучение не производит детерминистическое предсказание , но оно улучшает статистические модели, используемые для оценки опасности. Задача состоит в том, чтобы гарантировать, что алгоритмы обобщают различные тектонические среды и не переобучаются историческим данным.

Связь движений плит с моделями прогнозирования

Накопление напряжения и сейсмические пробелы

Гипотеза сейсмического разрыва постулирует, что регионы вдоль разлома, которые не разорвались в течение длительного времени, с большей вероятностью будут испытывать большое землетрясение в ближайшем будущем. Эта идея основана на том, что тектонические плиты движутся с постоянной скоростью, поэтому накопленный дефицит напряжения растет с течением времени. Однако гипотеза имеет ограничения, потому что разломы могут разрушаться сложными способами, и некоторые сегменты могут ползти асейсмично. Современная геодезия позволяет напрямую измерять накопление напряжения , а не полагаться исключительно на интервалы рецидивов. Объединив GPS, InSAR и палеосейсмические данные, ученые могут создавать зависящие от времени модели опасности, которые оценивают вероятность разрыва на конкретных сегментах разломов. Единый прогноз землетрясений Калифорнии (UCERF3) является примером такой модели, которая интегрирует движения тектонических плит с историческими и палеосейсмическими данными.

Системы мониторинга и раннего предупреждения в реальном времени

Системы раннего предупреждения о землетрясениях (EEW) не предсказывают землетрясения; они обнаруживают наступление события и выдают предупреждения до прибытия разрушительных волн. Ключом является скорость: датчики должны обнаруживать P-волны и оценивать величину в течение секунд. Система ShakeAlert в США использует сотни сейсмических станций для предоставления предупреждений пользователям в Калифорнии, Орегоне и Вашингтоне. Японская система JMA более зрелая и работает с 2007 года. Тектонное понимание плит информирует о размещении датчиков и ожидаемых скоростях распространения волн. Для зон субдукции, где могут происходить крупные цунамигенные землетрясения, датчики давления на море и буи GNSS также могут помочь различать умеренные и гигантские землетрясения быстрее, чем только сейсмические данные.

Проблемы и ограничения прогнозирования землетрясений

Сложность систем ошибок

Землетрясения по своей природе сложны, включают в себя нелинейные законы трения, гетерогенные распределения напряжений и взаимодействия между несколькими сегментами разломов. Кора Земли не является простым эластичным блоком; она содержит жидкости, трещины и слабые зоны. Прогнозирование точного времени, местоположения и магнитуды землетрясения остается невозможным с современной наукой. Некоторые разломы полностью заблокированы на протяжении веков, а затем разрыв в каскадных событиях. Другие проявляют медленные события скольжения, которые могут вызвать или снять стресс. Землетрясение Тохоку 2011 года удивило многих ученых, потому что сейсмический разрыв был оценен как менее опасный, чем другие сегменты, но он произвел событие магнитудой 9. Такие случаи подчеркивают ограничения текущих моделей.

Краткосрочный прогноз vs долгосрочный прогноз

Долгосрочные прогнозы, которые оценивают вероятность землетрясений на протяжении десятилетий, достаточно надежны для регионов с хорошо охарактеризованными разломами и историческими записями. Эти прогнозы используются для строительных норм и страховых тарифов. Краткосрочное предсказание (часы до дней) не было достигнуто. Несмотря на десятилетия исследований таких прекурсоров, как выбросы радонового газа, изменения грунтовых вод, поведение животных и электромагнитные сигналы, ни один надежный предшественник не наблюдался последовательно до крупных землетрясений. Эксперимент по прогнозированию землетрясений в Паркфилде в Калифорнии был заметным провалом: несмотря на плотное оборудование, ожидаемое землетрясение магнитудой 6 не произошло с предсказанными краткосрочными сигналами, хотя оно и повторилось в долгосрочном окне в 2004 году. Этот опыт подчеркнул сложность выявления причинных факторов.

Последние достижения и будущие направления

Глубокое обучение для прогнозирования землетрясений

Недавние работы с использованием глубокого обучения на лабораторных данных акустических выбросов показали, что время отказа можно предсказать с высокой точностью в контролируемых экспериментах. Исследователи из Национальной лаборатории Лос-Аламоса обучили нейронную сеть акустическим сигнатурам образцов горных пород при стрессе, успешно предсказав время отказа на основе акустических энергетических паттернов. Перевод этого подхода к полевым условиям является серьезной проблемой, потому что естественные разломы на порядки больше и более неоднородны. Тем не менее, результаты обнадеживают и предполагают, что машинное обучение может в конечном итоге идентифицировать скрытые предшественники в сейсмических данных в реальном времени. Полевые испытания на разломе Сан-Андреас с использованием данных скважин продолжаются.

Интеграция мультисенсорных данных

Следующее поколение исследований прогнозирования землетрясений включает в себя слияние нескольких потоков данных: сейсмических, геодезических, магнитотелелурических и даже спутниковых измерений атмосферных и ионосферных возмущений. Например, некоторые исследования сообщили о корреляциях между крупными землетрясениями и изменениями общего содержания электронов (TEC) ионосферы, измеряемых сигналами GPS. Пока эти корреляции обсуждаются, они мотивируют развитие многопараметрических обсерваторий. Проект EarthScope и его преемник, объект SAGE, обеспечивают открытый доступ к широкому спектру геофизических данных, что позволяет проводить междисциплинарные исследования. Ассимиляция данных в реальном времени в физических моделях является активной областью исследований с целью обновления оценок опасности по мере поступления новой информации.