Систематический прогноз землетрясений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается компьютерный метод систематического прогноза землетрясений. Прогноз вычисляется регулярно и на постоянный временной интервал. Результатом является карта зоны тревоги, в которой ожидаются эпицентры целевых землетрясений. Прогноз считается успешным, если на данном интервале все эпицентры целевых землетрясений попали в зону тревоги. Для обучения прогнозу используется метод минимальной области тревоги. Метод оптимизирует вероятность успешного прогноза при ограниченной зоне тревоги. Он позволяет оценить вероятность успешного решения на очередном интервале прогноза и дает объяснение зоны тревоги с помощью логической импликации и представления списка предыдущих землетрясений с аналогичными значениями предвестников. Рассмотрен пример систематического прогноза землетрясений Камчатки.

Об авторах

В. Г. Гитис

Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН

Email: gitis@iitp.ru
г. Москва, Россия

А. Б. Дерендяев

Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН

Email: wintsa@gmail.com
г. Москва, Россия

Список литературы

  1. Завьялов А.Д. Среднесрочный прогноз землетрясений: основы, методика, реализация. М.: Наука. 2006.
  2. Мячкин В.И., Костров Б.В., Соболев Г.А., Шамина О.Г. Основы физики очага и предвестники землетрясений. Физика очага землетрясения. М.: Наука. 1975. С. 6–29.
  3. Соболев Г.А. Основы прогноза землетрясений. Общество с ограниченной ответственностью Международная академическая издательская компания “Наука/Интерпериодика”. 1993.
  4. Соболев Г.А. Модель лавинно-неустойчивого трещинообразования-ЛНТ // Физика Земли. 2019. № 1. С. 166–179.
  5. Соболев Г.А., Закржевская Н.А., Акатова К.Н., Гитис В.Г., Дерендяев А.Б., Брагин В.Д., Сычева Н., Кузиков С.И. Динамика взаимодействия полей сейсмичности и деформаций земной поверхности (Бишкекский геодинамический полигон) // Физика Земли. 2010. № 10. С. 15–37.
  6. Соболев Г.А., Пономарев А.В. Физика землетрясений и предвестники. Общество с ограниченной ответственностью Международная академическая издательская компания “Наука/Интерпериодика”. 2003.
  7. Соболев Г.А., Тюпкин Ю.С. Аномалии в режиме слабой сейсмичности перед сильными землетрясениями Камчатки // Вулканология и сейсмология. 1996. № 4. С. 64–74.
  8. Соболев Г.А., Тюпкин Ю.С. Стадии подготовки, сейсмологические предвестники и прогноз землетрясений Камчатки // Вулканология и сейсмология. 1998. № 6. С. 17–26.
  9. Чебров, Д.В., Тихонов, С.А., Дрознин, Д.В., Дрознина, С.Я., Матвеенко, Е.А., Митюшкина, С.В., Ящук, В.В. Система сейсмического мониторинга и прогнозирования на Камчатке и ее развитие. Основные результаты наблюдений в 2016–2020 гг. // Российский сейсмологический журнал. 2021. № 3 (3). С. 28–49.
  10. Corbi F., Sandri L., Bedford J., Funiciello F., Brizzi S., Rosenau M., Lallemand S. Machine learning can predict the timing and size of analog earthquakes // Geophys. Res. Lett. 2019. V. 46 (3). P. 1303–1311.
  11. Gitis V., Derendyaev A., Petrov K. Analyzing the performance of GPS data for earthquake prediction // Remote Sensing. 2021. V. 13. № 9. P. 1842.
  12. Gitis V., Derendyaev A. A Technology for Seismogenic Process Monitoring and Systematic Earthquake Forecasting // Remote Sensing. 2023. V. 15. № 8. P. 2171.
  13. Gitis V. G., Derendyaev A. B. Optimization of the Approach to Systematic Earthquake Forecasting // Journal of Communications Technology and Electronics. 2024. P. 1–23.
  14. Gitis V.G., Derendyaev A.B., Pirogov S.A., Spokoiny V.G., Yurkov E.F. Adaptive Estimation of Seismic Parameter Fields from Earthquake Catalogs // Journal of Communications Technology and Electronics. 2015. V. 60. № 12. P. 1459–1465.
  15. Gitis V.G., Derendyaev A.B., Pirogov S.A., Spokoiny V.G., Yurkov E.F. Earthquake prediction using the fields estimated by an adaptive algorithm. Proceedings of the 7th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics. 2017. P. 1–8.
  16. Kagan Y.Y. Earthquakes: models, statistics, testable forecasts. John Wiley & Sons. 2013.
  17. Kail R., Burnaev E., Zaytsev A. Recurrent convolutional neural networks help to predict location of earthquakes // IEEE Geosci. & Remote Sens. Lett. 2021. V. 19. P. 1–5.
  18. Kanamori H., Brodsky E.E. The physics of earthquakes // Reports on progress in physics. 2004. V. 67. № 8. P. 1429.
  19. Kossobokov V., Shebalin P. Earthquake Prediction in Nonlinear Dynamics of the Lithosphere and Earthquake Prediction. Berlin: Springer-Verlag. 2003.
  20. Kullback S. Information Theory and Statistics. New York: Wiley. 1958.
  21. Mignan A., Broccardo M. Neural network applications in earthquake prediction (1994–2019): Metaanalitic and statistical insights on their limitations // Seismolog. Res. Lett. 2020. V. 91 (4). P. 2330–2342.
  22. Panakkat A., Adeli H. Neural network models for earthquake magnitude prediction using multiple seismicity indicators // Int. J. Neural Syst. 2007. V. 17. P. 13–33.
  23. Polzehl J., Spokoiny V.G. Adaptive weights smoothing with applications to image restoration // Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology). 2000. V. 62 (2). P. 335–354.
  24. Polzehl J., Spokoiny V. Propagation-separation approach for local likelihood estimation // Probability Theory and Related Fields. 2006. V. 135 (3). P. 335–362.
  25. Rhoades D.A. Mixture models for improved earthquake forecasting with short-to-medium time horizons // Bull. Seismolog. Soc. Am. 2013. V. 103 (4). P. 2203–2215.
  26. Shebalin P. N., Narteau C., Zechar J. D., Holschneider M. Combining earthquake forecasts using differential probability gains // Earth, Planets and Space. 2014. V. 66. P. 1–4.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025