Detecting lineament system anomalies during strong 6.4 and 7.1 earthquakes in Сalifornia from satellite imagery

Cover Page

Abstract


Using remote sensing data, here we study lineament system changes during preparation and process of strong 7.1 and 6.4 earthquakes in California (USA) in July 2019. A series of satellite imagery collected between January 1 and August 12, 2019, as well as the data on the seismic situation in the region have been analyzed. Precursor changes of lineament systems were revealed in rose-diagrams of regional lineaments and in total length of local lineaments of various orientations. Sharp change of quantitative characteristics of lineament rose-diagrams appeared beginning from June 5, 2019, i. e. a month before the earthquakes occurred on July 4 and 5, 2019. It has been found that maximum length of lineaments of north-western (longitudinal) and north-eastern (latitudinal) courses was on June 30, 2019, i. e. several days before seismic events.


Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Методы дистанционного зондирования все более широко используются для мониторинга и прогнозирования различных природных катастроф таких, как землетрясения (Бондур, Зверев, 2005а, б, в; Бондур, Смирнов, 2005; Бондур и др., 2007, 2010, 2014, 2016 а, в; Пулинец и др., 2010; Bondur, Smirnov, 2005; Bondur et al., 2017), тайфуны (Бондур и др., 2008 а, б; 2009; Бондур, Пулинец, 2012), природные пожары (Бондур, 2011, 2015; Бондур и др., 2016 б; Бондур, Гинзбург, 2016) и др.

Землетрясения являются одними из наиболее мощных, внезапных и разрушительных природных явлений, способных нанести огромный социальный, экономический и экологический ущерб (Моги, 1988; Соболев, Пономарев, 2003; Бондур и др., 2009; Киссин, 2009, Аюбов, 2016).

Когда говорят о прогнозировании землетрясений, то подразумевают наличие прогностических сведений о трех факторах: месте, времени и силе землетрясения (Моги, 1988; Соболев Г.А., Пономарев, 2003).

Спрогнозировать время и место их появления и тем более предотвратить их развитие чрезвычайно трудно, а чаще всего невозможно, поэтому поиск надежных предвестников до сих пор является весьма актуальной задачей (Соболев Г.А., Пономарев, 2003; Бондур, Зверев, 2005 а, б, в, 2007; Бондур, Смирнов, 2005; Bondur, Smirnov, 2005; Пулинец и др., 2010; Бондур и др., 2007, 2009, 2010, 2014, 2016а, в; Bondur, Kuznetsova, 2005; Киссин, 2009; Кузьмин, 2014). Прогнозированием землетрясений занимаются многие ученые в разных странах мира, особенно подверженных катастрофическим землетрясениям. Однако, несмотря на все усилия, эта проблема еще далека от разрешения.

Современные спутниковые методы изучения землетрясений опираются на различные физические процессы, сопровождающие землетрясения. Конечная цель исследований — понимание физики землетрясений, а ее инновационная составляющая — прогноз землетрясений (Бондур, Смирнов, 2005; Bondur, Smirnov, 2005; Бондур и др., 2007, 2010, 2016 а, в; Бондур, Воронова, 2012; Пулинец и др., 2010; Акопян и др., 2010; Bondur et al., 2017; Зверев, 2013). В настоящее время широкое развитие получили методы дистанционного зондирования для наблюдения за деформациями земной поверхности, тепловыми и электромагнитными явлениями в сейсмическом цикле (Бондур, Зверев, 2005 а, б, в, 2007; Бондур и др., 2016 а, в; Зверев, 2013). Деформации имеют место на всех этапах сейсмического цикла, часто видны невооруженным глазом и легко фиксируются как наземными, так и дистанционными методами. Спутниковые методы изучения сейсмических деформаций можно разделить на: структурные (оптические и радиолокационные), радарную интерферометрию, методы определения смещений с помощью систем глобального позиционирования, гравитационные измерения (Бондур и др., 2009; Бондур, Чимитдоржиев, 2008а, б; Бондур, Старченков, 2001; Зверев, 2013). Одним из перспективных дистанционных структурных методов изучения деформаций земной поверхности является автоматизированный линеаментный анализ космических изображений (Бондур, Зверев, 2005а, б, в, 2007; Бондур и др., 2016 в; Bondur, Kuznetsova, 2005).

Космические изображения охватывают обширную территорию, что позволяет по одному и тому же изображению одновременно изучать разные сейсмогенные участки. Таким образом, анализируемые потоки космических изображений позволяют обеспечить реальный сейсмический мониторинг, основывающийся на использовании однотипной информации и одновременном слежении за всей сейсмоопасной территорией на протяжении достаточно значительного периода времени. Существенное значение имеет периодичность космической съемки, т. е. получение изображений через определенные промежутки времени, что способствует изучению динамики геологических структур.

В настоящей работе приводятся результаты линеаментного анализа космических изображений в период подготовки и протекания сильных землетрясений, произошедших в Калифорнии в начале июля 2019 г.

ОПИСАНИЕ СЕЙСМИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ

В начале июля 2019 г. в Калифорнии неподалеку от города Риджкрест произошло два сильных землетрясения магнитудами 6.4 и 7.1 (обозначенные звездами на рис. 1).

 

Рис. 1. Схема расположения эпицентров землетрясений с магнитудой ≥ 4 с 1 января 2019 г. (звездами обозначены сильные землетрясения с М 6.4 и 7.1).

 

Первое землетрясение магнитудой 6.4 произошло 04.07.2019 г. Эпицентр располагался в 195 км к северо-западу от Лос-Анджелеса на глубине 10.5 км (https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/eventpage/ci38443183/executive). Землетрясение сопровождалось более 150 мелкими подземными точками магнитудами от 2.5 до 4.5 с гипоцентрами от 0 до 16 км (рис. 2 а).

 

Рис. 2. Землетрясения, произошедшие (а) 4 июля 2019 г. и (б) 5 июля 2019 г. с разными магнитудами и гипоцентрами.

 

Это землетрясение являлось форшоком для второго более сильного землетрясения магнитудой 7.1, которое произошло 05.07.2019 г. на юге Калифорнии (https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/eventpage/ci38457511/executive). Эпицентр этого землетрясения располагался в 184 км от города Сан-Бернардино на глубине 8 км. Землетрясение сопровождалось более 500 мелкими подземными точками магнитудами от 2.5 до 5.5 с гипоцентрами от 0 до 15 км (рис. 2 б). Расстояние между этими двумя сейсмическими событиями составляло примерно 11 км.

В результате землетрясений, произошедших 04.07.2019 г. и 05.07.2019 г., на фундаментах зданий появились трещины, разрушены несколько жилых домов, частично разрушены дороги, есть обрушения опорных стенок, случились пожары.

Землетрясение, произошедшее 05.07.2019 г. стало самым сильным в штате Калифорния с 1999 г., когда произошло землетрясение с магнитудой 7.1.

В целом 2019 г. в Калифорнии отмечен повышенной сейсмической активностью. Сейсмический рой небольших землетрясений магнитудами 2.5–4 являлся предвестником мощных толчков 4, 5 июля (рис. 3).

Анализ распределения роя землетрясений по магнитудам накануне 04.07.2019 г., начиная с января 2019 г., не показывает их усиления. Явно преобладали толчки с магнитудами 2.5 до 3, реже 4. Распределение их по датам также достаточно равномерно. Лишь 4 и 5 июля сила этих толчков и их частота резко увеличились, образуя рой повторных толчков (афтершоков), состоящих из сотен землетрясений с магнитудами 3, 4, реже 5.

 

Рис. 3. График землетрясений, произошедших с января по август 2019 г. с магнитудой от 2.5.

 

Ниже рассмотрены статистические характеристики линеаментов, изменения которых вызвано сильными землетрясениями, произошедшими 04.07.2019 г. и 05.07.2019 г.

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ

Для выявления аномалий линеаментных систем по космическим изображениям в качестве исходных данных подбирались изображения дневной съемки, полученные аппаратурой MODIS (спутник Terra/Aqua) с 01.01.2019 г. с пространственным разрешением 250 м.

Анализ многоспектральных космических изображений, полученных аппаратурой MODIS в трех зонах оптического диапазона спектра показал (Бондур, Зверев, 2005а, б, в, 2007), что, в зеленой части спектра (520–600 нм) наиболее четко (в количественном и качественном отношении) выражены локальные линеаменты (штрихи), а в ближней инфракрасной зоне (780–860 нм) — региональные (сквозные) линеаменты. Космические изображения, полученные в красной зоне спектра (630–690 нм), по своим информационным свойствам занимают промежуточное положение между зеленой зоной и ближней ИК-зоной спектра, т. е. локальные линеаменты проявлены лучше, чем в ближней ИК‑зоне, а региональные — лучше, чем в зеленой зоне. Во всех изученных случаях отклонения не превышали 5–10%, что находится в пределах допустимого. Поэтому для своих исследований мы используем изображения в красной части спектра — Δλ = 620–670 нм (для аппаратуры MODIS).

Для исследований землетрясений, произошедших в Калифорнии, был отобран ряд безоблачных изображений с эпицентральной областью, попадающей в центр изображения для того, чтобы избежать влияния аппаратных искажений изображений MODIS.

Захват одного кадра съемочной аппаратуры MODIS (спутники Terra/Aqua) составляет 2230 км. Выбор размеров фрагментов изображений, обуславливается особенностями тематической обработки. Как правило, выбираются фрагменты размерами от 500 × 500 до 2000 × 2000 пикселей (от 125 × 125 до 500 × 500 км в масштабе поверхности Земли) (Bondur, Kuznetsova, 2005). В настоящих исследованиях использованы фрагменты изображений размером 1400 × 1400 пикселей (350 × 350 км).

Для всего исследуемого ряда космических данных проведена предварительная обработка исходных изображений, включающая в себя контроль качества, оценку метеорологической обстановки, радиометрическую и геометрическую коррекцию (Бондур, Старченков, 2001).

Изучение закономерностей изменения статистических характеристик линеаментов проведено на основе автоматизированного линеаментного анализа космических изображений, с использованием программного пакета WinLESSA (Златопольский, 2011). WinLESSA позволяет осуществить автоматический поиск линейных элементов космического изображения земной поверхности и провести анализ их ориентации и расположения. Она позволяет непосредственно анализировать изображение и в автоматизированном режиме выявлять его ориентационные характеристики (розы-диаграммы, плотности линейных элементов, протяженные линеаменты, характеристики форм роз-диаграмм, векторов и линии вытянутости и др.) (Златопольский, 2011).

Основу автоматизированного анализа составляют линейные элементы изображения (штрихи). Поиск штрихов инвариантен к изменению освещенности изображения. WinLESSA автоматически выявляет их и определяет направление (8 направлений). В полутоновом изображении штрихи — это границы однородных областей и/или линий, которые должны быть достаточно длинные и прямые (Златопольский, 2011).

При автоматическом статистическом анализе оценивается расположение штрихов каждого направления (простирания) на изучаемой площади (в скользящем окне). Соотношение штрихов разного направления (их плотность, а точнее, их суммарная длина) отображается розой-диаграммой, которая и отражает ориентационные характеристики текстуры заданной области. По результатам измерений (в скользящем окне) строятся псевдоцветные изображения («поля»), которые показывают распределение по изображению штрихов различного направления, а также характеристики роз-диаграмм, как вытянутость, плотность, отличие от окружающих и др. (Бондур, Зверев, 2005а, б, в; Бондур и др., 2016в).

По штрихам строились протяженные сквозные линеаменты. При этом подходе штрихи объединялись в прямые линии, причем у линии могут быть разрывы. Полученные таким образом линии, возможно просматривать, задавая интересующее направление, минимальную длину и степени ее выраженности (насколько она заполнена штрихами). Найденные линии собираются в результирующую схему линеаментов, показывают их взаимное расположение, а также из каких штрихов они складываются. Меняя порог выраженности, можно изучить сквозные линеаменты разных иерархических уровней и проявленности на космическом изображении (Бондур и др., 2014, 2016в; Златопольский, 2011).

Методика прогноза землетрясений на основе автоматизированного линеаментного анализа космических изображений разработана и апробирована на примере многих сильных землетрясений в Калифорнии, России, Иране, Чили и других странах (Бондур, Зверев, 2005а, б, в; Бондур и др., 2014, 2016в).

Основными предвестниковыми статистическими показателями изменений линеаментов являлись розы-диаграммы, плотности штрихов, отношения штрихов разных направлений, региональные линеаменты, линии вытянутости роз-диаграмм штрихов (Бондур и др., 2014, 2016в).

Как показали выполненные исследования в разных сейсмических регионах, конкретные статистические показатели линеаментов, которые могут быть использованы в качестве предвестников, во многом определяются особенностями геологического строения и развития регионов. Наиболее универсальными являются розы-диаграммы, отношения штрихов разных направлений, линии вытянутости и плотности роз-диаграмм штрихов (Бондур и др., 2014, 2016в).

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ АНАЛИЗ

Эпицентры землетрясений, произошедших в Калифорнии в июле 2019 г. расположены в мощнейшей зоне субширотного глубинного разлома (трансформного разлома), выраженной на поверхности в виде замыканий складчатых структур, морфоструктур рельефа, в коленообразных изгибах гор Сьерра-Невада, долины реки Колорадо и других элементов и форм строения земной коры и рельефа ее поверхности. Подобная пространственная приуроченность эпицентров землетрясений к пересечению крупнейших блоково-складчатых структур земной коры и мощнейшей субширотной зоны трансформного разлома определило динамику систем линеаментов в период относительного сейсмического затишья, подготовки землетрясения, в момент землетрясения и после него в стадию афтершоков. Тектонические и орографические структуры земной коры в Калифорнии (США) протягиваются с юго-востока на северо-запад (азимут простирания СЗ — 315°). Зона трансформного разлома имеет простирание запад–восток (азимут простирания З — 270°).

В связи с этим следует ожидать, что автоматизированный линеаментный анализ покажет преобладание в районе исследования простирание именно этих линеаментов. В то же время выполненные ранее исследования (Бондур, Зверев, 2005а, б, в, 2007; Bondur et al., 2005, 2017 Бондур и др., 2014, 2016в) показывают, что в период подготовки землетрясения, в момент землетрясение и после него существенную роль начинают играть поперечные линеаменты по отношению к простиранию главных тектонических и орографических структур земной коры. В нашем случае это линеаменты с простиранием с юго-запада на северо-восток (азимут простирания СВ — 45°). С учетом вышеизложенного, проанализируем результаты автоматизированного линеаментного анализа космических изображений Калифорнии. Обработаны космические изображения, полученные в период с 03.01.2019 г. по 12.08.2019 г.

Рассмотрим закономерность изменения роз-диаграмм региональных линеаментов (рис. 4). Анализ рисунка показывает, что выделяются три семейства роз-диаграмм. В первую группу близких к рисунку входят розы-диаграммы, полученные при обработке космических изображений с 03.01.2019 г. по 22.02.2019 г., во вторую — с 14.03.2019 г. по 29.05.2019 г., в третью — с 05.06.2019 г. по 12.08.2019 г.

Первая группа роз-диаграмм региональных линиментов соответствует относительно повышенной сейсмической активности в Калифорнии с магнитудой 4. В розах нашли отражение все три основные группы линеаментов с простиранием СЗ — 315°, З — 270°, СВ — 45°. Длина лучей роз-диаграмм первой группы находится в пределах 50–130. Все три основные простирания выражены примерно одинаково, колеблясь в небольших интервалах суммарной длины штрихов, по которым построены розы.

Вторая группа роз-диаграмм, полученная в период с 14.03.2019 г. по 29.05.2019 г., характеризуется более короткими лучами, достигающими, как правило, длины в пределах 25–90. Наблюдается некоторое преобладание направлений с азимутом СЗ — 315°, остальные проявлены примерно одинаково.

Третья группа роз-диаграмм характеризуется резким изменением рисунка. Длина лучей с азимутом простирания СЗ — 315° и СВ — 45° возрастает до 100–200. Широтные простирания (азимут простирания 30°) выражены в меньшей степени. Резкое изменение количественных характеристик роз-диаграмм линеаментов наблюдается, начиная с 05.06.2019 г., т. е. за месяц до землетрясений 04.07.2019 г. и 05.07.2019 г. Максимальная длина лучей северо-западного (продольного) и северо-восточного (поперечного) простираний выявлена 30.06.2019 г. — за несколько дней до землетрясения. Рой афтершоковых землетрясений характеризуется постепенным уменьшением суммарной длины лучей роз-диаграмм. Максимальный размер роз-диаграмм (максимальное проявление линеаментов на космических изображениях) характерен для периода начиная с 05.06.2019 г. по 18.07.2019 г.

На рис. 5 показаны кривые наиболее проявленных направлений роз-диаграмм СЗ — 315° и СВ  — 45°.

Примечательным является тот факт, что на общую тенденцию изменения роз-диаграмм региональных линеаментов не влияют многочисленные землетрясения с магнитудами 4 и 5, предшествовавшие сильным землетрясениям. На этом основании можно утверждать, что наблюдающаяся закономерность изменения роз-диаграмм непосредственно связана с подготовкой сильных землетрясений и не зависит от многочисленных предшествовавших им землетрясениям, начиная с даты начала наших наблюдений 03.01.2019 г. В связи с этим, закономерное изменение роз-диаграмм региональных линеаментов, начавшееся за один месяц до июльских землетрясений, можно использовать в качестве предвестника их подготовки.

Другим статистическим показателем, закономерно изменяющимся в период подготовки июльских землетрясений в Калифорнии, является изменение суммарных длин линеаментов разных направлений.

 

Рис. 4. Розы-диаграммы направленности региональных линеаментов.

 

Рис. 5. Изменение длин региональных линеаментов по розам-диаграммам для направлений СЗ — 315° и СВ — 45°.

 

Подобные закономерные изменения длин локальных линеаментов наблюдались на протяжении всего периода наших наблюдений, то есть начиная с 03.01.2019 г., за 6 месяцев до июльских землетрясений. Менее сильные многочисленные землетрясения, если и оказывали влияние на суммарную длину локальных линеаментов разных направлений, то не изменяли общую закономерную тенденцию уменьшения или увеличения длин локальных линеаментов (штрихов) при подготовке главных разрушительных толчков в июле 2019 г.

По характеру изменения суммарных длин локальных линеаментов (штрихов) образуются две группы (рис. 6). Для первой группы характерна общая тенденция увеличения суммарных (осредненных) длин штрихов. В нее входят локальные линеаменты с простираниями 0°, 22°, 315°, 338°, то есть штрихи с простираниями, совпадающими с простиранием основных морфоструктур региона.

Для второй группы характерна общая тенденция уменьшения суммарных (осредненных) длин штрихов с простираниями 45°, 67°, 90°, 293°, то есть штрихи с простираниями отвечающими за направления субширотного трансформного разлома и поперечные к основным морфоструктурам региона.

Кривые в наглядной форме иллюстрируют характер изменения суммарной (осредненной) длины штрихов и его общую закономерную тенденцию увеличения (0°, 22°, 315°, 338°) или уменьшения (45°, 67°, 90°, 293°) длин локальных линеаментов с начала наших наблюдений 03.01.2019 г., до землетрясений и после них. Многочисленные менее сильные землетрясения с магнитудой 5, 4 и менее не оказывали принципиального влияния на общую тенденцию изменения длин при подготовке июльских землетрясений в Калифорнии. Поэтому закономерные изменения длин локальных линеаментов разных направлений следует считать предвестниковыми для главных толчков 04.07.2019 г. и 05.07.2019 г.

 

Рис. 6. Изменение суммарных длин штрихов: а — направлений 0°, 22°, 315°, 338°; б — направлений 45°, 67°, 90°, 293°.

 

Выявленная закономерность показывает, что в период подготовки землетрясений, произошедших 04.07.2019 г. и 05.07.2019 г. увеличивается проявленность (выраженность) штрихов согласных с простиранием основных морфоструктур региона и уменьшается проявленность поперечных к ним штрихов и штрихов, связанных с субширотным трансформным разломом. Данное обстоятельство обусловлено увеличением проницаемости (условия растяжения) в первом случае и ее уменьшением (условия сжатия) во втором случае.

Кроме роз-диаграмм региональных линеаментов и суммарных длин локальных линеаментов разных направлений в результате автоматизированного линеаментного анализа космических изображений получены и проанализированы плотности и линии вытянутости роз-диаграмм локальных линеаментов, отношения длин линеаментов разных направлений, но по этим показателям четкой предвестниковой закономерности не выявлено, хотя слабые тенденции наблюдаются. Например, на схемах плотности роз-диаграмм локальных линеаментов, для эпицентрального фрагмента космического изображения в пределах площади 200 × 200 км наблюдается увеличение максимума плотности при приближении к моменту сильных землетрясений в июле.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненные исследования сильных землетрясений, произошедших в Калифорнии в начале июля 2019 г., показали, что для данной территории для прогноза можно использовать такие статистические показатели изменения линеаментов, как розы-диаграммы региональных линеаментов и суммарной длины локальных линеаментов разных направлений.

При более ранних исследованиях землетрясений в качестве предвестников себя проявляли розы-диаграммы линеаментов, отношения длин линеаментов разных направлений, региональные линеаменты, плотности и линии вытянутости роз-диаграмм локальных линеаментов (Бондур и др., 2014, 2016в).

В некоторых случаях в качестве предвестников проявлялись лишь линии вытянутости роз-диаграмм локальных линеаментов или отношения длин линеаментов разных направлений.

Таким образом, накопленный опыт использования статистических показателей, выявляемых при проведении автоматизированного линеаментного анализа космических изображений, показал, что для каждого региона характерен свой специфический набор предвестниковых показателей, зависящий от геологических особенностей его строения и развития.

Многие исследования показали эффективность прогнозирования сейсмических событий, например, по изменению ионосферы, методом сейсмической энтропии, на основе геомеханической модели и др. (Бондур, Смирнов, 2005; Bondur, Smirnov, 2005; Бондур и др., 2007, 2010, 2016 а; Бондур, Воронова, 2012; Пулинец и др., 2010; Акопян и др., 2010; Bondur et al., 2017). Для надежного прогноза землетрясений необходимо совместное использование нескольких независимых геолого-геофизических и геодезических методов прогноза.

Автоматизированный линеаментный анализ космических изображений в этом комплексе методов будет одним из этих независимых источников информации, который обладает большой достоверностью, оперативностью и эффективностью для геодинамического мониторинга сейсмоопасных территорий.

ИСТОЧНИК ФИНАНСИРОВАНИЯ

Исследование выполнено в НИИ «АЭРОКОСМОС» в рамках Государственного задания (номер темы: ON58–2019–0030, номер государственного учета НИОКТР: АААА-А19–119081390037–2).

About the authors

E. V. Gaponova

AEROCOSMOS Research Institute for Aerospace Monitoring

Email: office@aerocosmos.info

Russian Federation, Moscow

A. T. Zverev

AEROCOSMOS Research Institute for Aerospace Monitoring; Moscow State University of Geodesy and Cartography

Author for correspondence.
Email: zverev@miigaik.ru

Russian Federation, Moscow

M. N. Tsidilina

AEROCOSMOS Research Institute for Aerospace Monitoring

Email: office@aerocosmos.info

Russian Federation, Moscow

References

  1. Akopian S. Ts., Bondur V.G., Rogozhin E.A. Technology for monitoring and forecasting strong earthquakes in Russia with the use of the seismic entropy method // Izvestiya, Physics of the Solid Earth. 2017. V. 53. № 1. Р. 32–51. doi: 10.1134/S1069351317010025
  2. Ayubov E.N. et al. Prirodnye ugrozy [Natural hazards] //Emercom of Russia Publ., 2016. 128 p.
  3. Bondur V., Kuznetsova L. Satellite Monitoring of Seismic Hazard Area Geodynamics Using the Method of Lineament Analysis // 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment. ISRSE, 2005. P. 376–379.
  4. Bondur V., Smirnov V. Monitoring of Ionosphere Variations During the Preparation and Realization of Earthquakes Using Satellite Navigation System Data. // 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment. ISRSE, 2005. P. 372–375.
  5. Bondur V.G. Aerospace Methods and Technologies for Monitoring Oil and Gas Areas and Facilities // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2011. V. 47. № 9. P. 1007–1018. doi: 10.1134/S0001433811090039
  6. Bondur V.G. Satellite Monitoring of Wildfires during the Anomalous Heat Wave of 2010 in Russia // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2011. V. 47. № 9. P. 1039–1048. doi: 10.1134/S0001433811090040
  7. Bondur V.G., Chimitdorzhiev T.N. Analiz tekstury radio-lokatsionnykh izobrazheniy rastitelnosti [Texture analysis of radar images of vegetation] // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Geodeziya i aerofotosemka. 2008a. Issue 5. P. 9–14. (In Russian).
  8. Bondur V.G., Chimitdorzhiev T.N. Distantsionnoe zondi-rovanie rastitel'nosti optiko-mikrovolnovymi meto-dami [Remote sensing of vegetation by optical microwave methods] // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Geodeziya i aerofotosemka. 2008b. Issue 6. P. 64–73. (In Russian).
  9. Bondur V.G., Garagash I.A., Gokhberg M.B., Lapshin V.M., Nechaev Yu.V., Steblov G.M., Shalimov S.L. Geomechanical models and ionospheric variations related to strongest earthquakes and weak influence of atmospheric pressure gradients // Doklady Earth Sciences. 2007. V. 414. № 4. P. 666–669. doi: 10.1134/S1028334X07040381
  10. Bondur V.G., Garagash I.A., Gokhberg M.B., Lapshin V.M., Nechaev Yu.V. Connection between variations of the stress–strain state of the Earth’s crust and seismic activity: the example of Southern California // Doklady Earth Sciences. 2010. V. 430. Part 1. P. 147–150. doi: 10.1134/S1028334X10010320
  11. Bondur V.G., Garagash I.A., Gokhberg M.B., Rodkin M.V. The Evolution of the Stress State in Southern California Based on the Geomechanical Model and Current Seismicity //Izvestiya, Physics of the Solid Earth. 2016. V. 52. № 1. P. 117–128. doi: 10.1134/S1069351316010043
  12. Bondur V.G., Ginzburg A.S. Emission of Carbon-Bearing Gases and Aerosols from Natural Fires on the Territory of Russia Based on Space Monitoring // Doklady Earth Sciences. 2016. Vol. 466. № 2. P. 148–152. doi: 10.1134/S1028334X16020045
  13. Bondur V.G., Gordo K.A. satellite monitoring of burnt-out areas and emissions of harmful contaminants due to forest and other wildfires in Russia // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2018. V. 54. № 9. P. 955–965. doi: 10.1134/S0001433818090104
  14. Bondur V.G., Gordo K.A., Kladov V.L. Spacetime distri-butions of wildfire areas and emissions of carbon-containing gases and aerosols in northern Eurasia according to satellite-monitoring data // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2017. V. 53. № 9. P. 859–874. doi: 10.1134/S0001433817090055
  15. Bondur V.G., Krapivin V.F., Savinyh V.P. Monitoring i prognozirovanie prirodnyh katastrof [Monitoring and forecasting of the natural disasters]. Moscow: Nauchnyy mir, 2009. 692 p. (In Russian).
  16. Bondur V.G., Pulinets S.A. Effect of Mesoscale Atmospheric Vortex Processes on the Upper Atmosphere and Ionosphere of the Earth // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2012. V. 48. № P. 871–878. doi: 10.1134/S0001433812090034
  17. Bondur V.G., Pulinets S.A., Kim G.A. Role of variations in galactic cosmic rays in tropical cyclogenesis: evidence of Hurricane Katrina // Doklady Earth Sciences. 2008а. V. 422. № 7. P. 1124–1128. doi: 10.1134/S1028334X08070283
  18. Bondur V.G., Pulinets S.A., Uzunov D. Vozdeystvie krupnomasshtabnyh atmosfernyh vihrevyh protsessov na ionosferu na primere uragana Katrina [Ionospheric effect of large-scale atmospheric vortex by the example of hurricane Katrina] // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2008b. № 6. P. 3–11 (In Russian).
  19. Bondur V.G., Smirnov V.M. Method for monitoring seismically hazardous territories by ionospheric variations recorded by satellite navigation systems // Doklady Earth Sciences. 2005. V. 403. № 5. P. 736–740.
  20. Bondur V.G., Starchenkov S.A. Metody i programmy obrabotki i klassifikatsii aerokosmicheskih izobrazheniy [Methods and programs for aerospace imagery processing and classification] // Izvestia Vuzov. Geodesy and Aerophotography. 2001. № 3. P. 118–143. (In Russian).
  21. Bondur V.G., Tsidilina M.N., Gaponova E.V., Voro-nova O.S. Joint analysis of various precursors of seismic events using remote sensing data at the example of earthquake in Italy (24.08.2016, M6.2) // 17-th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2017, 29 June — 5 July, 2017. Albena, Bulgaria. pp. 149–162.
  22. Bondur V.G., Voronova O.S. Variatsii uhodyashchego dlinnovolnovogo izlucheniya pri podgotovke i protekanii silnyh zemletryaseniy na territorii Rossii v 2008 i 2009 godu [Variations of outgoing longwave radiation during preparation and the process of strong earthquake in Russia in 2008 and 2009] // Izvestiya VUZov. Geodeziya i Aerofotosemka. 2012. № 1. P. 79–85 (In Russian).
  23. Bondur V.G., Zverev A.T. A method of earthquake forecast based on the lineament analysis of satellite images // Doklady Earth Sciences, 2005b. V. 402. № 4. P. 561– 567.
  24. Bondur V.G., Zverev A.T. Kosmicheskiy metod prognoza zemletryaseniy na osnove analiza dinamiki sistem lineamentov [A method of earthquake forecast based on the lineament dynamic analysis using satellite imagery] // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2005а. № 3. P. 37–52. (In Russian).
  25. Bondur V.G., Zverev A.T. Mekhanizmy formirovaniya lineamentov, registriruemyh na kosmicheskih izobrazheniyah pri monitoringe seysmoopasnyh territoriy [Lineament system formation mechanisms registered in space images during the monitoring of seismic danger areas] // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2007. № 1. P. 47–56 (In Russian).
  26. Bondur V.G., Zverev A.T. Metod prognozirovaniya zemletryaseniy po rezultatam lineamentnogo analiza kosmicheskih izobrazheniy [A method of earthquake forecast based on the results of lineament analysis of satellite images] // Izvestiya vuzov. Geodeziya i aerofotosemka. 2005с. № 1. P. 76–83 (In Russian).
  27. Bondur V.G., Zverev A.T., Gaponova E.V. Predvestnikovaya izmenchivost lineamentnyh sistem, vyyavlyaemyh po kosmicheskim izobrazheniyam, v period silnyh zemletryaseniy [Precursor variability of lineament systems detected using satellite imagery during strong earthquakes] // Issledovaniya Zemli iz kosmosa. 2016в. № 3. P. 3–12. doi: 10.7868/S0205961416030027 (In Russian)
  28. Bondur V.G., Zverev A.T., Gaponova E.V. Zakonomernost predvestnikovoy dinamiki lineamentov, registriruemyh iz kosmosa, pri zemletryaseniyah [The trend of precursor dynamics of lineaments registered from space during earthquakes] // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy. Geodeziya i aerofotosemka. 2014. № 1. P. 89–94 (In Russian).
  29. Kissin I.G. Flyuidy v zemnoy kore: geofizicheskie i tektonicheskie aspekty [Fluids in the Earth’s crust: geophysical and tectonic aspects]. Moscow: Nauka, 2009. 328 p. (In Russian).
  30. Kuzmin Y.O. The topical problems of identifying the results of the observations in recent geodynamics // Izvestiya. Physics of the Solid Earth. 2014. V. 50. № 5. P. 641–654.
  31. Mogi K. Predskazanie zemletryaseniy [Earthquake prediction]. Moscow: Mir, 1988. 382 p. (In Russian).
  32. Pulinets S.A., Bondur V.G., Tsidilina M.N., Gapo-nova M.V. Verification of the concept of seismoionospheric coupling under quiet heliogeomagnetic conditions, using the Wenchuan (China) earthquake of May 12, 2008, as an example // Geomagnetism and Aeronomy. 2010. V. 50. № 2. P. 231–242. doi: 10.1134/S0016793210020118
  33. Sobolev G.A., Ponomarev A.V. Fizika zemletryaseniy. Predvestniki [Earthquake physics. Precursors]. Moscow: Nauka, 2003. 270 p. (In Russian).
  34. Zlatopolsky A.A. New LESSA technology resources and digital terrain map analysis. Methodologya // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2011. V. 8. № 3. Р. 38–46.
  35. Zverev A.T. Inzhenernaya geodinamika [Engineering geodynamics] // Moscow: MIIGAIK Publ., 2013. 324 p. (In Russian).

Supplementary files

There are no supplementary files to display.

Statistics

Views

Abstract - 190

PDF (Russian) - 65

Cited-By


PlumX

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2019 Russian academy of sciences

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies