Fuzzy sets and big data in three-dimensional interpretation of seismic zoning

全文:

По данным МЧС России, в 2022 г. в Российской Федерации природные катастрофы составили 32.2% от общего числа чрезвычайных ситуаций. При этом пострадало 134 362 человека, а материальный ущерб составил 92.38% от общего ущерба, причинённого чрезвычайными ситуациями [1]. Отметим, что в 2022 г. в мире была зарегистрирована 421 природная катастрофа, экономический ущерб достиг сотен миллиардов долларов. Здесь необходимо заметить, что за период 1990–2019 гг. произошли 9 924 природные катастрофы, из которых первое место, 41.5% от общего количества, занимают наводнения. На втором месте стоят ураганы (29.6%), на третьем – землетрясения (8.2%) (рис. 1) [2].

 

Рис. 1. Количество природных катастроф в мире за период 1990–2019 гг. [ ]

 

Среди разрушительных сейсмических событий наибольшие экономические потери принесло землетрясение, произошедшее на северо-востоке Японии 11 марта 2011 г. с магнитудой 9.0 [3] и получившее название “Великое землетрясение Восточной Японии” [4]. Оно вызвало крупнейшее цунами, приведшее к развитию продолжительной аварии на крупной японской атомной электростанции (АЭС) “Фукусима-1”. Ущерб, нанесённый экономике, транспорту и инфраструктуре Японии, без учёта затрат, связанных с аварией на АЭС, составил около 210 млрд долл. Около 400 000 зданий были повреждены, из них 126 000 полностью или наполовину разрушены. По приблизительной оценке Министерства по охране окружающей среды Японии, из районов, пострадавших от цунами, было вывезено более 23 млн тонн мусора [5]. Составленный японскими экспертами план ликвидации последствий аварии на “Фукусима-1” рассчитан на 30 лет (до 2041 г.) [6].

На третьем месте по экономическим потерям среди всех природных катастроф, произошедших за 1990–2019 гг., находится землетрясение, произошедшее 17 января 1995 г. в Японии (г. Кобе) с магнитудой 7.3 [7]. Общий ущерб от него составил около 100 млрд долл. [8]. Были разрушены около 105 000 жилых зданий, 85% учебных заведений, повреждены более 144 000 различных сооружений, 274 100 домашних хозяйств, 7 200 дорог, 330 мостов и т.д.

Спустя 10 лет после землетрясения в городе Кобе состоялась Всемирная конференция по уменьшению опасности стихийных бедствий. По результатам конференции была принята Рамочная программа действий по снижению к 2030 году смертности в результате землетрясений, наводнений, ураганов и других стихийных бедствий; числа пострадавших людей в целом; сокращения размеров экономических потерь [9].

Наиболее разрушительные сейсмические события 2023 г. произошли 6 февраля на юго-востоке Турции вблизи границы с Сирией – два землетрясения с магнитудами 7.8 и 7.7 [10, 11]. Пострадало более 18.1 млн человек, погибло более 50 000 человек, экономический ущерб составил не менее 100 млрд долл. [12]. Было разрушено около 180 000 зданий, под завалами которых находилась большая часть погибших и пострадавших. По оценкам экспертов, большинство зданий и сооружений были построены с нарушениями норм сейсмостойкого строительства [13].

В настоящей статье предпринимается попытка трактовки проблемы сейсмического районирования с точки зрения нечётких множеств и Больших данных (БоД).

СЕЙСМИЧЕСКОЕ РАЙОНИРОВАНИЕ РОССИИ

Сейсмическое районирование, наряду с сейсмостойким строительством и укреплением зданий, – важный инструмент уменьшения ущерба от землетрясений. По своей сути выполнение сейсмического районирования является проектом системного анализа геолого-геофизических и сейсмологических данных. В нашей стране действует свод норм и правил, регулирующих строительство в сейсмоактивных районах в зависимости от макросейсмической балльности. В частности, этот свод регламентирует проектирование зданий и сооружений на территориях с сейсмичностью 7, 8 и 9 баллов [14]. Нормативной базой, наглядно демонстрирующей уровень сейсмической опасности территории Российской Федерации, служат карты Общего сейсмического районирования (ОСР).

Комплект современных нормативных карт ОСР-97 территории Российской Федерации [15, 16], предназначенный для строительства объектов разных категорий ответственности и сроков службы, был создан спустя 9 лет после Спитакского землетрясения, произошедшего 7 декабря 1988 г. [17] и ставшего одним из самых разрушительных в СССР. Следует отметить вклад в развитие исследований по Общему сейсмическому районированию нашей страны вице-президента АН СССР и РАН, академика Н.П. Лавёрова. В 1988–1989 гг., возглавляя научную группу Правительственной комиссии СССР по устранению последствий Спитакского землетрясения, он выступал одним из инициаторов методики ОСР.

По инициативе академика АН СССР М.А. Садовского, а затем и Н.П. Лавёрова в нашей стране была создана система сейсмических наблюдений, эффективно взаимодействующая сегодня с МЧС России и Минстроем России. Для мониторинга землетрясений в России и сопредельных странах в 1994 г. была создана Единая геофизическая служба РАН. В связи с успехом этого фундаментального проекта следует упомянуть имена членов АН СССР и РАН М.А. Садовского, Н.П. Лавёрова, В.Н. Страхова, А.Э. Конторовича, В.В. Адушкина, А.О. Глико, А.В. Николаева, Г.А. Соболева, А.А. Маловичко, а также профессоров И.Л. Нерсесова, В.И. Мячкина, Н.В. Шебалина, Е.А. Попова, Б.В. Кострова, Н.В. Кондорской [18].

Последними созданными и принятыми в качестве нормативных картами ОСР стал комплект ОСР-2016 [19] (рис. 2). При этом ОСР-2016, как и его предшественники, обладает рядом недостатков [20, 21]. Заметим, что на картах ОСР (например, рис. 2) в баллах шкалы интенсивности показано максимально возможное сейсмическое воздействие в точке (x,y) от любого землетрясения с любой магнитудой М, любым гипоцентром (X,Y,H) в любой момент времени t. Таким образом, интенсивность I есть конечнозначная функция, которую можно записать:

$I\left(x,y\right)=I \left(x, y, M, X, Y, H, t, \xi \right),$ (1)

где ξ – некая совокупность дополнительных аргументов, включающая в себя множество переменных, выходящих за рамки сейсмологических исследований. Примером элемента ξ здесь могут служить характеристики качества строительства. Отметим, что изучение поведения зависимости (1) как функции от ξ при сейсмическом районировании сегодня практически не проводится.

 

Рис. 2. Пример карты сейсмического районирования из комплекта нормативных карт ОСР-2016 [ ]

 

При построении карт ОСР используется шкала интенсивности Медведева–Шпонхойера–Карника MSK-64 (1964) [22], являющаяся 12-балльной, то есть I = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}. Примеры других 12-балльных шкал интенсивности [23] – шкала Меркалли (1902) [24] и Европейская макросейсмическая шкала (EMS, 1998) [25].

Шкала MSK-64 преимущественно используется в Восточной Европе и в странах бывшего СССР. Она описывает в баллах наблюдённую интенсивность в точке (х,у) по характеру воздействий на человека, разрушений и изменений в окружающей среде. Общие характеристики зон балльности MSK-64 приведены на рисунке 3.

 

Рис. 3. 12-балльная шкала Медведева–Шпонхойера–Карника (MSK-64). Общая характеристика зон балльности

 

НЕЧЁТКОЕ МНОЖЕСТВО i-БАЛЛЬНЫХ СОТРЯСЕНИЙ

В настоящее время при построении карт ОСР сейсмологи используют классическую теорию множеств. Попробуем посмотреть на задачу сейсмического районирования с другой точки зрения. Для иллюстрации нового возможного подхода введём несколько основных понятий:

• X = {x}– классическое множество, состоящее из элементов x ∈ X;
• A – собственное подмножество X, иными словами, А ⊂ X, в то же время А ≠ X;
• µ_А (х): X → [0, 1] – функция принадлежности, определяющая, в какой мере элемент x ∈ X принадлежит подмножеству A. Функция µ_А(х), как правило, нелинейна и вводится алгоритмически;
• F_x (A) = {A, µ_А (х)} – нечёткое множество [26, 27].

Сегодня карты ОСР строятся по сейсмологическим оценкам max I(x, y). Соответственно, определённая территория на картах окрашивается в цвет максимальной интенсивности (рис. 2). Таким образом, выделяются, как правило, вложенные друг в друга зоны $S_i\supset S_{i+1},i=\mathrm{1,}\dots 11$ возможной максимальной интенсивности i, удовлетворяющие соотношениям:

$S_i=\left\{ \forall \left(x,y\right)\in S_i :max I\left(x,y\right) \ge i\right\}$, (2)

$S_{12}\subset S_{11}\subset S_{10}\subset \dots \subset S_3\subset S_2\subset S_1$.

Зоны $S_{i-1}\text{}{S}_i$ маркируются на карте ОСР единым цветом. Это говорит о том, что все точки, принадлежащие одной зоне, равноценны. В реальности это не так.

После создания плоской 2D-карты ОСР (подложка) необходимо сделать следующий фундаментальный шаг, продиктованный сутью решаемой задачи сейсмического районирования. Каждую точку (x, y) ∈ X необходимо снабдить весом, ранжирующим возможность возникновения в ней i-балльного сотрясения и определяющим отличие друг от друга точек из одной и той же зоны балльности подложки (рис. 2). Говоря на языке теории нечётких множеств, требуется построить функцию принадлежности µ_Si(x, y) к S_i, например i = 7. Таким образом, возникает новая 3D-нечёткая интерпретация зон балльности на картах сейсмического районирования. Это есть набор нечётких множеств F_X (S_i) = {S_i, µ_Si} (рис. 4).

 

Рис. 4. i-балльная зона 3D сейсмического районирования – нечёткое множество FX (Si) = {Si, µSi}

 

БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В РАЗВИТИИ ОСР

Построенные 3D множества F_X(S_i) есть фрагменты 3D-ОСР-карты с 2D подложкой X. Их моделирование сводится к построению функций принадлежности µ_Si. Построить модель µ_Si помогут Большие данные, насыщаемые разнообразной информацией, которая относится к определению максимальных сотрясений. Объёмы и разнообразие видов БоД должны напоминать снежный ком, постоянно растущий за счёт включения в него новых компонентов [28].

БоД – это разнообразные данные, которые поступают и обрабатываются с растущими скоростью, объёмом и разнообразием. Они характеризуются основным критерием 3V: Volume (объём), Velocity (скорость), Variety (разнообразие); и дополнительными критериями: Value (ценность), Appropriacy (уместность), Variability (вариативность, возможность стать разнообразными со временем) [29]. В задаче сейсмического районирования БоД призваны заменить и субъективные выборки, которые сейсмологи берут за основу [30].

За прошедшие с момента создания комплекта карт ОСР-2016 8 лет объём новой геофизической информации существенно увеличился [31], и эти сведения могут служить ядром БоД для моделирования 3D-карты сейсмического районирования. Сюда относятся:

• глобальная сейсмологическая информация (историческая и оперативная);
• результаты распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений и мониторинга проявления их активности;
• геологические, геодинамические, тектонические, геоморфологические данные;
• данные мониторинга вулканической активности;
• дистанционное зондирование Земли из космоса;
• возможно, многое другое.

С целью эффективного предотвращения разрушений зданий и сооружений при создании БоД и построении 3D-модели следует учитывать данные о застройке на рассматриваемой территории, включая:

• информацию о материалах, видах, классификации и планах развития строительства;
• данные об опасных производствах и объектах особой важности;
• информацию о строительстве новых и эксплуатации существующих транспортных магистралей и узлов, аэропортов, морских и речных портов;
• мониторинг строительства, в том числе данные о возведении новых зданий, сооружений и антисейсмическом укреплении объектов;
• данные мониторинга прокладки и планирования трубопроводов и электросетей;
• данные мониторинга состояния плотин и гидроэлектростанций;
• информацию о результатах проверок Гостехнадзора и т.п.

Многие другие виды информации могут оказаться важны для построения трёхмерного нечёткого сейсмического районирования. Какие именно – станет ясно в процессе создания БоД для их дальнейшего системного анализа.

ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Реализуемое сегодня сейсмическое районирование – это только часть необходимого исследования. Его искомый результат, по своей сути, имеет трёхмерный характер. Третья пространственная компонента – значение весовой функции, численно определяющей возможность сильного сотрясения в данной точке. Эта часть ОСР на сегодня не разработана и не планируется к разработке.

Необходимо предложить теорию и практику, которые интегрировали бы исследования по Общему сейсмическому районированию и Большим данным. Важную роль в этом могут сыграть результаты распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений методами FCAZ (Formalized Clustering and Zoning) [32] и EPA (Earthquake-Prone Areas) [33, 34]. На сегодня это фундаментальное исследование, успешно реализуемое уже в течение 50 лет в ряде стран мира. Наша страна входит в число лидеров этого научного направления. Приведём список горных стран мира, где уже выполнено распознавание высокосейсмичных зон для сильнейших, сильных и значительных землетрясений.

• Метод FCAZ: Анды Южной Америки, Тихоокеанское побережье полуострова Камчатка, Калифорния, регион Прибайкалье–Забайкалье, регион Алтай–Саяны, восточный сектор Арктической зоны Российской Федерации, Кавказ и Крымский полуостров.
• Метод EPA: Памир и Тянь-Шань, Балканы, Калифорния и Невада, Апеннины и Сицилия, Анды, Камчатка, Западные Альпы, Пиренеи, Гималаи, Карпаты, Динариды, Эквадор, Иберийская плита, Северный Вьетнам, Центральный Французский массив, Кавказский регион, Северо-Западный Египет, Крым, Южная Сибирь и др.

Достоверность результатов распознавания сейсмоопасных зон методами FCAZ и EPA подтверждена контрольными экспериментами и локациями сильных землетрясений, произошедших после выполнения распознавания [34]. В то же время сегодня результаты этих исследований не используются при проведении ОСР, представляя собой параллельный поток знаний.

Оба указанных метода, FCAZ и EPA, созданы и развиваются в нашей стране. Сегодня необходимы исследования, которые обеспечивали бы адекватное включение результатов FCAZ и EPA в процесс сейсмического районирования.

Сейсмическим районированием и распознаванием сейсмоопасных зон занимаются разные специалисты. В первом случае это сейсмологи. Во втором – геоинформатики и математические геофизики [35]. Отметим, что внедрение в ОСР Больших данных поможет объединить усилия этих групп на основе системного анализа и инкорпорировать результаты FCAZ и EPA в виде блоков как сейсмического районирования, так и создания соответствующих БоД.

Общее сейсмическое районирование следует развивать, предусматривая переход от 2D к 3D-нечётким моделям его интерпретации. Методологической базой 3D сейсмического районирования должны стать: системный анализ, нечёткие множества, а также теория и практика Больших данных. Для построения описанной 3D-нечёткой модели ОСР необходимо создать долговременные совместные исследовательские группы сейсмологов, геоинформатиков, математиков, экономистов и геофизиков, а также специалистов в области искусственного интеллекта.

ИСТОЧНИКИ ФИНАНСИРОВАНИЯ

Работа выполнена в рамках государственных заданий Геофизического центра РАН (№ 075-00443-24-01) и Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН (№ 075-00273-24-01), утверждённых Минобрнауки России.

БЛАГОДАРНОСТИ

В работе использовались данные и сервисы, предоставленные ЦКП “Аналитический центр геомагнитных данных” Геофизического центра РАН (http://ckp.gcras.ru/).

作者简介

A. Gvishiani

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences; Sсhmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: a.gvishiani@gcras.ru

академик РАН, научный руководитель

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

N. Fomenko

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences

Email: n.fomenko@gcras.ru

кандидат технических наук, старший научный сотрудник

俄罗斯联邦, Moscow

B. Dzeboev

Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences; Sсhmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Email: b.dzeboev@gcras.ru

доктор физико-математических наук, заместитель директора по науке

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

参考

补充文件