Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Исторический экскурс (метод epa) 12
ГЛАВА 2. Описание алгоритмической системы fcaz 20
2.1. Алгоритм кластеризации DPS 22
2.2. Алгоритм плоского расширения кластеров E2XT 31
ГЛАВА 3. Распознавание мест возможного возникновения землетрясений с магнитудой м6,5 в калифорнии 39
3.1. Исходные данные: каталог землетрясений, сейсмичность Калифорнии 40
3.2. Кластеризация эпицентров землетрясений алгоритмом DPS 46
3.3. Построение высокосейсмичных зон алгоритмом плоского расширения кластеров E2XT 48
3.4. Сравнение результатов распознавания высокосейсмичных зон в Калифорнии методом EPA и системой FCAZ 51
3.5. Эксперимент «фрагментарная сейсмическая история» 52
3.6. Обсуждение результатов 59
ГЛАВА 4. Распознавание мест возможного возникновения землетрясений с магнитудой м5,0 на кавказе 64
4.1. Исходные данные: каталоги землетрясений, сейсмичность Кавказа 65
4.2. Кластеризация эпицентров землетрясений алгоритмом DPS 75
4.3. Построение высокосейсмичных зон алгоритмом плоского расширения кластеров E2XT 77
4.4. Сравнение результатов распознавания высокосейсмичных зон на Кавказе системой FCAZ и другими методами 80
4.4.1. Сравнение высокосейсмичных зон, распознанных системой FCAZ и методом EPA 80
4.4.2. Сравнение высокосейсмичных зон, распознанных системой FCAZ и выделенных по гравиметрическим данным 82
4.4.3. Сравнение высокосейсмичных зон, распознанных системой FCAZ и построенных Г.И. Рейснером по геологическим параметрам 86
4.5. Эксперимент «фрагментарная сейсмическая история» 89
4.6. Обсуждение результатов 92
ГЛАВА 5. Трехмерное распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений. сравнение dps- кластеров со сглаженной сейсмичностью 95
5.1. Трехмерное распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений 95
5.1.1. Трехмерное распознавание в Калифорнии 95
5.1.2. Трехмерное распознавание на Кавказе 101
5.2. Сравнение DPS-кластеров со сглаженной сейсмичностью 106
5.2.1. Сравнение DPS-кластеров со сглаженной сейсмичностью в Калифорнии 106
5.2.2. Сравнение DPS-кластеров со сглаженной сейсмичностью на Кавказе 109
5.3. Обсуждение результатов 112
Заключение 115
Литература 117
- Исходные данные: каталог землетрясений, сейсмичность Калифорнии
- Исходные данные: каталоги землетрясений, сейсмичность Кавказа
- Сравнение высокосейсмичных зон, распознанных системой FCAZ и построенных Г.И. Рейснером по геологическим параметрам
- Трехмерное распознавание на Кавказе
Введение к работе
Актуальность работы. Проблема прогноза землетрясений предполагает достоверное определение трех основных характеристик: уровень, место и время события. В настоящее время из-за сложности надежного определения времени будущего землетрясения решающими характеристиками прогноза являются уровень и место события.
Большой вклад в создание методов прогноза сильных землетрясений внесли советские и российские геофизики: С.А. Федотов, Б.В. Костров, В.И. Кейлис-Борок, Ю.В. Ризниченко, Г.А. Соболев, А.Д. Гвишиани, А.А. Соловьев, Н.В. Шебалин, Н.В. Кондорская, И.Л. Нерсесов, А.Д. Завьялов, П.Н. Шебалин, В.Г. Кособоков, Е.А. Рогожин, А.А. Любушин и др.
Известно много работ, посвященных установлению сейсмического потенциала возможных источников землетрясений, отнесенных к определенным участкам земной коры. Определение таких участков или распознавание мест возможного возникновения будущего землетрясения представляет собой важнейшую составляющую в исследованиях по сейсмическому районированию и прогнозу землетрясений.
В разное время было сделано много попыток разработать надежные методы определения мест возможного возникновения будущих землетрясений без использования распознавания образов. К сожалению, в большинстве своем эти методы все еще не достаточно надежны. В то же время они, как правило, предполагают проведение трудоемких, а часто и долговременных геофизических, геологических, геоморфологических и других исследований.
Таким образом, определение и оконтуривание мест возможного возникновения землетрясений остается одной из наиболее сложных и до конца не решенных проблем современной геофизики и сейсмотектоники. Актуальность данной проблемы неуклонно растет в связи со стремительным расширением урбанизированных территорий. Реагируя на это, ООН объявило последнее десятилетие XX-го века десятилетием смягчения природных опасностей на урбанизированных территориях [Дзеранов, 2012].
Наиболее достоверным на сегодня можно считать классический метод распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений с помощью алгоритма дихотомии с обучением «Кора-3» [Гельфанд и др., 1976]. Этот метод в литературе часто называют методом EPA (Earthquake-Prone Areas recognition) [Гвишиани и др., 1988]. Метод EPA создан и развит в работах советских и российских математиков и геофизиков академиков И.М. Гельфанда, В.И. Кейлис-Борока, А.Д. Гвишиани, член-корр. А.А. Соловьева, а также В.Г. Кособокова, Е.Я. Ранцман,
А.И. Горшкова, В.А. Гурвича и др. В его развитии приняли участие выдающиеся американские геофизики Ф. Пресс и Л. Кнопофф, французские сейсмологи А. Систернас и Ж. Боннин, геологи Э. Филип, К. Вебер, математик Ж. Саллантэн, итальянские геофизики М. Капуто и Дж. Панца.
В связи с активным развитием и использованием EPA в первой половине 1980-х гг. на авансцену выступила проблема оценки достоверности и обоснования надежности результатов распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений. А.Д. Гвишиани, его сотрудники и ученики сделали важный шаг в развитии EPA, создав математическую теорию стабильности финальных решений в предельных динамических задачах распознавания мест землетрясений [Гвишиани и Гурвич, 1992].
Как показала независимая проверка, на сегодня 82% сильных землетрясений, произошедших в исследованных методом EPA регионах, после публикации соответствующих работ, произошли в местах распознанных ранее данным методом как потенциально высокосейсмичные. При этом 32% землетрясений произошли в распознанных зонах, в которых ранее не были зафиксированы сейсмические события прогнозируемой магнитуды [Горшков, 2010; Соловьев и др., 2014]. Это стало мощным подтверждением эффективности использования распознавания образов в определении потенциальных высокосейсмичных зон. Таким образом, разработка новых и дальнейшее развитие существующих методов распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений является одной из актуальных научных задач сейсмологии, геоинформатики и геофизики в целом. При этом место особой важности занимает дальнейшее развитие и совершенствование метода EPA. Этому и посвящена данная диссертация.
Настоящая работа диссертанта входит в цикл многолетних исследований по структурному системному анализу дискретных множеств и математическим методам искусственного интеллекта в геофизике, проводимых научной школой академика РАН А.Д. Гвишиани.
Объектом исследования являются зоны возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе. В рамках созданного в диссертации метода распознаются и картируются как уже известные, так и потенциально возможные зоны возможного возникновения сильных землетрясений.
Цели работы:
1. Создание и разработка нового метода распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений на основе кластеризационного исследования исключительно эпицентров землетрясений на рассматриваемой сейсмоактивной
территории за период их инструментальной регистрации.
-
Проведение, разработанным методом, распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений в регионах Калифорнии и Кавказа и обоснование его достоверности.
-
Сравнительный анализ распознаваний сейсмоопасных зон в Калифорнии и на Кавказе, проведенных ранее методом EPA и новым методом, разработанным в диссертации.
-
Проведение распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе для 2D и 3D объектов, сопоставление 2D и 3D распознаваний и их сравнение с классическими результатами EPA [Гельфанд и др., 1976; Гвишиани и др., 1988].
-
Обоснование и практическое подтверждение возможности проведения распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе без этапов морфоструктурного районирования и обучения алгоритма.
-
Переход к решению задачи EPA в новой мультикластерной постановке без использования модели дихотомии.
Для достижения поставленных целей диссертации были решены следующие задачи:
-
Создана и программно реализована новая кластеризационная алгоритмическая система FCAZ (Fuzzy Clustering And Zoning) распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений. Сохраняя, а в некоторых случаях и усиливая, полученный классической процедурой EPA уровень достоверности, система базируется на оригинальном алгоритме кластеризации, не содержит блока обучения и не использует трудоемкий процесс морфоструктурного районирования. На всех этапах распознавания система оперирует исключительно сейсмологическими данными, используя в качестве объектов распознавания эпицентры и гипоцентры землетрясений.
-
Впервые в проблеме EPA создан и программно реализован алгоритм оконтуривания искомых высокосейсмичных областей, существенно повышающий степень достоверности и обеспечивающий воспроизводимость результатов.
-
Выполнено распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений системой FCAZ в Калифорнии (M6,5) и на Кавказе (M5,0) с использованием двумерных объектов и исключительно по сейсмологическим данным. Построены соответствующие карты потенциальных высокосейсмичных зон для этих регионов.
-
Проведен комплексный сравнительный анализ полученных системой FCAZ
результатов распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений и аналогичных результатов, полученных классическим методом EPA для регионов Калифорнии и Кавказа, выполнена оценка достоверности результатов в Калифорнии и на Кавказе полученных разработанным в диссертации методом FCAZ.
-
Впервые проведено распознавание трехмерных областей возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии (M6,5) и на Кавказе (M5,0) и выполнено его сопоставление с двумерным распознаванием.
-
Показано, что в двух рассматриваемых регионах результаты распознавания для трехмерных (гипоцентры) и двумерных (эпицентры) объектов близки. Таким образом, обоснована возможность использования эпицентров землетрясений в качестве объектов распознавания в существенно трехмерной задаче, как в разработанном в диссертации кластеризационном методе FCAZ, так и в классическом методе EPA. При этом качество результатов не уступает результатам, полученным методом EPA на базе объектов, выделенных методом морфоструктурного районирования.
-
Оптимизированы объекты распознавания и их параметры. Показано, что распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе можно проводить используя только сейсмологические данные, а в качестве объектов брать гипоцентры или эпицентры землетрясений.
Методы исследования: распознавание образов, дискретный математический анализ, вычислительная сейсмология, ретроспективный анализ, геоинформатика, включая ГИС-технологии, исследования и расчеты с использованием современных компьютерных программ, обобщение литературных источников.
Научная новизна диссертационной работы:
-
Создана алгоритмическая система FCAZ, позволяющая проводить распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений на базе кластеризации эпицентров, используя исключительно сейсмологическую информацию.
-
В рамках системы FCAZ сгенерирован алгоритм E2XT, осуществляющий отображение распознанных высокосейсмичных кластеров в реальные плоские зоны ненулевой меры с точными границами, определяемые формой содержащихся в них кластеров и интерпретируемые как искомые области возможного возникновения сильных землетрясений.
-
С помощью созданных компьютерных программ, реализующих FCAZ, выполнено двумерное распознавание мест возможного возникновения землетрясений с магнитудой М6,5 в Калифорнии и М5,0 на Кавказе. В результате оказалось, что классические результаты EPA можно получить существенно менее трудоемко и сложно.
Более того, морфоструктурное районирование не является необходимой компонентой процесса распознавания.
-
Впервые выполнено распознавание трехмерных зон возможного возникновения землетрясений с М6,5 в Калифорнии и М5,0 на Кавказе. Полученные трехмерные результаты хорошо согласуются с двухмерными.
-
На базе кластеризации эпицентров землетрясений в Калифорнии и на Кавказе построены высокосейсмичные зоны с точными границами, которые хорошо согласуются с инструментальными и историческими эпицентрами сильных землетрясений и с высокосейсмичными зонами, независимо распознанными методом EPA. Этот результат более информативен, чем полученный методом EPA, так как высокосейсмичной объявляется меньшая территория, а границы зон имеют однозначно определенные контуры.
Основные защищаемые положения:
-
Разработанная в диссертации алгоритмическая система FCAZ (представляющая собой суперпозицию применений алгоритмов DPS и E2XT) является новым эффективным инструментом для распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений в горных странах. Система FCAZ позволяет проводить независимое от метода EPA распознавание высокосейсмичных зон в классической постановке И.М. Гельфанда, по крайней мере, с не меньшей степенью достоверности.
-
С помощью авторского пакета компьютерных программ, реализующих систему FCAZ, выполнено распознавание мест возможного возникновения землетрясений в Калифорнии (М6,5) и на Кавказе (М5,0). При этом впервые выполнено распознавание трехмерных областей, где возможно возникновение гипоцентров землетрясений в Калифорнии (М6,5) и на Кавказе (М5,0). Проведенные 2D и 3D распознавания хорошо согласуются. Это подтверждает возможность использования 2D объектов распознавания эпицентров землетрясений и точек пересечения осей морфоструктурных линеаментов как объектов распознавания в существенно трехмерной задаче EPA.
-
Для регионов Калифорнии и Кавказа обучение метода EPA не является необходимой частью распознавания мест возможного возникновения землетрясений. Достоверный результат может быть получен с помощью алгоритма кластеризации (объективной классификации), не содержащего блока обучения. Таким образом, при определении объектов распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений можно избежать трудоемкого и неоднозначного процесса морфоструктурного районирования.
-
В качестве объектов распознавания в задачах распознавания потенциальных
высокосейсмичных зон в Калифорнии и на Кавказе возможно использование эпицентров землетрясений достаточно слабой магнитуды.
5. Построенные с помощью алгоритма E2XT карты-схемы мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе впервые в истории метода EPA однозначно определяют границы искомых высокосейсмичных зон.
Достоверность полученных научных результатов определяется качеством исходных данных, согласованностью полученных системой FCAZ результатов распознавания с расположением инструментальных и исторических эпицентров сильных землетрясений, контрольными экспериментами, сравнением с классическими результатами EPA и других методов прогнозирования мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе [Артемьев и др., 1972; Гельфанд и др., 1976; Рейснер, 1980; Гвишиани и др., 1988].
Практическая ценность и реализация результатов работы. На основе разработанных алгоритмов выполнено 2D и 3D распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе и оконтурены соответствующие высокосейсмичные зоны. При этом созданная в диссертации алгоритмическая система FCAZ может быть применима для изучения других сейсмичных территорий. Это позволит на основе только данных долговременного сейсмологического мониторинга выделять зоны возможного возникновения сильных землетрясений в том или ином регионе, необходимые для оценки сейсмической опасности и решения практических задач обеспечения сейсмической безопасности территорий и объектов повышенной ответственности. Выделенные зоны весьма важны для проведения работ по сейсмическому районированию рассматриваемого региона.
Построенные в диссертации карты-схемы мест возможного возникновения сильных землетрясений для Кавказа и Калифорнии могут использоваться для выбора мест строительства объектов повышенной ответственности, таких как АЭС, ГЭС, могильники радиоактивных отходов, крупные химические производства и т.д.
Апробация работы. Результаты диссертационной работы были доложены на международных и российских научных конференциях и совещаниях. В их числе Первая международная конференция по рискам в Молдавии (First International Conference on Moldavian Risks - From Global to Local Scale) (Бакау, Румыния, 16–19 мая 2012 г.), 33-я Генеральная ассамблея Европейской сейсмологической комиссии (Москва, 19–24 августа 2012 г.), III Международная научно-практическая конференция «Опасные природные и техногенные геологические процессы на горных и предгорных территориях Северного Кавказа», приуроченная к 10-летию схода ледника Колка
20 сентября 2002 г. (Владикавказ, 18-21 сентября 2012 г.), совместный научный семинар Геофизического центра РАН и Центра геофизических исследований ВНЦ РАН и РСО-А (Москва, 30 января 2013 г.), ежегодный научный семинар «Природно-техногенные опасности горных и предгорных территорий. Управление риском», приуроченный ко Дню российской науки (Владикавказ, 14 февраля 2013 г.), I Международная конференция молодых ученых «Современные задачи геофизики, инженерной сейсмологии и сейсмостойкого строительства», посвященная 70-летию основания НАН РА (Ереван-Гюмри-Цахкадзор, 12-16 мая 2013 г.), V Кавказская Международная школа-семинар «Сейсмическая опасность. Управление сейсмическим риском на Кавказе» (Владикавказ, 16-18 октября 2013 г.), Международная конференция «Геофизические обсерватории, многофункциональные ГИС и распознавание в информационных массивах» (Калуга, 30 сентября – 2 октября 2013 г.), семинары и рабочие совещания Геофизического центра РАН (Москва), Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН (Москва) и Центра геофизических исследований ВНЦ РАН и РСО-А (Владикавказ).
Публикации. Основные результаты исследований по теме диссертационной работы изложены в 6 публикациях, в том числе в 3 статьях в реферируемых зарубежных и российских журналах: Environmental Engineering and Management Journal, Геоинформатика, Известия РАН: Серия «Физика Земли».
Личный вклад автора. Расчеты, разработка алгоритмов, создание компьютерных программ, построение карт, интерпретация результатов, оценка их достоверности выполнены лично автором. Исходные математические идеи и конструкции развиты при его непосредственном и активном участии.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы (129 наименований). Работа изложена на 132 страницах машинописного текста, содержит 42 рисунка и 4 таблицы.
Исходные данные: каталог землетрясений, сейсмичность Калифорнии
В диссертационной работе был рассмотрен каталог ANSS (Advanced National Seismic System) [114] землетрясений в Калифорнии в пределах 3142 с.ш., 114126 з.д. в интервале времени 01.01.1960-31.12.2012 гг.
ANSS - составной глобальный каталог землетрясений, создаваемый путем объединения каталогов землетрясений предоставляемых ANSS учреждениями и последующим удалением дублирующихся событий. ANSS-каталог создавался усилиями CNSS (Council of the National Seismic System) и ранее назывался CNSS-каталог землетрясений. ANSS-каталог на сегодняшний день содержит информацию о гипоцентрах землетрясений, их времени и магнитуде [114].
В рассматриваемом нами каталоге [114] содержатся данные о 1 358 170 землетрясениях в Калифорнии с М 0,0. Расположение эпицентров таких землетрясений на карте Калифорнии показано на рис. 3.1.
Каталог землетрясений с M6,5 в Калифорнии был сформирован на основе рассматриваемого каталога ANSS [114] (табл. 3.2) и землетрясений, используемых для обучения алгоритма «Подклассы» при распознавании в Калифорнии методом EPA [61] (табл. 3.1). Распознавание мест возможного возникновения землетрясений с M6,5 в Калифорнии, выполненное методом EPA, было опубликовано в 1976 году [61]. С момента публикации [61] в Калифорнии произошел целый ряд новых сильных землетрясений. Эпицентры новых землетрясений хорошо согласуются с результатами распознавания [61].
Исходные данные об эпицентрах землетрясений с М6,5 для выполненного в диссертационной работе распознавания с помощью алгоритмической системы FCAZ представлены в табл. 3.1-3.2. При этом из табл. 3.2 удалены эпицентры землетрясений, очевидно, уже входящие в табл. 3.1. Для чистоты эксперимента, при некотором различии значений параметров землетрясений в табл. 3.1-3.2, мы сохранили их значения, использованные в оригинальном распознавании методом EPA [61].
Сформированный каталог землетрясений с М6,5 в Калифорнии содержит 33 сейсмических события (табл. 3.13.2). Первое из них произошло в 1836 году, а последнее 4 апреля 2010 года. Тем самым, сформированный каталог содержит все землетрясения с М6,5 за 177 лет на рассматриваемой нами территории.
В интервале 1960-1965 гг. рассматриваемый каталог [114] не является достаточно однородным [97, 114] (в этот период в нем содержится 2 834 события с М 0,0), но это не оказывает влияния на результаты DPS-кластеризации.
Перед тем как выбрать нижний порог магнитуды, начиная с которого эпицентры землетрясений будут подвергнуты DPS-кластеризации, была проведена оценка полноты магнитуды Мс (completeness magnitude) рассматриваемого ANNS-каталога [114].
Важным шагом в анализе сейсмичности является определение полноты магнитуды Мс каталога землетрясений. Mс определяется как магнитуда, начиная с которой все землетрясения зарегистрированы. Правильная оценка Mс имеет решающее значение, так как слишком большое значение приводит к неполной выборке, отбрасывая полезные данные, в то время как слишком низкое значение приводит к ошибочным значениям параметров сейсмичности [118, 119, 125, 126].
Есть два класса методов оценки Мс: методы, основанные на анализе каталога, и методы, основанные на анализе сейсмической сети. Методы, основанные на анализе каталога, часто оценивают Мс путем установки близости закона Гутенберга-Рихтера и наблюдаемого графика повторяемости. Магнитуда, на которой нижний конец наблюдаемого графика повторяемости отходит от закона Гутенберга-Рихтера принимается в качестве Мс [119, 125]. В работе [119] рассмотрены некоторые из активно используемых на сегодняшний день методов оценки и картирования Мс, основанные на анализе каталога: МАХС, FGT, MBS, OKI993, EMR, MBASS, ВМС и др.
В последние годы в ряде работ было проведено картирование Мс в Калифорнии. Так в работе [126] построена карта пространственного распределения Мс в Калифорнии по каталогу CNSS. Авторами использовались сейсмические события с января 1995 г. по май 1999 г. Карта строилась в узлах сетки, расположенных на расстоянии 10 км друг от друга, по 250 самым близким к ним землетрясениям. Для оценки Мс в узлах сетки использовался алгоритм GFT [119, 126]. Согласно результатам работы [126], Мс в рассматриваемый период составляет около 1,2±0,4 в большинстве районов Калифорнии. В прибрежной зоне Мс2,0±0,2. На большей части системы разломов Сан-Андреас (к западу от Великой Долины) Мс 1,6. Увеличение Мс до 2,0 наблюдается на границе между северной и южной сетями сейсмологических наблюдений Калифорнии.
В работе [113] показана карта пространственного распределения Мс в Калифорнии, а также ее сглаженный вариант. Для построения карты использовался каталог CNSS за период: 1981 г. – август 2010 г. Согласно сглаженному варианту карты в рассматриваемый авторами промежуток времени на территории Калифорнии и в прибрежной зоне Mc=2,0-2,5. Не значительные по размерам участки с Mc=2,5-3,0 наблюдаются у северной и южной границ Калифорнии, а также в прибрежной зоне к западу от Санта-Барбары.
Для оценки значения Mc рассматриваемого в диссертационной работе ANNS-каталога нами был использован программный продукт ZMAP и входящие в него функции [127]. Вначале каталог был декластеризован по методике Резенберга [121]. После чего для оценки значения Mc нами был использован входящий в ZMAP алгоритм MBS с критерием из [123]. Полученный график повторяемости по каталогу [114] и оценка значения Mc показаны на рис. 3.2.
Исходные данные: каталоги землетрясений, сейсмичность Кавказа
Как было сказано в Главе 1, в конце 80-х годов прошлого века под руководством А.Д. Гвишиани было выполнено распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений на Кавказе методом EPA [38]. Пороги магнитуды М0 были взяты равными М0=5,0 и М0=5,5. Для этих двух порогов магнитуды было независимо выполнено распознавание высокосейсмичных морфоструктурных узлов (М05,5) [34, 38] и высокосейсмичных пересечений морфоструктурных линеаментов (М05,0) [38]. Оба распознавания дали успешные результаты.
В то же время EPA - не единственный метод, который применялся для установления мест возможного возникновения сильных землетрясений на Кавказе. Параллельно с EPA, начиная с 70-х годов прошлого века, развивались и другие методы, позднее примененные для территории Кавказа.
В работе [9] успешно исследованы корреляционные связи между параметрами гравитационного поля, вычисленного в изостатической редукции, и сейсмичностью в пределах Кавказа и прилегающих территорий. Определены величины локальных изостатических аномалий и их горизонтальных градиентов, характерные для сейсмоопасных зон. Артемьевым М.Е., Бунэ В.И. и Камбаровым Н.Ш. составлена схема сейсмической опасности по гравиметрическим данным для указанной территории с выделением сейсмоопасных зон, в пределах которых возможно возникновение очагов землетрясений с магнитудой М5,5 (энергетическим классом К14,0) [9, 18].
Землетрясения представляют собой отражение геологических процессов, происходящих в земных недрах. Таким образом вполне обоснована необходимость привлечения для прогноза Мmax геологических методов [16]. В [87] анализируются методы перехода от исходной геологической информации к определению зон возникновения землетрясений с различной магнитудой. В ней построена схема зон возникновения сильных землетрясений на Кавказе. Рейснер Г.И. и Борисов Б.А. [17] составили сейсмо-тектонический каталог землетрясений Кавказа, состоящий из двух частей: в первой содержатся сведения, имеющиеся в опубликованных каталогах землетрясений (название и координаты местности, дата землетрясения, магнитуда, глубина очага, интенсивность в эпицентре, класс точности определения эпицентра), во второй – геолого-геофизической описание рассматриваемого участка территории.
Уломов В.И. с соавторами в 2007 г. [96] показал, что одним из приемов выявления местоположения потенциальных очагов землетрясений является метод преимущественных межэпицентральных расстояний (МЭР). Он основан на изучении закономерностей в расположении разломов различных рангов и очагов землетрясений разных магнитуд. Обнаружено, что расстояния между дислокационными узлами пересекающихся разломов и, соответственно, размеры геоблоков имеют ярко выраженную тенденцию группироваться по рангам, примерно удваивая от ранга к рангу свои размеры в плане и по глубине. На основе метода МЭР авторами выделены потенциальные очаги землетрясений на территории Северного Кавказа и в Предкавказье [96].
Описание других существующих на сегодняшний день методов определения сейсмической опасности приведено в [75].
Результаты перечисленных методов достаточно хорошо согласуются с результатами EPA для региона Кавказа, в связи с чем, были рассмотрены нами в качестве независимых контрольных экспериментов.
Для рассматриваемого в диссертационной работе региона Кавказа использовались данные, отраженные в каталогах землетрясений более чем за 40 лет. В распознавании мест возможного возникновения сильных землетрясений на Кавказе с помощью алгоритмической системы FCAZ мы использовали данные Мирового центра данных по физике твердой Земли Геофизического центра РАН, взятые из двух каталогов. Это каталог «Землетрясения в СССР», содержащий события за 1962–1991 гг. [76], и каталог «Землетрясения Северной Евразии», содержащий события за 1992–2005 гг. [77]. Каталоги землетрясений, произошедших в сейсмоактивных регионах СССР, составлялись на основе ежегодников «Землетрясения в СССР в 1962-1991 гг.», публиковавшихся под редакцией Н.В. Кондорской и др. в издательстве «Наука». Первый такой ежегодник был издан в 1964 г. и содержал информацию о землетрясениях, произошедших на территории СССР в 1962 г. Суммарное количество сейсмических событий в регионе Кавказа за рассматриваемые годы составило 32 672 [76, 77]. Расположение эпицентров землетрясений [76, 77] на карте Кавказа показано на рис. 4.1.
Из представленных в каталогах магнитуд мы использовали магнитуду MLHB, определяемую по горизонтальной составляющей поверхностной волны [MLH, MS] по среднепериодной и длиннопериодной аппаратуре. Магнитуда MLHB указана в каталогах не для всех событий. Для таких событий мы пересчитывали MLHB из энергетического класса (К) по формуле [92]:
Для оценки полноты магнитуды Mc (completeness magnitude) рассматриваемого объединенного каталога нами был использован программный продукт ZMAP [127]. Вначале каталог был декластеризован по методике Резенберга [121]. После чего для оценки значения Mc нами были использованы входящие в ZMAP алгоритмы. Применение алгоритмов MAXC, GFT90% и EMR показало, что Mc=2,72,8. На рис. 4.2 показан график повторяемости, построенный по рассматриваемому объединенному каталогу [76, 77], и оценка значения Mc методом GFT90%. Из работы [119] известно, что в большинстве случаев методы MAXC и GFT90% дают нижнюю границу для Mc. По этой причине было принято решение в качестве объектов распознавания, также как и в Калифорнии, использовать сейсмические события с М3,0. Это близко к энергетическому классу К=10,0, которому соответствует сейсмическая активность А10. Расположение эпицентров землетрясений с М3,0 на карте Кавказа показано на рис. 4.3.
Сравнение высокосейсмичных зон, распознанных системой FCAZ и построенных Г.И. Рейснером по геологическим параметрам
Рейснер Г.И. [16, 17, 87] утверждал, что в определении высокосейсмичных зон важнейшим является привлечение геологических методов исследования. При этом наряду с геологическими параметрами необходимо использовать геофизические, геодезические и геоморфологические характеристики.
Решая задачу определения сейсмоопасных зон на Кавказе, Г.И. Рейснер построил ряд карт. Одна из них (рис. 4.8) – это карта зон возможного возникновения сильных землетрясений на Кавказе, построенная по модели дизъюнктивного узла в сочетании с моделью зоны сочленения крупных структурных комплексов [87]. При ее построении доминируют геологические параметры, но так же используются сейсмологические и некоторые другие геофизические характеристики.
По аналогии с рис. 4.7, на построенную Г.И. Рейснером карту (рис. 4.8) нанесены зоны распознанные системой FCAZ. Погрешность географической привязки схемы, также как и в случае метода изостатического равновесия, составляет 0,1-0,2.
В целом на рассматриваемой территории наблюдается хорошее совпадение высокосейсмичных зон, распознанных системой FCAZ, с участками наиболее опасными в смысле возможности возникновения в их пределах эпицентров геологическим сильных землетрясений, выделенными Г.И. Рейснером по параметрам.
Необходимо отметить, что Г.И. Рейснер в своих исследованиях ограничился территорией в пределах государственной границы бывшего СССР. В связи с этим на территории Турции и Ирана на схеме, построенной Г.И. Рейснером, сейсмоопасные зоны отсутствуют (рис. 4.8).
Рис. 4.8. Сравнение зон возможного возникновения сильных землетрясений на Кавказе, распознанных системой FCAZ (М5,0) и построенных Г.И. Рейснером по геологическим параметрам [87] (1 - М53/4, 2 – 43/4М 53/4)
В центральной части Северного Кавказа распознанные с помощью системы FCAZ зоны высокой сейсмической опасности лежат в пределах территории, которой на схеме Г.И. Рейснера соответствует зона возможного возникновения землетрясений с 43/4М 53/4. Вдоль Главного Кавказского (Водораздельного) хребта от его центра почти до Каспийского моря, частично захватывая территории Грузии и Азербайджана, на схеме протягивается зона с М53/4. Аналогичная зона расположена на востоке Северного Кавказа. Очевидно, что эти зоны достаточно хорошо совпадают с зонами, распознанными системой FCAZ для М5,0. На территории Армении и западного Азербайджана распознанные нами сейсмоопасные зоны попадают в зоны на схеме Г.И. Рейснера, соответствующие магнитудам М53/4 и 43/4М 53/4.
Отметим, что распознанные системой FCAZ зоны, занимают сравнимо меньшую площадь (рис. 4.8), являясь, тем самым, более информативными. Отношение суммарной площади FCAZ-зон, к суммарной площади зон Г.И. Рейснера, на территории бывшего СССР, равняется 0,62, а их пересечение происходит на 44% площади последних.
Рейснер Г.И. [87] писал следующее: «Если сравнивать Восточный Кавказ с Западным, то они явно отличаются некоторыми параметрами режима новейших тектонических движений. Так, по И.В. Кирилловой и А.А. Сорскому, при примерно равных амплитудах этих движений, Западная часть Большого Кавказа начала подниматься раньше, чем Восточная и, следовательно, в пределах последней новейшие тектонические движения характеризовались большими скоростями. Этот геологический критерий может обуславливать более высокую сейсмичность Восточного Кавказа»; «При составлении карты зон относительной сейсмической опасности Кавказа по геологическим данным мы так же исходили из представления о наибольшей опасности в сейсмическом отношении дизъюнктивных узлов, в которых пересекаются разломы различного направления… Меньшей потенциальной сейсмической опасностью характеризуются зоны третьей категории. К ним отнесены участки активных в новейшее время продольных и поперечных тектонических нарушений разного порядка, располагающиеся вне узлов их пересечения. Такие зоны выделены на северо-западе Кавказа, в различных частях его северного склона…». Потенциальные высокосейсмичные зоны, распознанные системой FCAZ, и зоны, построенные Г.И. Рейснером по геологическим параметрам [87], хорошо согласуются. Это является еще одним аргументом в пользу достоверности полученного в настоящей работе результата распознавания мест возможного возникновения землетрясений с М5,0 системой FCAZ.
По аналогии с распознаванием высокосейсмичных зон алгоритмической системой FCAZ в Калифорнии [32, 98, 109, ПО, Глава 3], в качестве контрольного эксперимента на Кавказе была проведена кластеризация эпицентров землетрясений за 20 лет перед событиями с магнитудой M5,0. Как было сказано выше [Глава 3], этот эксперимент получил название «фрагментарная сейсмическая история».
Всего в рассматриваемых каталогах [76, 77] и работе [38] содержится 112 сейсмических событий с M5,0. Координаты и магнитуды таких землетрясений приведены в табл. 4.1-4.2. Большая часть из них произошла задолго до начала инструментальных наблюдений за сейсмичностью региона.
Для того, чтобы перед подлежащими эксперименту событиями с M5,0 имелась полноценная двадцатилетняя история наблюдений мы рассматривали сейсмические события начиная только с 1991 года. Таким образом, эксперименту «фрагментарная сейсмическая история» подверглись 19 землетрясений из табл. 4.2 с номерами 94-112.
Для каждого такого события были выделены землетрясения с М3,0 за 20 предшествующих ему лет. К полученным таким образом наборам эпицентров землетрясений были последовательно применены алгоритмы DPS и Е2ХТ с едиными для всех 19 случаев значениями свободных параметров. Были взяты следующие значения: в алгоритме DPS - 1=-0,3 , =-3,75 ; в Е2ХТ - = 0,05, На рис. 4.9-4.11, в качестве примера, приведены FCAZ-зоны, распознанные по наборам эпицентров землетрясений с магнитудой М3,0 за предшествующие 20 лет, для сейсмических событий № 94 (М=6,9), № 102 (М=6,3) и № 108 (М=5,7) (табл. 4.2).
Результаты эксперимента показали, что хотя пространственное распределение зон FCAZ, распознанных при помощи алгоритмов DPS и E2XT для 19 подвергнутых эксперименту сейсмических событий, и различно, но является вполне подобным. При этом эпицентры 13 из 19 событий попали внутрь распознанных FCAZ-зон, а 4 находятся на достаточно близком расстоянии от них (события с номерами 105, 109, 111 и 112). Среднее расстояние от таких эпицентров до ближайшей зоны не более 0,25. И только 2 эпицентра (события с номерами 100 и 110) находятся на расстоянии 0,5-1,0 от распознанных для них зон FCAZ.
Трехмерное распознавание на Кавказе
На территории рассматриваемого региона Кавказа в каталогах землетрясений [76, 77] за период 1962-2005 гг. содержится 6 641 событие с магнитудой М3,0. Для 3 685 (55,5%) таких сейсмических событий в каталогах [76, 77] определена глубина гипоцентра. Гипоцентр самого глубокого землетрясения с М3,0 располагается на глубине 285 км. Значительная часть гипоцентров расположена на глубинах до 20 км. На рис. 5.5 показана гистограмма распределения по глубине гипоцентров землетрясений с М3,0 на Кавказе.
Была проведена трехмерная DPS-кластеризация гипоцентров землетрясений с М3,0 на Кавказе. Расстояние между гипоцентрами вычислялось также как и в случае Калифорнии. Результат применения алгоритма DPS с выбором значений параметра р по критерию (2.7) к обработке (DPS-кластеризация) гипоцентров землетрясений на Кавказе приведен на рис. 5.6. Из-за малого количества гипоцентров землетрясений с М3,0 на Кавказе было принято решение при DPS-кластеризации провести три итерации алгоритма DPS, а не пять как в случае двумерных объектов распознавания. Вначале был применен алгоритм DPS с уровнем плотности агДД). Полученные плотные области ( (Д)) были удалены из рассмотрения, и была выполнена вторая итерация (DPS)2 с уровнем плотности а2(р2) и т.д. Уровни плотности алгоритма DPS на итерациях равнялись соответственно: =0,057, а2 =0,255, а3 =0,377 (Д =0,0, Д =0,0, Д =0,1). Соответствующие значения параметра q были выбраны равными: q1 = -3,5, q2= -3,75 , q3= -3,5 (r1 = 20,39 км, r2 = 26,48 км, r3 = 39,78 км). Окончательно искомыми DPS-кластерами были объявлены все г-связные компоненты, входящие в Х1 («1 (Д)) (и Х2 (а2 (Д)) Х3 (а3 (Д)).
Несколько последовательных итераций алгоритма DPS применялись как для уточнения результатов работы алгоритма, так и для достижения стабильности распознанных кластеров.
Так как не для всех землетрясений с М5,0 (табл. 4.2) на Кавказе в рассматриваемых каталогах [76, 77] определена глубина гипоцентра, то мы не стали наносить на рис. 5.6 гипоцентры землетрясений с М5,0.
На рис. 5.7 показана проекция трехмерных DPS-кластеров гипоцентров землетрясений на поверхность Земли.
На юге рассматриваемого региона Кавказа практически полностью отсутствуют гипоцентры землетрясений с магнитудой М3,0. Это можно объяснить отдаленность этого района от сети сейсмических наблюдений используемой для создания рассматриваемых каталогов [76, 77]. По этой причине на рис. 5.7-5.8 мы не стали показывать этот район.
Для получения на Кавказе FCAZ-зон, в которых по нашему мнению возможно возникновение сильных землетрясений, по аналогии с двумерным случаем, к эпицентрам землетрясений, вошедшим в распознанные DPS-кластеры гипоцентров, был применен алгоритм оконтуривая кластеров Е2ХТ. Полученные зоны FCAZ показаны на рис. 5.7. Алгоритм Е2ХТ был применен при следующих значениях входных параметров: S = 0,05, w = -4,0, v = -2,5 и типе связности С8.
Выбор оптимальных значений параметров w и v был осуществлен с использованием критерия (2.11).
Так как входные параметры и количество итераций алгоритма DPS подбирались таким образом, чтобы в распознанные системой FCAZ зоны попали эпицентры всех рассматриваемых землетрясений с М5,0, то мы интерпретируем полученные зоны как зоны возможного возникновения землетрясений с М5,0.
Из рис. 5.7 видно, что построенные на Кавказе по эпицентрам землетрясений вошедших в DPS-кластеры гипоцентров FCAZ-зоны аналогично зонам FCAZ, полученным по DPS-кластерам эпицентров (рис. 4.5), хорошо согласуются с расположением эпицентров землетрясений с М5,0. Эпицентры почти всех землетрясений Кавказа с М5,0 из табл. 4.1 попадают во FCAZ-зоны (3D) или находятся на границах этих зон. То же самое можно сказать и про эпицентры землетрясений с М5,0 из табл. 4.2.
На рис. 5.7 эпицентры землетрясений с номерами 32, 71, 72, 100, 105 (табл. 4.1-4.2) находятся на некотором отдалении от распознанных зон FCAZ, в то время как на рис. 4.5 они расположены внутри FCAZ-зон. Землетрясение № 65, вошедшее в зоны FCAZ на рис. 4.5 находится в районе, в котором на рис. 5.7 нет распознанных FCAZ-зон. Все это наверняка можно объяснить малым количеством гипоцентров землетрясений с М3,0 в рассматриваемых каталогах [76, 77], что является следствием разреженности и удаленности современной сети сейсмических наблюдений. Заметим, сейсмическое событие № 77, составляющее единственную ошибку типа «пропуск цели» на рис. 4.5 попало в распознанные зоны на рис. 5.7.
На рис 5.8 показано сравнение FCAZ-зон, полученных DPS-кластеризацией эпицентров (2D) и гипоцентров (3D) землетрясений с М3,0 на Кавказе. Очевидно, что зоны распознанные с использованием двумерных и трехмерных объектов распознавания достачно хорошо совпадают. Наибольшее различие в расположении FCAZ-зон, распознанных по разным наборам объектов распознавания, наблюдается в районе государственной границы Грузии и Азербайджана.
