Модифицированная алгоритмическая система FCAZm и зоны возможного возникновения эпицентров сильных землетрясений в Калифорнии.

№2 (2018)

УДК 550.341

Дзебоев Б.А., Красноперов Р.И., Белов И.О., Барыкина Ю.В., Вавилин Е.В

Рецензент: Финкельштейн М.Я., доктор технических наук.

АннотацияОб авторахСписок литературы

С помощью модифицированной версии (FCAZm) оригинальной алгоритмической системы FCAZ (Formalized Clustering And Zoning) проведено распознавание мест возможного возникновения эпицентров сильных (М ≥ 6½) землетрясений в Калифорнии. Система FCAZ является частью Дискретного математического анализа (ДМА) – оригинального инновационного подхода к анализу геолого-геофизических дискретных данных, созданного в Геофизическом центре РАН. В качестве объектов распознавания система FCAZ использует исключительно информацию об эпицентрах землетрясений. Для территории Калифорнии брались эпицентры землетрясений с магнитудой M ≥ 3.0. Распознанные в Калифорнии высокосейсмичные FCAZm-зоны достаточно хорошо согласуются с расположением эпицентров землетрясений с М ≥ 6½. Эпицентры практически всех сильных землетрясений попадают внутрь FCAZm-зон. Достоверность распознанных зон подтверждена результатами контрольных экспериментов «индивидуальная сейсмическая история» и «полная сейсмическая история». Проведено сравнение FCAZm-зон с зонами, распознанными ранее классическим методом EPA (1976 г.) и первоначальным вариантом системы FCAZ (2014). Оказалось, что в Калифорнии площадь FCAZm-зон в 2 раза меньше площади EPA-зон. При этом FCAZm-зоны лучше согласуются с эпицентрами землетрясений с М ≥ 6½, чем EPA-зоны. Результаты настоящей работы позволяют говорить о высокой достоверности интерпретации FCAZm-зон как зон возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии. FCAZm-зоны хорошо согласуются с классическими зонами EPA и уточняют их, делая более информативными.

Работа выполнена в рамках государственного задания ГЦ РАН, утвержденного ФАНО России (проект № 0145-2018-0001).

Дзебоев Борис Аркадьевич, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения науки Геофизического центра Российской академии наук. 119296, г. Москва, ул. Молодежная, д. 3. E-mail: b.dzeboev@gcras.ru.

Красноперов Роман Игоревич, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения науки Геофизического центра Российской академии наук. 119296, г. Москва, ул. Молодежная, д. 3. E-mail: r.krasnoperov@gсras.ru.

Белов Иван Олегович, младший научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения науки Геофизического центра Российской академии наук. 119296, г. Москва, ул. Молодежная, д. 3. E-mail: i.belov@gcras.ru.

Барыкина Юлия Викторовна, младший научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения науки Геофизического центра Российской академии наук. 119296, г. Москва, ул. Молодежная, д. 3. E-mail: u.barykina@gcras.ru.

Вавилин Евгений Владимирович, младший научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения науки Геофизического центра Российской академии наук. 119296, г. Москва, ул. Молодежная, д. 3. E-mail: e.vavilin@gcras.ru

  1. Агаян С.М., Соловьев А.А. Выделение плотных областей в метрических пространствах на основе кристаллизации // System Research and Information Technologies. – 2004. – № 2. – C. 7-23.
  2. Алексеевская М.А., Габриэлов А.М., Гвишиани А.Д., Гельфанд И.М., Ранцман Е.Я. Морфоструктурное районирование горных стран по формализованным признакам // Вычислительная сейсмология. – М., 1977. – Вып. 10: Распознавание и спектральный анализ в сейсмологии / под ред. В.И. Кейлис-Борока. – С. 33-49.
  3. Гвишиани А.Д., Агаян С.М., Богоутдинов Ш.Р. Дискретный математический анализ и мониторинг вулканов // Инженерная экология. – 2008. – № 5. – С. 26-31.
  4. Гвишиани А.Д., Агаян С.М., Богоутдинов Ш.Р. О новом подходе к кластеризации // Кибернетика и системный анализ. – 2002. – № 2. – С. 104-122.
  5. Гвишиани А.Д., Агаян С.М., Богоутдинов Ш.Р., Соловьев А.А. Дискретный математический анализ и геолого-геофизические приложения // Вестник Камчатской региональной организации «Учебно-научный центр». Серия: Науки о Земле. – 2010. – № 2. – С. 109-125.
  6. Гвишиани А.Д., Агаян С.М., Добровольский М.Н., Дзебоев Б.А. Объективная классификация эпицентров и распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии // Геоинформатика. – 2013. – № 2. – С. 44-57.
  7. Гвишиани А.Д., Белов С.В., Агаян С.М., Родкин М.В., Морозов В.Н., Татаринов В.Н., Богоутдинов Ш.Р. Геоинформационные технологии: методы искусственного интеллекта при оценке тектонической стабильности Нижнеканского массива // Инженерная экология. – 2008. – № 2. – С. 3-14.
  8. Гвишиани А.Д., Горшков А.И., Ранцман Е.Я., Систернас А., Соловьев А.А. Прогнозирование мест землетрясений в регионах умеренной сейсмичности. – М. : Наука, 1988. – 176 с.
  9. Гвишиани А.Д., Дзебоев Б.А. Оценка сейсмической опасности при выборе мест захоронения радиоактивных отходов // Горный журнал. – 2015. – № 10. – С. 39-43.
  10. Гвишиани А.Д., Дзебоев Б.А., Агаян С.М. Интеллектуальная система распознавания FCAZm в определении мест возможного возникновения сильных землетрясений горного пояса Анд и Кавказа // Физика Земли. – 2016. – № 4. – С. 3-23.
  11. Гвишиани А.Д., Дзебоев Б.А., Агаян С.М. О новом подходе к распознаванию мест возможного возникновения сильных землетрясений на Кавказе // Физика Земли. – 2013. – № 6. – С. 3-19.
  12. Гвишиани А.Д., Дзебоев Б.А., Сергеева Н.А., Рыбкина А.И. Формализованная кластеризация и зоны возможного возникновения эпицентров значительных землетрясений на Крымском полуострове и Северо-Западе Кавказа // Физика Земли. – 2017. – № 3. – С. 33-42.
  13. Гвишиани А.Д., Диаман М., Михайлов В.О., Гальдеано А., Агаян С.М., Богоутдинов Ш.Р., Граева Е.М. Алгоритмы искусственного интеллекта для кластеризации магнитных аномалий // Физика Земли. – 2002. – № 7. – С. 13-28.
  14. Гельфанд И.М., Губерман Ш.А., Кейлис-Борок В.И., Кнопов Л., Пресс Ф.С., Ранцман Е.Я., Ротвайн И.М., Садовский А.М. Условия возникновения сильных землетрясений (Калифорния и некоторые другие регионы) // Вычислительная сейсмология. – M., 1976. – Вып 9 : Исследование сейсмичности и моделей Земли / под ред. В.И. Кейлис-Борока. – С. 3-91.
  15. Дзебоев Б.А. Кластеризация в распознавании мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе : дис. … канд. физ.-мат. наук : 25.00.10. – M., 2014. – 132 с.
  16. Соловьев А.А., Гвишиани А.Д., Горшков А.И., Добровольский М.Н., Новикова О.В. Распознавание мест возможного возникновения землетрясений: методология и анализ результатов // Физика Земли. – 2014. – № 2. – С. 3-20.
  17. Agayan S.M., Bogoutdinov S.R., Dobrovolsky M.N. Discrete perfect sets and their application in cluster analysis // Cybernetics and Systems Analysis. – 2014. – V. 50, Is. 2. – P. 176-190.
  18. Alekseevskaya M., Gabrielov A., Gelfand I., Gvishiani A., Rantsman E. Formal morphostructural zoning of mountain territories // Geophysics. – 1977. – № 42 (2). – P. 227-233.
  19. Folger P. Earthquakes: Risk, Detection, Warning, and Research // CRS Report for Congress, 2013. – 22 p. – URL: https://fas.org/sgp/crs/misc/RL33861.pdf (date of access: 16.05.2017).
  20. Gvishiani A., Dobrovolsky M., Agayan S., Dzeboev B. Fuzzy-based clustering of epicenters and strong earthquake-prone areas // Environmental Engineering and Management Journal. – 2013. – V. 12, No. 1. – P. 1-10.
  21. http://moho.ess.ucla.edu/~werner/FORECASTS/index.html (date of access: 16.05.2017).
  22. http://www.ncedc.org/anss/catalog-search.html (date of access: 16.05.2017).
  23. Mignan A., Woessner J. Estimating the magnitude of completeness for earthquake catalogs // Community Online Resource for Statistical Seismicity Analysis, 2012. – 45 p. – DOI: 10.5078/corssa-00180805. – URL: http://www.corssa.org/export/sites/corssa/.galleries/articles-pdf/Mignan-Woessner-2012-CORSSA-Magnitude-of-completeness.pdf (date of access: 16.05.2017).
  24. Reasenberg P. Second-order moment of central California seismicity, 1969-1982 // Journal of Geophysical Research. – 1985. – V. 90, Is. B7. – P. 5479-5495.
  25. Shi Y., Bolt B.A. The standard error of the magnitude-frequency b-value // Bulletin of the Seismological Society of America. – 1982. – V. 72. – P. 1677-1687.
  26. USGS Fact Sheet 2008-3027 : Forecasting California’s Earthquakes – What Can We Expect in the Next 30 Years? – 2008. – URL: http://pubs.usgs.gov/fs/2008/3027/fs2008-3027.pdf (date of access: 16.05.2017).
  27. Wiemer S., Wyss M. Minimum Magnitude of Completeness in Earthquake Catalogs: Examples from Alaska, the Western United States, and Japan // Bulletin of the Seismological Society of America. – 2000, August. – V. 90, Is. 4. – P. 859-869.
  28. Wyss M., Wiemer S., Zuniga R. ZMAP. A tool for analyses of seismicity patterns. Typical applications and uses : a cookbook, 2001. – 57 p.
  29. Zaliapin I., Keilis-Borok V.I., Axen G. Premonitory spreading of seismicity over the faults’ network in southern California : Precursor Accord // Journal of Geophysical Research. – 2002. – V. 107, Is. B10, 2221. – 15 p.

Ключевые слова: распознавание мест возможного возникновения эпицентров землетрясений, кластеризация, EPA (Earthquake-Prone Areas), Дискретный математический анализ (ДМА), алгоритм DPS (Discrete Perfect Sets), алгоритмическая система FCAZ (Formalized Clustering And Zoning).

Раздел: Геоинформационные системы