Каталог - землетрясение
Cтраница 2
Эта методика была затем развита в работе [ Завьялов, Никитин, 1999 ] и проверена на более представительном каталоге землетрясений. [16]
Средства конвертирования данных позволяют выполнить ряд преобразований формата: перейти от моделей карт в изолиниях или полигонах к сеточным моделям и наоборот, вычислить сеточную модель свойства по измерениям в нерегулярных точках изучаемого географического региона, вычислить трехмерные сеточные модели процессов по каталогам пространственно-временных событий ( например, по каталогам землетрясений) и по временным рядам мониторинга среды. [17]
 |
Блок-схема системы ГеоТайм. [18] |
На вход подсистемы препроцессинга векторных данных и генерирования трехмерных сеточных моделей поступают каталоги землетрясений и временные ряды. Для анализа каталогов землетрясений разработан табличный процессор. Он позволяет просматривать каталоги, оформленные в виде произвольных таблиц, вычислять произвольные алгебраические и логические функции от строк таблицы, оценивать статистические параметры, получать произвольные подкаталоги, строить карты событий. Отдельный модуль, разработанный В. Б. Смирновым, позволяет очищать каталоги от афтершоков. В подсистему входят также модули очистки временных рядов, снятия тренда и сезонных ритмов, стандартизации и анализа. Подсистемой генерируеются два типа первичных динамических полей. [19]
Основная идея системы ГеоТайм состоит в дополнении традиционного анализа отдельных временных рядов геомониторинга или временных рядов, состоящих из значений различных функционалов, вычисленных по приуроченным к заранее выбранным геологическим зонам подкаталогам землетрясений, анализом сеточных ( растровых) динамических полей. Динамические поля вычисляются по каталогам землетрясений и по временным рядам геофизических, гидрогеологических, геохимических и геодезических измерений. Представление данных в виде пространственно-временного растра позволяет более полно по сравнению с представлением динамики подготовки землетрясения в виде временных рядов наблюдать процессы, развивающиеся во времени и в пространстве. [20]
Один из возможных алгоритмов адаптации параметров окна рассматривается в разделе 10.2.1. В разделах 10.2.2, 10.2.3 кратко излагаются некоторые алгоритмы оценивания параметров сейсмического потока, которые используются при вычислении пространственно-временных сеточных моделей. Данная технология применялась для анализа каталога землетрясений Кавказа, северовосточного Китая, Греции и Центральной Азии. В разделе 10.2.4 мы рассмотрим некоторые результаты анализа каталога землетрясений, относящегося к Алматынскому прогностическому полигону Института сейсмологии Министерства образования и науки Республики Казахстан. Эти результаты получены совместно с сотрудниками этого института и Института Физики Земли РАН. [21]
Сюда относится построение трехмерных растровых динамических полей по каталогам землетрясений и по данным геомониторинга. [22]
Все оценки строятся на основе гистограмм распределения землетрясений по энергетическому классу в диапазоне от Kmin до Ктах и проверки гипотезы о прямолинейности эмпирического графика повторяемости в области малых магнитуд. Алгоритм реализован в виде программ, позволяющих проводить оценки представительности каталогов землетрясений в скользящих временных окнах и для заданных пространственных ячеек. При этом выяснилось, что афтершоковые последовательности обуславливают значительные локальные увеличения представительного класса. Они, накладываясь на фоновый уровень, вызывают излом графика повторяемости, который и интерпретируется используемым алгоритмом как представительный класс. В связи с этим, при оценке представительности афтершоки были исключены из каталога. Принцип отделения афтершоков от всех остальных событий, называемых фоновыми, основан на сопоставлении функций их распределений в пространстве и времени. [23]
В настоящее время наиболее известны два алгоритма среднесрочного прогноза, в основе которых лежит использование комплекса прогностических признаков различных типов. Большинство из этих признаков являются сейсмологическими, получаемыми в результате анализа каталогов землетрясений. Они широко известны и не требуют подробного описания в настоящей работе. Приведем только краткое описание применения М8 для прогноза Кроноцкого землетрясения 5 декабря 1997 г. на Камчатке, так этот пример дает независимое подтверждение возможности прогноза в реальном времени. Напомним, что прогноз был сделан и с применением алгоритма RTL ( см. гл. [24]
Работа по сопоставлению выполнена совместно с японским ученым Мизуе. Этот район характеризуется высоким уровнем микросейсмической активности. Однородный каталог землетрясений начиная с М 2 существует для него с 1965 г. Использование телеметрических станций позволяет определять гипоцентры землетрясений с точностью 1 - 2 км. [25]
И, наконец, третий способ получения выборки предложен специально для решения задач прогноза Мтах землетрясений. Этот способ применяется при отсутствии высоко квалифицированных экспертов. Для формирования выборки используется каталог землетрясений. [26]
Один из возможных алгоритмов адаптации параметров окна рассматривается в разделе 10.2.1. В разделах 10.2.2, 10.2.3 кратко излагаются некоторые алгоритмы оценивания параметров сейсмического потока, которые используются при вычислении пространственно-временных сеточных моделей. Данная технология применялась для анализа каталога землетрясений Кавказа, северовосточного Китая, Греции и Центральной Азии. В разделе 10.2.4 мы рассмотрим некоторые результаты анализа каталога землетрясений, относящегося к Алматынскому прогностическому полигону Института сейсмологии Министерства образования и науки Республики Казахстан. Эти результаты получены совместно с сотрудниками этого института и Института Физики Земли РАН. [27]
Подводя итог приведенному сравнительному анализу методов, мы приходим к заключению о том, что степень неполноты информации в задачах построения прогнозных карт Мтах землетрясений слишком велика для применения чисто математических методов или чисто экспертных методов. Очевидно, что технология решения данной задачи должна полноценно использовать обе гипотезы. На первом шаге необходимо комплексно использовать всю имеющуюся информацию ( каталог землетрясений, все типы данных о геологической среде, знания предметной области, а также формализованное знание, опыт и интуицию эксперта) для нахождения по выборке прецедентов зависимости А тах от свойств среды по выборке прецедентов. На втором шаге необходимо экстраполировать найденную зависимость на весь регион. Желательно при этом найти объяснение зависимости и прогноза на языке предметной области. [28]
Методика расчетов описана в работе [ Завьялов, 1986 ], где за / принимался средний по ячейке размер очагов землетрясений, рассчитанный на основании корреляционных зависимостей размера очага от магнитуды. В табл. 5 приведены сведения об использованных каталогах землетрясений. [29]
Страницы: 1 2