Содержание
Перейти к:
ПРИЗНАКИ ГОТОВЯЩЕГОСЯ СЕЙСМИЧЕСКОГО СОБЫТИЯ НА ТЕРРИТОРИИ БИШКЕКСКОГО ГЕОДИНАМИЧЕСКОГО ПОЛИГОНА ПО ДАННЫМ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО МОНИТОРИНГА МЕТОДОМ СТАНОВЛЕНИЯ ПОЛЯ
https://doi.org/10.5800/GT-2025-16-2-0817
EDN: RMMWHF
Аннотация
На территории геодинамического полигона Научной станции РАН в г. Бишкеке (БГП) проводятся регулярные измерения нестационарного электромагнитного поля заземленной электрической линии в режиме включения тока.
Для выявления связей между сигналами электромагнитного мониторинга и зарегистрированными сейсмическими событиями авторами статьи впервые предложены следующие характеристики (индикаторы):
а) время прихода максимального значения сигнала в пункт наблюдения;
б) вольт-временная характеристика импульса;
в) значение доверительного интервала для среднесуточных значений сигнала.
Чувствительность данных индикаторов к сейсмическим событиям проиллюстрирована на примере роя сейсмических событий (К>8), зарегистрированных вблизи п. Кегеты на БГП в апреле 2017 г. Установлено, что в период 1–17 апреля 2017 г. временные ряды трех индикаторов не содержали синхронизированных во времени аномалий. Напротив, 18–20 апреля 2017 г. на временных рядах четко выделяются синхронизированные во времени аномалии указанных индикаторов, которые можно рассматривать в качестве предвестников Кегетинского роя землетрясений, основное событие в котором зарегистрировано 21 апреля 2017 г.
В статье обосновывается возможность использования перечисленных индикаторов для среднесрочного прогнозирования сейсмических событий. Для автоматизации обработки временных рядов предложено разработать цифровую платформу для анализа многолетнего массива данных электромагнитного мониторинга на всех пунктах наблюдений.
Данная работа открывает цикл исследований по изучению диффузионной кинематики нестационарных зондирований применительно к задачам электромагнитного мониторинга сейсмотектонических процессов.
Ключевые слова
землетрясение,
метод становления поля,
электромагнитный мониторинг,
прогноз сейсмической активности,
Бишкекский геодинамический полигон
Финансирование: Исследование проведено в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН (проект № FWNM-2022-0004) и НC РАН в г. Бишкеке (№ 1021052806454-2-1.5.1). Авторы выражают благодарность сотрудникам На учной станции РАН в г. Бишкеке (Кыргызстан) за предоставленные экспериментальные данные и участие в постановке задач и обсуждении результатов, сотруднику лаборатории искусственного интеллекта ИВМиМГ СО РАН (г. Новосибирск) к.т.н. А.А. Якименко, магистрантам НГТУ (г. Новосибирск) И.И Дыминскому и И.В. Смоленскому за участие в создании программной платформы для работы с данными геофизического мониторинга, а также Институту сейсмологии НАН КР за возможность использования в работе их сейсмического каталога.
Для цитирования:
Евменова Д.М., Дашевский Ю.А., Ельцов И.Н., Рыбин А.К., Имашев С.А. ПРИЗНАКИ ГОТОВЯЩЕГОСЯ СЕЙСМИЧЕСКОГО СОБЫТИЯ НА ТЕРРИТОРИИ БИШКЕКСКОГО ГЕОДИНАМИЧЕСКОГО ПОЛИГОНА ПО ДАННЫМ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО МОНИТОРИНГА МЕТОДОМ СТАНОВЛЕНИЯ ПОЛЯ. Геодинамика и тектонофизика. 2025;16(2):0817. https://doi.org/10.5800/GT-2025-16-2-0817. EDN: RMMWHF
For citation:
Evmenova D.M., Dashevsky Yu.A., Yeltsov I.N., Rybin A.K., Imashev S.A. SIGNS OF AN UPCOMING SEISMIC EVENT ON THE BISHKEK GEODYNAMIC TEST AREA ACCORDING TO THE TRANSIENT ELECTROMAGNETIC MONITORING DATA. Geodynamics & Tectonophysics. 2025;16(2):0817. (In Russ.) https://doi.org/10.5800/GT-2025-16-2-0817. EDN: RMMWHF
1. ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время сейсмические события остаются одной из наиболее серьезных природных угроз [Bogomolov, Sycheva, 2022], что отражено в Приоритетных направлениях развития науки, технологий и техники в Российской Федерации. В частности, как критические обозначены технологии «предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера». Работы, посвященные проблеме прогноза сейсмического события, были представлены И.П. Добровольским [Dobrovolsky, 2004, 2010].
Для прогнозирования используются экспериментальные данные различных геофизических методов (сейсмических, магнитных, электромагнитных, анализ температурных вариаций, изменений объемной активности почвенного радона, изменений в ионосфере и др.), рассматриваются предвестники сейсмического события, закономерности сейсмического процесса и изменения в состоянии земной коры, находящие отражение в геофизических полях [Bogomolov, 2012; Seminsky, Pospeev, 2022; Kozlova et al., 2021; Petrova, Kurova, 2023].
В качестве источников экспериментальных данных часто используются вариации кажущегося удельного электрического сопротивления, связанные с изменениями трещиноватости в геологической среде и распределения минерализованной пластовой воды в процессе подготовки сейсмического события. Для этого проводятся исследования на экспериментальных полигонах в сейсмоактивных районах. Первыми работами, заложившими основу для развития электромагнитного мониторинга с целью прогнозирования сейсмических событий, стали труды О.И. Барсукова на Гармском прогностическом полигоне в 70-х годах прошлого века [Barsukov, Sorokin, 1973].
Экспериментальные полигоны представляют собой важный ресурс для научных исследований в области сейсмологии и обеспечивают основу для разработки и улучшения методов прогнозирования землетрясений, так как являются основными источниками экспериментальных данных, которые необходимы для анализа и понимания процессов, происходящих в земной коре в ходе развития сейсмического процесса [Gordeev et al., 2018; Sverdlik, 2019; Barsukov, Fainberg, 2019]. В США работы по анализу изменений в электрическом сопротивлении на экспериментальном полигоне проводятся в Калифорнии на разломе Сан-Андреас [Park, Fitterman, 1990; Park, 2002; Park et al., 2007; Cortés-Arroyo et al., 2018]. Работы проводятся также в Греции, Китае и Японии [Varotsos et al., 1993; Li et al., 1995; Mori et al., 1993] и других сейсмически активных регионах мира.
В результате многолетних наблюдений во многих регионах уверенно установлена причинно-следственная связь между местными землетрясениями и временными вариациями измеряемых на дневной поверхности характеристик электромагнитного поля. Дальнейшее продвижение по пути количественного описания этих связей вызывает значительные трудности. Например, не наблюдается устойчивой зависимости между величиной аномалии измеряемых величин и параметрами сейсмических событий.
Анализ состояния мониторинговых наблюдений в рамках электромагнитного метода в России и за рубежом позволяет говорить об окончании определенного этапа в развитии этой технологии: падает интерес к простому сопоставлению временной динамики электромагнитных и сейсмических событий на уровне непосредственно регистрируемых величин и их функций – временных вариаций кажущегося сопротивления (методы постоянного тока), ЭДС в приемной петле (нестационарные поля), компонент электромагнитного поля (магнитотеллурические методы) – с одной стороны, времен возникновения и энергетического класса землетрясений – с другой. Такой подход не дает возможности выявлять области геологического пространства, максимально чувствительные к геодинамическому воздействию, и учитывать при анализе геологическое строение района мониторинга.
Сегодня существует настоятельная потребность в создании теории и методики, позволяющих соотносить сейсмические события непосредственно с изменениями геоэлектрического состояния среды в различных участках на различных глубинах, выделять в геологическом пространстве области, обладающие высокой интегральной тензоэлектрической чувствительностью по отношению к геодинамическим процессам.
2. МЕТОДЫ И МАТЕРИАЛЫ
Для решения задач прогноза сейсмических событий в конце прошлого столетия был создан Бишкекский геодинамический полигон (БГП). Сегодня полигон функционирует на базе Научной станции РАН в г. Бишкеке (Кыргызстан). Основная задача работ, проводимых на БГП, заключается в выявлении связи между вариациями геофизических данных и сейсмической активностью вблизи пунктов наблюдения. Полигон располагается на территории Северного Тянь-Шаня – одной из наиболее сейсмоактивных областей Средней Азии [Bataleva, Mukhamadeeva, 2018].
На его территории расположены пункты наблюдения, на которых ежедневно проводятся измерения методом зондирования становлением поля с большими разносами с помощью установки «диполь – диполь» [Volikhin et al., 1993; Bataleva, Mukhamadeeva, 2018; Bragin, Sverdlik, 2020]. В течение суток выполняется от одного до шести сеансов зондирования продолжительностью около 15 мин. Подавляющее большинство пунктов электромагнитного мониторинга приурочено к разломным структурам, в которых измерение временных вариаций электромагнитных полей позволяет дать количественную оценку напряженно-деформированного состояния геологической среды.
В настоящее время сеть насчитывает шесть стационарных (Ак-Суу, Шавай, Чункурчак, Таш-Башат, Иссык-Ата и Кегеты) и 14 нестационарных передвижных полевых пунктов наблюдения (рис. 1).
Рис. 1. Схема расположения пунктов электромагнитных наблюдений на территории Бишкекского геодинамического полигона (БГП).
Красным цветом обозначены стационары электромагнитного мониторинга (1 – Ак-Суу, 2 – Шавай, 3 – Чункурчак, 4 – Таш-Башат, 5 – Иссык-Ата, 6 – Кегеты), зеленым – рядовые пункты, синий квадрат – питающший диполь ЭРГУ-600.
Fig. 1. Schematic location of electromagnetic monitoring sites on the area of the Bishkek geodynamic test site (BGT).
Red color shows stationary electromagnetic monitoring sites (1 – Ak-Suu, 2 – Chauvay, 3 – Chunkurchak, 4 – Tash-Bashat, 5 – Issyk-Ata, 6 – Kegety), green stands for intermediate sites, the blue square indicates current dipole ERGU-600.
Остановимся на особенностях геоэлектрического строения полигона и в качестве примера выберем территорию пункта Ак-Суу. Геоэлектрический разрез по профилю Ак-Суу детально описан в работе [Bataleva, Mukhamadeeva, 2018] и отражает тектоническую обстановку в пункте мониторинга, расположенном в 57 км к западу от генераторного диполя. На этом участке отмечается наличие пород с низким удельным сопротивлением (4–50 Ом·м). Высказывается гипотеза о присутствии здесь палеозойских отложений, разбитых на трещиноватые мелкие блоки и частично заполненных флюидами. Считается, что породы низкого сопротивления (до 50 Ом·м) трассируют разлом на глубине, который под углом 70° достигает глубины 10 км. Далее на глубине ~13 км фиксируется горизонтальная зона трещиноватых пород с низким сопротивлением (~19 Ом·м), называемая в литературе «средним» слоем. В верхней части разреза к югу от Шамси-Тюндюкского разлома породы палеозоя имеют высокое сопротивление (до 2000 Ом·м). Формулируется утверждение, что у гранитоидов, залегающих на этих глубинах (7–9 км), отсутствует трещиноватость и флюидозаполнение [Bataleva, Mukhamadeeva, 2018].
В качестве тензочувствительного элемента рассматриваются отложения, характеризующиеся трещиноватостью и флюидонасыщенностью (рис. 2; табл. 1).
Рис. 2. Зависимость амплитуды максимума и времени прихода максимума сигнала в пункт Ак-Суу от значения электрического сопротивления третьего слоя в модели М1.
Fig. 2. Dependence of maximum amplitude and the time of maximum signal arrival at the Ak-Suu site on the third-layer electric resistivity value in model М1.
Таблица 1. Геоэлектрические параметры модели М1
Table 1. Geoelectrical parameters of model М1
Номер слоя | Удельное электрическое сопротивление, Ом∙м | Мощность слоя, м |
1 | 50 | 1000 |
2 | 880 | 8800 |
3 | 10–60 | 7000 |
4 | 120 |
Для выявления связи между данными электромагнитного мониторинга и сейсмическими событиями предлагается использовать следующие характеристики (индикаторы) измеряемых сигналов:
1. Время прихода максимального значения сигнала в пункт наблюдения. Индикатор отображает изменение удельного электрического сопротивления горных пород, характеризующихся трещиноватостью и флюидонасыщенностью. Из данных, показанных на рис. 2, следует, что при вариации удельного сопротивления от 10 до 60 Ом·м время прихода максимума изменяется на 137 м (от 298 до 435 мс). Следует особо подчеркнуть, что амплитуда максимума изменяется при этом всего на 2 % (от 0.491 до 0.481 мВ), что сопоставимо с погрешностью измерения среднесуточного сигнала. По чувствительности к вариациям удельного сопротивления амплитуда максимума оказывается менее информативной по сравнению с фазовой характеристикой максимума (время прихода).
2. Вольт-временная характеристика импульса, которая является аналогом площади максимума, также зависящая от удельного электрического сопротивления трещиноватого слоя и для удобства работы с полевым материалом введенная следующим образом:
(1)
где N – количество временных отсчетов ΔU(ti) на полевой кривой зондирования (N=44).
3. Средний доверительный интервал среднесуточных наблюдений. Если в течение текущих суток геологическая среда подвергается тектоническому воздействию вследствие готовящегося землетрясения, то режимные измерения, производимые в течение этого времени, нельзя считать реализациями случайного процесса. В этом случае вычисленные стандартным способом [Knyazev, Cherkassky, 1996] значения статистических характеристик теряют свою исходную интерпретацию и могут служить индикатором наступающего сейсмического события.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
На примере роя сейсмических событий с энергетическим классом более 8, зарегистрированных вблизи пункта наблюдения Кегеты на Бишкекском прогностическом полигоне в апреле 2017 г., были рассмотрены геофизические возможности патентуемых характеристик измеряемого сигнала. Самое мощное событие, произошедшее 21 апреля 2017 г. в 00:55:43 по местному времени, имело следующие параметры: энергетический класс 11.67, глубина очага 12 км, расстояние от эпицентра до режимного пункта Кегеты 3.5 км.
Совместный анализ приведенных на рис. 3 данных позволяет сделать следующие выводы:
1. В период с 3 по 17 апреля 2017 г. временные ряды трех описанных выше индикаторов практически не содержат синхронизированных во времени аномалий амплитуды, которые можно было бы рассматривать в качестве предположительного отклика геологической среды на подготовку сейсмотектонического события.
Рис. 3. Временная динамика среднесуточных индикаторов сейсмического события (средний доверительный интервал, вольт-временная характеристика и время прихода максимума), зафиксированная в режимном пункте Кегеты в апреле 2017 г., соотнесенная с энергетическим классом землетрясений К>8 по сетям KNET и KRNET. Синими прямоугольниками выделены области «срабатывания» двух или трех индикаторов.
Fig. 3. Temporal dynamics of average daily indicators of a seismic event (confidence interval for the mean, voltage-time characteristic and maximum arrival time), recorded at the Kegety intermediates site in April 2017 and related to earthquake energy class К>8 over the KNET and KRNET. Blue rectangles indicate the areas of response of two or three indicators.
2. Наблюдаемые 18 и 20 апреля на всех трех рядах синхронизированные во времени аномалии времени прихода максимума, вольт-временной характеристики и среднего доверительного интервала устойчивой формы могут предположительно рассматриваться в качестве предвестников Кегетинского роя землетрясений. Особенно ярко предложенные индикаторы сейсмической активности реагируют на готовящееся 21 апреля 2017 г. землетрясение класса 11.67.
Также были построены индикаторы выявления сейсмического события для ближайшего к пункту Кегеты пункта Иссык-Ата (рис. 4).
Рис. 4. Временная динамика среднесуточных индикаторов сейсмического события, зафиксированная в режимном пункте Кегеты (а) и пункте Иссык-Ата (б) в апреле 2017 г., соотнесенная с энергетическим классом землетрясений К>8 по сетям KNET и KRNET.
Fig. 4. Temporal dynamics of average daily indicators of a seismic event, recorded at the Kegety intermediates site (а) and at the Issyk-Ata site (б) in April 2017 and related to earthquake energy class К>8 over the KNET and KRNET.
На пункте Иссык-Ата индикаторы не реагируют на подготовку Кегетинского землетрясения, что может быть связано с большим (15 км) расстоянием от эпицентра события и иным геологическим строением разреза вблизи пункта Иссык-Ата.
При анализе индикаторов для временных рядов 2017 и 2022 гг. наблюдаются их максимумы, не соответствующие произошедшим землетрясениям, что может быть связано с влиянием гроз и магнитных бурь в день наблюдения и влиянием землетрясений с энергетическим классом менее 6, произошедших на расстоянии менее 10 км от пункта наблюдения.
Использование помимо каталога сейсмических событий по сети KNET (НС РАН) каталога сейсмических событий по сети KRNET (Институт сейсмологии НАН КР) позволит зафиксировать землетрясения с энергетическим классом менее 6, произошедших вблизи пункта наблюдения, что демонстрируют данные за январь 2017 г. (рис. 5). Так, наблюдается аномалия двух индикаторов выявления сейсмического события, а именно среднего доверительного интервала и вольт-временной характеристики 4 января, связанная с подготовкой землетрясения с энергетическим классом 5, произошедшего 5 января. В связи с тем, что сейсмологическая сеть KNET расположена внутри территории БГП (41.5–43.5° с.ш. и 73–77° в.д.), при решении задач на основе каталога KNET целесообразно ограничиваться этой территорией. В этом случае KNET позволяет в полном объеме регистрировать события с K≥6.7 [Sycheva, 2022]. Однако при удалении от границ БГП количество зарегистрированных слабых землетрясений уменьшается, вследствие чего для регистрации сейсмических событий за пределами БГП требуется привлечение более расширенного каталога, каким является каталог KRNET [Abdrakhmatov et al., 2014]. Здесь необходимо отметить, что каталог KRNET представлен сейсмическими событиями, зарегистрированными как сейсмическими станциями ИС НАН КР, так и сетью KNET, общее количество которых в настоящее составляет 27. В целом, для большинства станций сети KRNET, кроме установленных на осадочных породах в больших городах (Бишкек, Ош, Баткен), характерен низкий уровень шумов, близкий к нижнеуровневой модели Петерсона [Abdrakhmatov et al., 2014].
Рис. 5. Временная динамика среднесуточных индикаторов сейсмического события, зафиксированная в режимном пункте в январе 2017 г., соотнесенная с энергетическим классом землетрясений по сетям KNET и KRNET.
Fig. 5. Temporal dynamics of average daily indicators of a seismic event, recorded at the intermediates site in January 2017 and related to earthquake energy class over the KNET and KRNET.
4. ОБСУЖДЕНИЕ
Построим оценку параметров сейсмических событий, фиксируемых системой электромагнитного мониторинга на БГП. Аналогичный подход без формализации понятия индикаторов ранее применялся для Байкальской рифтовой зоны [Dashevsky, Martynov, 2002]. Для анализа выбран 2017 г., так как в апреле этого года произошло сильное сейсмическое событие вблизи одного из пунктов мониторинга (Кегетинское землетрясение), и 2022 г., чтобы проверить предположения об индикаторах выявления события на современных данных. Для БГП на рис. 6 в координатах «энергетический класс – эпицентральное расстояние» нанесены все сейсмические события классом более 8 по сетям KNET и KRNET, произошедшие в 2017 и 2022 гг. Разным цветом отмечены события, зафиксированные системой мониторинга по одному, двум и трем индикаторам их выявления.
Рис. 6. Все сейсмические события с энергетическим классом более 8 по данным сетей KNET и KRNET за 2017 г.
Fig. 6. All seismic events with energy class К>8 from the KNET and KRNET data for 2017.
На рис. 6 красным цветом выделены события, на которые реагируют три индикатора (вольт-временная характеристика, средний доверительный интервал и время прихода максимума сигнала), зеленым – на которые реагируют два индикатора (вольт-временная характеристика и средний доверительный интервал), а желтым – на которые реагирует один индикатор (вольт-временная характеристика или средний доверительный интервал).
Выделяются две группы событий. Первая группа связана с Кегетинским роем с расстоянием до 10 км от эпицентра до пункта Кегеты. Вторая – остальные события с эпицентральным расстоянием от 10 до 100 км и более.
Из приведенных на рис. 7 данных можно установить, какого класса и с каким эпицентральным расстоянием события будут фиксироваться системой мониторинга по двум или трем индикаторам выявления сейсмического события. Эти уравнения линии тренда справедливы для конкретных геологических условий БГП и данной системы возбуждения – регистрации. Чем больше эпицентральное расстояние, тем большего энергетического класса должно быть землетрясение, чтобы его могла зафиксировать система мониторинга по предложенным индикаторам.
Рис. 7. Все сейсмические события с энергетическим классом более 8 по данным сетей KNET и KRNET за 2017 г. с эпицентральным расстоянием от пункта Кегеты от 10 до 100 км. Построены линии тренда для двух и трех индикаторов, приведены уравнения линейной регрессии, построенные по методу наименьших квадратов.
Fig. 7. All seismic events with energy class К>8 from the KNET and KRNET data for 2017, 10–100 km epicentral distance to the Kegety site. Trend lines drawn for 2 and 3 indicators, and least squares linear regression equations.
Подобные выражения для модели полупространства с включением для определения асимптотического выражения для главных деформаций на окружности с центром в эпицентре включения были представлены в работах [Dobrovolsky, 1984, 2010]. Определяемую И.П. Добровольским величину деформации можно выразить через энергетический класс или магнитуду сейсмического события:
(2)
где ε=max(mod(ε1), mod(ε2)); ε1, ε2 – главные деформации; V – объем очага (км³); α – относительное изменение модуля сдвига (α=0.1); τ – разрушающее напряжение для кристаллической породы (τ=10⁸ Па); μ – модуль сдвига (μ=2∙10¹⁰ Па).
На рис. 8 зеленым цветом выделены сейсмические события, на которые реагируют два индикатора (вольт-временная характеристика и средний доверительный интервал), желтым – на которые реагирует один индикатор (вольт-временная характеристика или средний доверительный интервал).
Рис. 8. Все сейсмические события с энергетическим классом более 8 по данным сетей KNET и KRNET за 2022 г.
Fig. 8. All seismic events with energy class К>8 from the KNET and KRNET data for 2022.
Особенностью сейсмического режима 2022 г. в отличие от 2017 является отсутствие очень сильных событий, на которые бы реагировали все три индикатора. Но в течение этого года произошло больше мелких землетрясений с эпицентральным расстоянием от 10 до 100 км.
Из приведенных на рис. 9 данных можно установить, события какого класса и с каким эпицентральным расстоянием будут фиксироваться системой мониторинга по одному или двум индикаторам выявления сейсмического события. Эти уравнения линии тренда справедливы для конкретных геологических условий БГП и данной системы наблюдения.
Рис. 9. Все сейсмические события с энергетическим классом более 8 по данным сетей KNET и KRNET за 2022 г. с эпицентральным расстоянием от 10 до 100 км. Построены линии тренда для одного и двух индикаторов, приведены уравнения линейной регрессии, построенные по методу наименьших квадратов.
Fig. 9. All seismic events with energy class К>8 from the KNET and KRNET data for 2022, 10–100 km epicentral distance. Trend lines drawn for 1 and 2 indicators, and least squares linear regression equations.
Таким образом может быть оценена чувствительность предложенных индикаторов к событиям, произошедшим на БГП в 2017 и 2022 гг.
В настоящее время авторы совместно с коллегами из НГТУ (г. Новосибирск) занимаются разработкой программного комплекса, позволяющего визуализировать и анализировать данные электромагнитного мониторинга по всем пунктам наблюдения на БГП за весь период наблюдений [Dyminsky et al., 2024]. Цифровая платформа будет предназначена для комплексного анализа данных электромагнитного мониторинга кажущегося электрического сопротивления геосреды совместно с данными, получаемыми из сейсмологических сетей KNET и KRNET, с целью последующего выявления аномалий и трендов на различных по физической природе временных рядах, которые могут быть интерпретированы как индикаторы землетрясений.
Данные мониторинга, поступающие в платформу с БГП и из сейсмологических сетей KNET и KRNET, располагаются в файловом хранилище, представленном в виде реляционной, масштабируемой базы данных. Серверная часть платформы предоставляет доступ к данным двумя способами – либо с помощью инструментов объектно-реляционного отображения базы данных, либо путем отправки SQL-запросов к файловому хранилищу.
Клиентская и серверная части платформы разработаны на языке программирования Python, на сегодняшний день являющемся стандартом в задачах обработки и анализа данных. Клиентская часть реализована с помощью фреймворка Streamlit, предоставляющего широкий спектр инструментов для создания интерактивных панелей визуализации данных. Серверная часть выполнена с помощью веб-фреймворка Fast API. Данный выбор обусловлен быстродействием данного решения и его простотой, обеспечивающей высокую скорость разработки.
Платформа, структура которой представлена на рис. 10, поддерживает два основных сценария работы – взаимодействие с пользователем и взаимодействие с вычислительной средой. Первый сценарий предоставляет пользователю возможность управлять функциональными задачами платформы через веб-браузер путем выбора пунктов мониторинга, интервалов времени наблюдения и магнитуды сейсмических событий, видов отображаемых индикаторов, а также методов обработки и анализа данных.
Рис. 10. Структура программного комплекса для визуализации и анализа данных электромагнитного мониторинга на БГП.
Fig. 10. The structure of the software system for visualization and analysis of the electromagnetic monitoring data on the BGT area.
Помимо функционала для работы с данными электромагнитного мониторинга, платформа предоставляет сервис для моделирования и визуализации на единой временной сетке различных индикаторов предполагаемого сейсмического события и самих событий для совместного анализа.
Сценарий взаимодействия с вычислительной средой обеспечивает возможность доступа к файловому хранилищу и необходимым методам серверной стороны в фоновом режиме без непосредственного участия пользователя для обеспечения возможности интеграции в платформу нейросетевых моделей для прогнозирования сейсмической активности и автоматизации оценки индикаторов сейсмического события [Dyminsky et al., 2024].
В связи с большим объемом разнородных данных очевидна необходимость в разработке платформы для проведения анализа индикаторов для прогнозирования сейсмической активности и машинного обучения с использованием возможностей искусственного интеллекта.
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В работе исследуется проблема прогнозирования сейсмических событий на территории БГП, описана используемая на полигоне система мониторинга методом становления электромагнитного поля.
Предложены три физически связанные с распределением электромагнитного поля индикатора сейсмического события – вольт-временная характеристика, время прихода максимума сигнала и средний доверительный интервал.
Зафиксированы аномалии всех трех индикаторов перед сейсмическим событием, зарегистрированным в апреле 2017 г. вблизи пункта Кегеты. Оценена чувствительность предложенных индикаторов к событиям, произошедшим на БГП в 2017 и 2022 гг.
В настоящее время разрабатывается программная платформа, позволяющая визуализировать, анализировать данные электромагнитного мониторинга по всем пунктам наблюдения на БГП, проводить машинное обучение, автоматически строить и оценивать индикаторы для прогнозирования сейсмической активности.
После завершения разработки программного продукта будет предложена технология прогнозирования приближающегося сейсмического события на территории БГП, основанная на использовании всей сети измерительных станций, выполняющих мониторинг нестационарного электрического поля заземленной электрической линии.
Перечислим основные элементы предлагаемой технологии. Для каждой из станций вычисляют среднесуточные значения трех индикаторов: времени прихода максимума среднесуточного сигнала в пункт измерения, вольт-временной характеристики среднесуточного импульса, среднего доверительного интервала суточных наблюдений. На основе среднесуточных значений каждого из индикаторов строят временные ряды и проводят для всей совокупности имеющихся станций одиночный и групповой сравнительный анализ временной динамики значений индикаторов с целью выявления синхронизированных по времени аномалий устойчивой формы, которые рассматривают как единую трехкомпонентную сигнатуру геологического вещества, реагирующего на подготовку сейсмотектонического события, на основе чего делают вывод о его приближении.
6. БЛАГОДАРНОСТИ
Авторы выражают благодарность сотрудникам Научной станции РАН в г. Бишкеке (Кыргызстан) за предоставленные экспериментальные данные и участие в постановке задач и обсуждении результатов, сотруднику лаборатории искусственного интеллекта ИВМиМГ СО РАН (г. Новосибирск) к.т.н. А.А. Якименко, магистрантам НГТУ (г. Новосибирск) И.И Дыминскому и И.В. Смоленскому за участие в создании программной платформы для работы с данными геофизического мониторинга, а также Институту сейсмологии НАН КР за возможность использования в работе их сейсмического каталога.
7. ЗАЯВЛЕННЫЙ ВКЛАД АВТОРОВ / CONTRIBUTION OF THE AUTHORS
Все авторы внесли эквивалентный вклад в подготовку рукописи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией.
All authors made an equivalent contribution to this article, read and approved the final manuscript.
8. РАСКРЫТИЕ ИНФОРМАЦИИ / DISCLOSURE
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, связанного с этой рукописью.
The authors declare that they have no conflicts of interest relevant to this manuscript.
Список литературы
1. Абдрахматов К.Е., Берёзина А.В., Першина Е.В., Мозолева Е.Л. Система сейсмического мониторинга территории Кыргызстана // Вестник Института сейсмологии НАН КР. 2014. № 2 (4). С. 14–21].
2. Барсуков О.М., Сорокин О.Н. Изменение кажущегося сопротивления горных пород в Гармском сейсмоактивном районе // Известия АН СССР. Физика Земли. 1973. № 10. С. 100–102].
3. Barsukov P., Fainberg E., 2019. New Interpretation of the Reduction Phenomenon in the Electrical Resistivity of Rock Masses Before Local Earthquakes. Physics of the Earth and Planetary Interiors 294, 106279. https://doi.org/10.1016/j.pepi.2019.106279.
4. Баталева Е.А., Мухамадеева В.А. Комплексный электромагнитный мониторинг геодинамических процессов Северного Тянь‐Шаня (Бишкекский геодинамический полигон) // Геодинамика и тектонофизика. 2018. Т. 9. № 2. С. 461–487]. https://doi.org/10.5800/GT-2018-9-2-0356.
5. Богомолов Л.М. Отклики эмиссионных сигналов геосреды на воздействия электромагитнитных полей и вибраций: Дис. … докт. физ.-мат. наук. М., 2012. 359 с.].
6. Богомолов Л.М., Сычева Н.А. Прогноз землетрясений в XXI веке: предыстория и концепции, предвестники и проблемы // Геосистемы переходных зон. 2022. Т. 6. № 3. С. 145–164]. https://doi.org/10.30730/gtrz.2022.6.3.145-164.164-182.
7. Брагин В.Д., Свердлик Л.Г. Оценки взаимосвязи динамики геофизических параметров с напряженно-деформированным состоянием исследуемых объектов геосреды // Геодинамика и тектонофизика. 2020. Т. 11. № 2. С. 352–364]. https://doi.org/10.5800/GT-2020-11-2-0479.
8. Cortés-Arroyo O.J., Romo-Jones J.M., Gómez-Treviñ E., 2018. Robust Estimation of Temporal Resistivity Variations: Changes from the 2010 Mexicali, Mw 7.2 Earthquake and First Results of Continuous Monitoring. Geothermics 72, 288–300. https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2017.11.012.
9. Дашевский Ю.А., Мартынов А.А. Обратные задачи электрических зондирований в сейсмоактивных районах: Учебно-методическое пособие. Новосибирск: НГУ, 2002. 52 с.].
10. Добровольский И.П. Механика подготовки тектонического землетрясения. М.: ИФЗ АН СССР, 1984. 189 с.].
11. Добровольский И.П. Математическая теория подготовки и прогноза тектонического землетрясения. М.: Физматлит, 2004. 204 с.].
12. Добровольский И.П. О проблеме прогноза тектонического землетрясения // Геофизические исследования. 2010. Т. 11. № 1. С. 35–46].
13. Дыминский И.И., Смоленский И.В., Имашев С.А., Евменова Д.М. Цифровая платформа для анализа данных геоэлектромагнитного мониторинга // Геопространственная экосистема как основа цифровой трансформации общества: Материалы ХХ Международного научного конгресса Интерэкспо ГЕО-Сибирь-24 (15–17 мая 2024 г.). Новосибирск: СГУГиТ, 2024. Т. 6. С. 56–61]. https://doi.org/10.33764/2618-981X-2024-6-56-61.
14. Гордеев В.Ф., Задергилова М.М., Коновалов Ю.Ф., Малышков С.Ю., Бильтаев С.Х.Д. Способ мониторинга для прогнозирования сейсмической опасности: Патент на изобретение № RU 2672785 C1 от 03.07.2018. М.: РОСПАТЕНТ, 2018].
15. Князев Б.А., Черкасский В.С. Начала обработки экспериментальных данных. Электронный учебник и программа обработки данных для начинающих: Учебное пособие. Новосибирск: НГУ, 1996. 93 с.].
16. Козлова И.А., Бирюлин С.В., Юрков А.К., Демежко Д.Ю. Изменение объемной активности почвенного радона и температурные вариации в скважине во время процесса подготовки землетрясения // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. 2021. № 6. С. 37–46]. https://doi.org/10.31857/S0869780921060059.
17. Li M., Jianmin Ch., Qifi Ch., Guiping L., 1995. Features of Precursor Fields Before and After the Datong-Yanggao Earthquake Swarm. Journal of Earthquake Prediction Research 4 (1), 1–30.
18. Mori T., Ozima M., Takayama T., 1993. Real Time Detection of Anomalous Geoelectric Changes. Physics of the Earth and Planetary Interiors 77 (1–2), 1–12. https://doi.org/10.1016/0031-9201(93)90029-9.
19. Park S.K., 2002. Perspectives on Monitoring Resistivity Changes with Telluric Signals at Parkfield, California: 1988–1999. Journal of Geodynamics 33 (4–5), 379–399. https://doi.org/10.1016/S0264-3707(02)00003-0.
20. Park S.K., Fitterman D.V., 1990. Sensetivity of the Telluric Monitoring Array in Parkfield, California to Changes of Resistivity. Journal of Geophysical Research: Solid Earth 95 (B10), 1557–15571.
21. Park S.K., Larsen J.C., Lee T.-Ch., 2007. Electrical Resistivity Changes Not Observed with the 28 September 2004 M6.0 Parkfield Earthquake on the San Andreas Fault, California. Journal of Geophysical Research: Solid Earth 112 (B12), B12305. https://doi.org/10.1029/2006JB004459.
22. Петрова Н.В., Курова А.Д. Сопоставление систем классификации землетрясений в локальных магнитудах ML в некоторых регионах Северной Евразии // Российский сейсмологический журнал. 2023. Т. 5. № 2. С. 61–76]. DOI:10.35540/2686-7907.2023.2.05.
23. Seminsky I.K., Pospeev A.V., 2022. Reflection of Strong 2020–2021 Baikal Rift Earthquakes in the Earth’s Magnetotelluric Field Observation Data. Izvestiya, Physics of the Solid Earth 58, 484–492. https://doi.org/10.1134/S1069351322040097.
24. Свердлик Л.Г. Короткопериодные вариации удельного электрического сопротивления земной коры // Вестник Кыргызско-Российского славянского университета. 2019. Т. 19. № 4. С. 143–149].
25. Сычева Н.А. Некоторые характеристики каталога землетрясений и сейсмического процесса по данным сети KNET // Геодинамика и тектонофизика. 2022. Т. 13. № 3. 0640]. https://doi.org/10.5800/GT-2022-13-3-0640.
26. Varotsos P., Alexopoulos K., Lazaridou-Varotsou M., Nagao T., 1993. Earthquake Predictions Issued in Greece by Seismic Electric Signals Since February 6, 1990. Tectonophysics 224 (1–3), 269–288. https://doi.org/10.1016/0040-1951(93)90080-4.
27. Волыхин А.М., Брагин В.Д., Зубович А.В., Кошкин Н.А., Трапезников Ю.А. Проявление геодинамических процессов в геофизических полях. М.: Наука, 1993. 158 с.].
Об авторах
Д. М. Евменова
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН; Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН
Россия
Россия
630090, Новосибирск, пр-т Академика Лаврентьева, 6
630090, Новосибирск, пр-т Академика Коптюга, 3
Ю. А. Дашевский
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН; Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
630090, Новосибирск, пр-т Академика Лаврентьева, 6
630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 1
И. Н. Ельцов
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН; Новосибирский государственный университет; Новосибирский государственный технический университет
Россия
Россия
630090, Новосибирск, пр-т Академика Лаврентьева, 6
630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 1
630073, Новосибирск, пр-т Карла Маркса, 20/1
А. К. Рыбин
Научная станция РАН
Кыргызстан
Кыргызстан
720049, Бишкек
С. А. Имашев
Научная станция РАН
Кыргызстан
Кыргызстан
720049, Бишкек
Дополнительные файлы
Рецензия
Для цитирования:
Евменова Д.М., Дашевский Ю.А., Ельцов И.Н., Рыбин А.К., Имашев С.А. ПРИЗНАКИ ГОТОВЯЩЕГОСЯ СЕЙСМИЧЕСКОГО СОБЫТИЯ НА ТЕРРИТОРИИ БИШКЕКСКОГО ГЕОДИНАМИЧЕСКОГО ПОЛИГОНА ПО ДАННЫМ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО МОНИТОРИНГА МЕТОДОМ СТАНОВЛЕНИЯ ПОЛЯ. Геодинамика и тектонофизика. 2025;16(2):0817. https://doi.org/10.5800/GT-2025-16-2-0817. EDN: RMMWHF
For citation:
Evmenova D.M., Dashevsky Yu.A., Yeltsov I.N., Rybin A.K., Imashev S.A. SIGNS OF AN UPCOMING SEISMIC EVENT ON THE BISHKEK GEODYNAMIC TEST AREA ACCORDING TO THE TRANSIENT ELECTROMAGNETIC MONITORING DATA. Geodynamics & Tectonophysics. 2025;16(2):0817. (In Russ.) https://doi.org/10.5800/GT-2025-16-2-0817. EDN: RMMWHF
Просмотров:
158
Послать статью по эл. почте 