ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЕДВЕСТНИКОВ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ ПО ДАННЫМ МОНИТОРИНГА СЕЙСМИЧЕСКИХ ШУМОВ В БАЙКАЛЬСКОЙ РИФТОВОЙ СИСТЕМЕ
https://doi.org/10.5800/GT-2025-16-5-0854
EDN: https://elibrary.ru/wkekwd
Аннотация
В работе исследовался спектральный состав микросейсмического шума (МСШ) за несколько часов перед слабыми и умеренными сейсмическими событиями в Байкальской рифтовой системе по данным мониторинга. Рассматривались 40 землетрясений с энергетическим классом К=9.5–14.5 на эпицентральных расстояниях от 10 до 120 км от пункта мониторинга. Обнаружено статистически значимое изменение спектрального состава МСШ, по сравнению с фоновыми значениями. При этом в диапазоне 0.5–2.5 Гц наблюдалось повышение спектральной плотности мощности, а на более высоких частотах, приблизительно от 4 Гц до 16 Гц, – ее понижение. Методами машинного обучения была построена модель бинарной классификации записей МСШ, позволяющая по его спектральному составу обнаруживать краткосрочные предвестники землетрясений в период их подготовки. Исследования проводились на базе цифровой платформы (https://izk.sscc.ru). Сейсмические данные поступают на цифровую платформу с полигонов комплексного мониторинга опасных геологических процессов Института земной коры СО РАН, г. Иркутск.
Ключевые слова
микросейсмический шум,
предвестники землетрясений,
машинное обучение,
Байкальская рифтовая система,
землетрясения
Финансирование: Исследование проведено при поддержке Минобрнауки РФ (грант № 075-15-2024-533, проект «Фундаментальные исследования Байкальской природной территории на основе системы взаимосвязанных базовых методов, моделей, нейронных сетей и цифровой платформы экологического мониторинга окружающей среды»). Работа выполнена с использованием оборудования и инфраструктуры УНУ «Южно-Байкальский инструментальный комплекс для мониторинга опасных геодинамических процессов» ЦКП «Геодинамика и геохронология» ИЗК СО РАН.
Об авторах
А. П. Григорюк
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
Россия
Россия
630090, Новосибирск, пр-т Академика Лаврентьева, 6
Л. П. Брагинская
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
Россия
Россия
630090, Новосибирск, пр-т Академика Лаврентьева, 6
В. В. Ковалевский
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
Россия
Россия
630090, Новосибирск, пр-т Академика Лаврентьева, 6
А. А. Добрынина
Институт земной коры СО РАН; Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН; Геологический институт им. Н.Л. Добрецова СО РАН
Россия
Россия
664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 128; 664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 134;670047, Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 6а, Республика Бурятия
Список литературы
1. Anikiev D., Birnie C., bin Waheed U., Alkhalifah T., Gu Ch., Verschuur D.J., Eisner L., 2023. Machine Learning in Microseismic Monitoring. Earth-Science Reviews 239, 104371. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2023.104371.
2. Bletery Q., Nocquet J.-M., 2023. The Precursory Phase of Large Earthquakes. Science 381, 297−301. https://doi.org/10.1126/science.adg2565.
3. Борняков С.А., Добрынина А.А., Пантелеев И.А., Саньков В.А., Салко Д.В., Встовский Г.В., Мирошниченко А.И., Шагун А.Н., Синцов А.Е., Каримова А.А. Тектонофизическая модель очага тектонического землетрясения // Геосистемы переходных зон. 2024. Т. 8. № 4. С. 313–327. https://doi.org/10.30730/gtrz.2024.8.4.313-327.
4. Bornyakov S.A., Dobrynina A.A., Shagun A.N., Sankov V.A., Salko D.V., Miroshnichenko A.I., Vstovsky G.V., Sintsov A.E., 2023. On Similarities Between Deformation Processes Preceding Ice Shocks and Tectonic Earthquakes. Doklady Earth Sciences 508 (2), 91–96. https://doi.org/10.1134/S1028334X22602097.
5. Braginskaya L.P., Grigoryuk A.P., Kovalevsky V.V., Dobrynina A.A., 2023. Digital Platform for Integrated Geophysical Investigations in the Baikal Region. Seismic Instruments 59 (1–3), 54–62. https://doi.org/10.3103/S0747923924700063.
6. Добрынина А.А., Перевалова Н.П., Саньков В.А., Едемский И.К., Лухнев А.В. Анализ сейсмических и ионосферных эффектов Кударинского землетрясения 9 декабря 2020 г. // Геодинамика и тектонофизика. 2022. Т. 13. № 2. 0622. https://doi.org/10.5800/GT-2022-13-2s-0622.
7. Dobrynina A.A., Sankov V.A., Bornyakov S.A., Korol S.A., Sankov A.V., 2023. Anomalous Seismic Noises from the December 9, 2020 MW=5.6 KUDARA Earthquake in the Baikal Basin. Doklady Earth Sciences 508 (1), 23–29. https://doi.org/10.1134/S1028334X22601912.
8. Еманов А.Ф., Еманов А.А., Чечельницкий В.В., Шевкунова Е.В., Фатеев А.В., Кобелева Е.А., Подкорытова В.Г., Фролов М.В., Ешкунова И.Ф. Хубсугульское землетрясение 11.01.2021 г. с M=6.7 и его афтершоки // Землетрясения России в 2021 году. Обнинск: ФИЦ ЕГС РАН. 2023. С. 123–132.
9. Kong Q., Trugman D.T., Ross Z.E., Bianco M.J., Meade B.J., Gerstoft P., 2019. Machine Learning in Seismology: Turning Data Into Insights. Seismological Research Letters 90 (1), 3–14. https://doi.org/10.1785/0220180259.
10. Король С.А., Саньков А.В., Добрынина А.А., Саньков В.А. Вариации уровня микросейсм перед землетрясениями в Байкальской рифтовой системе // Геодинамика и тектонофизика. 2022. Т. 13. № 2. 0632]. https://doi.org/10.5800/GT-2022-13-2s-0632.
11. Kubo H., Naoi M., Kano M., 2024. Recent Advances in Earthquake Seismology Using Machine Learning. Earth, Planets and Space 76 (1), 36. https://doi.org/10.1186/s40623-024-01982-0.
12. Logatchev N.A., Florensov N.A., 1978. The Baikal System of Rift Valleys. Tectonophysics 45 (1), 1–13, https://doi.org/10.1016/0040-1951(78)90218-4.
13. Lyubushin A.A., 2011. Seismic Catastrophe in Japan March 11, 2011: Long-Term Prediction on the Basis of Low-Frequency Microseisms. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics Geophysical Processes and Biosphere 47 (8), 904–921. https://doi.org/10.1134/S0001433811080056.
14. Mignan A., Broccardo M., 2020. Neural Network Applications in Earthquake Prediction (1994–2019): Meta-Analytic and Statistical Insights on Their Limitations. Seismological Research Letters 91 (4), 2330–2342. https://doi.org/10.1785/0220200021.
15. Radziminovich N.A., Miroshnichenko A.I., Zuev F.L., 2019. Magnitude of Completeness, b-Value, and Spatial Correlation Dimension of Earthquakes in the South Baikal Basin, Baikal Rift System. Tectonophysics 759, 44–57, https://doi.org/10.1016/j.tecto.2019.04.002.
16. Ridzwan N.S.M., Yusoff S.H.M., 2023. Machine Learning for Earthquake Prediction: A Review (2017–2021). Earth Science Informatics 16 (2), 1133–1149. https://doi.org/10.1007/s12145-023-00991-z.
17. Saltykov V.A., 2017. On the Possibility of Using the Tidal Modulation of Seismic Waves for Forecasting Earthquakes. Izvestiya, Physics of the Solid Earth 53 (2), 250–261. https://doi.org/10.1134/S1069351317010128.
18. San’kov V.A., Levi K.G., Calais E., Déverchère J., Lesne O., Lukhnev A.V., Miroshnichenko A.I., Buddo V.Yu., Zalutskii V.T., Bashkuev Yu.B., 1999. Historic and Holocene Horizontal Movements Measured at the Baikal Geodynamic Test Ground. Russian Geology and Geophysics 40 (3), 414–421.
19. Seminsky K.Zh., Bornyakov S.A., Dobrynina A.A., Radziminovich N.A., Rasskazov S.V., San’kov V.A., Mialle P., Bobrov A.A. et al., 2021. The Bystrinskoe Earthquake in the Southern Baikal Region (21 September 2020, Mw=5.4): Main Parameters, Precursors, and Accompanying Effects. Russian Geology and Geophysics 62 (5), 589–603. https://doi.org/10.2113/RGG20204296.
20. Семинский К.Ж., Добрынина А.А., Борняков С.А., Саньков В.А., Поспеев А.В., Рассказов С.В., Перевалова Н.П., Семинский И.К. и др. Комплексный мониторинг опасных геологических процессов в Прибайкалье: организация пилотной сети и первые результаты // Геодинамика и тектонофизика. 2022. Т. 13. № 5. 0677. https://doi.org/10.5800/GT-2022-13-5-0677.
21. Sobolev G.A., 2004. Microseismic Variations Prior to a Strong Earthquake. Izvestiya, Physics of the Solid Earth 40 (6), 455–464.
22. Соболев Г.А. Концепция предсказуемости землетрясений на основе динамики сейсмичности при триггерном воздействии. М.: ИФЗ РАН, 2011. 56 с.
23. Sobolev G.A., Lyubushin A.A., Zakrzhevskaya N.A., 2008. Asymmetrical Pulses, the Periodicity and Synchronization of Low Frequency Microseisms. Journal of Volcanology and Seismology 2 (2), 118–134. https://doi.org/10.1134/S074204630802005X.
24. Соболев Г.А., Пономарев А.В. Физика землетрясений и предвестники. М.: Наука, 2003. 270 с.
Рецензия
Для цитирования:
Григорюк А.П., Брагинская Л.П., Ковалевский В.В., Добрынина А.А. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЕДВЕСТНИКОВ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ ПО ДАННЫМ МОНИТОРИНГА СЕЙСМИЧЕСКИХ ШУМОВ В БАЙКАЛЬСКОЙ РИФТОВОЙ СИСТЕМЕ. Геодинамика и тектонофизика. 2025;16(5):0854. https://doi.org/10.5800/GT-2025-16-5-0854. EDN: https://elibrary.ru/wkekwd
For citation:
Grigoryuk A.P., Braginskaya L.P., Kovalevsky V.V., Dobrynina A.A. MACHINE LEARNING METHODS TO SOLVE THE PROBLEM OF DETECTING EARTHQUAKE PRECURSORS BASED ON SEISMIC NOISE MONITORING DATA FOR THE BAIKAL RIFT SYSTEM. Geodynamics & Tectonophysics. 2025;16(5):0854. (In Russ.) https://doi.org/10.5800/GT-2025-16-5-0854. EDN: https://elibrary.ru/wkekwd
Просмотров:
27
Послать статью по эл. почте 