Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Современное состояние проблемы прогноза землетрясений 6
Глава 2 Специализированная геоинформационная система Prediction для изучения сейсмического режима 14
Глава 3 Изучение процессов пространственно-временной миграции землетрясений в БРЗ, сопредельных районах Центральной Азии и Тихоокеанском сейсмическом поясе 53
Глава 4 Применение ГИС для среднесрочного прогноза землетрясений в БРЗ.. 73
Глава 5 Использование ГИС «Prediction» для прогноза горных ударов 100
Заключение 107
Литература 109
- Специализированная геоинформационная система Prediction для изучения сейсмического режима
- Изучение процессов пространственно-временной миграции землетрясений в БРЗ, сопредельных районах Центральной Азии и Тихоокеанском сейсмическом поясе
- Применение ГИС для среднесрочного прогноза землетрясений в БРЗ..
- Использование ГИС «Prediction» для прогноза горных ударов
Введение к работе
В диссертационной работе изложены результаты исследований автора в 1995-2010 гг., посвященных разработке геоинформационной системы и ее применению в решении ряда актуальных задач, связанных с сейсмическими процессами. Рассмотрены явления миграции эпицентров землетрясений, проблемы различных видов прогноза землетрясений применительно к территории Байкальской рифтовой зоны (БРЗ), а также вопросы повышения эффективности прогноза горных ударов (на примере Норильского месторождения полиметаллов), что важно для снижения инженерного сейсмического риска при работах в глубоких подземных горных выработках.
Борьба человечества с последствиями сильных и катастрофических землетрясений ведется на протяжении всей его истории, и до настоящего времени успехи на данном поприще достаточно скромные. Это объясняется сложностью и трудно-доступностью объектов для изучения глубинных геологических процессов, приводящих к деформированию и деструкции верхней оболочки Земли, в которой проявляется сейсмичность.
Как известно, одним из способов борьбы с последствиями землетрясений является их прогноз: долгосрочный, среднесрочный и краткосрочный. Однако последний вид прогноза - краткосрочный, несмотря на усилия нескольких поколений исследователей, остается пока недостижимой целью, высказываются даже сомнения в его принципиальной возможности. Сложившаяся ситуация серьезно осложняется отсутствием хорошо разработанной теории сейсмотектонической деструкции больших объемов горных масс. Но за последние десятилетия в области разработки методов средне- и долгосрочного прогноза землетрясений, тем не менее, достигнуты определенные результаты (Соболев, 1993, 2004; Ружич, 1997; Пономарев, 2003; Завьялов, 2004; Kosobokov, Shebalin, 2003; Кособокое, Некрасова, 2010; Mogi, 1979; Kasahara, 1981 и др.). Методы решения задач такого вида прогноза, при всем их разнообразии, основываются, как правило, на компьютерной обработке больших массивов данных, прежде всего сейсмологических - в виде каталогов современных и исторических сейсмических событий. Значительное улучшение в изучении сейсмического процесса в пределах БРЗ и смежных с нею территорий для целей среднесрочного и долгосрочного видов прогноза землетрясений может быть достигнуто при совершенствовании алгоритмов обработки и анализа накопленной базы данных и создании моделей подготовки землетрясений.
При современной урбанизации и уровне развития средств производства общество все более остро нуждается в постоянном оперативном слежении за вариациями сейсмичности в том или ином регионе для того, чтобы можно было принять превентивные меры с целью снижения сейсмического риска. Отсюда следует необходимость совершенствования методов решения задач долго- и среднесрочного прогноза опасных землетрясений. БРЗ является одним из сейсмоопасных районов нашей страны, и возможные землетрясения в ней способны нанести значительный
ущерб территориям с высокой плотностью населения и экологически опасными производственными сооружениями.
Целью работы является создание специализированной геоинформационной системы (ГИС) для изучения пространственно-временных характеристик сейсмического режима и оперативного получения его параметров, пригодных для среднесрочного прогноза землетрясений и решения других связанных с ним вопросов.
При подготовке работы автором решались следующие задачи:
проектирование и формирование базы сейсмологических и геологических данных;
создание пакета программ для обработки и статистического анализа данных;
изучение с помощью разработанной ГИС закономерностей миграции землетрясений в БРЗ и смежных регионах Юго-Восточной Азии;
применение ГИС для получения средне- и долгосрочного прогноза землетрясений в пределах территории БРЗ;
адаптация и использование методики прогноза землетрясений при анализе режимов горных ударов в глубоких подземных выработках на примере Норильского полиметаллического месторождения.
Для получения параметров сейсмического процесса, привлекаемых с целью среднесрочного прогноза землетрясений, применялся метод распознавания образов. В разработанной ГИС используются разнообразные критерии прогноза землетрясений, в том числе и оригинальные. При изучении миграции эпицентральных полей землетрясений БРЗ рассматривалась как длительно развивающаяся дизъюнктивная метасистема в Центрально-Азиатском сегменте Евразийской плиты. Учитывая тот факт, что Байкальский рифт является элементом планетарной сейсмотектонической системы, разработанная методика анализа сейсмических режимов и миграции землетрясений может использоваться для любого региона и для всей Земли в целом. В рамках рассматриваемой работы в качестве фактического материала использовался каталог землетрясений Байкальского филиала Геофизической службы СО РАН, а также каталог землетрясений по всему миру, полученный через Интернет (Advanced National Seismic System).
-
ГИС «Prediction» на основе комплексирования программных модулей, разработанных на специализированных алгоритмах, оперативно оценивает набор и значимость критериев для прогнозирования в заданных интервалах времени параметров места и энергии очагов землетрясений с М>4.5 применительно к геодинамическим условиям Байкальской рифтовой зоны.
-
Оценка скорости и направления миграции локализованных областей сейсмической активности в пределах Байкальской рифтовой зоны и сопредельных районов возможна на основе оптимального сочетания кластерного и регрессионного
анализов, что обеспечивает выяснение механизмов сейсмомиграции и выявление критерия для прогноза места и времени проявления сейсмической активизации.
3. ГИС "Prediction" в предложенном варианте является универсальным инструментом для решения задач по прогнозированию и контролю как опасных природных сейсмических явлений в региональном масштабе, так и опасных сейсмогео-динамических событий, инициированных в горных выработках при подземной разработке полезных ископаемых.
В рамках решения поставленных задач автором лично спроектирована и разработана специализированная ГИС: предложены математические методы, разработаны алгоритмы и компьютерные программы.
Автор с 1994 года принимала активное участие в создании и совершенствовании пакета компьютерных программ для обработки сейсмологических данных, их математического анализа и интерпретации с целью более глубокого понимания природы сейсмотектонических явлений. Полученные результаты послужили основой для совершенствования методов средне- и долгосрочного прогноза землетрясений в БРЗ. При разработке методов статистического анализа каталога сейсмических явлений в подземных горных выработках Норильского месторождения весь большой объем расчетов выполнен автором, что определило возможность формирования новой стратегии снижения инженерно-сейсмического риска горноразведочных работ в глубоких подземных выработках.
Многолетние исследования и разработки автора привели к созданию оригинальной ГИС "Prediction", включающей модули для прогноза землетрясений, их миграции и анализа горных ударов. Это послужило основой для более глубокого понимания природы подготовки очагов землетрясений и проявления сейсмоми-грационных явлений в земной коре БРЗ, а также за ее пределами. Выявление новых и малоизученных особенностей сейсмического режима в БРЗ (в частности, миграции землетрясений) способствовало разработке сейсмогеологического подхода к средне- и долгосрочному прогнозу землетрясений, результаты которого используются в настоящее время органами МЧС и администрацией Иркутской области для снижения негативных последствий сейсмических событий в Прибайкалье. На основе проведенного анализа режима возникновения горных ударов ГИС "Prediction" предлагает и обосновывает более совершенный подход к снижению сейсмического риска в глубоких подземных выработках. Эти результаты приняты во внимание и учитываются при разработке мер по снижению инженерно-сейсмического риска в районе горных выработок Норильского месторождения.
Основные результаты диссертационной работы за период с 1997 по 2010 гг. были представлены в 19 докладах и обсуждались на 18 всероссийских и зарубежных совещаниях и конференциях. Наиболее важными из них являются: Первая на-
учно-практическая конференция «Проблемы оценки и прогноза устойчивости геологической среды г. Иркутска» (Иркутск, 1997); V International Conference "Computer Aided Design of Advanced Materials and Technologies" (Baikal Lake, Russia, 1997); Всероссийская научная конференция, посвященная 10-летию Российского фонда фундаментальных исследований: «Геология, геохимия и геофизика на рубеже XX и XXI веков» (Иркутск, ИЗК СО РАН, 2002); Всероссийская конференция «Риск - 2003» (Новосибирск, 2003); Научно-практическая конференция «Дальнейшее совершенствование природной, техногенной и пожарной безопасности населения и территорий - устойчивое развитие Сибирского региона» (Новосибирск, 2004); V Российско-Монгольская конференция по астрономии и геофизике (Иркутск, 2005); Всероссийское совещание «Современная геодинамика и опасные природные процессы в Центральной Азии» (Иркутск, ИЗК СО РАН, 2005); Всероссийское совещание с международным участием «Проблемы современной сейсмогеологии и геодинамики Центральной и Восточной Азии» (Иркутск, ИЗК СО РАН, 2007); Conference commemorating the 50th anniversary of the 1957 Gobi-Altay earth-guake (Ulaanbaatar, Mongolia. 25 July - 08 August, 2007); Всероссийская научная конференция с участием иностранных ученых «Геодинамика и напряженное состояние недр Земли» (Новосибирск, ИГД СО РАН, 2008); Всероссийское совещание «Разломообразование и сейсмичность в литосфере: тектонофизические концепции и следствия» (Иркутск, 21 августа 2009); Всероссийское совещание с участием иностранных ученых «Геодинамика и напряженное состояние недр земли» (Новосибирск, 6-10 июля 2009); Всероссийский семинар-совещание «Триггерные эффекты в геосистемах» (Москва, 2010); Всероссийский симпозиум с международным участием, посвященный памяти Н.А.Логачева в связи с 80-летием со дня рождения (Иркутск, ИЗК СО РАН, 2010); Одиннадцатый всероссийский семинар «Геодинамика, геомеханика и геофизика» (п. Новый Энхалук, Республика Бурятия, 2011); Международная конференция по физической мезомеханике, компьютерному конструированию и разработке новых материалов (Томск, 2011).
Главные результаты исследований изложены в 25 научных публикациях на русском и английском языках, в том числе в 2-х монографиях (в соавторстве), а также в 16 научно-технических отчетах.
Исследования выполнялись в рамках реализации программ НИР СО РАН, проекта Программы Президиума РАН (1) и интеграционных проектов СО РАН (3): № 101 (2003-2005); № 16.3 (2006-2008); № 61 (2009-2011); № 16.8 (2009-2011), а также грантов РФФИ (2): № 97-0596384-О (1997-1999); № 01-05-97220-р2001байкал (2001-2004).
ОБЪЕМ И СТРУКТУРА РАБОТЫ
Специализированная геоинформационная система Prediction для изучения сейсмического режима
СОК-гипотеза давала основание рассматривать литосферу Земли (земную кору и верхнюю часть мантии) как среду, постоянно находящуюся в неустойчивом состоянии: Но отсюда следовало, что реализация в данный момент того или иного землетрясения -исключительно дело случая и принципиально непредсказуема. Началась эпоха скепсиса. В 1994 году конгресс США даже принял особое1 решение о прекращении целевого субсидирования, программ прогноза землетрясений- и переводе усилий на задачш сейсмостойкого строительства. Важным является также развитие программ быстрого оповещения, например, о приближении цунами.или рассчитанных на остановку опасных производств за то небольшое время,-пока сейсмическая;волна распространяется по земной. коре от эпицентра землетрясениям потенциально опасного объекта.
Вывод о принципиальной непредсказуемости? землетрясений, был принят, далеко не всеми исследователями; работы в области прогноза землетрясений не прекратились. .
Новые взгляды на проблему прогноза; сформировались в последние два десятилетия:.3ёмнаятвердьрассматриваетсятепёрькак иерархическая система; состоящая». из подобных блоков; разных размеров — от огромных плит протяженностью несколько тысяч км до зеренпороды величиной менее мм. Предсказуемость сильного землетрясения то- есть подвижки большого блока, определяется; коллективным;- поведением системы на нижних иерархических уровнях. На основании; этого представления и были разработаны подходы к среднесрочному прогнозу сильных землетрясений, основанные, на, анализе: потока слабых толчков; что позволяло сделать; вывод о вероятности крупного события в недалеком будущем,(несколько месяцев — лет) в; определенном регионе (протяженностью до нескольких; сотен км). Для» выдачи экстренных предупреждений? этого,, конечно, недостаточно. Однако такой прогноз позволяет заблаговременно принять- меры по снижению возможного ущерба от ожидаемого удара стихии и повысить готовность к проведению спасательных мероприятий. В! результате с конца, прошлого века скепсис относительно возможности прогнозирования в сейсмологии пошел на убыль. .
На сегодняшний день, не существует единой сейсмопрогностическойг теории, достаточно полно описывающей эволюцию нашей планеты и одновременно объясняющей как движущие силы изменений, так:и; их результаты, видимые на поверхности Земли. И вряд ли такая.теория появится в обозримом будущем: слишком много факторов должно быть учтено, а некоторые процессы, вообще имеют случайный характер. Однако без удовлетворительной физической модели набор возможных прогнозных признаков интерпретировать трудно. Остается, по сути, отслеживать вариации интенсивности сейсмического процесса и пытаться выявить неустойчивости в его режиме. Именно на такой подход и ориентированы существующие в настоящее время методы прогноза. Фактически произошел переход от детерминированного понимания задачи предсказания землетрясений к вероятностной модели прогноза. Изменение внешних условий и внутренняя эволюция геологической среды влияют на вероятность реализации в ней сильного землетрясения, но само оно все же остается случайным событием. Подвижка, начавшаяся в области высокой вероятности сильного события, может остаться микроземлетрясением, но может и развиться в сильный толчок.
Выше речь шла о среднесрочном прогнозе землетрясений. Что же касается краткосрочного прогноза, то, видимо, сколько-нибудь серьезные успехи в решении этой задачи в обозримом будущем маловероятны.
Явление миграции очагов землетрясений, «официально» известно с 1958 г. — с момента выхода в свет классического труда Ч.Рихтера, в котором описан ставший уже своеобразным «эталоном» случай миграции эпицентров сильных землетрясений» 1930— 1957 гг. вдоль. Анатолийского разлома- в Турции. По данным. В.И.Уломова, одной из первых научных публикаций, в которой с физико-математических позиций обсуждаютсяі вопросы миграции очагов землетрясений, была работа ташкентских геологов и сейсмологов - Н.П.Васильковского, Г.В .Попова и М.П.Репникова (1940-г.). Уже тогда предполагалось, что последовательно произошедшие землетрясения связанымежду собой, и для изучения этой последовательности использовался аппарат цепей Маркова. За прошедшие с тех пор десятилетия явление миграции было выявлено во всех сейсмических поясах Земли (В.Г.Быков, 2005). По-видимому, впервые путем проведения статистического анализа явление миграции было выявлено Р.З.Таракановым при исследовании распределения-афтершоков в очаге Большого Камчатского землетрясения,, 1952 г.
На миграцию очагов землетрясений - каю крупномасштабное планетарное явление, впервые обратил внимание К. Моги. Он рассмотрел особенности распределения эпицентров самых сильных (М 7.5) землетрясений 1935-1964 гг. в пределах всей окраины Тихого океана и примыкающего к ней значительного по протяженности -участка Альпийско-Гималайского сейсмоактивного пояса — его Тибетско-Среднеазиатской части. Анализ проводился на плоскости с осями: расстояние между очагами землетрясений вдоль зоны (L) — временами в их очагах (/). Было показано, что эпицентры более 90% всех рассмотренных землетрясений располагаются в пределах «узких» областей, разделенных «пустыми» широкими коридорами. Значения «наклонов» таких высокосейсмичных областей и асейсмичных коридоров на плоскости L и определили значение скорости миграции землетрясений с 7.5 М 8.3 вдоль окраины в направлении от Японии к Америке, которое оказалось равным V- 210 (150-270) км/год.
В настоящее время существование явления миграции землетрясений не вызывает сомнений и имеет фундаментальное значение для понимания геодинамического развития нашей планеты. Есть основание считать, изучения сейсмомиграционных процессов на разных масштабных уровнях с применением ГИС дает возможность оценить параметры миграции землетрясений вдоль разломов, между ними, а также изучать сейсмические энергопотоки между плитами. Важной задачей остается также поиск возможностей выяснять механизмы и причины миграции землетрясений. Рассмотрению и решению этих вопросов и посвящена данная работа.
Бурное развитие вычислительной техники сделало возможными решения, недоступные ранее из-за огромного объема вычислений. Информационные технологии стали использоваться в самых разных областях, в том числе и при исследовании сейсмического процесса. Обзор алгоритмов прогноза землетрясений, пригодных для автоматической обработки, сделан А.Д. Завьяловым (2003). Им описываются алгоритмы КОРА, ФОП (Фортран Обобщенный портрет), КН (Калифорния-Невада), М8 (Магнитуда 8), MSc (Сценарий Мендосино). Свой алгоритм КОЗ (Карта ожидаемых землетрясений) предложен и самим А.Д. Завьяловым в той же работе. Появление (около 25 лет назад) и развитие геоинформационных систем (ГИС) также внесло свой вклад в разработку инструментов прогноза землетрясений и изучение сейсмического процесса. ГИС для целей прогноза землетрясений разработаны в Научном центре оперативного мониторинга Земли (НЦ ОМЗ), в Московском государственном университете им. М.В.Ломоносова, в Институте физики Земли РАН и др. Все они используют разные исходные данные, наборы признаков, параметров и критериев оценки наблюдаемых явлений. В описываемой в данной работе ГИС также используются оригинальные подходы, набор предвестников сейсмического события и методы анализа результатов. С другой стороны, возможности совершенствования среднесрочного прогноза отнюдь не исчерпываются вышеупомянутыми разработками, и потому предложенная ГИС — еще один шаг на пути этого улучшения.
Изучение процессов пространственно-временной миграции землетрясений в БРЗ, сопредельных районах Центральной Азии и Тихоокеанском сейсмическом поясе
Для изучения распределения количества землетрясений во времени весь рассматриваемый временной интервал разбивается на отрезки с помощью временного окна, размеры которого заданы в настройках и могут при необходимости меняться. В каждом таком отрезке времени подсчитывается количество землетрясений, имевших место в заданном районе в рассматриваемом энергетическом диапазоне. Результатом является временной ряд, который показывается на экране в виде графика или гистограммы. Пример построения графика количества землетрясений приведен на рис. 2-17. Здесь по оси абцисс откладываются значения времени, а по оси ординат - количества землетрясений. Над графиком помещается заголовок, информация о районе (диапазон широт и долгот) и энергетическом диапазоне землетрясений, которые учитывались при построении графика. А под графиком указан интервал времени и размер временного окна.
Кнопка «Печать» применяется при необходимости распечатать график (при этом используется принтер, принятый операционной системой по умолчанию). С помощью кнопки «В файл» график сохраняется в виде графического файла с именем, которое задается в стандартном диалоге Windows. Сохранение в файле значений временного ряда. Для изучения распределения энергии землетрясений во времени весь рассматриваемый временной интервал также разбивается на отрезки с помощью временного окна, размеры которого заданы в настройках и могут при необходимости меняться. В каждом таком отрезке времени подсчитывается суммарная энергия землетрясений, имевших место в заданном районе в рассматриваемом энергетическом диапазоне. Результатом является временной ряд, который показывается на экране в виде графика или гистограммы. Пример построения гистограммы суммарной энергии землетрясений приведен на рис. 2-19. Здесь по оси абцисс откладывается время, а по оси ординат - классы или магнитуды землетрясений.
Для детального изучения какого-либо отрезка ряда достаточно выделить «мышкой» (с нажатой левой клавишей) интересующую часть графика или гистограммы, после чего выделенная область будет «растянута» на всю площадь окна, как это видно на рис. 2-20.
Понятие "концентрационный критерий разрушения" (ККР) сформулировано С.Н.Жуковым, В.С.Куксенко и В.А.Петровым [1977] на основании анализа результатов лабораторного эксперимента на основе теории хрупкого разрушения. Физический смысл этого феномена заключается в накоплении в некотором объеме трещин определенного иерархического ранга до предельных (пороговых) концентраций, после чего возникает их лавино-неустойчивое развитие и слияние (кластеризация) в более крупную трещину с очень интенсивным излучением упругих колебаний. Далее этот процесс может повториться на следующем иерархическом уровне. Математически ККР выражается как 1 К = (2-2) (nUiLcp) где п - количество трещин в единице объема, a Lcp - средняя длина учтенных трещин в этом объеме. В геологическом масштабе трещины представляют собой разломы, длину которых можно рассчитать по энергетическому классу землетрясения Ке по формуле Ю.В.Ризниченко [1976]: lg(L)= 0.244 Ке - 2.266 (км) (2-3) Информативными являются два вида ККР: средний, рассчитываемый по приведенной формуле, и максимальный, для которого средняя длина разлома заменяется максимальной. График Концентр, критерий (максимальный). БРЗ Широта: 50.00 - 58.00 Долгота. 98.00 -122.00 Классы. 8-17 0,38 0,36 0,34 0,32 0,3-0,28 0,26 0.24 0,22 0,2 0,18 0.16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0.04 0.0202.07 1 J _.JL_. Р \l U-x .1950 30.06.1956 29.06.1963 27.06.1970 25.06.1977 23.06.1984 22.06.1991 20.06.1998 18.06.2005 Период времени: 01.01.1950 - 31.12.2009 Интервал: 365.000 дней Начальный масштаб Печать В Файл Сохранить данные І Выход. I Рис. 2- 22. График максимального концентрационного критерия разрушения (ККР). ККР можно использовать как один из долгосрочных предвестников подготовки сильного землетрясения. Задолго до главного сейсмического события происходит резкое снижение значения ККР до некоторого порогового уровня. Затем, после землетрясения, в течение длительного времени (10 лет и более) происходит восстановление (повышение) значений ККР до фонового уровня.
Пример построения графика ККР приведен на рис. 2-22. Здесь по оси абцисс откладывается время, а по оси ординат - значения ККР. Графики ККР, как максимального, так и среднего, также снабжены в верхней и нижней частях окна всей исходной информацией (о районе, интервале времени и энергетическом диапазоне землетрясений), использованной при их построении.
График повторяемости широко известен в сейсмологической практике. Это зависимость десятичного логарифма количеств землетрясений от их энергетического класса. Информативным здесь является сам вид графика, вернее, угол его наклона. При выборе пункта меню «График повторяемости» появляется окно выбора типа графика (рис. 2-23) - суммарного графика повторяемости за весь период исследования или изменение тангенса угла наклона графика повторяемости во времени.
Применение ГИС для среднесрочного прогноза землетрясений в БРЗ..
Традиционно эта задача решается следующим образом: из множества признаков, описывающих объект, отбирается один, наиболее информативный, с точки зрения исследователя, и производится группировка данных в соответствии со значениями этого признака. Пусть исследуется совокупность п объектов, каждый из которых характеризуется к измеренными признаками. Требуется разбить эту совокупность на однородные в некотором смысле группы. Полученные в результате разбиения группы обычно называются кластерами (от английского claster - группа элементов, характеризуемых каким-либо общим свойством).
Необходимо с самого начала четко представлять, какая из двух задач классификации подлежит решению. Если решается обычная задача типизации, то совокупность наблюдений разбивают на сравнительно небольшое число областей группирования (например, интервальный вариационный ряд в случае одномерных наблюдений) так, чтобы элементы одной такой области находились друг от друга, по возможности, на небольшом расстоянии. Решение другой задачи заключается в определении естественного расслоения результатов наблюдений на четко выраженные кластеры, лежащие друг от друга на некотором расстоянии. Если первая задача типизации всегда имеет решение, то во втором случае может оказаться, что множество наблюдений не обнаруживает естественного расслоения на кластеры, т.е. образует один кластер.
Пространственно-временная диаграмма событий с К =12 для БРЗ. Общий синий фон диаграммы - это секущая плоскость К=12, другими цветами показаны максимумы сейсмической энергии, превышающие это значение. Хотя многие методы кластерного анализа довольно просты, основная часть работ, в которых они были предложены, относится к последнему десятилетию. Это объясняется тем, что эффективное решение задач поиска кластеров, требующее выполнения большого числа арифметических и логических операций, стало возможным только с возникновением и развитием вычислительной техники.
Обычной формой представления исходных данных в задачах кластерного анализа служит матрица. Наиболее трудным и наименее формализованным в задаче классификации является определение понятия однородности объектов. В общем случае понятие однородности объектов задается введением некоторой функции f(i, j), характеризующей степень близости і-го и j-ro объектов. Если задана функция f(i, j), то близкие, с точки зрения этой метрики, объекты считаются однородными, принадлежащими к одному кластеру (S). Очевидно, что необходимо при этом сопоставлять f(i, j) с некоторыми пороговыми значениями, определяемыми в каждом конкретном случае по-своему.
Выбор метрики, или меры близости, является узловым моментом исследования, от которого в значительной степени зависит окончательный вариант разбиения объектов на кластеры (SI,..., Sm) при данном алгоритме разбиения. В каждом конкретном случае этот выбор должен производиться по-своему, в зависимости от целей исследования, физической и статистической природы наблюдений, априорных сведений о характере вероятностного распределения X.
В нашем случае критерием для выделения кластеров служила группировка элементов диаграммы в областях, простирающихся с юго-запада на северо-восток и повторяющихся с некоторой временной периодичностью. Цепочки элементов, соответствующих этому критерию, сначала выделялись чисто визуально. А дальше конкретные элементы добавлялись в тот или иной кластер по признаку близости их расположения к первоначальной цепочке. По этому признаку на рассматриваемой диаграмме можно выделить три таких кластера. Это выделение показано на рис. 3-6.
Критерием для выделения кластеров служила группировка элементов диаграммы в областях, простирающихся с юго-запада на северо-восток и повторяющихся с некоторой временной периодичностью. При дальнейшей обработке не учитывались различия в энергетических классах отдельных ячеек, но каждая из них рассматривалась только как точка на плоскости пространство-время. Для совокупности точек, входящих в соответствующий кластер, строилась линейная регрессия. Графики регрессии для каждого кластера показаны на
В первом столбце таблицы перечислены выделенные на диаграмме кластеры, начиная с самого раннего по времени. Второй и третий столбцы содержат коэффициенты уравнения регрессии, имеющего вид Y=aX+b, (3-3) где х - расстояние в км, у - время в годах, a, b - коэффициенты. Четвертый и пятый столбцы содержат, соответственно, коэффициент корреляции и его ошибку. В шестом столбце показана скорость миграции для данного кластера, вычисленная по формуле а (3-4) где V - скорость, а - коэффициент уравнения регрессии, равный, как известно, tg угла наклона прямой к оси X. Т.к. скорость измеряется в км/год, то нас интересует ctg этого угла, т.е. величина, обратная а. Седьмой, восьмой и девятый столбцы таблицы содержат время начала, время окончания и продолжительность каждого кластера во времени, также вычисленные по уравнению регрессии. Пространственно-временная диаграмма с нанесенными на нее предполагаемыми линиями миграции показана на рис. 3-8.
При анализе таблицы 3-ій рисунка 3-8 обращает на себя внимание следующий факт: в третьем кластере скорость миграции заметно выше (116 км/год), чем в первых двух (75 и 83 км/год, соответственно), а продолжительность его также заметно меньше (14 лет против 24 и 30 лет в первых двух кластерах). Возможно, это объясняется тем, что период сейсмической активизации, отраженный в третьем кластере, в настоящее время еще интенсивно проявляется. Если судить по продолжительности первых двух кластеров (среднее по ним составляет 27 ± 3 лет), он будет продолжаться еще от 10 до 16 лет.
Использование ГИС «Prediction» для прогноза горных ударов
В рамках среднесрочного прогноза землетрясений одна из трудностей решения проблемы оценки времени в рассматриваемом подходе - когда выбирается прогнозируемый временной интервал, например, 3-х месячный - заключается в следующем. При подготовке очередной ежеквартальной сводки в органы МЧС Иркутской области в пределах БРЗ обнаруживаются, как правило, несколько готовящихся очагов землетрясений, обычно 4-8. Эти данные, как и в сводке погоды, отмечаются с указанием энергии и места. При необходимости осуществляется мониторинг в каждом из выделенных потенциально опасных участков территории, что позволяет в течение выбранного периода уточнять прогноз. Иногда ожидаемое среднее по энергии землетрясение происходит в следующий временной! интервал или тревога снимается как ложная. Таким образом, на таком масштабном геоструктурном элементе в пределах Центральной Азии, как БРЗ, в средне- и долгосрочном прогнозе решение задачи оценки времени возникновения землетрясения переводится в способ одновременного наблюдения за подготовкой нескольких очагов. Это отличает разрабатываемый подход к прогнозу от ряда других - в частности, таких, когда мониторинг ведется за развитием одного конкретного выявленного заранее очага вблизи, например, такого опасного объекта, как АЭС. В этом варианте реализация прогноза времени наступления сейсмического события с применением разрабатываемого подхода упрощается, но она лежит за пределами внимания автора как пока еще невостребованная обществом.
Все три представленных набора критериев для обоснования выбора потенциально сейсмоопасньгх районов Южного Прибайкалья ориентированы, в основном, на среднесрочный прогноз, то есть на интервал месяцы-годы, однако данный подход можно адаптировать и на долгосрочный прогноз: многие годы-десятилетия. При этом предполагается, что сделанный прогноз будет регулярно адаптироваться соответственно меняющейся сейсмогеодинамической обстановке. В 2010 году этот набор критериев был дополнен за счет включения данных по выявлению направленности и оценок скоростей миграции землетрясений для разных энергетических кластеров в БРЗ.
Методика использования приведенных критериев выявления сейсмоопасных участков осуществляется по следующей схеме. Данные оперативного каталога землетрясений с М=3.0 и выше поступают с сейсмостанции "Иркутск" с недельным интервалом, анализируются и используются для определения вариаций сейсмической погоды на ближайший временной интервал, исчисляемый 3 месяцами, с последующей подачей сводок в штаб МЧС Иркутской области и далее в Межрегиональный центр МЧС (г. Красноярск). С помощью разработанного программного пакета, позволяющего визуализировать и анализировать сейсмический процесс за определенный временной интервал, еженедельно просматриваются все сейсмоактивные районы БРЗ, включая смежные участки территории Восточного Саяна и Монголии. При этом в первую очередь выделяются места расположения крупных сейсмических пятен и возникающих в них сейсмических брешей. Такие места, как правило, приурочены к определенным структурным элементам: внутривпадинным и межвпадинным перемычкам, центральным и прибортовым участкам рифтовых впадин, фрагментам сейсмогенерирующих разломов и их пересечений, особенно активных в последние десятки-сотни лет. Сейсмический режим подобных районов изучается с особой тщательностью, с учетом вышеотмеченного набора критериев. По размерам сейсмических пятен и сейсмических окон дается оценка потенциала для данного места. По длительности периодов проявления форшоковой деятельности и последующих затиший устанавливается примерное время возникновения ожидаемого землетрясения. Возрастание сейсмической активности и признаков миграции эпицентров по периферии контролируемого сейсмического окна рассматривается как важный дополнительный предвестник возможного возникновения ожидаемого База данных
Алгоритм прогноза землетрясений с использованием ГИС «Prediction». сейсмического события в течение нескольких месяцев. Поступающие в каталог оперативные сейсмологические данные анализируются за последние 5-10 лет и за 1 год для изучения вариаций сейсмического режима в пределах всей территории БРЗ. Далее проводится стандартный анализ параметров режима в трех ее сегментах: юго-западном и северо-восточном флангах, а также в районе Байкальской рифтовой впадины. При необходимости детально анализируются отдельные районы, где выявлены критерии подготовки очагов землетрясений, с целью уточнения параметров ожидаемых событий. Схема алгоритма прогноза землетрясений с помощью ГИС «Prediction» показана на рис. 4-1.
Карта землетрясений за период ожидания 1999-2050 г. Обратимся к предварительным результатам реализации рассмотренного подхода в виде карты потенциально сейсмоопасных районов Южного Прибайкалья, Восточного Саяна и Прихубсугулья, составленной в конце декабря 1999 года (рис. 4-2). 1999-2050 гг. Условные обозначения: вверху овалами разных размеров показаны сейсмоопасные окна (бреши) с указанными диапазонами магнитуд потенциальных землетрясений. Внутренние размеры овала, согласно данным Уломова В.И., указывают на местоположение очага и границы эпицентров, а внешний пунктирный контур ограничивает площадь максимальных сейсмических сотрясений. В нижней строчке условных обозначений указаны энергетические классы тех землетрясений, которые произошли примерно за 10 лет.
Неотектонической основой карты является схема расположения рифтовых впадин и активных разломов, на фоне которой в виде эллипсов выделены "сейсмоопасные окна", т.е. места повышенной вероятности будущих землетрясений. Сами окна, как это видно в условных обозначениях, дифференцируются на три варианта по уровню энергии предполагаемых землетрясений. Время реализации ожидаемых сейсмических событий в окнах составляет период 1999-2050 гг., что определяется длительностью фазы сейсмической активизации в сейсмическом цикле 40+4 года, а также заданием по проекту Г.А.Соболева, в котором принимала участие автор.
Уровень наших представлений на сегодняшний день не позволяет утверждать, что за предстоящие годы ожидания прогнозируемый поток сейсмических событий широкого энергетического диапазона с К=11.0-16.9 реализуется в пределах всех указанных окон, поскольку наш среднесрочный прогноз остается вероятностным. Это означает, что не во всех окнах обязательно произойдут ожидаемые землетрясения верхнего указанного энергетического уровня и в указанные временные интервалы..Несомненно, что некоторая часть эпицентров землетрясений окажется за пределами окон, особенно если учесть степень точности определения эпицентров (10+5 км), или сейсмические события возникнут в местах их ожидания в последующий период времени. В большей степени это касается толчков нижнего энергетического уровня (К=11.0-12.9), которых в БРЗ, согласно графику повторяемости за последние 47 лет (у-0.47), в течение 15 лет должно произойти около 130-140. Заметим, что землетрясения подобного энергетического класса могут происходить многократно в одних и тех же окнах за ожидаемый интервал времени, поэтому число окон не обязательно должно соответствовать числу ожидаемых землетрясений. Вместе с этим, такие толчки не являются основным объектом сейсмопрогноза, так как по интенсивности сотрясений не превышают в эпицентре 5-7 баллов. Подобные землетрясения способны, в основном, произвести лишь панику среди жителей населенных пунктов, близких к очагу, и в редких случаях - повреждения 1-й степени в аварийных зданиях и коммуникациях. Примером таких толчков может служить 6-7-балльное Бабушкинское землетрясение 12 мая 1991г., а также апрельское 1997 г. в г. Северобайкальск.
