ФИЗИКА ЗЕМЛИ, 2014, № 2, с. 3-20
УДК 550.34.06.013.22
РАСПОЗНАВАНИЕ МЕСТ ВОЗМОЖНОГО ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ: МЕТОДОЛОГИЯ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
© 2014 г. А. А. Соловьев1, А. Д. Гвишиани2, А. И. Горшков1, М. Н. Добровольский2, О. В. Новикова1
Институт теории прогноза землетрясений и математической геофизики РАН, г. Москва
E-mail: soloviev@mitp.ru 2Геофизический центр РАН, г. Москва Поступила в редакцию 21.07.2013 г.
Представлены результаты проверки определения мест возможного возникновения сильных землетрясений с помощью алгоритмов распознавания образов, которое было сделано для ряда регионов мира с различным уровнем сейсмической активности и, соответственно, с различными магнитудны-ми порогами, определяющими сильные землетрясения. Проверка выполнена на основе данных Национального центра информации о землетрясениях США (NEIC) по состоянию на 1 августа 2012 г. В каждом из рассмотренных регионов анализировалось положение эпицентров сильных землетрясений, произошедших в регионе после опубликования соответствующего результата. Всего оказалось 91 такое землетрясение. Эпицентры 79 из них (87%) расположены в распознанных местах их возможного возникновения, включая 27 эпицентров, расположенных в местах, где на момент публикации результата распознавания не были известны сильные землетрясения. Выполненная проверка дает аргументы в пользу достоверности результатов распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений и целесообразности их применения в задачах оценки сейсмического риска. Сравнение результата распознавания для Калифорнии с анализом сейсмичности этого региона путем применения алгоритма выделения плотных областей DPS (Discrete Perfect Sets) показало согласованность результатов, полученных этими двумя различными методами.
DOI: 10.7868/S0002333714020112
1. ВВЕДЕНИЕ
При расчете сейсмического риска для сейсмо-опасного региона необходимо ответить на вопрос, где в рассматриваемом регионе могут произойти сильные землетрясения. Один из подходов к решению этой задачи был сформулирован в работах [Гельфанд и др., 1972; Gelfand et al., 1972], опубликованных в начале 70-х годов прошлого века. Этот подход основывается на гипотезе о том, что эпицентры достаточно сильных землетрясений (с магнитудой M > M0, где M0 — заданный порог) приурочены к местам пересечений тектонически активных зон разломов — морфо-структурным узлам. Местоположение узлов определяется по специальной методике морфострук-турного районирования — МСР, описание которой приведено в работах [Алексеевская и др., 1977; Alekseevskaya et al., 1977; Ранцман, 1979; Gorshkov et al., 2003; Горшков, 2010]. Гипотеза о приуроченности эпицентров подтверждается описанным в [Гвишиани, Соловьев, 1981] статистическим анализом взаимного расположения эпицентров и пересечений морфоструктурных линеаментов. Возможные нарушения гипотезы могут быть объяснены ошибками как в регистра-
ции места и силы землетрясений, так и в определении местоположения узлов.
Во всех рассмотренных сейсмоактивных регионах сильные землетрясения зарегистрированы лишь в сравнительно небольшой части узлов, выделенных в регионе. Поскольку период инструментальных сейсмологических наблюдений составляет немногим более 100 лет, то естественно предположить, что за это время не все потенциально опасные узлы "проявили" себя сильными землетрясениями. Возникает задача определения полной совокупности опасных узлов путем формулировки критериев, по которым они отличаются от остальных узлов, на основе геолого-геофизической информации о них. Эта задача решается методами распознавания образов [Бонгард, 1967]. Узлы являются объектами распознавания, каждый из которых описывается вектором геолого-геофизических характеристик, измеренных для соответствующего узла. А обучающая выборка для применения алгоритма распознавания образов формируется на основе данных о сейсмичности региона. Результатом распознавания является классификация узлов на узлы, где возможны сильные землетрясения, и узлы, где возможны землетрясения лишь с М< М0, и критерии (реша-
ющее правило), по которым выполнена эта классификация.
За прошедшие годы задача определения мест возможного возникновения сильных землетрясений была решена для ряда сейсмоактивных регионов, и информация о землетрясениях, происшедших в них после получения соответствующих результатов, позволяет дать оценку их достоверности. Ранее результаты такой оценки приводились в работах [Ранцман, 1979; Горшков и др., 2001; Горшков, 2010]. В настоящей статье такая проверка выполнена на основе данных Национального центра информации о землетрясениях США (NEIC) по состоянию на 1 августа 2012 г. Выполнено также сравнение результата распознавания для Калифорнии с анализом сейсмичности этого региона путем применения алгоритма выделения плотных областей DPS (Discrete Perfect Sets).
2. ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ И ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ
Задача определения мест возможного возникновения сильных землетрясений состоит в разделении территории рассматриваемого сейсмоактивного региона на две части: высокосейсмичные области, где возможны эпицентры сильных землетрясений, и низкосейсмичные области, где эпицентры таких землетрясений не возникают.
Процедура решения этой задачи состоит из следующих этапов:
• выделение региона и задание порога М0, определяющего сильные землетрясения;
• морфоструктурное районирование региона и формулировка задачи на языке распознавания образов;
• определение обучающей выборки для применения алгоритма распознавания образов;
• отбор характеристик, описывающих объекты распознавания, и измерение их значений;
• дискретизация и кодирование значений характеристик в виде компонент бинарных векторов;
• применение алгоритма распознавания образов с целью разделения объектов распознавания на два класса: "высокосейсмичные" объекты, вблизи которых возможны сильные землетрясения и "низкосейсмичные" объекты, вблизи которых не происходят сильные землетрясения;
• оценка достоверности полученной классификации путем контрольных тестов;
• интерпретация полученной классификации объектов распознавания в виде разделения рассматриваемого региона на высокосейсмичные и низкосейсмичные области;
• интерпретация полученного правила распознавания.
На первом этапе определяются границы региона, для которого будет решаться задача распознавания мест сильных землетрясений. Поскольку в результате решения задачи для всей территории региона должны быть определены единые критерии, отделяющие места возможного возникновения сильных землетрясений от мест, где такие землетрясения не ожидаются, то регион должен быть достаточно тектонически однородным. Это означает, что во всем регионе причины возникновения сильных землетрясений должны быть подобны.
Одновременно с определением региона задается порог M0. При этом принимаются во внимание следующие критерии: число известных сильных землетрясений в регионе не должно быть слишком мало (не менее 10—20), а окрестности их эпицентров, соразмерные с очагами, не должны покрывать слишком большую часть территории региона. Выполнение первого критерия создает возможность формирования достаточной обучающей выборки (примеров мест, где уже известны сильные землетрясения) для применения алгоритма распознавания образов. Выполнение второго критерия обеспечивает наличие в регионе областей, где сильные землетрясения не происходят, и, следовательно, задача не будет иметь тривиального решения, когда сильные землетрясения возможны на всей территории региона. Таким образом, значение порога M0 связано как с уровнем сейсмической активности региона, так и с его размерами.
Имеющийся опыт решения задач определения возможных мест сильных землетрясений дает следующие значения порога M0: 5.0 для Западных Альп [Вебер и др., 1985; Cisternas et al., 1985], Пиренеев [Гвишиани и др., 1987а; 1987б; Gvishiani etal., 1987], Большого Кавказа [Гвишиани и др., 1988] и Иберийской плиты [Горшков, 2010; Gor-shkov et al., 2010]; 5.5 для Большого Кавказа [Гвишиани и др., 1987в] и Малого Кавказа [Горшков и др., 1991]; 6.0 для Италии [Горшков и др., 1979; Caputo et al., 1980], объединенного региона Альп и Динарид [Gorshkov et al., 2004; Горшков, 2010] и района сочленения Альп и Динарид [Gorshkov et al., 2009]; 6.5 для Тянь-Шаня и Памира [Гельфанд и др., 1972; 1973; Gelfand et al., 1972], объединенного региона Балкан, Малой Азии и Закавказья [Гельфанд и др., 1974а], Калифорнии и Невады [Гельфанд и др., 1976; Gelfand et al., 1976], Большого Кавказа [Гвишиани и др., 1986] и Гималаев [Бха-тия и др., 1992; Bhatia et al., 1992]; 7.75 для Анд Южной Америки [Гвишиани и др., 1982, Gvishiani, So-loviev, 1984] и Камчатки [Гвишиани и др., 1984].
После выбора региона и магнитудного порога, определяющего сильные землетрясения, в регионе выделяются объекты распознавания. В работах
[Гельфанд и др., 1972; Gelfand et al., 1972] в качестве объектов распознавания использовались морфоструктурные узлы — окрестности пересечений морфоструктурных линеаментов. Морфо-структурные линеаменты, являющиеся границами блоков земной коры, строятся в результате МСР региона, которое основано на представлении о блоковой структуре земной коры. Методика МСР, применимая к горным областям, подробно изложена в работах [Алексеевская и др., 1977; Alekseevskaya et al., 1977; Ранцман, 1979; Gorshkov et al., 2003; Горшков, 2010]. Схема МСР представляет собой модель современной блоковой структуры земной коры в рассматриваемом регионе. В результате МСР в регионе выделяются три элемента блоковых структур: иерархически упорядоченные блоки; морфоструктурные линеаменты — границы блоков; морфоструктурные узлы — места сочленений блоков, где пересекаются линеаменты. Положение элементов блоковых структур определяется целенаправленным анализом рельефа поверхности Земли с использованием топографических карт и космических снимков и с учетом информации, содержащейся на геологических и тектонических картах.
В работе [Ранцман, 1979] сформулированы геоморфологические аргументы в пользу того, что сильные землетрясения наряду с другими экстремальными природными
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.