Проведенное исследование предполагает, что общественность может получать предупреждения за несколько дней или месяцев до крупного землетрясения. Анализ был сосредоточен на двух значительных землетрясениях в Аляске и Калифорнии.
Исследование и метод
Работу возглавил доцент Геофизического института Аляскинского университета в Фэрбенксе Тарсило Жирона. Жирона, геофизик и специалист по обработке данных, изучает предвестники вулканических извержений и землетрясений. Соавтором исследования стал геолог Кириаки Дримони из университета Людвига-Максимилиана в Мюнхене, Германия.
Метод обнаружения, основанный на машинном обучении, был опубликован 28 августа в журнале Nature Communications.
«Наша статья демонстрирует, что передовые статистические методы, в частности машинное обучение, имеют потенциал для идентификации предвестников крупных землетрясений путем анализа данных из отчетов о землетрясениях», — сказал Жирона.
Авторы разработали компьютерный алгоритм для поиска данных и обнаружения аномальной сейсмической активности. Алгоритмы — это набор компьютерных инструкций, которые обучают программу интерпретировать данные, учиться на них и делать обоснованные прогнозы или решения.
Примеры исследований
В рамках исследования были проанализированы два крупных землетрясения:
Землетрясение в Анкоридже, Аляска, в 2018 году (магнитуда 7,1).
Серия землетрясений в Риджкресте, Калифорния, в 2019 году (магнитуды от 6,4 до 7,1).
Исследователи обнаружили, что за три месяца до этих землетрясений на 15-25% территории Юго-Центральной Аляски и Южной Калифорнии наблюдалась аномальная сейсмическая активность низкой магнитуды. Эта активность была связана с сейсмическими событиями с магнитудой ниже 1,5.
Результаты и выводы
Землетрясение в Анкоридже произошло 30 ноября 2018 года и вызвало значительный ущерб. Используя алгоритм, ученые установили, что вероятность крупного землетрясения в течение 30 дней после обнаружения аномальной активности возросла до 80% за три месяца до события и до 85% за несколько дней до него.
Серия землетрясений в Риджкресте показала аналогичные результаты с вероятностью предсказания за 40 дней до начала серии.
Жирона и Дримони предполагают, что аномальная сейсмическая активность может быть связана с повышением давления порового флюида внутри разлома. Высокое давление порового флюида может приводить к проскальзыванию разлома, если оно достаточно велико, чтобы преодолеть трение между блоками породы.
«Современные сейсмические сети создают огромные наборы данных, которые при правильном анализе могут дать ценную информацию о предвестниках сейсмических событий. Именно здесь достижения в области машинного обучения и высокопроизводительных вычислений могут сыграть преобразующую роль, позволяя исследователям выявлять значимые закономерности, которые могут сигнализировать о надвигающемся землетрясении», — отметил Жирона.
Проблемы в прогнозировании землетрясений
Важно отметить, что исследователи планируют протестировать алгоритм в условиях, приближенных к реальному времени, для выявления и решения потенциальных проблем. Метод требует предварительного обучения на исторических данных.
Жирона подчеркивает важность и этические вопросы точного прогнозирования землетрясений. Он отмечает тот факт, что точные прогнозы могут спасти жизни и снизить экономические потери, но неопределенность в прогнозировании также вызывает значительные этические и практические вопросы. Исследователь подчеркивает, что ложные тревоги могут вызвать панические настроения и потерю общественного доверия, в то время как упущенные прогнозы могут иметь катастрофические последствия.
Источник: habr.com
Похожие новости:
Технологии в агрокомплексе: мастера, подмастерье и искусственный интеллект
Исследование GARANT IN: Наиболее востребованные визы для ИТ специалистов в 50 странах мира
Уровень «цифровой зрелости» компаний в России выше, чем в среднем по миру
Шумоподавляющая ткань | 6 минут термоядерного синтеза | Лазерная связь в космосе | Вакцина от рака