Метод геофизика может давать месяцы предупреждения о крупных землетрясениях

Исследование учёного из Университета Аляски в Фэрбенксе, проанализировавшего два крупных землетрясения на Аляске и в Калифорнии, показывает, что общественность может получать предупреждения за дни или месяцы до основного толчка благодаря выявлению аномальной слабой тектонической активности на больших территориях. Работу возглавил доцент-исследователь Тарсило Жирона из Геофизического института Университета Аляски в Фэрбенксе.

Метод обнаружения, основанный на машинном обучении, был опубликован 28 августа в журнале Nature Communications. Алгоритм анализировал данные о сейсмичности перед землетрясением в Анкоридже магнитудой 7.1 в 2018 году и последовательностью толчков в Риджкресте (Калифорния) магнитудой от 6.4 до 7.1 в 2019 году. Учёные обнаружили, что примерно за три месяца до каждого из этих событий аномальная слабая региональная сейсмичность наблюдалась на 15–25% территории Южно-Центральной Аляски и Южной Калифорнии. Беспокойство, предшествующее крупным землетрясениям, в основном проявляется сейсмической активностью магнитудой ниже 1.5.

Авторы предполагают геологическую причину такой низкоамплитудной активности-предвестника: значительное увеличение давления поровых флюидов в разломе. «Повышенное давление поровой жидкости в разломах, ведущих к крупным землетрясениям, изменяет механические свойства разломов, что, в свою очередь, приводит к неравномерным вариациям в региональном поле напряжений», — поясняет соавтор, геолог Кириаки Дримони. По их мнению, эти неравномерные вариации контролируют аномальную низкоамплитудную сейсмичность-предвестник.

Алгоритм показал, что вероятность сильного землетрясения в течение 30 дней резко возрастала примерно до 80% за три месяца до толчка в Анкоридже и до 85% за несколько дней до него. Аналогичные результаты по вероятности были получены для последовательности в Риджкресте за период, начинающийся примерно за 40 дней до первого толчка. Учёные подчеркивают, что метод требует обучения алгоритма на исторических данных сейсмичности каждого нового региона и будет тестироваться в режиме, близком к реальному времени, для выявления проблем в прогнозировании.