Машинное обучение обнаруживает признаки зарождения медленных землетрясений в сейсмических данных

Исследователи, используя модель машинного обучения для анализа исторических сейсмических данных, обнаружили отчетливые статистические признаки, отмечающие начальную стадию формирования медленных разрывов в земной коре за месяцы до того, как тремор или GPS-данные фиксируют смещение тектонических плит. Учитывая сходство между медленными сейсмическими событиями и классическими землетрясениями, эти уникальные сигнатуры могут помочь геофизикам понять временные закономерности и разрушительных быстрых толчков.

Медленные сейсмические события — это землетрясения, которые мягко сотрясают грунт в течение дней, месяцев или даже лет, не излучая сейсмические волны большой амплитуды и часто оставаясь незамеченными для обычного человека. Классические же землетрясения происходят реже в конкретном регионе, что делает их изучение с помощью требовательных к данным методов машинного обучения более сложным.

Команда проанализировала непрерывные сейсмические волны за период с 2009 по 2018 год из Тихоокеанской северо-западной сейсмической сети (Pacific Northwest Seismic Network), отслеживающей движения земли в регионе Каскадия. В этой зоне субдукции во время медленного события Северо-Американская плита примерно каждые 14 месяцев надвигается на плиту Хуан-де-Фука. Наиболее важным признаком для прогнозирования медленного скольжения в данных по Каскадии оказалась сейсмическая мощность (энергия) в определенных частотных диапазонах, связанных с такими событиями.

«Для большинства событий мы можем видеть признаки надвигающегося разрыва за недели и месяцы до его начала», — заявила Клаудия Халберт, вычислительный геофизик из ENS и Национальной лаборатории в Лос-Аламосе (Los Alamos National Laboratory), ведущий автор исследования, опубликованного в Nature Communications. «Наши результаты позволяют предположить, что медленный разрыв может быть предсказуем, и, поскольку медленные события имеют много общего с землетрясениями, они могут предоставить более простой способ изучения фундаментальной физики разрыва земной коры».

Гипотеза исследовательской группы о сигнале, указывающем на формирование медленного события, согласуется с другими недавними работами, обнаружившими форшоки малой амплитуды в Калифорнии. Используемые прозрачные алгоритмы машинного обучения с учителем позволяют команде видеть, какие признаки модель использует для прогноза, и сравнивать их с важными признаками из лабораторных экспериментов.

«Определяя важные статистические особенности, мы можем сравнить результаты с данными лабораторных экспериментов, что дает нам окно в лежащую в основе физику», — отметила Халберт. «Учитывая сходство статистических особенностей в данных по Каскадии и из лабораторных экспериментов, по-видимому, существуют общие черты в фрикционной физике, лежащей в основе медленного разрыва и зарождения землетрясений. Одни и те же причины могут масштабироваться от небольшой лабораторной системы до огромных масштабов зоны субдукции Каскадия».