Согласно исследованию ученого из Университета Аляски в Фэрбанксе, который проанализировал два крупных землетрясения на Аляске и в Калифорнии, население может быть предупреждено о сильном землетрясении за несколько дней или месяцев, если будет выявлена ​​предшествующая слабая тектоническая активность на больших территориях.

Работу возглавил доцент Тарсило Жирона из Геофизического института UAF.

Жирона, геофизик и специалист по данным, изучает предвестниковую активность вулканических извержений и землетрясений. Геолог Кириаки Дримони из Университета Людвига-Максимилиана в Мюнхене, Германия, является соавтором.

Метод обнаружения, основанный на машинном обучении, был опубликован 28 августа в журнале Nature Communications .

«В нашей статье показано, что передовые статистические методы, в частности машинное обучение, обладают потенциалом для выявления предвестников крупных землетрясений путем анализа наборов данных, полученных из каталогов землетрясений», — сказал Жирона.

Авторы написали компьютерный алгоритм для поиска данных с целью обнаружения аномальной сейсмической активности. Алгоритмы — это набор компьютерных инструкций, которые учат программу интерпретировать данные, учиться на них и делать обоснованные прогнозы или решения.

Они сосредоточились на двух крупных землетрясениях: землетрясении магнитудой 7,1 в Анкоридже в 2018 году и серии землетрясений магнитудой от 6,4 до 7,1 в Риджкресте (Калифорния) в 2019 году.

Они обнаружили, что перед каждым из двух изученных землетрясений на территории от 15% до 25% юго-центральной части Аляски и Южной Калифорнии в течение примерно трех месяцев наблюдалась аномальная региональная сейсмичность низкой магнитуды.

Их исследование показало, что беспорядки, предшествующие крупным землетрясениям, в основном связаны с сейсмической активностью магнитудой ниже 1,5.

Землетрясение в Анкоридже произошло 30 ноября 2018 года в 8:29 утра, эпицентр находился примерно в 10,5 милях к северу от города. Оно вызвало обширные разрушения некоторых дорог и автомагистралей, а также несколько зданий получили повреждения.

Используя свою программу обучения на основе данных, Жирона и Дримони обнаружили, что при землетрясении в Анкоридже вероятность того, что крупное землетрясение произойдет в течение 30 дней или менее, резко возросла примерно до 80% примерно за три месяца до землетрясения 30 ноября. Вероятность возросла примерно до 85% всего за несколько дней до того, как оно произошло.

Они получили схожие вероятностные результаты для последовательности землетрясений Риджкреста для периода, начавшегося примерно за 40 дней до начала последовательности землетрясений.

Жирона и Дримони предполагают геологическую причину малой предвестниковой активности: значительное увеличение давления поровой жидкости внутри разлома.

Давление поровой жидкости относится к давлению жидкости внутри породы. Высокое давление поровой жидкости может потенциально привести к сдвигу разлома, если давление достаточно для преодоления сопротивления трения между блоками породы по обе стороны разлома.

«Повышенное давление поровой жидкости в разломах, приводящее к крупным землетрясениям, изменяет механические свойства разломов, что, в свою очередь, приводит к неравномерным изменениям в региональном поле напряжений», — сказал Дримони. «Мы предполагаем, что эти неравномерные изменения… контролируют аномальную, предвестниковую сейсмичность низкой магнитуды».

По словам Жироны, машинное обучение оказывает огромное положительное влияние на исследования землетрясений.

«Современные сейсмические сети производят огромные наборы данных, которые при правильном анализе могут дать ценную информацию о предвестниках сейсмических событий», — сказал он. «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».

Авторы заявляют, что их алгоритм будет протестирован в ситуациях, близких к реальному времени, чтобы выявить и устранить потенциальные проблемы прогнозирования землетрясений. Метод не следует применять в новых регионах без обучения алгоритма с учетом исторической сейсмичности этого региона, добавляют они.

По словам Жироны, составление надежных прогнозов землетрясений имеет «чрезвычайно важное и часто спорное измерение».

«Точное прогнозирование имеет потенциал для спасения жизней и сокращения экономических потерь , предоставляя ранние предупреждения, которые позволяют своевременно эвакуироваться и подготовиться», — сказал он. «Однако неопределенность, присущая прогнозированию землетрясений, также поднимает важные этические и практические вопросы».

«Ложные тревоги могут привести к ненужной панике, экономическим потрясениям и потере общественного доверия, а неверные прогнозы могут иметь катастрофические последствия», — сказал он.