ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И БИОСФЕРА. 2018. T. 17, № 3. С. 62–77.  DOI 10.21455/GPB2018.3-4

УДК 550.334

ЦИКЛИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА СЕЙСМИЧЕСКОГО ШУМА
И ПРОБЛЕМА ПРОГНОЗИРУЕМОСТИ СИЛЬНЕЙШИХ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ НА ЯПОНСКИХ ОСТРОВАХ

© 2018 г.   А.А. Любушин

Институт физики Земли  им. О.Ю. Шмидта РАН, г. Москва, Россия

Представлены результаты анализа свойств низкочастотного сейсмического шума на Японских островах с начала 1997 г. по март 2018 г. Рассматриваемый интервал времени включает в себя одну из крупнейших сейсмических катастроф последнего времени – землетрясение Тохоку 11.03.2011 г. Наличие сети сейсмических наблюдений дает уникальную возможность исследовать, как подготовка сильного землетрясения отражается на изменении свойств сейсмического шума во времени и в пространстве. Анализ кластеризации ежесуточных мультифрактальных и энтропийных  свойств сейсмического шума в скользящем временном окне длиной 1 год, усредненных по всем станциям сети, позволил найти 2.5-годовую периодичность, установившуюся с начала 2003 г., которая коррелирует с возникновением сильных землетрясений в Японии. Исследование особенностей пространственного распределения свойств сейсмического шума позволяет выдвинуть гипотезу о повышенной опасности возникновения следующего мегаземлетрясения в Японии в районе контакта северной оконечности Филиппинской океанической плиты с о. Хонсю в районе глубоководного желоба Нанкай недалеко от г. Токио. Помимо сети сейсмических наблюдений, на Японских островах имеется густая сеть стационарных пунктов GPS, для которых с начала марта 2015 г. доступны наблюдения с шагом по времени 5 мин. Доступность таких измерений позволяет дополнить анализ свойств сейсмического шума и вычислить степень корреляции данных GPS в любой точке от измерений на соседних станциях. Анализ и обработка результатов измерений показали, что самое интенсивное пятно повышенной корреляции дрожания земной поверхности, измеряемой средствами GPS, находится именно в желобе Нанкай с центром в точке 34º с.ш.; 138º в.д.

Ключевые слова: сейсмический шум, дрожание земной поверхности, мультифракталы, энтропия, предвестники землетрясений.

Литература

Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д.  Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

Любушин А.А. Анализ данных систем геофизического и экологического мониторинга. М.: Наука, 2007. 228 c.

Любушин А.А. Микросейсмический шум в минутном диапазоне периодов: свойства и возможные прогностические признаки // Физика Земли. 2008. № 4. С.17–34.

Любушин А.А. Тренды и ритмы синхронизации мультифрактальных параметров поля низкочастотных микросейсм // Физика Земли. 2009. № 5. С. 15–28.

Любушин А.А. Статистики временных фрагментов низкочастотных микросейсм: Их тренды и синхронизация // Физика Земли. 2010. № 6. С. 86–96.

Любушин А.А. Кластерный анализ свойств низкочастотного микросейсмического шума // Физика Земли. 2011а. № 6. C. 26–34.

Любушин А.А. Сейсмическая катастрофа в Японии 11 марта 2011 года: Долгосрочный прогноз по низкочастотным микросейсмам // Геофизические процессы и биосфера. 2011б. Т. 10, № 1. С. 9–35.

Любушин А.А. Прогноз Великого Японского землетрясения // Природа. 2012. № 8. С. 23–33.

Любушин А.А. Карты свойств низкочастотных микросейсм для оценки сейсмической опасности // Физика Земли. 2013. № 1. С. 11–20.

Любушин А.А. Анализ когерентности глобального сейсмического шума, 1997–2012 // Физика Земли. 2014а. № 3. С. 18–27.

Любушин А.А. Прогностические свойства случайных флуктуаций геофизических характеристик // Биосфера. 2014б. № 4. С. 319–338.

Любушин А.А. Связь полей низкочастотных сейсмических шумов Японии и Калифорнии // Физика Земли. 2016. № 6. С. 28–38.

Любушин А.А., Соболев Г.А. Мультифрактальные меры синхронизации микросейсмических колебаний в минутном диапазоне периодов // Физика Земли. 2006. № 9. С. 18–28.

Любушин А.А., Копылова Г.Н., Касимова В.А., Таранова Л.Н. О свойствах поля низкочастотных шумов, зарегистрированных на Камчатской сети широкополосных сейсмических станций // Вестн. Камчат. регион. ассоциации «Учебно-научный центр» (КРАУНЦ). Сер. Науки о Земле. 2015. № 2, вып. 26. С. 20–36.

Соболев Г.А. Концепция предсказуемости землетрясений на основе динамики сейсмичности при триггерном воздействии. М.: ИФЗ РАН, 2011. 56 с.

Соболев Г.А. Сейсмический шум. М.: ООО «Наука и образование», 2014. 272с.

Филатов Д.М., Любушин А.А. Оценка сейсмической опасности Японских островов на основе фрактального анализа временных рядов GPS // Физика Земли. 2017. № 4. С. 55–66.

Duda R.O., Hart P.E. Pattern classification and scene analysis. N.Y.; London; Sydney; Toronto: John Wiley & Sons, 1973. (Рус. пер.: Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 511 с.).

Feder J. Fractals. N.Y., London: Plenum Press, 1988. (Рус. пер.: Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991. 254 с.).

Filatov D.M., Lyubushin A.A. Fractal analysis of GPS time series for early detection of disastrous seismic events // Physica. A. 2017. V. 469, N 1. P. 718–730. URL:  http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2016.11.046

Hardle W. Applied nonparametric regression. Cambridge; N.Y.; New Rochell; Melbourne; Sydney: Camb. Univ. Press, 1989. (Рус. пер.: Хардле В. Прикладная непараметрическая регрессия. М.: Мир, 1993. 349 с.).

Huber P.J. Robust statistics. N.Y.; Chichester; Brisbane; Toronto: John Wiley & Sons, 1981. (Рус. пер.: Хьюбер П. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984. 303 с.).

Kantelhardt J.W., Zschiegner S.A., Konscienly-Bunde E., Havlin S., Bunde A., Stanley H.E. Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series // Physica. A. 2002. V. 316. P. 87–114.

Ketchen D.J. (Jr.), Shook C.L. The application of cluster analysis in Strategic Management Research: An analysis and critique // Strategic Management J. 1996. V. 17, N 6. P. 441–458.

Lyubushin A. Prognostic properties of low-frequency seismic noise // Natural Sci. 2012. V. 4.
P. 659–666. DOI 10.4236/ns.2012.428087

Lyubushin A. How soon would the next mega-earthquake occur in Japan? // Natural Sci. 2013. V. 5, N 8A1. P. 1–7. DOI 10.4236/ns.2013.58A1001

Lyubushin A.A. Dynamic estimate of seismic danger based on multifractal properties of low-frequency seismic noise // Natural Hazards. 2014. V. 70, N 1. P. 471–483. DOI 10.1007/s11069-013-0823-7

Lyubushin A.A. Long-range coherence between seismic noise properties in Japan and California before and after Tohoku mega-earthquake // Acta Geod. et Geoph. 2017. V. 52. P. 467–478. DOI 10.1007/s40328-016-0181-5

Mallat S. A wavelet tour of signal processing. San Diego; London; Boston; N.Y.; Sydney; Tokyo; Toronto: Acad. Press, 1998. 577 p. (Рус. пер.: Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов. М.: Мир, 2005. 671 c.).

Mogi K. Two grave issues concerning the expected Tokai Earthquake // Earth Planets Space. 2004. V. 56, li-lxvi.

Rikitake T. Probability of a great earthquake to recur in the Tokai district, Japan: Reevaluation based on newly-developed paleoseismology, plate tectonics, tsunami study, micro-seismicity and geodetic measurements // Earth Planets Space. 1999. V. 51. P. 147–157.

Vogel M.A., Wong A.K.C. PFS clustering method // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1979. V. 1, N 3. P. 237–245. DOI 10.1109/TPAMI.1979.4766919

Zoller G., Holschneider M., Hainzl S., Zhuang J. The largest expected earthquake magnitudes in Japan: The statistical perspective // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2014. V. 104, N 2. P. 769–779. URL: https://doi.org/10.1785/0120130103

Сведения об авторе

ЛЮБУШИН Алексей Александрович – доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник, Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН. 123242, г. Москва, ул. Большая Грузинская, д. 10, стр. 1. Тел.: +7 (499) 254-23-50. E-mail : lyubushin@yandex.ru   

CYCLIC PROPERTIES OF SEISMIC NOISE AND THE PROBLEM OF PREDICTABILITY OF THE STRONGEST EARTHQUAKES
IN THE JAPANESE ISLANDS

A.A. Lyubushin

Schmidt Institute of Physics of the Earth, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia

Abstract. The results of the analysis of the properties of low-frequency seismic noise on the Japanese islands from early 1997 to March 2018 are presented. This time interval includes one of the largest seismic disasters of the last time – the Tohoku earthquake of March 11, 2011. The presence of a dense network of seismic observations provides a unique opportunity to investigate how the preparation of a strong earthquake is reflected in the changing properties of seismic noise both in time and space. Analysis of the clustering of the daily multi-fractal and entropic properties of seismic noise in a 1-year moving time window averaged over all stations of the network made it possible to find a 2.5-year periodicity, established since the beginning of 2004, which correlates with the occurrence of strong earthquakes in Japan. The study of the features of the spatial distribution of seismic noise properties allows us to propose a hypothesis about the increased danger of the next mega-earthquake in Japan in the area of contact of the northern boundary of the Philippine oceanic plate with island Honshu, in the Nankai deep-water trough area, not far from Tokyo. In addition to the network of seismic observations on the Japanese islands, there is a dense network of fixed GPS points, for which, from the beginning of March 2015, there are observations with a time step of 5 minutes. The presence of such measurements makes it possible to supplement the analysis of seismic noise properties and to calculate the degree of correlation of GPS data at any point from measurements at neighboring stations. As a result, it turned out that the most intense spot of increased correlation of Earth’s surface tremor, measured by means of GPS, is located in the Nankai trough with the center at the point 34ο N and 138ο E.

Keywords: seismic noise, Earth’s tremor, multifractals, entropy, earthquake precursors.

About the author

LYUBUSHIN Alexey A. – Dr. Sci. (Phys. and Math.), chief researcher, Schmidt Institute of Physics of the Earth, Russian Academy of Sciences. Moscow, Russia. Tel.: +7 (499) 254-23-50. E-mail: lyubushin@yandex.ru