地球环境
2020年1月3日

地震预测小地震显示 大地震更有可能

精确地震预测仍然是重大挑战地球物理家.大地震突发剧烈摇动可能对基础设施造成严重破坏并造成生命损失David Rhoades博士和Annemarie Christophersen博士GNS科学新西兰开发了一个预测模型,使用地震先质震度模式帮助全球震动地段社区

地震地球最具暴力性和破坏性自然危害全世界每年有数以百万计的人受地震影响建筑物可能崩溃,基础设施受损,地震的二次效应,如海啸和山崩等,同样具有破坏性。

摇动地球
地球结壳不光滑单片岩石 由多块破片组成 称板块缓慢移动,每年相擦几厘米扰动和异常岩石纹理 地球结壳常 令它们变罐对立 并卡住一段时间积聚了大量线段能量 当板块最后再次移动时 存储能量突然爆出 摇转环壳并产生地震复杂断层网络从板块边界分布到结壳伸展能量也会积聚起来 岩石缓慢推拉 最终导致震离主板边界

自然震难预测没有一个地震与另一个地震相似,因为它们在地壳内部深度不同,能量释放量不同,环绕岩石响应方式不同。科学家测量震波测量震波大小:地震释放的能量波遍地壳和地球中心,这些震波即震波可在世界各地测量

地震预测多年来一直是地球物理圈的一项挑战David Rhoades博士和Annemarie Christosen博士新西兰GNS科学使用地震模式开发地震预测概率模型(一个区域地震频率),该模式已深入地震研究并可以为世界各地风险社区提供信息,有可能拯救生命

震前震
当大地震发生时,许多人知道继大地震后将发生一系列小地震,称为余震地震聚类非常常见,但较少人知道在发生大地震前还有地震聚类并起地震前先兆作用Rhoades博士和 Christophersen博士可以使用此信息预测模型

大型事件前集群地震

大地震准备阶段 发生大地震的地区 将经历一系列小地震介质地震群数月或大地震前几十年内发生未来地震越大,先质越大,时间间隔越长,先质占用面积越大这种现象被称为先质规模提高

自2011年6.3级新西兰克赖斯特彻奇地震

EEPAS模型
Rhoades博士和 Christophersen博士一直在努力改善基于先兆级提高现象的地震预测模型EPAS模型使用预震规模、大地震规模和预震区间和面积之间的关系预测特定区域未来大地震概率模型假设每次观测到的地震都可能是大地震的先兆团队可收集定时地震信息生成地震预报,从而在未来任何时间、地点和潜在规模发生地震的可能性

模型初始开发使用新西兰地震数据新西兰位于澳大利亚板块和太平洋板块边界上意味着它每年经历数千次地震,其中至少有100次强到足以感知模型使用前几次地震数据预测1965至2000年波段大于5.75的浅度地震通过回溯应用新西兰数据,有可能测试EEPAS模型的预测能力。

预测缩放关系预设时间TP和MP前体区AP和MP点线表示95%容限 从现实世界目录计算阴暗区域为95%置信带

EEPAS模型使用
EEPAS模型版本自此应用到世界各地地震数据中,包括加利福尼亚州、希腊和日本地震预测性研究国际协作小组定期进行地震模型测试。EEPAS模型比其他类似设计预测模型表现得更好

能够预测何时何地更可能发生大地震对风险社区很重要。通过确保做好充分准备来减轻地震影响将拯救生命并减少社区破坏EEPAS模型与基于余震的其他模型并用,预测2016年坎特伯雷地区和开库拉附近7.8级地震后新西兰地震模型用于为地震后基础设施重建规划提供参考,需要覆盖预测期达100年。Rhoades博士和 Christophersen博士作为EEPAS模型,在试图预测从几年前开始时(时差)假设地震概率

Rhoades博士和 Christophersen博士一起展示结果

克服时差
最新论文Rhoades博士和 Christophersen博士补偿延时问题出自缺失数据模型需要预测未来数年,因此没有先兆地震数据输入模型原创地震信息“完整性”取决于大地震规模和时间拉长模型有两个主要构件:时变构件和时变构件团队测试不同方法补偿不完整数据,提高时差分量或时分分分量

EEPAS模型应用到全世界各地的地震数据中,包括新西兰、加利福尼亚州、希腊和日本

最终,Rhoades博士和Cristophersen博士发现,这两种方法的组合为跨时段预测提供最佳结果新补偿模型设计使用新西兰地震数据再次测试发现更新模型显示性能大为提高并延迟达12年EEPAS模型根据2018年前地震数据,每年预测里氏六 八级至2030年强震概率仍然很低,概率比前些年高得多,表示中新西兰至少2030年之前可能继续经历比前几段多的地震

电视摄制组自2016年新西兰开库拉地震后失窃公路一

EEPAS未来
EEPAS模型克服时差问题继续优于其他地震预测模型然而,这不是团队希望对模型作的唯一改进地震生成后物理复杂,我们对地球动态结壳的理解正在持续演化地球物理家使用数字地震模拟器生成合成地震数据,允许深入研究许多不同的地震场景
前体地震集群表示即将发生大地震的先兆规模增长现象也见诸合成地震数据集中EEPAS模型应用合成数据将帮助地球物理家理解为何会发生这种现象此外,进一步将模型应用到各种地震数据上将有助于开发预测能力

归根结底,能够对大地震提供更精确预测对生活在震动区内的社区具有真正重要意义。预测何时可能发生地震可适当准备减轻对生活和生计的影响

预测2030年和7.5级EEPAS模型补偿时差速率密度一对应新西兰区域长期平均地震率

个人响应

是什么先点燃你对地震预测的兴趣

大卫:1976年Frank Evison教授接近我,他注意到群起有时先于大地震并发现群震大小、大地震大小和时间之间的相互关系请求统计帮助使用群预测大地震数十年来,我们协作测试先质群假设归根结底,我们发现先质群是一个比较泛泛现象 — — 先质规模增长 — — 的特例,EEPAS模型证明更容易使用统计地震学方法严格测试

Annemarie:1996年在新西兰旅行时,我第一次对地震和板块构造感兴趣,探索美景并寻找博士研究题目Victoria大学惠灵顿分校见Euan Smith教授,他刚与DavidMiddleton讨论可能学生项目,后任新西兰地震委员会首席执行官EQC对地震复保期感兴趣,导致我博士论文题目“破坏性地震发生概率”。最近我一直在努力理解为什么先兆地震发生

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