1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Физика Земли
  4. № 2, 2020

Физика Земли, 2020, № 2, стр. 10-20

Анализ микросейсмического фона до и после сильных землетрясений на примере Чилийской зоны субдукции

А. Н. Беседина 1, *, С. Б. Кишкина 1, Г. Г. Кочарян 1, И. А. Ряховский 1

1 Институт динамики геосфер им. М.А. Садовского РАН
г. Москва, Россия

* E-mail: besedina.a@gmail.com

Поступила в редакцию 05.08.2019
После доработки 14.10.2019
Принята к публикации 14.10.2019

Полный текст (PDF)

Аннотация

В работе проведено исследование параметров микросейсмического фона в окрестности Чилийской зоны субдукции с целью обнаружения колебаний системы блок–разлом, аналогичных тем, которые были идентифицированы при обработке результатов проведенного ранее лабораторного эксперимента. Для анализа были привлечены данные широкополосных сейсмических станций международной сейсмической сети IRIS. Проводился расчет спектральных параметров микросейсмического фона до и после нескольких землетрясений. Выявлено, что перед землетрясениями с Мw ≥ 8 наблюдается понижение рассчитанного значения спектрального центроида на 0.12–0.26 Гц. Длительность снижения величины спектрального центроида в диапазоне 0.008–0.45 Гц может достигать 2 сут. Предложенный подход может быть новым полезным инструментом для мониторинга активных разломов разного масштаба в режиме реального времени.

Ключевые слова: система блок–разлом, микросейсмический фон, спектральный центроид.

ВВЕДЕНИЕ

Идея использовать микросейсмические шумы, основные параметры которых можно получить, применяя современные измерительные и обрабатывающие методики, представляется весьма заманчивой для решения многих задач сейсмологии.

Появление цифровых методов регистрации способствовало проведению детального анализа данных, который показал, что характеристики микросейсм тесно связаны с локальными геологическими структурами участка наблюдений, в первую очередь, – с плотностью и толщиной поверхностного слоя [Nakamura, 1989]. В этой связи результаты исследований характера микросейсмического шума нашли широкое применение в инженерной сейсмологии для получения данных о структуре участка и механических характеристиках грунтов [Nakamura, 2000; Parolai, 2012; Rezaei, Choobbasti, 2017]. Широкое распространение получила методика спектрального отношения горизонтальных и вертикальных компонент сейсмического шума (NHV) [Nakamura, 1989; 2000; Konno, Ohmachi, 1998], которая позволяет получить резонансные частоты локального участка среды, оценить вероятность эффекта усиления на конкретном участке при прохождении волн от землетрясения [Tan et al., 2018; и др.].

Исходя из предположения о том, что свойства микросейсмического шума связаны с геологическим строением среды, грунтовыми условиями, а также с напряженным состоянием массива, в ряде работ предприняты попытки использовать характеристики шумов в качестве предвестников землетрясений и даже составления прогнозов [Lyubushin, 2009; Любушин, 2011; 2016; Sovic et al., 2013; Салтыков, 2014]. Некоторые исследователи полагают, что по мере приближения момента землетрясения изменяется статистическая структура микросейсмического шума. Так авторы работы [Sovic et al., 2013] считают, что в процессе подготовки землетрясения генерируется высокочастотный микросейсмический шум в диапазоне 2–25 Гц, что может служить краткосрочным предвестником землетрясения. Согласно анализу, проведенному в работе [Sovic et al., 2013], спектры микросейсмического шума в окрестности будущего (неглубокого) землетрясения заметно изменяются за один–два дня до события. В работах [Любушин, 2011; 2016] было подготовлено несколько прогнозов сильных землетрясений Японии, опираясь на выдвинутое автором предположение, что дисперсия микросейсмического шума в процессе подготовки землетрясения уменьшается и, соответственно, становится проще статистическая структура шума. Отмечается, что в преддверии землетрясения увеличивается пространственный радиус корреляции шума, а именно, на различных станциях сейсмической сети увеличивается когерентность шумов [Lyubushin, 2009]. Опираясь на долговременные наблюдения на Камчатке [Салтыков, Кугаенко, 2007] – здесь сейсмические станции расположены в местах, удаленных от районов индустриальной и транспортной активности, авторы работы [Салтыков и др., 2008] показали, что в большом числе случаев перед сильными камчатскими землетрясениями стабилизируется уровень фазового сдвига для короткопериодных шумов, зарегистрированных разными станциями. Синхронизация длиннопериодных колебаний была ретроспективно выявлена по записям микросейсмических колебаний на станциях, расположенных за 1–2 тыс. км от очага землетрясения Суматранского события 2004 г. [Соболев, Любушин, 2007]. Авторы отметили, что за 53 ч до события началась синхронизация колебаний с преобладающим периодом до десятков минут. Подобный эффект наблюдался и перед Кроноцким землетрясением [Соболев и др., 2005; Соболев, Любушин, 2006].

В последнее десятилетие на лабораторном уровне подтвердилась гипотеза о радикальном изменении механических характеристик разломной зоны при переходе очаговой области будущего землетрясения в метастабильное состояние [Кочарян, Кабыченко, 2003; Кочарян и др., 2004; Johnson, Jia, 2005; Hedayat et al., 2014; и др.]. Было показано, что переход модельного разлома в метастабильное состояние сопровождается снижением сдвиговой жесткости разлома, предшествующим динамическому событию. В экспериментах [Кочарян и др., 2018; Kocharyan et al., 2018] было продемонстрировано снижение величины спектрального центроида спектра шума непосредственно перед эпизодами прерывистого скольжения. В каждом эксперименте после выхода на режим установившегося прерывистого скольжения в системе возбуждались колебания либо ударами, либо при помощи генератора белого шума. При этом возбуждаемые колебания не оказывали явного влияния на макроскопические параметры режима скольжения. Полученные [Кочарян и др., 2018; Kocharyan et al., 2018] результаты позволяют предположить, что изменение характеристик среды в процессе подготовки землетрясения может быть обнаружено в ходе анализа параметров микросейсмического шума.

В настоящей работе проведено исследование параметров микросейсмического фона в окрестности Чилийской зоны субдукции с целью обнаружения колебаний системы блок–разлом, аналогичных тем, которые были идентифицированы при обработке результатов лабораторного эксперимента [Кочарян и др., 2018; Kocharyan et al., 2018]. Предложенный подход может оказаться полезным инструментом для мониторинга активных разломов в режиме реального времени.

ДАННЫЕ

В натурных условиях эффекты, связанные с процессами, происходящими в очаговой области при переходе среды в метастабильное состояние, могут быть “замаскированы” на фоне микросейсмического шума в исследуемом диапазоне частот или на фоне “отголосков” удаленных сильных землетрясений. С целью оценки возможности обнаружения эффекта изменения характерных частот, связанных с блоковой структурой, проводилось исследование особенностей микросейсмического фона в окрестности Чилийской зоны субдукции. Эта область является одной из наиболее сейсмоактивных на планете: считается, что погружение плиты Наска под Южно-Американскую плиту происходит со скоростью 8 см/год [Leyton et al., 2009]. Сейсмичность здесь представлена межплитными землетрясениями с глубиной расположения очага от 15 до 50 км и землетрясениями со средней глубиной очага более 50 км, происходящими в пределах погружающейся океанической плиты [Leyton et al., 2009; Montalva et al., 2017]. Большинство сильных землетрясений с магнитудой более 8, в частности, катастрофические землетрясения 2010 Maule (Мw 8.8), 2014 Iquique (Мw 8.1) и 2015 Illapel (Мw 8.3), относится к первому типу [Contreras, Boroschek, 2012].

Для анализа микросейсмичеcкого фона были привлечены данные широкополосных сейсмических станций LCO, LVC и TRQA международной сейсмической сети IRIS (http:// ds.iris.edu/ds/nodes/ dmc/forms/breqfast-request/); выбирались каналы LHZ с частотой опроса 1 Гц. Использование только вертикальных каналов связано с тем, что уровень шума на этих компонентах на несколько порядков ниже, чем на горизонтальных [Peterson, 1993]. Выбор землетрясений и их основных параметров проводился по сейсмическому каталогу USGS (https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/). Все данные были приведены к физическим величинам с учетом чувствительности измерительных каналов согласно данным сети IRIS. Например, для станции LCO сети IU параметры всех каналов доступны по ссылке http://ds.iris.edu/mda/IU/LCO/.

Использованные данные можно разделить на две группы. Для событий из первой выборки проводился анализ спектральных параметров микросейсмического фона перед землетрясениями. В нее входили сейсмические данные за 2010, 2014 и 2015 гг., когда произошли сильнейшие землетрясения, приуроченные к Чилийской зоне субдукции. Для каждого календарного года проводился отбор землетрясений с магнитудой больше 5. Для того, чтобы найти “отклики” на процессы подготовки землетрясения на фоне микросеймического шума, целесообразно было рассматривать сейсмические станции в ближней зоне очага землетрясения. С учетом малого количество станций, расположенных в исследуемой области, выбирались события, для которых величина эпицентрального расстояния хотя бы до одной из станций LCO, LVC, TRQA находилась в пределах 6 размеров очага. За три года было выделено 22 события, которые удовлетворяли критериям отбора. Карта-схема расположения сейсмических станций и эпицентров выбранных событий показана на рис. 1.

Рис. 1.

Карта расположения сейсмических станций и эпицентров событий с магнитудами Мw ≥ 5 за 2010 г. (а), 2014 г. (б) и 2015 г. (в) в Чилийской зоне субдукции. Треугольники – сейсмические станции LCO, LVC и TRQA международной сейсмической сети IRIS.

Поскольку землетрясения разной магнитуды по всему земному шару происходят регулярно, нередки случаи наложения (частичного или полного) во времени двух и более событий. Для исследования влияния процессов, связанных с распространением волн при одном землетрясении на процессы подготовки других землетрясений, проводился также анализ параметров микросейсмического фона после землетрясений. Для этого использовалась вторая группа данных – широкополосные данные событий с Мw ≥ 7 за десятилетний период с 2008 по 2018 гг. Карта-схема расположения сейсмических станций и источников событий за 2008–2018 гг. показана на рис. 2. Наиболее высокоамплитудной низкочастотной помехой могут выступать собственные колебания Земли, которые, как известно, генерируются при распространении сейсмических волн после землетрясений вследствие интерференции поверхностных волн [Lowrie, 2007]. Длительное время полагали, что сильные землетрясения являются единственным источником возбуждения мод собственных колебаний Земли. Однако использование специальных методов обработки данных широкополосных сейсмических сетей позволяет выделить собственные колебания Земли и в периоды сейсмического затишья, как, например, удалось автору работы [Nishida, 2013].

Рис. 2.

Карта расположения сейсмических станций (треугольники) и эпицентров событий с магнитудами Мw ≥ 7 за 2008–2018 гг.: большие светлые значки – землетрясения с Мw ≥ 8; маленькие темные значки – землетрясения с 7 ≤ Мw < 8.

МЕТОД

Во многих работах было показано, что в спектре микросейсмического фона присутствуют характерные частоты, соответствующие собственным колебаниям блочной иерархической структуры [Садовский и др., 1988; Кочарян, Спивак, 2003; и др.]. Для оценки параметров свободных колебаний, вызванных внешним воздействием на разномасштабные блоки, отделенные друг от друга относительно податливыми прослойками (разломами или трещинами), используют простейшую модель гармонического осциллятора массой М на пружине, в которой частота собственных колебаний системы пропорциональна жесткости пружины (прослойки) и обратно пропорциональна размеру блока (разлома) [Кочарян, Кабыченко, 2003]. Как было показано в ходе лабораторного моделирования [Кочарян и др., 2018; Kocharyan et al., 2018], при переходе очаговой зоны в метастабильное состояние сдвиговая жесткость разлома снижается. В работах [Кочарян и др., 2018; Kocharyan et al., 2018] были экспериментально определены сдвиги характерных частот, соответствующие этому процессу. Положительный опыт обнаружения смещения частот собственных колебаний системы “блок–разлом” в лабораторном эксперименте позволяет предположить, что и для природных условий может быть выявлен заключительный этап подготовки сильных сейсмических событий. При этом результаты лабораторного эксперимента позволяют сделать вывод, что наиболее перспективным для обнаружения этапа перехода очаговой зоны в метастабильное состояние является участок записи микросейсмических колебаний во время и после прохождения поверхностных волн от далеких землетрясений [Кочарян и др., 2018]. Эти колебания с периодом в несколько десятков секунд обладают значительной амплитудой и длительностью, что должно способствовать возбуждению резонансных колебаний блоков на податливых прослойках.

При разработке метода обработки данных важным моментом является теоретическая оценка ожидаемых параметров. С учетом эмпирических соотношений между сейсмическим моментом и линейным масштабом события [Kocharyan, 2014] можно оценить ожидаемые значения характерных частот колебаний блоков как [Besedina, Ostapchuk, 2018]:

(1)
${{f}_{{c0}}} = \frac{1}{{2\pi }}\sqrt {\frac{{1.9 \times {{{10}}^{9}}{{L}^{{ - 1.32}}}}}{{2700}}} ,\,\,{\text{Гц,}}$
где L – длина разлома в м. Для землетрясений с Мw ≥ 8 ожидаемые значения характерных частот fc0 колебаний блоков 0.03–0.07 Гц; для событий с 7 ≤ Мw < 8 ${{f}_{{c0}}}$ составляет 0.06–0.09 Гц, для событий с 6 ≤ Мw < 7 – 0.15–0.30 Гц, а для землетрясений с 5 ≤ Мw < 6 – 0.30–1.40 Гц [Besedina, Ostapchuk, 2018].

Последующий анализ микросейсмического шума проводился для регистрирующих станций, находящихся в ближней зоне в диапазоне расстояний от 1 до 6 размеров очага соответствующего землетрясения (см. раздел Данные). Так, для землетрясений с Мw ≥ 8 диапазон выбранных эпицентральных расстояний составляет 100–1800 км; для событий с 7 ≤ Мw < 8 диапазон R составляет 70–600 км; для событий с 6 ≤ Мw < 7 – 10–180 км, а для землетрясений с 5 ≤ Мw < 6 выбирались события на расстоянии R 1–60 км.

Для определения характерной частоты колебаний блоков к нормированному спектру мощности был применен алгоритм центра масс [Bath, 1974]. Спектральный центроид рассчитывается как средневзвешенное значение частот, присутствующих в спектре сигнала:

(2)
${{f}_{{c0}}} = \frac{{\sum\limits_{{{f}_{{c1}}}}^{{{f}_{{c2}}}} {{{f}_{i}}{{A}_{i}}} }}{{\sum\limits_{{{f}_{{c1}}}}^{{{f}_{{c2}}}} {{{A}_{i}}} }},$
где: (fc1, fc2) – границы выбранного частотного диапазона; Ai – амплитуда нормированного спектра мощности на i-ой частоте. Этот параметр позволяет уверенно выделить частоту, где преимущественно сосредоточена энергия колебаний.

Анализ особенностей микросейсмического фона до землетрясений

Для детального анализа особенностей микросейсмического фона до землетрясений (1-я выборка событий, см. раздел Данные, рис. 1) выбирались участки записи с частотой опроса 1 Гц, длительностью 8 сут (начало 00:00 UTC), включающие сутки, в которые произошло землетрясение, 5 до и 2 сут после землетрясения. Чтобы исключить из дальнейшего анализа влияние приливных сил, выбранные данные обрабатывались фильтром высоких частот с граничной частотой 10–4 Гц. Далее для каждого отобранного интервала рассчитывался спектр мощности скорости в скользящем окне длительностью 45 мин без перекрытия. Выделить эффект снижения спектрального пика при переходе очаговой области в метастабильное состояние позволяет нормировка спектра мощности на минимальное значение на каждой частоте по всему 8-суточному интервалу. С учетом рассчитанных теоретических оценок характерных частот колебаний блоков и частоты опроса используемых каналов для расчета спектрального центроида был выбран диапазон от 0.01 до 0.5 Гц.

Анализ особенностей микросейсмического фона после землетрясений

Расчет спектрального центроида при анализе особенностей микросейсмического фона после землетрясений (2-я выборка событий раздела Данные, рис. 2) идеологически схож с методикой обработки для первой выборки землетрясений (раздел Данные, рис. 1), однако имеет некоторые отличия. Из годовых записей (при наличии разрывов аналогичная обработка проводится для каждого непрерывного интервала) удалялись частоты ниже 10–4 Гц. Далее рассчитывался спектр мощности в скользящем окне длительностью 2 ч без перекрытия. Для получения спектрального центроида использовался спектр мощности, который нормировался на минимальное значение по всей выборке частот. Расчет велся в диапазоне от 0.008 до 0.45 Гц. Выбор нижней границы частотного диапазона обусловлен необходимостью исключить из анализа влияние основных мод собственных колебаний Земли, но при этом оставить для расчета fc максимально широкий диапазон частот, который может быть использован для оценки спектральных параметров перед землетрясениями различной магнитуды. По полученным значениям спектрального центроида рассчитывались среднегодовые значения $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle $ для каждой станции, а также их среднеквадратичные отклонения σ от среднего значения (рис. 3). Видно, что средние значения $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle $ находятся в интервале от 0.15 до 0.2 Гц, характерном для частот первичных и вторичных микросейсм; что затрудняет идентификацию характерных частот колебаний блоков.

Рис. 3.

Среднегодовые значения спектрального центроида в диапазоне частот 0.008–0.45 Гц для сейсмических станций LCO (залитый круг), LVC (залитый треугольник) и TRQA (круг без заливки) за 2008–2018 гг. Отрезками показано среднеквадратичное отклонение.

Исходя из предложенного алгоритма выборки и обработки данных, можно считать, что полученные средние значения (с учетом дисперсии $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle \pm \sigma $) соответствуют регулярным вариациям параметра $\left\langle {{{f}_{c}}~} \right\rangle $ в течение года. Для анализа представляют интерес те участки, на которых $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle $ оказывается за пределами таких регулярных вариаций. В контексте данного исследования нас в дальнейшем будет интересовать снижение спектрального центроида, т.е. случай ${{f}_{c}} < \left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - \sigma $. На рис. 4а такие участки показаны звездочками, а горизонтальная пунктирная линия соответствует значению $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - \sigma $.

Рис. 4.

(а) – Значения спектрального центроида в диапазоне 0.008–0.45 Гц для 2015 г. Звездочки соответствуют значениям параметра $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle $ ниже регулярных вариаций спектрального центроида. Горизонтальная пунктирная линия соответствует предельному значению регулярных вариаций $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - \sigma $. Вертикальная линия – момент землетрясения с Мw 7.5; (б) – параметры Θ и Σ, рассчитанные на основе рис. 4а.

Для количественной характеристики эффекта снижения спектрального центроида введем два параметра: “длительность” $\Theta = {{t}_{2}} - {{t}_{1}}$ (сут) и “площадь” $\Sigma = \int_{{{t}_{1}}}^{{{t}_{2}}} {(\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - {{f}_{{ct}}})} dt$ (Гц ⋅ ч) (см. рис. 4). Здесь ${{t}_{1}}$ и ${{t}_{2}}$ – граничные временные отсчеты для каждого эпизода снижения параметра ${{f}_{c}} < \left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - \sigma $, а ${{f}_{{ct}}}$ – это множество последовательных значений параметра ${{f}_{c}} \in \left[ {{{t}_{1}};{{t}_{2}}} \right]$. Параметр Θ соответствует временному промежутку, в течение которого последовательные значения спектрального центроида ниже $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - \sigma $, а параметр Σ соответствует площади этого участка под кривой, т.е. отражает интенсивность эффекта. Оба параметра Θ и Σ рассчитывались для каждого эпизода снижения спектрального центроида (рис. 4б). Каждому участку снижения величины спектрального центроида ниже $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - \sigma $ ставилась в соответствие магнитуда, соответствующая наибольшей магнитуде землетрясений, произошедших в течение интервала снижения.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В результате проведенного анализа оказалось, что перед сильными землетрясениями с Мw ≥ 8 наблюдается снижение спектрального центроида на 0.12–0.26 Гц. Причем для самого сильного землетрясения Maule 2010 г. частота снижается до 0.01 Гц. Для землетрясений Iqiuque 2014 и Illapel 2015 выделенные характерные частоты колебаний снижаются до 0.02 и 0.06 Гц соответственно. На рис. 5 показан рассчитанный спектральный центроид в полосе 0.01–0.5 Гц для трех землетрясений Чили. На этом же рисунке вертикальными отрезками показаны моменты локальных и телесейсмических событий, произошедших за 8-дневный период наблюдений.

Рис. 5.

Спектральный центроид, рассчитанный в диапазоне 0.01–0.5 Гц и сглаженный медианным фильтром первого порядка по 9 точкам, для землетрясений, произошедших в Чили (стрелкой показан момент землетрясения): (а) 27.02.2010 г. Мw 8.8, зарегистрированного станцией TRQA (эпицентральное расстоянии 993 км) – черный и LVC (эпицентральное расстоянии 1546 км) – серый; (б) 01.04.2014 г. Мw 8.2, зарегистрированного станцией LVC (эпицентральное расстоянии 384 км) – черный; (в) 16.09.2015 г. Мw 8.3, зарегистрированного станцией LCO (эпицентральное расстоянии 300 км) – черный, LVC (эпицентральное расстоянии 1030 км) – серый, станцией TRQA (эпицентральное расстояние 1150 км) – пунктир. Черными вертикальными линиями показаны телесейсмические землетрясения по всему миру, серыми – локальные события.

Исследуемый эффект имеет разную продолжительность для каждого землетрясения. Смещение спектрального пика для землетрясения Maule 2010 г. появляется для всех исследуемых станций за 12 ч до основного толчка (рис. 5а). При этом за 10 ч до основного толчка (26.02.2010 г.) произошло землетрясение с Мw 7.0 в Японии: Ryukyu Islands. Возможно, что в данном случае именно группа поверхностных волн от землетрясения в Японии возбудила высокоамплитудные резонансные колебания блоков, которые были обнаружены при анализе.

Перед землетрясением Iqiuque 2014 г. снижение частоты наблюдается за 4.5 ч (рис. 5б). Для землетрясения Illapel 2015 г. снижение спектрального центроида на разных станциях проявляется по-разному. Для ближайшей станции LCO – на эпицентральном расстоянии 300 км, что составляет 1–2 размера очага, – за двое сут. Для станции, расположенной на расстоянии 1030 км, эффект появляется за 2 ч до события, а для станции на расстоянии около 1150 км не обнаруживается вовсе (рис. 5в). В целом, для разных событий минимальное значение спектрального центроида перед землетрясением согласуется с оценками характерных частот колебаний блоков по соотношению (1).

Основной сложностью при исследовании эффектов, связанных с переходом среды в метастабильное состояние перед землетрясениями, является отсутствие плотной сети станций в очаговой области. Так, для всех проанализированных землетрясений с 7 ≤ Мw < 8 отмечается снижение спектрального центроида за 2–4 ч перед событиями. Однако анализ микросейсмических колебаний по данным всего двух–трех станций в окрестности таких событий затруднен, поскольку в рассматриваемом случае такие землетрясения, по большей части, являются афтершоками более сильных событий и, следовательно, уровень сейсмичности на этих временных участках повышен по сравнению с фоновым. Для более слабых событий с 6 ≤ Мw < 7 ожидаемые частоты колебаний совпадают с характерными периодами первичных и вторичных микросейсм, что также затрудняет анализ.

Помимо снижения спектрального центроида до землетрясения для некоторых событий, описанных выше, также наблюдается резкий спад значений спектрального центроида ниже значения $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - \sigma $ в момент землетрясения с последующим постепенным восстановлением. Статистическая обработка данных показала, что в среднем 80% значений спектрального центроида, которые ниже регулярных значений $\left\langle {{{f}_{c}}} \right\rangle - \sigma $, соответствуют моментам землетрясений с Мw ≥ 5.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Проведенный анализ параметров микросейсмического шума в диапазоне частот от 0.008–0.01 до 0.45–0.5 Гц показал, что эффект снижения частоты, где сосредоточена основная энергия колебаний, присутствует как непосредственно до, так и после землетрясений. При этом начало снижения спектрального центроида может наблюдаться за 2–50 ч до основного события по результатам регистрации на станциях, расположенных в ближней зоне землетрясения.

При обсуждении результатов лабораторных исследований [Кочарян и др., 2018; Kocharyan et al., 2018] отмечалось, что при переходе к натурным наблюдениям особый интерес может представлять анализ парных землетрясений. В этом случае первое (телесейсмическое для анализируемых станций) землетрясение может рассматриваться как событие, которое инициирует возбуждение резонансных колебаний блоков земной коры. Тогда перед вторым (локальным) землетрясением должно наблюдаться смещение пика спектрального центроида, соответствующее снижению жесткости колебательной системы перед переходом системы в метастабильное состояние. Такой эффект наблюдался, например, перед землетрясением Мw 9.2 2004 г. на Суматре [Соболев, 2011].

Однако в случае двух последовательных землетрясений велика вероятность того, что эффект снижения величины спектрального центроида шума после первого землетрясения перекроет искомый эффект снижения перед вторым землетрясением. Для рассмотрения этого вопроса было проведено исследование количественных характеристик интервалов, соответствующих снижению спектрального центроида ниже допустимого уровня регулярных вариаций микросейсмического шума в диапазоне 0.008–0.45 Гц после землетрясений. Для событий с Мw ≥ 7 за 2008–2018 гг. были оценены параметры Θ и Σ (рис. 6).

Рис. 6.

Параметр Θ (а) и Σ (б), рассчитанные за 2008–2018 гг. по данным станций LCO, LVC и TRQA (серые точки) для землетрясений с Мw ≥ 7. Черные точки – усредненные значения по всем данным для каждого значения магнитуды с шагом 0.1.

Как можно видеть, восстановление величины спектрального центроида до регулярных значений (параметр Θ) происходит в пределах от 6 ч (для события с Мw ~ 7) до ~1.5–2 сут (для землетрясений с Мw от 8 до 9). При этом параметр Σ, характеризующий интенсивность вариаций, изменяется от ~0.3–0.5 Гц ⋅ ч для событий с Мw ~ 7–7.2 до ~2–2.5 Гц ⋅ ч для событий с Мw ~ 8.3–9.1. Заметим, что зависимости для локальных и телесейсмических событий похожи и не зависят от пространственного расположения очага. Для того чтобы понять, действительно ли видимые эффекты связаны с процессами подготовки будущего землетрясения, сопоставим оценки параметра Θ с результатами рис. 5а. Для парных событий в 2010 г. (первое событие – телесейсмическое с Мw 7.0 26.02.2010 20:31:26 (UTC), второе – локальное с Мw 8.8 27.02.2010 06:34:11 (UTC)) снижение спектрального центроида наблюдается в течение ~6 ч после первого события для станций TRQA и LVC (рис. 7), что соответствует значениям параметра Θ для Мw 7.0 (рис. 6а). При этом восстановление значений спектрального центроида для более удаленной станции от очага будущего землетрясения происходит до больших значений. Наблюдаемое после этого, вплоть до момента второго землетрясения, снижение величины спектрального центроида, вероятно, уже не связано с первым землетрясением, а является результатом процесса подготовки второго землетрясения. Таким образом, на рис. 7 мы видим, скорее всего, наложение двух эффектов.

Рис. 7.

Спектральный центроид, рассчитанный в диапазоне 0.01–0.5 Гц и сглаженный медианным фильтром первого порядка по 9 точкам, для станций TRQA (черная линия) и LVC (серая линия). Парные землетрясения отмечены вертикальными линиями: 1 – 26.02.2010 г. Мw 7.0; 2 – 27.02.2010 с Мw 8.8. Пунктирная линия 3 – точка восстановления значений спектрального центроида до наибольшего значения между парными землетрясениями 1 и 2.

Исследование спектральных характеристик микросейсмического шума после землетрясений с M ≥ 7 в диапазоне частот 0.0017–0.0033 Гц (более низкочастотном, чем в данной статье) проводилось в работе [Соболев, 2014], где был проведен анализ когерентности колебаний, зарегистрированных несколькими широкополосными станциями. Для землетрясений с M ≥ 7 было отмечено повышение меры когерентности на эпицентральных расстояниях порядка нескольких тысяч километров, а для землетрясений с M ≥ 8 отмечена согласованность колебаний глобального масштаба, что, по мнению авторов работы [Соболев, 2014], указывает на обусловленность когерентности собственными колебаниями Земли. Длительность отмеченной авторами аномалии (длительность повышения меры когерентности) составляет до 4 сут в зависимости от магнитуды землетрясения.

В ходе обработки записей сейсмических станций в данной работе было исключено влияние основных мод собственных колебаний Земли. Поэтому можно было предполагать, что смещение значения спектрального центроида в сторону низких частот, обусловленное вкладом собственных колебаний Земли, в явном виде проявляться не будет. Однако одинаковые закономерности, полученные для локальных и удаленных землетрясений, говорят в пользу того, что, вероятно, наблюдаемый эффект связан либо с высокими модами собственных колебаний Земли, как, например, основные моды тороидальных колебаний в диапазоне 3–20 мГц [Nishida, 2013], либо с поверхностными волнами Лява в диапазоне 0.01–0.1 Гц, существование которых было доказано на основе данных наклономерных наблюдений сети Hi-net [Nishida et al., 2008].

ВЫВОДЫ

Высказанное ранее на основе результатов лабораторных экспериментов предположение о том, что при переходе очаговой области будущего землетрясения в метастабильное состояние эффективная жесткость разломной зоны должна существенно снижаться, было подтверждено при обработке записей сейсмического шума в окрестности очагов сильных землетрясений. Для этого был разработан новый метод выделения характерных частот колебаний блоков в низкочастотном микросейсмическом фоне. Перед тремя рассмотренными мегаземлетрясениями, приуроченными к Чилийской зоне субдукции, выявлен эффект смещения величины спектрального центроида и проанализированы пространственно-временные закономерности его проявления. Показано, что для сильных землетрясений длительность снижения величины спектрального центроида в диапазоне 0.008–0.45 Гц может достигать 2 сут. В ряде случаев снижение величины спектрального центроида может быть связано либо с высокими модами собственных колебаний Земли, либо с поверхностными волнами от удаленных землетрясений с Мw > 5, что необходимо учитывать при анализе.

Представляется заманчивым попытаться применить данную методику для объектов меньшего масштаба, что, возможно, позволит разработать новые подходы к мониторингу природно-техногенных землетрясений [Адушкин и др., 2017].

Список литературы

  1. Адушкин В.В., Кишкина С.Б., Кочарян Г.Г. Новый подход к мониторингу техногенно-тектонических землетрясений // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2017. № 1. С. 3–14.

  2. Кочарян Г.Г., Кабыченко Н.В. Проявление блоковых движений в длиннопериодном сейсмическом фоне. Геофизические процессы в нижних и верхних оболочках Земли. Книга 1 / Под ред. Зецера Ю.И. М. 2003. С. 98–107.

  3. Кочарян Г.Г., Костюченко В.Н., Павлов Д.В. Инициирование деформационных процессов в земной коре слабыми возмущениями // Физическая мезомеханика. 2004. Т. 7. № 1. С. 5–22.

  4. Кочарян Г.Г., Спивак А.А. Динамика деформирования блочных массивов горных пород. М.: ИКЦ “Академкнига”. 2003. 423 с.

  5. Кочарян Г.Г., Остапчук А.А., Павлов Д.В., Будков А.M. О перспективе обнаружения процесса подготовки землетрясения в спектре сейсмического шума. Лабораторный эксперимент // Физика Земли. 2018. № 6. С. 117–129.

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

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

  8. Садовский М.А., Кочарян Г.Г., Родионов В.Н. О механике блочного горного массива // Докл. АН СССР. 1988. Т. 302. № 2. С. 306–307.

  9. Салтыков В.А. Механизм приливных эффектов в сейсмичности на основе модели амплитудно-зависимой диссипации // Физическая мезомеханика. 2014. Т. 17. № 5. С. 103–110.

  10. Салтыков В.А., Кугаенко Ю.А. Особенности пространственной связи приливной компоненты сейсмических шумов с областями подготовки сильных землетрясений (по материалам долговременных режимных наблюдений на Камчатке) // Физика Земли. 2007. № 9. С. 48–60.

  11. Салтыков В.А., Кугаенко Ю.А., Синицын В.И., Чебров В.Н. Предвестники сильных землетрясений на Камчатке по данным мониторинга сейсмических шумов // Вулканология и сейсмология. 2008. № 2. С. 110–124.

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

  13. Соболев Г.А. Сейсмический шум. М.: ООО “Наука и образование”. 2014. 272 с.

  14. Соболев Г.А., Любушин А.А. Микросейсмические аномалии перед землетрясением 26 декабря 2004 г. на Суматре // Физика Земли. 2007. № 5. С. 3–16.

  15. Соболев Г.А., Любушин А.А., Закржевская Н.А. Синхронизация микросейсмических колебаний в минутном диапазоне периодов // Физика Земли. 2005. № 8. С. 3–27.

  16. Соболев Г.А., Любушин А.А. Микросейсмические импульсы как предвестники землетрясений // Физика Земли. 2006. № 9. С. 5–17.

  17. Bath B.M. Reliability and presentation of spectra // Developments in Solid Earth Geophysics. 1974. V. 7. P. 193–231.

  18. Besedina A.N., Ostapchuk A.A. Parametric analysis of the low-frequency seismic noise as the basis for monitoring changes of the stress-strain state of rock. AIP Conference Proceedings. 2018. № 2051. P. 020030. https://doi.org/10.1063/1.5083273

  19. Contreras V., Boroschek R. Strong ground motion attenuation relations for Chilean subduction zone interface earthquakes. Proccedings in 15th world conference on earthquake engineering, Lisboa, Portugal. 2012.

  20. Johnson P.A., Jia X. Nonlinear dynamics, granular media and dynamic earthquake triggering // Nature. 2005. V. 437. № 6. P. 871–874.

  21. Hedayat A., Pyrak-Nolte L.J., Bobet A. Precursors to the shear failure of rock discontinuities // Geophys. Res. Lett. 2014. V. 41. P. 5467–5475. https://doi.org/10.1002/2014GL060848

  22. Kocharyan G.G. Scale effect in seismotectonics // Geodynamics & Tectonophysics. 2014. V. 5. № 2. P. 353–385. https://doi.org/10.5800/GT2014520133.

  23. Kocharyan G.G., Ostapchuk A.A., Pavlov D.V. Traces of laboratory earthquake nucleation in the spectrum of ambient noise // Scientific Reports. 2018. № 8. P. 10764. https://doi.org/10.1038/s41598-018-28976-9

  24. Konno K., Ohmachi T. Ground-motion characteristics estimated from spectral ratio between horizontal and vertical components of microtremor // Bull. Seism. Soc. Am. 1998. V. 88. № 1. P. 228–241.

  25. Leyton F., Ruiz J., Campos J., Kausel E. Intraplate and interplate earthquakes in Chilean subduction zone: A theoretical and observational comparison // Physics of the Earth and Planetary Interiors. 2009. № 175. P. 37–46. https://doi.org/10.1016/j.pepi.2008.03.017

  26. Lowrie W. Fundamentals of Geophysics 2nd edition. Cambridge University Press. 2007. 393 p.

  27. Lyubushin A.A. Synchronization trends and rhythms of multifractal parameters of the field of low-frequency microseismic // Iz. Phys Solid Earth. 2009. № 45. P. 381–394.

  28. Montalva G.A., Bastías N., Rodriguez-Marek A. Ground-motion prediction equation for the Chilean subduction zone // Bull. Seism. Soc. Am. 2017. V. 107. № 2. P. 901–911. https://doi.org/10.1785/0120160221

  29. Nakamura Y. A method for dynamic characteristic estimation of subsurface using microtremor on the ground surface. Quarterly report of Railway Technical Research Institute. 1989. V. 30. № 1. P. 25–33.

  30. Nakamura Y. Clear identification of fundamental idea of Nakamura’s technique and its applications. 12WCEE. 2000. № 2656. P. 1–8.

  31. Nishida K. Earth’s background free oscillations // Annu. Rev. Earth Planet. Sci. 2013. V. 41. № 1. P. 719–740. https://doi.org/10.1146/annurev-earth-050212-124020

  32. Nishida K., Kawakatsu H., Fukao Y., Obara K. Background Love and Rayleigh waves simultaneously generated at the Pacific Ocean floors // Geophys. Res. Lett. 2008. V. 35. P. L16307.

  33. Parolai S. Investigation of site response in urban areas by using earthquake data and seismic noise. New Manual of Seismological Observatory Practice (NMSOP-2) / Bormann P. (Ed.). Potsdam: Deutsches GeoForschungszentrum GFZ; IASPEI. 2012. P. 1–38. https://doi.org/10.2312/GFZ.NMSOP-2_ch14.

  34. Peterson J. Observations and modeling of seismic background noise. U.S.G.S. Tech. Open File Rep. 1993. P. 93-322. 95 p.

  35. Rezaei S., Choobbasti A.J. Application of the microtremor measurements to a site effect study // Earthq Sci. 2017. V. 30. № 3. P. 157–16. https://doi.org/10.1007/s11589-017-0187-2

  36. Sovic I., Sariri K., Zivcic M. High frequency microseismic noise as possible earthquake precursor // Research in Geophysics. 2003. V. 3. № 1. P. 8–12. https://doi.org/10.4081/rg.2013.e2

  37. Tan Kang Chin, Cheach Yi Ben, Lau Tze Liang Estimation of ground structure at USM using microtremor observation technique. E3S Web of Conferences. ICCEE. 2018. V. 65. № 06001. P. 1–9. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186506001

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Физика Земли

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал