Модель комплексных связей в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера» прогноз землетрясений
Скачать 285.04 Kb.
|
1 2
| Модель комплексных связей в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера» – прогноз землетрясений. По материалам исследований, выполненных при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации, Соглашение от 21.09.2012 г. № 14.U02.21.1262. ВВЕДЕНИЕ Прогресс в сейсмологии позволил распространить модель комплексных связей на предвестниковые эффекты в атмосфере и ионосфере как части сложной системы «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера». Достигнутый в настоящее время прогресс в понимании процессов в сложной системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера», инициируемых на последней стадии подготовки сильных землетрясений, позволяет ставить вопрос о возможности практического применения этих знаний в целях краткосрочного прогноза землетрясений. Одним из основных результатов исследований последних лет является тот факт, что прогноз, базирующийся на анализе вариаций какого-то одного из параметров окружающей среды, будь то вариации радона, или электрического поля, или электронной концентрации в ионосфере, не может быть достоверным в силу сложности механизма генерации предвестников разного типа. Одновременная регистрация целого ряда признаков, называемых предвестниками, и являющихся проявлением процесса подготовки землетрясения в различных геофизических средах, и является тем фактором, или комплексным предвестником, на базе которого можно строить надежный прогноз. Концепция обнаружения такого комплекса аномальных вариаций окружающей среды в области подготовки землетрясения, основанная на многопараметрических измерениях, рассматривая в рамках синергетического подхода к сложным открытым диссипативным системам, служит основой для создания настоящей модели. Для наиболее надежного обнаружения и идентификации предвестников ЗмТ необходим регулярный мониторинг из космоса обширных сейсмоопасных территорий с контролем таких параметров атмосферы и ионосферы, как температура, относительная влажность и тепловое излучение приземного воздуха, концентрация электронов в F2 слое ионосферы; наличие и форма облачных структур в зоне тектонических разломов. Основой для разработки модели комплексных связей краткосрочного прогнозирования опасных сейсмособытий путем выделения аномальных возмущений в литосфере, атмосфере и ионосфере Земли стала физико-химическая взаимосвязь в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера», которая объясняет появление локализованных не перемещающихся долгоживущих неоднородностей в ионосфере над местом будущего землетрясения и сопровождающих (или предшествующих) их появление, локализованных тепловых аномалий уходящего длинноволнового излучения в атмосфере на высоте 9-12 км и пр. В комплексной модели реализуется синергетический подход к анализу ионосферных предвестников землетрясений, т.е. ионосферная изменчивость рассматривается как неотъемлемая часть системы многопараметрического мониторинга, включающего вариации радона, аэрозолей и формирование тепловых аномалий в атмосфере в рамках физической модели связей в системе Литосфера-Атмосфера-Ионосфера. Модель физико-химических связей в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера» описана в публикациях [1, 2].
Исследование эффектов в атмосфере, ионосфере и магнитосфере, изучение и накопление сведений об аномальных возмущениях, предшествующих сильным землетрясениям, привели к генерации набора признаков, характерных для предвестника землетрясения. Установлено, что аномальные возмущения в атмосфере, ионосфере и магнитосфере вызваны эманацией радиоактивного радона из земной коры. Модель физико-химических связей в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера» наглядно демонстрирует процесс развития этих аномалий. Для повышения надежности краткосрочного прогноза землетрясений и минимизации числа ложных тревог необходим одновременный мониторинг атмосферных и ионосферных параметров или синергетический подход в рамках модели физико-химических связей в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера» с целью выделения аномальных вариаций этих параметров. Методы мониторинга и расчета указанных параметров описаны далее. 2.1. Повышение температуры в пограничном слое атмосферы Согласно модели физико-химических связей в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера» в период подготовки землетрясения в пограничном слое атмосферы значительно увеличится концентрация крупных кластерных ионов, соответственно уменьшится влажность атмосферного воздуха и повысится его температура. На высоте 9-12 км на уровне верхней границы облаков будут наблюдаться аномальные вариации потока уходящего длинноволнового инфракрасного излучения (аномалии OLR), а в ионосфере – локализованные неоднородности с повышенными (или пониженными) значениями концентрации электронов. Процесс образования крупных кластерных ионов можно проследить по динамике изменения значения энергии связи между ионами и молекулами воды. Изменение значения энергии связи выражается формулой, предложенной в работах [3, 4]:  (1) где ΔU, [эВ] – поправка химического потенциала или изменение значения энергии связи; T, [°C] – температура воздуха; H, [%] – относительная влажность воздуха. По сути, энергия связи есть химический потенциал, а формула - поправка химического потенциала [5]. Статистические данные показывают, что перед землетрясениями наблюдается значительное увеличение химического потенциала, а соответственно и концентрации тяжелых малоподвижных кластерных ионов в пограничном слое атмосферы. 2.2 Вертикальное радиозондирование ионосферы Благодаря статистическому ретроспективному анализу данных вертикального радиозондирования ионосферы (наземного и спутникового), установлено, что за несколько суток - часов до землетрясения в ионосфере возникают аномальные возмущения, выраженные в увеличении (или в уменьшении) электронной концентрации на высоте главного максиму ионосферы области F над его эпицентром и иногда в магнитосопряженной точке противоположного полушария. Результаты нашли свое отражение в работах Гохберга М.Б., Зеленовой Т.И., Калинина Ю.К., Легенька А.Д., Липеровского В.А., Пулинца С.А., Фаткуллина М.Н. и др. [6-10] Исследования E-области в период процесса подготовки сильных землетрясений позволили выявить формирование аномальных спорадических Es-слоев. За несколько суток до землетрясений отмечается значительное увеличение предельной частоты спорадического слоя, а за сутки до землетрясения происходит уменьшение коэффициента полупрозрачности. Результаты нашли свое отражение в работах Липеровского В.А., Липеровской Е.В., Силиной А.С. и др. [11-14] Для выделения аномальных возмущений в ионосфере в период подготовки землетрясений в качестве исходных данных используются значения предельной частоты foEs и частоты экранирования fbEs. Расчет коэффициента полупрозрачности Es-слоя ΔfbEs выполняется для значений foEs>fbEs. по формуле:  (2) На следующем этапе полученные значения коэффициента полупрозрачности осредняются за сутки местного времени:  (3) где k – количество значений коэффициента полупрозрачности Es-слоя за сутки. 2.3 Мониторинг предвестников землетрясений по вариациям критической частоты foF2 и ПЭС Для выделения аномальных возмущений электронной концентрации на высоте главного максимума ионосферы в качестве фонового значения используется скользящее среднее значение, рассчитанное по 15 предшествующим числовым значениям для определенного момента времени, так как именно этот период является наиболее чувствительным для ионосферных предвестников землетрясений. Скользящее среднее значение используется с учетом проведения мониторинга по обнаружению предвестников в вариациях критической частоты и вертикального полного электронного содержания в реальном масштабе времени. Обработка значений критической частоты в реальном масштабе времени проводится следующим образом: - оценка отклонения текущего значения критической частоты от скользящего фонового значения по формуле:  , (4) - расчет нормализованного параметра foF2 по формуле: , (5) где foF2, [МГц] – значение критической частоты в текущий момент времени; foF2ср – скользящее среднее значение критической частоты, рассчитанное по 15 предшествующим значениям для того же момента времени или фоновое значение; σfoF2 - скользящее стандартное отклонение критической частоты, рассчитанное по 15 предшествующим значениям критической частоты для того же момента времени; dfoF2, [%] – изменение текущего значения критической частоты в определенный момент времени по отношению к скользящему фоновому значению, рассчитанному по 15 предшествующим числовым значениям критической частоты для того же момента времени; foF2*[Sigma] – нормализованное значение критической частоты. Указанные формулы впервые были предложены для выделения аномальных возмущений в вариациях полного электронного содержания K. Hattori [15], который ввел пороговое значение для предвестника равное отсечки шума 2σ. Продолжительное превышение этого значения (не менее 4-6 часов) в условиях спокойной гелио-геомагнитной обстановки может быть результатом реакции ионосферы на процесс подготовки землетрясения, т.е. являться предвестником землетрясения. Коэффициент корреляции между параметрами вертикального ПЭС и foF2 составляет примерно 0,9. Т.о. целесообразно в таких случаях применять для обработки рассчитанные значения вертикального полного электронного содержания – TEC по данным приемников спутниковых навигационных систем GPS и ГЛОНАСС, находящихся поблизости. Восстановление значений вертикального ПЭС - TEC по данным приемников спутниковых навигационных систем GPS/ГЛОНАСС выполняется в формате RINEX [16]. Обработка значений вертикального ПЭС - TEC проводится по формулам:  (6)  , (7) где TEC, [TECu] – текущее значение в фиксированный момент времени; TECср – скользящее среднее значение, вычисленное по 15 предшествующим значениям вертикального ПЭС для того же момента времени; σTEC – скользящее стандартные отклонения, вычисленное по 15 предшествующим значениям вертикального ПЭС для того же момента времени; dTEC и TEC*[Sigma] – соответственно, отклонение от фонового значения, выраженное в процентах, и нормализованное значение вертикального ПЭС. 2.4 Применение метода распознавания образов для генерации «маски» ионосферного предвестника землетрясения Для анализа ионосферной обстановки в период подготовки мощных землетрясений используется GPS-приемник. По его данным, получаемым в формате RINEX, выполняется расчет вертикального полного электронного содержания с двухминутным разрешением. Затем рассчитывается dTEC, т.е. оценивается отклонение текущего значения ПЭС от фонового значения по формуле [16]: , где TEC, [TECu] – текущее значение в фиксированный момент времени; TECср – скользящее среднее значение, вычисленное по 15 предшествующим значениям вертикального ПЭС для того же момента времени; σTEC – скользящее стандартные отклонения, вычисленное по 15 предшествующим значениям вертикального ПЭС для того же момента времени; dTEC и TEC*[Sigma] – соответственно, отклонение от фонового значения, выраженное в процентах, и нормализованное значение вертикального ПЭС. Следующий шаг - визуальное представление массивов суточных значений dTEC в виде цветных изображений. Цветовая шкала отражает величины отклонения dTEC в положительную и отрицательную стороны и соответствует значению dTEC, выраженного в процентах. Такая интерпретация позволяет представлять предвестник в общем потоке данных на фоне регулярных суточных изменений [17, 18]. На следующем этапе производится наложение друг на друга суточных значений dTEC для выбранной группы землетрясений за равноотстоящие интервалы времени до землетрясения. Массив суточных значений dTEC можно интерпретировать как матрицу  , таким образом, наложение суточных значений является фактически формированием шаблона из n матриц , каждая из которых соответствовала изменению вертикального ПЭС в течение 8 суток перед событием и 4 суткам после события, а элементы матрицы (значения dTEC) распределялись по дням i и часам k. Так как основной целью является выделение данных, которые имеют общие признаки, то для этого вводится понятие похожести. Данное понятие определяет критерий похожести  , который представляет собой отношение средней дисперсии к выборочной дисперсии. Критерий показывает, есть ли общие черты у матриц  . В том случае, если  – возрастающая последовательность, то общие черты у матриц есть.Применение данного метода позволяет создать «маску» ионосферного предвестника землетрясения. Основной особенностью предвестника является значительное увеличение полного электронного содержания в ионосфере над зоной подготовки землетрясения, проявляющееся в определенный момент времени. Использование метода распознавания образов позволяет выделять ионосферный предвестник землетрясения даже в момент возмущенной гелиогеомагнитной обстановки (воздействие на ионосферу сверху), оказывающей влияние на глобальную ионосферу. 2.5 Применение корреляционного анализа для идентификации ионосферных предвестников землетрясений С целью обнаружения аномальных возмущений в период подготовки землетрясений используется корреляционный анализ массивов суточных значений ПЭС (или критической частоты foF2) между парой соседних приемников ГЛОНАСС/GPS (или наземных станций вертикального радиозондирования ионосферы). Корреляционный анализ [16] применяется в случае наличия не менее двух средств измерения ионосферной плазмы (приемников ГЛОНАСС/GPS или ионозондов). Расчет коэффициента кросс-корреляции в зависимости от исходных данных (foF2 или TEC) проводится по следующим формулам. Исходные данные: массивы суточных значений foF2, полученные на станциях вертикального радиозондирования ионосферы  (8)   (9)Исходные данные: массивы суточных значений вертикального ПЭС (TEC), полученные путем обработки данных приемников GPS-ГЛОНАСС в формате RINEX.  (10)   (11)CfоF2 - коэффициент кросс - корреляции между массивами суточных значений критической частоты двух ионозондов; foF21,i и foF22,i - значения критической частоты для i-ого момента времени для ионозондов 1 и 2; foF2ср – среднее значение критической частоты в течение суток; CTEC - коэффициент кросс - корреляции между массивами суточных значений ПЭС двух приемников; TEC1,i и TEC2,i - значения ПЭС для i-ого момента времени для приемников 1 и 2; TECср – среднее значение ПЭС в течение суток; σ – стандартное отклонение; k – временной интервал. 2.6 Наблюдения за региональной изменчивостью ионосферы Сейсмическая активность Земли является источником изменчивости ионосферы [19]. Показателем оценки степени изменчивости ионосферы является индекс изменчивости ионосферы [20]. Индекс изменчивости ионосферы рассчитывается по значениям вертикального ПЭС приемников ГЛОНАСС/GPS ближайших к эпицентру землетрясения. Индекс изменчивости deltaTECi представляет собой разность между максимальным МaxTECi и минимальным MinTECi значениями вертикального ПЭС, полученными на всех используемых приемниках ГЛОНАСС/GPS (в количестве не менее трех), в i - момент времени. Расчет среднего за сутки значения индекса изменчивости deltaTEC* позволяет отслеживать поведение региональной ионосферной обстановки. Основные формулы для расчета индекса региональной ионосферной изменчивости приводятся ниже.  (12) (13) где k – количество значений за сутки: при расчете вертикального ПЭС с двухминутным разрешением k=720, для пятиминутного интервала k=288. Применение метода расчета индекса изменчивости ионосферы позволяет выделять предвестник будущего землетрясения даже на фоне возмущенной геомагнитной обстановки. 2.7 Картирование ионосферы с целью определения положения эпицентра будущего землетрясения и оценки его магнитуды Проводится расчет и построение разностных карт глобального ПЭС, отображающих отклонение текущих значений ПЭС от фоновых значений. В качестве фона используется скользящее среднее значение ПЭС, рассчитанное по 15 предшествующим числовым значениям ПЭС для определенного момента времени. Отклонение от фонового значения выражается в единицах ПЭС. Расчет и построение разностных карт осуществляется в среде MatLab. Для построения карт используются данные IGS и IGR (IGS Rapid) в формате IONEX, представляющие собой матрицу, элементами которой являются значения ПЭС. Разрешение матрицы составляет 2,5 градуса по широте и 5 градусов по долготе. Значения вертикального ПЭС рассчитываются IGS каждые 2 часа. Данный формат позволяет строить карты глобального ПЭС в ионосфере (Global Ionospheric Maps – GIM) с разрешением 2,5 градуса по широте и 5 градусов по долготе. Картирование ионосферы позволяет выделять области с локальными возмущениями в ионосфере, оценивать их размер и продолжительность существования [21]. Именно локальность аномального возмущения в ионосфере, привязанность его к проекции эпицентра будущего землетрясения на ионосферу является основным морфологическим признаком ионосферного предвестника землетрясения, поэтому предложенный метод является ключевым при мониторинге ионосферной обстановки с целью регистрации предвестников землетрясений. 2.8 Определение аномальных облачных структур в атмосфере Работы по выявлению аномальных облачных структур в атмосфере состоят в непосредственном визуальном наблюдении над регионом исследования и выявлении облачных структур необычного вида или формы. Данные работы предполагается проводить с использованием данных спутников NOAA (AVHRR) и Terra/Aqua (MODIS), которые принимаются на станцию приема. Анализ информации об облачных структурах проводится с применением формулы Добровольского [22]: M=lnR, (14) где М - магнитуда события, R – линейный размер аномальной облачной структуры. Совместно с данными о гео-гелиофизической обстановке это позволит осуществить диагноз сейсмической обстановки в регионе исследования. 2.9 Сбор сейсмометрической информации Методика сбора сейсмометрической информации заключается в организации сбора разнородных сейсмометрических данных с веб-сервисов сейсмологических служб [23, 24, 25], их обработки и внесением в базу данных по сейсмическим событиям. Для решения этих задач необходимо создание комплекса специализированного программного обеспечения. 2.10 Определение гелиогеофизических параметров Одним из основных показателей солнечной активности является индекс 10.7, который представляет собой измерение потока солнечного излучения в радиодиапазоне на длине волны 10.7 см (2.8 ГГц). Измерения проводятся непрерывно в течение светового дня специализированными мониторами (радиотелескопами) на гелиофизических обсерваториях. По мере поступления информации о солнечной активности, значения индекса 10.7 выкладываются на web-сайте обсерватории и становятся доступными для международного научного сообщества. Регулярные суточные вариации магнитного поля создаются, в основном, изменениями токов в ионосфере Земли из-за изменения освещенности ионосферы Солнцем в течение суток. Нерегулярные вариации магнитного поля создаются вследствие воздействия потока солнечной плазмы (солнечного ветра) на магнитосферу Земли, изменениями внутри магнитосферы, и взаимодействия магнитосферы и ионосферы. Индексы геомагнитной активности [26] предназначены для описания вариаций магнитного поля Земли, вызванных этими нерегулярными причинами. К-индекс - это квазилогарифмический (увеличивается на единицу при увеличении возмущенности приблизительно в два раза) индекс, вычисляемый по данным конкретной обсерватории за трехчасовой интервал времени. Индекс был введен Дж. Бартельсом в 1938 г. и представляет собой значения от 0 до 9 для каждого трехчасового интервала (0-3, 3-6, 6-9 и т.д.) мирового времени. Для вычисления индекса берется изменение магнитного поля за трехчасовой интервал, из него вычитается регулярная часть, определяемая по спокойным дням, и полученная величина по специальной таблице переводится в К-индекс. Поскольку магнитные возмущения проявляются по разному в различных местах на земном шаре, то для каждой обсерватории существует своя таблица, построенная так, чтобы различные обсерватории в среднем за большой интервал времени давали одинаковые индексы. Для обсерватории Москва эта таблица задается так:
Планетарный индекс Kp вычисляется как среднее значение К-индексов, определенных на 13 геомагнитых обсерваториях, расположенных между 44 и 60 градусами северной и южной геомагнитных широт. Его диапазон также от 0 до 9, но Kp индекс определяется с точностью до 1/3: 4- означает 3 и 2/3, 4о - 4 ровно, 4+ означает 4 и 1/3 В последнее время вместо Kp индекса часто употребляется Ap индекс. Ap индекс определяется в единицах магнитного поля (нанотеслах) и представляет среднее значение вариации магнитного поля, соответствующее данному Kp:
Ap является линейным индексом (увеличение возмущения в несколько раз дает такое же увеличение индекса) и во многих случаях использование Ap индекса имеет больше физического смысла. Качественно состояние магнитного поля в зависимости от Кp-индекса можно приблизительно охарактеризовать следующим образом:
Корональная активность (количество пятен на Солнце) солнца оценивается по данным космических лабораторий (например, SOHO). Посредством вакуумного ультрафиолетового телескопа (Extreme ultraviolet Imaging Telescope – EIT) или аналогичного прибора регистрируются области с различными яркостными температурами, а посредством апостериорного анализа полученных изображений «солнечной поверхности» формируются ряды чисел Вольфа, характеризующие активность солнечной короны или количество пятен на солнце.
Целенаправленный отбор исходных данных, полученных при вертикальном радиозондировании ионосферы [27], а также практическое применение апробированных современных алгоритмов к обработке данных навигационных спутниковых систем GPS и ГЛОНАСС [28] с использованием метода радиопросвечивания ионосферы к восстановлению вертикального полного электронного содержания для мониторинга ионосферных аномалий является основой технологии комплексного многопараметрического анализа |
1 2
Добавить документ в свой блог или на сайт
Похожие:
 | Рабочая программа «Физическая география материков и океанов» Плановых контрольных уроков 6 1 полугодие – Литосфера, Атмосфера, Земля уникальная планета | | Рабочая программа «Физическая география материков и океанов» Плановых контрольных уроков 6 1 полугодие – Литосфера, Атмосфера, Земля уникальная планета |
 | Рабочая программа дисциплины учение о гидросфере Профессиональный... Земли, а также целостного представления о гидросфере как об одной из оболочек Земли и ее месте и роли в сложной системе взаимодействующих... | | Курс состоит из пяти разделов: что изучает география 2ч как люди открывали Землю 3ч «литосфера», «горные породы», «полезные ископаемые», «рельеф», «океан», «море», «гидросфера», «атмосфера», «погода», «биосфера» |
| Примерная программа по географии составлена на основе федерального... Плановых контрольных уроков 6 1 полугодие – Литосфера, Атмосфера, Земля уникальная планета | | Атмосфера планет, моделирование, мониторинг, электромагнитное излучение,... Феры, микрофизические и оптические характеристики атмосферного аэрозоля, теория переноса излучения в атмосфере, теория распространения... |
| В природе встречаются 94 химических элемента. К настоящему времени... Литосфера. Кислород (O), 46,60% по весу. Открыт в 1771 г. Карлом Шееле (Швеция) | | Тема: «Атмосфера. Строение атмосферы» Цель Тема и номер урока в теме: «Атмосфера. Атмосфера: строение, значение, изучение», урок №1 |
| Конспект образовательного мероприятия Тема и номер урока в теме: «Атмосфера. Атмосфера: строение, значение, изучение», урок №1 | | Конспект урока Тема урока: Атмосфера: строение, значение, изучение.... Тема и номер урока в теме: «Атмосфера. Атмосфера: строение, значение, изучение», урок №1 |
| Конспект урока в технологии деятельностного метода Тема и номер урока в теме: «Атмосфера. Атмосфера: строение, значение, изучение», урок №1 | | Сетевая модель предпрофильной подготовки и профильного обучения в... Предлагаемая муниципальная модель предполагает рассмотреть различные типовые ситуации школ в Октябрьском районе и предлагает различные... |
| Я дрегля Нина студентка s-13 прочитала 150 страниц из книги «Семейная... Ют сегодня виды консультативной психологической помощи семье чрезвычайно разнообразны. В соответствии с ориентированностьюи характером... | | Урок №3 по теме 2 четверти «Преобразующая сила музыки» Тема и номер урока в теме: «Атмосфера. Атмосфера: строение, значение, изучение», урок №1 |
| Тема урока температура воздуха (6 класс) Тема и номер урока в теме: «Атмосфера. Атмосфера: строение, значение, изучение», урок №1 | | Модель курса естественнонаучной дисциплины и средства реализации... |
