Все выпуски

В основу изучения свойств сейсмического шума на Камчатке положена идея, что шум является важным источником информации о процессах, предшествующих сильным землетрясениям. Рассматривается гипотеза, что увеличение сейсмической опасности сопровождается упрощением статистической структуры сейсмического шума и увеличением пространственных корреляций его свойств. В качестве статистик, характеризующих шум, использованы энтропия распределения квадратов вейвлет-коэффициентов, ширина носителя мультифрактального спектра сингулярности и индекс Донохо–Джонстона. Значения этих параметров отражают сложность: если случайный сигнал близок по своим свойствам к белому шуму, то энтропия максимальна, а остальные два параметра минимальны. Используемые статистики вычисляются для шести кластеров станций. Для каждого кластера станций вычисляются ежесуточные медианы свойств шума в последовательных временных окнах длиной 1 сутки, в результате чего образуется 18-мерный (3 свойства и 6 кластеров станций) временной ряд свойств. Для выделения общих свойств изменения параметров шума используется метод главных компонент, который применяется для каждого кластера станций, в результате чего информация сжимается до 6-мерного ежесуточного временного ряда главных компонент. Пространственные когерентности шума оцениваются как совокупность максимальных попарных квадратичных спектров когерентности между главным компонентами кластеров станций в скользящем временном окне длиной 365 суток. С помощью вычисления гистограмм распределения номеров кластеров, в которых достигаются минимальные и максимальные значения статистик шума в скользящем временном окне длиной 365 суток, оценивалась миграция областей сейсмической опасности в сопоставлении с сильными землетрясениями с магнитудой не менее 7.

The study of the properties of seismic noise in Kamchatka is based on the idea that noise is an important source of information about the processes preceding strong earthquakes. The hypothesis is considered that an increase in seismic hazard is accompanied by a simplification of the statistical structure of seismic noise and an increase in spatial correlations of its properties. The entropy of the distribution of squared wavelet coefficients, the width of the carrier of the multifractal singularity spectrum, and the Donoho – Johnstone index were used as statistics characterizing noise. The values of these parameters reflect the complexity: if a random signal is close in its properties to white noise, then the entropy is maximum, and the other two parameters are minimum. The statistics used are calculated for 6 station clusters. For each station cluster, daily median noise properties are calculated in successive 1-day time windows, resulting in an 18-dimensional (3 properties and 6 station clusters) time series of properties. To highlight the general properties of changes in noise parameters, a principal component method is used, which is applied for each cluster of stations, as a result of which the information is compressed into a 6-dimensional daily time series of principal components. Spatial noise coherences are estimated as a set of maximum pairwise quadratic coherence spectra between the principal components of station clusters in a sliding time window of 365 days. By calculating histograms of the distribution of cluster numbers in which the minimum and maximum values of noise statistics are achieved in a sliding time window of 365 days in length, the migration of seismic hazard areas was assessed in comparison with strong earthquakes with a magnitude of at least 7.

Интерес к проблеме прогноза землетрясений в обществе подвержен колебаниям в соответствии с законом повторяемости сильных сейсмических событий. Всякий раз после сильных землетрясений этот интерес реанимируется и возникает вопрос о том, можно ли было найти предвестники в изменениях геофизических полей, непрерывно регистрируемых сетями мониторинга в сейсмоактивных регионах. Для России таким значимым событием является мегаземлетрясение на Камчатке 29 июля 2025 года. В статье исследуются характеристики сейсмического шума, непрерывно измеряемого на сети 27 станций, расположенных на Камчатке с начала 2011 года по конец февраля 2026 года. В последовательных временных окнах длиной 1 сутки для каждой станции вычисляются три характеристики волновых форм вертикальных колебаний земной поверхности: ширина носителя мультифрактального спектра сингулярностей, энтропия распределения ортогональных вейвлет-коэффициентов и индекс Донохо – Джонстона, равный отношению больших по модулю вейвлет-коэффициентов к их общему числу. В скользящем временном окне длиной 365 суток вычисляется первая главная компонента высокочастотных составляющих медианных значений этих трех статистик по всем станциям сети после удаления локальных трендов гауссовским фильтром радиусом 2 суток и находятся наименьшие локальные минимумы первой главной компоненты. Число локальных минимумов выбиралось равным числу фоновых сейсмических событий с магнитудой не ниже 5,5. Рассматривается мера упреждения между двумя последовательностями событий — характеристика, которая принимает значения от 0 до 1 и определяется с помощью параметрической модели двух взаимодействующих точечных процессов, из которых одной последовательностью являются времена слабых землетрясений, а другой — времена наименьших локальных минимумов первой главной компоненты. Мера упреждения вычисляется в скользящем временном окне длиной 2,7 года, равном статистически значимому периоду колебаний интенсивности фоновых сейсмических событий. В результате проведенных оценок оказалось, что мера упреждения сейсмических событий вышла на максимальное значение, равное 1, за 5,5 года до момента времени мегаземлетрясения 29 июля 2025 года.

Public interest in earthquake prediction fluctuates in accordance with the recurrence of strong seismic events. Each time a strong earthquake occurs, this interest is revived, raising the question of whether precursors could have been found in changes in geophysical fields continuously recorded by monitoring networks in seismically active regions. For Russia, such a significant event is the mega-earthquake in Kamchatka on July 29, 2025. This article examines the characteristics of seismic noise continuously measured at a network of 27 stations located in Kamchatka from early 2011 to late February 2026. In successive one-day time windows, three characteristics of the waveforms of vertical oscillations of the earth’s surface are calculated for each station: the width of the support of the multifractal spectrum of singularities, the entropy of the distribution of orthogonal wavelet coefficients, and the Donoho – Johnston index, equal to the ratio of the largest wavelet coefficients to their total number. In a sliding time window of 365 days, the first principal component of the high-frequency components of the median values of these three statistics is calculated for all stations in the network after removing local trends using a Gaussian filter of radius 2 days, and the smallest local minima of the first principal component are found. The number of local minima was chosen equal to the number of background seismic events with a magnitude of at least 5.5. The lead time between two event sequences is considered-a characteristic that takes values from 0 to 1 and is determined using a parametric model of two interacting point processes, one of which is the times of weak earthquakes, and the other is the times of the smallest local minima of the first principal component. The lead time is calculated over a 2.7-year sliding time window, equal to the statistically significant period of fluctuations in the intensity of background seismic events. The assessments revealed that the lead time for seismic events reached its maximum value of 1 5.5 years before the mega-earthquake of July 29, 2025.

Предлагается метод анализа тремора земной поверхности, измеряемого средствами космической геодезии с целью выделения прогностических эффектов активизации сейсмичности. Метод иллюстрируется на примере совместного анализа совокупности синхронных временных рядов ежесуточных вертикальных смещений земной поверхности на Японских островах для интервала времени 2009–2023 гг. Анализ основан на разбиении исходных данных (1047 временных рядов) на блоки (кластеры станций) и последовательном применении метода главных компонент. Разбиение сети станций на кластеры производится методом k-средних из критерия максимума псевдо-статистики. Для Японии оптимальное число кластеров было выбрано равным 15. К временным рядам главных компонент от блоков станций применяется метод разложения Хуанга на последовательность независимых эмпирических мод колебаний (Empirical Mode Decomposition, EMD). Для обеспечения устойчивости оценок волновых форм EMD-разложения производилось усреднение 1000 независимых аддитивных реализаций белого шума ограниченной амплитуды. С помощью разложения Холецкого ковариационной матрицы волновых форм первых трех EMD-компонент в скользящем временном окне определены индикаторы аномального поведения тремора. Путем вычисления корреляционной функции между средними индикаторами аномального поведения и выде- лившейся сейсмической энергии в окрестности Японских островов установлено, что всплески меры ано- мального поведения тремора предшествуют выбросам сейсмической энергии. Целью статьи является про- яснение распространенных гипотез о том, что движения земной коры, регистрируемые средствами космической геодезии, могут содержать прогностическую информацию. То, что смещения, регистрируемые геодезическими методами, реагируют на последствия землетрясений, широко известно и многократно демонстрировалось. Но выделение геодезических эффектов, предвещающих сейсмические события, является значительно более сложной задачей. В нашей статье мы предлагаем один из методов обнаружения прогностических эффектов в данных космической геодезии.

A method is proposed for analyzing the tremor of the earth’s surface, measured by means of space geodesy, in order to highlight the prognostic effects of seismicity activation. The method is illustrated by the example of a joint analysis of a set of synchronous time series of daily vertical displacements of the earth’s surface on the Japanese Islands for the time interval 2009–2023. The analysis is based on dividing the source data (1047 time series) into blocks (clusters of stations) and sequentially applying the principal component method. The station network is divided into clusters using the K-means method from the maximum pseudo-F-statistics criterion, and for Japan the optimal number of clusters was chosen to be 15. The Huang decomposition method into a sequence of independent empirical oscillation modes (EMD — Empirical Mode Decomposition) is applied to the time series of principal components from station blocks. To provide the stability of estimates of the waveforms of the EMD decomposition, averaging of 1000 independent additive realizations of white noise of limited amplitude was performed. Using the Cholesky decomposition of the covariance matrix of the waveforms of the first three EMD components in a sliding time window, indicators of abnormal tremor behavior were determined. By calculating the correlation function between the average indicators of anomalous behavior and the released seismic energy in the vicinity of the Japanese Islands, it was established that bursts in the measure of anomalous tremor behavior precede emissions of seismic energy. The purpose of the article is to clarify common hypotheses that movements of the earth’s crust recorded by space geodesy may contain predictive information. That displacements recorded by geodetic methods respond to the effects of earthquakes is widely known and has been demonstrated many times. But isolating geodetic effects that predict seismic events is much more challenging. In our paper, we propose one method for detecting predictive effects in space geodesy data.