Многомерный анализ параметров флуктуаций GPS сигналов до и после мегаземлетрясения 11 марта 2011 г. в Японии

Категория: 16-1
А.А. Любушин, П.В. Яковлев, Е.А. Родионов

 

УДК 550.334

 

А.А. Любушин (1), П.В. Яковлев (2), Е.А. Родионов (2)

 

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

(2) Российский государственный геологоразведочный университет им. С. Орджоникидзе, г. Москва, Россия

 

Рассматривается поле GPS сигналов, зарегистрированных на Японских островах с 30 января по 26 марта 2011 г. сетью из 1203 стационарных станций. Названный временной интервал включает в себя чуть более 40 суток до мегаземлетрясения 11 марта 2011 г. (M=9.0) и почти 16 суток после него. Зарегистрированные сигналы представляются в виде трехкомпонентных временных рядов с 30-минутным шагом по времени.

     Исследуются статистические свойства случайных флуктуаций GPS сигналов после перехода к приращениям до и после сейсмической катастрофы. Рассматриваются карты трех свойств волновых форм шума – значения максимального нормированного собственного числа корреляционной матрицы и двух индексов гладкости, построенных с использованием ортогональных вейвлетов Добеши и Лэнга. Карты строятся по значениям в узлах покрывающей исследуемый регион регулярной сетки размером 50´50 узлов с использованием информации от ближайших к каждому узлу 10 станций. Таким образом для трех компонент GPS сигналов (N – смещение на север, E – смещение на восток, Z – смещение вверх) получается 18 матриц значений свойств шума, заданных в узлах сетки – по 9 наборов до и после события. Завершающим этапом анализа является вычисление трех матриц первых главных компонент исследуемых свойств шума и построение карт значений mP – максимального нормированного собственного числа корреляционной матрицы главных компонент в скользящем прямоугольном пространственном окне. Эти операции выполняются раздельно по данным до и после землетрясения.

     Выполненный анализ показал, что значения mP до землетрясения значительно превосходят их значения после события. Область максимальных значений  mP до сейсмического события включает в себя эпицентр будущего землетрясения, тогда как после события в зоне вокруг эпицентра наблюдается слабая корреляция шумов.  Результаты анализа подтверждают гипотезу о повышенной корреляции свойств шумов геофизических полей в области подготовки крупных землетрясений и, следовательно, могут быть использованы при поиске предвестников землетрясений по данным GPS.

 

Ключевые слова: GPS сигналы, корреляционный анализ, метод главных компонент, индексы гладкости, вейвлеты, 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. Сейсмическая катастрофа в Японии 11 марта 2011 г. Долгосрочный прогноз по низкочастотным микросейсмам // Геофизические процессы и биосфера. 2011. 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. 2013а. № 1. С.11–20.

Любушин А.А. Карты линейной синхронизации свойств глобального поля низкочастотных сейсмических шумов // Геофизические исследования. 2013б. Т. 14, № 1. С.41–53.

Родионов Е.А., Фарков Ю.А. Оценки гладкости диадических ортогональных всплесков типа Добеши // Мат. заметки. 2009. Т. 86, № 3. С.429–444.

Строганов С.А. Оценка гладкости низкочастотных микросейсмических колебаний с помощью диадических вейвлетов // Геофизические исследования. 2012. Т. 13, № 1. С.17–22.

Фарков Ю.А. Ортогональные вейвлеты с компактными носителями на локально компактных абелевых группах  // Изв. РАН. Сер. матем. 2005. Т. 69, № 3. С.193–220.

Lang W.C. Fractal multiwavelets related to the Cantor dyadic group // Intern. J. Math. and Math. Sci. 1998. V. 21. P.307–317.

Lyubushin A. Prognostic properties of low-frequency seismic noise // Natural Science. 2012. V. 4, N 8A. P.659–666.

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

Lyubushin A.A. Dynamic estimate of seismic danger based on multifractal properties of low-frequency seismic noise // Natural Hazards. 2014. V. 70, Is. 1. P.471–483.

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

 

Сведения об авторах 

Любушин Алексей Александрович – доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией, Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН. 123995, ГСП-5, Москва,  Д-242, ул. Большая Грузинская, д. 10, стр. 1. Тел.: 8(499) 254-23-50. E-mail: lyubushin@yandex.ru

 

Яковлев Павел Викторович – аспирант, Российский государственный геологоразведочный университет им. С. Орджоникидзе.  117997, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 23. Тел.: 8(963) 721-92-80. E-mail: paulyakovlev@gmail.com

 

Родионов Евгений Анатольевич – аспирант, Российский государственный геологоразведочный университет им. С. Орджоникидзе. 117997, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 23. Тел.: 8(905) 774-77-80.  E-mail: evgeny_980@list.ru