Способ определения вероятности землетрясения

 

Использование: для прогнозирования вероятности землетрясений. Сущность: получают последовательную серию изображений очага в виде матриц цифровых отсчетов зависимости амплитуды сигнала А (x, y) собственного излучения от пространственных координат. Формируют результирующую матрицу изображения очага из попиксельных отношений амплитуд сигнала в двух взаимно-ортогональных по поляризации каналах приема. Выделяют контур очага на результирующем изображении. Вычисляют интервал автокорреляции функции сигнала и скорость его изменения внутри контура по серии последовательных изображений. Вероятность землетрясения рассчитывают как интеграл от функции распределения вероятностей интервала автокорреляции в пределах заданного интервала. Технический результат: повышение достоверности, оперативности и точности способа. 7 ил.

Изобретение относится к космоведению, в частности к дистанционному мониторингу природных сред, и может быть применено в национальных системах геофизических наблюдений для прогнозирования землетрясений.

Известно множество долгосрочных признаков предстоящего землетрясения, регистрируемых системами наземных наблюдений в виде аномальных отклонений гравитационного, магнитного полей в районе над очагом, изменения проводимости земной коры, уровня грунтовых вод и др.

Систематизированный перечень известных признаков см., например, "Данные о предвестниках" в книге Т.Рикитаке "Предсказание землетрясений", М., Мир, 1979 г., таблица 15.13, стр. 314-333.

Задачи оперативного обнаружения и отслеживания аномалий очагов землетрясений в глобальном масштабе могут быть решены лишь с использованием космических средств наблюдения. В настоящее время существует несколько космических систем, посредством которых осуществляют мониторинг различных природных сред. В частности, система спутников NOAA, США обеспечивает оперативное получение изображений подстилающей поверхности путем регистрации собственного, восходящего излучения поверхности в инфракрасном диапазоне по нескольким каналам приема.

Известен "Способ обнаружения аномалий подстилающей поверхности", патент РФ 2160912, кл. G 01 V, 8/00, 9/00, 2000 г. - аналог.

В способе-аналоге получают изображение подстилающей поверхности в виде цифровой матрицы функции яркости I (x, y) от пространственных координат, разбивают изображение на мозаику сравнительно однородных по яркости участков на основе априорных данных, вычисляют функции фрактальной размерности каждого участка, составляют матрицу эталонов из коэффициентов фрактальной размерности характерных участков, а аномалию фиксируют по выходу разницы между текущим и эталонным значением фрактальной размерности за пороговый уровень для анализируемого участка.

Способу-аналогу присущи такие недостатки как: - погрешность метода, связанная с априорной неопределенностью разбиения изображения на мозаику участков, искажающей числовые значения фрактальных коэффициентов; - невозможность непосредственного использования способа для оценки вероятности землетрясений.

Более достоверный результат может быть получен, если при анализе снимков использовать несколько независимых признаков изображения внутри предварительно выделенного контура аномалии.

В частности, известен "Способ контроля лесопожарной опасности", патент РФ 2147253, кл. А 62 С 3/02, 2000 г. - аналог.

В этом способе осуществляют регистрацию собственного излучения подстилающей поверхности, преобразуют зарегистрированную функцию электрического сигнала в цифровые матрицы отчетов зависимости амплитуды от координат, калибруют тракт зондирования по измерениям эталонных участков, выделяют методами пространственного дифференцирования контура на двумерных изображениях лесных массивов, а величину влажности лесных горючих материалов внутри контуров рассчитывают по регрессионной зависимости влажности от коэффициента вариации сигнала (отношения мощности процесса к мощности переменной составляющей).

Недостатками ближайшего аналога являются: - невозможность непосредственного применения способа из-за различия измеряемых физических величин; - неадекватность измеряемых величин контролируемому процессу, который зависит только от погоды.

Среди методов среднесрочного и долгосрочного прогнозирования землетрясений наибольшее распространение получил эмпирический метод систематического контроля за деформациями земной коры над очагом (см., например, "Теория предсказания землетрясений", в книге Т.Рикитаке "Предсказание землетрясений", перевод с англ., М., Мир, 1979 г., глава 15, стр. 306-309 - ближайший аналог.

Земная кора терпит разрыв при относительных деформациях порядка ₀ = 10^-4, а среднее значение деформации сдвига оценивают величиной (0,05-0,06)10^-5 год^-1.

В этом способе измеряют скорость накопления деформаций /t в заданном районе наблюдений, принимают скорость (u) накопления деформаций постоянной во времени = ut, задаются законом распределения деформаций (Гаусса, Вейбулла) при среднем значении ₀ и дисперсии и вычисляют кумулятивную вероятность землетрясения в районе как интеграл от функции распределения вероятностей напряжений в интервале от _нач начального состояния до (T), где Т - интервал прогнозирования.

Этому способу присущи такие недостатки, как: - неоперативность работ при большой трудоемкости измерений; - неопределенность отсчета величины сдвиговой деформации, поскольку последняя зависит от расстояния до эпицентра, а положение его неизвестно; - не все существенные признаки напряжений и геометрии очага используются в результирующем прогнозе.

Задача, решаемая заявляемым способом, состоит в обнаружении и идентификации очага землетрясения на синтезированном изображении регистрируемого поля собственного излучения подстилающей поверхности, расчета признака-предвестника в виде интервала автокорреляции сигнала синтезированного изображения внутри выделенного контура очага и прогнозирования вероятности землетрясения по динамике изменения во времени признака-предвестника, связанного с динамикой изменения поля механических напряжений земной коры очага.

Решение поставленной задачи обеспечивается тем, что в способе определения вероятности землетрясения, при котором получают изображение подстилающей поверхности в виде матриц цифровых отчетов зависимости амплитуды сигнала А (x, y) собственного излучения от пространственных координат, выделяют методами пространственного дифференцирования контуры на изображении, рассчитывают признак-предвестник, находят закон распределения вероятностей этого признака, при этом формируют синтезированную матрицу изображения из попиксельных отношений амплитуд сигнала в двух взаимно ортогональных по поляризации каналах приема, контур очага выделяют на синтезированном изображении, вычисляют интервал (r) автокорреляции функции сигнала фрагмента изображения и скорость его изменения (dr/dt) внутри выделенного контура по серии последовательных изображений, рассчитывают вероятность землетрясения как интеграл от функции распределения вероятностей интервала автокорреляции в пределах от начала наблюдений r_нач до r(Т), где Т - интервал прогнозирования.

Изобретение поясняется чертежами, где: Фиг. 1 - визуализированное изображение результирующей матрицы с выделенным контуром очага.

Фиг. 2 - огибающая пространственного спектра а) и автокорреляционная функция б) сигнала изображения внутри контура.

Фиг.3 - функциональная схема устройства, реализующего способ.

Фиг. 4 - функция плотности распределения вероятностей признака-предвестника аналога W().

Фиг. 5 - расчетная плотность распределения вероятностей признака-предвестника W(r).

Фиг.6 - интегральная функция вероятности землетрясения очага.

Фиг. 7 - кумулятивная функция вероятности землетрясения от периода наблюдения.

Вновь введенные операции, образующие совокупность существенных признаков, обеспечивают достижение таких качественных свойств, как: - высокую достоверность, поскольку изменения пространственного спектра функции сигнала результирующей матрицы изображения связаны непосредственно с ростом механических напряжений очага;
- высокую оперативность получения и обработки информации непрерывных наблюдений за очагом;
- возможность реализации на базе существующего комплекса технических средств наблюдения земной поверхности.

Техническая сущность изобретения заключается в следующем. В потенциальном поле механических напряжений очага имеет место ряд аномалий электрического характера, таких как: изменение электрического сопротивления земной коры, изменение величины теллурических токов, анизотропия пород. Известна (см., например, физический энциклопедический словарь под ред. А.М.Прохорова, издательство "Советская энциклопедия", М. , 1983 г., стр. 827. Фотоупругость), что величина анизотропии пропорциональна механическим напряжениям. Поскольку механические напряжения в области очага приурочены к характерным разломам в земной коре, поле напряжений не является радиально симметричным. В результате несимметричности поля механических напряжений наблюдается изменение мощности и поляризации поля собственного излучения поверхности от участка к участку. Преимущественно линейная поляризация поля собственного излучения приурочена к участкам, расположенным по направлениям осей сжатия. Поляризационный признак и мощность собственного излучения участка поверхности могут быть отселектированы, если излучение регистрировать по двум взаимно ортогональным по поляризации каналам приема и вычислять попиксельное отношение амплитуд сигнала в этих каналах. Достаточная изрезанность отношения амплитуд сигнала в поляризационных каналах приема является селектируемым признаком очага землетрясения. За пределами очага, для естественно поляризованного собственного излучения попиксельное отношение амплитуд оказывается равным примерно единице, с точностью до тепловых шумов в каналах приема.

Вследствие большой дисперсии величин попиксельных отношений результирующего изображения очаг землетрясения может быть выделен (оконтурен) методами пространственного дифференцирования. Для выделения контурного рисунка на результирующем изображении вычисляют градиент скалярной функции амплитуд А (x, y) в каждой точке пространства на основе расчета оператора Робертса (см., например, Дуда Р., Харт П "Распознавание образов и анализ сцен", перевод с англ., Мир, М., 1976 г., стр. 287-288).

Данная процедура является стандартной математической операцией, входящей в комплект специализированного программного обеспечения ER МАРРЕР 5,0 (см., например, "Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле", GENASYS, San Diego, USA, р. 283-284).

Визуализированное изображение результирующей матрицы и результат программного расчета контурного рисунка иллюстрируется распечаткой с дисплея фиг. 1.

Очевидно, что чем больше величина механических напряжений очага землетрясений, тем больше "шероховатость" (разброс амплитуд пикселей) результирующего изображения. "Шероховатость" изображения содержит скрытую информацию о пространственном спектре частот двумерной функции А (x,y). По определению пространственный спектр Фурье двумерной функции А (x, y) вычисляют из соотношения

где m, n - число строк, столбцов матрицы изображения из mn элементов.

Процедура вычисления спектра Фурье от матриц их цифровых отчетов представляется стандартной математической операцией, реализуемой программным расчетом на ПЭВМ (см., например, там же, ER МАРРЕР 5.0). Расчетное значение огибающей пространственного спектра Фурье F() в функции полярного радиуса представлено распечаткой на фиг.2, а.

Чем больше механические напряжения очага, тем больше анизотропия пород и величина попиксельных отношений амплитуд в ортогональных каналах приема и тем шире пространственный спектр двумерной функции координат А (x, y).

Количественной характеристикой широкополосности какого-либо процесса служит автокорреляционная функция его сигнала. По определению (см., например, Заездный А. М. "Основы расчетов по статистической радиотехнике", Связь-издат, М. , 1969 г., стр. 93) автокорреляционная функция сигнала В(r) связана с его энергетическим спектром E(F) обратным преобразованием Фурье

Обратное Фурье-преобразование также является стандартной операцией специализированного программного обеспечения ER МАРРЕР 5.0. Вычисление автокорреляционной функции осуществляют программным расчетом на ПЭВМ, для чего предварительно рассчитывают энергетический спектр сигнала E(F) по его амплитудному спектру F(j). По определению (см., там же, Заездный А.М., стр. 93).

где - длина полярного радиуса выделенного контура на изображении.

На фиг.2, б представлены графики автокорреляционных функций сигналов от очагов землетрясений 1 начальной стадии наблюдения, 2 - эталонная функция В(r), полученная апостериорной обработкой записи изображения очага от спутника NOAA, США накануне состоявшегося землетрясения.

Аргументом автокорреляционной функции В(r) является интервал корреляции r в [км], при котором амплитуда функции уменьшается до величины 0,05 В_max. Как следует из представленных графиков фиг.2, признак-предвестник r изменяется в несколько раз. Это позволяет достоверно отслеживать динамику признака-предвестника на всем интервале его изменения. Изменение признака-предвестника во времени происходит обратно пропорционально механическим напряжениям очага. Чем больше механические напряжения очага (), тем выше скорость флюктуаций сигнала по пространственным координатам, тем меньше интервал корреляции (r) функции сигнала. Следовательно, между признаком-предвестником аналога () и признаком-предвестником (r) заявляемого способа существует обратно пропорциональная зависимость r1/. Зная закон распределения вероятностей одной величины W(), закон распределения функционально связанной с ней величины находят методом преобразований (см., например, А.М. Заездный "Основы расчетов по статистической радиотехнике". Связь, М., 1969 г., стр. 47-48)

При рассчитанном законе распределения вероятностей признака-предвестника W(r) долгосрочный прогноз землетрясения осуществляют путем вычисления интеграла вероятности

где r_нач - значение признака-предвестника обнаруженного очага землетрясения, рассчитанное по его изображению в начале наблюдений;
r(T) - значение признака-предвестника для периода прогнозирования Т, рассчитанное по скорости его изменения в серии последовательных изображений.

Пример реализации способа
Предлагаемый способ может быть реализован на базе устройства по схеме фиг. 3. Функциональная схема устройства фиг.3 содержит орбитальную группировку 1 космических аппаратов 2 типа "Аракс", с установленными на каждом аппарате радиометрами 3 типа МСУ сканирования полосы обзора земной поверхности 4. Включение радиометров 3 в режим измерений над запланированными районами наблюдений 4 осуществляется по циклическим либо разовым командам, на основе суточной программы работы спецаппаратуры, закладываемой в бортовой комплекс управления 5 космических аппаратов по радиолинии управления 6 из Центра управления группировки 7. Результаты измерений в виде цифрового потока данных в запланированных сеансах связи передаются по автономной телеметрической радиолинии 8 типа "БИТС-2" на наземные пункты приема информации 9, где записываются на видеомагнитофон 10 типа "Арктур". Зарегистрированная в пункте приема информация передается в Центр мониторинга 11.

В Центре мониторинга 11 осуществляют первичную обработку информации, состоящую в выделении из общего потока измерительных файлов на основе служебных признаков. Скомпонованные файлы измерительной информации помещают в базу данных, организованную на запоминающем устройстве 12 (типа стриммеров FТ-120) и выводят на сервер сети "Интернет" 13. Вторичную обработку радиометрической информации с целью непосредственного вычисления значений признака-предвестника (r) и отслеживания динамики его изменения осуществляют на комплексе средств обработки 14. В качестве станций обработки используют ПЭВМ типа SYN в составе: процессора-вычислителя 15, оперативного запоминающего устройства 16, винчестера 17, дисплея 18, принтера 19, клавиатуры 20. Результаты расчета прогноза землетрясений выводятся на сайт сети "Интернет" и через сервер 13 сети передаются на пункты 21 службы оповещения регионов о предстоящих землетрясениях. Специализированное программное обеспечение ER МАРРЕР 5.0 предварительно записывают на винчестер 17.

На фиг.1 представлено визуализированное изображение результирующей матрицы из попиксельных отношений амплитуд сигналов в поляризационных каналах приема радиометра 3 с выделенным (программным расчетом) контуром очага. На фиг. 2 представлены:
а) огибающая пространственного спектра и б) автокорреляционные функции сигнала, полученные программным расчетом на ПЭВМ. На фиг.4 воспроизведена гистограмма распределения признака-предвестника аналога (предельных деформаций земной коры) по данным нивелировок и триангуляций в зонах состоявшихся землетрясений (см. аналог, стр. 306). Эмпирическая гистограмма распределения признака-предвестника аналога достоверно точно аппроксимируется (см. , например, "Теоретические основы радиолокации", под ред. В.Е.Дулевича, Сов. Радио, М., 1964 г., стр. 114) законом распределения Рэлея

Поскольку r1/, методом функциональных преобразований рассчитывают закон распределения искомого признака-предвестника W(r)

Область определения искомого признака-предвестника (r) при области определения признака-предвестника аналога [0...1810^-5] (см. фиг.4) составляет интервал r[5,5...] км.

Расчетная функция распределения признака-предвестника (r) при известных числовых характеристиках W() представлена графиком фиг.5. Интегральная функция вероятности землетрясения Ф(r) представлена графиком фиг.6. На фиг.7 приведена кумулятивная функция Ф(Т) вероятности землетрясения наблюдаемого очага в зависимости от периода наблюдения Т (годы).

Таким образом, осуществляя сканирование очага землетрясения космическими средствами и последующую обработку сигнала его собственного излучения по изложенным выше операциям способа, обеспечивают долгосрочное прогнозирование землетрясений.

Эффективность заявляемого способа определяется высокой достоверностью, оперативностью обновления данных и точностью координат гипоцентра отслеживаемого очага.

Заявляемый способ может быть реализован на комплексе существующих космических средств.

Формула изобретения

Способ определения вероятности землетрясения, при котором получают изображение подстилающей поверхности в виде матриц цифровых отсчетов зависимости амплитуды сигнала А (x, y) собственного излучения от пространственных координат, выделяют методами пространственного дифференцирования контуры на изображении, рассчитывают признак - предвестник и находят закон распределения вероятностей этого признака, отличающийся тем, что формируют синтезированную матрицу изображения из попиксельных отношений амплитуд сигнала в двух взаимно-ортогональных по поляризации каналах приема, контур очага выделяют на синтезированном изображении, вычисляют интервал (r) автокорреляции функции сигнала фрагмента изображения и скорость его изменения (dr/dt) внутри выделенного контура по серии последовательных изображений, рассчитывают вероятность землетрясения как интеграл от функции распределения вероятностей интервала автокорреляции в пределах от начала наблюдений r_нач до r(Т), где Т - интервал прогнозирования.

РИСУНКИ

Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3, Рисунок 4, Рисунок 5, Рисунок 6, Рисунок 7