Общий закон подобия для землетрясений. Применение к сейсмически активным регионам мира тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.10, кандидат физико-математических наук Некрасова, Анастасия Корнельевна

• Некрасова, Анастасия Корнельевна
• кандидат физико-математических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Некрасова, Анастасия Корнельевна

Введение.

Глава 1. Алгоритм оценки коэффициентов подобия SCE (Scaling Coefficients

Estimation)

1.1. Описание алгоритма оценки коэффициентов подобия

Глава 2. Глобальное распределение коэффициентов Общего закона подобия для землетрясений

2.1. Оценка коэффициентов ОЗПЗ

2.2. Пространственные вариации коэффициентов ОЗПЗ.

Глава 3. Оценки коэффициентов Общего закона подобия для землетрясений в отдельных сейсмически активных регионах мира

3.1. Прибайкалье

3.2. Япония.:.

3.3. Калифорния

3.4. Центральное Средиземноморье и Альпийский горный регион.

3.4.1 Общие оценки коэффициентов ОЗПЗ.

3.4.2 Многомасштабные оценки коэффициентов ОЗПЗ.

Глава 4. Использование коэффициентов ОЗПЗ при оценке сейсмической опасности и сейсмического риска

4.1. Общие принципы оценки сейсмической опасности и сейсмического риска

4.2. Оценки параметров сейсмического риска с учетом коэффициентов

ОЗПЗ для городов

4.3. Две оценки сейсмического риска: сотрясаемость города и индивидуальный риск городского жителя

4.3.1 Среднегодовое число сотрясений города

4.3.2 Ожидаемое число жителей города, подверженных опасности разрушительного землетрясения

4.4. Оценки параметров сейсмического риска для крупнейших городов мира

4.5 Оценки параметров сейсмического риска с использованием региональных коэффициентов ОЗПЗ

4.5.1. Калифорния.

4.5.2 Центральное Средиземноморье и Альпийская горная система.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Общий закон подобия для землетрясений. Применение к сейсмически активным регионам мира»

Землетрясения относятся к классу явлений, которые могут приводить одновременно к огромным человеческим потерям и значительному экономическому ущербу. Согласно [У95] в 60-е годы среднегодовой ущерб от землетрясений составлял во всем мире 0.04 млрд. долл. в год и в 1995-1999 гг. I вырос до 34.0 млрд. долл. в год. В частности, потери в результате всего одного землетрясения 1994 года в окрестности Лос-Анджелеса составили более 100 млрд. долл. В целом в 1965-1999 гг. по миру на ущерб от землетрясений приходилось более 40% всех материальных потерь от стихийных бедствий. Всемирная конференция по природным катастрофам, состоявшаяся в мае 1994 г. в Иокогаме (Япония), приняла декларацию, в которой сказано, что борьба за уменьшение ущербов от природных катастроф должна быть важным элементом государственной стратегии всех стран в достижении устойчивого развития цивилизации. Конференция обратилась ко всем странам с призывом перейти на новую стратегию борьбы с природными катастрофами, основанную на прогнозировании и предупреждении. Однако, несмотря на общепризнанную и принятую стратегию, сильнейшее Суматра-Андоманское землетрясение 26 декабря 2004 года и порожденное им в Индийском океане цунами вновь застало население неподготовленным. В результате по официальным данным ООН погибло 186983 и пропало 42883 человек, что в очередной раз указало на остроту и актуальность задач связанных с изучением природных катастроф тектонического характера и оценкой их возможных последствий.

На территории России ущерб от землетрясений составляют 24% от общих потерь, вызванных всеми стихийными бедствиями. В частности, землетрясения представляют значительную опасность для 103 городов России [0с01] с населением более 100000 жителей. Федеральная целевая программа "Сейсмобезопасность территории России", принятая на период с 2002 по 2010 год, призвана обеспечить снижение сейсмического риска.

Прогноз и предупреждение являются общепризнанными факторами уменьшения риска при стихийных бедствиях. Именно поэтому растет актуальность исследований, направленных на решение различных задач, связанных с проблемами прогноза этих явлений.

Растущая актуальность задач прогноза разрушительных землетрясений определила цели настоящей работы — исследовать закономерности и общие ' характеристики пространственно-временного распределения сейсмических событий разной силы, связанных с Общим законом подобия для землетрясений (ОЗПЗ), надежные представления о которых могут служить целям- прогноза и предупреждения бедствия от землетрясений.

Данное рассмотрение потребовало решения следующих задач:

- разработки модифицированного программного обеспечения для надежного оценивания параметров ОЗПЗ;

- построения карт значений коэффициентов ОЗПЗ в нескольких масштабах рассмотрения: от плитовой тектоники до локального картирования областей размером в десятки километров;

- исследования точности (ошибок) определения коэффициентов ОЗПЗ, для картирования надежных оценок параметров сейсмической опасности и сейсмического риска;

- анализа временных и пространственных вариаций коэффициентов ОЗПЗ в отсутствии или непосредственно перед сильнейшими событиями на изучаемых территориях для прогностических целей;

- оценки параметров сейсмической опасности и сейсмического риска для более 800 (принципиальных) городов мира. В частности, для городов Российской Федерации включая Петропавловск-Камчатский, Иркутск, Улан-Удэ, Грозный и др. и мегаполисов, мира включая Токио, Лос-Анджелес, Сан-Франциско, Рим, Милан и др.

В данной работе, на основе современных баз сейсмических данных впервые детально изучены распределения коэффициентов Общего закона подобия для землетрясений (ОЗПЗ) для различных магнитудно-пространственно-временных диапазонов в различных сейсмотектонических регионах и в мире в целом. Впервые в мировой практике расчет параметров подобия сейсмичности выполнен по многим случайно ориентированным разбиениям пространства, что позволяет исключить возможность систематической ошибки определения. Впервые выполнено детальное картирование коэффициентов ОЗПЗ для всех наиболее активных сейсмических поясов мира и для отдельных сейсмоактивных регионов (Прибайкалье, Японские острова, Калифорния, Центральное Средиземноморье и Альпийская горная система).

Имеющиеся современные базы сейсмологических данных обеспечивают надежную работу алгоритма в сейсмически активных областях с повторяемостью от менее одного события с магнитудой 5.0 в двадцать лет. Магнитудный баланс рассмотренных глобальных и региональных данных сосредоточен в основном между 0.5 и 1.2, а фрактальная размерность эпицентров землетрясений в рассмотренных областях изменяется от менее 0.8 до 1.4 и более. При этом оценка фрактальной размерности качественно соответствует тектонической раздробленности рассмотренной территории.

Достигнутая точность определения параметров сейсмического потока позволяет оценить величину сейсмической опасности и сейсмического риска для городов, их населения и промышленных объектов, расположенных на изучаемых территориях. Полученные глобальные и региональные оценки коэффициентов ОЗПЗ использованы для определения сейсмического риска для городов и городского населения крупнейших городов мира и принципиальных городов сейсмически активных регионов. Показано, что традиционные оценки сейсмической опасности для городов и промышленных агломераций, основанные на равной вероятности возникновения землетрясения в любой точке области рассмотрения, как правило, многократно недооценивают сейсмический риск. Использование ОЗПЗ позволяет получить оценки риска, более адекватные фрактальному характеру распределения сейсмичности, которые, как установлено в работе могут, в 10-20 раз превосходить традиционные.

Представленные в настоящей работе карты глобальных оценок коэффициентов Общего закона подобия для землетрясений вошли в Отчет Российской Академии наук об основных научных достижениях за 2002 год [003]. Локальные оценки, полученные для городов провинции,Фриули-Венеция Джулия (Италия), приняты к рассмотрению региональным отделением Гражданской обороны в рамках Программы обеспечения сейсмической безопасности на 2007-2008 гг. Результаты регионального рассмотрения ОЗПЗ для Центрального Средиземноморья, и Альпийской горной системы, вошли отдельной главой в итоговый отчет по Проекту АЬРЗ-СРБСЗиакепе! (2007). Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Генеральных Ассамблеях Международного Союза по Геодезии и Геофизике (Саппоро, Япония, 2003; Перуджия, Италия, 2007), на Генеральных Ассамблеях Европейского Геофизического Союза (Ницца, Франция, 2003, Вена, Австрия, 2005), на конгрессах Американского Геофизического Союза (Сан-Франциско, США, 2002, 2003, 2005), а также, на научных семинарах в Международном институте теории прогноза землетрясений и математической геофизики и в Институте физики Земли им. О.Ю. Шмидта Российской академии наук.

Основные результаты работы по теме диссертации изложены в 14 публикациях, в том числе в 6 статьях в реферируемых международных и Российских журналах, включая две статьи в Докладах Российской Академии наук.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и четырех приложений.

Заключение диссертации по теме «Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых», Некрасова, Анастасия Корнельевна

Основные результаты анализа коэффициентов ОЗПЗ-для регионального и локального масштабов:

Описанные в Главе 3 оценки коэффициентов ОЗПЗ с использованием более точных и представительных региональных каталогов, говорят о возможности- раздвинуть границы применимости, Общего закона подобия для землетрясений на более широкие диапазоны магнитуд и детализировать размеры области рассмотрения. А именно, современные локальные и региональные каталоги позволяют применять алгоритм оценки коэффициентов,подобия в энергетическом масштабе от магнитуд 2 и, возможно, менее, пространственное ^ рассмотрение возможно в масштабах начиная от 6-10 км, а временной, интервал начинается от 4-6 лет.

Временные вариации значений А, В, и С, обнаруженные в,результате анализа региональной сейсмичности, указывают на изменчивость этих характеристик во времени и, по-видимому, обусловлены различной сейсмической динамикой в рассмотренные периоды. Следовательно, мониторинг этих характеристик в реальном времени может позволить заблаговременно выявить и локализовать аномалии' динамики сейсмичйости, а также уточнить их особенности, в ходе последовательного анализа в разных приближениях.

Нестабильность среднесрочных оценок и их зависимость от сильных событий; произошедших в пространственно-временной области рассмотрения, говорит о необходимости в задачах сейсмического, риска использовать оценки, полученные по максимально доступному временному интервалу с привлечением исторических и даже палеосейсмических данных.

Глава 4

Использование коэффициентов ОЗПЗ при оценке сейсмической опасности и сейсмического риска

Одним из наиболее важных применений результатов, полученных в ходе изучения потока сейсмических событий, является' оценка сейсмической опасности и сейсмического риска на основе расчетных коэффициентов^ ОЗПЗ. Оценки сейсмической опасности могут быть использованы при проектировании строительства объектов промышленности или жилого фонда, а также при экономическом и страховом' планировании. Оценки сейсмического риска разной природы могут оказаться полезными при рассмотрении конкретных мероприятий направленных на снижение возможного ущерба при разрушительных сейсмических событиях уже существующих объектов.

Отдельной актуальной задачей выделим оценку сейсмическойг опасности для городов. Стремительный рост населения городов, вызванный массовыми процессами агломерирования, качественно меняет проблему оценки риска городского населения [ККМ81, КМК84]. Размеры современных мегаполисов соизмеримы по размерам с сейсмогенными зонами. Все более очевидна необходимость учитывать пространственные характеристики заселенности территории и ее сейсмический режим для адекватного моделирования риска.

4.1 Общие принципы оценки сейсмической опасности и» сейсмического риска

Оценки параметров сейсмического риска являются результатом* свертки сейсмической опасности с параметрами объекта (включая особенности технических и/или социальных характеристик), который может подвергнуться» сейсмическому воздействию. Формально это можно записать в виде следующей формулы:

R(g)=H(g) ® O(g) ® V(0(g)) (4), где R(g) - плотность риска в точке д, Н(д) - плотность сейсмической опасности в точке д, О(д) - плотность объектов способных испытать сейсмическое воздействие в точке д, и V(O) - специальные собственные характеристики объекта риска.

Отметим, что все параметры могут зависеть не только от пространственных координат и от характеристик объектов, например, их площади S(0(g,t)), но и от времени (H(g,t), 0(g,t), V((0),t)). В частности, например, V((0),t)) может учитывать время жизни объекта (life-time), то есть V((0),t) = 0, для t > Т. Также напомним, что плотность сейсмической опасности в точке д, Н(д), обычно считается равномерно распределенной в объемлющей области и согласованной с соотношением Гутенберга-Рихтера для числа землетрясений разной силы, N(M), что противоречит наблюдениям [KKM74,MKV79].

Задача оценки сейсмического риска, являющегося источником для принятия решений инженерной сейсмологии, состоит в адекватном описании возможного сейсмического события в конкретном пространственно-магнитудно-временном объеме V={g, М, i}. Это, в свою очередь, требует адекватного определения долгосрочных средних N(M) для разных значений магнитуд из диапазона, определяющего разрушительные события. Сейсмическая активность до настоящего времени обычно моделируется стационарным Пуассоновским процессом. Реальный поток сейсмических событий имеет много очевидных несоответствий со случайной Пуассоновской моделью. Например, для последовательности землетрясений характерна группируемость (кластеризация) как во времени, так и в пространстве, которая противоречит случайной модели. Именно поэтому в приложениях ответственные исследователи вынуждены заниматься предобработкой каталогов землетрясений, исключая их них форшоки и афтершоки, связанные с основным толчком. Это ведет к неоднозначному определению N(M), и требует введения* дополнительных предположений о независимости и стабильности, а также специального, более детального рассмотрения для каждого отдельного объекта риска.

4.2 Оценки параметров сейсмического риска с учетом коэффициентов ОЗПЗ для городов

Покажем, что согласно Общему закону подобия для землетрясений, традиционное определение сейсмического риска для городов и промышленных агломераций, игнорирующее пространственную природу возникновения землетрясений, может привести и, в ряде случаев, приводит к многократному недооцениванию опасности. Любая оценка среднего значения сейсмического потока, т.е. ЩМ), зависит от территории, по которой производится усреднение. Экстраполяция или интерполяция этого значения в размеры области объекта риска, может драматически не соответствовать адекватному. В частности, для города, расположенного на одиноком линейном разломе, нормализация от площади региона ЬхЬ, используемого для оценки ЩМ), к площади города 1x1 будет занижена в ИЬ раз, поскольку вся сейсмичность сосредоточена вдоль разлома. Рассмотрим более общую ситуацию.

Пусть территория занимаемая городом имеет площадь Б, а его сейсмический риск, например, среднегодовое число разрушительных землетрясений фиксированной магнитуды, оценивается по числу таких землетрясений в объемлющем регионе площади 80 » Э. Пусть N — среднегодовое число землетрясений с магнитудой М в регионе. Тогда следуя традиционному подходу ЩМ) в городе, пропорционально площади Б и соответственно

ЩМ)= ИхШ0.

Из формулы (2) ОЗПЗ следует, что среднегодовое значение числа землетрясений в пределах города а в пределах региона х80с/2.

При этом, если сейсмичность целиком не располагается в самом городе, т.е. С=0, традиционная оценка отличается« от учитывающей неравномерность распределения сейсмичности по площади в (Бо/^) раз. Соответствующая недооценка при неадекватном переходе от большей области рассмотрения к меньшей 8о » 8 значительно превосходит (Бо/Б) » 1. Как будет показано I ниже, это отношение может достигать величины 20 и более.

4.3 Две оценки сейсмического риска: сотрясаемость города и индивидуальный риск городского жителя

Не претендуя* на общность, рассмотрим следующие две естественные и наиболее простые оценки сейсмического риска. В конкретных приложениях, безусловно, возможны уточнения и более сложные определения свертки сейсмической опасности с объектами риска, учитывающие более реалистичное и адекватное описание обоих параметров. Используемые в работе оценки служат лишь для иллюстрации подхода в первом грубом приближении.

4.3.1 Среднегодовое число сотрясений города

Пусть разрушительными событиями для конкретного города с являются землетрясения с магнитудой М. Определим меру сейсмического риска гс как гс=ЩМ)=\хБ672, (5) где Б - площадь города, а А, В, С - коэффициенты ОЗПЗ, рассчитанные для координат города. В этом случае объектом, риска является город как таковой, и параметр риска определяет повторяемость разрушительных событий на его территории. Причем при сравнении значений риска для разных городов рассматривается тривиальный подход, при!котором У(0^))=1.

4.3.2 Ожидаемое число жителей города подверженных разрушительному землетрясению

Пусть также как в п. 4.3.1 разрушительными событиями являются землетрясения с магнитудой М. Определим меру сейсмического риска гр как rp = N(M) х Рс, (6) где N(M) определено по формуле (3), а Рс- число жителей города с. В этом случае объектом риска является население города, и параметр риска определяет ожидаемое число жителей города, которые могут испытать разрушительное землетрясение, отнесенное к одному году. Причем рассматриваемые города соответствуют абсолютно идеальным «демократичным» стандартам, т.е. уязвимость разных жителей одинакова V(0(g))=l.

Ниже мы воспользуемся обеими характеристиками риска для иллюстраций в глобальном и региональных масштабах рассмотрения. Очевидно, что более реалистичные задачи оценки риска потребуют привлечения специалистов в экономической и социальной сферах.

4.4 Оценки параметров.сейсмического риска для крупнейших городов мира

Мировая база городского населения [WCPD90] включает данные о 2762 городах мира, общей численностью населения 1356 млн. человек (Рисунок 35). Координаты городов из [WCPD90] были выбраны центрами квадратов 8°х8° земного меридиана для повторной оценки коэффициентов ОЗПЗ с использованием Глобальной базы данных о гипоцентрах землетрясений NEIC/USGS [GHDB89, GHDB94, PDE] за период 1964-2002. Параметры алгоритма оценки масштабных коэффициентов, выбранные в Главе 2 п.1 не менялись.

В 1145 пространственных ячейках статистики сейсмических событий из GHDB хватило для определения с помощью алгоритма SCE коэффициентов ОЗПЗ. Эмпирические плотности распределения значений коэффициентов А, В и С и плотности распределения ошибок Gj, gо с, полученных для этих ячеек, представлены на Рисунке 36.

40' 80' 120' 160*

-60'

Население (чел.)

60* С 12,800,000

О 6,400,000

30' ^ 3,200,000

1,600,000

О' с 800,000

-30' • 400,000 - 200,000 -60- 100,000

200' 240' 280' 32СГ

Рис. 35 Глобальные данные мировой базы городского населения [\VCPD90]

Рассмотрим распределения оценок параметров сейсмического режима, относящихся к густонаселенным районам Земли [!ЧК05а]. Логарифмическая оценка сейсмической активности А лежит в пределах от -1.1 до +0.5, что соответствует почти 40-кратному изменению сейсмической активности. Характерный максимум распределения плотности коэффициента А в районе значения 0.16 соответствует городам Японии (получены коэффициенты ОЗПЗ для 186 городов Японских островов). Показатель баланса магнитуд, принимает значения от менее 0.4 до более 1.3. Максимальной концентрацией плотность оценок коэффициента В достигает на интервале от 0.9 до 1.0. В значительной степени максимум, соответствующий значению 0.95, также определяют города Японии. Распределение фрактальной размерности множества сосредоточения эпицентров землетрясений, коэффициент С имеет характерную плотность распределения от 1.15 до 1.35.

Для повышения надежности и устойчивости результата были введены дополнительные ограничения на области значений коэффициентов ОЗПЗ и точности их определения. А именно, из дальнейшего рассмотрения были исключены ячейки (города), для которых выполнялось хотя бы одно из следующих условий:

- ошибка асгс превосходит значение 0.07;

- значение коэффициента В менее 0.6;

- значение коэффициента С менее 0.8. а) л ь О

X & с d » к

J Г к 1 m —

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 в) л

§ х с с t f } f 4

0.08 0.06

0.04 б) 0.02 0

0.08

0.06

0.04 . г)

0.02 о л d 0 1 с; С

T * • w- I* T

S »

0.1 0.5 0.9 1.3 i о о s о с; С i h i -C7B i i* [ j 1 'f

0.08 0.06 0.04 0.02 0

0.100

0.010

0.001

0.001

0,01

0.1

0.4 0.8 1.2 1.6 Рис. 36 Эмпирическая плотность распределения коэффициентов ОЗПЗ: а) А; б) В, в) С и стандартных ошибок их определения г) оА, ов, ос, (в логарифмическом масштабе) для городов мира. Примечание: Области, залитые серым цветом, соответствуют значениям коэффициентов, исключенным при оценке параметров сейсмического риска.

Затемненные области на Рисунке 36 соответствуют значениям, исключенным из дальнейшего рассмотрения.

Для 833 городов мира получены локальные оценки среднегодовой повторяемости событий гс (5) и оценено ожидаемое число жителей города подверженных разрушительному землетрясению, гр (6). Расчеты проведены для четырех групп сейсмических событий: «умеренных» (магнитуда 5 и более, М5+), «сильных» (М6+), «значительных» (М7+) и «крупнейших» (Л/8+). На Рисунке 37 (а - г) представлены карты локальных оценок среднегодового числа сотрясения города (гс) для каждого из четырех типов сейсмических событий для отдельных регионов мира.

Аналогично, на Рисунке 38 (а - г) представлены карты локальных оценок ожидаемого числа жителей города, подверженных опасности разрушительного землетрясения. За численность городского населения принято максимальное значение из, представленных в [ЛЭДСРВ90] числа жителей города и числа жителей городской агломерации.

Для каждого из четырех типов сейсмических событий выделена группа из десяти городов с наивысшими значениями параметров, сейсмического риска гс (Таблица 4) и гр (Таблица 5). Полностью оценки риска приведены в Приложении 41.

В Таблице 4 приведён список городов с максимальными значениями ^ [№С05а]. Четыре города Японии (Токио, Кобе, Киото, Иокогама) и столица Тайваня (Тайпей) вошли в десятку наиболее опасных для всех четырех типов событий. Города Китая (Гуанчжоу и Каохсунг) представлены в Таблице 4 для «сильных», «значительных» и «крупнейших» событий, а город Тайчунг для «значительных» и «крупнейших». Столица Индонезии (Джакарта) трижды представлена в Таблице 4 для «умеренных», «сильных» и «значительных» событий, а Лос-Анджелес (Южная Калифорния, США) - для «сильных» «значительных» и «крупнейших» событий. Лима (Перу) представлен в группе «крупнейших» событий. Город Нагойа (Япония) завершает десятку «умеренно» опасных. В эту группу также вошли Манила (Филиппины), Сантьяго (Чили), Мехико (Мексика).

1 С момента опубликования Мировой базы городского населения на территории бывшего Советского Союза и Юго-Восточной Европы произошли изменения в государственных границах, на территории бывшего Советского Союза были переименованы несколько городов. В Приложении 4 используются официальные политические и географические названия на 2006 год.

Десять городов, для которых оценки гр принимают максимальные значения для «умеренных», «сильных», «значительных» или «крупнейших»

414А414«

Повторяемость, год* а)

Повторяв иость. год*1

Повторяемость. год"

В)

Повторяв «ость, гад'1

Ряс. 37 Среднегодовое число сотрясений города (гс) вызванное а) «умеренным», б) «сильным», в) «значительным», г) «крупнейшим» событием; для отдельных районов мира. Примечание: Радиус крута пропорционален линейному размеру города. событий приведены в Таблице 5. А именно, для столицы Японии - Токио, городов Йокогама (Япония), Лос-Анджелес и Сан-Франциско (Калифорния, США), Сантьяго (Чили), Джакарта (Индонезия), Мехико (Мексика) и Лима (Перу) значения гр максимальны для всех четырех типов событий. Город Токио имеет наивысшие оценки гр во всех четырех группах. Город Тайпей (Китай) вошел в список самых опасных для «сильных» «значительных» и

Заключение

В диссертационной работе представлено впервые проведенное последовательное систематическое исследование коэффициентов Общего закона подобия для землетрясений, учитывающего фрактальную природу землетрясений; Оценка значений коэффициентов ОЗПЗ выполнена, модифицированным алгоритмом

Показана возможность применения алгоритма. в широком пространственно-магнитудно-временном диапазоне, при этом отмечена высокая; согласованность оценок коэффициентов полученных для масштабов: разного уровня;

Географическое распределение оценки фрактальной . размерности множества сосредоточения»эпицентров наглядно показало, что коэффициент С отражает тектонические: и морфоструктурные особенности изучаемых регионов. Глобальное картирование показало; что .распределение фрактальной размерности* множества сосредоточения эпицентров,» землетрясений может служить, количественной характеристикой; тектонических процессов* происходящих в областях масштабов¡плитовой тектоники.

Среднесрочные временные вариации значений коэффициентов В, и С, указывают на изменчивость этих характеристик во времени. Мониторинг этих характеристик в реальном времени может позволить: заблаговременно выявить и локализовать аномалии динамики; сейсмичности, а также уточнить их особенности в ходе последовательного анализа в разных приближениях.

Исследовано применение коэффициентов ОЗПЗ в задачах оценки сейсмического риска. Впервые проведена единообразная: систематическая; оценка риска для крупнейших городов мира.

Показано, что сейсмические данные представительные на временном интервале порядка столетия обеспечивают. достаточно адекватные оценки параметров сейсмической^ опасности и сейсмического риска. Сделан вывод об использовании при оценках риска данных по максимально доступному временному интервалу с привлечением исторических и даже палеосейсмических данных.

Показано, что традиционное игнорирование фрактального характера пространственного распределения землетрясений может приводить к многократному недооцениванию сейсмической опасности территории и, как следствие, сейсмического риска для городов и их населения.

Точность проведенных исследований, безусловно, ограничена представительностью, как во времени, так и в пространстве, имеющимися в настоящее время базами сейсмологических данных. Однако, полученные характеристики и оценки коэффициентов Общего закона подобия для землетрясений достаточны для их использования в задачах прогноза землетрясений и сейсмостойкого строительства, а также при принятии экономических или страховых решений в сейсмически активных регионах.

Благодарности

Автор чрезвычайно признателен всему коллективу Международного Института теории прогноза землетрясений и математической геофизики, Российской академии наук, работа в котором позволила выполнить диссертационную работу. Возможность научного общения, обучения и сотрудничества с В. И. Кейлис-Бороком, A.A. Соловьевым, В.Ф. Писаренко, Г.М. Молчаном, A.JI. Левшиным, И.В. Кузнецовым, А.И. Горшковым, Т.Л. Кронрод, A.B. Ландером, Б.Г. Букчиным и другим научным сотрудникам Института сформировали научное мировоззрение автора. Автор выражает огромную благодарность своему научному руководителю В.Г. Кособокову, без высокой научной компетенции и несомненных педагогических качеств которого работа не была бы написана.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Некрасова, Анастасия Корнельевна, 2008 год

1. BCDS02 Bak, P., K. Christensen, L. Danon, and T. Scanlon, 2002. Unified Scaling Law for Earthquakes. Phys. Rev. Lett. 88: 178501-178504

2. BFGGS95 Boschi, E., G. Ferrari, P. Gasperini, E. Guidoboni, G. Smiriglio, and G. Valensise, 1995, Catalogo dei Forti Terremoti in Italis dal 461 a C. al 1980. Istituto Nazionale di Geogisica SGA storia geofísica ambiente.

3. CI05 Comuni d'ltalia, 2005, Istituto Enciclopédico Italiano, http/Avww.comuniditalia.biz/dati.

4. COR03 Corral, A., Local distributions and rate fluctuations in a unified scaling law for earthquakes, 2003, Phisical review, 68, 035102, 1-4.

5. FD93 Fröhlich; С., and S. D. Davis, 1993. Teleseismic b values; or, much ado about 1.0. J. Geophys. Res. 98, 631644.

6. GHDB89 Global Hypocenters Data Base CD-ROM, 1989. NEIC/USGS, Denver, CO. and its PDE updates through 2002)

7. GNDT92 Gruppo Nazionale per la Difesa dai terremoti, 1992, GL Seismotettonica (zone sismogenetiche), Modello seismotettonico del terremoto italino, versione aggiornata al Maggio 1992.

8. GR54 Gutenberg, В., and C.F. Richter, 1954. Seismicity of the Earth, 2nd'ed., Princeton University Press, Princeton, N.J., 310 p.

9. K04 Kawasaki, I., 2004, Silent earthquakes occurring in a stable-unstable transition zone and implications for earthquake prediction. Earth Planets Space, 56: 813-821.

10. KKM74 Keilis-Borok V.l., T.L. Kronrod, G.M. Molchan, 1974. Algorithm for the estimation of seismic risk. In: Seismic design decision analysis. Internal study report 46.V.S. Department of Civil Engineering M.I.T., Cambridge (MS).

11. KKTM00 Kossobokov, V.G., V.l. Keilis-Borok, D.L. Turcotte, and B.D. Malamud, 2000. Implications of a statistical physics approach for earthquake hazard assessment and forecasting. Pure Appl. Geophys., 157: 2323-2349

12. KMU99 V.G. Kossobokov, K. Maeda, and S. Uyeda, 1999, Precursory activation of seismicity in advance of the Kobe, 1995 earthquake. Pure Appl Geophys., 155, 409-423.

13. KN03 Kossobokov, V., and Nekrasova A., 2003, Generalized Gutenberg-Richter recurrence law. Geophysical Research Abstracts, 5, 2003. Abstracts of the Contributions of the EGS-AGU-EGU Joint Assembly, Nice, France, 06-11 April, (CD-ROM): EAE03-A-06597.

14. KN07 Kossobokov, V.G., Nekrasova, A.K., 2007, Unified Scaling Law for Earthquakes: Implications for seismic hazard and risk assessment. In IUGG2007, July 2-13,2007, Perugia, Italy. Abstracts, SS002-65.

15. KTN03 Kossobokov, V. G., D. L. Turcotte, and A. Nekrasova, 2003, Unified Scaling Law for Earthquakes: Implications for Hazard Assessment. Eos Trans. AGU, 84 (46), Fall Meet. Suppl., Abstract NG41B-0062.

16. Man82 Mandelbrot, B.B., 1982. The Fractal Geometry of Nature. Freeman, New York, 488 p.

17. MD91 G.M. Molchan and O. E. Dmitrieva, 1991. Identification of Aftershocks: Methods and new Approach, Comput. Seismol., 24, 19-50.

18. MDRD90 Molchan G.M., O.E. Dmitrieva, I. M. Rotwain, and J. Dewey, 1990. Statistical analysis of the results of earthquake prediction, based on bursts of aftershocks, Phys. Earth Planet. Int. 61, 128-139.

19. MK04 Molchan, G.; Kronrod T.L., 2004, Frequency-magnitude relation for Italy. SAND group internal report, ICTP, Trieste. Italy.

20. MKP96 Molchan, G.; Kronrod, T.L.; Panza, G.F. 1996 Hazard oriented multiscale seismicity model: Italy. International Centre for Theoretical Physics. Internal report IC/96/23, ICTP, Trieste, Italy.

21. MKV79 Molchan G.M., V.I. Keilis-Borok, E.V. Vilcovich, 1970. Seismicity and principal seismic effect Gephys J.R. Astr. Soc. 21, 323-335.

22. NK02 Nekrasova, A., and Kossobokov V., 2002, Generalizing the Gutenberg-Richter scaling law. EOS Trans. AGU, 83 (47), Fall Meet. Suppl., Abstract NG62B-0958.

23. NK03a Nekrasova, A., and Kossobokov V., 2003, Global hazard maps based on unified scaling law for earthquakes. In IUGG2003, June 30 July 11, Sapporo, Japan. Abstracts, Week A: A. 148;

24. NK05 Nekrasova, A., and V. Kossobokov, 2005, Temporal variation of the seismic unified scaling law parameters.

25. Geophysical Research Abstracts, 7, 2005. Abstracts of the Contributions of the EGU General Assembly 2005, Vienna;Austria;24-29 April, (CD-ROM): EGU05-A-05840.

26. NK05a Nekrasova, A., Kossobokov, V., 2005, Unified Scaling Law for Earthquakes: Mega-cities and urban agglomerations, Eos Trans. AGU, 86(52), Fall Meet. Suppl., Abstract S23A-0229.

27. OPAK87 Okubo, Paul G.; Aki, Keiiti, 1987. Fractal geometry in the San Andreas fault system. Journal of Geophysical Research, Volume 92, Issue Bl, 345-356.

28. PCV97 Peresan, A., Costa, G., Vaccari, F., 1997. CCI1996: the current catalog of Italy, Internal report IC/IR/97/9. International Centre for Theoretical Physics, Trieste, Italy.

29. PKRP05 Peresan, A., V. Kossobokov, L. Romashkova, G.F. Panza, 2005. Intermediate-term middle range earthquake predictions in Italy: a review. Earth-Science Reviews 69, (1-2), 97-132.

30. PP02 Peresan, A., Panza, G.F., 2002. UCI2001: The updated catalogue of Italy, Internal report IC/IR/2002/3, ICTP, Trieste, Italy.

31. Rom06 Romashkova L., 2006, Analysis of the Friuli-Venezia Giulia regional earthquake database, SAND group internal report, ICTP, Trieste, Italy.

32. Tur97 Turcotte D. L., 1997. Fractals and Chaos in Geology and Geophysics2nd edition. Cambridge University Press, Cambridge.

33. Tur99 Turcotte D. L., 1999. Seismicity and self-organized criticality. Phys. Earth Planet. Int., Ill: 275-294,

34. UOM95 Utsu, Т., Y. Ogata, and R.S. Matsu'ura, 1995. The centenary of the Omori formula for a decay law of aftershock activity. J. Phys. Earth, 43, 1-33.

35. V00 http://fisher.lib.virginia.edu/collections/stats/ccdb/city2000.html

36. KKM81 Кейлис-Борок В. И., Кронрод Т. Л., Молчан Г. М., 19811 Сейсмический риск для крупнейших городов мира: предварительная оценка, Математические модели строения Земли и прогноза землетрясений, Вычислительная сейсмология, Вып. 14, М., Наука,. 82-98.

37. ККМ70 Канторович Л.В., Кейлис-Борок В. И., Молчан Г. М., 1970. Seismic risk and seismic zonation principles. Вычислительная сейсмология, Вып. 6. M., Наука, 3-20.

38. ККМВ70 Канторович Л.В., Кейлис-Борок В. И., Молчан Г. М., Вилькович Е.В., 1970. Statistical issues in i estimation of surface effects related to earthquakes. Вычислительная сейсмология, Вып. 5. M., Наука, 80128.

39. ККМВ74 Канторович Л.В., Кейлис-Борок В. И., Молчан Г. М., Вилькович E.B., 1974. Статистическая модель сейсмичности и определение базовых сейсмических эффектов. Известия АН СССР. Физика Земли, 5, 85-101.

40. Кр84 Кронрод Т.Л., 1984. Параметры сейсмичности для основных высокосейсмичных районов мира.

41. Логические и вычислительные методы в сейсмологии, Вычислительная сейсмология, Вып. 17, М., Наука, 36-58.

42. КН96 Кронрод Т. Л., А. К. Некрасова, 1996, Сейсмический риск крупнейших городов мира: проверка оценок, Современные проблемы сейсмичности и динамики Земли, Вычислительная Сейсмология, Вып.28, М., Наука, с.225-237.

43. KH04 Кособоков В.Г., А.К. Некрасова, 2004, Общий закон подобия для землетрясений: гдобальная карта параметров, Анализ геодинамических и сейсмических процессов, Вычислительная сейсмология, Вып.35, М., Наука, 2004, 160-176.

44. ЛПФБ77 Ле Пишон К., Ж.Франшто, Ж.Боннин, 1977. Тектоника плит. М., Мир.

45. НК05 Некрасова А.К., Кособоков В.Г., 2005, Временные вариации параметров Общего закона подобия для землетрясений на востоке острова Хонсю (Япония). Доклады Академии наук, т. 405, № 4, с 529-532.

46. HK06 Некрасова А.К., Кособоков В.Г., 2006, Общий закон подобия для землетрясений. Прибайкалье. Доклады Академии наук, т. 407, № 5, с 679-681.

47. ОсО 1 Осипов В.И., 2001, Природные катастрофы на рубеже XXI века, Вестник Российской Академии Наук, том 71, №4,291-302.

48. ОСР99 Общее сейсмическое районирование Российской Федерации, 1999. Комплект карт общего сейсмического районирования (ОСР-97) Северной Евразии. Отв. составители В.И. Уломов, Л.С. Шумилина, A.A. Гусев, В.М. Павлов, Н.С. Медведева. ОИФЗ им. О.Ю.Шмидта РАН.

49. ПМ92 Пущаровский Ю.М., Е.Н.Меланхолина, 1992. Тектоническое развитие Земли. Тихий океан и его обрамление, М., Наука.

50. РГБК01 Рундквист, Д.В.~, Ю.Г. Гатинский, В.А. Буш, В.Г. Кособоков, 2001, Территория России в современной структуре Евразии: геодинамика и сейсмичность. Проблемы динамик литосферы и сейсмичности. Вычислительная сейсмология, Вып. 32, М.: Геос, 266-277.

51. РСР99 Рундквист Д.В., П.О. Соболев, В.М. Ряховский, 1999, Отражение различных типов разломов в сейсмичности Байкальской рифтовой зоны, Доклады Академии Hoy/c,T.366.N6, 823-829.

52. СБП82 Садовский М.А., Л.Г. Болховитинов, В.Ф.Писаренко, 1982. О свойстве дискретности горных пород. Изв. АН СССР. Физика Земли, № 12, 3-18.

53. СГПШ84 Садовский, М.А., T.B. Голубева, В.Ф. Писаренко, и М.Г. Шнирман, 1984. Характерные размеры горной породы и иерархические свойства сейсмичности. Известия АН СССР. Физика Земли, 20, 87— 96.1. РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

54. Международный институт теории прогноза землетрясений иматематической геофизики