Среднесрочный прогноз землетрясений на основе пространственно стабильных кластеров тревог тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.10, кандидат физико-математических наук Ромашкова, Леонтина Леонтьевна

• Ромашкова, Леонтина Леонтьевна
• кандидат физико-математических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Ромашкова, Леонтина Леонтьевна

Введение.

Глава 1. Проблема прогноза землетрясений.

1.1. Обзор подходов к прогнозу землетрясений.и

1.2. Литосфера, как сложная иерархическая динамическая система.

1.3. Предвестниковые явления в сейсмичности.

Глава 2. Алгоритм M8S.

2.1. Прогноз землетрясений по комплексу сейсмологических предвестников, алгоритм М8.

2.2. Вопросы практического применения алгоритма М8.

2.3. Алгоритм M8S - методика пространственной стабилизации прогноза.

2.4. Проверка устойчивости алгоритма M8S по отношению к вариации свободных параметров.

Глава 3. Прогноз сильнейших землетрясений мира по алгоритму M8S.

3.1. Постановка эксперимента.

3.2. Результаты и их обсуждение.

3.3. Значимость результатов прогноза.

Глава 4. Применение алгоритма M8S в регионах для прогноза землетрясений умеренных магнитуд.

4.1. Италия.

4.2. Калифорния.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Среднесрочный прогноз землетрясений на основе пространственно стабильных кластеров тревог»

Катастрофическая природа землетрясений известна человечеству на протяжении всей его истории. Первые упоминания о разрушительных событиях относятся еще к 2100 годам до н. э. Внезапность землетрясений, редкость и нерегулярность их проявления, кажущаяся беспричинность и бессмысленная жестокость всегда внушали суеверный страх и формировали у людей представление о невозможности предсказания и предупреждения этих стихийных бедствий.

Успехи естественных наук двух последних столетий в изучении внутреннего строения Земли привели к изменению отношения к землетрясениям. Была разработана механическая теория землетрясения как внезапного движения земной коры вдоль разломов под воздействием тектонических напряжений [Gil884, And05,42, ReidlO, Костр70, Rich76, KD88]. Были созданы приборы для регистрации [МП880] землетрясений, введено понятие магнитуды [R35; GR36], разработаны модели очага и методы оценки его параметров [Nak23; Sykes67; AkiR80]. На основе тектоники плит [Wegl5; DuT37; DeM+90] были объяснены особенности пространственного расположения сейсмической активности на Земле. Появились глобальные и региональные сети сейсмических станций и, как следствие, каталоги землетрясений, регистрирующие более миллиона землетрясений по всему миру в год. Нижний порог надежной регистрации зависит от региона и варьируется от магнитуды 2.0, например, в Калифорнии с ее насыщенной сетью наблюдений, до магнитуды 5.0 в удаленных от сейсмических сетей районах. Каталоги землетрясений являются на сегодняшний день наиболее объективными и полными записями о сейсмической активности Земли.

В результате появилось представление о потенциальных местах возникновения землетрясений, об их силе и средней частоте повторяемости, накопилась информация о механизмах и данные о производимых разрушениях. Сформировалось понимание того, что эффект от землетрясения в данном месте зависит не только от силы самого события и расстояния до него, но и, во многом, от локальной геологической обстановки. Все это привело к развитию технологий макро- и микросейсмического районирования [Шеб68,03, СР68,80, ККОСР97], созданию карт сейсмической опасности [Fri-96], внедрению антисейсмического строительства и выработке стратегий оперативного реагирования на землетрясения. Другими словами, появилась реальная возможность оценивать последствия потенциального землетрясения и принимать меры, уменьшающие ущерб.

С другой стороны - увеличение числа и плотности населения на Земле, распространение объектов повышенной опасности в сейсмоактивных регионах привело к тому, что уязвимость человечества от стихийных бедствий за последнее столетие существенно возросла. Начиная с 1901 года только по официальным данным во всем мире от землетрясений погибло более 2 млн. 231 тыс. человек. Это эквивалентно общим человеческим потерям России в Первой мировой войне или современному населению таких городов как Владивосток, Хабаровск и Барнаул вместе взятых. Максимум пришелся на 1976 год, когда шесть землетрясений с магнитудами от 6.5 до 7.9 унесли, по официальным оценкам, жизни 714 тыс. человек. Материальный ущерб от одного только землетрясения 1995 года в Кобе, Япония, составил около 100 млрд. долларов США, что больше, чем годовой валовый национальный продукт Алжира или Египта. В современном мире разрушительный эффект от возможного сильного землетрясения может на много порядков превзойти все известные в истории прецеденты. Сегодня отдельное сильное землетрясение, произошедшее в густонаселенном районе или в окрестностях мегаполиса, может унести более миллиона человеческих жизней, вызвать экологическую катастрофу, глобальный экономический или политический кризис.

Поэтому вопрос о том, как минимизировать гуманитарные и материальные потери от землетрясения, остается до сих пор важным. Главная роль в этом принадлежит, несомненно, антисейсмическому строительству. Исследования по распознаванию мест возможного возникновения сильнейших землетрясений [Гельф+73, Gelf+76, КР77, Гв+78, Гор+01], оценке максимальной сотрясаемости территорий [Риз79], работы по сейсмическому риску [Кант+73, Reit90, WG88,95], ведущиеся в нашей стране и по всему миру, дают научную основу для выработки норм и правил строительства в сейсмоопасных регионах. В настоящее время строительство социальных или промышленных объектов ни в одной развитой стране мира не начинается без предварительной оценки сейсмической опасности.

К сожалению, экономическое положение современного общества не достигло того уровня, когда затраты на строительство новых и поддержание уже имеющихся объектов, могли бы производиться из расчета предельной интенсивности сотрясения на данной территории. Всегда происходит оптимизация между предстоящими финансовыми вложениями и предполагаемым ущербом, что, в случае землетрясения, приводит, неизбежно, к частичным разрушениям и человеческим жертвам. Проблема усугубляется тем, что более 80% сильнейших землетрясений в мире происходит в регионах со слаборазвитой или развивающейся экономикой. Так, из 35 землетрясений последнего столетия с числом жертв превысившим 10 ООО чел. только 3 произошли в экономически развитых странах (Италия, Япония), два на территории Советского Союза, остальные 30 - на Ближнем и Среднем востоке, в Юго-Восточной Азии, в Индии, Китае, в Африке и Латинской Америке. В такой ситуации несомненное значение приобретает прогноз землетрясений, принимающий во внимание фактор времени и позволяющий сократить область и период ожидания сильного землетрясения.

Задача прогноза землетрясений представляется в этом случае как последовательное, шаг за шагом, уменьшение пространственной, временной и магнитудной неопределенности ожидаемого события. Прогноз начинается с определения мест возможного возникновения землетрясений определенного магнитудного диапазона и оценки времени их повторяемости. Затем следуют стадии долгосрочного (десятки лет, территория в 10 и более линейных размеров очага предстоящего землетрясения), среднесрочного (от года до нескольких лет, 5-10 линейных размеров очага), и краткосрочного (от недели до года, 2-3 линейных размера очага) прогноза. В редких случаях может быть достигнута стадия непосредственного прогноза с точностью в несколько часов и на территорию очага предстоящего землетрясения (пример - событие 4 февраля 1975, М=7.4, Хайченг, Китай) [Ral+77].

Такое деление на стадии обусловлено характером процессов участвующих в подготовке сильного землетрясения, и различием в предпринимаемых защитных мерах. Так, долгосрочный прогноз подразумевает глобальные инженерные мероприятия, направленные на уменьшение возможных разрушений, государственные стратегии в области распределения ресурсов и социального страхования. Среднесрочному прогнозу соответствует разработка сценариев действия гражданской обороны, медицинских и спасательных служб в случае сильного землетрясения, проведение разъяснительной работы среди населения. Краткосрочный прогноз предполагает мобилизацию оперативных служб и ресурсов. Прогноз, выдаваемый на ближайшие часы или минуты, означает непосредственное объявление тревоги и эвакуацию населения.

В целом, прогноз землетрясений, на любой его стадии, открывает дополнительные возможности уменьшения ущерба путем выбора наиболее эффективного сочетания защитных мероприятий и своевременного принятия мер предупреждающего характера.

Целью диссертационной работы является разработка и тестирование новой методики среднесрочного прогноза землетрясений, алгоритма M8S. Суть методики состоит в пространственной стабилизации прогноза, получаемого при помощи алгоритма М8 (Кейлис-Борок и Кособоков, 1986). Цель стабилизации - увеличение надежности и устойчивости диагностики периодов повышенной вероятности возникновения сильных землетрясений и, по возможности, сокращение суммарного пространственно временного объема тревог.

В процессе исследования решались следующие задачи:

- Исследование возможности пространственной стабилизации прогноза, получаемого при помощи алгоритма М8.

- Разработка алгоритма, реализующего методику стабилизации прогноза (алгоритм M8S).

- Проверка алгоритма M8S на устойчивость по отношению к вариации его свободных параметров.

- Тестирование алгоритма M8S для прогноза сильнейших землетрясений мира (проводилось на данных по территории Тихоокеанского сейсмического пояса).

- Тестирование алгоритма M8S для прогноза землетрясений умеренных магнитуд (проводилось на данных по территории Италии и Калифорнии).

- Сравнение результатов работы алгоритмов M8S и М8.

В работе использованы опубликованные и доступные в реальном времени каталоги землетрясений ведущих глобальных и региональных сейсмологических агентств [GHDB89, ССР95, PCV97,

РР02].

Основные результаты работы, выносимые на защиту, состоят в следующем:

- Разработана принципиально новая пространственно стабилизированная схема применения алгоритма М8 - алгоритм M8S.

- Показано, что применение алгоритма M8S для прогноза сильнейших землетрясений мира на территории Тихоокеанского сейсмического пояса обеспечивает повышение надежности и стабильности прогноза по сравнению с алгоритмом М8 при существенном сокращении общего пространственно временного объема тревог.

- На примере Италии и Калифорнии показано, что алгоритм M8S может эффективно применяться для прогноза землетрясений в нескольких последовательных диапазонах магнитуд вплоть до магнитуды 5.5.

Заключение диссертации по теме «Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых», Ромашкова, Леонтина Леонтьевна

Выводы по Главе 4.

Тестирование алгоритма M8S на данных по территориям Италии и Калифорнии показало, что алгоритм M8S может эффективно применяться для прогноза не только сильнейших землетрясений мира, но и сейсмических событий средней силы (вплоть до магнитуды 5.5).

Ретроспективное применение алгоритма M8S на территории Италии продемонстрировало возможность повышения стабильности и надежности прогнозов по сравнению со стандартным алгоритмом М8 без каких-либо значительных потерь их эффективности.

Независимое тестирование алгоритма M8S в Калифорнии подтвердило его высокую эффективность при прогнозе землетрясений умеренных магнитуд.

Основываясь на этих результатах, в январе 2002 года был начат, и ведется в реальном времени, совместный российско-итальянский тест алгоритма M8S по прогнозу землетрясений Италии в трех последовательных диапазонах магнитуд.

Заключение

Автором разработан оригинальный алгоритм M8S для целей среднесрочного прогноза землетрясений. Суть алгоритма M8S состоит в пространственной стабилизации прогноза, получаемого при помощи алгоритма М8. Алгоритм M8S может применяться в широком диапазоне магнитуд и позволяет получать надежный пространственно устойчивый прогноз, эффективность которого выше, чем у стандартного алгоритма М8.

Проведенные эксперименты показали, что алгоритм M8S устойчив по отношению к изменениям его свободных параметров: при значительных вариациях параметров (до 35%) эффективность диагностики сильных землетрясений практически не меняется. Это достигается за счет использования в алгоритме кластерного подхода при выделении областей тревог.

На примере прогноза сильнейших землетрясений мира показано, что алгоритм M8S, сохраняя прогностическую силу алгоритма М8, значительно (в 1.5 раза) сокращает общий пространственно временной объем тревог.

На примере Италии и Калифорнии показано, что алгоритм M8S может эффективно применяться для прогноза не только сильнейших землетрясений мира, но и сейсмических событий средней силы (вплоть до магнитуды 5.5).

В работе продемонстрировано, что оценка статистической значимости прогноза по алгоритму M8S устойчива по отношению к изменению магнитудного диапазона землетрясений, используемых при определении нулевой гипотезы Но.

Предлагаемый алгоритм M8S обеспечивает надежный и стабильный среднесрочный прогноз землетрясений из диапазона порядка половины единицы магнитуды на территорию, превышающую размер бчага прогнозируемого события в несколько раз, и на период времени в несколько лет. Такая точность прогноза не является идеальной, но уже позволяет осуществлять ряд сейсмозащитных и профилактических мероприятий, направленных на уменьшение гуманитарных и материальных потерь от возможного сильного землетрясения (разработка сценариев действия медицинских и спасательных служб, проведение разъяснительной работы среди населения, учения гражданской обороны). В январе 2002 года был начат совместный российско-итальянский эксперимент по прогнозу в реальном времени при помощи алгоритма M8S землетрясений Италии в трех последовательных диапазонах магнитуд. Алгоритм M8S может быть использован для оценки текущей сейсмической опасности в сейсмоактивных районах Российской Федерации.

Предложенная методика пространственной стабилизации прогноза, несомненно, не позволяет, пока, учесть все сложности, которые могут возникнуть на практике, и, безусловно, допускает дальнейшие улучшения и доработки. Тем не менее, уже сейчас очевидно преимущество методики по отношению к использованию М8 «глобально-повсеместно» без какого-либо учета особенностей пространственного распределения сейсмичности, как это делалось в работах Б. Минстера и Н. Уилльямс [MW92, 96]. Осреднение и рандомизация прогноза, безусловно, способны увеличить надежность диагностики тревог, и работы в этом направлении будут продолжены. В частности, вслед за выделением по новой схеме сейсмически активной территории следует изучить вопрос о ее границах и дополнительно исследовать условие кластеризации, которое, очевидно, неодинаково во внутренних и пограничных точках. Представляется интересным рассмотрение соответствия предлагаемой здесь методики циклу работ по распознаванию мест возможного возникновения сильных землетрясений [Гельф+736 Гв+78, Гор+01].

Предложенная в работе схема пространственной стабилизации прогноза может быть полезна для повышения надежности не только М8, но и других алгоритмов, работающих в перекрывающихся областях исследования.

Благодарности.

Результаты, изложенные в диссертации, получены автором в ходе работы в должности младшего научного сотрудника Международного института теории прогноза землетрясений и математической геофизики РАН в период 1993-2004 гг. Диссертация составляет часть исследований по теме «Применение современной нелинейной динамики для исследования движений литосферы в масштабе времени: годы и менее, создание на этой основе теоретической базы для разработки методов прогноза землетрясений» и выполнялась при поддержке грантов МНТЦ-1538-00, INTAS-01-0748, Фонда Джеймса МакДоннелла (the 21st Century Collaborative Activity Award for Studying Complex Systems, project "Understanding and Prediction of Critical Transitions in Complex Systems"), гранта Президента РФ НШ-1269.2003.5 и Программы фундаментальных исследований Президиума РАН N^ 13 "Изменение окружающей среды и климата: природные катастрофы".

Автор глубоко признателен своему научному руководителю В.Г. Кособокову за постоянное внимание и помощь при выполнении работы. Автор выражает искреннюю благодарность академику В.И. Кейлис-Бороку за переданный научный опыт, постоянное доброжелательное отношение и плодотворные обсуждения по теме исследований. Автор также благодарен всем сотрудникам института за дружеское внимание, поддержку и полезные обсуждения во время работы над диссертацией.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Ромашкова, Леонтина Леонтьевна, 2004 год

1. Журков, С.Н., Куксенко B.C., Петров В.А. и др., 1977. К вопросу о прогнозировании разрушения горных пород. Изв. АН СССР, Физика Земли, №6, 118-130.

2. Журков, С.Н., 1968. Кинетическая концепция прочности. Вестн. АН СССР, вып.3,46-52.1. Гор+011. ЖКП771. Жур68

3. Кант+73 Канторович, JI.B., В.И. Кейлис-Борок и Г.М. Молчан, 1973.

4. Сейсмический риск и принципы сесмического районирования. Вычислительные и статистические методы интерпретации сейсмических данных. М.: Наука, 3-20 (Вычислительная сейсмология; Выпуск 6).

5. КК86 Кейлис-Борок, В.И., Кособокое, В.Г., 1986. Периоды повышенной вероятности возникновения сильнейших землетрясений мира. Математические методы в сейсмологии и геодинамике. М.: Наука, 48-58 (Вычислительная сейсмология; Выпуск 19).

6. ККОСР97 Комплект карт общего сейсмического районирования (ОСР-97) Северной Евразии, 1997. Отв. составители В.И. Уломов, JI.C. Шумилина, А.А. Гусев, В.М. Павлов, Н.С. Медведева.

7. КН04 Кособоков В.Г., Некрасова А.К., 2004. Общий закон подобия для землетрясений: глобальная карта параметров. Анализ геодинамических и сейсмических процессов. М.: Геос, 160-175 (Вычислительная сейсмология; Выпуск 35).

8. Костр70 Костров, Б.В., 1970. Теория очагов тектонических землетрясений, Изв. АН СССР, Физика земли, 4, 84-101.

9. КР77 Кособоков В. Г., Ротвайн И.М., 1977. Распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений. VI. Магнитуда М > 7,0. Распознавание и спектральный анализ в сейсмологии. М.: Наука, 3-13. (Вычислительная сейсмология, Вып. 10).

10. Мог88 Моги, К., 1988. Предсказание землетрясений. Москва, Мир, 382 стр.

11. Мол92 Молчан, Г.М., 1992. Модели оптимизации прогноза землетрясений.

12. Проблемы прогноза землетрясений и интерпритация сейсмических данных. М.: Наука,7-27. (Вычислительная сейсмология, вып. 25).

13. Мяч+75 Мячкин, И.В., Костров, Б.В., Соболев, Г.А., Шамина, О.Г., 1975.

14. Основы физики очага и предвестники землетрясений. Физика очага землетрясения. М. Наука, 6-29.

15. НШ90 Наркунская, Г.С., Шнирман, М.Г., 1990. Об одном алгоритме прогноза землетрясений. Компьютерный анализ геофизических полей. М.: Наука, 27-37 (Вычислительная сейсмология, Вып. 23).

16. Ризниченко, Ю.В. (отв. ред.), 1979. Сейсмическая сотрясаемость территории СССР. М.: Наука, 193 с.

17. Садовский М.А (редактор), 1986. Долгосрочный прогноз землетрясений: Методические рекомендации. М.: ИФЗ АН СССР, 127 с, 1986.

18. Сад+82 Садовский М.А., Болховитинов Л.Г., Писаренко В.Ф., 1982. О свойстве дискретности горных пород. Изв. АН СССР. Физика Земли, № 12,3-18

19. Сад+84 Садовский, М.А., Т.В. Голубева, В.Ф. Писаренко, и М.Г. Шнирман, 1984. Характерные размеры горной породы и иерархические свойства сейсмичности. Известия АН СССР. Физика Земли, 20: 8796.

20. Сем 69 Семенов, А.Н., 1969. Изменение отношения времени пробега поперечных и продольных волн перед сильным землетрясением, Изв. АН СССР, Физика Земли, № 4, 72-77.1. Риз79 РК961. РК011. РК021. РК04 РКН041. Сад86

21. С380 Соболев Г.А., Завьялов А.Д., 1980. О концентрационном критерии сейсмогенных разрывов .ДАН СССР, том 252, № 1, 69-82.

22. Соб93 Соболев Г.А., 1993. Проблема прогноза землетрясений. М.: Наука, 313 с.

23. СР68 Сейсмическое районирование СССР, 1968. М.: Наука

24. СР80 Сейсмическое районирование территории СССР, 1980.

25. Методические основы и региональное описание карты 1978 г., М.: Наука, 307 с.

26. СТОО Соболев, Г.А., Тюпкин, Ю.С., 2000. Анализ процесса выделения энергии при формировании магистрального разрыва в лабораторных исследованиях по разрушению горных пород и перед сильными землетрясениями. Физика Земли, № 2, 44-55.

27. УтЮ98 Уткин В.И., Юрков А.К. 1998. Динамика выделения радона из массива горных пород как краткосрочный предвестник землетрясения, Докл. РАН Т. 358, № 5. 675-680.

28. Фед65 Федотов С.А., 1965. О закономерностях распределения сильных землетрясений Камчатки, Курильских островов и северо-восточной Японии. Труды Инст. Физики Земли АН СССР. № 203 (36), 66-93.

29. Фед68 Федотов С. А., 1968. О сейсмическом цикле, возможности количественного районирования и долгосрочном сейсмическом прогнозе. Сейсмическое районирование СССР, М.: Наука, 121-150.

30. ФПП86 Физика прочности и пластичности, 1986. Под ред. С.Н.Журкова. Л.: Наука, 152 с.

31. Шеб68 Шебалин Н.В., 1968. Методы использования инженерно-сейсмологических данных при сейсмическом районировании, Сейсмическое районирование СССР, М.: Наука, 95-111.

32. ШебОЗ Шебалин Н.В., 2003. Количественная макросейсмика (фрагменты незавершенной монографии), В сб. Проблемы макросейсмики, М: Геос, 57-201 (Вычислительная сейсмология, вып. 34).

33. Agg+73 Aggarawal, Y.P., Sykes, L.R., Simpson D.W., Richards P.G., 1973.

34. Spatial and temporal variations in ts/tp and in P wave residuals at Blue Mountain Lake, New-Yorl: application to earthquake prediction. J. Grephys. Res., 80, 718-732.

35. AkiR80 Aki, К., Richards, P., 1980. Quantitative seismology: theory and methods, San Francesco: W.H. Freeman.

36. And05 Anderson, E.M., 1905. The dynamics of faulting, Trans. Edinburg. Geol. Soc. 8, 387-402.

37. And42 Anderson, E.M., 1942. The dynamics of faulting, Edinburg: Oliver and Boyd.

38. BL85 Bakun, W.H., and A.G. Lindh, 1985. The Parkfield, California, earthquake prediction experiment. Science 229, 619-624.

39. BM84 Bakun, W.H. and McEvilly, T.V., 1984. Reccurence models and Parkfield, California earthquakes. J. Geophys. Res., 89, 3051-3058.

40. Bow+88 Bowman, D.D., Ouillon, G., Sammis, C.G., Sornette, A., Sornette, D., 1998. An observational test of the critical earthquake concept. J. Geophys. Res. 103: 24359-72.

41. BPSch66 Brace W.F., Paulding, B.W. Jr., Scholz, C.H., 1966. Dilatancy in the fracture of crystalline rocks. J. Geophys. Res., 71,3939-3953.

42. BT89 Bak P. and C.Tang, 1989. Earthquakes as a self-organized critical phenomenon J.Geophys.Res.,94:15635 .15637.

43. BV93 Bufe, C.G., and D.J. Varnes, 1993. Predictive modeling of the seismic cycle of the greater San Francisco Bay region, J. Geophys. Res., 98, 9,871-9,883.

44. DeM+90 DeMets, C., R.G. Gordon, D.F. Argus, and S. Stein, 1990. Current Plate Motions: Geophys. J. Int., 101,425-478.

45. DuT37 Du Toit A.L., 1957, ©1937. Our wandering continents; an hypothesis of continental drifting, New York, Hafiier Pub. Co.

46. Fr+96 Frankel, A., Mueller, C., Barnhard, Т., Perkins, D., Leyendecker, E. V., Dickman, N., Hanson, S., Hopper, M., 1996. National Seismic Hazard Maps, USGS Open-File Report, 96-532.

47. FS87 Farmer, J.D., J.Sidorowich, 1987. Predicting chaotic time series. Phys. Rev. Lett., 59, 845.1. Buf+771. CPR95

48. Gel97 Geller, R.J., 1997. Earthquake prediction: A critical review. Geophys. J. Int. 131: 425-450.

49. Gelf+76 Gelfand, I., Sh. Guberman, V. Keilis-Borok, L. Knopoff, F. Press, E.

50. Ransman, I. Rotwain, and A. Sadovsky, 1976. Pattern recognition applied to earthquakes epicenters in California. Phys. Earth and Planet. Inter., 11, 227-283.

51. GHDB89 Global Hypocenters Data Base CD-ROM NEIC/USGS, Denver, CO, 1989 and its updates through July 2004.

52. Gil884 Gilbert, G.K., 1884. A theory of the earthquakes of the Greate Basin, with a practical application, Am. J. Sci. XXVII: 49-54.

53. Gil09 Gilbert, G.K., 1909. Earthquke forecasting, Science, XXIX: 121-138.

54. GJKM97 Geller, R.J., D. D. Jackson, Y. Y. Kagan, and F. Mulargia, 1997. Earthquakes cannot be predicted, Science 275, 1616-1619.

55. GKJ96 Gabrielov, A.M., V. I. Keilis-Borok, and D. D. Jackson, 1996. Geometric incompatibility in a fault system Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 93: 38383842.

56. GKZN00 Gabrielov, A., V. Keilis-Borok, I. Zaliapin, W.I. Newman, 2000. Critical transitions in colliding cascades. Phys. Rev. E, vol. 62, N 1, 237-249.

57. GNT99 Gabrielov, A., W.I. Newman, D.L. Turcotte, 1999. An exactly soluble hierarchical clustering model: inverse cascades, self-similarity, and scaling. Phys. Rev. E, vol. 60, 5293-5300.

58. GR36 Gutenberg, В., Richter, C.F., 1936. On seismic waves, Gerlands Beitrage zur Geophysik, Vol. 47, pp. 73-131.

59. Kag97 Kagan, Y.Y., 1997. Statistical aspects of Parkfield earthquake sequence and Parkfield prediction experiment, Tectonophysics, 270, 207-219.

60. KD88 Kostrov, B. and Das, S., 1988. Principles of earthquake source mecanics. Cambrage: Cambrage University Press.

61. Kei90 Keilis-Borok, V.I., 1990. The lithosphere of the Earth as a nonlinear system with implications for earthquake prediction, Rev. Geophys. 28, 1: 19-34.

62. Kei03 Keilis-Borok, V.I., 2003. 4. Fondamentals of earthquake prediction: four Paradigms. In: Keilis-Borok, V.I., and A.A. Soloviev, (Ed.) Nonlinear Dynamics of the Lithosphere and Earthquake Prediction. Springer, Heidelberg, 1-37.

63. Kell+73 Kelleher, J.A., Sykes, L.R., Oliver, J., 1973. Possible criteria for prediction earthquake location and their applications to major plate boundaries of the Pacific and Caribean. J. Geophys. Res., 78, 2547-2585.

64. KirOO Kirschvink, J., 2000. Earthquake prediction by animals: evolution and sensory perception. Bull. Seism. Soc. Am., 90, 312-323.

65. KJ91 Kagan, Y. Y., and D. D. Jackson, 1991. Seismic gap hypothesis: Ten years after, J. Geophys. Res., 96, 21.419-431.

66. KJ95 Kagan, Y. Y., and D. D. Jackson, 1995. New seismic gap hypothesis: Five years after, J. Geophys. Res., 100, 3943-3959.

67. KJOO Kagan, Y. and D. Jackson, 2000. Probabilistic forecasting of earthquake, Geophys. J. Int., 143,438-453.

68. KK90 Keilis-Borok, V.I., and Kossobokov, V.G., 1990. Preliminary activation of seismic flow. Algorithm M8. Phys. Earth Planet. Inter. 61, 73-83.

69. KKR80 Keilis-Borok, V.I., L. Knopoff, and I.M. Rotwain, 1980. Bursts of aftershocks, long-term precursors of strong earthquakes. Nature, 283: 259-263.

70. KM64 Keylis-Borok, V.I. and L.N. Malinovskaya, 1964. One regularity in the occurrence of strong earthquakes, J. Geophys. Res. 69: 3019-3024.

71. Kos97 Kossobokov, V.,G., 1997. User Manual for M8. In Healy, J.H., Keilis-Borok, V.I., and Lee, W.H.K. (Eds), Algorithms for earthquake statistics and prediction // IASPEI Software Library, Vol. 6. Seismol. Soc. Am., El Cerrito, CA.

72. Kos+02 Kossobokov, V.G., L.L. Romashkova, G.F. Panza, A. Peresan, 2002.

73. Stabilizing intermediate-term medium-range earthquake predictions. Journ. Seism. Earthquake Engin., vol.4, No. 2&3, 11-21.

74. KR90 Keilis-Borok V.I., and Rotwain I.M., 1990. Diagnosis of Time of Increased Probability of Strong Earthquakes in Different Regions of the World: Algorithm CN. Phys. Earth Planet. Inter. 61, 57-72.

75. Kra93 Kravsov, Yu.A. (editor), 1993. Limits of Predictability, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg.

76. KS03 Keilis-Borok, V.I., and A.A. Soloviev, (Editors), 2003. Nonlinear Dynamics of the Lithosphere and Earthquake Prediction. Springer, Heidelberg, 348 p.

77. KSGT04 Keilis-Borok, V., Shebalin, P., Gabrielov, A., Turcotte, D., 2004. Reverse tracing of short-term earthquake precursors. Phys. Earth Planet. Inter., V.145, 75-85.

78. KSh03 Kossobokov, V. and P. Shebalin, 2003. Earthquake Prediction. In: Keilis-Borok, V.I., and A.A. Soloviev, (Ed.) Nonlinear Dynamics of the Lithosphere and Earthquake Prediction. Springer, Heidelberg, 141-207.

79. McC+79 McCann, W., S. Nishenko, L. Sykes, J. Krause, 1979. Seismic gaps and plate tectonics: Seismic potential for major plate boundaries. Pure Appl. Geophys. 117, 1082-1147.

80. MD90 Molchan, G.M., and Dmitrieva, O.E., 1990. Dynamics of the magnitude-frequency relation for foreshocks. Phys. Earth Planet. Inter., 61, 99-112.

81. MDRD90 Molchan, G.M., O.E. Dmitrieva, I. M. Rotwain, and J. Dewey, 1990.

82. Statistical analysis of the results of earthquake prediction, based on bursts of aftershocks, Phys. Earth Planet. Int. 61, 128-139.

83. Mil880 Milne, J., 1880. Seismic science in Japan, Trans. Seism. Soc. Japan 1, pt. 1,3-34.

84. Mog62 Mogi, K., 1962. Study of elastic shocks caused by fracture of heterogeneous materials and their relation to earthquake phenomena. Bull. Earthquake Res. Inst., Univ. Tokyo, 40, 125-173.

85. Mog77 Mogi, K., 1977. Dilatancy of rock under general triaxial stress with special reference to earthquake precursors. J. Phys. Earth 25, Suppl., S203-S317.

86. Mol90 Molchan, G.M., 1990. Strategies in strong earthquake prediction. Phys. Earth Planet. Int. 61, 84-98.

87. МоЮЗ Molchan, G.M., 2003. Earthquake prediction strategies: a theoretical analysis. In: Keilis-Borok, V.I., and A.A. Soloviev, (Editors) Nonlinear Dynamics of the Lithosphere and Earthquake Prediction. Springer, Heidelberg, 209-233.

88. MSB03 Marzocchi, W., Sandri, L., Boschi, E„ 2003. On the validation of earthquake-forecasting models: the case of pattern recognition algorithms. BSSA, v.93, No.5,1994-2004.

89. MW92 Minster, J.B., and Williams N.P., 1992. The "M8" Intermediate Term Earthquake Prediction Algorithm: An Independent Assessment, EOS Transactions vol. 73, No. 43, 1992 AGU Fall Meeting, p. 366.

90. MW96 Minster, J.B., and Williams N.P., 1996. Intermediate Term Earthquake Prediction Algorithms. SCEC, Progress Report, 1996, 491-496.

91. Nak23 Nakano, H., 1923. Notes on the nature of the forces which give rise to the earthquake motions, Seism. Bull. Central Meteorol. Obs. Japan 1, 92-120.

92. ND99 Nature Debates, 1999.http://www.nature.com/nature/debates/earthquake/equake frameset.html

93. Nish89 Nishenko, S. P., 1989. Circum-Pacific seismic potential: 1989-1999, U.S. Geological Survey, Open file report 89-86.

94. Nur72 Nut. A., 1972. Dilatancy, pore fluids, and premonitory variations in ts/tp travel times. Bull Seismol. Soc. Am. 77, 1382-1399.

95. PCV97 Peresan, A., Costa, G., Vaccari, F., 1997. CCI1996: the Current Catalogue of Italy. ICTP, Trieste, Italy, Internal report IC/IR/97/9.

96. PJ89 Parrot, M., Johnston, M. J. S. (Eds.), 1989. Seismoelectromagnetic effects. Phys. Earth Planet. Inter. 57, 1-177.

97. PJM+93 Park, S. K., Johnson, M. J. S., Madden, T.R., Morgan, F. D., Morrison, H.

98. F., 1993. Electromagnetic precursors to earthquakes in the ULF band: A review of observations and mechanisms. Rev. Geophys., 31,2, 117-132.

99. PKRP04 Peresan, A., Kossobokov V., Romashkova, L., G.F. Panza, 2004.1.termediate-term middle-range prediction of earthquakes in Italy: a review. Earth-Sceince Review (accepted to publication).

100. PP02 Peresan, A., Panza, G.F., 2002. UCI2001: The updated catalogue of Italy, ICTP, Trieste, Italy, Internal report IC/IR/2002/3.earthquakes in Italy by different catalogues: Algorithm M8. Report, ICTP, Trieste, Italy.

101. Rom+01 Romashkova, L.L., V.G. Kossobokov, A. Peresan and G.F. Panza, 2001.1.termediate-term medium-range earthquake prediction algorithm M8: a new spatially stabilized application in Italy. ICTP, Trieste, Italy, Internal report, IC/IR/2001/21.

102. Rom+03 Romashkova, L.L., V.G. Kossobokov, J.H. Healy, S. Uyeda, T. Nagao, G.F. Panza, and N.N. Tsybin, 2003. Real time monitoring of seismic activity for predicting large earthquakes. In IUGG2003, Sapporo, Japan. Abstracts, Week В: B.124.

103. Sav93 Savage, J.C., 1993. The Parkfield prediction fallacy. Bull. Seism. Soc. Am., 83: 1-6.

104. Sch90 Scholz, Ch. H., 1990. The mechanics of the earthquakes and faulting. Cambridge University Press, 439 pp.

105. SH87 Segall, P., Harris, R., 1987. Earthquake deformation cycle on the San Andreas fault near Parkfield, California. J. Geophys. Res. 92, 10511-25.

106. Sh87 Shebalin, P.N., 1987. Compilation of earthquake catalogs as the task of clustering with learning, Doklady Ac. Sci. USSR 292, 1083-1086.

107. Sh92 Shebalin, P.N., 1992. Automatic duplicate identification in set of earthquake catalogues merged together, U.S. Geol. Surv. Open-File Report 92-401, Appendix II.

108. ShK99 Shebalin, P.N., and V.I. Keilis-Borok, 1999. Phenomenon of local "seismic reversal before strong earthquakes. Phys. Earth Planet. Int. Ill, 215 -227.

109. ShN80 Shimazaki, K., Nakata, Т., 1980. Time-predictable reccurence model for large earthquakes. Geophys. Ras. Lett., 7, 279-282.

110. Su+64 Suehiro, S., Asada, Т., Ohtake, M., 1964. Foreshocks and aftershocks accompanying a predictable earthquake in central Japan on a peculiar nature of foreshocks. Pap. Meteorol. Geophys. 15, 71-88.

111. Sykes67 Sykes, L.R., 1967. Mechanism of earthquakes and nature of faulting on the mid-oceanic ridges, J. Geoph. Res. 75, 2131.

112. Sykes71 Sykes, L.R., 1971. Aftershock zones of greate earthquakes, seismicity gaps, and earthquake prediction. JGeophys. Res., 76. 8021-8041.

113. Sykes71 Sykes, L.R., 1971. Aftershock zones of greate earthquakes, seismicity gaps, and earthquake prediction. J. Geophys. Res., 76. 8021-8041.

114. SykQ81 Sykes L.R., Quittmeyer R.C., 1981. Repeat times of great earthquakes along simple plate boundaries/ In "Earthquake Prediction", Maurice Ewing Ser., vol.4, eds. D.W. Simpson, P.G.Richards, Am. Geophys. Union, Washington, AC., 217-247.

115. Syk+99 Sykes, L.R., B.E. Shaw, and C.H. Scholz, 1999. Rethinking earthquake prediction. Pure appl. Geophys., 155, 207-232, 1997.

116. SZK00 Shebalin, P., Zaliapin, I. and Keilis-Borok, V., 2000. Premonitory raise of the earthquakes correlation range: Lesser Antilles. Phys. Earth. Planet. Int., 122, 241-249.

117. Ts79 Tsiujura, M., 1979. The difference between foreshocks and earthquake swarms, as inferred from the similarity if seiamic waveform (preliminary report). Bull. Earthq.Res.Inst., Univ. Tokyo, 54,309-315.

118. Tui97 Turcotte, D.L., 1997. Fractals and Chaos in Geology and Geophysics ,2nd edn.,Cambridge University Press, Cambridge.

119. Tui99 Turcotte, D.L., 1999. Seismicity and self-organized criticality. Phys.Earth Planet.Int.11:275 —294.

120. V99 Vorobieva, I.A., 1999. Prediction of a subsequent large earthquake. Physics Earth Planet. Inter. Ill: 197-206.

121. Var89 Varnes, D. J., 1989. Predicting earthquakes by analyzing accelerating precursory seismic activity, Pure Appl. Geophys. 130, 661-686.

122. W91 Wyss, M. (editor), 1991. Evaluation of Proposed Earthquake Precursors. AGU, Washington, D.C.

123. W97a Wyss, M., 1997. Second round of evaluation of proposed earthquake precursors, Pure appl. Geophys., 149, 3-16.

124. W97b Wyss, M., 1997. Cannot earthquakes be predicted? Science, 278, 487488.

125. Wak+80 Wakita, H., Nakamura, Y., Nostu, K., Noguchi, M., Asada, Т., 1980.

126. Radon anomaly: a possible precursor of the 1978 Izu-Oshima-Kinkai earthquake. Science, 207, 882-883.

127. WG88 WorkingGroup on California Earthquake Probabilities. Probabilities of Large Earthquakes Occurring in California on the San Andreas Fault, 1988. U.S.Geol.Surv.Open File Rep.,88 -398.

128. WG95 Working Group on California Earthquake Probabilities, 1995. Seismic Hazards in Southern California: Probable Earthquakes, 1994 to 2024: Bull. Seismol. Soc. Amer., 85, 379-439.

129. ZHK01 Zoller, G., S.Hainzl and J.Kurths, 2001. Observation of growing correlation length as an indicator for critical poin behavior prior to large earthquakes. J.Geophys.Res., 106, 2167 -2176.

130. ZKA02 Zaliapin, I., Keilis-Borok, V., and Axen, G., 2002. Premonitory spreading of seismicity over the fault network in S.California: precursor "ACCORD". J.Geophys.Res., 107, 2221.