ИСТИНА

В середине 1980-ых годов в Институте физики Земли АН СССР возникла неформальная творческая группа во главе с Г.А. Соболевым. Она получила название «Группа оперативного сравнительного анализа сейсмичности» (группа ОСАС). Этот коллектив не имел жестко определенного состава. В разное время в нее входили: От ИФЗ РАН: Геннадий А. Соболев, Лидия Б. Славина, Алексей Д. Завьялов, Елизавета Н. Седова, Евгений А. Рогожин, Андрей А. Никонов, Тимур Т. Тагизаде. От ИГ Грузии: Тамаз Л. Челидзе, Тамаз Пилишвили, Русико Хелашвили, Вано Е. Николадзе, Лали Кахиани, Лали Лабадзе, Юрий М. Колесников. Перед группой стояла задача - разработка методики построения карты мест наиболее вероятного возникновения сильных землетрясений с использованием пространственно-временных распределений различных геолого-геофизических данных. В результате нескольких лет работы на свет появился алгоритм, получивший впоследствии название Карта Ожидаемых Землетрясений (Map of Expected Earthquakes) - КОЗ. Под алгоритмом прогноза землетрясений будем понимать последовательность действий, направленных на выделение характерных признаков или аномальных изменений в различных геолого-геофизических полях, их совместное рассмотрение и анализ с целью определения места, силы и времени возникновения землетрясения [Завьялов, 2006]. В основе алгоритма КОЗ лежат представления о процессе разрушения геологической среды как самоподобной и самоорганизованной системы разномасштабных блоков горных пород. Основываясь на кинетической концепции прочности твердых тел, удалось составить образы аномального поведения различных сейсмологических параметров (предвестников) перед сильными (M>=5.5) землетрясениями. Алгоритм КОЗ использует принцип пространственно-временного сканирования каталога землетрясений в пределах исследуемого сейсмоактивного региона. Используя Байесовский подход, рассчитываются карты распределения условной вероятности P(D1|K) возникновения сильного землетрясения в каждой пространственно-временной ячейке [Завьялов, 2006]. Совокупность значений условной вероятности P(D1|K) для всех пространственных ячеек сетки, получила название Карты Ожидаемых Землетрясений на период времени [t0,t0+ΔT_КОЗ], где ΔT_КОЗ – время действия КОЗ. Предполагается, что возникновение сильного землетрясения в этом временном интервале равновероятно. Однако, здесь уместно упомянуть работу М.О. Куценко, А.Д. Завьялова [2011], в которой показано, что возникновение землетрясений в разные годичные интервалы времени ожидания не равновероятно. Оказалось, что возникновение сильных землетрясений наиболее вероятно в первые годы после появления предвестника. Практически для всех предвестников вероятность возникновения сильных события в первый год составила 25%, а в первые 5 лет – более 70 %. Отметим, что эта работа была выполнена на материале каталогов тектонических землетрясений из разных сейсмоактивных регионов мира. За прошедшие 35 лет алгоритм был протестирован в различных сейсмоактивных регионах мира: Кавказ, Камчатка, Копет-Даг, Киргизия, Южная Калифорния, Северо-Восточный и Юго-Западный Китай, Греция, Западная Турция, Курильские о-ва, Новая Зеландия. Средняя прогностическая эффективность по этим регионам составила Jкоз=2.56 и 3.82 при выборе в качестве уровня тревоги величины условной вероятности P(D1|K)= 70% и 90% соответственно. При этом в зонах с этими уровнями условной вероятности произошло 68% и 41% прогнозируемых землетрясений (магнитуды M ≥ 5.5), а площадь зон тревоги составила 30% и 14% от общей площади наблюдений. В последней работе впервые предпринята попытка использовать алгоритм среднесрочного прогноза землетрясений КОЗ для построения карт ожидаемых землетрясений (магнитуды M ≥ 4.0) в классическом районе с переходным режимом сейсмичности – район водохранилищ Койна-Варна, Индия. Полученные впервые результаты применения алгоритма КОЗ в этом районе оказались обнадеживающими. Они показали его достаточно высокую прогнозную эффективность, оказавшуюся равной Jкоз=2.76. В зонах с уровнем условной вероятности P(D1|K)≥90% произошло 56.3% всех землетрясений ML≥4.0. При этом площадь тревог составила 20.4 ± 8.4% от общей площади наблюдений. Работа выполнена при финансовой поддержке государственного задания ИФЗ РАН № 0144-2019-0010.