Local-Regional Decomposition of the Telluric Tensor

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article considers the possibilities of using the telluric tensor in magnetotellurics, determined from the linear relations of the electric field at the ordinary and base points. Particular attention is paid to the local-regional decomposition of the telluric tensor, allowing to separate the influence of near-surface inhomogeneities and the studied deep structures. Approaches that are widely used in the analysis of the impedance tensor are adapted by the authors for the analysis of the telluric tensor and tested on synthetic data calculated for a three-dimensional model with a deep conductive structure and an inhomogeneous near-surface layer. A phase tensor determined from the telluric tensor and free from near-surface effects is considered. It is shown that maps of invariant parameters and polar diagrams make it possible to estimate the dimensions of the medium, localize deep structures and estimate their extension.

About the authors

M. A Sukonkin

Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geology

Email: msukonkin@mail.ru

P. Yu Pushkarev

Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geology

Email: pavel_pushkarev@list.ru

References

  1. Бердичевский М.Н. Электрическая разведка методом теллурических токов. М.: Гостотехиздат. 1960. 238 с.
  2. Бердичевский М.Н. Линейные связи в магнитотеллурическом поле // Прикладная геофизика. 1964. Вып. 38. С. 99–108.
  3. Бердичевский М.Н., Дмитриев В.Н. Модели и методы магнитотеллурики. М.: Научный мир. 2009. 677 с.
  4. Епишкин Д.В. Развитие методов обработки данных магнитотеллурического зондирования // Вестник Московского университета. Сер. 4. Геология. 2016. № 4. С. 40–46.
  5. Мороз Ю.Ф., Рылов Е.С. Аномальные изменения параметров теллурического тензора в связи с сейсмичностью на Камчатке. Материалы XXI региональной конференции “Вулканизм и связанные с ним процессы”. Петропавловск–Камчатский. 2018. С. 122–125.
  6. Суконкин М.А., Пушкарев П.Ю. Анализ синтетических магнитотеллурических данных, рассчитанных для геоэлектрической модели с приповерхностными неоднородностями // Геофизика. 2023. № 6. С. 65–69.
  7. Суконкин М.А., Пушкарев П.Ю. Использование синтетических магнитотеллурических данных для оценки эффективности методов, основанных на локально-региональном разложении тензора импеданса // Вестник Моск. ун-та. Сер. 4. Геология. 2024. № 6. С. 185–196.
  8. Bahr K. Interpretation of magnetotelluric impedance tensor: regional, induction and local telluric distortion // Journal of Geophysics. 1988. V. 62. P. 119–127.
  9. Bakker J., Kuvshinov A., Samrock F., Geraskin A., Pankratov O. Introducing inter-site phase tensors to suppress galvanic distortion in the telluric method. // Earth, Planets and Space. 2015. V. 67(160). 10 p.
  10. Caldwell T.G., Bibby H.M., Brown C. The magnetotelluric phase tensor // Geophysical Journal International. 2004. V. 158. P. 457–469.
  11. Garcia X., Jones A.G. A new methodology for the acquisition and processing of audio-magnetotelluric (AMT) data in the AMT dead band // Geophysics. 2005. V. 70. № 5. P. G119–G126.
  12. Mackie R.L., Madden T.R., Wannamaker P.E. Three-dimensional magnetotelluric modeling using difference equations — theory and comparison to integral equation solutions // Geophysics. 1993. V. 58. P. 215–226.
  13. Zhang P., Roberts R.G., Pedersen L.B. Magnetotelluric strike rules // Geophysics. 1987. V. 52. № 3. P. 267–278.
  14. Зорин и др., 2016 // Статья упомянута без полного описания в тексте

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».