New Methods for Analyzing the Nature of Seismic Regime Non-Stationarity

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Three new methods in geophysics for analyzing the non-stationarity of data series are used to analyze earthquake catalogs of the Kuril-Kamchatka and Mid-Atlantic Ridge regions. The possibility of identifying the non-stationary component of the seismic regime and the nature of non-stationarity are discussed. The use of new methods confirmed a number of known (expected) patterns and indicated a number of non-trivial points. Among these, the following were identified: a tendency of increasing non-stationarity with increasing characteristic time, which may conform to the correspondence of seismic activity spectrum to the flicker noise; 2) a difference in the nature of the magnitude distribution, possibly corresponding to a decrease in b-values, for clustering main events; 3) detection of two tendencies in the seismicity regime over time — clustering at smaller relative distances and repulsion at larger ones; these tendencies may correspond to the epochs of seismic activity growth and subsequent attenuation, during the accumulation of tectonic stresses. The results indicate the prospects of using these new analysis methods in seismology, providing clarification of the non-stationary nature of the seismic process.

About the authors

A. A Kisiltsyn

Keldysh Institute of Applied Mathematics RAS; Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics RAS

Yu. N Orlov

Keldysh Institute of Applied Mathematics RAS

M. V Rodkin

Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics RAS; Schmidt Institute of Physics of the Earth RAS

Email: rodkin@mitp.ru

References

  1. Бердыев А.А., Мухамедов В.А. Землетрясения — фликкер-шум? // Докл. АН СССР. 1987. Т. 297. № 5. С. 1077—1081.
  2. Вадковский В.Н., Ляховский В.А., Тюпкин Ю.С. Временная эволюция сейсмической активности Балканского региона. Алгоритмы и результаты обработки в МЦД. 1978. С. 11—23.
  3. Джонсон Н.Л., Коц С., Кеми А. Одномерные дискретные распределения (пер. с англ.). М.: Бином. 2010. 559 с.
  4. Дешеревский А.В., Журавлев В.И. Временной режим микроземлетрясений на Гармском полигоне // Физика Земли. 2004. № 1. С. 70—88.
  5. Кислицын А.А. Моделирование графов ближайших соседей для оценки независимости выборочных данных // Математическое моделирование. 2023. Т. 35. № 7. С. 63—82.
  6. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скорогод А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука. 1985. 640 с.
  7. Орлов Ю.Н., Осмини К.П. Построение выборочной функции распределения для прогнозирования нестационарного временного ряда // Математическое моделирование. 2008. № 9. С. 23—33.
  8. Орлов Ю.Н. Кинетические методы исследования нестационарных временных рядов. М.: МФТИ. 2014. 276 с.
  9. Писаренко В.Ф., Родкин М.В. Декластеризация потока сейсмических событий, статистический анализ // Физика Земли. 2019. № 5. С. 2—16.
  10. Родкин М.В., Липеровская Е.В. Неравномерности интенсивности потока основных событий, пример неглубокой сейсмичности региона Камчатки // Физика Земли. 2022. № 4. С. 85—100.
  11. Смирнов В.Б., Пономарев А.В., Бериар П., Патонин А.В. Закономерности переходных режимов сейсмического процесса по данным лабораторного и натурного моделирования // Физика Земли. 2010. № 2. С. 17—49.
  12. Смирнов В.Б., Пономарев А.В. Физика переходных режимов сейсмичности. М.: РАН. 2020. 412 с.
  13. Смирнов В.Б., Потапина М.Г., Карцева Т.Н., Пономарев А.В., Патонин А.В., Михайлов В.О., Сереев Д.С. Сезонные вариации наклона графика повторяемости землетрясений в наведенной сейсмичности в области Койна—Варна, Западная Индия // Физика Земли. 2022. № 3. С. 76—91.
  14. Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М.: Государственное издательство физико-математической литературы. 1963. 235 с.
  15. Gardner J. K., Knopoff L. Is the sequence of earthquakes in Southern California, with aftershocks removed, Poissonian? // Bull. Seis. Soc. Am. 1974. V. 64 (5). P. 1363—1367.
  16. Hirose F., Tamaribuchi K., Maeda K. Characteristics of foreshocks revealed by an earthquake forecasting method based on precursory swarm activity // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2021. V. 126. e2021IB021673. https://doi.org/10.1029/2021IB021673
  17. Kisitsyn A.A, Orlov Yu.N. Dynamical System Model with the use of Liouville Equation for Empirical Distribution Function Densities // Discontinuity, Nonlinearity and Complexity/ 2020. V. 9. № 4. P. 529—540.
  18. Kisitsyn A.A., Orlov Yu.N. Discussion about Properties of First Neighbor Graphs // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2022. V. 43. № 12. P. 109—118.
  19. Kisitsyn A.A., Orlov Yu.N., Goguev M.V. Investigation of the properties of first nearest neighbors graphs // Scientific Visualization. 2023. V. 15. № 1. P. 17—28. doi: 10.26583/sv.15.1.02
  20. Lucilla de Arcangelis, Cataldo Godano, Jean Robert Grasso, Eugenio Lippiello. Statistical physics approach to earthquake occurrence and forecasting // Physics Reports. 2016. V. 628. P. 1—91. https://doi.org/10.1016/j.physrep.2016.03.002
  21. Lippiello E., Godano C., de Arcangelis L. The relevance of foreshocks in earthquake triggering: A statistical study // Entropy. 2019. V. 21. P. 173. https://doi.org/10.3390/e21020173
  22. Molchan G., Dmitrieva O. Aftershock identification and new approaches // Geophys.J. Int. 1992. V. 109. P. 501—516.
  23. Ogata Y. Statistical models for earthquake occurrences and residual analysis for point processes // Tectonophysics. 1988. № 169. P. 159—174.
  24. Uhrhammer R. Characteristics of Northern and Central California Seismicity // Earthquake Notes. 1986. V. 57 (1). P. 21.
  25. Zaliapin I., Gabrielov A., Keilis-Borok V., Wong H. Clustering Analysis of Seismicity and Aftershock Identification // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 101 (1). P. 1—4.
  26. Zalyapin I., Ben-Zion Y. Earthquake clusters in Southern California I: Identification and stability // Journ. Geophys. Res. 2013. V. 118. P. 2847—2864.

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».