On the Relationship Between RTL and B-Value Anomalies of Seismicity

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The article, prepared for the issue of the journal dedicated to the memory of G.A. Sobolev, reflects the history of the creation and presents a description of the physical foundations of the RTL technique for identifying prognostic anomalies of seismicity, proposed by G.A. Sobolev in 1995. From the standpoint of the concept of avalanche-unstable fracturing formation (AUF), physical ideas about the nature of the patterns of precursor anomalies of the RTL and Gutenberg-Richter b-value are discussed. The previously obtained results of comparing the manifestations of RTL and GRP anomalies in a number of regions related to different tectonic types are summarized: subduction zones, rift and shear zones. Issues related to RTL and b-value calculation methods are also discussed. The manifestations of the considered anomalies in regions related to different tectonic types have both common patterns and demonstrate regional differences. In shear zones, the sequence (stage) of the onset of seismic quiescence (RTL parameter) and changes in the energy “spectrum” of seismicity (b-value) turned out to be the opposite to the stage found in subduction zones and the rift zone. At the same time, in all regions, regardless of their tectonic type, the same stages of formation of anomalies of b-value and seismicity activation are observed: activation begins later than the decrease in b-value. This corresponds to the scenario following from the AUF concept, thus confirming the effectiveness of this concept in tectonically different regions.

About the authors

V. B. Smirnov

Moscow State University, Department of Physics; Schmidt Institute of Physics of the Earth Russian Academy of Sciences

Email: vs60@mail.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

A. A. Petrushov

Moscow State University, Department of Physics; Schmidt Institute of Physics of the Earth Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia; Moscow, Russia

References

  1. Григорян С.С. О механизме возникновения землетрясений и содержании эмпирических закономерностей сейсмологии // Докл. АН СССР. 1988. Т. 299. № 5. С. 1094–1101.
  2. Завьялов А.Д. Среднесрочный прогноз землетрясений: основы, методика, реализация. М.: Наука. 2006. 254 с.
  3. Петрушов А.А., Смирнов В.Б., Михайлов В.О., Фомина С.А. Особенности проявления аномалий сейсмического режима перед сильными землетрясениями Калифорнии // Физика Земли. 2024. № 5. С. 113–128.
  4. Садовский М.А., Болховитинов Л.Г., Писаренко В.Ф. Деформирование геофизической среды и сейсмический процесс. М.: Наука. 1987. 100 с.
  5. Смирнов В.Б. Повторяемость землетрясений и параметры сейсмического режима // Вулканология и сейсмология. 1995. № 3. С. 59–70.
  6. Смирнов В.Б., Завьялов А.Д. Концентрационный критерий разрушения с учетом фрактального распределения разрывов // Вулканология и сейсмология. 1996. № 4. С. 75–80.
  7. Смирнов В.Б., Пономарев А.В., Бернар П., Патонин А.В. Закономерности переходных режимов сейсмического процесса по данным лабораторного и натурного моделирования // Физика Земли. 2010. № 2. С. 17–49.
  8. Смирнов В.Б., Михайлов В.О., Конвисар А.М. Постсейсмические процессы в области землетрясения Чигник на Аляске 29.07.2021. Часть II: развитие смещений во времени и связь с афтершоковой активностью // Физика Земли. 2024. № 4. С. 35–49.
  9. Смирнов В.Б., Петрушов А.А. Стадийность проявления аномалий сейсмического режима перед землетрясениями Камчатки, Японии и Исландии // Физика Земли. 2023. № 5. С. 62–78.
  10. Смирнов В.Б., Петрушов А.А., Михайлов В.О. Об RTL- аномалии сейсмического режима перед землетрясением в Турции 06.02.2023 г. // Физика Земли. 2023. № 6. С. 122–132.
  11. Смирнов В.Б., Пономарев А.В. Физика переходных режимов сейсмичности. М.: РАН. 2020. 412 с.
  12. Соболев Г.А. Физические основы прогноза землетрясений. М.: Наука. 1993. 314 с.
  13. Соболев Г.А. Концепция предсказуемости землетрясений на основе динамики сейсмичности при триггерном воздействии. М.: ИФЗ РАН. 2011. 56 с.
  14. Соболев Г.А. Методология, результаты и проблемы прогноза землетрясений // Вестник РАН. 2015. Т. 85. № 3. С. 203–208.
  15. Соболев Г.А. Предвестники сейсмических явлений // Прогноз землетрясений. 1983–1984. № 4. С. 128–137.
  16. Соболев Г.А. Применение алгоритма RTL для анализа стадий подготовки сильных землетрясений Калифорнии // Физика Земли. 2003. № 2. C. 3–13.
  17. Соболев Г.А., Пономарев А.В. Физика землетрясений и предвестники. М.: Наука. 2003. 270 с.
  18. Соболев Г.А., Тюпкин Ю.С., Смирнов В.Б., Завьялов А.Д. Способ среднесрочного прогноза землетрясений // Докл. РАН. 1996. Т. 347. № 3. С. 405–407.
  19. Abercrombie R., McGarr A., Di Toro G., Kanamori H. Earthquakes: Radiated Energy and the Physics of Faulting. AGU Geophysical monograph. V. 170. 2006. 327 p.
  20. Aki K. Probabilistic synthesis of precursory phenomena in earthquake prediction. Amer. Geophys. Union, Wash., An International Review. 1981. P. 556–574.
  21. Aki K. Scaling law of seismic spectrum // J. Geophys. Res. 1967. V. 72. P. 1217–1231. doi: 10.1029/JZ072i004p01217
  22. Bak P., Christensen K., Danon L., Scanlon T. Unified scaling law for earthquakes // Phys. Rev. Lett. 2002. V. 88. № 17. P. 178501. doi: 10.1103/PhysRevLett.88.178501
  23. Cao T., Aki K. Physical and observational basis for intermediate-term earthquake prediction. U.S. Geological Survey Open File Report. 1987. P. 87–591.
  24. Corral A. Renormalization-group transformations and correlations of seismicity // Phys. Rev. Lett. 2005. V. 95. doi: 10.1103/PhysRevLett.95.028501
  25. “Earthquake Alarms”, Technology Review, vol. 96, Iss. 4, May 1993, pp. 18–19. “Wann Kommt das nachste Beben?” pp. 43–46; bild der wissenschaft Dec. 1993. “Seismolap Ein neuer Weg zur Erdbebenvorhersage?” 1992/93.
  26. Görgün E. Analysis of the b-values before and after the 23 October 2011 Mw 7.2 Van–Erciş, Turkey earthquake // Tectonophysics. 2013. V. 603. P. 213–221.
  27. Gentili S., Peresan A., Talebi M., Zare M., Di Giovambattista R. A seismic quiescence before the 2017 Mw 7.3 Sarpol Zahab (Iran) earthquake: Detection and analysis by improved RTL method // Physics of the Earth and Planetary Interiors. 2019. V. 290. P. 10–19.
  28. Kali R., Zaytsev A., Burnaev E. Recurrent Convolutional Neural Networks help to predict location of Earthquakes // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters PP. 2021. V. 99. P. 1–5.
  29. Kanamori H. The nature of seismicity patterns before large earthquakes. Earthquake Prediction. An International Review, Maurice Ewing Ser. V. 4 / D. W. Simpson and P.G. Richards (eds.). AGU, Washington D.C. 1981. P. 1–9.
  30. King G. The accommodation of large strain in the upper lithosphere of the Earth and other solids by self-similar fault system: the geometrical origin of b-value // Pure Appl. Geophys. 1983. V. 121. P. 761–815.
  31. Main I.G. Prediction of failure times in the earth for a time-varying stress // Geophys. J. 1988. V. 92. P. 455–464.
  32. Main I.G., Meredith P.G. Classification of earthquake precursors from a fracture mechanics model // Tectonophysics. 1989a. V. 167. P. 273–283.
  33. Main I.G., Meredith P.G., Jones C. A reinterpretation of the precursory seismic b-value anomaly using fracture mechanics // Geophys. J. 1989b. V. 96. P. 131–138.
  34. Meredith P.G., Atkinson B.K. Stress corrosion and acoustic emission during tensile crack propagation in Whin Sill dolerite and other basic rocks // Geophys. J. R. Astron. Soc. 1983. V. 75. P. 1–21.
  35. Meredith P.G., Main I.G., Jones C. Temporal variations in seismicity during quasi-static and dynamic rock failure // Tectonophysics. 1990. V. 175. P. 249–268.
  36. Mogi K. Earthquakes and fractures // Tectonophysics. 1967. V. 5. P. 35–55.
  37. Mogi K. Magnitude-frequency relation for elastic shocks accompanying fractures of various materials and some related problems earthquakes // Bull. Earthq. Res. Inst. Tokyo Univ. 1962. V. 40. P. 831–853.
  38. Ommi S. Health Survey of RTL Method on the Iranian Earthquake Catalog // Australian Journal of Basic and Applied Sciences. 2011. V. 5 (8). P. 498–506.
  39. Ommi S., Smirnov V. Seismicity patterns before the 2021 Fin (Iran) doublet earthquakes using the region–time–length and time-to-failure methods // Earthquake Science. 2024. V. 37. Is. 4. P. 324–336. ISSN 1674-4519. https://doi.org/10.1016/j.eqs.2024.04.005
  40. Papazachos C.B., Vamvakaris D.A., Karakaisis G.F., Papaioannou C.A., Scordilis E.M., Papazachos B.C. Complexity and Time-Dependent Seismic Hazard Assessment: Should We Use Fuzzy, approximate and Prone-to-Errors Prediction Models to Overcome the Limitations of Time-Independent Models? 10.5 The Region–Time–Length Algorithm. Complexity of Seismic Time Series. Elsevier Inc. 2018. P. 336–339. doi: 10.1016/B978-0-12-813138-1.00010-9
  41. Proskura P., Zaytsev A., Braslavsky I., Egorov E., Burnaev E. Usage of Multiple RTL Features for Earthquakes Prediction. Computational Science and Its Applications. ICCSA 2019. ICCSA 2019. Lecture Notes in Computer Science. V. 11619. Springer. Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24289-3_41
  42. Salov B.G., Potuzak Z., Irisova E.L., Sobolev G.A. Acoustic emission precursor of shear fracture // Acta Montana. 1987. V. 75. P. 245–254.
  43. Scholz C.H. The frequency-magnitude relation of microfracturing in rock and its relation to earthquakes // Bull. Seismol. Soc. Am. 1968. V. 58. P. 399–415.
  44. Scholz C.H. The mechanics of earthquakes and faulting. Cambridge Univ. Press. 2019. 493 p.
  45. Scholz C.H. Mechanisms of Seismic Quiescences // PAGEOPH. 1988. V. 126. № 2–4. P. 701–718.
  46. Sobolev G., Chebrov V. The Experience of Real-Time Earthquake Predictions on Kamchatka. Earthquake Hazard, Risk, and Disasters. Elsevier Inc. 2014. Chap. 17. P. 449–475. http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-394848-9.00017-1
  47. Spetzler H.A., Sobolev G.A., Salov B.G. Getting I.C., Koltsov A. Surface deformation, crack formation and acoustic velocity changes in pyrophyllite under polyaxial loading // Ibid. 1981. V. 86. P. 1070–1080.
  48. Turcotte D.L. Fractals and chaos in geology and geophysics. New York: Cambridge University Press. 1992. 221 p.
  49. Wyss M., Habermann R.E. Seismic quiescence precursory to a past and a future Kurile island earthquake // Pure and Applied Geophysics. 1979. V. 117. Is. 6. P. 1195–1211. https://doi.org/10.1007/bf00876215.
  50. Zschau J. Earthquake monitoring. US Patent. 1997. № 5,890,094 (1999). https://patents.justia.com/patent/5890094
  51. Zschau J. Seismolap: a quantification of seismic quiescence and clustering. Abstracts, IUGG, XI General Assembly, Boulder, Colorado, USA, July 2–14 1995. P. 389.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».