On the Identification of Typical Precursor Anomalies in the Foreshock Areas of Strong Earthquakes, Kuril-Kamchatka Region

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The article discusses the prospects of a new earthquake forecast algorithm based on a set of precursor anomalies previously identified in details as a result of constructing and analyzing a generalized vicinity of a strong earthquake. The difference in physical mechanisms of different depth earthquakes is taken into account. The question is considered, how often typical averaged anomalies can be statistically reliably identified in the foreshock areas of individual strong earthquakes; the regional catalog of Kamchatka and Northern Kuril Islands of the Kamchatka Branch of the Geophysical Surveys of the Russian Academy of Sciences is used. In this catalog, at least one typical anomaly is detected in one third of cases of the target earthquakes with magnitude M ≥ 6.5. The probability of such successful retrospective forecast depends to a decisive extent on the number of events registered in the foreshock zone of a given strong earthquake. This result is supported by the results of the analysis of the world ISC-GEM and GCMT catalogs and the 2023 Turkish Earthquake Doublet. The possibilities for the development of the used forecast method are discussed; attention is drawn to the problem of false alarms.

Full Text

Restricted Access

About the authors

M. V. Rodkin

Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics of the Russian Academy of Sciences; Institute of Marine Geology and Geophysics of the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences; Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: rodkin@mitp.ru
Russian Federation, 84/32, Profsoyuznaya St., Moscow, 117997; 1B, Nauka St., Yuzhno-Sakhalinsk, 693022; Bldg. 1, 10, Bolshaya Gruzinskaya St., Moscow, 123242

M. Yu. Andreeva

Institute of Marine Geology and Geophysics of the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: rodkin@mitp.ru
Russian Federation, 1B, Nauka St., Yuzhno-Sakhalinsk, 693022

References

  1. Завьялов А.Д. Среднесрочный прогноз землетрясений: основы, методика, реализация. М.: Наука, 2006. 254 с.
  2. Кособоков В.Г., Соловьев А.А. Об оценке результатов тестирования алгоритмов прогноза землетрясений // Доклады РАН. 2015. Т. 460. № 6. С. 710–712.
  3. Калинин В.А., Родкин М.В., Томашевская И.С. Геодинамические эффекты физико-химических превращений в твердой среде. М.: Наука, 1989. 158 с.
  4. Касахара К. Механика землетрясений. М.: Мир, 1985. 264 с.
  5. Рогожин Е.А. Сейсмотектоника центрального сектора Большого Кавказа как основа для сейсмического мониторинга и оценки опасности // Вестник Владикавказского Научного Центра. 2009. Т. 9. № 4. С. 16‒22.
  6. Родкин М.В. Сейсмический режим в обобщенной окрестности сильного землетрясения // Вулканология и сейсмология. 2008. № 6. С. 66‒77.
  7. Родкин М.В., Никитин А.Н., Васин Р.Н. Сейсмотектонические эффекты твердофазных превращений в геоматериалах. М.: ГЕОС, 2009. 198 с.
  8. Родкин М.В., Рундквист Д.В. Геофлюидодинамика. Приложение к сейсмологии, тектонике, процессам рудо- и нефтегенеза. Долгопрудный: Интеллект, 2017. 288 с.
  9. Родкин М.В., Андреева М.Ю., Григорьева О.О. Анализ обобщенной окрестности сильного землетрясения по региональным данным, Курило-Камчатский регион // Вулканология и сейсмология. 2020. № 6. С. 67–77.
  10. Родкин М.В. Типовая фор- и афтершоковая аномалия – эмпирика, интерпретация // Вулканология и сейсмология. 2020. № 1. С. 64–76.
  11. Родкин М.В., Липеровская Е.В. О различии физических механизмов разноглубинных землетрясений и характера их ионосферного отклика // Физика Земли. 2023. № 3. С. 48–62.
  12. Родкин М.В. Новый алгоритм прогноза землетрясений – подходы и вопросы // Тезисы. III Всероссийская научная конференция с международным участием “Современные методы оценки сейсмической опасности и прогноза землетрясений” (25‒26 октября 2023 г.). М.: ИТПЗ РАН, 2023. С. 215–219.
  13. Родкин М.В., Ирмак Т.С., Таймаз Т. Дублет сильных землетрясений в Турции 6 февраля 2023 г. обозначил ряд проблем // Тезисы докладов. IX Всероссийская научно-техническая конференция “Проблемы комплексного геофизического мониторинга сейсмоактивных регионов” (24–30 сентября 2023 г.). Петропавловск-Камчатский: ИВиС ДВО РАН, 2023. С. 23‒24.
  14. Соболев Г.А. Основы прогноза землетрясений. М.: Наука, 1993. 314 с.
  15. Соболев Г.А., Пономарев А.В. Физика землетрясений и предвестники. М.: Наука, 2003. 273 с.
  16. Aki K. Maximum likelihood estimate of b in the formula logN = a – bM and its confidence limits // Bulletin Earthquake Research Institute University. 1965. V. 43. P. 237–239.
  17. Bridgman P.W. Polymorphic Transitions and Geological Phenomena // American Journal of Science. 1945. V. A 243(1). P. 90–96.
  18. Catalog of earthquakes in Kamchatka and the Commander Islands. Available from: https://sdis.emsd.ru/info/earthquakes/catalogue (Last Accessed November 11, 2023).
  19. Geller R.J., Jackson D.D., Kagan Y.Y., Mulargia F. Earthquakes Cannot Be Predicted // Science. 1997. V. 275(5306). P. 1616–1616.
  20. https://doi.org/10.1126/science.275.5306.1616
  21. Houston H. Deep earthquakes // Treatise on Geophysics, 2nd ed. V. 4. Oxford: Elsevier, 2015. Р. 329‒354.
  22. Ismail-Zadeh A., Kossobokov V.G. Earthquake prediction, M8 algorithm // Encyclopedia of Solid Earth Geophysics / Ed. H.K. Gupta. Cham: Springer, 2020. P. 204–207. https://doi.org/10.1007/978-3-030-10475-7_157-1
  23. Jordan T.H., Chen Y.-T., Gasparini P. et al. Operational earthquake forecasting – state of knowledge and guidelines for utilization // Annals Geophysics. 2011. V. 54. № 4. P. 315–391.
  24. Kagan Y.Y., Jackson D.D. Probabilistic forecasting of earthquakes // Geophys. J. Intern. 2000. V. 143. Iss. 2. P. 438–453.
  25. Rodkin M.V. Patterns of seismicity found in the generalized vicinity of a strong earthquake: Agreement with common scenarios of instability development // Extreme Events and Natural Hazards: The Complexity Perspective / Eds A.S. Sharma et al. Washington, DC: American Geophysical Union, 2012. P. 27–39. https://doi.org/10.1029/2011GM001060
  26. Rodkin M.V., Mandal P. A possible physical mechanism for the unusually long sequence of seismic activity following the 2001 Bhuj Mw7.7 earthquake, Gujarat, India // Tectonophysics. 2012. V. 536–537. P. 101–109.
  27. Rodkin M.V., Tikhonov I.N. The typical seismic behavior in the vicinity of a large earthquake // Physics and Chemistry of the Earth. 2016. V. 95. P. 73‒84.
  28. Rodkin M.V. The Variability of Earthquake Parameters with the Depth: Evidences of Difference of Mechanisms of Generation of the Shallow, Intermediate-Depth, and the Deep Earthquakes // Pure Appl. Geophys. 2022. V. 179. P. 4197‒4206. https://doi.org/10.1007/s00024-021-02927-4
  29. Wells D.L., Coppersmith K.J. New empirical relationships among magnitude, rupture length, rupture width, rupture area, and surface displacement // BSSA. 1994. V. 84(4). P. 974–1002.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Parameters of the regression equation {a, b} for events in the depth range 0 ≤ H ≤ 50 km. Asterisks indicate precursor neighbourhoods of individual earthquakes with magnitude M ≥ 6.5, red circle - regression of all events (OOSZ). a - results of calculations for the flow of events n, formula (2); b - for the change in the mean value of magnitude M, formula (3); c - for the change in the mean foreshock depth H, formula (3). The green ellipse marks 2 earthquakes that are actually aftershocks of a stronger event.

Download (184KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Parameters of the regression equation {a, b} for events in the depth interval 50 ≤ H ≤ 150 km. Asterisks mark the precursor neighbourhoods of individual earthquakes with magnitude M ≥ 6.5, red circle - regression of all events (OOSZ). a - results of calculations for the flow of events n, formula (2); b - for the change in the mean value of magnitude M, formula (3); c - for the change in the mean foreshock depth H, formula (3).

Download (93KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Magnitudes of target earthquakes (asterisks) and earthquakes retrospectively predicted from them (red circles), as well as the number (N) of events with magnitude M ≥ 3.6 recorded in their foreshock regions (some points overlap).

Download (69KB)
Indexing metadata

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».