Upgrading the Sensitivity of the Seismological Network in the Lena River Delta Area

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

This work is devoted to the study and improvement of the quality parameters of the obtained data of the seismological network in the western area of the Lena River Delta. The sensitivity and azimuth gap between neighboring stations, also known as the “azimuthal gap”, were chosen as the main metrics to be evaluated. When evaluating scenarios for the placement of network points, an area was selected in which the average sensitivity values were estimated as the highest priority metric and azimuth gap. The planning of the placement of points was carried out in order to optimize the sensitivity of the network, ensuring, if possible, an average value of the azimuth gap in the selected area of less than 180°. As a result of the assessment of the current arrangement, it was decided to dismantle the “SML09” point and move the equipment to a more promising location. In addition, a scenario was proposed for the installation of additional stations, in which the average sensitivity in the studied area increases by 0.49, which, according to the Gutenberg–Richter law, should lead to an increase in the number of earthquakes by 2.08 times.

About the authors

S. N. Ponasenko

Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics Siberian Branch of the RAS; Novosibirsk State University

Email: PonasenkoSN@ipgg.sbras.ru
Akademika Koptyuga ave., 3, Novosibirsk, 630090 Russia; Pirogova str., 1, Novosibirsk, 630090 Russia

P. A. Dergach

Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics Siberian Branch of the RAS; Novosibirsk State University

Akademika Koptyuga ave., 3, Novosibirsk, 630090 Russia; Pirogova str., 1, Novosibirsk, 630090 Russia

A. A. Duchkov

Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics Siberian Branch of the RAS; Novosibirsk State University

Akademika Koptyuga ave., 3, Novosibirsk, 630090 Russia; Pirogova str., 1, Novosibirsk, 630090 Russia

References

  1. Антонова Л.В., Аранович З.И., Кондорская Н.В. Магнитуда и эффективность станций в связи с проблемой оптимизации сейсмических наблюдений // Магнитуда и энергетическая классификация землетрясений. М.: ИФЗ АН СССР, 1974. Т. 2. С. 195–202.
  2. Аранович З.И., Ахалбедашвили А.М., Гоцадзе О.Д., Деканосидзе Ц.А. Методика расчета эффективности сети региональных сейсмических станций на примере Кавказа // Вопросы оптимизации и автоматизации сейсмических наблюдений. Тбилиси: Мецниереба, 1977. С. 27–57.
  3. Бурмин В.Ю. Оптимальное расположение сейсмических станций при регистрации близких землетрясений // Изв. АН СССР. Физика Земли. 1986. № 5. С. 34–42.
  4. Бурмин В.Ю. Оптимизация сетей сейсмологических наблюдений // Современные методы обработки и интерпретации сейсмологических данных. 2007. С. 54–62.
  5. Бурмин В.Ю., Салтыков В.А., Коновалова А.А. Оценка эффективности системы сейсмологических наблюдений на Удинском вулканическом комплексе // Проблемы комплексного геофизического мониторинга сейсмоактивных регионов. 2021. С. 241–244.
  6. Дергач П.А., Епонешникова Л.Ю., Понасенко С.Н., Картозия А.А., Гайслер В.Х., Дучков А.А., Шибаев С.В., Зобнин Г.Ю. Построение сейсмотомографической модели района научно-исследовательской станции “остров Самойловский” по данным локального сейсмологического мониторинга за 2019‒2021 гг. // Геодинамика и тектонофизика. 2022. Т. 13. № 2s. С. 29–35.
  7. Дергачев А.А., Омельченко О.К., Филина А.Г. Планирование и анализ зональной сейсмической сети Кемеровской области // Горный информационный-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2009. Т. 17. № 12. С. 262–270.
  8. Гайсслер В.Х., Баранов Б.В., Шибаев С.В., Хаберланд К., Цуканов Н.В., Дозорова К.А. Российско-германский проект “Сейсмичность и неотектоника Лаптевоморского региона” // Вестник КРАУНЦ. Серия: Науки о Земле. 2018. № 1. С. 102–106.
  9. Имаева Л.П., Гусев Г.С., Имаев В.С. Динамика рельефа и сейсмотектоническая активизация новейших структур дельты р. Лена // Геотектоника. 2019. № 5. С. 62–77.
  10. Лаверов Н.П., Лобковский Л.И., Кононов М.В., Добрецов Н.Л., Верниковский В.А., Соколов С.Д., Шипилов Э.В. Геодинамическая модель тектонического развития Арктики в мезозое и кайнозое и проблема внешней границы континентального шельфа России // Геотектоника. 2013. № 1. С. 3–35.
  11. Омельченко О.К., Белобородов В.Н. Об оптимальном планировании региональной сети сейсмических станций // Препринт № 668. ВЦ СО АН СССР. Новосибирск, 1968.
  12. Понасенко С.Н., Дергач П.А., Яскевич С.В., Дучков А.А. Результаты локального сейсмологического мониторинга в районе дельты реки Лена // Геофизические технологии. 2022. № 1. С. 76–87.
  13. Шибаев С.В., Козьмин Б.М., Макаров А.А. Сейсмичность Якутии в 2015 г. // Землетрясения Северной Евразии. 2021. № 24. С. 173–181.
  14. Dergach P., Yushin V. Electrodynamic geophones beyond the limit of capacity // Seismic Instruments. 2017. V. 53. P. 280–285.
  15. Geissler W., Shibaev S., Krüger F., Baranov B., Haberland Ch., Tsukanov N., Ploetz A., Vollmer D., Pravkin S. Laptev Sea Rift Seismological Network (SIOLA). Part I. GFZ Data Services // Other/Seismic Network. 2020. https://doi.org/10.14470/3O7561738646
  16. Gutenberg B., Richter C.F. Frequency of Earthquakes in California // Bull. Seismol. Soc. Am. 1944. V. 34. P. 185–188.
  17. Hardt M., Scherbaum F. The design of optimum networks for aftershock recordings // Geophys. J. International. 1994. V. 117. № 3. P. 716–726.
  18. Havskov J., Ottemöller L., Trnkoczy A., Bornmann P. Seismic networks // New Manual of Seismological Observatory Practice (NMSOP). Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ. 2011. P. 1–63.
  19. Kijko A. An algorithm for the optimum distribution of a regional seismic network // I. Pageoph. 1977. V. 115. P. 999–1009.
  20. Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo Method // Journal of the American statistical association. 1949. V. 44. № 247. P. 335–341.
  21. Pavlis G.L. Appraising earthquake hypocenter location errors: a complete, practical approach for single-event locations // Bull. Seismol. Soc. Am. 1986. V. 76. 1699–1717.
  22. Peterson J.R. Observations and modeling of seismic background noise // US Geological Survey. 1993. P. 93–322.
  23. Rabinowitz N., Steinberg D. Optimal configuration of a seismographic network: a statistical approach // Bull. Seismol. Soc. Am. 1990. V. 80. P. 187–196.
  24. Sato Y., Skoko D. Optimum distribution of seismic observation points // Bull. Earthquake. Res. Inst. 1965. V. 43. № 3. P. 451–458.
  25. Tiira T., Uski M., Kortstrom J., Kaisko O., Korja A. Local seismic network for monitoring of a potential nuclear power plant area // J. of Seismology. 2016. V. 20. P. 397–417.
  26. Toledo T., Jousset P., Mauer H., Krawczyk C. Optimized experimental network design for earthquake location problems: Applications to geothermal and volcanic field seismic networks // J. of Volcanology and Geothermal Res. 2020. V. 391. P. 106433.
  27. Tramelli A., Troise C., De Natale G., Orazi M. A new method for optimization and testing of microseismic networks: an application to Campi Flegrei (Southern Italy) // Bull. Seismol. Soc. Am. 2013. V. 103. № 3. P. 1679–1691.
  28. Uhrhammer R. Analysis of small seismographic station networks // Bull. Seismol. Soc. Am. 1980. V. 70. P. 1369–1379.
  29. Valtonen O., Uski M., Korja A., Tiira T., Kortstorm J. Optimal configuration of a micro-earthquake network // Advances in Geosciences. 2013. V. 34. P. 33–36.

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».