Calibration and testing of a new magnitude scale: the case study of a strong crustal earthquake on 01.01.2024 in Japan (Mw = 7,5)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A crustal earthquake and its aftershocks that occurred in Japan (Mw = 7,5, 01.01.2024) were studied to make measurements and analyze the parameters of strong ground motion, including the Arias intensity. The latter is one of the key physical parameters used in engineering seismology. The level of the Arias intensity is directly connected with the stress drop in an earthquake source. Therefore, developing and calibrating a magnitude scale that would take into account not only fault dimensions, but also the stress drop in an earthquake source is a vital task of seismological observations. In this paper we present our test results of a new magnitude scale (MIa3) based on a modified Arias intensity. The scale was calibrated to medium and moderate earthquakes in the target area (M ~5). The high efficiency of the proposed scale is evidenced by the magnitudes, determined through the new method, that are almost consistent with the moment magnitude (Mw).

About the authors

A. V Konovalov

Far East Geological Institute, FEB RAS

Author for correspondence.
Email: a.konovalov@geophystech.ru
ORCID iD: 0000-0003-2997-1524
Candidate of Sciences in Physics and Mathematics, Leading Researcher Vladivostok, Russia

I. D Orlin

Far East Geological Institute, FEB RAS

Email: office@geophystech.ru
Engineer Vladivostok, Russia

Yu. A Stepnova

Far East Geological Institute, FEB RAS

Email: stepnova@fegi.ru
ORCID iD: 0000-0001-5263-5161
Candidate of Sciences in Geology and Mineralogy, Senior Researcher Vladivostok, Russia

References

  1. Kanamori H. The energy release in great earthquakes // J. Geophys. Res. 1977. Vol. 82, No. 20. P. 2981–2987.
  2. Oth A., Miyake H., Bindi D. On the relation of earthquake stress drop and ground motion variability // J. Geophys. Res. Solid Earth. 2017. Vol. 122, No. 7. P. 5474–5492. https://doi.org/10.1002/2017JB014026
  3. Picozzi M., Bindi D., Spallarossa D., Oth A., Di Giacomo D., Zollo A. Moment and energy magnitudes: diversity of views on earthquake shaking potential and earthquake statistics // Geophys. J. Intern. 2019. No. 2. P. 1245–1259. https://doi.org/10.1093/gji/ggy488
  4. Bindi D., Zaccarelli R., Strollo A., Di Giacomo D., Heinloo A., Evans P., Cotton F., Tilmann F. Enriching the GEOFON seismic catalog with automatic energy magnitude estimations // Earth Syst. Sci. Data. 2024. Vol. 16, No. 4. P. 1733–1745. https://doi.org/10.5194/essd-16-1733-2024
  5. Parolai S., Spallarossa D., Oth A. et al. A Proposal for a High Frequency Earthquake Magnitude (m3Hz) for Seismic Hazard and Rapid Damage Assessment // Seismol. Res. Lett. 2024. Vol. 96, No. 3. P. 1665–1674. https://doi.org/10.1785/0220240226
  6. Ottemöller L., Havskov J. Moment Magnitude Determination for Local and Regional Earthquakes Based on Source Spectra // Bull. Seismol. Soc. Am. 2003. Vol. 93, No. 1. P. 203–214. https://doi.org/10.1785/0120010220
  7. Hanks T.C., Johnston A.C. Common features of the excitation and propagation of strong ground motion for North American earthquakes // Bull. Seismol. Soc. Am. 1992. Vol. 82, No. 1. P. 1–23. https://doi.org/10.1785/BSSA0820010001
  8. Konovalov A., Orlin I., Stepnov A., Stepnova Yu. Physically Based and Empirical Ground Motion Prediction Equations for Multiple Intensity Measures (PGA, PGV, Ia, FIV3, CII, and Maximum Fourier Acceleration Spectra) on Sakhalin Island // Geosciences. 2023. Vol. 13, No. 7. 201. https://doi.org/10.3390/geosciences13070201
  9. Xu B., Rathje E.M., Hashash Y.M.A., Stewart J.P., Campbell K.W., Silva W.J. κ0 for soil sites: Observations from KiK-net sites and their use in constraining small-strain damping profiles for site response analysis // Earthq. Spectra. 2020. Vol. 36. P. 111–137. https://doi.org/10.1177/8755293019878188
  10. National Earthquake Information Center of United States Geological Survey. URL: https://earthquake.usgs.gov (date of access: 04.06.2025).
  11. NIED. F-net. URL: https://www.fnet.bosai.go.jp (date of access: 04.06.2025).
  12. AIST. Active fault database of Japan. URL: https://gbank.gsj.jp/activefault/cgi/segment_param_e?SearchTYPE=&fval_type1=329-04&segment_id=329-04&topic_list=2&search_mode=2 (date of access: 04.06.2025).
  13. Yoshida K., Takagi R., Fukushima Y., Ando R., Ohta Yu., Hiramatsu Y. Role of a hidden fault in the early process of the 2024 Mw 7.5 Noto Peninsula earthquake // Geophysical Research Letters. 2024. Vol. 51. e2024GL110993. https://doi.org/10.1029/2024GL110993
  14. M 7.5 – 2024 Noto Peninsula, Japan Earthquake. Finite Fault // National Earthquake Information Center of United States Geological Survey. URL: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/eventpage/us6000m0xl/finite-fault (date of access: 04.06.2025).
  15. Nakajima J. Crustal structure beneath earthquake swarm in the Noto peninsula, Japan // Earth, Planets and Space. 2022. Vol. 74. 160. https://doi.org/10.1186/s40623-022-01719-x
  16. M 7.5 – 2024 Noto Peninsula, Japan Earthquake. Interactive Map // National Earthquake Information Center of United States Geological Survey. URL: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/eventpage/us6000m0xl/map (date of access: 04.06.2025).
  17. NIED K-NET, KiK-net / National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience. 2019. URL: https://www.kyoshin.bosai.go.jp (date of access: 04.06.2025). https://doi.org/10.17598/NIED.0004
  18. Гусев А.А., Гусева Е.М., Павлов В.М. Моделирование движения грунта при Петропавловском землетрясении 24.11.1971 (М = 7,6) // Физика Земли. 2009. № 5. С. 29–38.
  19. Gusev A.A., Guseva E.M., Pavlov V.M. Modeling of the ground motion for the Petropavlovsk earthquake of November 24, 1971 (M = 7.6). Fizika Zemli. 2009;(5):29–38. (In Russ.).
  20. Irikura K., Miyake H. Recipe for predicting strong ground motion from crustal earthquake scenarios // Pure Appl. Geophys. 2011. Vol. 168, No. 1/2. P. 85–104. https://doi.org/10.1007/s00024-010-0150-9

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».