- PII
- S0002333725030103-1
- DOI
- 10.31857/S0002333725030103
- Publication type
- Article
- Status
- Published
- Authors
- Volume/ Edition
- Volume / Issue number 3
- Pages
- 129-142
- 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 -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.
- Keywords
- анализ нестационарности новые методы распределение землетрясений по магнитуде промежутки времени между событиями поток событий граф “ближайших соседей”
- Date of publication
- 18.09.2024
- Year of publication
- 2024
- Number of purchasers
- 0
- Views
- 12
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.
