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机器学习有助于揭开加州地震群

2021-12-27 10:50:07来源:

循环地下水引发了一群四年长的地震,在南加州镇的Cahuilla镇,研究人员在6月19日科学中报道。通过培训计算机来认识到这种微弱的隆隆声,科学家们不仅能够识别地震背后的可能的罪魁祸首,而且还可以跟踪这种神秘的群体如何通过空间和时间的复杂故障网络传播。

卡尔特科的地震学家Zachary Ross表示,地震信号在构造活跃的南部加州时不断被记录。使用丰富的数据库,罗斯和同事一直培训计算机,以区分各种各样的地震的地面运动,从而轻轻摇动地面的其他东西,例如施工混响或海洋的遥远隆隆声(SN:4/18/19).他说,通过这款机器学习技术揭示了数百万的微小地震,可用于创建在特定区域中地面下面的地面下方的高分辨率,3d图像。

2017年,研究人员注意到在那一点上的Cahuilla地区的微小地震活动中有一个上升,这一点持续了大约一年。大多数Quakes都太小了,不能感受,但是传感器可被检测到。在接下来的几年里,该团队使用计算机算法从2016年初到2019年历史,从0.7到4.4纪录到2016年底。

Quakes Galore.

从2016年初到2019年末,加利福尼亚州卡夫拉下面约22,000次地震。Quakes的范围从0.7到4.4的范围。最早的Quakes(红色)都在一个只有数十米的小区域内。在未来几年内,地震的数量增长并向外移动(从橙色到蓝色)。这种发展,扩散地震前线表明,循环地下水引发了越来越持久的震颤。

地震群的演变,2016-2019

Z.E.Ross等人/科学2020

这么一群小型Quakes,没有突出,大主叫,被称为群体。罗斯说:“群体与标准主轴 - 余震序列不同,”这通常与来自地下故障的压力转移到过滤器。群体触发的主要候选人将归结为地下水循环或一种积极故障的慢速滑动,称为故障蠕变。

“群体已经存在了很大的声音,”大卫·赫利,美国地质调查地球物理学家大卫·谢尔斯(Golden,Colo)说。,没有与该研究有关的。他们在火山和热热区域中特别常见,他说,“有时候,解释那些不在这些类型的区域的地区有点难以”,“像Cahuilla Swarm一样(SN:5/14/20).

“这一个特别酷,因为它是[a]罕见的,慢动作的群,”雪莉补充道。“大多数人可能持续几天,数周或几个月。这个持续了四年。让它及时展开,这样可以稍微提供更多机会,检查一些发生的一些细微差别。“

来自Cahuilla群的数据,这蜿蜒下来但“不太结合”,Ross说,不仅揭示了表面下方的复杂的故障网络,而且随着时间的推移,故障区的演变。“你可以看到地震的序列]起源于一个只有数十米宽的区域,”罗斯说。但在未来四年中,他补充说,该地区增长,创造了一个扩大的地震震中前面,以每天约5米的速度展开,直到它变成了原始区域尺寸的30倍。

罗斯说扩散扩散,表明移动地下水正在触发群体。虽然该团队没有直接观察地下的流体,但科学家推测,在故障区下面呈现出地下水的储层,以前已经从区域中密封。在某些时候,密封破裂,地下水能够渗入其中一个断层,触发第一个Quakes。从那里,它在未来几年内通过故障系统,在唤醒时触发更多的Quakes。最终,渗漏地下水可能遇到不透水的障碍,这使得蜂拥而至于逐渐停止。

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罗斯说,能够确定导致这种神秘事件的原因是这种神秘事件极为重要的是,Ross说。“通常,我们有很大的解释,我们可以向公众提供正在发生的事情,”他说。“它给了我们一些可以用具体的术语解释的东西。”

和这个发现,他补充道,“给我很多信心”继续应用这种技术,例如在加利福尼亚州南部的过去40年的积累地震数据中,这可能包含更多的更加未被发腐的群体。

该研究突出了地震论家如何越来越承认液体在地壳中的重要性。而且,他补充说,它强调了这么多的微小的Quakes如何照亮地下的隐藏世界。“这有点像有一个特殊的望远镜,以俯视地壳,”他补充道。将这一丰富的地震数据与机器学习结合起来是“地震分析的未来”。