Материалы 17-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, ИКИ РАН, 2019 год

(http://conf.rse.geosmis.ru)

Пространственно-временное распределение возмущений в атмосфере перед сильными землетрясениями в Северном Тянь-Шане

Свердлик Л.Г. (1), Имашев С.А. (1)
(1) Научная Станция РАН в г. Бишкеке, Бишкек, Кыргызстан
Исследование атмосферных эффектов землетрясений проводилось в разделенной тропопаузой области верхней тропосферы / нижней стратосферы (UTLS) (Свердлик, Имашев, 2017). Важная особенность этой переходной области атмосферы (6.0-19.0 км) заключается в том, что она характеризуется большой динамической изменчивостью и чувствительностью к воздействию различного рода возмущающих факторов и активности атмосферных волн (влияние циркуляционных процессов планетарного и синоптического масштаба, изменение уровня солнечной активности и содержания стратосферного озона, обмен массой между тропосферой и стратосферой и др.) (Khan, Jin, 2016). Предполагая, что одним из таких влияющих факторов являлась и сейсмическая активность, стояла задача из всей совокупности сложных процессов взаимодействия разномасштабных факторов выделить роль землетрясений в модуляции изменения температуры. Для этого были определены несколько признаков (Свердлик, Имашев, 2017), которыми характеризуются вариации температуры как в период подготовки, так и во время сильных землетрясений. И на основе этого был разработан алгоритм обработки и анализа сейсмических и температурных данных, позволяющий визуализировать в одно- и двумерном представлении возмущения в области тропопаузы и, как следствие, аномальные вариации температуры. Алгоритм, подробное описание которого приведено в работе (Свердлик, Имашев, 2019), основан на общих принципах универсального метода RST (Tramutoli et al., 2001), использующимся в комбинации со спектральным и корреляционным анализом. В отличие от традиционных подходов, он дополнен специализированным модулем диагностирования короткопериодных аномалий температуры в разделенных тропопаузой областях UTLS с последующим вычислением интегральных показателей аномальных вариаций (D и DCORR), пространственное и временное распределение которых сопоставлялось с сейсмичностью. Алгоритм построен таким образом, что превышающие единицу значения этих параметров (D> 1.0; DCORR> 1.0) свидетельствуют о наличии аномальных возмущений температуры.
Для исследования особенностей пространственной изменчивости температуры в предсейсмические периоды были выбраны 12 наиболее сильных землетрясений магнитудой от 5.0 до 7.4, произошедших на территории и вблизи границ Кыргызстана в 1992-2015 годах. Анализ трехмерных массивов температурных данных системы реанализа MERRA-2 производился на стандартных изобарических уровнях от 500 до 70 hPa, в узлах равномерной сетки 0.5°×0.625°. Временное разрешение температурных данных составляло 3 часа, что обеспечило приемлемую детализацию процесса формирования аномалий. Исследуемая область охватывала всю территорию Кыргызстана и была ограничена координатами 37–46° с. ш. и 65–85° в. д. Продолжительность анализируемых данных составляла ±45 суток относительно рассматриваемого сейсмического события.
Как результат обработки спутниковых данных были построены карты распределения аномалий температуры в области тропопаузы, относящиеся ко всем рассматриваемым сейсмическим событиям, произошедшим в пределах одной и той же области исследования в разные годы. Общая особенность, которая объединяет все эти случаи, состоит в том, что землетрясениям предшествовали возмущения в области тропопаузы. Эти аномальные изменения температуры вблизи эпицентров землетрясений были достаточно кратковременными (с характерным временем жизни от нескольких часов до суток), но, главное, были синхронизированы с сейсмическими ударами, предваряя их. Горизонтальные размеры области аномального изменения температуры находились в пределах примерно 150-300 км.
Различия рассмотренных периодов подготовки землетрясений проявлялись прежде всего во времени запаздывания сейсмических ударов (от 3 до 72 часов) относительно появления аномалий температуры вблизи эпицентральных областей, а также разбросе максимальных величин параметра DCORR. Предварительная оценка результатов показала наличие корреляционной связи между интегральным параметром DCORR и магнитудой землетрясений M≥ 5.0. Коэффициент корреляции составлял примерно 0.7.
Полученные результаты показали, что пространственная структура и динамика аномалий температуры в области тропопаузы имеет достаточно устойчивую связь с сейсмическим процессом на территории Тянь-Шаня, что, вероятно, можно интерпретировать, как потенциальный признак возможной сейсмической опасности.
Работа выполнена в рамках государственного задания Федерального государственного бюджетного учреждения науки Научной станции Российской академии наук в г. Бишкеке (тема № AAAA-A19-119020190064-9).

Ключевые слова: спутниковые данные, землетрясения, верхняя тропосфера, нижняя стратосфера, тропопауза, алгоритм, температура, аномалии, интегральный параметр.
Литература:
  1. Свердлик Л.Г., Имашев С.А. Аномалии температуры атмосферы в периоды сейсмической активности // Журнал Сибирского федерального университета. Серия Техника и технологии. 2017. Т. 10. № 6. С. 783–793. doi: 10.17516/1999-494X-2017-10-6-783-793
  2. Свердлик Л.Г., Имашев С.А. О предсейсмических аномалиях температуры атмосферы // Геосистемы переходных зон. 2019. Т. 3. № 1. С. 19–27. doi: 10.30730/2541-8912.2019.3.1.019-026
  3. Каталог землетрясений института сейсмологии НАН КР и Научной станции РАН в г. Бишкеке.
  4. Khan A., Jin S. Effect of gravity waves on the tropopause temperature, height and water vapor in Tibet from COSMIC GPS Radio Occultation observations // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 2016. V. 138–139. P 2331. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2015.12.001
  5. National Aeronautics and Space Administration (NASA). [Электронный ресурс]: URL: https://disc.gsfc.nasa.gov
  6. Tramutoli V., Di Bello G., Pergola N., Piscitelli S. Robust satellite techniques for remote sensing of seismically active areas // Ann. Geophys-Italy. 2001. V. 44(2). Р. 295–312. DOI: https://doi.org/10.4401/ag-3596
  7. United States Geological Survey (USGS). [Электронный ресурс]: URL: http://www.usgs.gov

Дистанционные методы в геологии и геофизике

397