K p - spacesystems.ru
реклама
Модель комплексных связей в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера» – прогноз землетрясений. По материалам исследований, выполненных при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации, Соглашение от 21.09.2012 г. № 14.U02.21.1262. ВВЕДЕНИЕ Прогресс в сейсмологии позволил распространить модель комплексных связей на предвестниковые эффекты в атмосфере и ионосфере как части сложной системы «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера». Достигнутый в настоящее время прогресс в понимании процессов в сложной системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера», инициируемых на последней стадии подготовки сильных землетрясений, позволяет ставить вопрос о возможности практического применения этих знаний в целях краткосрочного прогноза землетрясений. Одним из основных результатов исследований последних лет является тот факт, что прогноз, базирующийся на анализе вариаций какого-то одного из параметров окружающей среды, будь то вариации радона, или электрического поля, или электронной концентрации в ионосфере, не может быть достоверным в силу сложности механизма генерации предвестников разного типа. называемых Одновременная предвестниками, регистрация и являющихся целого ряда проявлением признаков, процесса подготовки землетрясения в различных геофизических средах, и является тем фактором, или комплексным предвестником, на базе которого можно строить надежный прогноз. Концепция обнаружения такого комплекса аномальных вариаций окружающей среды в области подготовки землетрясения, основанная на многопараметрических измерениях, рассматривая в рамках синергетического подхода к сложным открытым диссипативным системам, служит основой для создания настоящей модели. Для наиболее надежного обнаружения и идентификации предвестников ЗмТ необходим регулярный мониторинг из космоса обширных сейсмоопасных территорий с контролем таких параметров атмосферы и ионосферы, как температура, относительная влажность и тепловое излучение приземного воздуха, концентрация электронов в F2 слое ионосферы; наличие и форма облачных структур в зоне тектонических разломов. 1. НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ КОМПЛЕКСНЫХ СВЯЗЕЙ. Основой для разработки модели комплексных связей краткосрочного прогнозирования опасных сейсмособытий путем выделения аномальных возмущений в литосфере, атмосфере и ионосфере Земли стала физикохимическая взаимосвязь в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера», которая объясняет появление локализованных не перемещающихся долгоживущих неоднородностей в ионосфере над местом будущего землетрясения и сопровождающих (или предшествующих) их появление, локализованных тепловых аномалий уходящего длинноволнового излучения в атмосфере на высоте 9-12 км и пр. В комплексной модели реализуется синергетический подход к анализу ионосферных предвестников землетрясений, т.е. ионосферная изменчивость рассматривается как неотъемлемая часть системы многопараметрического мониторинга, включающего вариации радона, аэрозолей и формирование тепловых аномалий в атмосфере в рамках физической модели связей в системе Литосфера-Атмосфера-Ионосфера. Модель физико-химических связей в системе «Литосфера-АтмосфераИоносфера» описана в публикациях [1, 2]. 2. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЯЕМЫХ МЕТОДОВ Исследование эффектов в атмосфере, ионосфере и магнитосфере, изучение и накопление сведений об аномальных возмущениях, предшествующих сильным землетрясениям, привели к генерации набора признаков, характерных для предвестника землетрясения. Установлено, что аномальные возмущения в атмосфере, ионосфере и магнитосфере вызваны эманацией радиоактивного радона из земной коры. Модель физико-химических связей в системе «Литосфера-АтмосфераИоносфера» наглядно демонстрирует процесс развития этих аномалий. Для повышения надежности краткосрочного прогноза землетрясений и минимизации числа ложных тревог необходим одновременный мониторинг атмосферных и ионосферных параметров или синергетический подход в рамках модели физико-химических связей в системе «Литосфера-АтмосфераИоносфера» с целью выделения аномальных вариаций этих параметров. Методы мониторинга и расчета указанных параметров описаны далее. 2.1. Повышение температуры в пограничном слое атмосферы Согласно модели физико-химических связей в системе «ЛитосфераАтмосфера-Ионосфера» в период подготовки землетрясения в пограничном слое атмосферы значительно увеличится концентрация крупных кластерных ионов, соответственно уменьшится влажность атмосферного воздуха и повысится его температура. На высоте 9-12 км на уровне верхней границы облаков будут наблюдаться аномальные вариации потока уходящего длинноволнового инфракрасного излучения (аномалии OLR), а в ионосфере – локализованные неоднородности с повышенными (или пониженными) значениями концентрации электронов. Процесс образования крупных кластерных ионов можно проследить по динамике изменения значения энергии связи между ионами и молекулами воды. Изменение значения энергии связи выражается формулой, предложенной в работах [3, 4]: U 5,8 10 10 (20T 5463) 2 ln( 100 / H ), (1) где ΔU, [эВ] – поправка химического потенциала или изменение значения энергии связи; T, [°C] – температура воздуха; H, [%] – относительная влажность воздуха. По сути, энергия связи есть химический потенциал, а формула поправка химического потенциала [5]. Статистические данные показывают, что перед землетрясениями наблюдается значительное увеличение химического потенциала, а соответственно и концентрации тяжелых малоподвижных кластерных ионов в пограничном слое атмосферы. 2.2 Вертикальное радиозондирование ионосферы Благодаря статистическому ретроспективному анализу данных вертикального радиозондирования ионосферы (наземного и спутникового), установлено, что за несколько суток - часов до землетрясения в ионосфере возникают аномальные возмущения, выраженные в увеличении (или в уменьшении) электронной концентрации на высоте главного максиму ионосферы области F над его эпицентром и иногда в магнитосопряженной точке противоположного полушария. Результаты нашли свое отражение в работах Гохберга М.Б., Зеленовой Т.И., Калинина Ю.К., Легенька А.Д., Липеровского В.А., Пулинца С.А., Фаткуллина М.Н. и др. [6-10] Исследования E-области в период процесса подготовки сильных землетрясений позволили выявить формирование аномальных спорадических Es-слоев. За несколько суток до землетрясений отмечается значительное увеличение предельной частоты спорадического слоя, а за сутки до землетрясения происходит уменьшение коэффициента полупрозрачности. Результаты нашли свое отражение в работах Липеровского В.А., Липеровской Е.В., Силиной А.С. и др. [11-14] Для выделения аномальных возмущений в ионосфере в период подготовки землетрясений в качестве исходных данных используются значения предельной частоты foEs и частоты экранирования fbEs. Расчет коэффициента полупрозрачности Es-слоя ΔfbEs выполняется для значений foEs>fbEs. по формуле: fbEsi ( foEsi fbEsi ) / fbEsi На следующем этапе (2) полученные значения коэффициента полупрозрачности осредняются за сутки местного времени: fbEsср 1 k fbEsi , k i 1 (3) где k – количество значений коэффициента полупрозрачности Es-слоя за сутки. 2.3 Мониторинг предвестников землетрясений по вариациям критической частоты foF2 и ПЭС Для выделения аномальных возмущений электронной концентрации на высоте главного максимума ионосферы в качестве фонового значения используется скользящее среднее значение, рассчитанное по 15 предшествующим числовым значениям для определенного момента времени, так как именно этот период является наиболее чувствительным для ионосферных предвестников землетрясений. Скользящее среднее значение используется с учетом проведения мониторинга по обнаружению предвестников в вариациях критической частоты и вертикального полного электронного содержания в реальном масштабе времени. Обработка значений критической частоты в реальном масштабе времени проводится следующим образом: - оценка отклонения текущего значения критической частоты от скользящего фонового значения по формуле: dfoF 2 100 ( foF 2 foF 2cp ) / foF 2ср , (4) - расчет нормализованного параметра foF2 по формуле: foF 2 * [ Sigma] ( foF 2 foF 2cp ) / foF 2 , (5) где foF2, [МГц] – значение критической частоты в текущий момент времени; foF2ср – скользящее среднее значение критической частоты, рассчитанное по 15 предшествующим значениям для того же момента времени или фоновое значение; σfoF2 - скользящее стандартное отклонение критической частоты, рассчитанное по 15 предшествующим значениям критической частоты для того же момента времени; dfoF2, [%] – изменение текущего значения критической частоты в определенный момент времени по отношению к скользящему фоновому значению, рассчитанному по 15 предшествующим числовым значениям критической частоты для того же момента времени; foF2*[Sigma] – нормализованное значение критической частоты. Указанные формулы впервые были предложены для выделения аномальных возмущений в вариациях полного электронного содержания K. Hattori [15], который ввел пороговое значение для предвестника равное отсечки шума 2σ. Продолжительное превышение этого значения (не менее 46 часов) в условиях спокойной гелио-геомагнитной обстановки может быть результатом реакции ионосферы на процесс подготовки землетрясения, т.е. являться предвестником землетрясения. Коэффициент корреляции между параметрами вертикального ПЭС и foF2 составляет примерно 0,9. Т.о. целесообразно в таких случаях применять для обработки рассчитанные значения вертикального полного электронного содержания – TEC по данным приемников спутниковых навигационных систем GPS и ГЛОНАСС, находящихся поблизости. Восстановление значений вертикального ПЭС - TEC по данным приемников спутниковых навигационных систем GPS/ГЛОНАСС выполняется в формате RINEX [16]. Обработка значений вертикального ПЭС - TEC проводится по формулам: dTEC 100 (TEC TECcp ) / TECср , (6) TEC * [ Sigma] (TEC TECcp ) / TEC , (7) где TEC, [TECu] – текущее значение в фиксированный момент времени; – TECср скользящее среднее значение, вычисленное по 15 предшествующим значениям вертикального ПЭС для того же момента времени; σTEC – скользящее стандартные отклонения, вычисленное по 15 предшествующим значениям вертикального ПЭС для того же момента времени; dTEC и TEC*[Sigma] – соответственно, отклонение от фонового значения, выраженное в процентах, и нормализованное значение вертикального ПЭС. 2.4 Применение метода распознавания образов для генерации «маски» ионосферного предвестника землетрясения Для анализа ионосферной обстановки в период подготовки мощных землетрясений используется GPS-приемник. По его данным, получаемым в формате RINEX, выполняется расчет вертикального полного электронного содержания с двухминутным разрешением. Затем рассчитывается dTEC, т.е. оценивается отклонение текущего значения ПЭС от фонового значения по формуле [16]: dTEC 100 (TEC TECcp ) / TECср , TEC * [ Sigma] (TEC TECcp ) / TEC , где TEC, [TECu] – текущее значение в фиксированный момент времени; – TECср скользящее среднее значение, вычисленное по 15 предшествующим значениям вертикального ПЭС для того же момента времени; σTEC – скользящее стандартные отклонения, вычисленное по 15 предшествующим значениям вертикального ПЭС для того же момента времени; dTEC и TEC*[Sigma] – соответственно, отклонение от фонового значения, выраженное в процентах, и нормализованное значение вертикального ПЭС. Следующий шаг - визуальное представление массивов суточных значений dTEC в виде цветных изображений. Цветовая шкала отражает величины отклонения dTEC в положительную и отрицательную стороны и соответствует значению dTEC, выраженного в процентах. Такая интерпретация позволяет представлять предвестник в общем потоке данных на фоне регулярных суточных изменений [17, 18]. На следующем этапе производится наложение друг на друга суточных значений dTEC для выбранной группы землетрясений за равноотстоящие интервалы времени до землетрясения. Массив суточных значений dTEC можно интерпретировать как матрицу Aik , таким образом, наложение суточных значений является фактически формированием шаблона Aik(n ) из n матриц Aik , каждая из которых соответствовала изменению вертикального ПЭС в течение 8 суток перед событием и 4 суткам после события, а элементы матрицы (значения dTEC) распределялись по дням i и часам k. Так как основной целью является выделение данных, которые имеют общие признаки, то для этого вводится понятие похожести. Данное понятие определяет критерий похожести S n , который представляет собой отношение средней дисперсии к выборочной дисперсии. Критерий показывает, есть ли общие черты у матриц Aik(n ) . В том случае, если S n – возрастающая последовательность, то общие черты у матриц есть. Применение данного метода позволяет создать «маску» ионосферного предвестника землетрясения. Основной особенностью предвестника является значительное увеличение полного электронного содержания в ионосфере над зоной подготовки землетрясения, проявляющееся в определенный момент времени. Использование метода распознавания образов позволяет выделять ионосферный предвестник землетрясения даже в момент возмущенной гелиогеомагнитной обстановки (воздействие на ионосферу сверху), оказывающей влияние на глобальную ионосферу. 2.5 Применение корреляционного анализа для идентификации ионосферных предвестников землетрясений С целью обнаружения аномальных возмущений в период подготовки землетрясений используется корреляционный анализ массивов суточных значений ПЭС (или критической частоты foF2) между парой соседних приемников ГЛОНАСС/GPS (или наземных станций вертикального радиозондирования ионосферы). Корреляционный анализ [16] применяется в случае наличия не менее двух средств измерения ионосферной плазмы (приемников ГЛОНАСС/GPS или ионозондов). Расчет коэффициента кросс-корреляции в зависимости от исходных данных (foF2 или TEC) проводится по следующим формулам. Исходные данные: массивы суточных значений foF2, полученные на станциях вертикального радиозондирования ионосферы C foF 2 ( foF 2 foF 2 1, 0 , k ср1 ) ( foF 2 2, foF 2ср 2 ) , k ( 1 2 ) foF 2ср foF 2 0 , k k 1 , 2 ( foF 2 foF 2 0 , k ср (8) )2 (9) k Исходные данные: массивы суточных значений вертикального ПЭС (TEC), полученные путем обработки данных приемников GPS-ГЛОНАСС в формате RINEX. CTEC (TEC TEC 1, 0 , k TECср ср1 ) (TEC2, TECср 2 ) , k ( 1 2 ) TEC 0 , k k 1 ,2 (TEC TEC 0 ,k k ср (10) )2 , (11) CfоF2 - коэффициент кросс - корреляции между массивами суточных значений критической частоты двух ионозондов; foF21,i и foF22,i - значения критической частоты для i-ого момента времени для ионозондов 1 и 2; foF2ср – среднее значение критической частоты в течение суток; CTEC - коэффициент кросс - корреляции между массивами суточных значений ПЭС двух приемников; TEC1,i и TEC2,i - значения ПЭС для i-ого момента времени для приемников 1 и 2; TECср – среднее значение ПЭС в течение суток; σ – стандартное отклонение; k – временной интервал. 2.6 Наблюдения за региональной изменчивостью ионосферы Сейсмическая активность Земли является источником изменчивости ионосферы [19]. Показателем оценки степени изменчивости ионосферы является индекс изменчивости ионосферы [20]. Индекс изменчивости ионосферы рассчитывается по значениям вертикального ПЭС приемников ГЛОНАСС/GPS ближайших к эпицентру землетрясения. Индекс изменчивости deltaTECi представляет собой разность между максимальным МaxTECi и минимальным MinTECi значениями вертикального ПЭС, полученными на всех используемых приемниках ГЛОНАСС/GPS (в количестве не менее трех), в i - момент времени. Расчет среднего за сутки значения индекса изменчивости deltaTEC* позволяет отслеживать поведение региональной ионосферной обстановки. Основные формулы для расчета индекса региональной ионосферной изменчивости приводятся ниже. deltaTECi MaxTECi MinTECi , (12) 1 k deltaTEC* deltaTECi , k i 1 (13) где k – количество значений за сутки: при расчете вертикального ПЭС с двухминутным разрешением k=720, для пятиминутного интервала k=288. Применение метода расчета индекса изменчивости ионосферы позволяет выделять предвестник будущего землетрясения даже на фоне возмущенной геомагнитной обстановки. 2.7 Картирование ионосферы с целью определения положения эпицентра будущего землетрясения и оценки его магнитуды Проводится расчет и построение разностных карт глобального ПЭС, отображающих отклонение текущих значений ПЭС от фоновых значений. В качестве фона используется скользящее среднее значение ПЭС, рассчитанное по 15 предшествующим числовым значениям ПЭС для определенного момента времени. Отклонение от фонового значения выражается в единицах ПЭС. Расчет и построение разностных карт осуществляется в среде MatLab. Для построения карт используются данные IGS и IGR (IGS Rapid) в формате IONEX, представляющие собой матрицу, элементами которой являются значения ПЭС. Разрешение матрицы составляет 2,5 градуса по широте и 5 градусов по долготе. Значения вертикального ПЭС рассчитываются IGS каждые 2 часа. Данный формат позволяет строить карты глобального ПЭС в ионосфере (Global Ionospheric Maps – GIM) с разрешением 2,5 градуса по широте и 5 градусов по долготе. Картирование ионосферы позволяет выделять области с локальными возмущениями в ионосфере, оценивать их размер и продолжительность существования [21]. Именно локальность аномального возмущения в ионосфере, привязанность землетрясения признаком на его ионосферу ионосферного к проекции является предвестника эпицентра основным будущего морфологическим землетрясения, поэтому предложенный метод является ключевым при мониторинге ионосферной обстановки с целью регистрации предвестников землетрясений. 2.8 Определение аномальных облачных структур в атмосфере Работы по выявлению аномальных облачных структур в атмосфере состоят в непосредственном визуальном наблюдении над регионом исследования и выявлении облачных структур необычного вида или формы. Данные работы предполагается проводить с использованием данных спутников NOAA (AVHRR) и Terra/Aqua (MODIS), которые принимаются на станцию приема. Анализ информации об облачных структурах проводится с применением формулы Добровольского [22]: M=lnR, где М облачной (14) магнитуда события, R – линейный размер аномальной структуры. Совместно с данными о гео-гелиофизической обстановке это позволит осуществить диагноз сейсмической обстановки в регионе исследования. 2.9 Сбор сейсмометрической информации Методика сбора сейсмометрической информации заключается в организации сбора разнородных сейсмометрических данных с веб-сервисов сейсмологических служб [23, 24, 25], их обработки и внесением в базу данных по сейсмическим событиям. Для решения этих задач необходимо создание комплекса специализированного программного обеспечения. 2.10 Определение гелиогеофизических параметров Одним из основных показателей солнечной активности является индекс 10.7, который представляет собой измерение потока солнечного излучения в радиодиапазоне на длине волны 10.7 см (2.8 ГГц). Измерения проводятся непрерывно в течение светового дня специализированными мониторами (радиотелескопами) на гелиофизических обсерваториях. По мере поступления информации о солнечной активности, значения индекса 10.7 выкладываются на web-сайте обсерватории и становятся доступными для международного научного сообщества. Регулярные суточные вариации магнитного поля создаются, в основном, изменениями токов в ионосфере Земли из-за изменения освещенности ионосферы Солнцем в течение суток. Нерегулярные вариации магнитного поля создаются вследствие воздействия потока солнечной плазмы (солнечного ветра) на магнитосферу Земли, изменениями внутри магнитосферы, и взаимодействия магнитосферы и ионосферы. Индексы геомагнитной активности [26] предназначены для описания вариаций магнитного поля Земли, вызванных этими нерегулярными причинами. К-индекс - это квазилогарифмический (увеличивается на единицу при увеличении возмущенности приблизительно в два раза) индекс, вычисляемый по данным конкретной обсерватории за трехчасовой интервал времени. Индекс был введен Дж. Бартельсом в 1938 г. и представляет собой значения от 0 до 9 для каждого трехчасового интервала (0-3, 3-6, 6-9 и т.д.) мирового времени. Для вычисления индекса берется изменение магнитного поля за трехчасовой интервал, из него вычитается регулярная часть, определяемая по спокойным дням, и полученная величина по специальной таблице переводится в К-индекс. Поскольку магнитные возмущения проявляются по разному в различных местах на земном шаре, то для каждой обсерватории существует своя таблица, построенная так, чтобы различные обсерватории в среднем за большой интервал времени давали одинаковые индексы. Для обсерватории Москва эта таблица задается так: Вариации <5 K-индекс 0 5-10 10-20 20-40 40-70 1 2 3 4 70- 120- 200- 330- 120 200 330 500 5 6 7 8 >550 9 Планетарный индекс Kp вычисляется как среднее значение К-индексов, определенных на 13 геомагнитых обсерваториях, расположенных между 44 и 60 градусами северной и южной геомагнитных широт. Его диапазон также от 0 до 9, но Kp индекс определяется с точностью до 1/3: 4- означает 3 и 2/3, 4о 4 ровно, 4+ означает 4 и 1/3 В последнее время вместо Kp индекса часто употребляется Ap индекс. Ap индекс определяется в единицах магнитного поля (нанотеслах) и представляет среднее значение вариации магнитного поля, соответствующее данному Kp: Kp= 0o 0+ 1- 1o 1+ 2- 2o 2+ 3- 3o 3+ 4- 4o 4+ Ap= 0 2 3 4 5 6 7 9 12 15 18 22 27 32 Kp= 5- 5o 5+ 6- 60 6+ 7- 7o 7+ 8- 8o 8+ 9- 90 Ap= 39 48 56 67 80 94 111 132 154 179 207 236 300 >400 Ap является линейным индексом (увеличение возмущения в несколько раз дает такое же увеличение индекса) и во многих случаях использование Ap индекса имеет больше физического смысла. Качественно состояние магнитного поля в зависимости от Кp-индекса можно приблизительно охарактеризовать следующим образом: K<=2 спокойное K=2,3 слабовозмущенное K=4 возмущенное K=5,6 магнитная буря K>=7 сильная магнитная буря Корональная активность (количество пятен на Солнце) солнца оценивается по данным космических лабораторий (например, SOHO). Посредством вакуумного ультрафиолетового телескопа (Extreme ultraviolet Imaging Telescope – EIT) или аналогичного прибора регистрируются области с различными яркостными температурами, а посредством апостериорного анализа полученных изображений «солнечной поверхности» формируются ряды чисел Вольфа, характеризующие активность солнечной короны или количество пятен на солнце. 3. Модель комплексных связей в системе «литосфера-атмосфераионосфера» – прогноз землетрясений Целенаправленный отбор исходных данных, полученных при вертикальном радиозондировании ионосферы [27], а также практическое применение апробированных современных алгоритмов к обработке данных навигационных спутниковых систем GPS и ГЛОНАСС [28] с использованием метода радиопросвечивания ионосферы к восстановлению вертикального полного электронного содержания для мониторинга ионосферных аномалий является основой технологии комплексного многопараметрического анализа для автоматизации обнаружения ионосферных предвестников землетрясений. В качестве обстановки над исходных данных сейсмоактивными для мониторинга регионами Земли ионосферной целесообразно использовать: 1) данные вертикального радиозондирования ионосферы: предельная частота (foEs) и частота экранирования (fbEs) спорадического Esслоя ионосферы, критическая частота (foF2) F2-слоя ионосферы; 2) данные приемников спутниковых навигационных систем GPS и ГЛОНАСС в формате RINEX и карты глобального ПЭС IGS в формате IONEX. Реализация проходит в несколько этапов (см. рисунок 1). Первый этап. Загрузка исходных данных – ЗД геомагнитной обстановки (индексы Ap, Dst) – ГД; активности Солнца (поток радиоизлучения F10.7) – АС; вертикального радиозондирования ионосферы – ВЗ: foEs, fbEs, приемников спутниковых навигационных систем в формате foF2; RINEX– ГЛОНАСС-GPS; глобального ПЭС IGS в формате IONEX – ГИК (Глобальные ионосферные карты, GIM- Global Ionosphere Maps). Запись полученных данных производится на сервер (или жесткий диск) - ДИСК. Второй этап. Процесс обработки исходных данных - ОД 1. Проверка качества исходных данных на разрывы и временные пропуски данных – КД. 2. Обработка исходных ионосферных данных Восстановление значений вертикального ПЭС (TEC) производится с использованием алгоритма, разработанного L. Ciraolo [29], по данным наблюдения приемников спутниковых навигационных систем GPS и ГЛОНАСС в формате RINEX. Рисунок 1 Комплексная схема реализации методики мониторинга сейсмоопасных районов космическими средствами в реальном времени на основе модели комплексных связей в системе «Литосфера-АтмосфераИоносфера». Обработка данных вертикального радиозондирования - ВЗ заключается в вычислении: средних за сутки значений предельной частоты спорадического слоя foEsср и коэффициента полупрозрачности ΔfbEsср (2), (3); относительных отклонений dfoF2 и нормализованных значений foF2*[Sigma] (4), (5). Обработка данных вертикального ПЭС приемников GPS/ГЛОНАСС TEC заключается в вычислении: относительных отклонений dTEC и нормализованных значений TEC*[Sigma] (6), (7). Обработка данных глобального ПЭС IGS в формате IONEX – GIM выполняется определением dTECGIM и построением разностных карт глобального ПЭС. Третий этап. Анализ ионосферных данных – АИД 1. Выполняется корреляционный анализ - КA массивов суточных значений ПЭС (или критической частоты foF2) между парой соседних приемников ГЛОНАСС-GPS (или наземных станций вертикального радиозондирования ионосферы). Корреляционный анализ используется в случае наличия не менее двух средств измерения ионосферной плазмы (приемников ГЛОНАСС/GPS или ионозондов). 2. Производится анализ массивов данных dfoF2, dTEC, foF2*[Sigma], TEC*[Sigma] с применением метода распознавания образов – соответствие «маски» ионосферного предвестника текущим изменениям в ионосфере над сейсмоактивным регионом - Mask. 3. Выполняется сейсмоактивным анализ регионом. ионосферной Изменчивость изменчивости оценивается над индексом изменчивости ионосферы – IVI (Ionosphere Variability Index). Выполняется по формулам расчет delta TEC (6). Таким образом, в результате многопараметрической обработки ионосферных данных находятся необходимые параметры, анализ которых позволяет выделять ионосферные предвестники по присущим им признакам (Таблица 1). Таблица 1 Признаки регистрации ионосферных предвестников ЗМТ Результаты обработки Признаки регистрации ионосферных предвестников foEsср, DfbEsср, dfoF2, foF2*[Sigma], Формирование аномальных спорадических слоев: увеличение электронной концентрации и коэффициента полупрозрачности на интервале от 14 до 3 суток до момента землетрясения и последующее резкое уменьшение значений этих параметров за 1 сутки до землетрясения. dTEC, Ионосферные предвестники появляются в одни и те же моменты местного времени на интервале от 14 суток до нескольких часов до TEC*[Sigma] CTEC, CfоF2, deltaTEC* dTECGIM Четвертый этап. землетрясения: увеличение или уменьшение значений ПЭС и критической частоты более чем на 20% (2σ). Продолжительность существования аномальных значений положительного или отрицательного знака составляет не менее 4 часов. Применение метода распознавания образов к массивам, полученных данных, позволяет выделять периоды появления ионосферных предвестников в вариациях критической частоты и вертикального ПЭС. Основные ионосферные предвестники землетрясений в регионах Греции, Италии, Турции, Северного Кавказа и Ирана появляются в определенные часы местного времени, их характеризует увеличение вертикального ПЭС, превышающее отсечку 20% по отношению к фону. Увеличение региональной ионосферной изменчивости на интервале от 14 суток до момента землетрясения: увеличение индекса региональной изменчивости, резкое уменьшение коэффициента кросс-корреляции. Ионосферные аномалии являются локализованными долгоживущими образованиями ионосферной плазмы, привязанными к положению эпицентра будущего землетрясения: регистрация локализованных аномалий над сейсмоактивными регионами, значительное изменение регионального ПЭС по сравнению с глобальным ПЭС. Синергетический подход [30] – СП к идентификации предвестника готовящегося землетрясения в рамках физической модели связей в системе Литосфера-Атмосфера-Ионосфера Производится совместный анализ ионосферных данных – АИД, данных мониторинга атмосферы на предмет регистрации тепловых аномалий (аномалий потока уходящего длинноволнового инфракрасного излучения) – ТА, и изменения значений поправки химического потенциала – ХП (1). Пятый этап. Принятие экспертного решения – ЭР На заключительном этапе на основании комплексного анализа ионосферной и атмосферной обстановки экспертами (сейсмологи, геофизики и пр.) составляется прогноз грядущего землетрясения, который в дальнейшем передается заказчикам (см. рисунок 1), ответственным за борьбу с природными катастрофами в выявленном районе. 4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛИ КОМПЛЕКСНЫХ СВЯЗЕЙ В СИСТЕМЕ «ЛИТОСФЕРА- АТМОСФЕРА-ИОНОСФЕРА» – ПРОГНОЗ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ. Сейсмоиносферные предвестники проявляются во всех слоях ионосферы, при этом наиболее чувствительными данными являются критическая частота F2, предельная частота и частота экранирования Еsслоя. Совместная обработка и анализ значений критической частоты F2-слоя, предельной частоты Es-слоя и коэффициента полупрозрачности ионосферы позволяет повысить надежность обнаружения ионосферных предвестников землетрясений. Синергетический подход применяемый при анализе ионосферных предвестников землетрясений; ионосферная изменчивость как неотъемлемая часть системы многопараметрического мониторинга, позволяют экспериментально подтвердить правильность модели комплексных связей в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера», разработанная Пулинцом С.А. и Узуновым Д.П. На основании практических данных подтверждена корректность методик комплексного многопараметрического анализа данных мониторинга ионосферы в части обнаружения ионосферных предвестников землетрясений. Своевременное выявление рисков катастрофических землетрясений можно осуществить с применением системы мониторинга сейсмоопасных районов космическими средствами с использованием комплексной модели взаимосвязей геоэффективных явлений в литосфере, атмосфере и ионосфере Земли. Предложения по созданию такой системы представлены в исследовании, выполненном при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации, соглашение от 21.09.2012 г. № 14.U02.21.1262. Обоснование применения методик дистанционной диагностики ионосферных аномалий сейсмогенного происхождения над сейсмоактивными регионами в реальном времени путем обработки данных наземного и спутникового вертикального радиозондирования GPS/ГЛОНАСС, а (температура влажность и также ионосферы, данных воздуха) данных приемников метеорологических наблюдений проводится с использованием комплексной модели в системе «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера». Применение предложенной «Литосфера-Атмосфера-Ионосфера» комплексной модели в системе на практике позволит обнаруживать сейсмические аномалии на стадии подготовки сильных землетрясений с магнитудой более 6 по шкале Рихтера для своевременного оповещения о готовящихся землетрясениях соответствующих ведомств, ответственных за борьбу с природными катастрофами, что имеет важное государственное значение. ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ: 1. Pulinets S., Ouzounov D. Lithosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling (LAIC) model - an unified concept for earthquake precursors validation / Journal of Asian Earth Sciences, 41, 371-382, 2011. 2. Pulinets S.A. Low-Latitude Atmosphere-Ionosphere Effects Initiated by Strong Earthquakes Preparation Process / International Journal of Geophysics, vol. 2012, Article ID 131842, 14 pages, 2012. doi:10.1155/2012/131842. 3. Боярчук К.А., Карелин А.В., Широков Р.В. Базовая модель кинетики ионизированной атмосферы / М. ВНИИЭМ. 2006. 203 с. ISBN 5-903194-01-X. 4. Боярчук К.А., Карелин А.В., Надольский А.В. Cтатистический анализ зависимости поправки химического потенциала паров воды в атмосфере от удаленности эпицентра землетрясения // Вопросы электромеханики. 2010. Т.116. C. 39-45. 5. Пулинец С.А., Узунов Д., Карелин А.В., Боярчук К.А., Тертышников А.В., Юдин И. А. Единая концепция обнаружения признаков подготовки сильного землетрясения в комплексной системе Литосфера-АтмосфераИоносфера-Магнитосфера. // Космонавтика и ракетостроение. 2012. № 3(68). С.135-146. 6. Гохберг М.Б., Кустов А.В., Липеровский В.А., Липеровская Р.Х., Харин Е.П., Шалимов С.Л. О возмущениях в F-области ионосферы перед землетрясениями // Изв. АН СССР. Физика Земли. 1988. №4. С.12-20. 7. Зеленова Т.И., Фаткуллин М.Н., Депуев В.Ч., Легенька А.Д., Ралчовски Цв., Пашова Цв., Самарджиев Т. Региональные проявления в области F2 ионосферы краткосрочных предвестников Спитакского землетрясения 7 декабря 1988 г. // Българ. геофиз. спис. 1991а. Т. 17. №1. С.55-60. 8. Зеленова Т.И., Мигулин В.В., Фаткулин М.Н., Легенька А.Д., Пашова Ц., Максименко О.И. Неустойчивость области F2 ионосферы перед Вранческим землетрясением 31 августа 1986 г. // Доклады АНСССР. 1991б. Т. 317. №3. С. 620-625. 9. Пулинец С. А., Легенька А. Д., Зеленова Т. И. Зависимость сейсмоионосферных вариаций в максимуме слоя F от местного времени // Геомагнетизм и аэрономия. 1998а. T.38. №3. C. 188-193. 10. Фаткуллин М.Н., Зеленова Т.И., Ралчовски Цв., Пашова Цв. Краткосрочные ионосферные предвестники землетрясений в разных регионах в F-ионосфере средних широт // Българ. геофиз. спис. 1991. Т. 17. №1. С.61-71. 11. Liperovsky V. A., Meister C.-V., Schlegel K., and Haldoupis Ch. Currents and turbulence in and near mid-latitude sporadic E-layers caused by strong acoustic impulses // Ann. Geophysicae. 1997. 15. P. 767–773. 12. Liperovsky V.A., Pokhotelov O. A., Liperovskaya E. V., Parrot M., Meister C.-V., Alimov O.A. Modification of sporadic E-Layers caused by seismic activity // Surveys in Geophysics. 2000. 21. P. 449–486. 13. Liperovskaya E.V., Pokhotelov O.A., Hobara Y., and Parrot M. Variability of sporadic E-layer semi transparency (foEs − fbEs) with magnitude and distance from earthquake epicenters to vertical sounding stations // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2003. 3. P. 279–284. 14. Silina A. S., Liperovskaya E. V., Liperovsky V. A., and Meister C.-V. Ionospheric phenomena before strong earthquakes // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2001. 1. P. 113–118. 15. Kon S., Nishihashi M., Hattori K. Ionospheric anomalies possibly associated with M≥6.0 earthquakes in the Japan area during 1998–2010: Case studies and statistical study // Journal of Asian Earth Sciences. 2011. 41. P. 410– 420. DOI:10.1016/j.jseaes.2010.10.005. 16. Pulinets S.A., Gaivoronska T.B., Leyva Contreras A., Ciraolo L. Correlation analysis technique revealing ionospheric precursors of earthquakes // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2004. 4. P.697-702. 17. Bowman D.D., Ouillon G., Sammis C.G., Sornette A. Sornette D. An observation test of the critical earthquake concept // J. Geophys. Res. 1998. V. 103. No. B10. P. 24359–24372. 18. Dobrovolsky I.P., Zubkov S.I., Myachkin V.I. Estimation of the size of earthquake preparation zone // Pure and Applied Geophysics. 1979.117. P. 10251044. 19. Pulinets S.A. Seismic activity as a source of the ionospheric variability // Adv. Space Res. 1998. V. 22. No. 6. P. 903–906. 20. Pulinets S.A., Kotsarenko A.N., Ciraolo L., Pulinets I.A. Special case of ionospheric day-to-day variability associated with earthquake preparation // Adv. Space Res. 2007. 39 (5). P. 970–977. 21. Давиденко Д.В., Пулинец С.А., Узунов Д. Обнаружение аномальных возмущений в атмосфере и ионосфере перед Култукским землетрясением 27 августа 2008 года // В печати. http://pulse1549.hut2.ru/PAPERS/Kultuk2.pdf. 22. Dobrovolsky I.P., Zubkov S.I., Myachkin V.I. Estimation of the size of earthquake preparation zone // Pure and Applied Geophysics. 1979.117. P. 10251044. 23. Official web-site of United States Geological Survey / http://earthquake.usgs.gov/ 24. Official web-site of European Mediterranean Seismological Centre / http://www.emsc-csem.org/ 25. Официальный интернет-ресурс Центральной опытно-методической экспедиции Геофизической службы Российской академии наук / http://www.ceme.gsras.ru/ 26. Menvielle M. et.al. Computer production of K-indices: review and comparison of methods // Geophys.J.Int. 123. 1995. P. 866-886. 27. Lomonosov A.M., Boyarchuk K.A., Pulinets S.A. New techniques of statistical and spectral analysis of groundbased vertical sounding data to reveal ionospheric precursors // International Workshop on Seismo Electromagnetics, 2000 of NASDA, September 19-22, Program and Abstracts, University of ElectroCommunications. Chofu-City. Tokyo. Japan. 2000. P. 155. 28. Liu J.Y., Chuo Y.J., Shan S.J., Tsai Y.B., Chen Y.I., Pulinets S.A., Yu S.B. Pre-earthquake ionospheric anomalies registered by continuous GPS TEC measurements // Annales Geophysicae. 2004. V. 22. P. 1585–1593. 29. Ciraolo, L. Calibration errors on experimental slant total electron content (TEC) determined with GPS / Journal of Geodesy, 81.2. 2007. 30. Pulinets S.A. The synergy of earthquake precursors // Earthquake Science. 2011. V.24. P. 535-548.
