
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,623 |
تعداد مقالات | 71,548 |
تعداد مشاهده مقاله | 126,912,569 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 99,962,852 |
ارزیابی نتایج الگوریتم M8 از راه تلفیق مکانی هشدارها (مطالعۀ موردی: زلزلۀ سرپل ذهاب) | ||
مدیریت مخاطرات محیطی | ||
مقاله 2، دوره 4، شماره 4، دی 1396، صفحه 319-329 اصل مقاله (718.07 K) | ||
نوع مقاله: پژوهشی کاربردی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jhsci.2018.247692.303 | ||
نویسندگان | ||
علی رمضانی1؛ رحیم علی عباسپور* 2؛ مسعود مجرب3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد GIS، دانشکدۀ مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، دانشکدۀ فنی دانشگاه تهران | ||
2استادیار، دانشکدۀ مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، دانشکدة فنی دانشگاه تهران | ||
3گروه دانشبنیان مشاور بنیانزمین | ||
چکیده | ||
بهطور متوسط هر چند سال یکبار، یک زلزلۀ بزرگ و مخرب در فلات ایران اتفاق میافتد که بهطور معمول، خسارات زیادی بهجای میگذارد. زلزلههای وان ترکیه، سراوان و سرپل ذهاب-کرمانشاه، سه زلزلۀ اخیر این منطقه از سال 2011 تا 2017 بودهاند. توجه به رفتار پیشنشانگری لرزهای با استفاده از الگوریتمهای پیشبینی میتواند در کاهش خسارات چنین زلزلههایی مؤثر واقع شود. در این مقاله، الگوریتم میانمدت پیشبینی M8 برای بررسی بازنگرانۀ زلزلۀ سرپل ذهاب بهکار گرفته شده است. در اینجا هدف ارزیابی و تکمیل کارنامۀ الگوریتم M8 در پیشبینی زلزلههای بزرگ فلات ایران و دستیابی به الگوی لرزهخیزی قبل از زلزلۀ سرپل ذهاب است. علاوهبر این، ارائۀ راهکاری برای دستیابی به محدودههای هشدار غیروابسته به مقادیر ورودی الگوریتم، دیگر هدف مهم این پژوهش است. در اینجا برای دستیابی به این هدف هشدارهای حاصل از مقادیر متفاوت ورودیهای الگوریتم M8 به دو روش تلفیق شدند که هر دو روش در پیشبینی زلزلۀ هدف موفق عمل کردند. نتایج نشان داد که زلزلۀ سرپل ذهاب با استفاده از الگوریتم M8 بهصورت بازنگرانه پیشبینیپذیر بوده است. همچنین از خروجیها مشخص است که رویکرد تلفیق هشدارهای حاصل از اجراهای مختلف M8 مساحت هشدار را کاهش میدهد و محدودۀ هشدار را در برابر تغییر مقادیر پارامترهای ورودی ثابت میکند. در نهایت با بررسی مقادیر توابع الگوریتم M8 مشخص شد که به حداکثر رسیدن تعداد پسلرزهها پیشنشانگر اصلی این زلزلۀ بزرگ بوده است. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم M8؛ پیشبینی زلزله؛ پیشنشانگر لرزهای؛ پسلرزه؛ زلزلۀ سرپل ذهاب | ||
مراجع | ||
[1] شادمنان، نوید؛ میرزایی، نوربخش؛ قدس، عبدالرضا؛ و کشوری، فروغ (1385). «پیشبینیهای میانمدت زمینلرزه در ایران براساس الگوریتم M8». مجلة فیزیک زمین و فضا. 32. 1. ص 48-37. [2] شادمنان، نوید؛ میرزایی، نوربخش؛ قدس، عبدالرضا؛ نگارستانی، علی؛ کشوری، فروغ (1385). «کاهش عدم قطعیت مکانی در الگوریتم M8 با استفاده از چشمههای بالقوة زمینلرزه». مجلة فیزیک زمین و فضا، 32، 1. ص 36-27. [3] مجرب، مسعود؛ معماریان، حسین؛ زارع، مهدی؛ کوسوبوکوو، ولادیمیر (1393). «بررسی عملکرد الگوریتم M8 در پیشبینی زلزلههای بزرگ باختر فلات ایران». فصلنامة علمی-پژوهشی علوم زمین، 24، 94. ص 20-13. [4] Berberian, Manuel. (2014). Earthquakes and Coseismic Surface Faulting on the Iranian Plateau, Elsevier, 978-0-444-63297-5, Volume 17 - 1st Edition [5] Keilis-Borok, Vladimir I. (1996). Intermediate-term earthquake prediction. Proceedings of the National Academy of Sciences, 93, 9, 3748–3755. [6] Keilis-Borok, Vladimir I.; Kossobokov, Vladimir. (1990). Premonitory activation of earthquake flow: algorithm M8. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 61, 1, 73–83, 10.1016/0031-9201(90)90096-G [7] Keilis-Borok, Vladimir I.;Kossobokov, Vladimir. (1990). Times of increased probability of strong earthquakes (M ≥ 7.5) diagnosed by Algorithm M8 in Japan and adjacent territories. Journal of Geophysical Research, 95, B8, 12413, 10.1029/JB095iB08p12413 [8] Keilis-Borok, Vladimir I.; Kossobokov, Vladimir. (1987). Periods of high probability of occurrence of the world’s strongest earthquakes. Computational Seismology, 19, 45–53. [9] Keilis-Borok, Vladimir I.; Rotwain, I. M. (1990). Diagnosis of Time of Increased Probability of strong earthquakes in different regions of the world: algorithm CN. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 61, 1, 57–72, 10.1016/0031-9201(90)90095-F [10] Keilis-Borok, Vladimir I.;Soloviev, Alexandre A. (2013). Nonlinear Dynamics of the Lithosphere and Earthquake Prediction. Springer Science & Business Media, 978-3-662-05298-3 [11] Kossobokov, Vladimir. (1997). User manual for M8. Algorithms for Earthquake Statistics and Prediction, edited by: Healy, JH, Keilis-Borok, VI, and Lee, WHK, 6, 167–222. [12] Latoussakis, J.;Kossobokov, Vladimir. (1990). Intermediate term earthquake prediction in the area of Greece: Application of the algorithm M8. pure and applied geophysics, 134, 2, 261–282. 10.1007/BF00877001 [13] Mojarab, Masoud;Kossobokov, Vladimir;Memarian, Hossein;Zare, Mehdi. (2015). An application of earthquake prediction algorithm M8 in eastern Anatolia at the approach of the 2011 Van earthquake. Journal of Earth System Science, 124, 5, 1047–1062. 10.1007/s12040-015-0584-7 [14] Mojarab, Masoud;Memarian, Hossein;Zare, Mehdi. (2015). Performance evaluation of the M8 algorithm to predict M7+ earthquakes in Turkey. Arabian Journal of Geosciences, 8, 8, 5921–5934. [15] Mojarab, Masoud;Memarian, Hossein;Zare, Mehdi;Kossobokov, Vladimir. (2014). Adjusting the earthquake prediction algorithm M8 for application in Iranian Plateau with special reference to the 16 April 2013. M7. [16] Mojarab, Masoud;Zare, Mehdi;Kossobokov, Vladimir. (2017). Adjusting the M8 algorithm to earthquake prediction in the Iranian plateau. Journal of Seismology, 1–20. [17] Peresan, A.;Kossobokov, V.;Romashkova, L.;Panza, G. F. (2005). Intermediate-term middle-range earthquake predictions in Italy: a review. Earth-Science Reviews, 69, 1–2, 97–132. 10.1016/j.earscirev.2004.07.005 [18] Romachkova, L. L.;Kossobokov, Vladimir G.;Panza, G. F.;Costa, G. (1998). Intermediate-term Predictions of Earthquakes in Italy: Algorithm M8. pure and applied geophysics, 152, 1, 37–55. 10.1007/s000240050140 [19] Tiampo, Kristy F.;Rundle, John B.;McGinnis, Seth A.;Klein, William. (2002). Pattern dynamics and forecast methods in seismically active regions. Earthquake Processes: Physical Modelling, Numerical Simulation and Data Analysis Part II, 2429–2467. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 546 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 509 |