способ определения вероятности землетрясения

Формула изобретения

Способ определения вероятности землетрясения, при котором получают изображения облачного покрова Земли в виде функции зависимости амплитуды сигнала А(х, y) от пространственных координат, по визуальным признакам выделяют на снимках характерные линейные облачные аномалии, отличающийся тем, что осуществляют вычисление фрактальной размерности изображений выделенных линейных облачных аномалий, рассчитывают функцию взаимной корреляции сигнала изображений В (А,А_э ) текущей и эталонной линейных облачных аномалий, вычисляют модуль функции взаимной корреляции сигнала изображений текущей

и эталонной

линейных облачных аномалий, отслеживают динамику его изменения, вычисляют отношение модулей функции взаимной корреляции сигнала изображений текущей и эталонной линейных облачных аномалий _o/ и определяют вероятность землетрясения по графику зависимости вероятности землетрясения (F) от отношения _o/, построенного для нормального закона распределения модуля функции взаимной корреляции сигнала изображений, где

_o - длина модуля функции автокорреляции изображения эталонной линейной облачной аномалии;

- длина модуля функции взаимной корреляции изображений эталонной и текущей линейной облачной аномалии;

r_хэ, r _yэ - интервалы корреляции сигнала изображения эталонной линейной облачной аномалии по координатам х, y;

r_x , r_y - интервалы корреляции сигнала изображения текущей линейной облачной аномалии по координатам х, y.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к области геофизики, в частности к дистанционному зондированию поверхности Земли, и может быть использовано в национальных системах сейсмического контроля для прогнозирования землетрясений.

Очаг землетрясения аккумулирует огромную энергию тектонических напряжений. В потенциальном поле механических напряжений очага наблюдаются аномалии других физических полей, захватывающих литосферу, атмосферу, ионосферу и магнитосферу Земли. Известен ряд устойчивых атмосферных и ионосферных признаков-предвестников, проявляющихся в границах очага готовящегося землетрясения (см., например, "Краткосрочный прогноз катастрофических землетрясений с помощью радиофизических методов", Доклады конференции, РАН, ОИФЗ им. О.Ю.Шмидта, М., 1998 г., стр. 27-31).

Атмосферные аномалии сопровождаются рядом визуально наблюдаемых эффектов: свечением, возникновением серебристых облаков и др. Установлено появление над разломами за несколько суток до удара линейных облачных аномалий (ЛОА), проходящих в том числе и через эпицентральную область. ЛОА представляют собой протяженные гряды высокой облачности на фоне безоблачного пространства, со временем существования десятки часов. За несколько суток до удара отмечено увеличение количества ЛОА в зонах тектонической активности примерно на порядок относительно фонового уровня. Причем ни одна ЛОА не проходит непосредственно через эпицентр, над которым наблюдается их размывание, а максимальная концентрация приходится на окрестности эпицентра. Последнее создает предпосылки установления координат очага и предсказания землетрясений (см., например, Морозова Л.И. Динамика облачных аномалий над разломами в периоды природной и наведенной сейсмичности, статья в журнале "Физика Земли", РАН, №9, 1997 г., стр. 94-96 - аналог).

Аналогом является также "Способ определения тектонической активности территории в реальном масштабе времени", Давлат патент идораси, Расмий акбортнома 1994, №3(5), с.115. Государственный фонд республики Узбекистан, 11-284, 51-5. G 01 V, 9/00, 21-IНДР.940.0316. (22) от 26.04.1994 г. Способ-аналог предусматривает получение и обработку космических снимков Земли, выделение на снимках областей и степени тектонической активности по превышению количества ЛОА над среднемесячными фоновыми значениями, определение скорости распространения тектонического напряжения в земной коре по расстоянию между ЛОА на двух последовательных снимках.

Недостатками аналога являются:

- малая достоверность, обусловленная спорадичностью появления ДОА и нестационарностью фонового уровня;

- субъективность анализа визуально наблюдаемых явлений при отсутствии численных методов обработки их изображений.

Ближайшим аналогом к заявляемому техническому решению является "Способ определения вероятности землетрясения", патент РФ №2183644, кл. G 01 V, 9/00, 2002 г. В способе ближайшего аналога получают изображение собственного излучения подстилающей поверхности по двум взаимно ортогональным по поляризации каналам приема в виде матриц цифровых отчетов зависимости амплитуды сигнала А(х,у) от пространственных координат, формируют синтезированную матрицу изображения из попиксельных отношений амплитуд сигнала изображений в этих каналах, выделяют методами пространственного дифференцирования контуры на синтезированном изображении, вычисляют интервал автокорреляции (r) функции сигнала фрагмента изображения и скорость его изменения r/dT внутри выделенного контура по серии последовательных изображений, рассчитывают вероятность землетрясения как интеграл от функции распределения вероятностей интервала автокорреляции в пределах от начала наблюдений r_нач до r(Т), где Т - интервал прогнозирования.

Недостатком ближайшего аналога является невозможность непосредственного использования способа, так как собственное излучение облачного покрова ИК-диапазона не зависит от действующих в литосфере механических напряжений.

Задача, решаемая заявляемым способом, состоит в идентификации линейных облачных образований (ЛОА) путем вычисления фрактальной размерности их изображений на снимках облачного покрова Земли и прогнозирования землетрясения по степени близости формы анализируемой ЛОА к эталонным ЛОА над зонами состоявшихся землетрясений.

Решение поставленной задачи обеспечивается тем, что в способе определения вероятности землетрясения, при котором получают изображения облачного покрова Земли в виде функции зависимости амплитуды сигнала А(х,у) от пространственных координат, по визуальным признакам выделяют на снимках характерные линейные облачные аномалии, осуществляют вычисление фрактальной размерности изображений выделенных линейных облачных аномалий, рассчитывают функцию взаимной корреляции сигнала изображений В(А,А_э) текущей и эталонной линейных облачных аномалий, вычисляют модуль функции взаимной корреляции сигнала изображений текущей и эталонной линейных облачных аномалий, отслеживают динамику его изменения, вычисляют отношение модулей функции взаимной корреляции сигнала изображений текущей и эталонной линейных облачных аномалий ₀/ и определяют вероятность землетрясения по графику зависимости вероятности землетрясения (F) от отношения ₀/, построенного для нормального закона распределения модуля функции взаимной корреляции сигнала изображений,

где ₀ - длина модуля функции автокорреляции изображения эталонной линейной облачной аномалии;

- длина модуля функции взаимной корреляции изображений эталонной и текущей линейной облачной аномалии,

r_x, r _y - интервалы корреляции сигнала изображения текущей линейной облачной аномалии по координатам х,y;

r_xэ, r _yэ - интервалы корреляции сигнала изображения эталонной линейной облачной аномалии по координатам х,y.

Изобретение поясняется чертежами, где

фиг.1 - снимок ЛОА, выделенный по визуальным признакам;

фиг.2 - достоверность прогноза зон сейсмической опасности по выделенным ЛОА (состоявшиеся события отмечены крестиком внутри зоны);

фиг.3 - функция взаимной корреляции В(А,А_э) изображений текущей и эталонной ЛОА;

фир.4 - функция вероятности землетрясения от отношения ₀/ длин модулей функций корреляции эталонной и текущей ЛОА;

фиг.5 - функциональная схема устройства, реализующего способ.

Вновь введенные операции, образующие совокупность существенных признаков, обеспечивают достижение таких качественных свойств способа, как

- достоверность идентификации областей предстоящих землетрясений на основе количественной оценки фрактальной размерности облачных образований;

- достоверность прогноза землетрясений в идентифицированных областях на основе количественного расчета модуля коэффициента взаимной корреляции текущей и эталонной ЛОА.

Техническая сущность изобретения заключается в следующем. Согласно Мандельброту (см., например, Mandelbrot B, Fractals, Forms, Chance and Dimensions. Freeman, San Francisco, 1977 г.) с топологической точки зрения все природные объекты представляют собой комбинацию сочетаний простейших форм: длины отрезка, площади квадратика, объема кубика и т.п. Минимальный элемент объекта, содержащий все признаки большого объекта и повторяющий его форму, носит название фрактала. В рассматриваемом случае ЛОА, выделяемая на снимке, является совокупностью отдельных пикселей яркости изображения. Форма ЛОА, визуальными признаками которой являются: линейная протяженность, степень изрезанности кромки облаков, площадь, вариация амплитуды сигнала по площади изображения (тон), количественно характеризуется фрактальной размерностью изображения. Численной мерой фрактального множества является размерность Хаусдорфа (см., например, Burrough, Fractal dimensions of landscapes and other environmental data, Nature 294, 1981 г., р.240).

Пусть (x₁,y₁) и (x₂,y ₂) - двумерные координаты точек плоскости, а А(х,у) - значение третьей координаты "высоты" (амплитуды сигнала) в данной точке. Тогда осцилляцией значения А будет разность наибольшего и наименьшего значений А в окрестности точки x,y:

После введенных обозначений вычисляют - вариацию значения А

как

где ab, cd - линейные размеры фрактала (элемента разбиения) по координатам х,y.

Очевидно, что чем выше разрешающая способность сканирующего облачный покров устройства зондирования, тем меньше линейные размеры ab, cd, тем точнее результат вычисления фрактальной размерности и выше достоверность идентификации ЛОА.

Алгоритм расчета фрактальной размерности изображения визуально выделенного (фиг.1) облачного образования реализуется следующей программой (текст программы смотри в конце описания).

Результаты программного вычисления фрактальных размерностей облачных образований приведены в примере реализации. Следующей задачей анализа идентифицированной ЛОА является количественная оценка соответствия ее формы эталонной ЛОА. За эталонную форму ЛОА принимается облачное образование, имевшее место над эпицентром непосредственно перед ударом состоявшегося землетрясения. По определению (см., например, Заездный А.М. Основы расчетов по статистической радиотехнике. М.: Связьиздат, 1969 г., стр. 91-97), автокорреляционная функция сигнала В(r) связана с его энергетическим спектром Е(F) обратным преобразованием Фурье:

Энергетический спектр сигнала Е(F) вычисляют по его амплитудному спектру F(jp) (см. там же: Заездный А.М., стр. 93)

где - длина полярного радиуса выделенного контура на изображении.

Амплитудный спектр Фурье и обратное Фурье-преобразование являются стандартными операциями специализированного программного обеспечения, реализуемыми программным расчетом на ПЭВМ (см., например, ER MAPPEP 5.0 "Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле", GENASYS, San Diego, USA, р.283-284). Степень подобия двух сигналов: изображения эталонной ЛOA, А _этал (х,y) и изображения текущей ЛОА, А(х,y) оценивают функцией взаимной корреляции:

где - размер анализируемых матриц изображений.

Поскольку амплитуда сигнала космических снимков зависит от условий съемки: высоты Солнца, времени года, суток, направления зондирования, то для корректного сравнения форм лоа осуществляют предварительное нормирование амплитуд сигналов сравниваемых изображений.

Вычисление двойного интеграла функции взаимной корреляции изображений эталонной и текущей ЛОА осуществлялось программным расчетом на ПЭВМ (см. в конце описания).

Вид функции взаимной корреляции иллюстрируется фиг.3. Как отмечалось выше, за несколько суток до землетрясения в зонах тектонической активности наблюдается повышенная (примерно на порядок) концентрация ЛОА относительно фонового уровня. Увеличение тектонического напряжения в земной коре приводит к изменению расстояния между отдельными фрагментами ЛОА, группирующихся в окрестностях эпицентра землетрясения. Таким образом, накануне удара изменяется "шероховатость" изображения облачного покрова, которое становится более "рваным". По определению, значение функции корреляции в нуле равно средней мощности процесса. Чем гуще облачность, тем мощнее отраженный сигнал, тем больше величина функции корреляции в нуле и тем "острее" сама функция. Ширина функции взаимной корреляции изображений текущей и эталонной ЛОА является мерилом того, до какой степени "разгорелся" очаг отслеживаемого землетрясения.

В соответствии с Центральной предельной теоремой теории вероятностей П.Л.Чебышева, поведение системы, зависящей от множества случайных факторов, подчиняется нормальному закону, независимо от того, по какому закону распределены составляющие (см., например, Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1970 г., стр.506-507). Условию зависимости от множества факторов (погоды, напряжения земной коры, геологических условий очага, величины электростатического поля в атмосфере над очагом, технических средств получения снимков, их пространственного разрешения и т.д.) подчиняется расчетный параметр . Для нормального закона распределения этого фактора построен график зависимости (фиг.4) вероятности землетрясения (F) от соотношения длин ₀/. Расчетная величина вероятности землетрясения и численные значения модулей ₀, анализируемых облачных аномалий приведены в примере реализации.

Пример реализации способа.

Заявляемый способ может быть реализован по схеме (фиг.5). Функциональная схема устройства фиг.5 содержит орбитальную группировку 1 космических аппаратов (КА) типа "Метеор-Планета", управляемую из Центра управления полетом 2 (ЦУП) группировки, через командную радиолинию управления 3. Над запланированным районом наблюдения по разовым командам или суточной программе, закладываемой посредством радиолинии 3 в бортовой комплекс управления 4, осуществляют включение радиометра 5. Путем сканирования антенны 6 получают изображение облачного покрова Земли 7 в виде функции яркости А(х,y). Информация получаемых изображений записывается на бортовой магнитофон 8 типа "Нива" и в сеансах радиовидимости передается по автономной радиолинии 9 на наземные пункты приема информации 10. После "расшифровки" (выделения служебных признаков: место съемки, время съемки) получаемых с борта КА данных в устройстве декодировки 11, информация записывается на наземный магнитофон 12 типа "Арктур". Скомпонованная по кадрам информация перегоняется по линии связи с пункта приема 10 в аналитический центр 13 Агентства по мониторингу природной среды МЧС 14(Министерства по чрезвычайным ситуациям). В аналитическом центре 13, в интерактивном режиме выделяют обнаруженные ЛОА и создают архив всех регистрируемых ЛОА (на стриммерах типа FT-I20). Базу эталонных ЛОА создают на сидеромах 15. Дополнительную обработку изображений проводят на персональных ПЭВМ 16, в стандартном наборе элементов: процессора 17, оперативного запоминающего устройства 16, винчестера 19, дисплея 20, принтера 21, клавиатуры 22. Результаты обработки в виде зон сейсмической опасности выводят на сайт сети "Интернет" 23.

Федеральная служба мониторинга МЧС 14 ведет базу всех сейсмоопасных регионов страны, которая позволяет выборочно отслеживать наиболее опасные регионы и оперативно формировать последовательность ЛОА, подлежащих обработке.

Предварительно специализированное программное обеспечение и сервисные программы обработки записывают на винчестер 19. Оцифрованная информация текущих кадров изображений ЛОА вводится в ОЗУ 18. Каждая матрица цифрового изображения подвергается обработке по программам, записанным на винчестер 19. На фиг.1 представлен снимок типовой ЛОА. Вычисление ее фрактальной размерности осуществлялось по участкам. За отдельный участок принималась каждая непрерывная гряда протяженной облачности. Промежутки между грядами в обработку не включались. Диапазон значений фрактальной размерности ЛОА составил значения 2,3...2,4..., Диапазон значений облачности фоновых участков (кучевая облачность тех же снимков) занимает интервал 2,7. 2,8. Таким образом, ЛОА однозначно идентифицируются по фрактальной размерности. Процедура расчета взаимной корреляционной функции текущей и эталонной ЛОА включала:

- вычисление двумерных пространственных спектров текущей G_T(F _X,F_Y) и эталонной G_Э(F_X ,F_Y) прямым Фурье-преобразованием от кадра изображения (стандартная операция MATH САД);

- расчет взаимного энергетического спектра перемножением исходных:

S_T,Э=G_T (F_x,F_y)×G_э(F _x,F_y);

- вычисление функции взаимной корреляции В(А,А_Э) обратным Фурье-преобразованием от взаимного энергетического спектра:

B(A,A_э)=Ф^-1 [S_T,Э]

- расчет длины модуля взаимной корреляционной функции и длины модуля функции автокорреляции эталонной ЛОА.

По результатам обработки серии ЛОА получены следующие числовые характеристики: _T=17 км, ₀=12 км. Отношение ₀/ _T=0,7, откуда вероятность землетрясения в прогнозируемой области на момент получения снимка составляет F( ₀/ _T)=0,87.

Эффективность заявляемого способа определяется такими качественными параметрами, как достоверность, оперативность, глобальность. При условии создания системы непрерывного наблюдения ЛОА и количественной программной обработки получаемых изображений в текущем масштабе времени представляется возможность осуществления глобального, достоверного, упреждающего прогноза о предстоящих землетрясениях.