Գիտնականները մշակել են համակարգ, որը կարող է հզոր երկրաշարժի առաջացումից գրեթե անմիջապես հետո գնահատել դրա մագնիտուդն ու տեղադրությունը՝ Երկրի գրավիտացիոն դաշտի չափազանց թույլ փոփոխության հիման վրա։ Ի տարբերություն ավանդական մեթոդների՝ տեխնոլոգիան օգտագործում է մի ազդանշան, որը հայտնվում է սեյսմիկ ալիքներից ավելի վաղ, իսկ արհեստական բանականությունը օգնում է դրանից ստանալ իրադարձության մասշտաբը գնահատելու համար անհրաժեշտ տեղեկատվությունը։

Մշակումը արդեն դուրս է եկել լաբորատոր փորձի սահմաններից․ հետազոտողները ստեղծել են հավելված, որը թույլ է տալիս ալգորիթմը անմիջապես ինտեգրել SeisComP սեյսմիկ մոնիթորինգի համակարգում։ Տեխնոլոգիան փորձարկվում և ներդրվում է տարբեր երկրներում, այդ թվում՝ Պերուի և Ալյասկայի ցունամիի վաղ նախազգուշացման համակարգերում։

Ֆրանսիական զարգացման հետազոտությունների ինստիտուտի (IRD) «Geoazur» լաբորատորիայի հետազոտող Քվենտեն Բլետերին ներկայացրել է համակարգի աշխատանքի սկզբունքը և դրա փորձարկումների արդյունքները։

Համակարգը պետք է լուծի երկրաշարժից հետո առաջին րոպեների խնդիրը

Նրա խոսքով՝ ուժեղ ստորջրյա երկրաշարժի դեպքում մասնագետները ցունամիի հասնելուց առաջ համեմատաբար շատ ժամանակ ունեն․ կախված ափից հեռավորությունից՝ ալիքը կարող է ափ հասնել մեկ-երկու ժամ անց։ Սակայն նախազգուշացման անհրաժեշտության մասին որոշումը պետք է կայացվի զգալիորեն ավելի վաղ։ Այստեղ հիմնական պարամետրը երկրաշարժի մագնիտուդն է։ Մասնագետի խոսքով՝ ցունամիի հնարավոր չափը մեծապես կախված է հենց իրադարձության մասշտաբից։ 

Խնդիրն այն է, որ վաղ նախազգուշացման ավանդական համակարգերը երկրաշարժը գնահատում են առաջին սեյսմիկ ալիքներով։ Սովորական իրադարձությունների համար այս մոտեցումը լավ է աշխատում, սակայն ծայրահեղ խոշոր երկրաշարժերի դեպքում առաջանում է հագեցման էֆեկտ․ առաջին տվյալները կարող են մագնիտուդի էականորեն նվազեցված գնահատական տալ։

Բլետերին որպես օրինակ բերեց 2011 թվականին Ճապոնիայում տեղի ունեցած 9 մագնիտուդով երկրաշարժը։ Նման երկրաշարժը ակնթարթորեն չի զարգանում․ դրա մագնիտուդը ձևավորվում է մոտավորապես երկու րոպեի ընթացքում։ Միևնույն ժամանակ ճապոնական վաղ նախազգուշացման համակարգը սկզբում իրադարձության մասշտաբը գնահատում էր իրականից զգալիորեն ցածր և փաստորեն կանգ էր առել մոտ 8 մագնիտուդի վրա։

Ցունամիի կանխատեսման համար սա սկզբունքային տարբերություն է։ Հետազոտողի խոսքով՝ այս դեպքում 8 և 9 մագնիտուդով երկրաշարժերի միջև ցունամիի ամպլիտուդի մոտ 30-ապատիկ տարբերություն կարող է լինել։

Հենց այդ պատճառով վաղ նախազգուշացման համակարգերի համար հատկապես կարևոր է հնարավորինս շուտ ստանալ տեղեկություն ամենախոշոր երկրաշարժերի իրական մասշտաբի մասին։

Գրավիտացիան տեղեկատվություն է տալիս սեյսմիկ ալիքներից ավելի շուտ

2011 թվականի Տոհոկուի երկրաշարժից հետո հետազոտողները ուշադրություն դարձրեցին այսպես կոչված ակնթարթային առաձգական-գրավիտացիոն ազդանշանին՝ PEGS-ին։ Երբ տեղի է ունենում հսկայական երկրաշարժ, ապարների հսկայական զանգվածները տեղաշարժվում են զգալի հեռավորություններով։ Դա առաջացնում է Երկրի գրավիտացիոն դաշտի չափազանց փոքր փոփոխություն։

Ազդանշանն այնքան թույլ է, որ դրա մեծությունը կազմում է մոտ 1 նանոմետր մեկ վայրկյանի քառակուսու վրա։ Սակայն այն կարելի է գրանցել սեյսմոլոգիական սարքերով, քանի որ սեյսմոգրաֆները չափում են արագացումը, իսկ գրավիտացիոն ազդեցությունն էլ դրսևորվում է որպես արագացում։ PEGS-ի գլխավոր առավելությունը տարածման արագությունն է։ Գրավիտացիոն խանգարումը տարածվում է լույսի արագությամբ, մինչդեռ սեյսմիկ ալիքները Երկրի միջով անցնում են զգալիորեն ավելի դանդաղ։

Սա ստեղծում է յուրօրինակ ժամանակային պատուհան․ գրավիտացիոն դաշտի փոփոխության մասին տեղեկատվությունը կարելի է ստանալ մինչև սեյսմիկ ալիքների հասնելը։ Միևնույն ժամանակ ազդանշանը պարունակում է տեղեկություն ոչ միայն երկրաշարժի փաստի, այլև դրա մասշտաբի մասին։ Բլետերին ցույց տվեց, որ 8.5 և 9 մագնիտուդով երկրաշարժերի համար հաշվարկված ազդանշանները նկատելիորեն տարբերվում են։ Տեսականորեն դա թույլ է տալիս որոշել, թե որքան մեծ է իրադարձությունը, դեռ մինչև այն պահը, երբ ավանդական սեյսմիկ տեղեկատվությունը կտա ամբողջական պատկերը։

ԱԲ-ի համար ստեղծել են հազարավոր վիրտուալ երկրաշարժեր

Հիմնական տեխնիկական խնդիրն այն էր, որ հենց գրավիտացիոն ազդանշանը չափազանց թույլ է։ Ալգորիթմին այն ճանաչել սովորեցնելու համար հետազոտողները ստեղծել են մեծ թվով վիրտուալ երկրաշարժեր Ճապոնիայի սուբդուկցիայի գոտիների տարբեր կետերում։ Յուրաքանչյուր սցենարի համար հաշվարկվել են սինթետիկ ազդանշաններ, որոնք կգրանցեր սեյսմիկ ցանցը, եթե նման երկրաշարժ իսկապես տեղի ունենար։ Այնուհետև այդ տվյալներին ավելացվել է իրական սեյսմիկ աղմուկ, որը հավաքվել էր մեկ տարվա դիտարկումների ընթացքում։ Այսպիսով գիտնականները ստացել են արհեստական տվյալների հավաքածու, որը առավելագույնս մոտ է իրական մոնիթորինգի պայմաններին։

Այս տվյալների վրա ուսուցանել են նեյրոնային ցանց, որը սեյսմիկ ցանցում ազդանշանի բնորոշ բաշխմամբ որոշում էր երկրաշարժի մագնիտուդն ու տեղադրությունը։ Ավելի ուշ հետազոտողները կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցից անցել են գրաֆային նեյրոնային ցանցի (GNN)։ Այս դեպքում ալգորիթմը հաշվի է առնում ոչ միայն հենց ազդանշանները, այլև սեյսմիկ կայանների միմյանց նկատմամբ երկրաչափական դիրքը։

Սա հատկապես կարևոր է եղել ավելի փոքր երկրաշարժերի համար, որտեղ գրավիտացիոն ազդանշանն ավելի թույլ է։

Տեխնոլոգիան արդեն փորձարկվում է տարբեր երկրներում

Մեթոդը փորձարկել են ինքնավար ռեժիմում՝ Ճապոնիայի, Չիլիի և Ալյասկայի տվյալների վրա։ Այժմ ալգորիթմը նաև փորձնական ռեժիմով ներդրվում է Պերուի վաղ նախազգուշացման համակարգում, օգտագործվում է Ալյասկայի համակարգի վրա աշխատանքներում և սկսել է կիրառվել Նոր Կալեդոնիայում։

Ալյասկայում համակարգին լրացուցիչ սովորեցրել են որոշել երկրաշարժի մոմենտային տենզորը՝ պարամետր, որը թույլ է տալիս պարզել խզվածքի երկրաչափությունն ու երկրակեղևի շարժման բնույթը։ Սա անմիջական նշանակություն ունի ցունամիի գնահատման համար։ Միևնույն մագնիտուդով երկու երկրաշարժ պարտադիր չէ, որ ստեղծեն նույն մասշտաբի ցունամի․ շատ բան կախված է նրանից, թե ինչ կերպ է տեղի ունեցել երկրակեղևի տեղաշարժը։

Փորձերում ալգորիթմը լավ էր աշխատում մոտ 8 և ավելի մագնիտուդով երկրաշարժերի դեպքում։ Ավելի թույլ իրադարձությունների համար գրավիտացիոն ազդանշանը չափազանց փոքր էր դառնում։ Սակայն գրաֆային նեյրոնային ցանցի օգտագործումը թույլ է տվել բարձրացնել արդյունքների կայունությունը և ընդլայնել համակարգի աշխատանքային տիրույթը։

Ալգորիթմը կարելի է ինտեգրել գործող մոնիթորինգի համակարգում

Հետազոտողների հաջորդ քայլը տեխնոլոգիան սեյսմոլոգիական մոնիթորինգի իրական ենթակառուցվածքի մաս դարձնելն է։ Բլետերիի խոսքով՝ դրա համար ստեղծվել է հավելված, որը թույլ է տալիս ալգորիթմը միացնել անմիջապես մասնագետների օգտագործած SeisComP հարթակին։

Այսպիսով խոսքը այլևս պարզապես հետազոտական միջավայրում աշխատող նեյրոցանցի մասին չէ։ Մշակողները ստեղծում են գործիք, որը կարելի է ինտեգրել գործող մոնիթորինգի կենտրոններում և օգտագործել երկրաշարժերի պարամետրերը որոշելու ավանդական մեթոդների հետ միասին։

Համակարգի խնդիրը հզոր երկրաշարժի առաջացումից գրեթե անմիջապես հետո դրա մագնիտուդի և տեղադրության լրացուցիչ գնահատական ստանալն է, իսկ հետագայում՝ այդ տեղեկատվությունն օգտագործել ցունամիի մասին նախազգուշացման անհրաժեշտության վերաբերյալ որոշում կայացնելիս։

Միևնույն ժամանակ նոր տեխնոլոգիան նախատեսված չէ ավանդական սեյսմիկ համակարգերը փոխարինելու համար։ Դրա խնդիրը մասնագետներին տեղեկատվության լրացուցիչ աղբյուր տալն է հենց այն պահին, երբ սովորական մեթոդները դեռ չեն կարող ցույց տալ գերխոշոր երկրաշարժի իրական մասշտաբը։

Եթե հետագա փորձարկումները հաստատեն արդյունքները, ապա գրավիտացիոն ազդանշանը՝ ԱԲ-ի հետ համակցությամբ, կարող է դառնալ ցունամիի վաղ նախազգուշացման լրացուցիչ մակարդակ։