Характеризация грунтовых условий на сейсмостанциях Северного Кавказа с применением методов машинного обучения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Для расширения возможностей использования записей местных землетрясений (для построения региональных уравнений прогноза движений грунта, оценки сейсмической опасности и др.) выполнена классификация сейсмостанций Северного Кавказа по грунтовым условиям. Разработана методика, позволяющая сделать оценку грунтовых условий посредством сравнения спектров слабых землетрясений, выбранных в узких диапазонах магнитуд и гипоцентральных расстояний, на разных станциях. Применение методов машинного обучения показало сложность задачи, но в то же время использование логических операций и методик позволило определить наиболее эффективные подходы для ее решения. В результате выполнена классификация 70-ти сейсмостанций Северного Кавказа по грунтовым условиям; грунтовые условия характеризуются одним безразмерным параметром, основанным на расчете спектральных характеристик. В будущем предполагается уточнить эти оценки.

Об авторах

Т. С. Савадян

Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: olga@ifz.ru
Россия, г. Москва

О. В. Павленко

Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Email: olga@ifz.ru
Россия, г. Москва

Список литературы

  1. Акимов В. А. и др. Карты сейсмической опасности Северо-Западного и Центрального Кавказа в детальном масштабе // Вопросы инженерной сейсмологии. 2019. Т. 46. №. 4. С. 57–74.
  2. Векслер В. А. Машинное обучение на основе алгоритма “k-ближайших соседей”. Вызовы цифровой экономики: итоги и новые тренды. 2019. С. 110–115.
  3. Виноградова Е. П., Головин Е. Н. Метрики качества алгоритмов машинного обучения в задачах классификации. Научная сессия ГУАП. 2017. С. 202–206.
  4. Габсатарова И. П. и др. Северный Кавказ // Землетрясения Северной Евразии. 2018. №. 21 (2012). С. 79–94.
  5. Габсатарова И. П. и др. Северный Кавказ. Землетрясения России в 2020 году. Обнинск: ФИЦ ЕГС РАН. 2022. 204 с.
  6. Генрихов И. Е., Дюкова Е. В. Классификация на основе полных решающих деревьев //Журнал вычислительной математики и математической физики. 2012. Т. 52. №. 4. С. 750–761.
  7. Гусев А.А., Мельникова В.Н. Связи между магнитудами — среднемировые и для Камчатки // Вулканология и сейсмология. 1990. № 6. С. 55–63.
  8. Дьяконов И. Д., Новикова С. В. Решение задачи прогнозирования при помощи градиентного бустинга над решающими деревьями. Научный форум: технические и физико-математические науки. 2018. С. 9–12.
  9. Кузьмина С. В., Ефимов А. И. Актуальные методы машинного обучения в области классификации. Актуальные проблемы современной науки и производства. 2018. С. 34–38.
  10. Наумов В. Н., Жиряева Е. В., Падерно П. И. Анализ данных и машинное обучение. Методы и инструментальные средства. 2020.
  11. Павленко О. В. Сейсмические волны в грунтовых слоях: нелинейное поведение грунта при сильных землетрясениях последних лет. Науч. мир. 2009.
  12. Пруцкий Н. И. и др. Геология и минерагения Северного Кавказа-современное состояние (Геологический атлас Северного Кавказа м-ба 1: 1 000 000) // Региональная геология и металлогения. 2005. №. 25. С. 27–38.
  13. Рогожин Е.А. Сейсмическая опасность на Северном Кавказе // Экологический Вестник научных центров ЧЭС. 2012. № 1. С. 124–128.
  14. Boore D.M. Simulation of Ground Motion Using the Stochastic Method // Pure Appl. Geophys. 2003. V. 160. P. 635–676.
  15. Brink H., Richards J., Fetherolf M. Real-world machine learning. Simon and Schuster. 2016.
  16. Oppenheim A. V. Discrete-time signal processing. Pearson Education India. 1999.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».