Automated Estimation of Seismic Shaking Intensity from Instrumental Data in Quasi-Real-time Mode and Its Use in the Operation of the of Seismic Early Warning Service in the Kamchatka Region


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Early warning systems are becoming increasingly important in the modern world. These systems combine several components: predictive systems (For example, tsunami warning systems), earthquake early warning systems, emergency message services, and systems of seismic damage monitoring. Information about shaking intensity becomes especially important in the case of a strong earthquake occurrence. These data are necessary for planning emergency rescue operations, but they are difficult to collect in a natural disasters situation because of possible communication problems. Application of data on instrumental seismic intensity may make it possible to solve this problem. Early warning systems predicting seismic intensity distributions just after the occurrence of an earthquake have already been developed in many seismically active regions of the world. Such a system also needs to be implemented in Kamchatka, where the strongest earthquakes can produce extremely high values of strong motion acceleration. As a result of the development of a system for seismological observation in Kamchatka, a unified specialized system for collection, transmission, archiving, and processing of seismic information was created. Seismological observations in Kamchatka were significantly improved with the update of the tsunami warning service in 2006–2011. As a result, a network of strong motion stations is currently operating in Kamchatka and can serve as a basis for creating a quasi-real-time seismic early warning system under the auspices the Kamchatka Branch of the Geophysical Survey, Russian Academy of Sciences (KB GS RAS). It uses data from strong motion stations to estimate the instrumental seismic intensity in quasi-real-time mode and visualizes the results. During the operational period while the service is being intensively used in the framework of the Seismic Early Warning Reports Tsunami Warning Service in the Kamchatka and Sakhalin branches of the GS RAS for real-time warning of interested parties about the shaking intensities at observation points, the technology implemented in this service has proved highly informative. In total, 75 messages on instrumental intensity in various places of Kamchatka krai and the northern Kuril Islands (Paramushir Islands) have been sent since the service was commissioned at the end of 2014. The currently operating version of the service has proved its informativeness and applicability for special departments of the Emergency Situations Ministry. In addition, real-time warning has improved coordination between the departments of KB GS RAS, and the results of this system are being used in a number of basic research projects. Further development of the service is related to the creation of denser instrumental networks to record strong ground motions and the transition to automatic decision-making and message sending.

Об авторах

D. Droznin

Kamchatka Branch of the Geophysical Survey

Email: sva07@emsd.ru
Россия, Petropavlovsk-Kamchatsky, 683006

D. Chebrov

Kamchatka Branch of the Geophysical Survey

Email: sva07@emsd.ru
Россия, Petropavlovsk-Kamchatsky, 683006

S. Droznina

Kamchatka Branch of the Geophysical Survey

Автор, ответственный за переписку.
Email: sva07@emsd.ru
Россия, Petropavlovsk-Kamchatsky, 683006

D. Ototuk

Kamchatka Branch of the Geophysical Survey

Email: sva07@emsd.ru
Россия, Petropavlovsk-Kamchatsky, 683006

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

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».