Современные подходы к сокращению ущерба от землетрясений

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Катастрофическое землетрясение 6 февраля 2023 г. в Турции напомнило всему миру, включая Россию, о необходимости совершенствовать систему снижения сейсмической опасности. В нашей стране большие надежды возлагаются на сейсмостойкое строительство, опирающееся на отечественные карты общего сейсмического районирования (ОСР). Действующие карты основаны на вероятностном анализе сейсмической опасности и за 25 лет в целом себя оправдали. Допущенные ошибки (недооценка опасности в местах нескольких сильных землетрясений, завышение риска на обширных территориях) были неизбежны ввиду скудности данных, которые имелись на момент создания карт.

В статье анализируются наиболее вероятные причины ошибок в картах ОСР и пути их преодоления, обосновывается внедрение риск-ориентированного подхода с целью снижения совокупного экономического ущерба от землетрясений, включая нерациональные затраты на антисейсмическое усиление конструкций. Кроме того, приведён анализ вероятностного и детерминистского подходов к оценке сейсмической опасности.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Пётр Николаевич Шебалин

Институт теории прогноза землетрясений и математической геофизики РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: shebalin@mitp.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. https://www.iii.org/fact-statistic/facts-statisticsglobal-catastrophes
  2. Wyss M., Nekrasova A., Kossobokov V. Errors in expected human losses due to incorrect seismic hazard estimates // Natural Hazards. 2012, vol. 62, iss. 3, pp. 927–935.
  3. Шебалин П.Н., Гвишиани А.Д., Дзебоев Б.А., Скоркина А.А. Почему необходимы новые подходы к оценке сейсмической опасности? // Доклады РАН. Науки о Земле. 2022. № 1. С. 91–97.
  4. Cornell C.A. Engineering seismic risk analysis // Bulletin of the Seismological Society of America. 1968, vol. 58, iss. 5, pp. 1583–1606.
  5. Giardini D. The Global Seismic Hazard Assessment Program (GSHAP) – 1992/1999 // Annali di Geofisica. 1999, vol. 42, iss. 6, pp. 957–974.
  6. Комплект карт общего сейсмического районирования территории Российской Федерации – ОСР-97. Масштаб: 1:8000000. 4 листа / Гл. ред. В.Н. Страхов, В.И. Уломов; отв. сост. В.И. Уломов, Л.С. Шумилина, А.А. Гусев и др. М.: Объединённый институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН, 1999.
  7. Rikitake T. Classification of earthquake precursors // Tectonophysics. 1979, vol. 54, no. 3–4, pp. 293–309.
  8. Федотов С.А. Закономерности распределения сильных землетрясений Камчатки, Курильских островов и Северо-Восточной Японии // Вопросы инженерной сейсмологии. 1965. № 10. С. 66–93.
  9. Bakun W.H., Lindh, A.G. The Parkfield, California, earthquake prediction experiment // Science. 1985. vol. 229, pp. 619—624.
  10. Bak P., Tang C., Wiesenfeld K. Self-organized criticality: an explanation of 1/ƒ noise // Physical Review Letters. 1987, vol. 59, no. 4, pp. 381–384.
  11. Turcotte D.L., Smalley Jr. R.F., Solla S.A. Collapse of loaded fractal trees // Nature. 1985, vol. 313, no. 6004, pp. 671–672.
  12. Olami Z., Feder H.J.S., Christensen K. Self-organized criticality in a continuous, nonconservative cellular automaton modeling earthquakes // Physical Review Letters. 1992, vol. 68, no. 8, pp. 1244–1247.
  13. Geller R.J., Jackson D.D., Kagan Y.Y., Mulargia F. Earthquakes Cannot Be Predicted // Science. 1997, vol. 275, no. 5306, p. 1616.
  14. Кособоков В.Г., Щепалина П.Д. Времена повышенной вероятности возникновения сильнейших землетрясений мира: 30 лет проверки гипотезы в реальном времени // Физика Земли. 2020. № 1. С. 43–52.
  15. Салтыков В.А. Статистическая оценка уровня сейсмичности: методика и результаты применения на примере Камчатки // Вулканология и сейсмология. 2011. № 2. С. 53–59.
  16. Spassiani I., Falcone G., Murru M., Marzocchi W. Operational Earthquake Forecasting in Italy: validation after 10 years of operativity // Geophysical Journal International. 2023, vol. 234, no. 3, pp. 2501–2518.
  17. Heaton T. A Model for a Seismic Computerized Alert Network // Science. 1985, vol. 228, no. 4702, pp. 987–990.
  18. Finazzi F., Fassò A. A statistical approach to crowdsourced smartphone-based earthquake early warning systems // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2016, vol. 31 (7), pp. 1649–1658.
  19. Новый каталог сильных землетрясений на территории СССР с древнейших времён до 1975 г. / Ред. Н.В. Кондорская, Н.В. Шебалин. М.: Наука, 1977.
  20. Кособоков В.Г., Некрасова А.К. Карты Глобальной программы оценки сейсмической опасности (GSHAP) ошибочны // Вопросы инженерной сейсмологии. 2011. № 1. С. 65–76.
  21. Castaños H., Lomnitz C. PSHA: is it science? // Engineering Geology. 2002, vol. 66, iss. 3–4, pp. 315–317.
  22. Gvishiani A.D., Vorobieva I.A., Shebalin P.N. et al. Integrated earthquake catalog of the eastern sector of the Russian arctic // Applied Sciences (Switzerland). 2022, vol. 12, no. 10, p. 5010.
  23. Уломов В.И., Богданов М.И. Пояснительная записка к комплекту карт ОСР-2016 и список населённых пунктов, расположенных в сейсмоактивных зонах // Инженерные изыскания. 2016. № 7. С. 49–60.
  24. Gerstenberger M.C., Marzocchi W., Allen T. et al. Probabilistic seismic hazard analysis at regional and national scales: State of the art and future challenges // Reviews of Geophysics. 2020, vol. 58, e2019RG000653.
  25. Gutenberg B., Richter C.F. Frequency of earthquakes in California // Bulletin of the Seismological Society of America. 1944, vol. 34 (4), pp. 185–188.
  26. Vorobieva I., Grekov E., Krushelnitskii K. et al. High resolution seismicity smoothing method for seismic hazard assessment // Russian Journal of Earth Sciences. 2024, vol. 24, no. 1, ES1003.
  27. Shebalin P.N., Baranov S.V., Vorobieva I.A. et al. Seismicity Modeling in Tasks of Seismic Hazard Assessment // Doklady Earth Sciences. 2024, vol. 515, pp. 514–525.
  28. Zhuang J., Ogata Y., Vere-Jones D. Analyzing earthquake clustering features by using stochastic reconstruction // J. Geophys. Res. 2004, vol. 109, B05301.
  29. Shebalin P.N., Narteau C., Baranov S.V. Earthquake Productivity Law // Geophysical Journal International. 2020, vol. 222, pp. 1264–1269.
  30. Baranov S.V., Narteau C., Shebalin P.N. Modeling and prediction of aftershock activity // Surveys in Geophysics. 2022, vol. 43, no. 2, pp. 437–481.
  31. Pisarenko V.F., Rodkin M.V. Approaches to Solving the Maximum Possible Earthquake Magnitude (Mmax) Problem // Surveys in Geophysics. 2022, vol. 43, pp. 561–595.
  32. Гвишиани А.Д., Соловьёв А.А., Дзебоев Б.А. Проблема распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений: актуальный обзор // Физика Земли. 2020. № 1. С. 5–29.
  33. Shebalin P., Narteau C., Holschneider M. From alarm-based to rate-based earthquake forecast models // Bulletin of the Seismological Society of America. 2012, vol. 102, no. 1, pp. 64–72.
  34. Vladimirova I.S., Lobkovsky L.I., Gabsatarov Y.V. et al. Patterns of the seismic cycle in the Kuril Island arc from GPS observations // Pure and Applied Geophysics. 2020, vol. 177, no. 8, pp. 3599–3617.
  35. Михайлов В.О., Тимошкина Е.П. Геодинамическое моделирование процесса формирования и эволюции структур литосферы: опыт ИФЗ РАН // Физика Земли. 2019. № 1. С. 122–133.
  36. Ребецкий Ю.Л. Тектонофизическое районирование сейсмогенных разломов Восточной Анатолии и Караманмарашские землетрясения 06.02.2023 г. // Физика Земли. 2023. № 6. С. 37–65.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сопоставление площадей разной балльности на картах ОСР-97 и ОСР-2016 и реальных землетрясений а – доли суммарной площади теоретических изосейст 6, 7, 8 и 9 баллов от землетрясений в 1997–2022 гг., умноженные на 20; б – доли площадей зон разной балльности (6 и более) на картах ОСР-2016; в – на картах ОСР-97; площадь территории России принята за 100%; карты с пометкой “А” отвечает вероятности 0.1 превышения соответствующей интенсивности за 50 лет, карты “В” – 0.05, карты “С” – 0.01

Скачать (27KB)
Метаданные
3. Рис. 2. ЛДФ-модель, на основе которой построены карты ОСР-97, и эпицентры сильных землетрясений с 1997 г. Сейсмолинеаменты показаны красными линиями, толщина которых соответствует максимальной магнитуде; максимальные магнитуды для доменов обозначены цветом; звёздочки – эпицентры, цифры рядом – магнитуда

Скачать (51KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Магнитудно-частотное распределение для реального каталога землетрясений восточного сектора российской Арктики за 1982–2020 гг. (треугольники) и ЛДФ-модели, приведённой к эквивалентному периоду 39 лет (квадраты) Кружки – распределение для модели сглаживания

Скачать (17KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Пространственное распределение фактических и модельных землетрясений восточного сектора российской Арктики с M≥4.6 Кружки – эпицентры фактических землетрясений за 1982–2020 гг., их размеры возрастают с увеличением магнитуды; цветом показана плотность числа модельных землетрясений в год; использовалась ЛДФ-модель, лежащая в основе ОСР-2016 [23]

Скачать (36KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Пространственное распределение фактических и модельных землетрясений (M≥4.6) в восточном секторе российской Арктики Кружки – эпицентры фактических землетрясений за 1982–2020 гг.; цветом показана плотность модельных землетрясений в год; соответствие цветов плотности совпадает с рисунком 4; использована модель среднего положения [26], построенная по событиям с M≥4.0 за 1982–2020 гг.

Скачать (30KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

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».