Повышение надежности предсказания землетрясений

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

В данной статье обсуждается возможность заблаговременного предсказания землетрясения используя мониторинг радона совместно с методом регистрации заряженных частиц, что позволит более точно предсказать время события, с более точным указанием эпицентра будущего землетрясения и позволит резко снизить такой недостаток, как ложные предсказания.

Об авторах

Рустам Хакимович Рахимов

Институт материаловедения Научно-производственного объединения «Физика-Солнце» Академии наук Республики Узбекистан

Автор, ответственный за переписку.
Email: rustam-shsul@yandex.com
ORCID iD: 0000-0001-6964-9260

доктор технических наук; заведующий лабораторией № 1 Института материаловедения Научно-производственного объединения «Физика-Солнце» Академии наук Республики Узбекистан

Узбекистан, Ташкент

Список литературы

  1. Мавлянов Г.А., Уломов В.И., Султанхаджаев А.Н. и др. Явление изменения химического и газового (элементы и изотопы) составов подземных вод в периоды, предшествующие и сопутствующие землетрясению. Номер и дата приоритета: № 129 от 21 февраля 1966 г.
  2. Мавлянов Г.А., Султанходжаев А.Н. и др. Аномальные вариации гидрогеохимических параметров подземных вод Восточной Ферганы – предвестник Алайского землетрясения 02.11.1978 г. // Узб. геол. ж. 1981. № 2. С. 9–13.
  3. Ташмухамедов М.Г., Зиявуддинов P.C. Гидрогеосейсмологические эффекты Назарбекского землетрясения 2 декабря 1980 г. // Тезисы докл. Всесоюзн. совещания «Гидрогеохимические исследования на прогностических полигонах». Алма-Ата, 1983. С. 87–91
  4. Закиров Т.З. Особенности распределения концентрации радона в подземных водах некоторых сейсмоактивных зон Узбекистана (в связи с поисками предвестников землетрясений): Автореф. ... канд. .геол.-минер. наук. Ташкент, 1984.
  5. Завьялов А.Д. Наклон графика повторяемости как предвестник сильных землетрясений на Камчатке // Прогноз землетрясений. 1984. № 5. С. 173–184.
  6. Куценко М.О., Завьялов А.Д. Вероятность землетрясения на интервале времени ожидания по комплексу прогностических признаков // XII Уральская молодежная научная школа по геофизике. 2011. С. 131–136.
  7. Завьялов А.Д. Анализ результатов тестирования прогностического алгоритма КОЗ с 1985 по 2000 г. в различных сейсмоактивных районах // Физика Земли. 2002. № 4. С. 16–30.
  8. Завьялов А.Д. Карта ожидаемых землетрясений Греции в 1996–2002 гг.: Прогноз и реализация // Физика Земли. 2003а. № 1. С. 3–8.
  9. Осипов В.И. Природные катастрофы на рубеже XXI века // Вестник РАН. 2001. Т. 71. № 4. С. 291–302.
  10. Завьялов А.Д. Ретроспективный тест алгоритма КОЗ для Западной Турции // Физика Земли. 2003b. № 11. С. 29–41.
  11. Соболев Г.А., Пономарев А.В. Акустическая эмиссия и стадии подготовки разрушения в лабораторном эксперименте // Вулканология и сейсмология. 1999. № 4–5. С. 50–62.
  12. Соболев Г.А., Пономарев А.В. Физика землетрясений и предвестники. М.: Наука, 2003. 270 с.
  13. Чебров В.Н., Салтыков В.А., Серафимова Ю.К. Прогнозирование землетрясений на Камчатке. М.: Светоч Плюс, 2011. 304 с.
  14. Kasahara K. Earthquake mechanics. Cambridge: Camb. Univ. Press, 1981. 284 p.
  15. Zavyalov A.D. Algorithm “Map of expected earthquakes” (MEE): Results of three decades of testing and latest findings // Ecological Bulletin of Research Centers of the Black Sea Economic Cooperation (BSEC). 2016. Vol. 2. No. 1. Pp. 81–91.
  16. Завьялов А.Д. Среднесрочный прогноз землетрясений: Основы, методика, реализация. М.: Наука, 2006. 254 с.
  17. Уломов В.И., Полякова Т.П., Медведева Н.С. О долгосрочном прогнозе сильных землетрясений в Центральной Азии и в Черноморско-Каспийском регионе // Физика Земли. 2002. № 4. С. 31–47.
  18. Завьялов А.Д. Алгоритм КОЗ: 35 лет тестирования и последние результаты // Тезисы докл. II Всерос. науч. конф. с междунар. участием «Современные методы оценки сейсмической опасности и прогноза землетрясений». 29–30 сентября 2021 г., Москва. М.: ИТПЗ РАН, 2021. С. 47–48.
  19. Рахимов Р.Х., Максудов А.У. Механизм аномалии заряженных частиц до землетрясения // Computational Nanotechnology. 2020. Т. 7. № 3. С. 72–76.
  20. Rakhimov R.Kh., Jalilov M.L., Makhsudov A.U. Mathematical modelling of mountain shocks and earthquakes related to volcanism // Computational Nanotechnology. 2020. Vol. 7. No. 3. Pp. 57–61.
  21. Rakhimov R.Kh., Makhsudov A.U., Zufarov M.A. Nuclear-radioactive reactions in earth crust the generator of earthquake harbingers // Computational Nanotechnology. 2018. No. 3. Pp. 68–72.
  22. Рахимов Р.Х., Умаралиев Н., Джалилов М.Л., Максудов А.У. Регрессионные модели для прогнозирования землетрясений // Computational Nanotechnology. 2018. No. 2. Pp. 40–45.
  23. Раджапов С.А., Нурбоев К.М., Муллагалиева Ф.Г. и др. Разработка кремниевых детекторов и электронных блоков для радиометра альфа-, бета- и гамма-излучения // Computational Nanotechnology. 2022. Т. 9. № 3. С. 45–52. doi: 10.33693/2313-223X-2022-9-3-45-52
  24. Муминов А., Раджапов С.А., Раджапов Б.С., Рахимов Р.Х. Детекторы ионизирующего излучения на основе нейтроно-легированного кремния // Computational Nanotechnology. 2016. № 4. С. 136–137.
  25. Рахимов Р.Х., Муминов Р.А., Раджапов С.А. и др. Применение радонометра на основе кремниевых поверхностно-барьерных детекторов для мониторинга концентрации радона // Computational Nanotechnology. 2017. № 2. С. 85–88.
  26. Раджапов С.А., Раджапов Б.С., Рахимов Р.Х. Особенности технологии изготовления кремниевых поверхностно-барьерных детекторов большой чувствительной рабочей площадью для измерения активности естественных изотопов // Computational Nanotechnology. 2018. № 1. С. 151–154.
  27. Раджапов С.А., Рахимов Р.Х., Джапклич М. и др. Полупроводниковые детекторы ядерного излучения на основе гетерепереходных структур Al–αGe–pSi–Au для измерения малоинтенсивных ионизирующих излучений // Computational Nanotechnology. 2018. № 3. С. 65–67.
  28. Раджапов С.А., Рахимов Р.Х., Раджапов Б.С. и др. Разработка радонометра на основе кремниевых детекторов с большой чувствительной площадью // Computational Nanotechnology. 2019. Т. 6. № 1. С. 65–68.
  29. Раджапов С.А., Рахимов Р.Х., Раджапов Б.С., Зуфаров М.А. Кремний-литиевые ΔE-детекторы альфа-излучения для радиометра // Computational Nanotechnology. 2019. Т. 6. № 2. С. 157–159.
  30. Раджапов С.А., Рахимов Р.Х., Раджапов Б.С. и др. Разработка кремниевых диффузионных n–p-детекторов ионизирующего излучения // Computational Nanotechnology. 2019. Т. 6. № 3. С. 112–115.
  31. Раджапов С.А., Рахимов Р.Х., Раджапов Б.С., Зуфаров М.А. Расчет этапов технологического процесса изготовления ППД-детекторов с использованием компьютерного математического моделирования и изготовление альфа радиометра на их основе // Computational Nanotechnology. 2020. Т. 7. № 2. С. 21–28.
  32. https://chem.ru/radon.html

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


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».