Two types of seismic activity prior the 2006 eruption of Alaska's Augustine volcano

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The changes in volcanic seismicity regimes on example of the 2006 eruption of the Augustine volcano in Alaska are analyzed in the paper. During the long-term volcanic swarm preceding the eruption, two processes with different seismicity regimes were identified. The first can be associated with general radial deformations caused by an increase in pressure in the underground magma pit; such a regime has a high value of the slope of the magnitude-frequency distribution and a low degree of clustering. The second process, presumably, can be associated with a dike intrusion and local destruction of rock under the pressure of the dike. This process has a slope parameter of the magnitude-frequency distribution close to 1 and shows a high level of clustering before the most significant events, which are followed by lulls.

Sobre autores

E. Grekov

Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics, Russian Academy of Sciences; M.V. Lomonosov Moscow State University, Department of the Physics of the Earth, Faculty of Physics

Email: grekov.em16@physics.msu.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

P. Shebalin

Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics, Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

V. Smirnov

M.V. Lomonosov Moscow State University, Department of the Physics of the Earth, Faculty of Physics; Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia; Moscow, Russia

Bibliografia

  1. Sornette D., Helmstetter A. Endogeneous Versus Exogeneous Shocks in Systems with Memory // Phys. A: Statistical Mechanics and its Applications. 2003. V. 318. P. 577‒591. https://doi.org/10.1016/S0378-4371(02)01371-7
  2. Traversa P., Grasso Jean-Robert. How is Volcano Seismicity Different from Tectonic Seismicity? // Bull. of the Seismological Society of America. 2010. V. 100. https://doi.org/10.1785/0120090214
  3. Buurman H., West M.E. Seismic precursors to volcanic explosions during the 2006 eruption of Augustine Volcano: Chapter 2 in the 2006 eruption of Augustine Volcano, Alaska // U.S. Geological Survey, Professional Paper 1769. 2010. P. 41–57. https://doi.org/10.3133/pp17692
  4. Jacobs K., Mcnutt S. Using seismic b-values to interpret seismicity rates and physical processes during the preeruptive earthquake swarm at Augustine Volcano 2005–2006 // US Geological Survey Professional Paper. 2010. P. 59–75.
  5. Power J.A., Friberg P.A., Haney M.M., Parker T., Stihler S.D., Dixon J.P. A unified catalog of earthquake hypocenters and magnitudes at volcanoes in Alaska—1989 to 2018 // U.S. Geological Survey Scientific Investigations Report. 2019. 2019–5037. 17 p. https://doi.org/10.3133/sir20195037. Available at: https://pubs.usgs.gov/publication/sir20195037
  6. Cervelli P.F., Fournier T., Freymueller J., Power J.A. Ground deformation associated with the precursory unrest and early phases of the January 2006 eruption of Augustine Volcano, Alaska // Geophys. Res. Lett. 2006. V. 33. L18304. https://doi.org/10.1029/2006GL027219
  7. Zaliapin I., Gabrielov A., Keilis-Borok V.I., Wong H. Clustering analysis of seismicity and aftershock identification // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 101. P. 018501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.101.018501
  8. Zaliapin I., Ben-Zion Y. Earthquake clusters in southern California I: Identification and stability // J. Geophys. Res. Solid Earth. 2013. V. 118. P. 2847–2864. https://doi.org/10.1002/jgrb.50179
  9. Baiesi M., Paczuski M. Scale-free networks of earthquakes and aftershocks // Phys. Physical Rev. E // Statistical, nonlinear, and soft matter physics. 2004. V. 69. Iss. 066106. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.69.066106
  10. Gutenberg B., Richter C. Frequency of earthquakes in California // Nature. 1944. V. 156. P. 371–371.
  11. Shebalin P.N., Narteau C., Baranov S.V. Earthquake productivity law // Geophys. J. International. 2020. V. 222. Iss. 2. P. 1264–1269. https://doi.org/10.1093/gji/ggaa252
  12. Маточкина С.Д., Шебалин П.Н., Смирнов В.Б., Пономарев А.В., Малютин П.А. Параметры группирования событий акустической эмиссии в лабораторных экспериментах по разрушению горных пород // Физика Земли. 2024. № 5. С. 85–96.
  13. Баранов С.В., Шебалин П.Н. Закономерности постсейсмических процессов и прогноз опасности сильных афтершоков. М.: РАН, 2019. 218 с.
  14. Mignan A., Woessner J. Estimating the magnitude of completeness for earthquake catalogs // Community Online Resource for Statistical Seismicity Analysis. 2012. https://doi.org/10.5078/corssa-00180805. Available at http://www.corssa.org
  15. Bender B. Maximum likelihood estimation of b values for magnitude grouped data // Bull. of the Seismological Society of America. 1983. V. 73. P. 831‒851.
  16. Grassberger P., Procaccia I. Characterization of Strange Attractors // Physical Review Letters. 1983. V. 50. No. 5. P. 346‒349.
  17. Frohlich C., Davis S.D. Single-link cluster analysis as a method to evaluate spatial and temporal properties of earthquake catalogues // Geophys. J. Int. 1990. V. 100. P. 19‒32.
  18. Narteau C., Shebalin P., Holschneider M. Temporal limits of the power law aftershock decay rate // J. Geophys. Res. 2002. V. 107(B12). P. 2359. https://doi.org/10.1029/2002JB001868
  19. Соболев Г.А. Модель лавинно-неустойчивого трещинообразования – ЛНТ // Физика Земли. 2019. № 1. C. 166‒179. https://doi.org/10.31857/S0002-333720191166-179
  20. Helmstetter A., Sornette D. Foreshocks explained by cascades of triggered seismicity // J. Geophys. Res. 2003. V. 108(B10). P. 2457. https://doi.org/10.1029/2003JB002409

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 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».