Машинное обучение обнаружило в 10 раз больше землетрясений в кальдере Йеллоустона

Гранд-Призматик-Спринг в Йеллоустонском национальном парке питается из магматической камеры под ним. Яркие цвета создаются гидрофильными бактериями в минерализованной воде. Автор: Бин Ли / Университет Западного Онтарио

Йеллоустон, популярное туристическое направление и тезка не менее популярного сериала, стал первым национальным парком США. И под его поверхностью по сей день бурлит одна из самых сейсмически активных вулканических систем на Земле.

В новом исследовании, опубликованном 18 июля в престижном журнале Science Advances, профессор инженерии Бин Ли и его коллеги из Университета Сантандера (Колумбия) и Геологической службы США применили машинное обучение для повторного анализа исторических данных о землетрясениях в кальдере Йеллоустона за 15-летний период. Команде удалось ретроспективно обнаружить и определить магнитуду примерно в 10 раз больше сейсмических событий, чем было зафиксировано ранее.

Кальдера — как та, что расположена в Йеллоустонском парке на территории Вайоминга, Айдахо и Монтаны — это крупная впадина, образующаяся при извержении вулкана и опустошении магматической камеры под ним, что приводит к обрушению поверхности. Это отличается от вулканического кратера, который формируется в результате выброса материала наружу.

Обновлённый каталог землетрясений Йеллоустонской кальдеры теперь содержит 86 276 событий за период с 2008 по 2022 год, что значительно улучшает понимание вулканических и сейсмических систем благодаря более точному сбору данных и систематическому анализу.

Ключевой вывод исследования: более половины зафиксированных в Йеллоустоне землетрясений были частью «роев» — групп небольших взаимосвязанных толчков, распространяющихся на относительно небольшой территории за короткий промежуток времени. Это отличается от афтершоков — более слабых землетрясений, следующих за основным толчком в той же области.

«Хотя Йеллоустон и другие вулканы имеют уникальные особенности, мы надеемся, что эти данные можно применить и в других местах», — сказал Ли, эксперт по вызванным жидкостью землетрясениям и механике горных пород. «Понимая закономерности сейсмичности, такие как рои землетрясений, мы можем улучшить меры безопасности, информировать общественность о потенциальных рисках и даже направлять развитие геотермальной энергетики вдали от опасных зон с перспективным тепловым потоком».

Машины для обнаружения магмы

До внедрения машинного обучения землетрясения в основном обнаруживались вручную обученными экспертами. Этот процесс требует времени, затрат и часто выявляет меньше событий, чем возможно сейчас с ИИ. Машинное обучение вызвало настоящую «золотую лихорадку» в сейсмологии, позволяя пересматривать исторические данные о сейсмических волнах, хранящиеся в дата-центрах по всему миру, и изучать новые сейсмически активные регионы.

«Если бы нам пришлось делать это по-старому — вручную просматривать все эти данные в поисках землетрясений, — это было бы невозможно. Такой подход не масштабируется», — отметил Ли.

Исследование также показало, что рои землетрясений под Йеллоустонской кальдерой происходят вдоль относительно незрелых, неровных разломов по сравнению с более типичными зрелыми разломами, например, в южной Калифорнии или за пределами кальдеры.

Неровность измерялась путём характеристики землетрясений как фракталов — геометрических форм с самоподобием, то есть они выглядят одинаково в разных масштабах. Впервые такие паттерны визуализировал Бенуа Мандельброт в 1980 году. Фракталы встречаются в береговых линиях, снежинках, брокколи и даже в разветвлениях кровеносных сосудов. Фрактальные модели, оценивающие неровность против регулярности, помогли охарактеризовать эти рои, которые, по мнению учёных, вызваны сочетанием медленно движущейся подземной воды и внезапных выбросов жидкости.

«Во многом у нас нет систематического понимания, как одно землетрясение запускает другое в рое. Мы можем лишь косвенно измерить пространство и время между событиями», — пояснил Ли. «Но теперь у нас есть гораздо более полный каталог сейсмической активности под Йеллоустонской кальдерой, и мы можем применять статистические методы, которые помогут количественно оценить и найти новые рои, изучить их и понять, чему они нас могут научить».

Больше информации: Мануэль Флорес, Долгосрочная динамика роев землетрясений в Йеллоустонской кальдере, Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adv6484. www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adv6484

Источник: Университет Западного Онтарио