Analysis of Spatial Clustering of Seismic Events by the DPS Topological Filtering Algorithm: Lake Baikal Region

Author:

Nekrasova A. K.12,Agayan A. S.13,Kossobokov V. G.1

Affiliation:

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

2. Schmidt Institute of Physics of the Earth, Russian Academy of Sciences

3. Moscow State University

Abstract

The paper presents the results of applying the Discrete Perfect Set (DPS) topological filtering algorithm to analyze the spatial clustering of seismic epicenters in the Lake Baikal region. The study utilizes earthquake data recorded by the seismic network of the Baikal Branch of the Geophysical Survey of the Russian Academy of Sciences within the latitude range 48°N, 58°N and longitude range of 99°E, 122°E for the period from 1964 to 2018. Clustering characteristics are obtained for (i) the recording period from 1989 to 2018 with varying parameters of the DPS algorithm and four levels of the minimum energy class KР of seismic events and (ii) six non-overlapping time intervals from 1964 to 2018 and seismic events of energy class KР ≥ 8.6 with fixed parameters of the DPS algorithm. The dynamics of the clustering parameters from 1964 to 2018 may characterise the variability of the seismic regime of the region. Specifically, the decrease in the linear size of the areas of identified epicenter groups from about a thousand km to tens km may indicate a significant change in the seismic regime of the Lake Baikal region at the end of the 1990s and the beginning of the 2000s compared to the period between 1964 and 1997.

Publisher

The Russian Academy of Sciences

Reference29 articles.

1. Агаян А.С., Некрасова А.К. Применение алгоритма топологической фильтрации DPS для анализа сейсмичности: Прибайкалье. Современные методы оценки сейсмической опасности и прогноза землетрясений: тезисы докладов II Всероссийской конференции с международным участием, Москва, 29–30 сентября 2021 г. – М.: Институт теории прогноза землетрясений и математической геофизики РАН. 2021. С. 10–13.

2. Агаян С.М., Богоутдинов Ш.Р., Добровольский М.Н. Об одном алгоритме поиска плотных областей и его геофизических приложениях. Доклады 15-й Всероссийской конференции “Математические методы распознавания образов. ММРО-15”. 2011. С. 543–546.

3. Агаян С.М., Богоутдинов Ш.Р., Добровольский М.Н. Дискретные совершенные множества и их применение в кластерном анализе // Кибернетика и системный анализ. 2014. Т. 50. № 2. С. 17–32.

4. Баскаков В.С., Голенецкий С.И., Серебренников С.П. Землетрясение 25(26) октября 1989 г. в районе северо-восточного окончания хребта Кодар (Становое нагорье). Землетрясения в СССР в 1989 г. М. 1993. С. 113–117.

5. Гвишиани А.Д., Горшков А.И., Ранцман Е.Я., Систернас А., Соловьев А.А. Прогнозирование мест землетрясений в регионах умеренной сейсмичности. М.: Наука. 1988. 176 с.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3