Математическая модель укажет МЧС, где землетрясение будет ощущаться сильнее всего
Математическая модель укажет МЧС, где землетрясение будет ощущаться сильнее всего
Ученые Дальневосточного геологического института ДВО РАН разработали математическую модель, которая позволит создавать более точные карты сейсмической опасности. Их используют в строительстве, чтобы оценить, какую силу землетрясений должны выдерживать здания в конкретном регионе. Также модель может использоваться для генерации карт сотрясаемости, по которым МЧС сможет понять, где последствия землетрясения, вероятно, будут сильнее всего. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Geosciences.
Для строительства любого здания нужно учитывать сейсмическую активность в регионе. В Чите (Забайкалье), где часто бывают землетрясения, можно строить панельные дома не выше пяти этажей, а в Москве, находящейся далеко от стыка литосферных плит, панельные дома часто строят девятиэтажными. При землетрясении от главного толчка распространяются горизонтальные колебания поверхности, которые затухают по определенному закону. Чтобы понять, какой толчок выдержит здание, нужно высчитать ускорение грунта.
Ученые из Дальневосточного геологического института ДВО РАН (Владивосток) разработали математическую модель, которая позволит рассчитать предполагаемое инерционное ускорение грунта. При ее создании авторы использовали базу данных всех землетрясений, произошедших на Сахалине с 2006 года по 2022 год. При этом в рассмотрение включили как объективные показатели, например магнитуду (энергию в очаге землетрясения), так и субъективные – авторы опросили 600 местных жителей, чувствовали ли они толчки в определенный день. Такой опрос позволил собрать данные в тех местах, в которых нет приборов, высчитывающих ускорение. Кроме того, модель учитывала тип земной коры и грунта в местах проведения исследования.
Модель затухания толчков использует два основных показателя – геометрическое расхождение и характеристику сброшенного напряжения. Первый определяет, как распространяются сейсмические волны в пространстве. Также учитывается тип грунта: насколько сильно в нем затухают или усиливаются сейсмические ускорения, настолько слабее или сильнее могут быть воздействия на здание. Грунты делятся на три категории в зависимости от их состава и плотности. На Сахалине в месте проведения исследования грунты относятся к средней (второй) категории. В горах, на скалистых грунтах (первая категория) толчок ощущается чуть слабее, а в пустынях, на песках (третья категория) – сильнее.
Второй показатель – сброшенное напряжение – зависит от того, активная или стабильная земная кора в этом месте, насколько сильное напряжение скопилось при движении плит. Там, где нет активного движения плит, земная кора стойкая, и показатель сброшенного напряжения выше, так как плиты двигались медленно, и напряжение между ними скапливалось сотни и тысячи лет. Так как модель учитывает все виды грунта и все типы сейсмической активности, она может применяться для любого региона.
На основании вышеописанных показателей модель вычисляет ускорение грунта и определяет, насколько сильно будут ощущаться толчки в той или иной местности и землетрясения какой силы приведут к разрушению зданий. В результате можно создавать карты сейсмической опасности территорий, которые применяются при строительстве зданий. Кроме того, с помощью модели можно построить карту сотрясаемости. Ориентируясь на нее, МЧС понимает, в каком районе землетрясение, вероятно, вызвало максимальное воздействие и где колебания были сильнее всего.
«Мы надеемся, что наша модель станет основной для нормирования сейсмических воздействий в строительной отрасли России. В дальнейшем мы будем развивать базу данных и дорабатывать математические модели, чтобы их оценки были более точными и не подверженными разбросу. В наших ближайших планах – создание новой магнитудной шкалы для оперативного определения энергии землетрясения, поскольку существующие шкалы требуют длительного накопления данных и часто недооценивают силу крупных землетрясений», – рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Алексей Коновалов, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории лавинных и селевых процессов Дальневосточного геологического института РАН.
Источник: пресс-служба РНФ.