ГлавнаяНаучные мероприятияВажнейшие научные результаты НС РАН по итогам 2024 года

Важнейшие научные результаты НС РАН по итогам 2024 года

  • PDF
  • Печать
  • E-mail
  В соответствии с запросом Отделения наук о Земле РАН (№ 13000/2312-351 от 06.11.2024 «О предоставлении информации о важнейших научных результатах за 2024 год»), каждая из лабораторий Научной станции РАН подготовила формулировки своих важнейших результатов, полученных в 2024 году в рамках выполнения государственного задания.
  13 декабря 2024 года состоялось очередное заседание Ученого совета НС РАН, на котором заведующие лабораториями представили полученные результаты на рассмотрение Ученого совета. Состоялось обсуждение представленных результатов и, по итогам голосования, в качестве важнейших были выбраны результаты лабораторий глубинных магнитотеллурических исследований и лаборатории комплексных исследований геодинамических процессов в геофизических полях.

Важнейшие результаты, полученные в 2024 г.

 Результат №1

  При изучении взаимосвязи электромагнитных и деформационных процессов на территории Бишкекского геодинамического полигона по результатам магнитотеллурического мониторинга обнаружены электромагнитные импульсы, которые связаны с сейсмическими событиями. Установлено, что Учтурфанское землетрясение (Китай, 22.01.2024 г. 18:09:05 UT, М=7,0-7,27, на глубине ~13 км) с многочисленными афтершоками (М=4.9–6.9), очаги которых расположены на расстояниях ~450 км от пунктов регистрации, отражается во всех регистрируемых параметрах, в то время как более слабое землетрясение (Киргизия, 04.03.2024 г. 06:22:04.4, М=5,3, на глубине ~3 км), но расположенное ближе, не проявляется в одной из горизонтальных компонент электромагнитного поля. Показана реальность появления электромагнитных предвестников землетрясений и косейсмических сигналов, наблюдаемых в первые десятки секунд или минуты после землетрясения.

  Возможные сферы практического применения результата: Результаты исследований могут найти применение при разработке методов контроля за сейсмической активностью в потенциально опасных регионах.

1img

Рисунок. Регистрация отклика от Учтурфанского землетрясения 22 января 2024 г. (стрелка) и его афтершоков (пунктирные линии) геофизическим оборудованием (MTU-5 Phoenix Geophysics). По оси X отложено время наблюдения в минутах, по оси Y – 5 компонент электромагнитного поля

Результат получен в рамках Государственного задания НС РАН: тема «Изучение глубинного строения и современной геодинамики литосферы Тянь-Шаня и окружающих областей по комплексу геофизических методов» (руководитель темы – директор НС РАН, д.ф.-м.н. Рыбин Анатолий Кузьмич)

Авторы: Баталева Е.А., Матюков В.Е., Непеина К.С.

Публикации. Результаты исследований доложены на конференциях и приняты к печати:

1) Баталева Е.А., Матюков В.Е., Непеина К.С. Отклик землетрясений в компонентах электромагнитного поля (Северный Тянь-Шань) // В книге: Проблемы геодинамики и геоэкологии внутриконтинентальных орогенов. Тезисы докладов IX Международного симпозиума. Бишкек, 2024. С. 266-269.

2) Bataleva E.A., Nepeina K.S., Matyukov V.E. Electromagnetic fields generated by the earthquakes of 22.01.2024 Mw 6.9 (China) and 04.03.2024 Mw 5.4 (Kyrgyzstan) at stationary points in the Northern Tien Shan // Problems of Geocosmos—2024, Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences, 2025. (в печати)

3) Баталева Е.А., Матюков В.Е., Непеина К.С. Аномалии поведения компонент электромагнитного поля Земли и их связь с землетрясениями по данным магнитотеллурического мониторинга // Геодинамика и тектонофизика, 2025. (в печати)


Результат №2

  Разработана искусственная нейронная сеть CatalinNet для обнаружения аномалий в вариациях геомагнитного поля. Нейронная сеть основывается на архитектуре классического автоэнкодера. Обучающую выборку составили суточные изменения величины геомагнитного поля в спокойные дни за 2020, 2021 и 2022 гг. по базовой станции Ак-Суу (Северный Тянь-Шань) сети геомагнитного мониторинга Научной станции РАН. Нейронная сеть имеет 5 скрытых слоев с общим количеством обучаемых параметров равным 3.5×106. Обученная нейросеть хорошо воспроизводит типичные признаки нормальных данных, тогда как в случае наблюдений, содержащих различные аномалии, демонстрирует ухудшение качества восстановления. Это свойство модели использовалось для разделения данных на два класса: норма и аномалия. В качестве меры аномальности данных используется ошибка восстановления в виде средней абсолютной погрешности (MAE). Проверка модели на тестовых данных по станции Ак-Суу за 2017, 2018 и 2019 гг. показала, что нейронная сеть позволяет уверенно выявлять геомагнитные аномалии, в частности, доля верно идентифицированных аномалий была выше 97% для всех случаев.

  Возможные сферы практического применения результата: развитие методических подходов для выявления аномалий в геомагнитных данных, для комплексного изучения геофизических процессов, связанных с подготовкой сейсмических событий.

2img

Рисунок. Общая схема архитектуры нейронной сети CatalinNet. Входные и выходные данные – суточные вариации величины геомагнитного поля
 
Результат получен в рамках Государственного задания НС РАН: тема «Изучение геофизических полей и процессов как основы прогноза землетрясений на базе мониторинга и моделирования неупругих процессов в сейсмогенерирующих средах» (руководитель темы – в.н.с., и.о. заведующий лабораторией комплексных исследований геодинамических процессов в геофизических полях НС РАН, к.ф.-м.н. Имашев Санжар Абылбекович)

Автор: Имашев С.А.

Публикации:

1) Имашев С.А. Методика обнаружения аномалий в вариациях величины геомагнитного поля на основе искусственной нейронной сети // Геосистемы переходных зон, 2024, т. 8, №4. https://doi.org/10.30730/gtrz.2024.8.4.161-173

2) Имашев С.А. Программа обнаружения аномалий в вариациях величины геомагнитного поля на основе нейронной сети CatalinNet // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2024686523, 11.11.2024

 

 

Фотогалерея

Географическое положение