Phát hiện phương pháp dự báo động đất chính xác trước vài tháng
Đây là một bước đột phá trong lĩnh vực địa chấn học, mở ra hy vọng mới cho việc dự báo và giảm thiểu tác động của thiên tai này.
Các nhà khoa học thuộc Đại học Alaska Fairbanks vừa phát triển một phương pháp tiên tiến có khả năng dự báo chính xác động đất nhiều tháng trước khi chúng xảy ra.
Đội ngũ nghiên cứu, dẫn dắt bởi giáo sư Társilo Girona của Viện Địa vật lý UAF, đã tiến hành phân tích hai trận động đất lớn ở Mỹ: trận động đất 7.1 độ Richter xảy ra tại Anchorage, Alaska vào năm 2018, và chuỗi động đất từ 6.4 đến 7.1 độ Richter tại Ridgecrest, California vào năm 2019. Họ phát hiện ra rằng trước khi các trận động đất lớn xảy ra, khu vực Nam Trung bộ Alaska và Nam California đã trải qua hoạt động địa chấn cường độ thấp bất thường trong khoảng ba tháng.
Nghiên cứu chỉ ra rằng sự bất ổn trước các trận động đất lớn được thể hiện rõ ràng qua các hoạt động địa chấn nhỏ, với độ lớn dưới 1.5. Điều này được phát hiện nhờ vào việc áp dụng các kỹ thuật thống kê tiên tiến, đặc biệt là học máy, cho phép các nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu từ các danh mục động đất để xác định các dấu hiệu tiền chấn.
Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một thuật toán dựa trên học máy, được huấn luyện để phân tích dữ liệu địa chấn và đưa ra các dự đoán về khả năng xảy ra động đất. Khi áp dụng thuật toán này vào trận động đất tại Anchorage, họ phát hiện rằng khoảng ba tháng trước trận động đất ngày 30/11/2018, khả năng xảy ra một trận động đất lớn đã tăng đột ngột lên khoảng 80%. Tỷ lệ này tiếp tục tăng lên khoảng 85% chỉ vài ngày trước khi trận động đất xảy ra. Các phát hiện tương tự cũng được ghi nhận đối với chuỗi động đất tại Ridgecrest, với khả năng xảy ra động đất lớn tăng lên đáng kể từ khoảng 40 ngày trước khi chuỗi động đất bắt đầu.
Theo giải thích của các nhà nghiên cứu, hoạt động địa chấn cường độ thấp trước các trận động đất lớn có thể liên quan đến sự gia tăng đáng kể áp lực chất lỏng trong các khe nứt địa chất. Điều này dẫn đến sự thay đổi trong tính chất cơ học của khe nứt, gây ra biến đổi không đều trong trường ứng suất khu vực và cuối cùng kích hoạt các trận động đất.
Giáo sư Girona nhấn mạnh rằng các mạng lưới địa chấn hiện đại tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, và nếu được phân tích đúng cách, có thể cung cấp những hiểu biết quan trọng về dấu hiệu tiền chấn của các trận động đất. Ông cũng bày tỏ sự lạc quan về tiềm năng của học máy và tính toán hiệu suất cao trong việc phát hiện các mẫu hình có ý nghĩa, có thể báo hiệu sự xuất hiện của động đất.
Nhóm nghiên cứu hiện đang chuẩn bị thử nghiệm thuật toán này trong các tình huống gần như thời gian thực, với mục tiêu giải quyết các thách thức trong dự báo động đất, từ đó nâng cao khả năng dự báo và giảm thiểu thiệt hại do động đất gây ra.
