«Наша статья показывает, что передовые статистические методы, в частности, машинное обучение, обладает потенциалом выявления предвестников землетрясений высокой магнитуды по анализу массивов данных, полученных из каталогов землетрясений», — сказал Тарсило Жирона из Университета в Фэрбанксе, Аляска.

Он и его коллеги написали компьютерный алгоритм поиска аномальной сейсмической активности в данных, собранных различными измерительными приборами в 2018 и 2019 годах, когда в Анкоридже (Аляска) и в Риджкресте (Калифорния) произошли землетрясения магнитудой 7,1. Ученые обнаружили, что приблизительно за три месяца до этого происходила аномальная сейсмическая активность низкой магнитуды, которая охватывала от 15 до 25% территории Южной Центральной Аляски и Южной Калифорнии. Магнитуда сейсмических волнений в этот период доходила до 1,5, пишет Science Daily.

Прошедший обучение алгоритм, анализируя данные землетрясения в Анкоридже, предсказывал сильную сейсмическую активность, начиная с трех месяцев до реального землетрясения, с вероятностью до 85%. В случае землетрясения в Риджкресте вероятность была та же, но период прогнозирования меньше — 40 дней.

Как предполагают геофизики, алгоритм делает умозаключения на основании изменений в давлении поровых флюидов, жидкостей в полых пространствах горных пород. Высокое давление может привести к смещению пластов.

«Повышенное давление в поровых флюидах, которое ведет к серьезным землетрясениям, меняет механические свойства разломов, что, в свою очередь, ведет к неравномерным колебаниям в региональном поле напряжений, — пояснил Кириаки Дримони из Университета Людвига Максимиллиана в Мюнхене. — Мы предполагаем, что эти неравные вариации управляют аномальной, предварительной низкомагнитудной сейсмической активностью».

Французские ученые обнаружили в прошлом году, что крошечные изменения в сигналах GPS предшествуют сильным землетрясениям примерно за два часа до первого толчка.