Vielen Menschen ist bewusst, dass auf große Erdbeben oft eine Folge von Nachbeben folgt, da sich die Spannungen in der Umgebung neu verteilen. Vielen ist vielleicht nicht bewusst, dass es auch Erdbebenfolgen gibt, die vor den meisten großen Erdbeben auftreten.
Der sogenannte Precursory-Scale-Anstieg (PSI) beschreibt einen plötzlichen Anstieg der Rate und Größe von Erdbeben in einem Vorläufergebiet, mit einer Vorläuferzeit und -stärke vor dem bevorstehenden großen Erdbeben. Statistische Beziehungen zwischen den verschiedenen Vorläufervariablen bilden die Grundlage des Erdbebenvorhersagemodells EEPAS (Every Earthquake a Precursor Entsprechend Scale).
Ziel von EEPAS ist es, schwere bevorstehende Erdbeben mittelfristig vorherzusagen, d. h. je nach Stärke innerhalb von Monaten bis Jahrzehnten. EEPAS hat bei weltweiten Tests gute Ergebnisse erzielt und leistet einen wichtigen Beitrag zur öffentlichen Erdbebenvorhersage in Neuseeland und zum neuseeländischen National Seismic Hazard Model.
Bisher gab es nur begrenzte Analysen der anfänglichen Skalenzunahme, was höchstwahrscheinlich auf die aufwändige und manuelle Methode zurückzuführen ist, mit der sie ursprünglich festgestellt wurde. Jüngste Arbeiten deuten darauf hin, dass für ein bestimmtes Erdbeben mehrere PSI-Identifikationen möglich sind, wobei kleinere Vorläufergebiete mit längeren Vorläuferzeiten verbunden sind und umgekehrt.
Ein systematischerer Ansatz zur Erkennung von PSI war erforderlich, um diesen Kompromiss zwischen Fläche und Zeit zu untersuchen und zu bestätigen, dass kleine Vorläuferflächen wachsen, je näher die Zeit dem Hauptbeben kommt. GNS Science Hazard and Risk Scientist Dr. Annemarie Christophersen ist die Hauptautorin eines Artikels veröffentlicht In Seismologische Forschungsbriefe Das beschreibt zwei Algorithmen, die PSI in Erdbebenkatalogen automatisch erkennen.
Die Algorithmen wurden sowohl auf reale Erdbebenkataloge als auch auf simulierte Daten angewendet, die auf der bekannten Physik von Erdbebenereignissen basieren. Die Algorithmen identifizieren mehrere PSI-Realisierungen für die meisten großen Erdbeben mit unterschiedlichen Vorläuferzeiten, -gebieten und -stärken.
Im Durchschnitt wurde sowohl für reale als auch für synthetische Daten ein ausgeglichener Kompromiss zwischen Zeit und Raum festgestellt. Außerdem stimmen die Skalierungsbeziehungen der PSI-Parameter mit den ursprünglichen subjektiv identifizierten Skalierungsbeziehungen überein, aus denen die EEPAS-Prognosemodelle abgeleitet wurden.
Dr. Christophersen sagt: „Unsere Arbeit ist von entscheidender Bedeutung, um unser Verständnis darüber zu verbessern, wie sich die Erdbebenaktivität zu einem großen Erdbeben entwickelt. Unser nächster Schritt besteht darin, unsere Erkenntnisse in das EEPAS-Modell einzubeziehen, um die mittelfristige Erdbebenvorhersage zu verbessern, was einen direkten Input darstellt.“ in die öffentliche Erdbebenvorhersage und das National Seismic Hazard Model einzubeziehen. Diese Ressourcen helfen uns, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo gebaut werden soll, und der Stärkung der bestehenden Infrastruktur Priorität einzuräumen, um Neuseeland widerstandsfähiger gegen große Erdbeben zu machen.
Weitere Informationen:
Annemarie Christophersen et al., Algorithmische Identifizierung des Phänomens der vorläufigen Skalenerhöhung in Erdbebenkatalogen, Seismologische Forschungsbriefe (2024). DOI: 10.1785/0220240233