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    新模拟算法揭示加州地震历史:更准确和有效

    发布日期:2021-02-11 12:52 物理论文

    因此,南加州地震中心、哥伦比亚大学、加州大学等的研究人员。决心用计算机来模拟加州过去80万年的地震。

    最新的发展是他们提供了一种全新的模拟算法,更加精确,可以对应过去的数据。这些研究人员提出了一种新的基于地震速率和地质状态的地震模拟模型RSQSim,该模型可以计算每个地震带的地层滑动与时间的关系。

    该模型与常用的地震模型最大的区别在于,它不依赖于基于地层摩擦的随机运动学断层预测,摩擦参数、应力传播等所有参数都是在RSQSim中确定的。简单来说,模型和方法具有较高的精度。加州地震模拟(来源:YouTube)

    但地震模拟与其他计算机模拟,如分子水平模拟化学反应、宏观固体流体力学、物理过程的最大区别是地震能量实际提供的数据太少,不像分子布朗运动那样随机,很难根据数据进行统计建模。加州地震模拟(来源:YouTube)

    一般来说,地震发生多少年?况且地震的区域分布这么分散,数据这么少,你凭什么要说服我们,算一次地震是准确的?

    然而,这次要介绍的研究人员使用了他们在布尔发表的论文。为了说明为什么他提供的新算法更可靠:

    首先,他们的模型是基于物理模型的,他们计算的地震数据与实际历史数据非常吻合。因为以前的地震模型会引入很多随机参数,不确定性更强;在他们的模型中,由于他们消除了“遍历不确定性”,他们在许多领域的预测精度要高得多。结果呢?

    在本文中,作者根据他们的RSQSim地震模拟模型计算了南加州一些地方的地震。忍不住让加州人民大声疾呼:他们住在多么危险的地方!在模拟的基础上,作者计算了每个地震带的滑动量,并用它来判断不同位置的地震可能性。作者用概率统计理论验证了他们计算结果的准确性。作者在地震区设置了观测点

    在这篇论文中,作者在南加州建立了十个不同的区域,并以其中的三角洲命名。根据震区附近地震带计算的参数,预测了该地区可能发生的地震程度。SBSM地区的地震动危险性明显高于其他地区

    经过作者的一些计算,作者使用了两种传统算法,CyberShake和ASK2014,来计算每个区域中称为“地面运动危险目标程度”的参数。发现“SBSM”这一明显区域的“地震动度”明显高于其他区域。

    因为作者在文中是以三角洲命名测点的,所以要想找出具体位置,可以用谷歌地图找出对应的经纬度。SBSM,本文中地震概率最高的地方,是圣贝纳迪诺,一个离洛杉矶不远的加州城市。圣贝纳迪诺美丽的自然风光

    圣贝纳迪诺是加利福尼亚州洛杉矶以东的一座城市。加州州立大学就在这里。在市中心,塞科姆湖公园可以用作游乐场和钓鱼。北面是被山川环绕的银木湖。圣贝纳迪诺国家森林的度假胜地大熊湖位于该市东北部。

    从介绍中,我们可以想象圣贝纳迪诺是一个美丽宜人的景点。但是圣贝纳迪诺的人不想空着,只是一个用电脑模拟出来的概率很低的系数。该吃饭睡觉了。加州持续大火(来源:NBC)

    值得一提的是,加州作为一个曾经让无数人向往的地方,近年来却因为频繁的火灾、空气污染、地震等自然灾害而变得不那么美丽。

    或许,我们可以用类似的思路,用计算机模拟程序,揭示近年来加州环境恶化背后的科学机制?真的是“建立大加州需要计算机模拟吗?”

    本文的通讯作者是凯文米尔纳,一位目前在南加州地震中心工作的计算科学家。凯文在南加州大学获得硕士学位,然后继续在南加州大学工作。

    但是,值得注意的是,凯文是一个彻头彻尾的“斜杠青年”。他不仅是一位优秀的计算地质学家,也是一位音乐家。地球物理学家、计算科学家和音乐家

    凯文自己创作了很多音乐作品,不时在加州开演唱会。是否与人们常规观念中的“码农”印象不符?凯文的乐队开演唱会(来源作者Instagram)

    也许,音乐和地震在很多方面是相似的。还是凯文的音乐像地震一样轰轰烈烈?

    现在互联网这么发达,开源代码好用,大家都能做到计算科学家做的事。地震预测模拟,让人感觉神秘难懂,今天数据开放的时候,你我简单下载安装即可。

    其中一篇论文所在的南加州地震中心(SCEC)已经开放了其地震模拟系统代码:SCEC宽带平台。该系统可以使用不同的算法来模拟加州、美国东北部和日本的地震。

    可惜这个系统目前不支持北美其他地区的预测;当然,中国地震预报暂时不支持。然而,老板们可以开发一个基于SCEC的属于中国的地震预测平台。 SCEC地震模拟开源系统示意图(来自官网)


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