Везде

Президиум РАНИсследование Земли из космоса Earth Research from Space

  • ISSN (Print) 0205-9614
  • ISSN (Online) 3034-5405

Аномальная геодинамика перед землетрясением 2023 г. В Турции по данным спутниковой радарной интерферометрии 2018–2023 гг.

Вы можете
Код статьи
10.31857/S0205961423030090-1
DOI
10.31857/S0205961423030090
Тип публикации
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Бондур В. Г.
  • Аффилиация: Институт физического материаловедения СО РАН
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 3
Страницы
3-12
Аннотация
На основе результатов обработки 437 радиолокационных интерферограмм, полученных по данным радиолокатора спутника Sentinel-1 в период с начала 2018 г. до начала разрушительной сейсмической активности, произошедшей в Турции в феврале 2023 г., с использованием метода Stacking InSAR построены поля скоростей смещения блоково-разломной структуры и выявлены основные геодинамические процессы в районе Восточно-Анатолийского разлома. Установлены аномальные смещения блоков вдоль этого разлома, которые приурочены к землетрясению с магнитудой 6.7, состоявшемуся 24 января 2020 г. С использованием кластерного анализа временных рядов полей скоростей установлены зоны напряженно деформированного состояния основных блоков, в период, предшествующий этому землетрясению. Показано, что эпицентры землетрясений, произошедших в феврале 2023 г., расположены в районе этих зон. Сделан вывод о необходимости использования такой методики для оценки напряженно деформированного состояния с целью прогнозирования сейсмоактивности.
Ключевые слова
дистанционное зондирование Земли радиолокационная интерферометрия землетрясения метод взвешенного усреднения интерферограмм Sentinel-1
Дата публикации
15.09.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
5

Библиография

  1. 1. Бондур В.Г., Воронова О.С. Исследования тепловых полей перед сильными землетрясениями в Турции 8 марта 2010 г. (М = 6.1) и 24 января 2020 г. (М = 6.7) // Исслед. Земли из космоса. 2020. № 6. С. 3–16. https://doi.org/10.31857/S0205961420060032
  2. 2. Бондур В.Г., Гарагаш И.А, Гохберг М.Б., Родкин М.В. Эволюция напряженного состояния Южной Калифорнии на основе геомеханической модели и текущей сейсмичности // Физика Земли. 2016 (а). № 1. С. 120–132. https://doi.org/10.7868/S000233371601004X
  3. 3. Бондур В.Г., Гарагаш И.А., Гохберг М.Б. Крупномасштабное взаимодействие сейсмоактивных тектонических провинций. На примере Южной Калифорнии // Докл. АН. 2016 (б). Т. 466. № 5. С. 598–601. https://doi.org/10.7868/S0869565216050170
  4. 4. Бондур В.Г., Гарагаш И.А., Гохберг М.Б., Лапшин В.М., Нечаев Ю.В. Связь между вариациями напряженно-деформированного состояния земной коры и сейсмической активностью на примере Южной Калифорнии // Докл. АН. 2010. Т. 430. № 3. С. 400–404.
  5. 5. Бондур В.Г., Гарагаш И.А., Гохберг М.Б., Лапшин В.М., Нечаев Ю.В., Стеблов Г.М., Шалимов С.Л. Геомеханические модели и ионосферные вариации для крупнейших землетрясений при слабом воздействии градиентов атмосферного давления // Докл. АН. 2007. Т. 414. № 4. С. 540–543.
  6. 6. Бондур В.Г., Цидилина М.Н., Гапонова Е.В., Воронова О.С. Совместный анализ аномальных вариаций различных геофизических полей по космическим данным при подготовке землетрясения в районе оз. Байкал 22 сентября 2020 Г. (М = 5.6) // Исслед. Земли из космоса. 2022 (а). № 5. С. 3–19. https://doi.org/10.31857/S0205961422050049
  7. 7. Бондур В.Г., Чимитдоржиев Т.Н., Дмитриев А.В., Дагуров П.Н. Оценка реактивации оползня на реке Бурея методами радарной интерферометрии // Докл. АН. Науки о Земле. 2022 (б). Т. 502. № 2. С. 83–89. https://doi.org/10.31857/S2686739722020025
  8. 8. Бондур В.Г., Чимитдоржиев Т.Н., Дмитриев А.В., Дагуров П.Н. Методы радарной интерферометрии и обработки оптических спутниковых изображений для исследования негативных воздействий на окружающую среду (на примере Байкальского ЦБК). // Исслед. Земли Из Космоса. 2021(a). № 5. С. 3–14. https://doi.org/10.31857/S020596142105002X
  9. 9. Бондур В.Г., Чимитдоржиев Т.Н., Тубанов Ц.А., Дмитриев А.В., Дагуров П.Н. Анализ динамики блоково-разломной структуры в районе землетрясений 2008 и 2020 г. на Южном Байкале методами спутниковой радиоинтерферометрии // Докл. АН. Науки О Земле. 2021 (б). Т. 499. С. 144–150. https://doi.org/10.31857/S268673972108003X
  10. 10. Михайлов В.О., Назарян А.Н., Смирнов В.Б., Диаман М., Шапиро Н. М., Киселева Е. А., Тихоцкий С.А., Поляков С.А., Смольянинова Е.И., Тимошкина Е.П. Совместная интерпретация данных дифференциальной спутниковой интерферометрии и GPS на примере Алтайского (Чуйского) землетрясения 27.09.2003 г. // Физика Земли. 2010. № 2. С. 3–16.
  11. 11. МЧС России [Электронный ресурс], URL: https://mchs.gov.ru/ (дата обращения 28 марта 2023). Служба Срочных Донесений [Электронный ресурс], URL http://www.ceme.gsras.ru/new/ssd_news.htm (дата обращения 28 марта 2023).
  12. 12. Соболев Г.А., Пономарев А.В. Физика землетрясений и предвестники. М.: Наука, 2003, 270 с.
  13. 13. Феоктистов А.А., Захаров А.И., Гусев М.А., Денисов П.В. Исследование возможностей метода малых базовых линий на примере модуля SBAS программного пакета SARSCAPE и данных РСА ASAR/ENVISAT и PALSAR/ALOS. Часть 1. Ключевые моменты метода. // Журн. Радиоэлектроники. 2015а. № 9. С. 13. URL http://jre.cplire.ru/jre/sep15/1/text.pdf.
  14. 14. Феоктистов А.А., Захаров А.И., Гусев М.А., Денисов П.В. Исследование возможностей метода малых базовых линий на примере модуля SBAS программного пакета SARSCAPE и данных РСА ASAR/ENVISAT и PALSAR/ALOS. Часть 2. Экспериментальные результаты // Журн. Радиоэлектроники. 2015б. № 9. С. 14. URL http://jre.cplire.ru/jre/sep15/2/text.pdf.
  15. 15. Филатова В.М., Назаров И.В., Филатов А.В. Методы и результаты геостатистической обработки радарной интерферометрии на территории Калининградской области // Современные Проблемы ДЗЗ Из Космоса. 2021. Т. 18. № 5. С. 74–82. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-5-74-82
  16. 16. ASF Data Search [Электронный ресурс], URL https://search.asf.alaska.edu/#/ (дата обращения 28 марта 2023).
  17. 17. Berardino P., Fornaro G., Lanari R., Sansosti E. A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms. // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2002. V. 40. № 11. P. 2375–2383. https://doi.org/10.1109/TGRS.2002.803792
  18. 18. Dai K., Liu G., Li Z., Ma D., Wang X., Zhang B., Tang J., Li G. Monitoring Highway Stability in Permafrost Regions with X-band Temporary Scatterers Stacking InSAR // Sensors. 2018. V. 18. P. 1876. https://doi.org/10.3390/s18061876
  19. 19. Ferretti A., Prati C., Rocca F. Permanent scatterers in SAR interferometry // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. V. 39. P. 8–20. https://doi.org/10.1109/36.898661
  20. 20. Hogenson K., Kristenson H., Kennedy J., Johnston A., Rine J., Logan T., Zhu J., Williams F., Herrmann J., Smale J., Meyer F. Hybrid Pluggable Processing Pipeline (HyP3): A cloud-native infrastructure for generic processing of SAR data. 2020. https://doi.org/10.5281/zenodo.6917373
  21. 21. Koyama C.N., Watanabe M., Hayashi M., Ogawa T., Shimada M. Mapping the spatial-temporal variability of tropical forests by ALOS-2 L-band SAR big data analysis // Remote Sensing of Environment. 2019. V. 233. P. 111372. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111372
  22. 22. M 6.7 earthquake in eastern Turkey, 2020, [Электронный ресурс], URL: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/eventpage/ us60007ewc/ executive (дата обращения 28 марта 2023)
  23. 23. Nof R.N., Baer G., Eyal Y., Novali F. Current surface displacement along the Carmel Fault system in Israel from InSAR stacking and PSInSAR // Israel J. Earth Sciences. 2008. V. 57. № 2. P. 71–86. https://doi.org/10.1560/IJES.57.2.71
  24. 24. Sandwell D.T., Price E.J. Phase gradient approach to stacking interferograms // J. Geophysical Research: Solid Earth. 1998. V. 103. P. 30183–30204. https://doi.org/10.1029/1998JB900008
  25. 25. Strozzi T., Wegmuller U., Werner C., Wiesmann A. Measurement of slow uniform surface displacement with mm/year accuracyy // IGARSS 2000 Proceedings (Cat. No.00CH37120). 2000. P. 2239–2241. V. 5. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2000.858368
  26. 26. Styron R., Pagani M. The GEM Global Active Faults Database // Earthquake Spectra. 2020. V. 36. P. 160–180. https://doi.org/10.1177/8755293020944182
  27. 27. Weiss J.R., Walters R.J., Morishita Y., Wright T.J., Lazecky M., Wang H., Hussain E., Hooper A.J., Elliott J.R., Rollins C., Yu C., González P.J., Spaans K., Li Z., Parsons B. High-Resolution Surface Velocities and Strain for Anatolia From Sentinel-1 InSAR and GNSS Data // Geophysical Research Letters. 2020. V. 47. P. e2020GL087376. https://doi.org/10.1029/2020GL087376
  28. 28. Xu Y., Li T., Tang X., Zhang X., Fan H., Wang Y. Research on the Applicability of DInSAR, Stacking-InSAR and SBAS-InSAR for Mining Region Subsidence Detection in the Datong Coalfield // Remote Sensing. 2022. V. 14. P. 3314. https://doi.org/10.3390/rs14143314
  29. 29. Yi Y., Xu X., Xu G., Gao H. Rapid Mapping of Slow-Moving Landslides Using an Automated SAR Processing Platform (HyP3) and Stacking-InSAR Method // Remote Sensing. 2023. V. 15. P. 1611. https://doi.org/10.3390/rs15061611
  30. 30. Zhang L., Dai K., Deng, J. Ge D., Liang R., Li W., Xu Q. Identifying Potential Landslides by Stacking-InSAR in Southwestern China and Its Performance Comparison with SBAS-InSAR // Remote Sensing. 2021. V. 13. P. 3662. https://doi.org/10.3390/rs13183662
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека