Мощное новогоднее землетрясение в Японии обладало сразу двумя эпицентрами

Мощное новогоднее землетрясение в Японии обладало сразу двумя эпицентрами

0 37

Для жителей Японии 2024 год начался совсем не празднично — землетрясение на полуострове Ното в префектуре Исикава произошло днем 1 января и стало самым смертоносным за последние 13 лет. Погибли 339 человек, трое пропали без вести, еще 1300 пострадали, а 156 тысяч строений были повреждены или разрушены. Подробный анализ сейсмических данных позволил установить, что это событие оказалось примечательно не только своей трагичностью, но и с научной точки зрения: оно стало редким примером землетрясений с двумя эпицентрами (и, соответственно, с двумя гипоцентрами).

Слева — карта местности с двумя эпицентрами (золотая и фиолетовая звезды), изолиниями смещения в разломах (метры, чем краснее, тем больше смещение) и отметками измерительных станций (белые треугольники). Справа — схема «цепной реакции», через десять секунд после начала толчков из гипоцентра I (золотая звезда и стрелки), начинаются толчки из гипоцентра II (фиолетовая звезда и стрелки), а затем разрушается барьер-мостик (красная зона A-II) / © Liuwei Xu et al., Dual-initiation ruptures in the 2024 Noto earthquake encircling a fault asperity at a swarm

Однако 1 января два меньших землетрясения произошли почти одновременно по разные стороны от барьера. Волны от первого толчка обогнули его и спровоцировали второй толчок, после которого барьер не выдержал и разрушился, высвободив всю накопленную энергию. Ранее подобную «двойную инициацию» сейсмологи чаще встречали в симуляциях, чем наблюдали в данных о реальных землетрясениях.

Авторы новой научной работы, опубликованной в рецензируемом журнале Science, считают, что такая цепная природа мощных землетрясений может быть довольно распространена. Но увидеть ее сейчас удалось только благодаря высокому разрешению японской сети сейсмологических станций, высокоточным измерениям на основе данных GPS и спутниковым наблюдениям. Полученная подробная картина поможет усовершенствовать модели и повысить точность прогнозирования мощных землетрясений.

Источник

НЕТ КОММЕНТАРИЕВ

Оставить комментарий