Analyzing Aerosol Lidar Signal Variation as a Possible Local Seismic Activity Indicator

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

We report the results of an almost year-long lidar monitoring of crustal aerosol emanation in a tunnel of the Baksan Neutrino Observatory of the Institute for Nuclear Research of the Russian Academy of Sciences (BNO INR) located in the Neutrino village in Kabardino-Balkaria. Cross-spectra analysis has demonstrated that at least 40% of the lidar signal energy is defined by meteorological parameter variations, namely, atmospheric pressure (represented in the barometric pumping effect) and air humidity. We demonstrate that lunar components of lunar-solar tides are present in the lidar signal (M2 and O1 waves) and these components do not coincide with meteorological parameter variation periods. This fact signifies that there is a tectonic component in the lidar-measured crustal aerosol variation signal. The totality of data shows the prospects of using lidar crustal aerosol monitoring for assessing local seismic activity level.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. V. Myasnikov

Sternberg Astronomical Institute of Lomonosov Moscow State University

Author for correspondence.
Email: andrey0405@mail.ru
Russian Federation, 13, Universitetsky Ave., Moscow, 119234

A. L. Sobisevich

Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Email: andrey0405@mail.ru
Russian Federation, Bldg. 1, 10, Bolshaya Gruzinskaya St., Moscow, 123242

S. M. Pershin

Prokhorov General Physics Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: pershin@kapella.gpi.ru
Russian Federation, 38, Vavilov St., Moscow, 119991

M. Ya. Grishin

Prokhorov General Physics Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: pershin@kapella.gpi.ru
Russian Federation, 38, Vavilov St., Moscow, 119991

V. N. Lednyov

Prokhorov General Physics Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: pershin@kapella.gpi.ru
Russian Federation, 38, Vavilov St., Moscow, 119991

V. A. Zavozin

Prokhorov General Physics Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: pershin@kapella.gpi.ru
Russian Federation, 38, Vavilov St., Moscow, 119991

References

  1. Алексеенко В.В., Гаврилюк Ю.М., Громушкин Д.М. и др. Связь вариаций потока тепловых нейтронов из земной коры с лунными периодами и сейсмической активностью // Физика Земли. 2009. № 8. С. 91–100.
  2. Гравиров В.В., Дещеревский А.В., Кузьмин Ю.О., Лиходеев Д.В., Собисевич А.Л., Широков И.А. Развитие систем прецизионных наклономерных наблюдений в условиях подземной обсерватории // Сейсмические приборы. 2022. Т. 58. № 1. C. 29–52.
  3. Добровольский И.П. Математическая теория подготовки и прогноза тектонического землетрясения. М.: Физматлит, 2009. 236 с.
  4. Добровольский И.П. Возмущения флюидного потока земли при подготовке тектонического землетрясения // Геофизические исследования. 2011. Т. 12. № 2. С. 33–47.
  5. Лиходеев Д.В., Собисевич А.Л., Гравиров В.В. Приливные эффекты в тонкой структуре тепловых полей по результатам наблюдений в глубокой штольне северокавказской геофизической обсерватории // Доклады Российской Академии наук. Науки о Земле. 2022. Т. 503. № 2. С. 148–153.
  6. Мельхиор П. Земные приливы. М.: Мир, 1968. 482 с.
  7. Милюков В.К., Клячко Б.С., Мясников А.В., Стриганов П.С., Янин А.Ф., Власов А.Н. Лазерный интерферометр-деформограф для мониторинга движений земной коры // Приборы и техника эксперимента. 2005. № 6. С. 87–103.
  8. Мясников А.В. О проблеме учета влияния метеорологических факторов на большие прецизионные системы на примере Баксанского большебазового лазерного интерферометра // Сейсмические приборы. 2019. Т. 55. № 2. С. 27–38.
  9. Мясников А.В. Приливной отклик геофизической среды как индикатор уровня сейсмического напряжения земной коры // Сейсмические приборы. 2021. Т. 57. № 4. С. 51–65.
  10. Мясников А.В., Собисевич А.Л., Лиходеев Д.В. Региональный отклик геофизической среды на приливное воздействие // Доклады Российской Академии наук. Науки о Земле. 2022. Т. 503. № 2. С. 154–160.
  11. Першин С.М., Гришин М.Я., Завозин В.А. и др. Диодный лазер, генерирующий импульсы длительностью 3 нс, для лидара с высоким пространственным разрешением // Квантовая электроника. 2021. Т. 51. № 5. С. 423–426.
  12. Першин С.М., Гришин М.Я., Завозин В.А. и др. Лидарный мониторинг магматической активности малой камеры эльбрусского вулканического центра // Доклады Российской Академии наук. Физика, технические науки. 2023. Т. 509. С. 15–20.
  13. Собисевич А.Л., Гриднев Д.Г., Собисевич Л.Е., Канониди К.Х. Аппаратурный комплекс Северокавказской геофизической обсерватории // Сейсмические приборы. 2008. Т. 14. № 1. С. 21–42.
  14. Стенькин Ю.В., Алексеенко В.В., Громушкин Д.М., Сулаков В.П., Щеголев О.Б. Подземная физика и эффект влияния барометрического давления на подземный фоновый поток тепловых нейтронов // Журнал экспериментальной и теоретической физики. 2017. Т. 151. № 5. С. 845–849.
  15. Уткин И.С., Федотов С.А., Уткина Л.И. Оценка тепла, накопленного магматическим очагом вулкана Эльбрус во вмещающих его породах, и возможности его извлечения // Вулканология и сейсмология. 2009. № 5. С. 3–23.
  16. Edwards J.C., Bates R.C. Theoretical evaluation of radon emanation under a variety of conditions // Health Phys. 1980. V. 39. № 2. P. 263–274.
  17. Myasnikov A.V., Pershin S.M., Grishin M.Ya., Zavozin V.A., Makarov V.S., Ushakov A.A. Estimation of the Influence of Meteorological Factors on the Aerosol Lidar Signal in Tunnels above the Elbrus Volcano Chamber // Phys. Wave Phenom. 2022. V. 30. № 2. P. 119–127.
  18. Warden S., Bleier T., Kappler K. Long term air ion monitoring in search of pre-earthquake signals // J. Atmos. Solar-Terrestrial Phys. 2019. V. 186. P. 47–60.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Variations of the aerosol lidar signal during the period 23.08.2019-12.06.2020 (upper panel) and the power spectrum of the lidar signal (lower panel) in the frequency range corresponding to the period 36-7.5 h.

Download (311KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Spectral density of variation of the aerosol lidar signal, with numbers 1-6 labelling the main modes of the spectrum (panel A); spectral density of variation of atmospheric pressure and cross-spectrum of aerosols and pressure, respectively (panels B1 and B2); spectral density of variation of humidity and cross-spectrum of aerosols and humidity, respectively (panels C1 and C2).

Download (459KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Spectral density of variation of the aerosol lidar signal (upper panel); spectral density of the Earth's crustal deformation (middle panel); cross-spectral analysis of the lidar signal and tidal crustal deformation (lower panel). Vertical lines with labels indicate the lunar and solar tidal components according to [Melchior, 1968].

Download (69KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».