Strong-Earthquake-Prone Areas Recognition Based on an Algorithm with a Single Pure Training Class: I. Altai–Sayan–Baikal Region, М ≥ 6.0


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A new version of the Barrier algorithm is proposed for recognition of strong-earthquake prone regions based on training over a single reliable training class. The modification of the algorithm consists in creating blocks that reveal the geological–geophysical features (attributes) characteristic of the recognized highly seismic objects and provide their quantitative estimates. The recognition of the areas prone to earthquakes with M ≥ 6.0 is carried out for the Altai–Sayan–Baikal region. The results of the recognition are used for assessing the effect of the remote earthquakes that occurred in the Altai–Sayan orogenic region on the stability of structural-tectonic crustal blocks in the contact zone of the West Siberian platform and the Siberian plate.

Об авторах

B. Dzeboev

Geophysical Center, Russian Academy of Sciences; Geophysical Institute, Vladikavkaz Scientific Center, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: b.dzeboev@gcras.ru
Россия, Moscow, 119296; Vladikavkaz, 362002

A. Gvishiani

Geophysical Center, Russian Academy of Sciences; Schmidt Institute of Physics of the Earth, Russian Academy of Sciences

Email: b.dzeboev@gcras.ru
Россия, Moscow, 119296; Moscow, 123242

I. Belov

Geophysical Center, Russian Academy of Sciences

Email: b.dzeboev@gcras.ru
Россия, Moscow, 119296

S. Agayan

Geophysical Center, Russian Academy of Sciences

Email: b.dzeboev@gcras.ru
Россия, Moscow, 119296

V. Tatarinov

Geophysical Center, Russian Academy of Sciences; Schmidt Institute of Physics of the Earth, Russian Academy of Sciences

Email: b.dzeboev@gcras.ru
Россия, Moscow, 119296; Moscow, 123242

Yu. Barykina

Geophysical Center, Russian Academy of Sciences

Email: b.dzeboev@gcras.ru
Россия, Moscow, 119296

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).