SATELLITE-DETECTED ANOMALOUS CHANGES IN PARAMETERS OF VARIOUS GEOPHYSICAL FIELDS DURING EARTHQUAKES OF 6 ≤ M ≤ 7.8 IN TÜRKIYE IN FEBRUARY 2023

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Research was conducted using satellite data to study variations in parameters of various geophysical fields manifested in the lithosphere, atmosphere, and ionosphere during the preparation and occurrence of destructive earthquakes of 6 ≤ M ≤ 7.8 in Türkiye in February 2023. Precursor manifestations of these seismic events were satellite-detected in the form of anomalies in parameters of various geophysical fields, including: lineament systems, surface skin temperature and surface air temperature, relative humidity, latent heat flux, integrated flux of outgoing longwave radiation, altitude changes in ionospheric electron density, total electron content of the ionosphere, as well as aerosol optical depth. It was found that the anomalies of all studied geophysical fields detected using satellite data manifested most intensively during the period 3–13 days before the onset of seismic events.

Об авторах

V. Bondur

Автор, ответственный за переписку.
Email: koshkina_vera@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-2049-6176
SPIN-код: 3671-9808
Scopus Author ID: 6602420154

M. Tsidilina

Email: tsidilina2910@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9164-5554
SPIN-код: 9575-6211
Scopus Author ID: 16314418700

E. Efremycheva

Email: gaponova.e.v@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5692-9802
SPIN-код: 4644-5440
Scopus Author ID: 57196298750

O. Voronova

Email: v_olya86@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9921-5965
SPIN-код: 4777-4382
Scopus Author ID: 57196296702

M. Gaponova

Email: office@aerocosmos.info
ORCID iD: 0000-0003-0143-281X
SPIN-код: 4820-0510
Scopus Author ID: 36008413400

N. Feoktistova

Email: feography@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7812-0825
SPIN-код: 6402-2205
Scopus Author ID: 6603947815

A. Zima

Email: office@aerocosmos.info
ORCID iD: 0000-0003-1210-503X
SPIN-код: 1153-1799
Scopus Author ID: 57215673685

Список литературы

  1. Akhoondzadeh, M. (2015), Ant Colony Optimization detects anomalous aerosol variations associated with the Chile earthquake of 27 February 2010, Advances in Space Research, 55(7), 1754–1763, https://doi.org/10.1016/j.asr.2015.01.016.
  2. Akhoondzadeh, M., and D. Marchetti (2023), Study of the Preparation Phase of Turkey’s Powerful Earthquake (6 February 2023) by a Geophysical Multi-Parametric Fuzzy Inference System, Remote Sensing, 15(9), 2224, https://doi.org/10.3390/rs15092224.
  3. Bondur, V. G., and V. M. Smirnov (2005), Method for monitoring seismically hazardous territories by ionospheric variations recorded by satellite navigation systems, Doklady Earth Sciences, 403(5), 736–740, EDN: LJHLVP.
  4. Bondur, V. G., I. A. Garagash, M. B. Gokhberg, and M. V. Rodkin (2016), The evolution of the stress state in Southern California based on the geomechanical model and current seismicity, Izvestiya, Physics of the Solid Earth, 52(1), 117–128, https://doi.org/10.1134/S1069351316010043.
  5. Bondur, V. G., M. N. Tsidilina, E. V. Gaponova, and O. S. Voronova (2022), Combined Analysis of Anomalous Variations in Various Geophysical Fields during Preparation of the M5.6 Earthquake near Lake Baikal on September 22, 2020, Based on Satellite Data, Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 58(12), 1532–1545, https://doi.org/10.1134/S0001433822120052.
  6. Bondur, V. G., T. N. Chimitdorzhiev, and A. V. Dmitriev (2023), Anomalous Geodynamics before the 2023 Earthquake in Turkey According to Radar Interferometry 2018-2023, Issledovanie Zemli iz Kosmosa, 2023(3), 3–12, https://doi.org/10.31857/S0205961423030090 (in Russian).
  7. Cervone, G., R. P. Singh, M. Kafatos, and C. Yu (2005), Wavelet maxima curves of surface latent heat flux anomalies associated with Indian earthquakes, Natural Hazards and Earth System Sciences, 5(1), 87–99, https://doi.org/10.5194/nhess-5-87-2005.
  8. Dal Zilio, L., and J.-P. Ampuero (2023), Earthquake doublet in Turkey and Syria, Communications Earth & Environment, 4(1), https://doi.org/10.1038/s43247-023-00747-z.
  9. Dey, S., and R. P. Singh (2003), Surface latent heat flux as an earthquake precursor, Natural Hazards and Earth System Sciences, 3(6), 749–755, https://doi.org/10.5194/nhess-3-749-2003.
  10. Federal Research Center Geophysical Survey of the RAS (2023), Catalog of the last earthquakes from 2000 to 2023, http://www.ceme.gsras.ru (in Russian), (visited on 12/08/2023).
  11. Ganguly, N. D. (2016), Atmospheric changes observed during April 2015 Nepal earthquake, Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 140, 16–22, https://doi.org/10.1016/j.jastp.2016.01.017.
  12. Ghosh, S., S. Sasmal, M. Naja, S. Potirakis, and M. Hayakawa (2023), Study of aerosol anomaly associated with large earthquakes (M>6), Advances in Space Research, 71(1), 129–143, https://doi.org/10.1016/j.asr.2022.08.051.
  13. Google Earth Engine (2023), MCD19A2 Level 2 data product 2000-2023, https://earthengine.google.com/, (visited on 12/20/2023).
  14. Gvishiani, A. D., A. A. Soloviev, and B. A. Dzeboev (2020), Problem of Recognition of Strong-Earthquake-Prone Areas: a State-of-the-Art Review, Izvestiya, Physics of the Solid Earth, 56(1), 1–23, https://doi.org/10.1134/s1069351320010048.
  15. Hearty, T., A. Savtchenko, M. Theobald, et al. (2013), Readme document for AIRS version 006 products, NASA, GES DISC.
  16. Jiao, Z., J. Zhao, and X. Shan (2018), Pre-seismic anomalies from optical satellite observations: a review, Natural Hazards and Earth System Sciences, 18(4), 1013–1036, https://doi.org/10.5194/nhess-18-1013-2018.
  17. Keilis-Borok, V., A. Gabrielov, and A. Soloviev (2009), Geo-complexity and Earthquake Prediction, in Encyclopedia of Complexity and Systems Science, pp. 4178–4194, Springer New York, https://doi.org/10.1007/978-0-387-30440-3_246.
  18. Lyapustin, A., and Y. Wang (2018), MCD19A2 MODIS/Terra+Aqua Land Aerosol Optical Depth Daily L2G Global 1km SIN Grid V006, https://doi.org/10.5067/MODIS/MCD19A2.006.
  19. Mikhailov, V. O., I. P. Babayants, M. S. Volkova, et al. (2023a), Reconstruction of Co-Seismic and Post-Seismic Processes for the February 6, 2023 Earthquake in Turkey from Data of Satellite SAR Interferometry, Izvestiya, Physics of the Solid Earth, 59(6), 888–898, https://doi.org/10.1134/S1069351323060113.
  20. Mikhailov, V. O., I. P. Babayantz, M. S. Volkova, et al. (2023b), The February 6, 2023, Earthquakes in Turkey: A Model of the Rupture Surface Based on Satellite Radar Interferometry, Doklady Earth Sciences, 511(1), 571–577, https://doi.org/10.1134/S1028334X23600627.
  21. Mogi, K. (1985), Earthquake Prediction, Academic Press, Tokyo.
  22. Molchan, G., and V. Keilis-Borok (2008), Earthquake prediction: probabilistic aspect, Geophysical Journal International, 173(3), 1012–1017, https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.2008.03785.x.
  23. Noll, C. E. (2010), The crustal dynamics data information system: A resource to support scientific analysis using space geodesy, Advances in Space Research, 45(12), 1421–1440, https://doi.org/10.1016/j.asr.2010.01.018.
  24. Okada, Y., S. Mukai, and R. P. Singh (2004), Changes in atmospheric aerosol parameters after Gujarat earthquake of January 26, 2001, Advances in Space Research, 33(3), 254–258, https://doi.org/10.1016/S0273-1177(03)00474-5.
  25. Pulinets, S., and D. Ouzounov (2011), Lithosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling (LAIC) model - An unified concept for earthquake precursors validation, Journal of Asian Earth Sciences, 41(4–5), 371–382, https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2010.03.005.
  26. Pulinets, S. A., D. Ouzounov, A. V. Karelin, K. A. Boyarchuk, and L. A. Pokhmelnykh (2006), The physical nature of thermal anomalies observed before strong earthquakes, Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 31(4–9), 143–153, https://doi.org/10.1016/j.pce.2006.02.042.
  27. Ruzhich, V. V., L. P. Berzhinskaya, E. A. Levina, and E. I. Ponomareva (2023), On the causes and consequences of two devastating earthquakes in the Türkiye on February 6, 2023, Geology and Environment, 3, 22–34, https://doi.org/10.26516/2541-9641.2023.1.22.
  28. Saha, S., S. Moorthi, H.-L. Pan, et al. (2010), The NCEP Climate Forecast System Reanalysis, Bulletin of the American Meteorological Society, 91(8), 1015–1058, https://doi.org/10.1175/2010bams3001.1.
  29. Smirnov, V. M., and E. V. Smirnova (2008), Investigation of the Possibility of Satellite Navigation System Application for Seismic Event Monitoring, Electromechanics problems, 105, 94–104 (in Russian), EDN: KDSVGL.
  30. Sobolev, G. A., and A. V. Ponomarev (2003), Earthquake physics and precursors, Nauka, Moscow (in Russian), EDN: RVEBFL.
  31. Soloviev, A. A., and A. I. Gorshkov (2017), Modeling the dynamics of the block structure and seismicity of the Caucasus, Izvestiya, Physics of the Solid Earth, 53(3), 321–331, https://doi.org/10.1134/S1069351317030120.
  32. Trifonov, V. G. (2017), Neotectonics of Mobile Belts, in Transactions of the Geological Institute, 614, p. 180, GEOS, Moscow (in Russian), EDN: RTGVPV.
  33. Tronin, A. A. (2000), Thermal IR satellite sensor data application for earthquake research in China, International Journal of Remote Sensing, 21(16), 3169–3177, https://doi.org/10.1080/01431160050145054.
  34. United States Geological Survey (2023), Catalog of the last earthquakes from 2000 to 2023, https://earthquake.usgs.gov, (visited on 12/08/2023).
  35. World Data System (2023), World Data Center for Geomagnetism, Kyoto, http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/index.html, (visited on 11/20/2023).
  36. Xiong, P., X. H. Shen, Y. X. Bi, et al. (2010), Study of outgoing longwave radiation anomalies associated with Haiti earthquake, Natural Hazards and Earth System Sciences, 10(10), 2169–2178, https://doi.org/10.5194/nhess-10-2169-2010.
  37. Xu, Y., T. Li, X. Tang, X. Zhang, H. Fan, and Y. Wang (2022), Research on the Applicability of DInSAR, Stacking-InSAR and SBAS-InSAR for Mining Region Subsidence Detection in the Datong Coalfield, Remote Sensing, 14(14), 3314, https://doi.org/10.3390/rs14143314.
  38. Zhang, L., K. Dai, J. Deng, et al. (2021), Identifying potential landslides by stacking-insar in southwestern china and its performance comparison with sbas-insar, Remote Sensing, 13(18), 3662, https://doi.org/10.3390/rs13183662.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Bondur V., Tsidilina M., Efremycheva E., Voronova O., Gaponova M., Feoktistova N., Zima A., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».