Megathrust Earthquake in the East Coast of Kamchatka 30.07.2025

  • Authors: Konovalov A.V.1, Stepnova Y.2, Khanchuk A.I.3
  • Affiliations:
    1. Сахалинский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Дальневосточного геологического института Дальневосточного отделения Российской академии наук
    2. Russian academy of sciences Far eastern branch Far East Geological Institute (FEGI FEB RAS)
    3. Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Дальневосточный геологический институт Дальневосточного отделения Российской академии наук
  • Issue: Vol 526, No 2 (2026)
  • Section: SEISMOLOGY
  • Submitted: 23.09.2025
  • Accepted: 06.10.2025
  • Published: 18.11.2025
  • URL: https://journals.rcsi.science/2686-7397/article/view/311427
  • ID: 311427

Cite item

Full Text

Abstract

This paper presents the results of studying a megathrust earthquake (Mw = 8.8) that occurred on July 30, 2025 in the Pacific near the east coast of the Kamchatka Peninsula. Ground motions with Community Internet Intensity (CII) ranging from 4.8 to 8.5 were felt in the Kamchatka Region and on Paramushir Island of the Sakhalin Region. Several buildings were damaged. The triggered tsunami caused inundation and damage to a number of facilities in Severo-Kurilsk (Paramushir Island) and on Shumshu Island. We have reconstructed the high-frequency source-related acceleration spectrum (A0 = 1.26·1020 N·m/s2) based on seismic recordings and macroseismic data and determined the role of high slip areas (asperities) on a fault plane in generating strong ground motion. The obtained results provide an explanation for the contrast between the high magnitude of the event and a moderate level of seismic impacts and a relatively low degree of destruction. The mean recurrence interval between megathrust earthquakes (Mw ≥ 8.5) in the Kamchatka segment of the subduction zone is 57.6 ± 21.6 years.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Alexey Valerevich Konovalov

Сахалинский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Дальневосточного геологического института Дальневосточного отделения Российской академии наук

Email: a.konovalov@geophystech.ru
ORCID iD: 0000-0003-2997-1524

кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник, Сахалинский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Дальневосточного геологического института Дальневосточного отделения Российской академии наук

Yulia Stepnova

Russian academy of sciences
Far eastern branch
Far East Geological Institute (FEGI FEB RAS)

Author for correspondence.
Email: stepnova@fegi.ru
ORCID iD: 0000-0001-5263-5161

кандидат геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник

Russian Federation, 159, Prospekt 100-letiya, Vladivostok 690022, Russia, 690022

Alexander Ivanovich Khanchuk

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Дальневосточный геологический институт Дальневосточного отделения Российской академии наук

Email: khanchuk@fegi.ru
ORCID iD: 0000-0003-0226-1493

академик РАН, научный руководитель института, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Дальневосточный геологический институт Дальневосточного отделения Российской академии наук

Russian Federation

References

  1. Cui Q., Zhou Y., Liu L., Gao Y., Li G., Zhang S. The topography of the 660-km discontinuity beneath the Kuril-Kamchatka: Implication for morphology and dynamics of the northwestern Pacific slab // Earth and Planetary Science Letters. 2023. V. 602. P. 117967. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2022.117967
  2. Schäfer A.M., Wenzel F. Global Megathrust Earthquake Hazard—Maximum Magnitude Assessment Using Multi-Variate Machine Learning // Front. Earth Sci. 2019. V. 7:136. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00136
  3. Гусев А.А., Шумилина Л.С. Повторяемость сильных землетрясений Камчатки в шкале моментных магнитуд // Физика Земли. 2004. № 3. С. 34-42.
  4. Федотов С.А., Соломатин А.В. Долгосрочный сейсмический прогноз (ДССП) для Курило-Камчатской дуги на VI 2019–v 2024 гг.; свойства предшествующей сейсмичности в I 2017–V 2019 гг. Развитие и практическое применение метода ДССП // Вулканология и сейсмология. 2019. № 6. C. 6-22. https://doi.org/10.31857/S0203-0306201966-22
  5. Mai P.M., Beroza G.C. A spatial random field model to characterize complexity in earthquake slip // J Geophys Res Solid Earth. 2002. V. 107. 11. ESE-10. https://doi.org/10.1029/2001JB000588.
  6. USGS National Earthquake Information Center, PDE. https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/eventpage/us6000qw60/finite-fault
  7. Johnson J., Satake K. Asperity Distribution of the 1952 Great Kamchatka Earthquake and its Relation to Future Earthquake Potential in Kamchatka // Pure Appl. Geophys. 1999. V. 154. P. 541-553. https://doi.org/10.1007/s000240050243
  8. Беседина А.Н., Новикова Е.В., Белоклоков П.В., Комзелева В.П., Кулик Е.А., Маршакова Е.А., Нугманов И.И., Потапова К.Ю. Особенности зон локализации сильнейших землетрясений Курило-Камчатской дуги // Физика Земли. 2025. № 2. C. 19-35.
  9. Dan K., Sato T., Irikura K. Characterizing source model for strong motion prediction based on asperity model // Proc. 11th Japan Earthquake Engineering Symposium, 27–31 May 2002. Tokyo: Gakkai, 2002. P. 555–560.
  10. González J., Irikura K. Source Characterization of Mexican Subduction Earthquakes from Acceleration Source Spectra for the Prediction of Strong Ground Motions // Bulletin of The Seismological Society of America. 2007. V. 97. https://doi.org/10.1785/0120050156
  11. Irikura K., Miyake H. Recipe for Predicting Strong Ground Motion from Crustal Earthquake Scenarios // Pure and Applied Geophysics. 2011. V. 168 (1–2). P. 85–104. https://doi.org/10.1007/s00024-010-0150-9
  12. Kumamoto T., Hamada Y. Examination of aperiodicity parameters for the Brownian Passage Time model using intraplate paleoearthquake data in Japan // Active Fault Res. 2005.V. 25. P. 9-22. https://doi.org/10.11462/afr1985.2005.25_9
  13. Matthews M.V., Ellsworth W.L., Reasenberg P.A. A Brownian Model for Recurrent Earthquakes // Bulletin of the Seismological Society of America.2002. V. 92. 6. P. 2233–2250. https://doi.org/10.1785/0120010267
  14. Satoh T. Rupture direction and short‐period spectral level of moderate‐sized intraslab and interplate earthquakes off the coast of Fukushima prefecture, Japan // Japan architectural review. 2023. V. 6. https://doi.org/10.1002/2475-8876.12340
  15. Satoh T. Short-period spectral level, Fmax and attenuation of outerrise, intraslab and interplate earthquakes in the Tohoku district // Journal of Structural and Construction Engineering (Transactions of AIJ). 2013. V. 78. https://doi.org/10.3130/aijs.78.1227
  16. Tajima R., Matsumoto Y., Si H., Irikura K. Comparative Study on Scaling Relations of Source Parameters for Great Earthquakes in Inland Crusts and on Subducting Plate-Boundaries. Zisin // Journal of the Seismological Society of Japan. 2nd ser. 2013. V. 66. P. 31–45. https://doi.org/10.4294/zisin.66.31
  17. Wald D.J., Quitoriano V., Dengler L.A., et al. Utilization of the Internet for Rapid Community Intensity Maps // Seismological Research Letters. 1999. V. 70. № 6.P. 680–697.
  18. Гусев А.А. Стохастическое моделирование протяженного очага землетрясения для характеризации сейсмической опасности. 1. Обоснование и общая структура алгоритма // Вопросы инженерной сейсмологии. 2013. Т. 40, № 1. С. 5–18.
  19. Коновалов А.В. Общее сейсмическое районирование в терминах высокочастотного некогерентного излучения: теоретические и практические аспекты // Вопросы инженерной сейсмологии. 2024. Т. 51. № 2. С. 20–35. https://doi.org/10.21455/VIS2024.2-2
  20. Коновалов А.В., Воронежцева Э.Е., Степнова Ю.А. Пространственные неоднородности вектора подвижки протяженных очагов землетрясений в районе Курило-Камчатского сегмента Тихоокеанской зоны субдукции // Вестник Дальневосточного отделения Российской академии наук. 2024. №2. C. 17-32. https://doi.org/10.31857/S0869769824020025

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 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».