ИСТИНА

В отчете изложены результаты исследований по проекту «Комплексный анализ характеристик самоподобия сейсмичности, сети активных разломов и речных сетей в пределах Сихотэ-Алиньского орогенного пояса и прилегающих территорий». Проведен комплексный анализ характеристик самоподобия сейсмичности, сети активных разломов и речных сетей в пределах Сихотэ-Алиньского орогенного пояса и прилегающих территорий. Распределение очагов землетрясений по глубине и особенности геодинамики региона дают основание утверждать, что основные особенности сейсмичности определяются ко́ровыми и верхнекоровыми землетрясениями. Дифференциация исследуемой территории по плотности эпицентров на единицу площади, и по величине фрактальной размерности эпицентров De, показывает, что наиболее активные участки земной коры связаны с Харпийско-Курско-Приамурской зоной северо-восточного простирания, с северной частью Буренского массива и Монголо-Охотской складчатой системой. Корреляция между плотностью эпицентров и фрактальной размерностью носит нелинейный характер и находит объяснение в рамках концепции перколяционного кластера. Анализ наклона графика повторяемости b землетрясений в показывает, что наибольшие его значение в целом соответствует районам наибольшей сейсмической активности в северной части Буренского массива и в меньшей степени – Монголо-Охотской системы. Установлено, что повышенные значения фрактальной размерности разломной сети Df соответствуют складчатым системам (Сихотэ-Алиньской и Монголо-Охотской), а пониженные – впадинам и прогибам (Среднеамурская впадина, в меньшей степени – Удский и Торомский краевые прогибы). Сопоставление результатов фрактального анализа сети разломов с данными по современному напряженно-деформированному состоянию, установленному разными методами, показывает общую приуроченность зон повышенных значений фрактальной размерности сети разломов к областям интенсивного современного сжатия. Хорошее соответствие поля параметра b для верхнекоровых землетрясений и поля размерности сети разломов. указывает на общую согласованность самоподобного распределения магнитуды (и, следовательно, энергии) землетрясений и фрактального распределения размеров разрывных нарушений. Установлено, что повышенные значения фрактальной размерности речной сети Dr соответствуют поднятиям (Сихотэ-Алиньский и Монголо-Охотский орогены, а также северной части Буренского массива), а пониженные – впадинам (Среднеамурская впадина, менее выражено –Буренский краевой прогиб). При этом проявляется корреляция между амплитудой вертикальных движений и величиной Dr. Выявлено достаточно хорошее соответствие между показателями фрактальной размерности речной сети и поля разломов. Установлено, что временной ряд количества землетрясений относится к классу фликкер-шума. При анализе ряда N(t) выявлен периодический компонент (оценка периода 10–11 лет). Временной ряд выделения сейсмической энергии землетрясений по месяцам по своим свойствам близок к белому шуму. В результате проведенного анализа установлено, что все три независимых метода, которые были использованы для анализа фрактальных характеристик временных рядов сейсмичности, дают хорошо согласующиеся результаты. Таким образом, наши результаты показывают, что параметры самоподобия являются важной количественной характеристикой интенсивности разрывных нарушений и современного напряженно-деформированного состояния, и может использоваться при неотектоническом и геодинамическом анализе.

The report presents the results of studies on the project "Comprehensive analysis of self-similarity characteristics of seismicity, a network of active faults and river networks within the Sikhote-Alinsky orogenic belt and adjacent territories." A comprehensive analysis of the self-similarity characteristics of seismicity, a network of active faults and river networks within the Sikhote-Alinsky orogenic belt and adjacent territories has been carried out. The distribution of foci of earthquakes in depth and the features of geodynamics in the region give grounds to assert that the main features of seismicity are determined by crustal and upper crustal earthquakes. The differentiation of the study area from the density of the epicenters per unit area, and the fractal dimension of the epicenters De, shows that the most active sections of the earth's crust are connected with the Kharpi- Kursk-Priamurian zone of the northeasterly strike, with the northern part of the Buren massif and the Mongolo- Okhotsk fold system . The correlation between the density of epicenters and fractal dimension is non-linear in nature and finds an explanation within the framework of the percolation cluster concept. An analysis of the slope of the repeatability curve b of earthquakes shows that its largest value generally corresponds to the areas of greatest seismic activity in the northern part of the Buren massif and to a lesser extent - the Mongolo-Okhotsk system. It is established that the increased values ​​of the fractal dimension of the fault network Df correspond to the folded systems (Sikhote-Alinskaya and Mongolo-Okhotsk), and the lower ones to depressions and deflections (Middle Amur basin, to a lesser extent Udsky and Torom marginal troughs). A comparison of the results of fractal analysis of the fault network with data on the current stress-strain state established by different methods shows the overall association of the zones of increased values ​​of the fractal dimension of the fault network to areas of intense modern compression. Good correspondence of the parameter field b for the upper crustal earthquakes and the field of the dimension of the fault network. indicates the general consistency of the self-similar distribution of the magnitude (and, consequently, the energy) of earthquakes and the fractal distribution of the dimensions of discontinuous disturbances. It is established that the increased values ​​of the fractal dimension of the river network Dr correspond to uplifts (Sikhote-Alinsky and Mongolo-Okhotsk orogens, as well as the northern part of the Burensky massif), and lowered to depressions (Middle Amur basin, less pronounced-Buren marginal deflection). In this case, a correlation appears between the amplitude of vertical movements and the value of Dr. A fairly good correlation was found between the fractal dimension of the river network and the fault field. It is established that the time series of the number of earthquakes belongs to the class of flicker noise. When analyzing the N (t) series, a periodic component is identified (an estimate of a period of 10-11 years). Time series seismic energy of earthquakes by months in their properties is close to white noise. As a result of the analysis it was established that all three independent methods that were used to analyze the fractal characteristics of time series of seismicity give good consistent results. Thus, our results show that the self-similarity parameters are an important quantitative characteristic of the intensity of breaking disruptions and the current stress-strain state, and can be used in neotectonic and geodynamic analysis.

1. С использованием авторской компьютерной программы FrAnGeo (Захаров, 2011) проводит дополнительные уточняющие расчеты характеристик самоподобия сейсмичности, активных разломов и речных сетей в пределах Сихотэ-Алиньского орогенного пояса и прилегающих территорий. 2. С использованием авторской компьютерной программы FraTiS (Захаров, 2010) проводит дополнительные уточняющие расчеты характеристик самоподобия временных рядов сейсмических событий в пределах Сихотэ-Алиньского орогенного пояса и прилегающих территорий. 3. Проводит сопоставление и комплексный анализ полученных фрактальных характеристик сейсмичности, сети активных разломов и речных сетей между собой и с неотектоникой региона. 4 Предоставляет Заказчику результаты расчетов и их интерпретации в виде текстового отчета с необходимыми графическими иллюстрациями.

Разработано специализированное ПО FrAnGeo для анализа фрактальных характеристик сейсмичности, разломной сети, речной сети. Проведен анализ фрактальных характеристик сейсмичности и сетей активных разломов Евразии (Захаров, 2010, 2011). Изучены фрактальные характеристики поля эпицентров землетрясений Сихотэ-Алиньского орогенного пояса и прилегающих территорий (Диденко и др., 2017; Захаров и др., 2018 (в печати)).

Проведен комплексный анализ характеристик самоподобия сейсмичности, сети активных разломов и речных сетей в пределах Сихотэ-Алиньского орогенного пояса и прилегающих территорий. По результатам этого анализа, сопоставления полей полученных характеристик самоподобия друг с другом и с особенностями строения, тектоники и геодинамики региона можно сделать следующие выводы: 1. Распределение очагов землетрясений по глубине и особенности геодинамики региона дают основание утверждать, что основные особенности сейсмичности определяются ко́ровыми и верхнекоровыми землетрясениями, за исключением зоны глубоких землетрясений, связанных с зоной субдукции в Японском море. 2. Установлена фрактальная размерность поля эпицентров землетрясений для Сихотэ-Алиньского орогена и прилегающих территорий (De = 1.51  0.08), согласно которой регион по этому показателю занимает место между Камчаткой, Курилами (1.61 и 1.69, соответственно) и Байкалом (1.40) [Захаров, 2011]. 3. Дифференциация исследуемой территории по плотности эпицентров, рассчитанной на единицу площади, и по величине фрактальной размерности De, показывает, что наиболее активные участки земной коры связаны с Харпийско-Курско-Приамурской зоной северо-восточного простирания, являющейся северным сегментом трансрегиональной разломной системы Тан-Лу, с северной частью Буренского массива и Монголо-Охотской складчатой системой, что согласуется с ранее полученными результатами [Диденко и др., 2017]. 4. Корреляция между плотностью эпицентров и фрактальной размерностью носит нелинейный характер и находит объяснение в рамках концепции перколяционного кластера – совокупности элементов (разномасштабных разрывов), по которым реализуется разрушение при землетрясении. 5. Наклон графика повторяемости ко́ровых землетрясений в регионе (b = 0.6 0.03) близок к значениям, полученным ранее для и Камчатки и Сахалина [Захаров, 2011]. Наибольшие его значение в целом соответствует районам наибольшей сейсмической активности в северной части Буренского массива и в меньшей степени – Монголо-Охотской системы. 6. Вычислена фрактальная размерность сети разломов региона Df = 1.68  0.03. Рассчитано поле фрактальной размерности сети разломов в регионе. Установлено, что повышенные значения фрактальной размерности разломной сети соответствуют складчатым системам (Сихотэ-Алиньской и Монголо-Охотской), а пониженные – впадинам и прогибам (Среднеамурская впадина, в меньшей степени – Удский и Торомский краевые прогибы). Это объясняется тем, в складчатых системах вследствие активных процессов горообразования формирование разрывных нарушений идет более интенсивно. 7. Сопоставление результатов фрактального анализа сети разломов с данными по современному напряженно-деформированному состоянию, установленному разными методами [Ашурков и др., 2016; Рассказов и др., 2014; Степашко и др., 2018] , показывает общую приуроченность зон повышенных значений фрактальной размерности сети разломов к областям интенсивного современного сжатия, что делает фрактальный анализ разрывных нарушений важной количественной характеристикой напряженно-деформированного состояния. 8. Установлено хорошее соответствие поля параметра b для верхнекоровых землетрясений и поля размерности сети разломов Df. Таким образом, можно сделать вывод об общей согласованность самоподобного распределения магнитуды (и, следовательно, энергии) землетрясений и фрактального распределения размеров разрывных нарушений. 9. Вычислена фрактальная размерность речной сети региона Dr = 1.71  0.04. Рассчитано поле фрактальной размерности речной сети в регионе. Установлено, что повышенные значения фрактальной размерности речной сети соответствуют поднятиям (Сихотэ-Алиньский и Монголо-Охотский орогены, а также северной части Буренского массива), а пониженные – впадинам (Среднеамурская впадина, менее выражено –Буренский краевой прогиб). При этом проявляется корреляция между амплитудой вертикальных движений и величиной Dr.Это объясняется тем, что в зонах поднятий идет перестройка и ветвление речной сети, сложность которой и выражает количественно фрактальная размерность. Выявлено достаточно хорошее соответствие между показателями фрактальной размерности речной сети и поля разломов. 10. В результате проведенного анализа установлено, что все три независимых метода, которые были использованы для анализа фрактальных характеристик временных рядов сейсмичности Сихотэ-Алиньского орогенного пояса и прилегающих территорий, дают хорошо согласующиеся результаты. 11. Временной ряд количества землетрясений по месяцам N(t) относится к классу фликкер-шума, что проявляется как в значениях показателя Херста H=0.840.03, так и спектрального параметра =0.570.08. Этот временной ряд обладает определенной степенью детерминизма, что проявляется и в величине фрактальной размерности D=1.870.02. 12. При анализе ряда N(t) установлен периодический компонент (оценка периода 10–11 лет). Выявленный период близок к периоду в 11–13 лет, который определен по наибольшему количеству землетрясений с магнитудами ≥ 4.4 был для интервала 1971-2003 гг. в работе [Левин и др., 2008]. 13. Временной ряд энергии землетрясений по месяцам Es(t) по своим свойствам близок к белому шуму, что проявляется как в значениях показателя Херста H=0.550.03, так и спектрального параметра =0.050.09. Этот временной ряд близок случайному, что проявляется и в величине бо́льшей фрактальной размерности D=1.930.02. 14. Таким образом, по результатам нашей работы можно утверждать, что фрактальный подход существенно увеличивает возможности количественного описания и анализа, как сейсмотектонических процессов, так и сетей разломов, а также речных и эрозионно-русловых сетей.