Оценка эффективности экспресс-метода оперативного прогноза на примерах перуанского (2007 года), чилийских (2010, 2014 и 2015 годов) цунами

Ю. П. Королёв

Институт морской геологии и геофизики ДВО РАН, Южно-Сахалинск, Россия

e-mail: yu_p_k@mail.ru

Аннотация

Цель. Целью работы является изучение возможности оперативного прогнозирования цунами в условиях реального времени по данным глубоководных станций измерения уровня океана.

Методы и результаты. Экспресс-метод позволяет заблаговременно рассчитывать волновые формы ожидаемого цунами в океане, а также вблизи побережья. Для прогнозирования требуется сейсмологическая информация только о времени начала и координатах эпицентра землетрясения и данные одной станции измерения уровня океана, получаемые в режиме реального времени. В численных экспериментах использовались данные ближайших к очагам цунами глубоководных станций измерения уровня океана длительностью, равной первому полупериоду (первому периоду) цунами. Результаты расчета цунами 2007–2015 гг. достаточно хорошо совпадают с формами цунами, зарегистрированными глубоководными станциями в океане в различных направлениях от очага. Качество расчетов сопоставимо с качеством расчетов других авторов. Прогноз цунами в заданных точках возможен сразу после получения информации о прохождении первой волны цунами через ближайшую к очагу глубоководную станцию.

Выводы. В отличие от других способов, экспресс-метод не нуждается в построении сейсмического источника, не требует гигантской базы синтетических мареограмм. Экспресс-метод может применяться для прогноза цунами в тех областях, для которых другие способы не применимы (например, отсутствуют базы синтетических мареограмм). Такими областями являются побережья северо-западной части Тихого океана.

Ключевые слова

цунами, краткосрочный прогноз цунами, тревога цунами, ложные тревоги цунами, принцип взаимности, уровень океана, измерения уровня океана, службы предупреждения о цунами, Тихий океан

Благодарности

Автор благодарит рецензентов за полезные замечания и предложения, которые были учтены при доработке статьи.

Для цитирования

Королёв Ю. П. Оценка эффективности экспресс-метода оперативного прогноза на примерах перуанского (2007 года), чилийских (2010, 2014 и 2015 годов) цунами // Морской гидрофизический журнал. 2023. Т. 39, № 3. С. 342–358. EDN JQDHES. doi:10.29039/0233-7584-2023-3-342-358

Korolev, Yu.P., 2023. Evaluation of the Express Method Effectiveness in Short-Term Forecasting on the Examples of the Peruvian (2007) and the Chilean (2010, 2014 and 2015) Tsunamis. Physical Oceanography, 30(3), pp. 315-330. doi:10.29039/1573-160X-2023-3-315-330

DOI

10.29039/0233-7584-2023-3-342-358

Список литературы

  1. Опыт модернизации российской системы предупреждения о цунами / А. В. Фролов [и др.] // Метеорология и гидрология. 2012. № 6. С. 5–21. EDN OYSKXF.
  2. Whitmore P. M., Sokolowski T. J. Predicting tsunami amplitudes along the North American coast from tsunamis generated in the Northwest Pacific Ocean during tsunami warnings // Science of Tsunami Hazards. 1996. Vol. 14, no. 3. P. 147–166. URL: http://tsunamisociety.org/STHVol14N3Y1996.pdf (дата обращения: 15.05.2023).
  3. Inverse algorithm for tsunami forecasts / Y. Wei [et al.] // Journal of Waterway, Ports, Coastal, and Ocean Engineering. 2003. Vol. 129, iss. 2. P. 60–69. https://doi.org/10.1061/(asce)0733-950x(2003)129:2(60)
  4. Real-time tsunami forecasting: Challenges and solutions / F. I. Gonzalez [et al.] // Математические методы в геофизике : Труды Международной конференции. В 2 частях. Новосибирск : ИВМиМГ СО РАН, 2003. Ч. I. С. 225–228.
  5. Extraction of tsunami source coefficients via inversion of DART® buoy data / D. B. Percival [et al.] // Natural Hazards. 2011. Vol. 58, iss. 1. P. 567–590. https://doi.org/10.1007/s11069-010-9688-1
  6. Korolev Yu. P. An approximate method of short-term tsunami forecast and the hindcasting of some recent events // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2011. Vol. 11, iss. 11. P. 3081–3091. https://doi.org/10.5194/nhess-11-3081-2011
  7. Королев Ю. П. О возможности оперативного прогноза локальных цунами на Курильских островах // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2019. Т. 12, № 4. С. 14– 20. EDN ZFISBQ. doi:10.7868/S2073667319040026
  8. Королев Ю. П., Королев П. Ю. Оперативный прогноз локальных цунами по данным ближайших к очагам глубоководных станций, содержащим шумы сейсмического происхождения // Геосистемы переходных зон. 2020. Т. 4, № 4. С. 447–473. https://doi.org/10.30730/gtrz.2020.4.4.447-460.461-473
  9. Гусяков В. К. Цунами на Дальневосточном побережье России: историческая перспектива и современная проблематика // Геология и геофизика. 2016. Т. 57, № 9. С. 1601–1615. https://doi.org/10.15372/GiG20160901
  10. Gusiakov V. K. Relationship of tsunami intensity to source earthquake magnitude as retrieved from historical data // Pure and Applied Geophysics. 2011. Vol. 168, iss. 11. P. 2033–2041. https://doi.org/10.1007/s00024-011-0286-2
  11. Королев Ю. П., Лоскутов А. В. О достоверном оперативном прогнозе цунами // Проблемы анализа риска. 2018. Т. 15, № 1. С. 26–33. https://doi.org/10.32686/1812-5220-2018-15-1-26-33
  12. Satake K. Inversion of tsunami waveforms for the estimation of a fault heterogeneity: method and numerical experiments // Journal of Physics of the Earth. 1987. Vol. 35, iss. 3. P. 241– 254. https://doi.org/10.4294/jpe1952.35.241
  13. Titov V. V. Tsunami forecasting // Tsunamis. Cambridge, MA ; London, England : Harvard University Press, 2009. P. 367–396. (The Sea: Ideas and Observations on Progress in the Study of the Seas ; vol. 15).
  14. A methodology for near-field tsunami inundation forecasting: Application to the 2011 Tohoku tsunami / A. R. Gusman [et al.] // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2014. Vol. 119, iss. 11. P. 8186–8206. https://doi.org/10.1002/2014JB010958
  15. Time Reversal Imaging of the Tsunami Source / M. J. Hossen [et al.] // Pure and Applied Geophysics. 2015. Vol. 172, iss. 3–4. P. 969–984. https://doi.org/10.1007/s00024-014-1014-5
  16. Mulia I. E., Asano T. Initial tsunami source estimation by inversion with an intelligent selection of model parameters and time delays // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2016. Vol. 121, iss. 1. P. 441–456. https://doi.org/10.1002/2015JC010877
  17. Mulia I. E., Gusman A. R., Satake K. Optimal design for placements of tsunami observing systems to accurately characterize the inducing earthquake // Geophysical Research Letters. 2017. Vol. 44, iss. 24. P. 12106–12115. https://doi.org/10.1002/2017GL075791
  18. Sea surface network optimization for tsunami forecasting in the near field: application to the 2015 Illapel earthquake / P. Navarrete [et al.] // Geophysical Journal International. 2020. Vol. 221, iss. 3. P. 1640–1650. https://doi.org/10.1093/gji/ggaa098
  19. Tsunami data assimilation without a dense observation network / Y. Wang [et al.] // Geophysical Research Letters. 2019. Vol. 46, iss. 4. P. 2045–2053. https://doi.org/10.1029/2018GL080930
  20. Far-field tsunami data assimilation for the 2015 Illapel earthquake / Y. Wang [et al.] // Geophysical Journal International. 2019. Vol. 219, iss. 1. P. 514–521. https://doi.org/10.1093/gji/ggz309
  21. Новые данные о проявлениях цунами на тихоокеанском побережье России по инструментальным измерениям 2009–2010 гг. / Г. В. Шевченко [и др.] // Доклады Академии наук. 2011. Т. 438, № 6. С. 823–828. EDN NXQPHF.
  22. Королев Ю. П., Храмушин В. Н. Об оперативном прогнозе цунами 1 апреля 2014 г. вблизи побережья Курильских островов // Метеорология и гидрология. 2016. № 4.
  23. Okal E. A. The quest for wisdom: lessons from 17 tsunamis, 2004–2014 // Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2015. Vol. 373, iss. 2053. 20140370. https://doi.org/10.1098/rsta.2014.0370
  24. Smith W. H. F., Sandwell D. T. Bathymetric prediction from dense satellite altimetry and sparse shipboard bathymetry // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 1994. Vol. 99, iss. B11. P. 21803–21824. https://doi.org/10.1029/94JB00988
  25. Smith W. H. F., Sandwell D. T. Global sea floor topography from satellite altimetry and ship depth soundings // Science. 1997. Vol. 277, iss. 5334. P. 1956–1962. doi:10.1126/science.277.5334.1956
  26. The 15 August 2007 Peru Earthquake and Tsunami: Influence of the Source Characteristics on the Tsunami Heights / H. Hébert [et al.] // Pure and Applied Geophysics. 2009. Vol. 166, iss. 1–2. P. 211–232. https://doi.org/10.1007/s00024-008-0439-0
  27. Real-time experimental forecast of the Peruvian tsunami of August 2007 for U.S. coastlines / Y. Wei [et al.] // Geophysical Research Letters. 2008. Vol. 35, iss. 4. L04609. https://doi.org/10.1029/2007GL032250
  28. Source estimate and tsunami forecast from far-field deep-ocean tsunami waveforms – The 27 February 2010 Mw 8.8 Maule earthquake / M. Yoshimoto [et al.] // Geophysical Research Letters. 2016. Vol. 43, iss. 2. P. 659–665. https://doi.org/10.1002/2015GL067181
  29. An C., Sepúlveda I., Liu P. L.-F. Tsunami source and its validation of the 2014 Iquique, Chile, Earthquake // Geophysical Research Letters. 2014. Vol. 41, iss. 11. P. 3988–3994. https://doi.org/10.1002/2014GL060567
  30. Fault slip distribution of the 2014 Iquique, Chile, earthquake estimated from ocean-wide tsunami waveforms and GPS data / A. R. Gusman [et al.] // Geophysical Research Letters. 2015. Vol. 42, iss. 4. P. 1053–1060. https://doi.org/10.1002/2014GL062604
  31. Deep-Water Characteristics of the Trans-Pacific Tsunami from the 1 April 2014 Mw 8.2 Iquique, Chile Earthquake / M. Heidarzadeh [et al.] // Pure and Applied Geophysics. 2015. Vol. 172, iss. 3–4. P. 719–730. https://doi.org/10.1007/s00024-014-0983-8
  32. Real-Time Assessment of the 16 September 2015 Chile Tsunami and Implications for NearField Forecast / L. Tang [et al.] // The Chile-2015 (Illapel) Earthquake and Tsunami. Cham : Birkhäuser, 2017. P. 267–285. https://doi.org/10.1007/978-3-319-57822-4_19
  33. Fast evaluation of tsunami waves heights around Kamchatka and Kuril Islands // M. Lavrentiev [et al.] // Science of Tsunami Hazards. 2019. Vol. 38, no. 1. P. 1–13. URL: http://www.tsunamisociety.org/STHVol38N1Y2019.pdf (дата обращения 25.05.2022).

Скачать статью в PDF-формате