Ще можем ли някога да предсказваме земетресения?

Те удрят внезапно и без предупреждение. Двете опустошителни земетресения, които разтресоха Югоизточна Турция и Северна Сирия, взеха хиляди жертви и оставиха след себе си много ранени хора без подслон. Случвайки се в ранните часове на 6 февруари, повечето от жертвите вероятно са спели, когато първото земетресение с магнитуд 7.8 по Рихтер срутва домовете им върху тях, пише BBC в свой специален материал по темата.

Първата индикация, че се разгръща голяма катастрофа, са внезапните проблясъци на активност, засечени на чувствителните инструменти на сеизмолози. Впоследствие сеизмичните вълни от първия трус отекнаха по целия свят. Няколко часа по-късно последва и вторият трус с магнитуд 7.5 по Рихтер.

Относителната плиткост на двата труса означава, че интензитетът на разклащането е бил особено силен. И тъй като районът продължава да се разтърсва от вторични трусове, експерти от Геоложката служба на Съединените щати предупредиха, че онези, които са оцелели, и спасителите, които сега се стичат в региона, за да помогнат, са изправени пред значителни рискове от свлачища в резултат на разтърсването.

Но докато светът се надпреварва да предоставя помощ на пострадалите от двете страни на границата между Турция и Сирия, някои се чудят защо не сме предвидили това.

Системата от източни анадолски разломи, където се случиха земетресенията, е част от тектоничен „троен възел“, където три тектонични плочи – Анадолската, Арабската и Африканската – се сблъскват една с друга. От 1970 г. само три земетресения с магнитуд 6 или по-силни са ударили региона и много геолози смятат, че той е „заспал“ за голямо земетресение.

И така, защо не са могли да го предвидят?

Всъщност науката за предсказване на земетресения е много, много трудна. Въпреки че често има малки сигнали, които могат да бъдат открити в сеизмичните данни, след като се е случило събитие, да знаете какво да търсите и да използвате това, за да направите прогнози предварително, е много по-предизвикателно.

Когато симулираме земетресения в лабораторията, можем да видим всички тези малки неуспехи, които се случват – има някои пукнатини и някои дефекти, които се появяват първи“, казва Крис Мароне, професор по геонауки в университета Сапиенца в Рим, Италия, и университета Пен Стейт в Пенсилвания, САЩ. „Но в природата има много несигурност относно това защо често не виждаме предупредителни трусове или индикации, че ще има голямо земетресение.“

Геолозите се опитват да използват съвременни научни методи за прогнозиране на земетресения поне от 60-те години на миналия век, но с малък успех. Голяма част от причината за това, казва Мароне, е сложността на системите за разломи, които кръстосват земното кълбо. Има и много сеизмичен шум – Земята непрекъснато „мърмори и бучи“, което в комбинация с антропогенния шум на трафика, строителните работи и ежедневието затруднява разпознаването на ясни сигнали.

Според Геоложкия институт на Съединените щати са необходими три неща, за да се създаде наистина полезна прогноза за земетресението – мястото, където ще се случи, кога ще се случи и колко голямо ще бъде събитието. Засега, казват те, никой не може да направи това със сигурност.

Вместо това геолозите правят най-добрите си предположения в „карти на опасностите“, където изчисляват вероятността от земетресение в рамките на няколко години. Въпреки че те могат да помогнат с известна степен на планиране, като например подобряване на строителните стандарти в най-застрашените райони, това не осигурява нивото на прогнозиране, необходимо за предоставяне на ранни предупреждения на обществеността, за да им позволи да се евакуират или да се приютят. И не всеки, който живее в земетръсна зона, може да си позволи вида инфраструктура, необходима да издържи на голямо разклащане.

В Турция и Сирия имаше много фактори, които показваха, че сградите са в състояние, в което са готови да се сринат и да се срутят“, казва Мароне. „В голяма част от западния свят имаше кодове за сеизмично укрепване, които бяха въведени през 70-те и 80-те години на миналия век. Но изграждането и модернизирането на сгради струва много.“

Вместо това учените търсят начини да направят прогнозите за земетресения по-точни. Наред със сеизмичните сигнали, изследователите търсят улики от различни места – от поведението на животните до електрическите смущения в горната атмосфера на Земята. Учени в Китай търсят вълни в електрически заредени частици в йоносферата на Земята в дните, водещи до земетресения.

Поведението на животните

Съобщенията за уплашени и бягащи в паника животни преди земетресения датират от хилядолетия, но използването на тези наблюдения по смислен начин е трудно. Поведението на животните не винаги позволява точна прогноза.

Има данни за едно земетресение, което е било предсказано в Китай преди няколко десетилетия с помощта на необичайно поведение на животни, но подвигът никога не е бил повторен. Учени от Института за поведение на животните Макс Планк в Германия обаче регистрират поведението на крави, овце и кучета в земетръсни райони на Италия. Животните променят поведението си по-рано, колкото по-близо са били до епицентъра на предстоящи земетресения, казват изследователите.

Изкуственият интелект

Напоследък обаче има нарастващо вълнение около възможностите на изкуствения интелект да открива вид фини сигнали, които хората пропускат. Алгоритмите за машинно обучение могат да анализират огромно количество данни от минали земетресения за търсене на модели, които могат да се използват за прогнозиране на бъдещи събития.

„Този вид прогнозиране, базирано на машинно обучение, предизвика голям интерес“, казва Мароне. Той и колегите му през последните пет години разработват алгоритми, които са способни да откриват грешки в симулирани земетресения в лабораторията. Използвайки гранитни блокове с размер на юмрук, те могат да пресъздадат натрупването на напрежение и триенето, които могат да възникнат при разлом, като оказват налягане, докато разломът се активира, създавайки това, което те наричат „лабораторни трусове“.

Еластични вълни преминават през разлома, докато той се разпада малко по малко“, казва Мароне. „Можем да предскажем кога ще настъпи повреда в лабораторията въз основа на тези промени в еластичните свойства и шума, идващ от предни удари в самата зона на разлома. Бихме искали да пренесем това на Земята, но все още не сме готови."

Прехвърлянето на тази предсказваща сила на AI към по-голямата, сложна среда и зони на разломи в реалния свят е много по-предизвикателно.

„Има няколко случая, в които хората са измислили как да го направят в прогнозиране след земетресение, което предполага, че това може да работи“, казва Мароне. „Но все още не е постигнат голям пробив.“

Учени в Китай, например, са търсили вълни в електрически заредени частици в йоносферата на Земята в дните, водещи до земетресения, причинени от промени в магнитното поле над разломните зони. Една група, ръководена от Джинг Лю от Института за прогнозиране на земетресенията в Пекин, например, заяви, че може да види смущения в атмосферните електрони над епицентъра на земетресението, което удари Баха, Калифорния. Учените хващат смущенията 10 дни преди трусът да удари в началото на април 2010 г. Друга група, базирана в Израел, наскоро заяви, че може да използва машинно обучение за прогнозиране на големи земетресения 48 часа преди да се случат, и то с 83% точност чрез изследване на промените в съдържанието на електрони в йоносферата през последните 20 години.

В търсене на улики в йоносферата

Китай очевидно възлага своите надежди на тези улики в йоносферата. През 2018 г. страната изстреля Китайския сеизмо-електромагнитен сателит (CSES) за наблюдение на електрически аномалии в йоносферата на Земята. Миналата година учени от Центъра на мрежата за земетресения в Китай в Пекин твърдяха, че са открили спадове в плътността на електроните в йоносферата две седмици и една седмица преди земетресенията, които удариха континенталната част на Китай през май 2021 г. и януари 2022 г. Те използваха ретроспективно данни, така че имахме полза от поглед назад. И те предупреждават, че дори със сателитните данни техните открития са все още далеч от възможността да предскажат предстоящо земетресение.

Не можем да посочим правилното място, където ще се случи предстоящо събитие“, казаха те, отчасти защото големите земетресения могат да предизвикат течения далеч от техния епицентър, което затруднява потвърждаването на точното местоположение.

Други изследователи възлагат надеждите си на различни сигнали. В Япония някои твърдят, че могат да използват промените във водните пари над земетръсните зони, за да правят прогнози. Тестовете показват, че тези прогнози имат 70% точност, въпреки че те могат само да кажат, че земетресение може да се случи в даден момент през следващия месец. Други се опитват да анализират малки вълни в гравитацията на Земята, които могат да възникнат преди земетресение.

Но въпреки всички тези твърдения, никой не е успял успешно да предскаже къде и кога ще се случи земетресение.

Ние просто нямаме инфраструктурата, за да извършваме вида мониторинг, от който бихме се нуждаели“, казва Мороне. „Кой ще вложи 100 милиона долара, за да инсталира набор от сеизмометри от вида, който използваме в лабораторията, за да наблюдаваме движения? Знаем как да прогнозираме лабораторни трусове, но това, което не знаем, е дали данните от тях биха могли да се прехвърлят към сложността на разломите в реалния свят. Източноанадолският разлом, например, е в сложен регион на света – не една проста равнина на разлом, а куп неща, които се събират заедно."

И дори с възможността да се правят по-добри прогнози, все още остава въпросът какво да се прави с информацията. Докато точността се подобри, евакуирането на цели градове или искането на хората да стоят настрана от рискови сгради може да струва скъпо, ако се допуснат грешки. Но Мароне търси в света на метеорологичните прогнози някаква индикация какво може да се случи, ако данните се подобрят.

„Те вече прогнозират големи метеорологични събития с известна точност предварително“, казва Мароне. Това позволява на правителствените агенции да се подготвят за спешни реакции при събития като урагани и да издават предупреждения към членовете на обществеността, които могат да помогнат за тяхната безопасност. Възможността да се направи нещо подобно за земетресения е все още далече, казва Мароне. „В момента не сме близо до това.“

Една област, в която изкуственият интелект може да играе по-непосредствена роля, са събитията, които се случват веднага след земетресение. Изследователи от университета Тохоку и университета Ренмин в Китай разработват инструменти, които използват AI за класифициране на щетите, причинени от природни бедствия от сателитни изображения, така че правителствата и спасителните екипи да могат да бъдат изпратени там, където са най-необходими. Използват се алгоритми за оценка на щетите на сградата и идентифициране на структурите, които са били напълно разрушени или са потенциално опасни.

Има надежди, че алгоритмите за машинно обучение могат да помогнат за безопасността на спасителните работници и оцелелите от земетресения, като допринесат за по-добро прогнозиране на вторични трусове, които следват голямо земетресение. Изследователи от Харвардския университет, например, прилагат deep learning – форма на машинно обучение – за изучаване на модели на вторични трусове с надеждата, че те могат да бъдат предсказани.

Ние разбираме много добре какво се случва след голямо събитие и защо възникват вторични трусове“, казва Мароне. „Но все още не е завършено. Ние като научно общество знаем по-добре дали по-малките сътресения могат да доведат до още по-големи, но винаги има несигурност.“

„Не е нужно да знаете много за земетресенията и вторичните трусове, за да осъзнаете, че случилото се в Турция е много необичайна ситуация, при която сте имали две наистина големи земетресения близо едно до друго.“