Казахский Национальный Технический Университет им К.И. Сатпаева УДК 528.8: 621.396

Казахский Национальный Технический Университет им К.И. Сатпаева
УДК 528.8: 621.396
На правах рукописи
КАЙРАНБАЕВА АЙНУР БЕРИККАЛИЕВНА
Геодезический мониторинг и компьютерное моделирование
геодинамических процессов на территории Северного Тянь-Шаня
6D071100 – Геодезия
Диссертация на соискание ученой степени
доктора философии (PhD)
Научные консультанты:
Шамганова Л.С., д.т.н.
Witold Pytel д.т.н., профессор
Республика Казахстан
Алматы, 2014
СОДЕРЖАНИЕ
НОРМАТИВНЫЕ ССЫЛКИ..................................................................
ОПРЕДЕЛЕНИЯ........................................................................................
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ....................................................
ВВЕДЕНИЕ.................................................................................................
1 CОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ СИСТЕМЫ ГЕОДЕЗИЧЕСКОГО И ГЕОФИЗИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА В ГЕОДИНАМИКЕ...................................................................................................................
1.1 Анализ методов оценки напряженно-деформированного состояния участков земной коры..................................................................................
1.2
Анализ
современных
методов
оценки
напряженнодеформированного состояния участков земной коры с использованием
космических исследований................................................................................
1.3 Анализ методов геодезического мониторинга при геодинамических исследованиях.............................................................................................
Выводы по первому разделу......................................................................
2
ФОРМИРОВАНИЕ
БАЗЫ
ПРОСТРАНСВЕННОВРЕМЕННЫХ ДАННЫХ СЕВЕРНОГО ТЯНЬ-ШАНЯ МЕТОДАМИ
ГЕОДЕЗИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА......................................................
2.1 Обработка данных с глобальных GPS-сетей для изучения современных движений земной поверхности территории Северного ТяньШаня.....................................................................................................................
2.2 Каталог первичных GPS-данных с глобальных сетей IGS для Северо-Тянь-Шаньского региона...........................................................................
2.3 Распределение скорости движения земной поверхности территории Северного Тянь-Шаня..................................................................................
Выводы по второму разделу.......................................................................
3 ПОСТРОЕНИЕ ТРЕХМЕРНОЙ ГЕОМЕХАНИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЗЕМНОЙ КОРЫ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ СЕЙСМИЧЕСКОЙ
АКТИВНОСТИ..................................................................................................
3.1 Обработка каталога землетрясений с выделением однотипных
групп по регистрации и по энергетическому классу......................................
3.2 Корректировка геомеханической модели земной коры по обновленному комплексу данных с учетом влияния сейсмической активности
региона..................................................................................................................
3.3 Физико-математическая модель для расчета напряженнодеформированного состояния земной коры кризисных территорий...........
3.4 Создание базы геолого-геофизических, картографических данных
кризисных территорий........................................................................................
3.5
Трехмерные
распределения
параметров
напряженнодеформированного состояния земной коры территории Северного ТяньШаня......................................................................................................................
3.6 Описание работы программного обеспечения выявления критических зон.................................................................................................................
2
4
5
6
7
13
13
15
26
45
46
46
50
57
62
63
63
66
70
73
80
86
Выводы по третьему разделу......................................................................
4 ПОСТРОЕНИЕ КАРТ РАЙОНИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ
НАПРЯЖЕННО-ДЕФОРМИРОВАННОГО СОСТОЯНИЯ ЗЕМНОЙ
КОРЫ...................................................................................................................
4.1 Методика построения карт районирования........................................
4.2 Цифровая модель рельефа СеверногоТянь-Шаня............................
4.3 Модель внутрикоровой составляющей поля силы тяжести сейсмоопасных регионов Казахстана........................................................................
4.4 Карты районирования критических зон геодинамически активных
территорий............................................................................................................
Выводы по пятому разделу.........................................................................
ЗАКЛЮЧЕНИЕ..........................................................................................
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ............................
ПРИЛОЖЕНИЕ А – Код программно-математического обеспечения
выявления критических зон геодинамически активных территорий...........
ПРИЛОЖЕНИЕ Б – Отзыв на программно-математическое обеспечение......................................................................................................................
ПРИЛОЖЕНИЕ В – Акт об использовании Институтом сейсмологии
для анализа и прогноза сейсмической ситуации..............................................
3
93
95
95
102
109
111
116
117
119
125
144
145
НОРМАТИВНЫЕ ССЫЛКИ
В настоящей диссертации использованы ссылки на следующие стандарты.
ГОСТ 7.1 — 2003 Система стандартов по информации, библиотечному и
издательскому делу. Библиографическая запись. Библиографическое описание.
Общие требования и правила составления
ГОСТ 7.9 — 95 (ИСО 214—76) Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Реферат и аннотация. Общие требования
ГОСТ 7.12 — 93 Система стандартов по информации, библиотечному и
издательскому делу. Библиографическая запись. Сокращение слов на русском
языке. Общие требования и правила
ГОСТ 7.54 — 88 Система стандартов по информации, библиотечному и
издательскому делу. Представление численных данных о свойствах веществ и
материалов в научно-технических документах. Общие требования
ГОСТ 8.417 — 2002 Государственная система обеспечения единства измерений. Единицы физических величин
4
ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ния:
В настоящей диссертации использованы ссылки на следующие определе-
ГЕОДИНАМИКА – наука о природе глубинных сил и процессов, возникающих в результате планетарной эволюции Земли, планеты и обуславливающих движение вещества и движение энергии внутри Земли.
ГЕОФИЗИЧЕСКОЕ ЯВЛЕНИЕ – землетрясения и извержения вулканов
ЗЕМНАЯ КОРА – внешняя оболочка Земли, толщиной менее 10 км под
океанами, но более 25 км под материками.
МОНИТОРИНГ – непрерывный процесс наблюдения и регистрации параметров объекта, в сравнении с заданными критериями.
СЕЙСМИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ – подземные толчки и колебания поверхности Земли, вызванные естественными причинами (главным образом тектоническими процессами), или искусственными процессами (взрывы, заполнение водохранилищ, обрушение подземных полостей горных выработок). Небольшие толчки могут вызываться также подъёмом лавы при вулканических
извержениях.
5
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
НИР –
СОМЭ
GPS –
СРД –
НИСЗ –
RINEX –
IONEX –
Sp3 –
ЦМР –
ASTER
SRTM –
GEMMA –
НДС –
ПЭС –
TECU –
ПИВ –
СДЗП–
GAMIT\GLOBK –
GNSS –
CHUM, SELE,
URUM –
IGS –
ДЗЗ –
Научно-исследовательская работа;
Сейсмологическая опытно-методическая экспедиция;
Global Positioning System;
Система регистрации данных;
Навигационные искусственные спутники Земли;
Receiver Independent Exchange Format (формат записи и
хранения информации приемников GPS;
Ionospheremapexchange (формат записи и хранения глобальных ионосферных карт);
Special Product 3;
Цифровая модель рельефа;
Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer;
Shuttle radar topographic mission;
GOCE Exploitation for Moho Modeling and Applications;
Напряженно-деформированное состояние;
Полное электронное содержание;
Total electron content unit;
Перемещающиеся ионосферные возмущения;
Современные движения земной поверхности;
Программный пакет для обработки GPS-данных Массачусетского технологического института США;
Глобальные Навигационные Спутниковые Системы;
Название станции;
Глобальная сеть
Дистанционное зондирование земли
6
ВЕДЕНИЕ
Общая характеристика работы. Тематика исследований представляет
собой технологическую разработку, направленную на решение прикладных задач.
Исследования носят ярко выраженный междисциплинарный характер, заключающийся в комплексном применении современных геопространственных
технологий: ГНСС-технологий, дистанционного зондирования Земли, ГИСтехнологий, цифровой обработки изображений для решения прикладных задач
в области геодезии, геодинамики, геофизики, сейсмологии.
ГНСС-технологии представляют собой наиболее эффективный вид геодезического мониторинга, обеспечивающий высокую производительность и оперативность сбора высокоточной пространственно-временной информации на
значительных по пространственному охвату территориях с целью определения
современных движений земной поверхности.
Радиолокационные данные дистанционного зондирования Земли, обработанные интерферометрическим методом, позволяют определить деформационные смещения на локальных участках поверхности и в совокупности с программно-аппаратными комплексами цифровой обработки изображений обеспечивают построение различных цифровых моделей местности.
Базы данных о тематических геофизических, сейсмических, геодезических,
геодинамических параметрах изучаемой территории ориентируют исследования на решение поставленной цели – актуальных проблем окружающей среды.
Интеграция используемых геопространственных технологий со сформированными базами геодезических и тематических данных производится на базе
ГИС-технологий, посредством компьютерного моделирования результатов исследований, что позволяет повысить эффективность принятия решений при
планировании развития территорий с высокой степенью сейсмической опасности.
Существующие сейсмические риски в регионах Юго-Восточного Казахстана продолжают возрастать, что обусловлено углублением урбанизации этих
регионов и практическим отсутствием прогноза сейсмической опасности.
В настоящее время в геодинамике и механике разрушения происходит интенсивное развитие исследований, связанных с изучением нестационарных
процессов в зонах разломов земной коры. Эти исследования находятся на стыке
следующих научных направлений: полевые исследования движений земной коры в при разломных зонах и их связь с землетрясениями; лабораторные исследования НДС твердых тел с зонами нарушений типа трещин; исследования по
механике очага тектонического землетрясения; теоретические исследования
предельных состояний твердых тел; теоретические исследования разрушения
твердых тел с трещинами.
Исследование механики нестационарных процессов в зонах тектонических
разломов имеет важное значение при прогнозировании разрушения породных
массивов, для расчета медленных движений земной коры, содержащей блочные
структуры и разломы, которые являются мощными источниками возмущений,
7
провоцирующих сейсмическую активность, фильтрацию флюидов, разрушение
горных пород.
Изучение задач геодинамики об эволюции НДС разломных зон в поле тектонических напряжений является приоритетным для Казахстана в связи с проведением масштабных разработок полезных ископаемых в зонах тектонических
разломов. Такие исследования важны и в связи с тем, что значительная часть
территории страны расположена в зоне сейсмической активности и необходимы оценки сейсмической опасности этих районов.
Появление новых технологий изучения геодинамических процессов, в частности, современных движений земной поверхности средствами космической
геодезии и их интерпретация позволили установить четко выраженную пространственную приуроченность расположения эпицентров сильных землетрясений и находимых экспериментально параметров деформационных проявлений на поверхности.
Объект исследования: Геодинамические процессы в земной коре сейсмоопасных регионах Казахстана.
Предмет исследования: Геопространственные технологии и современные
движения земной поверхности, геологические, геофизические и геодинамические особенности строения земной коры.
Актуальность работы. В сейсмически опасных районах особую актуальность и значимость приобретают высокоточные космические технологии геодезического мониторинга, осуществляемые посредством Глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС) при исследованиях геодинамических процессов, протекающих в верхней части земной коры, и имеющих как естественную, так и техногенную природу. Интерес к исследованиям современных движений и деформаций во многом обусловлен тем, что безопасная жизнедеятельность человека возможна только при наличии целостной картины о происходящих в недрах Земли и на ее поверхности процессах. Наблюдение за этими процессами, с использованием инновационных геоинформационных технологий,
методов геодезического мониторинга геодинамических процессов в земной коре, основанных на применении ГНСС (GNSS)-технологий и интерферометрических методов обработки данных радиолокационного дистанционного зондирования Земли, а также методов математического моделирования геомеханических процессов в земной коре в комплексе дают возможность получить полную
картину напряженно-деформированного состояния земной коры.
Изучение в комплексе геодезических и геомеханических параметров состояния земной коры актуально в связи с решением задачи оценки устойчивости земной коры при землетрясении. Объективная оценка напряженнодеформированного состояния земной коры зависит от влияния многих факторов статического и динамического характера и позволяет выявить места, где
проявление сильной сейсмичности наиболее вероятно. Объемное геомеханическое моделирование, осуществляемое по результатам высокоточного геодезического мониторинга, уточняет степень сейсмической опасности региона и может служить основой для детализации карты сейсмического районирования регионов Казахстана.
8
Наибольшая сейсмичность сосредоточена в Северном Тянь-Шане, где
только за последние 150 лет наблюдалась серия разрушительных землетрясений с интенсивностью 8-9 баллов и выше.
Параметры НДС земной коры являются одним из основных составляющих
показателей, наряду с данными высокоточного геодезического мониторинга,
при построении карты прогноза сейсмической опасности. Для формирования
баз данных параметров НДС необходимы такие элементы, как рельеф и поверхность Мохоровичича (Мохо), тектонические разломы, поля силы тяжести,
скорость движение тектонических плит. Большая часть этих геоданных может
быть получена геодезическими методами мониторинга посредством систем
ГНСС и ДЗЗ космического базирования, и представлена в цифровом виде посредством ГИС-технологий. Используя полученные базы цифровых пространственных и тематических данных можно построить компьютерную модель, характеризующую сейсмическое состояние земной коры.
Работа выполнена в рамках бюджетной программы 002 «Прикладные научные исследования в области космической деятельности» по проекту «Разработать методы оценки геомеханического состояния земной коры кризисных
территорий с использованием математического моделирования и спутниковых
технологий».
Цель работы. Разработка методики компьютерного моделирования геодинамических процессов, происходящих в земной коре, на основе баз данных
геодезического мониторинга с применением геоинформационных технологий.
Идея работы заключается в исследовании возможностей использовании
современных геопространственных технологий для компьютерного моделирования геодинамических процессов на основе баз тематических данных и результатов геодезического мониторинга.
Для выполнения поставленной цели в работе решались следующие задачи:
1) Провести анализ методов геодезического и геофизического мониторинга;
2) Провести сбор, обработку и формирование базы пространственных данных геодезического мониторинга;
3) Построить геомеханическую модель и разработать программноматематическое обеспечение выявления критических зон геодинамически активных территорий.
4) Разработать методику построения карт районирования для оценки сейсмической опасности и построить карты скоростей и градиентов скоростей современных движений земной поверхности.
Научная новизна работы заключается в комплексном использовании геолого-геофизических, сейсмологических, GNSS-данных для оценки напряженнодеформированного состояния земной коры сейсмически опасных районов юговосточного Казахстана и разработке программно-математического обеспечения
выявления критических зон геодинамически активных территорий, которое позволило оценить сейсмичность земной коры по ее геомеханическим условиям.
9
Результаты работы:
1) Сформирована база тематических данных, характеризующих сейсмическое состояние участков земной коры: анализ методов оценки НДС участков
земной коры; обработаны первичные данные геолого-геофизических, сейсмологических данных для оценки напряженно-деформированного состояния земной коры;
2) Сформирована база пространственных данных геодезического мониторинга посредством программных пакетов GAMIT и GLOBK; сформирован обновленный каталог первичных GNSS-измерений за период 2000-2012 гг с глобальных (32 станции GNSS) и локальных (10 станций GNSS) сетей изучаемого
региона;
3) Получены трехмерные распределения параметров НДС различных масштабов, в зависимости от рельефа, геотектоники, геомеханических свойств
горных пород, геодинамических процессов; проведено численное моделирование НДС земной коры изучаемого региона, с учетом полученных по результатам геодезического мониторинга современных движений земной поверхности;
4) Разработана методика и программное обеспечение для компьютерного
моделирования геодинамических процессов, происходящих в земной коре, на
основе баз тематических данных и данных геодезического мониторинга, с применением геоинформационных технологий, позволяющее выявлять и оценивать
сейсмически активные зоны путем построения карт районирования по данным
геомеханического моделирования, а также карт скоростей и градиентов скоростей современных движений земной поверхности изучаемого региона.
На защиту выносятся следующие основные научные положения:
1) Принципы сбора, анализа и формирования базы тематических данных,
характеризующих геолого-геофизическое, сейсмологическое состояние земной
коры сейсмически опасных районов;
2) Принципы сбора, анализа и формирования базы пространственных данных, полученных по результатам геодезического мониторинга земной коры
сейсмически опасных районов;
3) Геомеханическая модель, программно-математическое обеспечение выявления и методика построения карт районирования критических зон геодинамически активных территорий на основе баз тематических данных и данных
геодезического мониторинга, с применением геоинформационных технологий.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается: большим массивом первичных геологогеофизических, сейсмологических и GPS-данных за период 2000-2012 гг. с глобальных (32 станции GNSS) и локальных (10 станций GPS) сетей, натурными
наблюдениями за НДС Северо-Тянь-Шаньского региона, теоретическими разработками, базирующимися на фундаментальных положениях математического
моделирования; большим объемом лабораторных и натурных экспериментов;
высокой степенью соответствия разработанных математических моделей реальным геомеханическим процессам; сходимостью результатов выполненных
исследований с данными, полученными другими методами, и проведенной
оценкой точности результатов; практическим применением разработок в лабо10
ратории «Геодинамика» в отделе НКГГМ ДТОО «Институт ионосферы» АО
«Национальный центр космических исследований и технологий» Национального космического агентства Республики Казахстан.
Личный вклад автора состоит в:
− постановке цели и задач исследований, проведении натурных наблюдений и аналитических исследований;
− сборе и обработке первичных геолого-геофизических, сейсмологических
и GPS-данных и создании трехмерных распределений параметров НДС для Северного Тянь-Шаня различных масштабов;
− участие в разработке программно-математического обеспечения выявления критических зон геодинамически активных территорий Северного ТяньШаня;
− участие в разработке методики построения карт районирования по данным геомеханического моделирования для оценки сейсмической опасности;
− участие в построении карт скоростей и градиентов скоростей современных движений земной поверхности Северного Тянь-Шаня.
Научное значение работы заключается в теоретическом и экспериментальном обосновании применения геопространственных технологий для решения прикладных задач по оценке сейсмической опасности и выявления критических зон геодинамически активных территорий Северного Тянь-Шаня на
платформе геоинформационных технологий и программно-математических методов прогнозирования НДС земной коры.
Практическое значение состоит в разработке методики компьютерного
моделирования геодинамических процессов, происходящих в земной коре, на
основе баз тематических данных и данных геодезического мониторинга, с применением геоинформационных технологий для решения прикладных задач по
выявлению критических зон геодинамически активных территорий, для оценки
сейсмической опасности региона Северного Тянь-Шаня.
Методы исследований: В основу исследований положен комплексный
подход, включающий в себя аналитический и экспериментальный методы:
− анализ технологий, используемых для решения поставленных целей и
задач в области геодинамики;
− сбор и анализ тематических параметров, характеризующих сейсмическое состояние участков земной коры;
− проведение геодезического
мониторинга посредством ГНССтехнологий;
− компьютерное моделирование геодинамических процессов на основе баз
тематических и пространственных данных.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы
докладывались и обсуждались на следующих совещаниях и конференциях:
1. SGEM Multidisciplinary Scientific Conferences(Болгария, Албена, 2013г.);
2. Международный конгрес ISM (Германия, Аахен, 2013г.);
3. IX Международная научно-практическая конференция (Чехия, Прага
2013г.);
11
4. Международная научно-практическая конференция "Стратегия развития
горно-металлургического комплекса Казахстана" (Алматы, 2013г.);
5. VI международная молодежная конференция «Современная техника и
технологии в научных исследованиях» (Кыргызстан, Бишкек, 2014г.);
6. На научно-техническом совете ДТОО «Институт ионосферы» АО «Национальный центр космических исследований и технологий»Национального
космического агентства Республики Казахстан.
Публикации. Основные научные результаты опубликованы в 8 статьях, 3
из них в научных изданиях, рекомендованных Комитетом по контролю в сфере
образования и науки МОН РК, 1 – в журнале, входящем в базу Scopus, 4 – в материалах международных научных конференций.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из ведения,
4 глав, заключения, списка использованных источников из 80 наименований и
трех приложений. Работа изложена на 145 страницах машинописного текста,
содержит 7 таблиц и 76 рисунков.
12
1 CОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ СИСТЕМЫ ГЕОДЕЗИЧЕСКОГО
И ГЕОФИЗИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА В ГЕОДИНАМИКЕ
1.1 Анализ методов оценки напряженно-деформированного состояния
участков земной коры
Проведение высокоточного мониторинга современных движений в регионах возможного развития естественных и техногенных геодинамических проявлений, в основе лежат многочисленные опубликованные данные о применении
технологии GPS в различных регионах [1 – 15], а также опыт работы отдела
геодинамики ДТОО «Институт ионосферы» по изучению современных движений на Северном Тянь-Шане в содружестве со специалистами ряда заинтересованных стран Центральной Азии [12, 13].
Под современными движениями принято понимать все виды перемещений
точек земной коры, отдельных ее блоков или элементов поверхности. В основном изучение современных движений производят различными методами наблюдений в поверхностном варианте, которые в конечном итоге сводятся к определению вектора скоростей в отдельных точках, либо его составляющих –
проекций. Таким образом, судить о поведении отдельных блоков или участков
земной коры можно только при дополнительных предположениях, опирающихся на ту или иную модель геодинамических проявлений. От этих представлений
существенно может зависеть подход к интерпретации проявлений движения и,
что весьма важно, прогнозирование геодинамического состояния по глубине.
Модели движений отражают и физическую модель пород коры. Если принять
породы коры в виде непрерывной среды, то и поле скоростей движения ее поверхности должно быть непрерывным. В случае представления коры в виде мозаично блоковой системы поле скоростей также может быть представлено в виде системы векторов со своими особенностями (модулем и направлением) в
пределах каждого блока. Реальная геологическая среда, скорее всего, может
быть представлена комбинированной моделью. Поэтому подходы к истолкованию наблюдений, а также к методике проведения наблюдений оказываются далеко не однозначными. Кроме того, мониторинг всегда предполагает отслеживание вариаций параметров движений в пространственно-временной системе
координат с обязательным разложением наблюдаемого поля на составляющие,
обусловленные различными факторами. Так, в условиях Прикаспийской впадины поле на поверхности представляет собой суперпозицию движения Евразийского континента как единого целого блока коры планетарного масштаба, на
которое наложено относительное движений более мелких (высшего порядка)
блоков, затем поля движений отдельных перекрывающихся толщ пород (солевых комплексов) и, наконец, весьма подвижных, в отдельных условиях рыхлых
современных отложений. Такое разложение движений на составляющие требует введения собственных систем отсчета на основе классического представления о движениях, как о процессе, имеющем относительный характер. Отметим
также, что только в условиях упруго непрерывной среды тензор напряжения
связан с тензором деформаций через систему коэффициентов упругости также
имеющих вид компонент тензора (закон Гука) [16]. В зависимости от модели
13
среды некоторые компоненты тензора упругости могут быть попарно равны
или быть равными нулю. Непосредственно из наблюдаемого характера распределения скоростей движения на поверхности наблюдений вид модели среды
однозначно не устанавливается. Тем более, что реальное распределение скоростей может быть существенно завуалировано ошибками наблюдений. В этой
связи важным представляется методика и подходы представления результатов
мониторинга, которые отображают физическую суть модели пород изучаемого
региона.
Медленные движения земной коры в зонах разломов – одно из важнейших
проявлений тектонической жизни Земли. Самые яркие примеры таких движений можно видеть на разломе Сан-Андреас (США). Детально изучая смещение
русел водных потоков в долине Уоллис-Крик, Си (Sieh K.E.) обнаружил [17],
что за последние 3800 лет общее смещение на разломе Сан-Андреас составило
130 м, а каждая отдельная подвижка равнялась примерно 10 м. Подобное же
смещение было также выделено на нескольких разломах Японии [18]. В частности выяснилось, что Срединная тектоническая линия, длина которой достигает 500 км, - это крупнейший активный разлом на Японских островах. Такие
же смещения, достигающие нескольких сотен метров, имеются на крупных разломах Юга и Юго-Востока Казахстана [19]. В свою очередь смещения вдоль
разломов могут вызывать изменения скоростей деформаций в приразломной
зоне. В Алматинской сейсмоактивной зоне примерно в половине наблюденных
случаев за несколько дней до землетрясения на монотонном ходе деформаций
наблюдались вариации скоростей деформаций [20].
Анализ результатов за смещением по одиночному разрыву в натурных условиях и в опытах с образцами горных пород привел американских ученых
Байерли (ByerleeJ.D.) и Брейса (BraceW.F.) к мысли, что физической моделью
процесса разрушения в очаге землетрясения является сдвиговая подвижка с
резким сбросом напряжения и последующим торможением за счет трения. Ей
может предшествовать значительное по величине медленное движение по разрыву типа крипа, так называемыйstable-sliding [21].
При изучении акустической активности перед разрушением образцов были
получены результаты, которые свидетельствуют о наличии затишья – отсутствии импульсов в течение некоторого отрезка времени перед разрушением [22].
Аналогичное явление было установлено в шахтах перед горными ударами и перед землетрясениями. Моги (KiyooMogi), исследуя землетрясения, пришел к
мысли, что сильным землетрясениям может предшествовать асейсмическое
скольжение вдоль существующего разлома [18]. Фудзи (FujiiY) [23], исследуя
Ниигатское землетрясение 1964 года, пришел к выводу, что в плоскости разрыва перед землетрясением произошло асейсмическое проскальзывание.
Исследования современных тектонических движений свидетельствуют о
том, что геологический разлом представляет собой зону разупрочнения с аномально низкой эффективной вязкостью. Разлом, представляющий собой зону со
сложным внутренним строением, имеет характерные размеры – протяженность,
преобладание длины над шириной. Зона разлома характеризуется тем, что в ней
возможны развитые сдвиговые деформации, приводящие к значительным пе14
ремещениям берегов разлома. Внутри разлома горные породы раздроблены и
характеризуются повышенной трещиноватостью и пониженной прочностью, о
чем свидетельствует характер распространения сейсмических волн на разломах
и вне него. Разлом проявляет свои упругие свойства при быстром нагружении и
ведет себя как вязкая жидкость под действием постоянных или медленно меняющихся напряжений. Простейшей вязкоупругой моделью такого типа является тело Максвелла [24].
Рассмотрим математическую модель вязкого тектонического разлома [25,
26] на смежной границе двух протяженных блоков в условиях поперечного
сдвига. Предположим, что материал разломной зоны находится в условиях
диффузионной или компрессионной ползучести и представляет собой ньютоновскую жидкость большой вязкости. Численно-аналитическим методом [2730], позволяющим находить в оригинале решение интегральных уравнений типа Фредгольма второго рода в изображениях, определяется уровень напряжений в разломной зоне и скорость асейсмического скольжения в явной зависимости от фоновых напряжений, эффективной вязкости породы разломной зоны,
модуля сдвига блоков, координат и времени.
По результатом численного анализа следует, что при постоянных фоновых
напряжениях происходит падение напряжений в зоне асейсмического скольжения и увеличение среднего уровня напряжений в зоне зацепа.
Ползучесть горной породы в зоне тектонического разлома приводит к такой ее деформации, которую можно рассматривать как асейсмическое течение
ньютоновской вязкой жидкости. Асейсмическое скольжение вдоль разломов
вызывает перераспределение напряжений в при разломной зоне и может предшествовать разрушению.
За последние сто с небольшим лет на территории Северного Тянь-Шаня
произошли разрушительные и катастрофические землетрясения, такие как Верненское (1887г.), Чиликское (1889г.), Кеминское (1911г.), последние два из которых относятся к самым сильным на континентальной части Евразии за всю
историю наблюдений. Возникновение подобных сейсмических катастроф в будущем весьма вероятно и является следствием предыдущих этапов геологического развития региона и его современной геодинамической позиции. Накопленные знания за предшествующее время (порядка 50 лет) о геологогеофизических, сейсмотектонических и современных геодинамических особенностях строения региона наряду с развитием теоретических методов математического моделирования создают объективные предпосылки для комплексного
анализа и оценки НДС региона.
1.2
Анализ
современных
методов
оценки
напряженнодеформированного состояния участков земной коры с использованием
космических исследований
Современные методы исследования, в общих чертах, осуществляются в
трех взаимосвязанных направлениях – GPS-наблюдение, математическое
моделирование и построение карт районирования. Под наблюдениями имеется
в виду сбор и анализ GPS-данных глобальных и локальных сетей, данных о
15
структурном строений грунтов, плотностных данных и сейсмические наблюдения. Программными пакетами первичной обработки высокоточных GPSнаблюдений для задач мониторинга геодинамического состояния литосферы
являются GAMIT и GLOBK.
Под математическим моделированием имеется в виду рассмотрение физической модели процесса и построение ее математического представления с помощью уравнений математической физики. Основой математической модели
служат известные уравнения механики деформируемых твердых тел для описания геодинамического состояния земной коры.
Обзор моделей напряжений в верхней части земной коры. Важнейшей
геомеханической характеристикой породного массива является его
естественное напряженное состояние. Многочисленные экспериментальные и
теоретические исследования, проведенные в последние годы в разных странах,
позволили существенно уточнить наши представления о распределении
напряжений в массивах горных пород и инженерных сооружениях,
находящихся в горно-складчатых областях, и их деформациях под влиянием
природных
и
техногенных
факторов.
Определения
напряжений
непосредственно в породных массивах, выполненные во многих местах земного
шара, не подтвердили универсальность гипотез Гейма и Динника для оценки
естественного напряженного состоянии горных пород, в верхних частях коры.
Главные недостатки исходных моделей состоят в том, что они не учитывают следующие принципиально важные факторы, оказывающие большое
влияние на распределение естественных напряжений в массиве:
а) существующая структура и геомеханическая неоднородность реальных
скальных массивов;
б) определяющее влияние геомеханических последствий тектономагматической истории массива и действия современных тектонических сил;
в) время формирования поля напряжений в массиве [31].
Анализируя литературу, посвященную проблемам механики скальных пород, нетрудно заметить, что во многих случаях наблюдается определенная разобщенность между представлениями о геомеханической структуре реального
породного массива и о его напряженном состоянии. С одной стороны признается, что для массивов скальных пород характерны существенная структурная
неоднородность и сложность геомеханического строения, и в то же время нередко при постановке и рассмотрении задач о напряженном состоянии массивов допускается возможность использования моделей, основанных на представлениях о горных породах как об однородных, изотропных упругих телах.
Очевидно, для определенного круга задач, когда масштабы факторов неоднородности существенно меньше масштабов изучаемого массива конкретного
месторождения или масштабов горных выработок, взаимодействующих с элементами этого массива, можно принять модель сплошного однородного тела.
Но в этих случаях рассматриваемый массив должен быть предварительно обстоятельно исследован экспериментальными методами. Схематически эта
структурная модель должна отражать геометрию сетей трещиноватости, средние размеры блоков, их прочностные и деформационные характеристики, а
16
также условия распределения в них природных напряжений. Естественно, такая
геомеханическая структурная модель должна строиться на основе экспериментальных данных, полученных в процессе выполнения на месторождении геологоразведочных работ или специальных натурных исследований [32].
Неотектонические структуры Тянь-Шаня, которые в рассматриваемом отношении представляют первостепенный интерес, но далеко не всегда принимаются в расчет, характеризуют условия общего субмеридионального сжатия
земной коры. Особо следует отметить, что по характеру асимметрии новейшие
структурные формы (складки основания) объединяются в группы северной или
южной асимметрии [33]. Подобные группы складок, рассматриваемые как
складки продольного изгиба, позволяют определить векторы тангенциальных
напряжений. Кроме регионального субмеридионального сжатия, необходимо
принимать во внимание действие автономных глубинных источников тектонических сил, проявляющиеся, прежде всего, в вертикальных движениях блоков
земной коры больших или меньших объемов [34].
Исследование геодинамических процессов в литосфере Земли в целом ведутся на протяжении значительного времени. Для этого использовались методы
повторного нивелирования и линейные измерения, слежение за уровнем морей
и крупных водоемов. На сегодня в исследовании медленных современных движений земной поверхности технология высокоточного GPS-мониторинга являются преобладающей, поскольку она обладает наибольшей чувствительностью
к медленным движениям. Данное изучение необходимо для повышения достоверности оценки степени сейсмической опасности исследуемого региона в целом и его отдельных участков.
При разработке технологии сбора геолого-геофизической информации по
Югу и Юго-Востоку Казахстана принималось во внимание, прежде всего, ее
целевое назначение. Оно состоит в информационном обеспечении процессов
интерпретации мониторинговых наблюдений по сети станций GPS и, вовторых, в использовании этих данных для разработки моделей коры и последующего геодинамического числового моделирования геодинамических процессов в коре, а возможно и литосфере.
Одним из крупных современных банков, ориентированных на сейсмологию, является “Банк сейсмология Республики Казахстан”, разработанный в системе МОН РК силами РГП “Центр геолого-геофизических исследований” и
ДГП ”Институт сейсмологии” (рисунок 1.1). Цель создания банка – создание
базиса для снижения сейсмического риска. Назначение – сбор, учет, систематизация сейсмологической, геологической, космической и др. информации на
единой топографо-геодезической основе, согласованных форматах структурах
данных и единых классификаторах цифровой информации.
17
Рисунок 1.1 - Пример структуры банка данных, действующего в РК
Был создан упрощенный банк данных, обеспечивающий достаточный уровень информационного обеспечения. Собрана разнообразная информация по
району работ и прилегающим территориям, в основном относящаяся к глубинному строению, тепловым полям, скоростным разрезам по региональным сейсмическим траверсам на территории Казахстана. Имеется также новейшая для
регионов Казахстана информация о полях современных движений и результаты
сопоставления с независимыми данными. На (рисунках 1.2-1.8) приведены некоторые примеры содержания собранных данных. Из которых видно, что взаимное расположение областей всестороннего сжатия поверхности, сейсмической активности слабых землетрясений и эпицентров сильных землетрясений,
отражают их единство. Области экстремальных значений всестороннего сжатия
совмещаются с максимально погруженными участками основания коры. Эпицентры сильнейших землетрясений концентрируются у линии всестороннего
сжатия поверхности со значением 2*10(-8) 1/год, которая выступает как бы индикатором положения эпицентров будущих землетрясений.
18
Рисунок 1.2 - Активные разломы Тянь-Шаньского
сейсмогена по Степанову В
19
КАРТА БЛОКОВ СКОРОСТИ ВСЕСТОРОННЕГО ДЕФОРМИРОВАНИЯ С
БЛОКАМИ СЕЙСМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ СЛАБЫХ ЗЕМЛЕТРЧСЕНИЙ
-6
1/год 10
44
Алматы
БИШКЕК
43
1865
Бвд
-0.035
Чил
Верн
1807
1916 Б-С
1890
Ж-Т
Кем Нов
К-Ч
1893
1868
-0.06
Прж
Сус
19921992
1992
42
1915
-0.085
1969
1987
1971
1971
1893
-0.11
41 19021903
1924
1924
-0.135
1972
1991
1983
1983
40
73
74
75
76
77
78
79
80
-0.16
УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ
- блоки всестороннего сжатия по данным GPS
- области сейсмической активности слабых землетрясений по Сыдыкову А.
- эпицентры сильнейших землетрясений
Рисунок 1.3- Взаимное расположение областей всестороннего сжатия
поверхности, сейсмической активности слабых землетрясений
и эпицентров сильных землетрясений
20
-6
10 1/год
Пространственное совпадение блоков всестороннего сжатия поверхности и
рельефа слоя в основании коры с Vp=6.8 км/с
44
Алматы
БИШКЕК
43
Бвд
1865
К-Ч
1893
1868
Верн
1807
1916
Б-С
1890
Кем Нов
Чил
Ж-Т
Прж
Сус
19921992
1992
1915
42
1969
1971
1987
1971
41
1893
1902 1903
1924
1924
1972
1991
1983
1983
73
74
75
76
77
78
79
80
0.14
0.125
0.11
0.095
0.08
0.065
0.05
0.035
0.02
0.005
-0.01
-0.025
-0.04
-0.055
-0.07
-0.085
-0.1
-0.115
-0.13
-0.145
-0.16
УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ
- Боки относительной скорости всестороннего сжатия
по данным GPS с модулем Y>= 0.025x10-6 1/год
- Контур погруженной области слоя со скоростью Vp=6.8 км/с
глубиной более 50 км (Шацилов В.И.)
Верн - Эпицентры сильнейших землетрясений Северного Тянь-Шаня
Рисунок 1.4- Области экстремальных значений всестороннего сжатия
и максимально погруженные участки основания коры
21
46
Т-Ш
44
Алматы
Тараз
БИШКЕК
Шимкент
42
ТАШКЕНТ
40
70
72
74
76
78
80
Рисунок 1.5- Эпицентры сильнейших землетрясений и
линии всестороннего сжатия поверхности со значением 2*10(-8) 1/год
22
Рисунок 1.6 - Возрастание глубины верхней мантии под орогенами
Тянь-Шаня, и скоростная модель по меридиану г. Алматы
23
Рисунок 1.7- Распределение температуры земной коры
по Алматинскому меридиональному пересечению
24
25
Рисунок 1.8 – Карта теплового потока и температуры на глубинах 10 и 30 км
на территории Казахстана (по Е.Н. Нусипову)
1.3 Анализ методов геодезического мониторинга при геодинамических
исследованиях
Международная Служба Глобальных Навигационных Спутниковых Систем GNSS (The International GNSS Service, сокращённо IGS) начала функционировать в рабочем режиме с 1994 года. Она создавалась с целью снабжения различных научно-исследовательских организаций высокоточными данными
спутниковых измерений. IGS, главным образом, предназначена для поддержки
исследований движения Земли, земной коры и протекающих в ней процессов,
однако она нашла свое применение и в других областях науки, в частности, в
изучении полного электронного содержания ионосферы в глобальном масштабе. Помимо выполнения измерений IGS занимается определением и уточнением параметров Международной Земной Отсчетной Основы (ITRF), ее реализацией, определением точных эфемерид спутников американской системы GPS и
российской Глобальной Навигационной Спутниковой Системы (ГЛОНАСС),
поправок в часы приемников и спутников, исследованием вращения Земли и
состояния различных слоёв атмосферы и ионосферы. Также IGS выполняет мониторинг движения и деформаций тектонических плит, отслеживание изменений среднего уровня моря, синхронизацию временных шкал и определение
точных траекторий низкоорбитальных космических аппаратов. В настоящее
время в IGS входит около 400 постоянно действующих базовых станций
GPS/ГЛОНАСС. Архивы измерений с этих станций хранятся в четырёх международных и в шести региональных центрах сбора данных. Обработка производится в 10 вычислительных центрах. После обработки результаты сводятся воедино для создания базы данных, представляющей эфемериды спутников Глобальных Навигационных Спутниковых Систем (ГНСС), поправки в часы спутников и базовых станций, координаты базовых станций, параметры вращения
Земли, ионосферные и тропосферные поправки. Наряду с IGS также организованы ряд региональных сетей, состоящих из станций и, зачастую, включающие
в себя и базовые станции IGS. Они рассматриваются как родственные сети, и
IGS сотрудничает с поддерживающими их организациями. Выбор станции, которой предстоит стать станцией IGS, зависит от ее географического положения,
типа установленной аппаратуры и значения конкретной станции для развития
сети IGS. В целом, сеть IGS – это глобальная сеть, объединяющая региональные сети. В 1998-1999 годах в рамках Международного эксперимента по использованию ГЛОНАСС, впервые в определениях пунктов IGS использовались
иные, отличные от GPS глобальные навигационные спутниковые системы. Согласно пилотному проекту, полная интеграция ГЛОНАСС должна была быть
достигнута в 2004 году; на данный момент эфемериды спутников ГЛОНАСС с
15 сантиметровой точностью вычисляют четыре аналитических центра. Возможность информационного обмена между различными системами, подготовку
к работе с новыми типами сигналов осуществляет рабочая группа IGS-GNSS.
Использование сети IGS станций для исследования ионосферы имеет несколько преимуществ над более традиционными методами: одновременное
глобальное покрытие, высокое временное разрешение, непрерывность во времени, доступность данных. Наблюдения ионосферы в рамках международных
26
программ в сети IGS проводятся с 1995 года. Необходимо отметить, что все
станции сети проводят непрерывные наблюдения. К настоящему времени создан большой банк данных наблюдений по каждой базовой станции. В центральном бюро сети IGS [35] размещена детальная информация о станциях IGS,
формате предоставляемых данных, адресах доступа. Доступ к получению данных GPS-наблюдений сети IGS осуществляется в свободном режиме [36].
Необходимо отметить также бурный рост региональных сетей GPS станций, обеспечивающих невиданное ранее пространственно-временное разрешение. Европейская сеть EUREF Permanent GPS Network (EPN) в настоящий момент насчитывает 187 станций. Мощная сеть GEONET (GPS Earth Observation
Network system), развернутая в Японии, предоставляет информацию от 1200
GPS станций. Плотная сеть GPS станций (около 300) создана в сейсмоопасной
зоне в штате Калифорния (США).
Система EUPOS (European Position Determination System – Европейская навигационная система) планирует разворачивание в 16 странах центральной и
восточной Европы плотной сети, состоящей из 870 GPS приемников. Служба
спутникового позиционирования SAPOS (Германия) также основывается на
технологии спутниковой навигационной системы и состоит из сети 250 непрерывно действующих станций, покрывающих своим действием всю территорию
страны. Итальянская сеть в настоящее время содержит 130 GPS станций. Ниже
на примере итальянской сети показаны типичные последовательные шаги развития существующих региональных сетей.
Итальянская GPS сеть (IGFN). В 1995 году Итальянское космическое
агентство (ASI) в сотрудничестве с Telespazio SpA организовало сеть, состоящую из 5 стационарных GPS приемников в Италии. Сеть была развернута для
выполнения научных и гражданских целей, включенных в национальные и международные проекты. С того времени сеть стала шире за счет значительного
увеличения стационарных GPS приемников в Италии, и в настоящее время усилия Итальянского космического агентства в Центре космической геодезии
(CGS) сфокусированы на координации обширной работы в рамках GPS, чтобы
стимулировать новые виды деятельности для научных и гражданских организаций. Перед стационарной GPS сетью было поставлено множество научных и
инженерных задач. Главным образом, IGFN была развернута для геодинамических исследований. Италия расположена в интересной пограничной зоне между
Афро-Адриатической и Евразийской плитами. Места установки стационарных
GPS приемников были выбраны так, чтобы отслеживать тектонические движения. Кроме этих научных целей, предполагались инженерные применения, такие как топография, картография, навигация и кадастровый учет. Кроме того,
сеть участвовала в международных проектах EUREF, IGS, CERGOP [37].
Организация сети началась с установки четырех приемников в Cagliari,
Medicina, Noto и Venezia, дополнительно к приемнику в Matera, действующему
с 1991 г.
Центр космической геодезии в Matera играет главную роль в сети с начала
ее функционирования. Действительно, управление сетью осуществляется CGS:
дистанционное управление всеми приемниками, архивирование исходных и
27
RINEX файлов, проверка качества собираемых данных, непрерывный анализ
данных. Банк данных, названный GeoDAF (Geodetic Data Archiving Facility)
имеет доступ через адрес: http://geodaf.mt.asi.it. Непрерывный анализ данных
стартовал в июне 1996 г., когда CGS присоединился к пилотному проекту IGS,
направленному на уплотнение ITRF через GPS региональную сеть, становясь
одним из локальных центров EUREF.
В течение последних лет много организаций, включающих университеты,
исследовательские институты, частные компании и др. установили стационарные GPS станции в Италии для разных целей. CGS поддерживает большинство
из этих организаций в установке приемников, проверке интерференционных
помех вокруг приемника, архивировании исходных и RINEX файлов, организации локальных банков данных, проверке качества данных. По этой причине
Космическое агентство Италии играет ключевую роль в расширении национальной сети и даже если ASI не используется в новых местах, выполняет
сильную поддержку нуждающимся организациям. Агентство в 1997 г. организовало конференцию, на которой было решено:
1. Образовать Национальный Совет для координации национальных усилий в рамках функционирования GPS системы и начала кооперации между
итальянскими организациями, работающими с GPS;
2. Организовать рабочую группу (WG) для специальных целей:
- Группу ионосферных поправок
- Группу определения исходного высотного уровня;
3. Предпринять усилия по анализу распределяемых данных.
Космическое агентство Италии играет координирующую роль в расширении национальной сети GPS, интегрируя приемники непосредственно управляемые ASI с приемниками, управляемыми другими организациями. Новые виды деятельности планируются на основе плотной сети GPS приемников, в частности, изучение земной атмосферы и ионосферы.
Региональная сеть Японии. Центральную роль по выполнению задач прогноза землетрясений в Японии играет Сейсмологический информационный
Центр, в котором создаются архивы всех получаемых с наблюдательной сети
Японии сейсмических данных. Центр создаёт базы данных, программы по анализу, обработке данных и доступу к ним. В Центре издаются бюллетени, где
публикуется информация по имеющимся ресурсам (программам, базах данных). О текущей и прогнозируемой сейсмической активности.
Программы, связанные непосредственно с вопросами прогноза землетрясений ведёт Центр прогноза землетрясений, организованный в 1994 г. Цель
создания Центра – активизировать научные исследования, направленные на:
разработку методов прогноза землетрясений; изучение общих физических
свойств и геологической структуры сейсмогенных слоёв; воссоздание общей
картины физических и химических явлений, приводящих к большим землетрясениям и тем самым, установление научной методологии для предсказания/прогноза землетрясений. То есть в целом, ставятся задачи: познания процессов, управляющих генерацией землетрясений; идентификации ключевых регистрируемых параметров, которые характеризуют процесс генерации и мас28
штабы последствий от землетрясений; моделирования процессов генерации
землетрясений; разработки методологии регистрации процессов, приводящих к
большим землетрясениям. Разработка программ, координация работ по выполнению проектов ведётся Институтом сейсмологии. Для исследования процессов
землетрясений в Японии функционирует региональная сеть GEONET (GPS
Earth Observation Network System, <http://mekira.gsi.go.jp; http://terras.gsi.go.jp>),
которая на сегодняшний день объединяет около 1224 приемников GPS, поставляющих геофизические данные (полное содержание ионосферы, движение земной коры и др.) с шагом 30 с и 1 с, и распределённых с интервалом около 20 км
(рисунок 1.9).
Пример распределения станций
приёма GPS-сигналов в системе
GEONET в Японии.
Наземная станция
приёма GPS-сигналов
Рисунок 1.9-Примеры установки наземной станции приёма
GPS-сигналов и сети распределения станций
Наряду с региональными сетями GPS приемников, позволяющих получать
карты распределения полного электронного содержания ионосферы и проводить целевые научные исследования литосферно-атмосферно-ионосферных
связей в том или ином регионе Земли, существуют также региональные сети
наземных ионозондов вертикального зондирования ионосферы. Ниже описана
европейская сеть.
Европейская сеть станций вертикального зондирования ионосферы. В настоящее время в Европе функционирует около 20 станций вертикального зондирования ионосферы.
Станции:
Тип ионозонда:
Tromso/Норвегия
DPS-4
29
Tromso/Норвегия
Dynasonde
Lerwick/Великобритания
DPS-1
Juliusruh/Германия
DPS-4
Fairford/ Великобритания
DISS
Slough/ Великобритания DGS-256
Chilton/ ВеликобританияDPS-1
Dourbes/Бельгия
DGS-256
Pruhonice/Чехия
DPS-4
Rome/Италия
DPS-4
Rome/Италия
DGS-256
Roquetes/Испания DGS-256
San Vito/Италия DISS
Athens/Греция
DGS-128
Athens/Греция
DPS-4
El Arenosillo/Испания DGS-256
Warszawa/Польша KOS
Lycksele/Швеция Dynasonde,Transpusonde
Sodankylä/Финляндия Самодельныйионозонд
Из них, на пяти станциях (Германия, Италия, Греция, Великобритания и
Швеция) установлены современные Дигизонды, дающие возможность представлять результаты зондирования в реальном масштабе времени.
Результаты зондирования ионосферы, получаемые на этих Дигизондах
представляют следующее:
Ионограммы, представляющие высотно-частотные характеристики каждого зондирования и дающие информацию о структуре ионосферы.
Распределение электронной плотности (N(h) – профиль) по высоте. Это
наиболее важный результат каждого зондирования. N(h) – профиль рассчитывается из ионограммы. Он полностью определяет состояние ионосферы (высоту
и толщину ионосферных слоев, электронную плотность на разных высотах и
полное электронное содержание над Дигизондом).
Рассчитываемые параметры: Все вышеперечисленные параметры выражаются количественно, при этом общее число получаемых параметров из каждого
зондирования составляет 49 наименований. Наиболее важные из них:
Критические частоты различных ионосферных слоев, используемые для
распространения радиоволн (foF2, foF1, foEs, foE);
Параметры наклонного распространения (максимально-применимые частоты, MUF(D));
Действующие высоты различных ионосферных слоев (h’F, h’F2,
h’E, h’Es);
Истинные высоты F1 и F2 слоев (hmF2 andhmF1);
Полное электронное содержание ионосферы над Дигизондом (TEC);
Параметры, которые характеризуют толщину и форму ионосферных слоев
(B0, B1, D1).
Национальная обсерватория Афин (NOA) поддерживает web-site [38], на
который выставляются следующие данные:
30
а) ионограммы в реальном масштабе времени с результатами автоматической обработки,
б) ионограммы с результатами обработки за последние семь дней,
с) базу первичных ионосферных данных, полученных в результате автоматической обработки в формате SAO, которые могут быть обработаны с помощью специальных программ.
Национальный институт геофизики и вулканологии (INGV, Италия) поддерживает web site [39] на который выставляются следующие данные:
а) ионограммы в реальном масштабе времени с результатами автоматической обработки,
б) ионограммы с результатами обработки за последние семь дней.
Лаборатория им. Резерфорда – Эпплтона поддерживает web-site [40] на который выставляются следующие данные:
а) ионограммы в реальном масштабе времени с результатами автоматической обработки,
б) ионограммы с результатами обработки за последние семь дней,
с) базу первичных ионосферных данных, полученных в результате автоматической обработки, параметры, считанные вручную, и N(h) – профили,
д) базу первичных ионосферных данных, полученных в результате автоматической обработки, которые могут быть обработаны с помощью специальных
программ.
Институт физики атмосферы им. Лейбница (Германия) поддерживает website на который выставляются следующие данные:
а) ионограммы в реальном масштабе времени с результатами автоматической обработки,
б) ионограммы с за последние 24 часа (пятнадцатиминутные),
с) ионограммы за последние 7 дней (часовые).
Шведский институт космической физики (IRF) поддерживает web-site [41]
на котором выставлены ионограммы за последние 24 часа в формате анимации,
б) через интерактивную систему есть возможность получить online конкретную
ионограмму и рассчитать параметры.
Центр космических исследований Польской Академии Наук поддерживает
web site [42] на котором представлены солнечные, магнитные и ионосферные
данные, а также их прогноз.
Ионосферный диспетчерский центр Европы (IDCE) поддерживает web-sit
[43] IDCE обеспечивает наиболее свежую информацию об ионосферных характеристиках, а также каталог ионосфероспокойных и возмущенных дней. IDCE
позволяет получить удобный доступ к данным вертикального зондирования ионосферы на территории Европы. Представлены также данные сети Международной Службы Ближнего Космоса (ISES). Данные представлены за текущий и
предыдущий месяцы.
Глобальные и локальные станции Центральной Азии
Сеть станций GPS-наблюдений в Казахстане предназначена для дальнейшего развития мониторинга современных движений, начатого еще в 90-х годах
прошлого столетия [44] группой научного содружества специалистов ряда го31
сударств региона при участии и курировании работ на первом этапе специалистами массачусетского технологического института США, являющихся также и
одними из лидеров-разработчиков метода. Здесь были развиты сети временных
пунктов GPS регионального типа с экспедиционным режимом наблюдений 1-2
раза в год, а позже и реже. У городов Алматы и Бишкек были заложены также и
сети локальных GPS-наблюдения в пределах более компактных территорий, а
также пункты перманентных наблюдений (с постоянным режимом регистрации). Общее назначение этих работ состояло в оценке возможности технологии
отмечать современный тектонический режим сейсмоактивной территории Северного Тянь-Шаня и оценить степень сравнительной современной активности
таких структур, как крупные разрывные нарушения, особенно так называемых
сейсмогенерирующих разломов. На территории Казахстана полевые работы
выполнялись специалистами Института сейсмологии в то время входящего в
состав НАН РК и сотрудниками Сейсмологической опытно-методической экспедиции (СОМЭ). С конца 90-х годов специалистами Института сейсмологии
начаты работы по интерпретации данных GPS-измерений. На то время не существовало каких-либо стандартов. Поэтому интерпретационным работам предшествовало развитие концептуальных подходов к проблеме и созданию соответствующих технологических схем приемов и методик. Оказалось, что наиболее продуктивным и результативным является простое соотнесение свойств выявленных современных движений с уже достаточно хорошо изученными характеристиками сейсмичности региона и его основными структурными элементами на всю толщу коры или даже литосферы. При этом под свойствами движений понимается распределение их параметров по территории, свойства наиболее тонко отображают параметры деформирования. Для того, чтобы эта информация была представлена в наиболее полном виде необходимо было создать сети наблюдений с определенными параметрами. Специфика метода приводит к
использованию точечных дискретных наблюдений. Поле современных движений может быть представлено либо дискретным распределением векторов скорости пунктов наблюдений, либо дискретными значениями смещений пунктов,
определяемых за отрезок времени. Здесь важна малость интервала времени, так,
чтобы все смещения можно было бы представить в виде отрезков прямых линий и непересекающимися. Наиболее полной картина смещений будет в случае
пространственной равномерности пунктов и достаточной их плотности. Так как
в общем виде смещения пунктов неодинаковы, то легко видеть, что расстояния
между некоторыми точками изменятся. Это и означает появление деформации.
В случае вращения тела различные точки тела могут проходить различные пути
в одно и то же время, но деформация также будет отсутствовать. Таким образом, тело можно считать деформируемым, если происходит изменение расстояния между не менее, чем парой любых точек тела. Деформированное состояние
в окрестности любой точки тела может быть представлено тензором деформации, определяемого для трехмерной среды в общем случае девятью составляющими, которые совместно описывают два основных вида деформирования объемное и сдвиговое, ответственное за изменение формы тела. Данные GPS
важны именно для выявления признаков деформации. В используемой техноло32
гии GPS одним из важных видов результатов после первичной обработки является поле ортогональных компонент векторов скорости пунктов на поверхности. Но так как ошибки в вертикальной компоненте примерно в два раза больше, чем в горизонтальных, использовать эти данные приходится раздельно, в
том числе и для оценки деформирования [45].
Требования к сети GPS-измерений определяются несколькими факторами,
в числе которых есть как детальность данных (разрешающая способность), так
и те которые просто определяют возможность физической реализации сети и,
безусловно, фактор необходимости сети. В последнем случае основную роль
играет близость важнейших объектов, в конкретном случае положение города
Алматы и других крупных населенных пунктов и промышленных объектов к
возможным эпицентрам сильнейших событий. Месторасположение сети выбрано с учетом ранее полученных взаимосвязей между расположением эпицентров сильнейших землетрясений вблизи южной границы Казахского щита и
другими независимыми фактами. Здесь проходит линия скорости всестороннего сжатия, контролирующая во всем регионе положение эпицентров сильнейших землетрясений (рисунок 1.10).
46
Т-Ш
44
Алматы
Тараз
БИШКЕК
Шимкент
42
ТАШКЕНТ
40
70
72
74
76
78
80
Рисунок 1.10- Линия критической скорости всестороннего сжатия поверхности с относительной величиной порядка 2*10-8 1/год, контролирующая положение эпицентров сильнейших землетрясений Северного Тянь-Шаня
(многолучевые звездочки)
33
Расположение тектонически-активных зон определены по ранее проведенным GPS-наблюдениям, отражающим контраст смены свойств полей движения
по горизонтали, как для карт взаимно-ортогональных компонент скорости, так
и для полей скорости деформирования и развития вихревой структуры поля горизонтальной скорости. Эти особенности хорошо видны на приведенных ниже
(рисунках 1.11-1.16): Сильное землетрясение на примере Кеминской очаговой
зоны в 40-60 км от г. Алматы может создать на территории города 9-бальное
землетрясение (по данным Института сейсмологии).
Здесь же располагается значительное количество пунктов, ранее развитой
сети региональных наблюдений и локальная сеть пунктов СОМЭ и ИС. На
пунктах региональной сети наблюдения проводятся не чаще одного раза в год,
на локальной сети - один раз в квартал или месяц, на перманентных сетях ведутся непрерывно с интервалом между независимыми актами регистрации-30
секунд. При этом продолжительность наблюдений в сессию на локальных и региональной сетях составляет-36 часов, это фактически утроенное значение периодаобращения спутников, от положения которых на небесной сфере зависят
величины ошибок. Выбранный регламент является своеобразным международным стандартом и определяется приемами некоторого ослабления погрешностей, вызванных различными факторами.
Рисунок 1.11 - Сильное землетрясение Кеминской очаговой зоны
в 40-60 км от г. Алматы (по данным Института сейсмологии)
34
а) по компоненте скорости юг-север; б) по компоненте скорости западвосток; в) по вертикальной компоненте; г) по циркуляции вектора горизонтальных движений(показаны эпицентры сильнейших землетрясений)
Рисунок 1.12 - Тектонически-активные зоны, выделенные на Северном
Тянь-Шане на основании GPS-наблюдений, как наиболее контрастные
в горизонтальном направлении области современных движений
и прилегающие к ним эпицентры сильнейших землетрясений
35
Рисунок 1.13- Локальная и перманентная сети СОМЭ
и Института сейсмологии
36
мм/год
55
Кокшетау
22
20
АСТАНА
Караганда
50
Семей
18
16
Зайсан
14
12
10
45
Алматы
Тараз БИШКЕК
Шимкент
8
6
4
40
2
0
-2
-4
60
65
70
75
80
85
Рисунок 1.14- Региональная сеть пунктов GPSЦентрально-Азиатского
региона, отрабатываемаяс 1993г. с одновременным последовательным
наращиванием сети, представленная на карте компоненты скорости
современных движений ЮГ-СЕВЕР на основе GPS
Пять станций: Майтюбе, Известковый, Нижняя Каменка, Тянь-Шань,
Чушкалы, установленные в 2008 г. вблизи Алматы Департаментом АО «Национальный центр космических исследований и технологий», на которых ведутся
непрерывные GPS- наблюдения, показаны на фоне линии всестороннего сжатия, контролирующей эпицентры сильнейших землетрясений Северного ТяньШаня.
37
Рисунок 1.15- Последовательное формирование Центрально-Азиатской
региональной сети GPS (данные Зубовича А.В., Мосиенко О.И.)
38
43
Саты
Чилик
Нижняя Каменка
Тянь-Шань
Чушкалы
SELE
Кастек
43.5
Известковый
44
Майтюбе
Курты
44.5
42.5
42
74
74.5
75
75.5
76
76.5
77
77.5
78
78.5
79
Рисунок 1.16- Пять станций: Майтюбе, Известковый, Нижняя Каменка,
Тянь-Шань, Чушкалы
Все представленные в регионе сети GPS-наблюдений являются нерегулярными с хаотическим расположением пунктов, что не противоречит основным
требованиям к структуре сетей дискретных наблюдений на местности с позиций статистической оценки распределения погрешностей на площади наблюдений и даже несколько оптимизирует качество данных. Среднее расстояние между пунктами выбиралось таким, чтобы минимизировать пропуски локальных
ожидаемых неоднородностей изучаемых параметров современных движений.
Поэтому оно составляет от примерно одного километра до первых десятков километров, но для перманентных наблюдений оно проектируется в пределах
единиц километров. Также определенную роль играет и наличие дорогостоящих приемников. Конкретные места расположения пунктов определялись с
учетом его непременной необходимости в конкретном месте, а затем уже учитывались условия установки и условия приема сигналов спутников. Таким образом, при разбивке сетей учитывались многие условия и факторы влияния, что
39
и составляет наибольшие трудности установки пунктов GPS. Несоблюдение
этих требований может привести к полной потере эффективности пункта.
Исходя из целевого назначения мониторинга, в перспективе необходимо
развивать сеть непрерывного мониторинга на запад и восток от рассмотренного
месторасположения, а в дальнейшем целесообразно перманентную сеть распространить на всю территорию возможного возникновения сильнейших землетрясений с учетом известного расположения линии всестороннего сжатия поверхности с определенным числовым значением параметра – 2*10-8 1/год. Данные
мониторинга должны использоваться для сравнительной оценки поведения коры в пределах возможного возникновения сильных событий. Такое расположение сети будет охватывать и прилегающие территории не менее, чем на 50-100
км в обе стороны от контролирующей линии. Наибольшая методическая ценность мониторинга будет при контроле всей территории возможного возникновения сильных событий. В нашем случае для этого потребуется около 150-200
приемников GPS.
Для повышения методической ценности уже действующего мониторинга
необходимо расширение сети на запад и восток. Представительное получение
данных по большей части опасной зоны сильных событий позволит получить
сравнительный материал участков, находящихся на различных фазах подготовки неизбежного события. Без этих данных, которых до настоящего этапа изучения современных движений, фактически не существовало, решение проблемы
прогноза было практически невозможно.
Как видно из рисунка 1.16в настоящее время совместная территория непрерывных GPS-наблюдений составляет примерно с запада на восток около 250
км и с севера на юг до 100 км. И в этой связи требуется наращивание представительности наблюдений увеличением размеров территории с учетом расположения линии, контролирующей положение возможных будущих сильных событий, а также однотипных технических средств регистрации.
На рисунке 1.17 приведено положение эпицентра землетрясения вблизи г.
Текели, эпицентр которого пришелся на участок локального уклонения линии
на север с охватом весьма узкой области в проекции на поверхность, что указывает на не случайность этого факта. Землетрясение М5,4, 13.06.09 г. произошло
вблизи линии критического деформирования у г.Текели, (отображенной в 06-07
г.г.), что указывает на достоверность определения территории с сильными будущими событиями.
40
46
Tekeli 13.06.09, М 5.4
45
44
43
42
41
40
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
Рисунок 1.17- Землетрясение М5,4, 13.06.09 г. вблизи линии критического
деформирования у г.Текели (отображенной в 06-07 г.г.)
Геологические условия размещения пунктов:
Пункты непрерывных GPS-наблюдений расположены в предгорьях хребта
Заилийский Алатау, а также севернее в зоне развития речных и селевых отложений, представляемых конусы выноса.
Пункт МАЙТЮБЕ расположен в условиях С1sn-Шункарской свиты, образованной вулканитами трахилипаритового и трахилипатитового состава. Область сводово-блоковых поднятий, Н=1400 м. В 6 км южнее Алматинского
взброса.
Пункт ТЯНЬ-ШАНЬ-скальные выходы пород Pz фундамента, гранодиориты Заилийского комплекса. Область сводово-блоковых поднятий, Н=3800 м. В
7,5 км к югу от Заилийского взброса.
Пункт ИЗВЕСТКОВЫЙ-в речной долине на обсадной колонне скважины,
глубиной до 100м, прошедшей через речные отложения и вошедшей в известняки Pz фундамента.
Пункт НИЖНЯЯ КАМЕНКА расположен в пределах валунногалечных,
речных отложений и конусов выноса селевых потоков с гор.
41
Пункт ЧУШКАЛЫ-расположен в современных суглинках, подстилаемых
отложениями неогена. В настоящее время верхняя часть разреза подтопляется
самоизливом из близ расположенной глубокой скважины.
Спутниковая система сбора и передачи первичной информации с приемников GPS:
Первичная информация с полевых приемных станций мониторинговой
GPS-сети может доставляться на пункт сбора и первичной обработки различными способами. В их числе: перезагрузка с внешнего носителя (флеш-память)
полевой станции на ноутбук, перезапись на диски, передача через модем и радиотелефонную линию, через спутниковую линию связи. Этот вид связи особенно удобен, когда пунктов много и они расположены в трудно доступных
местах. В настоящее время все пять пунктов мониторинговой сети располагаются недалеко от города и проблем с доставкой информации нет. Для осуществления передачи через спутник, что в основном понадобится в будущем, приобретено и установлено оборудование типа (SkyEdge Pro VSAT terminal 1,8 m
antenna, IDU AC Powered, Mesh card, Single FXS card (1 голос), 2 Watt Ku-band)
для спутниковой связи, включающее два идентичных концевых комплекса,
обеспечивающих двустороннюю связь через спутник (в том числе и телефонную). Одна из станций установлена на полигоне в районе расположения пунктов GPS, а другая на базе Департамента в созданном центре первичной обработки данных. Процесс приема-передачи проверен специалистами обслуживающей фирмой. Линия принята в эксплуатацию.
За эти годы создан центр сбора полевой информации и аппаратурнопрограммный комплекс на основе развертывания сети GPS. Создана специализированная база комплексных данных для построения трехмерных моделей
НДС земной коры Северо-тянь-шаньского региона. В настоящее время в исследовании медленных современных движений земной поверхности технологии
GPS-мониторинга являются преобладающими, поскольку они в совокупности с
современной методикой обработки его результатов обладает наибольшей чувствительностью к медленным движениям. Для выполнения работы используется не только данные глобальных GNSS-сетей, а также созданная вблизи г. Алматы функционирующая локальная сеть непрерывных GPS-наблюдений, состоящая из 10 станций. Причем, 5 станций принадлежат ГУ «Сейсмологическая
опытно-методическая экспедиция» (СОМЭ), и 5 станций АО «НЦКИТ». По результатам GPS-наблюдений на станциях локальной сети определяются особенности напряженно-деформированного состояния отдельных блоков земной коры для выявления связи между процессами деформирования и особенностями
строения земной коры.
Аппаратно-программный комплекс
Департаментом наземно-космического геодинамического и геофизического мониторинга установлены высокоточные спутниковые GPS приемники серии Leica GRX1200 (рисунок 1.18), входящие в состав новой системы Leica
System1200, разработаны специально для использования в базовых станциях.
Серия Leica GRX1200 использует новый процессор 12 L1 + 12 L2 20Hz
System1200. Приемники данной серии обеспечивают получение некоррелиро42
ваных данных высшего качества при любых условиях. Они точны для всех видов применения базовых станции.
Рисунок 1.18- Приемник Leica GRX1200GG PRO
Процессор измерений с технологией GPS SmartTrack позволяет улучшить
рабочие характеристики:
- осуществляет захват всех видимых спутников за секунды;
- превосходные соотношения сигнал-шум;
- чистые, высокоточные измерения кода и фазы;
- достоверное слежение за спутниками с малыми углами возвышений;
- подавление многолучевости;
- защита от помех;
- низкое потребление энергии.
Новые приемники с технологией SmartTrack разработаны с возможностью
модернизации, в случае появления в будущем новых спутниковых сигналов.
Для регистрации данных используются сменные карты CompactFlash памяти объемом 32 МБ и 256 МБ. 32 МБ достаточны для регистрации данных L1 +
L2 с частотой 15 секунд в течение приблизительно 550 часов (23 дня), и 256 МБ
- в восемь раз больше. Скорость записи избирательная от 0.05 до 300 секунд.
Для того, чтобы регистрировать данные на различных скоростях, память
разбивается на основной и кольцевые буферные файлы. Например, в основном
файле с частотой 10 секунд регистрируются данные обработки геодезических
измерений, и одновременно, в кольцевом буферном файле с частотой 0.5 секунд данные аэрофотосъемки. Файлы могут иметь любую длину и загружаются
автоматически в указанных интервалах. Приемники также выведут все сырые
43
данные в режиме реального времени непрерывным потоком по одному или нескольким портам [46].
Серия Leica GRX1200 обеспечивает любой информацией, требуемой для
осуществления высокоточной съемки с помощью всех типов RTK и ГИС приемников. Они осуществляют передачу RTK и DGPS данных из места размещения по радиомодему или мобильному телефону, или распределяют данные из
центра управления по радиомодему, мобильному телефону или через Интернет.
Поддерживаются форматы RTCM, собственно LEICA, CMR и CMR+ .
Приемники могут передать два различных формата одновременно на двух
различных частотах или используя два различных медиана устройства (например, радио и телефон). Поддерживается квантование времени.
На рисунке 1.19 показана используемая геодезическая кольцевая безотражательная антенна AT504 Dorne & Margolin, обычно для национальных и континентальных сетей 1-го класса и IGS станций. Разработанная по стандартам
IGS, эта антенна подавляет многолучевость, имеет высокостабильное положение фазового центра и при использовании совместно с приемниками серии
Leica GRX1200 гарантирует получение GPS наблюдений высокого качества.
Рисунок 1.19 - Антенна GPS-станции AT504
GRX1200 Pro имеет функции Ethernet порта для простого обеспечения связи для локальных и глобальных вычислительных сетей, порт ввода внешней
частоты с помощью внешнего генератора, порт вывода импульсов в секунду
(PPS), и порт ввода маркера события. Порт IP управляет ограничением доступа,
а SSL гарантирует интернет-безопасность. GRX1200 Pro удовлетворяет повышенным требованиям, предъявляемым к работе базовых станций.
44
Выводы по первому разделу
1. Проведен анализ методов оценки НДС участков земной коры и обоснован метод комплексного использования сбора и обработки первичных геологогеофизических, сейсмологических и GPS-данных и создания трехмерных распределений параметров НДС.
2. В перспективе необходимо развивать сеть непрерывного мониторинга на
запад и восток от рассмотренного месторасположения, а в дальнейшем целесообразно перманентную сеть распространить на всю территорию возможного
возникновения сильнейших землетрясений с учетом известного расположения
линии всестороннего сжатия поверхности. Наибольшая методическая ценность
мониторинга будет при контроле всей территории возможного возникновения
сильных событий. В нашем случае для этого потребуется около 150-200 приемников GPS.
45
2 ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ПРОСТРАНСВЕННО-ВРЕМЕННЫХ
ДАННЫХ СЕВЕРНОГО ТЯНЬ-ШАНЯ МЕТОДАМИ ГЕОДЕЗИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
2.1 Обработка данных с глобальных GPS-сетей для изучения современных движений земной поверхности территории Северного Тянь-Шаня
Обобщенная блок-схема работы программно-математического обеспечения нацелена на выявление критических зон геодинамически активных территорий Северного Тянь-Шаня на базе геодезического мониторинга (рисунок 2.1).
Исследования, в общих чертах, осуществляются в двух взаимосвязанных направлениях – моделирование и наблюдение.
Рисунок 2.1 – Обобщенная блок-схема работы
программно-математического обеспечения
46
Под моделированием подразумевается рассмотрение физической модели
процесса и построение ее математического представления с помощью уравнений математической физики. Основой математической модели служат известные уравнения механики деформируемых твердых тел для описания геодинамического состояния земной коры. Физико-математическими моделями, используемыми в программном обеспечении, служат модели упругих и упругопластичных сред.
В данной работе использовалось программно-математическое обеспечение, которое является результатом накопленных методов математического и
компьютерного моделирования сотрудников Института Ионосферы. Программными комплексами первичной обработки высокоточных GPSнаблюдений для задач мониторинга геодинамического состояния литосферы
являются GAMITи GLOBK. Данный пакет программ выполняет огромное количество сложных математических операций и процессов визуализации, которые требуют больших ресурсов операционной памяти, а также памяти видео карты.
Особенностью программного пакета GAMIT/GLOBK, разработанного в
Массачусетском технологическом институте, является мощным инструментом,
с помощью которого можно решать разнообразные задачи по обработке GPS
данных.
GAMIT - коллекция программ, чтобы обработать фазовые данные, чтобы
оценить трехмерные относительные положения наземных станций и спутниковых орбит, атмосферных задержек зенита, и земных параметров ориентации, а
так же для определения координат используется значения фаз несущих частот,
дробные части которых регистрируются в приемниках с большой точностью.
Для устранения ошибок, возникающих при выполнении измерения, в GAMIT
используются различные методы.
GLOBK - фильтр Кальмана, основная цель которого состоит в том, чтобы
объединить различные геодезические решения, такие как GPS, VLBI, и эксперименты SLR. Это принимает как данные, или "квазинаблюдения" оценки и ковариационных матриц для координат станции, параметров наземной ориентации, орбитальных параметров, и исходных позиций, сгенерированных от анализа основных наблюдений. Входные решения обычно выполняются со свободной априорной неопределенностью, присвоенной всем глобальным параметрам,
так, чтобы ограничения могли быть однородно применены в объединенном решении.
Разработанное программно-математическое обеспечение направлено на
изучение геодинамического состояния земной коры сейсмоопасных регионов
Казахстана, в частности территорий Северного Тянь-Шаня и Жетысуйского
Алатау, путем применения новых данных спутниковых измерений и современных методов математического моделирования. Входными параметрами служат
трехмерные компьютерные модели земной коры, которые хранят в себе геолого-геофизическую, картографическую информацию исследуемых территорий.
Результатом программно-математического обеспечения являются двумерные, трехмерные распределения геодинамических параметров – показатели на47
копленной потенциальной энергии за счет деформации среды и вид напряженно-деформированного состояния земной коры территорий Северного ТяньШаня и Жетысуйского Алатау.
Эти результаты позволяют произвести районирование, выделяя аномальные зоны распределения геодинамических параметров, и оценивать сейсмическую активность территорий изучаемых территорий.
Полученные результаты представляют как научный, так и прикладной интерес.
Осуществляется сбор, обработка и анализ GPS-данных глобальных и локальных сетей, собираются данные о структурном строении грунтов, геомеханические параметры, прочностные и плотностные данные. На начальном этапе
эти экспериментальные данные используются для корректировки математической модели физического процесса и постановки задачи – определения начально-краевых условий.
После построения и корректировки математической модели для основных
уравнений математической физики строится численная модель, решается начально-краевая задача, где областью вычисления является соответственное сеточное представление земной коры исследуемых регионов.
Структура базы данных программного комплекса GAMIT/GLOBK
отображена на рисунке 2.2. Исходные файлы базы данных:
- Rinex (Receiver Independent Exchange Format) – формат обмена данными
для файлов исходных данных спутниковых навигационных приёмников. Загружаются с локальных станции или с внешних источников - архивов
SOPACили CCDIS [47].
- The navigation (“Broadcast Ephemeris”) files. Содержит файлы точных
эфемерид спутников. Загружаются с внешних источников - архивов SOPAC или
CCDIS.
- Sp3 (Special Product 3) – Формат, разработанный Национальной геодезической службой США, содержит файлы навигационного сообщения для заданного дня. Загружаются с внешних источников - архивов SOPAC, BKG, CCDIS,
IGN [48-49].
Rinex
Nav
Sp3
Рисунок 2.2 – База данных программного комплекса GAMIT/GLOBK
48
На рисунке 2.3 отображена блок-схема алгоритма обработки программного
комплекса GAMIT/GLOBK. Этапы алгоритма обработки:
Получение и конвертация Rinex-файлов с
международных и локальных серверов.
(международная сеть IGS, локальная сеть
АО «КГС», локальная и посещаемая сеть
Алматинского полигона)
Формирование
единой базы данных
Загрузка и формирование таблиц
погрешностей, эфемерид, параметров нутации, лунные и солнечные приливы и.т.д.
Первичная обработка данных
Получение карт
скоростей
Получение временных рядов
Анализ полученных результатов
Интерпретация
Рисунок 2.3 – Блок-схема обработки программного комплекса
GAMIT/GLOBK
49
- получение и конвертация Rinex-файлов с международных и локальных
серверов. (Международная сеть IGS, локальная сеть АО «КГС», локальная и
посещаемая сеть Алматинского полигона);
- формирование единой базы данных;
- загрузка и формирование таблиц погрешностей, эфемерид, параметров
нутации, лунные и солнечные приливы, ионосферные и тропосферные поправки,;
- первичная обработка данных путем запуска основных скриптов;
- получение временных рядов с суточной дискретностью по каждому
пункту;
- получение карт скоростей;
- анализ полученных результатов;
- интерпретация полученных данных на программах Tecplot, ParaView,
Surfer;
2.2 Каталог первичных GPS-данных с глобальных сетей IGS для
Северо-Тянь-Шаньского региона
Результаты первичной обработки GPS-наблюдений используются для построения карт скоростей современных движений, которые в дальнейшем служат основным граничным условием геодинамических смещений на поверхности в расчетах НДС земной коры Северного Тянь-Шаня. В базу данных по современным движениям, включены результаты по пунктам как региональных,
так и локальных сетей GNSS станций за 2000-2012 год [50].
К настоящему времени имеются многочисленные варианты интерпретационной обработки, которая базируется на данных первичной обработки. Результаты такой обработки имеют определенные различия, связанные, в основном, с
выбором опорных систем мировой сети. Для сравнения различных систем отсчета параметры современных движений земной поверхности региона вычислялись для опорной евразийской сети и в системе отсчета относительно центра
Земли. Обработка GPS данных выполнялась
программным комплексом
GAMIT/GLOBK [51]. Глобальная сеть IGS в настоящее время насчитывает 467
станций, из них 363 постоянно активных станции. Исследуемый регион показан
в прямоугольнике и включает 30 станций глобальной сети IGS и 33 GPSстанции локальной сети (рисунок 2.4).
Электронный каталог первичных GPS-данных для указанных станций
составлен на каждый год, начиная с 2000 г. по 2012 г. в двух системах отсчета.
В таблицах 2.1 и 2.2 помещены результаты расчетов горизонтальных и вертикальных скоростей современных движений пунктов GPS-сети с указанием точности их определения и соответствующей системы отсчета. Результаты представлены для 63 пунктов за 2012 г [52].
50
Рисунок 2.4 – Международная глобальная сеть IGS
51
Таблица 2.1 – Вид каталога данных о современных движениях земной коры
Северного Тянь-Шаня за 2012-й год, данные относительно центра Земли
SUMMARY VELOCITY ESTIMATES FROM GLOBK Ver 5.20I
Long.
Lat.
E & N Rate
E & N Adj.
RHO
H Rate
H adj.
+- SITE
(deg) (deg)
(mm/yr)
(mm/yr)
(mm/yr)
(mm/yr)
120.98739
24.79799
18.36
6.12 -11.48
16.10
0.586
1.07
1.42
4.48 TCMS_GPS
107.05233
47.86507
7.24
-9.88 -20.80
-1.41
0.043
-18.21 -19.18
3.13 ULAB_GPS
104.31624
52.21902
22.34
-4.14
-2.80
2.60
0.251
-14.59 -15.02
3.21 IRKT_GPS
104.31619
52.21902
17.68
-5.30
-7.47
1.44
0.257
-14.22 -14.65
3.11 IRKJ_GPS
102.23499
51.76970
15.35
-6.31
15.35
-6.31
0.254
-14.01 -14.01
3.02 BADG_GPS
91.10403
29.65733
37.66
21.28
-8.70
5.92
0.410
-10.53 -11.95
2.78 LHAZ_GPS
88.35978
69.36183
14.43
-7.09
-7.61
-5.12
0.320
-3.15
-4.80
4.00 NRIL_GPS
87.60067
43.80795
21.45
3.54
-9.27
-3.66
0.008
1.23
-1.70
2.01 URUM_GPS
87.17731
43.47111
25.06
6.69
-6.76
1.07
0.019
-4.55
-6.18
1.86 GUAO_GPS
83.23545
54.84061
17.08
-0.46
-9.96
0.58
0.194
-6.79
-8.25
2.77 NVSK_GPS
82.90949
55.03050
20.84
-8.71
20.84
-8.71
0.195
170.26 170.26
2.46 NOVM_GPS
80.00435
44.16855
20.12
0.33
20.12
0.33
0.010
-19.19 -19.19
8.39 ZHAR_GPS
78.55087
17.41726
44.61
41.70
3.74
6.76
0.056
-7.22
-4.43
3.92 HYDE_GPS
78.40838
43.05680
25.76
2.96
25.76
2.96
0.007
-5.68
-5.68
1.69 SATY_GPS
78.38507
45.02043
52.21
2.15
52.21
2.15
0.009
-18.10 -18.10
8.14 TALD_GPS
78.37319
43.52911
26.21
2.79
26.21
2.79
0.000
-20.89 -20.89
2.77 CHLK_GPS
78.25751
43.59633
12.89
6.26
12.89
6.26
0.010
-1.82
-1.82
8.32 SHEL_GPS
77.96747
44.35268
23.62
-7.76
23.62
-7.76
0.045
-12.17 -12.17
7.42 SARY_GPS
77.63341
43.30894
24.70
4.03
24.70
4.03
0.031
-9.80
-9.80
3.31 TURG_GPS
77.57038
13.02117
48.23
43.98
6.39
8.47
0.003
-7.26
-7.98
4.49 IISC_GPS
77.01690
43.17873
27.88
3.91
-0.10
0.08
0.014
0.69
-0.03
0.02 SELE_GPS*
76.99760
43.85394
24.06
3.26
24.06
3.26
0.001
-0.58
-0.58
1.47 CHSH_GPS
76.94381
43.04197
25.98
2.72
25.98
2.72
0.002
-2.27
-2.27
1.65 TSHN_GPS
77.08473
43.37040
13.24
1.06 -14.74
-2.74
0.033
-0.80
-1.55
9.67 KZT4_GPS
77.04618
43.45225
-5.67
-1.41
-5.67
-1.41
0.013
-1.33
-1.33
9.21 BSER_GPS
77.01286
43.32749
56.30
0.24
28.32
-3.59
0.061
-2.40
-3.12
9.55 AERS_GPS
52
E & N +-
3.05
3.63
1.41
2.40 -
1.49
2.25 -
1.47
2.23 -
1.45
2.13 -
1.86
1.67
2.57
1.77 -
1.26
1.49
1.23
1.45
1.62
1.45 -
1.60
1.38 -
4.35
4.74
2.69
1.59
1.22
1.25
4.12
4.53
1.31
1.38
4.32
4.72
3.19
3.59
1.41
1.42 -
3.06
1.77
0.10
0.10
1.20
1.21
1.22
1.25
7.03
7.43
5.50
5.97
6.40
6.83
Таблица 2.2 – Вид каталога данных о современных движениях земной коры
Северного Тянь-Шаня за 2012-й год, данные относительно евразийского континента
SUMMARY VELOCITY ESTIMATES FROM GLOBK Ver 5.20I
Long.
Lat.
E & N Rate
E & N Adj.
RHO
H Rate
H adj.
+- SITE
(deg)
(deg)
(mm/yr)
(mm/yr)
(mm/yr)
120.98739
24.79799
-9.53
11.93 -12.48
11.38
0.586
0.84
1.19
4.48 TCMS_GPS
107.05233
47.86507
-17.65
-5.88 -18.69
-4.54
-0.043
-18.91 -19.88
3.13 ULAB_GPS
104.31624
52.21902
-1.61
-0.52
-0.15
-0.20
-0.251
-15.38 -15.81
3.21 IRKT_GPS
104.31618
52.21902
-6.27
-1.69
-4.81
-1.36
-0.257
-15.02 -15.45
3.11 IRKJ_GPS
102.23498
51.76971
-8.53
-3.12
-8.53
-3.12
-0.254
-14.76 -14.76
3.02 BADG_GPS
91.10403
29.65733
9.30
22.53
-8.37
4.42
0.410
-10.23 -11.66
2.78 LHAZ_GPS
88.35978
69.36183
-4.79
-6.01
-3.07
-5.99
-0.320
-4.36
-6.00
4.00 NRIL_GPS
87.60067
43.80795
-5.00
4.16
-7.21
-4.79
0.008
1.01
-1.91
2.01 URUM_GPS
87.17731
43.47111
-1.46
7.22
-4.72
-0.02
0.019
-4.74
-6.37
1.86 GUAO_GPS
83.23545
54.84061
-6.88
-0.57
-6.72
-0.00
-0.194
-7.39
-8.84
2.77 NVSK_GPS
82.90949
55.03050
-2.74
-8.88
-2.74
-8.88
-0.195
169.66 169.66
2.46 NOVM_GPS
80.00435
44.16855
-0.87
-0.20
-0.87
-0.20
0.010
-18.99 -18.99
8.39 ZHAR_GPS
78.55087
17.41726
16.04
40.86
2.75
6.79
0.056
-6.22
-3.43
3.92 HYDE_GPS
78.40838
43.05680
-0.51
1.90
-0.51
1.90
0.007
-5.73
-5.73
1.69 SATY_GPS
78.38507
45.02043
30.92
1.38
30.92
1.38
0.009
-18.00 -18.00
8.14 TALD_GPS
78.37318
43.52911
0.07
1.73
0.07
1.73
0.000
-20.95 -20.95
2.77 CHLK_GPS
78.25751
43.59633
-8.21
5.50
-8.21
5.50
0.010
-1.70
-1.70
8.32 SHEL_GPS
77.96747
44.35268
0.19
-8.58
0.19
-8.58
0.045
-12.15 -12.15
7.42 SARY_GPS
77.63341
43.30894
-1.40
2.82
-1.40
2.82
-0.031
-9.60
-9.60
3.31 TURG_GPS
77.57038
13.02117
19.91
43.05
4.89
8.70
0.003
-6.08
-6.81
4.49 IISC_GPS
77.08473
43.37040
-14.14
-1.65 -14.14
-1.65
0.033
-1.58
-1.58
9.67 KZT4_GPS
77.04618
43.45225
-24.58
-2.10 -24.58
-2.10
0.013
-1.29
-1.29
9.21 BSER_GPS
77.01690
43.17873
-0.72
2.59
-0.10
0.07
0.014
0.69
-0.02
0.02 SELE_GPS*
77.01286
43.32749
28.99
-2.29
28.99
-2.29
0.061
-3.07
-3.07
9.55 AERS_GPS
20.24183
21.98350
-81.20
49.94
0.00
0.00
-0.000
-0.70
0.00
10.00 KOK1_GPS
53
E & N +(mm/yr)
3.05
3.63
1.41
2.40
1.49
2.25
1.47
2.23
1.45
2.13
1.86
1.67
2.57
1.77
1.26
1.49
1.23
1.45
1.62
1.45
1.60
1.38
4.35
4.74
2.69
1.59
1.22
1.25
4.12
4.53
1.31
1.38
4.32
4.72
3.19
3.59
1.41
1.42
3.06
1.77
7.03
7.43
5.50
5.96
0.10
0.10
6.40
6.83
10.00
10.00
Наименование столбцов (слева направо): 1) долгота (в десятых долях градуса); 2) широта (в десятых долях градуса); 3) восточная компонента скорости
Vx (в мм/год); 4) северная компонента скорости Vy (в мм/год); 5) отклонение
Vx от априорно заданного (в мм/год); 6) отклонение Vy от априорно заданного
(в мм/год); 7) погрешность для Vx (в мм/год); 8) погрешность для Vy (в
мм/год); 9) корреляция между Vx и Vy - используется при построении доверительного эллипса; 10) вертикальная компонента скорости Vh (в мм/год); 11) отклонение Vh от априорно заданного (в мм/год); 12) погрешность для Vh (в
мм/год); 13) код станции.
Для каждого пункта GPS сети критически анализировались графики ежегодных временных смещений по каждой из трех компонент: север-юг, востокзапад и вертикальная компонента с удалением из последующих вычислений
аномальных отклонений техногенной природы. Рисунок 2.5 иллюстрирует временной ряд станции SELE за 2012 г. По оси абсцисс представлены значения
дней года. По ординате – среднее значение смещения за сутки в мм. Над графиками показаны значения среднего смещения за год, ± ошибка, нормальная
средняя квадратическая ошибка и взвешенная средняя квадратическая ошибка.
Рисунок 2.5 – Временной ряд пункта Sele за 2012г
54
На рисунке 2.6 представлена функция плотности распределения значений
смещений пункта Sele за 2012 год. Синяя линия - модельная линия, красная полученные значения за год. Данный результат отражает нормальный закон
распределения ошибок.
Рисунок 2.6 – Функция плотности распределения станции SELE за 2012 г
55
Обработанные временные ряды по годам для каждого пункта объединялись в единый совмещенный ряд за период 2000-2012 гг. (рисунок 2.7).
Рисунок 2.7 – Временные ряды смещений пунктов CHUM, SELE, URUM
56
Обращает внимание факт аномальных смещений пункта URUM в 20052008 годах, обусловленный техническими причинами. Также отчетливо выделяются сезонные колебания вертикальной компоненты практически для всех
пунктов сети. Анализ наблюдаемых вариаций и их физический источник будет
выполнен в дальнейших исследованиях.
Максимальные погрешности определения скоростей перемещения приведены в таблице 2.3
Таблица 2.3 – Погрешности определения скоростей по GPS-сетям различных
исследователей
Наименование
сети
Компонента
Компонента
Вертикальная
Восток-Запад
Север-Юг
компонента
(мм/год)
(мм/год)
(мм/год)
Максимум Среднее Максимум Среднее Максимум Среднее
Сеть IGS
2,59
1,6
2,89
1,9
4,49
3,5
Сеть АО «КГС»
5,50
4,2
6,34
4,6
9,16
8,6
Сеть ДТОО
«Институт
1,41
1,2
1,42
1,3
3,31
2,2
Ионосферы »
Временные наблюдения
10,0
8,5
10,0
8,5
10,0
9,5
полигона
г. Алматы
Существенным является тот момент, что результаты получены при одновременной и однообразной обработке материалов наблюдений за весь период.
2.3 Распределение скорости движения земной поверхности территории
Северного Тянь-Шаня за 2000-2012 годы
Наблюдаемые на поверхности Земли современные движения в виде перемещений отдельных пунктов наблюдения определяются совокупностью действий одновременно происходящих различных процессов линейной и нелинейной
природы. Исследования наблюдаемых на поверхности движений основаны на
предположении о непрерывности среды, как совокупности точек, слагающих
поверхность. Имеются некоторые объективные предпосылки справедливости
такого подхода. Движения проявляются в изменении формы поверхности, но
не ее сплошности.
Одним из способов отображения движений является соотнесение с каждой
точкой поверхности вектора скорости перемещения точки. На практике скорости в отдельных точках или отдельные компоненты скорости могут измеряться
различными способами. В результате GPS-мониторинга в качестве результата
получают полный вектор скорости измеряемых точек на поверхности. При этом
поле горизонтальной составляющей скорости принято рассматривать отдельно
от поля вертикальной составляющей.
57
Это обусловлено значительно большей погрешностью определения вертикальной скорости, что связано исключительно с особенностями взаимного расположения волновых поверхностей сигналов спутников у точек определения
координат. На рисунке 2.8 представлено поле скоростей движения земной поверхности Северного Тянь-Шаня за 2000-2012 гг., обработанных в системе отсчета относительно Евразийского континента.
Представленные схемы отражают современные движения земной поверхности Северного Тянь-Шаня за указанный период измерений (2000-2012 гг.) без
учета предыдущих GPS построений. В поле скоростей горизонтальных движений для обоих компонент (рисунок 2.8 а, б) отмечается возрастание интенсивности движений в направлении с запада на восток, что соответствует общему
характеру распределения сейсмичности региона.
Значения полного вектора горизонтальных скоростей достигают в восточной части 7-8 мм/год при средней по территории 2.5-3.5 мм/год (рисунок 2.8г) и
обусловлены преобладанием горизонтальной компоненты движений в направлении юг-север. Этот факт отражается в меридиональной ориентации полного
вектора скоростей и не противоречит общим геодинамическим представлениям
о формировании Тянь-Шаньского эпиплатформенного орогена под воздействием Таримской плиты на Казахский щит с юга на север. Отметим, что на предыдущих этапах интерпретации GPS-наблюдений были определены как преобладающие субширотные распределения скоростей.
Отмечены факты устойчивых локальных аномалий в западной части территории и аномально высоких скоростей вертикальных смещений в северовосточной части (Баянкольская, Басулытауская, Северо- и Центрально Узункаринская сейсмогенерирующие зоны).
Поле скоростей (м/год) движения земной поверхности Жетысуйского Алатау за 2000-2012 гг. в системе отсчета относительно Евразийского континента
показано на рисунках 2.9 и 2.10.
Характерной особенностью поля современных движения земной поверхности Жетысуйского Алатау за указанный период измерений 2000-2012 гг. (рисунок 2.9 а) является практическое отсутствие горизонтальных движений в направлении с запада на восток.
В то же время, компонента скорости смещений юг-север возрастает с юговостока на северо-запад на 10 мм/год, что приводит к ротационному вращению
поверхности вокруг элипсообразной области северо-восточного простирания в
центральной части района, пространственно совпадающей с тектоническими
разломами Жанабулакской, Алтайской и Саркандской сейсмогенерирующих
зон. Данный результат находит отчетливое выражение в поле полного вектора
горизонтальных скоростей (рисунок 2.9 г).
58
а
б
в
г
а) компонента запад-восток; б) компонента юг-север;
в) вертикальная компонента; г) абсолютный вектор горизонтальной скорости смещения поверхности
Рисунок 2.8 – Скорости движения земной поверхности
Северного Тянь-Шаня за 2000-2012 гг. (мм/год)
59
а)
б)
а) компонента запад-восток; б) компонента юг-север
Рисунок 2.9 – Скорости движения (м/год) земной поверхности
Скорости вертикальных смещений Жетысуйского Алатау невелики (в
среднем 3 мм/год) и разнонаправлены от положительных движений на югозападе к отрицательным на северо-востоке (рисунок 2.10). По полученным обработанным GPS-данным с глобальной и локальной сети видны зоны сжатия и
относительного растяжения земной коры исследуемого региона.
60
а)
б)
а) вертикальная компонента;
б) абсолютный вектор горизонтальной скорости смещения поверхности
Рисунок 2.10 – Скорости движения (м/год) земной поверхности
по вертикали и горизонтали
Данные о скорости движения земной поверхности относительно Евразийского континента показывают, что горные хребты попадают на зоны кручения,
что не отражается в абсолютных скоростях.
61
Выводы по второму разделу
Обработаны первичные данные и сформирован каталог первичных GPSданных за период 2000-2012гг. с глобальных (32 станции GNSS) и локальных
(10 станций GPS) сетей для Северо-Тянь-Шаньского региона. Проведен анализ
суточных смещений (мм) отдельных пунктов GPS-наблюдений (SELE, URUM,
CHUM) за 13-летний период (2000-2012гг.), что дает возможность оценки геодинамической обстановки области земной поверхности между этими пунктами.
Получены ежегодные распределения скорости движения земной поверхности
Северо-Тянь-Шаньского региона за 2000-2012гг. Результаты показывают общую тенденцию направления движения земной поверхности в регионе, что хорошо совпадает с ранее выделенными структурными неоднородностями земной
коры (разломно-блоковое строение, тектоника, сейсмичность).
62
3. ПОСТРОЕНИЕ ТРЕХМЕРНОЙ ГЕОМЕХАНИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
ЗЕМНОЙ КОРЫ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ СЕЙСМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТЬ
3.1 Обработка каталога землетрясений с выделением однотипных
групп по регистрации и по энергетическому классу
Исследована сейсмоактивность земной коры территории Северного ТяньШаня за период с 1929 г. по 2010 г., выделены однотипные по энергетическому
классу группы землетрясений. Энергетический класс землетрясений принят как
основной параметр, влияющий на геомеханические свойства горных пород, и
учитывается в сеточной 3D модели земной коры Северного Тянь-Шаня [53].
Энергия землетрясения может быть рассчитана по различным формулам.
Наиболее известные из них:
Формула Бено Гутенберга lgE = 9,9 + 1,9M – 0,024M2 (эрг), и
Международная формула lgE = 11,7 + 1,5M (эрг), где 1дж. = 107 эрг.
В странах СНГ кроме магнитудной характеристики сильных землетрясений используется оценка в классах. Класс – это lgE в джоулях [54-5549,51].
Каталог землетрясений в регионе приведен в таблице 3.1.
Таблица 3.1 – Каталог землетрясений за 1929-2010гг
Год
Месяц
День Час Минута
Секунда
1929
1
10
11
24
0
1929
2
15
0
6
0
1929
2
17
5
17
0
.......................................................................
2010
12
31
19
52
418
2010
12
31
23
11
502
координаты глубина
40 30 77 30
40 18 72 06
42 42 74 18
-1
-1
-1
40 52 74 53
41 01 75 21
5
5
Энергетический
класс
10.0
10.0
11.0
8.1
6.6
Область очага землетрясений определяется как часть пространства, содержащая как основной разрыв, вызвавший землетрясение, так и непосредственно
связанные с ним во времени вторичные разрывы, а также быстрые непрерывные движения среды – пластичные и другие, имеющие необратимый или медленно обратимый характер. В данной работе размеры очага землетрясений были приняты пропорциональными выделившейся энергии, что характеризуется
энергетическим классом землетрясений.
Каталог землетрясений за 1929-2010гг. был обработан по времени регистрации и выделением сильнейших землетрясений по энергетическому классу.
Данные результаты обработки необходимы для временного представления изменений НДС. На рисунках 3.1-3.4 показаны распределения землетрясений по
периодам в 20 лет. Шаг периода может быть от 1 года до 50 лет по мере необходимости в дальнейших вычислениях.
63
Рисунок 3.1 – Землетрясения на территории
Северного Тянь-Шаня до 1950г
Рисунок 3.2 – Землетрясения на территории
Северного Тянь-Шаня до 1970г
64
Рисунок 3.3 – Землетрясения на территории
Северного Тянь-Шаня до 1990г
Рисунок 3.4 – Землетрясения на территории
Северного Тянь-Шаня до 2010 г
Землетрясения, не имеющие зарегистрированных данных о глубине, были
усреднены по всему каталогу.
65
3.2 Корректировка геомеханической модели земной коры по обновленному комплексу данных с учетом влияния сейсмической активности
региона
На предыдущих этапах расчетов НДС Северного Тянь-Шаня сейсмичность
не учитывалась. Очевидно, что процесс разрушения земной коры в результате
происшедших землетрясений должен изменять параметры напряженнодеформированного состояния земной коры региона, уменьшая области максимальных сдвиговых напряжений и увеличивая области с отрицательными значениями параметра Лоде-Надаи. Совершенно очевидно, что процесс изменения
параметров НДС в земной коре под воздействием сейсмичности происходит по
меркам геологического масштаба времени и «увидеть» его даже на протяжении
80 лет, представляется не простой задачей. Кроме того, определенную сложность представляет способ учета воздействия сейсмичности на параметры НДС
среды.
На начальном этапе моделирования воздействия сейсмичности было решено использовать отработанную ранее технологию учета тектонических разломов, как параметра нарушенности (поврежденности) среды.
𝑀 нов. = 𝑀исх. ∗ (1 − 𝑘𝑓(𝑥⃗));
(3.1)
где М – геомеханические модули, f – функция поврежденность среды, зависящая от координат, k – коэффициент участия, для горных пород 0.25-0.3. Результатом сейсмического события, происшедшего в земной коре, является образование дополнительных нарушений ее целостности, тем самым увеличивая
нарушенность среды. Поскольку для большинства коровых землетрясений характерным является вспарывание вышележащих горных пород с выходом на
поверхность Земли в виде видимых нарушений (иными словами, образование
новых или обновление существующих разломов), было решено задавать эпицентры землетрясений в виде параметра нарушенности среды, аналогично учету существующих тектонических разломов. Если для геомеханического моделирования разломы отождествляются с протяженной линейной зоной нарушения, то эпицентры землетрясений ранжировать таким образом достаточно
сложно и на первоначальном этапе было решено отображать нарушенность
геологической среды от воздействия сейсмичности в виде нарушения сферической формы, с радиусом, связанным с энергией (классом) землетрясения. Определенная сложность была связана с выбором количественной характеристики
нарушения, которая по определению должна отождествляться с энергетическим
классом землетрясения.
Распределение выделенной энергии далее нормируется и приводится к
функции поврежденности от координат и глубин, и имеет значения от 0 до 1.
Расширена база геолого-геофизических данных для территорий Северного
Тянь-Шаня информацией о влиянии сейсмической активности региона на геомеханические свойства горных пород. Обновленная база геологогеофизических, картографических данных имеет следующую структуру:
- рельеф поверхности (единица измерения в метрах);
66
- компоненты скорости движения поверхности земли (Запад-Восток, ЮгСевер, Вертикальная компонента);
- абсолютная величина скорости (метры в год);
- дивергенция скорости (1/сек);
- осредненные геомеханические параметры.
- коэффициент поврежденности (нарушенности) с учетом разломноблокового строения;
- коэффициент поврежденности с учетом сейсмичности;
- обновленные геомеханические параметры (по различным периодам).
Расчет параметров напряженно-деформированного состояния с использованием вышеприведенных уравнений механики сплошной среды, с учетом корректировки сейсмической активности региона по периодам дает возможность
оценить временные изменения геодинамического состояния земной коры.
Распределения параметров НДС земной коры в соответствии с сейсмической активностью региона. Приняв за первое приближение НДС от собственного веса, проведен перерасчет параметром НДС с учетом сейсмичности (с помощью распределения параметров поврежденности) для территорий Северного
Тянь-Шаня по различным периодам.
Наиболее интересным в этом отношении представляется слой земной коры, ограниченный глубинами от 10 до 15 км. Это связано с тем, что в Северном
Тянь-Шанелокализация гипоцентров сильных землетрясений приурочена
именно к этому слою. Как видно из рисунка 3.5 распределение интенсивности
касательных напряжений, что пропорционально потенциальной энергии среды
за счет деформации происходящих в ней, хорошо коррелирует с расположением очагов землетрясений, что говорит о корректности расчетов.
Рисунок 3.5 – Распределение интенсивности касательных напряжений
на уровне 10-15 км (начальное приближение)
67
На рисунке 3.6 приведены пространственно-временное изменение параметров НДС Северного Тянь-Шаня в 1929-2010 гг. и интенсивности касательных напряжений на уровне 10-15 км.
Рисунок 3.6– Пространственно-временное изменение параметров НДС
Северного Тянь-Шаня (1929-2010гг.) и интенсивности касательных
напряжений в Па на уровне 10-15 км
На рисунке 3.7 приведены пространственно-временное изменение параметров НДС Северного Тянь-Шаня (1929-2010гг.) и параметра Лоде-Надаи на
уровне 10-15 км. Качественные сравнения не дают больших изменений в значениях интенсивности касательных напряжений и параметра Лоде-Надаи за период 1929-2010 гг. Числовым сравнением можно выделить зоны потери энергии,
что соответствует сейсмически активным участкам и выделяет аномальные зоны.
68
Такая картина изменчивости параметров НДС не является неожиданностью, поскольку процесс разрушения геологической среды от воздействия
сейсмичности является длительным и остается относительно постоянным на
протяжении геологических этапов развития.
Более детальные результаты можно получить по мере заполнения базы
геомеханических параметров новыми данными. Указанные методы и модели
среды допускают неограниченное развитие в зависимости от новых данных, и
являются отображением представлений о регионе и основой для дальнейшего
геодинамического анализа.
Рисунок 3.7 – Пространственно-временное изменение
параметров НДС Северного Тянь-Шаня (1929-2010гг.).
Параметра Лоде-Надаи на уровне 10-15 км
69
3.3 Физико-математическая модель для расчета напряженнодеформированного состояния земной коры кризисных территорий
Сплошная и однородная среда способна испытывать деформации только
двух видов – изменение объема и изменение формы. Объемные деформации
вызываются действием нормальных напряжений и приводят, в конечном счете,
к отрыву, а изменения формы, вызываемые касательными напряжениями - к
срезу.
Связь между напряжениями и деформациями чаще всего принимается линейной, т.е. соответствующей закону Гука. Степенная зависимость между напряжениями и деформацией используется в нелинейной теории упругости. Таковы основная суть и качество модели сплошной среды, на базе которой строится математическая теория механики деформируемого тела без учета факторов
времени и температуры [53].
Приведем некоторые соотношения и зависимости, используемые в дальнейшем для описания напряженно-деформированного состояния породного
массива при помощи механики сплошной среды. Эти соотношения подробно
изучены в курсах теории упругости и пластичности, используются в механике
горных пород, что позволяет ограничиться кратким изложением основных
формул теории напряжений и деформаций.
Необходимым условием применимости этих соотношений при их практическом использовании является выполнение гипотезы о сплошности среды, которая состоит в непрерывности напряжений и перемещений, как функций координат точки [54, 55].
В каждой точке сплошной среды НДС характеризуется симметричным
тензором напряжений (3.2), симметричным тензором деформации (3.3), вектором перемещении (3.4):
𝜎𝑥𝑥
𝜎 = �𝜎𝑦𝑥
𝜎𝑧𝑥
𝜎𝑥𝑦
𝜎𝑦𝑦
𝜎𝑧𝑦
𝜀𝑥𝑦
𝜀𝑦𝑦
𝜀𝑧𝑦
𝜀𝑥𝑥
𝜀 = �𝜀𝑦𝑥
𝜀𝑧𝑥
𝑢
𝑢
�⃗ = � 𝑣 � ;
𝑤
𝜎𝑥𝑧
𝜎𝑦𝑧 � ;
𝜎𝑧𝑧
𝜀𝑥𝑧
𝜀𝑦𝑧 � ;
𝜀𝑧𝑧
(3.2)
(3.3)
(3.4)
При относительно малых деформациях тензор деформации выражается через вектор перемещений следующим образом:
1 𝜕𝑢
𝜕𝑢𝑗
𝜀𝑖𝑗 = � 𝑖 + � ; 𝑖 = 𝑥, 𝑦, 𝑧;
2 𝜕𝑥
𝜕𝑥
называемые уравнениями Коши.
𝑗
70
𝑖
(3.5)
Движение элемента массива горных пород определяется приложенными к
нему силами, подсчитав которые получим дифференциальные уравнения движения:
𝜕𝜎
𝜕 2 𝑢 𝜕𝜎
𝜕𝜎
⎧ 𝜌 2 = 𝑥𝑥 + 𝑥𝑦 + 𝑥𝑧 + 𝜌𝐹𝑥 ;
𝜕𝑡
𝜕𝑥
𝜕𝑦
𝜕𝑧
⎪
⎪ 2
𝜕 𝑣 𝜕𝜎𝑦𝑥 𝜕𝜎𝑦𝑦 𝜕𝜎𝑦𝑧
𝜌 2 =
+
+
+ 𝜌𝐹𝑦 ;
𝜕𝑥
𝜕𝑦
𝜕𝑧
⎨ 𝜕𝑡
2
⎪
⎪ 𝜌 𝜕 𝑤 = 𝜕𝜎𝑧𝑥 + 𝜕𝜎𝑧𝑦 + 𝜕𝜎𝑧𝑧 + 𝜌𝐹 ;
𝑧
𝜕𝑥
𝜕𝑦
𝜕𝑧
⎩ 𝜕𝑡 2
(3.6)
где ρ – плотность среды; F – объемные силы, t – время.
Приведенные выше уравнения являются общими соотношениями механики сплошной среды независимо от ее физико-механических свойств. Этих
уравнений недостаточно для описания процесса деформирования среды. Необходимы дополнительные соотношения между напряжениями, деформациями,
их скоростями и рядом других факторов, которые называют уравнениями состояния среды. Механические уравнения состояния тел, включающие все перечисленные параметры, являются достаточно сложными. Поэтому обычно ограничиваются простейшими моделями среды, которые описывают основные
свойства и главные особенности протекания механических процессов. На их
базе производится дальнейшее уточнение особенностей процесса деформирования [56-58].
Приведем некоторые наиболее распространенные в теории пластичности и
механике горных пород уравнения механических состояний неупругих сред.
Наиболее простыми являются уравнения деформационной теории пластичности, связывающей компоненты напряжений и деформаций,
1
𝑒
⎧ 𝜀𝑥 − 3 𝛩 = 𝜓(𝜎𝑥𝑥 − 𝜎); 𝜀𝑦𝑧 = 𝜓𝜎𝑦𝑧 ;
⎪
1
𝜀𝑦 − 𝛩𝑒 = 𝜓�𝜎𝑦𝑦 − 𝜎�; 𝜀𝑥𝑧 = 𝜓𝜎𝑥𝑧 ;
3
⎨
1
⎪ 𝜀𝑧 − 𝛩𝑒 = 𝜓(𝜎𝑧𝑧 − 𝜎); 𝜀𝑥𝑦 = 𝜓𝜎𝑥𝑦 ;
3
⎩
(3.7)
где Θe=3(1-2ν)σ/E; ν, Е – соответственно коэффициент Пуассона и модуль
упругости среды; ψ – некоторая функция инвариантов тензоров и девиаторов
напряжений и деформаций, σ – среднее (или гидростатическое) давление в
точке.
Отметим, что объемная деформация в этой теории является упругой и связана со средним давлением σ законом Гука.
В силу своей простоты эти уравнения широко используются для решения
инженерных задач при исследовании процесса деформирования горных пород.
При ψ=(1- ν)/Е они превращаются в закон Гука и являются по существу его
обобщением на нелинейные среды.
71
Приведем в общем виде основные уравнения теории упругости в инвариантном виде, которые используются для определения напряженнодеформированного состояния горных пород.
Уравнение движения в инвариантном виде:
Уравнения Коши:
𝜌
�⃗
𝜕2 𝑢
𝜕𝑡 2
= div(𝜎) + 𝜌𝐹⃗ ;
(3.8)
1
𝜀 = sym(∇𝑢
�⃗) ≡ (∇𝑢
�⃗ + (∇𝑢
�⃗)T );
(3.9)
2
Уравнение состояния упругих сред (Закон Гука), выраженные через коэффициенты Ламе:
где
𝜎 = 𝜆trace(𝜀)I + 2𝜇𝜀;
𝐸𝜈
𝜆 = (1+𝜈)(1−2𝜈) , 𝜇 =
𝐸
2(1+𝜈)
(3.10)
, 𝐾=
𝐸
3(1−2𝜈)
;
(3.11)
E - модуль упругости (Юнга); ν - коэффициент Пуассона; K - модуль объемного расширения.
Система уравнений (3.7) - (3.9) включает в себя 15 уравнений и 15 неизвестных (6 компонент тензора напряжении, 6 компонент тензора деформации, 3
компоненты вектора перемещений), и является замкнутой системой.
Общая постановка задачи определения напряженно-деформированного состояния горных пород выглядит следующим образом. При данных граничных
условий (поле перемещении или поле вектора скорости) и данном начальном
приближений (НДС от нетронутого горного массива) следует определить компоненты тензоров напряжений и деформации в каждой точке исследуемой территорий.
Начальным приближением принимается НДС нетронутого горного массива, определенное по следующим формулам.
𝜎𝑧𝑧 = 𝛾𝐻,
𝜎𝑥𝑥 = 𝜎𝑦𝑦 = 𝑘𝛾𝐻;
(3.12)
где γ – вес единицы объема горного массива, k – коэффициент бокового
давления. При предположении о гидростатическом распределении напряжений
k=1; при негидростатическом распределении – 0 <k<1; при предположении
А.Н. Динника –k=ν/(1 - ν).
72
3.4 Создание базы геолого-геофизических, картографических данных
кризисных территорий
Для удобства выделен исследуемый регион (рисунок 3.8), вырезана карта
территории Жетысуйского Алатау с физической карты Казахстана (рисунок 3.9)
и рельеф дневной поверхности оцифрован и имеет двумерный сеточный вид.
Точность исходных данных рельефа дневной поверхности равна 300 метрам
(рисунок 3.10).
Рисунок 3.8 – Исследуемый регион - область (43.0° – 46.5°) С.Ш.,
(78.0° – 84.0°) В.Д., охватывающий горные системы –
хребты Жетысуйского Алатау, Боро-Хоро, Кетмень
73
Рисунок 3.9– Вырез территории Жетысуйского Алатау
с физической карты Казахстана
Рисунок 3.10– Оцифрованный рельеф дневной поверхности (м)
относительно уровня моря
74
Обработанные данные скоростей движения пунктов GNSS-наблюдений
позволили определить трендовое направление для сеточной модели исследуемого региона, для каждой ячейки сетки значение было получено путем линейной интерполяции (рисунок 3.11-3.13).
Рисунок 3.11 – Определение трендовых движений земной поверхности
исследуемого городского региона с использованием данных глобальной
и локальной сетей GNSS станций за 2011 год
По полученным обработанным GPS-данным с глобальной и локальной сети видны зоны сжатия и относительного растяжения земной коры исследуемого
региона. Данные о скорости движения земной поверхности относительно Евразийского континента показывают, что горные хребты попадают на зоны кручения, что не отражается в абсолютных скоростях (рисунок 3.13).
Сеточная модель земной коры является основой для созданной структуры
базы геолого-геофизических, картографических данных для исследуемого региона. База данных имеет табличный вид формата текстовых файлов (таблица
3.2). Доступ к базе осуществляется пакетами обработки и визуализации данных.
75
Таблица 3.2 – Глобальные и локальные GNSS-станции, использованные при
интерполировании
SUMMARY VELOCITY ESTIMATES FROM GLOBK Ver 5.19I
Long.
Lat.
E & N Rate E & N Adj.
E & N +- RHO
H Rate H adj.
+- SITE
(deg) (deg)
(mm/yr)
(mm/yr)
(mm/yr)
(mm/yr)
120.98739 24.79799 23.63 -8.94 -6.21 1.04 3.50 4.37 0.619 -0.52 -0.17
5.20 TCMS_GPS
104.31624 52.21902 25.98 -4.33 0.84 2.41 1.61 2.60 -0.309 -1.46 -1.90
3.91 IRKT_GPS
104.31618 52.21902 24.74 -4.65 -0.41 2.09 1.60 2.58 -0.314
1.20 0.76
3.84 IRKJ_GPS
91.10403 29.65733 44.11 15.77 -2.25 0.41 2.05 1.82 0.497 -6.78 -8.21
2.93 LHAZ_GPS
87.60067 43.80795 30.49 7.02 -0.23 -0.18 1.35 1.66 -0.007 -0.16 -3.09
2.49 URUM_GPS
83.23545 54.84061 13.20 10.25 -13.83 11.30 1.79 1.50 -0.263 -21.10 -22.55
3.01 NVSK_GPS
82.90949 55.03050 24.28 -0.95 24.28 -0.95 1.78 1.43 -0.265 12.61 12.61
2.78 NOVM_GPS
78.55087 17.41726 37.84 39.16 -3.03 4.22 3.09 1.67 0.056 -3.65 -0.87
4.47 HYDE_GPS
78.40838 43.05680 28.36 6.47 28.36 6.47 1.26 1.30 0.001 -2.36 -2.36
1.77 SATY_GPS
78.37318 43.52911 27.78 3.24 27.78 3.24 1.25 1.30 -0.012
5.23 5.23
2.05 CHLK_GPS
77.63341 43.30894 26.69 7.83 26.69 7.83 1.40 1.42 -0.039 13.84 13.84
3.22 TURG_GPS
77.57038 13.02117 39.23 40.92 -2.61 5.41 3.56 1.93 -0.009 -5.21 -5.93
5.20 IISC_GPS
77.08473 43.37040 24.93 2.24 -3.05 -1.57 8.93 9.26 -0.002
2.24 1.49
9.91 KZT4_GPS
77.04618 43.45225 5.00 1.66 5.00 1.66 8.59 8.92 -0.005
0.61 0.61
9.87 BSER_GPS
77.01690 43.17873 27.86 4.10 -0.12 0.27 0.10 0.10 0.020
0.66 -0.06
0.02 SELE_GPS*
77.01286 43.32749 22.43 4.74 -5.55 0.91 8.47 8.78 0.012
2.21 1.49
9.86 AERS_GPS
76.99760 43.85393 27.83 -1.63 27.83 -1.63 1.20 1.22 -0.006 -8.77 -8.77
1.48 CHSH_GPS
76.98353 43.22797 26.83 2.94 -1.15 -0.90 9.06 9.41 0.002
1.51 0.80
9.94 KOKT_GPS
76.97013 43.26315 22.04 3.62 -5.93 -0.23 8.62 8.83 0.003
1.97 1.27
9.89 CPRK_GPS
76.96629 43.17663 27.31 3.70 -0.66 -0.15 9.99 9.99 0.000
0.63 -0.07
9.99 ACT1_GPS
76.96628 43.17658 26.77 3.55 -1.20 -0.30 9.67 9.73 0.007
1.11 0.41
9.97 ACT2_GPS
76.95572 43.37524 21.92 0.62 -6.06 -3.23 8.87 8.99 0.008 -0.52 -1.23
9.88 KPCH_GPS
76.95113 43.17700 23.78 2.13 -4.19 -1.73 9.09 9.36 -0.001
1.17 0.48
76
SUMMARY VELOCITY ESTIMATES FROM GLOBK Ver 5.19I
Long.
Lat.
E & N Rate E & N Adj.
E & N +- RHO
H Rate H adj.
+- SITE
(deg) (deg)
(mm/yr)
(mm/yr)
(mm/yr)
(mm/yr)
9.93 BAZA_GPS
76.94381 43.04197 28.56 -6.70 28.56 -6.70 1.54 1.60 -0.006
7.54 7.54
2.59 TSHN_GPS
76.92844 43.30752 20.63 0.97 -7.34 -2.89 8.95 9.23 -0.002
1.33 0.64
9.92 IPDR_GPS
76.91008 43.23175 23.87 6.02 -4.10 2.15 9.15 9.37 -0.009
1.35 0.67
9.93 GORB_GPS
76.90895 43.39616 28.15 5.77 0.18 1.91 9.09 9.25 0.007
0.52 -0.17
9.91 TRPP_GPS
76.90443 43.19734 15.88 -1.76 -12.09 -5.63 8.61 8.93 -0.010 -0.70 -1.38
9.90 KAZF_GPS
76.86521 43.23821 28.86 3.50 0.89 -0.38 9.11 9.34 0.004
1.35 0.69
9.92 SAIR_GPS
76.81569 43.28240 23.54 3.34 -4.43 -0.56 8.47 8.75 0.006 -0.25 -0.90
9.85 BORL_GPS
76.79557 43.22949 29.16 -2.83 29.16 -2.83 1.90 2.00 -0.007 10.97 10.97
4.06 NKAM_GPS
76.61011 43.03757 26.26 3.13 26.26 3.13 1.27 1.29 0.003
3.91 3.91
2.16 IZVS_GPS
76.42687 43.12999 25.85 2.22 25.85 2.22 1.25 1.28 0.004
2.43 2.43
2.02 MATB_GPS
76.33846 43.89349 26.52 0.59 26.52 0.59 1.28 1.30 0.007
4.33 4.33
1.96 KURY_GPS
75.96739 43.04487 26.75 2.22 26.75 2.22 1.28 1.33 -0.014
3.61 3.61
2.31 KAST_GPS
74.75110 42.99850 29.44 2.71 2.48 0.03 0.82 0.84 -0.011
1.21 -0.18
0.17 CHUM_GPS*
74.69427 42.67977 25.65 4.53 -2.10 -0.40 0.71 0.72 -0.016
1.96 0.25
0.17 POL2_GPS*
73.99711 44.20813 25.77 0.69 25.77 0.69 1.23 1.25 0.009 -1.53 -1.53
1.70 SUMK_GPS
73.94351 41.38494 26.90 10.78 26.90 10.78 1.28 1.30 -0.012 -7.05 -7.05
1.98 KAZA_GPS
72.21045 42.44547 25.89 1.67 25.89 1.67 1.23 1.27 -0.012
5.08 5.08
1.74 TALA_GPS
66.88545 39.13477 31.15 6.83 3.25 1.28 1.40 1.49 -0.131 -15.35 -14.14
2.67 KIT3_GPS
51.28095 43.54623 11.31 4.00 11.31 4.00 8.20 8.70 0.001
0.02 0.02
9.82 KASP_GPS
44.50293 40.22646 27.76 17.43 -1.11 0.10 2.12 3.03 -0.260 -6.43 -7.14
4.34 NSSP_GPS
36.23901 50.00510 20.47 8.84 -3.02 -2.87 1.62 3.31 -0.010 12.74 13.57
3.71 KHAR_GPS
33.99098 44.41326 19.61 8.10 -4.33 -3.93 1.84 3.48 -0.326
6.31 5.96
3.94 CRAO_GPS
13.06609 52.37930 14.83 8.45 -4.31 -6.76 2.52 4.89 -0.286 -9.19 -8.92
5.18 POTS_GPS
77
Интерполированные данные скоростей с использованием глобальной
и локальной сетей GNSS станции за 2011 год
Рисунок 3.12 – Трендовые движения земной поверхности
исследуемого региона
78
Абсолютные значения скоростей в м/год
Рисунок 3.13 – Движение земной поверхности, относительно центра земли
(слева) и относительно Евразийского континента (справа)
Построенная сеточная модель адаптирована под кривизну рельефа дневной
поверхности (рисунок 3.14). Это необходимо при учете геометрических особенностей земной коры при математических вычислениях.
Рисунок 3.14–Построение 3D геометрической модели земной коры –
область (43.0° – 46.5°) С.Ш., (78.0° – 84.0°) В.Д. и до глубин 40км,
охватывающей горные системы – хребты Жетысуйского Алатау,
Боро-Хоро, Кетмень
79
Созданная база данных привязана к географическим координатам и глубине, включает следующие данные исследуемого региона:
- рельеф поверхности (единица измерения в метрах);
- компонента скорости поверхности земли Запад-Восток (метры в год);
- компонента скорости поверхности земли Юг-Север (метры в год);
- вертикальная компонента скорости (метры в год);
- абсолютная величина скорости (метры в год);
- дивергенция скорости (1/сек);
- осредненные геомеханические параметры;
- и.т.д.
3.5
Трехмерные
распределения
параметров
напряженнодеформированного состояния земной коры территории Северного ТяньШаня
По предложенному алгоритму (рисунок 3.14)вычисления НДС участков
земной коры проведены расчеты параметров, наиболее наглядно характеризующие состояния региона Жетысуйского Алатау. Формирование вектора нагрузок определялось с помощью данных GNNS-измерений, собственного веса
грунтов и касательными силами.
На рисунке 3.15-3.16представлена область вычисления и способ его деления на группы. Внешняя область учитывается при вычислениях и исключается
из результатов по причине погрешностей на боковых границах. Внутренняя область имеет слоистое разделение для того чтобы соблюдать корректность введения геофизических и геомеханических параметров.
Рисунок 3.15 – Сеточная модель земной коры исследуемого региона
80
Рисунок 3.16 – Напряженное состояние от собственного веса. Динниково
распределение напряжений. Нулевое приближение НДС
Для предварительных вычислений использовалась упругая модель среды,
где деформации и напряжения взаимно линейны.
На рисунках 3.17-.3.18 показаны распределения параметров НДС земной
коры исследуемого региона. Эти параметры имеют трехмерное распределение,
но так как значения вертикальных изменений намного больше, чем горизонтальных – представление результатов имеет двумерный вид по слоям. На рисунке 3.19 приведены сетка области вычисления с делением на группы и слои
по глубине. На рисунке 3.20 приведены вертикальные напряжения для глубин
10-15 км. Значение вертикальных напряжений для региона хорошо характеризуется рельефом дневной поверхности, и именно эти значения хорошо коррелируют между собой. На рисунке 3.21 приведено распределение, а на рисунке
3.22 интенсивность касательных напряжений для глубин 10-15км.
Значение интенсивности касательных напряжений характеризует потенциальную энергию среды, накопленную за счет деформации, и как видно под горными хребтами видны концентрации больших значений этого параметры.
81
Рисунок 3.17– Обобщённая блок-схема расчета НДС участков земной коры
82
Рисунок 3.18– Сетка области вычисления
Деление на внешние и внутренние группы
Рисунок 3.19– Сетка области вычисления
Деление на группы и слои по глубине
83
Рисунок 3.20– Вертикальные напряжения σzz для глубин 10-15км
Рисунок 3.21– Касательные напряжения σxy для глубин 10-15км
84
Рисунок 3.22– Интенсивность касательных напряжений σint
для глубин 10-15км
Параметр Лоде-Надаи характеризующий вид напряженного состояния
(сжатие, растяжение, сдвиг) показан на рисунке 3.23, отражает преобладание
напряжений на сжатие и сдвиг.
Рисунок 3.23– Параметр Лоде-Надаи для глубин 10-15км
85
Наиболее эффективный способ получения экспериментальных данных –
комплексный геомеханический мониторинг земной приповерхностной толщи
на основе геодинамических полигонов. Полигоны организуются в местах проявления наибольшей активности сдвижении блоков. В этом контексте одна из
основных задач наблюдений на геодинамических полигонах – фиксировать
движения отдельных структурных блоков и, в первую очередь, их горизонтальные смешения друг относительно друга особенно на границах, т.е. в районах
выявленных разломов.
НДС земной коры складывается под действием многих факторов. В качестве исходных данных были использованы ранее полученные результаты выделения тектонический активных зон по многолетним региональным GPSнаблюдениям в Центрально Азиатском регионе. Привлечен также каталог землетрясений. В расчете учтены основные характеристики - это некомпенсированный вес горного рельефа, горизонтальные и вертикальные тектонические
движения, вариации плотности, неравномерный нагрев.
3.6 Описание работы программного обеспечения выявления критических зон
Входными параметрами программно-математического обеспечения служат
трехмерные компьютерные модели земной коры, которые хранят в себе геолого-геофизическую, картографическую информацию исследуемых территорий.
В настоящей работе данные представлены для территорий Северного ТяньШаня и Жетысуйского Алатау [59].
База геолого-геофизических, картографических данных для регионов Северного Тянь-Шаня и Жетысуйского Алатау имеет следующую структуру:
- Рельеф поверхности (единица измерения в метрах);
- Поверхность Мохоровичича;
- Компоненты скорости движения поверхности земли (запад-восток, югсевер, вертикальная компонента);
- Абсолютная величина скорости (метры в год);
- Дивергенция скорости (1/сек);
- Осредненные геомеханические параметры.
- Коэффициент поврежденности.
Именно данная база является входным параметром программного обеспечения. Рельеф дневной поверхности и поверхность Мохоровичича используются в программе для построения трехмерных сеток, как показано на рисунках3.24 и 3.25, размерность которых задается заранее. Далее к узлам сетки привязываются последующие данные с базы.
86
Рисунок 3.24– Трехмерные сетки для регионов Северного Тянь-Шаня
Рисунок 3.25 – Трехмерные сетки для регионов Жетысуйского Алатау
87
Данные сетки программно-математическое обеспечение принимает в виде
текстовых файлов как показано в таблице 3.3, где данные в столбцах совпадают
со структурой базы геолого-геофизических, картографических данных.
Таблица 3.3 – Пример содержимого файла input_data.dat
VARIABLES = x,y,z,phi,psi,relief,moch,fault_norm,vx,vy,vz,div_norm,p
ZONE I, J, K
0.000000 0.000000 2229.551270 74.500000 41.500000 2229.551270 -43963.046875
0.000000 -0.000694 0.005636 0.000128 -0.015394 100000.000000
0.000000 0.000000 -1216.358887 74.500000 41.500000 384.531830 -43963.046875
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 91278784.508964
0.000000 0.000000 -4662.269043 74.500000 41.500000 384.531830 -43963.046875
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 182457569.017928
…………………………………….
Объектом исследований является геодинамическое состояние земной коры
сейсмоопасных регионов Казахстана. Физическим процессом является происходящие движения в земной коре исследуемых регионов. Исследования, в общих чертах, осуществляются в двух взаимосвязанных направлениях – моделирование и наблюдение.
Под моделированием имеется в виду рассмотрение физической модели
процесса и построение ее математического представления с помощью уравнений математической физики. Основой математической модели служат известные уравнения механики деформируемых твердых тел для описания геодинамического состояния земной коры. Физико-математическими моделями используемые в программном обеспечении служат модели упругих и упругопластичных сред.
Под наблюдениями имеется в виду сбор, обработка и анализ GPS-данных
глобальных и локальных сетей, картографические данные разломно-блокового
строения земной коры, геомеханические параметры, плотностные данные и
сейсмические наблюдения. Программными пакетами первичной обработки высокоточных GPS-наблюдений для задач мониторинга геодинамического состояния литосферы являются GAMIT и GLOBK. На начальном этапе эти экспериментальные данные используются для корректировки математической модели физического процесса и постановки задачи – определения начально-краевых
условий.
После построения и корректировки математической модели для основных
уравнений математической физики строится численная модель, решается начально-краевая задача, где областью вычисления является соответственное сеточное представление земной коры исследуемых регионов.
На данном этапе используют дополнительные программы сеточного моделирования –FLAC3D.
После получения численных результатов – двумерного и трехмерного распределения основных параметров напряженно-деформированного состояния
88
земной коры, данные подвергаются проверке с исходными экспериментальными данными и анализируются.
Формат выходных параметров
После получения численных результатов расчетов программноматематическое обеспечение приводит данные в единую форму (двумерное и
трехмерное сеточное представление) с начальными экспериментальными данными и хранит в соответствующих расширенных базах геолого-геофизических,
картографических данных, для удобства сопоставления и анализа.
Для объемных представлений результатов расчетов и начальных экспериментальных данных, для сопоставления и анализа, используются специальные
программы визуализации данных – FLAC3D. Примеры представлены на рисунках 3.26-3.29.
Рисунок 3.26– Напряженное состояние земной коры и трехмерный вид
выходных параметровдля территории Северного Тянь-Шаня
89
Рисунок 3.27– Напряженное состояние земной коры и трехмерный вид
выходных параметров для территории Жетысуйского Алатау
90
Рисунок 3.28 – Двумерные представления результатов вычисления: Виды
напряженно-деформированных состояний. Распределения параметров НДС –
интенсивности касательных напряжений (сверху) и параметра Лоде-Надаи
(снизу) для глубин 10-15 км региона Северный Тянь-Шань
91
Рисунок 3.29 – Двумерные распределения интенсивности касательных
напряжений и параметра Лоде-Надаи для глубин 10-15км региона
Жетысуйского Алатау
На Программно-математическое обеспечение выявления критических зон
геодинамически активных территорий Северного Тянь-Шаня и Жетысуйского
Алатау получен отзыв (приложение Б), где отмечается, что результаты
применения Программно-математического обеспечения позволяют произвести
районирование, выделяя аномальные зоны распределения геодинамических
параметров, и оценивать сейсмическую активность территорий.
92
Выводы по третьему разделу
1. Исследована геотектоническая и сейсмическая активность земной коры
территории Северного Тянь-Шаня за период с 1929 г. по 2010 г., выделены однотипные по энергетическому классу группы землетрясений. Энергетический
класс землетрясений принят как основной параметр, влияющий на геомеханические свойства грунтов и учитывается в сеточной 3D модели земной коры.
2. Расширена база геолого-геофизических данных для территорий Северного Тянь-Шаня информацией о влиянии сейсмической активности региона на
геомеханические свойства горных пород. Обновленная база геологогеофизических, картографических данных имеет следующую структуру:
- рельеф поверхности (единица измерения в метрах);
- компоненты скорости движения поверхности земли (Запад-Восток, ЮгСевер, Вертикальная компонента);
- абсолютная величина скорости (метры в год);
- дивергенция скорости (1/сек);
- осредненные геомеханические параметры.
- коэффициент поврежденности (нарушенности) с учетом разломноблокового строения;
- коэффициент поврежденности с учетом сейсмичности;
- обновленные геомеханические параметры (по различным периодам).
3. Более детальные результаты можно получить по мере заполнения базы
геомеханических параметров новыми данными. Указанные методы и модели
среды допускают неограниченное развитие в зависимости от новых данных, и
являются отображением представлений о регионе и основой для дальнейшего
геодинамического анализа.
4. Построена 3D модель земной коры области [(43.0° – 46.5°) С.Ш., (78.0° –
84.0°) В.Д.] и до глубин 40км, охватывающей горные системы – хребты Жетысуйский Алатау, Боро-Хоро, Кетмень. Сеточная модель адаптирована под кривизну рельефа дневной поверхности. Сеточная модель земной коры является
основой для созданной структуры базы геолого-геофизических, картографических данных для исследуемого региона. В созданную базу данных включены
осредненные значения геофизических параметров. Обработаны данные с глобальной сети GPS-станции для дальнейшего определения трендовых движений
земной поверхности для территорий Жетысуйского Алатау.
Для построенной компьютерной модели земной коры территорий Жетысуйского Алатау области расширена структура базы геолого-геофизических,
картографических данных. База данных 3D геомеханической модели территории Жетысуйского Алатау дополнена данными цифровой топографии Земли
высокого разрешения (SRTM), что позволило учесть особенности геоморфологии исследуемого района. Данные о скорости движения земной поверхности
относительно Евразийского континента показывают, что горные хребты попадают на зоны кручения.
Создана геомеханическая модель территории Жетысуйского Алатау с учетом особенности рельефа исследуемой области, геолого-геофизических свойств
грунтов и трендового направления движений земной поверхности. Получены
93
объемные распределения параметров напряженно-деформированного состояния земной коры для территории Жетысуйского Алатау с использованием накопленной информации с базы геолого-геофизических и картографических
данных.
5. Эффективность разработанного программно-математического обеспечения заключается в ее универсальности в использовании «экспериментальных
данных» - спутниковые данные GPS-измерений, как с глобальных сетей, так и с
локальных, внесения корректировки в любой стадий моделирования, использование сейсмических данных для уточнения математической модели, картографические данные не только топографии, но и данных структурного, разломноблокового строения земной коры, геомеханических параметров и др.
6. Разработанное программно-математическое обеспечение может
применяться не только в оценке геодинамического состояния сейсмоопасных
регионов, выделения аномальных областей по напряженно-деформированному
состоянию, но и в уточнении геологических структур земной коры,
недропользование и поиске полезных ископаемых.
94
4 ПОСТРОЕНИЕ КАРТ РАЙОНИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ НАПРЯЖЕННО ДЕФОРМИРОВАННОЕ СОСТОЯНИЕ ЗЕМНОЙ КОРЫ
4.1 Методика построения карт раионирования
Геоинформационный анализ данных и моделирование является относительно молодой областью научных исследований, охватывающей широкий круг
вопросов создания и использования географических информационных систем
(ГИС), данных дистанционного зондирования (ДДЗ), связанных с ними математических
методов
и
алгоритмов,
вычислительных
технологий.
Геоинформационное системы (ГИС) предназначены для сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственных данных и связанной с ними информации о представленных в ГИС объектах [60]. ГИС включают в себя
возможности cистемы управления базами данных (СУБД), редакторов растровой и векторной графики и аналитических средств и применяются в картографии, геологии и т.д. Для регистрации и обработки спутниковых снимков использовано ENVI. Оцифровка зарегистрированных карт и подготовка окончательных карт с учетом результатов математического моделирования и обработки спутниковых снимков производилась в среде ArcGIS [61].
На рисунке 4.1 представлена обобщенная блок схема методики построения
карт районирования параметров НДС с применением технологий геоинформационных систем и геомеханического моделирования.
Рисунок 4.1 – Общая схема методики построения карт районирования
параметров НДС
95
База картографических данных имеет следующую структуру:
- Цифровая модель рельефа (единица измерения в метрах);
- Цифровой модели подошвы (Мохо);
- Тектонические разломы;
- Цифровой модели теплового потока;
- Цифровой модели внутрикорового составляющего поля силы тяжести.
Цифровая модель рельефа (ЦМР) – это растровое представление непрерывной поверхности, обычно ссылающееся на поверхность Земли.
С момента развития геоинформационных систем и технологий, а так же
развития спутниковой отрасли, появились различные методы и способы, дающие возможность построения ЦМР. Существует два кардинально различающихся способа получения данных для построения цифровых моделей рельефа.
Первый способ – это методы дистанционного зондирования и фотограмметрия. К таким методам создания ЦМР, относится метод радиолокационной
интерферометрии. Он основан на использовании фазовой компоненты радиолокационного сигнала, отраженного от поверхности Земли. Точность восстановления ЦМР интерферометрическим методом составляет единицы метров,
причем в зависимости от характера местности и уровня шумов сигнала она меняется. Для сглаженной поверхности и для интерферограммы высокого качества точность восстановления рельефа может достигать нескольких десятков сантиметров. Так же существует метод стереоскопической обработки радиолокационных данных. Для работы модуля необходимо наличие двух радарных изображений снятых с разными углами наклона луча. Точность восстановления
ЦМР стереоскопическим методом зависит от размера элемента пространственного разрешения снимка.
Второй способ – построение моделей рельефа путем интерполяции отцифрованых изолиний из топографических карт. Этот подход имеет свои сильные и
слабые стороны. Из недостатков можно назвать трудоемкость и порой недостаточно удовлетворительную точность моделирования. Но, несмотря на эти недостатки можно утверждать, что оцифрованные топографические материалы
еще несколько лет будут безальтернативными источниками данных для подобного моделирования.
Первым способом были созданы разные ЦМР земной поверхности, отличающиеся с пространственным покрытием и разрешением, источником данных.
Например, модель SRTM, созданная в результате обработки данных радиолокационного съемки и GDEM, построенная с помощью использования парных
оптических снимком высокого разрешения [62, 63].
Данные SRTM.Shuttle radar topographic mission (SRTM) - Радарная топографическая съемка большей части территории земного шара, за исключением
самых северных (>60), самых южных широт (>54), а также океанов, произведенная за 11 дней в феврале 2000г. с помощью специальной радарной системы,
с борта космического корабля многоразового использования «Шаттл» [64]. В
течение этого времени с помощью метода называемого радарной интерферометрией, было собранно огромное количество информации о рельефе Земли, ее
обработка продолжается до сих пор. Результатом съемки стала цифровая мо96
дель рельефа 85% поверхности Земли (рисунок 4.2). SRTM - международный
проект, возглавленный Национальной Геопространственной Спецслужбой
(NGA), NASA, итальянским космическим агентством (ASI) и немецким Космическим Центром.
Рисунок 4.2 – Схема покрытия территории Земли съемкой SRTM
Данные SRTM существуют в нескольких версиях: предварительные (версия 1, 2003 г.) и окончательная (версия 2, февраль 2005г.). Окончательная версия прошла дополнительную обработку, выделение береговых линий и водных
объектов, фильтрацию ошибочных значений. Данные распространяются в нескольких вариантах - сетка с размером ячейки 1 угловая секунда и 3 угловые
секунды (1 угловая секунда ≈ 30м). Более точные односекундные данные
(SRTM1) доступны на территорию США, на остальную поверхность земли доступны только трехсекундные данные.
Оценка точности данных SRTM. Общедоступными являются значения высот в углах ячейки размером 3 на 3. Точность высот заявлена не ниже 16 м, но
тип оценки этой величины - средняя, максимальная, средняя квадратическая
ошибка (СКО) - не пояснена, что и не удивительно, поскольку для строгой
оценки точности необходимы либо эталонные значения высот примерно такой
же степени охвата, либо строгий теоретический анализ процесса получения и
обработки данных. В связи с этим, анализ точности матрицы высот SRTM проводился не одним коллективом ученых разных стран мира. По оценкам А.К.
Корвэула и И. Эвиака высоты SRTM имеют ошибку, которая для равнинной
97
местности в среднем составляет 2,9 м, а для холмистой - 5,4 м. Причем значительная часть этих ошибок включает систематическую составляющую. Согласно их выводам, матрица высот SRTM подходит для построения горизонталей на
топографических картах масштаба 1:50000. Но, на некоторых территориях высоты SRTM по своей точности примерно соответствуют высотам, полученным
с топографической карты масштаба 1:100000, а также может использоваться
при создании ортофотопланов по космическим снимкам высокого разрешения,
снятых с незначительным углом отклонения от надира [65, 68].
ASTERGDEM. Продукт ASTER GDEM разработан совместно METI и
NASA. Сенсор имеет возможность стереоскопической съемки вдоль полосы
пролета с помощью двух телескопов, снимающих в надир и назад в ближнем
инфракрасном диапазоне с отношением база-высота (base-to-height ratio) - 0.6.
Пространственное разрешение в плане - 15 метров. Одна сцена ASTER в видимом или ближнем инфракрасном диапазоне имеет размер 4,100 на 4,200 элементов, что соответствует 60x60 км на поверхности Земли. Для создания
ASTER GDEM использовалась автоматическая обработка всего архива данных
ASTER, насчитывающего 1.5 миллиона сцен. Этапы создания (рисунок 4.3)
стерео-корреляция для создания 1,264,118 ЦМР на базе данных ASTER, маскирование облачности с целью убрать облачные пиксели, стэки проверенных на
облачность ЦМР, фильтрация неправильных значений и выбросов, усреднение
выбранных данных для получения окончательных значений и исправление остаточных аномалий перед нарезкой данных на фрагменты размером 1°х1°.
Рисунок 4.3 - Этапы создание ASTERGDEM
98
ASTER GDEM охватывает поверхность суши между 83° с.ш. и 83° ю.ш. и
насчитывает 22,600 фрагментов размером 1°х1°. Оставлены фрагменты, насчитывающие минимум 0.01% поверхности суши. ASTER GDEM распространяется
в формате GeoTIFF в географической системе координат (широта/долгота) и
разрешением 1 угловая секунда (примерно 30 метров). Система координат данных WGS84/EGM96. В таблице 4.1 сведены основные характеристики ASTER
GDEM. Оценка точности глобального продукта – 22-метров (95% доверительный интервал) для данных по вертикали и 30 метров (95% доверительный интервал) по горизонтали.
Таблица 4.1 – Параметры ASTER GDEM
Размер фрагмента
3601 x 3601 (1°х1°)
Разрешение
1 угловая секунда (30 м)
Охват
83° с.ш. - 83° ю.ш., 22,600 фрагмента
(Version 1)
GDEMversion 2.Эта модель является усовершенствованной моделью первой версии GDEM: разрешение шагов сетки, методы построения, и источник
данных одинаковы с первой GDEM. В новой версии для восстановления ЦМР
было добавлено более 300 тыс. новых сцен (до этого было 1.5 миллиона), исправлено большое количество ошибок, отстранены артефакты, и увеличены детальность рельефа (рисунок 4.4) [69, 70].
а) SRTM, разрешение 90м; б)GDEM, разрешение 30м;
в) GDEMv2, разрешение 30м
Рисунок 4.4 – Фрагмент ЦМР Северо-Тянь-Шаньского региона
99
Были рассмотрены основные виды цифровых моделей рельефа и наиболее
распространенные способы их создания. Проанализированы альтернативные
модели ЦМР, так как построение с помощью использования топографических
карт требует много времени и затрат. В результате работы выбрана модель
GDEMv2, потому что без специальных статистических расчётов видно, что
вторая версия ASTER GDEM гораздо больше подходит для реальной работы с
рельефом, чем первая. Подробность эрозионной сети у ASTER GDEM 2 гораздо
выше, чем у SRTM.
Цифровая модель подошвы (Мохо). Подошва земной коры - это граница
между земной корой и мантией, известной как поверхность Мохо. Поверхность
Мохо прослеживается по всему Земному шару на глубине от 5 до 70 км. Она
может не совпадать с границей земной коры и мантии, вероятнее всего, являясь
границей раздела слоёв различного химического состава. Поверхность, как правило, повторяет рельеф местности. В общих чертах форма поверхности Мохо
представляет собой зеркальное отражение рельефа внешней поверхности литосферы: под океанами она выше, под континентальными равнинами - ниже.
Установлено в 1909 году Хорватским геофизиком и сейсмологом Андреем
Мохоровичичем на основании сейсмических данных. Было замечено, что сейсмограмма неглубоких землетрясений имеет два и более акустических сигналов:
прямой и преломленный.
Поверхность Мохо определяется с помощью двух основных методов:
сейсмической и гравиметрической:
а) сейсмический определяется методами глубинных сейсмических зондирований, скорость продольных сейсмических волн при переходе (сверху вниз)
через М. п. возрастает скачком с 6,7-7,6 до 7,9-8,2 км/сек, а поперечных - с 3,64,2 до 4,4-4,7 км/сек.;
б) гравиметрический - притяжение зависит от формы и плотности вещества планеты, то зная соотношение плотности земной коры и плотности мантии,
можно составить карту границы между ними.
Настоящее время существует две основные глобальные карты поверхности
Мохо:
- новая глобальная модель толщины земной коры, составленная геологической службой США (USGS);
- модель GEMMA поверхности Мохо, составленная с помощью спутника
GOCE Европейского космического агентства (ESA).
Глобальнаямодельтолщиныземнойкоры (A New Global Crustal Model Crust
2.0).Это глобальная модель земной коры, основанная на преломлённую сейсмическую волну (seismic refraction data) данных, опубликованных в период
1948-1995гг. и объединение подробно составленных толщины льда и осадочных пород. В общей сложности 560 преломлённых сейсмических измерений
были использованы для определения строения земной коры на континентах и
их берегах. Океаническая кора моделируется как стандартная модель для нормальной океанической коры, и варианты для нестандартных регионах, таких
как океанические плато. Модель состоит из 2-х градусных плиток, в которых
земная кора и верхняя мантия описываются восемью слоями: (1) лед, (2) вода,
100
(3) мягкие отложения, (4) жесткие отложения, (5) верхняя кристаллическая
структура, (6) средняя кора, (7) нижняя кора, и (8) верхняя мантия. Топография
и батиметрия заимствованы из стандартной базы данных ETOPO5. Продольные
скорости волны в каждом слое основаны на полевых измерениях. Скорость
волны сдвига и плотность оцениваются с использованием недавно опубликованных эмпирических Vp-Vs и Vp-плотности отношений [71].
Модель GEMMA поверхности Мохо, основанная на GOCE данных. Проект
GEMMA (GOCE Exploitation for Moho Modeling and Applications), финансируемый Европейским космическим агентством и Politecnico di Milano, направлен
на оценку границы между земной корой и мантии от GOCE данных. С помощью данных со спутника GOCE составлено глобальная карта поверхности Мохо с высоким разрешении (0,5 градус). Средняя ошибка по заявлению авторов
меньше 1 км. Спутник оборудован электростатическими гравиметрами высокой
точности. Находясь на орбите, спутник собирал данные о силе притяжения
Земли в разных точках своего местоположения [72, 73].
Земная кора разделена на геологические провинции, данные взяты из Геологической службы США. Каждые из них характеризуются взаимосвязью между плотностью и глубиной [74]. Боковые плотности вариаций верхней мантии
также приняты во внимание. Начиная с пространственной сетки GOCE, второе
радиальное производное от потенциала глубины Мохо оценивается таким образом, что модель земной коры согласуется с наблюдаемым гравитационным полем [75].
На основе анализа основных существующих данных, в качестве источника
была выбрана Модель GEMMA, построенная с помощью спутника GOCE. Качество этой модели превышает ранее заявленных моделей в несколько раз. Например, разрешение карты поверхности Мохо составленной американской геологической службой (USGS), составляет 2 градуса (рисунок 4.5) [76].
Рисунок 4.5 – Сравнение моделей поверхности Мохо, основанной
на сейсмических данных (левый, разрешение 2 градуса) и
на GOCE данных (правый, разрешение 0,5 градусов)
101
Карта теплового потока. Проблема изучения термического режима земной коры и верхней мантии, его взаимосвязи со строением, геофизическими
особенностями и составом литосферы, а также с поверхностными структурами,
с целью выяснения закономерностей формирования и размещения полезных
ископаемых тесно связана с требованиями теории и практики геологоразведочных работ, с вопросами сейсмической опасности и исследованиями в области
фундаментальных основ геологии. В отличие от других физических полей (гравитационного, магнитного, радиоактивного), основные параметры теплового
поля Земли (глубинная температура и поток тепла) изучены недостаточно. Это
объясняется, прежде всего, большой трудоемкостью геотермических исследований, вызванных необходимостью измерять температуру земных недр. Поэтому для геотермии в большинстве случаев нельзя говорить о непрерывных измерениях по профилям или о каких-либо площадных геотермических съемках.
Пространственное распределение значений q принято описывать с помощью карт теплового потока.
4.2 Цифровая модель рельефа Северо-Тянь-Шаньского региона
Построена Цифровая модель рельефа Северо-Тянь-Шаньского региона с
разрешением 22x30 метров, по точности соответствующая топографическим
картам масштаба 1:25 000 (рисунок 4.6).
Рисунок 4.6 – Цифровая модель рельефа Северо-Тянь-Шаньского региона
102
Данные о поверхности Мохо получены в формате tiff с разрешением 0,5
градуса в проекцииWGS 1984. На основе полученных данных построена
цифровая модель с шагом 0,1 градус, используя метод интерполяци
ближайшего соседа (nearest neighbor), так как оригинальный размер ячейки
модели 0,5 градус оказался крупным для дальнейшего использования в
геомеханическом моделировании и визуализации (рисунок 4.7).
Рисунок 4.7 – Карта поверхности подошвы земной коры Казахстана и
сопредельных сейсмоактивных территорий на основе данных спутника
GOCE европейского космического агентства (ESA)
Гипсометрическое положение поверхности Мохо изменяется в широком
диапазоне значений: от < -15 км до > -83 км. Наименьшая мощность коры (до <
-25 км) выявлена в зоне акваториальной части Терско-Каспийского и СреднеКаспийского прогибов. Далее эта зона продолжается на юг в направлении Южно-Каспийской впадины с незначительным (на 2-4 км) увеличением мощности
коры. Максимальные значения мощности коры выделены в осевых частях
структур гор Мугалжара, хребтах Каратау и Тянь-Шанья (> -50 км). Относительные увеличения мощности коры фиксируются на горных районах Улытау.
Далее интерполированная на нужный размер модель конвертирована в
текстовый формат в среде ArcGIS с помощью модуля Spatial Analyst Tools. В
103
результате получены данные о поверхности Мохо с разрешением шага сетки
0,1 градус в текстовом формате (рисунок 4.8).
Рисунок 4.8 – Фрагмент файла данных Мохо территории
Северного Тянь-Шаня
Структура подошвы земной коры имеет многофункциональное фундаментальное и прикладное назначение при региональных тектонических и геодинамических обобщениях, и интерпретациях, особенно в совокупности с картами
гравитационного поля как аналог его региональной составляющей.
Оцифровка данных о тектонических разломах сейсмоопасных регионов
Казахстана. Проведена работа по подготовке материала для получения тектонических разломов сейсмоопасных регионов Казахстана в векторном формате
для дальнейшего использования в геомеханическом моделировании, непосредственной привязке и оцифровке подготовленных материалов, а также конвертация полученных shape-файлов в формат bln.
Для получения тектонических разломов сейсмоопасных регионов Казахстана в качестве исходных материалов была использована карта современной
тектонической обстановки Северо-Тянь-Шаньского региона (по Тимушу
А.В.).На карте показаны тектонические элементы различного порядка Юга и
Юго-Востока Казахстана, и смежных территорий, в том числе детально показаны тектонические разломы данной территорий (рисунок 4.9) [77].
Сканированная карта привязана на местность, а также для повышения
точности привязки использовались привязанные векторные слои крупных
104
населенных пунктов и границы Казахстана в системе координат WGS 1984 в
среде ArcGIS. Затем оцифрованы все разломы с разделением на типы (надвиг,
сброс, сдвиг и.т.д.) и по сейсмопотенциальности (рисунок 4.10). Полученный
векторный слой в формате Shape конвертирован в bln формат в среде Surfer для
геомеханического моделирования.
Рисунок 4.9 – Карта современной тектонической обстановки
Северо-Тянь-Шаньского региона (по Тимушу А.В.)
105
Рисунок 4.10 – Векторизация тектонических разломов
СеверногоТянь-Шаня
Для Западного и Центрального Тянь-Шаня существует достаточно большое количество карт такого рода, построенных в разные периоды изучения
теплового поля региона [78].
В карту вошли юго-восточная часть Казахской платформы, отроги Памира, а так же Джунгарский и Таримский бассейны. При построении карты на
неизученных территориях использовалась экстрапция, зависимость теплового потока от возраста геологических структур, не традиционные методы оценки глубинных температур и теплового потока.
Геотермическая изученность территории Тянь-Шаня явно недостаточна.
Наиболее исследованы основные межгорные впадины: Ферганская, Чуйская,
Иссык-Кульская и некоторые другие. Меньше измерений в пределах хребтов,
среди которых лучше изучены хребты С еверного Тянь-Шаня. Только редкие
определения q известны для Срединного Тянь-Шаня, восточнее ТаласоФерганского разлома. Практически не изучен горный Южный Тянь-Шань и,
как уже отмечалось, Восточный Тянь-Шань. Погрешность оценок теплового
потока составляет в среднем 10–15 мВт/м2, а иногда и больше. По таким данным можно уверенно выделить только значительные аномалии q, превышающие20–30 мВт/м2. Поэтому изолинии ( q) проведены на карте через 20 мВт/м2
[79].
Для построения цифровой модели теплового потока Северно-Тянь106
Шаньского региона в качестве исходных материалов использована карта теплового потока Тянь-Шаня (рисунок 4.11).Карта привязана на местность по координатной сетке и по крупным населенным пунктам.
После выделения территории Северного Тянь-Шаня изолинии тепловых
потоков оцифрованы, затем методом интерполяции построена регулярная
растровая сетка на данную территорию (рисунок 4.12). Полученная модель
конвертирована в точечный векторный слой с целью получения текстовых
данных для дальнейшего использования в геомеханическом моделировании.
Рисунок 4.11 –Карта теплового потокаТянь-Шаня (изолинии в мВт/м2)
107
Рисунок 4.12 –Цифровая модель теплового потока Тянь-Шаня (мВт/м2)
Построение цифровой модели внутрикоровой составляющей поля силы
тяжести. Проведена работа по подготовке материала для получения цифровых
моделей внутрикоровой составляющей поля силы тяжести сейсмоопасных регионов Казахстана, непосредственной привязке и оцифровке подготовленных
материалов, а также конвертация полученных моделей в формат текстовый
формат для дальнейшего использования в геомеханическом моделировании.
108
4.3 Модель внутрикоровой составляющей поля силы тяжести сейсмоопасных регионов Казахстана
Для получения модели внутрикоровой составляющей поля силы тяжести
сейсмоопасных регионов Казахстана в качестве исходных материалов была использована карта внутрикоровой составляющей поля силы тяжести Республики
Казахстан и сопредельных сейсмоактивных территорий (рисунок 4.13). Эта
карта построена Институтом сейсмологии МОН РК в масштабе 1:5 000 000 в
2004 году. Карта включает территорию Казахстана и часть территорий России,
Кыргызстана и Узбекистана. Изоаномалии были проведены каждый 10 мгл.
Рисунок 4.13 – Карта внутрикоровой составляющей поля силы тяжести
Республики Казахстан и сопредельных сейсмоактивных территорий
Растровая карта привязана в Азиатской равнопромежуточной конической
проекции (Asiaequidistantconic) с целью уменьшения ошибок при привязки карт
в среде АrcGIS. Дополнительно использован векторный слой границы Казахстана для увеличения точности привязки карты. Полученные изолинии, интерполированные с использованием метода ближайшего соседа (nearest neighbor) с
инструментами Topotoraster (рисунок 4.14).
109
Рисунок 4.14 – Интерполированная поверхность методом ближайшего соседа(nearest neighbor)
110
После проверки на ошибки можно конвертировать в текстовый файл (*dat,
или *txt), либо в более удобный табличный формат (.xls), используя инструмент
Extracton. Таблица состоит из 4-х колон: номер точки, (х) и (у) координаты,
значение ячейки (рисунок 5.15).
Рисунок 4. 15 – Фрагмент файла данных внутрикоровой составляющей
поля силы тяжести территории Северного Тянь-Шаня
4.4 Карты районирования критических зон геодинамически активных
территорий
Построение карт районирования по комплексу данных с применением прикладных пакетов ГИС
Исходными данными является геоинформационная база данных (ГБД) в
виде текстовых файлов и включает следующие данные исследуемого региона:
- цифровая модель рельефа (единица измерения в метрах);
- цифровая модель подошвы (Мохо);
- тектонические разломы;
- цифровая модель теплового потока;
- цифровая модель внутрикорового составляющего поля силы тяжести:
- функция поврежденности (нормированная, изменяется от 0 до 1);
- компонента скорости поверхности земли Запад-Восток (метры в год);
- компонента скорости поверхности земли Юг-Север (метры в год);
- вертикальная компонента скорости (метры в год);
- абсолютная величина скорости (метры в год);
- дивергенция скорости (1/сек).
Для объемных представлений, как результатов расчетов, так и начальных
экспериментальных данных, для сопоставления и анализа используются специальные программы визуализации данных – OpenDX, ParaView, TecPlot.
111
Формирование вектора нагрузок определялось с помощью данных GNNSизмерений, собственного веса грунтов и касательными силами. По полученным
обработанным GPS-данным с глобальной и локальной сети видны зоны сжатия
и относительного растяжения земной коры исследуемого региона [80]. Данные
о скорости движения земной поверхности относительно Евразийского континента показывают, что горные хребты попадают на зоны кручения, что не отражается в абсолютных скоростях (рисунок 4.16).
Построение карт результатов геомеханического моделирования
Входными параметрами для расчетов НДС служат трехмерные компьютерные модели земной коры, которые хранят в себе геолого-геофизическую,
картографическую информацию исследуемых территорий.
После получения численных результатов – двумерного и трехмерного распределения основных параметров напряженно-деформированного состояния
земной коры, данные конвертируется в формате ГИС.
Для интерпретации полученных результатов по параметрам напряженнодеформированного состояния наложены разломы Северо-Тянь-Шаньского региона. Разломы получены с карты современной тектонической обстановки Северо-Тянь-Шаньского региона (по Тимушу А.В.). Наложения разломов на модель параметров НДС земной коры помогает для визуальной оценки полученных результатов по параметрам НДС. Для объемных представлений, как результатов расчетов, так и начальных экспериментальных данных, для интерпретации и анализа используются специальные программы визуализации данных – ArcGIS, TecPlot.
Параметр Лоде-Надаи характеризующий вид напряженного состояния
(сжатие, растяжение, сдвиг) показан на рисунке 4.17, отражает преобладание
напряжений на сжатие и сдвиг.
112
Рисунок 4.16 – Интерполированные данные скоростей с использованием
глобальной и локальной сетей GNSS
113
Рисунок 4.17 – Пространственно-временное изменение параметров НДС
Северного Тянь-Шаня (1929-2010гг.). Параметра Лоде-Надаи
на уровне 10-15 км
Значение интенсивности касательных напряжений характеризует потенциальную энергию среды, накопленную за счет деформации, и как видно под горными хребтами видны концентрации больших значений этого параметры (рисунок 4.18).
114
Рисунок 4.18 - Пространственно-временное изменение параметров НДС
Северного Тянь-Шаня (1929-2010гг.). Интенсивности
касательных напряжений
Если рассмотреть рисунки 4.17 и 4.18, то можно отметить, что изменчивость параметров НДС, в частности, максимальных касательных напряжений и
параметра Лоде-Надаи, от воздействия сейсмичности выражена слабо. Так,
можно наблюдать видимые изменения исследуемых параметров НДС в зоне,
расположенной восточнее города Алматы, на северо-восточном окончании озера Иссык-Куль, т.е. в тех местах, где отмечена концентрация очагов сильных
землетрясений.
Такая картина изменчивости параметров НДС не является неожиданностью, поскольку процесс разрушения геологической среды от воздействия
сейсмичности является длительным и остается относительно постоянным на
протяжении геологических этапов развития.
Рассчитанная в программе FLAC-3D распределения параметров напряженно-деформированного состояния земной коры импортировались в среде ГИС
(растровая модель) для дальнейшего анализа. Основой для представления данных для ГИС являются растровые модели. Под растровой цифровой моделью
115
географического объекта понимается определенная форма представления исходных данных и способ их структурного описания, позволяющий «вычислять»
объект путем интерполяции, аппроксимации или экстраполяции.
Более детальные результаты можно получить по мере заполнения базы
геомеханических параметров новыми данными. Указанные методы и модели
среды допускают неограниченное развитие в зависимости от новых данных, и
являются отображением представлений о регионе и основой для дальнейшего
геодинамического анализа.
На разработанный программный комплекс выявления критических зон
геодинамически активных территорий и геомеханическую модель получен акт
об использовании Институтом сейсмологии для анализа и прогноза
сейсмической ситуации (приложение В).
Выводы по четвертому разделу:
Разработана методика комплексного анализа НДС и построения карт районирования параметров напряженно-деформированного состояния территорий
Северного Тянь-Шаня с применением технологий геоинформационных систем.
Созданы базы входных данных геомеханической и геофизической информации,
являющиеся основой при построении цифровых моделей НДС среды в исследуемых регионах.
116
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В диссертационной работе содержатся научно-обоснованные результаты
по сбору, обработке и формированию базы пространственных данных геодезического мониторинга, разработке методики построения карт районирования,
использование которых обеспечивает решение важной прикладной проблемы
выявления критических зон геодинамически активных территорий для оценки
сейсмической опасности.
Основные выводы, научные и практические результаты исследований
заключаются в следующем:
1. Проведен анализ методов оценки НДС участков земной коры и обоснован метод комплексного использования сбора и обработки первичных геологогеофизических, сейсмологических и GPS-данных и создания трехмерных распределений параметров НДС. Наибольшая методическая ценность мониторинга
будет при контроле всей территории возможного возникновения сильных событий. В нашем случае для этого потребуется около 150-200 приемников GPS.
2. Обработаны первичные данные и сформирован каталог первичных GPSданных с глобальных (32 станции GNSS) и локальных (10 станций GPS) сетей.
Проведен анализ суточных смещений (мм) отдельных пунктов GPSнаблюдений (SELE, URUM, CHUM). Получены ежегодные распределения скорости движения земной поверхности Северо-Тянь-Шаньского региона за 20002012 гг. Результаты показывают общую тенденцию направления движения земной поверхности в регионе, что хорошо совпадает с ранее выделенными структурными неоднородностями земной коры (разломно-блоковое строение, тектоника, сейсмичность). Энергетический класс землетрясений принят как основной параметр, влияющий на геомеханические свойства земной коры. Получена
оценка влияния сейсмической активности на геомеханические свойства и геодинамическое состояние горных пород.
3. Для построенной компьютерной модели земной коры расширена структура базы геолого-геофизических, картографических данных. База данных 3D
геомеханической модели дополнена данными цифровой топографии Земли высокого разрешения (SRTM), что позволило учесть особенности геоморфологии
исследуемого района.
4. Создана геомеханическая модель и разработано программноматематическое обеспечение по выявлению критических территорий. Важным
результатом проделанной работы является разработка методики комплексного
анализа НДС и построение карт районирования параметров напряженнодеформированного состояния с применением технологий геоинформационных
систем.
Оценка полноты решений поставленных задач. Все поставленные задачи в диссертационной работе выполнены: проведен анализ методов геодезического и геофизического мониторинга; осуществлен сбор, обработка и формирование базы пространственных данных, с использованием которых построена
геомеханическая модель; разработаны программно-математическое обеспечение и методика построения карт районирования для выявления критических зон
117
и оценки сейсмической опасности.
Рекомендации и исходные данные по конкретному использованию
результатов. Результаты работы непосредственно используются для ведения
геодинамического мониторинга, определения НДС земной коры в регионах
Юго-восточного Казахстана, рекомендуется использовать при районировании
территории всего Центрально Азиатского региона для развития системы
мониторинга в целях прогноза геодинамического состояния земной коры и
крупных сейсмических событий. Решение по внедрению предлагаемых методов
потверждается Актом об использовании Института сейсмологии РК.
Предложенные методы и карты параметров НДС также могут применяться в
недропользовании, поиске полезных ископаемых и уточнении геологических
структур земной коры.
Оценка технико-экономической эффективности внедрения. Анализ параметров в геомеханической модели сейсмоактивного региона позволяет выявить места установки пунктов наземной наблюдательной сети и области слежения по спутниковым данным с наибольшей эффективностью. Эффективность
разработанного программно-математического обеспечения заключается в комплексном использовании тематических и экспериментальных данных спутниковых GPS-измерений с глобальных и локальных сетей, возможности внесения
корректировки в любой стадий моделирования. Результаты исследований позволяют повысить уровень достоверности прогнозных оценок сейсмической
опасности в изучаемых регионах.
Оценка научного уровня выполненной работы в сравнении с лучшими достижениями в данной области. Основным отличием от известных подходов является выявление аномальных зон по распределению геоденамических
параметров, как результат геомеханического моделирования с использованием
базы геолого-геофезических данных, готовившихся к неизбежному сейсмическому событию. Оценка напряженно-деформированного состояния земной коры северного Тянь-Шаня с привлечением инструментальных данных о происшедших землетрясениях осуществляется впервые. Настоящие исследования позволят повысить уровень достоверности прогнозных оценок сейсмической
опасности в изучаемых регионов.
118
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1 Teunssien. J.G., A.Kleusberd (Eds.). GPS for Geodesy//Springer,-1996-1998.650 р.
2 Hormann-Wellenhof B., Lichtenegger H. and Collins J. Global Positioning
Sistem Theory and Practice Fifth, revised edition Springer Wien New York ISBN 3211-83534-2// New York: Springer-Verlag,-2000.- 382 р.
3 Alfred Leic GPS satellite surveying. Second Edition A Wiley-Interscience
Publication.- NewYork: JohnWileyandSons, Inc, 1995.- 560 р.
4 Прилепин М.Т. Концепция использования глобальных спутниковых систем для прогноза землетрясений - М.: Объединенный институт физики Земли
им. О.Ю.Шмидта, РАН, -2005,- 145 с.
5 Панжин А.А. Непрерывный мониторинг смещений и деформаций земной
поверхности с применением комплексов спутниковой геодезии GPS
//Геомеханика в горном деле - 2000: Материалы Международной конференции.
- Екатеринбург: ИГД УрО РАН. -2000. -С. 320-324.
6 Панжин А.А., Коновалова Ю.П. Исследование геодинамических процессов с применением GPS-технологий // Горный информ.-аналит. -Екатеринбург,
2003, Бюл. № 7. - С. 36-38.
7 Нусипов Е., Овчаренко А.В. Сейсмичность и динамика напряженнодеформированного состояния земной коры Северного Тянь-Шаня. -Алматы:
Айкос, 1997. – 194 с.
8 Нусипов У. Геоинформационные технологии и комплексный анализ геолого-геофизических данных.- Алматы: Ғылым, 2001. – 306 с.
9 Нусипов Е., Сидоров В.А., Оспанов А.Б., и др. Методическое руководство (регламент).-Алматы: Ғылым, 2003. – 121 с.
10
Нурутдинов К. Создание геодезических сетей с использованием
GPS // URL:httpwww.geomatica.kiev.ua. (Дата обращения: 18.02.2012).
11
Камбаров Н.Ш. Геодинамика и нефтегазоносность Прикаспийского
осадочного бассейна // Вестник ОГГГГН РАН, - М.: Объединенный институт
физики Земли РАН 2000. - С. 57-62. - № 3(13).
12
Миди Б. Дж., Хагер Б.Х. Современное распределение деформации в
западном Тянь-Шане по блоковым моделям, основанным на геодезических
данных // Геология и геофизика. - 2001. - Т. 42, № 10.- С. 1622-1633.
13
Abdrakhmatov K.Ye., Aldazhanov S.A., Hager B.H.and etc. Relatively
recent construction of the Tien Shan inferred from GPS measurements of presentday
crustal deformation rates // Letters of Nature, Nature. - 1996, december - 5. - Vol.
384. - Р. 450-453.
14
Марков С. Принципы работы системы GPS и ее использование /
КНУСА//http://www.geomatica.kiev.ua/training/DataCapture/GPS/chapter1000.html
15
Глинских
А.
Система
глобального
позиционирования
(InformationofserverURAN) // Учебное издание, - М.: ИКФ Каталог 2002. - 106 с.
16 Рябинкин Л.А. Теория упругих волн. - М, Недра, 1987. – 182 с.
17 Hofmann-Wellenhot B., Lichtenegger H., and Collins Theory J.and Practice.Fifth, revised edition. - Springer: WienNewYork, 2001. – 382 р.
119
18 Alfred Leick GPS satellite surveing. Second Edition.A Wiley-Interscince
Publication.Jhon Wiley and Sons, Inc. 1994. – 560 р.
19 Teunissen P.J.G., Kleusberg А. (Eds.) GPS for Geodesy/ @ nd Edition.Springer, 1998. – 650 р.
20 Дэвис К. Радиоволны в ионосфере. - М.: Мир, 1973. - 502 с.
21 Kondo G. The variation of the atmospheric electric field at the time of earthquake // Kakioka Magnet. Observ.Mem. -1968. - Vol.l3. №1. - P. 11-23..
22 Разработать эффективные методы прогноза сейсмических процессов
природного и техногенного характера, основанные на данных спутниковой геодезии и анализа вариаций напряженного состояния земной коры, и создать
пункты мониторинга и контроля состояния ионосферы: отчет о НИР – 2008 г. 200 с, - Инв. № 0206 РК 00947
23. Создать развернутую синхронизированную сеть GPS приемников (GPS,
ГЛОНАСС) и комплекс приема и обработки полученной информации для анализа напряженно-деформированного состояния участков земной корыотчет о
НИР – 2009 г. - 200 с, - Инв. № 0206 РК 00947
24 Модернизация технических средств радиополигона «Орбита» по Государственной программе: отчет о НИР «Развитие космической деятельности в
Республике Казахстан на 2005-2007 годы». - Алматы, – 2006. - 150 с, - Инв. №
0109РК00184
25 Raleigh B., Bennett G. , Craig H., Hanks T., Molnar P., Nur A., J.Savage,
C.Scholtz, R.Turner, F.Wu. Prediction of the Haicheng earthquake// EOS Trans.
AGU. - 1977. - Vol.58. - P. 236-272.
26 Pulinets, S.A., Legen'ka, A.D., Gaivoronskaya, T.V., Depuev, V.Kh. Main
phenomenological features of ionospheric precursors of strong earthquakes. J. Atmos.
Sol. Terr. Phys. - 2003. - №65. - Р. 1337-1347,
27 Pulinets, S.A., Boyarchuk, K. Ionospheric Precursors of Earthquakes, - Berlin: Springer, - 2004. – 315 р.
28 Mannucci, A.J., Wilson, B.D., Yuan, D.N., Ho, C.M., Lindqwister, U.J.,
Runge, T.F. A global mapping technique for GPS-derived ionospheric TEC measurements // Radio Sci. - 1998. - Vol 33(3). Р 565-582.
29 Боярчук К.А., Ломоносов А.М., Пустовалова Л.В., Хегай В.В. Статистическая обработка ионосферных данных в геофизических задачах и поиск ионосферных предвестников землетрясений в регионе Вранча (Румыния) / Геомагнетизмиаэрономия. - 2005. - Т. 45, №4. - С. 496-504.
30 Kalinin U.K., Romanchuk A.A., Sergeenko N.P., Shubin V.N.The large-scale
isolated disturbances dynamics in the main peak of electronic concentration of ionosphere // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. - 2003. - Vol. 65, Issue 11-13. Р. 1175-1177
31 Корсунова Л.П., Хегай В.В. Анализ сейсмоионосферных возмущений на
цепочке японских станций вертикального зондирования ионосферы // Геомагнетизмиаэрономия. - 2008. - Т48, N 3. - С. 407-415.
32 Ondoh T., Anomalous sporadic-E layers observed before M 7.2 Hyogo-ken
Nanbu earth- quake; Terrestrial gas emanation model // Adv. Polar Upper Atmos.
Res. - 2003. - Vol. 17. - Р 96-108.
120
33 Пулинец С.А., Романов А.А., Урличич Ю.М., Дода Л.Н., Урзунов Д.,
Первые результаты пилотного проекта по комплексному диагностированию
предвестников землетрясений на Сахалине // Геомагнетизм и аэрономия. - 2009.
Т. 49. N 1. - Р. 123-132.
34 Чернявский Е.А. Атмосферно-электрические предвестники землетрясений //Метеорология и гидрология в Узбекистане. - Ташкент: Изд-во АН УзССР,
1955. - С. 317-327.
35 Информационно – аналитический центр контроля Глонасс и GPS URL:
glonass-iac.ru ftp://igscb.jpl.nasa.gov. (Дата обращения: 01.03.2012).
36 Материалы сайта «Sopac & csr c garner GPS archive» URL:
ftp://lox.ucsd.du/pub/rinex/. (Дата обращения: 20.12.2011).
37 Fermi m., ferraro c., nardi a., sciarretta c., bianco g., vespe f.: First results of
the Italian GPS Fiducial Network, Proceedings of the 4th International Seminar "GPS
in Central Europe", Penc, Hungary, Reports on Geodesy. - Warsaw University of
Technology. - 1997, may 7-9. № 4 (39). Р. 230-237.
38 Материалы сайта «Athens digisonds» URL: http://www.iono.noa.gr. (Дата
обращения: 10.03.2012).
39 Материалы сайта «Ground-based techniques and networks for monitoring
the Earth’s ionosphere» URL: http://dps-roma.ingrm.it. (Дата обращения:
10.03.2012).
40 Материалы сайта «UK Solar System Data Centre (UKSSDC)» URL:
http://www.wdc.rl.ac.uk/ionosondes/
ionosondes.html.
(Дата
обращения:
12.03.2012).
41
Материалы
сайта
«The
Swedish
Ionosondes»
URL:
http://www.irf.se/~ionogram. (Дата обращения: 15.03.2012).
42
Материалы
сайта
«Centrum
Bodan
Kosmicznych»
URL:
http://www.cbk.waw.pl/rwc/. (Дата обращения: 20.03.2012).
43 Материалы сайта «Ionocpheric dispatch centre in Europe» URL:
http://www.cbk.waw.pl/rwc/idce.html. (Дата обращения: 27.03.2012)
44 Атрушкевич П. А. // Геодинамические исследования на Алматинском
полигоне. - А.: - 2003. – 170 с.
45 Кайранбаева А.Б., Бибосынов А. // Наземно космический мониторинг
НДС участков верхнех горизонтов земной коры на территории промышленных
агломераций, урбанизированных территориях в том числе в городах высотной
застройкой // КазНАУ Ізденістер, нәтижелер. - 2014 г. - №1. - С. 167-172.
46 Кайранбаева А.Б. Исследование геодинамических процессов с
применением GPS технологий // Стратегия развития горно-металлургического
комплекса Казахстана. - Алматы, 2013. - №1. - С. 127.
47 Материалы сайта «Scripps orbit and permanent array» URL:
http://sopac.ucsd.edu/. (Дата обращения: 15.05.2012)
48 Материалы сайта «GNSS data center» URL:http://igs.bkg.bund.de/. (Дата
обращения: 10.08.2012)
49 Материалы сайта «CDDIS Nasas,s archive of space Geodesy data» URL:
http://cddis.nasa.gov/.(Дата обращения: 20.09.2012)
121
50 Разработать методы оценки геомеханического состояния земной коры
кризисных территорий с использованием математического моделирования и
спутниковых технологий: отчет о НИР (промежуточный, часть 1) / ДТОО
Институт Ионосферы. –Алматы, 2013.–96 с. – Инв. № 0213РК01024.
51
Материалы
сайта
«IGS-International
GNSS»
URL:
http://igscb.jpl.nasa.gov/.(Дата обращения: 05.10.2012)
52 Виляев А., Кайранбаева А., Садыков К. // Обработка данных и динамика
движения GPS-пункта "Тургень" // VI международная молодежная
конференция «Современная техника и технологии в научных исследованиях»
Кыргызстан. - Бишкек, 2014г. - С. 22-25
53 Разработать методы оценки геомеханического состояния земной коры
кризисных территорий с использованием математического моделирования и
спутниковых технологий: Отчет о НИР (промежуточный, часть 1) / ДТОО
Институт Ионосферы. –Алматы, 2012. – 95 с. – Инв. № 0212РК00750.
54 Кайранбаева А., Курманов Б., Бибосынов А., Иванчукова А. Evaluation
of geomechanical condition of earths crust in crisis areas // SGEM Multidisciplinary
Scientific Conferences. - Болгария, 2013. - Р. 183-191 (в базе скопуса).
55 Jaeger J. C., Cook N. G.W., Zimmerman R.W. Fundamentals of Rock Mechanics, Fourth Edition, - Blackwell Publishing. – 2007. – 489 р.
56 Alik Ismail-Zadeh, Paul J. Tackley. Computational Methods for Geodynamics // Cambridge University Press, The Edinburgh Building, Cambridge CB2 8RU,
UK. – 2010. – 349 p.
57 Anandarajah A. Computational Methods in Elasticity and Plasticity //
Springer ScienceþBusiness Media, LLC – 2010. – 659 p.
58 ASTER GDEM Validation Team . ASTER global DEM validation summary
report // METI & NASA.–2009.–28p.
59 Разработать методы оценки геомеханического состояния земной коры
кризисных территорий с использованием математического моделирования и
спутниковых технологий: отчет о НИР (промежуточный, часть 2) / ДТОО
Институт Ионосферы. Алматы, 2013. – 36 с. – Инв. № 0213РК01024.
60 Разработать методы оценки геомеханического состояния земной коры
кризисных территорий с использованием математического моделирования и
спутниковых технологий: отчет о НИР (промежуточный, часть 2) / ДТОО
Институт Ионосферы. – Алматы, 2012. – 26 с. – Инв. № 0213РК00750.
61 Кайранбаева А.Б. Построение карты районирования параметров НДС
состояния земной коры с сейсмоопасных регионов Казахстана // Вестник
КазГАСА. - Алматы, 2014. - №1. - С. 128-137.
62 Suwandana E., Kawamura K, Sakuno Y., Evaluation of ASTER GDEM2 in
Comparison with GDEM1, SRTM DEM and Topographic-Map-Derived DEM Using
Inundation Area Analysis and RTK-dGPS Data // Remote Sensing.–2012.
63 The shuttle radar topography mission // Farr Tom G., Hensley Scott, Rodriguez Ernesto, Martin Jan, Kobrick Mike // CEOS SAR Workshop. Toulouse,
Noordwijk.–2000. - С. 361–363.
64 Муравьев Л. Высотные данные SRTM против топографической съемки
// URL:http://web.ru/db/msg.html?mid=1177761. (Дата обращения: 10.01.2013).
122
65 Bratt S., Booth B. Using ArcGIS 3D Analyst // – New York: ESRI Press.–
2004.
66 Jarvis A., Reuter H.I., Nelson A., Guevara E., Hole-filled seamless SRTM
data V3 // International Centre for Tropical Agriculture (CIAT).–2006.
http://srtm.csi.cgiar.org/
67 Hirt C., Filmer M.S. Featherstone W.E., Comparison and validation of the
recent freely-available ASTER-GDEM ver1, SRTM ver4.1 and GEODATA DEM-9S
ver3 digital elevation models over Australia. Aust. J. Earth Science.–2010. –P.337–
347.
68 Nikolakopoulos, K.G., Kamaratakis, E.K.,Chrysoulakis, N. SRTM vs. ASTER elevation products: Comparison for two regions in Crete, Greece / Int. J. Remote Sening.–2006. – P.4819–4838.
69
Материалы
сайта
«A
Global
Crustal
Model»
URL:
http://earthquake.usgs.gov/research/structure/crust/ crust.php. (Дата обращения:
10.02.2013).
70 Материалы сайта «GEMMA model of Moho by ESA»
URL:http://gocedata.como.polimi.it. (Дата обращения: 05.03.2013).
71 Negretti M., Reguzzoni M., Sampietro D. A Web Processing Service for
GOCE data exploitation//Presented at First International GOCE Solid Earth workshop.–2012. http://geomatica.como.polimi.it/presentazioni/negretti_reguzzoni.
72 Christensen, N.I., Mooney, W.D. Seismic velocity structure and composition
of the continental crust: A global view // Journal of Geophysical Research 100.
73 Reguzzoni M., Tselfes N. Optimal multi-step collocation: application to the
space-wise approach for GOCE data analysis // Journal of Geodesy.–2008. –P. 13-29.
http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs00190-008-0225-x.pdf
74 Reguzzoni M., Sampietro D. A new global crustal model based on GOCE data grids First International GOCE Solid Earth workshop, Enschede, The Netherlands.
https://earth.esa.int/documents/10174/355957.
75 Калашников Ю.А., Шварцман Ю.Г. Карта теплового потока и температуры земной коры территории Казахстана в масштабе 1:5000 000
76 Курманов Б., Бибосынов А., Кайранбаева А.Б., Садыков К. // Analysis of
a condition of sites of crust and lithosphere of Northern Tien Shan, Международный
конгрес ISM Германия. - Аахен, 2013. - С. 516-525
77 Абдарахманов К.Е., Айтматов И.Т.,Бакиров А.Б., Макаров В.И. Современная геодинамика областей внутриконтинентального коллизионного горообразования (Центральная Азия) // М.: Научный мир, –2005. – 400 с. УДК: 551,
ISBN: 89-176-321- 4
78 Нусипов Е.Н., Щерба Ю.Г. GPS – измерения параметров современных
движений – основа для изучения геодинамического состояния литосферы. Известия НАН РК, серия геологическая.–2006. –№4. - С 87-94
79 Зубович А.В. Изучение поля скоростей современных движений земной
коры Центрального Тянь-Шаня методами космической геодезии, М., –2001. –
95 с.
123
80 By В.Д. Исследования деформационных процессов на локальных геодинамических полигонах современными спутниковыми методами, М., – 2005. –
129 с.
124
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Код программно-математического обеспечения выявления критических
зон геодинамически активных территорий Северного Тянь-Шаня и
Жетысуйского Алатау
В данном приложении представлены модули программного кода выявления критических зон геодинамически активных территорий Северного ТяньШаня и Жетысуйского Алатау.
Программный код написан на объектно-ориентированном языке С++, без
использования интерфейсной оболочки, работает с файлами текстового расширения, поэтому может функционировать на любой операционной системе.
Для объемных представлений исходных и конечных данных используются
специальные программы визуализации данных – OpenDX, ParaView, TecPlot
(http://www.opendx.org, http://www.paraview.org, http://www.tecplot.com).
Программный код состоит из следующих модулей:
- Модуль определения основных входных параметров;
- Модуль задания значений входных параметров;
- Модуль определения рельефа дневной поверхности;
- Модуль определения поверхности Мохоровичича;
- Модуль определения скорости движения дневной поверхности;
- Модуль определения коэффициента поврежденности по разломноблоковому строению земной коры;
- Модуль вывода конечных результатов (2D, 3D);
- Модуль построения трехмерной сетки;
- Модуль внесения начально-краевых условий;
- Модуль создания командного файла для программ сеточного моделирования;
- Основной модуль управления.
1) Модуль определения основных входных параметров
В данном модуле определяются библиотеки, используемые при расчете , а
также инициализируется список параметров (переменных):
- Рельеф поверхности;
- Поверхность Мохоровичича (Мохо);
- Разломно-блоковое строение земной коры;
- Распределение скорости движения земной поверхности;
- Размерность области вычисления;
- Параметры сетки;
- Геомеханические параметры грунтов;
- Определения модели сплошной среды.
//
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <stdio.h>
125
#include <math.h>
#include <conio.h>
//
#define MODEL "moh"
//
using namespace std;
//
float Lx,Ly,Lz;
float dx,dy,dz,dd_x,dd_y,_dx,_dy;
float ro1,ro2,ro3;
float g;
float dd;
//
float G1,G2,G3,K1,K2,_k,p_atm;
float cohesion,friction,dilation,tension;
//
float max;
float a1,a2,a3;
//
float relief_min,moch_max,div_max;
//
int Nz1,Nz2;
//
class OXY_grid_point
{
public:
float x,y;
float h_top,h_bottom,h_fault;
float phi,psi;
float vx,vy,vz,v_abs,div;
//
int rank_1_count;
int rank_2_count;
int rank_3_count;
float fault_normal;
};
OXY_grid_point point[Nx+1][Ny+1];
//
class faults
{
public:
int rank;
float phi0,psi0;
float phik,psik;
float x0,y0;
126
float xk,yk;
float l;
};
faults fault[M];
//
2) Модуль задания значений входных параметров
В данном модуле задаются основные входные параметры, используемые
при расчете, не изменяющиеся входе вычислений (константы и начальные значения переменных).
//
#define Nx 140
#define Ny 60
#define Nz 5
#define M 2500
//
void input(void)
{
dx = 4080.0; //Lx / Nx;
dy = 5525.0; //Ly / Ny;
dz = 5000.0; //Lz / Nz;
dd_x = 0.05;
dd_y = 0.05;
//
_dx = 1./dx;
_dy = 1./dy;
//
Lx = Nx*dx;
Ly = Ny*dy;
Lz = Nz*dz;
//
G1 = 1.218e+10; //3e+8;
K1 = 2.028e+10; //5e+8;
_k = 0.3;
g = 9.8;
ro1 = 2700.0;
p_atm = 100000.0;
//
cohesion = 2.0e+7;
friction = 26.0; // * pi/180.0;
//
dilation =
tension = 1.0e+7;
//
a1 = 0.5;
a2 = 1.;
127
a3 = 2.;
//
dd = 10.;
//
Nz1 = Nz; //!!!!!!!!!!!!
Nz2 = 25; //!!!!!!!!!!!
}
//
3) Модуль определения рельефа дневной поверхности
В данном модуле определяется рельеф дневной поверхности (данные получены с оцифрованных топографических карт соответствующих местностей),
далее используемый при построении трехмерных криволинейных сеток.
//
void define_relief(void)
{
int i,j;
float psi,phi,h;
FILE *f;
f = fopen("relief.dat","r");
//
i = 0;
j = 0;
relief_min = 10000.;
while(!feof(f))
{
fscanf(f,"%f %f %f",&phi,&psi,&h);
point[i][j].phi = phi;
point[i][j].psi = psi;
point[i][j].h_top = h;
//
point[i][j].x = i*dx;
point[i][j].y = j*dy;
//
if(relief_min > point[i][j].h_top)
relief_min = point[i][j].h_top;
//
i++;
if(i > Nx) { i = 0; j++; }
if(j > Ny) break;
}
fclose(f);
}
4) Модуль определения поверхности Мохоровичича
128
В данном модуле определяется поверхность Мохоровичича, далее используемая при построении трехмерных криволинейных сеток.
//
void define_moch(void)
{
int i,j;
float psi,phi,h;
FILE *f;
f = fopen("moch.dat","r");
//
i = 0;
j = 0;
//
moch_max = -1000000.;
//
while(!feof(f))
{
fscanf(f,"%f %f %f",&phi,&psi,&h);
point[i][j].phi = phi;
point[i][j].psi = psi;
point[i][j].h_bottom = -h*1000.;
//
if(moch_max < point[i][j].h_bottom)
moch_max = point[i][j].h_bottom;
//
i++;
if(i > Nx) { i = 0; j++; }
if(j > Ny) break;
}
fclose(f);
}
5) Модуль определения скорости движения дневной поверхности
В данном модуле определяются скорости движения дневной поверхности с
обработанных данных глобальных и локальных сетей GPS-измерений
//
void define_velocity(void)
{
int i,j;
float psi,phi,vx,vy,vz;
FILE *f,*f1,*f2,*f3;
f1 = fopen("vx.dat","r");
f2 = fopen("vy.dat","r");
f3 = fopen("vz.dat","r");
//
129
i = 0;
j = 0;
while(!feof(f1))
{
fscanf(f1,"%f %f %f",&phi,&psi,&vx);
fscanf(f2,"%f %f %f",&phi,&psi,&vy);
fscanf(f3,"%f %f %f",&phi,&psi,&vz);
point[i][j].vx = 0.001*vx;
point[i][j].vy = 0.001*vy;
point[i][j].vz = 0.001*vz;
point[i][j].v_abs
=
sqrt(point[i][j].vx*point[i][j].vx
point[i][j].vy*point[i][j].vy);
i++;
if(i > Nx) { i = 0; j++; }
if(j > Ny) break;
}
fclose(f1);
fclose(f2);
fclose(f3);
//
// div
float dvx,dvy;
div_max = 0.;
for(i=0; i<=Nx; i++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
{
if(i==Nx)
dvx = point[i][j].vx - point[i-1][j].vx;
else if(i==0) dvx = point[i+1][j].vx - point[i][j].vx;
else
dvx = 0.5*(point[i+1][j].vx - point[i-1][j].vx);
//
if(j==Ny)
dvy = point[i][j].vy - point[i][j-1].vy;
else if(j==0) dvy = point[i][j+1].vy - point[i][j].vy;
else
dvy = 0.5*(point[i][j+1].vy - point[i][j-1].vy);
//
point[i][j].div = _dx*dvx + _dy*dvy;
//
if(div_max<fabs(point[i][j].div))
div_max = fabs(point[i][j].div);
}
//
f = fopen("fish_velocity.dat","w");
//
fprintf(f,"def init_velocity \n");
fprintf(f," array v_x(%d,%d) \n",Nx+1,Ny+1);
fprintf(f," array v_y(%d,%d) \n",Nx+1,Ny+1);
130
+
for(j=0;j<=Ny;j++)
for(i=0;i<=Nx;i++)
{
fprintf(f," v_x(%d,%d) = %12.9f \n",i+1,j+1,point[i][j].vx);
fprintf(f," v_y(%d,%d) = %12.9f \n",i+1,j+1,point[i][j].vy);
}
fprintf(f," loop j (1,%d) \n",Ny+1);
fprintf(f," loop i (1,%d) \n",Nx+1);
fprintf(f," loop k (1,%d) \n",Nz+1);
fprintf(f,"
pgp = find_gp(i+(j-1)*%d+(k-1)*%d)
\n",Nx+1,(Nx+1)*(Ny+1));
fprintf(f,"
gp_xvel(pgp) = v_x(i,j) \n");
fprintf(f,"
gp_yvel(pgp) = v_y(i,j) \n");
fprintf(f," endloop \n");
fprintf(f," endloop \n");
fprintf(f," endloop \n");
fprintf(f,"end \n");
fprintf(f,"init_velocity \n");
//
fclose(f);
}
//
6) Модуль определения коэффициента поврежденности по разломноблоковому строению земной коры
//
void define_faults(void)
{
int i,j,k,id,id1,n,av;
float dl,phi,psi,eps,max;
char c;
FILE *f,*g;
//
dl = 0.00005; // 5 meter
eps = dl * 100000.;
//----------------------------------------------------------------------f = fopen("razlom1.bln","r");
g = fopen("faults.bln","w");
//
while(!feof(f))
{
fscanf(f,"%c",&c);
if(c == ',')
fprintf(g," ");
else
131
fprintf(g,"%c",c);
}
fclose(f);
fclose(g);
//----------------------------------------------------------------------g = fopen("faults.bln","r");
k = 0;
while(!feof(g))
{
fscanf(g,"%d %d %f %f",
&id,&id1,&fault[k].phi0,&fault[k].psi0);
for(i=1;i<id;i++)
{
fscanf(g,"%f %f",&phi,&psi);
fault[k].phik = phi;
fault[k].psik = psi;
fault[k].l = sqrt(
(fault[k].phi0 - fault[k].phik)*(fault[k].phi0 fault[k].phik)
+(fault[k].psi0 - fault[k].psik)*(fault[k].psi0 fault[k].psik));
fault[k].rank = 1;
k++;
if(i<id-1)
{
fault[k].phi0 = phi;
fault[k].psi0 = psi;
}
}
}
k--;
fclose(g);
//
//**************************************************************
**********
f = fopen("razlom2.bln","r");
g = fopen("faults.bln","w");
//
while(!feof(f))
{
fscanf(f,"%c",&c);
if(c == ',')
fprintf(g," ");
else
fprintf(g,"%c",c);
132
}
fclose(f);
fclose(g);
//
g = fopen("faults.bln","r");
while(!feof(g))
{
fscanf(g,"%d %d %f %f",
&id,&id1,&fault[k].phi0,&fault[k].psi0);
for(i=1;i<id;i++)
{
fscanf(g,"%f %f",&phi,&psi);
fault[k].phik = phi;
fault[k].psik = psi;
fault[k].l = sqrt(
(fault[k].phi0 - fault[k].phik)*(fault[k].phi0 fault[k].phik)
+(fault[k].psi0 - fault[k].psik)*(fault[k].psi0 fault[k].psik));
fault[k].rank = 2;
k++;
if(i<id-1)
{
fault[k].phi0 = phi;
fault[k].psi0 = psi;
}
}
}
k--;
fclose(g);
//**************************************************************
**********
g = fopen("faults.bln","w");
for(j=0;j<k;j++)
{
fprintf(g,"%d,%d\n%f,%f\n%f,%f\n",
2,0,
fault[j].phi0,fault[j].psi0,
fault[j].phik,fault[j].psik);
}
fclose(g);
//**************************************************************
**********
for(i=0; i<=Nx; i++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
133
{
point[i][j].rank_1_count = 0;
point[i][j].rank_2_count = 0;
point[i][j].rank_3_count = 0;
}
//
for(id=0;id<k;id++)
{
if(fault[id].l < dl) continue;
n = int(fault[id].l/dl);
for(id1=0;id1<n;id1++)
{
phi = fault[id].phi0 + id1*dl/fault[id].l * (fault[id].phik fault[id].phi0);
psi = fault[id].psi0 + id1*dl/fault[id].l * (fault[id].psik fault[id].psi0);
//
/*for(j=0; j<=Ny; j++)
for(i=0; i<=Nx; i++)
{
if(point[i][j].phi - 0.5*dd_x < phi && phi < point[i][j].phi +
0.5*dd_x)
if(point[i][j].psi - 0.5*dd_y < psi && psi < point[i][j].psi +
0.5*dd_y)
point[i][j].rank_1_count++;
}*/
i = int((phi - point[0][0].phi) / dd_x) -1;
j = int((psi - point[0][0].psi) / dd_y) -1;
//
if(0<=i && i<=Nx && 0<=j && j<=Ny)
{
if(fault[id].rank == 1) point[i][j].rank_1_count++;
if(fault[id].rank == 2) point[i][j].rank_2_count++;
if(fault[id].rank == 3) point[i][j].rank_3_count++;
}
}
}
//**************************************************************
**********
for(i=0; i<=Nx; i++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
{
point[i][j].fault_normal = point[i][j].rank_1_count * eps * a1;
point[i][j].fault_normal += point[i][j].rank_2_count * eps * a2;
point[i][j].fault_normal += point[i][j].rank_3_count * eps * a3;
134
}
//
for(av = 1;av <= 2; av++)
for(i=0; i<=Nx; i++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
{
point[i][j].fault_normal = 0.2*(point[i ][j ].fault_normal
+ (0 < i ? point[i-1][j ].fault_normal : point[i][j].fault_normal)
+ (i < Nx ? point[i+1][j ].fault_normal : point[i][j].fault_normal)
+ (0 < j ? point[i ][j-1].fault_normal : point[i][j].fault_normal)
+ (j < Ny ? point[i ][j+1].fault_normal : point[i][j].fault_normal));
}
//
max = 0.;
for(i=0; i<=Nx; i++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
{
if(point[i][j].fault_normal > max)
max = point[i][j].fault_normal;
}
//
for(i=0; i<=Nx; i++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
{
point[i][j].fault_normal = point[i][j].fault_normal / max;
}
//
/*f = fopen("fracture.dat","w");
//for(k=1;k<=Nz/2;k++)
for(j=0;j<=Ny;j++)
for(i=0;i<=Nx;i++)
{
if(point[i][j].fault_normal < 0.000001) continue;
fprintf(f,"pro bu %f ra x %f %f y %f %f z %f %f\n",
point[i][j].fault_normal,
point[i][j].x - 0.5*dx,
point[i][j].x + 0.5*dx,
point[i][j].y - 0.5*dy,
point[i][j].y + 0.5*dy,
-15000.0,
point[i][j].h_top + 0.5*dz);
}
fclose(f);
//*/
f = fopen("fish_faults.dat","w");
//
fprintf(f,"def init_faults \n");
fprintf(f," array damage(%d,%d) \n",Nx+1,Ny+1);
135
for(j=0;j<=Ny;j++)
for(i=0;i<=Nx;i++)
fprintf(f," damage(%d,%d) = %f \n",i+1,j+1,point[i][j].fault_normal);
fprintf(f,"end \n");
fprintf(f,"def init_properties \n");
fprintf(f," loop j (1,%d) \n",Ny);
fprintf(f," loop i (1,%d) \n",Nx);
fprintf(f," if damage(i,j) > 0.000001 then \n");
fprintf(f,"
loop k (%d,%d) \n",1,Nz);
fprintf(f,"
pz = find_zone(i+(j-1)*%d+(k-1)*%d) \n",Nx,Nx*Ny);
fprintf(f,"
z_prop(pz,'bulk') = z_prop(pz,'bulk')*(1 - %f*damage(i,j))
\n",_k);
fprintf(f,"
z_prop(pz,'shear') = z_prop(pz,'shear')*(1 - %f*damage(i,j))
\n",_k);
if(MODEL == "moh")
{
fprintf(f,"
z_prop(pz,'cohesion') = z_prop(pz,'cohesion')*(1 %f*damage(i,j)) \n",_k);
fprintf(f,"
z_prop(pz,'tension') = z_prop(pz,'tension')*(1 %f*damage(i,j)) \n",_k);
}
fprintf(f,"
z_extra(pz,1) = damage(i,j) \n");
fprintf(f,"
endloop \n");
fprintf(f," end_if \n");
fprintf(f," endloop \n");
fprintf(f," endloop \n");
fprintf(f,"end \n");
fprintf(f,"init_faults \n");
fprintf(f,"init_properties \n");
//
fclose(f);
}
//
7) Модуль вывода конечных результатов (2D, 3D)
В данном модуле определяется структура выходных параметров в двумерном и трехмерном видах. Конечные данные выводятся в файлы текстового
расширения (*.dat), для визуализации которых используются программы
ParaView или TecPlot.
//
void TECPLOT_2D(void)
{
int i,j;
FILE *f;
//
136
f = fopen("TECPLOT_2D.dat","w");
fprintf(f,"VARIABLES
phi,psi,x,y,relief,moch,fault_norm,vx,vy,vz,v_abs,div_norm\n");
fprintf(f,"ZONE I = %d, J = %d\n",Ny+1,Nx+1);
for(i=0; i<=Nx; i++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
{
fprintf(f,"%f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f\n",
point[i][j].phi,point[i][j].psi,
point[i][j].x,point[i][j].y,
point[i][j].h_top,point[i][j].h_bottom,
point[i][j].fault_normal,
=
point[i][j].vx,point[i][j].vy,point[i][j].vz,point[i][j].v_abs,point[i][j].div/div_ma
x);
}
fclose(f);
}
//
void TECPLOT_3D(void)
{
int i,j,k;
float z;
FILE *f;
//
f = fopen("TECPLOT_3D.dat","w");
fprintf(f,"VARIABLES
x,y,z,phi,psi,relief,moch,fault_norm,vx,vy,vz,div_norm,p\n");
fprintf(f,"ZONE I = %d, J = %d, K = %d\n",Nz1+Nz2+1,Ny+1,Nx+1);
for(i=0; i<=Nx; i++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
{
dz = (point[i][j].h_top - point[i][j].h_fault) / Nz1;
for(k=0; k<=Nz1; k++)
{
z = point[i][j].h_top - k*dz;
fprintf(f,"%f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f\n",
point[i][j].x,point[i][j].y,z,
point[i][j].phi,point[i][j].psi,
k==0 ? point[i][j].h_top : relief_min,
moch_max,
point[i][j].fault_normal,
k==0 ? point[i][j].vx : 0.,
k==0 ? point[i][j].vy : 0.,
k==0 ? point[i][j].vz : 0.,
137
=
k==0 ? point[i][j].div/div_max : 0.,
p_atm + ro1*g*(point[i][j].h_top - z));
}
dz = (point[i][j].h_fault - point[i][j].h_bottom) / Nz2;
for(k=1; k<=Nz2; k++)
{
z = point[i][j].h_fault - k*dz;
fprintf(f,"%f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f\n",
point[i][j].x,point[i][j].y,z,
point[i][j].phi,point[i][j].psi,
relief_min,
k==Nz2 ? point[i][j].h_bottom : moch_max,
0.,
0.,
0.,
0.,
0.,
p_atm + ro1*g*(point[i][j].h_top - z));
}
}
fclose(f);
}
//
8) Модуль построения трехмерной сетки
Для построения трехмерных сеток используются данные рельефа и поверхности Мохоровичича. Структура данной сетки совпадает со структурой базы геолого-геофизических данных, для корректности внесения исходных данных.
//
void grid(void)
{
int i,j,k,id,id2;
int p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8;
int layer_no;
float x,y,z;
FILE *f;
//
f = fopen("grid.flac3d","w");
//
fprintf(f,"*GRIDPOINTS\n");
//
id = 0;
for(k=0; k<=Nz; k++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
138
for(i=0; i<=Nx; i++)
{
id++;
dz = (point[i][j].h_top - point[i][j].h_bottom) / Nz;
x = i*dx;
y = j*dy;
z = point[i][j].h_top - k*dz;
fprintf(f,"G %d, %f, %f, %f\n",id,x,y,z);
}
/*for(k=1; k<=Nz2; k++)
for(j=0; j<=Ny; j++)
for(i=0; i<=Nx; i++)
{
id++;
dz = (point[i][j].h_top - point[i][j].h_fault) / Nz2;
x = i*dx;
y = j*dy;
z = point[i][j].h_fault + k*dz;
fprintf(f,"G %d, %f, %f, %f\n",id,x,y,z);
}*/
//
fprintf(f,"*ZONES\n");
//
id = 0;
for(k=0;k<Nz;k++)
for(j=0;j<Ny;j++)
for(i=0;i<Nx;i++)
{
id++;
p1 = (Nx+1)*(Ny+1)*k + (Nx+1)*j + i + 1;
p2 = p1 + 1;
p3 = p1 + (Nx+1);
p4 = p1 + (Nx+1)*(Ny+1);
p5 = p3 + 1;
p6 = p4 + (Nx+1);
p7 = p4 + 1;
p8 = p6 + 1;
fprintf(f,"Z B8 %d, %d, %d, %d, %d, %d, %d, %d, %d\n",
//id,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8);
id,p4,p7,p6,p1,p8,p3,p2,p5);
}
fprintf(f,"*GROUPS\n");
layer_no = 1;
//
139
for(id2 = 1; id2 <= id; id2++)
{
if((id2%(Nx*Ny))-1 == 0)
fprintf(f,"\nZGROUP layer%d\n",layer_no++);
fprintf(f,"%d ",id2);
if(id2%10==0)
fprintf(f,"\n");
}
//
fprintf(f,"\nZGROUP out\n");
id2=0;
for(k=1;k<=Nz;k++)
for(j=1;j<=Ny;j++)
for(i=1;i<=Nx;i++)
{
if(10<i && i<=Nx-10 && 10<j && j<=Ny-10)
{
}
else
{
id = (k-1)*(Nx*Ny) + (j-1)*Nx + i;
fprintf(f,"%d ",id);
}
if(++id2%10==0)
fprintf(f,"\n");
}
fprintf(f,"\n");
//
fclose(f);
}
9) Модуль внесения начально-краевых условий
После определения модели сплошной среды (физико-математическая модель), задается постановка задачи. Для этого необходимы определение области
вычисления и внесение начально-краевые условия. В данном модуле задается
начально-краевые условия для дальнейших расчетов.
//
void initial_conditions(void)
{
ofstream out("initial.dat");
//
out
//
<<"def initial_stress \n"
<<" loop j (1,"<<Ny<<") \n"
140
<<" loop i (1,"<<Nx<<") \n"
<<" pz_ij = find_zone(i+(j-1)*"<<Nx<<") \n"
<<" loop k (1,"<<Nz<<") \n"
<<"
pz = find_zone(i+(j-1)*"<<Nx<<"+(k-1)*"<<Nx*Ny<<") \n"
<<"
z_szz(pz) = -"<<p_atm<<" - "<<ro1*g<<"*(z_zcen(pz_ij)z_zcen(pz)) \n"
<<"
z_sxx(pz) = 0.5*z_szz(pz) \n"
<<"
z_syy(pz) = 0.5*z_szz(pz) \n"
<<" endloop \n"
<<" endloop \n"
<<" endloop \n"
<<"end \n"
<<"initial_stress \n";
//
out << endl;
return;
}
//
void boundary_conditions(void)
{
int i,j;
FILE *f;
//
f = fopen("boundary.dat","w");
//
// top
fprintf(f,"fix x y ra id %d %d\n",1,(Nx+1)*(Ny+1));
fprintf(f,"fix x y ra x %f %f \n",-dd,dd);
fprintf(f,"fix x y ra x %f %f \n",Lx-dd,Lx+dd);
fprintf(f,"fix x y ra y %f %f \n",-dd,dd);
fprintf(f,"fix x y ra y %f %f \n",Ly-dd,Ly+dd);
//-----------------------------------------------------------------------// bottom
fprintf(f,"fix
z
ra
id
%d
%d
\n",Nz*(Nx+1)*(Ny+1)+1,(Nz+1)*(Nx+1)*(Ny+1));
//
fclose(f);
}
10) Модуль создания командного файла для программ сеточного моделирования
В данном модуле задается список команд для программ сеточного моделирования, используемых при расчете.
//
void create_command_file2(void)
141
{
ofstream my_out("main.dat");
if (my_out.fail())
{
cerr<< "Unable to open the file for writing." << endl;
return;
}
my_out
<<"n \n"
<<"; \n"
<<"im grid.flac3d \n"
<<"; \n"
<<"model "<<MODEL<<" \n"
<<"; \n"
<<"config zextra 5 \n"
<<"config gpextra 1 \n"
<<"; \n"
<<"call extra.dat \n"
<<"property sh "<<G1<<" \n"
<<"property bu "<<K1<<" \n";
if(MODEL == "moh")
{
my_out
<<"property co "<<cohesion<<" \n"
<<"property fric "<<friction<<" \n"
//
<<"pro di "<<dilation<<" \n"
<<"property ten "<<tension<<" \n";
}
my_out
<<"call fish_faults.dat \n"
//<<"call fish_velocity.dat \n"
<<"; \n"
<<"set grav 0.0 0.0 "<<-g<<" \n"
<<"; \n"
<<"i de "<<ro1<<" \n"
<<"call initial.dat \n"
<<"; \n"
<<"call boundary.dat \n"
<<"; \n"
<<"step 50000 \n"
<<"save save_0.sav \n\n\n";
//
int year;
for(year = 1930; year <=2010; year += 10)
{
142
my_out
<<"call d/"<<year<<"_12.dat \n"
<<"step 10000 \n"
<<"save "<<year<<".sav \n\n";
}
//
/*
<<"pl & \n"
<<"\tbcon pro bu & \n"
<<"\tax ac on \n"
*/
my_out<<";"<< endl;
return;
}
11) Основной модуль управления
Данный модуль предназначен для управления остальными и проверки
ошибок вычислений.
//
int main(void)
{
//
input();
define_relief();
printf("Relief!\n");
define_moch();
printf("Moch!\n");
define_h_fault();
printf("H_fault!\n");
define_velocity();
printf("Velocity!\n");
define_faults();
printf("Fault!\n");
TECPLOT_2D();
printf("TECPLOT_2D!\n");
TECPLOT_3D();
printf("TECPLOT_3D!\n");
grid();
printf("Grid!\n");
initial_conditions();
printf("Initial!\n");
boundary_conditions();
printf("Boundary!\n");
extra();
printf("Extra!\n");
create_command_file2();
printf("Command_file!\n");
printf("\n\nDone! Press any key to exit...");
getch();
return 1;
}
143
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
144
ПРИЛОЖЕНИЕ В
145