Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê

Lời cảm ơn Lu ận văn này được hoàn thành tại Viện Vật lý Địa cầu - Viện KH&CN Việt Nam trên c ơ sở giải quyết một trong các nhiệm vụ của đề tài độc lập cấp Viện khoa học Vi ệt Nam, mã

Lời cảm ơn

Lu ận văn này được hoàn thành tại Viện Vật lý Địa cầu - Viện KH&CN Việt Nam

trên c ơ sở giải quyết một trong các nhiệm vụ của đề tài độc lập cấp Viện khoa học

Vi ệt Nam, mã số: VAST.ĐL.09/11-12: “Xây dựng bộ chương trình thử nghiệm dự

báo ng ắn hạn động đất trên cơ sở mô hình thống kê kết hợp sử dụng các phương

pháp V ật lý kiến tạo, áp dụng đối với lãnh thổ Việt Nam và các cùng lân cận” do

TSKH Ngô Th ị Lư làm chủ nhiệm Trong suốt quá trình hoàn thành luận văn tôi đã

nh ận được sự hướng dẫn và chỉ bảo tận tình của TSKH Ngô Thị Lư Tôi xin bày tỏ

s ự kính trọng và lòng biết ơn sâu sắc tới cô Tôi cũng xin chân thành cảm ơn Ban

lãnh đạo Viện Vật lý Địa cầu đã quan tâm và tạo mọi điều kiện thuận lợi để tôi hoàn

thành lu ận văn này Tôi xin chân thành cảm ơn TS Nguyễn Đức Vinh (ĐH Khoa

h ọc Tự nhiên - ĐH Quốc Gia Hà Nội (ĐHKHTN – ĐHQGHN), TS Phạm Đình

Nguyên (Vi ện Vật lý Địa cầu - Viện KH&CN Việt Nam) đã có những góp ý quý báu

trong quá trình hoàn thi ện luận văn Tác giả xin cảm ơn các đồng nghiệp Viện Vật

lý Địa cầu, các cán bộ phòng Vật lý kiến tạo, phòng Địa động lực, đặc biệt là Ths

Phùng Th ị Thu Hằng, CN Lê Thị Thuấn và KS Đỗ Thị Hiên vì sự giúp đỡ nhiệt tình,

thi ết thực cho tôi trong suốt quá trình thực hiện các nhiệm vụ cụ thể của luận văn

Lu ận văn này là sự tiếp tục trau dồi, hoàn thiện và phát triển những kiến thức tôi

đã tiếp thu được trong thời gian học tập tại trường ĐHKHTN - ĐHQGHN Tôi xin

chân thành c ảm ơn các thầy cô ở bộ môn Vật lý Địa cầu, đặc biệt là TS Đỗ Đức

Thanh, TS Nguy ễn Đức Vinh, TS Nguyễn Đức Tân

Tôi vô cùng bi ết ơn gia đình đã luôn động viên, tạo điều kiện thuận lợi nhất cho

tôi h ọc tập và làm việc!

M ặc dù đã có nhiều cố gắng song luận văn này không tránh khỏi những thiếu

sót, tôi r ất mong nhận được sự góp ý từ các thầy cô, các bạn đồng nghiệp!

Tôi xin chân thành c ảm ơn!

môc lôc

MỞ ĐẦU 6

Chương 1: TỔNG QUAN 9

1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu dự báo động đất trên thế giới 9

1.2 Tình hình nghiên cứu dự báo động đất ởViệt Nam 11

Chương 2: PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỘNG ĐẤT THEO MÔ HÌNH THỐNG KÊ 19

2.1 Cơ sở lý thuyết của phương pháp 19

2.2 Qui trình dự báo động đất theo mô hình thống kê 26

Chương 3: THIẾT LẬP CHƯƠNG TRÌNH DỰ BÁO ĐỘNG ĐẤT THEO MÔ HÌNH THỐNG KÊ 31

3.1 Thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê: 31

3.2 Ngôn ngữ lập trình 35

3.3 Chương trình 36

3.4 Hướng dẫn sử dụng phần mềm 37

3.5 Các giao diện của chương trình 40

3.6 Code chương trình 41

Chương 4: ÁP DỤNG CHƯƠNG TRÌNH DỰ BÁO ĐỘNG ĐẤT THEO MÔ HÌNH THỐNG KÊ THỬ NGHIỆM DỰ BÁO CHO CÁC KHU VỰC CỤ THỂ 45

4.1 Các tài liệu sử dụng 45

4.2 Áp dụng thử nghiệm chương trình đối với khu vực tây bắc việt nam 45

4.3 Áp dụng thử nghiệm dự báo đối với danh mục động đất đông nam á 50

4.4 So sánh kết quả dự báo trong 2 trường hợp khi lựa chọn xác xuất tin cậy của dự báo khác nhau 53

4.5 Nhận xét 55

KẾT LUẬN 56

TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 PHỤ LỤC 1 65 PHỤ LỤC 2 72

Bảng ký hiệu các chữ viết tắt

Danh mục các bảng

Bảng 4.1 Kết quả áp dụng chương trình thử nghiệm dự báo động đất cho

khu vực Tây Bắc Việt Nam trong 2 trường hợp

47

Bảng 4.4 So sánh kết quả dự báo động đất với xác xuất tin cậy khác nhau 54

Danh mục các hình

Hình 2.3 Sơ đồ miêu tả chuỗi các sự kiện trong DMĐĐ và các khái niệm

dùng trong thuật toán

28

Hình 3.2 Sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống

kê

34

Hình 4.1 So sánh độ chênh lệch về thời gian Tmax-Tdb và Tthực- Tdb 48 Hình 4.2 Biểu đồ thể hiện tính liên tục của dải số liệu về thời gian xuất

hiện động đất

50

Hình 4.3 Phân bố độ chênh lệch giữa thời gian dự báo và thời gian đã xảy

ra sự kiện trên thực tế (ngày)

52

2 Burmin V.Yu., Ngô Thị Lư, Trần Việt Phương (2009), “Đánh giá tính hiệu quả

của hệ thống trạm địa chấn hiện có của Việt Nam” Các thiết bị địa chấn, Viện

Hàn lâm khoa học Nga, 45(1), Moscow, 2009 Tr 44-61 (Tiếng Nga)

3 Rodkin M.V.*, Ngo Thi Lu **, Pisarenko V.F.*, Tran Viet Phuong** and Vu Thi Hoan **(2010), “Change in the regime of growth of cumulative seismic

energy with time: examination from the regional catalogue of Vietnam”, 8 th

General Assembly of Asian Seismological Commision (ASC 2010). (*- International Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics Russian Academy of Sciences (IIEPT RAS); **- Institute of Geophysics VAST (Vietnam Academy of Science and Technology)

4 V.Yu Burmin*, Ngo Thi Lu**, Tran Viet Phuong**(2010), “Design of an

optimal network of seismic stations in North Vietnam” 8 th

General Assembly of Asian Seismological Commision (ASC 2010) *Schmidt Institute of Physics of the Earth, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; **Institute of Geophysics of Vietnamese Academy of Science and technology, Hanoi

5 Ngo Thi Lu, Nguyen Anh Quan, Tran Viet Phuong (2010), “Establishing a computer program for earthquake prediction on the vietnamese territory and

adjacent regions by zoning of Earth’s crust types” Journal of Geology, series

B(35-36/2010) tr 111-130)

6 Ngô Thị Lư, Trần Việt Phương (2012) “Thiết lập chương trình dự báo động đất

theo mô hình thống kê”, Địa chất, Số 331-332; 5-8/2012, tr 40-49 ISSN

0866-7381

7 Ngô Thị Lư, Trần Việt Phương (2012) “Cải biên thuật toán và xây dựng sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất cực đại bằng phương pháp vật lý kiến

tạo”, Tc Địa chất 331-332; 5-8/2012, tr 50-58 ISSN 0866-7381

8 Ngô Thị Lư, Trần Việt Phương (2012) “Về một cách tiếp cận mới đề xây dựng

thuật toán và quy trình dự báo động đất theo mô hình thống kê”, Các khoa học

v ề Trái đất 34(3), Hà Nội, 2012, tr 3-7

9 Ngô Thị Lư (Chủ nhiệm đề tài), Trần Việt Phương, Phùng Thị Thu Hằng,

Nguyễn Hữu Tuyên và nnk (2011) Đánh giá tiềm năng địa chấn lãnh thổ Việt

Nam theo t ổ hợp các tài liệu địa chất-địa vật lý và địa chấn, Nhiệm vụ hợp tác

khoa học quốc tế giữa hai viện Hàn lâm Khoa học Việt Nam và viện HLKH Liên bang Nga theo Nghị định thư cấp Nhà nước (giai đoạn 2008-2010) Hà

Nội, 2011 Báo cáo tổng kết đề tài 163tr

MỞ ĐẦU

Những năm gần đây, thảm hoạ động đất, sóng thần trên toàn cầu ngày một gia tăng, nhất là đối với khu vực Đông Nam Á Do có vị trí địa lý nằm tại nơi tiếp giáp giữa 2 vành đai hoạt động địa chấn lớn liên quan với 2 vành đai phá huỷ kiến tạo chính hoạt động mạnh mẽ nhất trên hành tinh, nên Đông Nam Á không những chịu ảnh hưởng của hoạt động phá huỷ kiến tạo mạnh mà còn chịu độ nguy hiểm động đất và sóng thần rất cao Đặc biệt, thảm hoạ động đất sóng thần Sumatra ngày 26.12.2004, thảm hoạ do động đất Tứ Xuyên (12.05.2008) và động đất (4.2010) (Trung Quốc), thảm họa động đất Tōhoku (Nhật Bản) vào ngày 11 tháng 3 năm

2011 đã gây tổn thất vô cùng nghiêm trọng về người, về của và cả về sự phá huỷ môi trường Gần đây nhất, hiện tượng động đất liên tục xảy ra tại khu vực đập thủy điện sông Tranh 2 gây hoang mang trong dư luận cả nước nói chung và tỉnh Quảng Nam nói riêng Tình hình thực tế nêu trên làm cho vấn đề dự báo động đất, sóng thần, vốn là vấn đề nan giải và luôn mang tính thời sự trên qui mô toàn cầu, càng trở nên cấp thiết hơn và đang được các nhà khoa học vô cùng quan tâm Lãnh thổ VN tham gia vào thành phần của ĐNA, nên ít nhiều chịu ảnh hưởng của vùng hoạt động kiến tạo và vùng nguy hiểm địa chấn, được đặc trưng bởi tính địa chấn và hoạt động kiến tạo tích cực như vậy Do đó, nghiên cứu dự báo động đất đối với lãnh thổ Việt Nam và các vùng lân cận không những là vấn đề có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao mà còn là một nhiệm vụ có tính cấp thiết đối với thực tế địa chấn Việt Nam Để giải quyết vấn đề mang tính thời sự như vậy đối với một lãnh thổ bất kỳ, một trong những nhiệm vụ quan trọng hàng đầu là cần xây dựng và thiết lập một chương trình, cho phép dự báo thời gian, địa điểm và độ mạnh của trận động đất có thể xảy ra trong tương lai gần nhằm xây dựng các biện pháp phòng tránh, giảm thiểu tối đa thiệt hại có thể Nhiệm vụ như vậy càng có ý nghĩa hơn trong bối cảnh Viện VLĐC đang thực hiện Dự án tăng cường trang thiết bị trạm, phục vụ báo tin động đất và

cảnh báo sóng thần

Để giải quyết vấn đề nêu trên, một trong những nhiệm vụ có tính cấp thiết là

cần tiến hành là “Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động

đất theo mô hình thống kê” Đó chính là lý do mà tác giả luận văn đã chọn tên đề tài nghiên cứu này

Mục tiêu của luận văn

1 Xây dựng thuật toán mới và thiết lập chương trình dự báo động đất theo

mô hình thống kê

2 Áp dụng thử nghiệm chương trình được thiết lập đối với khu vực Tây Bắc Việt Nam và khu vực Đông Nam Á để so sánh kết quả dự báo với với các sự kiện

đã xảy ra trong thực tế nhằm kiểm tra tính đúng đắn của chương trình

Nhiệm vụ của luận văn

1 Tìm hiểu phương pháp dự báo động đất theo mô hình thống kê trên cơ sở tổ hợp các tài liệu địa vật lý và địa chấn

2 Thu thập các tài liệu địa vật lý và địa chấn cho khu vực nghiên cứu, phân tích, lựa chọn và chỉnh lý số liệu phục vụ hướng nghiên cứu

3 Xây dựng thuật toán, sơ đồ khối, lựa chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp và thiết lập chương trình phân loại vỏ Trái đất trên máy tính

4 Áp dụng thử nghiệm chương trình đã được thiết lập đối với các khu vực khác nhau, nhận xét và đánh giá khả năng ứng dụng của chương trình

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn

1 Đã chuyển giao, áp dụng một cách sáng tạo phương pháp dự báo bằng mô hình thống kê, góp phần giải quyết nhiệm vụ dự báo được thời gian, tọa độ và magnitude của động đất ở Việt Nam và lân cận

2 Thời gian gần đây có rất nhiều các trận động đất mạnh xảy ra, gây nên những tổn thất vô cùng nặng nề về người và của Vì vậy, xây dựng một phần mềm

có khả năng dự báo trước được động đất là một yêu cầu vô cùng cấp thiết có ý nghĩa khoa học và có ý nghĩa thực tiễn

3 Những nội dung đã được thực hiện trong luận văn này góp phần thiết thực

vào việc giải quyết một trong nhiệm vụ của Đề tài độc lập cấp Viện khoa học Việt

Nam, mã s ố: VAST.ĐL.09/11-12: “Xây dựng bộ chương trình thử nghiệm dự báo

ng ắn hạn động đất trên cơ sở mô hình thống kê kết hợp sử dụng các phương pháp

V ật lý kiến tạo, áp dụng đối với lãnh thổ Việt Nam và các cùng lân cận”

Cấu trúc của luận văn

Luận văn gồm phần mở đầu, 4 chương, kết luận, tài liệu tham khảo và 2 phụ lục Toàn bộ các nội dung nêu trên được trình bày trên 76 trang đánh máy khổ A4, với 10 hình vẽ và 4 bảng biểu minh họa (không kể phần phụ lục)

Phần mở đầu gồm 4 trang trình bày tính cấp thiết và lý do chọn đề tài: “Xây

dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê” Trong phần này còn trình bày mục tiêu , nhiệm vụ, các kết quả nhận

được, các điểm mới, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn

Chương 1: gồm 10 trang, giới thiệu tổng quan về tình hình nghiên cứu dự báo động đất trên thế giới và ở Việt Nam, các phương pháp xác định magnutide cực đại của động đất và vùng phát sinh động đất mạnh

Chương 2: gồm 12 trang với 3 hình vẽ trình bày cơ sở lý thuyết của phương pháp và quy trình dự báo động đất

Chương 3: gồm 14 trang với 4 hình vẽ Nội dung chương này trình bày thuật toán, sơ đồ khối, giới thiệu về ngôn ngữ lập trình được sử dụng, các giao diện của chương trình và hướng dẫn sử dụng chương trình

Chương 4: gồm 11 trang với 3 hình vẽ và 4 bảng biểu trình bày kết quả áp dụng thử nghiệm chương trình đã lập để dự báo động đất cho khu vực Tây Bắc Việt Nam

và khu vực Đông Nam Á Trên cơ sở các kết quả này tác giả đã đưa ra những nhận xét và đánh giá về khả năng áp dụng và các ưu điểm của chương trình đã lập

Chương 1 TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu dự báo động đất trên thế giới:

Từ lâu các nhà khoa học đã thống kê và tổng kết được những nguyên nhân chính gây ra động đất, nơi nào thường xuyên xảy ra động đất và tính toán được những tham số cơ bản của một trận động đất khi nó diễn ra Tuy nhiên, vấn đề dự báo sớm động đất sẽ xảy ra ở đâu, khi nào và có độ lớn bao nhiêu là điều mà các nhà khoa học hướng đến thì vẫn là một bài toán chưa có lời giải trọn vẹn

Qua nhiều thế kỷ, người ta đã dựa trên những cơ sở khác nhau, từ các hoạt động khác thường của một số loài vật tới những hình thù kỳ lạ của các đám mây, sự biến đổi đột ngột của mực nước giếng, hay sự thay đổi hàm lượng radon hoặc hydro trong đất đá để tìm cách dự báo động đất Một trong những lần người ta đã dự báo được chính xác là trận động đất tại Haicheng, Trung Quốc, năm 1975 Lệnh di tản

đã được phát đi một ngày trước khi trận động đất mạnh 7,3 độ Richter tàn phá thành phố Trong nhiều tháng trước đó, người ta đã ghi được hàng loạt những trận động đất nhỏ, cùng với nó là sự thay đổi mực nước ngầm và sự dâng lên của bề mặt địa hình Tuy nhiên, rất ít trận động đất có những dấu hiệu tiền báo như thế Sau thành công ở Haicheng, cũng chính các nhà địa chấn học Trung Quốc đã không thể dự báo một trận động đất với sức hủy diệt còn lớn hơn tại Tangshan năm 1976 Với cường độ 7,6 độ Richter, trận động đất này đã cướp đi sinh mạng của 250 nghìn người

Ngày nay, với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật, công nghệ dự báo thiên tai ngày càng được hoàn thiện hơn Các trận động đất thường là kết quả chuyển động của các bộ phận đứt gãy trên vỏ Trái đất, cấu tạo chủ yếu từ chất rắn Tuy rất chậm nhưng mặt đất vẫn luôn chuyển động và động đất xảy ra khi ứng suất (nội lực phát sinh trong vật thể biến dạng do các tác nhân bên ngoài tác dụng) cao hơn sức chịu đựng của đất đá Các nhà khoa học nhận thấy rằng việc đo những sự thay đổi trong các đoạn đứt gãy khó hơn nhiều so với việc đo biến thiên ứng suất, đặc biệt là các

đứt đoạn nằm sâu bên trong thạch quyển Gần đây, các chuyên gia khoa học của Viện nghiên cứu Carnegie - Mỹ đã tìm ra cách để kiểm tra và giám sát chiều dài của các đoạn đứt gãy, cũng như sự dịch chuyển của chúng trên vỏ Trái đất Phát hiện này có thể là một phương pháp mới đầy hữu ích, giúp cho việc dự báo các trận động đất bằng cách định vị chính xác các đứt gãy có khả năng làm rung chuyển mặt đất

và gây ra các trận động đất Trong khi đó, các chuyên gia của Viện Nghiên cứu vũ trụ thuộc Viện Hàn lâm khoa học Nga lại tiếp cận việc dự báo động đất sớm từ vũ trụ bằng việc lắp đặt thiết bị dự báo động đất trên trạm không gian quốc tế Thiết bị này có thể ghi nhận những biến đổi của các dòng điện tử và proton có năng lượng trung bình trong khoảng không gian gần Trái đất Các nhà khoa học cho rằng những thay đổi của các dòng điện tử và proton này có liên quan tới các quá trình địa vật lý trên Trái đất như dông tố, động đất, vv… Do vậy, khi ghi nhận được những thay đổi này, chúng ta có thể dự báo động đất với độ chính xác cao

Ngoài ra, người ta đã và đang sử dụng hàng loạt các phương pháp nghiên cứu dự báo động đất khác dựa trên việc làm sáng tỏ các dấu hiệu khác nhau như:

- Các dấu hiệu về sự phát triển của vùng nguồn (dị thường về mật độ các đứt gãy sinh chấn),

- Quan hệ giữa vận tốc lan truyền sóng dọc và sóng ngang,

- Năng lượng giải phóng trong các chuỗi động đất, và hàng loạt các dấu hiệu khác có đặc trưng báo trước các động đất tương lai (các động đất sẽ xảy ra)

Trong một loạt các phương pháp khác người ta lại sử dụng các bất thường đồng thời trong diễn biến của một số các dấu hiệu có bản chất vật lý khác nhau Một số công trình theo hướng này chứa các công thức thuật toán dự báo động đất Đó là các thuật toán dự báo động đất CN và M8 Kết quả dự báo động đất theo kiểu như vậy là chỉ ra vùng động đất mạnh trong tương lai, mà ở đó trong một khoảng thời gian nào đó (thường là nhiều năm và gọi là dự báo trung hạn) sẽ xảy ra động đất

Ưu điểm của hệ phương pháp và các thuật toán dự báo trung hạn như trên là làm sáng tỏ được các dấu hiệu của động đất tương lai, có ý nghĩa vật lý và cho phép

đánh giá chúng bằng các phương pháp thống kê Tuy nhiên, tính không xác định của độ chính xác dự báo động đất trung hạn có thể coi là nhược điểm cơ bản của các phương pháp này Vì vậy, trong luận văn này, tác giả sẽ ứng dụng mô hình thống kê

để thiết lập chương trình thử nghiệm dự báo ngắn hạn động đất và magnitude của chúng, áp dụng đối với lãnh thổ Việt Nam và các vùng lân cận Cách tiếp cận mới này vừa đơn giản hơn mà lại có khả năng loại bỏ được các nhược điểm của các phương pháp nêu trên

1.2 Tình hình nghiên cứu dự báo động đất ở Việt Nam: Nghiên cứu dự báo động đất ở Việt Nam chủ yếu được tiến hành theohai nhóm phương pháp chính như sau:

• Dự báo động đất cực đại trên cơ sở các tài liệu địa chất – địa vật lý

• Dự báo động đất cực đại trên cơ sở phân tích thống kê địa chấn

* D ự báo động đất cực đại trên cơ sở tài liệu địa chất – địa vật lý bao gồm một số

ph ương pháp như sau:

1.2.1 Phương pháp tính M max theo quy mô vùng phát sinh động đất: Theo

phương pháp này, người ta dựa vào sự liên hệ giữa kích thước của đoạn đứt gãy sinh chấn (L) cũng như bề dày tầng sinh chấn (H) với Mmax động đất [37, 38, 43, 44]:

1.2.2 Phương pháp kiến tạo vật lý: Theo phương pháp này cho rằng, vị trí,

năng lượng của động đất mạnh cực đại của mỗi vùng phụ thuộc vào gradient vận

gradient vận tốc lớn hơn 10-8/ năm thì trên diện tích 1000 km2 có thể xảy ra động đất cấp 7 một lần trong 1000 năm Sau đó gradient vận tốc cứ tăng lên 3 lần thì độ mạnh động đất tăng lên 1-2 cấp Song cần lưu ý rằng, động đất trước hết là hệ quả của các chuyển động hiện đại mà gradient vận tốc trung bình trong cả chu kỳ tân kiến tạo có thể không phản ánh được, do đó có thể gradient của vận tốc ấy không phản ánh mức độ nguy hiểm động đất hiện nay Thêm nữa động đất mạnh không chỉ

là hệ quả của chuyển động thẳng đứng mà thường là hệ quả của các chuyển động ngang Trong từng trường hợp đó gradient vận tốc chuyển động thẳng đứng không nói lên điều quan trọng nhất

1.2.3 Phương pháp đánh giá chuyên gia

Cơ sở chính của phương pháp này là việc xác định mức độ phản ánh của các lớp đối tượng địa chất – địa vật lý về đặc trưng hoạt động động đất Mức độ phản ánh này được biểu diễn qua trọng số của từng tham số Sau khi phân loại đối tượng, gán trọng số cho đối tượng, chúng ta tổng hợp ảnh hưởng của các đối tượng để dự báo khu vực có khả năng phát sinh động đất mạnh cũng như thành lập bản đồ dự báo

chấn động cực đại [42]

1.2.4 Sử dụng kết hợp các tài liệu địa chất – địa vật lý: Các phương pháp

này bước đầu đã được áp dụng ở Việt Nam trong một số công trình trên cơ sở sử dụng các đặc trưng cấu trúc vỏ [8, 39, 40] Ngoài ra, các tác giả của công trình [27] cũng sử dụng một số đặc trưng cấu trúc vỏ Trái đất để áp dụng thử nghiệm dự báo động đất theo vecto dấu hiệu nhiều chiều Tuy nhiên, các kết quả nhận đựơc trong những công trình nêu trên còn hết sức sơ lược Mặt khác cũng chưa có tác giả nào xây dựng được thuật toán và thiết lập được chương trình dự báo động đất phù hợp với điều kiện thực tế Việt Nam trên cơ sở các phương pháp áp dụng

* Các ph ương pháp dự báo động đất cực đại trên cơ sở phân tích thống kê địa

ch ấn đã và đang được sử dụng ở Việt Nam chủ yếu là:

1 Bài toán phân bố cực trị Gumbel:

Cơ sở lý thuyết các hàm phân bố cực trị của Gumbel đã được trình bày trong nhiều công trình nghiên cứu ở Việt Nam và thế giới [52, 53, 10, 27, 28, 34]

Nếu ta coi X là các biến ngẫu nhiên có hàm phân bố là F(X)

F(X) = P{X ≤ x} thì xác suất để cho x là lớn nhất trong n mẫu độc lập từ cùng phân bố F(X) sẽ là:

G(x) = P{ X1 ≤ x, X2 ≤ x, , Xn ≤ x } = Fn (x)

Đó chính là hàm phân bố của các cực trị Nếu như ta biết được hàm phân bố ban đầu F(X) thì sẽ rất đơn giản để nhận được chính xác phân bố của các cực trị Nhưng thông thường ta không biết được hàm phân bố ban đầu, nên cần phải xem đến dạng đường tiệm cận của sự phân bố các cực trị Khi áp dụng lý thuyết phân bố cực trị Gumbel vào trong dự báo động đất luôn phải tuân thủ 2 giả thiết, đó là [10]:

- Các cực trị quan sát được trong một khoảng thời gian cho trước độc lập đối với nhau

- Các điều kiện đã xảy ra trong quá khứ vẫn có thể xảy ra trong tương lai

Gumbel đã xây dựng được 3 loại hàm phân bố tiệm cận các cực trị, trong đó hàm phân bố cực trị loại I có dạng:

] exp[

Phân bố loại III có dạng: 3 ( ) exp[ ( )k]

u w

x w x

Từ 3 hàm phân bố tiệm cận trên ta thấy phân bố tiệm cận loại II có tồn tại giá trị cận dưới ε nên chúng không được sử dụng để đánh giá chấn cấp cực đại động đất Thông thường chúng ta chỉ dùng 2 hàm còn lại để giải quyết nhiệm vụ trên

Nguyễn Kim Lạp và Nguyễn Duy Nuôi [19] đã sử dụng hàm phân bố tiệm cận loại I của Gumbel để tính độ nguy hiểm động đất cho các vùng ở khu vực Đông Nam Á với chu kỳ khoảng số liệu cực trị là 6 tháng và 1 năm Nguyễn Hồng Phương [28] sử dụng hàm phân bố loại III của Gumbel kết hợp với hợp lý cực đại

và phân bố β để tính cho các vùng nhỏ trên lãnh thổ Việt Nam Nguyễn Đình Xuyên

và Nguyễn Ngọc Thủy sử dụng hàm Gumbel loại I cải tiến để tính cho các vùng thuộc khu vực thủy điện Sơn La [43] Trần Thị Mỹ Thành đã tính Mmax cho 23 vùng nguồn dựa theo hàm Gumbel III [34]…

2 Phương pháp hợp lý cực đại có thể tính được giới hạn chặn hai phía của

dãy những trận động đất chính và hoạt động địa chấn theo luật phân bố Poisson và biểu thức Gutenberg-Richter Phương trình biểu diễn quan hệ giữa tần suất xuất hiện động đất NM và chấn cấp M là phương trình nổi tiếng Gutenberg-Richter [53]:

lgNM = a - bM

Quy luật xuất hiện động đất tuân theo quy luật phân bố Poisson Trong mỗi vùng nguồn, coi động đất là các sự kiện độc lập (loại bỏ tiền chấn và dư chấn), xác suất PNđể xảy ra N trận động đất có chấn cấp M ≥ m0, gây ra cường độ chấn động I lớn hơn mức i nào đó, trên toàn vùng nguồn trong khoảng thời gian t năm thỏa mãn phương trình:

PN= P [ N= n ] =

!

) (

N = P [ N = n ] = e p t

n

p t i n i

− νν( )

3 Sử dụng quy luật biểu hiện hoạt động động đất :

Phương pháp ngoại suy địa chấn dựa trên cơ sở là động đất cực đại đã xảy

ra trên một vùng nào đó tại một đoạn của đứt gãy thì nó cũng có thể xảy ra ở những đoạn khác của đứt gãy đó, hoặc ở trên những đoạn đứt gãy khác tương đương với

nó về vai trò cũng như đặc trưng của chúng trong kiến tạo khu vực

Phương pháp dự báo Mmax dựa vào hoạt động tiền chấn – dư chấn

Trước những trận động đất lớn thường có một vài trận động đất nhỏ (tiền chấn) báo hiệu thời kì yên tĩnh đã chuyển sang thời kì hoạt động động đất và sau kích động chính cũng xuất hiện những trận động đất nhỏ (dư chấn) Nghiên cứu quy luật hoạt động tiền chấn – dư chấn giúp dự báo được kích động chính (nếu đã có tiền chấn) và những dư chấn (khi biết kích động chính) Bài toán này đã được đề cập và giải quyết năm 2003 bởi các tác giả của công trình [45]

Mô hình thời gian – magnitude để đánh giá khả năng phát sinh động đất

Theo mô hình này, một số tác giả của Nhật Bản và Thổ Nhĩ Kỳ (Papazachos B.C., Karakaisis G.F., )đã chỉ ra rằng, thời gian xuất hiện của một trận động đất tại một nguồn phát sinh động đất phụ thuộc vào magnitude và thời gian xuất hiện của trận động đất xảy ra trước trong vùng theo công thức:

Log T = bMmin +cMp +a Trong đó, Mp là magnitude của trận động đất chính xảy ra trước đó, Mminngưỡng magnitude của trận động đất dùng trong thống kê xảy ra tại nguồn sinh chấn, T là khoảng thời gian giữa các trận động đất Mp và Mmin Các hệ số a, b, c được xác định theo phương pháp hồi quy bội từ các giá trị thực tế của T, Mp và

Mmin Dựa vào mô hình thời gian – magnitude có thể đánh giá được khả năng phát sinh động đất theo thời gian cho từng vùng nguồn Kết quả nhận được là xác suất trận động đất cấp M xảy ra sau khoảng thời gian ∆t năm tính từ năm hiện tại làm mốc

Ở Việt Nam, bài toán dự báo động đất kiều này được áp dụng lần đầu năm

2002 cho khu vực Lai Châu - Điện Biên [9] Sau đó, năm 2004, Đặng Thanh Hải lại tiếp tục áp dụng phương pháp này cho phần phía Bắc lãnh thổ Việt Nam [10]

Tóm lại, dự báo thời gian phát sinh động đất ở Việt Nam chủ yếu mới chỉ là dự báo trung hạn và dài hạn dựa trên các quy luật phát sinh động đất thông qua thuật toán thông kê, như dự báo tần suất lặp lại động đất, mô hình thời gian – magnitud, quy luật hoạt động tiền chấn… Các phương pháp: hợp lý cực đại và sử dụng hàm phân bố Gumbel nêu trên đều mang bản chất của xác suất thống kê Ưu điểm của các phương pháp này là áp dụng thuận tiện, dễ dàng Nhưng nó cũng mang nhược điểm chung của các phương pháp xác suất là các mô hình được xây dựng trên giả định rằng lịch sử lặp lại, độ tin cậy của kết quả phụ thuộc vào tính đầy đủ và độ chính xác của số liệu sử dụng Thêm nữa, kết quả của việc áp dụng các phương pháp thống kê kiểu này chỉ cho phép nhận được những đánh giá rất sơ lược về qui luật phân bố động đất và tần suất lặp lại động đất (thường là trung hạn và dài hạn

(từ vài trăm năm đến hàng nghìn năm) đối với một khu vực mà không thể chỉ ra một cách cụ thể ngày giờ, địa điểm và độ lớn của trận động đất có khả năng xảy ra trong tương lai gần

Phương pháp ngoại suy địa chấn thì dựa trên cơ sở là động đất cực đại đã xảy ra trên một vùng nào đó tại một đoạn của đứt gãy thì nó cũng có thể xảy ra ở những đoạn khác của đứt gãy đó, hoặc ở trên những đoạn đứt gãy khác tương đương với

nó về vai trò cũng như đặc trưng của chúng trong kiến tạo khu vực Nguyên lý này

có thể dẫn đến đánh giá sai về Mmax vì động đất mạnh nhất đã quan sát thấy có thể chưa phải là động đất cực đại có khả năng xảy ra, thêm vào đó, điều kiện địa chấn kiến tạo khó có thể xem là đồng nhất Để khắc phục những hạn chế đã nêu, cần phải

mở rộng vùng nghiên cứu để có thể đánh giá tính tương đồng của vỏ Trái đất trên quy mô lớn hơn, điều này sẽ làm tăng tính đúng đắn khi lấy Mmax là đại diện cho những mảnh có đặc trưng kiến tạo tương đồng Đồng thời cũng cần phải thu thập và

sử dụng một lượng lớn các tham số liên quan đến đặc trưng địa chấn, đặc điểm kiến tạo của khu vực, ví dụ như tài liệu từ, trọng lực, móng kết tinh, các mặt gián đoạn, các đứt gãy và số liệu về động đất…Có nghĩa là, chúng ta phải sử dụng tổ hợp các tài liệu địa chất, địa vật lý và địa chấn để có thể đánh giá một cách đúng đắn nhất về tiềm năng địa chấn khu vực nghiên cứu

Trong giai đoạn 2008-2010 tác giả luận văn đã tham gia thực hiện Nhiệm vụ Hợp tác quốc tế Việt-Nga theo Nghị định thư cấp Nhà nước: “Đánh giá tiềm năng địa chấn lãnh thổ Việt Nam theo tổ hợp các tài liệu địa chất, địa vật lý và địa chấn” Trong quá trình thực hiện Nhiệm vụ này, tác giả đã cùng các đồng nghiệp bước đầu

đã xây dựng một chương trình cho phép đánh giá dự báo tiềm năng địa chấn (Mmax) trên cơ sở áp dụng phương pháp phân loại vỏ Trái đất Tuy nhiên, các kết quả nhận được mới chỉ là những đánh giá bước đầu Đặc biệt, do bản chất của phương pháp đòi hỏi phải sử dụng tổ hợp 5 tham số đặc trưng của vỏ Trái đất, mà trên thực tế tại Việt Nam các số liệu chưa có đầy đủ trên toàn khu vực nghiên cứu, nhất là số liệu về mật độ dòng nhiệt Q Bản thân chương trình được xây dựng bởi

tác giả và các đồng nghiệp cũng cần được tiếp tục hiệu chỉnh, cải biến và hoàn thiện

để có thể áp dụng phù hợp với các điều kiện thực tế của Việt Nam

Như vậy, thực tế của công tác nghiên cứu dự báo động đất trong nước và quốc

tế nêu trên cho thấy bài toán dự báo thời gian, địa điểm và độ lớn của trận động đất

có khả năng xảy ra trong tương lai gần với độ chính xác nhất định vẫn là một bài toán chưa có lời giải trọn vẹn và vẫn là điều mà các nhà khoa học cần hướng đến Mặt khác, trong các nghiên cứu dự báo động đất đã được tiến hành ở Việt Nam như

đã nêu trên, hầu hết các tác giả đều áp dụng các phần mềm của các tác giả nước ngoài, được thiết kế phù hợp với các điều kiện số liệu thực tế của các nước đó Vì vậy, áp dụng các phần mềm đó đối với thực tế địa chấn Việt Nam phần lớn đều phải tự động mặc nhiên chấp nhận một số điều kiện ở đầu vào như các qui luật hay các thông số chuẩn của các nước khác Điều này không những không phù hợp với điều kiện thực tế của Việt Nam mà còn chắc chắn luôn dẫn đến một sai số hệ thống nào đó trong các đánh giá dự báo động đất Phần mềm nhận được trong các nghiên cứu gần đây nhất của tác giả luận văn cùng các đồng nghiệp là một đóng góp mới cho thực tế địa chấn của Việt Nam [25] Tuy nhiên cũng cần phải có những nghiên cứu so sánh, bổ sung để có thể đánh giá tính đúng đắn của nó

Tất cả những lý do nêu trên đã dẫn dắt tập thể tác giả đến ý tưởng “Xây dựng

bộ chương trình thử nghiệm dự báo ngắn hạn động đất trên cơ sở mô hình thống kê kết hợp sử dụng các phương pháp vật lý kiến tạo, áp dụng đối với lãnh thổ Việt Nam và các vùng lân cận” nhằm giải quyết bài toán nan giải không chỉ

đối với thực tế địa chấn Việt Nam nói riêng, mà cả trong thực tế địa chấn quốc tế

nói chung Tác giả luận văn lựa chon đề tài: “Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối

c ủa chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê” nhằm giải quyết một

trong những nội dung của ý tưởng nêu trên

Chương 2

PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỘNG ĐẤT THEO MÔ HÌNH THỐNG KÊ

Trên thế giới, người ta đã và đang sử dụng hàng loạt các phương pháp nghiên cứu dự báo động đất khác nhau như; dựa trên việc làm sáng tỏ các dấu hiệu về dị thường mật độ các đứt gãy sinh chấn [50]; hay quan hệ giữa vận tốc lan truyền sóng dọc và sóng ngang[26]; năng lượng giải phóng từ chuỗi các trận động đất [3], cũng như hàng loạt các dấu hiệu khác có đặc trưng báo trước các động đất tương lai, và cũng sử dụng các bất thường đồng thời trong diễn biến của một số các dấu hiệu có bản chất vật lý khác nhau [1, 18, 30, 31] Một số công trình theo hướng này chứa các công thức thuật toán dự báo động đất như: các thuật toán dự báo động đất KH

và M8 [3, 13, 17] Kết quả dự báo đông đất theo các phương pháp này là chỉ ra vùng động đất mạnh trong tương lai, mà ở đó trong một khoảng thời gian nào đó (thường là nhiều năm và gọi là dự báo trung hạn) sẽ xảy ra động đất Các phương pháp và thuật toán dự báo trung hạn như trên có ưu điểm là làm sáng tỏ được các dấu hiệu của động đất tương lai, có ý nghĩa vật lý và cho phép đánh giá chúng bằng các phương pháp thống kê trên cơ sở các thông tin địa chấn có được Tuy nhiên, các phương pháp này lại có nhược điểm chính là không xác định được độ chính xác của các kết quả dự báo và không xác định được thời gian và magnitude của sự kiện dự báo Vì vậy, trong luận văn này, tác giả sẽ áp dụng cách tiếp cận mới, được đề xuất bởi tác giả A.P Grishin [5, 6] trên cơ sở ứng dụng mô hình thống kê để thiết lập chương trình thử nghiệm dự báo thời điểm xảy ra động đất và magnitude của chúng

và áp dụng dự báo động đất đối với lãnh thổ Việt Nam và các vùng lân cận Cách tiếp cận này vừa đơn giản hơn mà lại có khả năng loại bỏ được các nhược điểm của các phương pháp dự báo trung hạn nói trên [5, 6]

2.1 Cơ sở lý thuyết của phương pháp:

Bản chất của phương pháp là dựa trên ý tưởng về khái niệm tập hợp các trận động đất với chấn tiêu trong một tiểu vùng S nào đó ở dạng chuỗi thời gian của các

tham số ngẫu nhiên (thời điểm xảy ra động đất Ti, độ lớn của trận động đất (magnitude) Mi) với các khoảng cách thời gian ngẫu nhiên giữa chúng (∆ti)

Như vậy nhiệm vụ của mô hình thống kê là dự báo thời điểm xảy ra động đất

Ti tại vùng S và độ mạnh (magnitude Mi) của nó Khi đó, thời điểm xảy ra động đất

Ti và magnitude Mi của động đất dự báo được coi là sự kiện ngẫu nhiên Bài toán

dự báo thời điểm xảy ra động đất Ti và magnitude Mi của nó chính là là bài toán xác định kỳ vọng toán học và các khoảng tin tưởng của chúng với xác suất bảo đảm

Pg đặc trưng cho độ chính xác của dự báo

Với ý nghĩa đó, nguồn số liệu xuất phát duy nhất để làm việc theo mô hình thống kê là danh mục (hay đoạn danh mục) động đất đối với khu vực chứa tiểu vùng dự báo Mô hình dự báo sẽ cho các khoảng tin tưởng đối với thời gian và magnitude của trận động đất với chấn tiêu thuộc giới hạn của tiểu vùng đó, mà nó sẽ xảy ra sau sự kiện cuối cùng trong vùng với danh mục động đất nêu trên

Khoảng tin tưởng thỏa mãn xác suất Pg thường được hiểu là đoạn ∆∆∆x(Pg) trên trục của tham số dự báo ξξξξ, mà đối với nó xác suất để cho giá trị ngẫu nhiên ξξξξ

rơi vào đoạn ∆∆∆x(Pg) bằng Pg (SX{ξξξξ € ∆∆∆x(Pg)} = Pg)

Mô hình này đưa ra giả định đơn giản về khả năng sử dụng trong đoạn danh mục xử lý một giới hạn về magnitude của các sự kiện theo một dải đã cho, giả định

về khả năng suy giảm cực đại mật độ phân bố đối với các tham số ngẫu nhiên của tập hợp và về tính độc lập thống kê của tập hợp các số gia ngẫu nhiên ∆∆∆M i từ tập hợp các khoảng thời gian ngẫu nhiên ∆∆∆T i = T i=1 -T i

Các giả định như trên đã được kiểm chứng trên các ví dụ về tính toán các

hệ số tương quan giữa chúng và có thể coi là chấp nhận được [5, 6]

Theo đó, có thể mô tả mô hình và thuật toán dự báo như sau:

Giả sử có một tiểu vùng S trong khu vực nguy hiểm địa chấn có danh mục động đất độc lập (đã được loại bỏ khỏi các tiền chấn và dư chấn) Giả sử đã biết

thời điểm xảy ra động đất và magnitude của trận động đất sau cùng trong tiểu vùng

S với magnitude M không nhỏ hơn ngưỡng M min cho trước Ngưỡng M min được xác định tùy theo mục đích dự báo Trận động đất sau cùng này được gọi là trận động đất tựa (sự kiện tựa) và được ký hiệu là Zop Khi dự báo động đất mạnh, thường thường M min = 4-5 Trong các trường hợp còn lại, giá trị M min được xác định bởi mức đại diện của danh mục động đất theo ngưỡng magnitude

Nhiệm vụ của mô hình là dự báo thời điểm xảy ra động đất và magnitude của trận động đất với chấn tâm trong tiểu vùng S, xảy ra ngay sau sự kiện tựa Trận động đất đó được gọi là trận động đất dự báo Thời điểm xảy ra và magnitude của trận động đất dự báo được coi là các đại lượng ngẫu nhiên Khi đó, khái niệm dự báo động đất được hiểu là xác định kỳ vọng toán học và khoảng tin cậy của chúng

khi cho trước xác suất đảm bảo Pg, đặc trưng cho độ chính xác của dự báo

Nhiệm vụ dự báo gồm các bước như sau:

1 Tiến hành phép chọn V b từ danh mục động đất (DMĐĐ) tất cả những trận động đất với chấn tâm thuộc tiểu vùng S có magnitude M≥ Mmin và với thời điểm xảy ra chúng thuộc khoảng thời gian nào đó (Tvb , T cat)

- Ranh giới dưới T vb của nó được chọn sao cho phép chọn V b lấy được hết những trận động đất từ DMĐĐ thuộc chu kỳ số liệu quan sát nào

đó (nếu trong danh mục có các sự kiện đó) và những trận động đất từ

một phần của DMĐĐ mà đối với nó M min không phải là mức đại diện

- Ranh giới trên T cat là ranh giới thời gian trên của DMĐĐ

Phép chọn V b nhận được có nghĩa đối với đoạn danh mục mà mô hình sẽ xử lý nó Giả sử phép chọn V b là tuần tự theo thời gian và trong đó:

T 1 và T op là các thời điểm xảy ra sự kiện đầu tiên và sự kiện cuối cùng,

Còn sự kiện j xảy ra ở thời điểm T j với magnitude Mj

2 Từ lựa chon V b xác định sự kiện tựa Z op (nó xảy ra ở thời điểm T op)

3 Thành lập từ phép chọn chuỗi các khoảng thời gian ngẫu nhiên

1

t t + t

chuỗi các số gia: ∆ mj = mj+1 − mj giữa các trận động đất liền nhau trong phép

chọn

4 Xác định trong khoảng thời gian đã chọn (T vb , T cat) nhóm các khoảng thời gian chạy {ti , ti+1 } với i=1,2, k, Ti ≥ T vb , Tk+1 ≤ T cat, sao cho trong mỗi khoảng chạy có từ 10 đến 20 sự kiện Những khoảng này sẽ được coi là ngẫu nhiên bởi vì chúng ta chưa biết tất cả những nguyên nhân gây ra sự thay đổi của chúng

( i)

MO ∆m và σ ( ∆ ti)và σ ( ∆ mi)được đưa vào điểm giữa Tsi ∈{ti , ti+1 } Sau đó xác định giá trị các hàm số MO t T ∆ ( )si ; MO m T∆ ( )si , σ ( ∆ tsi) và ( msi)

σ ∆

6 Xác định các giá trị trung bình và độ lệch bình phương trung bình đối với thời gian phát sinh và magnitude của trận động đất tiếp theo (động đất dự báo), xảy ra tiếp theo sau sự kiện tựa, mà các số liệu của nó chưa có trong danh mục động đất ban đầu, theo các công thức sau:

( )

T = t + MO t T ∆ ;

Thay cho các giá trị σ tp r và σ mp r với tư cách đặc trưng của độ chính xác

dự báo có thể sử dụng các ranh giới dưới và các ranh giới trên của các khoảng tin tưởng đối với thời điểm phát sinh và magnitude của trận động đất tựa (sự kiện tựa) như sau:

- Các ranh gi ới dưới:

Khi cho trước xác suất dự báo Pg và qui luật phân bố chuẩn đã biết (ví dụ phân

bố Gauss) đối với các giá trị ngẫu nhiên ∆t và ∆m dễ dàng tính được σ Tpr , pr

m

- Ví dụ: với Pg=0.8 và theo qui luật phân bố chuẩn (Gauss) của các đại lượng ngẫu nhiên ∆ ti và ∆ mi ta có:

δ t = 1.282 σ tpr

δ m = 1.282 σ mpr

Các công thức 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6 hoàn thành thuật toán dự báo thời gian

và magnitude của trận động đất xảy ra tiếp theo sự kiện tựa Các đại lượng σ Tpr

và σ mpr đặc trưng cho độ chính xác của việc dự báo trận động đất tiếp theo

Dấu hiệu của độ tin cậy của dự báo động đất tiếp theo sau sự kiện tựa là các sự phụ thuộc sau:

min ax( pr , pr )

m

min ax( pr , pr )

∆Tj , ∆Mj có thể dựa trên cơ sở của lý thuyết giới hạn để sử dụng qui luật phân bố chuẩn

Như đã biết theo lý thuyết xác suất, phân phối chuẩn, còn gọi là phân phối Gauss, là một phân phối xác suất cực kì quan trọng trong nhiều lĩnh vực Nó là họ

phân phối có dạng tổng quát giống nhau, chỉ khác tham số vị trí (giá trị trung bình

µ) và tỉ lệ (phương sai σ2)

Phân phối chuẩn chuẩn hóa (standard normal distribution) là phân phối chuẩn

với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1 (đường cong màu đỏ trong

hình 2.1) Phân phối chuẩn còn được gọi là đường cong chuông (bell curve) vì đồ

thị của mật độ xác suất có dạng chuông

Hình 2.1 : hàm phân bố mật độ xác suất

Đường màu đỏ (có cực đại bằng 0.4) là phân phối chuẩn hóa

Hàm mật độ xác suất của phân phối chuẩn với trung bình µ và phương sai σ2 (hay,

độ lệch chuẩn σ) là một ví dụ của một hàm Gauss,

(2.7)

Nếu một biến ngẫu nhiên X có phân phối này, ta kí hiệu là X ~ N(µ,σ2) Nếu µ = 0

và σ = 1, phân phối được gọi là phân phối chuẩn hóa và hàm mật độ xác suất rút

gọn thành:

(2.8)

Trên hình 1 biểu diễn các hàm mật độ xác suất cho phân phối chuẩn với các tham số khác nhau

Phân phối chuẩn có một số tính chất đặc trưng sau đây:

• Hàm mật độ là đối xứng qua giá trị trung bình

• Trị trung bình cũng là mode và trung vị của nó

• 68.26894921371% của diện tích dưới đường cong là nằm trong độ lệch chuẩn 1 tính từ trị trung bình

• 95.44997361036% của diện tích dưới đường cong là nằm trong độ lệch chuẩn 2

• 99.73002039367% của diện tích dưới đường cong là nằm trong độ lệch chuẩn 3

• 99.99366575163% của diện tích dưới đường cong là nằm trong độ lệch chuẩn 4

• 99.99994266969% của diện tích dưới đường cong là nằm trong độ lệch chuẩn 5

• 99.99999980268% của diện tích dưới đường cong là nằm trong độ lệch chuẩn 6

• 99.99999999974% của diện tích dưới đường cong là nằm trong độ lệch chuẩn 7

Điểm uốn của đường cong xảy ra tại độ lệch chuẩn 1 tính từ trị trung bình

Các tính chất nêu trên sẽ được sử dụng trong mô hình thống kê để xác định xác

suất tin cậy của các dự báo

2.2 Qui trình dự báo động đất theo mô hình thống kê:

Như vậy, dựa trên cơ sở lý thuyết về cách tiếp cận, phương pháp nghiên cứu và các đặc điểm của mô hình thống kê như đã trình bày ở trên, có thể biểu diễn một cách tóm lược các bước cơ bản của qui trình dự báo động đất theo mô hình thống kê như sau:

1 Thành lập danh mục động đất (DMĐĐ) chứa T S, M S , ϕS , λS (s=1,2,…,n) đối

với một vùng nguy hiểm động đất S

2 Tách các nhóm tiền chấn và dư chấn khỏi DMĐĐ

3 Chọn vùng nghiên cứu S giới hạn bởi các tọa độ như sau: (hình 2.2)

λ1≤λs≤λ2 & ϕ1≤ϕs ≤ϕ2 & T0≤T s≤T k & M0≤M s

Với T T0, K: các ranh giới đối với ngày xảy ra động đất thuộc DMĐĐ

M0: ranh giới dưới của magnitude của động đất trong khoảng thời gian từ

0

T đến T K M không nhỏ hơnM0 (M≥ M0)

Tập hợp các trận động đất này được gọi là tập hợp chạy Sơ đồ miêu tả chuỗi các sự kiện trong DMĐĐ và các khái niệm dùng trong thuật toán được trình bày trên hình 2.3

Hình 2.2 Giới hạn của tiểu vùng S

Hình 2.3 Sơ đồ miêu tả chuỗi các sự kiện trong DMĐĐ và các khái niệm dùng

trong thuật toán

- Sự kiện cuối cùng trong tập hợp gọi là sự kiện tựa, ngày xảy ra nó sẽ kí hiệu

là top = tn

- Động đất xảy ra ngay sau sự kiện tựa là động đất dự báo, xảy ra ở thời điểm

k

T với M ≥ M0 Tất cả các sự kiện của tập hợp chạy sẽ có M ≥ M0

Chú thích: M 0 là ranh gi ới dưới của Magnitude, là Magnitude tối thiểu được

6 Xác định trên khoảng thời gian đã chọn ([T0, T K]) các khoảng thời gian chạy

{ti , ti+1 } với i=1,2, n, sao cho trong mỗi khoảng có từ 10 đến 20 sự kiện

8 Xác định ngày và magnitude của động đất dự báo tiếp sau động đất tựa theo các công thức sau:

Thay cho các giá trị σ tp r và σ mp r với tư cách đặc trưng cho độ chính

xác dự báo có thể sử dụng các ranh giới sau:

Như vậy, trên cơ sở cách tiếp cận mới tác giả sẽ tiến hành xây dựng thuật toán và qui trình dự báo động đất theo mô hình thống kê Đây là một cách tiếp cận mới mang đặc trưng thống kê Có thể áp dụng phương pháp này phối hợp với các cách tiếp cận khác mang đặc trưng vật lý kiến tạo sẽ cho kết quả khả quan trong nghiên cứu dự báo động đất Với thuật toán và sơ đồ khối được xây dựng, có thể thiết lập một chương trình dự báo động đất bằng mô hình thống kê với việc sử dụng các thủ thuật toán học cần thiết

Dựa trên cơ sở lý thuyết của phương pháp đã trình bày ở chương 2, chúng tôi đã

xây dựng thuật toán của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê gồm

các bước cơ bản như sau:

- Bước 1: - Tạo mảng "dd" là tập hợp các trận động đất có ngày trước ngày topmax,

mỗi một phần tử trong mảng gồm có thông tin về tọa độ, thời gian và magnitude của một trận động đất

- Tìm max min tọa độ của tất cả các trận động đất (φmax, φmin, λmax, λmin)

- Bước 2: Ứng với từng phần tử (trận động đất) trong mảng dd, gán giá trị hàng và

cột (y và x) trong vùng được chia theo kích thước tiểu vùng dfi cho mỗi một đơn vị, tìm xmax, ymax

- Bước 3: Tạo mảng sotrantrongtieuvung [cột][hàng] là tập hợp ghi số lượng trận

động đất trong các tiểu vùng có vị trí cột hàng x,y; Ví dụ tại x=2, y = 3 có 7 trận động đất thì sotrantrongtieuvung [2][3] = 7

Bước 4: Dựa vào mảng sotrantrongtieuvung, tạo được mảng tieuvung[x][y][i = 1

-> n] với x, y là tọa độ tiểu vùng, n = số trận trong ô x,y; Ví dụ tại lưới tọa độ cột 3, hàng 2, có 5 trận động đất thì ta có tieuvung[3][2][i = 1 đến 5]

- Bước 5: Loại các tieuvung có số trận động đất trong nó nhỏ hơn nmin

- Bước 6: Với các tiểu vùng còn lại, tạo mảng dubao[i = 1 -> n] với n là số tiểu

đại lượng dự đoán là Xdb, đại lượng dự đoán tối đa là Xmax, hay Xmin, đại lượng tương ứng ở thời điểm tựa là Xop Như vậy ta sẽ có :

Xdb = Xtựa + Mo(∆Xop)

Xdbmax, min = Xdb ± δX

Chú thích:

- M o là k ỳ vọng toán học (hay là giá trị trung bình)

- δX là một nửa giá trị độ lớn của các khoảng tin cậy đối với các giá trị

ng ẫu nhiên T, được xác định dựa theo hệ số % mong muốn đạt kết quả đúng của người sử dụng phần mềm Để dễ hình dung có thể nhìn vào hình

sau đây:

Hình 3.1: Đồ thị của hàm mật độ xác suất của phân phối chuẩn

M ật độ xác suất của phân phối chuẩn được tính theo công thức sau đây:

(theo công th ức 2.8)

K ết quả như trên đồ thị hình 3.1 là trường hợp riêng khi X db = 0, và khi ng ười

dùng ch ọn xác suất dự báo Pg = 68% giá trị X ∈[X dbmin ,X dbmax ] thì δX = 1, tức

là X dbmax, min = X db ± δX = 0 ± 1 hay

X dbmin = -1 ; X dbmax =1.(v ới hàm phân phối chuẩn thì với δX=1 thì tương ứng

v ới 68% xác suất phân bố trong khoảng từ [-δX, δX])(Chương 2, trang 26)

Trong tr ường hợp khi người dùng muốn chọn xác suất tin cậy Pg = 100% thì

δX = ∞ Nghĩa là trong thực tế không thể đạt được độ tin cậy Pg = 100% Đây là

b ản chất của phương pháp xác suất thống kê và cũng phù hợp với thực tế vì động đất là các sự kiện ngẫu nhiên Còn trên hình 3.1 đường phân bố chỉ là tiệm cận

v ới trục hoành từ 2 phía

- Bước 7: Kiểm tra mức độ đúng đắn của kết quả dự báo bằng cách lùi danh mục

động đất về quá khứ để so sánh với các sự kiện đã thực xảy ra sau thời điểm Topmax Với các bước cơ bản trong thuật toán đã trình bày ở trên, sơ đồ khối của chương

trình dự báo động đất theo mô hình thống kê đã được xây dựng và được trình bày

trên hình 3.2

Hình 3.2 Sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê

Tạo mảng dd chứa các trận trước ngày

topmax

dd[i].x = chuyểnhệtrục(dd[i].λ) dd[i].y = chuyểnhệtrục(dd[i].φ)

v ới hệ trục x,y là các số nguyên, điểm

trên cùng bên trái có giá tr ị (0,0), bước

c ủa x,y là dφ được chọn bởi người sử

d ụng phần mềm

i:=1 → n

Tạo mảng sốtrậntrongtiểuvùng[x][y] chứa số

lượng các trận động đất trong ô (x,y)

Tạo mảng tiểuvùng[x][y][i] chứa các trận động

đất thứ tự i=1-> n trong tiểuvùng (x,y)

mdbmin,mdbmax

db = tựa + pr∆ max,min= db ± kσ.σ 2( ∆ db) với kσ được tính theo phân bố Gauss

Kết thúc và kiểm tra kết quả so với

3.2 Ngôn ngữ lập trình

Trong quá trình xây dựng chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê,

tác giả sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình C#, một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất

hiện nay Ngôn ngữ C# có một số các ưu nhược điểm sau:

+ Rất nhiều lập trình viên được học về ngôn ngữ này, do đó sử dụng C# sẽ có ưu

thế cho việc chuyển giao, phát triển và ứng dụng theo nhóm tập thể (chứ không phải chỉ sử dụng và phát triển trong phạm vi hẹp, đơn lẻ)

+ Là ngôn ngữ hướng đối tượng, các câu lệnh hầu hết được tổ chức theo các lớp (class), dễ đọc, dễ hiểu và rất chặt chẽ

+ Tuy không phải ngôn ngữ mạnh về toán như Matlab, nhưng bù lại ngôn ngữ

C# có cơ chế kiểm soát lỗi rất tốt, ngoài ra, khi không cần xử lý những phép toán

ma trận, những ngôn ngữ như Matlab sẽ gặp nhiều bất tiện, dễ gây nhầm lẫn khi lập trình, và rất khó dò lỗi, do kiểu dữ liệu của Matlab quá đa dạng và định nghĩa thiếu

chặt chẽ, do đó, trong trường hợp này thì những ngôn ngữ kiểu C# sẽ là lựa chọn

hợp lý hơn

- Nhược điểm:

+ C# không phải là ngôn ngữ chuyên dùng cho khoa học, do đó sẽ phải mất

nhiều công để lập trình hơn trong các trường hợp phải xử lý nhiều với số phức, hay

ma trận, v.v…

+ Vì C# là ngôn ngữ bậc cao, nên sẽ chậm hơn một số ngôn ngữ khác, ví dụ như

C++ hoặc các ngôn ngữ khác theo nền tảng của ngôn ngữ C++ như Matlab

v.v…Tuy nhiên, những nhược điểm của ngôn ngữ C# chỉ ảnh hưởng đến người lập

trình, chứ không gây khó khăn cho người sử dụng, và các nhược điểm này có thể

khắc phục được vì C# có thể kết nối với các hàm do Matlab tạo ra Trong trường

hợp giải quyết nhiệm vụ cụ thể trên đây, thì ngôn ngữ C# hoàn toàn không gặp trở ngại nào phải cần đến sự hỗ trợ của các ngôn ngữ khác Đó là lý do ngôn ngữ C#

được chọn để viết chương trình

3.3 Chương trình:

Trên cơ sở sơ đồ khối của chương trình với các bước trong thuật toán đã được xây dựng, chương trình được thiết lập gồm 3 bước với các nội dung chính như sau: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào; xử lý dữ liệu; xuất kết quả ra màn hình và lưu kết quả vào

ổ cứng

• Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào

Dữ liệu đầu vào chính là danh mục các trận động đất đối với khu vực cần dự báo Danh mục này đã được loại bỏ các tiền chấn, dư chấn Danh mục chứa các thông tin về thời điểm xảy ra trận động đất, tọa độ chấn tâm, magnitude của các trận động đất đó

Một số dữ liệu để tùy biến tham số dùng cho việc xử lý tính toán

- Dfi: là kích thước cửa sổ của tiểu vùng S tính theo đơn vị độ (1 độ bằng 111km),

các tiểu vùng này được chia ra tùy theo đặc trưng và qui mô của khu vực nghiên cứu Tiểu vùng không được quá lớn để tránh bị chứa các trận động đất không liên quan đến tính chất hoạt động của khu vực đó, cũng không nên quá nhỏ dẫn đến thiếu dữ liệu dự báo

- Số sự kiện tối thiểu phục vụ dự báo: là số lượng tối thiểu các trận động đất xuất

hiện trong 1 tiểu vùng, nếu một tiểu vùng chưa đạt đủ số trận động đất được điền ở tiểu vùng này, tiểu vùng đó sẽ không được dự báo

- T op max: thời gian tựa cực đại:

Trước hết cần giải thích khái niệm về thời gian tựa: đó là thời điểm xuất hiện một

sự kiện sau cùng trong danh mục động đất Các sự kiện xuất hiện sau thời điểm đó

sẽ là sự kiện dự báo có khả năng xảy ra trong tương lai Trong thực tế nghiên cứu

dự báo động đất, thời gian tựa luôn là thời điểm hiện tại Nhưng việc dự báo động đất chỉ mang tính xác suất, vì nó là dự báo các hiện tượng xảy ra có tính chất ngẫu nhiên, khó có thể lường trước Vì thế, cần có nhiều lần thử nghiệm phương pháp dự

báo bằng cách lùi danh mục động đất về quá khứ để so sánh với các sự kiện đã từng thực sự xảy ra sau thời điểm tựa đó nhằm kiểm tra và đánh giá mức độ đúng đắn của dự báo

Sau khi chuẩn bị dữ liệu, sẽ nạp vào chương trình nhờ chức năng “Nhập” trên giao diện của chương trình (Hình 3.3)

• Bước 2: Xử lý dữ liệu:

Bản chất của việc xử lý dữ liệu đã được mô tả khái quát ở mục “Thuật toán” Chi tiết của việc xử lý dữ liệu sẽ được thể hiện trong phần code của chương trình Sau khi nhập dữ liệu vào chương trình, chương trình ở trang thái sẵn sàng chờ xử lý (giao diện trên hình 2) Thực hiện xử lý số liệu nhờ chức năng “xử lý” trên giao diện chương trình (Hình 3.3)

• Bước 3: Xuất kết quả ra

Sau khi chương trình đã xử lý xong, sử dụng chức năng “xuất dạng bảng” để hiển thị các kết quả ở dạng bảng (Hình 3.4) Ngoài ra, cũng có thể thống kê các kết quả dự báo bằng cách nhấn nút “thống kê” trên giao diện (Hình 3.4)

Kết quả xử lý của chương trình sẽ được hiển thị ra màn hình theo dạng bảng số liệu (Hình 3.4) Có thể copy thẳng bảng này vào excel để thực hiện các thao tác thống kê tùy mục đích nghiên cứu khác nhau dựa theo các tính năng của Excel Bảng kết quả bao gồm các thông tin về tọa độ của tiểu vùng chứa trận động đất dự

báo, Dfi được sử dụng, tọa độ trận động đất tựa (sự kiện tựa), thời gian tựa, thời

điểm xảy ra sự kiện dự báo và giới hạn muộn nhất, giới hạn sớm nhất của thời điểm

đó (trận động đất được dự báo sẽ xảy ra trong phạm vi giới hạn (từ thời điểm sớm

nh ất đến muộn nhất), phạm vi đó được xác định bởi tỷ lệ mong muốn đúng (tính

b ằng phần trăm) do người sử dụng phần mềm lựa chọn tùy theo yêu cầu của bài

toán d ự báo Xác suất cực đại tương ứng với thời điểm giữa của giới hạn này, và đây chính là thời điểm dự báo)

3.4 Hướng dẫn sử dụng phần mềm:

Để làm việc với chương trình cần chuẩn bị các loại dữ liệu chính sau đây :

Dữ liệu động đất nhập vào ở dạng bảng, gồm các hàng và các cột Mỗi hàng ứng với một trận động đất với các cột biểu diễn các tham số cơ bản sau đây của nó: Năm, tháng, ngày, giờ, phút, giây, vĩ độ (độ), kinh độ (độ), magnitude Định dạng

dữ liệu như sau: mỗi giá trị trong một hàng được ngăn cách nhau bởi dấu tab (tab) Mỗi hàng bắt buộc phải chứa đủ 9 cột, nếu bất kỳ hàng nào thiếu, chương trình sẽ bị lỗi không xử lý được Việc nhập dữ liệu có thể đơn giản hóa bằng cách lưu dữ liệu trong file excel theo định dạng số cột như trên, và copy thẳng vào chương trình khi cần xử lý Chương trình sẽ tự hiểu được kiểu dữ liệu hàng /cột của excel

Lưu ý: Nếu máy tính đang sử dụng dấu phảy thập phân là dấu “,” thì phải

chuyển thành dấu “.”, nếu không chương trình có thể sẽ bị lỗi không hiểu được ký hiệu

Ngoài ra, dữ liệu động đất có thể nạp tự động từ một file dữ liệu khác thông qua nút bấm “load danh mục từ commonresult.xml” – file chứa danh mục các trận động đất đã được loại bỏ các tiền chấn và dư chấn

dự báo sẽ rộng (lớn) thì thực chất là sẽ không xác định được dự báo sẽ rơi chính xác vào gần thời điểm nào; Ngược lại, nếu giả sử chỉ có nhu cầu dự báo đúng khoảng 70%, thì giới hạn thời gian dự báo chỉ là 1.037

Giả sử trường hợp cụ thể như sau: Trên một tiểu vùng S đang xét, các trận động đất xảy ra ngẫu nhiên đủ điều kiện số lượng để dự báo và các khoảng thời gian xảy ra giữa các trận liên tiếp có độ lệch với nhau trung bình khoảng 150 ngày Nếu

chọn xác suất dự báo đúng khoảng 70%, chương trình sẽ ra kết quả là thời điểm dự