автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Методы автоматизированного проектирования системы прогнозирования землетрясений

На правах рукописи

Семенов Николай Алексеевич

Методы автоматизированного проектирования системы прогнозирования землетрясений

05.13.12 - Системы автоматизации проектирования (приборостроение)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2007 г.

003055794

Работа выполнена на кафедре "Проектирования компьютерных систем" Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики

Научный руководитель:

д.т.н., профессор Коробейников Анатолий Григорьевич Научный консультант:

д.физ.-мат.н. Копытенко Юрий Анатольевич Официальные оппоненты:

д.т.н., профессор Тропченко Александр Ювенальевич

к.т.н., доцент Чернокнижный Геннадий Михайлович

Ведущая организация: Марийский государственный технический / университет

Защита состоится 20 марта 2007 г. в 1530 часов на заседании диссертационного совета Д.212.227.05 при СПб ГУ ИТМО Адрес: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр. 49 С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан 20 февраля 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.212.227.05 к.т.н, доцент ^¿А В.И.Поляков

Актуальность работы.

Автоматизация проектирования - неотъемлемая составляющая современного научно-технического прогресса. Она значительно сни- / жает длительность, трудоемкость и стоимость создания математического обеспечения систем сбора и обработки информации при одновременном повышении его качественного уровня. Учитывая то, что на создание программно-алгоритмического обеспечения уходит больше средств, чем на создание всей системы, снижение трудоемкости разработки и, следовательно, ее стоимости является очень важным аргументом на пути применения систем автоматизированного проектирования (САПР) при разработке математического обеспечения.

Работы В.М. Курейчика, И.П. Норенкова, Л.С. Понтрягина оказали существенное влияние на развитие САПР и послужили базой для создания новых подходов в совершенствовании систем автоматизированного проектирования (АП).

Одной из областей применения САПР является сбор и обработка данных, связанных с ультранизкочастотными (УНЧ, Р=0.001 - 1Гц) возмущениями, разработка математических моделей (ММ) и автоматизированных проектных решений с целью создания систем прогнозирования сильных землетрясений.

Анализ особенностей поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ вариаций в сейсмоактивных зонах показали, что задолго до первого форшока на большом расстоянии от магнитных градиентометров (три трехкомпонентные магнитовариационные станции, установленные треугольником на небольшом расстоянии друг от друга) можно определять локальные области аномальной проводимости в

земной коре, которые приурочены к очагу предстоящего сильного землетрясения. Поэтому проектирование методов для фазово-гради-ентных исследований УНЧ электромагнитных предвестников имеют большое значение для прогноза сильных землетрясений. ■

Построение и исследование ММ генерации УНЧ литосферных геомагнитных вариаций позволяет подтвердить возможность генерации этих электромагнитных излучений, связанных с гипоцентром будущего сильного землетрясения.

САПР автоматизированных методов расчета коэффициентов корреляции УНЧ электромагнитных сигналов позволяют задолго до землетрясения оптимизировать и принимать проектные решения относительно необходимости подключения более высокочастотных датчиков, а также определять при необходимости удаленные датчики, вышедшие из строя.

Анализ показал, что создание САПР комплекса прогноза землетрясений позволяет автоматизировать процесс прогноза сильных землетрясений даже в отсутствии форшоковой активности.

Таким образом, исходя из вышесказанного, тема диссертационной работы является актуальной.

Цель диссертационной работы.

Целью работы является разработка алгоритмов автоматизированного выбора проектных решений для САПР прогноза землетрясений.

Задачи диссертационной работы.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать систему автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений.

2. Разработать САПР автоматизированных методов расчета коэффициентов корреляции. УВД сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

3. Разработать автоматизированные методы анализа аномального поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

4. Разработать ММ генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций и разработать алгоритм реализации этой модели. Методы исследования.

Для решения поставленных задач использованы: теория САПР, методы обработки сигналов, фазово-градиентный метод, методы математического моделирования, методы теории вероятности. Программное обеспечение (ПО) разработано с применением методов объектно-ориентированного программирования.

Научные положения, выносимые на защиту:

• Автоматизированный метод выбора проектного решения построения САПР прогноза сильных землетрясений.

• ММ генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций

• Методы анализа корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением Научная новизна работы.

• Разработана САПР прогноза сильных землетрясений.

• Разработаны автоматизированные методы анализа аномального

поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

• Разработана ММ генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, разработан алгоритм реализации этой модели.

• Разработаны автоматизированные методы расчета коэффициентов корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

• Исследовано аномальное поведение коэффициентов корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

Практическая ценность работы.

Разработана автоматизированная процедура выбора проектного решения построения САПР прогноза землетрясений.

Создана САПР комплекса прогноза землетрясений, разработаны соответствующие алгоритмы и ПО.

Внедрение результатов работы. Результаты работы были внедрены в Санкт-Петербургском филиале Институте Земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн Российской академии наук, а также в учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, что подтверждается соответствующими актами.

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период 20022007 г.г. на международных, всероссийских конференциях и семинарах. Среди них: XXVII European Geophysical Society General

Assembly Nice, France, 21-26 April 2002, European Geosciences Union ; General Assembly 2005, Vienna, Austria, 24 - 29 April 2005, Ш-я межвузовская конференция молодых ученых, Санкт-Петербург, 10-13 апреля 2006 года, семинарах кафедры ПКС СПб ГУ ИТМО, конференции ППС 2007 СПб ГУ ИТМО.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе входящие в список рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы из 67 наименований. Основная часть работы изложена на 136 стр. машинописного текста. Работа содержит 40 рисунков и 1 таблицу.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель работы, основные положения, выносимые на защиту, отмечена научная новизна и практическая ценность работы, кратко изложено содержание работы.

В первой главе приведен обзор современного состояния САПР анализа УНЧ электромагнитных возмущений. Технический прогресс' предъявляет высокие требования к процессам сбора и анализа информации. Растущие потребности к качеству измерений приводят к необходимости АП систем сбора и обработки информации. АП позволяет сократить сроки разработки, улучшить качество разрабатываемой системы, провести анализ тех или иных способов обработки, их эффективности, снижает трудоемкость, а следовательно

и стоимость разработки, уменьшает опасность устаревания, а также позволяет выявить новые свойства и способности системы, отвечающие требованиям практики.

Дается обзор существующих автоматизированных методов исследований УНЧ (диапазон от 1 до 1000 секунд) геомагнитных вариаций. Вводится определение эффективного метода таких исследований, называемого в дальнейшем фазово-градиентным. Этот метод позволяет по трем точкам на земной поверхности определять вектора градиентов и фазовых скоростей вдоль земной поверхности. Кроме того, обсуждается возможность применения фазово-градиентного метода для локации локальных источников УНЧ возмущений различного происхождения, а также возможность отслеживания динамики их передвижения.

Вводится понятие магнитного градиентометра, как трех магнитных датчиков (МД), отстоящих друг от друга на небольшое расстояние (значительно меньшее, чем расстояние до источника) и расположенных треугольником на земной поверхности.

Исследованы данные о наблюдениях УНЧ геомагнитных эмиссий во время сильных землетрясений. Экспериментальные исследования дают основания предполагать, что в сейсмоактивных зонах на земной поверхности наблюдаются аномальные УНЧ электромагнитные излучения связанные, по-видимому, с тектоническими процессами в литосфере. Результаты измерений в различных сейсмоактивных зонах Земли показали, что, как на подготовительной стадии развития очаговых зон сильных и средних (с магнитудой М>5) землетрясений, так и в период афтершоковой активности, на больших

эпицентральных расстояниях могут наблюдаться эмиссии большой интенсивности продолжительностью от нескольких минут до нескольких суток.

Высокочастотные излучения, источниками которых являются микротрещины, появляющиеся в земной коре перед средними и крупными землетрясениями, сосредоточенные в небольшом объеме, дают в сумме сигнал, в котором наблюдаются и УНЧ геомагнитные вариации в том числе.

Вот задачи, которые необходимо было решить для корректного измерения градиентов естественных пульсаций:

• Точность привязки по времени. Время прихода фронта волны на какую-то магнитную станцию (фазовая задержка), будет отличаться от времени прихода на другую станцию, при разносе станций, например, на расстояние 5 км на десятые доли секунды и меньше, особенно, если фронт волны составляет малый угол с линией, соединяющей эти магнитные станции. Таким образом, абсолютная привязка по времени на каждой из станций, составляющих магнитный градиентометр, должна быть точнее 10"2 сек. Такую точность можно обеспечить, если снабдить каждую магнитную станцию, составляющую градиентометр, единой системой времени, обеспечиваемой спутниковыми системами навигации - GPS или GLONAS.

• Дискретность сбора данных. Малая дискретность сбора данных не позволит точно определять фазовые задержки. Слишком высокая скорость сбора данных приводит к очень большим объемам первичного материала и, поэтому, не позволяет провести

длительный эксперимент.

• Несоосность (неколлинеарность) установки разнесенных МД и ошибки калибровки. В полевых условиях невозможно установить оси разнесенных МД идеально параллельно, если они разнесены на расстояние несколько километров. Неколлинеарность разнесенных МД может быть устранена путем специальной обработки регистрируемых данных.

Подробно анализируется эксперимент BEAR (Baltic Electromagnetic Array Research), проведенный в июне - июле 1998 года. Приведены результаты исследований фазовых скоростей, градиентов геомагнитных пульсаций, местоположения источников геомагнитных пульсаций, распределения фазовых задержек геомагнитных пульсаций на разных частотах.

На основании результатов исследований была сформулирована основная цель работы - разработка алгоритмов проектирования ММ на основе фазово-градиентного метода и метода аномального увеличения корреляции электромагнитных сигналов для разработки САПР прогноза землетрясений.

Во второй главе исследуются методы: определения фазовых 1 скоростей, градиентов УНЧ пульсаций, месторасположения эпицентра будущего землетрясения, анализа корреляции УНЧ пульсаций, определения динамических амплитудных спектров.

С помощью уравнений Максвелла можно получить волновое уравнение, описывающее процесс распространения электромагнитных волн. В случае УНЧ диапазона (ю < 1 Гц) для однородной и изотропной среды волновое уравнение можно редуцировать к

диффузионному уравнению, поскольку можно пренебречь членами, содержащими ш2. В одномерном случае для плоской волны решение волнового уравнения можно записать в следующем виде:

В = В^е"1"*™ При этом для низкочастотных процессов в земной коре с большой точностью а~р=к и мы получаем решение диффузионного ' уравнения. В этом случае на расстоянии х=л/к фаза становится противоположной фазе магнитного поля в источнике, а на расстоянии х=2тс/к фаза опять равна фазе в источнике. Фазовая скорость диффузионного процесса оказывается равна фазовой скорости распространения низкочастотной электромагнитной волны. Для описания электромагнитных процессов в земной коре мы можем использовать как диффузионный, так и волновой подход. В первом случае мы

/

должны говорить о неоднородностях индукционных токов, во втором - об электромагнитных волнах. Таким образом, параметр к=2тс/А,

2 Р

имеет смысл волнового числа, где л = ' = ^ .

Так как нам известно волновое число к, то мы можем определить фазовую скорость распространения геомагнитной волны:

УпЬ = ш/к = Л/Т —

101 р

— —V гр

Величину фазовой скорости можно определить двумя способами - по фазовым задержкам в приходе фронтов геомагнитных волн на разнесенные магнитные станции или, использовать амплитуды пульсаций на разнесенных точках.

Во втором случае получаем: В1(1) = В0е"Ь:/ соз(суг-кх;) В2@+т) = В0 е соз(й)/ - кх2 + ап)

Соответственно, со/ - кх\- ш- кх2 + сот. И окончательно: кс12\ = сох, где ¿21 = х2 - X] - расстояние между двумя точками на земной поверхности.

Отсюда получаем: УрЬ = соА = с12\1т.

Предложены автоматизированные методы определения эпицентра будущего землетрясения по векторам градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных вариаций

Разработан алгоритм расчета коэффициентов корреляции компонент магнитного поля разнесенных магнитных датчиков.

Для сейсмически-активных зон формула расчета корреляции сигналов между станциями 1 и 2 имеет следующий вид:

где В1 - сигнал на станции 1, В2- сигнал на станции 2, а В -естественные УНЧ излучения, отраженные от аномалии проводимости, развивающейся в области будущего очага, а также и аномальные литосферные УНЧ излучения.

Показано, что при возрастании В, коэффициент корреляции также возрастает, а когда В»В1 и В»В2, как следует из ' вышеприведенной формулы, этот коэффициент приближается к 1. Кроме того, разработано специализированное ПО, позволяющее

п

Сог(В,В2) -

как моделировать сигналы, необходимые для расчетов корреляции, так и производить эти расчеты.

Произведены расчеты коэффициентов корреляции перед сильным землетрясением.

Результаты были получены по данным шести высокочувствительных цифровых трехкомпонентных магнитных станций, расположенных (по три станции) в Японии на полуостровах Изу (Сейкоши, Мочикоши и Камо) и Босо (Фудаго, Учиура и Киосуми).

В результате проведенных исследований показано, что за несколько месяцев до сильных землетрясений (М > 5) коэффициенты корреляций компонент разнесенных магнитных станций на полуострове Босо для УНЧ геомагнитных возмущений в диапазоне частот 0.1-0.5 Гц возрастают от 0.5-0.6 до 0.7-0.8. По-видимому, это свидетельствует о возникновении дополнительного источника УНЧ геомагнитных вариаций, расположенного в литосфере в районе гипоцентра будущего сильного землетрясения. Коэффициенты корреляции для длиннопериодных вариаций близки к единице.

Произведена разработка и реализация программно-алгоритмического обеспечения определения динамических амплитудных спектров.

Для реализации поставленной задачи было предложено реализовать механизм так называемого «плавающего окна». Суть его заключается в том, что на каждом шаге спектр рассчитывается в сравнительно небольшом окне, после чего окно сдвигается на заданное число точек. Это было сделано вследствие того, что необходимо наблюдать динамический спектр, то есть изменение

спектра во времени.

Для расчета спектра использовалось два алгоритма:

• Быстрое преобразование Фурье (в этом случае число точек в окне должно быть равно степени 2)

• Метод максимальной энтропии

Два различных алгоритма использовалось для того, чтобы можно было, сравнивая результаты их работы, устанавливать относительную разницу для выявления погрешностей и ошибок.

В третьей главе исследована математическая модель процессов возникновения литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, связанных с землетрясениями

Участок земной поверхности, электромагнитное излучение которого моделируется, берется в форме параллелепипеда, как это представлено на рис. 1.

Рис 1. Схема процессов генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций.

Задаются координаты точки наблюдения (той точки, в которой

мы хотим наблюдать излучение), обозначаемые в дальнейшем как (Х,У,г). Сам параллелепипед разбивается на параллелепипеды меньшего размера, каждый из которых считается в дальнейшем потенциальным источником излучения. Задается также некоторый период времени, в течение которого продолжается тектонический процесс, служащий первопричиной электромагнитного излучения. Этот период разбивается на две части:

• Первая часть (1), в которой происходит нарастание плотности излучения.

• Вторая часть (2), в которой происходит снижение плотности излучения.

Плотности временных отметок в точке пересечения первой и второй частей совпадают. При этом спад плотности излучения происходит значительно быстрее, чем возрастание.

Вертикальная составляющая Вг характеризует составляющую магнитного поля, перпендикулярную земной поверхности и направленную вниз, а Вс- характеризует составляющую магнитного поля, лежащую в плоскости земной поверхности.

Горизонтальная составляющая Вс в свою очередь раскладывается на компоненты по широте и по долготе Вн и Вв.

Ву - проекция вектора магнитного поля на плоскость,

перпендикулярную земной поверхности,

О - проекция направления распространения волны на земную поверхность.

Н - ось координат, соответствующая широте.

a¡ - угол между В я В у, а2- угол между В у и Bz.

P¡ - угол между BG и О, ¡32- угол между О и Я.

Для получения графика компонент магнитного поля в точке наблюдения весь период времени наблюдения разбивается на равные части с шагом, величина которого такова, что значение компонент магнитного поля для каждого из отрезков можно считать постоянным.

Таким образом, мы получаем:

BZ =

т,

BD

v

где tj - отрезок времени с индексом].

Величина вектора магнитного поля при этом берется из формулы:

ВМ}) = Bo(w)e~kr' cos(w(/-?/)-V,)*cos(a.)

Структуру основного расчета можно представим следующим образом:

1. Разбиение исходного экспоненциального излучения на некоторое, заранее заданное число частот. Поскольку для получения спектра использовалось быстрое преобразование Фурье, то число это должно было равняться степени двойки.

2. Расчет некоторого числа точек во времени, в которое происходило излучение. Расчет этот делался по схеме, описанной в предыдущей части. При этом учитывалось, что излучение происходит в случайные моменты времени и, соответственно, были внесены случайные сдвиги от экспоненциальной схемы.

3. Период времени, за который велся расчет, разбивался на отрезки фиксированной длины. Число этих отрезков было достаточно велико (обычно бралось 103-105), но, при этом оно было на несколько порядков меньше, чем число источников излучения.

4. Основной цикл стартовал по заранее рассчитанным точкам времени, при этом имелся внутренний цикл по частотам. Происходило постепенное заполнение выходного потока. Следует отметить, что такая схема полностью аналогична схеме, непосредственно вытекающей из формул, описанных выше.

5. При вычислении компонент магнитного поля следовало учитывать, что для каждого источника излучения имеются свои параметры:

• г, = V*№ ~ Х1 )2 + ~У1 )2 + 21 )2 - расстояние до точки

наблюдения

• - время, за которое сигнал достигает точки наблюдения

• а, - угол между направлением на точку наблюдения и основным

направлением распространения сигнала

6. Результаты вычислений выводились на график, и при этом пользователю предоставлялась возможность сохранить данные на диск для дальнейшей обработки. Кроме того, изменив начальные

параметры, пользователь мог провести дополнительные вычисления в случае, если это необходимо.

Рассмотрены пользовательский интерфейс созданного ПО, а также результаты моделирования, подтверждающие, что суперпозиция очень большого количества малых, случайно распределенных в пространстве и во времени магнитных источников (микротрещин), может быть эффективным генератором УНЧ магнитных возмущений.

Параметры моделирования при этом следующие: горизонтальная плита размером 5x1,5x2 км. Она была разбита соответственно на 500, 500 и 40 ячеек размером 10x3x50 м. Расположена она была на расстоянии 25-30 км от точки наблюдения. Удельное сопротивление среды бралось 1000 П*м. Потенциальным излучателем являлась каждая ячейка. Изначальная амплитуда излучения бралась равной 500 нТл. Продолжительность импульса излучения равнялась 0,01с.

В четвертой главе рассматриваются разработанные схема алгоритма построения проектного решения прогноза землетрясения и САПР комплекса прогноза землетрясений.

На рис.2 представлена схема алгоритма построения проектного решения прогноза землетрясения. Структура взаимодействия подсистем, задействованных в алгоритме и реализованных в разработанной САПР представлена на рис. 3

Рис. 2 схема алгоритма выбора проектного решения прогноза

землетрясения.

Монитор

1 к г

V л V п V Л V А V

Подсистема Подсистема Группа Подсистема Подсисте-

сбора предвари- моделей для оконча- ма вывода

данных тельной обработ тельной конечного

обработки -ки обработки результата

данных данных информа-

ции

Рис. 3 Структура взаимодействия подсистем

Подсистема сбора данных является самой сложноструктурированной.

Выбор аппаратуры осуществляется исходя из 3-х основных параметров: сейсмическая опасность в области, где необходимо осуществлять прогноз, физической доступности датчиков данного типа и экономического фактора

Расстояние, на котором ставятся датчики, рассчитывается по эффективности землетрясений в данной области и делится пополам, чтобы обеспечить максимальное покрытие.

Сбор данных производится либо с частотой 1Гц, либо, в случае повышенной сейсмической опасности, 50Гц. В первом случае, данные передаются через Сеть, во втором непосредственно на носителях информации.

Далее описана подсистема предварительной обработки информации. Предварительная обработка информации - это прежде всего фильтрация данных. При этом, главным вопросом становится выбор частоты фильтрации.

Для обработки данных разработано две модели: фазово-градиентный метод и корреляционный метод. Обе модели работают независимо, дополняя друг друга.

Обе модели основаны на методах и алгоритмах, изложенных главе 2 диссертации.

Хороший конечный результат, получается в результате обработки данных за, как правило, относительно большой срок: не меньше недели, однако наблюдение и вывод необходимо вести ежедневно, во избежание пропуска резкого всплеска корреляционной или фазово-градиентной активности или же наоборот, ее падения, что означает неисправность датчика. В случае преодоления пороговых значений, информация должна передаваться в соответствующие государственные структуры.

Далее рассматривается монитор - комплекс ПО, позволяющий наблюдателю координировать работу всех подсистем, а так же пропускать данные через эти подсистемы - от сбора данных до конечного вывода. В распоряжении монитора имеется все необходимое ПО для фильтрации данных, расчета фазовых скоростей и градиентов, а также координат литосферных источников, корреляции и вывода конечных результатов.

Заключение

В ходе работы над диссертацией получены следующие

основные результаты.

1. Разработана САПР прогноза сильных землетрясений.

2. Разработаны автоматизированные методики построения двумерных распределений векторов градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений на большой площади.

3. Разработаны автоматизированные методы анализа аномального поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

4. Разработана ММ генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, разработан алгоритм реализации этой модели. На основе этого алгоритма разработано ПО, показывающее, что микротрещины, возникающие в районе гипоцентра будущего сильного землетрясения, могут являться источником УНЧ геомагнитных вариаций.

5. Исследовано аномальное поведение корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

6. Получены графики соответствия сейсмической активности и нарастания коэффициентов корреляции УНЧ электромагнитных вариаций в заданной области, а также совпадение прогнозируемого эпицентра будущего землетрясения с эпицентром реально произошедшего землетрясения, что позволяет говорить о высокой эффективности разработанной системы. ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Kopytenko Yu.A., Ismaguilov V.S., Semenov N.A., Vallianatos F.

Modelling of ULF magnetic disturbances observed before and during

earthquakes. EGS 27th General Assembly, Nice, France, Geophys. Res. Abstracts, v.4, EGS02-A-04091, 2002.

2. Yu. Kopytenko, V. Ismaguilov, K. Hattory, M. Hayakawa & N. Seme-nov. Peculiarities of anomaly ULF electromagnetic disturbances observed before strong earthquakes. EGU, Abstracts, EGU05-A-03421, Vienna, 2005.

3.Yu. Kopytenko, V. Ismaguilov, K. Hattory, M. Hayakawa & N. Semenov. Precursors of strong earthquakes in ULF magnetic disturbances. EGU, Abstracts, EGU05-A-03422, Vienna, 2005.

4.O.B. Михайличенко, Н.А.Семенов, М.Ю.Тимошенкова. Концепция создания электронного архива и информационных хранилищ данных. "Труды международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы (IEEE AIS'04)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2004)". Научное издание в 3-х томах. М.:Изд-во Физико-математической литературы, 2004, Т.2.-468 е.- ISBN 5-92210531-0. стр. 175-181

5.Ю.А. Копытенко, Д.Ю. Сарычев, Н.А.Семенов. Проектирование автоматизированных систем сбора и обработки геофизической информации в реальном масштабе времени для выявления электромагнитных краткосрочных предвестников сильных землетрясений. "Труды международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы (IEEE AIS'05)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2005) ". Научное издание в 3-х томах. М.:Изд-во Физико-математической литературы, 2005, Т.2.-532 е.- ISBN 5-9221-0621-0. стр.115-120.

6. H.A. Семенов. Моделирование ультранизкочастотных электромагнитных эмиссий, возникающих перед и во время сильных землетрясений. Научно-Технический вестник СПбГУ ИТМО. Выпуск 29, 1-я сессия научной школы "Информационная безопасность, проектирование, технология элементов и узлов компьютерных систем". Спб: СпбГУ ИТМО 2006,276 с. стр. 140-146.

7. H.A. Семенов. А.Г. Коробейников. А. В. Пазухин. Разработка системы автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений. // Известия высших учебных заведений «Приборостроение». Принято в печать.

Тиражирование и брошюровка выполнены в учреждении «Университетские телекоммуникации» 197101, Санкт-Петербург, Саблинская ул., 14 Тел. (812) 233 4669 Объем 1 у.пл Тираж 100 экз.

Введение.

Глава 1. Обзор.

1.1 Анализ существующих автоматизированных методов исследования ультранизкочастотных геомагнитных вариаций на основе фазово-градиентного метода.

1.2 Анализ существующих автоматизированных методов исследования аномальных предвестников землетрясений в градиентах и фазовых скоростях УНЧ геомагнитных вариаций.

1.3 Исследование амплитуд, градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных вариаций.

Глава 2. Методическая часть.

2.1 Разработка автоматизированных методов исследования амплитуд, градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных вариаций.

2.2 Разработка автоматизированных методов определения эпицентра будущего землетрясения по векторам градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных вариаций.

2.3 Разработка автоматизированных методов расчета коэффициентов корреляции компонент магнитного поля разнесенных магнитных датчиков.

2.4 Исследование аномального поведения коэффициентов корреляции перед сильным землетрясением.

2.5 Разработка и реализация программно-алгоритмического обеспечения определения динамических амплитудных спектров.

Глава 3. Разработка математических моделей процессов возникновения литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, связанных с землетрясениями 93 3.1 Разработка математической модели генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций.

3.2 Синтез алгоритма моделирования процесса генерации литосферных

УНЧ геомагнитных вариаций.

3.3 Результаты моделирования.

3.4 Выводы.

Глава 4. Система автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений.

4.1 Общая схема САПР.

4.2 Подсистема сбора данных.

4.3 Подсистема предварительной обработки информации.

4.4 Группа моделей обработки данных.

4.5 Подсистема для окончательной обработки информации.

4.6 Подсистема вывода конечного результата.

4.7 Монитор.

Актуальность работы.

Автоматизация проектирования - неотъемлемая составляющая современного научно-технического прогресса. Она значительно снижает длительность, трудоемкость и стоимость создания математического обеспечения систем сбора и обработки информации при одновременном повышении его качественного уровня. Учитывая то, что на создание программно-алгоритмического обеспечения уходит больше средств, чем на создание всей системы, снижение трудоемкости разработки и, следовательно, ее стоимости является очень важным аргументом на пути применения систем автоматизированного проектирования (САПР) при разработке математического обеспечения.

Работы В.М. Курейчика, И.П. Норенкова, Л.С. Понтрягина оказали существенное влияние на развитие САПР и послужили базой для создания новых подходов в совершенствовании систем автоматизированного проектирования.

Одной из областей применения САПР является сбор и обработка данных, связанных с ультранизкочастотными (УНЧ, Р=0.001 - 1Гц) возмущениями, разработка математических моделей и автоматизированных проектных решений с целью создания систем прогнозирования сильных землетрясений.

Исследования особенностей поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ вариаций в сейсмоактивных зонах показали, что задолго до первого форшока на большом расстоянии от магнитных градиентометров (три трехкомпонентные магнитовариационные станции, установленные треугольником на небольшом расстоянии друг от друга) можно определять локальные области аномальной проводимости в земной коре, которые приурочены к очагу предстоящего сильного землетрясения. Поэтому фазово-градиентные исследования УНЧ электромагнитных предвестников имеют большое значение для прогноза разрушительных землетрясений.

Построение и исследование математической модели генерации УНЧ литосферных геомагнитных вариаций позволяет подтвердить возможность генерации этих электромагнитных излучений, связанных с гипоцентром будущего сильного землетрясения.

САПР автоматизированных методов расчета коэффициентов корреляции УНЧ электромагнитных сигналов позволяют задолго до землетрясения оптимизировать и принимать проектные решения относительно необходимости подключения более высокочастотных датчиков, а также определять при необходимости удаленные датчики, вышедшие из строя.

Создание САПР комплекса прогноза землетрясений позволяет автоматизировать процесс прогноза сильных землетрясений даже в отсутствии форшоковой активности.

Цель диссертационной работы.

Целью работы является разработка алгоритмов автоматизированного выбора проектных решений для построения САПР прогноза землетрясений. Задачи диссертационной работы.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать систему автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений.

2. Разработать САПР автоматизированных методов расчета коэффициентов корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

3. Разработать автоматизированные методы анализа аномального поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

4. Разработать математическую модель генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций и разработать алгоритм реализации этой модели.

Методы исследования.

Для решения поставленных задач использованы теория САПР, методы ^ к обработки сигналов, фазово-градиентный метод, методы математического моделирования, методы теории вероятности. Программное обеспечение разработано с применением методов объектно-ориентированного программирования.

Научные положения, выносимые на защиту:

• Автоматизированный метод выбора проектного решения построения комплекса прогноза сильных землетрясений.

• Автоматизированный метод УНЧ магнитной локации для определения эпицентра будущего землетрясения

• Математическая модель генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций

• Методы анализа корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением

Научная новизна работы.

• Разработаны автоматизированные методы анализа аномального поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

• Разработана математическая модель генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, разработан алгоритм реализации этой модели. На основе этого алгоритма разработано ПО, показывающее, что микротрещины, возникающие в районе гипоцентра будущего сильного землетрясения, могут являться источником УНЧ геомагнитных вариаций.

• Разработана САПР автоматизированных методов расчета коэффициентов корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

• Исследовано аномальное поведение коэффициентов корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

• Разработана система автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений

Практическая ценность работы.

Разработана автоматизированная процедура выбора проектного решения построения СА11Р прогноза землетрясений.

Создана САПР комплекса прогноза землетрясений, разработаны соответствующие алгоритмы и программное обеспечение.

Внедрение результатов работы. Результаты работы были внедрены в Санкт-Петербургском филиале Институте Земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн Российской академии наук, а также в учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, что подтверждается соответствующими актами.

Апробации работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период 2002-2007 г.г. на международных конференциях и семинарах. Среди них:

XXVii European Geophysical Society General Assembly Nice, France, 21 -26 April 2002, F.uropean Geosciences Union General Assembly 2005, Vienna, Austria, 24 - 29 April 2005, III-я межвузовская конференция молодых ученых, Санкт-Петербург, 10-13 апреля 2006 года, семинарах кафедры ПКС СПб ГУ ИТМО, заседании ППС 2007 СПб ГУ ИТМО.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 работ, из иих 4 статьи и 3 тезисов к докладам на международных и российских конференциях, в том числе входящие в список рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы, включавшего 67 наименований. Основная часть работы изложена на 136 стр. машинописного текста. Работа содержит 40 рисунков и 1 таблицу.

3.4 Выводы

Обработка результатов моделирования

Для эксперимента были выбраны следующие параметры: горизонтальная плита размером 5 х 1,5 х 2 км. Она была разбита соответственно на 500, 500 и 40 ячеек размером 10 х 3 х 50 м Расположена она была на расстоянии 25-30 км от точки наблюдения. Удельное сопротивление среды бралось 1000 Q*m. Потенциальным излучателем являлась каждая ячейка. Изначальная амплитуда излучения бралась равной 500 нТл. Продолжительность импульса излучения равнялась 0,01с

Ниже (рис. 33) представлен пример графического отображения обработки полученных результатов. Для сравнения, выходные данные (верхняя панель на рис. 33) были профильтрованы низкочастотным фильтром (частота менее 0,1 Гц) (нижняя панель). Из рисунка видно, что в случайном исходном широкополосном сигнале содержатся и низкочастотные гармоники.

1°

2 т

1 •г

I I I I I I I

I I I ' I ' I I I I I I I I I

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 500(]

Время (с)

Рис. 33 Графическое отображение обработки полученных результатов

На рис. 34 показана зависимость амплитуды, градиента и фазовой скорости вдоль земной поверхности от периода пульсаций. Градиенты и фазовые скорости рассчитывались в соответствии с фазово-градиентным методом, изложенным в Главе 2. Для этого по программе Modeling рассчитывались значения магнитного поля в трех точках расположенных треугольником на земной поверхности. Результаты, представленные на рис. 34, хорошо согласуются с результатами экспериментов в сейсмоактивной зоне Японии [23, 25, 69].

Результаты моделирования, проведенные в данной работе, позволяют делать вывод, что суперпозиция очень большого количества малых, случайно распределенных в пространстве и во времени магнитных источников (микротрещин), может быть эффективным генератором УНЧ магнитных возмущений.

Рис. 34 Зависимость амплитуды, градиента и фазовой скорости вдоль земной поверхности от периода пульсаций

Глава 4 Система автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений

Разработанная схема алгоритма выбора проектного решения прогноза землетрясения представлена ниже на рис. 35

Рис. 35 Схема алгоритма выбора проектного решения прогноза землетрясения.

4.1 Общая схема САПР

Разработанная система автоматизированного проектирования прогноза землетрясений, состоит из нескольких подсистем:

1. Подсистема сбора данных

2. Подсистема первичной обработки информации

3. Группа моделей

4. Подсистема окончательной обработки информации

5. Подсистема вывода конечного результата

6. Монитор

Этот монитор позволяет пользователю, взаимодействуя с подсистемами, названными в пунктах с 1-го по 5-й, каждая из которых будет подробно описана позже, осуществлять проектирование системы для каждого конкретного случая и каждого конкретного набора начальных условий.

Общая схема взаимодействия подсистем САПР приведена ниже на рис.

36

Рис. 36 Общая схема взаимодействия подсистем САПР комплекса прогноза землетрясений

4.2 Подсистема сбора данных

Схема подсистемы сбора данных описана ниже на рис. 37

Подсистема сбора данных

Рис. 37 Схема подсистемы сбора данных

Подсистема выбора аппаратуры.

Выбор аппаратуры осуществляется исходя из 3-х основных параметров: сейсмическая опасность в области, где необходимо осуществлять прогноз, физической доступности датчиков данного типа и экономического фактора.

Сейсмическая опасность в свою очередь зависит также от 3-х параметров: частоты землетрясений в данной области, их силы и человеческого фактора. Под человеческим фактором здесь понимается плотность населения и народнохозяйственных объектов в области и готовность инфраструктуры (зданий, дорог, мостов) отражать сейсмические атаки. Человеческий фактор также является очень важным и при выборе топологии размещения, о чем будет сказано позже

Физическая доступность датчиков: датчики, нужной нам чувствительности могут просто отсутствовать в нашем распоряжении, тогда выбираются наиболее близкие к ним, с учетом последнего, экономического, фактора. Чувствительность магнитных датчиков зависит от частоты измерений, которые необходимо произвести. Для высоких частот ( > 1 Гц ) это индукционные датчики. Для низких частот (< 1 Гц) - торсионные.

Экономический фактор: датчики являются достаточно дорогим ресурсом, и с учетом остальных факторов, безусловно, стоит выбирать наиболее предпочтительные по соотношению цена / качество.

Функционалом для выбора датчика следует признать произведение коэффициента сейсмической опасности и коэффициента человеческого фактора. Окончательный выбор делается по экономическому фактору.

Подсистема управления топологией расположения датчиков.

Будем считать, что сейсмическая опасность является одинаковой на всей плоскости, в которой предполагается производить прогноз землетрясений. Человеческий фактор тоже будем считать одинаковым. Если это не так, разобьем всю область на области меньшего размера, где эти факторы можно считать одинаковыми и будем рассматривать каждую из этих областей по отдельности.

Сейсмически активная зона в области всегда представляет собой или ломаную кривую или плоскость. Так происходит из-за того, что землетрясения являют собой продукт движения тектонических плит. И в том и в другом случае датчики должны ставиться на определенном расстоянии от зоны потенциальной сейсмической активности, в шахматном порядке, чтобы покрывать более-менее равномерно всю область. Расстояние, на котором должны ставиться датчики, зависит от нескольких факторов, но важно отметить один факт: они не должны ставиться прямо над сейсмически-активной областью.

Расстояние, назовем его X, зависит от экономического фактора, (Е) человеческого фактора (Н), фактора сейсмической опасности (М) и фактора местности (О). Последний фактор можно описать как маску запретных зон, наложенную на местность. К запретным зонам относятся, например, водная поверхность или местность рядом с крупными предприятиями, как источниками сильного электромагнитного излучения, препятствующего измерениям.

Эффективность землетрясения I зависит от сейсмической опасности и расстояния. При этом формула будет такая [39]

10"

44) где г -расстояние от эпицентра землетрясения, а М - магнитуда землетрясения по шкале Рихтера

Человеческий фактор Н всегда превалирует над экономическим и почти всегда напрямую с ним связан. Исключения надо делать для областей, где находятся вредные производства, тогда в дальнейших расчетах вместо Н надо подставлять Е

Зависимость же критической эффективности землетрясения 1к, при которой землетрясение следует считать опасным в данной области, рассчитывается по формуле

Jк = Ю0'-Я (45) для густозаселенных областей или

100^ (46) для слабозаселенных областей

Н напрямую зависит от плотности населения в данной области и варьируется от 0 до 1. 0 - для незаселенной области, 1 - для плотности населения крупного города.

Формула при этом будет такая:

Р Рк примерно 1000 человек на км2, а Р - плотность населения в данной области

Для экономического фактора формулы будут такими же, только вместо плотности населения надо ставить стоимость Подставляя (45) в (44) получаем:

Н Ш1П( ^ Д) ^ где р^ критическая плотность населения, равная

10 г= м*

100 " где Мк - максимально возможная магнитуда землетрясений в данной области.

А с учетом того, что датчики имеют чувствительность на границе 150 км, окончательная формула выглядит так: г- 0.5 * min(

10^

100~Рк

-Л50) а X <г , расстояние необходимо делить на 2, чтобы иметь максимально большие зоны перекрытия чувствительности датчиков (см. рис. 38)

Рис. 38. Схема расположения магнитных датчиков

На рис. 38 показаны зоны чувствительности трех магнитных датчиков. Поскольку для определения координат источника сигнала необходимо, чтобы он находился в области действия хотя бы двух датчиков, то область локации становится очень небольшой (пересечение кругов). Исправляется это добавлением еще одного датчика - посередине между изначальными двумя. С его помощью достигается почти полное перекрытие всей области.

Подсистема сбора данных и подсистема передачи данных.

Стандартной частотой работы магнитных датчиков является 1Гц. При этом данные передаются по Сети на пункт сбора, где находится и монитор, раз в сутки. В случае появления первых признаков наличия сейсмической опасности, таких как рост корреляции данных и/или появление стабильного литосферного источника УНЧ электромагнитных вариаций, производится переключение на сбор данных с более высокой частотой (50Гц). Такие данные позволяют производить вычисления с большей точностью и давать более достоверные результаты.

При обоих вариантах данные пишутся на жесткий диск, однако во втором случае они не передаются по Сети, так как их объем становится слишком велик. Во втором случае специальная группа 1 раз в 1-2 недели объезжает все датчики и заменяет заполненные жесткие диски свободными, после чего диски с данными снова отправляются на пункт сбора.

Такая относительная редкость сбора данных объясняется тем, что речь идет о прогнозе землетрясений за 2-3, а часто и больше, месяцев.

4.3 Подсистема предварительной обработки информации.

Поскольку все алгоритмы прогноза землетрясений, описанные в данной работе, основываются на низкочастотных данных, то предварительная обработка информации сводится прежде всего к фильтрации.

При выборе подходящего фильтра, необходимо учитывать следующие факторы:

• Частотная характеристика магнитных датчиков

• Критическая частота, на которой возможно получить максимальный сигнал из очага будущего землетрясения.

На рис. 38. кривая 1 показывает экспоненциальное [15,39] возрастание амплитуды УНЧ литосферных электромагнитных эмиссий в зависимости от частоты, а кривые 2, 2а и 26 [54] - зависимость поглощения электромагнитного излучения в земной коре, связанной с удельной проводимостью земной коры в районе наблюдений. Кривой 3 показан результирующая частотная зависимость, с максимумом в точке 4 в районе которой и надо производить фильтрацию данных.

Рис. 39 Зависимость амплитуды УНЧ литосферных электромагнитных эмиссий от частоты

Учитывая возможности современного оборудования, лучше всего брать частотные фильтры с конечной импульсной характеристикой, в полосе частот от ^ до определенной по полуширине кривой 3.

4.4 Группа моделей обработки данных

Рис. 40 Схема группы моделей обработки данных

Модель, основанная на фазово-градиентном методе предполагает следующую последовательность действий: после сбора и первоначальной обработки информации, вычисляются фазовые скорости и градиенты УНЧ электромагнитных эмиссий. Это делается на основе методов и алгоритмов, изложенных в главе 2. После этого определяется, имеется ли стабильный как по местоположению, так и по величине излучения литосферный источник. В случае, если такой источник имеется, происходит коррекция сбора данных, если необходимо, а также принимаются решения о необходимости других сейсмических наблюдений и административных мер.

Пороговые значения определяются для каждой области отдельно.

Модель, основанная на наблюдении за корреляцией сигналов, основана на методах и алгоритмах, изложенных в главе 2. Ее применение иногда даже более важно, потому что позволяет узнать о необходимости сосредоточить усилия в какой-либо области даже при наличии всего лишь одной группы из 3-х датчиков, в отличие от фазово-градиентной модели, где таких групп требуется как минимум две. Кроме того, резкое падение корреляции свидетельствует о неисправности одного из датчиков, что тоже немало важно.

Обе модели работают одновременно, независимо друг от друга

4.5 Подсистема для окончательной обработки информации

Подсистема для окончательной обработки информации по своей схеме дублирует группу моделей обработки данных: каждой модели соответствует своя собственная подсистема. Они никак не связаны друг с другом и лишь позволяют проверять правильность полученных результатов. Алгоритмы, необходимые для реализации этих подсистем, описаны в главе 2. Соответствующее программное обеспечение также реализовано.

4.6 Подсистема вывода конечного результата.

Заметный конечный результат, получается в результате обработки данных за, как правило, относительно большой срок: не меньше недели, однако наблюдение и вывод необходимо вести ежедневно, во избежание пропуска резкого всплеска корреляционной или фазово-градиентной активности или же наоборот, ее падения, что означает поломку датчика.

В зависимости от получаемых результатов, необходимо производить коррекцию первой группы подсистем, заменяя сбор данных с частотой 1Гц на сбор данных с частотой 50Гц, а так же расставлять датчики более плотно в какой-то определенной области. Все остальные подсистемы продолжают в этом случае работать в прежнем режиме.

В случае преодоления пороговых значений, информация должна передаваться в соответствующие государственные структуры.

4.7 Монитор.

Монитор представляет собой программное обеспечение, позволяющее наблюдателю координировать работу всех подсистем, а так же пропускать данные через эти подсистемы от сбора данных до конечного вывода. В распоряжении монитора имеется все необходимое ПО для фильтрации данных, расчета фазовых скоростей и градиентов, а также координат литосферных источников, корреляции и вывода конечных результатов.

Кроме того, через монитор регулируется работа группы, отвечающей за подсистему сбора данных, проверку работоспособности датчиков, установку новых, замену неисправных, непосредственно доставку данных на пункт сбора, к которому монитор имеет прямой доступ.

Заключение

В ходе работы над диссертацией получены следующие основные результаты.

1. Разработана система автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений.

2. Разработаны автоматизированные методики построения двумерных распределений векторов градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений на большой площади.

3. Разработаны автоматизированные методы анализа аномального поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

4. Разработана математическая модель генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, разработан алгоритм реализации этой модели. На основе этого алгоритма разработано ПО, показывающее, что микротрещины, возникающие в районе гипоцентра будущего сильного землетрясения, могут являться источником УНЧ геомагнитных вариаций.

5. Исследовано аномальное поведение корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

6. Применение разработанных методов и автоматизированных проектных решений позволяет рассчитывать градиенты и фазовые скорости УНЧ электромагнитных вариаций, рассчитывать корреляции этих вариаций на разнесенных датчиках.

7. Созданная модель генерации литосферных УНЧ геомагнитных возмущений позволила подтвердить, что микротрещины, возникающие в районе гипоцентра будущего сильного землетрясения, могут являться источником УНЧ геомагнитных вариаций.

8. Получены графики соответствия сейсмической активности и нарастания коэффициентов корреляции УНЧ электромагнитных вариаций в заданной области, а также совпадение прогнозируемого эпицентра будущего землетрясения с эпицентром реально произошедшего землетрясения, что позволяет говорить о высокой эффективности разработанных систем.

1. Троицкая В.А. Короткопериодиые возмущения электромагнитного поля Земли,- В кн.: Вопросы изучения переменных электромагнитных полей в Земле. М., 1956, с.27-61.

2. Пудовкин М.И., Распопов О.М., Клейменова Н.Г. Возмущения электромагнитного поля Земли.Часть П. Короткопериодические колебания геомагнитного поля. Л., Изд.Ленингр. Ун-та, 1976,271с.

3. Копытенко Ю.А., Распопов О.М., Троицкая В.А., Шлиш Р. Некоторые результаты анализа устойчивых геомагнитных пульсаций типа Рс4 на сети станций.- Геомагнетизм и Аэрономия, 1972, т. 12, №4, с. 720-726.

4. Копытенко Ю.А., Исмагилов B.C., Копытенко Е.А., Воронов П.М., Зайцев Д.Б. Магнитная локация источников геомагнитных возмущений. ДАН, серия "Геофизика", 2000, т.371, № 5, с. 685-687.

5. Исмагилов B.C., Першаков Л.А. К вопросу об измерениях градиентов геомагнитных пульсаций. В кн.: "Хранение и обработка экспериментальных данных. Математическое модлирование. Апатиты, ПГИ, 1992, с.114-119.

6. Исмагилов B.C., Першаков Л.А. Моделирование пульсаций типа Рс4. В кн.: "Хранение и обработка экспериментальных данных. Математическое модлирование. Апатиты, ПГИ, 1992, с. 107-113.

7. Semenov A.A. Theory of electromagnetic waves. Moscow Univ. Press (in Russian), Moscow, 316 p., 1968.

8. Jeffreys H., Swirles B. Methods of mathematical physics. Third Edition, Cambridge Univ. Press, Cambridge, p. 157,1966.

9. Fraser-Smith A.C., Bernardy A., McGill P.R., Ladd M.E., Helliwell R.A. and Villard O.G., Jr. Low frequency magnetic field measurements near the epicenter of the Loma-Prieta earthquake. Geophys. Res. Lett., 1990, 17, p. 1465-1468.

10. Song Y., Kim H.J., Lee k.H. High-frequency electromagnetic impedance method for subsurface imaging. Geophysics, v.67, No.2 (March April), p.50

11. Hayakava M., Kawate R., Molchanov O.A., Yumoto K. Results of Ultra-low-frequency magnetic field measurements during the Guam earthquake of 8 August 1993. Geophys. Res. Lett., 1996, N23, p.241-244.

12. Mogi K. Earthquake predictions. Academic Press Japan, 1985,166 p.

13. Yu.A. Kopytenko, V.S. Ismaguilov, Algorithm of detection of signal from moving magnetic object. Proceedings of International Conference on Marine Electromagnetics, 'MARELEC-97', 1997, p. 15.

14. Bullard E.C. Electromagnetic inducton in the Earth. Q. J. Roj. Astron. Soc., 8, 143-160,1967.

15. Пархоменко А.И., Бондаренко A.T. Электропроводность горных пород при высоких давлениях и температурах. JL, 1972,279 с.

16. Барсуков О.М., Сорокин О.Н. Изменения кажущегося сопротивления горных пород в Гармском сейсмоактивном районе. Изв. АН СССР, Физика Земли, 1973, №10, с.100-102.

17. Chinese State Seismological Bureau. "1976 Tangshan Earthquake". Earthquake Publishing House, Beijing, 1982.

18. Mazzella A., Morrison H.F. Electrical resistivity variations associated with earthquakes on the San Andreas fault. Science 185, p.855-857, 1974.

19. Ismaguilov V.S., Kopytenko Yu.A. ULF electromagnetic emissions connected with under sea bottom earthquakes. "Physics of Auroral Phenomena", preprint PGI01-01-109, 2001, p.42.

20. Ismaguilov V.S., Kopytenko Yu.A. Sources of geomagnetic variations located near plasmapause. "Physics of Auroral Phenomena", preprint PGI 01-01-109, 2001, p.42.

21. Ismaguilov V.S., Kopytenko Yu.A., Hattori K., Voronov P.M., Molchanov O.A., Hayakawa M. ULF magnetic emissions connected with under sea bottom earthquakes. News Letter, EGS, report at XXVI General Assembly, France, N 78,2001, p.281.

22. Kopytenko Y., Ismagilov V., Hayakawa M., Smirnova N., Troyan V., Peterson T. Investigation of the ULF electromagnetic phenomena related to earthquakes: contemporary achievements and the perspectives. Annali di Geofisika, v.44, N.2, 2001, p.325-334.

23. Ismaguilov V.S., Kopytenko Yu.A., Hattori К., Voronov P.M., Molchanov O.A., Hayakawa M. ULF Magnetic Emissions Connected with Under Sea Bottom Earthquakes. Natural Hazards and Earth Sys. Sci., v.l, p. 1-9,2001.

24. Molchanov O.A. On penetration of electromagnetic fields from seismic sources in upper atmosphere of the Earth. Preprint N 56 (810), Moscow, IZMIRAN, 1988,37 р.

25. Molchanov O.A. Penetration of electromagnetic fields from seismic sources in upper ionosphere of the Earth. Geomagnetism and Aeronomy, v.31, N 1, 1991, p. 121-128.

26. Bernardi A., Fraser-Smith A.C., McGill P.R., Villard O.G. ULF magnetic field measurements near the epicenter of the Ms 7.1 Loma Prieta earthquake. Phys. Earth Planet. Interiors 68, p.45-63,1991.

27. Hayakawa M, Kawate R., Molchanov O.A. Ultra Low - Frequency Signatures of the Guam Earthquake on 8 August 1993 and Their Implication. J. Atm. Electr., 1996, v.16, No 3, p. 193-198.

28. Kawate R., Molchanov O.A., Hayakawa M. Ultra low - frequency magnetic fields during the Guam earthquake of 8 August 1993 and their interpretation. Phys. Earth Planet. Interiors 105, p.229-238, 1998.

29. Molchanov O.A., Hayakava M. On the generation of ULF seismogenic electromagnetic emissions. Phys. of the Earth and Planet. Interiors, 105, p.201-210,1998.

30. Warwick J.W., Stocker C., Meyer T.R., 1982, Radio emission associated with rock fracture: Possible application to the Great Chilean earthquake of May 22, 1960, J. Geophys. Res, 87, p.2851-2859,1960.

31. Gershenson N.I, Gohberg M.B, Karakin A.V, Petviashvili N.V, Rykunov A.L. Modelling of connection between earthquake preparation process and crustal electromagnetic emission. Phys. Earth Planet. Interiter, 57, p. 128-138, 1989.

32. Mogi К. Study of elastic shocks caused by the fracture of heterogeneous materials and their relation to earthquake phenomena. Bull. Earthquake Res. Inst., Univ. Tokyo, 40, p. 125-173, 1962.

33. Scholz C.H., Molnar P., Johnson T. Detailed studies of frictional sliding of granite and implications for earthquake mechanism. J. Geophys. Res., 77, p.6392-6406,1972.

34. Cress G.O., Brady B.T., Rowell G.A. Sources of electromagnetic radiation from fracture of rock samples in laboratory. Geophys. Res. Lett., 14, p.331-334, 1987.

35. Nitsan U., Electromagnetic emission accompanying fracture of quartz-bearing rocks. Geophys. Res. Lett., 90, p.333-337,1977.

36. Enomoto J., Hashimoto H. Emissions of charged particles from indentation fracture of rocks. Nature, 346, p.641-643,1990.

37. Enomoto J., Akai M., Hashimoto H., Mori S., Asabe Y. Exoelectron emission possibly related to geo-electromagnetic activities microscopic aspect in geotribology. Wear 168, p. 135-145,1993.

38. Feynman R.P., Leighton R.B., Sands M. The Feynman lectures on physics. Addison-Wesley Pub. Co., London, 1964.

39. Семенов A.A. Теория электромагнитных волн. Изд. Московского университета, Москва, 1968, стр.129.

40. Bott М. The interior of the Earth. Edward Arnold, London, 375 p., 1971.

41. Birch F. Density and composition of mantle and core. J. Geophys. Res., 69, p.4377-4388, 1964.

42. Kopytenko Yu.A., Voronov P.M., Ismagilov V.S., Kopytenko E.A., Zaitsev D.B., Molchanov Yu.A., Hayakawa M., Hattory K. Magnetic disturbances in

43. ULF range connected with seismic sources. Proceeding of the 2nd International Conference on Marine Electromagnetics "Marelec-99", 5-7 July 1999, Brest, France, 1999, p. 435-445.

44. Ковтун A.A. «Использование естественного электромагнитного поля при изучении электропроводности Земли». Изд. Ленгосуниверситета, Ленинград, 1980,195 с.

45. Рокитянский И.И. «Исследование аномалий электропроводности методом магнитного профилирования». Изд. «Наукова думка», Киев, 1975,280 с.

46. Kopytenko Yu.A., Zaitsev D.B., Kopytenko E.A., Voronov P.M., Amosov L.G, Timoshenkov Yu.P. «Magneto-Variation Complex MVC-1DG». Proceedings of the 1st International Conference on Marine Electromagnetics «Marelec-97», 2325 June 1997, p.PIO, London, UK.

47. Ismaguilov V.S., Kopytenko Yu.A., Hattori K., Hayakawa M. Variations of phase velocity and gradient values of ULF geomagnetic disturbances connected with the Izu strong earthquakes. Nat. Hazards and Earth Sys. Sci. v.20, p. 1-5, 2002.

48. Четаев Д.Н. О структуре поля гелмагнитных пульсаций и магнитотеллурических зондированиях. "Изв. АН СССР сер. Физика Земли", 1970, №2, с. 52-56.

49. Четаев Д.Н. О дирекционном анализе магнитотеллурических наблюдений. "Изв. АН СССР сер. Физика Земли", 1970, № 12, с. 61-68.

50. Kopytenko Yu.A., Ismaguilov V.S., Semenov N.A., Vallianatos F. Modelling of ULF magnetic disturbances observed before and during earthquakes. EGS 27th General Assembly, Nice, France, Geophys. Res. Abstracts, v.4, EGS02-A-04091, 2002.

51. Yu. Kopytenko, V. Ismaguilov, K. Hattory, M. Hayakawa & N. Semenov. Peculiarities of anomaly ULF electromagnetic disturbances observed before strong earthquakes. EGU, Abstracts, EGU05-A-03421, Vienna, 2005.

52. Yu. Kopytenko, V. Ismaguilov, K. Hattory, M. Hayakawa & N. Semenov. Precursors of strong earthquakes in ULF magnetic disturbances. EGU, Abstracts, EGU05-A-03422, Vienna, 2005.

53. H.A. Семенов. А.Г. Коробейников. А. В. Пазухин. Разработка системы автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений. // Известия высших учебных заведений «Приборостроение» том 50, № 4

54. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002. 336 сгр. ISBN: 5-7038-2090-1