DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-025-02154-4
تاريخ النشر: 2025-02-21
المؤلف: Taisuke Yamada وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات الزلازل والتكتونيات
نظرة عامة
تسبب زلزال شبه جزيرة نوتو بقوة 7.5Mw في 1 يناير 2024 في مخاطر كبيرة بسبب الحركة القوية للأرض، وتشوه القشرة، وتسونامي ناتج. باستخدام بيانات نظام الملاحة عبر الأقمار الصناعية العالمي (GNSS) الكثيفة وملاحظات رادار الفتحة الاصطناعية (SAR)، استخدمت الدراسة إطار تحسين بايزي لتقدير توزيع الانزلاق الزلزالي وعدم اليقين المرتبط به. كشفت التحليلات عن حركة خطأ عكسي مع مكون انزلاق جانبي يمين، محددةً ذروتين للانزلاق في المناطق الشرقية والغربية من الخطأ، والتي ارتبطت بمناطق ارتفاع ملحوظ وإزاحة نحو الغرب. قيمت الدراسة تأثير زوايا ميل الخطأ على حسابات الإزاحة، ووجدت أن زاوية الميل الأعلى (≥ 45°) أعادت إنتاج الإزاحات الرأسية بفعالية، بينما كانت زاوية الميل الأقل (< 45°) أفضل للإزاحات الأفقية. على الرغم من أن زاوية الميل 45° اعتُبرت معقولة، إلا أنها تعارضت مع هيكل الخطأ اللستري المقترح من قبل المسوحات الزلزالية. في الختام، دمجت الأبحاث شبكات GNSS وبيانات InSAR لتعزيز الدقة المكانية لتوزيع الانزلاق الزلزالي. أشارت النتائج إلى وجود ذروتين متميزتين للانزلاق، كل منهما حوالي 7 م، ترتبط بارتفاع كبير في المناطق الساحلية الشمالية. قيمت الدراسة كل من نموذج الخطأ البسيط (PFM) ونموذج الخطأ اللستري (LFM)، حيث أظهر الأخير نمط انزلاق مشابه لـ PFM بينما يمثل بفعالية هندسة الخطأ لزلزال شبه جزيرة نوتو. أبرزت النتائج أهمية دمج بيانات رصد متنوعة لتحسين دقة النموذج واقترحت أن نماذج الخطأ الأكثر تعقيدًا قد تكون ضرورية لحساب حقول الإزاحة المعقدة التي لوحظت في الزلازل داخل الصفائح.
مقدمة
تسبب زلزال شبه جزيرة نوتو (Mw 7.5) في 1 يناير 2024 في أضرار كبيرة وتميز بآلية خطأ عكسي مع محور ضغط NW-SE، كما أفادت وكالة الأرصاد الجوية اليابانية. تتمتع المنطقة بتاريخ من النشاط الزلزالي المتأثر بتكتونيات الانقلاب، حيث تم إعادة تنشيط الأخطاء العادية التي تشكلت سابقًا تحت ضغط ضغط منذ العصر البليوسيني. أظهرت الزلازل البارزة السابقة، بما في ذلك تلك التي حدثت في 1729 و1993 و2007، خصائص خطأ مشابهة، مما ساهم في المشهد الجيولوجي الذي تشكله التشوهات الضخمة.
أشارت الدراسات الحديثة إلى أن سرب زلزالي نشط في شمال شرق شبه الجزيرة منذ أواخر 2020 قد تم تحفيزه بواسطة انزلاق غير زلزالي ناتج عن السوائل، مما أدى إلى ارتفاعات ملحوظة وإزاحات خلال حدث 2024. كشفت الملاحظات عن ارتفاعات تصل إلى 4.2 م على طول الساحل الشمالي، بينما لوحظ هبوط في عرض البحر، مما يشير إلى هياكل خطأ معقدة بالقرب من الساحل. تم اقتراح نماذج مختلفة للخطأ الزلزالي، باستخدام بيانات من محطات GNSS وملاحظات تسونامي لتحليل توزيعات الانزلاق. تهدف هذه الدراسة إلى تحسين هذه النماذج من خلال تقييم زوايا ميل الأخطاء، والتي تعتبر حاسمة لتقديرات دقيقة لتوزيع الانزلاق، ودمج شبكات GNSS الكثيفة وبيانات رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) لمعالجة تعقيدات هندسة الخطأ المعنية في الزلزال.
طرق
تحدد قسم “الطرق” تقنيات جمع البيانات والتحليل المستخدمة في الدراسة. يوضح مصادر البيانات، والتي قد تشمل نتائج تجريبية، أو مسوحات، أو بيانات ثانوية من قواعد بيانات موجودة. تم تصميم المنهجية لضمان موثوقية وصدق النتائج، مع دمج أدوات ونماذج إحصائية مناسبة للأسئلة البحثية المطروحة.
بالإضافة إلى ذلك، قد يصف القسم خوارزميات أو تقنيات حسابية محددة مستخدمة في تحليل البيانات، بما في ذلك أي برامج أو لغات برمجة تم استخدامها. تم هيكلة الطرق لتسهيل إعادة الإنتاج، مما يسمح للباحثين الآخرين بتكرار نتائج الدراسة. بشكل عام، الإطار المنهجي حاسم لتفسير النتائج واستخلاص الاستنتاجات من البحث.
نتائج
يقدم قسم النتائج نتائج من تحليل نماذج الأخطاء البسيطة، مع تسليط الضوء على النماذج المقدرة للمتوسط البعدي مع زوايا ميل متغيرة. أظهرت النماذج تقليلاً في التباين (VR) يتجاوز 90% عبر جميع التكوينات، مما يشير إلى توافق قوي مع البيانات الملاحظة. بشكل ملحوظ، أظهر الخطأ 5 ذروتين كبيرتين للانزلاق، مع انزلاقات عكسية وجانبية يمين تتراوح بين 4 إلى 7 أمتار، متوافقة مع الدراسات السابقة ومدعومة بقياسات الارتفاع على الساحل الشمالي من شبه الجزيرة. لوحظ انزلاق مستمر بين الخطأين 4 و5، وكذلك بين الخطأين 5 و6، على الرغم من أن هذه الاتصالات لم تكن مقيدة بشكل صريح في النموذج.
كشفت التحليلات الإضافية أن الجذر التربيعي لمتوسط المربعات (RMS) للإزاحة لكل نموذج متوسط كان أقل من القيمة المفترضة 1-σ، مما يشير إلى تقديرات معقولة. وجدت الدراسة أن زوايا الميل الأكبر عادة ما أدت إلى زيادة عدم اليقين في تقديرات الانزلاق الزلزالي، خاصة بالنسبة للخطأ 4. أشارت القيم المتبقية للإزاحات على خط الرؤية (LOS) إلى وجود اختلافات بين القيم الملاحظة والمودلة، مع وصول أقصى اختلافات إلى 1.7 متر عند زاوية ميل 30°، والتي تحسنت عند الزوايا الأعلى. تشير النتائج إلى أنه بينما قد تفسر زوايا الميل الأعلى بشكل أفضل المكونات الرأسية، فإن زاوية ميل متوسطة ضرورية لتفسير شامل لجميع مكونات الإزاحة. تؤكد النتائج على التعقيدات في نمذجة هندسة الأخطاء، خاصة بالنسبة للأخطاء البحرية، والتحديات في تحقيق توقعات دقيقة للإزاحة السطحية مع نماذج الأخطاء المستوية ذات الزوايا العالية.
مناقشة
في هذه الدراسة، قمنا بتحليل توزيع الانزلاق الزلزالي لزلزال شبه جزيرة نوتو 2024 باستخدام شبكة GNSS شاملة وبيانات InSAR. كشفت بيانات GNSS، التي تم جمعها من 59 محطة GEONET، والتركيبات المؤقتة، ومحطات تديرها SoftBank، عن أقصى إزاحات أفقية ورأسية تبلغ 2.19 م و1.91 م، على التوالي. استخدمنا كل من نماذج الأخطاء البسيطة (PFM) ونماذج الأخطاء اللستري (LFM) لتقدير هندسة الأخطاء، حيث أظهر LFM وعدًا في تمثيل هيكل الخطأ بدقة من خلال دمج زوايا ميل تعتمد على العمق. أشارت النتائج إلى وجود ذروتين متميزتين للانزلاق، كل منهما حوالي 7 م، ترتبط بارتفاع كبير لوحظ في المنطقة.
سلط التحليل الضوء على أن زوايا الميل الأعلى (≥ 45°) كانت فعالة في حساب الإزاحات الرأسية، بينما كانت زوايا الميل الأقل (< 45°) أكثر ملاءمة للتوزيعات الأفقية. قدم LFM، الذي يتميز بزاوية ميل 60° في القسم الضحل و25° في الأعماق الأكبر، توافقًا قويًا مع البيانات الملاحظة، موضحًا حوالي 96% من الإزاحات السطحية. ومع ذلك، استمرت عدم اليقين، خاصة في مكون الانزلاق الجانبي للخطأ 4، مما يشير إلى الحاجة إلى نماذج أخطاء أكثر تعقيدًا لالتقاط أنماط الإزاحة المعقدة الملاحظة، خاصة في الطرف الشمالي الشرقي من شبه الجزيرة. بشكل عام، تؤكد هذه الدراسة على أهمية دمج بيانات رصد متنوعة وتحسين نماذج الأخطاء لتعزيز فهمنا لميكانيكا الزلازل داخل الصفائح.
DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-025-02154-4
Publication Date: 2025-02-21
Author(s): Taisuke Yamada et al.
Primary Topic: earthquake and tectonic studies
Overview
The Mw 7.5 Noto Peninsula earthquake on January 1, 2024, caused significant hazards due to strong ground motion, crustal deformation, and a resulting tsunami. Utilizing dense global navigation satellite system (GNSS) data and synthetic aperture radar (SAR) observations, the study employed a Bayesian optimization framework to estimate the coseismic slip distribution and its uncertainties. The analysis revealed reverse fault motion with a right-lateral slip component, identifying two slip peaks in the eastern and western regions of the fault, which correlated with areas of notable uplift and westward displacement. The study assessed the impact of fault dip angles on displacement calculations, finding that a higher dip angle (≥ 45°) effectively reproduced vertical displacements, while a lower dip angle (< 45°) was better for horizontal displacements. Although a dip angle of 45° was deemed plausible, it conflicted with the listric fault structure suggested by seismic surveys. In conclusion, the research integrated GNSS networks and InSAR data to enhance the spatial resolution of coseismic slip distribution. The findings indicated two distinct slip peaks, each approximately 7 m, correlating with significant uplift in the northern coastal areas. The study evaluated both a plain fault model (PFM) and a listric fault model (LFM), with the latter demonstrating a similar slip pattern to the PFM while effectively representing the fault geometry of the Noto Peninsula earthquake. The results highlighted the importance of incorporating diverse observational data to improve model resolution and suggested that more complex fault models may be necessary to account for intricate displacement fields observed in intraplate earthquakes.
Introduction
The Noto Peninsula earthquake (Mw 7.5) on January 1, 2024, caused significant damage and was characterized by a reverse fault mechanism with a NW-SE compressive axis, as reported by the Japan Meteorological Agency. The region has a history of seismic activity influenced by inversion tectonics, where previously formed normal faults have been reactivated under compressive stress since the Pliocene. Notable past earthquakes, including those in 1729, 1993, and 2007, exhibited similar faulting characteristics, contributing to the geological landscape shaped by massive deformation.
Recent studies have indicated that an active seismic swarm in the northeastern peninsula since late 2020 may have been triggered by fluid-induced aseismic slip, leading to notable uplift and displacements during the 2024 event. Observations revealed uplifts of up to 4.2 m along the northern coast, while subsidence was noted offshore, suggesting complex fault structures near the shoreline. Various coseismic fault models have been proposed, utilizing data from GNSS stations and tsunami observations to analyze slip distributions. This study aims to refine these models by evaluating the dip angles of faults, which are crucial for accurate slip distribution estimations, and to integrate dense GNSS networks and synthetic aperture radar (SAR) data to address the complexities of the fault geometry involved in the earthquake.
Methods
The section on “Methods” outlines the data collection and analytical techniques employed in the study. It details the sources of data, which may include experimental results, surveys, or secondary data from existing databases. The methodology is designed to ensure the reliability and validity of the findings, incorporating statistical tools and models appropriate for the research questions posed.
Additionally, the section may describe specific algorithms or computational techniques used for data analysis, including any software or programming languages employed. The methods are structured to facilitate reproducibility, allowing other researchers to replicate the study’s findings. Overall, the methodological framework is critical for interpreting the results and drawing conclusions from the research.
Results
The results section presents findings from the analysis of plain fault models, highlighting the estimated posterior mean models with varying dip angles. The models demonstrated a variance reduction (VR) exceeding 90% across all configurations, indicating a strong fit to the observed data. Notably, Fault 5 exhibited two significant slip peaks, with reverse and right-lateral slips ranging from 4 to 7 meters, consistent with previous studies and corroborated by uplift measurements on the northern coast of the peninsula. Continuous slip was observed between Faults 4 and 5, as well as between Faults 5 and 6, despite these connections not being explicitly constrained in the model.
Further analysis revealed that the root mean square (RMS) of displacement for each mean model was lower than the assumed 1-σ value, suggesting reasonable estimates. The study found that larger dip angles generally resulted in increased uncertainty in coseismic slip estimates, particularly for Fault 4. The calculated residuals of line-of-sight (LOS) displacements indicated discrepancies between observed and modeled values, with maximum differences reaching 1.7 meters at a dip angle of 30°, which improved at higher angles. The findings suggest that while higher dip angles may better explain vertical components, an intermediate dip angle is necessary for a comprehensive explanation of all displacement components. The results underscore the complexities in modeling fault geometries, particularly for offshore faults, and the challenges in achieving accurate surface displacement predictions with high-angle planar fault models.
Discussion
In this study, we analyzed the coseismic slip distribution of the 2024 Noto Peninsula earthquake using a comprehensive GNSS network and InSAR data. The GNSS data, collected from 59 GEONET stations, temporary installations, and SoftBank-operated stations, revealed maximum horizontal and vertical displacements of 2.19 m and 1.91 m, respectively. We employed both plain fault models (PFM) and listric fault models (LFM) to estimate fault geometries, with the LFM showing promise in accurately representing the fault structure by incorporating depth-dependent dip angles. The results indicated two distinct slip peaks, approximately 7 m each, correlating with significant uplift observed in the region.
The analysis highlighted that higher dip angles (≥ 45°) effectively accounted for vertical displacements, while lower dip angles (< 45°) were better suited for horizontal distributions. The LFM, featuring a 60° dip in the shallow section and a 25° dip at greater depths, provided a robust fit to the observed data, explaining around 96% of the surface displacements. However, uncertainties persisted, particularly in the strike-slip component of Fault 4, suggesting the need for more complex fault models to capture the intricate displacement patterns observed, especially in the northeastern tip of the peninsula. Overall, this study underscores the importance of integrating diverse observational data and refining fault models to enhance our understanding of intraplate earthquake mechanics.