Вулканические извержения могут иметь драматические последствия. Но как мы можем предвидеть это явление, которое разворачивается на глубине до десятков километров под поверхностью?
Команда из Университета Женевы (UNIGE) в сотрудничестве с Национальным институтом геофизики и вулканологии (INGV) в Италии успешно создала 3D-модель внутренности вулкана Вулькано, расположенного на севере Сицилии. Это изображение, полученное с беспрецедентной точностью, было получено путём объединения узловых сейсмических сетей и искусственного интеллекта.
Результаты опубликованы в Nature Communications
Результаты, опубликованные в журнале Nature Communications, представляют собой крупный прорыв в понимании вулканических структур и, потенциально, в управлении рисками.
Наша планета является домом для более чем 1500 активных вулканов, однако только 30% из них хорошо изучены учёными. Тем временем более 800 миллионов человек живут вблизи этих часто непредсказуемых гигантов. Разработка инструментов для лучшего понимания и прогнозирования извержений является важной задачей исследований.
Уникальность каждого вулкана и недоступность глубин
До сих пор вулканическая сейсмология в основном фокусировалась на сигналах землетрясений под вулканами. Крупномасштабные исследования, безусловно, помогли наметить их внутренние структуры, но очень немногие подробно изучали, что происходит глубоко под землёй, — говорит Дуглас Штумпп, докторант кафедры наук о Земле, секции наук о Земле и окружающей среде на факультете естественных наук UNIGE и ведущий автор исследования.
Это связано с уникальной природой каждого вулкана и недоступностью геологических областей, где зарождаются извержения.
Благодаря недавней работе команды Маттео Лупи, доцента кафедры наук о Земле, секции наук о Земле и окружающей среде, факультета естественных наук UNIGE, Штумпп создал трёхмерное изображение внутренней структуры Вулькано с высоким разрешением.
Использование нейронных сетей для «рентгена» вулканов
Для обработки данных использовались нейронные сети — технология, которая позволяет «просвечивать» вулканы. Эта работа была выполнена в рамках совместной магистерской программы университетов Женевы и Лозанны (ELSTE).
С поддержкой и сотрудничеством INGV команда развернула около 200 портативных сейсмических датчиков по всему острову. В течение месяца эти современные сейсмометры регистрировали естественные вибрации грунта в широком диапазоне частот.
Известно, например, что определённые волны, известные как вторичные сейсмические волны, медленно распространяются при прохождении через зоны, богатые жидкостью, что позволяет обнаруживать потенциальную магму. Этот массив данных затем был обработан суперкомпьютером UNIGE Yggdrasil.
Прорыв в понимании внутренней динамики вулканов
«Технология томографии по окружающему шуму доступна уже около 20 лет, но развёртывание такого большого количества датчиков и обработка их данных с помощью ИИ — это действительно новое явление», — говорит Маттео Лупи, который руководил исследованием.
Благодаря этим данным команда смогла точно реконструировать внутреннюю структуру Вулькано. Это моделирование также показывает распределение магматических флюидов в его верхних регионах. «Это прорыв, сравнимый с переходом от ультразвука к МРТ в медицине», — говорит исследователь.
Эти результаты пока не позволяют предсказать извержение, но они представляют значительный шаг вперёд в понимании внутренней динамики вулканов.
«Если бы мы могли обрабатывать данные сейсмического окружающего шума с помощью узловой томографии в режиме реального времени с помощью нейронных сетей, мы могли бы анализировать поведение каждой области вулканической системы по мере её развития — и, таким образом, разрабатывать динамические, адаптируемые планы эвакуации. Сверхбыстрая обработка таких огромных объёмов данных остаётся серьёзной технической задачей, но интеграция машинного обучения и глубокого обучения, как показано в этом исследовании, показывает, что эта перспектива теперь становится осуществимой», — заключает Штумпп.
Предоставлено Университетом Женевы.