Földrengések naponta fordulnak elő világszerte. Bár a legtöbbjük túl kicsi ahhoz, hogy a felszínen érzékelhető legyen, a nagyobbak az elmúlt húsz évben mintegy 1 millió ember halálát okozták a Földön. A tudomány mai állása szerint az előrejelzésükre nincs lehetőség. Egy uniós kutatási projekt szakemberei most mégis találtak egy olyan földalatti jelet, amelyről úgy vélik, hogy felhasználható lesz az erős rengések időben való felismerésére. Minderről a Horizon, az EU kutatási és innovációs magazinja adott hírt.

A földrengéseket általában két tektonikus lemez mozgása okozza, amelyek két oldalán mélyen fekvő földalatti geológiai törések, úgynevezett törésvonalak húzódnak. A törés mentén valamikor a földrengés előtt a kőzetrétegek elkezdenek elcsúszni egymás mellett. A kérdés az, hogy ez a mozgás egy mikromásodperc alatt gyorsul-e fel, vagy hosszabb időt vesz igénybe, és nyomon követhető.

Korábbi kísérletek alapján a francia Nemzeti Fenntartható Fejlődési Kutatóintézet (IRD) kutatói úgy vélik, hogy előfordul fokozatos csúszás is. Most talán még több okuk van rá.  Az EU által finanszírozott, 2027-ig tartó hatéves EARLI kutatási projekt keretében ugyanis felfedeztek egy jelet, amely – elméletileg – alkalmas arra, hogy előre jelezze az erős földmozgásokat.

A műholdak segítségével ráleltek a fokozatos csúszások jeleire

A földrengések nemcsak pontosan mérhetők, hanem a tektonikai törésvonalak ismeretében az is jól ismert, hogy hol szoktak lecsapni. Dél-Európa, beleértve a Földközi-tenger térségét, Japán, Indonézia, Chile, valamint az Egyesült Államok Kalifornia és Alaszka államai mind-mind gócpontok. A nagyobb, 6-os erősség feletti rengések többnyire halálosak. A 2023 februárjában Törökországot és Szíriát sújtó földrengés például több mint 50 000 ember halálát okozta, és mintegy 1,5 millió embert tett hajléktalanná.

Mindeddig a kőzetrétegek fokozatos elcsúszásának kimutatható jeleit nem sikerült azonosítani.  A francia kutatók azt gyanították, hogy az ilyen jelek túl gyengék lehetnek ahhoz, hogy a szeizmométerek érzékeljék őket, ezért a műholdas globális helymeghatározó rendszer nagy sebességű adatait használták, amelyek világszerte több mint 3 000 állomásról származnak.

A GPS-adatok a szeizmológiai adatok alternatíváját jelentik annak felmérésére, hogy a földrengés során és a rengések között mennyit mozdult el a talaj. Az összegyűjtött GPS-információk 90 darab 7-es, vagy annál nagyobb erősségű földrengés előtt órákkal rögzített adatokat tartalmaztak. Ez a megközelítés kifizetődő volt. A kutatók egy alig észrevehető, de statisztikailag mégis szignifikáns mintázatot találtak, amely két órával az esetleges epicentrum közelében bekövetkező földrengések előtt kezd megmutatkozni és csakis ott és akkor fedezhető fel.

Az optikai kábelekre kellene rögzíteni az érzékelőket

A megfigyelt jel megértésének kiterjesztéséhez és a gyakorlatban is megvalósítható földrengés-előrejelzés mérlegeléséhez azonban további kutatásokra van szükség. Ez előtt az egyik akadály az, hogy a jelenlegi földrengésfigyelő műszerek nem rendelkeznek az ilyen jellegű kutatásokhoz szükséges globális lefedettséggel és pontossággal.  A kutatók úgy vélik, az jelenthetne megoldást, ha az akusztikus érzékelőket a tengerfenéken és a föld alatt is húzódó optikai kábelekre rögzítenék, amelyek a mai globális kommunikációs rendszer gerincét alkotják.

Amíg azonban erre sor kerülhet az EARLI kutatóinak gyorsabban megvalósítható célja van: felgyorsítani a már meglévő riasztásokat, amelyeket az emberek mobiltelefonjukon kapnak percekkel a földrengés előtt.

Ezek a riasztások a rengés által okozott és a szeizmométerek által rögzített szeizmikus hullámokon alapulnak. A projekt kutatói az ilyen riasztások hatékonyságának javítására törekszenek azáltal, hogy a szeizmométerek segítségével valami mást is mérnek: a Föld gravitációs mezejében a kőzetek hatalmas mozgása által okozott zavarokat. Ez a mutató ugyan sokkal kisebb, mint a szeizmikus hullámok ereje, de gyorsabban hat.

Mobilos gyorsriasztás mesterséges intelligenciával

A franciák egy mesterséges intelligencia (AI) algoritmust alkalmaztak az ilyen típusú adatok elemzésére, ami egy esetleges cunami veszélyét is felbecsülte. A szökőárra vonatkozó jelenlegi figyelmeztető rendszernek 20-30 percre van szüksége az első becsléshez. Az EARLI módszer, bár még kísérleti stádiumban van, egy percet igényelt.

A földrengések következményeinek mérséklése szintén uniós prioritás. Azt ezt célzott RISE nevű négyéves projekt egy éve zárult. A svájci ETH Zürichben működő Svájci Szeizmológiai Szolgálat vezetésével folyt kutatás során a mérnökökből és szeizmológiai, informatikai, geológiai és társadalomtudományi szakértőkből álló csoport két tucat szervezetből állt 13 országból, Japántól és Olaszországtól Izraelig és Mexikóig.

A kutatók a projekt során megerősítették az EU azon képességét, hogy megbecsülje a földrengés okozta áldozatok számát és károkat, vagyis a “gyors hatásvizsgálatot”.  A csoport a már létező globális szolgáltatásokra épített, köztük a ShakeMap térképre, amely a földrengések által sújtott területek talajmozgásairól gyűjt adatokat.

Az új, részletesebb adatok felhasználásával a kutatók létrehozták a ShakeMap szolgáltatás európai változatát. Az európai Shakemap 4-es erősség feletti földrengés esetén automatikusan megkap minden rögzített adatot. Ezzel egyidejűleg összegyűjti a releváns információkat, például a területen élő emberek számát, a helyi talajviszonyokat és a sújtott zónában lévő építmények sérülékenységét.

Az eseményt követő 30 percen belül így meg lehet becsülni az áldozatok és sérültek hozzávetőleges számát, valamint a különböző károkat és költségeket. Ez nemcsak a földrengés utáni sürgős döntésekhez hasznos, hanem bővítheti az ismereteket arról is, hogy mi történne egy adott területen, ha ott valaha is bekövetkezne egy újabb földrengés.

A rendszer első a maga nemében, amely európai szinten máris működőképessé vált, és Olaszországban és Svájcban be is vezették.  

A RISE – többek között mesterséges intelligencia segítségével – az erősebb utórengések előrejelzésére is továbbfejlesztett módszereket. Egy földrengést követően általában több száz vagy ezer kisebb rengés is túlterhelheti a szeizmikus hálózatokat, ezért ezekre is nagyobb figyelmet kell fordítani. A gépi tanulási technikákkal szerencsére gyorsabban és pontosabban lehet ezeket az eseményeket is feldolgozni.