Wissenschaftler isolieren Frühwarnmuster für Beben in Laborexperimenten

26 Oktober 2023 2864
Share Tweet

25. Oktober 2023

Dieser Artikel wurde gemäß dem redaktionellen Prozess und den Richtlinien von Science X überprüft. Herausgeber haben die folgenden Merkmale hervorgehoben, um die Glaubwürdigkeit des Inhalts sicherzustellen:

  • faktengeprüft
  • peer-reviewte Veröffentlichung
  • vertrauenswürdige Quelle
  • korrekturgelesen

von Constantino Panagopulos, University of Texas at Austin

Forscher an der University of Texas at Austin haben erfolgreich ein Muster von künstlich hergestellten "Vorbeben" isoliert. Die Entdeckung gibt Hoffnung darauf, dass zukünftige Erdbeben durch das Schwarmverhalten kleinerer Beben vorhergesagt werden können. 

Die Forschung ist im Journal Nature Communications veröffentlicht.

Der nächste Schritt ist die Reproduktion der Ergebnisse in der realen Welt. Der Leiter der Studie, Chas Bolton, wird in diesem Jahr damit beginnen, zunächst in Texas, wo er ähnliche Muster in den Messungen des seismologischen Netzwerks des Bundesstaates, TexNet, isolieren möchte.

"Wenn wir jemals Erdbeben vorhersagen oder prognostizieren wollen, müssen wir in der Lage sein, zu messen, zu charakterisieren und zu verstehen, was unmittelbar vor dem Erdbeben passiert", sagte Bolton, der die Arbeit als Postdoktorand am University of Texas Institute for Geophysics (UTIG) durchführte.

Bolton ist nun Mitarbeiter am Bureau of Economic Geology der UT Austin, das TexNet verwaltet. Sowohl das UTIG als auch das Bureau gehören zur Jackson School of Geosciences der UT.

Erdbeben treten in unregelmäßigen Zyklen auf, was es schwierig macht, zu wissen, wann und wo das nächste auftritt. Obwohl seismische Aufzeichnungen zeigen, dass Beben und andere geologische Bewegungen vor größeren Erdbeben auftreten, erzeugen Erdbebengänge genauso viele zufällige Geräusche wie bedeutungsvolle Beben.

Wissenschaftler haben lange nach Hinweisen gesucht, die darauf hinweisen könnten, dass ein Erdbeben bevorsteht. Boltons Vorgehen bestand darin, in seinem Labor eigene Erdbeben zu erzeugen und nach Mustern im seismischen "Rauschen" zu suchen, das den Beben vorausging.

Bolton und seine Mitarbeiter haben Zyklizitäten von Erdbeben an einem Miniatur-Fehler, der an der Penn State hergestellt wurde, gemessen. Der Fehler ist nur zwei Zoll lang - Größenordnungen kleiner als das reale Gegenstück. Die Experimente zeigten ein Muster von Beben, die stärker wurden und sich näher zusammen ereigneten, wenn das Laborbeben näher rückte. Für langsamere oder schwächere Beben wurde ein solches Muster nicht gefunden.

Dieses Muster ist bedeutend, weil es bedeutet, dass die Beben mit dem Hauptstoß verbunden sind, sagte Bolton.

"Es verleiht einer physischen Erklärung für das, was die Vorbeben kontrolliert", sagte er.

Es gibt Forschern auch ein deutliches Muster, nach dem sie in der realen Welt suchen können.

Das Erkennen solcher Muster wird auf Brüchen, die Hunderte von Meilen lang sind und tief in die Erde reichen, nicht einfach sein. Dennoch verdeutlichen die Ergebnisse, warum es so wichtig ist, reale Brüche mit seismischen Monitoren auszustatten, die subtile Veränderungen in der Erde erfassen können, sagte Mitautor und UTIG-Direktor Demian Saffer.

"Wenn wir diese Vorboten wirklich erkennen wollen, benötigen wir Sensoren und Langzeitobservatorien, die diese Knarren und Stöhnen überwachen können, um uns zu sagen, wie sich der Bruch in der Vorlaufzeit zum Versagen verhält", sagte er.

Bolton experimentiert nun an einem viel größeren, 3 Fuß langen künstlichen Fehler am UTIG. Er sagte, der größere Laborfehler werde das Verständnis dafür verbessern, wie sich das Bebenmuster in der Natur abspielen könnte. Die Experimente ergänzen seine TexNet-Forschung, bei der er Tremorsequenzen in Texas im Zusammenhang mit Erdbeben ab Magnitude 5 analysieren wird. Er erwartet Ergebnisse innerhalb eines Jahres.

Weitere Informationen: David C. Bolton et al, Foreshock properties illuminate nucleation processes of slow and fast laboratory earthquakes, Nature Communications (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-39399-0

Journal-Information: Nature Communications

Bereitgestellt von der University of Texas at Austin


ZUGEHÖRIGE ARTIKEL