'Segment-Jumping' Ridgecrest-Erdbeben in neuer Studie untersucht

24. Mai 2023

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von der University of California - San Diego

Am Morgen des 4. Juli 2019 ereignete sich ein Erdbeben der Stärke 6,4 im Searles Valley in der Mojave-Wüste Kaliforniens, mit Auswirkungen auf den Süden Kaliforniens. Etwa 34 Stunden später, am 5. Juli, wurde die nahe gelegene Stadt Ridgecrest von einem Erdbeben der Stärke 7,1 erschüttert, das von Millionen Menschen in Kalifornien und den benachbarten Gemeinden in Arizona, Nevada und sogar Baja California, Mexiko, wahrgenommen wurde. 

Diese als Ridgecrest-Erdbeben bekannten größten Erdbeben in Kalifornien seit mehr als 20 Jahren führten zu umfangreichen Strukturschäden, Stromausfällen und Verletzungen. Das M6,4-Ereignis in Searles Valley wurde später als Vorbote des M7,1-Ereignisses in Ridgecrest angesehen, das jetzt als Hauptereignis gilt. Beide Erdbeben wurden von einer Vielzahl von Nachbeben begleitet.

Die Abfolge der seismischen Aktivitäten verwirrte die Forscher. Warum dauerte es 34 Stunden, bis das Vorbereiten das Hauptbeben auslöste? Wie "sprangen" diese Erdbeben von einem Segment eines geologischen Störungssystems zum anderen? Können Erdbeben miteinander in einem dynamischen Sinne "sprechen"?

Um diese Fragen zu beantworten, führte ein Team von Seismologen am Scripps Institution of Oceanography an der UC San Diego und der Ludwig Maximilian University of Munich (LMU) eine neue Studie durch, die sich auf die Beziehung zwischen den beiden großen Erdbeben konzentrierte, die entlang eines Multi-Fault-Systems auftraten. Das Team verwendete einen leistungsstarken Supercomputer, der datenbasierte und physikalische Modelle integrierte, um die Verbindung zwischen den Erdbeben zu identifizieren.

Alice Gabriel, Seismologin am Scripps Oceanography und ehemalige Mitarbeiterin der LMU, leitete die Studie. Die Ergebnisse wurden am 24. Mai online in der Zeitschrift Nature veröffentlicht und werden am 8. Juni in der Printausgabe erscheinen.

"Wir haben die größten Computer verwendet, die verfügbar sind, und möglicherweise die fortschrittlichsten Algorithmen, um zu versuchen, diese wirklich rätselhafte Abfolge von Erdbeben zu verstehen, die 2019 in Kalifornien auftraten", sagte Gabriel, derzeit Associate Professor am Institute of Geophysics der Scripps Oceanographie und Planetary Physics. "High-Performance-Computing hat es uns ermöglicht, die treibenden Faktoren dieser großen Ereignisse zu verstehen, was zur Beurteilung und Vorbereitung auf seismische Gefahren beitragen kann."

Das Verständnis der Dynamik von Multi-Fault-Rupturen ist wichtig, sagte Gabriel, weil diese Art von Erdbeben in der Regel kraftvoller sind als diejenigen, die auf einer einzelnen Störung auftreten. Zum Beispiel führte das Türkei-Syrien-Erdbeben-Doppelt vom 6. Februar 2023 zu erheblichen Verlusten an Menschenleben und weit verbreiteten Schäden. Bei diesem Ereignis handelte es sich um zwei separate Erdbeben, die nur neun Stunden auseinander auftraten und beide über mehrere Störungen brachen.

Während der Ridgecrest-Erdbeben 2019, die im Bereich der Eastern California Shear Zone entlang eines Strike-Slip-System auslösten, bewegten sich die beiden Seiten jeder Störung hauptsächlich horizontal, ohne vertikale Bewegung. Die Erdbebenfolge breitete sich über ineinander verschlungene und zuvor unbekannte "antithetische" Störungen aus, die Neben- oder Sekundärstörungen sind, die sich in einem hohen Winkel (nahezu 90 Grad) zur Hauptstörung bewegen. Innerhalb der seismologischen Gemeinschaft gibt es weiterhin eine Debatte darüber, welche Störungssegmente aktiv gerissen sind und welche Bedingungen das Auftreten von kaskadierenden Erdbeben fördern.

Die neue Studie präsentiert das erste Multi-Fault-Modell, das Seismogramme, tektonische Daten, Feldkartierung, Satellitendaten und andere raumgestützte geodätische Datensätze mit Erdbebenphysik vereint, während frühere Modelle zu dieser Art von Erdbeben rein datengesteuert waren.

"Durch die Integration von datenbasierten Modellen, optimiert durch die Fähigkeiten von Supercomputing, enthüllen wir die Feinheiten von sich kaskadierenden Störungen, die einander conjugieren und werfen Licht auf die Physik, die die sich kaskadierenden Rupturdynamiken steuert", sagte Taufiqurrahman.

Unter Verwendung des Supercomputers SuperMUC-NG am Leibniz Supercomputing Center (LRZ) in Deutschland enthüllten die Forscher, dass die Ereignisse von Searles Valley und Ridgecrest tatsächlich miteinander verbunden waren. Die Erdbeben interagierten über ein statisch starkes, aber dynamisch schwaches Störungssystem, das durch komplexe Störungsgeometrien und geringe dynamische Reibung angetrieben wurde.

Die 3D-Ruptursimulation des Teams zeigt, wie Störungen, die vor einem Erdbeben als stark angesehen werden, sehr schwach werden können, sobald es zu schneller Erdbebenbewegung kommt, und erklärt die Dynamik, wie mehrere Störungen gemeinsam brechen können.

'When fault systems are rupturing, we see unexpected interactions. For example, earthquake cascades, which can jump from segment to segment, or one earthquake causing the next one to take an unusual path. The earthquake may become much larger than what we would've expected,' said Gabriel. 'This is something that is challenging to build into seismic hazard assessments.'

According to the authors, their models have the potential to have a 'transformative impact' on the field of seismology by improving the assessment of seismic hazards in active multi-fault systems that are often underestimated.

'Our findings suggest that similar kinds of models could incorporate more physics into seismic hazard assessment and preparedness,' said Gabriel. 'With the help of supercomputers and physics, we have unraveled arguably the most detailed data set of a complex earthquake rupture pattern.'

The study was supported by the European Union's Horizon 2020 Research and Innovation Program, Horizon Europe, the National Science Foundation, the German Research Foundation, and the Southern California Earthquake Center.

In addition to Gabriel and Taufiqurrahman, the study was co-authored by Duo Li, Thomas Ulrich, Bo Li, and Sara Carena of Ludwig Maximilian University of Munich, Germany; Alessandro Verdecchia with McGill University in Montreal, Canada, and Ruhr-University Bochum in Germany; and Frantisek Gallovic of Charles University in Prague, Czech Republic.

Journal information: Nature

Provided by University of California - San Diego