Выбор наиболее информативной части системы мониторинга цунами на основе метода r-решения

Авторы

DOI:

https://doi.org/10.26089/NumMet.v23r314

Ключевые слова:

цунами, численное моделирование, обратная некорректная задача, сингулярное разложение

Аннотация

В данной работе начальная форма волны цунами (ниже именуемая источником цунами) представляется как решение обратной задачи математической физики на основе инверсии удаленных записей пришедшей волны, что позволяет детально изучить факторы, влияющие на результаты восстановления. Исследуемая задача является некорректной, что приводит к ожидаемой неустойчивости численного решения, существенно уменьшить которую позволяет регуляризация, основанная на методе усеченного сингулярного разложения (SVD) (далее метод r-решения). В рамках предложенного подхода на основе анализа распространения энергии олны предлагается методика выбора наиболее информативной части имеющейся системы наблюдения для реального события цунами на Соломоновых островах 6 февраля 2013 г. Метод может быть полезен при разработке новых систем мониторинга цунами.

Авторы

Т. А. Воронина

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН (ИВМиМГ СО РАН),
просп. Лаврентьева, 6, 630090, Новосибирск
• старший научный сотрудник

В. В. Воронин

Новосибирский государственный университет,
ул. Пирогова, 2, 630090, Новосибирск
• доцент

Библиографические ссылки

  1. I. E. Mulia, A. R. Gusman, and K. Satake, “Optimal Design for Placements of Tsunami Observing Systems to Accurately Characterize the Inducing Earthquake,” Geophys. Res. Lett. 44 (24), 106-115 (2017).
    doi 10.1002/2017GL075791.
  2. M. J. Hossen, P. R. Cummins, and K. Satake, “Complete Implementation of the Green’s Function Based Time Reverse Imaging and Sensitivity Analysis of Reversed Time Tsunami Source Inversion,” Geophys. Res. Lett. 44 (19), 9844-9855 (2017).
    doi 10.1002/2017GL074528.
  3. J. Meza, P. A. Catalán, and H. Tsushima, “A Methodology for Optimal Designing of Monitoring Sensor Networks for Tsunami Inversion,” Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Discuss. (2018).
    doi 10.5194/nhess-2018-269.
  4. C. An, P. L.-F. Liu, and L. Meng, “A Sensitivity Analysis of Tsunami Inversions on the Number of Stations,” Geophys. J. Int. 214 (2), 1313-1323 (2018).
    doi 10.1093/gji/ggy212.
  5. E. Lee, T. Jung, J.-C.  Kim, and S. Shin, “A Study of the Optimal Deployment of Tsunami Observation Instruments in Korea,” J. Ocean Eng. Technol. 33 (6), 607-614 (2019).
    doi 10.26748/KSOE.2019.100.
  6. L. Zhao, F. Yu, J. Hou, et al., “The Role of Tsunami Buoy Played in Tsunami Warning and Its Application in South China Sea,” Theor. Appl. Mech. Lett. 3 (3) (2013).
    doi 10.1063/2.1303202.
  7. K. Satake, “Inversion of Tsunami Waveforms for the Estimation of a Fault Heterogeneity: Method and Numerical Experiments,” J. Phys. Earth 35 (3), 241-254 (1987).
    doi 10.4294/jpe1952.35.241.
  8. C. Pires and P. M. A. Miranda, “Tsunami Waveform Inversion by Adjoint Methods,” J. Geophys. Res.: Oceans 106 (C9), 19773-19796 (2001).
    doi 10.1029/2000JC000334.
  9. D. B. Percival, D. W. Denbo, M. C. Eblé, et al., “Extraction of Tsunami Source Coefficients via Inversion of DART^circledR Buoy Data,” Nat. Hazards 58 (1), 567-590 (2011).
    doi 10.1007/s11069-010-9688-1.
  10. M. J. Hossen, A. Gusman, K. Satake, and P. R. Cummins, “An Adjoint Sensitivity Method Applied to Time Reverse Imaging of Tsunami Source for the 2009 Samoa Earthquake,” Geophys. Res. Lett. 45 (2), 627-636 (2018).
    doi 10.1002/2017GL076031.
  11. I. E. Mulia, A. R. Gusman, M. J. Hossen, and K. Satake, “Adaptive Tsunami Source Inversion Using Optimizations and the Reciprocity Principle,” J. Geophys. Res.: Solid Earth 123 (12), 10749-10760 (2018).
    doi 10.1029/2018JB016439.
  12. V. V. Voronin, T. A. Voronina, and V. A. Tcheverda, “Inversion Method for Initial Tsunami Waveform Reconstruction,” Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 15 (6), 1251-1263 (2015).
    doi 10.5194/nhess-15-1251-2015.
  13. T. A. Voronina and A. A. Romanenko, “The New Method of Tsunami Source Reconstruction with r-Solution Inversion Method,” Pure Appl. Geophys. 173 (12), 4089-4099 (2016).
    doi 10.1007/s00024-016-1286-z.
  14. T. A. Voronina, V. V. Voronin, and V. A. Cheverda, “The 2015 Illapel Tsunami Source Recovery by Inversion of DART Tsunami Waveforms Using the R-Solution Method,” Pure Appl. Geophys. 176 (7), 2985-2993 (2019).
    doi 10.1007/s00024-019-02100-y.
  15. T. A. Voronina and V. V. Voronin, “A Study of Implementation Features of the r-Solution Method for Tsunami Source Recovery in the Case of the Illapel Tsunami 2015,” Pure Appl. Geophys. 178 (12), 4853-4863 (2021).
    doi 10.1007/s00024-021-02843-7.
  16. T. A. Voronina, “Recovering a Tsunami Source and Designing an Observational System Based on an r-Solution Method,” Numer. Anal. Appl. 9 (4), 267-276 (2016).
    doi 10.1134/S1995423916040017.
  17. T. A. Voronina and A. V. Loskutov, “Applying the R-Solution Method for Designing a Tsunami Observational System,” J. Phys.: Conf. Ser. 2099 (2021).
    doi 10.1088/1742-6596/2099/1/012063.
  18. NOAA Center for Tsunami Research. Solomon Islands Tsunami, February 6, 2013.
    https://nctr.pmel.noaa.gov/solomon20130206/images/publish/f20130206_energyS5.png . Cited August 31, 2022.

Загрузки

Опубликован

15-09-2022

Как цитировать

Воронина Т. А., Воронин В. В. Выбор наиболее информативной части системы мониторинга цунами на основе метода R-решения // Вычислительные методы и программирование. 2022. 23. 230-239. doi 10.26089/NumMet.v23r314

Выпуск

Раздел

Методы и алгоритмы вычислительной математики и их приложения