روش Pattern Informatics

روش Pattern Informatics یا PI یک روش پیش بینی زلزله است که بر اساس تحلیل الگوهای تکراری سیگنال‌های زمین لرزه‌ای انجام می‌شود. این روش بر پایه فرضیه‌ای به نام “فرضیه پیش‌رونده بحران” کار می‌کند که بر اساس آن، برخی از الگوهای تکراری در سیگنال‌های زمین لرزه‌ای ممکن است نشانه وقوع زلزله در آینده ای نه چندان دور باشد.

در فرآیند محاسبات، از بانک داده‌های زمین‌شناسی و زلزله‌شناسی به منظور تحلیل الگوهای پیشرونده قبل از وقوع زلزله استفاده شده و به دنبال شناسایی نشانه‌های پیش‌رونده زلزله خواهیم بود. در این روش اینطور فرض می شود که برخی از الگوهای تکراری در وقوع زمین لرزه‌ ها ممکن است نشانگر مکان-زمان وقوع زلزله آتی باشند.

در روش PI، با استفاده از مدل‌های آماری و شبکه‌های عصبی، الگوهای لرزه تشخیص داده شده با الگوهای قبلی مقایسه می‌شوند و در صورتی که بتوان سکون یا فعالیت لرزه ای را تشخیص داد، یک هشدار مکان-زمان برای ناحیه جغرافیایی تحت بررسی اعلام خواهد شد.

مزیت این روش این است که از داده‌های واقعی استفاده می‌کند و الگوهای تکراری در وقوع زمین لرزه‌ ها را برای پیش بینی زلزله های آینده استفاده می‌کند. با این حال، همانند هر روش دیگری، نسخه های موجود از این روش هنوز نتوانسته همه زلزه های آینده را با دقت مکانی 100٪ پیش بینی کند. به همین دلیل، این روش به عنوان یک ابزار کمکی برای پیش بینی زلزله استفاده می‌شود و نباید به عنوان تنها روش پیش بینی زلزله استفاده شود.

این روش بر اساس این فرضیه است که الگوهای مشابهی از وقوع زمین‌لرزه به صورت دوره‌ای در زمان و مکان تکرار می‌شوند. با تجزیه و تحلیل این الگوهای پیشرونده، روش PI سعی می‌کند تا نشانه‌هایی را که به وقوع زلزله اشاره دارند، تشخیص دهد.

در این راستا، روش PI ابتدا با جمع‌آوری داده‌های زمین‌شناسی و زلزله‌شناسی، درک بهتری از شرایط زمینی و زمانی مربوط به وقوع زلزله پیدا می‌کند. سپس با استفاده از روش‌های تحلیل الگو، الگوهای پیشرونده از رفتار زمین در زمان قبل از وقوع زلزله شناسایی می‌شود. در نهایت، با ترکیب این الگوها با داده‌های فعلی، روش PI به پیش‌بینی زلزله می‌پردازد.