Використання нечітких моделей у дослідженнях сейсмологічних процесів регіону

Abstract

Землетруси здатнi спричиняти масштабнi руйнування та завдавати шкоди людському життю, тому це є предметом багатьох дослiджень. Вченi та дослiдники прагнуть покращити наше розумiння природи пiдземних поштовхiв та пропонують рiзнi методи передбачення їх початку та оцiнки їх впливу. Нечiтке моделювання знаходить широке застосування в дослiдженнi землетрусiв, охоплюючи передбачення землетрусiв, оцiнку небезпеки, аналiз ризику та розробку систем пiдтримки прийняття рiшень. Нечiткi моделi здатнi iнтегрувати данi рiзного типу, такi як сейсмiчнi данi, геодезичнi вимiрювання та геологiчнi данi, щоб передбачити ймовiрнiсть i силу майбутнiх землетрусiв. Крiм того, цi моделi можуть враховувати змiни в часi та просторi пiд час виникнення землетрусiв, дозволяючи iдентифiкувати регiони з високим ризиком i обчислювати потенцiйнi збитки. У статтi запропоновано застосування пiдходу нечiткого моделювання в сейсмiчних дослiдженнях, а також використання нечiткої логiки в сейсмiчному моделюваннi для обробки неточних даних i врахування невизначеностей. Комбiнацiї нечiтких моделей з iншими обчислювальними методами та джерелами даних використанi для пiдвищення точностi та передбачуваностi.

Due to the ability of earthquakes to cause large-scale destruction and damage to human life, earthquakes have always been the subject of research and concern. Scientists and researchers are constantly striving to improve our understanding of earthquakes and offer pragmatic methods for predicting their onset and assessing their impact. Fuzzy modeling is widely used in earthquake research, covering earthquake prediction, hazard assessment, risk analysis, and the design of decision support systems. Fuzzy models are able to integrate different data resources, such as seismic data, geodetic measurements, and geological data, to predict the probability and strength of future earthquakes. In addition, these models can take into account changes in time and space during the occurrence of earthquakes, allowing the identification of high-risk regions and the calculation of potential damage. This paper proposes the application of the fuzzy modeling approach in seismic research, as well as the use of fuzzy sets and fuzzy logic in seismic modeling to process imprecise data and account for uncertainties. Combinations of fuzzy models with other computational methods and data sources are explored to improve their accuracy and predictability.