1. 역사적 지진 데이터 :
* 크기 및 위치 : 이 데이터는 결함에 따라 과거의 지진 발생을 식별하는 데 중요합니다.
* 재발 간격 : 과거 지진의 빈도를 분석하면 사건들 사이의 평균 시간에 대한 정보가 제공되어 과학자들이 활동의 잠재적 격차를 식별 할 수 있습니다.
2. 지질 데이터 :
* 오류 지오메트리 및 길이 : 결함의 크기와 모양을 이해하면 응력이 누적 된 잠재적 영역을 식별하는 데 도움이됩니다.
* 결함 슬립 속도 : 이 데이터는 결함이 움직이는 속도를 나타냅니다.이 비율은 향후 지진의 잠재력을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
* 오류 분할 : 결함은 세그먼트로 나뉘어 질 수 있으며, 그 중 일부는 다른 것보다 지진이 발생하기 쉽습니다.
3. 지구 물리학 데이터 :
* GPS 측정 : 이러한 측정은 지구 껍질의 움직임을 추적하여 결함을 따라 응력 축적 영역을 나타냅니다.
* 지정 학적 데이터 : INSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar)과 같은 다양한 측지 기술의 데이터는지면 변형 및 변형 축적을 나타내므로 지진 위험의 잠재적 영역을 시사합니다.
* 지진 패턴 : 작은 지진의 공간적 및 시간적 분포를 분석하면 스트레스 축적이 증가한 영역을 나타낼 수 있습니다.
4. 고생물학 데이터 :
* 트렌치와 데이트 : 퇴적층을 분석하기 위해 결함 구역을 가로 지르는 트렌치는 과거 지진과 타이밍의 증거를 보여줄 수 있습니다.
* 방사성 탄소 데이트 : 이 방법은 과거 지진의 나이를 결정하여 재발 간격에 대한 통찰력을 제공합니다.
5. 모델링 및 시뮬레이션 :
* 응력 축적 모델 : 수집 된 데이터를 사용하여 과학자들은 컴퓨터 시뮬레이션을 만들어 결함을 따라 응력 축적을 모델링하고 잠재적 격차를 식별 할 수 있습니다.
* 확률 론적 지진 위험 평가 : 여기에는 모든 데이터를 결합하여 결함을 따라 다른 지역에서 미래 지진의 가능성을 추정하는 것이 포함됩니다.
이러한 모든 데이터 소스를 통합함으로써 과학자들은 결함을 따라 지진 이력에 대한 포괄적 인 그림을 만들 수 있습니다. 이 정보를 통해 지진이 기한이 지난 영역 인 지진 격차를 식별 할 수 있으므로 향후 사건에 대한 위험이 높은 것으로 간주됩니다.
