Yellowstone Caldera，橫跨懷俄明州、愛達荷州和蒙大拿州，是全球最具地震活動的火山區域之一。當火山爆發時，火山口會形成，底下的岩漿儲藏室被排空，導致上方土地塌陷形成大型凹陷。
最近，加拿大西部大學的 Bing Li 教授及其團隊，與哥倫比亞的 Universidad Industrial de Santander 和美國地質調查局的研究人員合作，利用機器學習分析了來自 Yellowstone 的 15 年歷史地震數據。
他們的先進方法識別並為大約十倍於之前記錄的地震事件分配了震級，提供了有關 Yellowstone Caldera 下方持續動態的新見解，並改善了評估潛在火山風險的能力。
根據新研究，Yellowstone 的地震記錄已大幅擴展，現在包括 2008 年至 2022 年的 86,276 事件。這一增強的目錄通過改進數據分析和系統性審查，提供了該地區火山和地震活動的更清晰圖景。
研究中一個重要的發現是，超過一半的地震發生在地震群中——這些是小型、相互聯繫的震動，在短時間內在有限區域內移動和演變。這一見解幫助科學家更好地理解 Yellowstone 地下系統的複雜行為。
Li 教授指出，地震群不同於餘震，因為它們由在短時間內和有限區域內發生的小型、相互連接的地震組成，而不是單一大型事件後的較小震動序列。Li 強調，雖然每座火山，包括 Yellowstone，都有其獨特特徵，但在這些地震群中觀察到的模式提供了有價值的見解。
理解這些地震模式還可以幫助改善安全協議，向公眾提供更清晰的風險信息，並指導地熱能源的發展，避免高熱流的危險區域。
在機器學習被使用之前，專家們必須手動檢查地震數據，這一過程既緩慢又昂貴，且經常錯過許多較小的事件。如今，機器學習使科學家能夠分析全球數據庫中儲存的大量歷史地震數據。
這一新方法揭示了許多更多的地震，並幫助研究人員更好地理解全球知名和隱蔽的地震區域。Li 教授指出，手動分析大量地震數據顯然不是可行或可擴展的。
最新研究還顯示，Yellowstone Caldera 下的地震群發生在相對年輕、粗糙的斷層結構上，這與南加州及火山口外圍地區的更成熟、平滑的斷層不同，這一區別幫助科學家更好地理解獨特的地震行為。
研究人員強調，擁有詳細且可靠的 Yellowstone Caldera 下方地震活動目錄後，他們現在可以應用先進的統計方法來識別和檢查之前未檢測到的地震群，從而實現更深入的理解。
該研究已發表在《Science Advances》期刊上。
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