How Much Temporal Information Does Earthquake Declustering Remove? An Entropy-Based Analysis of the Türkiye Catalogue

نادرًا ما تحدث الزلازل في عزلة؛ فعندما تضرب هزة واحدة، غالبًا ما تطلق سلسلة من التفاعلات المتتابعة: فقد تسبق الحدث الرئيسي هزة ارتدادية صغيرة، يتبعها بعد ذلك سرب من الهزات الارتدادية التي قد تستمر لأساباء أو حتى لسنوات. وبالنسبة للعلماء الذين يحاولون فهم أنماط الإجهاد العميقة في الأرض، تعمل هذه التجمعات مثل التشويش على جهاز الراديو، حيث تطغى على الضوضاء الخلفية المنتظمة والمستقلة للنشاط الزلزالي الطبيعي للكوكب. وللحصول على إشارة واضحة، يستخدم الباحثون عملية تسمى "إزالة التكتل" (declustering)، والتي تحاول تجريد هذه الأحداث المعتمدة على بعضها البعض وترك "الهزات الرئيسية" فقط التي تمثل الإيقاع الحقيقي والأساسي للمنطقة. ومع ذلك، ظل هناك سؤال عالق دائمًا حول ما إذا كانت عملية التنظيف هذه تزيل الكثير من القصة، أم أنها تترك وراءها نمطًا يمكن التنبؤ به يساعدنا في فهم كيفية سلوك الزلازل بمرور الوقت.

تتناول دراسة جديدة تركز على تركيا، وهي دولة تقع فوق بعض أكثر خطوط الصدع نشاطًا في العالم، هذا السؤال من خلال قياس مقدار المعلومات المفقودة عندما نحاول فصل هذه الأحداث الزلزالية. لم يبحث الباحث، هاكان كاراكا، عن بلورة سحرية للتنبؤ بالوقت الذي سيضرب فيه الزلزال التالي بدقة؛ فمثل هذا التنبؤ الدقيق لا يزال يتجاوز العلم الحالي. وبدلاً من ذلك، طرح سؤالاً أكثر جوهرية: إذا عرفنا مدى نشاط الأرض في الشهر الماضي، فهل يخبرنا ذلك أي شيء عن مدى نشاطها في الشهر القادم؟ وللإجابة على ذلك، طبق ثلاث طرق مختلفة وشائعة الاستخدام لإزالة التكتل من قاعدة بيانات ضخمة للزلازل التركية تمتد لخمسين عامًا، من عام 1976 إلى 2025. ثم استخدم مفهومًا رياضيًا يُعرف باسم "الإنتروبيا" (entropy)، والذي يقيس أساسًا مقدار عدم اليقين الموجود في نظام ما، ليرى مقدار النظام المتبقي في البيانات بعد عملية التنظيف.

بدأت الدراسة بسجل موحد واحد يضم ما يقرب من 40,000 زلزال. ثم قام الباحث بتمرير هذه البيانات عبر ثلاثة فلاتر مختلفة. الطريقتان الأولتان، والمعروفتان باسم "غاردنر-نوبكوف" (Gardner-Knopoff) و"دنيز-يوتشيمين" (Deniz-Yücemen)، تستخدمان نوافذ زمنية ومسافات ثابتة لتحديد ما إذا كانت الأحداث جزءًا من تجمع أم أحداثًا مستقلة. أما الطريقة الثالثة، "ريازنبرغ" (Reasenberg)، فتستخدم نهجًا أكثر تعقيدًا يعتمد على التفاعل، حيث تنمو التجمعات وتتطور مع ارتباط الأحداث ببعضها البعض. كانت نتائج هذا الترشيح متباية بشكل صارخ. كانت الطريقتان الأوليان عدوانيتين، حيث أزالتا حوالي 70 إلى 73 بالمائة من الأحداث المسجلة باعتبارها تجمعات معتمدة، مما ترك حوالي 11,000 حدث فقط. بينما كانت طريقة "ريازنبرغ" أكثر تحفظًا بكثير، حيث أزالت حوالي 32 بالمائة فقط من الأحداث واحتفظت بنحو 27,000 حدث. وقد وفر هذا الاختلاف في عدد الأحداث التي تم الاحتفاظ بها الإعداد المثالي لاختبار ما إذا كانت الطريقة التي ننظف بها البيانات تغير القصة التي ترويها تلك البيانات.

عندما حلل الباحث الأعداد الشهرية لهذه الزلازل المتبقية، قام بتحويل الأرقام الخام إلى أربع حالات بسيطة: نشاط منخفض، نشاط منخفض معتدل، نشاط مرتفع معتدل، ونشاط مرتفع. ثم نظر في تسلسل هذه الحالات شهرًا بعد شهر ليرى ما إذا كان معرفة حالة شهر ما يقلل من عدم اليقين بشأن الشهر التالي. وأظهرت النتائج أن اختيار طريقة التنظيف غير النتيجة تمامًا. بالنسبة للطريقتين اللتين أزالتا أكبر عدد من الأحداث، تلاشى الارتباط بين شهر وآخر؛ حيث بدت البيانات عشوائية تمامًا؛ فمعرفة أن الشهر الماضي كان هادئًا لم يخبرك شيئًا عما إذا كان هذا الشهر سيكون هادئًا أم صاخبًا. وأكدت المقاييس الإحصائية أن هاتين الطريقتين قد جردتا البيانات من جميع الاعتمادات قصيرة المدى القابلة للكشف تقريبًا، تاركتين وراءهما تسلسلاً يتصرف مثل رمي قطعة نقد معدنية.

في المقابل، حكت البيانات التي تمت معالجتها بطريقة "ريازنبرغ" قصة مختلفة. نظرًا لأن هذه الطريقة احتفظت بالمزيد من الأحداث المتكتلة، فإن التسلسل الناتج احتفظ بقدر كبير من التنظيم الزمني. وفي السنوات الأولى من السجل ومرة أخرى في العقود الأخيرة، أظهرت البيانات نمطًا واضحًا حيث قدم مستوى النشاط في شهر ما معلومات حقيقية عن الشهر التالي. لقد انخفض عدم اليقين بشأن المستقبل بشكل ملموس عند معرفة الحاضر. لم يعني هذا أن الزلازل كانت قابلة للتنبؤ بمعناها الحتمي، لكنه يعني أن "الضجيج" الناتج عن التجمعات لم يتم إزالته بالكامل، مما ترك وراءه هيكلًا نجحت الطريقتان الأخريان في محوه.

علاوة على ذلك، قامت الدراسة بتقسيم الجدول الزمني الممتد لخمسين عامًا إلى ثلاث فترات متميزة لمعرفة ما إذا كانت هذه الأنماط تصمد بمرور الوقت. أظهرت الطريقتان العدوانيتان باستمرار عدم وجود أي اتصال معنوي بين الأشهر، بغض النظر عن الحقبة الزمنية. ومع ذلك، أظهرت طريقة "ريازنبرغ" روابط قوية وذات دلالة إحصائية في الفترتين الأولى والأخيرة، بينما بدت الفترة الوسطى أكثر عشوائية. يشير هذا إلى أن القدرة الظاهرية على التنبؤ بالنشاط الزلزالي ليست خاصية ثابتة للأرض نفسها، بل هي سمة تعتمد بشكل كبير على كيفية إعداد البيانات. ووجد الباحث أن النهج الأكثر تحفظًا ترك وراءه "ذاكرة" للنشاط السابق، بينما مسحت المناهج الأكثر عدوانية تلك الذاكرة تمامًا.

في الختام، تثبت الورقة البحثية أن الإجابة على سؤال مقدار المعلومات الزمنية التي تزيلها عملية إزالة التكتل من الزلازل تعتمد كليًا على الأداة المستخدمة في الإزالة. لا توجد حقيقة موضوعية واحدة حول النظام المتبقي في البيانات؛ بل يوجد فقط النظام الذي ينجو من القواعد المحددة للخوارزمية المختارة. وتشير النتائج إلى أنه إذا استخدم العلماء طرقًا تزيل التجمعات بقوة، فسيشاهدون عالمًا من الأحداث المستقلة وغير القابلة للتنبؤ. وإذا استخدموا طرقًا أكثر تساهلاً، فسيشاهدون عالمًا به أنماط باقية واعتمادات قصيرة المدى. لا يعني هذا أن طريقة ما صح وأخرى خطأ، ولكنه يعني أن أي استنتاج حول إمكانية التنبؤ بالزلازل يجب أن يُفهم في سياق عملية تنظيف البيانات التي أنتجته. وتعد هذه الدراسة تذكيرًا بأن الطريقة التي ننظم بها ملاحظاتنا يمكن أن تغير بشكل جذري الأنماط التي نراها في العالم الطبيعي.