Назвать время, место и магнитуду следующего сильного землетрясения наука по-прежнему не умеет. Однако это не означает, что завтрашняя сейсмическая активность совершенно непредсказуема. Исследователи проверили десятки моделей, которые заранее рассчитывали распределение вероятностей, и обнаружили устойчивое соответствие части прогнозов последующим наблюдениям.
15 октября 2026 года Бристольский университет представил результаты работы группы под руководством Хосе Байоны. В основе исследования лежат 51 625 прогнозов на следующие сутки и 597 зарегистрированных землетрясений. Это большой эксперимент по проверке вероятностных моделей, а не объявление о создании прибора, показывающего дату будущей катастрофы.
У новости есть важная временная деталь. Университетское сообщение вышло в октябре, но сама статья в Nature Communications датирована 6 августа 2026 года. Проверяемые прогнозы создавались еще раньше, с августа 2007-го по август 2018-го. Свежий информационный повод связан с представлением результатов, а не с землетрясением, которое якобы удалось заранее назначить на конкретный день.
📅 Что означает прогноз на следующие сутки
В бытовом понимании прогноз землетрясения часто выглядит как сообщение: завтра в таком-то городе произойдет толчок определенной силы. Исследованные модели решают другую задачу. Они оценивают, как может распределяться сейсмическая активность по территории и диапазонам магнитуд в течение заданных 24 часов.
Представить результат можно как карту с ячейками. В каждой указано ожидаемое количество событий соответствующей магнитуды. Более яркая область означает сравнительно высокую ожидаемую активность, темная - низкую. Но яркое пятно не обещает обязательного землетрясения, а темное не гарантирует спокойствия.
Большинство карт в эксперименте использовали пространственную сетку с шагом 0,1 градуса. Диапазоны магнитуд также разбивались на интервалы. Это гораздо содержательнее расплывчатого предупреждения «где-то скоро тряхнет», но существенно отличается от указания конкретного эпицентра и минуты начала события.
Прогнозы автоматически выпускались в полночь по UTC и использовали сведения, известные к тому моменту. Для оценки качества затем проверяли, насколько реальные события согласуются с распределением, которое модель предъявила до их возникновения.
🔎 Откуда взялись 27 моделей и 50 тысяч прогнозов
Эксперимент проводился в рамках CSEP, международного сообщества, занимающегося проверкой предсказуемости землетрясений. За период с 1 августа 2007 года по 30 августа 2018 года участвовавшие модели создали 51 625 суточных прогнозов для тестового региона Калифорнии.
Это суммарное число выпусков разных моделей. Оно не означает, что ученые предсказали 50 тысяч землетрясений или наблюдали столько независимых катастроф. Несколько алгоритмов могли выпускать прогнозы на один и тот же день, а спокойные сутки тоже входили в проверку.
Всего рассматривались 27 моделей. Основной анализ статьи сосредоточен на 21 модели для событий с моментной магнитудой Mw от 3,95. Результаты еще шести моделей с более высоким порогом, от 4,95, представлены в дополнительных материалах.
В основном каталоге проверки было 597 событий с Mw не ниже 3,95 и глубиной очага не более 30 километров. Разные модели подключались и прекращали работу в разные даты. Поэтому неверно представлять эксперимент так, будто каждый из 27 алгоритмов без перерыва проходил одинаковый одиннадцатилетний экзамен.
🧪 Почему прогнозы проверяли заранее
Самое ценное свойство исследования - перспективная проверка. Модели выдавали результаты до появления проверочных землетрясений, причем автоматически. Это уменьшает возможность подобрать красивое объяснение уже известной катастрофе.
После сильного толчка почти всегда можно найти необычный показатель, совпадение или изменение активности, которое кажется предвестником. Но для полезного прогноза важно другое: появлялся ли тот же признак без последующего землетрясения и происходили ли землетрясения без такого признака. Нужно учитывать весь ряд наблюдений, включая промахи и ложные тревоги.
Заранее заданные правила позволяют поставить алгоритмы в более строгие условия. Они должны работать с неполной информацией настоящего момента и принимать последствия своих предположений. Список удачных примеров после события такой проверки не заменяет.
При этом перспективность не делает результат безошибочным. Значение имеют продолжительность испытаний, число наблюдений, выбранная статистика и сопоставимость моделей. Поэтому авторы анализировали несколько сторон качества и сравнивали меняющиеся прогнозы с моделью, описывающей устойчивое фоновое распределение сейсмичности.
🌍 На какие закономерности опираются алгоритмы
Землетрясения не распределяются по времени и пространству равномерно. После крупного события часто возникает последовательность повторных толчков, а вероятность активности в соседних областях меняется. Даже без знания точного момента следующего разрыва эти закономерности несут прогностическую информацию.
Среди проверенных подходов были варианты ETAS и STEP. Они используют статистические свойства сейсмических последовательностей: изменение частоты повторных событий со временем, связь числа землетрясений с магнитудой, пространственное распределение и фоновую активность.
ETAS рассматривает события как способные порождать дальнейшую сейсмическую активность. Получается модель ветвящейся последовательности, в которой важны не только главный толчок, но и последующие события. Это вероятностное описание, а не утверждение, что каждый маленький толчок обязательно вызовет более крупный.
В эксперимент входили и другие методы, включая комбинации моделей. Поэтому работу нельзя свести к новости «искусственный интеллект научился предсказывать землетрясения». Исследователи испытывали целое семейство статистических подходов, а важная часть успеха принадлежала давно известным типам моделей и улучшениям их настройки.
📊 Почему 95% не означает точность предсказания катастроф
В аннотации есть цифра, которую легко неверно прочитать: около 95% моделей давали результаты, согласующиеся с общим количеством наблюдавшихся событий, и примерно столько же - с распределением магнитуд. Для пространственного распределения соответствие показали более двух третей.
Это доли моделей, прошедших определенные проверки. Они не означают, что удалось заранее назвать 95% землетрясений или что вероятность каждого прогноза составляла 95%. Проверялось статистическое согласие распределений, а не доля угаданных дат.
Особенно показателен анализ общего количества событий. При использовании распределения Пуассона согласованными оказались только две модели. Когда авторы применили отрицательное биномиальное распределение, допускающее большую изменчивость количества землетрясений, проверку прошли 20 из 21 модели основной группы.
Причина не в произвольном облегчении экзамена: сейсмичность группируется в последовательности и дает сильные всплески. Но выбор статистического описания влияет на ширину ожидаемого диапазона. Это означает, что формулировку «соответствует наблюдениям» всегда нужно читать вместе с методом проверки.
Модель, у которой наблюдения попали в допустимый интервал, не становится доказанно истинной. А широкий интервал может быть менее полезен для решения конкретной задачи, чем более точный и хорошо проверенный прогноз. Поэтому авторы дополняли проверки согласованности сравнением информационной полезности моделей.
⚠️ Когда модели ошибались сильнее всего
Работа не скрывает неудобный результат: в дни нескольких крупных событий все доступные прогнозы недооценивали число землетрясений установленного диапазона. Среди рассмотренных примеров были события у Ферндейла и Эль-Майор-Кукапа в 2010 году, сейсмический рой Броули в 2012-м и землетрясение в районе Мендосино в 2014-м.
Это важнейшая граница возможностей. Модели, использующие уже наблюдавшуюся активность, способны лучше описывать развитие последовательности после ее начала. Но первый сильный толчок и немедленный всплеск повторных событий могут застать суточный прогноз с низкими вероятностями.
После землетрясения Эль-Майор-Кукапа недооценка сохранялась и в начале последующей последовательности. Авторы обсуждают несколько возможных причин: неполноту каталога сразу после сильного события, особенности конкретной последовательности и использование усредненных параметров, рассчитанных по более широкой территории.
Одна из предложенных доработок - обновлять прогноз сразу после значимого события, не ожидая следующей полуночи. Это логичный способ быстрее учитывать новые данные. Однако более частое обновление не превращает прогноз в точное предсказание первого толчка.
📱 Чем раннее предупреждение отличается от прогноза
Системы раннего предупреждения, например ShakeAlert, работают уже после начала землетрясения. Сеть датчиков быстро обнаруживает событие, оценивает его параметры и позволяет передать сигнал людям или оборудованию до прихода сильного сотрясения в конкретное место.
Выигрыш возникает потому, что информация по каналам связи может распространяться быстрее разрушительных сейсмических волн. Речь обычно идет о секундах или десятках секунд. Вблизи очага времени может оказаться слишком мало: сотрясение придет раньше предупреждения или почти одновременно с ним.
Суточный вероятностный прогноз отвечает на вопрос о шансах будущей активности. Раннее предупреждение сообщает о процессе, который уже начался. Точное предсказание должно заранее определить время, место и магнитуду. Геологическая служба США прямо разделяет эти понятия.
Поэтому уведомление на телефоне перед ощутимым толчком не является доказательством, что землетрясение предсказали за день или неделю. И наоборот, улучшение суточных моделей не означает автоматического увеличения времени, которое дает система раннего предупреждения.
🔢 Как понимать рост вероятности
Одна из самых трудных задач - объяснить повышенную вероятность без ложного ощущения неизбежности. Рост в несколько раз может выглядеть устрашающе, хотя исходная вероятность была очень мала.
Условный математический пример: увеличение с одного шанса из 10 тысяч до одного из тысячи означает десятикратный рост. Но новый показатель все еще составляет 0,1%. Это иллюстрация арифметики, а не прогноз для какого-либо города.
Для осмысленного чтения вероятностного сообщения нужны как минимум территория, период времени, порог магнитуды и само значение вероятности. Фраза «опасность резко выросла» без этих уточнений не позволяет понять масштаб изменения. Не менее важно знать, когда расчет был обновлен.
Вероятность также нельзя проверить по одному исходу. Если событию присвоен небольшой шанс и оно произошло, это еще не доказывает несостоятельность модели. Проверяется, насколько часто происходят события, которым система регулярно назначает подобные вероятности, и как она работает относительно разумных альтернатив.
🏘️ Почему прогноз толчков не равен прогнозу разрушений
В исследовании оценивали количество событий, их расположение и магнитуды. Для жителей же главный вопрос обычно звучит иначе: насколько сильно будет трясти мой дом и выдержит ли он?
Переход от землетрясения к последствиям требует дополнительной информации. Важны глубина и расстояние, распространение волн, свойства грунта, конструкция здания и его состояние. Одинаковая магнитуда не означает одинаковые последствия в разных местах.
Поэтому даже хороший прогноз сейсмичности не заменяет оценку конкретных сооружений или карту ожидаемого сотрясения. USGS указывает, что карты сейсмической опасности учитывают прошлые события, разломы, поведение волн и местные условия у поверхности.
Для экстренных служб вероятностный расчет может быть одним из оснований при планировании работы после сильного события. Но решение об ограничении доступа, обследовании здания или других действиях требует учета возможных последствий и местной обстановки. Универсального приказа, автоматически следующего из одной цифры вероятности, исследование не предлагает.
🧭 Можно ли перенести результат на Россию и другие страны
Эксперимент дает основания продолжать развитие оперативного вероятностного прогнозирования. Однако его непосредственные численные результаты относятся к определенной территории, каталогу и периоду наблюдений. Их нельзя без проверки приписать Камчатке, Сахалину, Кавказу или любому другому сейсмоактивному региону.
Различаются тектоническая обстановка, глубины событий, плотность наблюдательных сетей и полнота каталогов. Даже внутри исследованного региона усредненные параметры не всегда хорошо описывали отдельные последовательности. Перенос модели требует настройки и новой перспективной проверки.
Есть и временное ограничение: данные эксперимента заканчиваются в 2018 году. Статья 2026 года оценивает накопленный архив прогнозов, а не демонстрирует работу всех современных систем на событиях текущего октября. Это не обесценивает длительную проверку, но определяет, на какой вопрос она отвечает.
Открытые данные и программные инструменты позволяют воспроизводить анализ и сравнивать новые методы с проверенной базой. Для науки это полезнее единичного громкого совпадения: улучшение можно измерять по одинаковым правилам.
🔭 Что исследование действительно меняет
Работа укрепляет основания для использования некоторых вероятностных моделей: они выдержали продолжительную проверку на событиях, которых не знали при выпуске прогнозов. Особенно важен такой подход во время уже начавшихся сейсмических последовательностей, когда обстановка быстро меняется.
Одновременно исследование показывает направления улучшения: более своевременное обновление, учет особенностей отдельных районов, качества каталогов и пространственного распределения активности. Новые версии должны снова пройти проверку на будущих наблюдениях.
Для вопроса «можно ли предсказать землетрясение на завтра» ответ поэтому состоит из двух частей. Надежно назвать заранее конкретный сильный толчок пока нельзя. Оценивать вероятности завтрашней активности и проверять качество этих оценок можно. Именно этот измеримый, ограниченный результат и делает исследование значимым.
