Tudományos Diákköri Konferencia pályamunkák
_____________________________________________________________________________
Hallgató: Weisz Péter, Földtudományi BSc. | Témavezető: Dr. Győri Erzsébet
37. OTDK, Fizika, Földtudományok és Matematika Szekció, Geofizika tagozat
II. helyezés
Dolgozatomban a földrengések intenzitásának makroszeizmikus kérdőívvel történő adatfelvételét és annak automatizált számítógépes kiértékelését vizsgáltam. Röviden körbejártam a földrengések keletkezésének körülményeit és a szeizmikus hullámok terjedésének sajátosságait. Vázoltam a földrengések erősségének különböző mérési lehetőségeit, definiáltam alapfogalmakat és ismertettem a magnitúdó és az intenzitás mérésének lehetőségeit. Megindokoltam, miért van még napjainkban is jelentősége a földrengések vizsgálatában a hagyományos makroszeizmikus kérdőívek használatának.
Vázlatosan ismertettem az EMS-98 intenzitásskálát, amelyet Európában széleskörűen használnak igazodási pontként az intenzitás meghatározására. Ismertettem az EMS-98 egyik alternatíváját és továbbfejlesztését, az ESI-2007 természeti intenzitásskálát. Összehasonlítottam a magyar, valamint kilenc másik európai ország makroszeizmikus kérdőívének felépítését, azonosítottam a hasonlóságok mellett az egyedi megoldásokat, köztük a magyar kérdőív fejlesztéséhez átvehető legjobb gyakorlatokat.
Megállapítottam, hogy a magyar kérdőív hol nem követi az európai skálát, ezért több helyen átfogalmaztam, hogy jobban illeszkedjen az EMS-98 intenzitásdefinícióihoz. Továbbá más európai kérdőívekből gyűjtöttem ötleteket arra, hogyan lehetne javítani a kitöltési hajlandóságot, pontosítani a helymeghatározást és segíteni a kiértékelés automatizálhatóságát. Mindezeket figyelembe véve megszerkesztettem a kérdőív új változatát, beemelve néhány új kérdésen és válaszlehetőségen túl egyéb kényelmi funkciókat is, amelyek a kitöltési hajlandóságot és a bevitt adatok pontosságát növelhetik.
Írtam röviden arról is, hogyan zajlik jelenleg a manuális kiértékelés, amely néhány száz kérdőívre még elvégezhető, de ezres nagyságrendben már napokat vagy heteket vesz igénybe. Annak érdekében, hogy megkönnyítsem a munkát végző szeizmológusok dolgát, írtam egy kiértékelőprogramot a Python programnyelvben, amelyet kapott földrengésadatokkal teszteltem és finomhangoltam. Megállapítottam, milyen buktatói vannak jelenleg az intenzitás-kiértékelés számítógéppel történő automatizálásának, és bemutattam, milyen hiányosságai, illetve inkonzisztenciái vannak a kérdőívekből származó adatoknak.
Továbblépési lehetőségként azonosítottam két eljárást, amelyek a feltárt nehézségeken segíthetnek: a bizonytalan megítélésű válaszok kezeléséhez a fuzzy logikát, a túlságosan kiugró értékű adatpontok beazonosításához pedig a „spatial outlier detection” módszerét szeretném a jövőben használni.
_____________________________________________________________________________
2D menetidő-tomográfia részletes vizsgálata és alkalmazása fázissebesség térképek előállítására
Hallgató: Németh Kolos, Geofizikus MSc. | Témavezető: Timkó Máté
36. OTDK, Fizika, Földtudományok és Matematika Szekció, Geofizika tagozat
II. helyezés
2D menetidő-tomográfia részletes vizsgálata és alkalmazása fázissebesség térképek előállítására A modern szerkezetkutatás talán egyik leggyakrabban és legeredményesebben alkalmazott módszere a szeizmikus tomográfia. Az elmúlt évtizedben olyan új és jól alkalmazható módszerek jelentek meg, melyek a mindenütt jelenlévő szeizmikus háttérzajt hasznosítják. Habár a módszer rengeteg potenciált rejt magában, nincs egységes módszertan, ami széles körben elfogadott lenne. Dolgozatom egyik célja, hogy áttekintést nyújtson a szeizmikus háttérzaj-adatok feldolgozási lépéseiről, illetve a lépések során használt paraméterek optimális értékeiről.
Emellett célom, hogy részletesen megvizsgáljam a szeizmikus zajon alapuló 2D menetidő-tomográfia módszerét, ezt követően pedig alkalmazzam az eljárást a Kárpát-Pannon régió átmeneti zónájában, fázissebesség térképek előállítására. Munkám során a PACASE állomáshálózat 63 ideiglenesen telepített állomását használtam fel, kiegészítve 38 permanens állomással a tágabb Kárpát-Pannon régióból. 2019. januárja és 2022. februárja között több mint 100 állomás folytonos szeizmogramjait gyűjtöttem be. A letöltött adatokat a szakirodalomnak megfelelően előfeldolgoztam, majd elvégeztem a keresztkorrelációt, melynek során számos paraméter együttest teszteltem, kiválasztva a kutatásom során leghatékonyabban alkalmazhatót. Végül a kinyert Green-függvények alapján meghatároztam az egyes állomáspárok között a fázissebesség görbéket, majd elvégeztem ezek minőségellenőrzését. Ezek a kinyert fázissebesség-görbék szolgálnak a tomográfia bemenő adataiként, az inverziós számítások elvégzésére pedig a dolgozat keretein belül programcsomagot hoztam létre.
A módszert szintetikus teszteknek vetettem alá, amelyek során a működését vizsgáltam. Ezt követően számos paramétertesztet végeztem el, amelyekkel a kulcsfontosságú együtthatók optimális értékét becsültem meg. A módszer széleskörű tesztelése után a rendelkezésre álló adatrendszerrel elvégeztem a 2D tomográfiás inverziót. Az eredmények alapján sikerült néhány kitüntetett perióduson meghatározni a sebességtér horizontális változásait. Elmondható, hogy a létrehozott módszer megbízhatóan működik 2D problémák megoldására, az eredményül kapott fázissebesség térképek pedig hozzájárulhatnak a régió tektonikájának jobb megismeréséhez
_____________________________________________________________________________
Viharok azonosítása és követése piszkés-tetői infrahangadatok felhasználásáva
Hallgató: Pásztor Marcell Sebestyén, Geofizikus MSc. | Témavezető: Czanik Csenge, Dr. Bondár István
35. OTDK, Fizika, Földtudományok és Matematika Szekció, Meteorológia és klimatológia tagozat
Különdíj
Az infrahang tartománya az emberi fül számára már nem hallható 20 Hz-es frekvenciaküszöb alatt kezdődik. A kis frekvenciához nagy hullámhossz, illetve kis csillapodás társul, így nagy távolságokra, akár több száz vagy több ezer kilométerre is el tud jutni egy jel. Infrahang számos forrásból származhat, például a Föld légkörébe belépő bolidáktól, robbanásokból, repülőgépektől, dolgozatom fókuszában azonban a viharok és a villámok állnak. Magyarország egyetlen infrahangállomása Piszkés-tetőn működik 2017 májusa óta a Kövesligethy Radó Szeizmológiai Obszervatórium felügyelete alatt. Ez idő alatt több százezres nagyságrendű jelet detektált az állomás melyek között vannak ismert eredetűek (például bányarobbantások, repülők, atlanti-óceáni és fekete-tengeri mikrobaromok), de nagy részben ismeretlen forrásból származnak, melyek kategorizálása fontos feladat.
Dolgozatomban bemutatok egy általam fejlesztett és közel automatizált módszert, amellyel meg lehet állapítani mely infrahangdetekciók származnak egy viharból. Ehhez a piszkés-tetői állomás (PSZI) 2017 és 2020 közötti adatai mellett felhasználtam a Blitzortung villám adatbázisát, mint Ground Truth (olyan események, amelyek helye és ideje pontosan ismert) információt. Ebben a négy évben május elejétől szeptember végéig kerestem viharokat. Az azonosítás alapja a két különböző jel időbeli korrelációja. Az azonosított viharok segítségével becslést adtam, hogy milyen irányokból és milyen távolságokból képes PSZI zivatarokat detektálni, illetve követni.
A várakozások szerint a keleties irányok dominálnak, hiszen a nyári időszakban ez a meghatározó szélirány. Távoli viharok esetén, mivel a villámlásokon kívül számos egyéb folyamatok ‒ például légáramlatok ‒ keltenek infrahang tartományú jelet, így ezek esetében nem mindig lehetséges összekötni az infrahang- és elektromágneses detekciókat. Közeli, vagyis 50 kilométeres körbe eső viharok esetén azonban ez lehetségessé válik. Munkám során külön kerestem közeli zivatarokat és valós meteorológiai adatok segítségével több esetben össze tudtam kapcsolni egy villámláshoz az elektromágneses- és infrahangjeleket. Ezen kisülések magasságára is becslést adtam, melyek alapján PSZI Intracloud villámlások jeleit képes regisztrálni.
_____________________________________________________________________________
Czecze Barbara - A 2013-as Heves megyei földrengéssorozat hipocentrumainak nagypontosságú helymeghatározása Double-difference algoritmussal
Hallgató: Czecze Barbara, Geofizikus MSc. | Témavezető: Dr. Bondár István
33. OTDK, Fizika, Földtudományok és Matematika Szekció, Geofizika tagozat
I. helyezés
A földrengések helyének nagy pontosságú meghatározása a gyakorlati szeizmológia egyik legfontosabb feladata. Mivel a földrengések előrejelzése jelenleg nem lehetséges, az egyes régiók szeizmikus veszélyeztetettségére a szeizmológusok csak becsléseket és kockázatszámításokat tudnak készíteni. Ehhez elengedhetetlen a múltbéli földrengések pontos helyének ismerete, mivel ezek kirajzolják a felszín alatt húzódó törésvonalakat. A hipocentrum paraméterek révén körvonalazódtak a tektonikus lemezhatárok, és ezek mozgásának vizsgálata, valamint az aktív vetők azonosítása elképzelhetetlen lenne a földrengések pontos helymeghatározása nélkül.
Az egyes események helyének meghatározására számos módszer áll rendelkezésre. A gyakorlatban a helymeghatározás általában közvetlenül a földrengés kipattanása után történik, azonban ezek az eredmények rendszerint olyan mértékű hibával terheltek, hogy nem, vagy csak ritkán alkalmasak a régió szeizmotektonikai viszonyainak részletes feltérképezésére. A helymeghatározás pontossága jelentősen javítható a különféle többeseményes algoritmusok alkalmazásával, amelyek nem egyenként, hanem több eseményt együttesen értékelnek ki. E módszerek közé tartozik a dolgozatban is bemutatott, korszerű Double-difference algoritmus.
Dolgozatom célja a Double-difference módszer elméleti alapjainak rövid áttekintése, valamint a 2013-as Heves megyei földrengéssorozat hipocentrumainak meghatározása. A vizsgált események 2013. február 16. és augusztus 7. között történtek. Két kisebb előrengés (M = 3,6 és 2,5) után a főrengés 2013. április 22-én, 22:28 perckor pattant ki Tenken, 4,8-as lokális magnitúdóval, melyet további 27 utórengés követett, 0,7 és 2,9 közötti magnitúdóval. A helymeghatározáshoz szükséges bemeneti abszolút hipocentrumokat a Magyar Nemzeti Szeizmológiai Bulletin adatai alapján, az iLoc algoritmussal állítottam elő, egydimenziós globális és regionális sebességmodellek felhasználásával.
A bulletinben szereplő beérkezési időket manuálisan finomítottam fáziskiméréssel, így növelve a helymeghatározás pontosságát. Mivel a beérkezési idők így is tartalmaznak hibákat, ezek csökkentése érdekében hullámforma keresztkorrelációt végeztem az iLoc hipocentrumok alapján, a fázisok Gráczer-modell által jósolt beérkezési idejeinek figyelembevételével.