太平洋西北部的卡斯凯迪亚断裂带曾发生过一些历史上威力最大、破坏性最强的地震，导致森林沉没，引发的海啸甚至波及日本海岸。虽然卡斯凯迪亚断裂带最近一次大地震发生在 1700 年，但这可能不会是最后一次。受影响的地区现在大多是繁华的大都市，拥有数百万人口。

研究教授 Zoltán Sylvester（左）和 Jacob Covault 在德克萨斯大学奥斯汀分校经济地质局的岩心观察设施中。他们开发的一种用于关联地质岩心中浊积岩的算法正在引发有关卡斯凯迪亚地震记录的问题。他们身后的屏幕上显示了来自卡斯凯迪亚的浊积岩样本。资料来源：德克萨斯大学奥斯汀分校/杰克逊地球科学学院

科学家们正在积极尝试确定地震发生的频率，并预测下一次"大地震"发生的时间。这项工作通常包括在地质记录中寻找过去地震的痕迹，如被震碎的岩石、沉积物和地貌。

德克萨斯大学奥斯汀分校领导的一项新研究质疑了一种涵盖数千年的地震记录的可靠性，这种记录是在海底地层中发现的一种被称为浊积岩的地质沉积物。

卡斯凯迪亚断裂带位于北美西北太平洋近海，历史上曾发生过强烈地震。资料来源：美国国家海洋和大气管理局

研究人员利用一种算法分析了卡斯凯迪亚断裂带的部分浊积岩层，这些浊积岩层的年代可追溯到约 1.2 万年前，该算法可评估浊积岩层之间的相关性。

他们发现，在大多数情况下，浊积岩样本之间的相关性并不比随机的好。由于浊积岩可能是由一系列现象造成的，而不仅仅是地震，因此研究结果表明，浊积岩记录与过去地震之间的联系比以前认为的更加不确定。

美国地质调查局研究地球物理学家、该研究报告的共同作者琼-贡伯格说："我们希望所有引用卡斯凯迪亚断裂地震时间间隔的人都能明白，这项研究对这些时间间隔提出了质疑。开展进一步研究以完善这些时间间隔非常重要。我们所知道的是，卡斯凯迪亚过去地震活跃，未来也会如此，因此人们最终需要做好准备。"

研究人员说，这些结果并不一定会改变卡斯凯迪亚的地震频率估计值，即大约每 500 年一次。目前的频率估计基于一系列数据和解释，而不仅仅是本研究中分析的浊积岩。不过，研究结果突出表明，有必要对浊积岩层及其与大地震之间的关系开展更多研究。

该算法的共同作者、UT 杰克逊地球科学学院研究教授雅各布-科沃特（Jacob Covault）说，该算法提供了一种定量工具，为解释古代地震记录提供了一种可复制的方法，而古代地震记录通常是基于对地质及其潜在关联的定性描述。

杰克逊学院经济地质局定量塑料实验室联合首席研究员科沃特说："这个工具提供了一个可重复的结果，因此每个人都能看到同样的东西。有人可能会对这一结果提出异议，但至少有了一个基线，一种可重复的方法。"

研究结果发表在《GSA Bulletin》杂志上。研究人员来自美国地质调查局、斯坦福大学和阿拉斯加地质与地球物理勘测局。

在对卡斯凯迪亚断裂带附近的地质进行研究的科学考察中采集的地质岩芯样本中的浊积岩层的照片（右）和 CT 扫描图。断裂带可引发破坏性大地震。研究人员希望弄清浊积岩层与过去地震记录的关系。图片来源：Zoltan Sylvester 根据 Goldfinger 等人的图片制作。

浊积层及其地质作用

浊积岩是水下滑坡的残留物。它们是由沉积物组成的，这些沉积物被冲过洋底的沉积物的湍流甩入水中后，又沉淀到海底。这些岩层中的沉积物有明显的层次，底部的颗粒较粗，顶部的颗粒较细。

但形成浊积岩层的方法不止一种。地震在撼动海底时会造成山体滑坡。但风暴、洪水和其他一系列自然现象也会造成山体滑坡，只是地理规模较小而已。

目前，要将浊积岩与过去的地震联系起来，通常需要在从海底提取的地质岩芯中找到它们。研究人员表示，如果浊积岩在相对较大区域的多个样本中出现在大致相同的位置，就会被视为过去地震的遗迹。

虽然碳年代测定样本可以帮助缩小时间范围，但在解释出现在大致相同时间和地点的样本是否因同一事件而联系在一起时，仍然存在很多不确定性。

为了更好地了解不同浊积岩样本之间的关系，研究人员对浊积岩数据采用了一种更加定量的方法--一种名为"动态时间扭曲"的算法。这种算法可以追溯到 20 世纪 70 年代，应用广泛，从语音识别到平滑动态 VR 环境中的图形。

该算法的共同作者、杰克逊学院研究教授、定量岩石实验室共同首席研究员佐尔坦-西尔维斯特（Zoltán Sylvester）说，这是首次将该算法用于分析浊积岩。

西尔维斯特说："这种算法是我参与的许多项目的关键组成部分。但它在地球科学领域的应用仍然非常少。"

该算法可检测两个样本之间的相似性，这些相似性可能随时间而变化，并确定它们之间的数据匹配程度。

将早期浊积岩相关性研究结果与德克萨斯大学奥斯汀分校开发的算法计算结果进行比较的图表。黑色虚线表示相似的研究结果。红色虚线表示不同的结果。资料来源：Zoltan Sylvester

对于语音识别软件来说，这意味着即使关键字的语速或音调不同，也能识别出来。对于浊积岩来说，这涉及到识别不同浊积岩样本之间的共同磁性，尽管这些样本来自同一事件，但在不同地点看起来可能不同。

共同作者、阿拉斯加地质与地球物理勘测部沿海灾害项目经理诺拉-尼明斯基（Nora Nieminski）说："对浊积岩进行相关研究并非易事。浊积岩通常具有显著的横向变异性，反映了其多变的流动动态。因此，浊积岩不可能在很远的距离上保持相同的沉积特征，在很多情况下甚至是很小的距离，尤其是在像卡斯凯迪亚这样的活动边缘或不同的沉积环境中。"

研究人员还对算法产生的相关性进行了另一层面的检验。他们将结果与通过比较 10000 对随机浊积岩层合成数据计算出的相关数据进行了比较。这种合成对比可作为对照，防止实际样本中的巧合匹配。

研究人员将其技术应用于 1999 年一次科学考察中收集的九个地质岩芯中的浊积岩层的磁感应强度记录。他们发现，在大多数情况下，以前相关的浊积岩层之间的联系并不比随机的好。这一趋势的唯一例外是相距相对较近的浊积岩层--相距不超过 15 英里。

研究人员强调，该算法只是分析浊度的一种方法，加入其他数据可能会在某种程度上改变岩心之间的相关性。然而，根据这些结果，在地质记录的同一时间和同一区域出现浊度并不足以将它们明确地联系在一起。

虽然算法和机器学习方法可以帮助完成这项任务，但还是要由地球科学家来解释结果，并了解研究的方向。

"我们在这里是为了回答问题，而不仅仅是应用工具，"西尔维斯特说。"但与此同时，如果正在做这样的工作，那么它就会迫使人仔细思考"。

编译自/ScitechDaily