Luận án Xây dựng sơ đồ khối và chương trình phân loại vỏ trái đất phục vụ dự báo động đất cực đại lãnh thổ Việt Nam

vùng khác nhau của lãnh thổ dựa vào độ hoạt động A (tức là mật độ động đất với cấp năng lượng K nhất định), thường được xác định theo số liệu thống kê về động đất yếu, quan trắc trong thời gian ngắn. Nhưng còn tồn tại nhiều vấn đề liên quan đến việc áp dụng phương pháp này. Một là, có nhiều thí dụ chứng tỏ bản đồ Kmax không hoàn toàn phù hợp với thực tế: động đất rất mạnh tới cấp 9 đã xảy ra ở những nơi có độ hoạt động A thấp. Hai là A biến động trong không gian và thời gian nên việc sử dụng A xác định theo số liệu quan trắc trong một thời gian ngắn có thể dẫn tới sai lầm trong việc đánh giá Kmax. Tóm lại, bản đồ Kmax xác định theo A không phải trong trường hợp nào cũng phản ánh khách quan khả năng phát sinh động đất mạnh trên một lãnh thổ. Phương pháp kiến tạo vật lý cho rằng, vị trí, năng lượng của động đất mạnh cực đại của mỗi vùng phụ thuộc vào gradient vận tốc chuyển động kiến tạo thẳng đứng trong thời kì tân kiến tạo. Trong đó nếu gradient vận tốc lớn hơn 10-8/năm thì trên diện tích 1000 km2 có thể xảy ra động đất cấp 7 một lần trong 1000 năm. Sau đó gradient vận tốc cứ tăng lên 3 lần thì độ mạnh động đất tăng lên 1-2 cấp. Song cần lưu ý rằng, động đất trước hết là hệ quả của các chuyển động hiện đại mà gradient vận tốc trung bình trong cả chu kỳ tân kiến tạo có thể không phản ánh được, do đó có thể gradient của vận tốc ấy không phản ánh mức độ nguy hiểm động đất hiện nay. Thêm nữa động đất mạnh không chỉ là hệ quả của chuyển động thẳng đứng mà thường là hệ quả của các chuyển động ngang. Trong trường hợp đó gradient vận tốc chuyển động thẳng đứng không nói lên điều quan trọng nhất. Ngoài các phương pháp trên, người ta cũng thử xác định mức độ nguy hiểm động đất theo lịch sử, cấu trúc, theo dị thường đẳng tĩnh, theo sự phân bố động đất theo chiều sâu,….Nhưng nói chung thì việc tìm kiếm và phân vùng phát sinh động đất mạnh nhất định không liên quan đơn trị với một dấu hiệu riêng nào. Gần đây đã phát triển phương pháp định lượng xác định các vùng phát sinh động đất theo tập hợp các số liệu địa chất và địa vật lý bằng máy tính điện tử [8, 11, 15, 27, 36, 48] . Trong phương pháp này tất cả các dấu hiệu địa chất và địa vật lý có chứa thông tin về động đất đều được định lượng hoá bằng cách phân bậc. Sau đó xác định magnitude Mmax của động đất trên cơ sở mối tương quan của nó với các đặc trưng nói trên. Phương pháp này thực sự kết hợp tất cả các phương pháp khác trừ đặc trưng của hoạt động kiến tạo dưới sâu. Đồng thời với việc xác định các vùng phát sinh động đất mạnh là xác định giá trị magnitude cực đại của động đất trong vùng đó. Có nhiều phương pháp đã được áp dụng để tính Mmax như là phương pháp tính theo quy mô vùng phát sinh động đất, phương pháp hợp lý cực đại và áp dụng hàm phân bố cực trị Gumbel, phương pháp ngoại suy địa chấn… Trong phương pháp tính Mmax theo quy mô vùng phát sinh động đất thì người ta dựa vào sự liên hệ giữa kích thước của đoạn đứt gãy sinh chấn (L) cũng như bề dày tầng sinh chấn (H) với Mmax động đất [31, 32]: Mmax ≤ 2lg L(km) + 1.77 Mmax ≤ 4lg H(km) + 0.48 Độ chính xác của phương pháp phụ thuộc vào độ chính xác của việc xác định kích thước đoạn đứt gãy sinh chấn và bề dày tầng sinh chấn. Phương pháp này áp dụng tốt cho vùng có đứt gãy hoạt động nhưng nó lại không thể dự báo được Mmax cho những vùng khác không có đứt gãy hoạt động. Phương pháp hợp lý cực đại [2, 18] có thể tính được giới hạn chặn hai phía của dãy những trận động đất chính và hoạt động địa chấn theo luật phân bố Poisson và biểu thức Gutenberg-Richter. Phương trình biểu diễn quan hệ giữa tần suất xuất hiện động đất NM và chấn cấp M là phương trình nổi tiếng Gutenberg-Richter [37]: lg NM = a - bM Quy luật xuất hiện động đất tuân theo quy luật phân bố Poisson. Trong mỗi vùng nguồn, coi động đất là các sự kiện độc lập (loại bỏ tiền chấn và dư chấn), xác suất P xảy ra N trận động đất có chấn cấp M ≥ m0, gây ra cường độ chấn động I lớn hơn mức i nào đó, trên toàn vùng nguồn trong khoảng thời gian t năm thỏa mãn phương trình: P= P [ = n ] =  n = 0, 1, 2 ... Trong đó, n là vận tốc trung bình xuất hiện động đất có chấn cấp M ≥ m0. Nếu xem pi là xác suất xuất hiện một trận động đất có chấn cấp M ≥ m0, thì xác suất để xuất hiện N trận động đất sẽ là: = P [ = n ] =  n = 0, 1, 2 ... Trong trường hợp đặc biệt, phân bố xác suất của cường độ chấn động cực đại trong khoảng thời gian t năm được xem như: P [ I£ i ] = P [ N = 0 ] = e trong đó Ilà cường độ chấn động cực đại trong khoảng thời gian t năm đối với vùng nguồn. Phương pháp cũng thường xuyên được sử dụng để tính Mmax là phương pháp tính theo hàm phân bố cực trị của Gumbel. Cơ sở lý thuyết các hàm phân bố cực trị của Gumbel đã được trình bày trong nhiều công trình nghiên cứu ở Việt Nam và thế giới [16, 17, 35]. Nếu ta coi X là các biến ngẫu nhiên có hàm phân bố là F(X) F(X) = P{X £ x} thì xác suất để cho x là lớn nhất trong n sự kiện độc lập sẽ là: G(x) = P{ X1 £ x, X2 £ x,..., Xn £ x } = Fn (x) G(x) chính là hàm phân bố của các cực trị. Nếu như ta biết được hàm phân bố ban đầu F(X) thì sẽ rất đơn giản để nhận được chính xác phân bố của các cực trị. Nhưng thông thường ta không biết được hàm phân bố ban đầu, nên cần phải xem xét dạng tiệm cận của sự phân bố các cực trị. Khi áp dụng lý thuyết phân bố cực trị Gumbel để đánh giá độ nguy hiểm động đất luôn phải tuân thủ 2 giả thiết sau đây [2]: - Các cực trị quan sát được trong một khoảng thời gian cho trước độc lập đối với nhau. - Các điều kiện đã xảy ra trong quá khứ vẫn có thể xảy ra trong tương lai. Gumbel đã xây dựng được 3 loại hàm phân bố tiệm cận các cực trị, trong đó hàm phân bố cực trị loại I có dạng: với b > 0 ở đây: u - là đặc trưng các cực trị; b- là hàm cường độ cực trị ; u và b là các tham số cần xác định. Phân bố loại II có dạng: với k > 0, x ≥ ε , u > ε ≥ 0 Trong đó: k – là đại lượng hình dạng; ε – là giá trị cận dưới của các cực trị, u – đặc trưng các cực trị; u, k, ε là các tham số cần xác định. Phân bố loại III có dạng: với k > 0, x £ w, u < w Trong đó: w – là giá trị cận trên của các cực trị; u, k, w là các tham số cần xác định. Từ 3 hàm phân bố tiệm cận trên ta thấy phân bố tiệm cận loại II có tồn tại giá trị cận dưới ε nên chúng không được sử dụng để đánh giá chấn cấp cực đại động đất. Thông thường chúng ta chỉ dùng 2 hàm còn lại để giải quyết nhiệm vụ trên. Các tác giả Nguyễn Kim Lạp và Nguyễn Duy Nuôi [5] đã sử dụng hàm phân bố tiệm cận loại I của Gumbel để tính độ nguy hiểm động đất cho các vùng ở khu vực Đông Nam Á với chu kỳ khoảng số liệu cực trị là 6 tháng và 1 năm. Còn tác giả Nguyễn Hồng Phương lại sử dụng hàm phân bố loại III của Gumbel kết hợp với hợp lý cực đại và phân bố Bêta để tính cho các vùng nhỏ trên lãnh thổ Việt Nam [16] … Hai phương pháp: hợp lý cực đại và sử dụng hàm phân bố Gumbel nêu trên đều mang bản chất của xác suất thống kê. Ưu điểm của các phương pháp này là áp dụng thuận tiện, dễ dàng. Nhưng nó cũng mang nhược điểm chung của phương pháp xác suất là các mô hình được xây dựng trên giả định rằng lịch sử lặp lại, độ tin cậy của kết quả phụ thuộc vào tính đầy đủ và độ chính xác của số liệu sử dụng. Phương pháp ngoại suy địa chấn dựa trên cơ sở là động đất cực đại đã xảy ra trên một vùng nào đó tại một đoạn của đứt gãy thì nó cũng có thể xảy ra ở những đoạn khác của đứt gãy đó, hoặc ở trên những đoạn đứt gãy khác tương đương với nó về vai trò cũng như đặc trưng của chúng trong kiến tạo khu vực. Nguyên lý này có thể dẫn đến đánh giá sai về Mmax vì động đất mạnh nhất đã quan sát thấy có thể chưa phải là động đất cực đại có khả năng xảy ra, thêm vào đó, điều kiện địa chấn kiến tạo khó có thể xem là đồng nhất. Để khắc phục hạn chế thứ nhất, chúng ta cần mở rộng vùng nghiên cứu để có thể đánh giá tính tương đồng của vỏ Trái đất trên quy mô lớn hơn, điều này sẽ làm tăng tính đúng đắn khi lấy Mmax là đại diện cho những mảnh có đặc trưng kiến tạo tương đồng. Để khắc phục hạn chế thứ hai, chúng ta cần phải thu thập và sử dụng một lượng lớn các tham số liên quan đến đặc trưng địa chấn, đặc điểm kiến tạo của khu vực, ví dụ như tài liệu từ, trọng lực, móng kết tinh, các mặt gián đoạn, các đứt gãy và số liệu về động đất…Có nghĩa là, chúng ta phải sử dụng tổ hợp các tài liệu địa chất, địa vật lý và địa chấn để có thể đánh giá một cách đúng đắn nhất về tiềm năng địa chấn khu vực nghiên cứu. Phương pháp này đã được chúng tôi triển khai trong khuôn khổ nhiệm vụ Hợp tác quốc tế theo Nghị định thư Việt – Nga do TSKH. Ngô Thị Lư làm chủ nhiệm: "Đánh giá tiềm năng địa chấn lãnh thổ Việt Nam theo tổ hợp các tài liệu Địa chất - Địa vật lý và địa chấn". Luận văn này được hoàn thành trên cơ sở giải quyết một trong các nhiệm vụ của đề tài nêu trên. Chương II PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI VỎ VÀ SỐ LIỆU SỬ DỤNG 2.1. Cơ sở lý thuyết của phương pháp Trong nghiên cứu kiến tạo người ta thường phân chia các cấu trúc có đặc trưng chế độ hoạt động tương đồng về không gian, thời gian. Cách phân chia như vậy dựa vào đặc trưng của quá trình vận động kiến tạo, quá trình hoạt động xâm nhập và phun trào xảy ra trong vỏ Trái đất. Về bản chất cách phân chia này gắn liền với các quá trình hoạt động địa nhiệt xảy ra trong manti và vỏ Trái đất. Quá trình hoạt động kiến tạo xảy ra chậm chạp và đan xen lẫn nhau theo không gian và thời gian. Kết quả của quá trình hoạt động này đã tạo ra một bức tranh phức tạp về địa chất và địa hóa gây nhiều khó khăn trong việc khôi phục lại quá trình hoạt động trước đây của vỏ Trái đất. Hướng nghiên cứu đặc điểm kiến tạo-địa động lực hiện đại đang được các nhà địa chất quan tâm đặc biệt bởi vì quá trình vận động này là nguyên nhân xảy ra các tai biến địa chất trên bề mặt Trái đất. Trước năm 1985, các nhà khoa học thường sử dụng tài liệu địa chất và địa hóa để tái thiết lập chế độ hoạt động trong quá khứ. Những năm sau này người ta chủ yếu sử dụng đặc trưng cấu trúc của vỏ Trái đất và chế độ hoạt động hiện đại trong phân chia kiến tạo. Cấu trúc vỏ Trái đất phản ánh kết quả hoạt động của một quá trình liên tục, lâu dài vì vậy nó phản ánh cả quá trình trong quá khứ và hiện tại. Mỗi một nhóm loại vỏ Trái đất vừa phản ánh đặc điểm địa chất, địa hóa, vừa phản ánh kết quả của một quá trình hoạt động kiến tạo trong lịch sử. Vì vậy phương pháp phân loại đặc điểm cấu trúc vỏ Trái đất để nghiên cứu dự báo động đất cực đại trên một lãnh thổ nào đó, vừa phải dựa trên cơ sở đặc điểm cấu trúc, vừa dựa trên cơ sở đặc trưng hoạt tính kiến tạo - địa động lực. Cách phân loại như vậy sẽ đồng thời phản ánh được: sự khác biệt trong quá trình hoạt động kiến tạo; đặc điểm kiến tạo - địa động lực hiện đại; và môi trường tích lũy ứng suất và giải phóng năng lượng thông qua hoạt động động đất. Trong luận án này, chúng tôi sẽ tiến hành cải tiến thuật toán và xây dựng chương trình phân loại vỏ Trái đất theo phương pháp, được đề nghị bởi các nhà khoa học Nga [48, 49]. Để phục vụ cho việc tính toán, giải quyết nhiệm vụ phân loại vỏ Trái đất theo các đặc trưng cấu trúc của nó, trước hết cần quy chuẩn giá trị số liệu ban đầu. Trên cơ sở kinh nghiệm thực tế giải quyết nhiệm vụ này ở một loạt lãnh thổ thuộc Châu Âu, các nhà khoa học Nga đã đưa ra một số quy chuẩn sau đây: 1. Các giá trị số liệu ban đầu được chuyển về một thang điểm quy chuẩn tới 32000 đơn vị. 2. Sử dụng 20 cấp phân chia giá trị, như vậy 1/20 khoảng phân chia sẽ tương đương với 1600 đơn vị. 3. Quy chuẩn các giá trị của tài liệu ban đầu theo khoảng phân chia và giá trị chuẩn của số liệu. Ví dụ giá trị thấp nhất của số liệu là Min, giá trị cao nhất là Max ta có giá trị vật lý là (Max - Min)/ 20 = 32 000/20 = 1 600 đơn vị quy chuẩn. Chẳng hạn, đối với lục địa Châu Âu, có các giá trị tương đương quy đổi như trong bảng 2.1. Bảng 2.1: Các giá trị tương đương của các dấu hiệu đặc trưng đối với khu vực Châu Âu [48, 49] Dấu hiệu đặc trưng và đơn vị đo lường Quy chuẩn thành kích thước các dấu hiệu Giá trị vật lý Giá trị quy chuẩn khi phân tích Q (mW/m2) 3,50 1 600 T (km) 1,50 1 600 R (km) 0,31 1 600 I (mgal) 9,85 1 600 F (km) 1,00 1 600 Chú giải cho bảng 2.1 : Q-là mật độ dòng nhiệt, tính bằng mW/m2; T- là bề dày vỏ Trái đất (km); R- là độ cao địa hình hay là độ sâu đáy biển (km); I - Dị thường Bouger (mgal); F - Độ sâu tới móng kết tinh hay bề dày lớp trầm tích bở rời (km). Sau khi đã phân chia vỏ Trái đất theo các dấu hiệu đặc trưng của cấu trúc thành các ô lưới, bằng cách so sánh các ô mà tại đó đã xảy ra động đất cực đại nhưng có tính tương đồng về đặc điểm cấu trúc vỏ để cho rằng khả năng tích lũy và giải phóng năng lượng của chúng là như nhau. Quá trình phân tích được tiến hành như sau: Chồng chập đới phân miền đặc trưng vỏ Trái đất với sơ đồ đặc điểm hoạt động động đất cực đại quan sát thấy (Mmax). Mmax có trong ô bất kỳ sẽ được ghi nhận tại các ô khác cùng chung một đặc trưng vỏ Trái đất mà không cần quan tâm tại đó đã xảy ra động đất yếu hơn hay chưa. . Số liệu sử dụng Khi giải quyết bất kì bài toán thực tế nào thì việc lựa chọn số liệu ban đầu luôn là nhiệm vụ rất quan trọng. Trong bài toán phân loại vỏ Trái cũng cần phải lựa chọn các tham số có mối liên hệ mật thiết tới hoạt tính địa chấn, đặc điểm kiến tạo để phù hợp với mục đích phục vụ dự báo động đất cực đại. Quan trắc địa hình cho phép chúng ta tìm hiểu về tính tương phản và cường độ hoạt động kiến tạo trong hiện tại. Cấu trúc mặt móng kết tinh, bề dày vỏ Trái đất cũng là những dấu hiệu phản ánh tính không đồng đều trong vận động kiến tạo hiện đại. Ngoài ra, các tài liệu địa vật lý cũng đóng vai trò rất quan trọng trong việc nghiên cứu đặc trưng cấu trúc và phân loại vỏ Trái đất. Đặc điểm địa nhiệt cũng là những dấu hiệu biểu hiện rõ nét đặc điểm vận động của vỏ Trái đất. Khi phân chia vỏ Trái đất thành những kiểu vỏ khác nhau phục vụ dự báo động đất cần chú ý đặc biệt đến các đứt gãy. Đứt gãy phân chia các khối cấu trúc của thạch quyển hay nhỏ hơn nữa là các đới cấu trúc. Theo các tác giả của các công trình [2, 24] dựa trên các tài liệu trọng lực cũng có thể nhận biết được đứt gãy địa chất, chẳng hạn như, các đứt gãy thường xuất hiện ở những nơi: Ranh giới nơi có các cấu trúc dị thường khác nhau hay tại nơi cắt chéo của các dị thường có cấu trúc đặc biệt. Các dải dị thường cục bộ tạo thành dải tuyến tính dạng chuỗi kéo dài. Nơi có giá trị gradient trường trọng lực trải dài hay tạo thành dạng bậc thang. Nơi xuất hiện gấp khúc đột ngột hay các nếp oằn của các đường đồng mức hoặc của các trục dị thường. Do vậy, khi giải bài toán phân loại các kiểu vỏ Trái đất, các nhà khoa học đã sử dụng các số liệu sau [48, 49]: 1. Mật độ dòng nhiệt (Q), 2. Bề dày vỏ Trái đất (T), 3. Độ cao địa hình hay là độ sâu đáy biển (R) , 4. Dị thường Bouger (I), 5. Độ sâu tới móng kết tinh (F). Ở Việt nam số liệu về mật độ dòng nhiệt (Q) thu thập được còn quá ít (chỉ có 48 điểm), nên chúng tôi tạm thời sử dụng giá trị mật độ dòng nhiệt trung bình đối với toàn vùng nghiên cứu. Dưới đây là ví dụ minh họa các số liệu này ở một số điểm (bảng 2.2). Bảng 2.2: Ví dụ về các số liệu sử dụng trong chương trình phân loại các kiểu vỏ Trái đất STT Vĩ độ φ Kinh độ λ Dị thường Bouguer i(mgal) Độ cao địa hình r(km) Độ sâu móng kết tinh f(km) Bề dày vỏ Trái đất t(km) Mật độ dòng nhiệt q(mW/m2 ) 1 4 100 36.357 -0.067 3.307 0.224 88.4 2 4 100.2 45.759 -0.055 3.707 0.33 92.2 3 4 100.4 13.152 -0.046 3.784 0.322 64.2 4 4 100.6 27.235 -0.02 3.706 0.222 90.3 5 4 100.8 23.272 -0.001 3.862 0.65 83.3 6 4 101 20.317 0.008 3.879 0.497 102.1 7 4 101.2 20.922 0.045 3.837 0.526 92.9 8 4 101.4 -3.553 0.322 3.787 0.509 103.4 9 4 101.6 -60.378 0.864 3.509 0.488 115.3 10 4 101.8 15.017 0.159 3.492 0.458 87.2 11 4 102 17.215 0.106 3.402 0.378 85.9 12 4 102.2 17.581 0.095 3.818 0.239 91.8 13 4 102.4 16.974 0.122 3.576 0.154 92.3 14 4 102.6 8.142 0.213 3.565 0.029 89.1 15 4 102.8 -6.625 0.31 4.023 0.198 76.8 16 4 103 7.738 0.106 3.902 0.063 97.3 17 4 103.2 -0.254 0.1 4.074 0.432 109 18 4 103.4 6.294 0.003 4.151 0.651 38 19 4 103.6 33.341 -0.061 4.6 0.879 63.8 20 4 103.8 21.443 -0.035 4.273 1.405 76 21 4 104 28.598 -0.052 4.131 1.793 78.2 22 4 104.2 6.77 -0.046 4.528 2.424 71 23 4 104.4 7.914 -0.074 4.742 2.69 81 24 4 104.6 10.578 -0.068 4.787 3.256 40 Ngoài ra, ở các chương sau của luận án, chúng tôi sẽ xây dựng và áp dụng thử nghiệm chương trình phân loại vỏ Trái đất đối với lãnh thổ Việt Nam và lân cận. Do đó, ngoài 5 tham số đặc trưng nêu trên, chúng tôi còn sử dụng các số liệu từ danh mục động đất độc lập khu vực Đông Nam Á (ĐNA) giai đoạn 1278-2008. Danh mục này được thành lập bởi các tác giả của công trình [12] trên cơ sở thu thập, chỉnh lý và phân tích hàng loạt các tài liệu địa chấn, nhận được từ các thông báo và danh mục của các tổ chức địa chấn quốc tế và khu vực [7, 39-47, 52]. Cần chú ý rằng Danh môc ®éng ®Êt khu vực ĐNA (1278-2008) bao gåm 87569 ®éng ®Êt víi magnitude M³3.0. Tuy nhiên, khi tách các nhóm tiền chấn và dư chấn từ danh mục này, các tác giả của công trình [12] đã tiến hành chØnh lý toµn bé danh môc và chỉ sử dụng các số liệu của 57480 ®éng ®Êt víi magnitude M ³ 4.0. Trong luận án này chúng tôi cũng sử dụng số liệu của 57480 ®éng ®Êt nói trên để phân loại vỏ Trái đất lãnh thổ Việt Nam và lân cận. Chương 3 THIẾT LẬP CHƯƠNG TRÌNH PHÂN LOẠI VỎ TRÁI ĐẤT 3.1. Thuật toán Để thực hiện phương pháp nêu trên các nhà khoa học Nga đã xây dựng thuật toán phân loại vỏ Trái đất gồm các bước sau: Bước 1: Chia lãnh thổ nghiên cứu thành lưới các ô toạ độ với kích thước là 20' x 30' và xác định giá trị trung bình của năm tham số địa chất - địa vật lý đặc trưng của vỏ Trái đất Bước 2. Qui chuẩn số liệu: mỗi tham số đặc trưng được phân chia thành 20 bậc (cấp) đều nhau qui ước từ 1 đến 20. Bước 3. Phân loại vỏ Trái đất: - Tìm các ô có hiệu các tham số tương ứng nằm trong một khoảng giá trị xác định. Giá trị này được gọi là ranh giới cửa sổ. Xếp các ô này vào những nhóm khác nhau. Bước 4. Dự báo Magnitude cực đại. - Tìm Mmax cho từng nhóm vỏ trong các nhóm đã được phân loại ở bước - Dự báo giá trị Magnitude cực đại Mmax cho tất cả các ô trong nhóm này. Trong khuôn khổ luận án này, chúng tôi đã có những cải biến ở một số điểm sau trong thuật toán: Ở bước 1, chúng tôi không cố định kích thước các ô lưới là 20' x 30' mà tạo một cửa sổ mở cho người dùng tùy chọn. Việc này giúp chương trình linh hoạt hơn khi sử dụng và phù hợp cả với những vùng có kích thước rất lớn hoặc rất nhỏ. Ở bước 2, chúng tôi vẫn dựa trên cơ sở lý thuyết của phương pháp đã nêu, tuy nhiên, chúng tôi không chọn cách phân bậc giống như cách làm của các chuyên gia Nga. Chúng tôi đã thiết lập một cửa sổ mở cho người dùng tự chọn ranh giới cửa sổ phân chia theo thang phần trăm với mức chia nhỏ không giới hạn. Trên thực tế khi phân chia cấu trúc vỏ Trái đất để phục vụ dự báo động đất cực đại (Mmax ), mặc dù không yêu cầu ranh giới phân chia ở mức quá nhỏ, nhưng việc lập cửa sổ mở cho phép người dùng tự chọn ranh giới theo thang phần trăm lại có sự khác biệt khá lớn với cách phân bậc của các chuyên gia Nga. Đó là, cách chọn ranh giới cửa sổ theo phần trăm này giúp người dùng chủ động kiểm soát số kiểu vỏ, khi cho ngưỡng cửa sổ càng nhỏ thì số nhóm càng tăng và ngược lại. Nhưng khi đã lựa chọn một ngưỡng cửa sổ nào đó phù hợp thì đây sẽ là tiêu chuẩn cứng để một ô chỉ thuộc một kiểu vỏ Trái đất này hay kiểu khác mà thôi. Cách làm này giúp chương trình nhanh gọn hơn vì không phải giải quyết trường hợp tranh chấp nhóm khi một ô đồng thời thuộc nhiều kiểu vỏ và cũng tránh trường hợp nhiều kiểu vỏ khác nhau lại có cùng một giá trị dự báo động đất cực đại (Mmax dự báo). Sau khi phân nhóm các ô có đặc trưng tương đồng với nhau, chúng tôi thiết kế lệnh tô đồng màu cho các ô này để thuận tiện cho việc xem xét và phân tích kết quả. Đây cũng là một bước cải biến nữa trong thuật toán so với thuật toán của các chuyên gia Nga. 3.2. Sơ đồ khối Trên cơ sở thuật toán nêu trên, chúng tôi đã thiết lập các sơ đồ khối mô tả các khối công việc cụ thể của chương trình (hình 3.1). Bắt đầu Tạo mảng các điểm số liệu Chia lưới vùng nghiên cứu Tạo mảng các kiểu vỏ Trái đất Tạo các ngưỡng cửa sổ i = 0 Kết thúc Tô màu cho các nhóm i = i +1 i ≤ N Tìm các ô thuộc nhóm i Loại các ô nhóm i ra khỏi dữ liệu đầu vào Đ S Hình 3.1 : Sơ đồ khối của chương trình phân loại vỏ Trái đất Chú thích cho hình 3.1: i – là chỉ số chạy đồng thời cũng là chỉ số nhóm hay số thứ tự của kiểu vỏ Trái đất; N – là số ô lưới chưa được xếp nhóm của vòng lặp trước đó; Đ/S – tương ứng là đúng/sai trong phép toán logic. Hình 3.2 dưới đây mô tả các lệnh cụ thể trong hộp lệnh “Tìm các ô thuộc nhóm i”: S Đ S j = i +1 Δij ≤ Δ Ghi ô thứ j vào nhóm i j < n Đ Hình 3.2: Sơ đồ khối mô tả hộp lệnh “Tìm các ô thuộc nhóm i” Chú thích cho hình 3.2: j – là chỉ số chạy để kiểm tra lần lượt các ô lưới từ ô thứ (i + 1) đến hết (đến n); n – là số ô lưới cần kiểm tra; Δ – là ngưỡng ranh giới cửa sổ: Δ = ([Rmax , Fmax , Tmax , Qmax , Imax ] - [Rmin , Fmin , Tmin , Qmin , Imin ])*s Với s là số phần trăm khi người dùng chọn ở để tính ranh giới cửa sổ ; Rmax, Rmin : lần lượt là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của R trong dữ liệu ban đầu, các kí hiệu cho F, T, Q, I tương tự như với R. Δij – là hiệu giữa các tham số của ô lưới thứ i với các tham số tương ứng của ô lưới thứ j: Δij = ([Ri , Fi , Ti , Qi , Ii ] - [Rj , Fj , Tj , Qj , Ij ]). 3.3. Ngôn ngữ lập trình Trên cơ sở phương pháp đã trình bày, các nhà khoa học Nga đã xây dựng chương trình phân loại vỏ Trái đất theo 5 đặc trưng cấu trúc vỏ nêu trên. Chương trình như vậy được xây dựng trên ngôn ngữ Fotran – 4 và chỉ có thể làm việc khi số liệu đầu vào có đủ 5 tham số đã nêu. Một mặt, do điều kiện của Việt Nam chưa có đầy đủ các tài liệu về mật độ dòng nhiệt Q, nên trong tính toán, chúng tôi dự định dùng hàm tương quan giữa Q với một trong các tham số còn lại để tìm giá trị Q tại các vị trí tương ứng, hoặc tìm một tham số khác có đặc trưng tương tự có thể thay thế tham số Q. Mặt khác, ngôn ngữ Fortran – 4 so với các ngôn ngữ lập trình hiện đại khác trong thời gian hiện nay đã trở nên kém ưu việt hơn, nhất là đối với dạng bài toán chỉ ra. Vì vậy, chúng tôi chọn ngôn ngữ lập trình C# (Si sap), là một trong những ngôn ngữ tính toán tiện lợi và phổ biến nhất trong khoa học hiện nay. Với lợi thế trong việc xử lý tính toán và phân tích số liệu dạng mảng kích thước lớn, C# đặc biệt phù hợp với bài toán đặt ra. Ngôn ngữ lập trình C# ngoài ưu điểm cho phép xử lý các mảng số liệu không giới hạn về bộ nhớ, còn có khả năng thiết lập giao diện tương tác với người sử dụng thân thiện, tiện ích và đơn giản hơn. 3.4. Thiết lập chương trình phân loại vỏ Trái đất Để thực hiện phương pháp phân tích nhóm như đã nêu, ngoài việc phải tiến hành một khối lượng lớn các phép tính khác nhau, chúng ta còn phải xử lý một lượng lớn các số liệu sử dụng. Do vậy, nhất định cần có sự trợ giúp của máy tính điện tử. Trên cơ sở phương pháp đã trình bày, các nhà khoa học Nga đã xây dựng thuật toán và chương trình phân loại vỏ Trái đất cho các vùng thuộc lục địa Châu Âu. Kết quả của chương trình được hiển thị dưới dạng lưới với các vùng được phân chia trên cơ sở dấu hiệu đặc trưng của các ô chiếm tỷ lệ lớn (hình 3.3). Cách khoanh vùng như vậy vừa phức tạp, vừa thiếu khách quan. Để khắc phục hạn chế này, trong phần lập trình chúng tôi đã tiến hành thêm một bước là tự động tô đồng màu cho các ô có cùng chỉ số nhóm. Bước bổ sung này của chương trình không những cho phép nhận được kết quả một cách nhanh chóng chính xác hơn mà còn thể hiện sơ đồ phân loại vỏ Trái đất bằng hình ảnh trực quan hơn. Ch­¬ng tr×nh míi được xây dựng trªn c¬ së của ph­¬ng ph¸p ®· nªu cã thÓ coi nh­ mét biÕn thÓ cña ch­¬ng tr×nh mµ c¸c nhµ khoa häc Nga ®· x©y dùng. Víi ch­¬ng tr×nh nµy, chóng ta cã thÓ dÔ dµng ph©n lo¹i vá Tr¸i ®Êt và dù b¸o ®éng ®Êt cùc ®¹i ®èi víi mét khu vùc bÊt kú khi thiÕu sè liÖu vÒ mËt ®é dßng nhiÖt Q, hoÆc thËm chÝ cã thÓ thiÕu 1 trong 5 tham sè chØ ra. Hình 3.3 Ví dụ về các kết quả phân loại vỏ Trái đất, nhận được trong công trình [48] Dưới đây trình bày code của một vài khối cơ bản trong chương trình phân loại vỏ Trái đất do chúng tôi thiết lập: Tạo biến: //var double [] Y,X,R,F,T,Q,I; double [] Ym, Xm, M; double[] yl, iyl, xl, ixl, rl, fl, tl, ql, il, ml,Ml/*-->M du bao max cua o trong luoi*/,Mmax; int[] g; int kx, ky; Tạo mảng các điểm số liệu: public void createArray() { string s = ""; int i, k = -1, j = -1, rows = 0; int length = richTextBox1.Text.Length; string text = richTextBox1.Text; for (i = 0; i < length; i++) { if (text[i].Equals('\n')) { rows++; } } Y = new double[rows]; X = new double[rows]; R = new double[rows]; F = new double[rows]; T = new double[rows]; Q = new double[rows]; I = new double[rows]; for (i = 0; i < length; i++) { if (isNo(text[i])) s += text[i]; else if (s != "") { k++; k = k % 7; switch (k