Кластеризация землетрясений в Пуэрто-Рико с помощью K-средних

Анекдот и проблема науки о данных

ГУАНИКА, Пуэрто-Рико

Моя семья решила провести канун Нового года в Гуанике, спокойном прибрежном городке на южной стороне Пуэрто-Рико. В ночь перед последним днем ​​года моя мама проснулась от металлического шороха вскоре после полуночи. Она слышала, как они исходят от большого кондиционера, прикрученного к углу пола. Моя мать снова заснула, но затем проснулась от нового землетрясения в 3 часа ночи и снова в 7 утра, когда мы все проснулись от сильных вибраций, которые были похожи на прибывающий на станцию ​​большой поезд. Через несколько минут мы получили уведомление от приложения о землетрясении (рекомендованное нам местными жителями накануне вечером) о том, что мы почувствовали землетрясение силой 4,6 балла в нескольких милях от побережья Гуаники.

Мы пошли завтракать рано, на пляже. Созерцая день, мы снова почувствовали дрожь земли и сразу же посмотрели на море. Вода была спокойной, но чувства не были взаимными. Мы решили уехать пораньше и провести Новый год дома, в Сан-Хуане.

За последнюю неделю сейсмическая активность в южной части Пуэрто-Рико достигла апогея, поскольку произошли сотни уникальных землетрясений. По данным Геологической службы США, с 31 декабря по 6 января было зарегистрировано не менее 28 землетрясений с магнитудой не менее 3,0 баллов. Будучи представителями северо-восточной части PR, мы спросили местных жителей из района Гуаника, нормально ли это, и все шокирующе отметили, что все это для них в новинку. Когда вы думаете о землетрясениях, вы думаете о Японии, Калифорнии, Чили и других местах. Пуэрто-Рико никогда не бывает первым предположением.

В последние несколько дней я освежился в области машинного обучения и искусственного интеллекта. В этом процессе я просматривал алгоритм K-средних. K-средство принимает набор координатно-подобных данных и стохастически назначает центры для определенного количества кластеров «k». Поскольку землетрясения - это, по сути, трехмерные данные (широта, долгота и магнитуда), я решил исследовать их с помощью K-средних.

Я получил CSV землетрясений данные Геологической службы США и написал записную книжку Python для обработки данных. Вы можете увидеть мою подробную записную книжку здесь: https://github.com/williamrodz/PuertoRicoQuakes/blob/master/Earthquakes%20PR.ipynb

Сначала я визуализировал все данные в блоке широты и долготы Пуэрто-Рико.

Затем я увеличил масштаб до центра активности на юго-западе острова, у побережья Гуаники. (Синий - ‹2 балла, красный -› 5 баллов)

Затем я решил устранить землетрясения силой не менее 3,0 балла.

И, наконец, запустил k-средства, чтобы найти два географических «центра» активности.

Мой подход k-средних нашел два оптимальных центра (визуализированных выше) в следующих координатах:

(-66.83537142857143, 17.9087)
(-66.83982631578947, 17.911568421052635

Они имели звездную величину 4,7 и 3,3 соответственно. Они могут указывать на наиболее вероятные места землетрясений *.

* Предупреждение: я не геолог. K-средство в основном используется для поиска данных центров / кластеров, имеющих сферическое распределение. Поскольку линии разломов и динамика тектоники плит, которые вызывают землетрясения, не обязательно следуют этим распределениям, я не уверен, как можно интерпретировать решения по кластеризации. Тем не менее, это все еще интересный подход к визуализации данных этого типа. Если вы специалист по обработке данных или геолог, не стесняйтесь комментировать, есть ли другие подходы, которые вы бы порекомендовали. Применение машинного обучения в геологии - это новая область для изучения, особенно несмотря на разочарование, так как предсказать землетрясения очень сложно.

Землетрясение 6.4

Рано утром 7 января в Пуэрто-Рико произошло более сильное землетрясение силой 6,4 балла. Городам на юго-западной стороне Пуэрто-Рико, ближайшим к эпицентру, был нанесен значительный ущерб. Около 500 человек были вынуждены покинуть свои дома. Основная электростанция острова расположена на юге. Структурные повреждения привели к отключению электроэнергии по всему острову.

Всемирная центральная кухня, возглавляемая шеф-поваром Хосе Андресом, обслуживает общины, наиболее пострадавшие от землетрясения. Они помогли в основных усилиях по раздаче еды после урагана Мария и вернулись на остров. Здесь вы можете внести свой финансовый вклад в их усилия.

AirBNB предоставил возможность бесплатного бронирования для людей, пострадавших от землетрясений, и тех, кто помогает в восстановительных работах. Если вы попадаете в эти категории, посетите сайт https://www.airbnb.com/openhomes/disaster-relief/terremotopr20. Если у вас есть дом на острове, который вы хотите разместить бесплатно, вы также можете сделать это.

Предсказывать землетрясения сложно. Может быть, машинное обучение и искусственный интеллект сделают это в меньшей степени.