Ein internationales Team von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, angeführt von Dr. Zahra Zali vom GFZ Helmholtz-Zentrum für Geoforschung, hat eine bislang unbekannte Gruppe langsamer Verschiebungsereignisse an der San-Andreas-Verwerfung in Kalifornien entdeckt. Diese Entdeckung wurde durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht, die hochpräzise Deformationsmessungen in Bohrlöchern analysierte. Die Forscher identifizierten zahlreiche kurzzeitige Slow-Slip-Ereignisse und stellten fest, dass diese stillen Bewegungen systematisch von einem Anstieg niedriger Frequenz-Erdbebenaktivität gefolgt wurden. Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der renommierten Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht.
Wenn man an tektonische Plattengrenzen denkt, kommen einem oft Erdbeben in den Sinn. Jedoch bewegen sich Verwerfungen nicht nur ruckartig, sondern es gibt auch Phasen, in denen die Erdplatten lautlos entlang geologischer Bruchzonen gleiten. Diese sogenannten Slow-Slip-Prozesse können über mehrere Stunden oder Tage Spannungen abbauen, ohne dass sie von herkömmlichen Überwachungssystemen erfasst werden. Die Wissenschaftler vermuten schon lange, dass diese stillen Bewegungen eine entscheidende Rolle im Erdbebenzyklus spielen, doch ihre schwachen Signale machen es schwierig, sie zu erkennen. Fragen wie die Häufigkeit, der Ort dieser Ereignisse und deren Einfluss auf nachfolgende seismische Aktivitäten blieben lange unbeantwortet.
Das Forschungsteam, zu dem auch Prof. Patricia Martínez-Garzón und Dr. David Mencin gehören, hat sich auf die Parkfield-Region der San-Andreas-Verwerfung konzentriert, die als eines der am intensivsten überwachten Gebiete der Welt gilt. Hier nutzen Forscher seit Jahrzehnten die geologischen Gegebenheiten als natürliches Labor, um das Verhalten von Verwerfungen und deren Spannungsabbau zu studieren. Trotz der umfangreichen Überwachung sind viele Deformationsprozesse nach wie vor schwer zu erkennen. Dr. Zali erklärt, dass Verwerfungen sich auf eine Art und Weise bewegen können, die keine starken seismischen Wellen erzeugt und deshalb den traditionellen Methoden zur Erdbebenerkennung entkommt.
Um die verborgenen Signale zu identifizieren, analysierte das Team kontinuierliche Daten von sogenannten Strainmetern, die in der Lage sind, minimalste Verformungen in der Erdkruste zu messen. Diese Instrumente zählen zu den empfindlichsten Werkzeugen für die Überwachung aktiver Verwerfungen. Die Herausforderung bestand darin, die schwachen Deformationssignale, die im Rauschen untergehen, zu filtern. Diese subtilen Signale können durch langfristige Trends, Umwelteinflüsse oder instrumentelles Rauschen nahezu unbemerkt bleiben.
Um diese Hürden zu überwinden, entwickelten die Forscher einen Deep-Learning-Ansatz, der es der KI ermöglichte, Muster zu erkennen, die mit langsamen Verschiebungen in Verbindung stehen. Anstatt nach festgelegten Signalen zu suchen, lernten die Algorithmen direkt aus den kontinuierlichen Deformationsdaten und gruppierten ähnliche Muster. Dies führte dazu, dass das Team bislang unentdeckte Slow-Slip-Ereignisse identifizierte, die innerhalb weniger Stunden Spannungen abbauen konnten. Dr. Zali betont, dass diese Ereignisse mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erkennen sind, da sie oft in komplexen Hintergrundsignalen verborgen bleiben.
Die Analyse ergab den ersten Katalog kurzzeitiger Slow-Slip-Ereignisse in der Parkfield-Region, der direkt aus den kontinuierlichen Dehnungsmessungen abgeleitet wurde. Unabhängige Daten von nahegelegenen Kriechmessgeräten bestätigten die Existenz dieser Ereignisse. Zudem ergab die Untersuchung, dass die Slow-Slip-Ereignisse in geringer Tiefe stattfanden und mit der rechtslateralen Bewegung der San-Andreas-Verwerfung übereinstimmten.
Die Relevanz dieser Entdeckung wurde durch die Beobachtung verstärkt, dass die Aktivität niederfrequenter Erdbeben, die mit langsamen Verschiebungen assoziiert sind, nach dem Auftreten dieser Ereignisse zunimmt. Dies legt nahe, dass selbst kleine aseismische Bewegungen die Spannungsverhältnisse beeinflussen und somit eine Rolle in der nachfolgenden seismischen Aktivität spielen könnten.
Die Studie schließt eine wichtige Lücke in der Forschung zu Slow-Slip-Ereignissen, welche bisher vor allem in Subduktionszonen untersucht wurden. Die Ergebnisse unterstützen die zunehmend verbre
