Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior
Many natural and man-made systems have recently been considered and studied from the perspective of complex systems. Complex systems are systems formed by a large number of components that interact with each other, usually nonlinearly. As they evolve, complex systems can self-organize and acquire fu...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/312874 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Geofizicheskiy Zhurnal |
Репозитарії
Geofizicheskiy Zhurnal| _version_ | 1856543621744951296 |
|---|---|
| author | Mykulyak, Serhiy |
| author_facet | Mykulyak, Serhiy |
| author_sort | Mykulyak, Serhiy |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2025-02-21T15:43:02Z |
| description | Many natural and man-made systems have recently been considered and studied from the perspective of complex systems. Complex systems are systems formed by a large number of components that interact with each other, usually nonlinearly. As they evolve, complex systems can self-organize and acquire fundamentally new properties not inherent to the constituents.
This review focuses on geosystems, which are natural complex systems. Most part of the article highlight the properties of such complex geosystems as seismically active areas. Itconsiders the criteria by which systems can be classified as complex, their main properties, and possible methods of studying and predicting their behavior. The review analyzes various models for climate forecasts and models that describe seismic processes originating from the complex behavior of lithospheric subsystems (seismically active zones). Most phenomenological regularities that describe the statistical properties of earthquakes are large-scale, indicating the complexity of this system. Forecasting earthquakes remains the most important task for seismological research despite rather modest achievements. The intensity of research in this direction does not decrease, since the consequences of earthquakes for humanity are significant. The types of forecasts and models used for forecasting are analyzed. Special attention is paid to modern forecasting methods that use artificial intelligence. Various approaches for forecasting seismic events, their advantages, and disadvantages,as well as the difficulties that arise in forecasting tasks, are described. The science of complex systems is rapidly developing and it has great prospects for acquiring one of the most important tools for studying the surrounding natural environment and man-made artificial systems. |
| first_indexed | 2025-07-17T11:14:34Z |
| format | Article |
| id | journalsuranua-geofizicheskiy-article-312874 |
| institution | Geofizicheskiy Zhurnal |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T11:14:34Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | journalsuranua-geofizicheskiy-article-3128742025-02-21T15:43:02Z Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior Складні системи в геофізиці: методи дослідження та прогнозування їх поведінки Mykulyak, Serhiy складна система землетруси прогнозування штучний інтелект нейронні мережі complex system earthquake forecasting artificial intelligence neural networks Many natural and man-made systems have recently been considered and studied from the perspective of complex systems. Complex systems are systems formed by a large number of components that interact with each other, usually nonlinearly. As they evolve, complex systems can self-organize and acquire fundamentally new properties not inherent to the constituents. This review focuses on geosystems, which are natural complex systems. Most part of the article highlight the properties of such complex geosystems as seismically active areas. Itconsiders the criteria by which systems can be classified as complex, their main properties, and possible methods of studying and predicting their behavior. The review analyzes various models for climate forecasts and models that describe seismic processes originating from the complex behavior of lithospheric subsystems (seismically active zones). Most phenomenological regularities that describe the statistical properties of earthquakes are large-scale, indicating the complexity of this system. Forecasting earthquakes remains the most important task for seismological research despite rather modest achievements. The intensity of research in this direction does not decrease, since the consequences of earthquakes for humanity are significant. The types of forecasts and models used for forecasting are analyzed. Special attention is paid to modern forecasting methods that use artificial intelligence. Various approaches for forecasting seismic events, their advantages, and disadvantages,as well as the difficulties that arise in forecasting tasks, are described. The science of complex systems is rapidly developing and it has great prospects for acquiring one of the most important tools for studying the surrounding natural environment and man-made artificial systems. Велику кількість природних і створених людиною штучних систем останнім часом розглядають і вивчають з точки зору теорії складних систем. Складні системи — це системи, утворені великою кількістю компонент, що взаємодіють між собою, як правило, нелінійно. У процесі еволюції та формування складні системи можуть самоорганізовуватися та набувати принципово нових властивостей, не характерних для складових частин самої системи. У цій оглядовій статті сконцентровано увагу на геосистемах, які є природними складними системами. Висвітлено властивості таких складних геосистем, як сейсмоактивні області. Обговорено критерії, за якими системи можна віднести до категорії складних систем, основні властивості та можливі методи вивчення і прогнозування їх поведінки. Проаналізовано моделі, за допомогою яких здійснюються кліматичні прогнози з позиції поведінки складної системи, а також моделі, які описують сейсмічні процеси, що є проявом складної поведінки підсистем літосфери — сейсмоактивних зон. Більшість феноменологічних закономірностей, які відображають статистичні властивості землетрусів, мають скейлинговий характер, і це є свідченням складності даної системи. Прогнозування землетрусів є найважливішим завданням для сейсмологічних досліджень, незважаючи на доволі скромні досягнення у цій сфері, інтенсивність досліджень у даному напрямку не зменшується, оскільки наслідки від землетрусів для людства є суттєвими. Розглянуто види прогнозів і моделі, що застосовуються для прогнозування. Особливу увагу приділено сучасним методам прогнозування, в яких використовується штучний інтелект. Описано різні підходи до прогнозування сейсмічних подій, переваги та недоліки різних методів, а також труднощі, що виникають у задачах з прогнозування. Отже, наука про складні системи набуває стрімкого розвитку і має величезні перспективи для здобуття одного з найважливіших інструментів пізнання як навколишнього природного середовища, так і створених людиною штучних систем. S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine 2025-02-21 Article Article application/pdf https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/312874 10.24028/gj.v47i1.312874 Geofizicheskiy Zhurnal; Vol. 47 No. 1 (2025) Геофизический журнал; Том 47 № 1 (2025) Геофізичний журнал; Том 47 № 1 (2025) 2524-1052 0203-3100 uk https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/312874/313563 Copyright (c) 2025 Serhiy Mykulyak https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
| spellingShingle | complex system earthquake forecasting artificial intelligence neural networks Mykulyak, Serhiy Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior |
| title | Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior |
| title_alt | Складні системи в геофізиці: методи дослідження та прогнозування їх поведінки |
| title_full | Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior |
| title_fullStr | Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior |
| title_full_unstemmed | Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior |
| title_short | Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior |
| title_sort | complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior |
| topic | complex system earthquake forecasting artificial intelligence neural networks |
| topic_facet | складна система землетруси прогнозування штучний інтелект нейронні мережі complex system earthquake forecasting artificial intelligence neural networks |
| url | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/312874 |
| work_keys_str_mv | AT mykulyakserhiy complexsystemsingeophysicsmethodsofresearchandpredictionoftheirbehavior AT mykulyakserhiy skladnísistemivgeofízicímetodidoslídžennâtaprognozuvannâíhpovedínki |