Application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex
This study investigates the seismicity and recent geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex in Ukraine, emphasizing the application of machine learning methods to analyze their interrelationships. The complex, situated in a seismically active transitional zone, is influenced by natural t...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/350985 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Geofizicheskiy Zhurnal |
Репозитарії
Geofizicheskiy Zhurnal| _version_ | 1866302012704948224 |
|---|---|
| author | Brusak, Ivan Haidus, Oleg Kuplovskyi, Bohdan |
| author_facet | Brusak, Ivan Haidus, Oleg Kuplovskyi, Bohdan |
| author_sort | Brusak, Ivan |
| baseUrl_str | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-04-18T15:46:31Z |
| description | This study investigates the seismicity and recent geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex in Ukraine, emphasizing the application of machine learning methods to analyze their interrelationships. The complex, situated in a seismically active transitional zone, is influenced by natural tectonic processes and anthropogenic activities, including the operations of the Dnister Hydroelectric Power Plant and active water level changes at the Dnister Reservoir. Data from digital seismic stations of the Carpathian Seismological Network, permanent Global Navigation Satellite System stations of GeoTerrace and SystemNet networks, as well as reservoir water level records of Dnister Reservoir, were collected and analyzed together. Machine learning algorithms, including Random Forest, Isolation Forest, and DBSCAN clustering, were employed to identify patterns and correlations between crustal deformations, water level fluctuations, and seismic events. Results reveal a significant association between water level changes — both short-term and long-term — and earthquake occurrences, suggesting that hydrological variations impact seismic activity. Geodynamic analysis indicates heterogeneous deformation patterns, with increased velocities in seismically active southwestern regions. Global Navigation Satellite System data shows velocities increasing by about 2 mm/year near the Dnister Hydropower Complex. Seismicity near the Dnister Hydropower Complex from 2012 to 2023 was characterized by peak earthquake years of 2014—2016 and 2022, each with over 100 events. The total seismic energy released increased from lg(ΣE)=7.5 in 2012 to 10 in 2016, then steadily declined to 7 by 2023. The findings enhance understanding of the mechanisms of induced seismicity related to reservoir operations and provide valuable insights for risk assessment and mitigation strategies in hydroelectric regions. This integrated approach demonstrates the effectiveness of machine learning in deciphering complex geodynamic and seismic interactions in tectonically sensitive environments. |
| doi_str_mv | 10.24028/gj.v48i2.350985 |
| first_indexed | 2026-04-19T01:00:08Z |
| format | Article |
| id | journalsuranua-geofizicheskiy-article-350985 |
| institution | Geofizicheskiy Zhurnal |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-04-19T01:00:08Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | journalsuranua-geofizicheskiy-article-3509852026-04-18T15:46:31Z Application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex Застосування методів машинного навчання для вивчення взаємозв’язків сейсмічності та геодинамічних особливостей Дністровського гідроенергетичного комплексу Brusak, Ivan Haidus, Oleg Kuplovskyi, Bohdan сейсмічність сучасна геодинаміка індукована сейсмічність зміни рівня води Дністровський гідроенергокомплекс машинне навчання Seismicity recent geodynamics reservoir-triggered seismicity water level changes Dnister Hydro Power Complex machine learning This study investigates the seismicity and recent geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex in Ukraine, emphasizing the application of machine learning methods to analyze their interrelationships. The complex, situated in a seismically active transitional zone, is influenced by natural tectonic processes and anthropogenic activities, including the operations of the Dnister Hydroelectric Power Plant and active water level changes at the Dnister Reservoir. Data from digital seismic stations of the Carpathian Seismological Network, permanent Global Navigation Satellite System stations of GeoTerrace and SystemNet networks, as well as reservoir water level records of Dnister Reservoir, were collected and analyzed together. Machine learning algorithms, including Random Forest, Isolation Forest, and DBSCAN clustering, were employed to identify patterns and correlations between crustal deformations, water level fluctuations, and seismic events. Results reveal a significant association between water level changes — both short-term and long-term — and earthquake occurrences, suggesting that hydrological variations impact seismic activity. Geodynamic analysis indicates heterogeneous deformation patterns, with increased velocities in seismically active southwestern regions. Global Navigation Satellite System data shows velocities increasing by about 2 mm/year near the Dnister Hydropower Complex. Seismicity near the Dnister Hydropower Complex from 2012 to 2023 was characterized by peak earthquake years of 2014—2016 and 2022, each with over 100 events. The total seismic energy released increased from lg(ΣE)=7.5 in 2012 to 10 in 2016, then steadily declined to 7 by 2023. The findings enhance understanding of the mechanisms of induced seismicity related to reservoir operations and provide valuable insights for risk assessment and mitigation strategies in hydroelectric regions. This integrated approach demonstrates the effectiveness of machine learning in deciphering complex geodynamic and seismic interactions in tectonically sensitive environments. Приведено результати досліджень сейсмічності та сучасних геодинамічних особливостей Дністровського гідроенергетичного комплексу в Україні з акцентом на застосуванні методів машинного навчання для аналізу їхніх взаємозв’язків. Дністровський гідроенергетичний комплекс, розташований у сейсмічно активній перехідній зоні, перебуває під впливом природних тектонічних процесів та антропогенної діяльності, зокрема експлуатації Дністровської гідроелектростанції та активних змін рівня води у Дністровському водосховищі. Зібрано та проаналізовано дані цифрових сейсмічних станцій Карпатської сейсмологічної мережі, перманентних станцій Глобальної навігаційної супутникової системи мереж GeoTerrace та SystemNet, а також записи рівня води в Дністровському водосховищі. Для виявлення закономірностей та кореляцій між деформаціями земної кори, коливаннями рівня води та сейсмічними подіями були застосовані алгоритми машинного навчання Random Forest, Isolation Forest та кластеризацію DBSCAN. Результати показують значний зв’язок між змінами рівня води — як короткостроковими, так і довгостроковими — та виникненням землетрусів, що свідчить про вплив гідрологічних змін на сейсмічну активність. Геодинамічний аналіз вказує на неоднорідні закономірності деформації з підвищеними швидкостями в сейсмічно активних південно-західних частинах регіону. Дані з перманентних станцій Глобальної навігаційної супутникової системи показують збільшення швидкостей приблизно на 2 мм/рік поблизу Дністерського гідроенергетичного комплексу. Сейсмічність поблизу комплексу з 2012 по 2023 р. характеризувалася піковими роками (2014—2016 та 2022), у кожному з яких зафіксовано понад 100 подій. Загальна вивільнена сейсмічна енергія зросла з lg(ΣE)=7,5 у 2012 р. до 10 у 2016 р., а потім поступово знизилася до 7 у 2023 р. Ці висновки сприяють кращому розумінню механізмів індукованої сейсмічності, пов’язаної з експлуатацією водосховищ, і надають цінну інформацію для оцінювання ризиків і розробки стратегій їхнього зменшення в гідроелектричних регіонах. Інтегрований підхід демонструє ефективність машинного навчання в розшифровці складних геодинамічних і сейсмічних взаємодій у тектонічно чутливих середовищах. S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine 2026-04-18 Article Article application/pdf https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/350985 10.24028/gj.v48i2.350985 Geofizicheskiy Zhurnal; Vol. 48 No. 2 (2026) Геофизический журнал; Том 48 № 2 (2026) Геофізичний журнал; Том 48 № 2 (2026) 2524-1052 0203-3100 en https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/350985/343780 Copyright (c) 2026 Ivan Brusak, Bohdan Kuplovskyi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
| spellingShingle | Seismicity recent geodynamics reservoir-triggered seismicity water level changes Dnister Hydro Power Complex machine learning Brusak, Ivan Haidus, Oleg Kuplovskyi, Bohdan Application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex |
| title | Application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex |
| title_alt | Застосування методів машинного навчання для вивчення взаємозв’язків сейсмічності та геодинамічних особливостей Дністровського гідроенергетичного комплексу |
| title_full | Application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex |
| title_fullStr | Application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex |
| title_full_unstemmed | Application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex |
| title_short | Application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the Dnister Hydropower Complex |
| title_sort | application of machine learning methods to study the relationships between seismicity and geodynamic features of the dnister hydropower complex |
| topic | Seismicity recent geodynamics reservoir-triggered seismicity water level changes Dnister Hydro Power Complex machine learning |
| topic_facet | сейсмічність сучасна геодинаміка індукована сейсмічність зміни рівня води Дністровський гідроенергокомплекс машинне навчання Seismicity recent geodynamics reservoir-triggered seismicity water level changes Dnister Hydro Power Complex machine learning |
| url | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/350985 |
| work_keys_str_mv | AT brusakivan applicationofmachinelearningmethodstostudytherelationshipsbetweenseismicityandgeodynamicfeaturesofthednisterhydropowercomplex AT haidusoleg applicationofmachinelearningmethodstostudytherelationshipsbetweenseismicityandgeodynamicfeaturesofthednisterhydropowercomplex AT kuplovskyibohdan applicationofmachinelearningmethodstostudytherelationshipsbetweenseismicityandgeodynamicfeaturesofthednisterhydropowercomplex AT brusakivan zastosuvannâmetodívmašinnogonavčannâdlâvivčennâvzaêmozvâzkívsejsmíčnostítageodinamíčnihosoblivostejdnístrovsʹkogogídroenergetičnogokompleksu AT haidusoleg zastosuvannâmetodívmašinnogonavčannâdlâvivčennâvzaêmozvâzkívsejsmíčnostítageodinamíčnihosoblivostejdnístrovsʹkogogídroenergetičnogokompleksu AT kuplovskyibohdan zastosuvannâmetodívmašinnogonavčannâdlâvivčennâvzaêmozvâzkívsejsmíčnostítageodinamíčnihosoblivostejdnístrovsʹkogogídroenergetičnogokompleksu |