一项新的研究对卡斯CAD亚地区地震记录的准确性提出了质疑。研究人员调查了来自卡斯CAD亚俯冲带的各种浑浊沉积层，这些沉积层的历史可以追溯到大约12000年前。通过使用一种专门的算法，他们评估了这些浑浊沉积层之间的相关性。研究结果显示，浑浊样本之间的关联大多与随机机会没有显著区别。这表明，浑浊沉积层与历史地震之间的联系比之前认为的更加模糊。
卡斯CAD亚俯冲带位于太平洋西北地区，曾发生过重大且具破坏性的地震，摧毁了森林，并引发了波及日本的海啸。
最后一次重大地震发生在1700年，但它不太可能是最后一次。在这一地区，如今满是繁华的城市，居住着数百万居民。
确定地震发生的频率并预测下一个重大地震的时间是一个持续的科学研究工作，涉及到对过去地震的地质迹象进行检查，例如岩石的扰动、沉积物和被改变的地貌。
然而，德克萨斯大学奥斯汀分校的科学家和他们的合作伙伴进行的一项研究正在挑战基于海底沉积物（称为浑浊沉积物）的长期地震记录的可靠性。
研究人员分析了来自卡斯CAD亚俯冲带的各种浑浊沉积层，这些沉积层可以追溯到大约12000年前，并使用算法评估了这些浑浊沉积层之间的相关程度。
结果表明，在许多情况下，浑浊样本之间的相关性并不比随机情况更可靠。由于浑浊沉积物可以由多种原因形成，而不仅仅是地震，这一发现暗示浑浊沉积物与历史地震之间的关系比曾经认为的要不确定。
“我们希望那些参考卡斯CAD亚俯冲地震时间框架的人意识到，这些时间线正在受到我们的研究的审查，”美国地质调查局的研究地球物理学家和本研究的共同作者琼·戈姆伯格表示。“对这些时间线进行更深入的研究至关重要。我们所知道的是，卡斯CAD亚在过去曾经有过地震活动，并且在未来还会继续存在，因此人们做好准备是非常必要的。”
研究结果并不一定改变研究人员对卡斯CAD亚地区地震发生率的估计，据信约为每500年一次。目前的频率估计依赖于各种数据源和诠释，而不仅仅是基于本研究中检验的浑浊沉积物。然而，这些发现突显了对浑浊沉积层，特别是它们与大地震的关系进行进一步研究的必要性。
共同作者、德克萨斯大学杰克逊地球科学学院的研究教授雅各布·柯沃特指出，该算法提供了一种定量方法，为解读通常基于更描述性地质分析的古代地震记录提供了一种一致的方法。
“这一工具产生可重复的结果，使每个人都能观察到相同的发现，”柯沃特解释说道，他是杰克逊学院经济地质局量化碎屑实验室的共同首席研究员。“尽管可能对结果存在争议，但至少它确立了一种具有可重复性的方法的基线。”
该研究已发表在《GSA公告》上，并包括来自美国地质调查局、斯坦福大学和阿拉斯加地质与地球物理调查部门的研究人员。
浑浊沉积物是由水下滑坡形成的，由在被湍流沉积流扰动后再次沉降到海底的沉积物组成。这些层展现出明显的梯度，底部为较粗的颗粒，顶部为较细的颗粒。
然而，多种情况都可以形成浑浊沉积层。地震可以引发导致浑浊沉积物的滑坡，当海底受到扰动时，然而风暴、洪水和各种其他自然事件也可能造成类似的效果，尽管通常是在较小的地理区域内。
目前，将浑浊沉积物与过去地震联系起来通常涉及在海底的地质核心样本中定位它们。当某一浑浊沉积物在不同样本的较大区域内大致相同的位置出现时，可以被视为过去地震的证据，研究人员称。
尽管碳测年可以帮助确定时间，但不确定性依然存在，即在相同时间和地点出现的样本是否确实由同一事件连接。
为了更好地理解不同浑浊样本之间的关系，研究人员决定对他们的浑浊沉积物数据应用一种更定量的方法——特别是一种称为“动态时间扭曲”的算法。自1970年代以来，已开始使用这种算法技术，广泛应用于从语音识别到增强虚拟现实体验的图形。
据共同作者、杰克逊学院的研究教授佐尔坦·西尔维斯特称，这是该算法首次应用于浑浊沉积物的分析。
“这个算法在我进行的许多项目中是一个重要组成部分，”西尔维斯特评论道，“但在地球科学中仍然未被充分利用。”
该算法检测两个样本之间的相似性，这些相似性可能随着时间而变化，并评估两组数据的匹配程度。
在语音识别技术中，它识别关键短语，即使以不同的速度或音调说出。对于浑浊沉积物，它识别不同样本之间共享的磁性特征，尽管根据其位置看起来不同，但它们源自同一事件。
“将浑浊沉积物联系起来相当具有挑战性，”共同作者、阿拉斯加地质和地球物理调查处的沿海危害项目经理诺拉·尼曼斯基表示。“浑浊沉积物通常表现出显著的侧向变化，反映出其不同的流动动力学。因此，浑浊沉积物在大范围甚至短距离内保持相同的沉积特征并不是预期的，特别是在卡斯CAD亚等活跃的边缘或不同的沉积环境中。”
研究人员还对算法推导出的相关性进行了额外的审查，通过将其与使用10000对随机浑浊沉积层生成的合成数据产生的相关数据进行比较。此合成比较作为控制，用于评估真实样本中的任何巧合匹配。
研究人员将他们的技术应用于在1999年科学考察中收集的九个地质核心的浑浊沉积层的磁感应数据。他们发现，在大多数情况下，先前相关的浑浊沉积层之间的关系并不比随机更好。唯一的例外是位于相对接近彼此的浑浊沉积层——相距不超过约15英里。
研究人员强调，该算法仅代表浑浊沉积物的一种分析方法，纳入额外数据可能会影响核心之间的相关性水平。然而，基于这些发现，仅仅在地质记录中发现相同时间和地点的浑浊沉积物是不够的，无法明确将其联系起来。
此外，尽管算法和机器学习技术可以帮助进行此分析，但解读结果和指导未来研究的责任仍然在于地球科学家。
“我们的目标是回答问题，而不仅仅是应用工具，”西尔维斯特表示。“然而，当您参与这种工作时，它迫使您进行批判性思考。”
