นอกจากแผ่นดินไหวทั่วไปที่เกิดขึ้นจากธรรมชาติ เหตุการณ์แผ่นดินไหวบางส่วนที่บันทึกไว้ได้ในปัจจุบันก็เป็น แผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ (man-made earthquake) เช่น การทดสอบระเบิดนิวเคลียร์หรือการระเบิดเพื่อทำเหมืองแร่ ซึ่งหากมีข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ดังกล่าวปนเปื้อนอยู่ในฐานข้อมูลแผ่นดินไหว มักจะทำให้การวิเคราะห์พฤติกรรมการเกิดแผ่นดินไหวที่สัมพันธ์กับกระบวนการทางธรณีแปรสัณฐานมีความคลาดเคลื่อน เช่น การประเมินพื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดแผ่นดินไหวขนาดใหญ่ในอนาคตจาก การวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงอัตราการเกิดแผ่นดินไหว ซึ่งนักแผ่นดินไหวหลายกลุ่ม (Zuniga และ Wyss, 1995; Toda และคณะ, 1998; Zuniga และ Wiemer, 1999) รายงานการปนเปื้อนของข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ในบางช่วงเวลาและบางพื้นที่ศึกษา ทำให้การวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงอัตราการเกิดแผ่นดินไหวทั้งในเชิงเวลาและเชิงพื้นที่ไม่สัมพันธ์กับพฤติกรรมการเกิดแผ่นดินไหวขนาดใหญ่ที่เกิดขึ้นในเวลาต่อมา และไม่สามารถใช้หลัก การเปลี่ยนแปลงอัตราการเกิดแผ่นดินไหว เพื่อประเมินพื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดแผ่นดินไหวขนาดใหญ่ในอนาคตได้

นอกจากนี้ Wiemer และ Wyss (1997) และ Wiemer และ Katsumata (1999) ใช้ข้อมูลแผ่นดินไหววิเคราะห์ ค่า b ซึ่งเป็นค่าคงที่จากสมการความสัมพันธ์ระหว่างความถี่ของการเกิดแผ่นดินไหวและขนาดแผ่นดินไหว เพื่อประเมินความเค้นทางธรณีแปรสัณฐานในพื้นที่ศึกษา ผลการศึกษาบ่งชี้ว่าค่า b ส่วนใหญ่มีค่า > 1.5 ซึ่งถือว่าสูงกว่าความเป็นจริง เนื่องจากในทางทฤษฏี ค่า b ส่วนใหญ่ของข้อมูลแผ่นดินไหวที่สัมพันธ์กับกระบวนการทางธรณีแปรสัณฐานมีค่า ≤ 1.0 ซึ่งทั้ง Wiemer และ Wyss (1997) และ Wiemer และ Katsumata (1999) พบว่าฐานข้อมูลแผ่นดินไหวที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์ค่า b ปนเปื้อนด้วยแผ่นดินไหวขนาดเล็กที่เกิดจากการระเบิดเพื่อทำเหมืองแร่ในพื้นที่ศึกษา

ดังนั้น นักแผ่นดินไหวจึงพยายามคิดค้นและนำเสนอแนวคิดในการคัดกรองและกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ออกจากข้อมูลแผ่นดินไหวที่สัมพันธ์กับกระบวนการทางธรณีแปรสัณฐาน เช่น Musil และ Plesinger (1996) เป็นกลุ่มวิจัยแรกที่นำเสนอแนวคิดการคัดกรองข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ออกจากข้อมูลแผ่นดินไหวที่สัมพันธ์กับกระบวนการทางธรณีแปรสัณฐาน โดยเลือกใช้ความแตกต่างของรูปแบบคลื่นไหวสะเทือนเป็นหลัก อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติมีการตรวจวัดและบันทึกข้อมูลแผ่นดินไหวจำนวนมากอย่างต่อเนื่อง นักแผ่นดินไหวจึงไม่สามารถจำแนกรูปแบบคลื่นไหวสะเทือนได้ครบทุกเหตุการณ์ นอกจากนี้นักแผ่นดินไหวในทวีปยุโรปได้นำเสนอว่าควรใช้ความลึกของแผ่นดินไหวเป็นเกณฑ์ในการจำแนก เนื่องจากประเมินว่าแผ่นดินไหวที่สัมพันธ์กับกระบวนการทางธรณีแปรสัณฐานสามารถเกิดขึ้นได้หลายความลึก ในขณะที่แผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์มักจะเกิดที่ระดับตื้นมาก แต่ในทางปฏิบัติของการวิเคราะห์ความลึกแผ่นดินไหวก็มีความคลาดเคลื่อนในการวิเคราะห์เช่นกัน โดยเฉพาะแผ่นดินไหวขนาดเล็กที่เกิดจากการระเบิดซึ่งมีคลื่นไม่ชัดเจน ซึ่งด้วยข้อจำกัดในทางปฏิบัติดังกล่าว นักแผ่นดินไหวจึงพยายามคิดค้นและนำเสนอแนวคิดทางสถิติเพื่อจำแนกข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ออกจากข้อมูลแผ่นดินไหวจากกระบวนการทางธรรมชาติอื่นๆ

Rydelek และ Sacks (1992) นำเสนอว่าแผ่นดินไหวจากการระเบิดเพื่อทำเหมืองแร่ซึ่งเป็นกิจกรรมมนุษย์มักจะเกิดในช่วงเวลากลางวัน ดังนั้นหากพิจารณาจำนวนแผ่นดินไหวในแต่ละช่วงเวลา (ชั่วโมงของวัน) จะพบว่าในบริเวณที่มีกิจกรรมการระเบิดเพื่อทำเหมืองแร่ อัตราการเกิดแผ่นดินไหวในเวลากลางวันจะสูงกว่าในเวลากลางคืน

ในเวลาต่อมา Wyss และ Wiemer (1997) จึงนำเสนอวิธีคัดกรองและกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์จากการวิเคราะห์อัตราส่วนของอัตราการเกิดแผ่นดินไหวในช่วงเวลากลางวัน-กลางคืน (R_q) ตามแนวคิดของ Rydelek และ Sacks (1992) ดังแสดงในสมการ

กำหนดให้ N_d และ N_n คือ จำนวนแผ่นดินไหวที่เกิดในช่วงเวลากลางวันและกลางคืน ตามลำดับ และ L_d และ L_n คือ จำนวนชั่วโมงในแต่ละช่วงเวลากลางวันและกลางคืน โดย L_d + L_n = 24 ชั่วโมง

ขั้นตอนที่ 1 จากฐานข้อมูลแผ่นดินไหวที่ใช้ในการวิเคราะห์ คัดเลือกข้อมูลแผ่นดินไหวที่ใกล้เคียงพื้นที่ศึกษา มากที่สุดจำนวน N เหตุการณ์ (N = N_d + N_n) และวิเคราะห์ค่า R_q ตามสมการ หลังจากนั้นปรับเปลี่ยนค่า N ในช่วงต่างๆ ที่พิจารณาและวิเคราะห์ค่า R_q ซึ่งจากการศึกษาของ Baer และคณะ (1997) กำหนดให้ค่า N อยู่ในช่วง 50-400 เหตุการณ์ และเพิ่มขึ้นครั้งละ 50 เหตุการณ์ จึงวิเคราะห์ค่า R_q ได้ 8 ค่าที่สัมพันธ์กับค่า N ที่แตกต่างกัน

ขั้นตอนที่ 2 วิเคราะห์ค่า R_q จากฐานข้อมูลแผ่นดินไหวที่สังเคราะห์ขึ้นด้วยวิธีการสุ่ม (stochastic) จำนวน 1,000,000 ฐานข้อมูล (Baer และคณะ, 1997) โดยปรับเปลี่ยนค่า N ในช่วงต่างๆ ที่พิจารณา หลังจากนั้นประเมินโอกาสเกิดค่า R_q ในแต่ละค่า N ที่ปรับเปลี่ยนไป (หน่วย %) ซึ่งผลการวิเคราะห์แสดงอยู่ในรูปแบบของกราฟแสดงความสัมพันธ์ระหว่างค่า R_q และค่า N ดังแสดงในรูป

ขั้นตอนที่ 3 เปรียบเทียบค่า R_q ที่วิเคราะห์ได้จากฐานข้อมูลแผ่นดินไหวในขั้นตอนที่ 1 และค่า R_q ที่วิเคราะห์ได้จากฐานข้อมูลแผ่นดินไหวที่เกิดจากการสุ่ม เช่น หากค่า R_q จริงมีโอกาส 99% หมายถึง มีโอกาส 99% ที่ข้อมูลแผ่นดินไหวดังกล่าวอาจถูกปนเปื้อนด้วยข้อมูลแผ่นดินไหวที่เกิดจากการสุ่มหรือกิจกรรมมนุษย์ ซึ่งในการกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ดังกล่าว Baer และคณะ (1997) นำเสนอให้กำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวที่เกิดในช่วงเวลากลางวันของพื้นที่ศึกษาทั้งหมด ซึ่งอาจมีแผ่นดินไหวจากธรรมชาติบางเหตุการณ์ที่เกิดในเวลากลางวันถูกกำจัดเช่นกัน แต่ถือว่าเป็นส่วนน้อยเมื่อเปรียบเทียบกับผลกระทบที่อาจส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์ด้านวิทยาคลื่นไหวสะเทือนเชิงสถิติ

ในส่วนของการวิเคราะห์การกระจายตัวเชิงพื้นที่ของค่า R_q นักแผ่นดินไหวแบ่งพื้นที่ศึกษาออกเป็นพื้นที่ย่อย (gridding) และในแต่ละพื้นที่ย่อยวิเคราะห์ค่า R_q ตามขั้นตอนที่ 1-3 ดังที่อธิบายในข้างต้น และสร้างแผนที่แสดงการกระจายตัวเชิงพื้นที่ของค่า R_q จากค่า N ใดๆ ซึ่งมีประโยชน์ต่อการระบุตำแหน่งเหมืองแร่ที่มีการระเบิดเพื่อทำเหมืองแร่หรือพื้นที่ทดสอบระเบิดนิวเคลียร์ โดยไม่ต้องจำแนกรูปแบบคลื่นไหวสะเทือนในทุกเหตุการณ์แผ่นดินไหวตามที่ Musil และ Plesinger (1996) นำเสนอไว้ และเพื่อที่จะประเมินความน่าเชื่อถือของวิธีคัดกรองและกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ Baer และคณะ (1997) ได้วิเคราะห์ฐานข้อมูลแผ่นดินไหวจาก 2 พื้นที่ศึกษา คือ

1) ฐานข้อมูลแผ่นดินไหวประเทศสวิตเซอร์แลนด์

ประกอบด้วยข้อมูลแผ่นดินไหวประมาณ 5,500 เหตุการณ์ บันทึกในช่วงปี ค.ศ. 1980-1998 โดย Baer และคณะ (1997) วิเคราะห์การกระจายตัวเชิงพื้นที่ของค่า R_q ในทุกพื้นที่ย่อยขนาด 10×10 ตารางกิโลเมตร ครอบคลุมประเทศสวิตเซอร์แลนด์จากค่า N = 100 เหตุการณ์ จาก สีดำแสดงค่า R_q ≥ 1.5 สอดคล้องกับตำแหน่งของเหมืองแร่ และจากการศึกษาในรายละเอียดบ่งชี้ว่าที่ตำแหน่งเหมืองแร่มีชุดข้อมูลแผ่นดินไหวที่เกิดจากการระเบิดเพื่อทำเหมืองแร่อยู่ในช่วงเวลา 8:00 น.-17:59 น. ส่วนพื้นที่ข้างเคียง ไม่พบความแตกต่างระหว่างอัตราการเกิดแผ่นดินไหวในช่วงเวลากลางวัน-กลางคืน

ผลจากการคัดกรองและกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ทำให้แผ่นดินไหวจำนวน 2,090 เหตุการณ์ ถูกกำจัดออกจากฐานข้อมูลแผ่นดินไหวและหลังจากการนำข้อมูลแผ่นดินไหวที่ผ่านกระบวนการกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ มาวิเคราะห์ค่า R_q อีกครั้ง ไม่พบความแตกต่างระหว่างอัตราการเกิดแผ่นดินไหวในช่วงเวลากลางวัน-กลางคืน

2) ฐานข้อมูลแผ่นดินไหวรัฐอลาสก้า ประเทศสหรัฐอเมริกา

ประกอบด้วยข้อมูลแผ่นดินไหวจำนวน 25,000 เหตุการณ์ บันทึกในช่วงปี ค.ศ. 1990-1998 โดย Baer และคณะ (1997) วิเคราะห์ค่า R_q จากค่า N = 200 เหตุการณ์ พบค่า R_q > 1.4 และ R_q > 2.5 แสดงการปนเปื้อนของข้อมูลแผ่นดินไหวที่เกิดจากการระเบิดเพื่อทำเหมืองแร่ถ่านหินอูสิเบลลิ (Usibelli Coal Mine) และรอยเลื่อนดีนาลี (Denali Fault; Burkett และคณะ, 2016) ตามลำดับ และจากการประเมินโอกาสหรือความเป็นไปได้ พบว่าพื้นที่ดังกล่าวมีโอกาส 90% ที่ข้อมูลแผ่นดินไหวดังกล่าวอาจถูกปนเปื้อนด้วยแผ่นดินไหว 1,570 เหตุการณ์ ที่เกิดจากการสุ่มหรือกิจกรรมมนุษย์

นอกจากนี้ Baer และคณะ (1997) วิเคราะห์ค่า b จากสมการความสัมพันธ์ระหว่างความถี่ของการเกิดแผ่นดินไหวและขนาดแผ่นดินไหว โดยใช้ฐานข้อมูลแผ่นดินไหวก่อนและหลังการคัดกรองและกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ พบว่าฐานข้อมูลแผ่นดินไหวก่อนการคัดกรองมีค่า b > 1.0 โดยเฉพาะพื้นที่ใกล้เหมืองแร่ถ่านหินอูสิเบลลิ ในขณะที่ฐานข้อมูลแผ่นดินไหวหลังการคัดกรองมีค่า b ≤ 1.0 สอดคล้องกับทฤษฏีค่า b ของแผ่นดินไหวที่สัมพันธ์กับกระบวนการทางธรณีแปรสัณฐาน

อย่างไรก็ตามถึงแม้ว่าการวิเคราะห์ค่า R_q จะมีประสิทธิภาพสูงและใช้เวลาสั้นในการคัดกรองและกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ แต่นักแผ่นดินไหวหลายกลุ่มประเมินว่าวิธีการดังกล่าวไม่สามารถคัดกรองและกำจัดข้อมูลแผ่นดินไหวจากกิจกรรมมนุษย์ได้ 100% ซึ่งหากต้องการศึกษาในรายละเอียดควรคัดเลือกข้อมูลแผ่นดินไหวบางเหตุการณ์มาวิเคราะห์รูปแบบคลื่นไหวสะเทือน (Musil และ Plesinger, 1996) เพื่อยืนยันความถูกต้องแม่นยำของการวิเคราะห์ค่า R_q ที่วิเคราะห์ได้อีกครั้ง

. . .
บทความล่าสุด : www.mitrearth.org
เยี่ยมชม facebook : มิตรเอิร์ธ – mitrearth