Калиброванный каталог землетрясений скомпилирован из всех доступных источников, среди которых были выбраны наиболее достоверные магнитуды и координаты эпицентров. Исходные каталоги содержат разные магнитуды: Mb по объемным волнам, Ms по поверхностным волнам, локальные магнитуды и др. В силу специфики используемых алгоритмов распознавания, в калиброванном каталоге каждому землетрясению приписано одно значение магнитуды, например, максимальное значение магнитуд, приведенных в каталогах для данного события. В исходных каталогах также могут иметь место расхождения в координатах эпицентров. В таком случае в калиброванный каталог были включены координаты из наиболее достоверного источника.

В результате Морфоструктурного районирования, основанном на представлении о блоковой структуре земной коры, в рассматриваемом регионе Кавказ-Крым выделяются три элемента блоковых структур: иерархически упорядоченные блоки; морфоструктурные линеаменты – границы блоков; морфоструктурные узлы – места сочленений блоков, где пересекаются линеаменты. Блокам присваиваются ранги в соответствии с их иерархией от 1 (верхний уровень иерархии) до 3. Ранг линеамента определяется по рангу разделяемых им блоков: из них выбирается блок самого высокого уровня иерархии, и его ранг присваивается линеаменту. Линеаменты подразделяются на продольные, т.е. идущие преимущественно вдоль основных геологических структур, и поперечные. Положение блоков, линеаментов и узлов определяется целенаправленным анализом рельефа поверхности Земли с использованием топографических карт, космических снимков и с учетом информации, содержащейся в геологических и тектонических картах.

Схема Морфоструктурного районирования является исходной базой для распознавания мест возможного возникновения сильнейших, сильных и значительных землетрясений методом EPA, что основывается на гипотезе о приуроченности эпицентров достаточно сильных землетрясений к морфоструктурным узлам. Ранее метод был применен во многих сейсмоактивных регионах мира. Достоверность полученных с его помощью результатов была обоснована данными о сильных землетрясениях, которые произошли в рассмотренных регионах после выполнения распознавания мест их возможного возникновения. Важно отметить, что работа метода EPA-распознавания основывается на обучении по высоко- и низкосейсмичному классам и последующей дихотомии всего множества объектов. В методе EPA каждое из пересечений линеаментов в рассматриваемом регионе описывается единым набором количественных характеристик, определенных на основе топографических, геологических, геоморфологических, геофизических и других данных. Таким образом, EPA-распознавание требует привлечения геолого-геофизических данных в окрестностях пересечений морфоструктурных линеаментов. При этом, все привлекаемые геофизические данные представляют собой цифровые модели, полученные с использованием спутниковых данных: гравитационные аномалии Буге (модель EIGEN), вычисленные по данным спутника GOCE, рельеф (модели GEBCO и ETOPO), построенный по данным спутников SRTM, SEASAT, GEOSAT и ERS-1, и литосферные аномалии магнитного поля (модель WDMAM), полученные с использованием данных спутников Ørsted, CHAMP и Swarm.

Предложен принципиально иной алгоритм с обучением «Барьер» для проведения распознавания потенциально высокосейсмичных участков горных территорий. В отличие от EPA-подхода «Барьер» обучается только по одному «чистому» высокосейсмичному классу обучения и работает с абсолютными значениями геолого-геофизических параметров. В то время как метод EPA выполняет дихотомию, алгоритм «Барьер» решает задачу построения в исходном конечном множестве альтернатив на основе совокупности скалярных признаков подмножества, близкого к единственному высокосейсмичному классу обучения. Созданная БД содержит результаты распознавания алгоритмом «Барьер» потенциально высокосейсмичных зон по территориям Кавказа и горного Крыма. Отметим принципиальное отличие между EPA-методом и алгоритмом «Барьер». В первом случае обучение выполняется как по «чистому» высокосейсмичному классу пересечений линеаментов, где уже произошли сильные землетрясения, так и по «смешанному» низкосейсмичному классу. Во втором классе заведомо присутствуют и высокосейсмичные объекты, иначе задача теряет смысл. Таким образом, второй класс априорно содержит объекты, искажающие результаты обучения. Обучение в алгоритме «Барьер» выполняется только по «чистому» высокосейсмичному классу, не содержащему априорных ошибок. Следует ожидать, что это может повысить качество распознавания.

Существенно другим подходом к распознаванию высокосейсмичных зон является алгоритм FCAZ (Fuzzy Clustering and Zoning), созданный в последние годы. Он основан на топологической фильтрации и выделении кластерных сгущений эпицентров землетрясений. FCAZ является продолжением серии алгоритмов, построенных на базе Дискретного математического анализа. В отличие от EPA и «Барьера», данный метод использует объекты распознавания, определяемые исключительно на основе данных каталогов землетрясений. Дополнительные геолого-геофизические данные здесь используются на этапе оценки достоверности результатов распознавания. Результатом работы алгоритма являются площадные 2D FCAZ-зоны, в пределах которых возможно возникновение эпицентров землетрясений с заданной пороговой магнитудой.

В БД входят результаты моделирования динамики блоковой структуры и сейсмичности. В основе моделирования лежат следующие главные принципы: предполагается, что структура состоит из абсолютно жестких блоков, разделенных бесконечно тонкими плоскостями разломов; в плоскостях разломов и на подошвах блоков происходит вязкоупругое взаимодействие блоков между собой и с подстилающей средой.Землетрясения «происходят» в соответствии с моделью сухого трения в моменты времени, когда в какой-либо части разлома отношение напряжения к давлению превосходит заданный порог. Для полученных в модели (искусственных) землетрясений вычисляются магнитуда и координаты эпицентра. В результате формируется каталог искусственных землетрясений, который может соответствовать произвольному промежутку времени, в т.ч. в разы превышающему период инструментальных наблюдений в рассматриваемом регионе.

В БД входят результаты моделирования динамики блоковой структуры и сейсмичности. В основе моделирования лежат следующие главные принципы: предполагается, что структура состоит из абсолютно жестких блоков, разделенных бесконечно тонкими плоскостями разломов; в плоскостях разломов и на подошвах блоков происходит вязкоупругое взаимодействие блоков между собой и с подстилающей средой. В каждый момент времени смещения и повороты блоков вычисляются из условия того, что вся блоковая структура находится в квазистатическом равновесии.

Одним из элементов созданной БД являются оценки значений коэффициентов A, B и C Общего закона подобия для землетрясений (ОЗПЗ) в узлах регулярной географической сетки. ОЗПЗ является расширением классического закона подобия землетрясений Гуттенберга-Рихтера, определяющего квазилинейную зависимость числа землетрясений от магнитуды выше заданного порога в виде значений коэффициентов A и B (наклон графика). Как правило, такая зависимость строится единообразно для обширного региона, что приводит к эффекту сглаживания неравномерного распределения сейсмичности внутри региона. В рамках ОЗПЗ график повторяемости строится для элементарных площадей внутри региона, что позволяет учесть неравномерность распределения эпицентров по всей площади. Это достигается путем введения третьего коэффициента C, зависящего от линейного размера области и учитывающего фрактальность в расположении эпицентров (тем самым, он характеризует локально дробную размерность носителя эпицентров землетрясений). Таким образом, чем больше значения A и C и чем меньше значение B, тем выше сейсмическая опасность. В разработанной БД также отдельно хранятся оценки коэффициентов ОЗПЗ, определенные для областей пересечений морфоструктурных линеаментов. Расчет производится на основе значений коэффициентов ОЗПЗ A, B, C. По коэффициентам строится график повторяемости землетрясений для заданных областей рассматриваемого региона, и на его основе вычисляется ожидаемая максимальная магнитуда, которая может реализоваться с заданной вероятностью в течение указанного периода. По запросу пользователя результат может выдаваться либо одним числом для всей области, либо в виде карты со значениями в узлах регулярной сетки, как показано на рисунке. Ячейке, в которой не удалось вычислить максимальную магнитуду, но в которой была зафиксирована сейсмичность (вероятнее всего слабая), назначается максимальное значение 4. Проблемы с вычислением могут быть связаны с разными причинами, например, со слабой сейсмичностью или недостатком исходных данных для оценки коэффициентов ОЗПЗ.