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极值理论在地震危险性分析中有着重要应用,发震震级超过某一阈值的超出量分布可以近似为广义帕累托分布.基于广义帕累托分布给出了若干地震活动性参数的估计公式,包括强震震级分布、地震复发周期和重现水平、期望重现震级、地震危险性概率和潜在震级上限等;以云南地区震级资料为基础数据,讨论了阈值选取、模型拟合诊断和参数估计;在此基础上计算了该地区的地震活动性参数.结果表明,广义帕累托分布较好地刻画了强震震级分布,通过超阈值(POT)模型计算的复发周期与实际复发间隔统计基本一致,高分位数估计在一定阈值范围内表现稳定,为工程抗震中潜在震级上限的确定提供了一种途径. 相似文献
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极值理论在地震危险性分析中有着重要应用, 发震震级超过某一阈值的超出量分布可以近似为广义帕累托分布. 基于广义帕累托分布给出了若干地震活动性参数的估计公式, 包括强震震级分布、 地震复发周期和重现水平、 期望重现震级、 地震危险性概率和潜在震级上限等; 以云南地区震级资料为基础数据, 讨论了阈值选取、 模型拟合诊断和参数估计; 在此基础上计算了该地区的地震活动性参数. 结果表明, 广义帕累托分布较好地刻画了强震震级分布, 通过超阈值(POT)模型计算的复发周期与实际复发间隔统计基本一致, 高分位数估计在一定阈值范围内表现稳定, 为工程抗震中潜在震级上限的确定提供了一种途径. 相似文献
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以龙门山地区为研究区, 利用1931年至2010年历史地震数据, 时限取80年, 时间间隔取10年, 构建地震活动性广义极值模型, 估计龙门山地区震级上限和强震重现水平。 结果表明龙门山地区地震活动性广义极值模型服从具有有限上界的Weibull分布, 震级上限为8.3, 未来20年、 50年、 100年龙门山地区的强震重现水平分别为7.9、 8.1、 8.1。 起始年由1930年至1933年逐年平移, 时间间隔不变, 震级上限及强震重现水平的计算结果相差不到0.2级, 表明本文构建的龙门山地区广义极值模型具有一定程度的稳定性, 可为地震区划以及地震危险性分析研究提供参考。 相似文献
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基于广义帕累托分布构建地震活动性模型,因其输入参数取值难以避免不确定性,导致依据该模型所得的地震危险性估计结果具有不确定性。鉴于此,本文选取青藏高原东北缘为研究区,提出了基于全域敏感性分析的地震危险性估计的不确定性分析流程和方法。首先,利用地震活动性广义帕累托模型,进行研究区地震危险性估计;然后,选取地震记录的起始时间和震级阈值作为地震活动性模型的输入参数,采用具有全域敏感性分析功能的E-FAST方法,对上述两个参数的不确定性以及两参数之间的相互作用对地震危险性估计不确定性的影响进行定量分析。结果表明:地震危险性估计结果（不同重现期的震级重现水平、震级上限及相应的置信区间）对两个输入参数中的震级阈值更为敏感;不同重现期的地震危险性估计结果对震级阈值的敏感程度不同;对不同的重现期而言,在影响地震危险性估计结果的不确定性上,两个输入参数之间存在非线性效应,且非线性效应程度不同。本文提出的不确定性分析流程和方法,可以推广应用于基于其它类型地震活动性模型的地震危险性估计不确定性分析。 相似文献
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巴颜喀拉地块及其周边因地震动活动频繁成为中国地震预测研究的重要目标区,我们利用广义极值(GEV)分布对该地区的最大震级进行了极值统计分析.本文首先对于分布参数进行估计,然后计算出重现水平、地震平均复发周期与发震概率和震级危险率等参数,并比较了GEV分布99％分位数和b值截距法最大震级、历史最大震级.最后基于Monte Carlo模拟方法验证了运用GEV分布对研究区域做极值统计分析的稳定性.经计算,该地区6.0级地震的平均复发周期为1.8年,8.0级以上巨震的复发周期仅为76.8年.百年的重现水平高达8.08级.另外,该地块未来发生5.0～7.0级地震的概率较大,说明该地块未来仍然会比较活跃.Monte Carlo模拟结果表明,利用GEV分布探讨该地块的地震危险性在一定程度上是稳定的. 相似文献
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极值统计是研究较少发生但一旦发生即产生极大影响的随机事件的有效方法。本文以地震活动频繁的昆仑山地区作为研究区域,建立了基于广义帕累托分布的超阈值（POT）模型,并讨论了该地区若干地震活动性参数,包括强震震级分布、潜在震级上限、强震平均复发间隔、一定周期内的强震发震概率、一定时期内的重现水平和超定值重现震级。经统计分析得到:该地区震级阈值选定为MS5.5,超阈值期望震级为MS6.81,潜在震级上限高达MS9.08,MS8.0的平均复发间隔仅为66.8年,未来3年该地区发生MS5.5～MS6.5的概率在80%以上,百年重现水平即可达到历史最大震级MS8.1。 相似文献
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Frequency calculation for extreme flood and methods used for its uncertainty estimation are popular subjects in hydrology research. In this study, uncertainties in extreme flood estimations of the upper Yangtze River were investigated using the Delta and profile likelihood function (PLF) methods, which were used to calculate confidence intervals of key parameters of the generalized extreme value distribution and quantiles of extreme floods. Datasets of annual maximum daily flood discharge (AMDFD) from six hydrological stations located in the main stream and tributaries of the upper Yangtze River were selected in this study. The results showed that AMDFD data from the six stations followed the Weibull distribution, which has a short tail and is bounded above with an upper bound. Of the six stations, the narrowest confidence interval can be detected in the Yichang station, and the widest interval was found in the Cuntan station. Results also show that the record length and the return period are two key factors affecting the confidence interval. The width of confidence intervals decreased with the increase of record length because more information was available, while the width increased with the increase of return period. In addition, the confidence intervals of design floods were similar for both methods in a short return period. However, there was a comparatively large difference between the two methods in a long return period, because the asymmetry of the PLF curve increases with an increase in the return period. This asymmetry of the PLF method is more proficient in reflecting the uncertainty of design flood, suggesting that PLF method is more suitable for uncertainty analysis in extreme flood estimations of the upper Yangtze River Basin. 相似文献
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应用混合极值理论及最大似然法估计东南沿海各地震区的地震危险性 总被引：1，自引：0，他引：1
将东南沿海地区划分为７个地震区带，利用历史及现代地震资料，动用混合极值理论及最大似然法分析了各个地震区带的地震危险性，并采用预测检验的方法确定了各个地震区带的危险阈值，对各地震区未来两年的中小地震及未来５年的中强地震的危险性分别给出了定量估计。 相似文献
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Frequency analysis of climate extreme events in Zanjan, Iran 总被引：2，自引：1，他引：1
Saeed Jahanbaksh Asl Ali Mohammad Khorshiddoust Yagob Dinpashoh Fatemeh Sarafrouzeh 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》2013,27(7):1637-1650
In this study, generalized extreme value distribution (GEV) and generalized Pareto distribution (GPD) were fitted to the maximum and minimum temperature, maximum wind speed, and maximum precipitation series of Zanjan. Maximum (minimum) daily and absolute annual observations of Zanjan station from 1961 to 2011 were used. The parameters of the distributions were estimated using the maximum likelihood estimation method. Quantiles corresponding to 2, 5, 10, 25, 50, and 100 years return periods were calculated. It was found that both candidate distributions fitted to extreme events series, were statistically reasonable. Most of the observations from 1961 to 2011 were found to fall within 1–10 years return period. Low extremal index (θ) values were found for excess maximum and minimum temperatures over a high threshold, indicating the occurrence of consecutively high peaks. For the purpose of filtering the dependent observations to obtain a set of approximately independent threshold excesses, a declustering method was performed, which separated the excesses into clusters, then the de-clustered peaks were fitted to the GPD. In both models, values of the shape parameters of extreme precipitation and extreme wind speed were close to zero. The shape parameter was less negative in the GPD than the GEV. This leads to significantly lower return period estimates for high extremes with the GPD model. 相似文献
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对2009年7月9日姚安6.0级强震前地震活动、前兆和相关宏观异常进行分析,发现这些异常对该地区6.0级以上强震的预报和研究具有一定的参考价值. 相似文献