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1.
《地球物理学进展》2017,(1)
为系统地考察晋冀蒙交界地区余震短期发生率预测的效能,以及构建适合区域地震活动特点的地震预测策略和预测指标体系,本文利用当前较为前沿的ETAS模型和"瘦化算法",采用连续滑动预测和N-test检验方法系统评估预测效能的方式,对晋冀蒙交界地区1980年以来的8个地震序列进行了回溯性研究.研究结果表明:ETAS模型和"瘦化算法"对该地区的余震发生率具有一定预测能力,预测"过少"的比例较低,但预测"过多"的比例较高;在主震发生后的早期阶段预测效果较好,但预测效能随着序列的持续时间显著下降;适度增加预测时间窗长可改善预测"过少"的情况,但对预测"过多"的情况改善不明显.此外,高阶余震激发能力偏弱,可能是晋冀蒙交界地区ETAS模型和"瘦化算法"预测效能偏低的原因之一.作为余震短期发生率预测的可能策略,建议在该地区的ETAS模型和"瘦化算法"预测应用中,采用3天的预测时间窗、仅对序列早期阶段进行应用,且重点关注"不低于"相应预测地震数目的底线思维,可能更具有现实意义. 相似文献
2.
本文选用"传染型余震序列"（ETAS）模型和Reasenberg-Jones（R-J）模型,分别对九寨沟MS7.0地震序列的模型参数稳定性、余震发生率预测和余震概率预测进行了比较研究,并利用"地震信息增益"（IGPE）、N-test和T-test检验方法对预测效果进行了评价.研究结果表明,ETAS模型和R-J模型的序列参数分别在震后t2=2.0天和t2=1.50天后趋于稳定,此次九寨沟MS7.0地震序列的衰减较为正常;对未来1天的余震发生率预测和余震概率连续滑动预测表明,ETAS模型给出的余震发生率和余震概率数值均低于R-J模型预测结果;IGPE结果显示,ETAS模型在95%的置信区间上预测效果明显优于R-J模型;统计检验结果表明,在序列参数较不稳定的震后早期阶段,ETAS模型预测失效而R-J模型预测效果较好,在序列参数稳定阶段,ETAS模型预测效果较好而R-J模型预测失效.根据上述分析,在与此次九寨沟MS7.0地震类型相同的地震的余震预测策略上,如可在序列参数不稳定的震后早期阶段使用R-J模型、在此后使用ETAS模型,或可取得较好的预测效果. 相似文献
3.
针对“时空传染型余震序列”（英文简称ETAS）模型在地震序列参数的早期特征和余震短期概率预测研究中的应用问题,重点考察了不同截止震级Mc选取对结果的影响.以甘肃岷县—漳县6.6级地震序列的震后1.677天内的早期阶段为例,考察了ETAS模型和修正的Omori-Utsu公式的适用性问题,发现ETAS模型AIC值在各截止震级Mc下均小于修正的Omori-Utsu公式的结果,表明其适用效果更好.设定Mc=ML1.0,1.1,…,2.5,分别考察了ETAS模型中α值和p值的稳定性,并与2013年芦山7.0级地震序列进行了对比.结果表明,Mc对α值的影响相对较小,p值影响较大.此外,对基于ETAS模型和“瘦化算法”的余震短期概率预测结果进行了N-test检验,结果表明Mc的设定对余震短期概率预测影响较大,对甘肃岷县—漳县6.6级地震,仅当Mc=ML1.0或ML1.1时可获得较好的预测结果.由此,在真正的“向前”的预测实践中,需要首先考察不同的Mc下的余震预测效果. 相似文献
4.
为考察目前国际上广泛使用、对真实地震序列描述最好的"传染型余震序列模型"(ETAS)在主震后的序列参数拟合、余震短期发生率预测的效能,本研究以2014年云南鲁甸MS6.5地震序列为例,采用滑动连续拟合与预测的方式,考察了ETAS模型参数的动态变化和余震短期发生率预测的实际效能.连续滑动拟合结果表明,在主震发生后的早期阶段,α值有明显的不稳定变化,在震后5.10天稳定在1.6~2.0;p值在震后25.00天内由1.07逐渐下降至0.78左右,其后稳定在0.72~0.85;b值在震后35.00天内逐渐由0.80增加至0.95,其后稳定在0.93~0.97.对连续滑动预测结果的N-test检验表明,余震发生率预测会出现部分失效现象,1天预测时间窗失效比例约为12%、3天预测时间窗失效比例为6%.建议可在震后早期采用1天的较短预测时间窗,而在序列参数较为稳定时段采用较长的3天预测时间窗. 相似文献
5.
采用时间序列的"传染型余震序列"(ETAS)模型系统估算了青海地区地震序列参数,并对地震序列的震后早期特征进行分析。采用"自然边界法"选取了2009年以来青海地区9个地震序列,利用"震级-序号"法确定了每个地震序列的完整性震级M_c,并对每个地震序列进行估算。研究表明,截止震级选取对地震序列参数的影响很大,在应用中需谨慎。α值和p值的稳定时间与序列的主震震级间没有明显的关系,主震震级较大的地震序列,序列参数的稳定时间可能较短;主震震级较小的地震序列,序列参数的稳定时间也可能较长。同一个地震序列,α值和p值的稳定时间与不同截止震级间也没有明显的对应关系。最后给出了研究区域地震序列参数的最长稳定时间和最短稳定时间。 相似文献
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2019年6月17日四川长宁发生MS6.0地震, 之后发生了一系列的强余震, 为更好地分析此次地震的序列特征以及强余震的可预测属性, 采用国际上对复杂序列拟合相对较好的“传染型余震序列”(ETAS)模型以及基于Reseanberg-Jones(R-J)模型发展的Omi-R-J模型, 通过连续滑动、 拟合和余震发生率预测, 对地震序列的模型参数稳定性、 预测结果进行了比较研究, 并利用N-test、 T-test检验方法对预测结果进行了效能评估。 结果表明, 相比于其他中强震序列参数, 此次长宁MS6.0地震序列参数中反映激发能力的αETAS较其他序列明显偏小, 而反映衰减能力的pORJ值和应力累积水平的bORJ值相对较小, 与此次余震序列丰富、 持续时间相对较长相吻合; ETAS和Omi-R-J模型对于复杂序列在[3.0, 3.5, 4.0]三个震级档的强余震仍具有一定的预测能力; 总体的“每个地震的信息增益”(IGPE)计算结果显示, ETAS模型略优于Omi-R-J模型, 前者或更适合复杂地震序列的余震预测。 相似文献
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1 研究背景
一次中强地震发生后,关于地震序列类型、强余震发生等问题往往引起广泛关注.通常,在震后几小时或几天内的余震序列早期活动特征,在判定序列类型、预测强余震等方面起到关键作用.然而,实际上大多数余震序列远比大森公式所描述的简单负幂衰减模型复杂,显示"余震激发余震"的特性.Ogata(1988,1989,1992,2001)将自相似思想引入大森公式,认为余震序列中任何一次地震均可能激发自身高阶余震,建立了"传染型余震序列模型"( ETAS). 相似文献
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利用可充分考虑小震信息的Omi-R-J模型,对2013年芦山MS7.0地震和2022年芦山MS6.1地震序列活动特征进行对比分析,发现芦山MS7.0地震序列较芦山MS6.1地震序列完备性随时间变化更加明显,震后早期检测能力较低,两次地震序列稳定时段检测得到的完整性震级均为1.8级左右。芦山两次地震序列p值差异较小,展示了相对正常的衰减过程;芦山MS7.0地震序列k值明显大于芦山MS6.1地震序列,这或许与芦山MS7.0地震较为发育的余震或强余震有关;芦山MS7.0地震序列b值小于芦山MS6.1地震序列,表明MS7.0地震之后芦山地区仍处于较高的应力状态,而MS6.1地震之后应力处于相对较低的水平。利用N-test方法开展效能评估,结果显示,两次地震序列初期阶段余震发生率展示了较好的预测效能,基于震后初期1天内的数据开展的未来1天的余震预测中,仅有1... 相似文献
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事实表明,一次M6级或更大的地震发生后,另一次相似或更大的事件发生于附近地区比发生于较远地方的可能性更大(指每单位面积内的发生率)。我们特别要指出的是,第一次事件的余震活动提供了评估邻近地区(几度的范围内)下一次大事件发生概率的信息。也就是,如果第一次事件的余震活动与正常衰减相比变得相对平静,在主震后的10年内,附近地区大地震的发生率就会比正常余震活动情况下高几倍。为了精确地测量这种现象,我们要模拟实际的余震活动。实际上,许多余震序列远比修正的大森公式所描述的简单负幂衰减模型复杂。传染型余震序列(ETAS)模型是修正的大森公式的一般形式,它对各种类型的余震序列都拟合得很好,包括非火山型的震群。用这种模型研究了日本及其邻近地区过去3/4世纪所发生的76次主震的余震序列。重点放在客观地检验一次余震序列中是否存在一个地震活动偏离传染型余震序列模型预测的明显变点,在该点后是相对的平静,即地震活动显著降低。任何水平的地震活动都可以发生相对的平静。如果存在这种平静,它的长度就可以根据估计的传染型余震序列模型预测的发生率的累积数与发生转换时间的图上看出来。这就表明,相对的平静是判别余震活动异常的一项有用因子。这可以用来预测在第一次事件之后的短期内(大约6年内)邻近地区(3°范围内)是否更可能发生大地震。 相似文献
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为考察2013年4月20日芦山MS7.0地震震后序列参数的早期特征, 利用“传染型余震序列”(ETAS)模型和最大似然法进行了参数估计. 设定截止震级Mc=ML2.0, 拟合时段为震后0.31—24.12天, 计算获得α=1.89, p=1.22, 同时利用最大似然法估计获得b=0.72. 与中国大陆地区其它中强震的余震序列参数的比较表明, 芦山MS7.0地震序列参数表现为触发次级余震的能力较弱和序列衰减速率较快的特征, 反映出余震区相对较高的应力水平. 为检测结果的稳定性, 设定不同的截止震级Mc以及不同的拟合截止时间, 分别进行参数拟合和参数标准差估计. 结果表明, Mc的选取对α值影响明显, 对p值影响则较小. 此外, 震后10天内获得的参数拟合结果随时间变化较为明显, 而其后各参数变化总体较为平稳. 相似文献
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历史上发生过强震地区的余震活动可能持续较长时间,而余震序列在何时可被看作正常的"背景地震活动",即"序列归属"问题在地球动力学和地震物理中有重要意义.时-空"传染型余震序列"(ETAS)模型可分离"背景"地震和"丛集"地震,并用概率形式表示作为相应事件的可能性,为考察此问题提供了可能.本文以1976年唐山MS7.8地震序列为例,对唐山地区1970年以来的ML4.0以上地震进行了时-空ETAS模型拟合,并以2010年以来发生的3次MS4.0以上地震为例讨论了它们的"序列归属"问题.研究结果显示,3次MS4.0以上地震的背景地震概率分别为0.72、0.88和0.76,表明它们作为1976年唐山MS7.8的余震的可能性较低,更可能为背景地震. 相似文献
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在地震序列的早期阶段获得科学可靠的余震预测结果,始终是地震预测研究的前沿课题.针对新近发展的Omi-R-J方法的适用性问题,以及相比于传统的Reseanberg-Jones （R-J）模型在地震序列参数拟合、余震预测效能上的差异等问题,本文以2017年四川九寨沟MS7.0地震序列为例,利用多时间窗的连续滑动拟合、预测和检验,以及通过构建重采样随机地震序列目录的系统检验等方式,开展了应用研究和比较研究.结果表明：相比于R-J模型,Omi-R-J方法可在余震记录较不完整的地震序列早期阶段获得稳定、可靠的序列参数,p值、c值和b值的标准差相比于R-J模型参数明显减小.N-test方法检验结果表明,在R-J模型等传统方法无法获得预测结果的地震序列早期阶段,Omi-R-J方法预测结果可以较高的比例通过N-test检验,在后续时段的预测效果也明显优于R-J模型.利用随机地震序列目录的测试结果表明,余震记录完整性下降对Omi-R-J方法预测结果的影响相对较小,在全部时段的完整性下降的影响高于在部分时段的完整性下降.上述结果对进一步地将Omi-R-J方法应用在震后早期余震预测中具有一定科学借鉴意义. 相似文献
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James R. Holliday Donald L. Turcotte John B. Rundle 《Pure and Applied Geophysics》2008,165(6):1003-1024
There are two fundamentally different approaches to assessing the probabilistic risk of earthquake occurrence. The first is fault based. The statistical occurrence of earthquakes is determined for mapped faults. The applicable models are renewal models in that a tectonic loading of faults is included. The second approach is seismicity based. The risk of future earthquakes is based on the past seismicity in the region. These are also known as cluster models. An example of a cluster model is the epidemic type aftershock sequence (ETAS) model. In this paper we discuss an alternative branching aftershock sequence (BASS) model. In the BASS model an initial, or seed, earthquake is specified. The subsequent earthquakes are obtained from statistical distributions of magnitude, time, and location. The magnitude scaling is based on a combination of the Gutenberg-Richter scaling relation and the modified Båth’s law for the scaling relation of aftershock magnitudes relative to the magnitude of the main earthquake. Omori’s law specifies the distribution of earthquake times, and a modified form of Omori’s law specifies the distribution of earthquake locations. Unlike the ETAS model, the BASS model is fully self-similar, and is not sensitive to the low magnitude cutoff. 相似文献
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In this paper, 28 aftershock sequences are selected, which are distributed in different areas including north China, southwest of China, northwest of China, Taiwan area, Turkey and Greece. In order to investigate the characteristics of these sequences along with different temporal and spatial coordinates, each sequence has been divided into dozens of segments called ``sub-sequences''. The ETAS (Epidemic Type Aftershock Sequences) model is applied to each ``sub-sequence'', and therefore the vectors of parameters of ETAS could be evaluated. Another model named LR (Logistic Regression) model is used to seek the correlate relation between the parameters of ETAS applied to every earthquake ``sub-sequence'' and seismicity. All the analyses and estimations imply that the characteristic of decay of aftershock sequences in different temporal and spatial domains seems to be characterized by the parameters of the ETAS model applied to some aftershock sequences or ``sub-sequences'', and there are some proportional correlate relations between the evaluation of LR model and the occurrence probability of the succeeding strong seismic energy release. 相似文献
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Herak Marijan Herak Davorka Markušić Snježana Ivančić Ines 《Studia Geophysica et Geodaetica》2001,45(3):251-266
The rate of aftershock occurrence after the M6 Ston-Slano (Croatia) earthquake is modeled as the Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS). Increase of the modeled cumulative number of aftershocks with time was fitted to observations by the least-squares criterion using the combined grid-search and Monte-Carlo approach. This enabled not only the estimation of the most probable ETAS parameters, but also the determination of their confidence limits, as well as the estimation of the bias between them. It has been found that the bias is significant for some of the parameter pairs, regardless of the threshold magnitude assumed. Residual analyses revealed that all strong aftershocks (M
L
4.5) occurred during the periods of normal to high aftershock activity. There were two periods of quiescence in the sequence, both of which were followed by a strong aftershock. 相似文献