改善短期地震预测的混合模型

• 来源期刊: 世界地震译丛
• 学科: 地球科学
• 关键词: 震级 时间变化 混合模型 发生率 模型参数 地震丛集 地震预测 地震活动性 预测模型 概率增益
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 1-12
• 页数: 12页
• 分类号: P315.75
• 语种: 中文

摘要

短期地震概率(STEP)预测模型将大森?宇津余震衰减关系和古登堡?里克特频度?震级关系应用到地震丛集.这个模型主要用来预测余震活动,而依赖于时间不变的背景模型预测大多数主震.另一方面,长期地震预测模型EEPAS(根据尺度每个地震都有前兆)利用前兆尺度增加现象及相关的预测标度关系,取决于震级的大小可提前数月、数年或数十年预测主震.这两种模型均显现出比地震活动性不随时间变化的模型可提供更多的信息.通过将这两种模型混合在一起,我们期望形成包含更多信息的短期预测模型.本优化混合模型利用了加利福尼亚州1984~2004年间改进的国家地震系统目录,是一种预测M≥5.0级地震的凸线性组合,其中EEPAS预测量为0.42,STEP预测量为0.58.这种混合模型与每一种单独模型相比,平均概率增益大于2.数种不同的混合模型将提交到南加州地震中心的地震预测能力研究合作实验室(CSEP)检测中心,用以确定该结果是否由这些模型对未来地震的实时检测产生出.