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分析地震模式以预测最大地震余震的幅度

地震可能对世界各地的社区造成破坏性影响。他们无故罢工,常常造成重大死亡。由于初次地震后的余震通常比主震更具灾难性,因此能够准确预测未来余震的强度有助于挽救生命。日本统计数学研究所(ISM)的庄建仓副教授和名誉教授绪方佳彦(Yoshihiko Ogata)与同事合作开发了一种方法,可以预测余震何时何地发生的可能性以及最大余震的强度这些将是。

他们的发现发表于2019年9月6日的《自然通讯》上。

地震会触发地壳内的运动,导致不稳定,并可能导致更大的震颤。地震很少是一个孤立的事件,而是伴随着一系列事件,通常称为集群。每个序列通常由一个事件控制,该事件的大小比该序列中的所有其他事件大。此事件称为主震,而之前和/或之后的事件分别称为前震和余震。余震发生在与主震相同的区域,但震级较小。当余震大于主震时,原始主震被重新指定为前震,而较大的余震被识别为主震。

“许多强地震之后是随后的大地震,其震级与最初的地震相似,甚至更大。重复地震对已经削弱的建筑物和基础设施造成累积的破坏;因此,从民防的角度进行预测是一项艰巨的任务以防止持续的生命损失。” 庄说:“ 大地震发生后最大地震的概率可以通过学习其他地震序列(一种称为贝叶斯推断的统计方法)以及很短的地震序列记录来评估。”

作者介绍了一种新方法,可根据地震序列的历史实时预测未来一段时间内的最大余震强度。该方法通过组合两种统计方法(贝叶斯统计和极值理论)并将数据合并到流行类型余震序列(ETAS)模型中来分析特定地震的数据模式-点过程代表了与时间相关的地震活动为了快速而准确地计算和预测余震的可能性和严重性,在某个地球物理区域内。该方法已成功用于分析日本熊本市2016年地震的地震序列,并回顾性地预测了主震后随后发生大地震的可能性,

庄说:“由于地震发生的固有随机性以及对地下过程的有限观察,我们无法准确预测何时何地将发生破坏性地震。但是,地震发生也不是完全随机的。” “这项工作是通过利用我们对地震聚类的理解而完成的,地震聚类是地震活动性中最可预测的组成部分。我们的目标是在地震过程中找到尽可能多的可预测组成部分,以减少预测的随机性。 ”

这项研究的基础是绪方与他人合作发表的一项相关研究结果,该研究结果于2013 年发表在《科学报告》上,该研究结果使用大森公式预测了主震发生后一天之内的大余震。

庄说:“两篇论文的区别在于,前者是基于大森公式,后者仅适用于一次主震,并且意味着余震的频率会随着时间而迅速降低。基于ETAS模型,这是一种适用于多次重大地震(例如熊本地震)的更高级模型,”他说。“ 2013年研究中使用的模型旨在纠正因缺少数据而导致的偏差,而新模型则有助于通过使用先验知识尽快获得稳定的结果。”

庄说,此外,2013年论文中描述的模型“预测未来的地震发生率,并且仅考虑未来固定时间间隔内的最大震级。”他补充说:“两篇论文的结果相互补偿。而不是彼此冲突。很难直接通过它们的输出来比较它们。”

作者写道:“该方法的重要优点之一是,它将模型参数的不确定性完全纳入了地震活动性的分析和聚类结构中,”他总结说:“复杂的触发包括前震和/或高阶余震在地震 / 余震预报方面不可忽视。”

据庄说,下一步就是要能够实时计算出这一点,以便一旦地震记录被更新,概率预测就会立即被更新。

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