基于Coulomb-ETAS混合模型的强余震时空发生率预测及效能评估

为考察震后早期阶段混合模型的优势及实际预测效能,提升震后早期强余震时空预测的准确性,构建可操作的地震预测研究工作模型基础,选择能够较好反映震后空间应力分布的库仑应力变化和反映余震序列衰减且拟合效果较好的ETAS模型,构建Coulomb-ETAS混合模型。此模型依据强余震大多发生在应力加载区的实际情况,利用混合模型学习期间加载区事件的发生比例,将预测率从抑制区重新分配到加载区。以2021—2022年发生的云南漾濞6.5级、青海玛多7.4级、青海门源6.9级和四川泸定6.8级4次6.0级以上强震为例,对构建的混合模型进行检验和评估,并与单一的ETAS模型、C-RS模型进行对比。研究结果表明,3个模型在震后早期阶段对强余震均表现出相对较好的预测效果,呈现出与实际结果类似的衰减特性,仅有较少的预测失效现象。在频次滑动预测上,ETAS和Coulomb-ETAS模型优于C-RS模型,统计模型优势相对比较显著;在空间发生率预测上,Coulomb-ETAS模型优于ETAS模型,认为库仑应力分布的混合模型能够降低虚报率,进而提高空间预测的准确性。因此,从4次震例上看,该混合模型优于单一的统计模型和物理模型,能够较好地适用于主震后的强余震时空预测,也可为开展多个模型混合及强余震预测之外的地震预测业务应用场景提供参考。

利用早期余震预测的Omi-R-J方法对2017年四川九寨沟M_S7.0地震的应用研究

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M_S7.0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.

汶川余震序列的加卸载响应比分析

该文首先将汶川余震序列分成西南、东北两段,用加卸载响应比方法分别进行分析,结果表明震后两段的响应比值都比较低,明显小于1,这可判断汶川地震属于主余震型地震;且地震序列中的强余震(M≥5.0)发生前加卸载响应比值出现明显异常,大都是加卸载响应比出现峰值,之后发生强余震。考虑到主震后余震的时空丛集现象,结合ETAS模型对原有的加卸载响应比计算式进行改造,并分析了主震之后15天的改造后响应比值,发现改造后的响应比在一定程度上消除了丛集的影响,并展示了对紧随主震发生的强余震的预测能力。

对2004年北Sumatra地震序列两次强余震的灰色预测

应用灰色系统理论对2004年底北苏门答腊9.0级地震序列两次强余震(系指ML≥6)的发震时间进行了尝试性预测.对2004年12月29日6.3级余震时间进行灰色预测,预测出余震将于2004年12月29日9时7分35.6秒发生,事实上在2004年12月29日13时56分51秒发生了6.3级地震,两者相差不到5小时,比较吻合.对2005年1月1日7.0级余震进行灰色预测,预测出余震将于2004年12月31日20时37分24.6秒发生,比实际余震发生时间2005年1月1日14时25分47.2秒提前了将近18h,预测基本正确.

余震的序列参数稳定性和余震短期发生率预测效能的连续评估——以2014年云南鲁甸6.5级地震为例

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.

5.12汶川8.0级地震序列震后早期趋势判定及有关问题讨论

详细叙述了5.12汶川8.0级地震后早期阶段的序列追踪及强余震预测过程,以期全面、如实地记录震后早期阶段的序列跟踪情况,尤其是在科学认识上的进展、反复、乃至错误.分序列类型判定、最大强余震震级估计、强余震活动持续时间、强余震可能发生地点及19～20日6～7级强余震预测等方面,对当时所依据的科学依据、所得结论、判定过程等进行简要归纳,并站在目前的角度对有关问题进行简单评述.

对1989年大同－阳高地震序列两次强余震发震时间的灰色预测

应用灰色系统理论对１９８９年大同－阳高６．１级地震序列两次强余震（系指Ｍ＿Ｌ≥４．７）的发震时间进行了尝试性预测，其结果与事实比较吻合，表明该方法在震后短时间内，用仅有的部分序列资料来估计其发展趋势，具有一定的实际意义。

基于ETAS模型对青海地区余震预测效能评估的研究

为系统评估青海地区余震短期发生率的预测效能,以及构建适合地震活动特点的余震早期预测策略和预测指标体系,利用国际上当前较为前沿的时间序列ETAS模型和“瘦化算法”对青海地区2009年以来的8个地震的早期余震序列参数进行拟合,并利用N-test检验方法对预测结果进行回溯性的效能评估。研究表明:ETAS模型和“瘦化算法”对青海地区的余震发生率具有很好的预测能力,建议采用3天的预测时间窗,且对序列早期阶段进行应用,或可取得“最佳”的预测效果。

中国大陆强震的早期余震概率预测效能评估与制约因素

为系统地考察中国大陆地区强震之后的早期余震概率预测效能及制约因素,以期开展适合板内地震活跃地区的“可操作”强余震概率预测,服务震后抗震救灾、应急救援等工作,本文采用充分利用震后早期小震信息的Omi-R-J模型对中国大陆的86个强震序列进行系统性的预测效能评估.通过连续分段滑动、拟合和余震发生率预测,对地震序列的早期模型参数、余震预测限度及其制约因素进行了讨论,并利用N-test检验方法开展了分级分段分档预测结果的效能评估.通过对比1天和30天数据拟合参数的相关性发现,b、k、c具有较强的相关性,差别较小,而p值的相关性较弱,这或许和p值表示余震活动在长期内的衰减特性有关,Omi-R-J模型可在震后早期记录相对不完整的阶段更早的获得较为稳定的序列参数;利用Omi-R-J模型对中国大陆强震序列的预测结果显示,Omi-R-J模型对中国大陆早期的强余震具有较好的预测能力,总的预测有效率为81.16%,平均预测有效率为83.82%,预测过少的比例大于预测过多的比例,早期序列发育较差或监测能力有限的区域,其预测效果受到很大制约;地震序列参数k是影响地震数目的关键因素,而地震序列发育程度可能是影响震后0.05天地震预测效率的重要因素之一.

2019年6月17日四川长宁MS6.0地震早期序列参数分析及强余震概率预测

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。

1999年9月21日台湾省集集强余震序列发生时间的规律性

使用1999年9月20日至11月1日的CDSN宽频带（BPZ）地震记录,对台湾省集集地震的强震震级、震源性质、震源物理参数和发生时间进行研究。主要结果:①确定集集地震是强震群类型的地震活动,主震[m(T)8.51,MW7.3]位于中央山脉上,横切中央山脉的北西向北斗-玉里断裂,是主要地震活动构造;②集集强震序列的平均应力降△σ为4.272×103kPa,平均视应力ησ为2.136×103kPa,它们是地震断层面上随着震源尺度等变化而变化的物理量;③决定地震效率η的震源释放能量-△E和传播地震波能量Es,分别从BPZ地震波5个倍频程的滤波数据和假设视应力等于二分之一应力降的条件下求取;④强余震的发震时间对数lg△t（时间单位为s）,与一些震源物理参数有显著的负相关性,证实了能量积累多、应力积聚高的地方率先发震。并且第一次强震以后,强余震发生时间和强度之间保持显著的衰减关系。这些关系式,如△t=1015.54-1.48m（r）和△t=1017.55-2.00MW等,对早期识别出如同集集强震群类型的地震活动时,预测强余震时间和强度有实际应用意义。

汶川地震余震区波速比与强余震的关系

利用2008年5月12日汶川地震余震的P波和S波到时数据,对龙门山地区波速比进行了计算。结果表明,该地区的强余震全部发生在波速比相对较高的地区,这应该是地下介质的破碎原因造成的。

震后早期阶段余震预测研究进展

震后早期快速、准确的余震预测对震后灾害风险应对和采取有效的处置措施十分重要.震后早期阶段地震目录不完整性是影响现有余震预测方法快速、准确预测的关键因素.近年来,随着技术和模型的发展,使得震后早期数据缺失阶段的余震预测成为可能.本文针对震后早期数据缺失阶段难以开展有效的余震预测问题,分别从提升余震检测率角度阐述了匹配滤波技术和深度学习技术,从统计地震学的余震补齐角度阐述了双尺度变换技术,从最大限度利用余震信息实时预测角度阐述了Omi模型和Lippiello模型等研究进展,分析了各类方法的优劣势,并提出了综合解决震后早期数据缺失阶段余震预测“瓶颈期”问题的技术路线,为从事地震检测、余震预测以及震后趋势研判等相关工作的科研人员提供科学参考.

2021年青海玛多M_(s)7.4地震余震预测及效能检验

1研究背景2021年5月22日青海玛多地区发生M_(s)7.4地震,中国地震局针对此次地震快速组织开展了科学考察工作。根据科考阶段性成果交流形成的统一认识,玛多M_(s)7.4地震的发震断层为昆仑山口—江错断裂,地表破裂段为该断裂东段,即江错断裂段。

2022年6月1日芦山M_(S) 6.1地震序列特征及余震概率分析

1研究背景2022年6月1日17时0分四川雅安市芦山县发生M_(S) 6.1地震,震中位于(30.37°N,102.94°E),震源深度17 km。据专家综合分析,此次地震属2013年4月20日M_(S) 7.0地震的余震,2次地震相距9 km,发震断裂为双石-大川断裂带。地震发生之后,中国地震局组织科考工作,对震源特征、发震构造、震源区孕震环境以及强地面运动等进行总结分析。

晋冀蒙交界地区余震短期发生率的预测效能评估和预测策略研究

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.