基于Molchan检验的时变重力场地震预报效能评价在华北地区的应用

1研究背景。时变重力场监测作为强震危险源早期识别的地球物理手段之一(王武星等,2010;陈石等,2011;祝意青等,2013;陈石等,2014;Chen et al,2016a;Panet et al,2018),在我国地震监测预报领域应用已有近40年的实践和发展历史(祝意青等,2012)。

中长期地震危险性概率预测中的统计检验方法Ⅰ:Molchan图表法

对中长期地震危险性概率预测结果的统计检验是地震预测预报的重要研究内容,采用通用的统计检验方法是促进地震预测理论、模型"无障碍"交流和发展的必要条件。本文通过对青藏高原东北缘地区PI算法和RI算法回溯性预测结果统计检验的实例,介绍了如何运用CSEP计划中已常规采用的Molchan图表法进行地震概率预测统计检验和分析,并分别考虑了网格权重和地震活动权重两种算法计算"时空占有率"的情况。结果表明,Molchan图表法可通过显著性水平α和概率增益Gain有效地评价概率预测模型的预测能力。此外,对于同样的预测结果,在考察不同的预测策略时得到的统计检验结果也可能不同。其中地震活动权重相对网格权重采用更为严格的统计检验。

基于Molchan方法的山西地区流体资料预测效能检验

以山西地区观测时间长并有震例积累的流体观测资料为研究对象,采用Molchan图表法对其预测效能进行定量化检验,归纳出中强地震前流体异常判别指标。得出,山西地区流体资料对山西中北部地震具有较好的预测效果。其中,短期、长期异常较多,中期异常较少。研究成果可为短临预报与背景性地震预测提供参考。

Molchan图表法在云南地区地震异常预测统计中的应用

近年来,全球地震可预测性合作研究CSEP计划(Collaboratory for the Study of Earthquake Predictability)取得较好的应用和发展,中国是该计划的主要参与国。该计划采用可比较的数据,使用统一的计算规则及严格的统计检验,获取地震异常的可预测性。其中Molchan图表统计检验方法(简称Molchan图表法)预测效果较好,在我国应用较多,需要相关科研人员熟悉并掌握。

中长期地震预测中的PI算法改进研究及应用

图像信息学PI(Pattern Informatics)算法是一种基于统计物理学的地震预测新方法,近年来得到了较大发展。本文探索把此方法与地震活动性网格点密集值方法相结合,并尝试用于华北地区中长期地震预测。在预测中,使用1970—2011年ML≥3.0区域地震目录,针对MS≥5.0预测"目标震级",采用15年尺度的地震目录滑动时间窗,均为3年尺度的地震活动"异常学习"时段和"预测时间窗",结合一定时空及震级范围内地震的数量和震中分布因素,进行地震危险性概率计算。对该方法的预测效果使用Molchan图表法进行统计检验。结果表明,此方法在某些方面优于PI算法,且在地震趋势分析和中长期预测方面有较好的应用潜力。

嘉峪关地震台地电阻率资料地震预测效能检验

1研究背景目前,国际上"地震可预测性合作研究"正在开展不同地震预测模型与不同统计检验方法、"最佳"模型构建方面的实验研究,并取得了阶段性成果,其中蒋长胜等(2011)通过对统计检验方法中的Molchan图表(Molchan,1990)进行研究,认为利用该方法可客观和科学地进行地震预测评估,还能解决固定研究区域内地震时间预测问题,并给出相应的概率解释。

基于Molchan检验的时变重力场地震预报效能评价

地震前的区域重力场变化信号是判断年度地震危险性的依据之一.本文基于陆地时变重力观测获得的中国大陆西部重力场变化结果,采用Molchan检验方法对2018—2021年间中国大陆西部的12次5级以上地震前的重力场变化预报效能进行评价.研究结果表明:现有陆地时变重力测量得到的3年尺度重力变化结果,对于未来1年的5级以上地震风险具有独立的预报效能,明显高于泊松概率;时变重力水平总梯度作为定量表征重力场空间变化特征的指标,Moclchan检验结果显示其预报效能优于时变重力信号;发生在南北地震带的2019年张掖5.0级地震,夏河5.7级地震和2020年巧家5.0级地震Molchan检验的效果更好,这可能与南北地震带地区重力测网覆盖程度更好有关.本文研究结果客观和定量地评估时变重力场的预报能力具有重要意义,也可以为优化地震预测指标体系的建立提供一定的参考.