识别地震多发地区喜马拉雅:结果的有效性

文摘

1992年地震发震节点倾向被确认为是喜马拉雅弧使用模式识别的方法。此后四个目标震级的地震发生在该地区。本文论述了该地区相关的事件发生在1992年以后节点之前定义为有潜力的发生地震。执行的分析表明,四分之三的地震发生在认识地震孕育节点的能力。

1。介绍

准确定义潜在的地震源的发展中扮演着主要角色无论地震危险性评估方法,应用概率或确定的。在本文中,我们分析的结果通过Bhatia et al。1)致力于地震多发地区喜马拉雅的识别。在1992年的工作进行。蕴震节点数量容易M6.5 +已定义在该地区使用模式识别方法(2,3]。这种方法是基于这个想法,大地震与地貌构造节点,具体结构形成于断裂带的十字路口。地震成核的事实在节点首次建立了帕米尔高原和天山地区(2]。相交断层的作用在控制地震的起源后来被其他研究人员观察到在不同的构造环境。具体来说,Talwani [4,5)发现,大地震,十字路口和相关证明,交叉断层应力积累提供了一个位置。赫德纳特et al。6和做腰带的人等。7)观察到地震之间的关系和十字路口板块边界和裂缝结构,分别。据王(8),错路口为起始位置和破裂的治疗。

除了喜马拉雅山,发震节点不同的目标大小之前承认在许多世界地震地区(例如,9- - - - - -12])。1992年之后四个地震发生在喜马拉雅山。本文的目的是展示如何将这些事件与发震节点容易M6.5 +中定义(1]。

2。识别震节点喜马拉雅山

在本节中,我们简要介绍使用的方法的基本假设Bhatia et al。1为地震多发地区喜马拉雅的识别。

该方法包括两个主要步骤。第一步是确定的地貌构造节点被视为识别模式,使用MZ方法(3]。第二步是所有映射节点到节点的分类地震震级超过某个阈值()和节点只有较小的地震震级可能发生,使用模式识别算法CORA-3 [3,10]。

在第一个stagethe研究区域分为一个等级制度系统领域的特点是均匀今天的地形、构造结构。MZ区别(1)地区的不同等级,块;(2)他们的边界区域,称为地貌构造轮廓;(3)网站轮廓相交的地方,叫道节点。喜马拉雅的MZ地图,如图1已经编译使用地形、地质和构造地图和卫星图像。在每一个细节描述的地图(1]。总的来说,容貌MZ划定97十字路口,每一个都是威胁节点。

使用模式识别的方法表明,节点已经被一个或多个地震可能会有类似的描写,可以用来识别节点,它并没有明确显示为地震倾向。的目标识别是一个区域内的所有节点进行分类划定分为两类:(1)类D包含的节点与震级的地震可能发生;(2)类N包含节点只有地震的地方可能发生。

在喜马拉雅山的目的是分离节点分为两类:节点在地震震级可能发生(类D)和那些只有地震可能发生(类N)。使用上的信息记录地震M6.5 +两个样本集的节点选择:D₀代表类D和N₀代表类N。每个节点所描述的地形,地质,地貌参数。参数的值组成一个向量与节点相关联。向量是分为类D和N利用模式识别技术,特别是CORA-3算法(3,10),在两个阶段。在学习阶段该算法选择的特点D- - -N类的特征D和N,使用样本D₀和N₀。在分类阶段该算法计算的数量D- - -N特征,每个节点拥有并为每个节点分配的两个类,按照现行的数量特征。

2.1。在喜马拉雅地震多发地区

节点容易M6.5 +已经决定使用模式识别技术。

2.1.1。参数用于识别

节点是由一组地形和地质特征参数以及参数的lineament-and-block几何区域如图1。展示在表使用的参数1。参数描述地形海拔和软沉积物(表的面积1)描述间接对比和现代构造运动强度,而那些描述轮廓的密度可以与地壳碎片和异质性的程度有关。

CORA-3模式识别算法,用于识别震节点在喜马拉雅山,运行在一个二进制向量空间。因此,参数的值被转换成二进制向量空间离散化和编码。这是由每个参数范围划分成两个部分通过离散化的阈值。离散化后,参数的值转换为二进制组件值1(“小”)或0(“大”)根据区间属于价值。提出了离散化的阈值参数表1。一个向量的这些参数的值表示每个节点。这些向量的集合是识别算法的输入。

粗的线是第一等级的轮廓,介质行是第二等级的轮廓,细线的轮廓是第三等级,继续行纵向轮廓,不连续的横向轮廓。圈是D节点容易事件;noncircled十字路口的轮廓N节点。黑点表示地震的震中在1992年之前。恒星显示M6.5 +地震发生在1992年。小罗马数字表示节点的数量。

2.1.2。节点和地震M6.5 +

喜马拉雅山模式识别技术已经应用于找到节点容易M6.5 +。选择节点的学习阶段识别样本,记录事件的信息与M6.5 +来自美国国家地震信息中心和印度气象部门目录。23日地震,绘制在图1从这些目录,选择。如图1显示,地震的震中位于交界处附近的轮廓,也就是说,在节点。地震震中和交叉的点之间的距离不超过30公里。在节点记录的地震成核,因此可以应用模式识别分类的节点。

2.1.3。选择的训练集的CORA-3算法

在学习阶段的所有节点先天的分为三组。节点位于震中由训练集最密切D₀为类D。相反,训练集N₀为类N包括从中心点最远的节点。在某些节点的地震是目前已知的认可。这些节点被分配给一组X这不是用于特征选择;的节点集X在识别阶段分类。

2.1.4。识别节点容易M6.5 +

以下值的分类获得CORA-3算法的参数(3]:= 5,,= 16,。在学习阶段12D性状和9N特征(表2)选择算法。

在分类阶段,每个对象的数量D(),N特征它具有计算。类D是由对象。因此,所有来自21个节点D₀三个节点(71,86)X,和24节点的集合N₀被分配到类D在总,48个节点在97年划定的MZ喜马拉雅山脉,被认为可能发生地震M6.5 +。它们的位置在图所示1。

分类结果的稳定性证明了令人满意的控制测试的结果中描述(3]。

3所示。节点容易M6.5 +和Postpublication地震

表2提出了区分的特征D节点从N节点在喜马拉雅山脉。潜力(D)节点的特点是他们的小距离二流轮廓(公里)和小距离最近的十字路口≤62公里)。此外,D节点表现出一个“大”的高度差(米),“大”的地形梯度值(),“小”价值观”的最低地形高度(米)。此外,对比组合地形如山坡/山麓平原和山地坡山麓丘陵/山麓平原的主要特征D节点。这样的组特征D节点表示高度的地壳碎片和强烈的新构造运动这些节点附近的。nonpotential标准(N)节点显示较小程度的构造活动N节点。

1992年之后四个地震M6.5 +发生在喜马拉雅山。图1显示了事件的位置。表3介绍这些事件及其相关参数与节点。表3还介绍了观察到的区别对于每个事件和GSHAP地图上显示的区域,其中每个事件发生。不同的是Kossobokov和Nekrasova提出的计算方法13]。表3显示节点的高分辨率地震潜力。5,2005年穆扎法拉巴德地震发生的地方,估计是模式识别与GSHAP相比更充分的数据。2005年地震的潜在的面积穆萨法里巴德地震概率GSHAP被低估了的方法。

我们包含在分析1991年Uttarkashi地震,因为它发生在工作Bhatia et al。1)已经结束,这个事件是不习惯在学习阶段的识别。Uttarkashi地震没有发生在节点。24日,在模式识别未知目标震级的地震。1999年Chamoli地震发生在认可D节点没有。35这是用于模式识别的学习阶段。2005年毁灭性的穆萨法里巴德地震相关D节点没有。5。2011年锡金地震发生在两个D节点没有。66也没有。71年在70公里的距离D节点没有。66年。这个事件的中心与二流容貌有着明显的关联。

最后,执行的分析表明,四分之三的postpublication地震证实的结果识别通过Bhatia et al。1]。因此,我们可以得出结论,模式识别方法应用于地震多发区域识别提供充分可靠的信息用于地震灾害的研究。

承认

支持的研究RFBR-DST赠款。11-05-92691和11-05-92691。

引用

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