文摘

构建统计模型描述的物理条件与大地震发生是减灾的关键。目的是制定这样一个模型,我们之前开发的统计评价体系评估的相关性不同的物理量之间的时空关系大内陆地震的发生时间。在这项研究中,我们专注于评估大地和地震数量之间的关系,并试图找到最有可能的一对相关的物理量表示准备在日本大地震的过程。我们评估了大量M≥6.0之前内陆地震的2001 - 2007年的收益和错误概率图。我们的系统中显示,对膨胀率的绝对值和地震能量最高的统计性能。需要进一步验证这一结果通过更新数据库的物理量。

1。介绍

这是一个紧急的问题对减灾发展统计模型反映地壳活动,预计将包括大型内陆地震的准备过程。解决这个问题需要一个全面的了解和监测地壳活动通过不止一种物理观察。因此,记住这一点,在这项研究中,我们专注于研究不同物理量之间的时空关系,至少其中之一是时变的。通过确定物理量的信息组合,也就是说,那些有一些关联,我们的目标是开发一个监控指标/指数在地壳活动特性大型内陆地震对日本的准备过程。并且绕着圆圈圈打转(1,2)坚称,他们的地震活动性模型显示更高的性能,考虑不同类型的地球物理参数之间的相关性。这意味着有一些不同种类的观察之间的相关性可能代表地壳的现象的不同方面或表现出明显不同的地壳现象之间的因果关系。

作为第一步制定捕获统计模型和物理条件的大型内陆地震发生,我们创建了一个数据库的物理时空上的观察与网格格式(图1)。此外,我们构建了一个统计评价体系来评估目标事件的发生时间之间的关系和interquantity关系在物理观测数据,至少其中之一是时间变量(4]。该系统包括一些计算模块对应各自的步骤2和所属功能(不是部分所示2)输出几个参数需要下一步或显示统计评估的最终结果(表1,图2)。

这里,我们实际操作系统检查两个物理量之间的关系和出现的时候在日本主震。我们采用了大地之间的时空关系数量(膨胀率和最大剪切应变率)和地震数量(地震能量和地震的数量)代表物理观察。我们寻找地震的关系从2001年到2007年为日本内陆。在评估这种关系,系统计算的统计性能提出了监测指数,反映发生大地震的准备过程的一个方面。我们寻找最大地和地震之间的信息组合数量基于评估的统计性能提出了监测指数内陆主震。评价的统计性能显示时间变化监测指数创建基于膨胀率的绝对值之间的关系和地震能量最密切相关的发生时间内陆主震。我们的结果显示之间的关系扩张率和地震能量的绝对值将最好的反映的地壳活动涉及准备过程的发生M≥6.0内陆主震。将来的一个重要问题是进一步验证的最高性能提出了监测指数通过更新数据库增加样本的数量,或大型内陆地震。

2。统计评估大地和地震数量之间的关系

统计评价体系由河村建夫et al。4]统计评估之间的关系在任何时空连接两种物理量和目标感兴趣的物理事件的发生时间我们操作系统如下找到监测指数,创建基于一对项目(a)在图(d)1,或者一对大地和地震数量,这样索引功能地壳活动预计将反映大型内陆地震的准备过程。

2.1。步骤1:在时空上数据库网格格式

我们创建了一个数据库组成的项目(a)在图(d)1。它显示了时空上的网格地图四个物理量:(a)膨胀率,(b)最大剪切应变率,(c)地震能量(3搜索半径30公里以内,(d)地震搜索半径30公里以内的数量,分别在日本内陆。项目(a)和(b)计算从地理网(GPS地球观测网络)数据(图2(一个))。项目(c)和(d)从统一的震源数据计算由日本气象厅(图2(一个))。

我们在这里解释的方法使物理量(a) (d)(图2(一个))。获得膨胀率(a)和最大剪切应变率(b)与网格格式,我们首先从地理网坐标数据异常值,坐标数据的标准差> 3除以半个月之前和之后的每一次被认为是异常值。我们下一个计算每个观测点的位移速度。我们假设位移率任意坐标网格可以通过使用一个线性函数附近观测点的位移速率。然后,位移速率观测点与网格点的位置如下: 在哪里和东西和南北组件在每个观测点的位移速度;和东西和南北组件的位置观测点相对的位置网格点。和是各自的误差项的组件。然后,膨胀率和最大剪切应变率∑可以得到如下: 此外,误差项,是加权根据观察和网格点之间的距离如下: 在哪里每个组件的估计误差观测点的位移速度。R是观察和网格点之间的距离。D是她的体重调整一下给参数。在下面几节中,我们将展示系统操作的结果获得的设置和。

获得地震能量(c)和地震的数量为每个网格点(d), 60公里半径内的地震比30公里网格点的深度浅,震级≥1.0收集(图3 (b))。然后,总地震能量和地震的总数计算,地震能量和每个地震加权的数量根据观察和网格点之间的距离如下: 在哪里相关物理量地震,1是分配在物理量的定义是地震的数量,n是总收集地震网格点的数量,和R是观察和网格点之间的距离。是她的体重调整一下给参数。通过这种方式,考虑到distance-depending重量,重要事件收集半径30公里。在下面几节中,我们将展示系统操作的结果获得的设置=和0≤10公里R≤60公里。

2.2。:比较大地和地震数量

后的四种可能的选择对(在这里,膨胀率和地震能量的绝对值(每两年),最大剪切应变率和地震能量,膨胀率的绝对值和地震的数量(每两年),和最大剪切应变率和地震的数量),其关系是研究使用散点图的圆形区域,各有60公里半径集中在0.05°- 0.05°空间网格,在内陆日本;每一对两次相比windows three-month-interval时间集中在网格中。

2.3。:量化的大地和地震数量之间的关系

量化的大地和地震数量之间的关系需要我们定义一个索引特征的关系。我们在这里定义指标作为统计指标R(t),代表时间。最简单的指标之一是相关系数。散点图对各自的时间窗口,然而,暗示大地和地震数量显示之间的关系相对复杂的模式,这迫使我们定义另一个索引,如下所示。(1)为特定的圆形区域集中在空间网格和两年的时间窗口集中在一个网格,膨胀率的绝对值的平均值或最大剪切应变率的计算网格排名在前20%的地震能量或地震的数量。我们定义这个参数统计指数R(t),代表每个两年时间窗口的中点。(2)过程(1)为每个时间窗进行了三个月所感动。的线性趋势R(t),然后计算出每一个时期从2001年1月1日到2007年10月1日关于1998年4月1日的固定时间网格。的线性趋势R(t)取得分为三类趋势意义的基础上,以95%的置信度:显著下降,显著增加,无关紧要的改变。(3)过程(1)和(2)为每个空间网格的间隔0.05°。

2.4。:统计学评价Geodetic-Seismic数量之间的关系连接和大事件发生时间

大型内陆主震发生时间之间的关系,不同类型的统计指数R(t)是评估通过计算的概率获得报警率(AR)和成功率(SR) M≥6.0的内陆主震和绘画图基于列联表的一个错误。计算AR和SR每一对物理量,我们需要汇总提出潜在条件之间的关系,提出了可能发生的物理事件感兴趣的,与实际发生的事件(表2)。项目列联表的行和列对应于事件发生和实际发生的潜在条件,分别。定义时间积极的潜在条件,将预测的事件发生的时期一个和负电位的时间条件的时期B的每个元素(一个,b,c,d)表2可以解释如下:(一个)数量的情况下,感兴趣的物理事件发生期间一个,(b)病例数的物理事件没有发生期间一个,(c)数量的情况下,感兴趣的物理事件发生期间B,(d)病例数的物理事件没有发生期间B。

根据这个定义,一个+b和一个+c可以解释如下。(a + b):时间的总数一个。(a + c):总数感兴趣的物理事件发生的时间。

如果一个事件发生的时间段中一个,一项添加到元素。使用的元素(一个,b,c,d)、报警率(AR)和成功率(SR)可以计算如下5,6]: 这一步的作用是找到一个有用的监测指标/指数特性的预备地壳活动通过一个大型内陆地震统计评估过程。这种监测指数的定义是基于信息网格计数显示一个特定的(例如负重要)的趋势R(t)一段时间窗口是伴随着高的地震活动。应该注意的是,监控的性能指数必须在未来的验证和确认的方式通过更新数据库。

我们这里关注时间变化的空间网格计数伴随着一年总地震能量的释放大于或等于M4.0地震(6.0×10¹⁰海里);地震活跃网格计数是专门定义为没有。PTN1的显著下降R(t),没有。PTN2的显著增加R(t),没有。PTN3对于那些微不足道的变化R(t)。此外,三种网格计算被各自的归一化总网格数(纯色+辆黑色网格图3为每个时间计算)。一步因此汇总计算的时空分布。PTNs1-3和输出以下数据图4(一)的空间分布。PTNs1-3每个时间段(图3),图4 (b)时间没有变化。PTN1,不。PTN2,没有。PTN3(图4),和图4 (c)时间没有变化。PTN1 /不。PTN2(图5);这个图表示归一化区域的优势或劣势PTN1 PTN2。假设没有时态变化。PTN1 /不。PTN2反映大型内陆地震的准备过程,我们试图制定一个积极的潜在条件发生的大型内陆地震的时间没有变化的一种方式。PTN1 /不。PTN2如表的第一行所示3。

统计评估过程需要收益概率(7,8的报警率(AR)和成功率(SR)。计算的概率获得AR和SR,我们为每一对准备参考AR和SR大地和地震数量以以下方式。(1)我们应用引导方法洗牌的空间分布。PTNs1-3网格及其对应的地震活动网格为特定的时间窗口。(2)过程(1)是由移动时间窗的开始时间网格固定。重复这一点,我们获得了时间变化的空间分布。(3)我们应用引导洗牌方法获得的时空变化过程(2)。(4)过程(1)(3)是重复100次。(5)100年农业研究所和SRs获得平均。

因此,计算引用AR和SR被认为是由于随机现象。

3所示。大多数信息对大地和地震数量

在四个对大地和地震数量检查,两人由膨胀率的绝对值和地震能量被发现是最密切相关的概率获得报警率(AR)和成功率(SR) M≥6.0的内陆主震(3.56和3.58,分别地。)(表3)。这双显示最佳的性能甚至错误的观点图(图6)。这是因为实际的情节是位于靠近原点的位置在图6,对应于最佳性能提出了事件发生的潜在条件。条件在表的第一行3或图的横轴6。这个结果是一样的,不管你批准方法和信心的水平。数据4(一)和5(一个)和各自元素的左边的数据表3,对应于一对由膨胀率的绝对值和地震能量,表明M≥6.0的内陆主震最有可能发生在下降的时期。相对于没有PTN1。PTN2或者在没有增加。相对于没有PTN2。PTN1。

假设这种趋势甚至适用于小区域受到库仑破坏应力的变化(CFS), M≥6.0的可能的物理机制发生主震将其准备过程相关的断层系统。主震后将触发阶段微震动变得活跃断层系统,强调积累被认为是在其表面微凸体。这样的一个区域可能是伴随着小应变率。因为只有少数样本M≥6.0的内陆主震是提供给我们,我们需要继续收集观察和进一步评估和验证事件发生的条件和大地之间的亲密关系和地震数量以同样的方式作为本研究中描述的一个。我们强调,这种方式不能改变事件发生的验证条件。此外,重要的是要操作的统计评价体系来搜索其他信息对物理量物理理解地壳活动筹备过程的大型内陆地震。

4所示。总结

基于这样一种观念,有一些不同的观测结果之间的相关性可能代表地壳的现象的不同方面,我们开始创建数据库的各种物理量,并进一步构建了一个基本系统统计评估和验证监测指数将反映地壳活动相关的物理事件的发生,如大型内陆地震。我们已经表明,最丰富的大地和地震数量包括膨胀率的绝对值和地震能量的概率获得报警率(AR)和成功率(SR)和M≥6.0的内陆主震的误差图。收益计算概率的基础上应急表显示时间的变化之间的关系统计指数的线性趋势R(t)在地震活跃地区,发生次M≥6.0的内陆主震。进一步评估和验证最好的配对和寻找其他物理量的信息组合是必要的物理理解地壳活动,特别是大型内陆地震的准备过程。

确认

作者深入承认两个匿名评论者所提供的宝贵意见,这高度对手稿的改善起到了推波助澜的作用。他们也感谢日本地理空间信息的权威和日本气象厅让他们利用地理网(GPS地球观测网络)数据和统一震源目录,分别。