すべての世代の未来の余震速度の予測はより良い地震予測モデルの開発に不可欠である【JST・京大機械翻訳】

Nandan Shyam; Ouillon Guy; Sornette Didier; Wiemer Stefan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216426439686 整理番号：22P0058112

すべての世代の未来の余震速度の予測はより良い地震予測モデルの開発に不可欠である【JST・京大機械翻訳】

Forecasting the rates of future aftershocks of all generations is essential to develop better earthquake forecast models

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2019年03月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2019年03月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

現在,最良の性能と最も一般的な地震予測モデルの1つは,「過去のバックグラウンド地震の場所が将来の地震活動のありそうな位置を明らかにする」という作業仮説に依存する。代替として,著者らは,全世代のバックグラウンド地震活動率と将来の余震の推定値を用いて,すべての将来の地震の位置,時間,および大きさを予測する,流行性タイプ(ETAS)モデルの原理に基づく平滑化地震活動モデル(SSMs)のクラスを提示する。カリフォルニア地震カタログを用いて,3つのターゲットマグニチュード閾値:2.95,3.95または4.95,および2つの予測時間,1または5年の異なる組合せで,6つの制御された擬似前向き実験を定式化した。これらの実験では,性能を比較した。(1)空間的に均一なパラメータまたはGETAS(2)のETASモデル,空間可変パラメータまたはSVETAS(3)3つのデクラスタリングベースのSSM(4),非クラスタデータに基づく単純なSSM,および(5)多くの試験期間におけるすべての(全クラスタ)目標地震の位置および大きさを予測する。すべての実験において,SVETASモデルは,すべての競合モデルと比較して,一貫した優位性を有する。脱クラスタベースのSSMに関するSVETASモデルの一貫したより良い性能は,より良い地震予測モデルを開発するための全世代の将来の余震を予測する重要性を強調する。2つのETASモデル自体の中で,パラメータの最適空間変動を説明することは,予測性能において強くて統計的に有意な改善をもたらす。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

地震活動

, , , , , ,

前のページに戻る