PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估

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PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估

路志越, F.Benjamin Zhan, 鄂栋臣

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路志越, F.Benjamin Zhan, 鄂栋臣. PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 349-352.

引用本文:

路志越, F.Benjamin Zhan, 鄂栋臣. PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 349-352.

LU Zhiyue, F.Benjamin ZHAN, E Dongchen. Probability Estimation of Future Earthquakes in China Based on Improved PSHA Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(3): 349-352.

Citation:

LU Zhiyue, F.Benjamin ZHAN, E Dongchen. Probability Estimation of Future Earthquakes in China Based on Improved PSHA Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(3): 349-352.

PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估

1 武汉大学中国南极测绘研究中心,武汉市珞喻路129号,430079; 2 德克萨斯州立大学圣马克思分校地理系,TX 78666

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（40930531, 41101360,41101348）;江苏省高校自然科学研究基金资助项目（11KJB420001）;江苏省优势学科建设工程资助项目.

作者简介:
路志越,博士生,主要从事GIS方面的研究。E\|mail:zhiyuelu283@hotmail.com

中图分类号: P315.7

Probability Estimation of Future Earthquakes in China Based on Improved PSHA Model

1 Chinese Antarctic Center of Surveying and Mapping, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China; 2 Department of Geography, Southwest Texas State University, San Marcos, TX 78666, USA

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Author Bio:
LU Zhiyue, Ph.D candidate, majors in GIS.Email: zhiyuelu283@hotmail.com

摘要: 考虑到PSHA模型对未来地震预测特别是大震预测能起到很好的参考分析作用,尝试结合能量分布模型对其进行了改进,并以中国及周边地区200 a内的地震历史记录为基础,利用原始PSHA模型以及改进后的PSHA模型分别计算了中国及邻近地区2000~2010年间5级以上地震发生的概率,并对两种结果进行了比较分析,最终证明改进后的PSHA模型具有更好的可靠性。
- 地震概率评估 /
- 大震预测 /
- 改进的PSHA模型
Abstract: Considering the importance of PSHA model in earthquakes forecasting, by using the catalog in the 200 years in China, we tried to improve the original PSHA model with combining seismic energy distribution model, and computed the probability of earthquakes in a specific area in China with time\|span T based on both the improved PSHA model and the original model. Finally the experimental results show that the improved model is more efficiency and reliable than the original one.
- seismic rate estimation /
- earthquakes forecasting /
- improved PSHA model

[1]	Frankel A. Mapping Seismic Hazard in the Central and Eastern United States[J]. Seismol Res Lett, 1995,66(4): 8\\|21
[2]	Cornell C A. Engineering Seismic Risk Analysis[J]. Bull Seismol Soc Am, 1968,58:1 583\\|1 696
[3]	秦长源. 地震震级误差对b值的影响[J]. 地震学报,2000, 22（4）:338\\|344
[4]	Davis S D, Frolich C. Single\\|link Cluster Analysis and Earthquake Aftershocks; Decay Laws and Regional Variations[J]. J Geophys Res, 1991,96:6 335\\|6 350
[5]	Felzer K R. Appendix I: Calculating California Seismicity Rates[R]. USGS Open File Report, Pasadena, California, 2007
[6]	卢怡利. 1993年至2004年嘉南地震之b值[D]. 台北:中国台湾国立中正大学,1994
[7]	Lapajne J K. Spatially Smoothed Seismicity Modelling of the Seismic Hazard in Slovenia[J]. J Seismol, 1997(1): 73\\|85
[8]	汤皓,陈国兴. 基于GIS和神经网络模型的场地地震液化势风险评价[J]. 武汉大学学报\5信息科学版,2007,32(8): 727\\|730
[9]	Fu Zhengxiang, Lu Xiaojian, Shao Huicheng, et al. Analysis on Statistical Characteristics of b\\|values of Aftershock Series in China Continent and Its Subregions[J]. Earthquake, 2008,28(3): 1\\|7

[1]	祝意青, 刘芳, 张国庆, 赵云峰, 隗寿春. 中国流动重力监测与地震预测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(6): 820-829. doi: 10.13203/j.whugis20220127
[2]	林学楷, 许才军. 深度学习驱动的地震目录构建：PhaseNet和EqT模型的对比与评估 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(6): 855-865. doi: 10.13203/j.whugis20220197
[3]	崔浩猛, 王解先, 王明华, 王虎, 朱卫东, 侯阳飞. 利用卫星分布概率对BDS-3性能的评估 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(6): 938-946. doi: 10.13203/j.whugis20190172
[4]	李卫红, 闻磊, 陈业滨. 改进的GA-BP神经网络模型在财产犯罪预测中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(8): 1110-1116, 1171. doi: 10.13203/j.whugis20160911
[5]	魏二虎, 李智强, 龚光裕, 张帅. 极移时间序列模型的拟合与预测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1420-1424.
[6]	石强, 陈凤娥, 梅天灿, 秦前清. SVM后验概率结合改进多尺度MRF的遥感影像分割方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(2): 195-199.
[7]	. PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 349-.
[8]	张希, 李瑞莎, 贾鹏, 王庆良. 汶川大震前扰动异常的震源区定位探索 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 310-313.
[9]	李子阳, 郭丽, 顾冲时. 大坝监测资料的时变Kalman预测模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 991-995.
[10]	万幼川, 申邵洪, 张景雄. 基于概率统计模型的遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(7): 669-672.
[11]	朱元泓. 一种新的网目印刷光谱预测模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 654-657.
[12]	汤仲安, 史文中. 矢量GIS平面随机线元等概率密度误差模型的概率算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 736-739.
[13]	潘国荣. 基于时间序列分析的动态变形预测模型研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(6): 483-487.
[14]	蔡永香, 郭庆胜, 桂志先, 丁虹. 基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 366-370.
[15]	刘耀林, 刘艳芳, 张玉梅. 基于灰色-马尔柯夫链预测模型的耕地需求量预测研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(7): 575-579,596.
[16]	张雅杰, 唐旭, 祝国瑞. 城市基准地价评估回归模型分析与改进 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(6): 551-554.
[17]	周世健, 赖志坤, 藏德彦, 鲁铁定. 加权灰色预测模型及其计算实现 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(5): 451-455.
[18]	万幼川, 李植生, 梁小民, 刘良明. 湖泊水质预测模型的建立及其应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(4): 375-381.
[19]	蓝悦明, 王新洲. 灰色预测用于大坝水平变形预测的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(4): 350-354.
[20]	徐丛, 王少伟, 顾冲时, 苏怀智. 融合空间关联性的特高拱坝位移概率性预测模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200508

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PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估

1 武汉大学中国南极测绘研究中心,武汉市珞喻路129号,430079; 2 德克萨斯州立大学圣马克思分校地理系,TX 78666

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（40930531, 41101360,41101348）;江苏省高校自然科学研究基金资助项目（11KJB420001）;江苏省优势学科建设工程资助项目.

作者简介:
路志越,博士生,主要从事GIS方面的研究。E\|mail:zhiyuelu283@hotmail.com

收稿日期: 2012-12-16
刊出日期: 2013-03-05

中图分类号: P315.7

关键词:

地震概率评估 /

改进的PSHA模型

摘要: 考虑到PSHA模型对未来地震预测特别是大震预测能起到很好的参考分析作用,尝试结合能量分布模型对其进行了改进,并以中国及周边地区200 a内的地震历史记录为基础,利用原始PSHA模型以及改进后的PSHA模型分别计算了中国及邻近地区2000~2010年间5级以上地震发生的概率,并对两种结果进行了比较分析,最终证明改进后的PSHA模型具有更好的可靠性。

English Abstract

路志越, F.Benjamin Zhan, 鄂栋臣. PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 349-352.

引用本文:

路志越, F.Benjamin Zhan, 鄂栋臣. PSHA模型的算法改进与中国地区未来地震概率评估[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 349-352.

LU Zhiyue, F.Benjamin ZHAN, E Dongchen. Probability Estimation of Future Earthquakes in China Based on Improved PSHA Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(3): 349-352.

Citation:

LU Zhiyue, F.Benjamin ZHAN, E Dongchen. Probability Estimation of Future Earthquakes in China Based on Improved PSHA Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(3): 349-352.

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