在预警系统中识别多重事件的贝叶斯方法

英文篇名：Bayesian approach for identification of multiple events in an early warning system
中文刊名：世界地震译丛
英文刊名：Translated World Seismology
作者：A.Liu ; M.Yamada ; 贾东旭
英文作者：A.Liu ; M.Yamada
出版日期：2014-12-15
机构：辽宁省本溪地震台;
年：2014
期：Z2
出版单位：世界地震译丛

摘要

2011年日本东北地震(MW9.0)发生之后出现了大量余震,使得在主震后的第一个月内发布了70次预警信息。在这些警报中,有不可忽视的部分(63%)都是虚报,其中最大的预期地震烈度被高估了至少两个烈度或更大。这些错误大部分可归因于多个同时发生的余震,而这些余震通常发生在主震之后较短时间及较长距离内。基于考虑在任何给定时间内出现一个以上事件几率的贝叶斯公式,我们提出了一种适用于区分多个同时发生地震的新颖似然函数,其中使用的是振幅信息。同时,我们还使用了序贯蒙特卡罗探试法,这种方法的复杂性随事件个数呈线性增长关系。我们还进一步实施了质点滤波,并用东北地震后的余震记录在经验上验证了其性能。初步的实例研究表明,这个方法在对发生时间相近的多个地震事件进行区分时能达到预期的效果。

引文