地震危险性分析中的双态泊松模型

本文从双态泊松模型的基本概念出发,给出了它应用于地震危险性分析中的简化公式。通过数值算例说明了地震活动状态参数(包括两态下的平均发生率、相互转移概率和初始状态参数)对地震危险性分析结果的影响。文中并讨论了该模型与简单泊松模型和一般非齐次泊松模型的关系以及它在地震危险性分析应用中的若干问题。     

双态泊桑模型及其在地震危险性分析中的应用

对地震事件的统计预报是地震危险性分析中的一项基本工作。因此,近十几年来,地震学和工程地震学方面的研究者们发展了多种预报地震的概率模型。但由于在这些模型中需要较多的参数,因而大大限制了这些模型的应用。本文在前人工作的基础上,提出了一种新的双态泊桑模型。本文提出的模型较目前人们所常用的平稳泊桑模型有所改进,且方便、实用,在一定条件下可转化为平稳泊桑模型。双态泊桑模型能较好地反映出地震活动的高潮期和低潮期,因此,在预测地震危险性时效果较好。本文还以海原断层为例,用双态泊桑模型计算了未来50年内该断层对兰州市的影响,並将所得结果与用平稳泊桑模型计算的结果进行了比较。     

地震发生中长期预测中的非稳态泊松模型

基于实际地震的发生在一个活动期内具有加速活动的特点 ,作者提出一种非稳态泊松模型。与稳态泊松模型中地震发生率 ν为常数相对应 ,该模型中地震发生率 ν是随时间呈指数性增加。采用对数似然方法 ,通过使其最大化来确定模型的参数。作者以一个假想的时间序列 ,讨论了非稳态与稳态泊松模型之间的差别 ,并将该模型实际应用于华北地区汾渭地震带和华北平原地震带的中长期预测中     

地震危险性分析中的二项式模型

围绕对地震活动时间和空间不确定性的不同认识和处理方法,分析了地震区划中现有的确定性方法和概率分析方法的不足.分析、总结了地震之间相互关系随时间、空间和震级的变化特征,认为时间和空间不确定性是相互联系、相互制约的,并用最多地震数来反映这种变化特征,进而推导出二项式模型.二项式模型能够反映不同程度的时间和空间不确定性认识.分析了二项式模型与确定性方法和概率分析方法中泊松模型的异、同之处,指出确定性方法和泊松模型分别是二项式模型的两个极限,在时间和空间不确定程度极小和很大两种情况下,二项式模型分别趋近于确定性方法和泊松模型.给出了一种估算隐含概率的方法,具体分析了1977年全国烈度区划图中华北地区5个高烈度区隐含概率的上限值.      

地震危险性分析发展与工程应用

系统阐述了地震危险性分析方法发展中三种典型概率模型的特点和实质,它们被分别称之谓：简单概率模型、分段泊松模型以及复合概率模型。在此基础上,提出了一种基于复合概率模型的地震影响场等效地震的计算方法,并给出了它们在一个重大工程场地地震安全性评价中的应用。     

地震次生火灾预测模型研究

本文研究了地震次生火灾预测的理论建模问题,文中建议用泊松过程模拟次生火灾的发生概率,并在此基础上推导了单幢建筑物和城市小区的地震次生火灾发生模型。     

时间相依的地震危险性概率分析

阐述了基于泊松模型以及时间相依的特征地震模型的地震危险性概率分析的基本原理与方法 .以祁连山中东段为例 ,对 2种不同模型的地震危险性概率分析结果做了对比研究 ,指出时间相依的地震危险性概率分析在理论上可能更为合理 ,并且可以应用于强震的短临预测研究 .     

混合地震模型的建立及其科学意义

利用中国西部古地震和历史地震资料建立了特征地震模型并与分档泊松模型结合组成混合地震模型。研究了青藏高原东南缘的重要地震带鲜水河－小江断裂地区的地震危险性,并与1990年出版的中国地震区划图结果进行了比较,表明在1786年曾经发生过73／4级地震的康定地区（离浙时间为213a,地震复地周期为320a）的地震概率大于后,Ⅷ度区面积同样是前大于后。这说明地震离逝时间与地震复发周期关系对地震危险性计算是有影响的,特征地震与混合地震模型的引入解决了泊松模型无记忆性的缺陷,使计算的结果更科学、合理。     

地震发生非稳态泊松过程和中长期概率预测研究

在描述事件非稳态泊松过程的基本统计特征及其与稳态泊松过程差别的基础上 ,将非稳态泊松过程应用在华北地震区汾渭带和华北平原地震带的中长期地震预测研究中。研究表明 ,假定未来几百年间 ,汾渭带和华北平原带的强震 ( M≥ 7.0 )活动 ,将重现上一次地震轮回的非稳态泊松时间过程 ,那么 ,在 2 0 1 0年前它们发生一次 7级大地震的累计概率分别为 0 .2 6(不确定性范围 :0 .0 6～ 0 .5 0 )和 0 .0 4 (不确定性范围 :0 .0 0～ 0 .1 3)。它们明显地低于按稳态泊松过程得到的发生概率     

地震发生的非稳态泊松模型

提出了一个描述震群发生的非稳态泊松模型。这种模型被表征为一个Ｕ形的平均发生率函数,它模拟的是事件的平均发生率减少、接近于常数和增加的过程,这种变化分别发生在当前震群的最后一次地震之后、在当前震群和下一个震群之间的期盼期内和下一个震群到来之前这样三个时间段内。此Ｕ形函数的参数,可用地震目录,由经验加以测定。文中提供了一个简单的裕列,估算了平均发生率及其引起的地震危险性,由于采用不同的泊松发生模型,因     

Binomial model on seismic risk analysis

ＢｉｎｏｍｉａｌｍｏｄｅｌｏｎｓｅｉｓｍｉｃｒｉｓｋａｎａｌｙｓｉｓＪｉａｎＷＡＮＧ（王健）ａｎｄＺｈｅｎ－ＬｉａｎｇＳＨＩ（时振梁）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉｃｓ，ＳｔａｔｅＳｅｉｓｍｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００...     

页岩气储层纵横波叠前联合反演方法

杨氏模量与密度乘积(Eρ)能够突显页岩气储层的异常特征,泊松比能够指示储层的含流体性.与常规叠前弹性参数反演相比,基于Eρ、泊松比和密度的叠前纵横波联合反演可以获得更加精确的弹性参数,为页岩气储层识别和流体预测提供可靠的依据.首先,推导了基于Eρ、泊松比和密度的纵波和转换波反射系数近似方程,利用典型模型对新推导的反射系数方程做精度分析,当入射角小于30°时,新推导的反射系数公式具有较高的精度;其次,充分利用纵波和转换波的信息,在贝叶斯的框架下,建立叠前纵横波联合反演流程,进行Eρ、泊松比和密度的直接反演,避免了间接反演带来的累积误差;最后,利用实际工区井模型数据进行算法测试,结果表明,该反演方法所获得的Eρ、泊松比和密度的估计值与真实值吻合较好,满足精细地震反演的精度要求.     

中国大陆地震空间分布模型检验

本文以中国大陆地震目录为基础资料,以泊松模型为零假设模型,并将Neyman-Scott空间丛集过程的各子模型设为检验模型,采用K-function点过程分析法和最大似然估计法计算各模型参数,并以AIC准侧判定模型的拟合优度,来检验中国大陆地震空间分布模型.检验结果表明:泊松模型的拟合优度最差,说明地震在空间的分布不是完全随机的;广义Thomas模型的拟合优度最好,说明地震的空间分布是丛集的,可用由两个高斯核组成的广义Thomas模型较好地描述.研究结果还表明,同一研究区内,采用不同时段具有不同最小完整起始震级的地震目录计算得到的地震空间分布的丛集尺度几乎不变,这意味着地震空间丛集尺度不受小地震的控制,且可能与研究区的断层规模有关.     

用博弈评分法评估分析中国年度地震危险区的预测效能

自20世纪70年代至今,中国地震局持续召开年度全国地震趋势会商会,对来年中国大陆地区的地震趋势作出综合判断,按照"东部5级、西部6级以上"的目标划定年度地震危险区.因为年度危险区的形状不规则、预测震级不同以及每年发生地震数量有限,难以对其预测效能进行科学、客观的评价,也不利于通过有真正信息增益危险区来积累预测经验.本研究采用新近发展的"博弈评分"(gambling score)方法评估了年度地震危险区预测结果的显著性.博弈评分是利用"参考模型"计算每个危险区预测成功与否的参考概率作为"奖励"标准,根据实际地震对应情况进行加分或减分.采用泊松模型和古登堡/里克特定律作为参考模型,对1990-2003年期间的年度地震危险区的预测效能进行了评估和分析.结果表明,虽然年度预测效能之间的差异较大,但是年度地震危险区预测结果明显优于非均匀泊松模型.这一方面表明年度地震危险区的圈定含有一定的地震前兆信息,得分高的危险区的判定依据将为提高地震预测准确率提供有益信息并积累有效的经验,另一方面也揭示了年度会商结果在前兆观测资料和地震活动背景空间分布知识之间整合的不足,即年度地震危险区的圈定在技术上仍有提高的余地.     

A model to consider the spatial variability of rainfall partitioning within deciduous canopy. I. Model description

In this first paper of two, a numerical simulation model capable of simulating the spatial variability of rainfall partitioning within a canopy is presented. The second paper details how the model is parameterized, and some testing of its capabilities. The first stage of the model is to derive the mature canopy structure. This is achieved through simplified individual tree structures and a random placement routine based on a modified Poisson distribution. Following this the spatial discretization for throughfall is attained as a series of layers of triangles with a tree trunk at every apex. The number of layers is derived from the leaf area index through a modified Poisson distribution. Seasonal variation in the deciduous canopy is simulated through a time vector routine. The rainfall partitioning section of the model is based upon the Rutter model which has been modified to each individual triangle layer. The main feature of this model is that it offers a method of simulating rainfall partitioning at a scale that is a function of the size of the elementary physical components (tree and leaf scale). This can be used to investigate soil moisture variations under a canopy, or to study the variations within the forest hydrological processes themselves. © 1997 John Wiley & Sons, Ltd.     

Random patterns of occurrence of explosive eruptions at Colima Volcano, Mexico

Analysis of the patterns of eruption occurrences may improve our understanding of volcanic processes. In this paper, the available historical data of an individual volcano, Colima in México, are used to classify its eruptions by size using the Volcanic Explosivity Index (VEI). The data shows that, if eruptions are only taken into account above a certain VEI level, the stochastic process associated with the explosive volcanic events can be represented by a non-stationary Poisson point process, which can be reduced to a homogeneous Poisson process through a transformation of the time axis. When eruptions are separated by VEI values, the occurrence patterns of each magnitude category can also be represented by a Poisson distribution. Analysis of the rate of occurrence of all eruptions with VEI greater than 1 permits the recognition of three distinct regimes or rates of volcanic activity during the last 430 years. A double stochastic Poisson model is suggested to describe this non-stationary eruptive pattern of Colima volcano and a Bayesian approach permits an estimation the present hazard.     

Fuzzy classifier based support vector regression framework for Poisson ratio determination

Poisson ratio is considered as one of the most important rock mechanical properties of hydrocarbon reservoirs. Determination of this parameter through laboratory measurement is time, cost, and labor intensive. Furthermore, laboratory measurements do not provide continuous data along the reservoir intervals. Hence, a fast, accurate, and inexpensive way of determining Poisson ratio which produces continuous data over the whole reservoir interval is desirable. For this purpose, support vector regression (SVR) method based on statistical learning theory (SLT) was employed as a supervised learning algorithm to estimate Poisson ratio from conventional well log data. SVR is capable of accurately extracting the implicit knowledge contained in conventional well logs and converting the gained knowledge into Poisson ratio data. Structural risk minimization (SRM) principle which is embedded in the SVR structure in addition to empirical risk minimization (EMR) principle provides a robust model for finding quantitative formulation between conventional well log data and Poisson ratio. Although satisfying results were obtained from an individual SVR model, it had flaws of overestimation in low Poisson ratios and underestimation in high Poisson ratios. These errors were eliminated through implementation of fuzzy classifier based SVR (FCBSVR). The FCBSVR significantly improved accuracy of the final prediction. This strategy was successfully applied to data from carbonate reservoir rocks of an Iranian Oil Field. Results indicated that SVR predicted Poisson ratio values are in good agreement with measured values.     

更新过程与概率分配模式在潜在震源区发震概率计算中的应用

采用双泊松模式更新过程研究华北的北部地区各级地震的两个发震速率,并对各速率进行检验,最后利用概率分配模式,求出各潜在震源区未来50a的发震概率     

Synthesized Poisson and renewal model and its application in seismic hazard analysis

ＳｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄＰｏｉｓｓｏｎａｎｄｒｅｎｅｗａｌｍｏｄｅｌａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｓｅｉｓｍｉｃｈａｚａｒｄａｎａｌｙｓｉｓＨａｎ－ＹａｏＣＨＥＮ（陈汉尧）ａｎｄＹｕ－ＸｉａｎＨＵ（胡聿贤）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｐｈｙｓ...