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Development of a Combination Approach for Seismic Hazard Evaluation

机译：地震危险性评估组合方法的发展

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摘要

We developed a synth esis approach to augment current techniques for seismic hazard evaluation by combining four previously unrelated subjects: the pattern informatics (PI), load/unload response ratio (LURR), state vector (SV), and accelerating moment release (AMR) methods. Since the PI is proposed in the premise that the change in the seismicity rate is a proxy for the change in the tectonic stress, this method is used to quantify localized changes surrounding the epicenters of large earthquakes to objectively quantify the anomalous areas (hot spots) of the upcoming events. On the short-to-intermediate-term estimation, we apply the LURR, SV, and AMR methods to examine the hazard regions derived from the PI hot spots. A predictive study of the 2014 earthquake tendency in Chinese mainland, using the seismic data from 1970-01-01 to 2014-10-01, shows that, during Jan 01 to Oct 31, 2014, most of the M > 5.0 earthquakes, especially the Feb 12 M7.3 Yutian, May 30 M6.1 Yingjiang, Aug. 03 M6.5 Ludian, and Oct 07 M6.6 earthquakes, occurred in the seismic hazard regions predicted. Comparing the predictions produced by the PI and combination approaches, it is clear that, by using the combination approach, we can screen out the false-alarm regions from the PI estimation, without reducing the hit rate, and therefore effectively augment the predictive power of current techniques. This provided evidence that the multi-method combination approach may be a useful tool to detect precursory information of future large earthquakes.
机译：我们通过组合四个以前不相关的主题，开发了一种综合方法来增强当前的地震危险性评估技术：模式信息学（PI），负载/卸载响应比（LURR），状态向量（SV）和加速力矩释放（AMR）方法。由于提出PI的前提是地震活动率的变化可替代构造应力的变化，因此该方法用于量化大地震震中周围的局部变化，从而客观地量化异常区域（热点）即将发生的事件。在短期到中期的估计中，我们应用LURR，SV和AMR方法来检查来自PI热点的危险区域。根据1970年1月1日至2014年10月1日的地震数据，对中国大陆2014年地震趋势的预测研究表明，2014年1月1日至10月31日，大部分M> 5.0地震，尤其是在预测的地震危险区域发生了2月12日的玉田M7.3、5月30日的M6.1盈江，8月03的鲁甸M6.5和10月7日的M6.6地震。比较PI和组合方法所产生的预测，很明显，通过使用组合方法，我们可以从PI估计中筛选出虚假警报区域，而不会降低命中率，因此有效地增强了PI的预测能力。目前的技术。这提供了证据，表明多方法组合方法可能是检测未来大地震的前兆信息的有用工具。

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