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Improved Seismicity Forecast with Spatially Varying Magnitude Distribution

机译：空间幅度变化的改进地震预报

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In this article, we present a time-independent earthquake rate forecast for California. Our model features spatial variations of the Gutenberg-Richter b-value using the method of Kamer and Hiemer (2015). We account for lessons learned from the outcome of the Regional Earthquake Likelihood Models (RELM) experiment and use RELM's framework to investigate different concepts for modeling the spatial distribution of seismicity. Our resulting forecast shows a significant information gain with respect to all first-generation RELM mainshock forecasts. Our findings indicate that large-scale b-value variations are a considerable feature for increasing the skill of Californian seismicity forecasts. We underline the importance of statistical rigor when implementing earthquake occurrence hypotheses. Our results have implications for seismic hazard studies, in which the b-value is either chosen as a regional constant or varies spatially between local zones. Future improvements of our model may serve as a basis for choosing either of these approaches.
机译：在本文中，我们介绍了加利福尼亚州与时间无关的地震发生率的预测。我们的模型使用Kamer和Hiemer（2015）的方法来描述古腾堡-里希特b值的空间变化。我们考虑了从区域地震可能性模型（RELM）实验的结果中学到的教训，并使用RELM的框架来研究对地震活动性空间分布建模的不同概念。我们得出的预测结果显示，与所有第一代RELM主震预测相比，信息获得了显着收益。我们的发现表明，大规模的b值变化是提高加利福尼亚地震活动预报技能的重要特征。我们强调了在执行地震发生假设时严格统计的重要性。我们的结果对地震危险性研究具有重要意义，在该研究中，b值要么被选为区域常数，要么在局部区域之间空间变化。我们模型的未来改进可以作为选择这两种方法的基础。

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