Phân tích theo thời gian các vùng địa chấn Croatia để cải thiện độ chính xác dự đoán cường độ động đất

Springer Science and Business Media LLC - Tập 10 - Trang 303-320 - 2017
G. Asencio–Cortés1, S. Scitovski2, R. Scitovski3, F. Martínez–Álvarez1
1Department of Computer Science, Pablo de Olavide University of Seville, Seville, Spain
2Faculty of Civil Engineering, University of Osijek, Osijek, Croatia
3Department of Mathematics, University of Osijek, Osijek, Croatia

Tóm tắt

Dự đoán động đất là một nhiệm vụ vô cùng khó khăn đã được giải quyết theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, cần có một định nghĩa ban đầu về khu vực quan tâm, cùng với các danh sách số liệu đầy đủ. Trong nghiên cứu này, các đề xuất về các vùng địa chấn khác nhau tại Cộng hòa Croatia được nghiên cứu về mặt khả năng dự đoán. Các khu vực này đã được đặc trưng bằng các tham số địa chấn học được sử dụng rộng rãi. Sau đó, các nghiên cứu dựa trên đặc điểm của bộ dữ liệu huấn luyện và bộ dữ liệu kiểm tra cũng như chất lượng của dữ liệu được tham gia được thực hiện. Các nghiên cứu trình bày trong công việc này phân tích hiệu suất dự đoán qua chuỗi thời gian cường độ động đất của các vùng địa chấn mục tiêu. Kết quả cho thấy rằng các kỹ thuật dự đoán cụ thể có thể được sử dụng trong một số khu vực để cải thiện dự đoán cường độ động đất.

Từ khóa

#dự đoán động đất #vùng địa chấn #cường độ động đất #Croatia #phân tích dữ liệu

Tài liệu tham khảo

Adeli H, Panakkat A (2009) A probabilistic neural network for earthquake magnitude prediction. Neural Netw 22:1018–1024 Aha DW, Kibler D, Albert MK (1991) Instance-based learning algorithms. Mach Learn 6(1):37–66 Akkar S, Glavatovic B (2010) Harmonization of seismic hazard maps for the western Balkan countries. Technical report, Science for Peace and Security Programme (NATO) Alarifi ASN, Alarifi NSN, Al-Humidan S (2012) Earthquakes magnitude predication using artificial neural network in northern Red Sea area. J King Saud Univ Sci 24:301–313 Allen CR (1982) Responsibilities in earthquake prediction. Bull Seismol Soc Am 66:2069–2074 Asencio-Cortés G, Martínez-Álvarez F, Morales-Esteban A, Reyes J (2016) A sensitivity study of seismicity indicators in supervised learning to improve earthquake prediction. Knowl-Based Syst 101:15–30 Asencio-Cortés G, Martínez-Álvarez F, Troncoso A, Morales-Esteban A (2015) Medium–large earthquake magnitude prediction in tokyo with artificial neural networks. Neural Comput Applic pp. 1–13 Ben-Zion Y, Lyakhovsky V (2002) Accelerated seismic release and related aspects of seismicitypatterns on earthquake faults. Pure Appl Geophys 159:2385–2412 Chen S, Jiang C, Zhuang J (2016) Statistical Evaluation of Efficiency and Possibility of Earthquake Predictions with Gravity Field Variation and its Analytic Signal in Western China. Pure Appl Geophys 173:305–319 Chang C-C, Lin C-J (2011) LIBSVM: a library for support vector machines. ACM Trans Intell Syst Technol 2(3):27 Evison FF, Rhoades DA (1997) The precursory earthquake swarm in New Zealand: hypothesis tests II. J Geol Geophys 40:537–547 Friedman N, Geiger D, Goldszmidt M (1997) Bayesian network classifiers. Mach Lear 29(2-3):131–163 Gutenberg B, Richter CF (1944) Frequency of earthquakes in California. Bull Seismol Soc Am 34:185–188 Huang Q (2006) Search for reliable precursors: a case study of the seismic quiescence of the 2000 western Tottori prefecture earthquake. J Geophys Res 11:B04301 Ikram A, Qamar U (2014) A rule-based expert system for earthquake prediction. J Intell Inf Syst 43 (2):205–230 Ikram A, Qamar U (2015) Developing an expert system based on as sociation rules and predicate logic for earthquake prediction. Knowl-Based Syst, (75):pp. 87–103 Jordan TH, Jones LM (2010) Operational earthquake forecasting: some thoughts on why and how. Seismol Res Lett 81(4):571–574 Markušic S (2008) Seismicity of Croatia. NATO Science Series IV: Earth and Environmental Sciences 81:81–98 Markušic S, Herak M (1999) Seismic Zoning of Croatia. Nat Hazards 18:169–285 Martínez-Álvarez F, Reyes J, Morales-Esteban A, Rubio-Escudero C (2013) Determining the best set of seismicity indicators to predict earthquakes. Two case studies: Chile And the iberian peninsula. Knowl-Based Syst 50:198–210 Martínez-Álvarez F, Troncoso A, Morales-Esteban A, Riquelme JC (2011) Computational intelligence techniques for predicting earthquakes. Lect Notes Artif Intell 6679(2):287–294 Matsuzawa T, Igarashi T, Hasegawa AA (2002) Characteristic small-earthquake sequence off Sanriku, northeastern Honshu, Japan. Geophys Res Lett 29(11):1543–147 Matthews BW (1975) Comparison of the predicted and observed secondary structure of T4 phage lysozyme. Biochim Biophys Acta Protein Struct 405:442–451 McCulloch WS, Pitts W (1943) A logical calulus of ideas immanent in nervous activity. Bull Math Biophys 5:115–133 Morales-Esteban A, Scitovski S, Scitovski R (2014) A fast partitioning algorithm using adaptive mahalanobis clustering with application to seismic zoning. Comput Geosci 73:132–141 Morales-Esteban A, Martínez-Álvarez F, Reyes J (2013) Earthquake prediction in seismogenic areas of the Iberian Peninsula based on computational intelligence. Tectonophysics 593:121–134 Morales-Esteban A, Martínez-Álvarez F, Troncoso A, de Justo JL, Rubio-Escudero C (2010) Pattern recognition to forecast seismic time series. Expert Syst Appl 37(12):8333–8342 Ogata Y (1988) Statistical models for earthquake occurrences and residual analysis for point processes. J Am Stat Assoc 83(401):8–27 Panakkat A, Adeli H (2007) Neural network models for earthquake magnitude prediction using multiple seismicity indicators. Int J Neural Syst 17(1):13–33 Reyes J, Morales-Esteban A, Martínez-Álvarez F. (2013) Neural networks to predict earthquakes in Chile. Appl Soft Comput 13(2):1314–1328 Salzberg SL (1994) C4. 5: Programs for machine learning. Mach Learn 16(3):235–240 Sobolev GA (2007) On applicability of the RTL prognostic algorithms and energy estimation to Sakhalin seismicity. J Volcanol Seismol 1:198–211 Vere-jones D (2006) The development of statistical seismology: a personal experience. Tectonophysics 413:5–12 Yin C, Mora P (2006) Stress reorientation and LURR: implication for earthquake predictionusing LURR. Pure Appl Geophys 163:2363–2373 Yin C, Xing HL, Mora P, Xu HH (2008) Earthquake trend around Sumatra indicated by a new implementation of LURR method. Pure Appl Geophys 165:723–736 Zamani A, Sorbi MR, Safavi (2013) Application of neural network and ANFIS model for earthquake occurrence in Iran. Earth Sci Inform 6(2):71–85 Zechar JD, Jordan TH (2010) Simple smoothed seismicity earthquake forecasts for Italy. Ann Geophys 53(3):99–105