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【2h】

Robust seismicity forecasting based on Bayesian parameter estimation for epidemiological spatio-temporal aftershock clustering models

機(jī)譯：基于貝葉斯參數(shù)估計的流行病學(xué)時空余震聚類模型的穩(wěn)健地震預(yù)報

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摘要

In the immediate aftermath of a strong earthquake and in the presence of an ongoing aftershock sequence, scientific advisories in terms of seismicity forecasts play quite a crucial role in emergency decision-making and risk mitigation. Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS) models are frequently used for forecasting the spatio-temporal evolution of seismicity in the short-term. We propose robust forecasting of seismicity based on ETAS model, by exploiting the link between Bayesian inference and Markov Chain Monte Carlo Simulation. The methodology considers the uncertainty not only in the model parameters, conditioned on the available catalogue of events occurred before the forecasting interval, but also the uncertainty in the sequence of events that are going to happen during the forecasting interval. We demonstrate the methodology by retrospective early forecasting of seismicity associated with the 2016 Amatrice seismic sequence activities in central Italy. We provide robust spatio-temporal short-term seismicity forecasts with various time intervals in the first few days elapsed after each of the three main events within the sequence, which can predict the seismicity within plus/minus two standard deviations from the mean estimate within the few hours elapsed after the main event.
機(jī)譯：在發(fā)生強(qiáng)烈地震后以及發(fā)生持續(xù)的余震序列后，就地震活動預(yù)測而言，科學(xué)咨詢在應(yīng)急決策和降低風(fēng)險方面起著至關(guān)重要的作用。流行類型余震序列（ETAS）模型通常用于短期預(yù)測地震活動的時空演變。通過利用貝葉斯推斷與馬爾可夫鏈蒙特卡洛模擬之間的聯(lián)系，我們提出了基于ETAS模型的魯棒性地震預(yù)報。該方法不僅考慮模型參數(shù)中的不確定性（取決于在預(yù)測間隔之前發(fā)生的事件的可用目錄），還考慮預(yù)測間隔期間將要發(fā)生的事件序列中的不確定性。我們通過對與意大利中部2016年Amatrice地震序列活動相關(guān)的地震活動進(jìn)行回顧性早期預(yù)測來論證該方法。在序列中的三個主要事件中的每一個事件發(fā)生后的頭幾天，我們會在前幾天提供各種時間間隔的魯棒的時空短期地震活動預(yù)測，這可以預(yù)測地震活動在相對于平均估計值的正負(fù)兩個標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)。主賽事過了幾個小時。

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