加卸载响应比在Poisson模型下的随机分布

英文篇名：Random Distribution of the Loading and Unloading Response Ratio Under Assumptio ns of Poisson Models
中文刊名：中国地震
英文刊名：EARTHQUAKE RESEARCH IN CHINA
作者：庄建仓 ; 尹祥础
英文作者：Zhuang Jiancang 1) ; 2) \ Yin Xiangchu 1) ; 3) 1)(Center for Analysis and Prediction ; China Seismological Bureau ; B eijing\ 100036 ; China) 2)(Research Center of Exploration Geophysics ; China Seismological Bureau ; Zhengz hou\ 450002 ; China) 3)(Lab
中文关键词：加卸载响应比 ; Poisson模型 ; Gutenberg-Richter关系 ; 随机分布 ; 置信区间
英文关键词：Loading and unloading response ratio\ Poisson model\ Gute nberg Richter law Random distribution\ Confidence band
出版日期：1999-06-25
机构：中国地震局分析预报中心,中国地震局地球物理勘探中心,中国科学院力学研究所非线性连续介质力学开放实验室
年：1999
期：02
出版单位：中国地震

摘要

本文在地震的发生时间服从Ｐｏｉｓｏｎ过程，而地震震级服从ＧｕｔｅｎｂｅｒｇＲｉｃｈｔｅｒ关系的前提下，对不同定义的加卸载响应比Ｙ值的随机分布进行了探讨。结果表明：当在计算窗口的地震发生的期望数目较大（＞４０）时，Ｙ１～Ｙ５值的分布基本稳定，出现高加卸载响应比的概率极低。然而当计算窗口的地震期望数目过小时，Ｙ２～Ｙ５值则变得不太稳定。也就是说，服从Ｐｏｉｓｏｎ过程的地震序列，在计算窗口的地震期望数目过小时，也可能产生Ｙ值较高的结果。为了使利用加卸载响应比预测地震更加可靠，文中给出了Ｙ１、Ｙ３在Ｐｏｉｓｏｎ模型下的９０％、９５％和９９％的置信区间，这对判别加卸载响应比异常是非常有用的。
The random distribution of the loading and unloading respo nse ratios (LURR) of different definitions ( Y 1～Y 5 ) has been discussed b y using of the assumption that the earthquakes occur according to Poisson process and their magnitudes ob ey the Gutenberg Richter law. The results show that: the Y 1～Y 5 are qu ite stable or concentrated when the occurrence rate in the calculation time wind ow are relatively large ( >40 ); but when this occurrence rate becomes quite small, Y 2～Y 5 become quite variable or unstable. That is to say, a high value of LURR can be produced not only from seismicity previous to a large eart hquake, but also from a random series of earthquakes which obeys a Poisson proce ss. To check the influence of random factors in the catalogue to the LURR, the r andom distribution of the LURR under Poisson models by simulation has been calcu lated. 90%,95% and 99% confidence bands of Y 1 and Y 3 are given in this pap er, which is helpful to quantify the random influence and to determine LURR prec ursory anomalies.

引文

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