| 研究概要 |
(1)地震予測のギャンブリング評価法を提案
予報者のリスク(失敗の確率)を考え,それによって予報者の成績を評価する.予報者はギャンブラーとして,自分の声望ポイントから,彼の予測に従って声望を1ポイント,"はい"または"いいえ"と賭ける。予報者が"はい"と1ポイント賭けて,負けるなら,彼の1ポイントを取り上げる。彼の予測がうまくいったなら,公正なリターンがあける。このように,参照モデルが正しいなら,彼がこの賭けから獲得する期待リターンは0である。ギャンブリング評価手法によって,ShebalinのRTP地震予報の成績と中国地震局の年度予報の成績を計算した。
(2)クラスタリングモデルに基づいて荷重・脱荷重応答比理論の改良
荷重・脱荷重応答比理論は、大地震を予測するために中国地震学者によって開発され、広く使用されている。大震の後に地震クラスタリングは、荷重-脱荷重応答比(LURR)値に大変動を引き起こする。クラスタリングの影響を排除するために、地震活動基準モデルとしてETASモデルをみなすのによって、LURR値について新計算方法を導入した。2008年に中国にWenchuan地震に新方案を応用した。結果は、LURRがゆっくりピーク値に増え、次の強い余震の前に暴落する。新しいLURR計算方案が原方案よりよいのを示す。
(3)クラスタリングモデルに比べで、前震の予測力の検証
クラスタリングモデルは、信頼な余震系列の予測できるが、主震の予測技能がまだ検討中である。イタリアとカリフォルニアの地震活動度の前震統計を研究した。結果は、本当のカタログで観測された前震活動は、ETASモデルによって予想されることと同じレベルがあるのを示す。
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