面向多样化海啸场景数据库的序贯贝叶斯更新性能研究

尽管序贯海啸场景检测框架已在我们的先前工作中得到验证，但从实际应用角度来看仍有若干任务需要解决。本研究旨在使用包含复杂断层破裂模式与非均匀滑动分布的多样化数据库，来评估先前海啸场景检测框架的性能。具体而言，我们比较了场景叠加方法与先前最可能场景检测方法的有效性。此外，分析了观测时间窗口长度如何影响这两种方法的准确性。我们利用了一个现有的包含1771个海啸场景的数据库，该数据库以美国华盛顿州韦斯特波特市为目标，包含卡斯卡迪亚俯冲带断层破裂产生的合成波高记录和淹没分布。数据库中使用的非均匀滑动模式增加了场景的多样性，从而使其成为评估场景叠加性能的合适数据库。为评估性能，我们考虑了短于15分钟的各种观测时间窗口，并将数据库划分为五个测试与学习集。分析了最大近海波高、淹没深度及其分布的评估精度，以考察场景叠加方法相对于先前方法的优势。我们引入了动态时间规整（DTW）方法作为附加基准，并将其结果与贝叶斯场景检测方法的结果进行了比较。