基于时空 RETAS 模型的地震随机去簇
应用统计
2022-07-06 v1 统计方法学
摘要
传染型余震序列（ETAS）模型是点过程，在地震学建模中已占据重要地位。其成功促使了多种不同版本 ETAS 模型的发展。在这些扩展中，RETAS 模型已显示出改进 ETAS 类模型建模能力的潜力。RETAS 模型将主震到达过程赋予一个更新过程，作为齐次泊松过程的替代。模型拟合通过基于似然的估计进行，直接优化精确似然。然而，从拟合的 RETAS 模型推断分支结构仍是一项具有挑战性的任务，因为目前可用于 ETAS 模型的去簇算法并不直接适用。本文通过开发一种迭代算法来解决该问题，以计算基于目录中所有可用信息的平滑主震与余震概率。因此，可获得空间强度函数的客观估计，并实现了一种迭代半参数方法来估计模型参数，使用信息准则来调节平滑参数。本文提出的方法在模拟数据和新西兰地震目录上进行了说明。
引用
@article{arxiv.2207.01816,
title = {Stochastic declustering of earthquakes with the spatiotemporal RETAS model},
author = {Tom Stindl and Feng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01816},
year = {2022}
}
备注
33 pages, 5 figures and 6 tables