Earthquake forecasting based on data assimilation: sequential Monte Carlo methods for renewal point processes

数据同化 计算机科学 蒙特卡罗方法 诱发地震 高斯过程 算法 高斯分布 数据挖掘 计量经济学 统计 气象学 地质学 数学 地震学 地理 物理 量子力学
作者
Maximilian J. Werner,Kayo Ide,Didier Sornette
出处
期刊:Nonlinear Processes in Geophysics [Copernicus Publications]
卷期号:18 (1): 49-70 被引量:21
标识
DOI:10.5194/npg-18-49-2011
摘要

Abstract. Data assimilation is routinely employed in meteorology, engineering and computer sciences to optimally combine noisy observations with prior model information for obtaining better estimates of a state, and thus better forecasts, than achieved by ignoring data uncertainties. Earthquake forecasting, too, suffers from measurement errors and partial model information and may thus gain significantly from data assimilation. We present perhaps the first fully implementable data assimilation method for earthquake forecasts generated by a point-process model of seismicity. We test the method on a synthetic and pedagogical example of a renewal process observed in noise, which is relevant for the seismic gap hypothesis, models of characteristic earthquakes and recurrence statistics of large quakes inferred from paleoseismic data records. To address the non-Gaussian statistics of earthquakes, we use sequential Monte Carlo methods, a set of flexible simulation-based methods for recursively estimating arbitrary posterior distributions. We perform extensive numerical simulations to demonstrate the feasibility and benefits of forecasting earthquakes based on data assimilation.

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