Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关实验视频

统计的短期地震预测预测.

Y Y Kagan, L Knopoff

    Science (New York, N.Y.)
    |June 19, 1987
    PubMed
    概括
    此摘要是机器生成的。

    这项研究引入了一种统计程序,以实时识别地震前冲击序列. 这种方法显著提高了地震预测的准确性,减少了1000多倍的不确定性.

    相关实验视频

    相关概念视频

    您也可能阅读

    相关文章

    通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

    排序
    Same author

    Climate change and the integrity of science.

    Science (New York, N.Y.)·2010
    Same author

    The elastic modulus, percolation, and disaggregation of strongly interacting, intersecting antiplane cracks.

    Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America·2009
    Same author

    The magnitude distribution of declustered earthquakes in Southern California.

    Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America·2000
    Same author

    Earthquake prediction: the scientific challenge.

    Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America·1996
    Same author

    A selective phenomenology of the seismicity of Southern California.

    Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America·1996
    Same author

    The organization of seismicity on fault networks.

    Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America·1996
    Same journal

    Erratum for the Research Article "Detecting supramolecular organic nanoparticles during heat wave".

    Science (New York, N.Y.)·2026
    Same journal

    Local signals, systemic decline.

    Science (New York, N.Y.)·2026
    Same journal

    The mechanics of liver regeneration.

    Science (New York, N.Y.)·2026
    Same journal

    Computing in a memory with physics.

    Science (New York, N.Y.)·2026
    Same journal

    Retraction.

    Science (New York, N.Y.)·2026
    Same journal

    Making time.

    Science (New York, N.Y.)·2026
    查看所有相关文章

    科学领域:

    • 地震学 地震学
    • 统计建模 统计建模
    • 地震预测预测地震预测

    背景情况:

    • 地震预测仍然是地震学中的一个重大挑战.
    • 识别前震序列对于预警系统至关重要.

    研究的目的:

    • 开发和验证用于实时识别前震序列的统计程序.
    • 评估该程序对未来强烈地震的预测能力.

    主要方法:

    • 采用了从骨折生长理论模型中得出的统计程序.
    • 分析使用了加利福尼亚州中部的7年地震数据库,截止幅度为1.5.
    • 该程序在正在进行时识别前冲击序列.

    主要成果:

    • 与波桑率相比,该统计程序将未来强烈地震发生率的不确定性降低了1000倍以上.
    • 在加利福尼亚州中部,大约三分之一的局部震级≥4.0的主要冲击是可预测的.
    • 预测对2.0至5.0级的前震有效,时间范围从小时到天.

    结论:

    • 开发的统计程序在地震预测方面取得了重大进展.
    • 预震序列的实时识别可以大大提高地震准备,降低地震风险.