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習近平總書記在視察唐山時的重要講話:我國是世界上自然災害最為嚴重的國家之一,災害種類多,分布地域廣,發生頻率高,造成損失重,這是一個基本國情。新中國成立以來特別是改革開放以來,我們不斷探索,確立了以防為主、防抗救相結合的工作方針,國家綜合防災減災救災能力得到全面提升。要總結經驗,進一步增強憂患意識、責任意識,堅持以防為主、防抗救相結合,堅持常態減災和非常態救災相統一,努力實現從注重災后救助向注重災前預防轉變,從應對單一災種向綜合減災轉變,從減少災害損失向減輕災害風險轉變,全面提升全社會抵御自然災害的綜合防范能力。防災減災救災事關人民生命財產安全,事關社會和諧穩定,是衡量執政黨領導力、檢驗政府執行力、評判國家動員力、體現民族凝聚力的一個重要方面。當前和今后一個時期,要著力從加強組織領導、健全體制、完善法律法規、推進重大防災減災工程建設、加強災害監測預警和風險防范能力建設、提高城市建筑和基礎設施抗災能力、提高農村住房設防水平和抗災能力、加大災害管理培訓力度、建立防災減災救災宣傳教育長效機制、引導社會力量有序參與等方面進行努力。

科研動態

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基于數據驅動(data-driven)技術的Ogata-Katsura 1993模型參數計算研究


  地震活動參數(例如G-R關系中的b值、a值,Omori-Utsu定律中的p值、ETAS模型中的α值…)在地震工程、地震危險性評價、地球動力學研究等多領域中有重要的應用價值。以往多利用設定固定的規則形狀、固定地震的數目或多尺度的時空窗口等主觀性較強的數據選擇方式進行計算,嚴重制約了結果的信度。隨著大數據、人工智能和機器學習新興技術的快速發展,基于數據驅動(data-driven)技術的非參數計算方法快速引入科學研究各領域,為此類無法預知參數空間分布形態的難題提供了新的解決方案。

  全球地震活動與核查技術研究室碩士研究生司政亞在導師蔣長勝研究員指導下,借鑒數據驅動(data-driven)技術思路,針對描述震級-頻度分布關系的連續函數表達式的Ogata-Katsura 1993模型參數計算,發展了相應的非參數計算方法。該方法利用大規模的Voronoi Cell網格剖分、構建貝葉斯準則(BIC)懲罰函數、最佳模型選擇方法等主要環節,可更為科學合理地獲得Ogata-Katsura 1993模型的β、μ和σ參數及其相應的絕對中位差(MAD)。相應的計算方法同樣適用于其他的具有明確的似然函數表達式的地震活動模型的參數計算。





利用數據驅動(data-driven)技術計算Ogata-Katsura 1993模型參數的流程和結果示例。
下圖分別給出了根據
BIC值和最佳模型選擇后獲得的3個參數的集合模型(ensemble model)結果



  該研究成果于201943日預先發表(Pre-Issue Publication)在國際期刊《Seismological Research Letters》上(Si, Z. Y., Jiang, C. S., 2019. Research on Parameters Calculation of the Ogata-Katsura 1993 Model in Frequency-Magnitude Distribution Based on Data-Driven Approach. Seismological Research Letters, doi: https://doi.org/10.1785/0220180372)。

發布時間:2019年04月04日