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研究摘要

利用Molchan图（MD）对不同地区的热红外（thermal infrared, TIR）异常与地震之间的关系进行了一些长期的统计研究，但这些研究存在缺陷：1)原始的Molchan图是基于空间均匀的泊松模型，但对于地震时空分布不均匀的非均匀系统会给出错误的评价；2)其中一些研究在应用MD之前已经对地震目录进行了聚类，然而，去聚类会给最终得分引入模糊性，它还可能掩盖前兆和“被删除”事件之间的潜在关系。到目前为止，我们不得不承认，证明地震与TIR异常之间的对应关系的长期统计证据仍然缺乏，TIR异常预测地震的能力有限。本研究利用美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）提供的夜间发射长波辐射（Outgoing Longwave Radiation, OLR）数据提取了中国大陆（20◦-54◦N, 73◦-135◦E）的TIR异常。2007年1月至2010年12月的数据为提取TIR异常的最佳参数和确定地震与TIR异常对应关系的最佳时间-距离-震级（time-distance-magnitude, TDM）窗口的训练数据集，2011年1月至2017年12月的数据为测试数据集。新的3D Molchan图为每个具有不同参数的模型提供了一个分数。与原始的MD不同，它只处理错过事件的比率和警告空间的大小，3D Molchan图量化了错误，包括假警报和错过的预测。我们假设不同子区域的最佳参数和TDM窗在空间上是可变的，因为不同的地质和气象背景导致信噪比在空间上是可变的。此外，我们构建了一个新的基于非地震二元警报的概率预测模型。结果表明，TIR异常与4.0级以上的正地震或逆地震有很强的相关性，地震引起的TIR异常在空间和时间上应具有持续性。此外，空间变量模型优于全局不变模型。我们成功地将非地震二元警报转化为基于TIR异常和相对强度指数的概率预测，相对强度指数被定义为每个空间单元中过去发生地震的比率。此外，我们的新概率模型优于空间非齐次泊松模型。但是，这个新的概率模型仍然是简单和薄弱的，未来还需要改进。