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研究摘要

地震是危害最为严重的自然灾害之一，长期以来，研究人员一直致力于探索地震预测方法，以降低地震造成的人员伤亡和财产损失。近年来，有研究基于“加热核”（heating core）滤波方法开展长期统计分析，以探索与地震相关的热异常现象，但目前仍存在一些尚未解决的问题。具体而言：（1）不同震级地震产生的热异常是否存在差异尚未得到充分讨论；（2）高空间分辨率数据中的热异常通常呈离散斑点状分布，不利于对热异常进行统计分析。针对上述问题，本研究采用高空间分辨率热红外数据，研究“加热核”方法对不同震级地震（即 M ≥ 3、3.5、4、4.5 和 5）的预测表现。具体步骤如下：首先，采用重采样和移动窗口方法降低数据集的空间分辨率，并提取疑似热异常；其次，利用“加热核”滤波方法去除与地震活动无关的热噪声，从而识别潜在的地震相关热异常；随后，利用时间–距离–震级（Time–Distance–Magnitude，TDM）窗口建立地震事件与热异常之间的对应关系；最后，基于训练数据，采用新的三维误差图——包括错误发现率（False Discovery Rate，FDR）、假阴性率（False Negative Rate，FNR）和时空相关窗口——以及显著性检验方法，评估不同最低震级阈值条件下模型的预测性能，并利用测试数据集验证模型的稳健性。结果表明：（1）在采用“加热核”方法的条件下，不同震级地震所对应的热异常特征不存在明显差异；（2）基于“加热核”构建的最优模型能够利用热异常对其出现后 20 天以内、空间距离 200 km 范围以内的地震进行有效预测。综上，基于热红外异常和“加热核”方法构建的二元地震预测模型可为地震预测研究提供一定的参考。