A New 3-D Error Diagram for a More Balanced Assessment of Binary Alarms for Predicting Earthquakes: Application to TIR Anomalies in Sichuan Area, China
研究摘要
Molchan图旨在量化基于警报的地震预测的价值，它只比较假阴性率（false-negative rate, FNR）与警报时空体积（alerted time–space volume, ATSV）中目标事件的预期数量，而忽略了基本的性能指标，如错误发现率（false discovery rate, FDR）。FDR是不对应任何地震的警报与警报总数的比率，并量化警报的可信度。只最小化FNR的策略会导致太多的误报警报，从而导致对他们的不信任。本文基于报警器的FDR构造了一个新的显著性检验。我们构建了一个新的3-D误差图，其中x轴为报警的相对时空覆盖，y轴为FNR， z轴为FDR。3-D误差图的策略是平衡报警成本、错过事件带来的损失和低可信度报警带来的额外负面影响。利用新的三维误差图和简单的时间序列分析提取热红外异常（thermal infrared anomalies, TIRAs），从事件和警报的角度来看，四川地区11年的TIRAs与4.0级以上地震具有很强的统计相关性，并且我们的3-D误差图提供的分数比二维原始Molchan图更具一致性和鲁棒性，因此新方法有效地帮助找到更平衡的警报。
推荐引用
Z. Ying, D. Sornette and M. Qingyan, "A New 3-D Error Diagram for a More Balanced Assessment of Binary Alarms for Predicting Earthquakes: Application to TIR Anomalies in Sichuan Area, China," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 61, pp. 1-11, 2023, Art no. 5003311, doi: 10.1109/TGRS.2023.3293132.