Testing the forecasting skills of aftershock models using a Bayesian framework
Notice bibliographique
Résumé
The Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS) model and the modified Omori law (MOL) are two aftershock rate models that are used for operational earthquake/aftershock forecasting. Previous studies have investigated the relative performance of the two models for specific case studies. However, a rigorous comparative evaluation of the forecasting performance of the basic aftershock rate models for several different earthquake sequences has not been done before. In this study, forecasts of five prominent aftershock sequences from multiple catalogs are computed using the Bayesian predictive distribution, which fully accounts for the uncertainties in the model parameters. This is done by the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling of the model parameters and forward simulation of the ETAS or MOL models to compute the aftershock forecasts. The forecasting results are evaluated using five different statistical tests, including two comparison tests. The forecasting skill tests indicate that the ETAS model tends to perform consistently well on the first three tests. The MOL fails the same tests for certain forecasting time intervals. However, in the comparison tests, it is not definite whether the ETAS model is the better performing model. This work demonstrates the use of forecast testing for different catalogs, which is also applicable to catalogs with a higher magnitude of completeness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».