Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Forecasting seismic activity rates in northwest Himalaya through multivariate autoregressive forecast of seismicity algorithm

Tytuł:
Forecasting seismic activity rates in northwest Himalaya through multivariate autoregressive forecast of seismicity algorithm
Autorzy:
Chingtham, Prasanta
Tiwari, Anurag
Yadav, Arabind Kumar
Data publikacji:
2019
Słowa kluczowe:
seismicity
autoregression
forecast model
Northwest Himalaya
sejsmiczność
autoregresja
model prognostyczny
Himalaje północno-zachodnie
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In this study, a model based on multivariate autoregressive forecast of seismicity (MARFS) algorithm is adopted to forecast seismic activity rates in northwest Himalaya, using the compiled homogenized moment magnitude (MW) based catalogue. For this purpose, each source zone delineated by Yadav et al. (Pure Appl Geophys 170:283–295, 2012) is divided into a spatial grid interval of 0.5° × 0.5° while the entire catalogue span (1975–2010) is segregated into six time periods/grids to estimate seismic activity rates spatially and temporally. These seismic activity rates which are estimated from spatial density map of hypocenters exhibit high values in Chaman Fault (Zone 1), Hindukush-Pamir region (Zone 3) and the mega thrust systems, i.e., Main Central Thrust, Main Boundary Thrust and Himalayan Frontal Thrust (Zone 4). Then, the seismic activity rates during 2011–2016 could be forecasted by extrapolating (through auto-regression procedure) those observed for previous time periods. The forecast seismic activity rates are estimated within the values of 0 and 7.57 with high values primarily observed in Hindukush-Pamir region of Zone 3 and the gently north-dipping thrust fault systems (Main Central Thrust, Main Boundary Thrust, Himalayan Frontal Thrust) of Zone 4. Finally, the associated area under the curve of receiver operating characteristics graph suggests the superiority of forecasting model with respect to random prediction, whereas results of the data-consistency test, i.e., N test of our model, exhibit consistency in between the observed and simulated likelihoods. Moreover, the hypothetical t test performed in between the spatial grids of forecast seismic activity rates and observed seismic activity rates confirms that the former is consistent with the latter.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies