深层高斯过程模型用于地震活动背景速率
摘要：时空地震性质为我们提供了对地壳应力状态演化和断层结构的深刻洞察。基于自激点过程的经验模型在分析地震活动中继续提供重要工具，鉴于与物理模型相关的认识不确定性。特别是，流行性类型余震序列（ETAS）模型作为研究地震目录的参考模型。传统的ETAS模型使用简单的参数定义独立于触发的地震背景率。这降低了基本ETAS模型对由非余震触发的非地震构造过程主导的地震群体中时间复杂的地震性模式的建模效果，例如流体注入。为了稳健地捕捉时间变化的地震活动率，我们将高斯过程的背景率作为ETAS的扩展引入深度高斯过程公式。高斯过程是具有协方差结构的函数空间的稳健非参数模型。通过将高斯过程的长度尺度结构与另一个高斯过程进行调节，我们获得了一个深度高斯过程：一个概率的、分层的模型，可自动调整其结构以匹配数据约束。我们展示了深度高斯过程-ETAS模型如何通过利用Metropolis-within-Gibbs方案高效采样，利用ETAS的分枝过程公式和Mat''ern高斯过程的随机偏微分方程（SPDE）近似。我们使用合成示例说明了我们的方法，并展示了深度高斯过程-ETAS模型成功捕捉到地震性的多尺度时间行为。然后，我们将结果应用于两个实际数据目录：2019年7月5日加利福尼亚州里奇克雷斯特（Ridgecrest）Mw 7.1地震目录和2016-2019年加利福尼亚州卡胡拉（Cahuilla）地震群体。
作者：Jack B. Muir and Zachary E. Ross
论文ID：2301.10518
分类：Geophysics
分类简称：physics.geo-ph
提交时间：2023-03-01