地震模型、统计, 可测试的预报 |
发布于:2015/02/06 |
本书是第一个全面地在方法论上严格地分析地震的发生机理的著作,提出了基于多维点随机过程模型的理论来近似地震发生的模式和评估其参数。 作者表明,大多数这些参数有通用的价值. 这些结果有助于解释经典的地震分布:Omori定律和GutenbergRichter关系。作者得到一个关于地震次数的新的负二项分布(negativebinomial distribution),而不是泊松分布,然后对地震震源的空间分布确定了分形关联维。书中也表明地震震源机制和分布, 它遵循转动的柯西分布(rotational cauchy distribution)。这些统计和数学的进步能够使地震的定量预报成为可能,在这些预报中, 可以评估地震的时间、空间和震源取向机制。本书分为3部分含12章,第1部分 模型, 含第1-3章:1. 动机: 地震科学的挑战; 2. 地震的背景;3. 随机过程和地震发生模型。第2部分 统计,含第4-8章:4. 统计分布的地震数字:分支过程的结果;5. 地震的大小分布;6. 地震的时间分布;7. 地震位置的分布;8. 震源机制、定向和来源的复杂性。第3部分 可测试的预测, 含第9-12章:9. 全球的地震模式;10. 长期和短期地震预测; 11, 测试长期的地震预报; 12. 未来前景和问题。 本书适合地震相关领域的研究人员、工程师、教师和研究生阅读和参考。 吴永礼,研究员 (中国科学院力学研究所)来源:国外科技新书评介
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