准确地计算地震活动参数在地震工程学、地球动力学研究和地震危险性分析中具有重要意义，然而由于板内地震活动在时空上的高度不均匀性、地震监测能力的时空显著差异性等因素影响，这一问题的解决仍具有较大的挑战性。尤其是近年来随着页岩气等非常规能源开发、水库蓄放水、矿山开采、碳封存和储气库蓄放气体等局部小场地工业开采诱发地震研究的快速发展，迫切需要对精准的地震活动参数计算技术支持。传统的地震活动参数计算方法在数据选择方面，采用固定窗口或者固定地震数目的方式，存在很大的人为主观性。

中国地震局地球物理研究所尹凤玲副研究员、蒋长胜研究员，针对时间序列b值的精准计算问题，基于数据驱动（data-driven）技术，发展了一种新型的无参数计算方法（TbDD-AIC）。数据驱动技术的核心思想是，通过建立大量的空间划分随机模型，设计有效的模型选取准则并优选最佳模型，利用集合中值获得更符合真实分布的计算结果。图1给出了基于数据驱动技术的时间序列b值的计算方法流程图。研究中分别探讨了采用AIC准则、BIC准则、BIC与AIC的混合准则、分配权重准则等四种模型选择方法的影响（图2），利用复杂的人工合成地震目录以及实际地震案例进行了方法有效性评估（图3），并与传统的b值计算滑动窗口法进行了比较研究。结果表明，采用AIC准则选取一定比例（例如模型总数的5%）的最优模型，并以集合中值作为最终计算结果，可以较好地恢复人工合成地震目录的设计参数b0值。

该项研究的创新点体现在：（1）由于TbDD-AIC方法在震级-频度关系上采用的OK1993模型是连续、渐变的非线性函数，可同时给出最小完整性震级和b值，因此可充分利用大震后短时间内余震序列记录不完整但数量较大的小震级事件，计算结果更稳定可靠；（2）无需设置地震数据选择的规则即可自动获得优选的计算结果，由此避免了人为主观性对结果的影响；（3）能够较为准确地识别出时间序列中的b值突变。在应用领域上，TbDD-AIC方法可为地震活动模拟、地震危险分析提供有效的工具，计算结果可为地震工程学和地球动力学研究提供基础参数，并可广泛应用于新型工业活动的地震风险管控等场景中。

图1 时间序列b值的计算方法流程图。（a）时间段随机剖分。（b）OK1993模型参数拟合。（c）随机模型的AIC值分布及最优模型选择。（d）最优模型的b值集合中值及绝对中位差。

图2 不同模型选择准则的结果比较

图3 利用TbDD-AIC方法计算2021年MS6.4漾濞地震的时间序列b值。(c)黑色曲线为b值分布。墨绿色为其绝对中位差分布。粉色曲线为利用TbDD-BIC (Jiang et al., 2021a)计算得到的时间序列b值; (e)为不同滑动窗口法得到的计算结果。

相关成果近期将正式刊发在国际学术期刊《Geophysical Journal International》（Yin, F. L., Jiang, C. S., 2024. Enhanced b-value time series calculation method using data-driven approach. Geophysical Journal International, 236(1): 78-87）。研究受国家重点研发计划项目（2023YFC3012005）、国家自然基金联合基金项目（U203920）和中国地震局地球物理研究所基本科研业务费项目（DQJB22Z01）共同资助。

【作者简介】

第一作者：尹凤玲，博士、副研究员，主要从事地震活动性分析和地球动力学研究。E-mail: yinfengling@cea-igp.ac.cn

通讯作者：蒋长胜，博士、研究员，主要从事地震监测技术与地震预测理论研究。E-mail: jiangcs@cea-igp.ac.cn