地震危险性分析中贝叶斯模型的意义及其应用

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本文重点讨论贝叶斯模型的推理结构及其在地震危险性分析中的意义。当历史记录较少时,用定值参数的常用模型(如,用确定平均发生率的泊松模型)不能给出危险性的合理估计。贝叶斯模型考虑了参数本身的不确定性,且能灵活地结合来自地震地质的信息,给出逻辑上一致的危险性估计。本文还提供了把地震地质证据和统计资料结合起来的具体力法,并附有简单列子作为说明。 This article focuses on the inference structure of the Bayesian model and its significance in earthquake hazard analysis. When there are few historical records, a common model of set-valued parameters, such as a Poisson model that determines the average incidence, can not give a reasonable estimate of the risk. The Bayesian model takes into account the uncertainty of the parameters themselves and can flexibly combine the information from the seismic geology to give a logically consistent risk estimate. This article also provides specific ways to combine seismic geological evidence with statistical data, with a simple list for illustration.
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