餘震(統計/機率/衰減)模型

Stats Attenuation

Stats Attenuation

📐 工作原理與說明

① Gutenberg-Richter 頻度:用極大似然法由余震震級序列估計 b 值(lg e ÷(均值−Mmin+ΔM/2),ΔM=0.1)與 a 值(lg N + b·Mmin);② 大森律(Modified Omori):n(t)=K/(t+c)^p,輸入 K、c、p 與距主震天數 t,估算 t 時刻單位時間餘震頻次。

📚 深度解析:餘震頻度(G-R 關係)與衰減(大森律)模型

💡 常見使用場景

  • Gutenberg-Richter 頻度分析:把餘震震級序列錄入,用極大似然法估計 b 值(反映大小地震比例)與 a 值,b 值偏低說明中小地震相對少、能量更集中於強震。
  • 大森律(Omori)衰減估算:給定 K、c、p 引數與發震時間 t,計算修改後的大森律衰減率 n(t)=K/(t+c)^p,評估餘震頻次隨時間的衰減速度。
以 8 次餘震震級為例
[3.0,3.5,4.0,4.5,5.0,3.2,4.1,4.8](分檔 ΔM=0.1):均值 4.0125、Mmin=3.0,b=lg e/(均值−Mmin+ΔM/2)=0.4343/1.0625≈0.41;事件數 N=8,a=lg N+b·Mmin≈2.13。

❓ 常見問題(FAQ)

b 值大小說明什麼?
b 值越接近 1 表示大小地震比例符合典型構造地震(約每降 1 級數量增 10 倍);b 明顯小於 1 往往對應流體或採礦誘發等特定機制,需結合構造背景判斷。
大森律的 p 值怎麼用?
經典 p≈1;p 越大余震衰減越快、後續風險視窗越短;c 為時間平滑常數(天),t 為距主震的天數,n(t) 為 t 時刻的單位時間餘震頻次估算。
⚠️ 使用說明與注意事項
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📝工具簡介

餘震(統計/機率/衰減)模型。免費線上工具,純前端處理,資料不上傳,保護隱私安全。

✨功能特點

🎯使用場景