Статистическая сейсмология является предметом, который направлен на преодоление разрыва между физической и статистической моделями.
Она быстро развивалась в течение последних нескольких десятилетий и освещалась каждые два года на Международном практикуме по статистической сейсмологии.
В настоящее время этот семинар проводился девять раз во многих различных странах мира.
За последние несколько десятилетий было достигнуто много значительных успехов.
Одним из них является разработка моделей условной интенсивности для количественной оценки изменяющихся во времени скоростей сейсмичности.
Конкретным примером этого является модель ETAS, разработанная OGATA.
Она стала де-факто стандартной моделью, или нулевой гипотезой, для сравнения с другими моделями и идеями.
Преимущество использования моделей условной интенсивности заключается в том, что оценка их прогнозных характеристик может быть выполнена измеримым и статистическим способом с использованием структуры вероятностного выигрыша.
Это означает, что улучшения в понимании кластеризации землетрясений могут быть количественно оценены путем разработки новых идей в модели и их последующего сравнения с ETAS, или другими моделями, с использованием тестирования статистических гипотез.
В конечном счете, для повышения способности прогнозировать сейсмическую опасность необходимо тщательное тестирование моделей прогнозирования.
Вероятностное прогнозирование землетрясений и двоичное прогнозирование землетрясений являются одними из самых сложных проблем в геофизике.
В настоящее время многие ученые считают, что отдельные землетрясения невозможно предсказать детерминированно из-за неспособности наблюдать за многими фундаментальными процессами в системе, а также из-за присущей ей случайности.
Поэтому для того, чтобы наилучшим образом оценить уровень знаний, специалисты в области статистической сейсмологии уделяют больше внимания вероятностному прогнозированию.
Для обеспечения более надежных моделей прогнозирования землетрясений задача состоит в построении моделей, которые могут дать больший прирост информации по сравнению с эталонными моделями, такими как ETAS.
Это требует лучшего понимания физических процессов землетрясений, таких как подготовка и процессы разрушения очага землетрясения и взаимодействие между землетрясениями и тектонической средой.
Также, это требует разработки и внедрения усовершенствованных статистических методов проверки и подтверждения физических гипотез на основе полученных данных.
С быстрым развитием технологий наблюдения ученые добывают все больше и больше данных наблюдений.
Например, наблюдение с помощью GPS за перемещением поверхности Земли, наблюдение за косейсмической деформацией с помощью InSAR, ионосферные наблюдения и т.д. привносят статистические данные сейсмологии в эпоху больших данных.
Кроме того, понимание того, что такое землетрясение, расширилось за счет обнаружения медленных землетрясений, толчков и ОНЧ-землетрясений.
Эти новые наблюдения дают новые теории и подходы, помогающие ученым понять сейсмичность.
Для использования этих новых наблюдений перед статистическими сейсмологами стоят задачи по разработке новых методов более эффективного анализа этих данных и новых моделей для их увязки с процессом землетрясений и тектонической средой.
Для большего понимания того, как работает Земля, необходимо объединить понимание физики этого процесса с надежными статистическими методами.
Это и понимание связанных с этим неопределенностей в конечном итоге поможет удовлетворить важные потребности в сейсмологии и социальных и инженерных науках.
Что важно, это включает тестирование моделей прогнозирования землетрясений, раннего предупреждения о землетрясениях и второго квартала.
Статистическая сейсмология создала много проблем для статистиков и геофизиков, но, несомненно, еще много интересных открытий еще впереди.