Расширенный поиск
Группируемость землетрясений во времени и пространстве в задачах оценки сейсмической опасности
Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН
Журнал: Геофизические процессы и биосфера
Том: 21
Номер: 4
Год: 2022
Страницы: 241-256
УДК: 550.34
Показать библиографическую ссылку
Быкова В.В., Галина
Н.А., Татевосян
Р.Э., Лукк
А.А. Группируемость землетрясений во времени и пространстве в задачах оценки сейсмической опасности // Геофизические процессы и биосфера. 2022. Т. 21. № 4. С. 241-256. DOI: 10.21455/GPB2022.4-17
@article{БыковаГруппируемость2022,
author = "Быкова, В. В. and Галина,
Н. А. and Татевосян,
Р. Э. and Лукк,
А. А.",
title = "Группируемость землетрясений во времени и пространстве в задачах оценки сейсмической опасности",
journal = "Геофизические процессы и биосфера",
year = 2022,
volume = "21",
number = "4",
pages = "241-256",
doi = "10.21455/GPB2022.4-17",
language = "Russian"
}
Скопировать ссылку в формате ГОСТ
Скопировать ссылку BibTex
Ключевые слова: сейсмичность, группирование, декластеризация, сосредоточенная компонента, рассеянная компонента, максимальная магнитуда.
Аннотация: В результате обзора методов выделения групповых событий утверждается, что пока не существует универсального алгоритма выявления в структуре сейсмичности образований физической природы, поэтому метод декластеризации каталога должен подбираться как под существующую структуру исходных данных, так и под конкретную задачу. Предлагается декластеризацию каталогов землетрясений применять с большой осторожностью, поскольку такая процедура может существенно искажать оценку сейсмической опасности. Проведена работа по сбору информации о землетрясениях Яно-Индигирской низменности в северной Якутии, недостаточно изученной в сейсмическом отношении. Для выделения группируемых событий проведена декластеризация каталога региона различными методами, а также выполнено разделение событий на сосредоточенную (групповую) и рассеянную (фоновую) составляющие. Показано, что эти составляющие существенно различаются графиками повторяемости и максимальными наблюдавшимися магнитудами землетрясений Mmax, что во многом определяет оценку сейсмической опасности.
Список литературы: Арефьев С.С., Татевосян Р.Э., Шебалин Н.В. Способ измерения параметров сейсмического режима. Авторское свидетельство СССР № 1712917. 1991.
Бачманов Д.М., Кожурин А.И., Трифонов В.Г. База данных активных разломов Евразии // Геодинамика и тектонофизика. 2017. Т. 8, № 4. С. 711–736. https://doi.org/10.5800/GT-2017-8-4-0314
Галина Н.А., Быкова В.В., Вакарчук Р.Н., Татевосян Р.Э. Влияние декластеризации каталогов землетрясений на оценку сейсмической опасности // Вопросы инженерной сейсмологии. 2018. Т. 45, № 1. С. 5–18. https://doi.org/10.21455/VIS2018.1-1
Геодакян Э.Г., Оганесян С.М. Об активизации слабой сейсмичности центральной части Армении // Изв. НАН РА. Науки о Земле. 2011. Т. 64, № 3. С. 27–39.
Гусев А.А., Палуева А.А. Первые результаты исследования статистики направлений для пар эпицентров землетрясений-соседей на Камчатке // Геодинамика и тектонофизика. 2016. Т. 7, № 4. С. 529–543. https://doi.org/10.5800/GT-2016-7-4-0221
Дещеревский А.В., Мирзоев К.М., Лукк А.А. Критерии группирования землетрясений с учётом пространственной неоднородности сейсмичности // Физика Земли. 2016. № 1. С. 79–97. https://doi.org/10.7868/S0002333715060022
Дзиевонский А.М., Прозоров А.Г. Автомодельное определение группирования землетрясений // Вычислительная сейсмология. Вып. 16. М.: Наука, 1984. С. 10–21.
Завьялов А.Д. Среднесрочный прогноз землетрясений. Основы, методика, реализация. М.: Наука, 2006. 242 с.
Кейлис-Борок В.И., Кособоков В.Г. Периоды повышенной вероятности возникновения для возникновения сильнейших землетрясений мира // Математические методы в сейсмологии и геодинамике. (Вычислительная сейсмология. Вып. 19). М.: Наука, 1986. С. 48–58.
Кролевец А.Н. Плоскости разломов Кроноцкого землетрясения 5 декабря 1997 г. // Геофизический мониторинг Камчатки: Материалы научно-технич. конференции, Петропавловск-Камчатский, 17–18 января 2006 г. Петропавловск-Камчатский: ГС РАН, 2006. С. 32–39.
Лукк А.А. Пространственно-временные последовательности слабых землетрясений Гармского района // Изв. АН СССР. Сер. Физика Земли. 1978. № 2. С. 25–37.
Лукк А.А. Выделение линейных образований в структуре сейсмичности путём вычисления скалярных произведений ближайших во времени пар сейсмических событий // Сейсмические приборы. 2022. Т. 58, № 3. C. 61–77. https://doi.org/10.21455/si2022.3-4
Лукк А.А., Турчанинов И.В. Выявление линейных последовательностей эпицентров землетрясений в сейсмическом поле Гармского района // Физика Земли. 1998. № 10. С. 3–21.
Молчан Г.М., Дмитриева О.Е. Идентификация афтершоков: обзор и новые методы // Современные методы интерпретации сейсмологических данных. (Вычислительная сейсмология. Вып. 24). М.: Наука, 1991. С. 19–50.
Мирзоев К.М. Группирование землетрясений Таджикистана // Изв. АН ТаджССР. Отд. физ.-мат. и геол.-хим. наук. 1980. № 1 (75). С. 62–70.
Мирзоев К.М. Методика выделения связанных землетрясений // Докл. АН ТаджССР. 1988. Т. XXXI, № 3. С. 182–186.
Мирзоев К.М., Азизова А.А. Статистические закономерности группирования коровых землетрясений Таджикистана и прилегающих территорий // Землетрясения Средней Азии и Казахстана в 1981. Душанбе: Дониш, 1983. С. 48–68.
Писаренко В.Ф., Родкин М.В. Декластеризация потока сейсмических событий, статистический анализ // Физика Земли. 2019. № 5. С. 38–52. https://doi.org/10.31857/S0002-33372019538-52
Прозоров А.Г. Динамический алгоритм выделения афтершоков для мирового каталога землетрясений // Математические методы в сейсмологии и геодинамике. (Вычислительная сейсмология. Вып. 19). М.: Наука, 1986. С. 58–62.
Салтыков В.А., Кугаенко Ю.А., Кравченко Н.М., Коновалова А.А. Параметрическое представление динамики сейсмичности Камчатки // Вулканология и сейсмология. 2013. № 1. С. 65–84. https://doi.org/10.7868/S0203030613010069
Смирнов В.Б. Прогностические аномалии сейсмического режима. I. Методические основы подготовки исходных данных // Геофизические исследования. 2009. Т. 10, № 2. С. 7–22.
Смирнов В.Б., Люсина А.В. О временной структуре афтершоковых последовательностей (на примере Аляскинского и Камчатского землетрясений) // Вулканология и сейсмология. 1990. № 6. С. 45–54.
Соболев Г.А., Пономарев А.В. Физика землетрясений и предвестники. М.: Наука, 2003. 270 с.
Шебалин П.Н. Цепочки эпицентров как индикатор возрастания радиуса корреляции сейсмичности перед сильными землетрясениями // Вулканология и сейсмология. 2005. № 1. С. 3–15.
Aki K. Some problems in statistical seismology // Zisin. 1956. V. 8, Iss. 4. P. 205–228. [in Japanese]. https://doi.org/10.4294/zisin1948.8.4_205
Baiesi M., Paczuski M. Scale-free networks of earthquakes and aftershocks // Phys. Rev. E. 2004. V. 69, Iss. 6. Art. 066106. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.69.066106
Bak P., Christensen K., Danon L., Scanlon T. Unified scaling law for earthquakes // Phys. Rev. Lett. 2002. V. 88, Iss. 17. Art. 178501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.88.178501
Boyd O.S. Including foreshocks and aftershocks in time‐independent probabilistic seismic‐hazard analyses // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2012. V. 102, N 3. Р. 909–917. https://doi.org/10.1785/0120110008
Console R., Jackson D.D., Kagan Y.Y. Using the ETAS model for catalog declustering and seismic background assessment // Pure Appl. Geophys. 2010. V. 167, Iss. 6–7. P. 819–830. https://doi.org/10.1007/s00024-010-0065-5
Corral A. Local distributions and rate fluctuations in a unified scaling law for earthquakes // Phys. Rev. E. 2003. V. 68, Iss. 3. Art. 035102(R). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.68.035102
Davidsen J., Paczuski M. Analysis of the spatial distribution between successive earthquakes // Phys. Rev. Lett. 2005. V. 94, Iss. 4. Art. 048501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.94.048501
Davis S.D., Frohlich C. Single-link cluster analysis, synthetic earthquake catalogues, and aftershock identification // Geophys. J. Int. 1991. V. 104, Iss. 2. P. 289–306. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1991.tb02512.x
Frohlich C., Davis S.D. Single-link cluster analysis as a method to evaluate spatial and temporal properties of earthquake catalogues // Geophys. J. Int. 1990. V. 100, Iss. 1. P. 19–32. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1990.tb04564.x
Gardner J., Knopoff L. Is the sequence of earthquakes in Southern California, with aftershocks removed, Poissonian? // Bull. Seismol. Soc. Amer. 1974. V. 64, N 5. P. 1363–1367. https://doi.org/10.1785/BSSA0640051363
Hirata T. Omori’s power law aftershock sequences of microfracturing in rock fracture experiment // J. Geophys. Res. 1987. V. 92, Iss. B7. P. 6215–6221. https://doi.org/10.1029/JB092iB07p06215
Kagan Y.Y. Likelihood analysis of earthquake catalogues // Geophys. J. Int. 1991. V. 106, Iss. 1. P. 135–148. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1991.tb04607.x
Kagan Y.Y, Jackson D.D. Long-term earthquake clustering // Geophys. J. Int. 1991. V. 104, Iss. 1. P. 117–133. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1991.tb02498.x
Kagan Y., Knopoff L. Statistical search for non-random features of the seismicity of strong earthquakes // Phys. Earth Planet. Inter. 1976. V. 12, Iss. 4. P. 291–318. https://doi.org/10.1016/0031-9201(76)90026-1
Knopoff L. The statistics of earthquakes in Southern California // Bull. Seism. Soc. Amer. 1964. V. 54, N 6A. P. 1871–1873. https://doi.org/10.1785/BSSA05406A1871
Latora V., Rapisarda A., Vinciguerra S. A fractal approach to the temporal distribution of microseismicity at the low eastern flank of Mt. Etna during 1989–1994 // Phys. Earth Planet. Inter. 1998. V. 109, Iss. 3–4. P. 115–127. https://doi.org/10.1016/S0031-9201(98)00124-1
Marzocchi W., Taroni M. Some thoughts on declustering in probabilistic seismic-hazard analysis // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2014. V. 104, N 4. P. 1838–1845. https://doi.org/10.1785/0120130300
McNally K. Spatial, Temporal, and Mechanistic Character in Earthquake Occurrence: A Segment of the San Andreas Fault in Central California: Ph.D. Thesis. 1976.
Molchan G.M, Dmitrieva O.E. Aftershock identification: methods and new approaches // Geophys. J. Int. 1992. V. 109, Iss. 3. P. 501–516. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1992.tb00113.x
Musmeci F., Vere-Jones D. A spacetime clustering model for historical earthquakes // Ann. Inst. Statist. Math. 1992. V. 44, Iss. 1. P. 1–11. https://doi.org/10.1007/BF00048666
Ogata Y. Statistical models for earthquake occurrences and residual analysis for point processes // J. Amer. Statist. Assoc. 1988. V. 83, N 401. P. 9–27. https://doi.org/10.2307/2288914
Ogata Y. Space-time point-process models for earthquake occurrences // Ann. Inst. Statist. Math. 1998. V. 50, Iss. 2. P. 379–402. https://doi.org/10.1023/A:1003403601725
Ogata Y., Zhuang J. Space–time ETAS models and an improved extension // Tectonophysics. 2006. V. 413, Iss. 1–2. P. 13–23. https://doi.org/10.1016/j.tecto.2005.10.016
Omori F. On the aftershocks of earthquake // J. Coll. Sci. Imp. Univ. Tokyo. 1894. V. 7. P. 111–200.
Öncel A.O., Main I., Alptekin Ö., Cowie P. Temporal variations in the clustering property of seismicity in the North Anatolian fault zone between 31 °E and 41 °E // Pure Appl. Geophys. 1996. V. 147, Iss. 1. P. 147–159. https://doi.org/10.1007/BF00876441
Prozorov A.G., Dziewonski A.M. A method of studying variations in the clustering property of earthquakes: Application to the analysis of global seismicity // J. Geophys. Res. 1982. V. 87, Iss. B4. P. 2829–2839. https://doi.org/10.1029/JB087iB04p02829
Rathbun S.L. Modeling marked spatio-temporal point patterns // Bull. Int. Statist. Inst. 1993. V. 55, Book 2. P. 379–396.
Reasenberg P. Second-order moment of central California seismicity, 1969–82 // J. Geophys. Res. 1985. V. 90, Iss. B7. P. 5479–5495. https://doi.org/10.1029/JB090iB07p05479
Savage W.U. Microearthquake clustering near Fairview Peak, Nevada, and in the Nevada seismic zone // J. Geophys. Res. 1972. V. 77, Iss. 35. P. 7049–7056. https://doi.org/10.1029/JB077i035p07049
Smalley R.F., Chatelain J.-L., Turcott D.L., Prévot R. A fractal approach to the clustering of earthquakes: Applications to the seismicity of the New Hebrides // Bull. Seismol. Soc. Amer. 1987. V. 77, N 4. P. 1368–1381. https://doi.org/10.1785/BSSA0770041368
Tosi P. Seismogenic structure behaviour revealed by spatial clustering of seismicity in Umbria-Marche Region (Central Italy) // Ann. Geophys. 1998. V. 41, N 2. P. 215–224. https://doi.org/10.4401/ag-4331
Uhrhammer R. Characteristics of Northern and Central California seismicity // Earthquake Notes. 1986. V. 57, N 1. P. 21.
Utsu T. Aftershock and earthquake statistics (I): Some parameters which characterize an aftershock sequence and their interrelations // J. Fac. Sci. Hokkaido Univ. Ser. 7: Geophysics. 1969. V. 3, N 3. P. 129–195.
van Lieshout M.N.M., Stein A. Earthquake modelling at the country level using aggregated spatio-temporal point processes // Math. Geosci. 2012. V. 44, Iss. 3. P. 309–326. https://doi.org/10.1007/s11004-011-9380-3
van Stiphout T., Zhuang J., Marsan D. Seismicity declustering // Community Online Resource for Statistical Seismicity Analysis. 2012. https://doi.org/10.5078/corssa-52382934
Vecchio A., Carbone V., Sorriso-Valvo L., De Rose C., Guerra I., Harabaglia P. Statistical properties of earthquakes clustering // Nonlin. Processes Geophys. 2008. V. 15, Iss. 2. P. 333–338. https://doi.org/10.5194/npg-15-333-2008
Wyss M., Sammis Ch.G., Robert M. Nadeau R.M., Wiemer S. Fractal dimension and b-value on creeping and locked patches of the San Andreas Fault near Parkfield, California // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2004. V. 94, N 2. P. 410–421. https://doi.org/10.1785/0120030054
Zaliapin I., Ben-Zion Y. Earthquake clusters in Southern California I: Identification and stability // J. Geophys. Res. 2013. V. 118, Iss. 6. P. 2847–2864. https://doi.org/10.1002/jgrb.50179
Zaliapin I., Gabrielov A., Keilis-Borok V., Wong H. Clustering analysis of seismicity and aftershock identification // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 101, Iss. 1–4. Art. 018501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.101.018501
Zhuang J., Ogata Y., Vere-Jones D. Stochastic declustering of space-time earthquake occurrences // J. Amer. Statist. Assoc. 2002. V. 97, Iss. 458. P. 369–380. https://doi.org/10.1198/016214502760046925
Zhuang J., Ogata Y., Vere-Jones D. Analyzing earthquake clustering features by using stochastic reconstruction // J. Geophys. Res. 2004. V. 109, Iss. B5. Art. B05301. https://doi.org/10.1029/2003JB002879
Zhuang J., Werner M.J., Hainzl S., Harte D., Zhou S. Basic models of seismicity: Spatiotemporal models // Community Online Resource for Statistical Seismicity Analysis. 2011. https://doi.org/10.5078/corssa-07487583
Бачманов Д.М., Кожурин А.И., Трифонов В.Г. База данных активных разломов Евразии // Геодинамика и тектонофизика. 2017. Т. 8, № 4. С. 711–736. https://doi.org/10.5800/GT-2017-8-4-0314
Галина Н.А., Быкова В.В., Вакарчук Р.Н., Татевосян Р.Э. Влияние декластеризации каталогов землетрясений на оценку сейсмической опасности // Вопросы инженерной сейсмологии. 2018. Т. 45, № 1. С. 5–18. https://doi.org/10.21455/VIS2018.1-1
Геодакян Э.Г., Оганесян С.М. Об активизации слабой сейсмичности центральной части Армении // Изв. НАН РА. Науки о Земле. 2011. Т. 64, № 3. С. 27–39.
Гусев А.А., Палуева А.А. Первые результаты исследования статистики направлений для пар эпицентров землетрясений-соседей на Камчатке // Геодинамика и тектонофизика. 2016. Т. 7, № 4. С. 529–543. https://doi.org/10.5800/GT-2016-7-4-0221
Дещеревский А.В., Мирзоев К.М., Лукк А.А. Критерии группирования землетрясений с учётом пространственной неоднородности сейсмичности // Физика Земли. 2016. № 1. С. 79–97. https://doi.org/10.7868/S0002333715060022
Дзиевонский А.М., Прозоров А.Г. Автомодельное определение группирования землетрясений // Вычислительная сейсмология. Вып. 16. М.: Наука, 1984. С. 10–21.
Завьялов А.Д. Среднесрочный прогноз землетрясений. Основы, методика, реализация. М.: Наука, 2006. 242 с.
Кейлис-Борок В.И., Кособоков В.Г. Периоды повышенной вероятности возникновения для возникновения сильнейших землетрясений мира // Математические методы в сейсмологии и геодинамике. (Вычислительная сейсмология. Вып. 19). М.: Наука, 1986. С. 48–58.
Кролевец А.Н. Плоскости разломов Кроноцкого землетрясения 5 декабря 1997 г. // Геофизический мониторинг Камчатки: Материалы научно-технич. конференции, Петропавловск-Камчатский, 17–18 января 2006 г. Петропавловск-Камчатский: ГС РАН, 2006. С. 32–39.
Лукк А.А. Пространственно-временные последовательности слабых землетрясений Гармского района // Изв. АН СССР. Сер. Физика Земли. 1978. № 2. С. 25–37.
Лукк А.А. Выделение линейных образований в структуре сейсмичности путём вычисления скалярных произведений ближайших во времени пар сейсмических событий // Сейсмические приборы. 2022. Т. 58, № 3. C. 61–77. https://doi.org/10.21455/si2022.3-4
Лукк А.А., Турчанинов И.В. Выявление линейных последовательностей эпицентров землетрясений в сейсмическом поле Гармского района // Физика Земли. 1998. № 10. С. 3–21.
Молчан Г.М., Дмитриева О.Е. Идентификация афтершоков: обзор и новые методы // Современные методы интерпретации сейсмологических данных. (Вычислительная сейсмология. Вып. 24). М.: Наука, 1991. С. 19–50.
Мирзоев К.М. Группирование землетрясений Таджикистана // Изв. АН ТаджССР. Отд. физ.-мат. и геол.-хим. наук. 1980. № 1 (75). С. 62–70.
Мирзоев К.М. Методика выделения связанных землетрясений // Докл. АН ТаджССР. 1988. Т. XXXI, № 3. С. 182–186.
Мирзоев К.М., Азизова А.А. Статистические закономерности группирования коровых землетрясений Таджикистана и прилегающих территорий // Землетрясения Средней Азии и Казахстана в 1981. Душанбе: Дониш, 1983. С. 48–68.
Писаренко В.Ф., Родкин М.В. Декластеризация потока сейсмических событий, статистический анализ // Физика Земли. 2019. № 5. С. 38–52. https://doi.org/10.31857/S0002-33372019538-52
Прозоров А.Г. Динамический алгоритм выделения афтершоков для мирового каталога землетрясений // Математические методы в сейсмологии и геодинамике. (Вычислительная сейсмология. Вып. 19). М.: Наука, 1986. С. 58–62.
Салтыков В.А., Кугаенко Ю.А., Кравченко Н.М., Коновалова А.А. Параметрическое представление динамики сейсмичности Камчатки // Вулканология и сейсмология. 2013. № 1. С. 65–84. https://doi.org/10.7868/S0203030613010069
Смирнов В.Б. Прогностические аномалии сейсмического режима. I. Методические основы подготовки исходных данных // Геофизические исследования. 2009. Т. 10, № 2. С. 7–22.
Смирнов В.Б., Люсина А.В. О временной структуре афтершоковых последовательностей (на примере Аляскинского и Камчатского землетрясений) // Вулканология и сейсмология. 1990. № 6. С. 45–54.
Соболев Г.А., Пономарев А.В. Физика землетрясений и предвестники. М.: Наука, 2003. 270 с.
Шебалин П.Н. Цепочки эпицентров как индикатор возрастания радиуса корреляции сейсмичности перед сильными землетрясениями // Вулканология и сейсмология. 2005. № 1. С. 3–15.
Aki K. Some problems in statistical seismology // Zisin. 1956. V. 8, Iss. 4. P. 205–228. [in Japanese]. https://doi.org/10.4294/zisin1948.8.4_205
Baiesi M., Paczuski M. Scale-free networks of earthquakes and aftershocks // Phys. Rev. E. 2004. V. 69, Iss. 6. Art. 066106. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.69.066106
Bak P., Christensen K., Danon L., Scanlon T. Unified scaling law for earthquakes // Phys. Rev. Lett. 2002. V. 88, Iss. 17. Art. 178501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.88.178501
Boyd O.S. Including foreshocks and aftershocks in time‐independent probabilistic seismic‐hazard analyses // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2012. V. 102, N 3. Р. 909–917. https://doi.org/10.1785/0120110008
Console R., Jackson D.D., Kagan Y.Y. Using the ETAS model for catalog declustering and seismic background assessment // Pure Appl. Geophys. 2010. V. 167, Iss. 6–7. P. 819–830. https://doi.org/10.1007/s00024-010-0065-5
Corral A. Local distributions and rate fluctuations in a unified scaling law for earthquakes // Phys. Rev. E. 2003. V. 68, Iss. 3. Art. 035102(R). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.68.035102
Davidsen J., Paczuski M. Analysis of the spatial distribution between successive earthquakes // Phys. Rev. Lett. 2005. V. 94, Iss. 4. Art. 048501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.94.048501
Davis S.D., Frohlich C. Single-link cluster analysis, synthetic earthquake catalogues, and aftershock identification // Geophys. J. Int. 1991. V. 104, Iss. 2. P. 289–306. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1991.tb02512.x
Frohlich C., Davis S.D. Single-link cluster analysis as a method to evaluate spatial and temporal properties of earthquake catalogues // Geophys. J. Int. 1990. V. 100, Iss. 1. P. 19–32. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1990.tb04564.x
Gardner J., Knopoff L. Is the sequence of earthquakes in Southern California, with aftershocks removed, Poissonian? // Bull. Seismol. Soc. Amer. 1974. V. 64, N 5. P. 1363–1367. https://doi.org/10.1785/BSSA0640051363
Hirata T. Omori’s power law aftershock sequences of microfracturing in rock fracture experiment // J. Geophys. Res. 1987. V. 92, Iss. B7. P. 6215–6221. https://doi.org/10.1029/JB092iB07p06215
Kagan Y.Y. Likelihood analysis of earthquake catalogues // Geophys. J. Int. 1991. V. 106, Iss. 1. P. 135–148. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1991.tb04607.x
Kagan Y.Y, Jackson D.D. Long-term earthquake clustering // Geophys. J. Int. 1991. V. 104, Iss. 1. P. 117–133. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1991.tb02498.x
Kagan Y., Knopoff L. Statistical search for non-random features of the seismicity of strong earthquakes // Phys. Earth Planet. Inter. 1976. V. 12, Iss. 4. P. 291–318. https://doi.org/10.1016/0031-9201(76)90026-1
Knopoff L. The statistics of earthquakes in Southern California // Bull. Seism. Soc. Amer. 1964. V. 54, N 6A. P. 1871–1873. https://doi.org/10.1785/BSSA05406A1871
Latora V., Rapisarda A., Vinciguerra S. A fractal approach to the temporal distribution of microseismicity at the low eastern flank of Mt. Etna during 1989–1994 // Phys. Earth Planet. Inter. 1998. V. 109, Iss. 3–4. P. 115–127. https://doi.org/10.1016/S0031-9201(98)00124-1
Marzocchi W., Taroni M. Some thoughts on declustering in probabilistic seismic-hazard analysis // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2014. V. 104, N 4. P. 1838–1845. https://doi.org/10.1785/0120130300
McNally K. Spatial, Temporal, and Mechanistic Character in Earthquake Occurrence: A Segment of the San Andreas Fault in Central California: Ph.D. Thesis. 1976.
Molchan G.M, Dmitrieva O.E. Aftershock identification: methods and new approaches // Geophys. J. Int. 1992. V. 109, Iss. 3. P. 501–516. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1992.tb00113.x
Musmeci F., Vere-Jones D. A spacetime clustering model for historical earthquakes // Ann. Inst. Statist. Math. 1992. V. 44, Iss. 1. P. 1–11. https://doi.org/10.1007/BF00048666
Ogata Y. Statistical models for earthquake occurrences and residual analysis for point processes // J. Amer. Statist. Assoc. 1988. V. 83, N 401. P. 9–27. https://doi.org/10.2307/2288914
Ogata Y. Space-time point-process models for earthquake occurrences // Ann. Inst. Statist. Math. 1998. V. 50, Iss. 2. P. 379–402. https://doi.org/10.1023/A:1003403601725
Ogata Y., Zhuang J. Space–time ETAS models and an improved extension // Tectonophysics. 2006. V. 413, Iss. 1–2. P. 13–23. https://doi.org/10.1016/j.tecto.2005.10.016
Omori F. On the aftershocks of earthquake // J. Coll. Sci. Imp. Univ. Tokyo. 1894. V. 7. P. 111–200.
Öncel A.O., Main I., Alptekin Ö., Cowie P. Temporal variations in the clustering property of seismicity in the North Anatolian fault zone between 31 °E and 41 °E // Pure Appl. Geophys. 1996. V. 147, Iss. 1. P. 147–159. https://doi.org/10.1007/BF00876441
Prozorov A.G., Dziewonski A.M. A method of studying variations in the clustering property of earthquakes: Application to the analysis of global seismicity // J. Geophys. Res. 1982. V. 87, Iss. B4. P. 2829–2839. https://doi.org/10.1029/JB087iB04p02829
Rathbun S.L. Modeling marked spatio-temporal point patterns // Bull. Int. Statist. Inst. 1993. V. 55, Book 2. P. 379–396.
Reasenberg P. Second-order moment of central California seismicity, 1969–82 // J. Geophys. Res. 1985. V. 90, Iss. B7. P. 5479–5495. https://doi.org/10.1029/JB090iB07p05479
Savage W.U. Microearthquake clustering near Fairview Peak, Nevada, and in the Nevada seismic zone // J. Geophys. Res. 1972. V. 77, Iss. 35. P. 7049–7056. https://doi.org/10.1029/JB077i035p07049
Smalley R.F., Chatelain J.-L., Turcott D.L., Prévot R. A fractal approach to the clustering of earthquakes: Applications to the seismicity of the New Hebrides // Bull. Seismol. Soc. Amer. 1987. V. 77, N 4. P. 1368–1381. https://doi.org/10.1785/BSSA0770041368
Tosi P. Seismogenic structure behaviour revealed by spatial clustering of seismicity in Umbria-Marche Region (Central Italy) // Ann. Geophys. 1998. V. 41, N 2. P. 215–224. https://doi.org/10.4401/ag-4331
Uhrhammer R. Characteristics of Northern and Central California seismicity // Earthquake Notes. 1986. V. 57, N 1. P. 21.
Utsu T. Aftershock and earthquake statistics (I): Some parameters which characterize an aftershock sequence and their interrelations // J. Fac. Sci. Hokkaido Univ. Ser. 7: Geophysics. 1969. V. 3, N 3. P. 129–195.
van Lieshout M.N.M., Stein A. Earthquake modelling at the country level using aggregated spatio-temporal point processes // Math. Geosci. 2012. V. 44, Iss. 3. P. 309–326. https://doi.org/10.1007/s11004-011-9380-3
van Stiphout T., Zhuang J., Marsan D. Seismicity declustering // Community Online Resource for Statistical Seismicity Analysis. 2012. https://doi.org/10.5078/corssa-52382934
Vecchio A., Carbone V., Sorriso-Valvo L., De Rose C., Guerra I., Harabaglia P. Statistical properties of earthquakes clustering // Nonlin. Processes Geophys. 2008. V. 15, Iss. 2. P. 333–338. https://doi.org/10.5194/npg-15-333-2008
Wyss M., Sammis Ch.G., Robert M. Nadeau R.M., Wiemer S. Fractal dimension and b-value on creeping and locked patches of the San Andreas Fault near Parkfield, California // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2004. V. 94, N 2. P. 410–421. https://doi.org/10.1785/0120030054
Zaliapin I., Ben-Zion Y. Earthquake clusters in Southern California I: Identification and stability // J. Geophys. Res. 2013. V. 118, Iss. 6. P. 2847–2864. https://doi.org/10.1002/jgrb.50179
Zaliapin I., Gabrielov A., Keilis-Borok V., Wong H. Clustering analysis of seismicity and aftershock identification // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 101, Iss. 1–4. Art. 018501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.101.018501
Zhuang J., Ogata Y., Vere-Jones D. Stochastic declustering of space-time earthquake occurrences // J. Amer. Statist. Assoc. 2002. V. 97, Iss. 458. P. 369–380. https://doi.org/10.1198/016214502760046925
Zhuang J., Ogata Y., Vere-Jones D. Analyzing earthquake clustering features by using stochastic reconstruction // J. Geophys. Res. 2004. V. 109, Iss. B5. Art. B05301. https://doi.org/10.1029/2003JB002879
Zhuang J., Werner M.J., Hainzl S., Harte D., Zhou S. Basic models of seismicity: Spatiotemporal models // Community Online Resource for Statistical Seismicity Analysis. 2011. https://doi.org/10.5078/corssa-07487583
