1、“.....时刻的地震发生率表示为式中是背景地震强度，是空间的函数但不是时间的函数。式中的第项表示余震发生率。κ定义了余震的预期次数，是根据大森宇津定律的概率密度函数，表示余震发生的次数是余震的位臵分布是直到时刻的历史发生次数和它们相应的位臵和震级。摘要越来越多的证据表明，在各种构造环境中地震活动存在季节性变化。识别地震活动的周期释。关键词地壳活动地质灾害季节性变化特点山阴地区日本要点，评估地震活动季节性的显著性，即在春秋两季增加季节性变化可以用秋季的强降水和春季的融雪来解释。图日本西南部山阴地区的地震构造环境，蓝色矩形勾勒出研究区域原图为彩色图译注。红色灰点是日本气象厅确定的年月至年月的地震目录的震中。黄色角星表示年月至年月的历史大地震的震中，来自于科学年表和日本气象厅的地震目录......”。

2、“.....这种季节性可归因于秋季降水和春季融雪。应该监测小地震的季节性变化来研究山阴地区大地震发生概率的时间变化。据报道，冰雪负荷强降雨负荷大气压力和地表温度这些地表过程，季节性调制着地壳地震活动。地震活动的周期性变化可以提供对于地震触发物理机制的洞察。摘要越来越多的证据表明，在各种构造环境中地震活动存在季节性变化。识别地震活动的周期变化能增进我们对地震触发物理机制的理算分布的质心与原点之间的距离以下称为，来确定变化的显著性。我们将概率密度分布拟合成维高斯分布，由下式给出，−−−式中，和是特定周期如半年周期的余弦和正弦系数，是标准差为质心。我们将定义为显著，因为臵信区间包含了约的值。我们关注年和半年变化的显著性。基于季节性变化特点进行日本西南部山阴地区地震地壳活动研究地质灾害论文。简要地震活动因地表概率密度分布......”。

3、“.....蓝色轮廓包含了几乎的值臵信区间。从正轴逆时针测量的角度表示从月中旬或月中旬起的延迟从图可以看出，背景活动率在时间上几乎是均匀的，这表明大地震例如年和年的大地震之后的密集余震已经从原始目录中删除。请注意，大多数背景地震活动位于陆地上图，详见补充材料，余同译注。图显示了年平均的和按月分档的背景地震活动率直方图。为了评估季节性变化的显著性，我们对作为地震目录，我们使用了编制的震源目录。我们对年发生在图中蓝色矩形框内的且深度小于或等于的地震事件事件个数使用了时空模型。我们使用年在该地区以外发生的地震事件作为时空模型的前兆发生史。估计参数，和分别为个事件，天度，和。我们使用上述参数创建了个随机去丛集目录，并使用上述的算法平均了时间序列图。果致，这证实了该方法适用于季节周期性的评价。我们的方法发现地震活动的年变化比半年变化弱，然而等表明年变化占主导地位......”。

4、“.....去丛集方法的不同选择。通过上述过程构造的随机去丛集目录不是唯的，因为它依赖于使用的随机数去选择事件。但是，我们可以通过重复随机去丛集来很容易地生成许多去丛集目录。从这些目录中，我们可以评率对每月背景活动率的时间序列进行傅里叶变换构造特定时期例如，年周期的余弦和正弦函数的振幅的概率密度分布将概率密度分布拟合成高斯分布并评价季节性变化的显著性。讨论我们现在通过将这种方法应用到内华达山脉加利福尼亚东部的剪切带上的地震活动中来验证我们提出的方法的有效性，以前报道了使用多频周期图分析，分析了这里年地震活动的年变化和半年变化。我们使点，说明没有明显的季节性变化，因为半年周期的振幅接近于零的概率很高。因此，我们应该定量计算分布的质心与原点之间的距离以下称为，来确定变化的显著性......”。

5、“.....由下式给出，−−−式中，和是特定周期如半年周期的余弦和正弦系数，是标准差为质心。我们将定义为显著，因为臵信区间包含了约的值。我们关注年和半年变化的显著性。基于化之和。从年月至年月的个去丛集目录中计算出的余弦函数和正弦函数的半年变化系数的概率密度分布。颜色条表示每个档中的系数值，蓝色轮廓包含了几乎的值臵信区间。从正轴逆时针测量的角度表示从月中旬或月中旬起的延迟从图可以看出，背景活动率在时间上几乎是均匀的，这表明大地震例如年和年的大地震之后的密集余震已经从原始目录中删除。请注意，大多数背景地震活动位于陆地上图，详见补充材料，余同译注。基于季节性变化特点进行日本西南部山阴地区地震地壳活动研究地质灾害论文估去丛集目录中包含的特定属性的统计显著性。在本研究中，我们提出了种新的方法来评估背景地震活动率中季节性变化的统计显著性......”。

6、“.....年周期的余弦和正弦函数的振幅的概率密度分布将概率密度分布拟合成高斯分布并评价季节性变化的显著性。基于季节性变化特点进行日本西南部山阴地区地震地壳活动研究地质灾害论文地震，动态触发的密集地震活动相致。年平均的背景地震活动率的频率分布显示在夏季和冬季有两个振幅峰值图。我们使用此方法评估了年背景地震活动率的年变化和半年变化的显著性。根据年以及半年变化系数，的背景活动率有显著的半年变化图，但是背景活动率的年变化相对较弱图。半年周期的幅度约为平均背景活动率的图中的红线。我们对显著半年变化的论证与等的结表过程，季节性调制着地壳地震活动。地震活动的周期性变化可以提供对于地震触发物理机制的洞察。作为地震目录，我们使用了编制的震源目录。我们对年发生在图中蓝色矩形框内的且深度小于或等于的地震事件事件个数使用了时空模型......”。

7、“.....估计参数，和分别为个事件，天用的是美国国家现代地震监测系统综合目录编制的震源。我们对等使用的同多边形研究区域年期间的地震应用时空模型。将目标区域周边地震用作时空模型的前兆发生史。估计参数，和的值分别为个事件，天度，和。图显示了多个随机目录平均的背景地震活动率的时间序列。该活动率显示在年夏季前后有所上升，与年兰德斯季节性变化特点进行日本西南部山阴地区地震地壳活动研究地质灾害论文。通过上述过程构造的随机去丛集目录不是唯的，因为它依赖于使用的随机数去选择事件。但是，我们可以通过重复随机去丛集来很容易地生成许多去丛集目录。从这些目录中，我们可以评估去丛集目录中包含的特定属性的统计显著性。在本研究中，我们提出了种新的方法来评估背景地震活动率中季节性变化的统计显著性......”。

8、“.....为了评估季节性变化的显著性，我们对每个去丛集目录进行时间序列的傅里叶变换，并构建了我们关注时期的余弦和正弦函数系数的概率密度分布。图显示了从年背景地震活动率时间序列计算出的半年变化系数的概率密度分布。在图中，到原点的距离对应着半年周期的振幅，从正的水平方向逆时针测量的角度是从月中旬或者月中旬测量的背景活动率的时间滞后。如果该分布靠近原度，和。我们使用上述参数创建了个随机去丛集目录，并使用上述的算法平均了时间序列图。图日本山阴地区图中的蓝色矩形地震的背景地震活动率的时间序列原图为彩色图译注。每个点周围的灰色竖条显示了背景地震活动率中的不确定性。插图显示了年的背景地震活动率时间序列的放大视图。显示了年月至年月平均每月背景地震活动的频率分布......”。

9、“.....我们将这种技术应用于日本西南部山阴地区的浅层地壳地震活动，从年期间的独立地震发生率显示出显著的半年变化，在春秋两季增加。历史大地震和近代大地震的分布显示相似的变化，表明至少年以来山阴地区的地震活动与季节有关。这种季节性可归因于秋季降水和春季融雪。应该监测小地震的季节性变化来研究山阴地区大地震发生概率的时间变化。据报道，冰雪负荷强降雨负荷大气压力和地表温度这些地变化能增进我们对地震触发物理机制的理解。我们使用种采用基于概率去丛集程序导出不确定性的新方法，探讨了日本西南部山阴地区的地壳地震活动的季节性变化。我们确定了背景地震活动率的半年变化，即从年期间地震活动率在春秋两季的增长统计是显著的。历史和现代大地震的频率分布显示出与近期背景地震活动相似的模式，这表明山阴地区的地震活动存在季节性变化已经有多年......”。