New Methods for Analyzing the Nature of Seismic Regime Non-Stationarity
- Autores: Kisiltsyn A.A1,2, Orlov Y.N1, Rodkin M.V2,3
 - 
							Afiliações: 
							
- Keldysh Institute of Applied Mathematics RAS
 - Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics RAS
 - Schmidt Institute of Physics of the Earth RAS
 
 - Edição: Nº 3 (2025)
 - Páginas: 129–142
 - Seção: Articles
 - URL: https://bakhtiniada.ru/0002-3337/article/view/307811
 - DOI: https://doi.org/10.31857/S0002333725030103
 - EDN: https://elibrary.ru/FFIYEJ
 - ID: 307811
 
Citar
Resumo
Sobre autores
A. Kisiltsyn
Keldysh Institute of Applied Mathematics RAS; Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics RAS
Yu. Orlov
Keldysh Institute of Applied Mathematics RAS
M. Rodkin
Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics RAS; Schmidt Institute of Physics of the Earth RAS
														Email: rodkin@mitp.ru
				                					                																			                								 				                								 						
Bibliografia
- Бердыев А.А., Мухамедов В.А. Землетрясения — фликкер-шум? // Докл. АН СССР. 1987. Т. 297. № 5. С. 1077—1081.
 - Вадковский В.Н., Ляховский В.А., Тюпкин Ю.С. Временная эволюция сейсмической активности Балканского региона. Алгоритмы и результаты обработки в МЦД. 1978. С. 11—23.
 - Джонсон Н.Л., Коц С., Кеми А. Одномерные дискретные распределения (пер. с англ.). М.: Бином. 2010. 559 с.
 - Дешеревский А.В., Журавлев В.И. Временной режим микроземлетрясений на Гармском полигоне // Физика Земли. 2004. № 1. С. 70—88.
 - Кислицын А.А. Моделирование графов ближайших соседей для оценки независимости выборочных данных // Математическое моделирование. 2023. Т. 35. № 7. С. 63—82.
 - Королюк В.С., Портенко Н.И., Скорогод А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука. 1985. 640 с.
 - Орлов Ю.Н., Осмини К.П. Построение выборочной функции распределения для прогнозирования нестационарного временного ряда // Математическое моделирование. 2008. № 9. С. 23—33.
 - Орлов Ю.Н. Кинетические методы исследования нестационарных временных рядов. М.: МФТИ. 2014. 276 с.
 - Писаренко В.Ф., Родкин М.В. Декластеризация потока сейсмических событий, статистический анализ // Физика Земли. 2019. № 5. С. 2—16.
 - Родкин М.В., Липеровская Е.В. Неравномерности интенсивности потока основных событий, пример неглубокой сейсмичности региона Камчатки // Физика Земли. 2022. № 4. С. 85—100.
 - Смирнов В.Б., Пономарев А.В., Бериар П., Патонин А.В. Закономерности переходных режимов сейсмического процесса по данным лабораторного и натурного моделирования // Физика Земли. 2010. № 2. С. 17—49.
 - Смирнов В.Б., Пономарев А.В. Физика переходных режимов сейсмичности. М.: РАН. 2020. 412 с.
 - Смирнов В.Б., Потапина М.Г., Карцева Т.Н., Пономарев А.В., Патонин А.В., Михайлов В.О., Сереев Д.С. Сезонные вариации наклона графика повторяемости землетрясений в наведенной сейсмичности в области Койна—Варна, Западная Индия // Физика Земли. 2022. № 3. С. 76—91.
 - Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М.: Государственное издательство физико-математической литературы. 1963. 235 с.
 - Gardner J. K., Knopoff L. Is the sequence of earthquakes in Southern California, with aftershocks removed, Poissonian? // Bull. Seis. Soc. Am. 1974. V. 64 (5). P. 1363—1367.
 - Hirose F., Tamaribuchi K., Maeda K. Characteristics of foreshocks revealed by an earthquake forecasting method based on precursory swarm activity // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2021. V. 126. e2021IB021673. https://doi.org/10.1029/2021IB021673
 - Kisitsyn A.A, Orlov Yu.N. Dynamical System Model with the use of Liouville Equation for Empirical Distribution Function Densities // Discontinuity, Nonlinearity and Complexity/ 2020. V. 9. № 4. P. 529—540.
 - Kisitsyn A.A., Orlov Yu.N. Discussion about Properties of First Neighbor Graphs // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2022. V. 43. № 12. P. 109—118.
 - Kisitsyn A.A., Orlov Yu.N., Goguev M.V. Investigation of the properties of first nearest neighbors graphs // Scientific Visualization. 2023. V. 15. № 1. P. 17—28. doi: 10.26583/sv.15.1.02
 - Lucilla de Arcangelis, Cataldo Godano, Jean Robert Grasso, Eugenio Lippiello. Statistical physics approach to earthquake occurrence and forecasting // Physics Reports. 2016. V. 628. P. 1—91. https://doi.org/10.1016/j.physrep.2016.03.002
 - Lippiello E., Godano C., de Arcangelis L. The relevance of foreshocks in earthquake triggering: A statistical study // Entropy. 2019. V. 21. P. 173. https://doi.org/10.3390/e21020173
 - Molchan G., Dmitrieva O. Aftershock identification and new approaches // Geophys.J. Int. 1992. V. 109. P. 501—516.
 - Ogata Y. Statistical models for earthquake occurrences and residual analysis for point processes // Tectonophysics. 1988. № 169. P. 159—174.
 - Uhrhammer R. Characteristics of Northern and Central California Seismicity // Earthquake Notes. 1986. V. 57 (1). P. 21.
 - Zaliapin I., Gabrielov A., Keilis-Borok V., Wong H. Clustering Analysis of Seismicity and Aftershock Identification // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 101 (1). P. 1—4.
 - Zalyapin I., Ben-Zion Y. Earthquake clusters in Southern California I: Identification and stability // Journ. Geophys. Res. 2013. V. 118. P. 2847—2864.
 
Arquivos suplementares
				
			
						
						
					
						
						
				

