Laufzeit

• 2012-2018

Zuwendungsgeber

• GEM

Projektverantwortlicher

• Sum Mak

Kooperationen

• Global Earthquake Model (GEM);
• GNS Science, New Zealand

Ein seismisches Gefährdungsmodell ist eine Art der Prognose. Wissenschaftliche Vorhersagen sollten routinemäßig auf ihre Genauigkeit überprüft werden, so dass Verbesserungen gemacht werden können. Als ein Partnerprojekt des Globalen Erdbebenmodells (GEM) entwickeln wir Methoden für die Evaluierung der Prognose der probabilistischen seismischen Gefährdungsabschätzung. Unsere Arbeit beinhaltet sowohl einen ganzheitlichen Ansatz (z.B. den Vergleich der prognostizierten seismischen Gefährdung mit beobachteter Häufigkeit der Bodenbewegung) als auch einen komponentweisen Ansatz (z.B. die Evaluierung von seismischen und Bodenbewegungs-Modellen). Unsere Arbeit ist gerichtet auf:

• objektive und auf Daten beruhende Modellevaluierung und -auswahl

• anwendungorientiert, Behandlung von praxisrelevanten Fragen wie korrelierte Beobachtungen und unsymmertrische Daten

• Formulierung von Relationen zwischen der Menge an Informationen, die in den Beobachtungen enthalten sind und der Signifikanz des Evaluierungsergebnisses

• konsequente Einbeziehung aller Informationen, die durch den Modellierer bereitgestellt werden (insbesondere für moderne  Bodenbewegungsmodelle mit einer anspruchsvollen Unbestimmtheitsstruktur) in unsere Evaluierung

Ähnlichkeit von Bodenbewegungsmodellen | Sammon Darstellung der Ähnlichkeit von 10 Bodenbewegungsmodellen, die auf der symmetrisierten KL-Divergenz beruhen. Die Evaluierung basiert auf neuseeländischen Nahfeld-Starkbodenbewegungsdaten. Dreieck: NGA-West2 Modell; Stern: NGA Modell; Kreis: natives New Zealand Modell.

Publikationen/Ergebnisse

• Mak, S., Cotton, F. and Schorlemmer, D. (2017), Measuring the performance of ground-motion models: The importance of being independent. Seismological Research Letters (online first), doi.org/10.1785/0120170146

• Mak, S., Clements, R. A. and Schorlemmer, D. (2017), Empirical evaluation of hierarchical ground motion models: score uncertainty and model weighting. Bulletin of the Seismological Society of America, 107(2), doi.org/10.1785/0120160232

• Mak, S. and Schorlemmer, D. (2016), A comparison between the forecast by the United States National Seismic Hazard Maps with recent ground motion records. Bulletin of the Seismological Society of America, 106(4), 1817-1831. doi.org/10.1785/0120150323

• Mak, S. and Schorlemmer, D. (2016), What makes people respond to “Did You Feel It?”?. Seismological Research Letters, 87(1), 119-131. doi.org/10.1785/0220150056

• Mak, S., Clements, R. A. and Schorlemmer, D. (2015), Validating intensity prediction equations for Italy by observations. Bulletin of the Seismological Society of America, 105(6), 2942-2954, doi.org/10.1785/0120150070

• Mak, S., Clements, R. A. and Schorlemmer, D. (2014), The statistical power of testing probabilistic seismic-hazard assessments. Seismological Research Letters, 85(4), 781-783, doi.org/10.1785/0220140012