Stochastic models for the estimation of the seismic hazard

par Christina Elisavet Pertsinidou

Thèse de doctorat en Applied Mathematics - Statistics : Laboratoire de Mathématiques Appliquées de Compiègne (Unité de recherche EA-2222)

Sous la direction de Nikolaos Limnios et de Georgios Tsaklidis.

  • Titre traduit

    Modèles stochastiques pour l'estimation du risque sismique


  • Résumé

    Dans le premier chapitre, la notion d'évaluation des risques sismiques est définie et les caractéristiques sismotectoniques de la région d'étude sont brièvement présentés. Un examen rigoureux des modèles stochastiques, appliqués au domaine de la sismologie est fourni. Dans le chapitre 2, différents modèles semi-Markoviens sont développés pour étudier la sismicité des îles Ioniennes centrales ainsi que le Nord de la mer Egée (Grèce). Les quantités telles que le noyau semi-Markovien et les probabilités de destination sont évaluées, en considérant que les temps de séjour suivent les distributions géométrique, discrète Weibull et Pareto. Des résultats utiles sont obtenus pour l'estimation de la sismicité. Dans le troisième chapitre un nouvel algorithme de Viterbi pour les modèles semi-Markoviens cachés est construit, dont la complexité est une fonction linéaire du nombre d'observations et une fonction quadratique du nombre d'états cachés, la plus basse existante dans la littérature. Une extension de ce nouvel algorithme est développée pour le cas où une observation dépend de l'état caché correspondant, mais aussi de l'observation précédente (cas SM1-M1). Dans le chapitre 4 les modèles semi-Markoviens cachés sont appliquées pour étudier la sismicité du Nord et du Sud de la mer Égée. La séquence d'observation est constituée des magnitudes et des positions d’un tremblement de terre et le nouvel algorithme de Viterbi est mis en œuvre afin de décoder les niveaux des tensions cachés qui sont responsables pour la sismogenèse. Les phases précurseurs (variations des tensions cachées) ont été détectées en avertissant qu’un tremblement de terre pourrait se produire. Ce résultat est vérifié pour 70 sur 88 cas (le score optimal). Les temps de séjour du processus caché étaient supposés suivre les distributions Poisson, logarithmique ou binomiale négative, tandis que les niveaux de tensions cachés ont été classés en 2, 3 ou 4 états. Les modèles de Markov caché ont également été adaptés sans présenter des résultats intéressants concernant les phases précurseurs. Dans le chapitre 5 un algorithme de Viterbi généralisé pour les modèles semi-Markoviens cachés, est construit dans le sens que les transitions au même état caché sont autorisées et peuvent également être décodées. De plus, une extension de cet algorithme généralisé dans le contexte SM1-M1 est présentée. Dans le chapitre 6 nous modifions de manière convenable le modèle Cramér-Lundberg y compris des sinistres négatifs et positifs, afin de décrire l'évolution avec le temps des changements de contraintes de Coulomb (valeurs ΔCFF) calculées pour sept épicentres (M ≥ 6) du Nord de la mer Egée. Formules pour les probabilités de ruine sont définies sous une forme générale. Corollaires sont également formulés pour la distribution exponentielle et Pareto. L'objectif est de mettre en lumière la question suivante qui pose la problématique dans la Sismologie: Au cours d'une année pourquoi un tremblement de terre s’est produit dans une position précise et pas dans une autre position, aux régions sismotectoniquement homogènes ayant valeurs ΔCFF positives. Les résultats montrent que les nouvelles formules de probabilité peuvent contribuer à répondre au problème susmentionné.


  • Résumé

    In the first chapter the definition of the seismic hazard assessment is provided, the seismotectonic features of the study areas are briefly presented and the already existing mathematical models applied in the field of Seismology are thoroughly reviewed. In chapter 2, different semi-Markov models are developed for studying the seismicity of the areas of the central Ionian Islands and the North Aegean Sea (Greece). Quantities such as the kernel and the destination probabilities are evaluated, considering geometric, discrete-Weibull and Pareto distributed sojourn times. Useful results are obtained for forecasting purposes. In the third chapter a new Viterbi algorithm for hidden semi-Markov models is developed, whose complexity is a linear function of the number of observations and a quadratic function of the number of hidden states, the lowest existing in the literature. Furthermore, an extension of this new algorithm is introduced for the case that an observation depends on the corresponding hidden state but also on the previous observation (SM1-M1 case). In chapter 4, different hidden semi-Markov models (HSMMs) are applied for the study of the North and South Aegean Sea. The earthquake magnitudes and locations comprise the observation sequence and the new Viterbi algorithm is implemented in order to decode the hidden stress field associated with seismogenesis. Precursory phases (variations of the hidden stress field) were detected warning for an anticipated earthquake occurrence for 70 out of 88 cases (the optimal model’s score). The sojourn times of the hidden process were assumed to follow Poisson, logarithmic or negative binomial distributions, whereas the hidden stress levels were classified into 2, 3 or 4 states. HMMs were also adapted without presenting significant results as for the precursory phases. In chapter 5 a generalized Viterbi algorithm for HSMMs is constructed in the sense that now transitions to the same hidden state are allowed and can also be decoded. Furthermore, an extension of this generalized algorithm in the SM1-M1 context is given. In chapter 6 we modify adequately the Cramér-Lundberg model considering negative and positive claims, in order to describe the evolution in time of the Coulomb failure function changes (ΔCFF values) computed at the locations of seven strong (M ≥ 6) earthquakes of the North Aegean Sea. Ruin probability formulas are derived and proved in a general form. Corollaries are also formulated for the exponential and the Pareto distribution. The aim is to shed light to the following problem posed by the seismologists: During a specific year why did an earthquake occur at a specific location and not at another location in seismotectonically homogeneous areas with positive ΔCFF values (stress enhanced areas). The results demonstrate that the new probability formulas can contribute in answering the aforementioned question.

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