Yosihiko Ogata Koichi Katsura Giuseppe Falcone Kazuyoshi Nanjo Jiancang Zhuang

0 引言

采用对数似然函数的地震发生概率预测评估方法先前已提出、讨论并实施（比较Kagan and Jackson，1995；Ogata，1995；Ogata et al，1996； Vere－Jones，1998；Harte and Vere－Jones，2005；Schorlemmer etal，2007）。在类似的研究中，评估得分被称为熵，与对数似然得分基本相近。当前，通过对预报性能的比较，地震预报评估已能促进创建更好的地震活动性模型。地震可预测性研究合作实验室（CSEP；Jordan，2006；Zechar et al，2010）对提交的各区域预报模型的性能进行了评估。该项目的框架与加利福尼亚区域地震似然模型项目类似（Field，2007）。

似然比检验用来比较两个预报模型的评估，是地震可预测性研究合作实验室检验中心常用的主要方法。评估得分的统计显著性基于通过预报模型（Schorlemmer etal，2007；Zechar et al，2010）或 其 近 似 性（Imoto and Rhoades，2010；Imoto et al，2011；Rhoades et al，2011）在模拟实验中产生的不确定性分布来评估。采用类似的方式可对其他模型参数，如震级和空间进行检验。

然而，由于检验程序复杂，对含时间的预报的评估需要高度密集的计算。研究显示，为了检验别的模型，这些似然比检验假设了每个模型都是真的。因此，由于受非嵌套情况的影响，传统的对数似然比检验理论不适用。事实上，任何模型都可能是错的或不正确的，但可以被假定为真模型的近似。

全球性的气候问题以及极端天气、自然灾害的频繁发生常常导致我国部门农产品供应不足的现象，影响着我国农业持续健康发展。此外，我国的城市化、工业化进程的不断深化导致农业耕地的减少也一定程度上影响着农产品供应。经济的快速发展、人民生活水平的提高拉动了国内市场对农产品的需求。……