机器学习可用于预测北美、南美和日本以及印度北部、中国南部和中国南部地震的长期强度。

我们的机器学习模型表明，在所分析的地震带中，有震级 >=7 的地震时期，也有没有地震的时期。 我们的机器学习模型还预测了 2040+-5 年和 2057+-5 年、2024 +-1 年和 2026+-1 年、2026+-2 年和 2030 +-2 年之间 >=7 地震的地震活动新阶段， 2024+-2和2029+-2、2024+-1和2028+-2、2022+-1和2028+-2五个地震带：美国、墨西哥南美、日本和中国南部-印度北部。 我们的算法还可用于在任何地震带中进行概率预测。

我们分析强震的算法可以应用于历史上发生过 5-7 级中等地震的较小或特定地震区。 美国加利福尼亚州圣安德烈亚斯断层的帕克菲尔德剖面就是这种情况。 我们的分析解释了为什么 Bakun 和 Lindh (1985) 提出的 1988 年 +- 5 年中等地震的提议从未实现，以及为什么期待已久的帕克菲尔德特征地震发生在 2004 年。我们的贝叶斯机器学习模型，采用 一个 35 年的周期，预测 2019 年到 2030 年之间可能发生的地震事件，2025+-2 左右的概率更高。 Parkfield 是测试、开发和展示地震预报的好地方。 在短短几年内，我们将能够证明我们的算法能够预测强震和中震。

来源和详细信息：
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feart.2022.905792/full