1 研究背景

在地震预测研究领域中，不同方法对地震危险性的指示意义和判定的准确程度不同，实际工作中通常需要对多种类型异常进行综合判定。引入逻辑树方法，将复杂问题分解，综合各类异常信息，可定量表达地震危险性的不确定性。逻辑树方法在工程场地的危险性分析中应用广泛，通常用以解决不同地震模型所带来的不确定性，处理多个研究意见的综合结论等。相关研究有：汪梦甫（1993）对潜在震源区划分和震级上限不确定性特征做了深入研究，应用逻辑树对地震危险性结果进行不确定性矫正；杨智娴等（1998）将逻辑树方法在震源区地震危险性划分的作用进行了详细分析，解决了实际工作中针对同一问题多种不同认识的不一致性；荆旭（2013）探讨了震源区的概率地震危险性评估方法，基于逻辑树模型，给出不同置信水平的地震危险性曲线和一致危险性反应谱。

2 研究内容与方法

逻辑树方法是一种建立在逻辑思维基础上的分析方法，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，逐步向下拓展，通过解决不同分支而提高整体问题的解决率。该方法模拟的是将来发生事件的性质表述中存在的不确定性，在地震预测研究中，即模拟未来发生地震事件危险的不确定性，对各类异常的影响时间、空间范围、可信程度等信息进行多层次分解，更清晰表达多类型、手段异常对区域地震危险性的综合影响。

图 1所示为辽宁地区地震危险不确定性逻辑树，其中考虑了区域地质构造与历史地震分布特征的影响，由构造与历史地震、长期异常、中期异常、短期异常、临震异常信息5个层次结构组成。逻辑树的每个节点代表一种地震危险性判定指标，即判定地震危险性的不确定因子，因子大小由异常多少和信度高低决定；每个分支代表节点下不确定因子发生的主观概率不同值，即对地震危险性的不同影响程度。节点代表层次的总体，分叉代表层次中的不同可能性，最终节点数发生概率的总和为1，即事件整体概率为1。

3 研究结果

选取区域显著震例（1999年岫岩M_S 5.4地震、2013年灯塔M_S 5.1地震），以辽宁及邻区（118°—127°E，38°—44°N）为研究区域，以经纬度0.1°×0.1°网格化后，按照逻辑树模型，计算采样点各个层级特征系数，扫描全区得到地震发生前的地震危险性分布特征，并与无5级以上地震发生的相对平静时段（2004年10月、2009年10月）进行对比分析。

以1999年岫岩M_S 5.4地震为例，基于逻辑树模型，分析震前辽宁地区地震危险性分布特征，结果见图 2，其中(a)、(b)图为区域内相对危险性概率分布，(c)、(d)为考虑了时间紧迫度影响的地震危险性指数分布；在异常信息综合方面，(a）、(c)图为地震发生前三个月时，区域异常信息综合结果，而(b)、(d)图为临震时，区域异常信息综合结果。由图 2(a)、(b)可见，岫岩地震发生地点位于相对发震概率50%以上区域内，其中图 2(b)由于包含的短临异常信息更全面，相对图 2(a)其相对概率50%以上的范围有明显收缩，说明短临异常信息的补充对于发震地点判定有更明确的指示意义。由图 2(c)、(d)可见，补充短临异常信息后，图 2(d)中重点区域的地震危险性指数相对图 2(c)有显著增高，而周边区域的地震危险性指数变化不大，说明重点区域的发震紧迫度升高。

在区域相对平静的时段，异常信息通常以背景异常和趋势性异常为主，对地震发生地点的指示意义不明确，地震危险性指数分布不具有某一区域大幅升高的显著特征。

4 结束语

在地震危险性跟踪分析中，地震学、地球物理观测、宏观动态等类型异常众多，引入逻辑树方法，将各类异常对地震危险性的影响以时间尺度分层次整合，降低了异常分析的复杂度，同时保证了解决问题过程的信息完整性。在有限信息条件下，分析区域相对地震危险性概率分布特征，适合对异常信息进行长期跟踪。同时，地震危险性指数在相对概率分布基础上，给出区域发震紧迫程度指标，其分布特征更加接近地震实际危险性分布特征。