First-Year Performance of a Nationwide Earthquake Early Warning System Using a Wavefield-Based Ground-Motion Prediction Algorithm in Japan

预警系统 地震预警系统 地震动 算法 稳健性(进化) 计算机科学 地震学 地质学 电信 生物化学 化学 基因
作者
Yuki Kodera,Naoki Hayashimoto,Ken Moriwaki,Keishi Noguchi,Jun Saito,Jun Akutagawa,Shimpei Adachi,Masahiko Morimoto,Kozo Okamoto,Seiichiro Honda,Mitsuyuki Hoshiba
出处
期刊:Seismological Research Letters [Seismological Society of America]
卷期号:91 (2A): 826-834 被引量:16
标识
DOI:10.1785/0220190263
摘要

Abstract The propagation of local undamped motion (PLUM) algorithm is a wavefield-based method that predicts ground motions using direct observations. In March 2018, the Japan Meteorological Agency (JMA) implemented PLUM into its nationwide earthquake early warning (EEW) system, in order to enhance system robustness for complex earthquake scenarios in which traditional source-based algorithms fail to provide accurate and timely ground-motion predictions. This was the first nationwide EEW system to implement a wavefield-based methodology. Here, we evaluate the performance of PLUM during its first year of implementation in the JMA EEW system, using earthquakes that occurred between March 2018 and March 2019; these include 13 earthquakes that satisfied the public warning issuance criteria. Our analysis shows that PLUM predicted ground motions without significant errors and reduced the number of missed warnings. These findings indicate that introducing the wavefield-based methodology benefits EEW users with high tolerance of false alarms, including the general public.

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