0 引言

地震作为地壳运动的一种表现形式，在地震的孕育过程中通常伴随地应力、应变、流体和电磁等地球物理异常现象的发生。提取该类异常信息并对异常变化的中短期信息分析研究，是地震预测预报面临的重要难题。因此，不少学者提出并发展了多种地震预测模型和方法。如Zechar等(2010)提供了组合模型方法的研究方案，Gelfand等(1976)在提取地震前兆现象时采用组合多种模式识别技术，Shebalin等(2012)在地震预警模型中使用不同权重的组合模型方法。Yu等(2013)提出的多方法组合预测模型(Multi-Method Earthquake Prediction，MMEP)将图像信息(Pattern Informatics，PI)、矩加速释放(Accelerating Moment Release，AMR)、态矢量(State Vector，SV)和加卸载响应比(Load/Unload Response Ratio，LURR)4种不同时间尺度的预测模型进行集成，在地震预测过程中的长期、中期和短临中取得了较好的效果(余怀忠等，2020；Yu et al，2022)。一些学者采用多方法组合预测模型在部分地区进行了应用和检验，如，川滇地区强震的回溯性检验表明，13次震例中有12次地震均发生在预测区内，且时间和震级也基本一致(周发仁等，2016)；在辽宁及邻区的M_L5.0以上地震回溯性检验中，5次震例中有4次地震均位于组合模型划定的预测区内(夏彩韵等，2018)。此外，于晨等(2025)对2018—2023年全国5.0级以上地震的预测结果表明，该模型具有一定的预测效能。

青藏高原地区地震活动强度大、频度高，是诸多学者进行地震研究的重要区域。中强地震前，常表现有显著的地震活动和地球物理场异常信息(蒋海昆等，2009；薛艳等，2025)。针对该研究区域的地震活动性特点，采用多方法组合预测模型对青藏高原地区地震进行回溯性检验，并通过优化配置参数提高地震预测效能，从而提出了适用于青藏高原地区的参数配置。此外，为科学定量地评估该方法，采用R值评分方法对其预测结果进行评估。

1 方法介绍

多方法组合预测模型将图像信息、加卸载响应比、态矢量和矩加速释放等4种不同时间尺度的预测模型进行组合。

图像信息方法(Rundle et al，2000；Tiampo et al，2002；于晨等，2025)通过数理统计检验，提取地震活动状态显著偏离正常背景状态的区域，是一种预测效能较高的中长期地震预测方法，优于相对强度法(RI)和随机预测，该方法预测的时间尺度为3~10年。预测窗口中显示的地震热点高值区域对未来地震发生具有较强的地点指示意义(袁伏全等，2026)。

加卸载响应比方法(尹祥础等，1994；Yu et al，2022；于晨，2022；刘月等，2023)以某一空间窗口和时间窗口内小震释放的Benioff应变作为响应量，通过潮汐应力某一时刻在断层面上引起的库仑应力的增加或减少来判断加载或卸载。使用地震目录计算加卸载响应比值，可反映震源区地壳介质的孕震进程，从而可预测地震发生的紧迫程度，该方法预测的时间尺度为数月至3年。

态矢量方法(尹祥础，2004)通过不同时刻的态矢量时间序列变化定量表述物理场的演化程度，分析孕震区介质的应力损伤状态。当孕震区介质处于稳定状态时，态矢量变化相对平稳。但在大地震发生前，4个相关参数时间序列出现急剧增加，表现出显著异常变化。该方法预测的时间尺度为数月至1年。

大地震发生前，通常存在中小地震活动增强现象。随着大震临近，地震频度和强度逐步增加，应变能释放加速。Bowman等(2001)采用矩加速释放模型对地震能量幂率加速释放过程进行研究，提取潜在地震的震级和发震时间信息。

多方法组合预测模型通过将以上4种前兆模型合理组合，从而实现在空间上向地震危险区域逐渐逼近、在时间上从长期预测向中、短期预测的过渡(于晨等，2025)。

多方法组合预测模型方法主要基于地震目录资料，首先应用图像信息方法对研究区域进行时间和空间扫描，定量化地表征地震活动的变化，去除地震活动背景概率后，从中长期时间尺度上寻找地震活动性显著异常的高概率区，即地震热点，得到可能发生大地震的预测区域(Rundle et al，2000；Tiampo et al，2002)。其次，采用加卸载响应比方法(尹祥础，1987；Yin et al，2002；刘月等，2023；余怀忠等，2026)，在数月到年尺度内分析孕震区介质的应力损伤程度，定量化地描述地震的孕育过程，以地震释放的Benioff应变作为变量，计算某一时空内的加卸载响应比值，当在地震发生前或岩石介质破裂处于损伤阶段后，加卸载响应比值出现明显的高值异常和回落过程，随后发生地震或者岩石破裂。再次，利用态矢量方法(尹祥础等，2004；张小涛等，2025)反映岩石内部损伤程度的变化，通过计算矢量与均等矢量夹角、态矢量的模、态矢量增量的模和相邻时刻态矢量的转角等4个参数，将大地震前出现的显著变化作为一种可能的地震前兆异常，其中态矢量的模和态矢量增量的模分别反映了研究区域内总体的地震活动水平和相邻时刻总体的变化量。依次采用加卸载响应比和态矢量2种方法，分别对图像信息方法确定的地震热点区域进行地震危险判定，综合考虑区域内断层活动，去除地震危险性较低的区域。最后，在上述预测区的基础上，判定有较高地震危险性的区域，并采用矩加速释放方法(Bowman et al，2001)估算可能发生地震的时间和震级，最终划定预测区，确定出地震的“时空强”三要素(Yu et al，2013)。

2 数据分析 2.1 资料选取

本文所选研究区为青藏高原地区(27°N~41°N，78°E~105°E)。受印度板块向北挤压欧亚板块的影响，该区域发生强烈的构造变形和快速抬升，从而导致活动断裂和断块发育，地震活动十分频繁。已有记录表明，青藏高原及周缘发生的强震约占中国大陆及邻区强震总数的一半以上(邓起东等，2009；郑文俊等，2025)，这些强震发生主要受控于活动断裂(带)。有历史地震记录以来，青藏高原地区先后发生8.0级以上地震15次，最大地震为1897年青藏高原南缘的印度阿萨姆邦8.7级地震；7.0~7.9级地震近百次，青藏高原内部最大地震为2001年11月14日昆仑山口西8.1级地震。1900年以来，该区域6.0~6.9级地震年平均发生1.5次，地震在空间上表现为不均衡、零散分布的特征，时间上呈现出丛集和平静交替活动的特征。2000年以来，该区域共记录到5.0~5.9级地震215次，年平均发生超过8次，地震活动活跃。高频次的强震在该区域造成了重大人员伤亡、基础设施损毁和经济财产损失。

本研究基于1970—2025年中国地震台网中心提供的地震目录。2024年1月—2025年12月研究区共发生11次M_S5.0以上地震(不含余震，见 表 1)，其中最大地震为2025年1月7日西藏定日M_S6.8地震，2年时间内M_S5.0以上地震频发，年平均发生约6次。从空间分布看，2024年以来研究区M_S5.0以上地震活动分布不均衡，主要集中在青藏高原地区的中部和周缘区域，中部区域地震呈现近EW向带状分布；从时间上看，地震活动具有明显的丛集特征(图 1)。

多方法组合预测模型的参数设定中，截止震级是一个重要参数。本文利用最大似然法分析研究区最小完备震级(M_C)(Wyss et al，2001)。区域地震台网的地震监测能力决定了截止震级的选取，地震监测能力的下限值即为最小完备震级。1970年以来青藏高原地区地震目录的G-R关系(图 2)显示，该区域最小完备震级为M_L2.3。考虑到青藏高原地区地震历史记录不同阶段的完整性和地震活跃程度，将PI方法中的截止震级确定为M_L3.5(M_S2.9)，既满足了地震目录完备性，且目标地震震级大于截止震级2个震级单位，符合M_S≥5.0目标地震预测的需求。

主震发生后出现余震的现象反映出两方面，一是局部地区的应力持续释放，二是表现为高应力状态(Tiampo et al，2002；张小涛等，2014；袁伏全等，2016、2026；宋程等，2023)，因此本文将余震数据保留在地震目录中。此外，针对青藏高原地区M_S5.0以上地震多为浅源地震(震源深度平均约18km)，同等震源深度的地震具有相似的孕震过程，因此仅选取浅源地震(震源深度≤70km)的数据。

2.2 处理方法

采用多方法组合预测模型对2024—2025年青藏高原地区M_S5.0以上地震进行回溯性检验。

(1) 利用图像信息方法，得到“地震热点”。本文将截止震级M_C确定为M_L3.5(M_S2.9)，目标地震M_F预测为M_L5.5(M_S5.0)以上。计算参数设定：异常学习时间窗为2年，预测时间窗为2年，地震目录起始时刻t₀为1970年1月1日，参考时段t_b~t₁取为1970年1月1日—2022年1月1日，“异常学习”时段t₁~t₂取为2022年1月1日—2024年1月1日，预测时段t₂~t₃取为2024年1月1日—2026年1月1日，滑动步长Δt取30天，扫描空间网格间距为0.2°×0.2°，阈值选取lg(ΔP_i/ΔP_max)=-4.0。因t₂~t₃是已发生的过去时段，在回溯性预测研究中可用于统计检验。通过时空扫描计算发生显著地震的高概率网格，图 3为2024年1月1日—2026年1月1日时间段“地震热点”空间分布，结果显示地震热点主要分布在青藏高原地区的中南部区域，集中在青海—西藏交界的唐古拉地区和青藏高原的东南缘区域。2024年1月1日—2026年1月1日实际发生M_S5.0以上中强地震共13次，其中包含余震2次，最大地震为2025年1月7日西藏定日M_S6.8地震。在PI方法的基础上，结合该区域断裂带分布和应力状态，确定地震预测区域。选取地震预测区域的半径为100km，相当于M_S5.0以上地震的临界孕震区空间尺度，得到 图 3中的17个PI预测区(黑色实线圆圈)。实际发生地震与PI预测区的对应关系显示，11次震例中(不含余震)，除去4次震例外，其余地震均位于PI预测区内部或者边缘位置。报准地震分别为2024年青海杂多M_S5.3和M_S5.5、四川木里M_S5.0、西藏尼玛M_S5.9以及2025年西藏定日M_S6.8、青海玛多M_S5.5、西藏双湖M_S5.0地震，漏报地震为2024年青海茫崖M_S5.5、西藏日土M_S5.2以及2025年甘肃陇西M_S5.6、四川新龙M_S5.4地震。

(2) 采用加卸载响应比方法计算LURR值。以扫描半径100km范围内记录到的所有M_L0~4.0地震事件的贝尼奥夫(Benioff)应变作为加载和卸载响应量，空间扫描步长为0.25°×0.25°，参与计算的地震资料时间范围为2018年1月1日—2024年1月1日，时间窗长12个月，滑动步长1个月，计算库仑破裂应力的内摩擦系数取0.4，考虑到计算范围内地震样本数量对计算结果的影响，每个窗口内地震个数大于或等于20个。某一点的LURR值反映了周边100km范围内的介质信息，当LURR值大于1.0时，作为地震发生的前兆异常。扫描结果如 图 4所示，异常区域主要集中在西藏定日和尼玛、青海门源、四川阿坝和木里以及唐古拉地区。加卸载响应比时空演化特征与中强以上地震的对应关系显示，加卸载响应比异常区域内部及边缘是地震发生的高概率区域。对比实际地震发生情况，发现2024年1月—2025年12月期间11组M_S5.0以上地震中，有7个地震震前出现较明显的LURR值异常，表明加卸载响应比方法有较好的地震预测效能。由 图 4可见，青海、西藏、四川交界区域自2021年12月开始出现较大范围LURR值异常，持续时间长达2年，异常峰值出现在2022年3月，与峰值间隔12个月后，该区域先后发生2024年3月5日杂多M_S5.3、3月7日杂多M_S5.5和2025年1月8日青海玛多M_S5.5地震。从空间演化过程看，地震前表现为“出现—增强—减弱或消失—发震”的特征。

(3) 通过态矢量方法计算态矢量的4个相关参数时间序列，当地震临近时，参数呈现出显著变化。选取中国地震台网中心提供的2018年1月—2023年12月地震目录，考虑到地震目录的完备性，选取截止震级为M_L2.3。将研究区划分为1°×1°子区域，以12个月时间窗长、1个月步长进行滑动计算，得到态矢量4个参数的时间序列，其中态矢量的模M和态矢量增量的模IM反映了研究区域内总体地震活动水平和相邻时刻总体的变化量。因篇幅所限，仅给出4个预测区的态矢量时间序列，如 图 5所示。

(4) 在上述研究基础上，利用矩加速释放方法估算和检验预测地震的时间和震级(Bowman et al，2001；李霞等，2015；周发仁等，2016)。利用该方法计算时，震级上限选取为M_L4.0，A值可用来对目标地震的震级水平进行估算。震级大小由古登堡定律估算，即

$ M_{\mathrm{s}}=\left\{\lg \left[A-\left(t_{\mathrm{p}}\right)\right]^2-4.8\right\} / 1.5 $

(1)

式中，M_S为预测震级；A值为目标地震发生时累计的Benioff应变；t_p为预测的发震时间。

根据式(1)，得到不同区域内的Benioff应变释放过程. 因篇幅有限，仅给出6个预测区的Benioff应变释放过程及拟合预测结果，如 图 6所示。结果显示，西藏、新疆交界预测区在2018—2019年加速上升后，该区域发生2020年新疆于田6.4级地震，在2021—2023年表现为近匀速释放状态；其余预测区2018—2023年累计Benioff应变曲线均呈现出不同程度的加速上升趋势，均表现为矩加速释放状态，即在孕震区有较显著的中小地震活动增强现象。

3 计算结果 3.1 计算结果分析

多方法组合预测模型首先利用图像信息方法确定地震热点分布，目标地震(M_F)预测为M_S5.0以上，预测时间为2年(2024年1月—2025年12月)。选取地震预测区域的半径为100km，相当于M_S5.0以上地震的临界孕震区空间尺度，得到 图 3中的17个PI预测区(黑色实线圆圈)。其次，在上述17个PI预测区内，分别采用加卸载响应比和态矢量方法逐一分析该区域内中短期尺度的地震危险性。在加卸载响应比计算过程中，利用M_L0~4.0地震事件的Benioff应变作为加载和卸载响应量，进行时空扫描，得到2022—2023年LURR空间演化过程(图 4)，LURR值大于1.0，认为存在异常，依据空间演化过程对表现出“出现—增强—减弱或消失”特征的区域，判定为具有较高地震危险性。利用态矢量方法计算态矢量的4个参数时间序列(图 5)，该方法不设定异常阈值，若有2个参数时间序列值大于0，且有显著高值异常，则认为该区域异常。在预测区判定过程中，考虑到资料选取范围差异和地震定位精度等因素影响，若加卸载响应比和态矢量二者均表现出显著异常，则认为该区域发生地震的危险性更高。在上述基础上，再次采用矩加速释放方法计算得到Benioff应变释放过程，拟合得到地震的发生时间和震级(图 6)。最后，判定预测区保留输出，在PI预测区的基础上，去除6个未见明显LURR、SV和AMR异常的区域，得到多方法组合预测模型预测结果(11个预测区)，如 图 7所示。

选取其中2个预测区(西藏、新疆交界处预测区和西藏定日预测区)，分别阐述其判定过程并对其进行综合分析。

西藏、新疆交界处预测区位于巴颜喀拉块体西段，是喀喇喀什(康西瓦)断裂与阿尔金断裂西段的交汇部位，该区域中小地震活动较为活跃，近5年来M_S3.0以上地震年平均发生约6次。PI方法结果显示，在2024—2025年预测时间段出现地震热点(图 3)，热点及摩尔近邻网格范围约为2°×3°，异常面积范围相对较大。加卸载响应比空间扫描结果(图 4)表明，2021年12月—2023年12月期间该区域未出现显著加卸载响应比异常区，数月至年时间尺度内发生中强以上地震的概率较小。态矢量方法计算结果(图 5)显示，2018年1月—2023年12月时间段内，态矢量的模(M)和态矢量增量的模(IM)2个参数的时间序列在2023年3月表现为高值异常。矩加速释放方法结果(图 6(a))表明，该预测区在2018—2019年期间加速上升后，发生2020年新疆于田6.4级地震，在2021—2023年期间表现为近匀速释放状态。综合分析西藏、新疆交界处预测区，2024—2025年预测时间段内，虽然图像信息方法存在地震热点分布，态矢量方法有2个参数时间序列在2023年初为高值异常，但考虑该区域计算得到的加卸载响应比值小于1，表明孕震区介质的应力损伤程度可能较低，并且空间扫描演化过程不显著，综合判定该区域不符合地震预测条件，不作为多方法组合预测模型确定的预测区。

西藏定日预测区位于拉萨块体中南缘，附近发育有藏南裂谷断裂系中的申扎—定结裂谷断裂系，历史地震记录显示该断裂系地震活动频繁发生，是最为活跃的构造区域之一。1900年以来先后发生7.0级以上地震3次，最大地震为2015年4月25日尼泊尔8.1级地震。图像信息方法结果显示2024—2025年预测时间段出现地震热点(图 3)。加卸载响应比空间演化结果(图 4)表明，2021年12月—2023年12月期间该区域出现显著加卸载响应比异常，从LURR方法的时间序列演化看，自2021年11月LURR值异常开始，至2022年6月达到峰值，随后开始减弱；空间演化过程显示，LURR异常高值出现在震中西南侧和震中周边，并由西南向东北方向扩展，异常面积亦随之增大，在2022年6月—2023年5月时间窗内出现最大值，表现为“出现—增强—减弱”的演化特征。态矢量方法计算结果(图 5)显示，2018年1月—2023年12月时间段内，矢量与均等矢量夹角(A_c)和相邻时刻态矢量的转角(A_s)2个参数的时间序列在2023年底表现为高值异常。矩加速释放方法结果(图 6(c))表明，该预测区地震矩能量存在加速释放现象，预测震级为M_S6.0 ~7.0，预测发震时间为2024年12月。综合分析西藏定日预测区，2024—2025年预测时间段内，依据图像信息方法存在地震热点发布，态矢量方法有2个参数时间序列在2023年底为高值异常，加卸载响应比异常显著，时间和空间演化过程异常明显，且表现出“出现—增强—减弱”的特征，表明孕震区介质的应力损伤程度可能较高，综合判定该区域符合地震预测条件，可作为多方法组合预测模型确定的预测区。

MMEP预测结果表明，2024年西藏尼玛M_S5.9、青海杂多M_S5.3和M_S5.5、四川木里M_S5.0以及2025年西藏定日M_S6.8地震的中短期预测“时空强”三要素基本正确。此外，2025年青海玛多M_S5.5地震预测的地点、时间正确，预测震级偏高；2025年西藏双湖M_S5.0地震预测的地点、强度正确，预测时间偏短。

3.2 R值评分检验

R值评分检验是目前有效的地震预测效能评价方法，其通过计算地震报准率与预测空间网格占有率的差值，得到R值(许绍燮，1989)。当R=0时，表明为随机预测；R＞0时，该方法预测效能高于随机预测的效能；R值越大，表明预测效果越好(石耀霖等，2000)。R表示为

$ R=\frac{\text { 有震报准数 }}{\text { 总有震数 }}-\frac{\text { 预报网格数 }}{\text { 总网格数 }} $

(2)

采用R值评分对多方法组合模型结果进行评价，根据式(2)计算研究区2024—2025年预测时段R值，得到R=0.45，R值评分大于0，优于随机预测，表明应用多方法组合模型对青藏高原地区M_S5.0以上地震的预测效果较好。

3.3 讨论

(1) 多方法组合预测模型以PI方法的地震热点区域为基础，结合LURR、SV和AMR方法建立组合预测模型，以此探寻孕震过程中地震活动性演化特征。相对于单一方法的地震预测模型，MMEP模型在地震“时空强”三要素的预测中更具有优势，能够为地震危险性评价提供更加明确地时空约束信息。从结果来看，西藏、新疆交界处预测区PI方法扫描时存在显著异常，但LURR方法计算的加卸载响应比值小于1，表明孕震区介质的应力损伤程度可能较低，因此MMEP模型没有保留该预测区。在回溯性分析中，该预测区实际未发生M_S5.0以上地震，符合预测结论。MMEP模型选取PI热点高概率区，并结合LURR、SV显著异常确定最终预测区，去除仅有PI单一方法异常的区域，从而提高了报准率。

(2) 位于青海北部的大柴旦预测区和门源预测区均未发生目标地震，但依据图像信息、加卸载响应比和态矢量的计算结果，2个预测区均有显著异常，表明发生中强震的概率较高(刘月等，2023；余怀忠等，2026)。对比实际地震发生情况，2个预测区内均未发生M_S5.0以上地震，为虚报。分析认为，这可能与该区域上一次中强震的持续影响因素有关。图像信息方法和加卸载响应比方法利用的资料时间段为2022年1月—2023年12月，这2年期间大柴旦预测区加卸载响应比异常范围逐渐减小，但高值异常持续存在至2023年12月，该区域附近先后发生M_S5.0以上地震6次，其中包括2022年1月23日、3月26日、4月15日青海德令哈M_S5.8、M_S6.0、M_S5.4地震震群。同样，门源预测区加卸载响应比异常范围由2022年1月开始逐渐减小，至2023年9月消失，2022年1月8日该区域附近发生青海门源M_S6.9地震以及2次5级余震(1月8日M_S5.1和1月12日M_S5.2余震)。两次震例均表现为异常持续过程中发生中强地震，并且地震发生后异常仍然持续存在，持续时间为数月至一年尺度，具体原因尚不清楚，需要持续关注。

(3) 2024—2025年青藏高原地区实际发生的M_S5.0以上地震与预测结果的对应关系显示，图像信息方法对地震的发生地点有较高的预测效能。该方法通过数理统计检验，提取地震活动状态显著偏离正常背景状态的区域，是一种预测效能较高的中长期地震预测方法(张小涛等，2014；宋程等，2023；于晨等，2025)，且优于相对强度法(RI)和随机预测，该方法预测的时间尺度为3~10年。预测窗口中显示的地震热点高值区域，对未来地震发生具有较强的地点指示意义，11次震例中(不含余震)，2024年青海杂多M_S5.3和M_S5.5、四川木里M_S5.0、西藏尼玛M_S5.9以及2025年西藏定日M_S6.8、青海玛多M_S5.5、西藏双湖M_S5.0地震等7次震例均位于地震热点及摩尔近邻网格位置处。4次漏报地震分别为2024年青海茫崖M_S5.5、西藏日土M_S5.2以及2025年甘肃陇西M_S5.6、四川新龙M_S5.4地震。分析漏报原因有两个，一方面，可能是震中位置处于地震监测能力相对较弱区域，地震目录记录不完备，如2024年青海茫崖M_S5.5和西藏日土M_S5.2地震，两次地震震中分别处于青海西北部和青海、新疆交界的最西段，两地地广人稀，地震监测台网密度低；另一方面，2025年甘肃陇西M_S5.6地震震中附近，时间最近的地震是2013年7月22日甘肃岷漳M_S6.6地震，2025年四川新龙M_S5.4地震震中附近，时间最近的是2013年1月18日四川白玉M_S5.4地震，2次地震震中附近近十余年均处于地震平静状态，虽然青藏高原地区总体地震活动水平较高，但局部表现出不均衡性，地震活动性差异较大导致2次地震的漏报。本文设置的图像信息方法预测时间窗为2年，针对2次地震震中所处的局部区域，可能预测时间窗偏小，后续可进一步优化参数配置进行计算研究。

4 结论

本文基于多方法组合模型(MMEP)对青藏高原地区2024—2025年期间发生的M_S5.0以上地震进行回溯性检验研究，综合分析组合输出的MMEP结果，并利用R值评分对预测结果进行了评估。得到以下结论：

(1) 多方法组合预测模型对青藏高原地区中强震有较好的预测效果，R值评分为0.45，优于随机预测方法。相对于单一方法的地震预测模型，多方法组合预测模型能够为地震危险性评价提供更加明确的时空约束信息。

(2) 加卸载响应比方法对多方法组合预测模型结果影响较大。2024—2025年11个M_S5.0以上地震中，有7个地震震前出现较明显的LURR值显著异常，从空间演化过程看，表现为“出现—增强—减弱或消失—发震”的特征。

(3) 多方法组合预测模型回溯检验结果表明，该模型对研究期间发生的5级以上地震具有一定的预测效能。其中，2024年西藏尼玛M_S5.9、青海杂多M_S5.3和M_S5.5、四川木里M_S5.0以及2025年西藏定日M_S6.8地震的中短期预测“时、空、强”三要素基本正确。此外，2025年青海玛多M_S5.5地震预测的地点、时间正确，预测震级偏高；2025年西藏双湖M_S5.0地震预测的地点、强度正确，预测时间偏短。

本文采用的多方法组合预测模型及其参数配置，可为青藏高原地区中强地震的地震预测预报研究提供一定的参考依据。

致谢: 衷心感谢中国地震台网中心余怀忠研究员提供的软件模型以及在理论原理和方法上的指导和帮助，感谢中国地震台网中心于晨高级工程师在软件应用方面的悉心指导。