每个位于地震多发地区的人都想知道下一次大地震何时会来，但是人们对地震的了解并不充分，并且有大量预测地震风险的方法。那么哪一种方法效果最好呢？
对七种不同技术的测试，有一天可能会揭示地震何时会发生，这可能有助于缩小范围。
到目前为止，短期内似乎不可能对地震进行可靠的预测——例如，2004年加利福尼亚州帕克菲尔德发生的6级地震就没有发出早期预警，甚至今年早些时候袭击日本的9级特大地震也没有发出预警，尽管日本是地球上地震监测最密集的地区之一。尽管如此，研究人员指出，地震并非在空间和时间上随机发生。大地震倾向于发生在小地震发生的地方，并且活跃断层上的地震会随着时间的推移半周期性地发生。
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多年来，科学家们已经讨论了许多不同的地震预测方法。例如，一种技术可能会查看小地震的震级和时间来预测何时可能发生更大的地震；另一种技术可能会检查古代地震的地质证据来预测未来何时可能发生地震；还有一种技术可能会估计断层中积累了多少应力来猜测它们何时可能因压力而破裂。
为了确定哪种技术可能效果最好，研究人员被邀请向区域地震可能性模型（RELM）测试提交未来地震的预测，这是对此类方法进行的首次竞争性分析。该项目得到了南加州地震中心的支持，该中心是由美国地质调查局和国家科学基金会资助的600名研究人员组成的联盟。
七个研究小组提交了预测。目标是估计在2006年至2011年期间，加利福尼亚州及其周边地区7,600多个网格内（覆盖约360,000平方英里（930,000平方公里））发生4.95级或更高震级的地震的几率。在此期间，该地区发生了31次给定震级的地震。
在七种技术中，一种被称为“模式信息学”的方法得分最高，被认为是最可靠的。这种方法寻找地震活动中异常的增加和减少，如果这些变化的数量或强度超过基于过去事件的阈值，则给定区域将被标记为热点。
在发生地震的22个网格中，模式信息学模型将17个标记为潜在的热点。加州大学戴维斯分校的地球物理学家唐纳德·图科特（Donald Turcotte）表示，在这17个热点中，该模型对地震发生的确信度在所有预测技术中最高，他帮助开发了该模型。
图科特警告说：“我们并不是在预测特定地震的发生。我们给出的只是地震发生的相对风险。”
图科特告诉“我们的奇妙星球”，未来这项研究可能会扩展到美国其他地区和其他国家。他和他的同事今天（9月26日）在《美国国家科学院院刊》上在线详细介绍了他们的发现。
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