在某些大地震发生之前地震活动性会降低,产生地震平静现象,这是由于大地震发生之前有一个能量累积的过程,由于释放能量的减少,使观测到的地震数目也减少,进而导致地震活动性水平的降低。研究地震活动性变化,对于了解大地震的孕育过程以及地震前兆的研究有重要意义。　　RTL(Region-Time-Length)方法是一种用来研究地震平静异常的方法。这是一种统计方法,通过对地震的震级,发生时间及地点进行分析来研究大地震发生前地震活动性变化的特征。其基本思想是假设对于研究的地震,其之前发生的每一个地震都对其有一定的影响,但是影响的权重是不一样的,当所发生的地震的震级越大,震中或地震发生时间越靠近研究地震的震中和发生时间,那么这个地震对研究地震的影响权重就越大。　　在原始的RTL算法中,模型参数是根据经验选取的,这种选取方式可能会使结果受到人为因素的影响而产生偏差。为了去除这种人为影响,在本文中提出一种优化选取模型参数的方法,设定相对定量化的标准,通过计算不同特征参数组合下的相关系数得到优化的特征时间和特征距离。我们以2011年日本Tohoku地震为例,利用上述改良的RTL算法对其进行分析,本文采用日本气象厅提供的地震目录,在经过去除余震及完备性分析后计算其RTL值,结果发现在Tohoku地震震中处从2006年到2008年之间存在着地震活动平静异常,描述地震活动性空间分布的Q图结果也显示在同一时期‘Tohoku地震震中附近区域存在着地震平静现象。　　为了确定得到的异常的可靠性,文章中还进行一系列讨论。计算不同去除余震方法情况下的RTL值,结果表明地震平静异常并不是由于余震去除过程而引入的人为异常。最后随机测试的结果证明了地震平静异常并不是随机过程的产物,而是一个具有统计意义的异常。