固体潮潮汐因子的特征频谱及其应用

本文应用非线性谱分析中的最大熵谱分析方法（ＭＥＭ）、和一般线性功率谱的分析方法，对固体潮潮汐因子的时间序列进行了综合研究，指出固体潮潮汐因子的时间序列中普遍存在明显的半月左右周期的特征频谱；将其应用于地震前兆的分析与探索，对固体潮潮汐因子特征频谱中的前兆变化特征进行了解释，得出结论：半月左右周期的频率域，是固体潮观测中前兆响应的一个重要主频域。     

我国应变固体潮观测及其长时间序列的调和分析结果

介绍了我国应变固体潮观测的现状，计算并给出了１９８８年以来我国实际应变固体潮长时间序列的调和分析结果，从资料分析的角度对我国十年来的应变固体潮观测进行了小结。     

承压水井水位固体潮扩散方程的解和含水层参数的求定

本文在求解承压水井水位固体潮的扩散方程时增加了井孔压力的边界条件，使扩散方程更符合实际情况，从而得到在理论上更为完善的起潮力位与水位固体潮之间的关系式。文中讨论了气压作用于承压含水层的水力扩散方程和气压对水位固体潮的影响，导出了相位滞后与含水层参数的解析式，为求解含水层参数建立了基础。根据水位固体潮观测资料和气压观测资料，在给定地球模型的勒夫数的情况下，全面地解决了求定观测井含水层参数的方法，并给出了一个实际算例。     

济南地区地下水位观测井固体潮对比研究

收集了济南地区3口地下水位观测井的水位观测数据,分析了水位资料的变化规律与差异,重点针对观测井的固体潮效应,采用维尼迪科夫调和分析法求解出各井孔固体潮效应参数值。对比分析了M2波月序列潮汐因子、相对误差的大小,对井孔的内在质量进行了对比分析及客观评价。     

利用连续小波变换方法对潜水位进行气压和潮汐改正

以河北省农林科学院衡水市旱作节水农业实验站(旱作所)H5 观测资料为例,利用连续小波变换(CWT)对气压、理论
固体潮和浅层地下水位进行了多时间尺度分析,结合小波方差分析确定了气压、固体潮和地下水位等水文时间序列的主要周期
(或频率)成分和能量分布;再运用连续小波逆变换在主要周期尺度上重构了气压、固体潮和地下水位时间序列,用最小二乘法求
出了水位对不同频率气压和固体潮的敏感程度(即响应系数),依此消除气压和固体潮对观测水位的影响;最后通过极差和标准差
评判改正效果。结果表明:旱作所H5 观测孔水位受气压影响较大,气压系数为0.799~0.881cm/HPa;对固体潮的响应较小,固
体潮系数均接近于0cm/μGal;响应系数的频率效应不明显;与采用一般线性回归方法和快速Mallat离散小波变换算法相比,
CWT方法所得气压系数和固体潮系数的地球物理意义更明确;3种计算方法得到的水位改正结果显示,CWT方法与Mallat算法
接近,优于一般线性回归方法。      

影响流域土壤流失的降水量的PPAR(K)预测模型

介绍了投影寻踪自回归（ＰＰＡＲ（Ｋ））的基本思想及其算法。用ＰＰＡＲ（Ｋ）和均生函数（ＭＧＦ）两种方法对泸州市和北碚市降水量的时间序列进行了建模预测。结果表明ＰＰＡＲ（Ｋ）模型具有较高的稳定性和预测精度。     

上海形变固体潮资料干扰因素分析

利用上海形变观测记录到的固体潮资料,分析气压、雷电、洞室装修、仪器故障及环境等干扰因素对形变固体潮记录的影响,为利用数字化资料及时识别干扰、准确捕捉短临地震异常提供了可参考的实例.     

结构损伤线性及非线性特征谱模式识别及应用

利用时间序列动态数据处理与建模对结构有损状态进行线性和非线性过程处理，用这两种方法对结构的物理状态进行谱分析和模态频率的提取进行了比较，计算结果表明非线性 Ｓ Ｅ Ｔ Ａ Ｒ 模型在特征谱的识别与提取上比线性 Ａ Ｒ Ｍ Ａ Ｘ 模型更有效，对微小损伤更灵敏。说明了在参数识别中非线性 Ｓ Ｅ Ｔ Ａ Ｒ 模型对物体损伤情况下振动数据建模较为客观，更能反映振动体系的损伤信息，是损伤识别数学模型有效的方法。     

一种新的固体潮观测数据特征量提取方法

将经验模态分解方法应用于固体潮观测数据的处理,通过对模态分量从频域上以及从固体潮调和分析结果上与原始观测数据进行对比证明：经验模态分解可以将固体潮观测数据完整地分离成5种特征量：潮汐观测高频信号、半日波信号、周日波信号、潮汐观测低频信号和观测数据的长趋势变化。     

不同插值方法对典型固体潮水位插值结果比较

选取9口固体潮观测井的3种典型水位数据,用5种插值方法进行插值分析。结果表明,三次多项式插值法对少量数据缺失的插值效果最佳;线性插值法对趋势变化大、固体潮汐波动被压制水位的插值效果最好;ARMA模型预测法对固体潮显著、趋势变化平缓水位的插值效果最佳;线性插值和ARMA模型预测法对固体潮清晰、短期起伏波动水位的插值效果各有其优势。     

GOCE���������ݶȲ�������������ģ���о�

????GOCE?????????????????????????????????????AR??????????????PSD?????????????????????????????У?????AR??????????????????????????????????????????????????????????????PSD????????????????????????У???????????????ж????PSD????????PSD???????????AR??????????GOCE???????????????????????????????Ч???     

中国区域GPS站海潮负荷形变特征分析

讨论5个全球海洋潮汐模型NAO99b、FES2004、GOT4.7、TPXO7.2和EOT11a在中国区域的差异性和适用性,并基于这些全球海潮模型和高分辨率区域海潮模型,分析中国区域GPS站海潮负荷形变特征。采用GIPSY软件对中国区域GPS站长时间观测数据进行处理,分析高精度区域海洋潮汐模型对中国沿海GPS站高精度位置时间序列的影响。分析表明,加入区域海洋潮汐负荷形变后,对GPS时间序列垂向的影响最大可达5.01 mm,可能会引起GPS时间序列中包含15 d和173 d 的虚假周期信号。     

高精度重力测量的潮汐改正软件及其评估分析

基于MATLAB GUI界面,采用天顶距直接法和负荷格林函数法编写一套重力固体潮与海洋潮汐负荷改正软件GTIDE,并将其与国际现有软件进行比较。结果表明,GTIDE软件易于操作、便于维护,能有效揭示重力固体潮与海洋潮汐负荷的变化特征,适用于高精度绝对重力与相对重力测量的潮汐改正。     

卡尔曼滤波在多维AR序列建模中的应用

作为时间序列模型的一种，AR模型由于参数估计和定阶简单而广泛应用于系统辨识。在多维AR序列的最小二乘建模的基础上，结合卡尔曼滤波算法，推导了应用卡尔曼滤波技术的多维AR序列参数估计方法以及加入衰减因子后的卡尔曼滤波算法。该算法不需要保存历史数据，在得到新的“观测”数据后可以对AR模型的估计参数进行实时改正。在确定AR模型阶数时，提出了快速F检验法，大大减少了建模过程中的计算工作量，有较好的应用价值。     

基于GM(1,1)+AR模型的钟差短期预报改进算法研究

针对传统GM(1,1)+AR组合模型的缺点,提出一种可及时更新建模序列和增强数据间相关性的循环式钟差预报模型,在预报过程中根据预报时刻的不同实时调整AR模型阶数。考虑到原始钟差建模序列长度会对预报精度造成影响,分别使用2 h、6 h、12 h和24 h的钟差序列构建模型。实验结果表明,改进模型的预报精度较传统方法有一定提高,且预报结果更稳定;使用不同长度的钟差序列构建模型对预报结果有一定影响,其中二次多项式模型受原始序列长度的影响较大,改进模型受影响较小。     

基于主成分分析的相对重力观测零漂和固体潮提取

利用主成分分析PCA提取2014-08-15~23CG-5相对重力仪静态相对观测的零点漂移和固体潮。结果显示,PCA提取的零点漂移值与最小二乘线性拟合结果非常一致,其差仅在10-2μGal/d量级;PCA估算的固体潮值与CG-5重力仪内部软件提供的固体潮模型计算值统计结果基本一致,两者之差均小于8μGal,均方根均小于5μGal。     

基于谱-有限元法的SNERI地球模型固体潮形变计算

基于谱-有限元法计算一个球型、非自转、完全弹性、各向同性(SNERI)的地球固体潮形变,其中地球固体部分潮汐形变的弱解用哈密顿变分原理给出,液核部分的弱解采用静态中性分层的流体近似。计算过程中把SNERI地球进行等间距球层剖分,球面上对解函数和试探函数采用球谐展开,径向上采用线性插值。比较数值计算结果与同质地球模型的解析解结果得出,1 km径向等距剖分即可获得10~(-8)精度量级的低阶Love数。基于PREM地球模型的计算结果表明,谱-有限元法计算的固体潮2～3阶Love数与Runge-Kutta法的计算值差异在10~(-4)量级;与武汉台超导重力仪8个主潮波的实测重力潮汐因子相比,本方法计算的理论重力潮汐因子相差平均约0.15%。研究结果说明,谱-有限元法具有较好的收敛性与较高的计算精度,比传统Runge-Kutta法更适用于高精度地计算复杂地球模型的固体潮形变。     

����������˹����չ�����Ĺ��峱��������ֵ����

????????????????????????????б???峱?????????峱???????峱???????????????????????????????????????????????????????????????????????????衣??C#????????????????????????????????????????????????????????á?     

基于NAKAI拟合模型的固体潮汐观测数据补值与延拓的应用研究

基于NAKAI模型,实现固体潮汐观测数据的补值和延拓,并分析在“中国地震前兆台网数据处理系统”预处理中加入数据延拓模块的可行性。结果表明,借助NAKAI模型,可以较好地补缺和预测固体潮汐数据,在前兆数据处理系统中加入数据延拓模块是可行和有效的。     

A study of oceanic reverberation modeling based on a nonlinear low-dimensional dynamic system

Acoustic reverberation signals generated by an experimental explosive source are analyzed by nonlinear dynamical methods. Three characteristic parameters, i.e., the correlation dimension, the largest Lyapunov exponent, and the Koimogorov en-tropy, are estimated in the reconstructed phase space. The results indicate that the reverberation signals are nonlinear. The Volterra adaptive prediction method is introduced to model the oceanic reverberation signals. The reverberation time series can be predicted in short term with small prediction errors. A preliminary conclusion can be reached that the nonlinear low-dimensional dynamic sys-tem model is more suitable for modeling oceanic reverberation than the classical random AR model.