研究强震孕震过程的几种有序集群方法

本文用五种有序集群方法研究了华北地区和宁夏地区强震的孕震过程。我们得到:五种方法均能模拟地震活动交替的高潮、低潮现象;Fisher方法和有序点群分析方法(采用离差平方和增量作为类间距离时)的效果均较好,表明在各类中诸时间段的结构主要是团状分布而不是链状分布,因此选择预报方法时考虑地震活动的这一特点是重要的;对分移动窗口法和非参数拟合优度法的结果,表明在相对平静期和显著活动期之间确实存在着客观的谷值;图论方法则有助于进一步分出显著活动期中易发生强震的较小峰值。五种方法中以Fisher方法的误识率最低,而非参数拟合优度法则能帮助确定较为合理的分类。此外对资料预先平滑也可改善结果。      

用地震活动指标判定强震危险性概率及地震类型(英文)

本文将云南省及其边界地区按平方度划分成网格,利用1965年以来的地震资料建立了两项单因子预报判据,并由此组成多因子综合判定程序。使用这一程序对1970—1986年省内除边界地区的31个平方度区内的地震危险性进行判定,结果3次7级以上地震都能正确判出,2次6.5相似文献   

中国华北地震活动性研究与近期地震危险性

本文综合研究了华北地区第三地震活动期和第四地震活动期地震活动时间进程、各级地震频次分布和活动期中地震活动主体地区的迁移,得出华北地区第四地震活动期可能还有1—3次6级多地震,其主体地区可能在山西地震带。本文还研究了近十几年来华北地区地震活动的集中区,指出目前华北发生6级多地震的最危险地区是太原附近地区,其震级可能为M,6.4±0.4。     

故障率理论在地震预报中的应用

本文把可靠性理论中故障率的概念引用于地震预报,建立了一族新的可靠函数w1(t)=exp[-taecsin(lnt+)].新可靠函数具有如下功能:1.其参数 a 可作为判别各地震活动期(大释放期、剩余释放期及积累期)的数值判据:当a1时为大释放期.2.其故障率函数能较好地描述各活动期内地震活动的起伏变化,并能进一步判断其地震活动的高低.3.当 c=0时,新可靠函数退化为怀布尔(Weibull,W)可靠函数,即后者是前者的一个特殊情形.用新的可靠函数对唐山7.8级地震、新丰江6.1级地震、滇东地震带及东南沿海地震带作了分析,效果较好.      

应变能释放随时间变化的聚类方法研究

由于线性回归模型应用的广泛性，本文设定样品集的趋势是线性的，在用最优分割法对地震活动性类研究的基础上引进线性模型，扩大了最优分割法在地震活动性分类中的应用，将降类问题与建模问题有机地结合起来，去揭示地震活动性中的某种内在规律，这对于探索地震预报，研究地震发生的规律性有一定的实际意义。     

环太平洋大震的时空特征分析

本文基于聚类分析方法和聚类树图, 对1890年以来环太平洋周边7.5级以上大震的时间间隔特征进行分析, 发现起始震级低于8.0级的地震分类特征一致, 而起始震级在8.0级以上地震分类特征比较详细: 在初步分为地震活跃期和地震平静期时, 在地震活跃期内, 又可细分为地震活动相对高活跃期(时间间隔1年左右)和地震活动相对低活跃期(时间间隔6年左右)。 进而, 以8.0级以上地震最后一个活跃期为例, 揭示了在地震活跃期内, 地震的空间迁移表现出逆时针旋转的特征。     

华北地区地震活动度的研究

本文在广泛收集、整理华北地区地震目录资料的基础上,应用地震活动度S定量地描述地震活动性的方法,通过S值时空扫描,给出了华北地区地震活动性的时空分布图像及其特征。还重点分析了唐山地震前后S值的时空分布现象。我们认为,用地震活动度定量地描述某时空域上的地震活动性的方法是可行的。同时还应在实践中逐步完善。     

用拟合优度法划分地震活动期

本文用一种模式识别方法——拟合优度法研究了大华北地区地震活动的分期。结果表明,拟合优度法与Fisher方法一样,能定量地划分地震活动期;但用后者需采用树状分类器,前者则能一次给出最后的分类结果,而且拟合优度法还可以根据迭代次数来确定合理的分类数。此外,文中对研究区未来时间段是否属于地震高潮期,也给出了判定的方法与结果。     

实验样品波速测量的尺度效应和环境效应

本文用超声波地震模型实验方法,对引起有机玻璃样品P波速变化的尺度因素和环境因素进行了实验研究。结果表明,当样品厚度小于一个波长时,样品尺度和环境介质对样品P波速都有明显影响。当样品厚度由使用换能器的1/16个波长增加到3个波长时,P波速变化约16％。在低于样品P波速的液体中测量,样品的P波速增加,增加的幅度与液体的波速有关。文中还对纵波和拉伸波的转换现象作了初步探讨。     

中国大陆及其邻区地震对称活动现象

茂木清夫、L.R.赛克斯(L.R.Sykes)等人对全球地震活动的分类问题做了不少工作。全球地震活动基本划分为板间和板内地震两大类,而板内地震活动又分为洋型和陆型两类。 板内陆型地震的地体环境、应力状态、以致地震活动的分布(三维空间)特征均明显地区别于板间地震。以中国大陆为主体的中国大陆及其邻近区域(以下简称中国陆区)是典型的板内陆型地震活动区域之一。以往该区东部边界以海岸线为界,本文将该区东部边界推至海岸线外200米海水等深线,即大陆架的边缘线。现对中国陆区地震活动区域的分区及其活动特征     

中国大陆邻区的地震活动和中国大陆地震的关系

研究了３个方面的问题，一是中国大陆周边４个地震带地震活跃期与中国大陆地震活跃期的准同步性和它们目前的活动水平；二是欧亚地震带西部与中国大陆的地震活动呈出现明显的超前或滞后性；三是中国大陆邻区６个地震区的强震与中国大陆活跃期的开始或与中国大陆强震的对应关系。     

中国大陆地震活跃期和全球部分地震带强震活动的相关性研究

对全球部分地震带强震活动的研究表明，中国大陆地震活跃期与全球某些地震带强震活动呈一定程度的正相关或负相关，且有些地震带的强度震超前于中国大陆活动或平静，因此，可以利用相关地震带的强震活动和某些地震带的超前性，预测中国大陆的地震活动趋势及判定中国大陆的地震活跃期。     

基于BP-Adaboost方法的天然地震和人工爆炸事件波形信号分类识别研究

BP神经网络和支持向量机(SVM)是两种主流的分类识别方法,用于天然地震和人工爆炸事件波形信号分类识别时取得了较好的效果。但BP神经网络存在易陷入局部最优及隐层数和隐层节点数与训练样本数据密切相关而无法有效预先确定;而支持向量机(SVM)方法则缺乏有效手段来选取合适的核函数,从中不能很好地扩展到多分类。针对天然地震和人工爆炸事件波形信号的分类识别问题,文中将上述两种方法和集成学习——BP-Adaboost方法进行了对比实验研究。据对所选用的地震、爆炸事件波形信号数据集的分类识别结果表明,BP-Adaboost方法得到了98%以上的正确识别率,并且具有较好的泛化能力。相较于BP神经网络和PCA-SVM方法,BP-Adaboost方法对于数据集的划分和识别结果具有更好的鲁棒性,应用于天然地震和人工爆炸事件波形信号分类识别时,可取得更好的识别效果。同时,结合Adaboost方法的原理,阐述了BP-Adaboost方法拥有更好分类结果和泛化能力的原因。     

中强地震前地震拟合优度的异常特征及在地震预报中的应用

引用地震拟合优度r值，对华北地区18次中强地震前地震拟合优度r值与地震活动的关系进行了分析和研究，总结出了中强地震前地震拟合优度r值的异常特征，并把该方法应用到了河南及其邻区的中等地震预报中，制定了预报规则，进行了预测内符检验和预报评分。结果表明，该方法是一种有效的中期地震预报方法，尤其对弱震区中等地震的预报具有推广应用价值。     

地震折射波法在郑州市西区浅层勘探中的应用

在城市活断层勘探中,对于面波干扰大、地震反射波法难以开展工作的区域,可尝试利用地震折射波法进行探测,并对折射波法探测的原始记录采用时间项、差异时距曲线和有限差分成像等方法进行综合计算、分析,以探索折射波法在城市活断层勘探中的应用成效。文中针对郑州市须水断层西段浅层地震折射波法勘探记录,利用时间项、差异时距曲线和有限差分成像等计算方法,获取剖面速度结构与界面构造;综合震相特征、计算结果等资料确定主要地层的界面深度和构造特征,3种方法都取得了相近的结论。后又通过在测线上4个钻孔资料的验证,认为3种方法的计算结果与钻孔资料相吻合,说明折射波法勘探在城市活断层探测中的应用是可行的     

基于结构类型和使用功能的建筑分类及其应用

基于结构类型的建筑分类是抗震设计和地震灾害分布调查的基础,也是开展建筑结构地震易损性研究所依据的分类形式,而在社会管理中则更注重基于使用功能的建筑分类。上述2种建筑分类方法难以给出恰当的经济损失评估结果,因此在面向地震巨灾保险研究与应用时存在一些不足。首先,传统的建筑分类将建筑的使用功能与结构类型平行处理,未考虑建筑结构类型和建筑使用功能的耦合影响;其次,随着经济社会的发展,建筑结构形式和使用功能均不断地变化,需要发展适用性强大的非固定类型分类方法。本文针对地震巨灾保险业务中建筑分类这一核心问题,结合中国建筑形式和使用功能,从建筑结构分类出发,进一步考虑建筑的使用功能,形成了基于结构类型-使用功能多因素耦合的建筑分类模型,并以北京市典型区域为例,对所提出的建筑分类模型开展应用示范。同时,本文提出的建筑分类模型结合网络信息技术,可解决传统分类应用于具体目标区域时分类指标体系不具备可变性的问题,满足了地震巨灾保险的数据需求。     

地震现场灾情信息编码研究

针对地震现场灾情信息的多源性、复杂性、离散性、异构性特点,按照科学性、实用性、简明性、兼容性、扩延性、唯一性等原则,采用线分类法和面分类法相结合的方法,将灾情信息分为地震灾情信息、应急救援信息、救灾效益信息和地震行业信息共4大类30个子类。在分类基础上,采用树式结构和链式结构相结合的编码方法,提出一套灾情信息的编码机制,实现了灾区信息的科学化、标准化、通用化管理。     

基于主成分分析方法的海量地震数据属性降维优化

针对传统的地震数据属性降维优化方法所选取的地震数据属性特征贡献率低导致降维过程计算量大、CPU占用率高等问题,提出一种基于主成分分析的海量地震数据属性降维优化方法。首先根据地震样本特征建立地震数据特征矩阵,把矩阵中的特征进行聚类,运用降序法排列聚类结果,选取前几项数据作为地震数据属性特征选取结果,对其结果评估分类信息量;通过特征积分准则(FSC)修正分类信息量,获取海量地震数据属性特征节点;运用主成分分析方法对地震数据属性特征节点主成分添加标签,确定Fisher判别分析与PCA可变动选择不确定关系,建立半监督降维的全局最优化形式,运用特征值分解计算降维结果,克服海量地震数据属性降维过程中的过拟合问题,融合主成分分析算法与Fisher判别分析算法实现海量地震数据属性降维优化。实验结果证明,所提方法选取的属性特征精度及贡献率较高,降维过程中CPU占用率较低。