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大姚6级双震前的地震前兆特征

在连续形变观测资料中除了存在于整个时间域的短周期潮汐信息(固体潮)外，还有出现在某个时间段的长周期非潮汐信息．如何从时间或空间上认识和提取这些信息．成为认识地震过程和进行地震预报关键和迫切的问题之一。利用小波分析的时一频特性和奇异性检测特性，对大姚6级双震前的连续形变观测资料进行了处理，提取潮汐资料中的非潮汐信息。发现在地震前震中附近的形变台站都接收到了相同频段的异常信号．周期为几天到十几天，出现在各个台站的时间也大致相同。这些在震前具有一定时、空分布的信息有可能是地震前兆。     

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地震前兆信息识别的一种人工智能方法

探讨了识别地震前兆信息的新途径。使衙“机器发现”方法，即利用计算机技术，运用递归函数理论处理前兆观测资料，建立其解析函数表达式，并以解析表达式的外推值作为识别异常的标准，实现了对地震前兆信息的定量分析。对倾斜固体潮Ｍ２波潮汐因子γ值进行实际处理，与平静期或有强震异常的时段进行映震分析，其吻合程度较好     

GPS时间序列揭示地震前兆的初步探索

地震的很大一部分能量在震前会以各种形式缓慢释放,从而形成各种前兆,不同的孕震阶段有不同的前兆表现。通过用离散小波变换等方法对国内和国外两次大震周围的GPS站位移时间序列进行分析。结果发现：两次地震前都出现了站点运动态势的改变。时间大约从地震前1～2年或稍长时间开始,地震后又恢复了常态。GPS揭示的这种出现在低频、长周期信息中的异常有可能是地震中、长期前兆。     

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大同—阳高Ms6.1地震前兆综合加权信息熵的变化

利用“地震预报计算机专家系统”的思想对大同 -阳高 Ms6 .1地震前每一前兆异常事件进行综合评估 ,以每一异常的最可能发震时间来计算发震概率 ,利用地震前兆综合加权信息熵研究了系统熵值与地震的关系。对华北地区的地震前兆综合加权信息熵研究表明 ,在大同 -阳高 Ms6 .1地震前 ,信息熵出现了明显的减熵有序变化     

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