1999年以来台湾及邻近海域7.5级以上强震前的条带现象

中国台湾地区地处欧亚板块与菲律宾海板块之间,地震活动频繁．本文报道了 我国台湾地区及其邻近海域1985～2002年间5．5级以上地震的条带内外频度比分 布,并着重研究了1999—2002年中发生的3次7．5级以上地震前的条带现象．其结 果表明:台湾地区近期发生的3次7．5级以上大地震前,5．5级以上地震呈条带分 布．这些条带符合条带内地震个数Nin≥6的条件,符合条带内、外频度比Nin／(Nin Nout)≥75％的条件,也符合条带长宽比大于5的要求,只是与板内地震条带相比,条 带的长度较短．     

再论台湾岛及邻近海域强震前的中强地震条带现象及成因初探

台湾岛1999年9月21日在南投发生7.6级地震前有出现地震条带现象,在2005年工作的基础上继续用地震条带方法对2004年12月台东海外7.0级地震、2006年12月高雄海外7.2级地震和2016年2月6日高雄6.7级地震前的地震图像进行分析发现,这3次地震前也存在ML5.5级以上地震条带现象,说明近年来台湾岛及邻近海域强地震前都有地震条带出现.对这些条带形成的原因进行分析后认为:EN向地震条带是受菲律宾板块挤压形成的,沿台湾岛东部海岸排列的地震条带是受台湾岛东部的地震断层影响形成的,沿琉球海沟方向排列的地震条带是受琉球海沟断裂带影响形成的.研究结果对台湾岛及邻近海域的地震预报具有参考意义.     

大地震的成因和发生及其预报的研究

本文论述了大地震的成因能量的主要来源，提出了发生大地震的共振学说，该学说的提出有助于解决前人未能解决的地震科学大难题中的关键核心问题，提出预报大地震的新方法，并将其命名为“大地震运动共振预报法”和“强震对应预报法：，应用各个大地震以前的一、二十年大（强）震资料，用大地震运动共振预报法及原理，来推算各个大地震，获得了满意的结果。如用１９６０年以前的资料能算出唐山大地震应发生在１９７６年７月２８日，预     

大地震运动共振预报法的验证和预报

在大地震运动共振预报法的基础上,对全球和我国的２００多次大（强）震进行验证,并把其中的约２０次灾难性或有代表性的地震列成表,证明大（强）震的预报是能突破的。在１９９６年末对日本海沟一线附近未来一两年将发生７．５￣８．４级大震和一系列大（强）震的趋势估计和预报,实际发生的地震说明预报的结果是正确的。经过对方法的深入研究,作者导出震中预报公式;最近还导出应用其前发生的Ｍ≥４级地震,对某些大（强）震可缩     

1984年夏季台湾浅滩周围海域水团的多维模糊聚类分析

本文应用多维模糊聚类方法分析了1984年8月台湾浅滩周围海域海水的7个海洋学参数,进而讨论了该海域水团的划分及海水的交汇情况.分析结果表明观测期间研究海域的主要海水类型为南海陆架水,内斜上升冷水及粤东上升流水,此外,在外斜一带还有一支上升冷水.南海陆架水属浅海混合水团,主要分布于上层,其影响只达东山-台湾浅滩一线.内斜上升冷水位于浅滩北侧,从东向西楔入研究海区,可能源于黑潮.粤东上升流水则位于粤东近海下层,观测期间影响海峡南部的主要是从台湾浅滩以东海域进入海峡的黑潮或南海(海盆)水.     

今日的台湾渔业

应台湾水产协会邀请，由中国水产学会组建的“鲁辽两省水产科技经济交流访问团”一行２９人，由中国水产科学研究院院长钱志林为领队，海协理事石静如女士任团长，于１９９６年５月３０日至６月９日，对台湾渔业作了为期１０ｄ的访问考察，现将情况报告如下：１渔业概况台湾海域基础生产力雄厚，各种底、中、上层鱼类，大洋性洄游鱼类以及贝类、甲壳类资源都较丰富。同时，此处地理位置适中，往返于各大洋均甚为方便，具有发展海洋渔业良好的天然环境。所以，台湾渔业比较发达。台湾渔业几乎全部为私有制。依其作业性质，基本可分为５大类：…     

深海钻探三十年及我国台湾的参与简况

国际海洋钻探计划（ＯＤＰ）是国际地科界的大型综合性研究计划,它始于１９６８年的深海钻探计划（ＤＳＤＰ）,至今已有三十年的历程了。三十年来成果丰硕,收集到大量宝贵的海洋岩心标本,提供了解决像板块构造与地体动力学演化、洋壳构成,洋流变迁史等这样众多地球科...     

台湾地震史料的发掘与考证

笔者广泛搜集了分散于海峡两岸的有关文献和中外报刊,弄清史料来源,研究原始记载,吸取了海峡两岸学者和相关学科的研究成果,对台湾地震历史资料,进行大力发掘,稻匡了地震时间、震中错置、一震多记及记载含混等问题,取得了翔实的资料,经认真研究,在前人工作基础上,编辑了《台湾省地震历史资料汇编》。     

台湾地震区地震活动性的灰色预测

本文利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,对台湾地震区地震活动性进行预测,结果表明:①开始于1986年的第7个活动期将于1992年左右结束;②第7个平静期将于1993年左右开始并延续至1999年左右;③最近一次M_s=7.6级的大震发生在1986年11月15日,未来下一次7.5级以上地震预计将在1992年底发生,发震地区仍在本区的东带。     

Study on short-range numerical forecasting of ocean current in the East China Sea-Ⅲ Three-dimensional baroclinic anomaly forecasting model and its application

Ｓｔｕｄｙｏｎｓｈｏｒｔ－ｒａｎｇｅｎｕｍｅｒｉｃａｌｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆｏｃｅａｎｃｕｒｒｅｎｔｉｎｔｈｅＥａｓｔＣｈｉｎａＳｅａ－ⅢＴｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｂａｒｏｃｌｉｎｉｃａｎｏｍａｌｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌａｎｄｉ...     

台湾海峡强震活动及其动力环境

本文根据１９９４年９月１６日台湾海峡７．３级强震序列的空间活动图象变化特征，结合历史地震资料，比较分析了台湾海峡区域史今地震活动的总体演变过程，表明该区强震发生与周边地区的台湾，日本及菲律宾大地地震，在时间进程，强度变化和地域分布关系上存在关地球物理场变化的影响。     

台湾强震后福建及邻区地震群体振荡式扩展

本文研究了70年代以来台湾强震与福建及其邻区地震活动特点,探讨了台湾强震与福建及其邻区群震的关系。     

Neural networks for wave forecasting

The physical process of generation of waves by wind is extremely complex, uncertain and not yet fully understood. Despite a variety of deterministic models presented to predict the heights and periods of waves from the characteristics of the generating wind, a large scope still exists to improve on the existing models or to provide alternatives to them. This paper explores the possibility of employing the relatively recent technique of neural networks for this purpose. A simple 3-layered feed forward type of network is developed to obtain the output of significant wave heights and average wave periods from the input of generating wind speeds. The network is trained with different algorithms and using three sets of data. The results show that an appropriately trained network could provide satisfactory results in open wider areas, in deep water and also when the sampling and prediction interval is large, such as a week. A proper choice of training patterns is found to be crucial in achieving adequate training.     

Neural network for wave forecasting among multi-stations

Unlike in the open sea, the use of wind information for forecasting waves may encounter more ambiguous uncertainties in the coastal or harbor area due to the influence of complicated geometric configurations. Thus this paper attempts to forecast the waves based on learning the characteristics of observed waves, rather than the use of the wind information. This is reported in this paper by the application of the artificial neural network (ANN), in which the back-propagation algorithm is employed in the learning process for obtaining the desired results. This model evaluated the interconnection weights among multi-stations based on the previous short-term data, from which a time series of waves at a station can be generated for forecasting or data supplement based on using the neighbor stations data. Field data are used for testing the applicability of the ANN model. The results show that the ANN model performs well for both wave forecasting and data supplement when using a short-term observed wave data.     

Wavelet and artificial neural network analyses of tide forecasting and supplement of tides around Taiwan and South China Sea

In multi-resolution analysis (MRA) by wavelet function Daubechies (db), we decompose the signal in two parts, the low and high-frequency contents. We remove the high-frequency content and reconstruct a new “de-noise” signal by using inverse wavelet transform. The calculation of tidal constituent phase-lags was made to determine the input and output data patterns used in building network structure of Artificial Neuron-Network (ANN) model. The “de-noise” signal was, then, used as the input data to improve the forecasting accuracy of the ANN model. The wavelet spectrum, conventional energy spectrum (fast Fourier transform, FFT), and harmonic analysis were used to analyze the characteristics of tidal data.Using only a very short-period data as a training data set in Artificial Neuron-Network Back-Propagate (ANN-BP) model, the developed ANN+Wavelet model can accurately predict or supply the missing tide data for a long period (1–5 years). The results also show that the concept of tidal constituent phase-lags can improve ANN model of tidal forecasting and data supplement. The addition of the wavelet analysis to ANN method can prominently improve the prediction quality.     

福建省5级地震的气候前兆

本文通过相关统计事实,初步探讨了福建5级地震前期的气象异常,提出了“气压、气温和雨量”模式,发现一次中强震前的1～3a间,先出现大面积降压和最高气温的异常增温,后出现大面积的干旱。这一时序演变,似可作为一次完整的孕震过程的气象前兆而用于中长期地震预报。     

韵律模式及其在热带气旋预报中的应用

本文从单站气压,气温和湿度时间变化曲线图上分析归纳得到的６个月韵律模式,在入侵厦门同安区的热带气液长期预报服务实践中收到了良好的效果。本韵律模式预报简便,预报准确度高出气候概率４倍以上。