1995年10月24日云南武定6．5级地震序列类型和震后趋势早期判断

根据地质构造情况、历史地震活动特征及主震后一天、三天记录的余震资料，利用自然类比法对１９９５年１０月２４日云南武定６．５级地震序列类型和震后趋势进行早期综合判断，认为该序列为强余震极多型地震序列，发生更大地震的可能性不大，但余震颇度会很高，强余震次数极多，持续时间较长，一个月内４级以上强余震数可能在７９次左右，最大余震为Ｍｓ５．３级左右。早期判断结果与实际情况基本相符。     

分形方法在地震序列类型早期判别中的应用

着重讨论了地震序列的空间分布随时间变化的特性，利用分形方法提取大震后余震的空间分维信息，从而达到早期判别地震序列类型的目的。以１９６６年以来定位精度较好、余震记录较全的１２个７级以上大震和大同６级强震序列为资料，计算了震后１个月内余震随时间变化的空间分维数。结果发现，不同类型的地震序列分维数不同。一般震后５－６天，主震型序列的分维数在１．１－１．２之间，多震型序列的分维数在１．３以上。利用前７天的     

新疆地震序列参数初探

整理和分析了1990年以来发生在新疆地区的30次ML≥5.4级地震序列(伽师强震群除外),得出了新疆地震序列类型划分的一般规则并将这些地震序列分为孤立型、主震—余震型和双震或多震型3种。这些地震序列主要分布于新疆4个地震构造带,以主余型为主,每个地震带内地震序列类型有所不同。通过对地震序列参数b、h、k和p的计算和分析,认为k值对该区地震序列类型的判断有一定参考价值。     

中国大陆中强地震余震序列的部分统计特征

依据1970年以来记录相对完整的294次50级以上地震序列资料,研究中国大陆中强地震余震序列统计特征,探讨序列类型、最大余震震级、强余震活动持续时间等与主震震级及主震断层性质之间的关系.中国大陆孤立型、主余型及多震型地震余震序列分别约占23%、59%及18%.其中走滑型、具有倾滑分量的走滑型、具有走滑分量的倾滑型及逆冲型分别占48%、24%、17%及11%. 余震序列1年内最大余震震级与主震震级正相关,但主震震级较低时相对离散,孤立型序列离散程度较高,主余型及多震型序列线性相关性较好.绝大多数序列最大余震均发生在震后200天内,少数具有晚期强余震的序列主要属主余型序列,孤立型及多震型序列通常没有晚期强余震发生.68%的序列1年内最大余震发生在震后10天内,77%发生在震后30天之内,95%发生在震后120天之内.序列最大余震发生时间及5、6级强余震活动持续时间与序列类型及主震震级大小有关,多震型序列最大余震发生最快,孤立型次之、主余型最长.若仅就主余型序列而言,当主震震级较高时最大余震与主震间时间间隔相对较短,主震震级较低时最大余震与主震间时间间隔相对较长.     

大地震后短时间内余震活动时空分布的某些研究

本文研究了近几年来我国发生的一系列强地震以及部分中强地震后,短时间内余震活动的时空分布特征.结果表明,不同类型的地震序列,在大震后短时间内余震频度衰减和余震区的变化过程上有明显差别.作者认为,这种差别有可能作为一次强地震后及时对地震类型和趋势进行判断的依据之一.      

华东地区中强地震序列特征研究

通过系统分析１９７０年以来华东地区ＭＳ５．０以上中强震序列,结合华东地区域特征,根据最大地震与次大震震级差,将地震序列划发为弧立型、接近孤立型主余型,主余型和震群型４类。用０．５、１天、２天、３天、５天和７天等几个时段的余震样本来研究序列类型的早期判断,结果较为满意,尝试用一种新的方法分析余震持续时间,认为某区域有一个地震活动背影景值,当余震衰减这到个背景值时,则余震活动基本结束,用此方法总结了华     

基于ETAS模型的晋冀蒙交界地区中强地震序列参数早期特征

1 研究背景 一次中强地震发生后,关于地震序列类型、强余震发生等问题往往引起广泛关注.通常,在震后几小时或几天内的余震序列早期活动特征,在判定序列类型、预测强余震等方面起到关键作用.然而,实际上大多数余震序列远比大森公式所描述的简单负幂衰减模型复杂,显示"余震激发余震"的特性.Ogata(1988,1989,1992,2001)将自相似思想引入大森公式,认为余震序列中任何一次地震均可能激发自身高阶余震,建立了"传染型余震序列模型"( ETAS).     

地震序列类型早期判断的可能性

详细讨论利用地震现场提供的１天、３天和７天观测资料，预测地震序列类型和最大强余震震级的可能性和现实性。４７个Ｍ≥６．０地震的地震序列实例检验表明，利用７天内的观测资料，准确率可达到８５．１％。因此，使用ｂ值横截距法有可能在早期预测最大强余震的震级并判断地震序列的类型。     

伽师-巴楚强震群序列趋势的早期判断

使用喀什地震台记录的伽师—巴楚震群序列目录,采用Em／∑E、△M方法对序列早期震型进行判定。在震型判定的基础上,采用h、b、u、F值等参数对震后序列趋势进行分析。得到以下主要结论：(1)伽师一巴楚强震群序列特征复杂,在震群活动的不同阶段,它们既有共性也有个性;在震群活动的各个阶段,不同强度的地震序列特征在震后早期便可显现;(2)首发强震后,区域历史强震类型将有助于定性判断震后趋势,震区余震地震波形可能是早期判断地震类型的关键环节;(3)使用Em／∑E、△M方法并结合主震后第1天内的小震频次能够对震型作出较为准确的判定。在震型判定的基础上再使用h、b、u、F值参数对各级序列进行逐级分层的趋势分析;(3)使用6级地震序列的h值和含主震计算的6值对未来强震震级进行估算,采用5级地震序列的h值和不含主震计算的6值对未来强余震震级进行推算;(5)跟踪子序列的震型、预测震级及参数异常的动态变化,判断后续序列中是否会发生强(余)震,但分析时必须注意各级序列之间的隶属关系和活动背景;(6)在强震成组活动后,若h值出现高→低→高的变化过程,则预示着震群活动可能进入后期。震群中最高震级地震发生后的h值大于1也是序列发展进入晚期的重要标志。     

强余震持续时间的早期估计

本研究旨在解决地震序列中强余震持续时间的早期估计问题。文中首先给出了强余震的震级定义，指出：主震型与强震群型序列的强作震持续时间存在差异。使用模式识别方法对主震型序列中强余震持续时间大于１天，小于１天及无强余震等３种情况进行划分之后，给出了两类序列的强余震持续时间与序列和第一震震级的粗略相关关系。     

小波变换在东北地震趋势分析中的应用

本文在多年对东北地震大形势研究基础上,根据1900年以来东北地区地震目录资料,按年最大震级、地震频度和地震活动度分别建立三个时间序列f(t),利用离散小波变换对其进行分解,结果发现三个序列的小波变换细节系数均显示平均约20年周期的时序特征,并与该区地震活跃期符合得较好。依此,对该区地震活动发展趋势作了预测,认为当前地震活跃期大约在2008年结束。     

快速射线追踪及其在地震层析中的应用

在地震层析研究中,常常涉及地震波在非均匀介质中的传播路径问题,故快速射线追踪是不可缺少的工具。本文讨论了一种以三点法为基础的逐步逼近的射线追踪方法,其优点是计算速度快、精度高,适合地震层析研究的计算要求。     

应用地震时间间隔分布特征进行地震活动趋势判断

本文对吉林省伊通－舒兰断裂带发生的地震，我国南北地震带南段安宁河－滇东地震带的中强地震发震时间间进行统计分析，把每两个发震时间相减得到地震的时间间隔Ｘｉ序列，由Ｘｉ序列求出概率密度函数ｆ（ｘ）或其分布函数Ｆ（ｘ）。     

关于bem>值应用于地震趋势预测的讨论

在地震趋势的估计中，使用b值和使用Hurst指数是两种常用的方法．本文从地震序列的分形几何的角度，指出这两种方法之间具有一定的相关性．从分数布朗运动的角度看，b＞3/4与b＜3/4的地震序列具有不同的动力学性质．      

关于1999年岫岩偏岭5.6级地震前震群序列性质的研究

利用经验类比的方法,对１９９９年１１月２９日岫岩偏岭５．６级地震前群序列及以往在辽宁地区发生的典型具有预报意义的１９８８年２月２５日彰武４．８级地震前岫岩偏岭兆震群和１９７５年２月４日海城７．３级地震前序列进行了详细研究。结果显示,１９９９年１１月２９日岫岩偏岭５．６级地震前震群序列与１９７５年２月４日海城７．３级地震前震序列的统计特征及性质相同,因此,认为该序列属于前震序列。同时, 将序列的表象     

模式识别在强余震等早期综合判别中的应用研究

本文利用所收集到的２９个６级以上地震序列，探讨将模式识别ＣＯＲＡ－３算法用于５级以上强余震或震群或再发生更大地震的前震－主震－余震型地震序列早期综合判断的可能性及具体方法。文中参与学习和训练的２５个地震序列中，８个Ｉ类序列全部被正确识别，１７个ＩＩ类序列中有１６个被正确识别，只有１个被误判为Ｉ类，预报评分Ｖ值达０．９２。对于留作外推的４个地震序列中，２个ＩＩ类序列全部被正确识别，２个Ｉ类序列，１个     

时间序列的投影寻踪自回归在新疆地震预报中的应用

选取新疆各分区一年和半年最大震级时间序列资料 ,运用投影寻踪自回归方法 ,建立相应的中、短期预测模型。并把预测模型应用于新疆年中和年度地震趋势分析 ,其预测结果是可信的 ,有一定的现实意义。     

地震序列自仿射分形及自相似分形的计算与比较

本用标准偏差法和标度变换法，计算了云南省五个地震区带上１９６５－１９９５年间地震序列的自仿射分形的分维值Ｄ△ｔ（地震时间间隔序列自仿射分形）ＤＭ－ｔ（地震震级一时间序列自仿射分形）及自相似分形的分维值Ｄ０（地震时间分布自相似分形）得到了相应的时间变化曲线，ＤＭ－ｔ～ｔ，Ｄ△ｔ～ｔ和Ｄ０～ｔ。通过相互比较发现，其中ＤＭ－ｔ的随时间变化在中强地震前的反应最为敏感。     

震后震型早期判定的人工神经网络方法

应用人工神经网络的方法，利用３０次强震震后１天和２天内的地震资料作为学习样本，对广西及其邻区发生的４次地震的震型作了早期预测判定，结果表明应用效果较好，正确率达７５％。该方法值得进一步研究。