地球预测理论的理论依据

在现代以地震作用为标志的时期地球继续发展演化?内部和外部能源对地球的形成和发展从根本上起了重大作用。在整体作用下,地球演化和发展的过程与构造和物质的改造同时发生,并在地质环境物理性质的变化上有所反映。这样一些变化是震源区与地震前兆的形成依据。     

基于粗糙集理论的地震前兆综合预测研究

以实际震例的异常数据为样本,利用粗糙集理论的离散、约简和推理功能,对地震前兆异常属性进行约简,进而对地震震级进行推理分类.初步结果表明,该方法可以在一定程度上找到异常数据与震级之间的内在联系,是一种可行的地震前兆综合预测方法.     

灰色马尔可夫理论在地震预测方面的研究

以陕南地区汶川地震余震资料数据为实例,提出灰色马尔可夫模型对地震进行预测.利用传统的GM(1,1)模型对数据进行拟合和初步预测,运用马尔可夫模型的状态区间和状态转移矩阵对初步预测值进行修正,并对下一组地震数据进行预测.结果表明,模型预测精度高,预测值与实际值接近,可以作为今后地震预报的辅助手段.     

极值理论在台湾地区地震趋势预测中的应用

利用陈培善等人对极值理论修改后的极值分布函数模型对1971-01～2012-06台湾地区的地震资料进行统计分析。根据地震活动和地震地质构造特征划分区域、确定边界,单位时间的选取由其地震发生的频度和能量来确定,单位时间内最小与最大地震的确定分别考虑相关区域内台网的监控能力以及删除余震后的实际情况,根据修正后的极值理论统计计算出相应地震的复发周期及在未来一定时间内可能发生相应地震的次数与发震概率,并对有关结果进行模型检验和映震能力分析,同时与利用M-T图及震级与G-R关系获取的M≥7.0级地震的复发周期进行比较。     

粗集理论在地震储层预测中的应用

在地震储层预测中,可采用的地震属性种类繁多,但太多地震属性常常会起到干扰作用,影响储层的预测精度,因此,为提高地震储层预测精度,把粗糙集理论融入到地震属性的优化中,利用粗糙集理论所具有的提取有用属性、简化信息处理的能力,优选出地震属性中的敏感属性是本文的研究目的,本文采用了一种基于属性方差的自组织神经网络量化方法,并运用基于区别矩阵的属性频率约简算法对地震属性进行优选,实例分析表明:该方法可行有效,可以最大限度地删除冗余地震属性,用优选出的敏感属性组合对多种储层参数进行预测均已取得了较好的效果.     

基于正交各向异性介质理论的地应力地震预测方法

地应力是评价页岩气储层是否可压裂成网的重要参数.利用地震资料进行地应力参数预测可以根据水平应力差异比（DHSR,Differential Horizontal Stress Ratio）值大小来判断.现阶段计算水平应力差异比主要基于具有对称轴的横向各向同性介质理论,即HTI介质假设,欠缺对页岩中实际大量存在的VTI特征的考虑.本研究同时考虑页岩气地层VTI和HTI特征的作用,利用正交各向异性介质岩石物理关系,推导出水平应力差异比与弹性参数及各向异性参数之间的关系.首先,在分析应力应变本构方程的基础上,对正交各向异性介质（OA）的本构方程进行推导,通过胡克定律一般形式获得正交各向异性介质的应力和应变关系;其次,利用该应力和应变关系推导出最大水平应力、最小水平应力和水平应力差异比与地层弹性参数和各向异性参数的关系并定义了参数正交各向异性水平应力差异比（ODHSR,Orthorhombic Differential Horizontal Stress Ratio）;最后,对正交各向异性水平应力差异比ODHSR与具有水平对称轴的横向各向同性介质的DHSR进行了对比,证明了本文的正交各向异性水平应力差异比（ODHSR）计算公式.

     

地震预测的本质

从本质上说,地震预测是统计性的。虽然有些人仍认为地震预测是对未来地震的时间、地点和震级的详细说明,但该定义是不现实和不合理的,这一点至少10多年来就很清楚了。实际上地震预测是从地点和震级的长期预报开始,给出非常粗略的时间约束,然后发展到至少从原则上说,如果资料和认识允许,逐步缩小时间窗。目前显然只能对几个特征明显的断层系作出初步的长期预报。现已在加州帕克菲尔德和日本东海地区集中进行旨在短临预测的     

应重视大地震预测物理基础的研究

1973年美国肖尔兹(Scholz C H)等在Science杂志上发表了“地震预测的物理基础”一文, 近几十年来世界上地震预测研究的实践并未证实该论文的科学性。 2010年肖尔兹又在Science杂志上发表了“预测之谜”的论文, 指出“现在还不能预报”地震, 他本人已否定了以前提出的地震预测物理基础的研究结果。 本文分析了肖尔兹等人以前提出的“物理基础”在科学上不能成立的原因。 地震预测研究的重点是大地震的预测, 本文指出, 大地震与小地震的不同之处在于: 大地震的初始破裂发生后会有一个长时间的断层动态破裂过程, 该过程使大地震的尺度很大。 大地震预测的最难之处就在于动态破裂过程开始后, 我们无法预测破裂会扩展到多大才会停止, 无法预测地震的大小。 在由破裂动态扩展形成的大尺度的断层面上, 在初始破裂发生前, 那里的应力并没有达到当地的静态破裂强度(或静摩擦限), 因而那里不会出现由小岩样实验结果所预言的“前兆”。 鉴于以前关于地震预测物理基础的研究结果不再适用了, 我们需要研究新的大地震预测的物理基础是什么。 关于这个问题本文提出一点初步思考, 主要依据大地形变测量、 地震活动及地质断层研究相结合的方法, 勘查近期活动断蹭的闭锁段, 这是个值得重点研究的方向。     

地震预报专家系统ESEP 3.0

近期研制成功的地震预报专家系统ESEP 3．0将模糊系统、神经网络与专家系统技术相结合，引入了驾驭式的推理机制，除具有第一代专家系统的符号推理与解释功能、以及第二代专家系统的学习功能外，还具有较强的人机交互能力，是一个全新的专家系统。ESEP 3．0由知识编辑、机器学习、驾驭式模糊推理机和解释等4个子系统组成，本文介绍了系统的组成和概况。     

地震预报的战略与展望(之一)

引言说起“地震预报研究” ,目前一般来说还仅仅局限于竭尽全力“捕捉与大地震发生密切相关的前兆现象”的状况。可是 ,大地震发生频度很低 ,仅靠收集前兆现象的事例来推进地震预报研究是相当困难的。例如 ,你把地震前出现的某种“前兆现象”统计并验证为 95%的可能性与地震有关。乍一看可信度的确非常高 ,可换一种说法则常常会意味着相关的可能性只有 5%了。即使对这 5%的危险率也有不同的看法 ,认为在漫长的时间跨度和广阔的空间范围内所发生的地震不计其数 ,而 5%不过是某一“时空”常常发生的某种现象。对于这种争论仅靠统计论来解决是…     

地震预报的战略与展望(之二)

3　粗糙面模型再思考将粗糙这一概念引入地震学的是Lay和金森 (1 980 ,1 981 ) ,他们将破坏强度高的地区称为粗糙面 ,并解释 :地震时力矩释放量大的地方就是因破坏而产生的粗糙面。这就是“粗糙面模型”的思考方法。粗糙一词一般意指物体表面的凹凸和损伤 ,但在摩擦研究领域则将面与面接触时实际接触的突出部分称为粗糙面 (肖尔茨 ,1 993)。由此 ,在地震学中用来表示断层面中突出的部分理应是正确的使用方法。然而 ,一旦有突起 ,就会预测破坏强度大 ,如果破坏强度大就期待地震时单位面积力矩的释放量也大。因此 ,粗糙一词有以下 3种有着细…     

中国地震与地震预报

2008年5月12日发生以中国四川省汶川为震源的8级大地震.震源断层从都江堰市向东北延长到300 km附近,到达甘肃省、陕西省交界附近的巨大范围,造成死者、下落不明者总计8万多人的严重灾害.震源区的大小大到何种程度,可将此与6月14日的岩手、宫城内陆地震的震源区作一比较,如图1.     

关于地震预测研究的争论(一)

编者按: 英国<自然>杂志(Nature)于1999年2月25日至4月8日在因特网上组织了一次主题为"单个地震的可靠预测是一个现实的科学目标吗?"(Is the reliable prediction of individual earthquakes a realistic scientific goal?)的争论,争论发起人Ian Main写了该次争论的第一篇引论文章,以后陆续有短文和E-mail通讯意见计24篇在此争论栏目中发表.     

The Study of Medium- and Short-term Prediction for Artux Earthquake (M_S=6.9) and Usunan Earthquake (M_S=5.8)

In this paper, the process of medium- and short-term prediction (submitted in special cards) of the Artux earthquake (MS=6.9) and the Usurian earthquake (MS=5.8) in Xinjiang area, is introduced. The imminent seismic risk regions are judged based on long- and medium-term seismic risk regions and annual seismic risk regions determined by national seismologic analysis, combined with large seismic situation analysis. We trace and analyze the seismic situation in large areas, and judge principal risk regions or belts of seismic activity in a year, by integrating the large area's seismicity with geodetic deformation evolutional characteristics. As much as possible using information, we study synthetically observational information for long-medium- and short-term (time domain) and large-medium -small dimensions (space domain), and approach the forecast region of forthcoming earthquakes from the large to small magnitude. A better effect has been obtained. Some questions about earthquake prediction are discussed.     

Rethinking Earthquake Prediction

—We re-examine and summarize what is now possible in predicting earthquakes, what might be accomplished (and hence might be possible in the next few decades) and what types of predictions appear to be inherently impossible based on our understanding of earthquakes as complex phenomena. We take predictions to involve a variety of time scales from seconds to a few decades. Earthquake warnings and their possible societal uses differ for those time scales. Earthquake prediction should not be equated solely with short-term prediction—those with time scales of hours to weeks—nor should it be assumed that only short-term warnings either are or might be useful to society. A variety of "consumers" or stakeholders are likely to take different mitigation measures in response to each type of prediction. A series of recent articles in scientific literature and the media claim that earthquakes cannot be predicted and that exceedingly high accuracy is needed for predictions to be of societal value. We dispute a number of their key assumptions and conclusions, including their claim that earthquakes represent a self-organized critical (SOC) phenomenon, implying a system maintained on the edge of chaotic behavior at all times. We think this is correct but only in an uninteresting way, that is on global or continental scales. The stresses in the regions surrounding the rupture zones of individual large earthquakes are reduced below a SOC state at the times of those events and remain so for long periods. As stresses are slowly re-established by tectonic loading, a region approaches a SOC state during the last part of the cycle of large earthquakes. The presence of that state can be regarded as a long-term precursor rather than as an impediment to prediction. We examine other natural processes such as volcanic eruptions, severe storms and climate change that, like earthquakes, are also examples of complex processes, each with its own predictable, possibly predictable and inherently unpredictable elements. That a natural system is complex does not mean that predictions are not possible for some spatial, temporal and size regimes. Long-term, and perhaps intermediate-term, predictions for large earthquakes appear to be possible for very active fault segments. Predicting large events more than one cycle into the future appears to be inherently difficult, if not impossible since much of the nonlinearity in the earthquake process occurs at or near the time of large events. Progress in earthquake science and prediction over the next few decades will require increased monitoring in several active areas.