人工神经网络在地震中期预报中的应用

将ＢＰ神经网络用于地震中期预报。使用一些常用的地震学指标作为神经网络的输入,而将ＢＰ神经网络的输出作为表征地震活动增强的特征参数Ｗ１,并将其用于华北地区进行空间扫描。结果表明,中强地震前１～３年未来震中周围通常出现明显的Ｗ１值中期异常区,该方法具有较好的中期预报效果。     

地震空间集中度C值在华北中强以上地震前的中期异常变化

本使用１９７２－１９９２年期间华北地区地震资料进行地震空是集中度Ｃ值的空间扫描。结果表明大部分中强以上地震前２－３年,在未来震中周围出现较大范围的Ｃ值中期异常区域。中就Ｃ值用于中期预报的方法,预报效能,Ｃ值与实际地震活动的关系,计算结果的稳定性等问题进行了讨论。     

地震强度因子Mf值在华北中强以上地震前的短期异常变化

使用华北地区１９７２￣１９９２年的中小地地震震级资料进行地震强度因子Ｍｆ值空间扫描，研究华北地区中经以上地震前的短期异常变化。结果表明，在震前０．５ａ左右的短期阶段，Ｍｆ值中期异常区存在二类不同形态的变化。其中大部分震例的Ｍｆ值中期异常区出现明显的缩小乃至消失，可将这一特征作为短期异常的标志；而另一部分震例的中期异常区无明显变化，文中讨论了Ｍｆ值用于地震预报的方法和预报效果，并对Ｍｆ值的短期变化过     

新一代地震预报专家系统NGESEP知识库子系统

对新一代地震预报专家系统ＮＧＥＳＥＰ中“规则／框架”知识、学习知识、一般规则进行了详细的介绍,给出了各类知识在地震预报中所对应的不同含义和一致性检查的方法。     

植被退化对典型草原冬季地表积雪的影响

冬季积雪是典型草原重要的水分生态过程之一，也是草场春季降雨之前的重要水分来源。通过野外雪深样线调查和产量样方测定，对3个不同退化样地内的冬季积雪特征及分布格局及其影响因子进行了系统的分析，初步得出以下结论：（1)群落内的积雪覆盖层从表面到底面雪层分为新雪、压实雪和深房积雪3种;（2)植被退化，特别是严重退化,将显著降低冬季地表积雪厚度，其主要因素为立枯的高度和密度，立枯的高度越高，量越大，积雪深度就会越深；锦鸡儿灌丛的存在对冬季地表积雪有重要的影响，灌丛中积雪的重量与锦鸡儿的高度、体积存在显箸的正相关。     

数据挖掘及其在地震预报中的应用前景

文介绍了数据挖掘的产生、任务、特点、过程和方法分类,介绍了数据挖掘的一些主要方法及其在地震预报中的应用前景。数据挖掘在地震预报中有很多应用领域,随着数据挖掘在地震预报应用领域的深入研究,必将进一步推动地震预报的进展。     

海上地震勘探斜缆采集中鬼波产生机理及压制效果分析

在海洋油气勘探中,为了准确获取勘探目的 层高精度、高分辨率的反射信息,实现更加细腻的成像,海洋地震宽频采集及处理技术近年来得到了极大的创新和发展.本文研究了海洋地震勘探中鬼波的产生机理、鬼波的分类和特性及其在实际地震资料中的表现形式.采用频率域高精度斜缆Radon变换作为主要处理方法,对某直斜缆宽频数据进行了鬼波的衰减...     

储层宏观非均质性研究——以吉林油田大208区黑帝庙油层为例

储层非均质性是影响油气藏中油、气、水渗流及油气采收率的主要内因。进行储层非均质研究,对查明油藏剩余油分布、采取合理注采措施、提高采收率显得十分必要。以吉林油田大208区黑帝庙油层三角洲前缘亚相储层为例,采用隔夹层识别对比、沉积微相分析、地质统计学系数和劳伦兹系数方法分析了层间、层内和平面非均质性。研究表明:黑帝庙油层发育3套稳定隔层,据此可划分为3套开发层系;夹层在各单砂体中比较发育,应将夹层分割的注采井归为不同注采井网;非均质性受沉积微相影响明显,水下分流河道和河口坝微相的非均质性最强;地质统计学参数和劳伦兹系数研究表明,黑帝庙油层10个单砂体均为极强的非均质性,统计学参数往往偏离强非均质标准甚远,而劳伦兹参数值分布于0～1间,更能直观定量的表现出储层宏观非均质性强弱。     

寡-中营养型水体偶发性蓝藻水华的驱动因素分析——以南京方便水库为例

寡-中营养型水体中,虽然营养盐水平偏低,但仍会偶发性出现较为严重的蓝藻水华现象,其具体机制仍有待深入探索研究.本研究以偶发水华水体方便水库为例,通过历史数据分析和调查研究,探讨了其水华蓝藻的优势类群,并分析了蓝藻水华形成的主要驱动因素.研究发现:方便水库优势的水华蓝藻为浮丝藻和长孢藻,这两种丝状蓝藻是发生偶发性蓝藻水华的潜在风险物种,其中浮丝藻的发生风险最高,风险时段为7-9月.方便水库多年来营养盐浓度呈现下降的趋势,其中总氮浓度的下降趋势快于总磷浓度,整体有利于蓝藻水华的防控,但是营养盐的波动,尤其是随着降雨导致的地表径流入库对水体总磷的脉冲式补充,降低了水体氮磷比,增加了水库偶发蓝藻水华的风险;在营养盐满足的条件下,水温、高锰酸盐指数和氧化还原电位是发生浮丝藻水华的主要驱动因素,氧化还原电位、水温和透明度是发生长孢藻水华的主要驱动因素.本研究结果有助于提升对偶发性蓝藻水华机制的认识和应急处置工作的精准性.