地震空间集中度C值与地城危险度D值在华北中强以上的震前的短期异常变化

使用１９７２年－１９９２年期间华北地区的在震资料进行地震空间集中度Ｃ值、地震危险度Ｄ值的空间扫描,研究它们在缔结 区中强以上地震前的短期异常变化。结果表明大体于震前半年左右的短期阶段,Ｃ值与Ｄ值中期异常区存在三类不同形态的变化,其中大部分震例的Ｃ值或Ｄ值中期异常区出现明明的缩小乃至消失。本将这一特征作为短期异常的标志;第二类表现为它们的中期异常区未出现明显的变化;第三类表现为其中期异常区出现明显     

地震空间集中度C值与地震危险度D值在华北中强以上地震前的短期异常变化

使用１９７２—１９９２年期间华北地区的地震资料进行地震空间集中度Ｃ值、地震危险度Ｄ值的空间扫描,研究它们在华北地区中强以上地震前的短期异常变化。结果表明大体于震前半年左右的短期阶段,Ｃ值与Ｄ值中期异常区存在三类不同形态的变化,其中大部分震例的Ｃ值或Ｄ值中期异常区出现明显的缩小乃至消失,本文将这一特征作为短期异常的标志;第二类表现为它们的中期异常区未出现明显的变化;第三类表现为其中期异常区出现明显扩大。文中还讨论了Ｃ值、Ｄ值用于短期地震预报的方法和预报效果等有关问题。     

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。     

地震预报专家系统ESEP 3.0中的知识表示方法

知识表示是专家系统建造中的一个关键环节，知识表示方法的好坏直接关系到系统的智能水平和解决问题的能力。在地震预报专家系统ESEP3．0中有多种知识表示方法，本文介绍了该系统的结构知识、地震学和前兆预报知识、机器学习知识、综合预报知识、确定异常证据可信度知识以及支持知识等多种知识表示方法，提出了确定异常证据可信度模型。这些知识表示方法可以很好地表示各类地震预报知识。     

鲶鱼Parasilurus asotus(Linnaeus)与六须鲶Silurus soldatovi(Nikolsky et soin)天然杂交种的初步观察

1979年5月,在嫩江下游老坎子附近采集到一尾全长126厘米,体重18公斤的大鱼,从形态上看,它似鲶非鲶,似六须鲶而又非六须鲶(图1)。经室内生物学测定及形态解剖学观察,初步鉴定是一尾鲶与六须鲶的天然杂交种。关于鱼类的种间杂种,已有许多报导,但在鲶科鱼类方面我们尚未见过报告。为此,特将该鱼有关资料简报如下: 在研究工作中,得到柴象浩副教授热心指导;金琼贝、童墉昌同志参加了生物学测定;李长生、唐云梯同志为标本拍摄了照片,在此谨致衷心感谢!     

四川盆地中二叠世栖霞期微生物丘及其对沉积环境的启示

在四川盆地华蓥溪口地区首次发现了发育在二叠纪栖霞期的微生物灰泥丘,该灰泥丘以灰泥作为支撑结构;参与建筑的生物主要是菌类微生物,其次为多门类无脊椎动物,如有孔虫、腕足等,但生物物种分异度较低,丰度较高;岩石类型主要为生屑泥晶灰岩以及凝块石等;灰泥丘可划分为丘基、丘核及丘翼。根据地化分析,华蓥溪口栖霞组剖面野外样品古盐度Z值均122,且δ~(13)C0;δ~(18)O变化在-6.33‰~-4.22‰,向上δ~(18)O总体为正偏移,表明海平面逐渐下降。恢复的古水温在33.60~24.26℃。V/(V+Ni)比值为0.51228,U/Th比值为8.28205;指出华蓥溪口地区处于水体较深,水动力较弱,温度较高的超咸缺氧环境。这种环境有利于微生物丘的发育,并影响了造礁生物的发育和生长,是导致栖霞期没有发育骨架礁的原因之一。     

日照计不水平记录处理方法浅析

引　言暗筒式日照计是利用阳光透过仪器上的小孔射入筒内,使涂有感光药液的日照纸上留下感光迹线,通过计算迹线长度来测定日照时数的。该仪器若设计合理,安置（水平、方位、纬度）准确,则具有使用方便、记录精确的优点。但在实际使用中,因安置不水平而造成记录失真等现象常有发生,因此正确分析和处理不正常记录,就显得非常重要。１　技术思路和数学方法日照计不水平概括起来可分为“两类四型”,即：南北向不水平类（南高北低型、北高南低型）;东西向不水平类（东高西低型、西高东低型）。此“两类四型”的差异对记录的影响在日照纸…     

地震活动因子A值及其在华北地震中期预报中的运用

在综合考虑了地震活动时,空,强３方面的震兆特征的基础上,定义了地震活动因子Ａ值。使用１９７２－１９９６年期间华北地区地震资料进行了Ａ值的空间扫描。结果表明：绝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Ａ值中期异常区域,有很好的预报效果。另外还就Ａ值进行中期预报的有关问题进行了讨论。     

我国大陆强震预测的支持向量机方法

统计学习理论是研究小样本情况下机器学习规律的理论. 支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法. 它不但较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化（预测）能力,其预测效果通常优于人工神经网络. 我国大陆强震与全球主要板块边界的强震活动之间具有一定的关系,但是这种关系具有较强的非线性. 尽管这种关系还不清楚, 但是通过支持向量机可以很好地进行建模, 并对我国大陆强震进行预测.      

C,D Mf值综合异常交汇区在大华北地区中强震前的短期异常变化

华东和华北区１９７０～１９９８年２６个Ｍｓ≥５．０地震前２３个地震存在Ｃ、Ｄ、Ｍｆ综合异常区的中期异常。本文在此基础上,研究了这些异常在一年内的中短期变化。认为Ｍｆ异常烦积的短期变化量为显著,２３个存在中期地震中２１个地震前６个月有│η│≥０．４的短期变化,其中６３％震前出现过地震活动平静,还有３７％为持续增强,最后用岩石刚度和压机刚度之比对岩石破裂前声发射的平静期长短的实验结果作了初步解释。