民和水氡正常动态与异常变化特征分析

通过校正曲线异常分析方法，对民和泉点多年水氡观测资料进行综合分析和映震能力检验，得到该泉水氡正常年变化规律及异常变化形态曲线图。并利用该资料的异常变化特征进一步探索本区域未来地震异常反映规律。     

1961-2014年中国内陆农业区异常初、终霜日时空变化及其与环流因子的关系

利用中国内陆1961年以来734个气象台站0 cm地表最低温度作为初、终霜日的参考指标,运用概率密度函数方法定义了不同等级的霜冻指数,重点分析了全球气候状态转变后中国农业区初、终霜日稳定性,异常初、终霜日时空变化特征,以及环流因子变化对初、终霜日的影响。结果显示:（1）青藏高原地区在20世纪90年代之后初霜日明显推后、终霜日明显提前,无霜期明显延长;四川盆地东部、华南地区南部部分站点在20世纪90年代之后霜期缩短明显,出现低频率无霜年份,无霜日站点相对有所增多,出现向北扩展趋势,20世纪90年代之后扩展趋势明显。（2）20世纪80年代初、终霜日相对于其他时段稳定性最强,20世纪90年代稳定性最低,气候状态转变之后青藏高原和新疆南部地区初、终霜日稳定性较强区域面积明显增大;空间上四川盆地东部和华南区初、终霜日稳定性最低,其他区域初、终霜日稳定性相对较低,华南区霜日不稳定区分布范围在21世纪最初10年之后有所减小,稳定区北移明显。（3）异常初、终霜日发生频率:偏早初霜日>偏晚终霜日>特早初霜日>特晚终霜日,气候状态转变前后异常初、终霜日发生频率较高,20世纪90年代偏早初霜日高频率覆盖地区范围最大,其次是20世纪70年代偏早初霜日,气候状态的转变对异常初、终霜日的发生影响较大。（4）各农业区初霜日的推迟、终霜日的提前与极涡缩小、副热带高压北移有直接关系;极涡与副热带高压的位置、强度、面积变化对中国农业区初、终霜日多年气候状态的转变有一定的驱动作用。      

中国对虾异常交配现象的观察

于1989年11月9日—12月10日,在山东莱州市东方红盐场养殖分场亲虾越冬室内,对35尾异常交配雌对虾进行了观察研究。结果表明,异常交配行为能引起对虾各种疾病,导致亲虾群体质量下降、数量减少。提出在人工越冬亲虾交配季节,应及时将已交配的雌虾选出单独培养,同时在越冬的早期水温较高时,不宜在已交配雌虾池内搭配雄虾。     

虎皮鹦鹉（Melopsittacus undelafus）的声行为习性及其微机分析

本文对自然条件下虎皮鹦鹉声行为观测资料，进行了微机分析，所得到的ＢＧ声行为特性很好地反映相应的自然习性，这就为地震生物观测站的ＢＧ声行为与地震关系观测资料的微机分析提供了基本方法，进而提高了动物习性异常在临震预报中的有效性，所得到的ＢＧ始鸣时和终鸣时，分别与观测站的日出和日没时呈正相关，变化速率都为０．２，即很好地反映ＢＧ声行为昼夜节律的季节变化习性。所得到的ＢＧ单次叫声，变音调叫声，单音节和多音     

Vondrak滤波法在定点地形变资料分析中的应用

本文使用天文学数据处理中常用的Ｖｏｎｄｒａｋ平滑滤波法，对库尔勒短水准和呼图壁断层形变资料进行了高通、低通和带通数字滤波处理。结果表明，处理后的资料突出了地震前不同周期的地壳形变异常信息，降低了背景噪声和观测误差的影响。该方法对于识别形变异常有较好的效果。     

震源系统小震调制比(rm)和异常面积(Srm)起伏加剧的时空特征与强震的中、短期预报

本文对强震前震源系统的调制比ｒｍ和调制比异常面积Ｓｒｍ随时间变化的起伏加剧现象进行回顾性研究，得到下列研究结果：（１）强震前近源区以及中强震前近源区大多出现调制比ｒｍ的起伏加剧，并大多在起伏频次达三次时有大震或中强震发生。（２）大多数中、强地震前ｒｍ异常面积Ｓｒｍ围绕震源区呈现由小至大、由大至小的过程，因此引入最小异常面积Ｓｒｍ和最大异常面积Ｓｒｍ之比γ作为中、短期预报指标，根据统计得到异常指标［     

Spatial Correlation Anomalies of the Diurnal Variation of the Geomagnetic Vertical Component before the Yingjiang MS6.1 and Ludian MS6.5 Earthquakes

Significant anomalies were observed at the geomagnetic stations in the southwest region of China before the Yingjiang M_S6.1 earthquake and the Ludian M_S6.5 earthquake in 2014. We processed the geomagnetic vertical component diurnal variation data by the spatial correlation method. The results show that during the period from April 1 to May 20, 2014,there existed quasi-synchronous decrease changes in the coefficient curves between the five geomagnetic stations of Guiyang,Hechi,Nanshan,Muli,Yongning and Xinyi and Hongshan stations.Furthermore,there was a high gradient zone in the normalized correlation coefficient contour map with background values removed. The epicenters of the Yingjiang M_S6.1 earthquake and the Ludian M_S6.5 earthquake are located in the gradient zone or near the gradient zone.     

Application on Anomaly Detection of Geoelectric Field Based on Deep Learning

The deep learning method has made nurnerials achievements regarding anomaly detection in the field of time series. We introduce the speech production model in the field of artificial intelligence, changing the convolution layer of the general convolution neural network to the residual element structure by adding identity mapping, and expanding the receptive domain of the model by using the dilated causal convolution. Based on the dilated causal convolution network and the method of log probability density function, the anomalous events are detected according to the anomaly scores. The validity of the method is verified by the simulation data, which is applied to the actual observed data on the observation staion of Pingliang geoeletric field in Gansu Province. The results show that one month before the Wenchuan M_S8.0, Lushan M_S7.0 and Minxian-Zhangxian M_S6.6 earthquakes, the daily cumulative error of log probability density of the predicted results in Pingliang Station suddenly decreases, which is consistent with the actual earthquake anomalies in a certain time range. After analyzing the combined factors including the spatial electromagnetic environment and the variation of micro fissures before the earthquake, we explain the possible causes of the anomalies in the geoelectric field of before the earthquake. The successful application of deep learning in observed data of the geoelectric field may behefit for improving the ultilization rate both the data and the efficiency of detection. Besides, it may provide technical support for more seismic research.     

2020年1月19日新疆伽师MS6.4地震前地震活动特征分析

简要介绍2020年伽师M S6.4地震周围地质构造背景,研究分析了M S6.4地震前新疆地区和柯坪块体地震活动状态、区域地震活动图像特征。结果表明:①本次地震前1~2年和震前半年,新疆境内中强和中小地震呈现“平静—成组活跃”或显著增强特征;②本次地震发生在柯坪块体M S≥6.0地震平静近15年的背景下,震前区域地震活动存在时间渐进的中短期异常特征,即震前2年,5级以上地震活动呈现NE向有序条带分布;震前1年南天山西段小震群累积月频度呈现“加速”活动特征;震前半年震区附近4级地震条带形成共扼分布特征;震前3个月震区附近出现地震窗超限异常;震前2个月震区附近地区视应力呈现显著高值异常;③震前地震活动具有较好的“长、中、短”期异常配套出现的特征。     

邯郸地形变与地下水位动态相互关系研究

依据邯郸地区地质构造及20多年的观测资料,系统研究了地下水位、地壳形变的正常与异常动态变化及其相互关系.本区地形变的主控因素是西部太行山隆起和东部华北平原大幅度沉降的继承性运动,造成地形变向东南方向倾斜;在大区域的周期性强降水后由于地质构造因素地形变向西北向倾斜,形成水位和形变的正常动态变化.采用有效的定量方法提取异常,显示一部分反向西北倾斜的异常与华北的中强震有较好的对应关系.故强降水引起的地倾斜变化不应看作干扰,而是一种引起地壳变形地震前兆的外动力因素,应予高度关注.