大中城市震后趋势快速判定软件系统的编制

大中城市震后趋势快速软件系统是用于某一显著的地震发生后，输入该地震发生后一段时间的地震序列，用以判定未来某一时段内后续地震的震级范围，系统包括了5大功能模块，数据格式转换模块，样本矩阵和待判短阵建立模块，分类矩阵建立模块，模糊软聚类模块和屏幕／打印机输出模块。     

中源及深源地震序列中余震发生率的衰减特性

对发生在阿留申群岛、日本、帕米尔－兴都库会（PHK）、汤加和玻利维亚的7次中源及深源地震的余震序列进行了详细的研究。在每个序列中我们均测量了修订的大森定律（MOL）的p值和拟合优度。所有序列中都能发现都能发现有c≡0或c为变量的符合大森定律衰减的时间区间。两个主震为深源地震的序列中p值比中源地震的序列p值略大。尽管观测良好的中源及深源余震序列非常稀少，无论测量到的p值还是整个序列的衰减行为都与观测到的浅源地震没有显著的不同。     

前陆盆地层序地层学研究现状及进展

本文主要介绍了前陆盆地层序地层学的研究现状及急待解决的问题。前陆盆地层序地层学是将层序地层学的理论应用于构造活动区盆地分析的一个特例；前陆盆地二级构造层序代表了盆地不同成盆期的产物；前陆盆地的三级构造层序的成因并非受全球统一海平面变化控制，而与盆缘造山带的区域构造活动、盆内沉积作用和相对海平面变化的联合作用有关，是一个成盆期不同发育阶段的产物；前陆盆地地层的层序反映了前陆盆地构造演化史为一个多旋回的沉积－构造演化史。     

新疆北疆地表水资源时空分布及变化特征初探

采用经验正交函数展开分析了新疆北疆地表水资源的时空分布特征，将北疆地表水资源序列由２５０ａ延长到４１２ａ，并首次提出了将两个来自不同树轮年表的重建序列进行合并所应满足的条件。分析了４１２ａ来北疆地表水资源的突变与渐变特征，对其形成了一些新认识，较之以前的工作取得了一些新进展。     

基于神经网络的强震中短期预测方法

神经网络(neural network)是由大量并行处理的类似生物神经元的简单单元构成的复杂系统．通过调整各个单元之间的连接权值，神经网络可以被训练来表达一个特定的映射．这种作用是神经网络应用的基础．近十年来，神经网络已从理论研究进入实用，并且这个趋势还在不断地发展．本文提出了一种基于神经网络模型的强震预测方法．神经网络先从存在的地震演化序列或地震前兆学习，然后对未来的强震作中短期预测．提出了两个神经网络预测模型:一个是基于地震演化序列的神经网络预测模型EE，并将它用于中国大陆未来一年的最高震级的预测；另一个是基于地震前兆的神经网络预测模型EP，并将它用于华北地区未来(2年)强震发生时间的预测．结果表明，本文提出的这种基于神经网络的预测模型有一定的预测能力，并且使用方便，有较好的应用前景．      

富里叶本征变换的数值方法研究及其在地震序列谱分析中的应用.

对富里叶本征变换(FET)的数值方法进行了初步探讨，详细分析了本征基--厄米函数的数值特性．采用非等间隔采样的高斯-厄米积分法计算本征系数an，取得良好结果．通过对基本信号函数幅频特性的讨论，证明本文所采用的数值方法具有精度高，计算量小的特点．最后，利用本方法对地震活动性资料进行拟实时FET分析，初步探讨了FET应用于地震预报工作的可行性，具有一定的实用价值．      

逆延华南气温序列方法的探讨

本文用香港１８８４－１９８３年逐年１月平均气温代表冬温，把它的年际变化时间序列作为原样本进行了谱分析，从中提取有代表性的周期波，用谱波分析和方差分析法，对选出来的周期波延，迭加，拟合成新的冬温时间序列。用地方志的冻灾史料进行了检验，结果９５％以上的冻灾年与新序列的冷冬年对应；冬季应温多出现连续性冷冬年，史料和新序列也有很好的一致性。     

中长期地震预报的时间序列建模法

前言 从历史资料分析,某个区域的地震时间分布(时序)并非毫无规律可寻,而是近似地服从某一分布的,根据时间序列分析来进行中长期预报是有可能的。文献[1][2]利用灰色建模方法得出预报模型初步证实了这一点。本文将给出一种较方便的建模方法(回归法)来对地震发生时间进行预报,在某些情况下,其效果明显优于文献[1][2]。     

不同震级范围的地震频度和频度比

讨论了云南地区不同震级范围的小震频度在强震前的时间进程曲线,发现在介质比较破碎地区,震级偏小的地震频度显示出较明显的强震前孕震系统的非线性阶段,而在介质比较完整的地区,则震级偏大的地震频度反应较明显。为此,引入了频度比的概念,结果表明,强震孕震区的频度比表现为在强震前2—4年,持续增加或持续降低,在强震前1—2年,呈(增加后)降低或(降低后)增加的异常变化,曲线形态出现拐点。对频度比在实际预报工作中的预报能力,也进行了讨