一种适于近场理论地震图宽频域计算的矩阵分解算法

理论地震图方法在地震震源过程的研究中得到了广泛的应用。为了研究震源过程的细节,必须利用近场地震资料的高频信息,但是在应用Haskell矩阵法计算近场理论地震图时,格林函数的高频成分的数值不稳定性是计算宽频域理论地震图的一个基本困难。因此,目前仅有不超过10Hz的算例。本研究采用Haskell矩阵的一种新的分解组合形式,在数值计算时有效地避免了在计算过程中数值结果的溢出,实现了近场理论地震图的宽频域计算。同时,由于利用了矩阵运算中的解析关系,减少了运算的次数,从而提高了计算的速度。根据本算法建立的Fortran程序,在Univoc-1100计算机上进行了数值检验。结果表明,计算得到的格林函数至少在0—40Hz频率域范围内仍保持良好的数值稳定性。本文给出的这种Haskell矩阵分解组合形式的矩阵元素简单,且具有一定的对称性。对于这种分解所包含的物理意义,将有待进一步深入研究。     

震源研究的进展

地震是发生在地球内部的一种自然现象,它对人类的生命财产威胁很大,尤其是大地震,如我国1976年唐山地震一夜之间使24万人丧生,1976年2月危地马拉地震造成的经济损失相当于这个国家年国民生产总值。因此有史以来地震一直强烈地吸引着人类的注意。从纯科学的角度来看,地震又是一个信息源,由地震发出的地震波我们可以得到震源发生过程和波的传播规律及地球内部构造的信息,地震科学的这两个分支(震源研究分支和地球内部结构研究的分支)是同时产生的。但是直到现在震源的研究远不如地球     

近地震、波振幅比异常与地震预报

本文对波振幅比的正常变化作了理论分析,讨论了利用波振幅比变化预报地震的可能性及其应用范围。作为具体实例,给出并分析了1970年西吉5.7级地震前后振幅比异常的实际观测结果。 得出的初步结论是:（1）较大地震前后波垂直向位移振幅比值|Ws/Wp|明显减小;（2）|Ws/Wp|异常在空间分布上与时间发展过程上都大致和波速异常相对应。 采用与研究波速异常完全类似的方法,提出了利用振幅比异常预报较大地震的一些初步途径。 本文最后简要地讨论了较大地震前后振幅比异常的物理实质。     

几种改进的地球自转参数预报方法

地球的自转运动可通过极移、日长变化、岁差及章动来描述,上述参数称为地球定向参数(earth orientation parameter,EOP)。EOP包含了丰富的地球动力学信息,在卫星定轨、宇宙飞船跟踪、天文动力学、深空探测等领域有着非常重要的应用。受限于复杂的数据处理过程,空间大地测量技术获取的地球定向参数存在几小时甚至几天的滞后,然而某些实际应用需要实时获取地球定向参数数据,因此地球定向参数的预报研究具有重要的理论和实用价值。     

喜马拉雅东构造结周边地区地壳磁异常分布特征研究

根据波茨坦地磁场模型(POMME6.2),研究喜马拉雅东构造结周围地区地壳磁异常的空间分布、磁异常随高度的衰减特征.利用二维小波变换方法对地表磁异常进行分解,分析小波细节组合和逼近信号的异常特点.讨论磁异常与地质构造的联系.结果表明,研究区内地壳磁异常分布相当不均匀.喜马拉雅—东构造结—龙门山—大巴山地区分布着较强的负磁异常;四川盆地为正磁异常,其他地区磁异常较弱.东构造结对周围地区磁异常有重要影响,它及其周围地区的地壳磁异常都是在负磁或弱磁异常背景上,叠加着中短波长的正负磁异常.这些中小尺度磁异常由中、上层地壳磁性物质产生,走向与地质构造基本一致.沿金沙江、红河断裂带分布着清晰的弱磁异常带.龙门山断裂带、丽江—小金河断裂带和红河断裂带是磁异常强弱过渡带.青蒇高原中部东西向的磁异常,在东构造结弧顶地区呈弧形分布.青藏高原中部和滇中地块带状、团状磁异常具有相同的衰减规律.     

岩石爆破损伤模型的比选与改进

归纳了目前应用较为广泛的爆破损伤模型关于损伤变量的定义方法,基于FORTRAN与LS-DYNA自定义接口,将5种典型的爆破损伤模型成功导入LS-DYNA。根据具体的工程实例,对5种爆破损伤模型计算的精确性进行了对比计算和验证。结果表明,KUS模型与RFPA模型对应的结果与实测值更接近。选取计算结果较为准确的KUS模型进行改进,考虑压缩损伤,并修正了宏观弹性常数的确定方法,建立了拉压损伤模型,并对该模型的计算精确性进行验证,结果表明,该拉压损伤模型可以更好地定量描述岩体爆破损伤范围。     

水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型

通过不同氮素营养水平的水稻田间试验 ,采用单变量线性与非线性拟合模型和逐步回归分析 ,用1 999年试验数据为训练样本 ,建立水稻LAI的高光谱遥感估算模型 ,用 2 0 0 0年试验数据作为测试样本数据 ,对其精度进行评价和验证。结果表明 ,高光谱变量与LAI之间的拟合分析中 ,蓝边内一阶微分的总和与红边内一阶微分的总和的比值和归一化差植被指数是最佳的变量