1993年中甸M5.8地震前后区域尾波衰减研究

以Aki,K和Chouet^[1]提出的地方震尾波散射理论为基础，利用1993年7月17日中甸MS5．8地震的前震和余震资料，研究了该次地震前后的尾波振幅衰减率β和QC^-1值的时空变化。结果表明，主震前后区域尾波振幅衰减率β和QC^-1值发生了明显的变化。主震前，区域平均β值为0．0122s^-1，相应的QC值为111；主震后，区域平均β值为0．023s^-1，相应的QC值为60。主震前后的QC值变化为1．85倍，表明在以主震为中心，半径约50km的小范围内主震前后的介质背景发生了明显变化。用释放的地震应变能ε（t)的空间分布特点分析，表明主震前高QC值地区与高应变能释放地区是相一致的。中甸地震序列的尾波振幅衰减β和QC值显示了具有前兆意义地空变化的过程，并以力学观点分析解释了产生这种变化的成因。     

非线性吸收的热粘性流体中时间反转脉冲的振幅衰减

无损介质中的线性波动方程在时间上是可逆的，换言之，对于每个解p(x,t)都存在一个关于时间对称的真实解p(x,-t)。分析表明，时间反转同样适合于无损非线性波动方程。然而当存在损耗时，这两种情形都不再遵守时间反转不变性。考虑到非线性的传播损耗不容忽视；同时它们是避免出现多值波形的必要条件。对非线性波动方程的进一步分析显示，即使对于无损耗非线性声波，对波列单元上的反转信号的放大仍然会导致时间反转不变性的损失。本文用数字模拟技术描述了在一种能量吸收性的流体介质中，非线性对有效聚焦的性能的影响，此时时间反转系统只就一个目标进行聚焦。我们同时考虑了反向传播脉冲的振幅与到达时间这两个因素。数值模拟结果证实，波列上（伴随能量吸收的）产生的谐波与振幅放大对时间反转系统形成高强度重建声场带来了不利影响。     

饱和岩石的各向异性及非线性黏弹性响应

在MTS伺服压机上对不同饱和状态的砂岩、大理岩标本进行了垂直层理和平行层理两个方向的正弦波加载试验,研究了饱和岩石的各向异性及非线性黏弹性行为. 在最大载荷低于岩石的屈服点时,获得的衰减、杨氏模量、泊松比、波速都表现出显著的各向异性,同时它们还具有较明显的应变振幅效应和频率效应. 随着应变振幅的增大,衰减近似呈线性增长,杨氏模量和泊松比近似呈线性下降. 在0.005-4Hz频段内除衰减不明显依赖频率以外,杨氏模量、泊松比、波速对频率的依赖性都较强; 当频段扩大到15Hz时,这4个参数都表现出较强的频率效应. 饱和岩石的衰减、杨氏模量、泊松比、波速均随饱和液体的黏滞系数增大而增大.     

大型维歇特地震仪的记录特征及其在地震速报中的作用

大型维歇特地震仪自德国引进南京地震台已近70年。本文简要叙述了该仪器的性能；并以南京地震台的大型维歇特地震仪的记录为例，介绍了该仪器在300-2000km范围内的记录特征，回顾了该仪器在地震速报中所起的历史作用。     

团树断层场地地震反应的数值模拟

团树断层场地在多次地震中出现了烈度异常。为了弄清烈度异常的原因，应用显式有限元方法，数值模拟了在脉冲地震波斜入射情形下断层场地的地震反应。结果表明：在基岩山脚附近土层场地地震动放大比基岩山区平均高4倍、比远离基岩山脚土层场地平均高2倍，与历史震害分布有较好的对应。     

提高迭后地震记录分辨率的频率振幅补偿方法

本论述了提高迭后地震记录分辨率的频率振幅补偿方法原理及实际应用效果，该方法利用了最大方差原理，使地震信号的修正方差模达到极大，迭代计算补偿地震记录的高频成份，并对其补偿后的地震记录振幅谱经予加权标定，使之逼近于资料实际反射系数振幅谱，从而达到提高地震记录分辨薄层的能力。     

南海北部天然气水合物富集特征及定量评价

为寻找有资源前景的高富集天然气水合物及水合物储层的精细刻画方法,利用南海6次钻探发现的高饱和度水合物层的测井、岩心和三维地震数据,分析水合物富集层测井与地震异常特征.发现:（1）不同饱和度的孔隙与裂隙充填型水合物层的测井和地震异常不同,裂隙充填型水合物层具有各向异性;（2）受高通量流体运移的影响,在粉砂沉积物的水合物稳定带底界附近能形成中等饱和度的水合物层,识别标志为稳定带内极性与海底一致的强振幅反射,而非BSR和振幅空白;（3）裂隙充填型中等饱和度水合物层在地震剖面上表现为地层上拱和弱-中等强度振幅反射.储层-疏导-气源的耦合控制着水合物的富集特征和分布,断层与流体运移控制着细粒粉砂质沉积物中水合物的富集与厚度.基于饱和度岩相的统计学反演,能识别3 m非水合物和低饱和度水合物层及空间分布.      

2007年宁洱6.4级地震余震序列尾波QC值研究

基于Aki和Chouet的地方震尾波单次散射模型,利用思茅台记录到的2007年云南宁洱6.4地震余震的数字化波形观测资料,测量了震源区尾波Qc(f)值。当中心频率为1.5Hz时,宁洱地区的尾波Qc值在51～147之间,平均值为79,尾波的振幅衰减率βc(f)在0.014～0.039之间,平均值为0.028;测量得到该地区尾波Qc值与频率f的关系为Qc(f)=53f0.88;尾波波源因子与震级成正比关系,满足关系lgA0=1.51ML-0.94;测量结果显示宁洱地震余震序列的尾波值Qc较低,表明宁洱震源区属于构造运动较为活跃区。     

2021年3月24日新疆拜城Ms5.4地震震前异常分析

对2021年3月24日拜城Ms5.4地震震前异常进行回顾总结,分析其震前地震学异常,包括地震平静、天山中段3、4级地震异常增强、拜城地震窗、阿克苏单台振幅比和小震调制比等中短期异常.研究结果表明本次地震震前异常主要为地震平静类异常,共有4项,按出现时间顺序分别为:乌苏—拜城地区ML4.0地震平静,拜城—乌鲁木齐地区Ms...     

Evaluation of Inference Adequacy in Cumulative Logistic Regression Models: An Empirical Validation of ISWRidge Relationships

Internal solitary wave propagation over a submarine ridge results in energy dissipation, in which the hydrodynamic interaction between a wave and ridge affects marine environment. This study analyzes the effects of ridge height and potential energy during wave-ridge interaction with a binary and cumulative logistic regression model. In testing the Global Null Hypothesis, all values are p 〈0.001, with three statistical methods, such as Likelihood Ratio, Score, and Wald. While comparing with two kinds of models, tests values obtained by cumulative logistic regression models are better than those by binary logistic regression models. Although this study employed cumulative logistic regression model, three probability functions p^1, p^2 and p^3, are utilized for investigating the weighted influence of factors on wave reflection. Deviance and Pearson tests are applied to cheek the goodness-of-fit of the proposed model. The analytical results demonstrated that both ridge height （X1 ） and potential energy （X2 ） significantly impact （p 〈 0. 0001 ） the amplitude-based refleeted rate; the P-values for the deviance and Pearson are all 〉 0.05 （0.2839, 0.3438, respectively）. That is, the goodness-of-fit between ridge height （ X1 ） and potential energy （X2） can further predict parameters under the scenario of the best parsimonious model. Investigation of 6 predictive powers （ R2, Max-rescaled R^2, Sorners＇ D, Gamma, Tau-a, and c, respectively） indicate that these predictive estimates of the proposed model have better predictive ability than ridge height alone, and are very similar to the interaction of ridge height and potential energy. It can be concluded that the goodness-of-fit and prediction ability of the cumulative logistic regression model are better than that of the binary logistic regression model.