三分向数据震相的自动识别

利用三分向地震数据,提出了一种自动检测Ｐ波和Ｓ波初至的算法。此算法组合使用了短时窗检测器ＤＳｐ和长时窗ＤＢｐ检测器,具有短时窗的较高精度和长时窗较低的误触发率。应用广东、福建和云南省的地震数据进行测试,结果表明：自动检测具有可靠的精度,地方震和近震Ｐ波到时误差小于０．２ｓ的超过８４％;Ｓ波到时误差小于０．５ｓ的超过７４％。     

应用人工神经元网络方法识别近震与远震

利用人工神经元网络方法,提出了一种在实时系统中识别近震与远震的算法,并用广东省台网记录的地震波形数据进行训练和测试。结果表明,该算法能准确可靠地识别远、近震,可以应用于台网的实时处理系统。     

1850年西昌地震地表破裂带

着重从1850年西昌地震的地表破裂带调查入手,通过对地表破裂的分布特征、几何特征以及与各次级断层的关系的研究,对这次地震的震级、震中位置和震源深度进行讨论。     

缺震曲线在地震活动性分析中的应用

首先介绍了缺震曲线的定义,接着简单介绍了河北省及邻近地区地震活动的概况,然后结合基于场兆特征的多窗长综合分析,对河北省及邻近地区的地震活动性进行了统计分析,最后对地震活动性分析的结果进行了总结。     

京西北地区近震波速、平均波速比及地壳厚度的测定

本文选取原台ＤＤ－２型地震仪在１９９８－１９９９年间记录清晰、可靠的５０次张北地震和记录到Ｐｎ震相的２５次地震资料。通过计算,得到京西北地区直达波的平均传播速度为：Ｖｐｇ＝５．９９ｋｍ／ｓ,Ｖｓｇ＝３．４７ｋｍ／ｓ,平均波速比Ｖｐｇ／Ｖｓｇ＝１．７３,京西北地区的地壳厚度为４１Ｋｍ。     

南加州橡树岭地下18km深处一断层小震丛集的证据

在1989年近一个月内南加州橡树岭发生了一组约50个小震(M≈1.5)的震群。由于在地震图上的到时信号弱及其突然性,因此用一般的到时分析方法,这些事件的定位精度受到了限制。然而,由于在各个单台上记录到的地震波形的相似性,用波形互相关技术可以得到精确的相对的事件位置。重新定位后的事件形成了一个小丛集,约1km跨度,18km深,沿着一个向北西倾35°角的平面排列。估计定位的标准误差一般小于50m。序列的时间演化过程表明,地震活动逐渐离开它的起始点向外迁移。有3个续发性事件发生在几个月以后,它们沿着同一平面排列,但从主震群向南东方向偏移了约500m。由于可得到的台站记录少,发射角的范围受到限制,以及在许多地震图上初至波信号弱,因此对这些事件很难得到可靠的断层面解。把每一个台上不同事件的记录叠加起来,大大地降低了到时前的噪声水平,有助于分辨平均P波初动。对这些初动资料的分析表明,震源机制解的滑动面与由地震活动分布确定的平面不一致。地震活动排列面可能是锡米断层的进一步延伸,在此情况下,只有断层倾角变浅,才能在18km深处与观测到的35°倾角相当。     

震相振幅阈值的识别信息及其在中国西部地区数据中的应用

当信号持幅小和噪声水平高而无法测量信号时,提出了一种利用震相振幅内在信息的区域性地震识别法。该法称为二次否定证据识别法,是对Ｅｌｖｅｒｓ（１９７４）提出的远震技术的发展,并推广用于区域识别。本文提出的方法是为单个地震台站开发的,利用了区域的Ｐｇ与Ｌｇ对比判据中的经验信息（Ｐｏｍｅｒｏｙ,ｅｔ ａｌ,１９８３）。我们推导出计算特定台站爆炸漏报和虚报的误识率方程。这些误 认率取决于所要求的最小 信噪比     

通过子波变换分析宫崎大震前后鹿屋台地震垂直分量的变化

１９９６年１０月１９日日本九州宫崎发生７．１级地震,震中离鹿屋地台约９０ｋｍ。作者将子波变换后的鹿屋与武汉（或成都）台的Ｚ时均值资料进行比较,发现临震前后的“日变幅差”有异常存在。     

计算震磁背景场的数学方法

如何计算地磁场 (或地磁剩余场 )及其长期变化的趋势变化 ,是提取震磁异常的关键。文章简要介绍了计算震磁背景场的数学方法 :多项式方法、球冠谐和分析方法、矩谐分析方法和曲面样条函数方法     

通过子波变换分析宫崎大震前后鹿屋台地磁垂直分量的变化

1996年10月19日日本九州宫崎发生71级地震,震中离鹿屋地磁台约90km。作者将子波变换后的鹿屋与武汉(或成都)台的Z时均值资料进行比较,发现临震前后的“日变幅差”有异常存在。