基于ART理论的自组织神经网络模型在水资源分类中的应用

BP和RBF神经网络技术以其强大的学习功能应用于水资源分类 ,取得了很好的效果。但当不具备已知样本时 ,以上技术很难应用。提出了可塑性较强、无监督的A -K网络模型 ,阐述了其基本原理和算法 ,并将其用于水文水资源研究领域中。实例表明 ,该方法能较理想地解决已知样本的分类问题 ,具有良好的应用前景     

断层旋性与地震危险性

文中以“平行同旋走滑断层减震”的观点论证了兰州、北京、昆明这些位于强震活动区的大城市今后百年内不会发生 6 .5级以上地震。以“平行异旋走滑断层加震”的观点解释了西南棱形块体北边界和南边界在发生大震方面相互促进的现象。对于由构造分段求震级来说 ,在遇到不同的横交断层作为分段点时 ,还需考虑将来发震时始破裂点的位置以及发震断层的旋性 ,不然就会造成对震级估计不足 ,继而成为抗震建设的潜在不安全因素。在主震后为了预报余震的强度 ,可应用物理学中的科里奥利力理论 ,应用时必须知道断层类型和旋性。对于走滑断层来说 ,左旋余震弱 ,右旋余震强。例如 1997年藏北玛尼 7.5级地震 ,余震仅为 5 .3级 ,震级偏小 ,因主震为左旋的缘故 ;1976年唐山 7.8级地震 ,余震可达 7.1级 ,因主震是右旋。对于逆断层来说 ,上盘错动方向在当地子午面左侧者余震强度大 ,在右侧者余震强度弱。据此讨论了 1999年台湾南投 7.6级大震余震强度达 7.1级是因为主震为逆断层 ,上盘向西错动。     

兴海6．6级地震灾害调查与损失评估

2000年9月12日青海省兴海县发生6．6级地震，青海省地震局为本次地震进行了地震灾害调查和损失评估。     

A discussion on the application of b-value to the prediction of seismic tendency

It has been recognized for a long time that the b-value in the Gutenberg-Richters fre-quency-magnitude relation (Gutenberg, Richter, 1954) tends to decrease before some of the earth-quakes (LI, et al, 1979, and the references therein). Since the 1980s, study on b-value has caused much attention among seismologists and physicists when b-value was related to the fractal dimen-sion of an earthquake fault (Aki, 1981; King, 1983) and/or the scaling constant in the model of self-organized critical…     

A discussion on the application ofb-value to the prediction of seismic tendency

In the estimation of seismic tendency, using Gutenberg-Richter’sb-value and using Hurst exponent are two commonly used methods. Based on the fractal geometry of earthquake time series, we point out that these two methods correlate to each other. In the perspective of fractional Brownian motion (FBM), an earthquake sequence withb>3/4 and that withb<3/4 have different dynamic properties. Foundation item: The MOST Project G1998040705. Contribution No. 01FE2010, Institute of Geophysics, China Seismological Bureau.