使用因子分析方法研究九江5.7级地震前的地震活动异常

使用2005年11月26日江西九江5.7级地震前震中附近地区的地震资料, 选择反映地震活动时、 空、 强特征的地震频次N(M_L≥3.0)、 b值、 η值、 A(b)值、 Mf值、 Ac值、 C值和D值参量进行因子分析。 这些参量之间具有一定的相关性, 各参量在不同时段的变化各有所异, 预报效果并不理想。 但是根据因子分析可以得到反映地震活动时、 空、 强特征的综合指标W_fa值, 该指标在九江5.7级地震前出现明显的异常变化。 表明综合指标W_fa值可以较好地反映地震活动的异常特征。 文中还对与因子分析结果的有关问题进行了讨论。     

复经验正交函数在水温预报中的应用

复经验正交函数（ＣＥＯＦ）是一种新的物理场的分解方法，它除了可以揭示物理场的时、空分布和变化规律外，还可以反映波动或平流效应。故本文首次将该方法移植到预报方法研究上来，建立了渤海、黄海的表、底层水温预报方案。为了检验该预报方案的可靠性，试报的结果除与实测值进行比较外，同时还与依据经验正交函数（ＥＯＦ）建立预报方法的预报结果进行了对比。结果表明，对于南、北黄海表层水温的试报结果，ＣＥＯＦ方法试报的平均绝对误差比ＥＯＦ方法预报的误差平均小０．２℃；而对于底层水温，两种方法的预报误差相近。     

行星际磁场扇形结构对中低纬地磁场的影响

本文用特征向量分析法对1973年北京地磁台水平磁场强度H的时均值资料进行了研究,识别出了行星际磁场扇形效应对中低纬地磁场H日变化的贡献。研究结果表明,中低纬扇形效应约为3-5nT的数量级,分点月最大（～5nT）,冬季最小（～3nT）。当扇形磁场背离太阳时,扇形效应引起白天H增大,夜间减小;当扇形磁场朝向太阳时,H的变化相反。用第一特征向量推断行星际磁场的扇形极性,其符合率在两分点月份和夏季达到70％左右,冬季低于50％,暗示了冬季反向扇形效应的存在。     

一种优化地震前兆观测点布设的方法

使用基于主成分分析的优化地震前兆观测点方法, 用1998年数据对上海地区的9个水氡观测台站进行优化。 结果表明, 可以撤消3个信息量较小的台站观测, 剩下的6个台所含信息量占全部9个台站信息量的比例为93.0%。 表明在地震前兆观测中, 如果局部地区的地震前兆观测台站数据具有一定的相关性, 那么即使大量增加前兆观测台站的数量, 也并不意味着所获取的信息量会同步增多。 文中所用的优化方法对于指导地震前兆观测台站的优化具有一定意义。     

分析海浪方向谱的扩展本征矢方法

采用Ｌｏｎｇｕｅｔ－Ｈｉｇｇｉｎｓ形式的方向分布函数作为已知谱，用模拟数据检验了作者是所提出的估计方法ＥＥＶ合理性，并与扩展最大似然方法（ＥＭＬＭ）及Ｌｙｇｒｅ等（１９８６）的最在熵方法（ＭＥＭ）作了比较，在验证和比较中，使用纵摇－横摇浮标，星形阵形和ＣＥＲＣ阵列作为复合阵列，计算表明，ＥＥＶ优于ＥＭＬＭ和ＥＭＥ。最后将ＥＥＶ和ＥＭＬＭ两种方法应用于仪器阵列的外海观测数据，得到了比较合理的海浪方向     

分析海浪方向谱的扩展本征矢方法Ⅰ.方法的导出

基于交叉谱矩阵可以按本征值划分为信号和含有噪音部分的思想，提出了一种自直接测量数据估计海浪方向谱的方法。该方法称为扩展本征矢方法（EEV），可应用于单点测量系统、仪器阵列以及由二者构成的复合阵列。现有的某些估计方法（如最大似然方法及其扩展形式等）仅是此方法的某种特例。     

Ozone Profile Retrieval from Satellite Observation Using High Spectral Resolution Infrared Sounding Instrument

I. IntroductionOzone p1ays a very 1mportant ro1e in globa1 climate change. This is particularly true inthe stratosphere, where ultra--v1olet solar radiation is strongly absorbed by ozone, leading tosubstantlal change in the earths atmospheric thermal, physical and chemical structure. Al-though the troposphere contains only about l0% of the total atmospheric ozone, the varia-tlon of tropospheric ozone may have more significant cllmatic effect than stratospheric ozoneon the earth's surface temP…     

ENSO现象与甘肃省夏季降水

本文利用1958—1986年共29年甘肃省31个测站的夏季(6—8月)降水资料,运用自然正交函数方法进行展开。分析了展开后降水的空间分布特征与第一时间系数的变化规律,並与ENSO现象相对照,发现在ENSO现象发生之年甘肃夏季中部和陇东南降水明显偏少;而在ENSO现象次年夏季降水全省明显偏多。     

基于矩阵理论的全球气温的时空关联性研究

采用1948-2005年NCEP/NCAR全球气温和随机序列分别构建气温关联矩阵和随机关联矩阵并进行比较,发现气温关联矩阵既存在关联"噪声",又存在真实关联;格点气温序列之间既存在临近格点间的短程关联,又存在如厄尔尼诺、三大洋暖池等区域格点间的远程关联.不同时间尺度,这两种关联的表现各有差异,1-10天等小尺度情况下,格点间的关联以短程关联为主;15天及以上尺度短程关联比例显著下降,长程关联有所上升.对关联矩阵和随机关联矩阵求解本征值和本征矢量发现,格点气温序列之间的关联信息主要包含在几个较大本征值所对应的本征矢量中,且格点气温序列在这些本征矢量上的投影能够在一定程度上体现全球气温变化的整体特征.此外,格点气温序列的关联性在时间和空间上均存在显著的变异性,主要表现为1950-1956年、1972-1977年和1996-2000年3个时段相对较高,而1978-1982年和1991-1996年则均值相对较低,存在显著的准10-20年周期振荡;关联系数的空间分布在上述两类尺度下均表现为沿纬向呈准带状分布,但1天尺度的纬向平均具有较好的对称性,由于海陆差异的原因,15天尺度的纬向对称性相对较差,而15天尺度的经向平均具有一定的准对称性.     

CCA与SVD分析方法比较研究

文中从理论分析、方法比较以及实例计算几方面,对目前气象资料处理分析中常用的CCA与SVD分析方法进行了比较,结果表明(1) 对同样的变量组X,Y分别用CCA和SVD方法进行相关分析,得到了完全不同的分析结果,CCA所得到的相关就是原始变量组之间的相关;SVD所得到的相关是组合变量L,M5"BZ〗间的相关而不是原始变量组X,Y之间的相关.理论分析和实例计算都表明,两种方法分析得到的最大相关有非常显著的差别,CCA明显比SVD要大得多,且CCA收敛快而SVD收敛慢.所以SVD不能有效地提取两组变量或两个变量场之间相关关系的主要特征,只有CCA才能最大限度地提取它们之间相关关系的主要特征.(2) CCA所得出的两变量组的变量是独立正交变量,所以通过分析CCA组合变量间的相关来表示原变量组间的相关关系是有意义的.而SVD所得到的两变量组的变量不具有独立性和正交性,信息提供重复,存在共线性,所以通过分析SVD组合变量来表示两变量组的相关关系没有CCA方法有意义.(3)CCA是在考虑了各个变量场自身变化的情况下来分解两个变量场间的关系;而SVD是在没有考虑各个变量场自身变化的情况下来分解两个变量场间的协方差关系.很显然,CCA比SVD更全面、更完整和更准确.(4)凡用SVD方法分析得到的结论,由于总可以重新应用CCA方法找到相关更好的不同结果,所以有值得进一步深讨的必要.