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通过对日本兵库县南部7.2级地震和关东地区强震前的正、负地震演变过程的研究发现:大部分强震震源及附近地区内,震前某一时段、某一震级以上地震主要为正地震,形成正地震集中时段,主震一般位于正地震分布区内或边缘;在主震前数个月内一般发生负地震(不排除正地震）,同时响应比值在震前存在降低的过程,这可能是孕震过程进入短期阶段的一种表现．这些特征对未来地震的发生区域和发生时间预测可提供一些参考,并对日本关东地区1996年9月11日6.6级地震的发生区域和发生时间的特征进行了初步研究． 相似文献
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在TIP(time increased probability of strong earthquake)方法CN算法基础上设计了SIP(space increased probability of strong earthquake)方法．运用TSIP(time and space increased probability of strong earthquake)综合分析方法对我国东部地区近20年来的8次6级以上强震进行回溯性预测研究．结果表明，8次中的6次强震落入TSIP预测时空域内，有震报准率为75%，TSIP预测警戒时空域为5%，R值评分为0.70．TSIP方法实用性强，预测效能良好，作为中期地震预测方法具有较好的应用前景． 相似文献
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地震前兆场物理模式与前兆时空分布机制研究(二)
——强震孕育时应力、应变场的演化与地震活动、地震前兆的关系x,auto,auto,415px);}style> hf=httprztl.com >business 总被引：10，自引：4，他引：10 
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下载免费PDF全文 分别研究构造块体内有多个震源体和单个震源体孕育时，应力集中过程、时空分布规律及其与地震活动、地震前兆的关系．结果表明:① 当区域应力场增强到相当水平时，破裂开始在某个或某些块体内发生，区域应力场将随着时间而变化，强震的成组性是这个动态应力场演变的结果．在此过程中，多个高应力集中区的存在与发展，有可能导致震前异常与地震关系的多样性；② 孕震块体的应力变化过程一般显示出非线性，在经历了长期弹性变形后，从进入非弹性变形阶段到主破裂前，可能经历不止一次的非弹性变形与断层软化过程；与此相应，孕震块体中的应力、应变场要表现出复杂的时空演化图象；受应力、应变控制的地震前兆场必然表现出多方面的复杂性. 相似文献
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依据云南区域数字化地震台网资料，采用新的方法，实现了对云南及邻区环境应力场变化的短临实时跟踪监视；通过对2004年双柏5．0级地震前环境应力参数时空演化的深入分析，给出了预测该次地震三要素的具体过程。 相似文献
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传统的地震灾害损失评估方法需要建立详细的社会财富分类系统，并据此收集数据资料．但在许多地区由于多种复杂因素的存在而使得收集资料十分困难，难以在震前进行科学的震灾预测，且对突然发生的灾难性地震事件常常难以作出快速定量的地震灾害损失估计，从而影响了震灾防御的部署和救灾的快速反应能力．因此，本文提出了利用宏观经济指标(GDP)和人口分布资料进行地震灾害损失预测评估的简便方法，并对收集到的1980～1995年间全球震灾资料进行了分析，从而提出了一种初步的地震灾害损失与地震烈度和社会财富间的非线性关系式．应用所提出的方法进行了几个设定地震的分析研究，初步分析结果表明该简便震灾评估方法的有效性、合理性和可行性． 相似文献
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提出预测地震序列类型的遗传程序设计方法，并选取一组实例作为研究对象，验证了该方法的可靠性．结果表明，遗传程序设计方法性能良好，可望成为地震序列类型预测的有效工具． 相似文献
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基于神经网络的强震中短期预测方法 总被引：3，自引：1，他引：3
神经网络(neural network)是由大量并行处理的类似生物神经元的简单单元构成的复杂系统．通过调整各个单元之间的连接权值，神经网络可以被训练来表达一个特定的映射．这种作用是神经网络应用的基础．近十年来，神经网络已从理论研究进入实用，并且这个趋势还在不断地发展．本文提出了一种基于神经网络模型的强震预测方法．神经网络先从存在的地震演化序列或地震前兆学习，然后对未来的强震作中短期预测．提出了两个神经网络预测模型:一个是基于地震演化序列的神经网络预测模型EE，并将它用于中国大陆未来一年的最高震级的预测；另一个是基于地震前兆的神经网络预测模型EP，并将它用于华北地区未来(2年)强震发生时间的预测．结果表明，本文提出的这种基于神经网络的预测模型有一定的预测能力，并且使用方便，有较好的应用前景． 相似文献