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本文在调查研究彭泽台所受降雨影响的基础上,1982年7月6日在该台作了降雨模拟试验,证实了降雨量与倾斜的关系。文中以彭泽台连续三年的资料,用扣除N≤49阶(契比雪夫展开式)后的剩余均方差,作为判别台站所受雨量影响的依据,并经统计检验,证明是有效的。本文还通过雨季和非雨季所作的固体潮调和分析计算,说明降雨引起的异变会增加γ值的误差,有时会导致γ因子的变化。文中用扣除了与地震无关的那些周期项的资料进行数据标准化,在此基础上对异常进行了讨论。 相似文献
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本文在文献[1] (利用周期分析法研究观测资料中的干扰因素)的基础上,首先根据时间窗为一年观测资料的末尾数据,用泰劳级数的线性组合式,外推未来半个月的数据。这些数据称作预估值的近似值。然后,以扩大的时间窗解算契比雪夫系数,随后用契比雪夫系数计算未来半个月的数据,即为正式的预估值。 照此方法,对泰安台1982年石英倾斜仪全年资料作了逐段预估,所得一年的预估精度南北分量为0″.038,东西分量为0″.017。易门台倾斜仪1982年上半年的预估精度,南北分量为0″.054,东西分量为0″.039。太原台水管倾斜仪1983年第一季度的预估精度,南北分量为2.5μ,东西分量为3.1μ。并对1979年6月19日山西省介休5.1级地震前后的水管倾斜仪资料进行了检验,证实了震前有较为明显的异常。 相似文献
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本文在数据预处理的基础上,对我国20个地倾斜基本台站的水平摆倾斜仪观测日均值作了富氏谱分析,并以自相关函数进行了卓越周期测定。 文中对卓越周期的物理机制作了简要的解释,并依B·古登堡公式推导了地倾斜的热倾斜估算公式。 相似文献
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本文提出的研究地形变连续观测资料的周期分析法,可以避免使用辅助观测量的缺陷。所作的试验证明,在处理资料方面可取得更为有效的结果。周期分析法还可用来对我国现有台站的抗干扰性能、干扰的卓越周期及排除干扰的措施等方面进行研究。 相似文献
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本文利用周期函数(契比雪夫多项式),对形变台站观测资料进行数据拟合。一组实验表明,用该法处理后,可以突出资料中非周期性干扰因素。拟合后的残差,可表明非周期性干扰的影响程度。对于周期性干扰,则可通过各阶C系数计算,判别其幅值大小。 文中对我国几十个形变台站地震平静期的观测资料进行了数据处理,结果表明,拟合中误差恰好可显示各台站抗非周期干扰的能力。 本文对不同类型台站的周期性干扰因素进行了频谱分析,结果表明,台站条件的差别与周期系数C的衰减程度和衰减方式均有明显对应关系。对于各类台站,都可找出一两种干扰因素的卓越周期。利用卓越周期,有可能判断并采取相应措施,以改善台站抗干扰的薄弱环节。 相似文献
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本文从数理统计入手,首先计算了倾斜仪资料均值序列分布的偏态系数和两种时间序列的振幅谱及均方差σ,并将均值序列的振幅谱与一阶差分序列的振幅谱作了比较,而后者的年振幅及其均方差σ比前者要削减90％以上,表明差分序列宜作为统计分析的基本量。 文中选定十二个区间,对16个台站的倾斜日差(时间窗为一年)发生频数进行了统计分析,并在此基础上,按:p(d≤r)=95％(d为日差绝对值),求得十六个台站三十二台倾斜仪的正常倾斜复现域r值。该值为寻找定点形变观测仪器的背景值提供了依据。在此基础上得出三十二台倾斜仪的辨别异常限M的初步值,作为初步区分正常倾斜和异常倾斜的依据。经震例检验,我国Ⅰ、Ⅱ类倾斜仪台站己具有辨别10~(-7)异常倾斜信息的能力,而泰安(东西分量)等优质台站则达10~(-8)。 本文所列各项定量技术指标,可供研究观测精度和台址条件时参考;本法也适用于其它定点形变观测仪器。 相似文献
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本文用预估方法对河北省易县台1985年地倾斜资料进行了预估计算,发现1985年10月5日发生在唐山老震区沙河驿M_L=5.3级地震震前异常确实存在。从而,证实了运用预估方法监测地震前兆异常的可能性,但应在今后实践中进一步完善该方法。 相似文献
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周景明 《大地测量与地球动力学》1989,(3)
自回归建模(简称AR)是一个变量的未来值用它的历史数据加权之和来表示。本文用三种时序列(均值、一阶差分、二阶差分)进行AR建模预测,择优录用最佳序列。文中对乾县、乌加河、易县等台站的倾斜仪资料进行了自回归建模预测分析,用AIC信息准则判定最佳模型阶数,其预测精度与[4]文方法相当,并有提高。文中对预测时段长度进行了探讨。用确定的预测限对1985年10月5日沙河驿5.3级地震作了预测检验,证实震前有明显的异常。 相似文献
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