一、天山地区地震学中短期预报方法研究及效能评价（论文文献综述）
史翔宇[1]（2021）在《基于机器学习回归算法的地震预测研究及其在中国地震科学实验场的应用》文中提出地震具有突发性和破坏性,会给人类带来巨大灾难和损失。地震预测是一个世界性的难题,国内外学者长期以来开展了多方面的地震预测研究,提出了一系列的地震预测模型,取得了长足的进展,但仍不能满足当今社会发展的急切需要。近年来,随着地震和地球物理观测手段的进步,地震观测数据在急剧增加,适用于大数据的机器学习方法在地震预测研究中展现了广阔的应用前景。本文在总结现有工作的基础上,以中国地震科学实验场为研究区域,以仪器记录地震目录为主要数据,开展基于机器学习回归算法的地震预测初步研究。本文首先对常用机器学习算法进行了总结和分析,并从中选择了广义线性模型（GLM）、基于CART决策树的随机森林模型（RF）和梯度提升机模型（GBM）以及深度神经网络模型（DNN）共4种机器学习算法构建地震预测模型;并采用Stacking集成学习算法对4种模型进行集成,采用交叉验证的方式构建次级线性学习器,对各单一模型的预测结果进行次级学习以提高预测效果。本文根据全国地震目录和川滇区域目录整理得到了实验场1970-2018年的地震目录,并基于川滇地区的地震活动性分区对实验场进行了地震区（带）的划分。考虑到区域地震台网监测能力时空差异造成的不完备地震目录会对地震活动性特征参数的计算造成影响,进而影响机器学习模型的预测效果,本文在总结国内外现有方法基础上,采用了震级—序号法、最大曲率法和拟合度检测法的组合方法对实验场最小完整性震级的时间演化特征和空间分布特征进行了分析,进而得到实验场分区域、分时段的最小完整性震级,并在本研究中统一确定最小完整震级为2.5。之后对常用的地震活动性特征参数进行了分析和比较,并选择了16个特征参数作为机器学习模型的输入变量,包括震级—频度分布类参数、地震频度类参数、地震能量类参数和综合类参数。采用了不同的窗口长度滑动计算特征参数构建数据集,在这些数据集上进行了机器学习模型的训练和测试,并对测试结果进行了比较。结果表明,构建数据集时采用的窗口长度对预测结果有较大影响,采用适应各地震区（带）地震活动性水平的可变窗口长度构建数据集,训练得到的各模型预测效果明显优于固定窗口的模型。之后采用4种评价指标对模型预测效果进行了分析和评价,包括绝对平均误差（MAE）、决定系数（）、回归误差特征（REC）曲线及相应的曲线上面积（AOC）值和值评分。结果表明,RF模型在各模型中具有最好的预测效果;GBM模型效果较好,但次于RF模型;GLM模型和DNN模型效果较差;集成模型与RF模型较为接近,没有较大改善。各模型预测效果在4.0-6.9级地震震级之间效果较好,3.0-3.9级和7.0级以上次之,3.0级以下效果较差。各模型在各地震区（带）预测效果差异较大,其中松潘—龙门山带、龙陵区、澜沧—耿马区和思普区效果较好,阿坝区和理塘—木里区效果较差。各地震区（带）的各模型在各震级档的预测效果与实验场区域总体上的效果基本一致。RF模型和各集成模型的值评分相对较高,具有较好的预报效能,GBM模型和DNN模型次之,GLM模型较差。最后对所采用的地震活动性特征参数在4种单一模型中对预测结果的贡献度进行了分析。结果表明,震级—频度分布类贡献度较大,地震能量类参数次之,综合类参数再次,地震频度类参数相对较低;并且不同模型在不同的地震区（带）,各特征参数的贡献度具有较大的差异。
张盛峰[2]（2019）在《中国地震科学实验场暨CSEP-CN计划的若干统计地震学问题》文中研究说明随着中国地震科学实验场工作的不断推进和“地震可预测性国际合作研究”CSEP计划第二阶段工作的开展,统计地震学的基础问题需要进一步的研究和应用,主要包含地震数据质量评估、不同地震预测模型和统计检验方法在某一区域开展的回溯性、“向前”预测和效能检验。本工作针对中国地震科学实验场区域,空间范围为97.5°-105.5°E,21°-32°N,介绍了研究区构造背景及地震活动性特征,以及陈述了实验场工作、CSEP计划、统计地震学等前沿领域的最新发展动态,利用不同的数据评估方法对研究区1970/01/01至2019/04/01期间的地震目录质量进行了评估,主要包含基于地震目录的评估方法和基于台网检测能力的概率评估方法。在对研究区的地震活动性特征和数据质量有了准确认识后,利用不同的地震预测概率模型对本地区开展了预测试验,如中长期预测模型图像信息学PI算法、短期预测模型Reasenberg-Jones模型和传染型余震序列ETAS模型、新近提出的Earthquake Nowcasting概念。利用图像信息学PI算法对研究区进行了算法参数的搜索,包含网格尺度、预测时长和预测时间窗起始时刻,发现参数组合具有一定的优势分布,选取优势参数组合对未来时段进行了“向前”预测,得到了可表征地震危险性趋势的“热点”分布;利用Reasenberg-Jones模型对研究区已发生的2008年汶川地震和2013年芦山地震序列进行了参数拟合,分析了二者序列演化特征,根据得到的最优参数分别计算了余震发生率和发生概率水平,基于N-test检验方法对预测结果进行了效能检验;利用时-空ETAS模型对研究区进行了模型参数最大似然法拟合,得到了背景地震发生率和丛集发生率的空间分布,并给出了截至目录最新时间的地震发生强度水平;使用基于ETAS模型的随机除丛方法对背景地震事件和丛集地震事件进行了分离,并分别研究了二者的时空展布特征;借鉴在金融和气象领域广泛应用的Nowcasting概念,利用Earthquake Nowcasting方法对研究区的当前地震危险性状态进行了评估,结果显示针对Mλ5.0的EPS值达到0.68,并分析了这一方法在不同强震水平下的研究结果。在中国地震科学试验工作以及地震可预测性研究CSEP2.0计划相关工作全面推进之际,本工作内容可为实验场区域的地震可预测性问题及不同统计地震学方法的应用提供可借鉴的结果。
向阳,孙小龙,王博[3]（2018）在《基于Molchan图表法的新疆流体资料预报效能检验》文中研究指明通过三组具有代表性的数据（新04泉氢气原始数据、新10泉水氡趋势提取数据、新43泉气氡差分数据）检验实例,介绍了如何用Molchan图表法进行检验和分析。基于Molchan图表法对新疆地区地下流体预报效能评估等级较高的测项进行检验,不仅可以直观地反应预报效能,对观测资料进行评估,又能对异常进行定量分析,得到最佳阈值所对应的异常识别指标,并在此基础上,提取相对应的地震预测预报指标。结果显示,新疆地区地下流体各测项对于不同构造带上的地震预报效能各不相同,分布在乌鲁木齐附近及天山以北地区的测项,对北天山发生的地震预报效能较好,多数测项优势对应时间段为短期,说明短期预测效果较好。
李佳威[4]（2017）在《地震早期预警系统（EEWS）“盲区”控制的若干问题》文中研究说明国家地震烈度速报与预警工程正在建设过程中,这个全国性、大规模的系统不仅对提升我国地震监测基础能力,而且对降低地震灾害风险都具有重要的意义。深入地研究与地震预警系统及其设计与优化相关的基本问题,将为确保这个大型系统发挥其防震减灾效益提供科学参考。在地震预警系统的设计与优化过程中,预警“盲区”是一个关键问题。本文选取国家地震烈度速报与预警工程的两个重点地震预警区,即南北地震带地区（）和华北首都圈地区（）作为目标研究区,对预警“盲区”所涉及的理论问题进行了系统的分析。本文试图以现代地震学为背景开展讨论,并得出以下认识:1)结合地震观测和解释实践的实际情况,本文提出了“盲区”控制的概念,并对此进行了分析。认为在围绕理论的“黑色（硬）盲区”的周围,实际上还有一个“灰色（软）盲区”,这个“软盲区”可以简单地通过提高地震台站的密度来进行控制以使其最小化。本文还提出了实际触发台站数目、台站布设密度和实际“盲区”之间的一个半定量关系,这个关系无论是对地震台网还是对地震预警系统的性能评估和质量控制可能都具有现实意义。2)地震破裂的有限性是现代地震学中一个重要的概念,其对地震预警系统的布局设计具有重要意义。本文通过一些震例的假定情形,讨论了这一问题。认为地震预警系统对于地震减灾所能发挥的作用要远大于传统地震学视角下的预期。这一观点深化了目前认为预警台站应该适当考虑不要均匀布设的认识,强调在发生大地震时,近断层区域密集布设的预警台站可能会使地震预警系统更加有效。3)能够识别近断层强震动记录的最佳识别函数（或称之为函数）具有快速报告地震破裂大小的潜在应用价值。而现实的情况是,在大部分国土上布设的强震台站是有限的。结合这一情况以及地震破裂的特点,本文讨论了一种考虑一维地震破裂传播的简化方法,这种方法基于断层几何和破裂方向性的快速检索。“盲区”的存在可能会影响这种方法的测定时间进而反过来影响地震预警系统的性能,本文对该问题也做了一些讨论。长期以来,在“盲区”的观点上认为地震预警系统一无是处（或者说是高成本效益）的观点一直是存在的。可以预料,本文的分析可能会为此带来一些别样的曙光。本文的意义旨在启发一些与“盲区”相关的“盲点”,并分析一些在现代地震学新视野下的“盲区”问题。
毕金孟[5]（2017）在《区域地震预测策略和预测效能评价技术研究》文中提出在区域地震危险性分析中,地震预测效能评价、参考模型的构建和区域地震预测策略研究是重要的三个基本问题。而在当前我国地震预测研究和预测预报业务工作体系的“转型升级”过程中,迫切需要构建不同时间尺度的、效能可评价的地震预测模型,开展地震预测效能评价和区域地震预测策略研究。与此相对应,目前国际上正在开展的以严格的统计检验、“竞赛式”预测模型构建等为主的“地震可预测性合作研究”（CSEP）计划,以及“可操作的地震预测”（OEF）等工作对我国相关工作具有重要的借鉴意义。本论文针对上述三个基本问题,借鉴国际经验并结合中国区域地震预测预报实际,开展适合我国区域地震活动特点的地震预测效能评价、参考模型构建和比较研究、区域地震预测策略研究,试图为未来构建新型的区域地震预测预报体系提供科学技术参考。针对上述三方面问题,分别选用了南北地震带（21.0°～43.0°N,97.0°～107.0°E）和“晋冀蒙交界”地区（37.0°～41.0°N,110.0°～116.0°E）为研究区,其中南北地震带为全球“地震可预测性合作研究”（CSEP）计划中国检验区（Chinese Testing Region）,而晋冀蒙交界地区先后20余次被划入中国地震局年度重点地震危险区,是华北地区最重要的天然地震预测试验场。数据使用了中国地震台网提供的1970年以来的“全国统一正式目录”。在数据处理中,为获得“背景地震”（background sesimicity）使用了时空ETAS模型和随机除丛法进行了筛选。为选定晋冀蒙交界地区的地震序列目录,采用了区分地震序列与周围背景地震的时-空天然分布界限的“自然边界法”,即通过纬度-时间图、经度-时间图以及震中分布图相结合的方式。为确保地震序列的目录完整性,研究中还使用了“震级-序号”法确定每个地震序列的最小完整性震级（Mc）。针对预测效能评价及其技术问题,论文考虑到当前全球“地震可预测性合作研究”（CSEP）计划和“可操作的地震预测”（OEF）前沿动态,开展了 CSEP计划中通用的Molchan图表法、区域技能评分、N-test、T-test等地震预测检验技术的引入研究和应用。上述方法将分别解决概率预测与危险区划分等“二元”预测结果检验、连续多时段预测的整体评价、地震发生率的预测检验、不同预测模型的比较研究等问题。上述检验方法一方面在优化和构建预测模型中起到重要作用,另一方面可量化评价预测模型和预测结果,这些预测效能评分方法的引入将对解决国内相对单一方法的预测结果评价发挥重要作用。针对预测模型构建中所必须的参考模型问题,论文将全球CSEP计划中国检验区—南北地震带地区为研究区,构建适合该区域地震活动特点的效能可评价的参考模型。参照原理简单、物理意义明确的构建原则,选用简单平滑模型（Triple-S model）和相对强度（RI）模型作为参考模型,使得“参考模型”成为其它地震预测模型继续发展的“竞技标靶”,并在考虑随机除丛等影响因素情况下,与“地震矩加速释放”（AMR）预测模型进行了比较研究。研究中还使用了时空ETAS模型进行除丛处理后获得背景地震目录,用于AMR模型的预测效能检验。相关研究结果表明,构建的两种参考模型（Triple-S模型和RI模型）可适用南北地震带地区的中期尺度预测。“加速矩释放”（AMR）模型的实际预测效果低于参考模型,表明该模型当前的模型设计尚无法满足区域地震预测的需要。针对区域地震预测策略研究问题,论文利用时间序列ETAS模型和“瘦化算法”,对晋冀蒙交界地区开展了连续滑动预测试验及系统的预测效能评估。研究结果表明,ETAS模型和“瘦化算法”对该地区的余震发生率具有一定预测能力,预测“过少”的比例较低,但预测“过多”的比例较高;在主震发生后的早期阶段预测效果较好,但预测效能随着序列的持续时间显着下降;适度增加预测时间窗长可改善预测“过少”的情况,但对预测“过多”的情况改善不明显。此外,高阶余震激发能力偏弱,可能是晋冀蒙交界地区ETAS模型和“瘦化算法”预测效能偏低的原因之一。作为余震短期发生率预测的可能策略,建议在该地区的ETAS模型和“瘦化算法”预测应用中,采用3天的预测时间窗、仅对序列早期阶段进行应用,且重点关注“不低于”相应预测地震数目的底线思维,可能更具有现实意义。
张琳琳,聂晓红,刘建明,魏芸芸,刘萍[6]（2016）在《基于AHP的新疆南天山西段中强地震预测指标体系及效能评估》文中研究表明本文从新疆南天山西段地区映震效果较好的预测指标出发,采用AHP（Analytic Hierarchy Process,层次分析法）建立了新疆南天山西段地区预测指标体系。在此基础上,应用19比率标度法构建相应的判断矩阵,进而计算各指标的权重。结果显示,几项映震效果较好的指标中,权重值相对较大的是短期预测指标中的形变异常和部分测震学参数。同时AHP模型也给出了新疆南天山西段有无中强地震的综合判断指标Y,Y值可较好地反映新疆南天山西段地区中强地震的震兆强弱程度和异常可靠性,当Y≥2.191时,新疆南天山西段地区短期内存在发生中强地震的危险。
蒋卉[7]（2014）在《利用图像信息学（PI）算法对川滇地区中长期地震危险性的研究》文中进行了进一步梳理使用基于统计物理概念的图像信息学（PI）算法分析了川滇地区的地震活动。研究中所用的数据为川滇地区（20.8°-34.0°N,97.2°-107.0°E）1970年1月1日到2012年6月1日的ML3.0以上的微震目录,算法中的参数设置是0.2°×0.2°的空间网格划分,地震活动的“参考时间窗”、“异常学习时间窗”、以及“预测时间窗”分别是10年、5年、5年。计算得到的热点丛集分布表示预测时间窗内相对的地震危险性,并且对预测的结果进行了ROC检验。利用PI算法对2013年4月20日的芦山7.0级地震,以及2013年7月22日的甘肃岷县漳县6.6级地震进行了回溯性检验。结果表明,两次地震的震中都落在PI热点的丛集区。在2013年芦山地震之后,沿着龙门山—鲜水河—安宁河断裂带交汇的“三岔口”地区仍有热点的丛集。因此,在5年尺度上,“三岔口”地区的地震危险行仍值得关注。针对川滇地区20世纪80年代以来发生的7级以上强震做了PI算法预测的回溯性检验。作为PI算法的拓展,研究中考虑了活动块体边界带对强震发生地点的约束,并利用活动块体边界带上的热点分布,定性地讨论了7级以上强震可能的发生地点以及变化趋势。考虑到地震目录中地震参数测定的不确定性,通过一系列不同程度的地震目录的扰动数字实验（结合川滇地区真实的GR关系以及截止震级的测定不确定性）,来检验PI算法的鲁棒性。结果表明,PI算法在面对一系列的震级扰动时表现稳定,这也显示了算法作为预测模型抗干扰的稳定性优点。论文工作在运用PI算法分析川滇地区中长期尺度的地震活动特征的同时,主要关注这一中长期地震预测算法与实际地震监测工作和实际强震预测工作之间的联系。且从强震预测的角度,考虑了活动块体边界带的因素；从地震监测的角度,考虑了震级测定的误差对PI算法的影响。
王琼,聂晓红,吴传勇[8]（2013）在《北天山地区2011年以来两次6级地震前的地震学中短期异常特征》文中进行了进一步梳理通过分析北天山地区历史强震、构造活动背景、区域应变能积累特征以及2011年11月1日尼勒克、巩留交界6.0级和2012年6月30日新源、和静交界6.6级地震前区域地震活动异常特征等,探讨了这两次6级地震前的地震学中短期异常特征。结果表明,2011年6月以来北天山地区中强以上地震处于加速活动状态,进入应变能释放阶段;尼勒克、巩留交界6.0级和新源、和静交界6.6级地震震前先呈6级地震平静而后被打破、中强地震成组活动和空间迁移、条带和空区等较明显的中期异常;震前还出现了较为相似的4级以上地震围空和5级逼近地震,且逼近地震与主震发生时间间隔均为14天,显示了较清晰的异常图像和较明显的中短期震兆特征。
唐兰兰,王海涛,王琼[9]（2011）在《新疆中强地震前ECRS方法的异常研究》文中认为基于多种地震学参数的地震对应相关谱（ECRS）方法在新疆地区的地震预测中已得到一定程度的应用。为了进一步检验该方法的效能,本文根据其定义和识别方法研制了ECRS1.0分析软件,并应用于实际震例中。结果显示,利用该分析软件可以充分提取多种地震学参数的综合前兆异常信息;新疆大部分中强震前半年至一年半震源区及附近区域开始出现高值异常集中区域,并随着地震的临近逐渐向震中集中扩展,在震后半年至两年逐渐消散或弱化。
李瑞芬,高伟[10]（2009）在《《地震地磁观测与研究》创刊30年总目录（1980～2009年）》文中进行了进一步梳理在《地震地磁观测与研究》创刊30周年之际,将30年论着文章总目录奉献给广大的作者,读者,审稿专家,及多年关心,支持期刊发展的各位同仁。30年来地震科学的发展,尤其是观测技术的发展,为地震监测预报工作及防震减灾工作做出了贡献。30年来,本刊共发表各类文章2972篇,其中地震研究类860篇,地磁地电类367篇,观测技术类1189篇,计算机应用类293篇,专家讲座19篇,历史回顾23篇,其他221篇,本刊30年的文献就像燃烛,当你打开它,可以使你眼前一亮,照亮别人,燃烧自己。
二、天山地区地震学中短期预报方法研究及效能评价（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、天山地区地震学中短期预报方法研究及效能评价（论文提纲范文）
（1）基于机器学习回归算法的地震预测研究及其在中国地震科学实验场的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地震学预测方法研究现状 |
| 1.2.2 前兆分析预测方法研究现状 |
| 1.2.3 机器学习在地震预测中的应用现状 |
| 1.3 研究内容与总体思路 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 机器学习回归算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 机器学习概述 |
| 2.1.2 本文选用的模型 |
| 2.2 广义线性模型 |
| 2.2.1 经典线性模型及参数估计 |
| 2.2.2 指数族分布 |
| 2.2.3 广义线性模型定义 |
| 2.2.4 广义线性模型的参数估计 |
| 2.3 基于决策树的模型 |
| 2.3.1 CART回归树 |
| 2.3.2 随机森林 |
| 2.3.3 梯度提升机 |
| 2.4 深度神经网络 |
| 2.4.1 M-P神经元模型 |
| 2.4.2 激活函数 |
| 2.4.3 深度神经网络 |
| 2.4.4 误差反向传播算法 |
| 2.5 Stacking集成学习 |
| 2.5.1 Stacking算法 |
| 2.5.2 交叉验证 |
| 2.6 小结与讨论 |
| 第三章 中国地震科学实验场最小完整性震级分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 最小完整性震级概述 |
| 3.1.2 实验场分析思路 |
| 3.2 最小完整性震级分析方法 |
| 3.2.1 震级—序号法 |
| 3.2.2 最大曲率法 |
| 3.2.3 拟合度检测法 |
| 3.3 实验场概况及地震目录 |
| 3.3.1 地质构造背景 |
| 3.3.2 地震活动特征 |
| 3.3.3 地震目录 |
| 3.3.4 地震区(带)划分 |
| 3.4 实验场分析结果 |
| 3.4.1 时间演化特征 |
| 3.4.2 空间分布特征 |
| 3.4.3 汇总分析结果 |
| 3.5 小结与讨论 |
| 第四章 地震活动性特征参数 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 地震活动性特征参数概述 |
| 4.1.2 本文所选特征参数 |
| 4.2 特征参数定义 |
| 4.2.1 震级—频度分布类参数 |
| 4.2.2 地震频度类参数 |
| 4.2.3 地震能量类参数 |
| 4.2.4 综合类参数 |
| 4.3 小结与讨论 |
| 第五章 中国地震科学实验场地震预测研究 |
| 5.1 实验场研究方案 |
| 5.2 实验场震级预测研究结果 |
| 5.2.1 窗口事件数固定为50 的预测结果 |
| 5.2.2 窗口事件数固定为不同值的预测结果对比 |
| 5.2.3 窗口事件数可变的预测结果 |
| 5.3 模型预测效能评价 |
| 5.3.1 平均绝对误差 |
| 5.3.2 决定系数 |
| 5.3.3 回归误差特征曲线 |
| 5.3.4 R值评分 |
| 5.4 特征参数对预测结果的贡献度 |
| 5.5 小结与讨论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 存在的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）中国地震科学实验场暨CSEP-CN计划的若干统计地震学问题（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 中国地震科学实验场（CSES）项目 |
| 1.2“地震可预测性国际合作研究（CSEP）计划” |
| 1.3 地震预测模型 |
| 1.4 统计检验方法 |
| 1.5 本工作基本逻辑路线 |
| 第二章 研究区域与所用数据 |
| 2.1 研究区构造特征 |
| 2.2 研究区地震活动特征 |
| 2.3 使用数据 |
| 第三章 研究区最小完整性震级评估 |
| 3.1 基于目录的最小完整性震级评估 |
| 3.1.1 震级-序号方法 |
| 3.1.2 MAXC (Maximum Curvature)方法 |
| 3.1.3 GFT (Goodness-of-fit Test) |
| 3.1.4 MBS (Mc by b-value stability)方法 |
| 3.1.5 EMR (Entire Magnitude Range)方法 |
| 3.1.6 MBASS (Median-Based Analysis of the Segment Slope)方法 |
| 3.1.7 昼夜噪声调制(Day-to-night from Synthetic Catalogs)方法 |
| 3.2 基于地震台网的完整性震级评估 |
| 3.2.1 Probabilistic Magnitude of Completeness (PMC) |
| 3.2.2 PMC方法原理 |
| 3.2.3 应用 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 第四章 地震预测模型Ⅰ—图像信息学（PI）算法 |
| 4.1 图像信息学（PI）算法简介 |
| 4.1.1 算法的提出 |
| 4.1.2 PI算法应用于地震预测 |
| 4.1.3 算法的改进与探索 |
| 4.2 PI算法基本原理 |
| 4.3 PI算法在研究区的探索与应用 |
| 4.3.1 使用目录分析 |
| 4.3.2 算法参数 |
| 4.3.3 优化参数下的PI预测结果 |
| 4.3.4 小结与讨论 |
| 第五章 地震预测模型Ⅱ—Reasenberg-Jones模型 |
| 5.1 模型定义与参数似然估计 |
| 5.2 参数残差分析 |
| 5.3 地震发生率和发生概率预测 |
| 5.4 模型效能检验 |
| 5.5 对相关地震序列的应用 |
| 5.6 小结与讨论 |
| 第六章 地震预测模型Ⅲ—传染型余震序列ETAS模型 |
| 6.1 时间-空间ETAS模型 |
| 6.2 基本原理 |
| 6.3 随机除丛法 |
| 6.4 模型应用 |
| 6.5 小结与讨论 |
| 第七章 地震预测模型Ⅳ—“Nowcasting” |
| 7.1 Earthquake Nowcasting基本思路 |
| 7.2 研究区及使用数据分析 |
| 7.3 Earthquake Nowcasting评估当前危险性状态 |
| 7.4 Nowcasting与Forecasting概念的不同 |
| 7.5 小结与讨论 |
| 第八章 结论与讨论 |
| 8.1 主要结论与总结 |
| 8.1.1 对研究区数据资料质量的评估 |
| 8.1.2 中长期地震预测模型的应用 |
| 8.1.3 短期地震预测模型的应用 |
| 8.1.4 新的统计预测方法的应用 |
| 8.2 存在问题及下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（3）基于Molchan图表法的新疆流体资料预报效能检验（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 新疆流体资料概况 |
| 2 Molchan图表法 |
| 3 新疆流体资料检验示例 |
| 3.1 新04泉氢气 (原始值) |
| 3.2 新10泉水氡 (趋势值) |
| 3.3 新43泉气氡 (差分值) |
| 4 新疆流体资料检验结果 |
| 5 结论与讨论 |
（4）地震早期预警系统（EEWS）“盲区”控制的若干问题（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第一章 地震预警的概念、方法和物理背景 |
| 1.1 早期预警的概念和地震预警系统 |
| 1.2 地震预警系统中的方法和技术 |
| 1.2.1 震相自动拾取技术 |
| 1.2.2 震中快速估计方法 |
| 1.2.3 震级估算方法 |
| 1.2.4 强地而运动参数估算方法 |
| 1.3 基于“众包”(crowdsourcing)的预警实践 |
| 1.4 地震预警系统面临的一些挑战 |
| 1.5 本文研究内容及意义 第二章 南北地震带及华北首都圈地区相关情况介绍 |
| 2.1 南北地震带地区 |
| 2.1.1 南北地震带地区的地震分布 |
| 2.1.2 南北地震带地区的测震和强震台网 |
| 2.2 华北首都圈地区 |
| 2.2.1 华北首都圈地区的地震分布 |
| 2.2.2 首都圈地震预警原型系统 |
| 2.3 国家地震烈度速报与预警工程:南北地震带地区和华北首都圈地区 第三章 地震预警系统的“盲区”分布及“盲区”控制问题 |
| 3.1 地震预警系统面临的一个挑战:预警“盲区” |
| 3.2 南北地震带地区的“盲区”分布:现在和将来 |
| 3.3 华北首都圈地区的“盲区”分布:现实和愿景 |
| 3.4 非理想情况下的“盲区”分布 |
| 3.5 “盲区”控制问题 第四章 震源有限性及其对地震预警系统的意义 |
| 4.1 震源的有限性 |
| 4.1.1 震源的一般描述 |
| 4.1.2 地震破裂的方向性 |
| 4.1.3 有限震源模型 |
| 4.2 震源有限性对预警问题的影响:唐山地震的假定情形 |
| 4.3 震源有限性对预警问题的影响:全球一些强震的假定情形 |
| 4.4 震源有限性对预警问题的影响:汶川地震的假定情形 第五章 最佳识别函数及其在地震预警系统中的应用 |
| 5.1 最佳识别函数(best/optimal discriminant function) |
| 5.2 强震数据的处理 |
| 5.3 最佳识别函数的实时应用?——汶川地震和集集地震的假定情形 |
| 5.4 几个问题的讨论 第六章 结论、讨论及未来工作展望 |
| 6.1 结论和讨论 |
| 6.1.1 主要结论和认识 |
| 6.1.2 讨论 |
| 6.2 未来工作展望 附录一 全球地震预警系统的发展现状 |
| 附1.1 已建成地震预警系统并投入使用的国家和地区 |
| 附1.1.1 墨西哥 |
| 附1.1.2 中国台湾省 |
| 附1.1.3 土耳其 |
| 附1.1.4 罗马尼亚 |
| 附1.1.5 日本 |
| 附1.1.6 韩国 |
| 附1.2 正在实时测试地震预警系统及讨论其可行性的国家和地区 |
| 附1.2.1 意大利 |
| 附1.2.2 中国大陆 |
| 附1.2.3 美国加州 |
| 附1.2.4 西班牙 |
| 附1.2.5 欧盟 |
| 附1.2.6 以色列 |
| 附1.2.7 吉尔吉斯斯坦 |
| 附1.3 地震预警系统的发展概貌 |
| 附1.4 附录小结 参考文献 致谢 个人介绍 |
（5）区域地震预测策略和预测效能评价技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第一章 引言 |
| 1.1 预测效能评价技术和地震预测策略研究现状 |
| 1.1.1 地震效能评价技术的发展动态 |
| 1.1.2 地震预测参考模型的研究现状 |
| 1.1.3 区域地震预测策略的研究进展 |
| 1.2 论文研究的目的、意义、内容及技术路线 |
| 1.2.1 论文研究的目的及意义 |
| 1.2.2 论文研究的主要内容和技术路线 第二章 研究区的选取及所用数据 |
| 2.1 研究区的选取和背景 |
| 2.1.1 南北地震带地区 |
| 2.1.2 晋冀蒙交界地区 |
| 2.2 研究所用数据 |
| 2.2.1 南北地震带的地震目录分析 |
| 2.2.2 基于时-空ETAS模型的随机除丛 |
| 2.2.3 晋冀蒙交界地区地震序列的选取 第三章 预测效能评价技术的引入研究 |
| 3.1 地震数检验方法(N-test) |
| 3.2 Molchan图表法(Molchan Error Diagram) |
| 3.3 区域技能评分检验(ASS-test) |
| 3.4 修正的Student's检验(T-test) 第四章 预测模型与参考模型的比较研究 |
| 4.1 参考模型的构建 |
| 4.1.1 相对强度(RI)模型及应用 |
| 4.1.2 简单平滑(Triple-S)模型及应用 |
| 4.2 加速矩释放(AMR)模型 |
| 4.3 预测效能的比较研究 |
| 4.4 模型参数的优化 第五章 余震短期发生率的预测效能评估和预测策略研究 |
| 5.1 传染型余震序列(ETAS)模型和瘦化算法 |
| 5.1.1 传染型余震序列(ETAS)模型 |
| 5.1.2 瘦化算法 |
| 5.2 余震短期发生率预测效能检验及系统性评估 |
| 5.2.1 余震短期发生率预测效能检验 |
| 5.2.2 余震短期发生率预测系统性评估 |
| 5.3 效能评估的可能影响因素及预测策略 第六章 结论与讨论 |
| 6.1 主要结论和认识 |
| 6.2 讨论 参考文献 致谢 个人简介和硕士期间的学习工作经历 |
（6）基于AHP的新疆南天山西段中强地震预测指标体系及效能评估（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 研究方法概述 |
| 2 指标体系和效能评估分析 |
| 3 判断矩阵构建与权重系数计算 |
| 4 结果分析 |
| 5 讨论与结论 |
（7）利用图像信息学（PI）算法对川滇地区中长期地震危险性的研究（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第一章 引言 |
| 1.1 统计地震学的研究与进展 |
| 1.1.1 地震活动中的统计规律 |
| 1.1.2 统计地震学与地震预测预报 |
| 1.1.3 地震预测预报的统计检验 |
| 1.2 基于地震活动性的PI算法 |
| 1.2.1 地震活动性分析在地震预测预报中的应用 |
| 1.2.2 图像信息学(PI)算法 |
| 1.3 论文研究的意义和框架 |
| 1.3.1 论文研究的意义 |
| 1.3.2 论文的框架 第二章 图像信息学(PI)算法的应用与改进：近期研究进展 |
| 2.1 图像信息学(PI)算法及其应用 |
| 2.1.1 PI算法在南加州地区的应用 |
| 2.1.2 PI算法在日本地区的应用 |
| 2.1.3 PI算法在台湾地区的应用 |
| 2.1.4 PI算法在中国大陆地区的应用 |
| 2.1.5 PI算法在全球范围的应用 |
| 2.2 PI算法的改进 |
| 2.2.1 川滇地区与安达曼—苏门答腊地区作为一个整体运用PI算法的尝试 |
| 2.2.2 ETAS模型“去丛”及其对PI算法的影响 |
| 2.2.3 PI算法与RTP方法结合 |
| 2.2.4 PI算法应用于电离层 |
| 2.2.5 定位误差对PI算法稳定性的影响 第三章 基本算法与数据资料 |
| 3.1 PI算法的实现 |
| 3.2 地震预测的统计检验方法 |
| 3.3 研究区的构造背景 |
| 3.4 研究区与CESP中国检验中心 |
| 3.5 地震目录的选取和基本参数设置 |
| 3.6 小结和讨论 第四章 PI算法的两个实际震例检验 |
| 4.1 汶川地震的回顾 |
| 4.2 PI算法的回溯性检验：芦山地震 |
| 4.2.1 芦山地震概况 |
| 4.2.2 芦山地震前的热点分布以及讨论 |
| 4.3 PI算法的回溯性检验：岷县漳县地震 |
| 4.3.1 岷县漳县地震概况 |
| 4.3.2 岷县漳县地震前的热点分布以及讨论 |
| 4.4 小结和讨论 第五章 从块体边界带的角度看PI算法：PI算法用于强震危险性估计的尝试 |
| 5.1 研究7级以上强震的意义 |
| 5.2 中国大陆活动块体边界带 |
| 5.3 川滇地区7级强震的热点分布 |
| 5.4 川滇活动块体边界带和龙门山断裂带 |
| 5.5 川滇活动块体边界带的PI热点分布 |
| 5.6 小结与讨论 第六章 震级不确定性与PI算法的稳定性 |
| 6.1 震级测定的不确定性 |
| 6.2 震级扰动处理 |
| 6.2.1 朝鲜三次核爆事件确定震级的高斯分布 |
| 6.2.2 按震级分布增加地震事件到PI计算中 |
| 6.2.3 考虑GR定律的数字模拟实验 |
| 6.2.4 不同截止震级下震级扰动处理 |
| 6.3 小结与讨论 第七章 总结与讨论 参考文献 致谢和后记 个人简介 |
（8）北天山地区2011年以来两次6级地震前的地震学中短期异常特征（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 强震活动构造背景 |
| 1.1发震构造 |
| 1.2震源机制解 |
| 2 历史强震活动背景和区域应变能积累特征 |
| 2.1历史强震活动背景 |
| 2.2应变能积累和释放特征 |
| 3 地震活动的阶段性异常特征 |
| 3.1两次6级地震前的中期异常特征 |
| (1) 强度升级的主要依据。 |
| (2) 危险区位置变化的主要依据。 |
| 3.2两次6级地震前的中短期异常特征 |
| 3.2.1 中小地震活动时空演化异常图像 |
| (1) 条带。 |
| (2) 空区。 |
| 3.2.2 4级、5级地震围空内地震活动特征 |
| 4 结论与讨论 |
（9）新疆中强地震前ECRS方法的异常研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 ECRS方法 |
| (1) 值域谱计算与分析 |
| (2) 地震对应相关谱 |
| (3) 滑动平均相关度 |
| (4) 多参数滑动极值平均相关度 |
| 2 ECRS方法分析软件 |
| 3 ECRS方法的震例检验 |
| 3.1 资料和参数选取 |
| 3.2 回溯性地震对应相关谱空间异常特征分析 |
| 4 认识与讨论 |
四、天山地区地震学中短期预报方法研究及效能评价（论文参考文献）
- [1]基于机器学习回归算法的地震预测研究及其在中国地震科学实验场的应用[D]. 史翔宇. 中国地震局地震预测研究所, 2021(01)
- [2]中国地震科学实验场暨CSEP-CN计划的若干统计地震学问题[D]. 张盛峰. 中国地震局地球物理研究所, 2019(09)
- [3]基于Molchan图表法的新疆流体资料预报效能检验[J]. 向阳,孙小龙,王博. 地震, 2018(03)
- [4]地震早期预警系统（EEWS）“盲区”控制的若干问题[D]. 李佳威. 中国地震局地球物理研究所, 2017(03)
- [5]区域地震预测策略和预测效能评价技术研究[D]. 毕金孟. 中国地震局地球物理研究所, 2017(03)
- [6]基于AHP的新疆南天山西段中强地震预测指标体系及效能评估[J]. 张琳琳,聂晓红,刘建明,魏芸芸,刘萍. 地震, 2016(04)
- [7]利用图像信息学（PI）算法对川滇地区中长期地震危险性的研究[D]. 蒋卉. 中国地震局地球物理研究所, 2014(03)
- [8]北天山地区2011年以来两次6级地震前的地震学中短期异常特征[J]. 王琼,聂晓红,吴传勇. 中国地震, 2013(04)
- [9]新疆中强地震前ECRS方法的异常研究[J]. 唐兰兰,王海涛,王琼. 西北地震学报, 2011(02)
- [10]《地震地磁观测与研究》创刊30年总目录（1980～2009年）[J]. 李瑞芬,高伟. 地震地磁观测与研究, 2009(05)