花山鄉(xiāng)9月7日地震受災(zāi)情況匯報(bào)

花山鄉(xiāng)9月7日地震受災(zāi)情況匯報(bào)

201*年9月7日上午11時(shí)19分，在云南省昭通市彝良縣、貴州省畢節(jié)市威寧縣交界處發(fā)生5.7級(jí)地震。我鄉(xiāng)境內(nèi)有強(qiáng)烈震感，給部分群眾生產(chǎn)生活和房屋財(cái)產(chǎn)等帶來了極大的損失，截止9月7日晚21時(shí)50分，地震災(zāi)害造成受傷1人；房屋垮塌28戶31間，造成直接經(jīng)濟(jì)損失84萬元；畜圈垮塌8間，造成直接經(jīng)濟(jì)損失2.4萬元；房屋開裂1352戶，1500間，造成直接經(jīng)濟(jì)損失2250萬元；黃連村韭菜坪公路偏坡垮塌，阻斷公路8米，造成直接經(jīng)濟(jì)損失0.5萬元。合計(jì)造成直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)2336.9萬元。

“災(zāi)情就是命令”。地震發(fā)生后，鄉(xiāng)黨委政府高度重視，第一時(shí)間組織鄉(xiāng)村組干部趕赴受災(zāi)現(xiàn)場查災(zāi)救災(zāi)。一是立即啟動(dòng)救災(zāi)應(yīng)急預(yù)案，成立抗震救災(zāi)領(lǐng)導(dǎo)組，組織鄉(xiāng)村組干部、醫(yī)護(hù)人員和民兵應(yīng)急分隊(duì)280人奔赴各受災(zāi)村民小組開展抗震救災(zāi)工作；二是加大災(zāi)情檢查核實(shí)，及時(shí)收集整理如實(shí)上報(bào)災(zāi)情；三是全力做好因?yàn)?zāi)傷員救治工作。迅速將受傷的人員轉(zhuǎn)移至花山衛(wèi)生院進(jìn)行救治，及時(shí)轉(zhuǎn)院到縣人民醫(yī)院繼續(xù)治療，并發(fā)放201*.00元臨時(shí)生活費(fèi)，目前傷員病情穩(wěn)定，無生命危險(xiǎn)；四是關(guān)心受災(zāi)群眾生產(chǎn)生活。對(duì)房屋垮塌的農(nóng)戶進(jìn)行及時(shí)轉(zhuǎn)移安置，連夜搭建救災(zāi)

帳篷20頂，安裝臨時(shí)照明用電，安置受災(zāi)群眾20戶92人，其余8戶已轉(zhuǎn)移并臨時(shí)借住于附近農(nóng)戶家中，每戶發(fā)放臨時(shí)生活費(fèi)1000.00元，大米1袋，方便面1箱，確保受災(zāi)群眾有水喝，有飯吃，有房住。五是做好群眾思想穩(wěn)定工作，鄉(xiāng)村組干部走村串戶，廣泛宣傳抗震防震相關(guān)知識(shí)，做好群眾避讓避險(xiǎn)工作，安撫慰問受災(zāi)群眾，目前廣大群眾情緒穩(wěn)定；六是做好后續(xù)排危工作，避免次生災(zāi)害發(fā)生，組織群眾積極開展生產(chǎn)自救，最大限度降低災(zāi)害損失；七是進(jìn)一步強(qiáng)化領(lǐng)導(dǎo)，落實(shí)責(zé)任，實(shí)行24小時(shí)值班制度；八是縣民政局向我鄉(xiāng)支援的20頂帳篷和50床棉被已到達(dá)，將及時(shí)分發(fā)給受災(zāi)群眾，并組織鄉(xiāng)村干部幫助搭建。

面對(duì)突如其來的地震災(zāi)害，鄉(xiāng)黨委政府特向縣委、縣政府提出以下請(qǐng)求：一是幫助解決房屋垮塌的28戶農(nóng)戶重新修建住房所需資金的問題，按5萬元/戶計(jì)算，需資金140萬元；二是幫助解決房屋開裂農(nóng)戶加固房屋所需資金問題，按1.5萬元/戶計(jì)算，需資金2250萬元；三是我鄉(xiāng)各單位辦公樓不同程度受損，特請(qǐng)求幫助協(xié)調(diào)縣級(jí)各相關(guān)部門解決建設(shè)所需資金的問題；四是幫助解決受災(zāi)困難群眾的生活問題。

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地震預(yù)測(cè)模型

摘要

地震預(yù)報(bào)是當(dāng)代自然科學(xué)領(lǐng)域里一個(gè)直接關(guān)系到人民生命安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，是科學(xué)難度很大的前沿課題。近幾十年來，人民的努力雖然取得了豐碩的成果，預(yù)報(bào)的實(shí)踐有些有限的成功。

在地震發(fā)生前有很多前兆性指標(biāo)，如磁場強(qiáng)度、氡值、電壓、雨量、水溫等，這些指標(biāo)都從不同的側(cè)面反映了地震活動(dòng)的各項(xiàng)特征。在正常情況下，也常常有些指標(biāo)有明顯的異常，而令一些指標(biāo)并不出現(xiàn)異常。這些都給實(shí)際的前兆指標(biāo)數(shù)據(jù)特征分析以及地震預(yù)報(bào)工作帶來了困難。

本文針對(duì)地震影響因素多，數(shù)據(jù)多，聯(lián)系弱的特點(diǎn)，分別建立了針對(duì)各個(gè)任務(wù)的數(shù)學(xué)模型，首先，處理初始數(shù)據(jù)時(shí)選取日平均變化來消除一天中數(shù)據(jù)的隨機(jī)因素的影響，然后更具這些數(shù)據(jù)建立了地震發(fā)生前后各個(gè)指標(biāo)的不同程度度量模型解決了地震對(duì)指標(biāo)的敏感度的度量問題，進(jìn)而找出了EW，氣氡，水位，電壓，雨量這些衡量地震的主要因素，并分析出了這些指標(biāo)的重要程度，在解決找統(tǒng)計(jì)量時(shí)，利用上次任務(wù)所得的主要因素的組合來衡量一次地震的地震前兆指標(biāo)數(shù)量特征，并得出了電壓達(dá)到26.8754，氣氡達(dá)到17.685左右時(shí)就有地震發(fā)生的可能性，考慮全面周到，效果較好，在模型改進(jìn)中所提出的判別分析法，科學(xué)有效，對(duì)數(shù)據(jù)利用率較高。而除此之外的其他幾個(gè)指標(biāo)與震級(jí)有關(guān)，這樣就這些指標(biāo)的分析在任務(wù)三中分別建立了地磁前兆異常的動(dòng)態(tài)從屬函數(shù)模型以及非線性綜合模型，進(jìn)而找出了地震級(jí)數(shù)與這些因素之間的非線性關(guān)系，對(duì)于上述數(shù)學(xué)方法在地震預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用沒有達(dá)到預(yù)期效果，須進(jìn)一步研究改進(jìn)。綜合這些工作，我們應(yīng)用易語言編寫了分析地震數(shù)據(jù)的平臺(tái)，通過分析地震數(shù)據(jù)生成了報(bào)告。

一、問題重述

地震是地殼快速釋放能量過程中造成的振動(dòng)。雖然預(yù)測(cè)地震是世界性難題，但迄今科學(xué)界普遍認(rèn)為，有可能反映地震前兆特征的指標(biāo)可能不少于10個(gè)。已經(jīng)有專業(yè)儀器在多個(gè)定點(diǎn)實(shí)時(shí)按秒記錄這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)，期望通過對(duì)記錄數(shù)據(jù)的分析研究找到地震的前兆特征。

現(xiàn)已采集到某地201*年1月1日至201*年6月30日按小時(shí)觀測(cè)的10多個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，和該地區(qū)該時(shí)期內(nèi)已發(fā)生地震的時(shí)刻、經(jīng)緯度、震級(jí)及震源深度的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中隱藏著地震發(fā)生的前兆特征�？茖W(xué)地截取這些數(shù)據(jù)的有用片段，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理地預(yù)處理，用數(shù)學(xué)方法揭示地震前兆的數(shù)據(jù)特征，是一項(xiàng)很有意義的研究工作。

題給數(shù)據(jù)中的這10多個(gè)指標(biāo)，究竟哪些與地震的發(fā)生有關(guān)，有何種關(guān)系，是單一關(guān)系還是復(fù)合關(guān)系；除這10多個(gè)指標(biāo)外還有哪些因素及含題給指標(biāo)在內(nèi)的哪些指標(biāo)的哪種數(shù)學(xué)模型更能反映地震的前兆特征等等，人們迄今仍不很清楚，需要進(jìn)行深入地研究。地震數(shù)據(jù)的觀測(cè)是持續(xù)進(jìn)行的，隨著時(shí)間的推移數(shù)據(jù)的規(guī)模會(huì)不斷擴(kuò)大。從中挖掘地震的前兆特征，必須有合理的數(shù)學(xué)模型，也必須有科學(xué)高效的算法分析平臺(tái)。因此，請(qǐng)參賽隊(duì)結(jié)合附件中給出的實(shí)際記錄數(shù)據(jù)，嘗試完成以下任務(wù)。

任務(wù)一：分析數(shù)據(jù)特征，建立數(shù)學(xué)模型以度量各指標(biāo)對(duì)地震發(fā)生的敏感程度。任務(wù)二：構(gòu)造由某些或全部指標(biāo)構(gòu)成的綜合指標(biāo)，使其盡可能地集中反映地

震發(fā)生前的數(shù)據(jù)特征的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

任務(wù)三：結(jié)合題給數(shù)據(jù)，廣泛查閱與地震相關(guān)的其它指標(biāo)的數(shù)據(jù)和分析方法，

建立數(shù)學(xué)模型來研究地震發(fā)生前的數(shù)量特征。

任務(wù)四：將前述各項(xiàng)任務(wù)的計(jì)算程序集結(jié)成地震數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，使其能夠完

成形如題給數(shù)據(jù)的其它地震數(shù)據(jù)的分析，并能自動(dòng)輸出前述任務(wù)的重要的分析結(jié)果。

任務(wù)五：對(duì)于進(jìn)一步的研究設(shè)想寫一篇切實(shí)可行的報(bào)告。

二、問題分析

地震是地下巖層受應(yīng)力作用錯(cuò)動(dòng)破裂造成的地面震動(dòng)，是一種破壞性極強(qiáng)的自然災(zāi)害，是自然災(zāi)害之首惡。地震可以在很短的時(shí)間內(nèi)使一座城市夷為平地，使無數(shù)的家庭支離破碎。為了有效地減小地震帶來的損失，對(duì)地震進(jìn)行預(yù)測(cè)則很重要。

本題中給出了地震發(fā)生前201*年1月1日至201*年6月30日按小時(shí)觀測(cè)的10多個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)和該地區(qū)該時(shí)期內(nèi)已發(fā)生地震的時(shí)刻、經(jīng)緯度、震級(jí)及震源深度的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中隱藏著地震發(fā)生的前兆特征。在地震發(fā)生前有很多前兆性指標(biāo)，如磁場強(qiáng)度、氡值、電壓、雨量、水溫等，這些指標(biāo)都從不同的側(cè)面反映了地震活動(dòng)的各項(xiàng)特征。在正常情況下，也常常有些指標(biāo)有明顯的異常，而令一些指標(biāo)并不出現(xiàn)異常。這些都給實(shí)際的前兆指標(biāo)數(shù)據(jù)特征分析以及地震預(yù)報(bào)工作帶來了困難。2．1、問題的性質(zhì)

本文主要是對(duì)所給數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，用數(shù)學(xué)方法揭示地震前兆的數(shù)據(jù)特征。2.2、解決問題的難點(diǎn)和關(guān)鍵

1、如何確定前兆個(gè)指標(biāo)對(duì)地震發(fā)生的敏感程度。

2、如何構(gòu)造地震發(fā)生的前兆綜合指標(biāo)，盡可能的揭示地震發(fā)生前的數(shù)據(jù)特征的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

3、構(gòu)建地震數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

三、模型假設(shè)

1、假設(shè)地震發(fā)生前201*年1月1日至201*年6月30日按小時(shí)觀測(cè)的10多指標(biāo)的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確無誤的。2、假設(shè)由于其他因素而引起10多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變化以及非正常波動(dòng)可以忽略不計(jì)。

3、假設(shè)第二問剔除由第一問求出的敏感度較低的指標(biāo)對(duì)地震的敏感度可以忽略不計(jì)。

4、假設(shè)地震的前兆指標(biāo)的數(shù)據(jù)特征符合一定的概率統(tǒng)計(jì)分布。

四、符號(hào)說明

1i(t)

i2(t)(j)2第i次地震的地震前的檢測(cè)指標(biāo)隨時(shí)間的變化規(guī)律第i次地震的地震后的檢測(cè)指標(biāo)隨時(shí)間的變化規(guī)律第i次地震的地震后的預(yù)測(cè)指標(biāo)隨時(shí)間的變化規(guī)律地震級(jí)別組成的集合

地震前兆測(cè)量指標(biāo)集合各因素所占的權(quán)重地震前兆預(yù)測(cè)異常特征量觀測(cè)值的自相關(guān)系數(shù)

觀測(cè)曲線Y(t)對(duì)應(yīng)于時(shí)間軸的斜率

(t)

DE

girK

五、模型的建立與求解

5.1數(shù)據(jù)的處理與分析

5.1.1、各指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析

在地震活動(dòng)性分析中有許多前兆性的數(shù)據(jù)指標(biāo)，例如題中數(shù)據(jù)給出的氡值、水位、磁場強(qiáng)度等因素。這些指標(biāo)在不同的側(cè)面反映了地震活動(dòng)的各種特征。但在實(shí)際的預(yù)報(bào)中，常常有些參數(shù)在一些中強(qiáng)以上的地震前出現(xiàn)比較明顯。在正常情況下，也常常有些參數(shù)出現(xiàn)較明顯的異常，而另一些參數(shù)并不出現(xiàn)異常。這些都給實(shí)際預(yù)報(bào)帶來了困難。5.1.2數(shù)據(jù)的預(yù)處理

由于題目中給出地震每小時(shí)測(cè)數(shù)據(jù)受其他因素受天氣、氣候等其他外在因素的影響造成的數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，為了剔除偶然因素的影響，本文采取了求日平均的方法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。如下圖分別列舉了201*/201*的EW人均值圖像。由于篇幅有限，其他年份指標(biāo)的圖像都附在附錄里面。

圖1：201*年EW日平均變化趨勢(shì)圖

圖2：201*年EW日平均變化趨勢(shì)圖

本數(shù)據(jù)預(yù)處理使用了均值結(jié)構(gòu)模型消除了其他偶然因素的影響，使地震前兆指標(biāo)數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確的反應(yīng)地震發(fā)生的前兆信息。

5.2模型的建立與求解

5.2.1指標(biāo)敏感度模型

設(shè)變量x的變化規(guī)律如下所示：

,t1t,01(t)tx(t)

(t),tt,t012（1）

求t0前后1(t)與2(t)的不同敏感程度。

現(xiàn)已知一函數(shù)序列(i)2(t)，tt0,t1表示第i年(ij)的2(t)的變化規(guī)律，現(xiàn)在結(jié)合(j)1(t)來求(j)2(t)，現(xiàn)在若(j)2(t)已知，如何求出(j)2(t)與(j)2(t)的

關(guān)聯(lián)程度。若關(guān)聯(lián)程度較大，則(j)2(t)與(i)1(t)不同程度表示：即定義(j)1(t)與(j)2(t)的不同程度為：

p1

(j)2（2）

:(j)2分析變量X1與X2的關(guān)聯(lián)程度Cov(X1,X2)E(X1X2)E(X1)E(X2)

PCov(1(j)2

（3）

,(j)2)

則由分析可得該問題便為現(xiàn)已知(j)2(j)2如何求的問題。

(ij)與(j)1(t)，如何根據(jù)已知的以上信息求出(j)2，

已知(i)1(t),(ij)的變化規(guī)律，可知令

(j)2(t)E((i)2)E(E1(i)(t)),(j)E(1(t))(ij)（4）

模型求解：

由上述結(jié)論我們分析數(shù)據(jù)得出各個(gè)因素在地震發(fā)生前后的敏感程度分別如下：電壓EWNS地溫水位氣溫氣壓水溫氣氮雨量0.21.80.80.12595.32.34.340.22.80.5表1：各因素與地震敏感度的表但是考慮地震因素影響上述指標(biāo)外，可能還有其它的因素影響上述指標(biāo)。其中查閱資料可得出：水位，水溫，氣壓，氣溫受到外界影響最大，這樣我們除上述幾個(gè)指標(biāo)剩下的指標(biāo)基于與地震關(guān)聯(lián)度從大到小排列：氣氮EWNS雨量電壓地溫2.81.80.80.50.20.1表2：主要地震前兆指標(biāo)敏感度的表標(biāo)準(zhǔn)化后有：氣氮EWNS雨量電壓地溫0.450.290.130.080.030.01表3：主要地震前兆指標(biāo)敏感度歸一化表如下圖分別畫了敏感度較高的EW與敏感度較低的低溫年平均曲線，在途中

可以看出在前兆指標(biāo)因素發(fā)生劇烈變化時(shí)，會(huì)有地震的發(fā)生。

圖3：201*，201*年EW日平均變化趨勢(shì)圖

圖4：201*、201*年地溫日平均變化趨勢(shì)圖

5.2.2綜合指標(biāo)模型方法及步驟

用兩個(gè)集合，一是地震級(jí)別組成的集合，用D表示，二是地震前兆車輛指標(biāo)集合，用E來表示，且有D[D1,D2Dm]，E[E1,E2Em]，每個(gè)指標(biāo)因素都有m個(gè)狀態(tài)級(jí)，如此需要對(duì)個(gè)指標(biāo)影響程度分敏感、一般、不敏感、很不敏感五

個(gè)狀態(tài)。

有n個(gè)指標(biāo)因素分別用U1,U2Un來表示，其中Ui[Ui1,Ui2Uim]T，于是可得到敏感指標(biāo)分析數(shù)學(xué)模式

,U2U111Un1U,UU1222n2D（5）

U,UUnm1m12有了這個(gè)模型，分別給予地震級(jí)別的隸屬度函數(shù)值P,2,m)再根據(jù)指i(i1標(biāo)因素間的關(guān)聯(lián)度及其重要性，分配權(quán)數(shù)

gi(i1,2,n)

這樣就得到了集合D上的模糊關(guān)系：

,gPg1P121gnP1gP,gPgP1222n2U（6）....gP,gPgPnm1m2m基于地震的綜合指標(biāo)步驟有下列步驟：（1）、詳細(xì)分析影響地震發(fā)生的因素，并篩選出若干重要因子作為分析指標(biāo)。（2）、在分析地震各指標(biāo)以及波形的基礎(chǔ)上，綜合得到地震的等級(jí)指標(biāo)。

（3）、給出適當(dāng)?shù)碾`屬度Pi和權(quán)數(shù)gi。

（4）、修正矩陣U。確定分析指標(biāo)

地震發(fā)生前的檢測(cè)指標(biāo)較多，而各個(gè)指標(biāo)的敏感程度不同，經(jīng)過第一問的各因素的關(guān)聯(lián)度分析，篩選出氣氮、EW、NS等六個(gè)指標(biāo)。隸屬度Pi和權(quán)數(shù)gi的確定

應(yīng)用綜合指標(biāo)進(jìn)行判別，隸屬度函數(shù)是一個(gè)關(guān)鍵，用它來反映地震發(fā)生。設(shè)

N是評(píng)定集合上的一個(gè)模糊子集，則隸屬度函數(shù)為uN。uN(Di)Pi為隸屬度，

其值可以有專家評(píng)判方法來確定。假設(shè)等級(jí)劃分與指標(biāo)間基本呈線性關(guān)系，則根據(jù)第一位求出的關(guān)聯(lián)度來確定隸屬度，因此選用

P[0.45,0.29,0，為了方便起見將隸屬度擴(kuò)大一百倍后可得：.

PP145，313，P60.02，224，P48，P53，P權(quán)數(shù)gi的確定是人給定的，選取的方法有很多，本文選用特費(fèi)爾法，并確定氣氮、EW、NS、雨量、電壓地溫的權(quán)數(shù)分配為：

g[1,0.95,0.85,0.80,0.70,0.60]

這里g為E(E1,E2,,E6)上的模糊子集，按模糊數(shù)學(xué)的常規(guī)技法g10.950.85E1E2E3

0.80E40.70E50.60（7）E6模糊關(guān)系矩陣U的確定

D上所需的模糊根據(jù)P[P1,P2,,P6]，g[g1,g2,g6]就可以得到在集合

關(guān)系矩陣：

g1P1,g2P1gnP1gP,gPgPn2U1222（8）

....gP,gPgPnm1m2m由第一問可得各因素的敏感度為：電壓EWNS地溫水位氣溫氣壓水溫氣氮雨量0.21.80.80.12595.32.34.340.22.80.5表4：地震前兆指標(biāo)敏感度的表

每次地震的等級(jí)：

D=[2.33.63.13.13.23.04.4];

穩(wěn)定性分析數(shù)學(xué)模式：0.07615.08500.32900.09203.23490.12620.05891.34221.27210.05482.21430.55030.43200.90640.56010.16433.75110.98950.35760.87870.60750.11053.25580.23480.04561.85951.67410.12241.80060.27300.07150.81960.40190.01722.73850.89490.07190.68060.12460.00483.09550.0307表5：每次地震前兆穩(wěn)定性系數(shù)

地震指標(biāo)權(quán)重

-6.1024電壓

-0.5740東西磁場強(qiáng)度1.0214南北磁場強(qiáng)度

2.0882水位1.6259氣氡-0.8900雨量

假設(shè)地震發(fā)生等級(jí)與地震發(fā)生前數(shù)據(jù)關(guān)系為D=Ub+g;

RI=[7337;4948;1932;2259;3265;4473;7401];

在7次地震中，選中的每個(gè)指標(biāo)在地震發(fā)生前的平均值：26.86113.77374.566717.748812.010926.9050-2.03324.733617.58668.881927.0236-3.02343.337917.568012.024327.0298-2.76233.613217.571212.4378

9

00.02770

26.764826.715226.70210.1313-1.36341.87576.97216.47898.584417.618817.620217.655033.273717.961527.210100.66020表6：每次地震前每個(gè)指標(biāo)在地震發(fā)生前的平均值

在這7次中上述每個(gè)指標(biāo)的均值為：

26.8574-0.48595.469517.624117.68570.0983在這7次中上述每個(gè)指標(biāo)的方差為：

0.13692.54581.92900.06319.15680.2480

由此得出第2,9個(gè)指標(biāo)與地震的級(jí)數(shù)有相當(dāng)大的關(guān)系，而其他的指標(biāo)為穩(wěn)定指標(biāo)。即當(dāng)電壓達(dá)到26.8754，氣氡達(dá)到17.685左右時(shí)就有地震發(fā)生的可能性。而1,3,4,10這幾個(gè)指標(biāo)與震級(jí)有關(guān);假設(shè)是線性關(guān)系。

即：

D=a1*E(1)+a2*E(3)+a3*E(4)+a4*E(10),

有上述地震發(fā)生前的平均值可得系數(shù)為：

[a1a2a3a4]=[3.11190.4654-4.6999-0.4878];

5.2.3地震前兆指標(biāo)數(shù)量特征模型

先查閱與地震相關(guān)的其他指標(biāo)如震級(jí)，頻率等，而后先分析單個(gè)指標(biāo)的數(shù)量特征，并以電磁波EW為例，利用動(dòng)態(tài)從屬函數(shù)建立模型，對(duì)于氣溫，水位等其他指標(biāo)，類推可得。而后利用震級(jí)，頻率等指標(biāo)的數(shù)學(xué)研究方法，將已知條件的10個(gè)指標(biāo)綜合起來，利用非線性組組合建立模型。電磁波EW的數(shù)量特征研究。

地震活動(dòng)是一種復(fù)雜現(xiàn)象，各種觀測(cè)數(shù)據(jù)之間缺乏對(duì)比性，難以利用統(tǒng)一的物理場進(jìn)行描述。為了將各種觀測(cè)量的異常信息進(jìn)行表達(dá)，可把各前兆異常量轉(zhuǎn)化為無量綱量以便進(jìn)行對(duì)比。各種地震前兆觀測(cè)量雖然是不同的物理量，但其共同的特點(diǎn)都是隨時(shí)間變化的數(shù)值，即都是時(shí)間函數(shù)，各種地震前兆異常也都表現(xiàn)為各種觀測(cè)量隨時(shí)間的突出變化，異常形態(tài)雖多種多樣，但究其本質(zhì)共同點(diǎn)都是觀測(cè)曲線隨時(shí)間的斜率變化。因此，觀測(cè)曲線隨時(shí)間的斜率變化將是判斷異常的重要指標(biāo)。

由以上分析從各種前兆數(shù)據(jù)中提取地震信息量的方法應(yīng)具以下特點(diǎn)：（1）、地震信息是一個(gè)無量綱量；（2）、用前兆觀測(cè)量Y（t）對(duì)時(shí)間軸的斜率變化K，反映觀測(cè)值的速率變化，

一般情況下，K值越大，異常量越大；

（3）、用前兆觀測(cè)值的自相關(guān)系數(shù)r來顯示觀測(cè)值質(zhì)量的好壞，r值越大，觀

測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量越高。

原理和方法

從地震單項(xiàng)前兆觀測(cè)值中識(shí)別地震異常，并計(jì)算它屬于地震異常的程度，需要遵循的基本條件是：（1）、觀測(cè)本身內(nèi)在質(zhì)量要好；（2）、“異�！背霈F(xiàn)的頻次要低，且出現(xiàn)“異�！迸c“地震”之間對(duì)應(yīng)程度要

高；

（3）、“異�！迸c“正常”相比，有明顯的差異性，且界限要清楚。

按照地震前兆異常的普適性和上述基本條件，提出如下地震前兆異常特征量：

1(ti)1式中：

kiri1（9）

Ki

ritjyjntjyjjjj(tj)2ntj2jj（10）

ttj2jjyj1(tjyj)njj12（11）

121(tj)2njyj2j1(yj)2njyj是前兆觀測(cè)隨時(shí)間變化的數(shù)列，tj是相應(yīng)的時(shí)間序列

公式（1）中的k物理意義是觀測(cè)曲線Y(t)對(duì)于時(shí)間軸的斜率，反映觀測(cè)速率的變化；r是觀測(cè)值的自相關(guān)系數(shù)，反應(yīng)觀測(cè)值內(nèi)在質(zhì)量的好壞。從（1）式可知，只有k和r都大時(shí)，才可能大。在[0,1]內(nèi)取值，表示在所研究的資料在

tj時(shí)段屬于地震異常的程度。i0.5作為模糊界點(diǎn)，只有當(dāng)i0.5時(shí)，才視為

異常，反之，即為正常狀態(tài)。是一個(gè)經(jīng)過學(xué)習(xí)得到的常數(shù)。它的選擇原則和方法如下：

（1）使得“異�！鳖l次降低；

（2）使“異�！焙汀暗卣稹敝�間由最好的相關(guān)性；（3）在滿足上述兩個(gè)原則下要盡可能的�。�

（4）選擇的“地震”樣本要視監(jiān)視區(qū)的活動(dòng)水平和預(yù)報(bào)目標(biāo)而定；（5）選擇后的值，應(yīng)保持穩(wěn)定，只有出現(xiàn)預(yù)報(bào)目標(biāo)與實(shí)際情況有明顯

差異時(shí)，才按照新的樣本要求進(jìn)行修改，以保持第二條原則的實(shí)現(xiàn)。

模型的檢驗(yàn)選擇樣本

從屬函數(shù)中的的選擇由樣本學(xué)習(xí)而決定，不同學(xué)科不同地域選擇的參數(shù)可能會(huì)不同，需要在實(shí)踐中不斷的完善，一些前兆場可直接根據(jù)原始觀測(cè)數(shù)據(jù)分析其變化，而地磁場本身是一個(gè)變化場，且磁層、電離層強(qiáng)烈擾動(dòng)時(shí)引起的地磁場變化非常劇烈，遠(yuǎn)大于地震異常引起的變化。從屬函數(shù)法以曲線斜率作為判斷異常的組要指標(biāo)，如果直接分析某一點(diǎn)的從屬函數(shù)值，會(huì)頻繁出現(xiàn)“異常”，判斷食物。同樣是前兆手段，地磁學(xué)在應(yīng)用從屬函數(shù)方法時(shí)首先對(duì)原始地磁場資料預(yù)處理，才由利于尋找震磁關(guān)系。

電磁波由地磁場產(chǎn)生，而地磁場值包含核遠(yuǎn)源場，外源場及地下局部磁異常源場，提取電磁波EW的問題是如何找出因地磁場的地下局部磁異常發(fā)生變化的問題，并以此判斷該變化量是否是由地震引起的局部異常。核源場是一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定場，外源場的變化受諸多因素影響，而且其變化幅度遠(yuǎn)大于因地震引起的異常量，因此應(yīng)用在應(yīng)用資料預(yù)報(bào)之前，首先應(yīng)剔除外源場引起的地磁場變化。任一

點(diǎn)的地磁場垂直強(qiáng)度Z由以下三部分組成：

ZZCZeZN（12）

C-地核源場，e-外源場，N-地下局部磁場。由此可推得下面公式：EWEWCEWeEWN（13）

下面采用均值法消除偶然因素如太陽黑子等造成的突變，并用對(duì)應(yīng)一年中的均和幾年的均值作差以消除外源場和核源場的變化而引起地磁場的突變

Z由此可推得：

ZZZNZN（14）

NNEWEWEWEWEW（15）

正常情況下地點(diǎn)確定后局部磁場在很小的范圍內(nèi)波動(dòng)；由于地震孕育而導(dǎo)致局部磁場發(fā)生變化時(shí)，就在孕震區(qū)產(chǎn)生局部磁異常，這個(gè)范圍比較小，即使兩地都處于孕震區(qū)，異常將由于距離震源距離不同而有所差別，最終導(dǎo)致EW的變化，EW代表局部磁異常的相對(duì)變化。從屬函數(shù)的計(jì)算

對(duì)應(yīng)年份觀測(cè)數(shù)據(jù)和各年份數(shù)據(jù)的平均作差消除基本場與外空?qǐng)龆�引起的EW變化,用于消除外源場和核源場的變化而引起地磁場的突變，取各年份的均值是為偶然因素而引起的電磁波突變

經(jīng)過多年樣本學(xué)習(xí)，確定值，研究電磁波隨時(shí)間的變化情況。

每次地震每個(gè)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)的值第一次地震第二次地震第三次地震第四次地震第五次地震第六次地震第七次地震電壓0.50000.98830.99840.97860.99940.99270.9630EW0.98670.50000.96130.99160.98370.99500.9989NS0.96660.96690.92550.98820.50000.99430.9949地溫0.99940.50000.71230.98890.99230.96130.9982氣氡0.99880.99970.99370.99991.00000.99990.5000雨量0.99160.81440.92360.86480.98361.00000.5000表7：每次地震前兆預(yù)測(cè)異常特征量

值的分析：

的取值范圍為[0,1]，0.5為判別地震發(fā)生的界點(diǎn)。當(dāng)0.5時(shí)，則地震沒有發(fā)生的可能。

當(dāng)0.5時(shí)，地震有發(fā)生的可能，值越大，則地震發(fā)生的可能性越大。每個(gè)指標(biāo)的值

1.0e-003*

0.01170.18120.30490.00210.01420.0736

圖5：EW兩年相對(duì)變化趨勢(shì)圖

5.2.3地震前兆指標(biāo)數(shù)量特征模型

針對(duì)地震預(yù)測(cè)研究中，變量的指標(biāo)較多，數(shù)據(jù)攜帶的信息較弱且預(yù)測(cè)變量是非線性關(guān)系，因此造成預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定性不強(qiáng)的問題，構(gòu)造了非線性組合預(yù)測(cè)模型，解決地震預(yù)測(cè)的上述問題，應(yīng)用于本題中的地震前兆指標(biāo)數(shù)量特征。

即使數(shù)據(jù)攜帶的信號(hào)很弱，但是我認(rèn)為這些數(shù)據(jù)足以通過統(tǒng)計(jì)方法來探求深層次的東西，因?yàn)閿?shù)據(jù)不服從標(biāo)準(zhǔn)的平穩(wěn)時(shí)間序列和線性模型，所以我們要小心謹(jǐn)慎地選擇統(tǒng)計(jì)方法。下面構(gòu)造的多變量非線性模型在一定程度上解決了上述問題且在地震預(yù)報(bào)應(yīng)用中取得了較滿意的效果。非線性組合模型

非線性組合模型是將多個(gè)看用于預(yù)測(cè)的一元線性模型進(jìn)行線性組合，組成非線性組合模型，其優(yōu)點(diǎn)是可以增加預(yù)測(cè)穩(wěn)定性。非線性組合模型的應(yīng)用背景

設(shè)y是預(yù)測(cè)變量，x1,x2xp是影響y的指標(biāo)。

（1）、指標(biāo)數(shù)據(jù)攜帶信號(hào)較少、較弱，需要選擇攜帶信號(hào)較強(qiáng)的指標(biāo)用于預(yù)測(cè)。（2）、對(duì)于選定的指標(biāo)需要建立較好的非線性預(yù)測(cè)模型。（3）、為增強(qiáng)預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性，最后構(gòu)建非線性組合模型用于預(yù)測(cè)。最佳指標(biāo)和最佳曲線選擇

對(duì)于每一個(gè)指標(biāo)xi(i1,2,,p)，對(duì)應(yīng)預(yù)測(cè)變量y，預(yù)先設(shè)計(jì)若干非線性模型，并進(jìn)行曲線擬合，根據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和擬合優(yōu)度選擇最優(yōu)指標(biāo)和最佳曲線。

設(shè)所選的最優(yōu)指標(biāo)為xi相應(yīng)的最佳曲線函數(shù)是f(xi)(i1,2,,k)，k是最優(yōu)指標(biāo)和最佳擬合曲線個(gè)數(shù)。非線性組合模型

ywifi(xi)（16）

i1k其中y是預(yù)測(cè)變量，fi(xi)是選擇出的最佳非線性預(yù)測(cè)曲線，xi是自變量指標(biāo)，wi是相應(yīng)的權(quán)重，wi1。

i1k非線性組合模型參數(shù)wi的估計(jì)

一般參數(shù)估計(jì)的方法可選擇：

（1）等權(quán)平均法；（2）加權(quán)最小二乘法；（3）方差-協(xié)方差方法；（4）最小二乘法；

非線性組合模型的應(yīng)用

在本題中，選擇最優(yōu)指標(biāo)和最佳曲線，通過最小二乘法估計(jì)最佳曲線的參數(shù)，并構(gòu)建非線性組合模型。最佳指標(biāo)和最佳曲線的選擇

初步選擇影響最大的若干地震參數(shù)指標(biāo)xi等，見表一

為選擇最優(yōu)指標(biāo)和最佳擬合曲線設(shè)計(jì)了七種曲線模型，見表二。

選擇擬合方式以及統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，選出6個(gè)最優(yōu)指標(biāo)以及他們相應(yīng)的最佳曲線。見表三。

2.2、非線性組合模型

16ywifi(xi)yi

6i1i1k考慮到增加預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性，參數(shù)估計(jì)采取等權(quán)平均法wi1，(i1,2,,6)6經(jīng)過Matlab編程得出了地震各因素的權(quán)重如下：電壓EWNS地溫氣氡雨量-0.0000-0.00290.00010.0057-0.0014-2.3620畫出部分地震前兆指標(biāo)與地震發(fā)生的關(guān)系圖如下：

圖6：相對(duì)震級(jí)圖

5.2.4地震數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的設(shè)計(jì)

把前三問的程序集成，基于易語言編程，系統(tǒng)開發(fā)使用Windows201*server、MS-SQLServer201*數(shù)據(jù)庫，對(duì)地震目錄、前兆觀測(cè)數(shù)據(jù)、分析報(bào)告等地震信息進(jìn)行了系統(tǒng)管理，組成了地震數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，本平臺(tái)在實(shí)現(xiàn)了地震數(shù)據(jù)的數(shù)字化和自動(dòng)化管理功能的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)地震預(yù)報(bào)進(jìn)行了嘗試，使其能夠完成形如題給數(shù)據(jù)的其它地震數(shù)據(jù)的分析，并能自動(dòng)輸出前述任務(wù)的重要的分析結(jié)果。其主界面如下圖.

圖7：地震數(shù)據(jù)分析平臺(tái)主界面

基于此地震數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，分析了201*的地震指標(biāo)數(shù)據(jù)，得出的結(jié)果是地

震發(fā)生時(shí)間為10月31日，震級(jí)為4.1級(jí)，在誤差范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了較好的地震前兆數(shù)據(jù)分析與得出重要的分析結(jié)果。

六、模型的推廣

1、在地震分析中經(jīng)常要分析各個(gè)變量間相互依存關(guān)系，本文模型只能分析每一個(gè)變量對(duì)因變量的直接影響，且要求其余自變量之間相互獨(dú)立。事實(shí)上，變量之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，一個(gè)自變量可能對(duì)一個(gè)因變量有直接影響，也可能通過其他的自變量對(duì)因變量有間接地影響，顯然本模型無能為力。

2、可選用通徑分析來求解各個(gè)變量之間的關(guān)系，在通徑分析模型中，把影響其他變量的變量叫做原因變量，被影響的變量叫做結(jié)果變量。

七、關(guān)于進(jìn)一步研究報(bào)告

地震預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)之艱難不言而喻，然而通過此次研究分析發(fā)現(xiàn)，地震發(fā)生前并非不顯示任何蛛絲馬跡，筆者基于促進(jìn)其預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究的目的提出以下建議和設(shè)想：

確保各指標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)是供人們研究的平臺(tái)，其真實(shí)性、準(zhǔn)確性直接關(guān)乎研究方向的正確性及研究結(jié)果的實(shí)效性。

優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘方法。從各指標(biāo)對(duì)事件的函數(shù)圖像可知，各指標(biāo)值振蕩頻繁，然而不是所有的振蕩都是因?yàn)榈卣鸬陌l(fā)生而引起的，如電磁波的振蕩容易受太陽黑子等因素影響而發(fā)生明顯振蕩。如何采取科學(xué)、合適的數(shù)據(jù)挖掘方法關(guān)系到所得模型預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，我們所采取的是均值結(jié)構(gòu)模型以達(dá)到消除偶然誤差的目的，其效果顯著，然而由于原理上的限制，還是有所偏差，所以筆者設(shè)想能否利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)，以使偏差盡量降低。

研究地震發(fā)生時(shí)各指標(biāo)異常機(jī)理。研究過程發(fā)現(xiàn)，各指標(biāo)異常會(huì)出現(xiàn)一定的提前量或滯后性，如何估計(jì)這些提前量關(guān)乎預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，只有通過研究各指標(biāo)因地震變化的機(jī)理才能用數(shù)學(xué)方法較為準(zhǔn)確的估計(jì)這些提前量。

優(yōu)化數(shù)學(xué)研究方法。本模型在求解任務(wù)一時(shí)采用均值結(jié)構(gòu)模型達(dá)到較良的消除誤差的效果；采用綜合指標(biāo)法求解任務(wù)二，考慮全面周到，效果較好，在模型改進(jìn)中所提出的判別分析法，科學(xué)有效，對(duì)數(shù)據(jù)利用率較高。在任務(wù)三中采用各年份指標(biāo)值和歷年各指標(biāo)均值作差以消除地核、外空對(duì)電磁波的影響，巧妙科學(xué)，適宜推廣使用。任務(wù)三中采用非線性組合模型，較好的解決數(shù)據(jù)攜帶信號(hào)較弱的缺點(diǎn)。限于知識(shí)、能力，對(duì)于上述數(shù)學(xué)方法在地震預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用沒有達(dá)到預(yù)期效果，須進(jìn)一步研究改進(jìn)。由于地震的發(fā)生及受其影響的各指標(biāo)間的復(fù)雜關(guān)系，很難采用現(xiàn)有的技術(shù)探測(cè)，筆者試想，能否應(yīng)用Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決此難題，設(shè)定科學(xué)的學(xué)習(xí)規(guī)則，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自我學(xué)習(xí)特性，達(dá)到預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的目的。

參考文獻(xiàn)

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附錄

1：日平均值的程序

%每年數(shù)據(jù)的平均值

RI=[7344496819442280328844887416];year=[201*201*201*201*201*201*201*];S=load("matlab.mat");er=zeros(40*7,6);fori=1:7

u=strcat("S.t",num2str(year(i)),"(",num2str(RI(i)-40*24+1),":",num2str(RI(i)),",[1234910])");data=eval(u);

temp1=zeros(40,6);forj=1:40

temp1(j,:)=mean(data((24*j-23):(24*j),:));end

er((40*i-39):(40*i),:)=temp1;end

K1=zeros(7,6);%每次地震每個(gè)指標(biāo)的K值r1=zeros(7,6);%每次地震每個(gè)指標(biāo)的r值fori=1:7

K1(i,:)=sum(1:40)*sum(er((40*i-39):(40*i),:))-40*sum(diag(1:40)*er((40*i-39):(40*i),:));

K1(i,:)=K1(i,:)/((sum(1:40))^2-40*sum((1:40).^2));

r1(i,:)=sum(diag(1:40)*er((40*i-39):(40*i),:))-(1/40)*sum(1:40)*sum(er((40*i-39):(40*i),:));

r1(i,:)=r1(i,:)./(sqrt(sum((1:40).^2)-(1/40)*sum((1:40))^2)*sqrt(sum(

er((40*i-39):(40*i),:).^2)-(1/40)*sum(er((40*i-39):(40*i),:)).^2));end

gh=zeros(7,6);forj=1:6

gh(:,j)=K1(:,j).*r1(:,j);end

miu=zeros(7,6);%每次地震每個(gè)指標(biāo)的miu值forj=1:7

miu(j,:)=1./abs(1+min(gh)./gh(j,:));end

2年平均曲線的Matlab程序functions=years_avg()

yinsu={"data""VI""EW""NS""ET""WH""AT""AP""WT""AID""RAIN""PNS""PEW"};

year={"201*""201*""201*""201*""201*""201*"};qs=input("請(qǐng)輸入你所需要的第幾年的編號(hào)：");qw=input("請(qǐng)輸入您要的因素編號(hào)：");

coona=database("sqlserver","sa","xuenhappy");setdbprefs("DataReturnFormat","numeric");s=zeros(1,372);fori=1:12

forj=1:31

ifi

s(j+31*(i-1))=fetch(coona,strcat("useearthquckselectavg(",yinsu{qw},")fromyears",year{qs},"$whereConvert(Varchar(10),data,120)like",t));ifisempty(s(j+31*(i-1)))s(j+31*(i-1))=0;endendend

close(coona);

plot(1:max(size(s)),s)3預(yù)測(cè)分析圖的Matlab程序

RI=[7337;4948;1932;2259;3265;4473;7401];year=[201*201*201*201*201*201*201*];S=load("matlab.mat");er=zeros(7,6);fori=1:7

u=strcat("S.t",num2str(year(i)),"(",num2str(RI(i)-30),":",num2str(RI(i)),",[1234910])");data=eval(u);data=mean(data);er(i,:)=data;end

4、相關(guān)系數(shù)的Matlab程序

%計(jì)算每次地震中指標(biāo)相關(guān)程度；

RI=[6555,8018,7337;4346,5834,4948;1418,2882,1932;2162,2882,2259;2186,3650,3265;3650,5114,4473;6554,8028,7401];

year=[201*511201*611201*711201*711201*811201*811201*911];vv=zeros(7,10);forsd=1:7

S=load("matlab.mat");

t201*511=S.t201*(RI(sd,1):RI(sd,2),1:10);t201*611=S.t201*(RI(sd,1):RI(sd,2),1:10);t201*711=S.t201*(RI(sd,1):RI(sd,2),1:10);t201*811=S.t201*(RI(sd,1):RI(sd,2),1:10);t201*911=S.t201*(RI(sd,1):RI(sd,2),1:10);tem1=strcat("t",num2str(year(sd)));

s=(t201*611+t201*711+t201*811+t201*911+t201*511-eval(tem1))/4;yu=RI(sd,3)-RI(sd,1);

tem=strcat("t",num2str(year(sd)),"(1:",num2str(yu),",:)");

k=mean((t201*511(1:yu,:)+t201*611(1:yu,:)+t201*711(1:yu,:)+t201*811(1:yu,:)+t201*911(1:yu,:))/5)./mean(eval(tem));y=s*0;

forp=1:10

y(:,p)=s(:,p)/k(p);end

y=y(yu:end,:);

rt=t201*511(yu:end,:);vv(sd,:)=std(y-rt,0,1);end

b=mean(vv);

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