一、青藏高原北部地区7级强震的有序网络特征及其预测研究（论文文献综述）
雷冠军[1]（2020）在《基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究》文中研究指明我国的水资源时空分布不均,气候变化和人类活动的影响导致旱涝灾害频发,成为制约经济发展的主要因素。河川径流在水循环系统中起着主导作用,而且极端径流会形成巨灾,径流预报对于防汛抗旱、水资源规划与管理等具有重要意义和价值。河川径流影响因子众多、变化特性复杂,基于成因分析法挖掘因子影响径流形成的规律是径流预报的关键。中长期径流预报预见期长、预报精度低,径流的形成机制尚不清晰,单一尺度因子的分析、单一统计预报方法的改进已不能进一步提高径流预报的精度,而且水文工作者不敢于报极值,中长期径流预报结果只能作为实际工作的参考。开展中长期径流预报理论和技术研究,融合多尺度因子和多方法的预报结果,进一步提高预报的精度和水平,能够为水库调度、水资源开发利用等工作提供支撑。本文以丰满水库流域的年径流为研究对象,选用天文、全球、流域尺度因子,分析挖掘因子与流域来水的相似性、遥相关性、可公度性、结构特性等规律,研究和改进智能学习法、模糊推理法、天文因子对比法、点聚图法、可公度法和可公度网络结构法等技术方法,建立了包含因子融合、结果融合、结构融合的多尺度因子信息融合的中长期径流预报模型。研究成果能够有效提高丰满水库流域径流和极端径流预报的精度,为丰满水库调度提供技术支持。具体研究成果如下:（1）运用统计分析法,挖掘三大尺度因子与流域来水丰枯特性的响应规律。结果表明,丰满水库流域来水的丰枯状态与ENSO事件的冷暖特性、ENSO事件的发生时间距离汛期的远近、基于农谚所选择的气象因子等具有较好的统计规律,且均能通过假设检验。基于线性相关系数法、互信息理论法、关联度分析法研究天文因子、气象因子、天文因子+海洋大气因子+气象因子与流域来水的相关性,结果表明,气象因子的相关性最强,海洋大气因子的相关性最弱,月球赤纬角与流域来水的关联度最大。（2）基于相关性分析所得的因子组合方案,运用神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等智能学习方法,融合因子预报径流。结果表明,水量回归预报较差,3级分类预报较优;预报方法不同,方法所对应的最优因子及其组合不同,训练和预报性能均较优且稳健性强的方法为ELM、RBF神经网络。对多方法的最优分类预报结果进行融合,使得定性预报正确率达到89.5%。（3）运用相位对比法融合天文因子、海洋大气因子及其组合预报径流。结果表明,该方法的定量预报正确率为63.16%,24节气阴历日期+太阳黑子相对数的定性预报最优,正确率为63.16%。相位对比法对于极端来水年的丰枯属性识别能力较强,却难以有效预报出平水年,运用定量预报结果反推来水级别的正确率较低。相位对比法存在无法判别的年份,运用模糊推理法基于相关性分析所得的因子组合进一步分析计算因子的相似性,融合因子预报径流。引入TOPSIS模糊综合评判法、相似衍生法相似度、“因子进出法”等,对模糊推理法进行改进。结果表明,相似衍生法模糊推理法的稳健性优于Turksen模糊推理法,二者对径流的定量预报较差、定性预报较优,对其各自最优的定性预报结果进行融合,正确率达到73.68%。（4）采用“主次因子对比法”对单一天文因子对比法、分布式融合结构天文因子对比法进行改进,融合结果预报径流。研究得到能够提高预报精度的混合式融合结构天文因子对比法,定性预报正确率为63.16%。基于分析所得的海洋大气因子、气象因子与流域来水的遥相关规律修正预报结果,进一步改进天文因子对比法,使得预报正确率提高到 73.68%。（5）绘制三大尺度因子与流域来水的点聚图,融合结果预报径流。结果表明,24节气阴历日期和月球赤纬角点聚图具有较好的稳健性,太阳黑子相对数离散性较强难以准确划分其聚类区间,三大尺度因子点聚图的定性预报正确率分别为63.16%、57.89%、21.05%。将海洋大气因子、气象因子与来水丰枯的遥相关规律作为该类因子的点聚图进而得到径流预报结果,并与天文因子点聚图的预报结果进行融合,使得预报正确率提高到 73.68%。（6）将径流分为一般、极端、极值点结构,融合结构预报极端径流。结果表明,以因子融合、结果融合的预报结果作为一般来水结构能够融合多因子、多方法的信息,预报正确率为84.21%;点面结合法的改进与上下包线结构、智能学习分类以及传统点面结合法相比对于极端来水结构的预报精度较高,预报正确率为60%;通过细致划分丰枯水链、引入月球赤纬角对可公度网络结构法进行改进,能够增强方法的可操作性,降低基于极值点结构预报极端来水年高发期的不确定性;综合径流三大结构的预报结果,结合连续极端来水年的判定,预报极端来水的高发年,其中特丰水年、特枯水年的预报正确率分别为66.7%、80%。
王鹏涛[2]（2018）在《西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究》文中提出全球气候的持续增暖,引起水文循环的变化,导致全球干旱灾害发生频率增加、强度加重、干旱范围扩大。西北地区是我国主要的干旱分布区,同时也是全球同纬度干旱程度最高的区域之一。20世纪后期以来,西北地区气候呈现出暖湿化趋势,但是西北地区东部的干旱化趋势也较为明显,且从四季来看西北地区春季干旱趋势仍然较为显着。因此,西北地区暖湿化的时空差异和尺度特征仍不明确,西北地区干旱的时空演变趋势仍存在很多不确定性。明晰西北地区干旱时空变化特征以及未来演变趋势,并在此基础上对西北地区干旱风险进行系统分析、科学评估与风险区划,事关区域水资源管理的具体成效。基于此,本文以西北地区为研究区域,采用改进后的SPEI指数方法、线性回归方法、反距离加权插值法、自然灾害趋势判断模型、熵权分析法、灾害系统论等方法对西北地区气候变化背景、干旱灾害时空演变规律与趋势判断、干旱灾害归因、干旱风险评价与区划进行研究。本研究取得的主要成果有:（1）西北地区对全球气候变化的响应特征:1960-2016年,西北地区气温呈现显着上升趋势,且1990年之后升温速率明显比1990年之前要快。降水量整体呈现上升趋势,但秋季降水呈现递减趋势,从空间来看西北地区东部降水在减少。全区大部分地区平均风速显着下降,且年际间波动幅度较大。全区日照时数普遍减少,四季中仅春季日照时数有所增加。全区相对湿度普遍减少,塔里木盆地周围相对湿度增加趋势明显。（2）西北地区干旱时空演变特征:多年来,西北地区、西风气候区与高原气候区SPEI呈现上升趋势为主,仅东部季风区SPEI呈下降趋势。从季节来看,西北地区春季SPEI指数呈现出下降趋势,而其余季节SPEI指数均呈上升趋势。空间上,新疆西北部、中部与东部、青海中部、内蒙阴山附近等地是湿润化趋势影响的主要地区,新疆西南部、甘肃东部、宁夏等地则普遍存在干旱化发展趋势。（3）西北地区干旱趋势判断:在年和四季尺度,未来几年内西北地区轻旱与中旱发生的站次比均超过了 50%,且夏季西北地区干旱范围最广。从地区来看,未来三年内青海省在春季、甘肃与宁夏在夏季、内蒙西部在秋季、陕西全省在秋季与冬季发生灾害的站点较多。从全区来看,西北地区年尺度轻旱与中旱趋势判断年份为2018年。西风气候区春季中度以上旱灾趋势判断年份为2018年。高原气候区年尺度重旱趋势判断年份为2018年或2020年。东南气候区年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份为2018年。从各省份来看,青海年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份为2019年。宁夏与陕西年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份均为2018年。内蒙西部年尺度重度以上旱灾的趋势判断年份为2019年。新疆年尺度重度旱灾的趋势判断年份为2020年。甘肃年尺度重度旱灾的趋势判断年份为2018年。（4）西北干旱灾害的归因:西北地区干旱指数对降水表现为正敏感性,对气温、平均风速、日照时数则表现为负敏感性。降水占干旱灾害变化主导因素的站点主要分布在区域的东部,占到了区域总站点数的71.6%。风速占主导的站点仅占总站数的27.0%,基本分布在西风气候区。气温占主导的站点则仅有两个。主导因子的空间分布格局反应了区域气候变化的特点。（5）干旱风险评价体系构建与风险区划:西北地区东部为干旱致灾因子的高风险区。西北地区东南部孕灾环境脆弱性相对较低,其余地区脆弱性较高。全区承灾体暴露性均较低,高暴露区域零星分布于各省区。各省之间防灾减灾能力整体差异程度不大。从各省份来看,各省平均干旱风险普遍高于0.40,这表明西北地区整体干旱灾害风险较高。空间上干旱风险较高的区域分布在新疆南部昆仑山一带、青海柴达木盆地、青海三江源地区、甘肃东部、宁夏南部、内蒙阿拉善左旗、甘肃西部与新疆交界区、新疆东部七角井站附近等地。（6）西北地区干旱灾害风险管理对策包括:完善干旱灾害风险管理体系;合理配置水资源;进行科学合理的干旱风险评估;对干旱灾害风险要素进行灾前干预;根据区域实际情况,建立相应的抗旱应急预案与防旱抗旱规划等地方管理办法与条款;建立长效的灾害经济投入机制;加强灾害管理科学研究及科研成果转化,提高民众的灾害意识、抗旱能力与知识水平;加强生态文明建设,以生态保护的方式进行减灾。本研究的创新点表现为:（1）发现西北地区“暖湿化趋势”具有区域差异和尺度特征,认为空间尺度上西北地区东部存在干旱化趋势,时间尺度上西北地区春季干旱程度在加剧。（2）在站点尺度上,创新和完善了重大自然灾害趋势判断方法,丰富了西北地区不同时空尺度下的干旱灾害趋势判断案例。（3）对西北地区干旱演变进行归因,提出降水和风速对西北地区干旱演变起主导作用。（4）构建和完善了西北地区干旱风险评价指标体系,分别在栅格尺度和县域尺度对西北地区干旱风险进行了精细化评价和区划。本文对西北地区干旱时空演变、趋势判断以及风险评价进行了研究和探索。该研究可以为区域灾害管理以及水资源配置提供科学与实践参考,也可以为重大自然灾害趋势判断与灾害风险评价体系的集成研究提供案例及框架支持。
马玉虎,马震,杨晓霞,王培玲,余娜,李霞,刘文邦[3]（2017）在《2016年门源6.4级地震异常分析》文中认为对2016年1月21日门源6.4级地震前的判定依据进行回顾性分析,认为门源6.4级地震前青海地区曾出现长达69个月的6级地震平静;短期阶段祁连中东段中等地震活动出现集中、增强和有序分布;前兆观测存在门源钻孔应变、湟源倾斜、德令哈水温、平安水位、乐都气氡等多项定点前兆的短临变化;地磁、流动重力和跨断层变化明显异常。这些异常为强震的时、空、强预测提供一些科学依据,亦为今后地震预测和震情跟踪积累经验,提供帮助和参考。
门可佩[4]（2016）在《南黄海海域M≥6强震趋势预测及其论证分析研究》文中进行了进一步梳理南黄海地区是我国东部中强地震活动最为活跃的地区之一,自1846年以来,该研究区M≥6强震活动具有显着的可公度性和有序性,其主要有序值为7475 a、5758 a、1112 a和56 a,其中7475 a和5758 a具有突出的预测作用.根据翁文波信息预测理论,在回顾总结成功预测1996年11月9日南黄海6.1级强震的基础上,深入研究了南黄海海域M≥6强震活动的可公度性及其预测功能,构建并完善了南黄海海域M≥6强震的二维和三维有序网络结构,对该区未来M≥6强震趋势进行了预测,并对预测的可能性与合理性进行了论证分析.研究结论表明:南黄海海域未来新一轮强震活跃幕的首次M≥6强震将发生在2053—2054年前后,未来第2次M≥6强震或强震群可能发生在2058—2059年前后.
门可佩[5]（2014）在《江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究》文中认为江苏—南黄海地区是我国东部地震重点监视防御区之一,自1846年以来,该研究区M≥6强震活动具有显着的可公度性和有序性,其主要有序值为7475 a、5758 a、1112 a和56 a,其中7475 a和5758 a具有突出的预测作用.根据翁文波信息预测理论,构建了该研究区全区和南黄海海域M≥6强震的二维和三维有序网络结构,据此分析讨论了该区地震活动的分期,并对未来M≥6强震趋势进行了预测.研究结论表明:该区从1998年起进入新一轮平静幕,此幕可能持续到2042年前后;该区下次活跃幕的首次M≥6强震可能发生在2053年前后,地点很可能在南黄海海域内;未来第2次、第3次M≥6强震或强震群可能分别发生在2058、2070年前后.
门可佩[6]（2012）在《中国大陆8级大震有序网络结构及其预测研究》文中研究说明中国是一个多地震的国家,1303—2011年的700多年间,中国大陆共发生M≥8大震23次,呈现出显着的自组织有序性,其主要有序值为252～258a,108～112a,94～98a,44～47a,24～25a,16～19a和11～14a.以翁文波信息预测理论为指导,将有序性分析与复杂网络技术相结合,努力探索具有中国特色自主创新的大震中长期预测方法,构建了中国大陆8级大震信息有序网络结构.在总结21世纪初中国大陆西部所发生的2次8级大震（2001年昆仑山8.1级大震、2008年汶川8.0级大震）预测研究的基础上,根据所建网络结构对中国大陆未来8级大震提出中长期预测意见:2022、2026、2045、2065年前后仍有可能发生M≥8大震.研究结果表明,大震是可以预测的,大震形成的机制具有网络特性.有序网络方法是大震中长期跨越式预测的有效方法.
门可佩[7]（2012）在《青藏高原北部地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究》文中研究说明青藏高原北部地区是中国西部主要地震区,自1700年以来,该区M≥7强震具有显着的有序性,其主要有序值为106～107a、77～78a、53～54a、26～27a、10～11a与3～4a等.以翁文波信息预测理论为指导,将有序性分析与复杂网络技术相结合,努力探索具有中国特色自主创新的强震中长期预测方法,构建了青藏高原北部地区M≥7强震信息有序网络结构.在总结该区21世纪以来3次大震（2001年昆仑山8.1级大震、2008年汶川8.0级大震和2010年玉树7.3级强震）预测研究的基础上,根据所建强震有序网络结构提出新的预测意见:2014—2015年、2026—2027年和2030年前后该区仍有可能发生M≥7强震.研究结果表明此方法对于强震的中长期预测具有独特的效果.
门可佩[8]（2012）在《新疆地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究》文中研究表明自1800年以来,新疆及其邻区M≥7强震具有显着的可公度性和有序性,其主要有序值为30a×k（k=1,2,3）、11～12a、41～43a与18～19a等.根据翁文波信息预测理论和复杂网络技术,努力探索具有中国特色自主创新的强震预测方法,构建新疆地区M≥7强震信息有序网络结构,充分揭示了新疆地区近200a来M≥7强震链的活动规律,并据此较为成功地预测了2008年于田7.3级强震的发生.同时还提出新的预测意见:2014—2015年、2019—2020年以及2026年前后新疆地区仍有可能发生M≥7强震.研究结果表明强震是可以预测的.该方法对于强震的中长期跨越式预测具有独特效果.
薛艳[9]（2012）在《巨大地震活动特征及其动力学机制探讨》文中研究指明在天然地震研究中,巨大地震（本文指8级以上地震）占有特别重要的位置,这首先是因为巨大地震具有极大的破坏性,是地震预测的首要对象。2004年以来全球特大地震活动频繁,地震及其次生灾害造成了巨大的人员伤亡和财产损失,因此开展全球地震活动,特别是巨大地震的预测研究已成为全球地球科学领域关注的焦点。从科学意义上看,巨大地震的孕育、发生需要特殊的构造环境和条件,包括地质构造环境与构造条件和地球内部物理条件。因此,本文首先地震活动性方面研究全球巨大地震,再对巨大地震的深部、浅部孕震环境中的一些重要问题进行数值模拟研究。在地震活动性方面,本文定量计算了全球及主要构造带地震活动的显着周期,分析了全球巨大地震活动的空间特征,总结归纳了板内和板缘巨大地震前中强地震活动的共性及差异性特点,研究了1976年以来全球8级以上巨大地震序列演化的统计特征。数值模拟方面,首先从区域应力应变场特征、动力学发震机制、大震间的黏弹性应力触发、库水载荷触发等方面研究了2008年汶川Ms8.0地震；其次,研究了板块俯冲带附近区域应力场特征,解释了逆冲型浅源巨大地震震源区附近俯冲角度比较小的原因,探讨了中深源地震的发生对浅源地震的影响。地震活动性方面的研究结果为：①全球地震活动的显着周期为45.5年,其次为32年；环太平洋地震带的显着周期为45.5年；低纬度环球剪切带为30.9年,其次为47.5年。②全球8级以上浅源地震中绝大多数为逆冲型,主要发生在俯冲型板块边界带上,其震源附近Benioff带倾角较小,俯冲板块的运动方向与海沟夹角较大；逆冲型巨大地震发生在两个板块接触部位,正断层型巨大地震发生在洋壳的侧坡上。③绝大多数板内和板缘巨大地震前出现两类地震空区（空段）；板内巨大地震前长期阶段中强以上地震形成增强活动环分布区（也称增强区）,主震位于活动环包围的空区内,增强区内地震分布不均匀,震群活动显着；板缘巨大地震前长期阶段表现为强震的集中活跃或异常平静；板内巨大地震前中短期阶段震群频度增多,并形成小震活动图像；中深源地震活动增强、震源深度增大是板缘特大浅源地震前中短期阶段的特有现象。④1976年以来全球8级以上地震以逆冲型破裂为主,序列类型以主-余型为主；前-主-余型地震和多震型地震均为逆冲型破裂；全球8.5级以上特大地震中29.4%具有7级前震,明显高于中强地震中有前震的比例。数值模拟方面的研究结果为：①在印度板块的强烈推挤作用和下地壳软流层的水平拖拽下,巴颜喀拉地块向东南的水平运动受到坚硬的四川盆地的阻挡,造成川西高原相对于四川盆地的差异性抬升,这是汶川高角度逆冲型地震发生的重要动力学成因；汶川地震受到的来自巴颜喀拉地块边界带7级以上大震的应力触发作用很小。地震孕育主要依赖于在背景应力场作用下,孕震断层自身的能量积累,地震间的触发作用仅仅是外因。地震强度和空间距离是影响触发作用的主要因素。本文从应力触发角度解释了龙门山南段未破裂的原因；汶川地震的初始破裂点位于紫坪铺水库蓄水时库伦应力的减少区和放水时的库仑应力的增加区,但引起的库仑应力变化量非常有限,库水载荷对汶川地震的发生没有明显的触发作用。②通过库仑应力计算,得到当俯冲带倾角为30。时,最容易产生逆冲型破裂；当倾角大于60。和小于10。时,发生逆冲型地震的可能性不大。③岩石圈分层结构的水平差异运动（或地幔和岩石圈的水平差异运动）对地形具有非常大的影响。
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）》文中提出在《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、青藏高原北部地区7级强震的有序网络特征及其预测研究（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、青藏高原北部地区7级强震的有序网络特征及其预测研究（论文提纲范文）
（1）基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和目标 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目标 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 三大尺度因子径流预报研究 |
| 1.2.2 因子相关性分析 |
| 1.2.3 传统统计预报模型 |
| 1.2.4 现代水文预报模型 |
| 1.2.5 研究进展的总结 |
| 1.3 本文研究介绍 |
| 1.3.1 研究问题 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 第二章 径流预报技术的系统分析 |
| 2.1 来水丰枯的影响机理 |
| 2.1.1 热量与引力作用 |
| 2.1.2 地形和海陆分布作用 |
| 2.2 来水预报基于的基本特性 |
| 2.2.1 周期性 |
| 2.2.2 有序性 |
| 2.2.3 遥相关性 |
| 2.2.4 结构特性 |
| 2.3 来水与极端来水预报的思路 |
| 2.3.1 预报因子基于空间尺度的分类 |
| 2.3.2 预报因子基于时间尺度的分类 |
| 2.3.3 预报值基于预报特征的分类 |
| 2.3.4 基于信息融合的流域来水预报 |
| 2.4 研究流域分析 |
| 2.4.1 流域介绍 |
| 2.4.2 流域丰枯机理 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 三大尺度因子与径流的统计分析 |
| 3.1 天文尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.1.1 太阳黑子相对数 |
| 3.1.2 月球赤纬角 |
| 3.1.3 24节气阴历日期 |
| 3.2 全球尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.2.1 ENSO事件的发生与结束时间与流域来水丰枯的关系 |
| 3.2.2 ENSO事件特征值与流域来水丰枯的关系 |
| 3.3 流域尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.3.1 谚语机理分析 |
| 3.3.2 气象因子与来水属性级别统计分析 |
| 3.4 因子数值与流域来水统计分析方法 |
| 3.4.1 基础数据处理 |
| 3.4.2 相关性分析的方法 |
| 3.5 因子相关性分析结果 |
| 3.5.1 天文因子相关性分析 |
| 3.5.2 气象因子相关性分析 |
| 3.5.3 天文因子+海洋大气因子+气象因子相关性分析 |
| 3.6 结果分析 |
| 3.6.1 因子相位与流域来水规律 |
| 3.6.2 因子数值与流域来水相关性 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于智能学习的预报因子融合的径流预报 |
| 4.1 预报方法 |
| 4.1.1 神经网络 |
| 4.1.2 决策树和随机森林 |
| 4.1.3 支持向量机 |
| 4.2 数据处理的方法 |
| 4.2.1 预报因子的处理 |
| 4.2.2 预报值的处理 |
| 4.2.3 预报值的评判指标 |
| 4.2.4 模型和因子优选的TOPSIS-模糊综合评判法 |
| 4.3 建模预报 |
| 4.4 结果统计分析 |
| 4.4.1 流域水量回归预报结果分析 |
| 4.4.2 流域来水量7级分类预报结果分析 |
| 4.4.3 流域来水量3级分类预报结果分析 |
| 4.4.4 33个因子方案分析 |
| 4.4.5 预报结果的最优方案 |
| 4.4.6 最优方案的预报结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于相似性分析的预报因子融合的径流预报 |
| 5.1 相位对比法 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 预报结果分析 |
| 5.2 相似模糊推理法 |
| 5.2.1 模糊推理法的基本原理 |
| 5.2.2 相似度的计算方法 |
| 5.2.3 主成分分析法计算权重 |
| 5.2.4 TOPSIS-模糊综合评判法优选最优模型 |
| 5.2.5 预报模型的建立 |
| 5.3 模糊推理法预报 |
| 5.3.1 因子组合分析 |
| 5.3.2 误差评定与优选判别 |
| 5.4 模糊推理法因子二次筛选 |
| 5.4.1 因子进出法寻优 |
| 5.4.2 因子进出法实例分析 |
| 5.5 模糊推理法预报结果 |
| 5.6 结果分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 基于天文因子对比法的预报结果融合的径流预报 |
| 6.1 天文因子对比法机理分析 |
| 6.2 预报方法1-单一天文因子对比法 |
| 6.2.1 24节气阴历日期对比法 |
| 6.2.2 太阳黑子相对数对比法 |
| 6.2.3 月球赤纬角对比法 |
| 6.3 预报方法2-天文因子对比法预报结果的融合 |
| 6.3.1 天文因子预报结果的线性融合 |
| 6.3.2 天文因子融合法-主次因子对比法 |
| 6.3.3 天文因子融合法的修正 |
| 6.3.4 天文因子融合法定量预报 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 基于点聚图法的预报结果融合的径流预报 |
| 7.1 点聚图法 |
| 7.1.1 点聚图的制作 |
| 7.1.2 预报方案 |
| 7.2 24节气阴历日期点聚图预报 |
| 7.2.1 极端来水年24节气阴历日期的聚类特性 |
| 7.2.2 24节气阴历日期聚类预报方法 |
| 7.2.3 24节气阴历日期聚类分析建模 |
| 7.2.4 基于聚类分析的来水预报 |
| 7.3 月球赤纬角和太阳黑子相对数点聚图预报 |
| 7.3.1 月球赤纬角聚类预报方法 |
| 7.3.2 太阳黑子相对数聚类预报方法 |
| 7.4 海洋大气因子与流域气象因子点聚图预报 |
| 7.5 多尺度因子点聚图预报结果融合 |
| 7.6 小结 |
| 第八章 基于来水结构融合的极端径流预报 |
| 8.1 基本定义 |
| 8.2 预报方法 |
| 8.2.1 一般来水结构预报-多方法预报结果融合 |
| 8.2.2 极端来水结构预报 |
| 8.2.3 基于改进可公度网络结构的极值点结构预报 |
| 8.2.4 极端来水年预报 |
| 8.3 实例应用 |
| 8.3.1 一般来水结构分析 |
| 8.3.2 极端来水结构分析 |
| 8.3.3 极值点结构的确定及极端来水年预报分析 |
| 8.3.4 连续极端来水年预报分析 |
| 8.4 讨论 |
| 8.5 小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 9.3 创新性 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 科研及发表论文情况 |
| 致谢 |
（2）西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 气候变化研究进展 |
| 1.2.2 气象灾害研究进展 |
| 1.2.3 干旱灾害研究进展 |
| 1.2.4 灾害风险管理研究 |
| 1.2.5 灾害预测与趋势判断 |
| 1.3 研究区域概况 |
| 1.3.1 地理位置与范围 |
| 1.3.2 气候特点与区划 |
| 1.4 研究目标与研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 第2章 西北地区气候变化背景分析 |
| 2.1 数据来源与研究方法 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 研究方法 |
| 2.2 西北地区气温时空演变 |
| 2.2.1 平均气温年际变化趋势 |
| 2.2.2 平均气温季节变化趋势 |
| 2.2.3 平均气温年内分布特征 |
| 2.3 西北地区降水量时空演变 |
| 2.3.1 平均降水量年际变化趋势 |
| 2.3.2 平均降水量季节变化趋势 |
| 2.3.3 平均降水量年内分布特征 |
| 2.3.4 降水日数的变化趋势 |
| 2.4 西北地区平均风速时空演变 |
| 2.4.1 平均风速年际变化趋势 |
| 2.4.2 平均风速季节变化趋势 |
| 2.4.3 平均风速年内分布特征 |
| 2.5 西北地区日照时数时空演变 |
| 2.5.1 日照时数年际变化趋势 |
| 2.5.2 日照时数季节变化趋势 |
| 2.5.3 日照时数年内分布特征 |
| 2.6 西北地区相对湿度时空演变 |
| 2.6.1 相对湿度年际变化趋势 |
| 2.6.2 相对湿度季节变化趋势 |
| 2.6.3 相对湿度年内分布特征 |
| 2.7 小结 第3章 西北地区干旱灾害时空规律 |
| 3.1 SPEI干旱指数方法 |
| 3.1.1 SPI和SPEI指数的异同 |
| 3.1.2 SPEI指数的算法改进 |
| 3.1.3 基于SPEI指数的干旱评价体系 |
| 3.2 西北地区SPEI与SPI旱涝事件分析 |
| 3.3 西北地区不同时间尺度干旱时间演变 |
| 3.3.1 西北地区不同时间尺度SPEI |
| 3.3.2 不同气候分区SPEI-12时间演变 |
| 3.4 西北地区季节及年尺度干旱时空演变 |
| 3.4.1 时间变化趋势 |
| 3.4.2 空间变化趋势 |
| 3.4.3 频率变化特征 |
| 3.5 西北地区干旱强度时间变化分析 |
| 3.5.1 年尺度干旱强度 |
| 3.5.2 季节尺度干旱强度 |
| 3.6 西北地区干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.1 全区及分区干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.2 各省份干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.3 西北地区干旱覆盖度的阶段变化分析 |
| 3.7 小结 第4章 西北地区干旱灾害趋势判断 |
| 4.1 重大自然灾害的趋势判断模型 |
| 4.1.1 可公度等式计算 |
| 4.1.2 可公度蝴蝶结构图 |
| 4.1.3 可公度结构系 |
| 4.1.4 西北地区干旱趋势判断 |
| 4.2 西北地区站点尺度轻旱与中旱趋势判断 |
| 4.2.1 新疆北塔山站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.2 新疆北塔山站秋季旱灾趋势判断 |
| 4.2.3 青海门源站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.4 青海门源站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.2.5 内蒙古四子王旗站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.6 内蒙古四子王旗站冬季旱灾趋势判断 |
| 4.2.7 甘肃张掖站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.8 甘肃张掖站秋季旱灾趋势判断 |
| 4.2.9 陕西镇安站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.10 陕西镇安站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.2.11 宁夏中宁站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.12 宁夏中宁站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.3 西北地区及各分区旱灾趋势判断 |
| 4.3.1 西北地区年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.3.2 西风气候区春季中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.3.3 高原气候区年尺度重旱灾害趋势判断 |
| 4.3.4 东南气候区年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4 西北地区省级尺度旱灾趋势判断 |
| 4.4.1 青海年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.2 宁夏年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.3 陕西年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.4 内蒙西部年尺度重度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.5 新疆年尺度重度旱灾趋势判断 |
| 4.4.6 甘肃年尺度重度旱灾趋势判断 |
| 4.5 小结 第5章 西北地区干旱灾害归因分析 |
| 5.1 干旱指数的多元线性回归法 |
| 5.1.1 气候变化的归因分析 |
| 5.1.2 多元线性回归原理 |
| 5.1.3 气象要素的多重共线性 |
| 5.1.4 干旱灾害的多元线性归因分析 |
| 5.2 多元线性回归模型的拟合评判 |
| 5.2.1 模型决定系数的统计分析 |
| 5.2.2 拟合与观测值一致性分析 |
| 5.3 西北地区干旱演变归因分析 |
| 5.3.1 回归系数与贡献率的空间分布 |
| 5.3.2 回归系数与贡献率的分区统计 |
| 5.3.3 干旱归因分析的主导因子识别 |
| 5.4 小结 第6章 西北地区干旱灾害风险评价、区划与管理 |
| 6.1 自然灾害系统论 |
| 6.2 干旱灾害风险评价指标体系与模型构建 |
| 6.2.1 干旱灾害风险模型 |
| 6.2.2 干旱灾害风险评价指标体系 |
| 6.2.3 干旱灾害风险评价流程 |
| 6.3 西北地区干旱灾害系统分析 |
| 6.3.1 数据采集与处理 |
| 6.3.2 致灾因子综合分析 |
| 6.3.3 孕灾环境综合分析 |
| 6.3.4 承灾体的综合分析 |
| 6.3.5 防灾减灾能力分析 |
| 6.4 西北干旱灾害风险评价 |
| 6.4.1 致灾因子危险性 |
| 6.4.2 孕灾环境脆弱性 |
| 6.4.3 承灾体暴露性 |
| 6.4.4 防灾减灾能力 |
| 6.4.5 旱灾综合风险评价 |
| 6.5 西北地区干旱灾害风险管理与对策研究 |
| 6.5.1 灾害管理与风险管理 |
| 6.5.2 气象灾害管理 |
| 6.5.3 干旱灾害风险管理与对策 |
| 6.6 小结 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.1.1 西北地区的气候变化特征 |
| 7.1.2 西北地区的干旱变化特征 |
| 7.1.3 西北地区的干旱灾害趋势判断 |
| 7.1.4 西北地区的干旱归因分析 |
| 7.1.5 西北地区的干旱风险评价 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 后续研究展望 参考文献 致谢 攻读博士学位期间科研成果 |
（3）2016年门源6.4级地震异常分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 区域地震构造环境 |
| 2 地震学异常 |
| 2.1 西北地区中强地震活动图像 |
| 2.2 青海地区6级地震显着平静及其预测意义 |
| 2.3 祁连山中东段中等地震增强、有序活动特征 |
| 2.4 柴达木盆地5级地震对祁连地震带强震活动的指示意义 |
| 3 定点前兆异常 |
| 3.1 门源形变 |
| 3.2 湟源倾斜 |
| 3.3 德令哈水温 |
| 3.4 乐都数字化气氡 |
| 3.5 平安水位 |
| 3.6 电磁异常 |
| 4 重力和跨断层异常变化 |
| 5 结论与讨论 |
（4）南黄海海域M≥6强震趋势预测及其论证分析研究（论文提纲范文）
| 0 引言 1 可公度性信息系与信息有序网络构建 |
| 1.1 基本概念与定义 |
| 1.2 应用实例 |
| 1.3 信息有序网络构建 2 1996年南黄海6.1级地震预测回顾与未来M≥6强震趋势预测 |
| 2.1 研究区地震活动概况 |
| 2.2 南黄海海域7次M≥6强震的可公度性结构关系及其预测回顾 |
| 2.3 南黄海海域M≥6强震的有序网络结构分析与趋势预测 |
| 2.3.1 2D平面有序网络的构建与预测分析 |
| 2.3.2 3D立体有序网络的构建与预测分析 |
| 2.3.3 研究区空间扩张后的有序网络预测分析 3 南黄海海域未来M≥6强震可能性的论证分析 |
| 3.1 关于X8取值的可能性 |
| 3.2 关于X9取值的可能性 4 结论与讨论 |
（5）江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究（论文提纲范文）
| 0 |
| 引言 1 |
| 研究区地震活动概况 2 |
| M≥6强震链有序网络结构分析 2.1 |
| 构建本研究区M≥6强震有序网络 2.2 |
| 构建南黄海海域M≥6强震有序网络 2.3 |
| 构建全区经纬线强震链 3 |
| 结论与讨论 |
（7）青藏高原北部地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究（论文提纲范文）
| 0 |
| 引言 1 |
| 青藏高原北部地区M≥7强震有序网络构建 2 |
| M≥7强震预测实例 2.1 |
| 2001年昆仑山8.1级大震和2010年玉树7.3级强震预测 2.2 |
| 关于2008年汶川8.0级大震预测 2.3 |
| 青藏高原北部地区未来M≥7强震预测 3 |
| 汶川大震和玉树地震的成因探讨 4 |
| 结论与讨论 |
（8）新疆地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究（论文提纲范文）
| 0 |
| 引言 1 |
| 可公度信息系与信息有序网络 2 |
| 新疆及其邻区M≥7强震链有序网络构建 3 |
| 2008年于田7.3级强震预测实例 3.1 |
| τ1=30 |
| a×k |
| (k=1, |
| 2, |
| 3) |
| 与τ2=11～12 |
| a的预测功能 3.2 |
| 关于τ3=41～43 |
| a的有序性及其预测功能 4 |
| 关于有序值的机理讨论 4.1 |
| 关于τ6=71～72 |
| a的有序性 4.2 |
| 关于τ2=11～12 |
| a, |
| τ4=18～19 |
| a, |
| τ5=5～6 |
| a的有序性 5 |
| 结论与讨论 |
（9）巨大地震活动特征及其动力学机制探讨（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 全球与我国大陆及邻区巨大地震活动概况 |
| 1.2 巨大地震研究进展 |
| 1.3 研究内容及论文设计 |
| 第二章 全球巨大震活动的时空特征 |
| 2.1 全球及主要构造带地震活动的周期性分析 |
| 2.2 全球巨大地震活动的空间特征 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 板内、板缘巨大地震前中强地震活动特征的对比分析 |
| 3.1 板内2次巨大地震前的地震活动异常 |
| 3.2 板缘5次Mw≥8.5地震前地震活动异常 |
| 3.3 板内与板缘巨大地震前地震活动的共性及差异性 |
| 3.4 讨论 |
| 第四章 巨大地震的序列统计特征研究 |
| 引言 |
| 4.1 日本本州以东附近海域9.0级地震序列活动特征 |
| 4.2 1976年以来全球8级以上地震序列统计分析 |
| 4.3 8级以上地震余震区尺度与震级的统计关系 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 俯冲带浅源巨大地震动力学机制的模拟研究 |
| 引言 |
| 5.1 库仑破裂应力 |
| 5.2 俯冲带应力应变场特征及中深源地震对浅部应力场的影响 |
| 5.3 逆断层倾角与库仑破裂应力 |
| 5.4 俯冲带附近不同震源机制的地震发生地点的讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 汶川地震动力学机制的数值模拟研究 |
| 引言 |
| 6.1 龙门山断裂带的构造背景与历史地震活动 |
| 6.2 汶川地震前横跨龙门山断裂带的地壳形变特征 |
| 6.3 三维有限元模型的建立与汶川地震孕育机理研究 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 青藏高原三维黏弹性有限元模型的建立与黏弹性应力触发研究 |
| 7.1 青藏高原活动构造基本特征 |
| 7.2 青藏高原的地质结构与演化 |
| 7.3 青藏高原的震源机制解 |
| 7.4 GPS观测揭示的青藏高原地区构造变形特征 |
| 7.5 青藏高原三维有限元模型的建立 |
| 7.6 1900年以来巴颜喀拉地块7级以上地震间粘弹性应力触发研究 |
| 7.7 本章小结 |
| 第八章 紫坪铺水库蓄水和放水对汶川地震的影响 |
| 引言 |
| 8.1 紫坪铺水库概况与有限元模型设计 |
| 8.2 计算结果分析 |
| 8.3 讨论 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 岩石圈分层结构的差异运动对地形的影响 |
| 9.1 地幔与岩石圈的水平差异运动对板块俯冲带附近地形的影响 |
| 9.2 川滇地区下地壳流动对地形的影响 |
| 第十章 结论与讨论 |
| 10.1 主要结论与进展 |
| 10.2 存在的问题与进一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、青藏高原北部地区7级强震的有序网络特征及其预测研究（论文参考文献）
- [1]基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究[D]. 雷冠军. 中国水利水电科学研究院, 2020(04)
- [2]西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究[D]. 王鹏涛. 陕西师范大学, 2018(12)
- [3]2016年门源6.4级地震异常分析[J]. 马玉虎,马震,杨晓霞,王培玲,余娜,李霞,刘文邦. 高原地震, 2017(04)
- [4]南黄海海域M≥6强震趋势预测及其论证分析研究[J]. 门可佩. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2016(05)
- [5]江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究[J]. 门可佩. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2014(03)
- [6]中国大陆8级大震有序网络结构及其预测研究[J]. 门可佩. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2012(05)
- [7]青藏高原北部地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究[J]. 门可佩. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2012(04)
- [8]新疆地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究[J]. 门可佩. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2012(03)
- [9]巨大地震活动特征及其动力学机制探讨[D]. 薛艳. 中国地震局地球物理研究所, 2012(11)
- [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)