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新疆地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究
被引量:
8
1
作者
门可佩
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2012年第3期270-278,共9页
自1800年以来,新疆及其邻区M≥7强震具有显著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...
自1800年以来,新疆及其邻区M≥7强震具有显著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.
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关键词
新疆地区
M≥7强震链
信息有序网络结构
复杂网络
强震预测
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职称材料
江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究
被引量:
4
2
作者
门可佩
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2014年第3期268-274,共7页
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强震活动具有显著的可公度性和有序性,其主要有序值为74~75 a、57~58 a、11~12 a和5~6 a,其中74~75 a和57~58 a具有突出的预测作用。根据翁文波...
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强震活动具有显著的可公度性和有序性,其主要有序值为74~75 a、57~58 a、11~12 a和5~6 a,其中74~75 a和57~58 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。
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关键词
江苏-南黄海地区
地震活动分幕
强震链
信息有序网络结构
M≥6强震预测
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职称材料
新疆及其邻区4次M≥7强震预测总结与未来7级强震预测研究——基于有序网络结构分析
被引量:
3
3
作者
门可佩
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2015年第6期567-576,共10页
1800年以来,新疆及其邻区M≥7强震具有显著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、18~19a与5~6a等.利用翁文波信息预测理论,根据已有的研究成果,将有序网络结构分析与复杂网络技术相结合,补充新信息...
1800年以来,新疆及其邻区M≥7强震具有显著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、18~19a与5~6a等.利用翁文波信息预测理论,根据已有的研究成果,将有序网络结构分析与复杂网络技术相结合,补充新信息,不断总结优化和构建该研究区M≥7强震二维平面与三维立体有序网络结构,充分揭示该区210多年来M≥7强震的活动规律,并据此较为成功地预测了1996年以来该区所发生的4次M≥7强震,即从1996年喀拉昆仑山7.1级强震,到2003年俄、蒙、中边境7.9级强震,再到2008、2014年于田2次7.3级强震.同时还提出新的预测意见:该研究区未来2次M≥7强震将可能发生在2019—2020、2025—2026年前后.研究结果表明:强震是可以预测的.有序网络结构分析方法对于强震的中长期跨越式预测具有独特效果.
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关键词
新疆及其邻区
信息有序网络结构
2008年于田7.3级强震
2014年于田7.3级强震
M≥7强震预测
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职称材料
题名
新疆地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究
被引量:
8
1
作者
门可佩
机构
南京信息工程大学数学与统计学院
出处
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2012年第3期270-278,共9页
文摘
自1800年以来,新疆及其邻区M≥7强震具有显著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.
关键词
新疆地区
M≥7强震链
信息有序网络结构
复杂网络
强震预测
Keywords
Xinjiang
M
≥
7
earthquake
chain
imformational
ordered
network structure
complex
network
s
strongearthquake
prediction
分类号
P315.75 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究
被引量:
4
2
作者
门可佩
机构
南京信息工程大学数学与统计学院
出处
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2014年第3期268-274,共7页
文摘
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强震活动具有显著的可公度性和有序性,其主要有序值为74~75 a、57~58 a、11~12 a和5~6 a,其中74~75 a和57~58 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。
关键词
江苏-南黄海地区
地震活动分幕
强震链
信息有序网络结构
M≥6强震预测
Keywords
Jiangsu-South
Yellow
Sea
region
division
of
seismic
period
strong
earthquake
chains
imformational
ordered
network structure
prediction
of
M≥6
strong
earthquake
分类号
P315.75 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
新疆及其邻区4次M≥7强震预测总结与未来7级强震预测研究——基于有序网络结构分析
被引量:
3
3
作者
门可佩
机构
南京信息工程大学数学与统计学院
出处
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2015年第6期567-576,共10页
文摘
1800年以来,新疆及其邻区M≥7强震具有显著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、18~19a与5~6a等.利用翁文波信息预测理论,根据已有的研究成果,将有序网络结构分析与复杂网络技术相结合,补充新信息,不断总结优化和构建该研究区M≥7强震二维平面与三维立体有序网络结构,充分揭示该区210多年来M≥7强震的活动规律,并据此较为成功地预测了1996年以来该区所发生的4次M≥7强震,即从1996年喀拉昆仑山7.1级强震,到2003年俄、蒙、中边境7.9级强震,再到2008、2014年于田2次7.3级强震.同时还提出新的预测意见:该研究区未来2次M≥7强震将可能发生在2019—2020、2025—2026年前后.研究结果表明:强震是可以预测的.有序网络结构分析方法对于强震的中长期跨越式预测具有独特效果.
关键词
新疆及其邻区
信息有序网络结构
2008年于田7.3级强震
2014年于田7.3级强震
M≥7强震预测
Keywords
China's
Xinjiang
and
its
adjacent
region
imformational
ordered
network structure
Yutian
M7.3
earthquake
in
2008
Yutian
M7.3
earthquake
in
2014
M≥7
earthquake
prediction
分类号
P315.7 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新疆地区M≥7强震有序网络结构及其预测研究
门可佩
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2012
8
下载PDF
职称材料
2
江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究
门可佩
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2014
4
下载PDF
职称材料
3
新疆及其邻区4次M≥7强震预测总结与未来7级强震预测研究——基于有序网络结构分析
门可佩
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2015
3
下载PDF
职称材料
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