地震预测模型doc
概率地震需求模型
概率地震需求模型
概率地震需求模型是一种统计模型，它被广泛应用于工程结构设计和
地震灾害评估等领域。
它的基本思想是根据历史地震数据和地震学知识，建立一种可靠的地震模型，用于预测未来某个时段内地震发生的
概率和可能的地震强度等信息。
根据这些信息，可以计算出地震对于
建筑结构的需求，从而帮助设计出更为安全可靠的建筑。
在概率地震需求模型中，通常会考虑到一系列因素，如地震震级、震
源位置、地震波强度等。
通过对这些因素的分析和计算，可以得到地
震可能发生的概率，并进一步对建筑结构的需求进行预测。
通常来说，地震强度越大，对于建筑结构的需求就越高，因此在设计建筑时需要
根据地震可能的强度和概率来确定结构的抗震性能等要素。
在实际应用中，概率地震需求模型也经常会针对不同的地区或建筑类
型进行调整和优化。
例如，在一些高风险地区，可能需要采用更为保
守的设计方法，以确保建筑在地震发生时可以有效抵御破坏。
而在一
些低风险地区，可能可以采用更为灵活的设计方法，以达到更高的建
筑效率和成本效益。
总之，概率地震需求模型是一种重要的工具，它可以帮助设计师和决
策者更为准确地评估地震风险，并制定相应的抗震措施和安全标准。
随着科技的进步和数据的丰富，概率地震需求模型也将不断发展和完善，为我们创造更加安全和可靠的居住环境和公共设施。
地震活动特征及其预测模型建立
地震活动特征及其预测模型建立地震是一种地壳内部能量的释放过程，常常带来巨大的破坏性。
因此，了解地震活动的特征及建立预测模型对于减少地震灾害具有重要意义。
本文将探讨地震活动的特征，并介绍一些常用的地震预测模型。
首先，让我们来了解一下地震活动的特征。
地震活动通常具有以下几个方面的特征：震源深度、震级、震源机制、发震规律性和地震活动性。
首先，震源深度是指地震发生的深度，可以分为浅源地震和深源地震两种。
浅源地震通常发生在地壳的浅部，其震中距离较近，震感强烈；而深源地震则是发生在地壳深部，震感相对较弱。
震源深度的不同会对地震破坏程度产生显著影响。
其次，震级是用来衡量地震强度的一个指标，通常使用里氏震级、能量震级等进行计算。
震级越高，地震所释放的能量越强，造成的破坏也越严重。
震源机制是研究地震断裂带的变形状态和断层性质的一种方法。
通过震源机制研究，可以进一步了解地震的发生机制，对地震危险性进行评估和预测。
发震规律性是指地震发生的规律性和周期性。
在某些地震活动区域，会呈现一定的发震规律，如相对稳定的周期性地震活动或间歇性地震活动。
通过对发震规律性的研究，可以为地震预测提供一定的依据。
地震活动性是指地震在一定时间和空间尺度上的分布特征。
全球范围内的地震活动呈现出明显的地理分布特点，如环太平洋地震带和地中海-亚洲地震带等。
通过对地震活动性的分析，可以揭示地震的分布规律，为地震预测提供重要参考。
了解地震的特征是建立地震预测模型的关键。
目前，有许多地震预测模型被开发和使用，并在一定程度上取得了一定的效果。
这些模型主要包括统计模型、物理模型和机器学习模型。
统计模型是基于历史地震数据进行分析，通过统计分析地震发生的规律性和概率性。
常用的统计模型包括地震概率模型和地震周期模型。
地震概率模型通过统计历史地震的发生概率，推测未来地震的可能性。
地震周期模型则是通过分析历史地震的周期性，预测未来地震发生的时机。
物理模型则是基于地震发生的物理机制和地壳变形过程进行分析。
概率地震需求模型
概率地震需求模型引言地震是地球上常见的自然现象之一。
对于地震风险的评估对于建筑物、基础设施和城市规划至关重要。
为了更好地评估地震对于建筑物和基础设施的影响，我们需要建立地震需求模型。
地震需求模型是用来描述地震作用下结构响应的一种数学模型。
本文将详细探讨概率地震需求模型的概念、建立方法以及应用。
概率地震需求模型的概念概率地震需求模型是基于地震动输入和结构特性，预测建筑物或结构在地震作用下响应的一种模型。
该模型通过考虑地震动参数、结构特性以及地震场地条件等因素，给出建筑物或结构在地震中的性能评估。
概率地震需求模型能够提供建筑物或结构在不同地震烈度下的响应概率，并对结构的破坏程度进行评估。
建立概率地震需求模型的方法收集地震动输入数据建立概率地震需求模型的第一步是收集地震动输入数据。
地震动输入数据包括地震波加速度、速度和位移等参数。
这些数据可以通过地震监测台站或历史地震记录获取。
选择合适的地震波记录对于概率地震需求模型的可靠性至关重要。
通常，需要考虑多个地震事件和不同地点的地震记录。
确定结构特性在建立概率地震需求模型时，需要确定建筑物或结构的结构特性。
结构特性包括结构的刚度、阻尼、质量等参数。
这些参数可以从设计文件或者通过结构测量获取。
确定准确的结构特性能够提高概率地震需求模型的可信度。
考虑地震场地条件地震场地条件对于概率地震需求模型的建立也至关重要。
不同的地震场地条件会对地震动的传播和结构的响应产生不同的影响。
因此，在建立概率地震需求模型时，需要考虑地震场地的类别、土壤类型、场地衰减等因素。
运用统计学方法建立概率地震需求模型需要运用统计学方法对收集到的地震动输入和结构特性进行分析和处理。
统计学方法可以用来推导地震需求模型的数学表达式，并确定模型参数。
常用的统计学方法包括极限状态理论、概率分析和可靠性理论等。
概率地震需求模型的应用概率地震需求模型在地震风险评估和结构设计中应用广泛。
它可以用来评估建筑物或结构在不同地震烈度下的破坏程度，从而指导结构的设计和改进。
地震灾害损失评估模型
地震灾害损失评估模型地震灾害损失评估模型地震灾害是一种常见的自然灾害，对人类和社会造成了巨大的损失。
为了更好地了解地震灾害的损失情况，科学家们开发了地震灾害损失评估模型。
地震灾害损失评估模型是通过对地震灾害事件的各个方面进行综合评估，从而确定灾害造成的经济损失、人员伤亡等因素。
该模型主要包括以下几个方面的内容：首先，地震灾害损失评估模型考虑了地震的震级、震源距离、震源深度等基本参数。
这些参数对于评估地震灾害的规模和影响具有重要的作用。
通过对这些参数进行综合分析，可以更准确地评估地震灾害的严重程度。
其次，地震灾害损失评估模型还考虑了地震对建筑物和基础设施的破坏情况。
将地震影响下的建筑物结构安全性、材料强度等因素纳入评估模型中，可以预测地震对建筑物的破坏程度，并据此评估重建和修复的成本。
此外，地震灾害损失评估模型还考虑了地震对人员伤亡的影响。
通过分析地震的震中位置、人口密度等因素，可以预测地震造成的人员伤亡情况，并据此评估医疗救援和人道援助的需求。
最后，地震灾害损失评估模型还考虑了地震对经济和社会的影响。
通过分析地震对农田、工厂、交通、电力等基础设施的破坏程度，可以评估地震对经济的冲击，并据此制定灾后恢复和重建的策略。
地震灾害损失评估模型的研发和应用为地震灾害的防治提供了有力的支持。
通过准确评估地震灾害的损失情况，政府和相关部门可以更好地制定灾害应对策略，提高抗灾能力和救灾效率。
同时，科学家们还在不断完善和更新地震灾害损失评估模型，以满足实际应用的需求。
总之，地震灾害损失评估模型是一种重要的科学工具，可以帮助我们更好地了解地震灾害的损失情况。
它的研发和应用对于提高地震灾害的防治水平具有重要意义，也为减少灾害损失、保护人民生命财产做出了积极贡献。
地震灾害预测模型的研究
地震灾害预测模型的研究地震是自然界常发生的一种地质灾害，能够给人们带来严重的生命和财产损失。
为了减少地震灾害的危害和后果，科学家们长期以来一直在研究地震预测模型。
地震预测是一项极其复杂的科学任务，需要掌握丰富的地球物理、地球化学、地质学等学科的知识，并进行大量的实验和观测研究。
本文将探讨当前地震灾害预测模型的研究现状，以及未来的发展方向。
一、地震预测模型的类型地震预测模型可以分为两大类：一类是基于地震历史数据和统计学方法的概率预测模型，另一类是基于物理机制和动力学模型的预测方法。
1. 概率预测模型概率预测模型是基于历史地震事件的发生频率和空间分布规律，通过概率公式进行预测的方法。
这种方法的优点是适用范围广，易于理解和操作，但缺点是精度不够高，预测结果容易受到误差的影响。
目前，概率预测模型主要有时间段模型、区域预测模型和预警模型等。
时间段模型是指根据历史地震数据和地震发生规律，通过算法预测未来一段时间内可能发生地震的强度和发生频率。
但是，这种预测方法的精度有限，很难预测地震的精确时间和地点。
区域预测模型是基于地球物理和地质学等学科的研究结果，分析某一区域的地震发生机理和特征，通过数学公式进行预测。
这种方法的预测效果较好，但仍存在误差。
预警模型是基于地球物理和地震动力学等领域的研究成果，通过监测地震前兆，预测地震发生时间、强度和地点，并提前发出警报，以便人们采取应对措施。
这种方法的优点是能够及时提供警报，在保护人民生命和财产方面作用明显，但缺点是预测精度仍然不够高。
2. 动力学模型动力学模型是通过分析地震发生的物理机制和动力学原理，预测可能发生地震的烈度和影响范围。
这种预测方法的优点是可以预测比较准确的时间和地点，但需要掌握复杂的物理学和数学理论，目前尚处于探索阶段。
二、地震预测模型的研究现状当前，地震预测模型研究的重点在于如何提高预测精度和时效性。
为此，科学家们开展了大量的实验和研究，不断探索新的预测方法和技术。
地震风险评估模型及其应用研究
地震风险评估模型及其应用研究地震对人类社会造成的巨大破坏与威胁是不可忽视的。
为了准确评估地震风险，并采取相应的防灾减灾措施，地震风险评估模型的研究变得尤为重要。
本文将探讨地震风险评估模型的基本原理，以及其在实际应用中的价值。
一、地震风险评估模型的基本原理地震风险评估模型是基于对地震灾害发生概率、震害程度以及暴露于地震风险下的人口和财产进行综合评估的工具。
其基本原理包括以下几个方面：1. 地震灾害发生概率的评估：通过收集历史地震事件和地震活动性数据，利用统计学方法建立地震发生概率的模型。
这可以帮助我们了解某个地区在未来一段时间内发生地震的可能性。
2. 震害程度的评估：地震的破坏程度与地震烈度有关。
地震烈度是根据地震现象对建筑物和人类活动的影响程度进行评估的指标。
通过对震害历史数据的统计分析，可以建立地震烈度与震害程度之间的关系，为地震风险评估提供依据。
3. 暴露于地震风险下的人口和财产评估：根据人口普查数据和地理信息系统技术，可以对特定区域的人口分布、建筑物分布、基础设施和财产价值进行评估。
这可以帮助我们了解地震事件发生时所涉及到的人口和财产暴露度。
二、地震风险评估模型的应用研究1. 地震预警系统：地震风险评估模型可以用于构建地震预警系统。
通过实时监测地震活动性和地震震级，结合已有的地震风险评估模型，可以及时发出地震预警信息，提醒民众采取相应的应对措施，从而减少地震灾害的发生。
2. 地震灾害风险评估：地震风险评估模型可以为政府和地方行政机构提供决策支持。
在城市规划和土地利用方面，可以根据地震风险评估模型的结果，制定相应的建设规范和防灾减灾政策，减少地震灾害对人口和财产的损失。
3. 地震风险传播模拟：地震风险评估模型可以用于模拟地震的传播过程。
利用地震波传播理论和地质地形数据，可以模拟地震事件对不同区域的影响程度，为救援和应急预案提供科学依据。
4. 地震保险和金融风险管理：地震风险评估模型可以为保险公司和金融机构提供相关的风险评估结果，帮助其制定地震保险产品和金融风险管理策略。
震源机制和地震预测模型研究
震源机制和地震预测模型研究地震是一种自然灾害，给人们的生命和财产造成了极大的损失。
为了减少地震带来的破坏，科学家们一直在探索各种地震预测模型，以便尽早发现地震发生的征兆。
而震源机制虽然不是直接预测地震的方法，但是对于深入了解地震的发生过程和形成机制非常重要。
本文将从震源机制和地震预测模型两个方面探讨地震的相关研究。
一、震源机制震源机制指的是地震发生时，地层断裂的情况。
它是研究地震的基础，对于确定地震的规模和破坏范围起着关键作用。
震源机制包括主震破裂面、断层面的走向和倾角、破裂的滑动方向和滑动量等信息。
研究震源机制的方法主要有两种，一种是通过测量地震波的传播路径和振动幅度来推断震源机制，另一种是通过地表位移、应力分布和岩石变形等地球物理学和地质学的观测数据来确定震源机制。
这两种方法都需要有大量的观测数据和数学模型的支持，才能对震源机制做出准确的推断和描述。
震源机制研究对于地震学的发展有着重要的意义。
它可以揭示地震预测模型的一些规律，进一步加深人们对地震的认知。
同时，震源机制还可以为地震工程提供重要的依据，帮助人们设计更为安全的建筑和设施，减轻地震灾害的影响。
二、地震预测模型地震预测是指通过各种手段和方法，对地震发生的时间、地点、震级等进行预测和预警。
地震预测模型是指预测地震的理论框架和数学模型。
目前，国际上主要的地震预测模型有两种，一种是基于地震活动模型的短期预测，另一种是基于物理机制的长期预测。
短期预测主要是基于地震活动的历史数据和统计学分析来进行预测，它可以预测近期地震的发生和可能的震级。
而长期预测则是基于地震形成的物理机制和地质过程来进行预测，它可以预测未来几十年或几百年内可能发生的地震。
长期预测具有较高的可靠性，但是由于地球系统的复杂性和不确定性，长期预测的精度和准确性要比短期预测低。
除了基于地震活动和物理机制的预测模型，近年来科学家们还尝试利用地球系统中的其他因素来预测地震。
例如，利用地磁、电磁信号、水文和地形等多种数据来进行预测。
数学建模地震预测模型
数学建模竞赛论文题目：地震预测数学建模姓名：张志鹏学号：12291233 学院：电气工程学院姓名：赵鑫学号：10291033 学院：电气工程学院姓名：张书铭学号：12291232 学院：电气工程学院目录摘要 (3)一、问题重述 (4)二、问题的分析 (4)三、建模过程 (5)问题1：地震时间预测 (5)1、问题假设 (5)2、参数定义 (6)3、求解 (6)问题2：地震地点预测 (7)1、问题假设： (7)2、参数定义 (8)3、求解过程： (8)四、模型的评价与改进 (12)参考文献 (13)摘要大地振动是地震最直观、最普遍的表现。
在海底或滨海地区发生的强烈地震，能引起巨大的波浪，称为海啸。
在大陆地区发生的强烈地震，会引发滑坡、崩塌、地裂缝等次生灾害。
对人们的生产生活成巨大影响，严重威胁人们的生命和财产安全，所以，对地震的预测是十分必要的。
本文根据从1900年以来中国发生的八级以上地震的时间和地点分析，利用合理的数学建模方法，对下一次中国可能发生的八级以上地震的和时间和地点进行合理的预测。
建模方法分为对于时间的预测和地点的预测两个方面。
问题1：对于时间的预测采用的方法为指数平滑法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。
其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
问题2：对于地点的预测根据长久的数据表明，八级以上地震主要发生在东经70°——110°，北纬20°——50°这个范围内，据此将整个地震带划分为100个区域，按顺序进行编号。
建立时间与地震区域编号的数学模型，利用线性回归的方法对下次地震地点预测。
关键词：地震，预测，数学建模，指数平滑法，线性回归一、问题重述地震预报问题，大地震的破坏性是众所周知的，为了减少大地震带来的灾难，人们提出了各种预报地震的方法，以求减少大地震产生的破坏。
本赛题请大家用数学建模的方式预报下一次大地震发生的时间和地点。
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精心整理2011年赣南师院数学建模竞赛选拔赛题目地震预测模型摘要：本文前三个任务主要考虑是各指标的变化对地震发生问题的影响，通过对各指标数据量的分析建立相应的模型，并对任务四和任务五给出了合理的解答。
针对任务一：我们从原始数据中计算出各项指标的日均值，绘制出各指标分年度的时间序列图，磁波幅度。
关键词：一·问题的重述1.1背景分析地震是地壳快速释放能量过程中造成的振动。
虽然预测地震是世界性难题，但迄今科学界普遍认为，有可能反映地震前兆特征的指标可能不少于10个。
已经有专业仪器在多个定点实时按秒记录这些指标的数据，期望通过对记录数据的分析研究找到地震的前兆特征。
现已采集到某地2005年1月1日至2010年6月30日按小时观测的10多个指标的数据，和该地区该时期内已发生地震的时刻、经纬度、震级及震源深度的数据。
这些数据中隐藏着地震发生的前兆特征。
科学地截取这些数据的有用片段，对数据进行合理地预处理，用数学方法揭示地震前兆的数据特征，是一项很有意义的研究工作。
题给数据中的这10多个指标，究竟哪些与地震的发生有关，有何种关系，是单一关系还是复合关系；除这10多个指标外还有哪些因素及含题给指标在内的哪些指标的哪种数学模型更能反映地震的前兆特征等等，人们迄今仍不很清楚，需要进行深入地研究。
地震数据的观测是持续进行的，随着时间的推移数据的规模会不断扩大。
从中挖掘地震的前兆特征，必须有合理的数学模型，也必须有科学高效的算法分析平台。
因此，需要我们结合附件中给出的实际记录数据，尝试完成以下任务。
1.2任务的提出任务一：分析数据特征，建立数学模型以度量各指标对地震发生的敏感程度。
任务二：构造由某些或全部指标构成的综合指标，使其尽可能地集中反映地震发生前的数据特越大别分析法进行建模，对已给数据进行先验信息、后验信息分析。
任务四：要将计算程序集结成地震数据分析平台，能够完成其它地震数据的分析，并能自动输出前任务的重要分析结果。
任务五：是针对进一步的研究设想写一篇切实可行的报告。
三·问题的基本假设（1）地震监测点的监测设施能正常运转；（2）地震监测设施周围不存在影响其工作效能的干扰源，如飞机场、发电厂等；（3）由于题目中所监控到的地震均不属于强震，因此不考虑有余震的情况；（4） 对于监测记录中出现的个别数值极大预测量均当作极端异常值予以剔除。
（5）假设除了给定的12个指标之外，其他指标不予考虑四·定义符号说明ij b ：表示十一个相关指标的判断矩阵的元素(i,j=1,2…12)；i B ：分别为电压,电磁波幅度EW,电磁波幅度NS,地温,气温,气压,水温,气氡,雨量,倾斜仪NS,倾斜仪EW(i=1,2…12)；i M ：矩阵B 中每行元素ij b 的乘积(i=1,2…12)；i α：i M α：由i αi w max λ5.1天就会有 5.1.1年电压而且持续如下2幅图分别是电磁波幅度EW 和电磁波幅度NS 对地震的敏感图上图反应了地震前南北方向电磁波幅度和东西方向电磁波幅度的变化状况，总体来说，每次地震前，电磁波都表现出了较大的异常。
因此，电磁波对地震的发生有比较明显的预测效应。
如下图是低温对地震的敏感图量研究表明，地温增加是比较可靠的地震前兆。
从我们分析的数据也可以看出，2005年至2009年中，每次地震发生之前，地温都会表现出比较大的异常，特别是2005年11月2日的那次地震发生前，地温表现出了明显的上升趋势 如下图是水位对地震的敏感图地震会给地下水带来严重的影响，会引起地下水位的升降。
反之，如果正常的地下水位突然出现水位升降的异常，可能是受到外力的作用而变化的，这时就有可能发生地震，应做好准备，及时跟踪捕捉更可靠的信息。
从2005年到2009年的数据我们也发现地震发生前该地区的水位出现异常，，因此，水位的变化也是一个地震前兆的一个重要因素。
如下2幅图分别是气温和气压对地震的敏感图气温这一指标是最容易受季节性影响的，从气温的日均值图中可以看出，气温变化呈现出周期性的变化，很难发现地震前气温的异常变化我们可以看到图像的变化也是一直趋于平缓，未见很大的跳跃，据此，我们认为由于气温受外界影响的因素太多，比如天气、季节，等因素，因此我们不能武断地说气温不是地震前兆的一个指标，还有待进一步的研究。
气压的变化跟气温的变化类似，也是受外界太多的因素的影响，就题中的数据说明气压对地震的发生有一定的异常反应。
如下图是水温对地震的敏感图气所对各个指标对地震的敏感程度分为强，较强，弱，微弱。
敏感程度强的有电磁波幅度EW,电磁波幅度NS，气氡。
敏感程度微弱的有雨量,倾斜仪NS,倾斜仪EW。
其余的介于强与弱之间。
5.2问题二的模型与求解地震综合指标评估在进行地震指标评估时,指标的权重至关重要,权重的细微差别对整个评估结果将产生较大的影响。
本文将利用AHP 来确定权重,进而对地震指标进行评估。
AHP 的运用包括三个步骤:(1)建立层次结构。
根据对问题的初步分析将所包含的因素按总目标、自变量层进行分组,每一组作为一个层次,然后以连线表示各层次元素之间的关系,构成一个从上至下的递阶层次结构(如下图),按九标ij b 赋1i ij j =其次,计算i M 的12次方根i α：i α=…12（2）得12(,,...,)(2.875,3.6285,3.7863,2.3475,0.7076,0.9577,0.3809,0.3809,5.6579,0.2109,0.3476,0.3476)Tn T αααα==然后对向量12(,,...,)T n αααα=进行规范化:121ii ii w αα==∑i=1,2…12（3）则向量W 最后,式中(BW 最终得到(3)得到CI =CICR RI=实际中NS ， 121i i i Z w B ==∑（7）其中:i w 表示各评价指标的权重,i B 表示各指标。
根据计算得出的权重可化简公式（7）得7891011120.018190.018190.2701860.1100710.0165990.016599B B B B B B ++++++（8）从上式可以看出该综合指标可以较好的反映地震发生前的数据特征。
5.3任务三的模型与解答所谓地震预测即根据所认识到或摸索出的规律,用科学的方法对未来地震发生的时间、地点和强度做出预先估计。
而地震预报则是在具备一定可靠程度的前提下,将地震预测的意见向公众宣布。
可见,科学的地震预测是成功实现地震预报的基础。
地震前相关指标的出现成为地震前兆已成为无可厚非的客观事实。
为了减少地震带给人类的生命与财产损失，对短临地震预报的研究渐趋增多，对人类认识地震及防御工作起到了十分重要的作用。
董晓娜[3]给出震例数据概要，《中国震例》中提到的异常进行系统整理，总计209条震例，涉及到106个异常指标，其中测震指标41个，前兆指标65个（见[3]中表1）。
夏洪瑞在文献[4]中针对目前地震数据拟合方法中需要解决的主要问题进行了分析与讨论,提出了应用常规二次多项式拟合果，5.3.1然后，别。
一个个体则，的损失记为)/(i j C ,那么在这个判别分类规则下实属第i 类的个体错分到其他类别的损失为:∑≠=gij j i j P i j C 1)/()/( (9)记第i 类个体出现的概率为)(i G P ,从而这个判别分类规则错分的平均损失为：11()(/)(/)gg i i j j i L P G C j i P j i ==≠⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭∑∑ (10)贝叶斯判别准则就是根据平均损失最小原则来寻找一个判别规则来进行判别。
但在实际问题中，要精确地给出)/(i j C 的值，使之真正反映客观需要是比较困难的，因为不论何种错分都同样不受欢迎，故可把它们看作完全相等，则令1)/(=i j C ,i j ≠.这时平均损失量L 变为：∑∑=≠==g i gij j i G P i j P L 11)()/( (11)就相当于错分概率，平均损失最小就相当于错分类的概率最小。
5.3.2任务三的求解在上表中，只有观测量1和观测量9的拟合结果是错误的，整个模型的判对率达到了81.8%。
同时我们把2010年上半年的数据代入这个模型中，得到的分组判别结果为1，也就是是说在2010年上半年的数据中，包含有地震前兆的特征。
后验概率为1.0。
5.4（略）5.5进一步的研究设想由于地震过程的复杂性，地壳深部的不可入性，地震事件的小概率性，决定地震预测是个全球性的科学难题。
地震前异常变化与地震关系的不唯一性，各局部地区异常变化关系的复杂性，不同地震前异常现象的差异性，临震异常的短暂性，都使得地震预测的困难重重。
综观世界，当代的地震预报仍处于比较低的水平阶段。
尚无把握预报准确的发震地点和时间。
研究表明短期前兆对地震时间的预报是必要的，但它的性质在许多情况下我们还不清楚。
单凭经验企图查明短期前兆出现时间对震级和震中距方面的依赖关系看来是不可靠的。
考虑到强烈地震发生较少，预报工作也就更加艰巨，需要相当长的时间，精密的技术装备，系统化的野外观测和对观测结果的反复比较，才有可能事先发出预报。
观测应在分布于不同地域的许多台站同时进行。
而题中给出的数据是非常有限的，仅仅给出一个观测点12个指标的数据。
若有更多地震前兆指标的更多数据，我们即可建立更加精确的模型，从而能够较精确的预测地震的发生。
再者我们仍无法预报地震发生的时间、地点、震级的大小。
于是我们研究设想找到更多的地震前兆特征指标，并揭示各指标的内在联系，然后根据经验和对地震孕育与发生过程的认识进行的地震预报。
今后，不仅应在对各单项观测结果进行分析的基础上，优点并对各个用。
一个自变能为力。
[1][2][3]山西地震[4][5]董报，[6]附录；26.626026.610126.594626.580826.651026.832326.894026.897826.851526.943827.061927.060827.059227.057927.071227.095727.083227.065527.066127.062627.067827.061727.033527.041527.073927.057627.074927.077427.080327.0807]y2=[]y3=[27.0466987227.0503846227.0500320527.0544230827.0558012827.0513782127.0467307727.04810 89727.044935927.0524038527.0474679527.0440384627.0467628227.022*******.0504487227.0478205127.042435927.0411538527.020******* .0319230827.029*******.0261217927.024*******.022*******.0022756427.018814127.0151282127.0113782127.010*******.023*******.028*******.0300961527.0259935927.027*******.021*******.022*******.0094871827.0191666727.01548077]y4=[27.02240385 27.05044872 27.04782051 27.0424359 27.04115385 27.02057692 27.03192308 27.02919872 27.02612179 27.02435897 27.0228205127.00669872 27.01067308 27.01522436 27.01416667]y5=[26.9863141 ]y6=[26.8212526.594062526.76527.00041667]y7=[精心整理26.46526.72912526.6512526.7990625]x=[-20-19-18-17-16-15-14-13 -12 -11-10-9-8-7-6-5-4-3-2-10 1234567891011121314151617181920]plot(x,y1,’b’)plot(x,y2,’r’)plot(x,y3,’g’)plot(x,y4,’b’)plot(x,y5,’r’)plot(x,y6,’xlabel(ylabel(‘。