与新西兰有关论文参考文献

就读新西兰高等教育一年以上，假期可以全职工作，在新西兰读研究型硕士或博士的留学生可以自由打工，没有时间限制。新西兰留学工作的求职渠道有:参考新西兰的职场文化与中国不同。新西兰人看重经验和推荐信，“没有本地工作经验”通常是求职被拒的主要原因之一。在这种情况下，找一个当地人或在当地生活过一段时间的参考人是一种有效的方法。这个推荐人可以是你的大学教授，以前的同事，或者做过类似工作的朋友

目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。抄袭过多，一经查出超过30%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2.数据库论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。3.章节变换很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。4.标注参考文献参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。5.字数匹配论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。论文抄袭修改方法：首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。通过上述方法，能有效降低抄袭率。下面举几个例子，大家可以参考下：例句A：本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了HFS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。修改A：本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。例句B：由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。修改B：房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收利益方面，由于分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担纳税义务，总公司需要合并计算分公司的利润与亏损；而子公司是独立法人，在所在区域被视为法人实体，需要承担与区域其他公司一样的全面纳税义务。修改抄袭的方法不外乎这些，这里更建议同学们，先熟悉你所看的参考论文，关闭文档，用自己的话写出来，这样就不会受参考文献的太多影响。有同学这里就提出问题了，学校用的检测系统是知网的学术不端检测系统，不是淘宝几元钱买的万方数据检测。其实，各个检测系统的算法区别并不大，只是数据库有多有少，如果你没有太多，什么系统都不用怕。既然你抄了，得到检测报告的同时，先好好修改自己的文章。抄了之后，改相拟度，可以这样去头去尾留中间，意同词不同。一、查重原理1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。二、快速通过论文查重的七大方法方法一：外文文献翻译法查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。方法二：变化措辞法将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。缺点：逐字逐句的改，费时费力。方法三：减头去尾，中间换语序将别人论文里的文字，头尾换掉中间留下，留下的部分改成被动句，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。缺点中文没学好的，会很费劲，要想半天。方法四：转换图片法将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。优点：比改句序更加方便快捷。缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。方法五：插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。缺点：还没发现。方法六：插入空格法将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。方法七：自己原创法自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。论文查重修改的规律：1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。以上那些东西再次总结一下：查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利。3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。论文查重修改学校的要求：1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：

（Institute of Statistics and Operations Research,Victoria University of Wellington,Wellington,New Zealand）

马丽

（中国地震局分析预报中心，北京100036）

（Department of Mathematics,）

摘要本文将马丽与Vere-Jones（1997）对新西兰地方地震目录的M8算法应用，与Keilis-Borok、Kossobokov和Rinehart（1986）、Keilis-Borok、Knopoff、Kossobokov和Rotvain（1990）、Matthews和Switzer（1992）对加利福尼亚地方地震目录的M8早期应用作了比较。

新西兰地方地震目录包含许多未包括在NEIC目录中的较小的、特别是中深源地震，这是初次应用M8研究这些事件。用地方震级ML代替Ms或NEIC目录所给的mb，并且应用包括中深源以及浅部地震的完整目录。M8产生目标震级为ML≥7地震的4次TIPS，一次成功，一次失败，两次正在进行，尚未结束。正在进行的TIPS所包括的两个地区自TIPS开始曾经历了大的浅震，一次小于ML=7，另一次为ML=7。

这些结果非常近似于Keilis-Borok等（1990）所做的对加利福尼亚NEIC资料的M8应用结果，后又经Matthews和Switzer（1992）证实。在此两种情况中，他们认为这算法导致约一个数量级的概率增益。在此两种情况中，结果好像依赖于一些令人惊奇的细节。Matthews和Switzer（1992）指出加利福尼亚的结果非常依赖于Geysers地热区的一组小地震，它们也许部分是由人为活动引起的。在新西兰，结果依赖于目录是否包含中深源地震，如果去掉这些事件，就不能重复相同的结果。观察到的效应至少其部分可能是由于改进了台网性能和目录报告定位程序。

1引言

本文概括了马丽和Vere-Jones[5]对新西兰数据所做的M8算法应用的主要结果，并且将一些显著特点与Keilis-Borok等[2]和Matthews和Switzer[6]所给出的加利福尼亚数据的M8应用进行了比较。

与最初引用M8的全球大地震研究相比，新西兰和加利福尼亚的研究均涉及中等地震活动性的区域研究。虽然二者均位于太平洋的边界，但两个地区的构造环境差异非常大。新西兰地区包括两个性质各异的消减带，深度均达几百公里，一个为火山带，另一为过渡带。加利福尼亚地区由圣安德烈斯平移断层及其相关断层系控制。

尽管存在这些区别，马丽和Vere-Jones[5]与Keilis-Borok等[4]所描述的结果十分相似，至少表面数值如此。算法被用于寻找每个5年间隔的震级大于等于7的地震概率增加（“TIPS”）。在这两个区域中部包含一系列相叠的圆形区（新西兰7个，加利福尼亚8个），这算法从1975年开始计算时段约20年。两地区均得到4次TIPS，在加利福尼亚包括了观测期中该区发生的所有三次MS≥7的地震。同样在新西兰，TIPS包括观测期中该区发生的两次ML≥7的地震。假如每种情况中TIPS只包含研究所涉及整个时空段的一小部分（约1/7），那么这是一个给人以深刻印象的记录。它代表在每一种情况中约有5～10的概率增益，并可能只是偶然发生的，假设各圆区内的研究时段TIPS是随机分配的，那末，每一地区概率分别约为1/50或两区合并约为1/2000。

不管怎样，两种情况中对于产生TIPS各种因素更为仔细的探索揭示出一些令人不安的特征。Matthews和Switzer[6]指出加利福尼亚数据的结果对Geysers地热区的一组小地震事件敏感，它们被认为是由于为提高蒸气产量而注水引起的。新西兰数据的结果非常依赖于目录中是否包括发生在消减板块中的中深源地震。部分由于地震台网的监测能力的改进，到研究期末，这些现象在两次正在进行的TIPS产生之前明显提高了一些。

本文包括三个部分，在下一部分中回顾了M8算法的主要特征，概述了它在新西兰地区地震目录的应用，并对新西兰地震目录进行了总结，将其结果与加利福尼亚的结果相比较，最后是简短的讨论。

2步骤

新西兰的分析利用了IASPEI软件系列第6卷中由Kossobokov等初步编写的软件。基本算法与较早的Keilis-Borok和Kossobokov[4]所叙述的一样。但该软件程序指南给出一些更为明晰的细节，如用于生成主震目录及为将观测期划分为训练及评估期生成的窗口子程序。依马丽和Vere-Jones[5]以及程序指南所给出的说明，我们简要概述算法的操作及适合新西兰分析的步骤。

研究目的是在观测区中预测概率增加的时间（TIPS）。这些地区通常取为圆形，其半径取决于目标事件的震级（Mo）。为预测M≥7（即Mo＝7）的地震，建议半径为280km，对于M≥8（Mo=8）的地震，半径为670km。对于地震活动为中等的地区，如新西兰和加利福尼亚，Mo＝7是自然选择，并且是结果中唯一予以考虑的。马丽和Vere-Jones[5]曾描述新西兰Mo＝8的分析结果；中心在新西兰东北的一个地区产生一次错误的TIP和两次尚未结束的TIPS（自研究期开始，新西兰任何地方均未记录到ML≥8的地震）。对于每一观测区，利用一种简单的时空窗口技术去掉余震，从而得到一个主震目录。程序指南提供了程序的细节，主震目录中每一个事件有三个属性：原始时间ti，震级Mi以及相关的若干余震Ai，更精确地说，Ai代表第i次主震之后头两个星期内震级大于基本震级阀值的余震的数目。对于给定观测区主震震中坐标被用来确定目录中选入多少次地震，之后就不用了。

本算法原来是使用NEIC地震目录的，这给新西兰的分析带来一个困难，因为许多较小的特别是中深源地震，在地方目录中已列入但未在NEIC目录中出现。事实上对于新西兰在NEIC目录没有足够的数据可使算法成功运行。由于这个原因，新西兰分析是以新西兰地方目录的数据为基础的，使用ML代替NEIC目录所列的mb或Ms。马丽和Vere-Jones[5]概述了两个地震目录覆盖范围及各种震级之间的差别，Harte和Vere-Jones[1]描述的更详细。M8软件提供的窗口算法被用于准备进行主算法所用的主震事件及其属性一览表。由于M8算法起初未设想利用中深源及深源地震，为此分别编制了浅源（d≤40km）和深源（d＞40km）地震的附加目录。

对于每一个圆，算法选择震级阀值L1和L2，间隔至少为半级，确保初始（训练）期最低平均速率为每半年10（分别为20）次事件（若数据不足以进行一次有意义的分析，要出现一次错误）。每半年计算一组7个时间序列结果。令t表示自研究期开始、以年为单位的时间，Nj（t）为震级超过Lj（j=1,2）时间到t时的主震累积数，Sj（t）为累积和：

第30届国际地质大会论文集第5卷现代岩石圈运动地震地质

在此和扩展到区内0≤ti＜t,Lj≤Mi≤Mo-1/2所有主震，那么7组序列定义如下：

1.两组序列X1（t）,X2（t）与6年的平均率部分：

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2.两组序列Y1（t）,Y2（t）与t-6,t≥6时连续平均数的偏差部分：

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3.两组序列Z1（t）,Z2（t）应力释放与频率的非线性组合部分：

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4.一组记录最大余震序列：

第30届国际地质大会论文集第5卷现代岩石圈运动地震地质

当t-1≤ti＜t,Mo－2≤Mi≤时，最大值取决于主震（ti,Mi）。总研究期，即（0,T），取决于台网覆盖面及完整性，被分成两部分——初始训练期（0,T1）和调查期（T1,T）。训练期用于确定每个序列的最高百分数；这些百分数被用于作为其后调查期中相应序列异常值的阀值。百分数90%被用于前6个序列，80%为最后一个序列的。如果在t-1/2和t时，最后序列和余下的6组序列中至少5组均超过它们的阀值，那么当t＞T1的某个时候就产生一次TIP。一旦被宣布一次TIP要延续5年，若在此期间发生一次震级为Mo或更大的地震，那么，这次就是成功的（STIP），反之就是失败的（FTIP）。一次仍有效的TIP被作为一次当前TIP（CTIP）。

新西兰分析是在如图1所示一系列7个相叠的区域上进行的。总观测期取为（1963～1995），其中（1963～1975）为训练期，后一段为调查期。进行了3次分析，一次包括所有地震事件，另两次是将地震分成浅源与深源两类分别进行。图1也给出了在调查期（1976～1995）内观测区内发生的大地震事件。这些事件被列入表1。

相同步骤用加利福尼亚地震资料（仅浅源），以8个相叠的圆做了近似的分析。详细内容参考Keilis-Borok等[3]、Matthews和Switzer[6]的文章。

3结果

表2为新西兰地方地震目录及Mo＝7的概要结果。原文给出了NEIC目录和Mo＝8的附加结果。

图1新西兰地震目录中的观测区和大地震事件

地震A—Q见表1，阴影区为当前存在TIPS

表1新西兰1976～1995年大地震事件（ML≥）

表2新西兰地方地震目录概要结果

注：NA表示圆中无足够的数据成功运行M8；—表示在观察期中此圆内无TIPS。

在区域1全面分析中，成功的TIP包括了新西兰东北部的浅震G（ML=）。区域3中的当前TIP正好包含东海岸外最近的一次浅震Q（ML=）；在评价算法的性能中，它被当作一次成功的TIP。区域4中当前TIP包括南岛北半部的Arthurs's Pass大地震P（ML=），虽然这是一次大震，其震级仍有一些争论的问题，但在评价时并不将其归为一次成功的TIP。区域6中失败的TIP包括事件O（ML=），这是观测期中发生于Fiordland地区最大地震，虽然这次仍不算作一次成功TIP，但它加深了触发TIPS的因素与随后的大震有一些关联。

分析的令人不安的特征与浅源及深源地震相关。应用于浅源地震目录，算法完全失败，在TIPS和大震之间没有产生明显联系。应用深源地震目录，在中部地区产生3次TIPS，每一次包括一个或另一个大的浅源地震P和Q。80年代末开始所有3个地区中深源地震增加，这无疑在触发TIPS中起一些作用。但这是否归因于物理变化的深源活动的增加还不完全清楚。当大部分台站数字化后，1987年地震台网质量有相当大的改进。较深源地震的监测及记录有一些相应的改进，甚至当这些事件发生于观测期早期位于可探测范围内时。由于显示地震增加的各区位于台网覆盖完好区域，又由于深度未达极限，也许这并非纯粹的仪器作用。图2～4为区域3、4和5一系列地震活动性的统计指标，深度范围为0～40km、40～100km和100～400km。每张图的第一部分为地震的震级与时间图；第二部分为6个月震级大于阀值ML=地震的次数；第三部分为震级分布的lgN与震级图，系统偏离直线表明完整性问题；第四部分为震级向后累加和图，它画出 值， 为由最近期间（1988～1993）数据取得的平均震级，由于早期地震记录的不完全，低震级数据缺失，显示从右到左呈水平向下的坡度变化趋势；最后一部分是一个类似的发震频度累加和。地震增加几乎完全限于第二个深度范围，这也许有特殊意义。在此深度范围平均震级的累加和曲线随时间下降，由于早期地震记录缺失造成的任何不完整性的简单形式，使预期的正好相反。这一特性也支持这变化是真实的，而非改进后台网的人为所致的观点，但完全消除后者的可能性是困难的。

如前所述，对于加利福尼亚数据M8应用存在有趣的相似之处，Keilis-Borok等[4]所做的最初分析应用8个一系列相叠的区域，一个相近的观测期，报告4次TIPS，每一次包括研究期内发生于加利福尼亚的3次大震（Mendocino地震、Imperial Valley地震、Loma Prieta地震）中的一次地震。在此没有深源地震的复杂情况，但后来Matthews和Switzer[6]的研究揭示了一些其他令人不安的特性。他们发现分析对开始日期的选择及限定观测区的精确半径很敏感。最稳定的结果与Loma Prieta地震相关，但在此对于观测区即使小的修改也足以改变结果。如位于圆边界的Long Valley/Mammoth Lakes火山震群起着重要作用。更为令人不安的是，从Geysers地热区去掉一小组地震——它们被认为是为提高蒸气量注水而造成的——将足以抑制TIP。给人的印象是加利福尼亚成功的TIPS也许是一组巧合的结果，没有真正的物理意义。对于两个完全分离的地理区域，这种情况会同时发生，使巧合扩大，但仍未超出可能的范围。

图2区域3、4、5的浅源地震（d≤40km）数据完整性研究进一步解释见正文

图3区域3、4、5中深源地震（40＜d≤120km）数据完整性研究进一步解释见正文

图4区域3、4、5深源地震（d＞120km）数据完整性研究进一步解释见正文

4讨论

为了澄清由这些初始分析而引起的问题，有许多研究工作可做。在其较早的研究中，Matthews和Switzer将结果的敏感性归于一些特性小的改变，如开始日期及观察圆的位置和半径。对于新西兰数据亦做了类似研究。他们指出M8所用的7组时间序列之间密切相关，并且指出标准统计方法如判别分析可更好地反映与其后大震相关的这些序列的综合特性。去掉原始算法的生硬边界似乎非常可取，尤其对于一些相关的量如震级，它们本身有很多不确定性。更为重要的是，将算法所用信息结合进一个概率模型，也许是一种通用的线性模式。每个时间段给出一次大震的发生概率作为一个过去函数，并给出7组序列的值，这样也许是可取的，允许对其性能做出一个更为综合的评价，甚至是基于有限的数据。

上一节曾提到的解释的不确定性，即TIPS是由真实的物理事件还是地震记录过程的人为所致触发的，但无论怎样不能由进一步的分析完全消除。其根本原因是地区或区域水平大震数据的缺乏，在可预见的未来，这可能是这类研究将保留的一种特性。结合几个地区的研究，如本次研究所暗示的，也许可缓和这个问题，但只是部分的，因为每个地区有其自身的特性不利于缓和数据的联合解释。

致谢我们感谢Willie Lee和IASPEI PC软件系列第6卷的作者们允许利用他们的资料，David Harte在准备数据时和庄建仓在绘制图件中给予我们的帮助。这项工作在NZFRST经费的VIC 309和VIC 406项目资助下启动，现作为新西兰亚洲2000基金及中国国家地震局合作研究项目的一部分正在进行。

（周庆译，叶洪校）

参考文献

[1] and in coverage between the NEIC and local New Zealand report,Victoria University of Wellingon,1995.

[2] test of algorithm M8 Western of Sciences of USSR,Moscow,1986,51～52.

[3] and prediction in advance of the Loma Prieta ～1464.

[4] and activation of earthqukes flow:algorithm of the Earth and Planetary Interiors,1990,61:73～83.

[5]Ma Li and of M8 and lin-lin algorithms to New Zealand earthquake Zealand Journal of Geology and Geophysics,1997,40.

[6] and evaluation of earthquake prediction algorithm M8 in report,Department of Mathematics,MIT,1992.