中文摘要：

地震发生前，地壳内部应力使得未来震中邻近区域发生局部变形，结果导致相当范围区域的地下流体、地磁、地电、地应力等观测数据的变化。另一方面，还有许多其它因素可引起各项观测数据出现异常，加之相对于时间尺度地震（特别是大地震）是一个小概率事件，使得各个观测数据中的地震孕育信息隐藏在随机干扰之中，结果造成识别地震异常的困难。这些干扰信息也破坏许多已有概率统计结果的应用条件，造成了数据分析上的困难。本项目探索消除非地震干扰因素的概率统计方法，研究从高维观测数据中浓缩地震孕育信息的方法，及各观测数据与不等时间间隔的地震序列的相关性，从理论上探讨有效提取地震孕育信息的方法，为正确判断地震形势提供理论依据。本项目对抗震减灾和时间序列理论研究都有意义。

结论摘要：

借助于时间序列和相关分析理论，发现地下水位数据的年趋势项含有更强的地震活动性信息。考虑到地下水变化对于应力释放的敏感性，我们在应力释放模型的基础上建立了地下水应力释放模型，该模型对唐山地震序列的拟合效果更好。 ETAS模型是基于大森公式建立起来的描述余震的点过程模型。我们用有限幂律公式取代大森公式，改进了ETAS模型。将改进的ETAS模型用于集集地震的余震序列，得到好于原始ETAS模型的拟合效果。 为了研究余震序列在不同时空的特性，先将余震序列分解成12个子序列。然后ETAS模型拟合每一个子序列，估计相应于各个子序列的参数。我们借助逻辑回归模型建立子序列的参数与地震活动性之间的关系，结果表明余震序列的衰减规律应该能用所分割的子序列刻画，并且逻辑回归模型对地震活动性的估计结果和余震将要释放的能量呈现一种比例关系。