地震是地壳受力引起破裂的突发性灾变事件。地壳作为一种受力介质,在地震发生前一定会产生各种各样的变形,从而构成一个地壳形变场。这样的形变场在一个较大的地震孕育过程中是随时间而变化的,它在震前不同的时期,将以不同的形式出现,并与平静期的正常形变场有所不同。通过地壳形变测量,找出它们的差异,就是形变所能反映的地震前兆。根据震前不同时段所反映的前兆的不同,可将其分为长期前兆、中短期前兆和短临前兆。用形变资料预报地震的基本方法：①用大面积形变资料进行地震背景的研究, 确定地震危险区,并综合各种手段对危险区震情的发展进行监测；②在重点监视区内布设形变监测台网,寻找形变敏感点,利用形变测量手段如跨断层短水准、短基线测量等捕捉中短期地震前兆信息,进行中短期震情预测,为短临形变监测手段提供依据；③建立固定形变监测台站进行连续形变的观测如连通管、倾斜仪、仲缩仪、应变仪等,以捕捉临震的形变前兆信息,用于震前的短临预报。 提取中短期形变前兆的数据处理方法，通常是利用均值滑动去掉高频噪声，利用线性回归去掉长趋势项，观察剩下的慢形变信息,判断中短期异常。一般情况下,观测曲线的形态总体上和慢形变曲线的形态相似,大多数中短期异常容易从观测曲线直接观察到。

通过多年的实践,我们认为形变资料存在明显的季节性干扰,即存在明显的年周期变化。因此,在周期变化较明显时,需要做频谱分析,由观测值中去掉明显的周期成分,再去掉长周期项,利用高阶带线性多项式拟合去掉高频脉动成分,即可得到较为理想的慢形变信息曲线,从中捕捉地震中短期前兆信息。短临异常观测曲线的特征是打破常规的变化规律,出现和正常基准完全不同的变化。从形态上分,有转折、阶变、抖动、周期形态改变、突跳等；从频率上分有高频,有低频；从时间上分有持续性的,有阵发性的,有异常时间较长的（超过数月）,也有时间很短的（几分钟）。

1.干扰排除与异常识别步序

1.1汇集观测数据与相关信息

包括主观测（形变、重力）和辅助观测时间序列（温度、气压、雨量、地下水位等）以及台站工作日志和环境干扰信息等。

1.2观测数据预处理

时间序列的归化连结（如处理因仪器故障、停电、同震形变等导致的陡坎；对不连续时序的必要内插等）、剔除确认的粗差与错误等。预处理后的时间序列用以建立“正常态”（“基准态”）数学物理模型。但剔出的粗差与错误系列也应保留备查。

1.3 建立“正常态”数学物理模型，并从观测序列中扣除正常动态序列

排除干扰的基本思路是：基于已有的理论知识，应用预处理后的时间序列，建立模拟多种环境动力因子和正常构造运动所导致的非地震效应的“正常态”（“基准态”）的物理数学模型。此理论模型能推演出观测值的正常变化时序（过程）。观测时序减去正常变化时序就能较好地分离了非地震的地形变效应。它主要包括：（1）环境动力因子导致的正常变化；（2）正常构造运动。也意味着排除了测量的“系统误差”。分离出的各项正常变化，也应保留备查，必要时予以应用。

1.4扣除“正常态”后的观测序列统计分析

扣除“正常态”后的观测序列，可认为己消除了测量的“粗差”和“系统误差”，具偶然误差（随机）序列性质。可用第三章中所述的方法，进行统计分析。根据其均值与标准差，设定概率信度和置信区间，越出置信区间之观测值，被认为是“异常”（小概率事件）。

1.5异常值序列

越出置信区间之观测值构成了异常值序列，它是在正常状态下很难出现的小概率事件序列。一旦出现，特别是连续的或频繁的出现，可能意味着有某种非正常的动力因素作用于台站观测系统。这种因素有可能是地震孕育动力学过程所导致的地形变。首先应评定异常值序列的真实性和“异常的概率信度”（异常的第一评价）。

1.6异常序列与地震关系的统计分析

异常有可能是地震孕育动力学过程所导致的地形变，但也完全有可能是其它不明因素（如干扰未排除干净）所导致的地形变。因此对在一定时间区间中的时间序列，应与在一定空间范围中的“地震目录”相对照，全面统计“有异常有地震”（报准）、“有异常无地震”（虚报）、“无异常有地震”（漏报）、“无异常无地震”（平静）四种不同情况，综合求算异常序列与地震关系的统计指标。可称其为该台站该手段在一定时间区间和空间范围内的地震前兆信息量或地震前兆信息水平。即给出了异常作为前兆的统计学评价（异常的第二评价）。

1.7异常序列物理意义分析

对异常序列作第一评价和第二评价之后，还应进行异常序列的地震地形变前兆物理意义评价；即基于构造物理学、地球动力学、地震动力学、地震前兆物理学、形变前兆物理学等知识，评价异常序列的合理性、可能性并解释其物理意义（异常的第三评价）。

1．8地震地形变异常序列

经过第一、第二和第三评价后的异常序列，就可视为地震地形变异常序列，即可能的地震前兆。

1.9提出地震预测意见

基于地震地形变异常序列，应用各种理论模式和经验关系，推测未来发展，提出地震预测意见。

2.建立观测时序理论模型的某些方法

选择方法的基本原则：1）.有明确的物理意义；2）.最适合需要达到的目的（提取某种“目标值”）；3）.方法本身是科学的并在实际应用中已被证明有效；4）.被处理数据能满足该方法所需要的前提条件；5）.在满足基本目的的条件下，选用较为简单和方便的方法；6）.方法本身并无优劣之分，效果最好的方法就是最优方法。

2.1地形变趋势性变化分析（线性与非线性）

2.2 地形变季节性年周变分析（正常与畸变）

2.3 多元线性回归

2.4褶积滤波方法（有记忆的线性回归）

2.5 自回归模型（AR模型）

2.6带控制项的自回归模型（CAR模型）

2.7动态灰箱模型（DGB模型）

2.8地球固体潮汐因子分析

2.9差分方法

2.10小波分析方法

2.11多个台站的信息合成增益方法