文档介绍：对地震波形时差建模分析
 
 
谢庆和 刘城 杨广华 张博
[摘要]结合地震数据分析软件MSDP与全球地震发生地的地震三要素，运用多元线性回归分析方法，将格尔木地震台在2003年至2013年这11年间采集的地震，震级在M≧，为建立相对时差与地震发生地的深度、震中距、方位角这三个变量之间的函数关系提供了一种简单的方法，并且求出相应的多元线性回归方程。
[关键词]地震 时差 相关系数分析
[] P4 [文献码] B [] 1000-405X（2015）-8-384-2
0前言
格尔木地震台属于国家基准台站之一，多年在年终材料评比中获得优秀名次，地震台采集的地震数，以及地震波形分析科学性，准确性，都得到全国各基准台站的好评，数据来源可靠。朱德斌等（2008）做出了浅层地震勘探数据拟同步采集时差分析[1]，该文对格尔木地震台采集的地震震级在M≧，利用SPSS统计软件方便快捷地得出该地震台采集的地震波理论走时与实际走时的时差与震中距、方位角的回归模型，以及相关系数分析。
1数据来源与定性变量的量化分析
本文数据来源于格尔木地震台从2003年至2013年11年间的大地震的地震波形分析走时，利用地震分析数据软件MSDP与全球地震发生地的地震三要素的实际波形走时资料。进行多元回归分析，研究该地震台采集的地震波理论走时与实际走时的时差与震中距、方位角的变量之间的数学回归模型。诸影响因素中，时差△（y）、震源深度H（x1）、震中距d（x2）、方位角 （x3），时差的产生在地震数据分析中是随着地质结构而产生的，朱德兵，平立姣等浅层地震勘探数据拟同步采集时差分析与实践中对时差的界定很清楚（2008）理想的地震勘探数据采集与实际采集到的时刻的差值，就形成了时差，造成时差产生的因素很多，本文以比较显著地地震信息数据予以探究，本文理论计算的走时表是J—B走时表。J—B走时表是全球范围内的平均走时表，台站所在地区地壳和上地幔结构同J—B模型的差异，必然要反应到台站观测到的真实走时与J—B走时之间的差异上来。数据源信息统计（见表1）。
表1中反映数据集中地样本总量为1608个，时差△；； Km； （方位角转化为弧度制）。
2正态性检验及异常值判断
采用SPSS软件中地数据里的标识异常个案统计得出：变量中方位角有四组异常值，%；震中距有26组异常值，%；震源深度有50组异常值，%。整体来说数据采用价值很高。
回归统计表（见表2）中显示的是回归模型统计量：R是相关系数；R Square是相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；djusted R Square调整后的判定系数；结合SPSS软件处理数据分析结果显示（见表3）：sig（单侧）表示显著性水平，，显著相关，（
结果分析：（1）从相关性的表格中可以看出：