云南地震前兆数据库性能分析及优化处理方案

针对云南地震前兆台网处理系统读取前兆数据速度较慢的问题,通过对数据库平台、软件算法及数据存储三方面进行性能测试,认为主要原因是云南前兆数据库存在不合理配置,以及前兆数据存储格式影响了数据库性能。为此提供了一个前兆数据库优化处理方案,通过测试表明,该方案能够极大提升云南前兆数据库的数据读取效率。     

砂层应力数据在地震前兆 Oracle 数据库的实现

针对砂层应力仪未正式接入地震前兆台网观测系统的现状,基于 Oracle 数据库的设计,使砂层应力数据能够存入地震前兆 Oracle 数据库,填补砂层应力观测数据在地震前兆台网 Oracle 数据库系统的空白。     

地震前兆观测中的大数据挖掘应用探讨

大数据挖掘研究与应用是当今的热点问题。本文简要概括了大数据研究的基本思想,分析了地震监测中前兆观测数据大数据研究的必要性,并设计了几种前兆观测大数据研究在地震行业内部的可能应用方向和具体应用问题,以期能够推动前兆观测数据利用大数据研究思想的创新应用和研究工作。     

探讨地震前兆观测中的大数据挖掘与应用

大数据挖掘研究与应用是当今的热点问题。本文简要概括了大数据研究的基本思想,分析了地震监测中前兆观测数据大数据研究的必要性,并设计了几种前兆观测大数据研究在地震行业内部的可能应用方向和具体应用问题,以期能够推动前兆观测数据利用大数据研究思想的创新应用和研究工作。     

基于LSTM-RNN的地震前兆数据异常检测新方法（英文）

研究地震前兆数据的异常变化是地震短临预测的基础,本文提出一种地震前兆数据的异常智能检测新方法,利用长短期记忆单元的递归神经网络(LSTMRNN)构建数据趋势变化预测模型,通过模型预测的误差来提取数据的异常变化。该方法不需要对原始数据进行预处理,也不需要对异常数据判断的经验积累,适用于各类不同长度的地震前兆数据异常检测。通过使用三类真实的前兆观测数据的进行方法检验,将机器检测结果与人工识别结果进行对比分析,试验结果表明,基于LSTM-RNN的异常检测方法能够准确识别各类异常,可以代替人工用于地震前兆数据的异常检测。     

异构环境下基于Rsync同步的前兆数据自动传输方案研究

针对甘肃地震前兆台网的部分数据无法自动汇集至"十五前兆管理系统"的问题,提出了一种基于Rsync同步的数据自动传输方案。本文详细介绍了该方案的原理及特点,结合前兆数据管理环境异构的现状设计了相应的操作流程。该方案的实施使不同系统环境下的前兆数据能够快速、完整、安全地实现自动传输且不需要人工参与,进一步提高数据文件的传输效率、降低资源占用率。     

震例研究中前兆数据曲线快速矢量化程序

针对历史震例中原始前兆数据缺失的情况,本文介绍了一种基于Matlab的时间序列曲线快速矢量化程序。经检验,该程序能够快速将历史震例中的前兆曲线矢量化并提取数据。所提取的数据与原始数据在曲线形态和细节方面均高度相似,可以在震例再研究中替代原始数据。     

基于GRU的汶川地震川西气井压力前兆异常识别研究

前兆异常出现的时间特征能够体现地震孕育的过程,通过分析前兆信息可以对地震进行短临预测,在地震预测研究中发挥着重要作用.然而传统的计算方法和处理分析模式已经很难快速地从海量观测数据中自动定位异常,识别的精度和适用性也存在不足.因此,本文从井生产数据出发,结合STL时间序列分解、趋势拟合、扩容理论和油气运移等,对汶川地震川西气井压力前兆异常现象和产生机理进行分析,并提出将门控循环神经网络(GRU)模型应用于前兆异常识别中.结果表明,川西地区多口井的气井压力数据在汶川地震前同时出现了异常降低现象,很好地反映出地震前的短临异常.相比于循环换神经网络(RNN),GRU模型充分考虑了井生产数据之间的复杂非线性关系和历史关联程度,能够准确地识别出气井压力的前兆异常现象,模型结果也具有较小的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),可以作为一种新思路应用于地震前兆异常识别当中.     

首都圈地震前兆数据库系统的管理与维护

介绍了首都圈地震前兆数据库系统的数据库平台、数据库结构以及数据汇集与共享服务, 给出了首都圈地震前兆数据库系统数据库复制的维护经验。为保障首都圈二市一省的数字化前兆数据能及时、连续地汇集到首都圈地震前兆台网中心, 研制了一个数据传送软件, 以便在数据库复制出现故障时将数据从二市一省前兆台网中心传送到首都圈地震前兆台网中心。该软件的主要功能包括数据传送、数据显示和图形显示。     

应用小波变换提取林甸5.1级地震的前兆异常信息

应用了小波变换理论,对2005年林甸地震的前兆数据进行分析,研究在不同尺度下前兆数据的细节变化。结果表明,小波变换的多尺度分析方法将前兆数据分解成若干频段,容易识别和提取原始测值中不易分辨的震前异常,提高了识别前兆数据异常的能力。     

利用小波变换方法识别山西形变异常信息

文章主要根据小波变换方法在不同尺度时细节的变化特征,通过一些震例对山西数字形变资料进行分析研究,发现,经过小波变换处理后的数据在细节部分达到第5层、第6层时,震前资料会显示出比较同步的长周期信号,这为识别和提取数字洞体形变资料中的趋势异常和短期异常提供了新的探索思路和方法。     

水位观测资料的小波变换及异常提取

利用小波分析方法对永安台水位观测资料进行处理,提取测点周边5次中强震前水位观测资料中存在的短临异常信息,通过分析,永安台水位资料对150 km范围内中强震前确实存在一定程度的异常反应。结果表明:小波分析方法能够有效地将一些高频信息从原数据中分离出去,并且能够得到清晰的前兆数据原始变化趋势,可以使今后各种长短期震前异常的识别变得更加容易。     

小波及小波包消噪方法在山西北部水准数据处理中的应用

文中简要介绍小波及小波包去噪的基本原理,并对代县台短水准观测数据的小波及小波包阈值去噪曲线进行对比分析。采用Matlab小波包消噪方法对山西北部水准历史资料进行处理,发现小波包消噪后的曲线既可以保留多的有效信号,又可使曲线形态更有利于异常特征分析。同时,将处理后得到的小波包消噪曲线结合长趋势观测曲线对主要震例进行分析,结果显示,周边4级以上地震前,异常对应明显,地震一般发生在水准消噪曲线低值异常时。     

Application of wavelet analysis to crustal deformation data processing

Introduction The study mainly focused on tidal information, i.e. earth tide in the continuous deformationdata processing and analysis before. And the analysis methods used were specially for earth tideonly. As to the medium-long period and non-tidal information, fitting and filtering are not the bestmethods. Because they are not able to reflect the variation process of frequency information withtime and to distinguish and extract more earthquake information, although they can eliminateyea…     

前兆水位数据处理中的小波基及其参数选择方法研究

在分析不同小波基函数特征的基础上, 详细阐述了前兆水位数据处理中小波基及其参数的选择问题, 针对多个水位测项进行了实例分析和比较。 得到如下结论: ① 在检测前兆水位数据的突变点或不规则的突变部分, 选择db6、 bior2.6、 rbio2.6、 sym4和sym6小波基效果较好, 其中选用双正交小波bior2.6效果最佳; ② 在小波变换分解层数的选取方面: 第1～2层多适用于突变异常信号的获得, 第5～6层多适用于缓变异常信号的提取; 对于数据跳变异常显著的时间段, 第4～6层能较好地还原被高频信息掩盖的趋势变化过程。     

Analyses on normal background characteristics about deformation observation data on the basis of wavelet transform method

Introduction Fourier transform that summed up a series discomposed sin functions of signal has been one of the widely used methods in the field of signal process all along. While for time information be-ing thrown away by this transform, it is difficult for us to judge when a special signal occurs on the way. Though short time Fourier transform (STFT) was developed later, which can probe local features of signals, it can not reveal what is really there because uniform window functions de-fin…     

Application of wavelet analysis to crustal deformation data processing

The time-frequency analysis and anomaly detection of wavelet transformation make the method irresistibly advantageous in non-stable signal processing. In the paper, the two characteristics are analyzed and demonstrated with synthetic signal. By applying wavelet transformation to deformation data processing, we find that about 4 months before strong earthquakes, several deformation stations near the epicenter received at the same time the abnormal signal with the same frequency and the period from several days to more than ten days. The GPS observation stations near the epicenter all received the abnormal signal whose period is from 3 months to half a year. These abnormal signals are possibly earthquake precursors. Foundation item: Joint Seismological Science Foundation of China (604021) and National Natural Science Foundation of China (40074024).     

利用小波方法分析新43泉气氡异常特征

2010年7月2日、2012年1月8日先后在新疆和硕县境内发生MS4.7和MS5.0两次地震,新43泉距两次地震震中均小于200 km,利用小波变换对气氡资料进行分析后发现,两次地震前3～6个月气氡资料出现异常.又对2012年轮台、和静两次5级以上震例进行验证,结果令人满意,认为小波分析方法是地震前兆数据处理的一种有效方法.     

福建定点和流动跨断层对台湾强震的反映及特征研究

借助Madab平台,应用能给出不同尺度下信号分解的近似部分和细节部分的小波变换方法．分析了福建省定点和流动跨断层场地的短水准形变观测资料。福建天马定点跨断层2003-2007年短水准观测资料的小波分析结果显示。分解到第七层的近似信号在极值和拐点出现前后往往有中强地震发生。由于福建省流动跨断层短水准测量为不定期观测,为取得等时间间隔的时序数据,我们采用三阶样条插值．在此基础上进行小波分析,发现分解到第三层的细节信号在台湾1999年“9．21”南投Ms7．6级地震前有明显的年变规律被破坏的现象．     

利用小波变换方法分析形变观测资料的正常背景变化特征

为定量刻画数字化形变观测资料中背景信息和噪声的时 频分布特征, 本文应用二进小波变换方法, 通过对小波分解的主模特征和随机白噪声识别因子变化特征分析, 剖析了山东数字化形变观测资料的正常动态背景和噪声变化规律. 结果表明, 当尺度取2, 3和4时, 分解后的细节部分存在着1/4日波、 半日波、 日波和半月波等准循环周期信号, 其中尤以尺度为3时的信号波幅最大; 尺度取1和5时的细节部分主要包含着噪声; 通过分析和追踪指定尺度的数字化形变观测资料小波变换的非震异常特征变化, 可望捕捉到与强地震孕育过程有关的前兆异常信息.