使用MATLAB获取地震前兆数据库中观测数据

地震前兆数据库中的观测数据具有极高的科研及应用价值.MATLAB作为具有强大功能的科学计算及分析平台是地震前兆数据分析的得力工具.虽然如此,但MATLAB提供的数据库工具箱并不能完全操控基于ORACLE的前兆数据库.因此,直接通过MATLAB获取前兆观测数据进行后续的前兆统计及分析工作受到了影响.本文首先介绍了主流的数据库访问机制以及在MATLAB中如何实现以这些机制对前兆数据库进行访问并指出了其中的缺陷;然后,给出了通过组件对象模型(COM)的访问方式获取前兆观测数据的方法;最后,给出了使用该方法进行函数封装后,在实际应用中的实例的全部源代码.通过本文提供的方法,台站工作人员或科研人员可以快速、方便的通过MATLAB获取前兆数据库中的相关信息进行科研及日常管理工作.     

Microsoft SQL Server 2000在天津市地震前兆台网中心的应用

主要介绍了《天津市地震前兆台网管理软件》的数据库管理功能及其在前兆台网中心的重要作用,VB管理数字化前兆数据库的关键技术、HTTP方式访问数据库的方法以及地下流体月报表打印源码实例等。     

前兆数据自动化处理与信息推送技术研究

基于形变、流体、电磁学科等宏、微观资料为基础的会商业务流程,利用Datist数据专家与Oracle关系型数据库,使用SQL及MATLAB等语言,开展地震分析会商技术系统的开发与研究,实现了在云环境下前兆数据自动化处理与产品信息推送,有效服务了日常震情跟踪和会商。     

数字前兆资料分析处理系统的设计与研制

数字前兆资料分析系统集成了数字形变、电磁、流体资料的前兆数据处理和信息提取技术,可实现不同周期异常的后台自动计算,以及从数据准备到报告PPT自动生成的一键工作流程,并具备专业异常分析和GMT交互制图功能,为行业内外用户提供前兆产品动态网页浏览和不同权限的数据下载服务.建立数字前兆资料分析处理系统,可提高数字化前兆资料分析自动化处理能力,为建立健全数字地震预测技术和方法奠定基础.     

小波分析在青藏高原东北缘地区地震前兆观测资料处理中的应用

分析地震前兆观测资料是地震预测研究的核心,通过对大量的前兆资料的研究,发现利用小波多分辨分析对于前兆资料有着很强的处理功能。利用该方法对1980年以来的青藏高原东北部地区地震前兆观测资料进行处理和分析,初步得出了地球物理场（形变、流体、地温场等）的阶段性转折变化一般发生在数年强震活动组前的结论。     

基于TCP/IP协议的前兆数据管理软件

为了实现地震前兆数据向中国地震局的报送、数据及时录入SQL数据库,本文介绍了一种前兆数据管理方案,并且在TCP／IP协议上使用VB编写了软件,介绍了程序编写的主要方法。     

数字前兆观测地震异常短临特征的初步研究

以高频序列分析处理方法,对2001年以来首都圈及外围部分地区的数字化前兆观测资料进行处理分析。所采用的数字前兆分析方法主要有两种：①原始图像变化形态研究,观察分析图像的突变、潮汐畸变、振荡、脉冲等微动态变化特征;②通过滤波等方法研究提取数字前兆资料的高频信息在地震前后的变化特征。并结合首都圈地区ML4．5以上地震,对数字化前兆的短临特征进行研究。     

地震前兆观测资料的分形处理方法

本文从自仿射分形的角度探讨地震兆汾观测资料的分形处理方法。在对自仿射分形的分维量测方法进行对比分析的基础上，给出了处理地震前兆观测资料较为适用的分形方法和满足计算需要的样本点数，从对部分水氡和地电阻率资料进行了处理分析中，得到了有益的启示：地震前兆时序观测资料可用分形方法处理分析，分维值可反映观测资料的结构变化特征，其作为一个无量纲量为综合对比分析各类前兆现象，探讨地震前兆场的复杂性特征提供了有效     

甘东南4井水温资料在汶川M_S8.0地震前后的异常变化特征分析

较为系统地分析了甘东南成县、樊坝、清水温泉、两水4口水温井自2007年以来的水温观测数据,发现在2008年5月12日汶川MS8.0地震前后4口水温井资料都出现了不同程度的前兆异常变化,但前兆异常信息大部分淹没在趋势上升的背景中。为了更好地提取前兆异常信息,文中采用了流体资料处理时常用的差分法、变差率法、从属函数法、趋势速率法等前兆异常信息提取方法,对数据进行了处理,并分析了4井水温前兆异常变化特征。     

地城前兆数据库及处理系统（JSOMEN）介绍

“九五”重点项目江苏省地震应急指挥系统建设中提出了建立基于Web的系统集成，全省地震前兆观测数据库及分析预报系统的建设是其中的一项重要内容。为此与中国地震局分析预报中心合作建立了江苏省前兆数据库和分析预报方法集成系统JSOMEN，编写了适用于江苏前兆观测资料的控制主表，用C，VB等语言编写程序整理入库了1990年以来全省43个测点75个测项的一百多万组前兆观测数据，同时建立了台站和市局的前兆数据库，以达到全省前兆观测数据的共享。     

小波分析在前郭水化观测资料处理中的应用

本文从小波变换原理入手,选取正交小波（Daubechies小波）对前郭井近10年水化观测资料进行分析,结果表明小波分析可以很好的抑制数据的干扰,将原始信息中高频信息和低频信息分辨出来。运用小波变换对观测资料进行处理后,映震效果明显优于原始资料,一些趋势变化和短临变化更直观,异常信息更加丰富,更有利于利用前兆数据进行地震预测。     

小波分析法在海拉尔地震台前兆数据处理中的应用研究

应用小波变换法可对不同频率成分进行分解的特性,选取db4小波基函数,尺度为1~8阶,对海拉尔地震台前兆资料进行分析研究。结果表明,应用小波变换方法可较容易地识别和剔除气压、场地环境干扰等影响海拉尔地震台伸缩仪观测资料精度的诸多因素,气压和场地环境干扰在小波细节分解d 3~d 6部分异常显著;小波变换法对同震效应的识别、提取和去除具有良好效果,远震在小波细节分解d 3~d 5部分异常显著,近震在小波细节分解d 1~d 3、d 6~d 8部分明显;爆破信号在小波分解d 1~d 8部分中均清晰可见,异常的宽度和幅度变化不大。因此,应用小波分解法能有效识别无法判断的干扰源。     

上海佘山钻孔形变观测资料正常背景噪声变化特征分析

对上海佘山钻孔形变观测资料正常的背景噪声进行初步分析并定量刻画其正常信息场的变化特征。结果显示:上海佘山形变观测资料的小波变换细节部分不同尺度包含着不同的信号成分,通过研究形变观测资料小波变换各尺度信号的非震异常特征变化,可能会捕捉到与地震孕育过程有关的前兆异常信息。     

水位、水氡小波分析中期异常提取方法

利用小波分析方法在时间域和频率域都有较高分辨率的特性,建立了水位、水氡的小波中期异常提取的方法.该体系包括研究(预测)目标地震的确定、井(泉)和测项的初选、小波异常的提取及异常性质的鉴定等7个步骤.采用小波异常提取方法,研究了华北、四川及邻区、海南多年积累的震例资料,分析了水位、水氡小波异常与地震活动之间的关系,给出了...     

福建省数字化形变资料的异常分析

为了提取中短期地震前兆信息,对福建省2006～2008年数字化形变观测整点值资料进行了二进小波多分辨率分析,结果表明：小波分析结果的细节部分dn主要包含周期为2n-2a＋1小时的信号,而近似部分‰包含所有周期大于2n＋1小时的信号;在此期间,福建省及其邻近地区的中强地震发生前,多数形变观测台站或测项同步接收到了周期大约为21～43d幅度较大的异常信号,这些信号可能是地震前兆。     

数字化气体流量观测数据的干扰排除

分析了保山、庐江数字化气体流量观测干扰数据产生的原因.干扰数据的特点以及这些数据的实际意义,提出了剔除干扰数据方法,在数据分析和数据的使用中起到了较好效果.     

网上前兆数据动态时间变化无人值守警视系统

在Windows环境下开发了应用软件“网上前兆数据动态时间变化无人值守警视系统”。该软件基于安徽省前兆数据传输网上的14个台站、各学科(117个测项)前兆数据格式等特点,随时间的递增自动循环完成检索、汇集、处理、初级分析、绘制和显示时间变化曲线、报告缺测缺记时效等任务。能快捷、可视化地监知各台站、各学科前兆数据的时间变化情况。     

应用小波变换提取张北地震的震磁效应

以1998年1月10日的张北地震为例,应用小波变换及傅里叶分析,分析震中附近的6个地磁台站在地震前后共6个月的地磁场三分量分钟值采样数据.发现各个地磁台站记录的地磁场Z分量在张北地震前三个月内出现不同程度的异常现象,这种现象的出现频率随着离发震时间越近而越来越高,出现的地点由南向北迁移.地磁场H和D分量没有此类异常出现.用这6个地磁台出现异常时同一频率所对应的振幅值绘出等值曲线,得到的图形是稳定的四象限分布,震中基本上位于0～3nT的等值线上.结果表明小波分析是提取地震磁效应的有效工具,同时也证实了地震磁效应的客观存在.     

用小波法研究台湾省两次7.6级大震前后仑坪台的地磁变化

用小波法分析了台湾省两次Ms 7．6大震(1986年花莲大震和1999年集集大震)前后仑坪台的地磁变化。从小波分析得出的“日变幅差”变化看,两次大地震前一个月内都有异常变化,花莲地震前出现负异常,集集地震前出现正异常。     

汶川8.0级地震前定点形变异常特征

对汶川8.0级地震震中周围800 km范围内近50个定点形变台站资料作小波变换处理,发现从震前3个月开始,30个台站资料处理结果显示有异常出现.距震中200 km以内的台站,其异常信息主要集中在小波分解的细节部分第6层;距震中200-550 km范围内的台站,其异常主要集中在第7层或第8层;距震中550-650 km范围内的台站,其异常主要集中在第8层或第9层.表明异常信息的频率随着各台站距离震中的远近呈现由低到高的特征.