基于Python爬虫技术的高精度地震目录更新程序的设计与应用

首先,基于Python爬虫技术,实现了高精度定位结果的地震目录的自动下载;然后,针对省局台网快报目录汇总后存在重复定位地震的问题,提出了一种能够有效筛除重复定位地震的方法;最后,分析EQ3格式地震目录的二进制结构,实现了高精度定位结果的地震目录向EQ3格式的转换。实际应用表明,该程序能够显著提高EQ3格式地震目录更新的工作效率,更高定位精度的地震目录也有助于对地震活动性进行深入分析。     

地震目录快速转换软件

基于GIS的新一代地震预报软件系统MAPSIS,是一个全新的、在Windows平台上,整合Mapinfo6．X的软件系统。它技术一流,功能齐全,方便实用,是分析预报人员的好帮手。它提供了测震资料分析的许多方法,有许多方法都需要提供地震目录。而MAPSIS所采用的地震目录格式主要有txt格式、eqt格式、wkf格式,而对来自网上的地震目录不能直接应用,     

EQ3地震目录格式及其在SQL Server数据库中的实现方法

首次正式公开测震学综合应用软件系统中定义的EQ3地震目录格式的数据结构, 介绍了该结构用C语言定义的方式, 并把EQ3格式与目前地震系统内常用的地震目录处理应用格式进行了比较。 EQ3格式是一种二进制格式, 在设计中充分考虑了表示地震震中精定位结果的要求, 多个震级参数共存的方式也与国际上的表示方式相一致。 震源机制解参数与地震基本参数之间的索引联接有效地减少了数据冗余, 同时也为高效的数据处理打下良好的基础。 而且, 文中还详细论述了EQ3格式在SQL Server数据库中存取的实现方法。     

辽宁数字化地震目录编辑

本文简述了基于MS Office套件的Excel和Word编制辽宁省地震目录编辑软件的过程,简介了辽宁省编辑地震目录软件的使用方法。该软件建立了通用的目录、报告数据库,定义出既完备又有利于检索和程序处理的库结构;编制了若干格式转换程序和自动入库程序。使多个来源于不同格式的数据,能自动合并到目录、报告数据库中;编制了基于通用目录、报告数据库的打印程序;编制了转换程序,在windows环境下实现上报国家地震局格式和适合辽宁地震预报使用需要的格式。     

从CSCE到网络文件

中国地震要求各台网每月上网传输地震目录,并提供了文件格式。各台网每月用ＣＳＣＥ编目系统编辑地震目录,但其格式不是地震局所要求,所以要求进行文件的格式转换。本文针对此问题进行了探讨。     

福建数字地震台网地震编目系统

开发了福建数字地震台网的一个地震编目系统,该系统具有如下功能直接使用人机交互分析处理系统输出的地震定位结果文件,对地震目录和观测报告数据库进行自动更新;多种格式地震目录和观测报告文件的输出;在矢量地图上进行点查询与区域查询等。本文就该系统的概况、特点及开发技术予以介绍。     

数字遥测地震台网数据管理与服务系统(MASS系统)的研制

MASS系统采用MS—SQL Server 2000数据库,对地震目录、地震观测报告、地震波形数据、地震速报目录,及与其对应的标准地震目录、脉冲标定波形、系统标定波形及幅频特性曲线、台站要素数据等,进行了系统管理,使用户可以快速从网上检索统一整理、格式一致的各种数据资料;为预报和科研人员提供了良好的服务。同时有利于台网工作质量的现代化管理。     

厦门市地震局目录格式及转换

要详细分析了厦门地震台网使用的两种数据格式的基础上,根据实际需要编写了两个格式转化程序,实现了对Superseis软件包所使用目录格式的自动化输入,减少了出错率,尤其是在有感地震发生后,使产生的大量目录实现整批录入,提高趋势判定的速度和工作效率。     

地震月报目录数据转换程序的设计和实现

分析了在地震璃目中数据转换的格式和转换程序设计方法，利用数据库语言编写了数据转换程序，为地震月报目录和历史地震目录编目提供了实用工具软件。     

基于Datist的地震目录资料自动下载与数据存储

地震目录在地震预报和震害分析等工作中具有重要的科学研究价值。从网站上手动下载各个地震目录资料时效率比较低下,此外由于下载的地震目录格式固定,对开展更广泛的数据服务具有一定的局限性。为了提高地震目录资料的下载效率,采用节点流程的方法对地震目录文本进行自动下载,并将其解析后存储到数据库,实现了高效率的地震目录资料自动下载和数据存储功能,方法简单灵活,可为科研预报及相关地震数据应用服务提供相应的数据支持。     

测震数据对象关系映射软件包设计

在深入研究JOPENS数据库数据模型,SEED文件格式基础上,通过对Jrdseed开源软件包进行继承、功能扩展与封装,设计实现Java环境的测震数据对象关系映射软件包。即使不了解测震数据存储标准,也能应用该程序,只需调用该通用软件包接口,便能高效便利的从多种数据来源(来自JOPENS数据库中的连续波形、事件波形以及SEED文件)轻松获取解压缩处理后的测震数据,使研发效率获得大幅提升。     

SeisProc：基于ObsPy库的地震数据处理软件

在已有地震数据处理软件的基础上,为了进一步丰富和完善地震数据处理工具库,基于ObsPy模块库,设计并实现了一款简单易用、可拓展的地震数据处理软件SeisProc。该软件利用ObsPy提供的信号接口,实现了对多种格式的地震数据文件的预处理功能,应用PyQt5库设计GUI,实现数据预览、格式转换、波形绘制和预处理等功能。     

PBS 型地震仪 CF 卡 FAT32文件系统原理与实现

阐述 PBS 型地震仪 CF 卡的工作原理、硬件电路接口设计及底层驱动设计,并按照 FAT32文件系统格式,实现文件存储,可方便地震记录文件在 Windows 系统下的识读,为后期数据分析与解释提供便利。     

CDSN台站典型震例数字地震图库的建立

主要描述利用ＵＮＩＸ的ＳＨＥＬＬ组合命令实现数字地震图库的建立。图库按时间顺序排列,地震波形文件与数据库中相关的表（ＴＡＢＬＥ）分开存放,波形文件是以ＣＳＳ３．０格式存储的,符合ＡＲＳ的使用习惯。使用时用户只需更改数据库的名字,即可使用功能很强的ＡＲＳ分析软件,对数字地震图进行回放处理等操作     

HNS.BAS软件在地震观测报告数据处理中的应用

HNS．BAS是一个地震数据处理软件，用于把地震数据处理成中国地震局要求的地震观测报告。此软件在输入地震数据时，操作便捷，并具有多种数据处理功能，最后自动生成地震观测报告。     

Mallat算法在数字地震信号压缩中的应用

地震台站多、数据采集量大,日产出数据量庞大,研究数字地震信号的压缩方法成为行业热门课题。尝试将Mallat算法应用于数字地震波形数据压缩。选取不同的小波分解函数,对不同类型的数字地震信号进行3—5层的小波分解,将得到的小波系数进行分层硬阈值重构运算,对原始信号和处理信号进行压缩。分析可知,Mallat算法压缩比更高,与原始信号相比,重构信号不失真、能量保留系数高。     

中国数字地震台网（CDSN）数据文件系统：—CDSN应用系列论文一

中国数字地震台网(CDSN)观测并生成的数字地震资料是开展数字地震学研究必不可少的高质量数据源。为了使科学家们更好地使用这些数据,本文主要从数字地震资料产生出的各个环节、数据结构与格式、数据物理量之间的换算向读者作概括的介绍.希望读者对数字化地震资料的数据文件、数据记录、数据字均能有透彻的理解,从而节省时间和精力,提高资料的使用率。     

Implications of surface wave data measurement uncertainty on seismic ground response analysis

The extent of data uncertainty of surface-wave measurements may have significant consequences on 1D seismic response analysis and it may lead to inaccurate estimate of design ground motion. In this paper, an attempt has been made to quantify the data measurement uncertainty from a large repetition of the field data at two test sites and to determine bounds of data uncertainty. In the inversion with neighborhood algorithm, we generated profiles below the misfit value calculated from the uncertainty bound. Equivalent profiles have been selected covering the whole misfit value range and these profiles are subjected to equivalent linear 1D ground response analysis. The results of seismic response analysis are presented in the form of amplification spectra and response spectra which show remarkable variations. Significant variation is observed in peak frequency and peak amplification and it differs from one site to the other based on their measured data uncertainty bound. Peak Ground Acceleration (PGA) and peak spectral acceleration at both the sites reflect very high Coefficient of Variation (COV).