主成分分析法在汶川地震预测中的应用

选择与地震强度有关的3级以上地震频次N（ML≥3．0）、b值、η值、Mf值、C值和A。值等6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约简。这6个参量之间有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,但是根据主成分分析可以得到映应地震强度特征的综合指标W,发现该指标W在汶川8．0级大地震前出现明显的异常变化。这表明综合指标可可以较好的反映地震活动的异常特征。     

利用主成分分析法研究东北地震活动异常

选择与地震强度有关的地震频次N(ML≥3.0)、b值、η值、Mf值、A(b)值和AC值共6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约简。这6个参量之间有一定的相关性,在不同时段各参量的变化各有所异。根据主成分分析可以得到反应地震强度特征的综合指标W。1970年以来东北14次5级以上浅源地震前W都出现明显的异常变化,震后恢复。这表明综合指标W可以较好地反映地震活动的异常特征。     

主成分分析法在林甸Ms5．1地震回顾性预测中的应用

用2005年林甸Ms5．1级地震前后震中附近的地震资料,选择与地震强度有关的3级以上地震频次N、b值、Mf值、C值、和Ac值等6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约简。这6个参量之间有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想。但是根据主成分分析可以得到反映地震强度的综合指标W,发现该指标在震源区附近出现明显的异常变化,震后异常恢复。表明综合指标W可以较好的反映地震活动的异常特征。     

主成分分析法在辽宁地区地震预测中的应用

采用多因子分析的主成分分析法,选择与地震活动强度有关的地震频次N(ML≥3.0)、b值、η值、Mf值、A(b)值和Ac值等6个参量进行分析,实现对上述参量的有效约简,得到反映地震强度特征的综合指标W.发现指标W在辽宁海城7.3级、岫岩5.4级地震前出现明显的异常变化,震后恢复.表明综合指标W可以较好的反映地震活动的异常特征.     

主成分分析法在地震预测中的应用研究

用1979年7月9日江苏溧阳6．0级地震前后震中附近地区的地震资料，选择与地震活动强度有关的3级以上地震的频次N、b值、η值、A（b）值、Mf值和Ac值等6个参量进行主成分分析，实现对上述参量的有效约减。这6个参量之间具有一定的相关性，各参量在不同时段的变化各有所异，预报效果并不理想。但是根据主成分分析可以得到反应地震强度异常特征的综合指标形，发现该指标在2次溧阳地震前出现明显的异常变化，震后异常恢复。表明综合指标形可以较好地反映地震活动异常增强的特征。文章还对与主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论。     

主成分分析及地震活动参数的约简

选择从不同侧面反映地震活动时、空、强特征的地震频次N(MLge;3.0)、b值、eta;值、A(b)值、Mf值、Ac值、C值和D值8个参量进行主成分分析. 通过主成分分析方法可以得到反映地震活动时、空、强异常特征的综合指标W. 通常这8个参量之间具有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想. 但是综合指标W在华北13次5.8级以上地震前出现明显的异常变化. 表明综合指标W可以较好地反映地震活动时、空、强异常特征. 本文还对主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论.      

使用因子分析方法研究吉林前郭地震前的地震活动异常

本文用2006年吉林前郭MS5.0级地震前后震中附近的地震资料,选择反映地震活动时、空、强特征的地震频次N（ML≥3.0）、b值、η值、A（b）值、Mf值、Ac值、C值和D值8个参量进行因子分析。这些参量之间有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想。根据因子分析得到反映地震活动时、空、强特征的综合指标Wfa值,该指标在前郭MS5.0级地震前出现明显异常变化,表明综合指标Wfa值可以较好地反映地震活动的异常特征。     

地震活动参数约简的因子分析方法

目前地震活动性分析有许多指标参量,各参量在不同时段变化各异,预报效果不理想。由于各参量之间通常具有一定的相关性,本文选择地震频次N(ML≥3.0)、b值、η值、A(b)值、Mf值、Ac值、C值和D值8个参量进行因子分析,得到的反映地震活动时、空、强异常特征的综合指标Wfa。结果表明Wfa在2005年江西九江5.7级地震和华北14次5.7级以上地震前出现明显的异常变化,可以较好地反映地震活动时、空、强异常特征。还对因子分析的有关问题进行了讨论。     

基于数据挖掘的东北华北MS≥5.0地震活动参数综合指标分析

根据地震活动参数的数据特征,以2013年内蒙古科尔沁M_S5.3地震为例,引入主成分分析和因子分析两种数据挖掘方法,在信息损失尽可能少的条件下,实现对参数变量的约简降维,并提取综合指标W.研究显示,2013年科尔沁M_S5.3地震前两年,W值变化显著.在进一步的单因子分析中,从综合后的参数变量信息中重新提取了具有物理意义的多个单因子综合指标,消除了大量信息重叠所造成的不一致,实现了对综合指标的细化分析.在此基础上,对东北华北29次M_S≥5.0地震的11个地震活动参数(频次N,b值,η值,A(b)值,M_f值,AC值,C值,D值,E值,R_m值,响应比Y)进行主成分分析,其结果显示,主成分综合指标W在震前1-2年均出现了明显的异常变化,这充分说明综合指标W可以用作地震预报研究的综合异常参考判据.      

使用因子分析方法研究九江5.7级地震前的地震活动异常

使用2005年11月26日江西九江5.7级地震前震中附近地区的地震资料, 选择反映地震活动时、 空、 强特征的地震频次N(M_L≥3.0)、 b值、 η值、 A(b)值、 Mf值、 Ac值、 C值和D值参量进行因子分析。 这些参量之间具有一定的相关性, 各参量在不同时段的变化各有所异, 预报效果并不理想。 但是根据因子分析可以得到反映地震活动时、 空、 强特征的综合指标W_fa值, 该指标在九江5.7级地震前出现明显的异常变化。 表明综合指标W_fa值可以较好地反映地震活动的异常特征。 文中还对与因子分析结果的有关问题进行了讨论。     

Primary component analysis method and reduction of seismicity parameters

Introduction Data mining (SHAO and YU, 2003) is a new kind of technique developed with database and artificial intelligence in recent years, which processes the data in the database to abstract the im- plied and pre-unknown, but potentially useful information and knowledge from large amounts of incomplete, noisy, blurring and stochastic data. For data mining, data purging is an important link beforehand that includes eliminating noise, making up lost domain, and deleting ineffective data, as…     

人工神经网络在地震中期预报中的应用

将ＢＰ神经网络用于地震中期预报。使用一些常用的地震学指标作为神经网络的输入,而将ＢＰ神经网络的输出作为表征地震活动增强的特征参数Ｗ１,并将其用于华北地区进行空间扫描。结果表明,中强地震前１～３年未来震中周围通常出现明显的Ｗ１值中期异常区,该方法具有较好的中期预报效果。     

运用地震活动时间扫描分析方法的综合预测信度预测地震时间的研究

认为地震活动度5、P(b)值、A(b)值、b值、小震调制比Rm、地震时间熵Q^l、算法复杂性AC、地震非均匀度GL、多分维均值Dq、地震集中度C值、地震演化指数YH、地震强度熵Q^E、G-R关系偏离度η、缺震和等效震级M^*等15种地震活动时间扫描分析方法对东南沿海地震带西段4．8级以上地震的发震时间具有一定的预测能力,并将这些方法在震前所显示的异常同步性引伸为地震时间预测信度同步性,初步确定了各种地震活动参数首次出现异常后4．8级以上地震发生在不同时段上的信度,证实了震前预测地震时间信度的同步性要远好于异常同步性,进而计算出这15种分析方法的综合预测信度。研究发现,运用综合预测信度可以较为明确地预测出M≥4．8级地震的发生时段,如果在所预测时段内同步发生了地震活动度．S、P(b)、A(b)和b值异常(并非都要全部发生),则有可能做出6个月内发震的短期预报。     

Gorkha earthquake (MW7.8) and aftershock sequence: A fractal approach

On April 25, 2015, Nepal was struck by the M_W7.8 Gorkha earthquake followed by an intense aftershock sequence. It was one of the most destructive earthquakes in the Himalayan arc, causing more than 8900 fatalities. In this study, we analyzed the dataset (429 events, magnitude of completeness (M_c) ≥ 4.2 local magnitude) of the first 45 days after the Gorkha earthquake to estimate the seismicity parameters b-value, D-value, and p-value. We used the maximum likelihood method to estimate the b-value and Omori-Utsu parameters, whereas the correlation integral method was applied to estimate the fractal dimension (D-value). The analysis was carried out using running and sliding window techniques. The lowest b-value (0.57 ± 0.04) and the highest D-value (1.65 ± 0.02) were computed at the time of the Gorkha earthquake, after which the b-value significantly increased to a maximum of 1.57. It again dropped to 0.93 at the time of the major aftershock on May 12, 2015. The D-value showed an initial quick drop and then decreased in a wavy pattern until the end of the study period, indicating the clustering and scattering of earthquakes in a fault region. The b-value contour map identified the eastern part of the study area as a high stress region (b = ～0.8), implying that the stress shifted to that region. The D-value contour map reveals that the seismogenic structure shifted from linear to planar in the region. The rate of aftershock decay (p = 0.86 ± 0.04) for a short period reflects that the level of stress decreased rapidly. This study helps to understand the level of stress and seismicity pattern of a region, which could be useful for aftershock studies.     

核电厂地震安全性评价衰减关系影响分析

地震危险性分析中的不确定性处理和表征,一直是核电厂厂址地震安全性评价中倍受关注的重要问题,尤其是日本福岛核事故后,无论是确定核电厂厂址的设计基准地震动,还是进行核电厂地震风险评价,都更加重视地震危险性分析中的不确定性.本文通过理论分析重点说明了衰减关系的不确定性,包括标准差和截断水平对核电厂地震安全性评价的影响,并在此基础上,通过算例和讨论说明了概率性方法截断水平的选取问题,探讨了现行确定性方法和概率性方法在截断水平选取上的差异.分析计算结果表明,在地震活动较弱的区域,概率性方法截断水平为3,确定性方法截断水平为0的现行做法是恰当的.但是,对于发震构造大震复发间隔较小的区域,为了使二者在超越概率方面协调,恰当提高确定性方法的截断水平更为合理.     

古登堡-里希特定律中的b值统计样本量研究

b值是研究地震活动的重要指标,其广泛应用于地震危险性分析和地震预测研究之中,与实际资料的完整性、样本量的大小、计算方法等因素有着重要的关系。常见的b值计算方法有最小二乘法和最大似然法,样本量的大小对这2种方法影响很大。本文利用蒙特卡罗模拟地震目录和汾渭地震带实际目录作为样本,从中抽取不同大小的样本量进行计算,研究不同样本量下这2种方法计算得到的b值与设定值或真实值之间的差别。结果表明,最小二乘法需要的最低样本量为1000,最大似然法为200;当样本量达不到要求时,计算出的b值是不可靠的;由于对样本量的要求不同,前者适用于计算区域的整体b值,而后者在研究某区域b值在时间轴上的变化方面更有优势。本研究为确定2种b值计算方法对样本量的最低要求提供了参考依据。