地震前兆数据异常自动检测报警系统

通过对地震前兆数据的分析与研究,研制了一套地震前兆数据异常自动检测与报警系统.该系统可实现测项分量与检测方法的自由定制,通过利用相关分析、差分检测、固体潮相关检测、方差检测、台阶检测与金日光第四统计力学群子统计理论等多种检测方法,实现了对数据的自动异常检测与报警.试验证明,该系统有效可行,可为地震数据监测人员与地震预报...     

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。     

多项地震前兆观测数据的综合参数

根据中强地震前前兆观测资料的异常特征和各种前兆异常可信度的差异,考虑到单项观测数据和多项观测数据的相互联系,提出了用综合参数S描述多项前兆观测数据整体变化。结果表明,与单项前兆观测数据比较,综合参数S有变化平稳、震前异常反应明显等优点,可以作为地震预报实践中识别前兆异常的方法之一。     

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.     

地震前兆仪器实时数据动态与异常报警

利用后台多线程与事件触发技术,实现对地震前兆仪器实时数据的动态展示;通过对实时数据进行长短窗比值与4倍均方差、时均值、日均值等计算,实现实时数据的异常报警功能,并将该功能模块封装成独立控件供用户使用。该控件可实现对全国所有支持实时采集的前兆仪器进行实时数据采集与动态曲线绘制,可实现对各仪器测项实时曲线的浏览观测,具有自动连接、断网重连、网络状态显示、数据异常报警等功能,同时起到仪器监控的目的。     

基于DBSCAN的地震电离层扰动异常数据检测方法

电离层扰动变化可以作为地震的短临前兆，为提升电离层扰动数据分析准确性，剔除异常数据，提出了基于DBSCAN的地震电离层扰动异常数据检测方法。首先利用DBSCAN方法的中心思想，分析电离层扰动数据，结合无线传感器网络数据的特点，将欧式距离设定为指标，对比不同电离层扰动数据并进行划分聚类，然后计算地震电离层扰动数据相似度。再利用DBSCAN方法提取相关的环境特征集，通过特征集实现地震电离层扰动异常数据检测。最后实验分析与传统方法相比，运行时间、误报率、漏报率以及检测率的对比结果。结果表明：所提方法的所需时间短，误报率和漏报率明显降低，检测率大大提高。     

基于粗糙集理论的地震前兆综合预测研究

以实际震例的异常数据为样本,利用粗糙集理论的离散、约简和推理功能,对地震前兆异常属性进行约简,进而对地震震级进行推理分类.初步结果表明,该方法可以在一定程度上找到异常数据与震级之间的内在联系,是一种可行的地震前兆综合预测方法.     

形变观测数据的多异常形态统一识别

地震前兆数据中的形变观测数据变化复杂,地球物理场变化和环境干扰等信息识别与剔除是与地震相关现象分析的关键.传统的信号识别主要采用回归分析、经验模态分解、频域信号分解等方法,但它们难以统一识别高幅值变化(尖峰、阶跃)与高频变化波形.本文利用信息熵参与形变时序数据的自动化分段构造子序列,一定程度上避免了这两种波形被分割的弊端,然后以统计描述方式表达子序列,最后利用角度异常因子(Angle-Based Outlier Factor,ABOF)和局部异常因子(Local Outlier Factor,LOF)构建对数函数定义离群点,以解决统一识别高幅度变化与高频率变化的问题.实验表明,对于特征向量维度变化的情况,LOF-ABOF算法的计算效率呈线性变化关系;在特征表达策略改变的情况下,该算法对高幅值变化和高频变化的异常识别效果良好.本文所提供方法可以检测出高幅值变化与高频率变化的异常形态,为地震前兆数据中形变观测数据"前兆信号"的识别提供指导与参考,为深入认识地震现象及其产生机理奠定基础.     

基于混编的地震前兆数据可视化系统

随着地震前兆台网数字化改造的不断发展,工作人员对地震前兆软件海量数据处理能力的要求不断提高。基于混编的地震前兆数据可视化系统所采用的混合编程模式,与传统方法相比,同时兼具了更好的友好人机界面、更强大的数据分析可视化能力等优点。实验表明,该系统能提高地震前兆工作的效率与质量,具有很好的可行性和高效性。     

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.     

新疆数字地震前兆观测网络建设

介绍建设完成后的新疆数字地震前兆观测网络的整体功能,以及各种前兆观测手段在全疆的分布情况,给出了新疆数字地震前兆观测网络整体结构,数字地震观测仪器的基本信息、前兆观测数据管理模式等。     

海口市向荣村井水位数字观测资料的动态曲线重叠处理方法

动态曲线重叠法是一种数字前兆观测资料的计算机分析处理方法。用它可以把与观测环境密切相关的环境噪声通过动态曲线叠加处理办法去掉,突出展示反映地震短临异常形态的阶变、脉冲等剧变类信号。通过对海口市水位观测资料的处理检验,取得了很好的效果。该方法可以广泛应用于不同地区、不同前兆观测领域中。     

基于Mann-Kendall法的地震前兆观测数据异常分析

应用Mann-Kendall法对1998年泾阳4.8级地震和2009年高陵4.4级地震某些指标数据序列进行异常分析.分析结果表明地震前兆观测数据的某些指标呈现出异常变化,应用此方法可以确定出突变的具体时间.本研究对地震预报预测有积极作用.     

利用 SQL Server 实现 MODIS 数据存储与读取

应用 SQL Server 服务器数据库,存储 MODIS 卫星遥感热红外影像数据,并探索较为合理的节省服务器磁盘空间的数据存储方法。此项工作对应用于地震观测预报领域的其他遥感数据的存储、读取等基础工作具有参考性。     

人工神经网络在地震前兆混沌时间序列预测和处理中的应用

人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型,具有很强的非线性映射功能．把它引用到地震前兆观测数据的分析处理中,可为前兆观测更好地服务于地震分析预报开辟出一条新路,也是对人工神经网络方法应用的推广．本文分析了时间序列的可预测性,给出了用人工神经网络预测地震前兆混沌时间序列的方法,并以江宁台和徐州台SQ 型地倾斜仪观测及溧阳台体应变观测的时间序列为例,对其作了预测和处理．结果表明:用该方法处理达到的精度能满足实际工作的需要,因而该方法在今后的实际地震分析预报工作中具有重要应用价值．      

怀4井氦气浓度异常与地震对应特征

运用原始日测值曲线法及一阶差分法，对河北省怀来后郝窑地震台4号观测井逸出氦气含量观测数据进行分析，定量计算几次震例发震前异常，认为怀4井氦气浓度异常变化能够反映当地地震活动变化趋势，即该地区地震活动性高，则观测井氦气浓度测值升高；氦气异常一般出现在地震发生前15—30天。     

地震观测仪器的现场总线技术

论述了当前地震观测仪器采用的现场总线技术、数据通信方式以及数据汇集方法,并论述了将来地震观测仪器即将采用的现场总线技术、数据通信方式以及数据汇集方法。     

利用概率密度分布提取地下流体数字化观测资料中的高频异常信息以2014年鲁甸6.5级地震为例

中国地震地下流体观测经过数字化改造以后, 观测资料的采样频率显著提高。 流体观测资料中的高频数据含有丰富构造信息, 为我们捕捉地震孕育及发生过程中的前兆异常信息提供了有利条件。 但是, 高频信息的出现激发了对数据分析方法改变的需求, 如何研发与数字化高频观测资料相匹配的数据处理和异常识别方法, 从高频观测数据中挖掘潜在的前兆异常信息, 成为目前地震地下研究者首要需解决的关键问题。 应用概率密度分布法对2014年鲁甸6.5级地震前南北地震带174组水位、 水温分钟值高频观测数据进行分析, 结果显示: 鲁甸6.5级地震前共有10个水位测点和7个水温测点出现高频信息异常, 异常多集中在滇西南构造带的滇中次级块体两侧, 且随着时间推移, 有向震中区逼近的变化特征。 通过对震源区及附近地区地壳结构、 构造应力作用及更大范围的区域动力演化特征进行分析, 发现异常信息的空间分布特征与川滇地区地壳运动场具有很好的一致性, 说明概率密度分布可有效反映出区域构造应力作用, 同时也验证了利用概率密度分布在流体观测数据的高频信息异常提取方面具有一定可靠性。     

山西临汾台数字化形变仪在河南4．7级及苏门答腊7．3级地震前的短临异常特征分析

为探索数字化观测资料的前兆异常特征,进一步认识其映震能力,使得数字化观测资料在今后的地震分析预报中得到充分的利用。运用山西临汾中心地震台SSQ-2I石英摆、Vs垂直摆倾斜仪、VP1、VP2宽带倾斜仪、水管仪、伸缩仪（侯马）的数字形变资料,用常规分析方法：形态法、矢量图分析总结了2010年10月24日河南4．7级、印尼苏门答腊7．3级地震的短临异常特征。     

九寨沟M_s7.0地震前地应变LURR异常演化特征

从岩石应力-应变的本构关系出发,以能够反映岩石应变变化的地应变观测数据作为"响应量",通过库伦应力触发模型的加卸载响应比计算方法,计算2017年8月8日九寨沟M_S7.0地震前震中及周边500km范围内应变观测的加卸载响应比结果。结果显示,基于应变观测的加卸载响应比方法能够较好地从潮汐频段提取地震前LURR异常,九寨沟地震前,300km范围内的多个应变观测台站出现LURR异常,其中相距96km的两水台EW分量Y值最大达到3.27;LURR空间演化特征显示,在震前约9个月内震中及周边地区陆续出现异常"集中—增强—减弱"过程,证明该地区在长期应力累积的背景下,应力的不断累积增强导致震中及附近区域的岩石出现不断损伤或弱化,最终位于树正断裂上的应变能积累超过了介质强度而引发了此次地震。