地震应急快速触发与短信息发送软件的核心技术和实现方法

重点介绍了地震应急快速触发响应系统中地震应急快速触发和短信息发送两个软件模块的核心功能、实现方法、模块间接口等内容,并具体介绍了各部分的主体技术方法、原理和实现流程等内容。     

定位子台网的选取对定位结果影响研究

选取了河北及邻区58个不同区域的地震, 分析“定位子台网”分布对地震定位精度的影响, 研究“定位子台网”的选取规则。 分别探讨了三种台站分布情况下定位偏差、 水平误差、 拟合残差随空隙角、 近台距离、 远台距离的变化; 定位偏差以及水平误差与拟合残差的关系。 结果显示, 速报时选择7～9个分布相对合理的“定位子台网”参加定位结果比较好, 使用水平误差估计定位结果质量比较适合。     

基于L-M优化神经网络算法的地下水动态模拟与预测

本文根据地下水与其影响因素之间存在的非线性映射关系,在BP网络模型的基础上,提出一种Levenberg-Marquart优化神经网络算法,并将其应用于某地地下水的动态模拟与预测.通过与BP算法的仿真结果比较分析,发现该算法稳定性好,收敛速度快,预测精度高.     

湘东北地区金矿成矿时代研究

产于中元古界冷家溪群浅变质碎屑岩中的一系列金矿床是湘东北地区主要金矿床类型.早期研究者认为该类金矿床的成矿时代属加里东期或燕山期,但均没有高质量的测年数据支持.笔者对湘东北地区黄金洞、万古、团山背3个典型金矿床开展了石英流体包裹体Rb-Sr同位素测年工作,获得黄金洞、万古和团山背3个金矿床Rb-Sr等时线年龄,分别为(462±18)Ma(MSWD=1.6)、(425±33)Ma(MSWD=0.14)和(222.4±9.4)Ma(MSWD=2.6),87Sr/86Sr初始值分别为(0.7589±0.0005)、(0.7517±0.0004)和(0.7335±0.0009).测年结果表明,湘东北地区金成矿主要发生在加里东期,并存在印支期金成矿作用.此外,湘东北地区与湘西地区金矿床成矿时代具有一致性,均集中于加里东期和印支期,是江南古陆上金矿床成矿的两个主要时期.     

河北台网2015速度模型与原模型应用并运行对比研究

使用河北数字地震台网2016年部分速报地震和编目地震数据,利用测震软件ISDP中的盖格法和MSDP中的单纯型定位方法,采用2015模型对以上地震数据进行定位分析,将2015模型的定位结果与现模型及相同定位方法得到的速报及编目结果进行对比、分析,总结了2015模型在本台网使用过程中存在的问题并提出了建议,结果暂定河北台网目前采取模型选择性使用的模式,对进一步提高河北台网地震速报及编目定位精度有一定的意义。     

分区量规函数在河北地震台网近震震级测定的适用性

选取河北地震台网2008—2016年记录的1 714个M_L≥0.1地震,采用分区量规函数（新量规函数）重新计算并对比分析M_L震级。实际结果表明,采用新旧量规函数计算得到的近震震级一致性较好,M_L震级偏差在±0.1的地震共1 556个,约91.8%,且抽样地震近震震级均值和标准方差更小。因此,使用分区量规函数,河北地震台网近震震级测定精度和适用性更好。     

易县台BBVS-120地震计记录重力固体潮能力分析

以河北省易县台BBVS-120甚宽频带地震计为研究对象,验证其垂直向地震记录波形中包含的长周期成分为重力固体潮,并运用小波变换方法提取地震记录中的固体潮信息;同时,通过对提取的固体潮信息进行Venedikov调和分析证明,易县地震台BBVS-120甚宽频带地震计可以记录重力固体潮信息。     

基于SpringBoot和百度地图的非天然地震事件处置平台的设计

为提高非天然地震事件处置效率,优化地理信息展示方式,减轻值班人员负担,基于SpringBoot、百度地图和POI技术设计非天然地震事件处置平台。该平台通过解析速报信息调用模板产出事件报告,借助百度地图标识震中及周边设定范围内的台站、历史地震和矿企的地理位置,并计算出上述区域与震中的距离及其基本信息,同时提供对台站、历史地震和矿企信息的数据管理、查询及地图展示服务。该平台的研发解决了报告产出周期长、数据查询不便、无可视化方式展示地理信息的问题,提升地震应急信息服务能力。     

基于GNSS-R技术的阿拉斯加州积雪深度反演及其应用

利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果,结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品,以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值,分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征,同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明:GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化,整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高,更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律,但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性,且对于本文研究的4个测站,GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季...