汶川地震前后四川区域GPS时序特征演变及统计分析

为探索地震事件对GPS坐标时间序列的长周期影响,对汶川地震前后四川GPS观测网络长约10年的解算成果进行了多参数模型噪声特征分析.基于最大似然估计方法和频谱特性分析,提取了地震前后各测站坐标序列中的噪声分量,使用Λ-统计检验,得出"白噪声+闪烁噪声"模型可以作为四川GPS区域观测网络的最优噪声组合模型,同时,地震事件使得地震前后GPS噪声分量中的白噪声、闪烁噪声、随机游走噪声等发生显著改变,说明传统谱噪声分析中简单地将地震数据拼接在一起并进行统一处理的模式并不可取;使用共模误差分析方法、区域速度场变化趋势等信息对地震前后噪声模型的改变成因进行了初步的物理解析.     

地震前兆观测时间序列的无量纲化

地震前兆观测时间序列的无量纲化，对多台项或多前兆观测时间序列综合信息提取是十分重要的，有利于区域性地震前兆监测系统各种短期或短临观测异常信息的统一表达和定量综合信息提取，直接为综合地震预报服务。本文给出了多种前兆观测时间无量纲化的一般表达，归纳了电磁，用于综合分析的几种探索性方法，供参阅。     

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．      

三、对今后地下流体地震前兆研究的几点看法

三、对今后地下流体地震前兆研究的几点看法我国自开展地下水地震前兆研究以来，经历了１９６６－１９７６年的地震活动高潮期和１９７８年以来的相对平静期，这期间我国开展了广泛的地下水地震前兆探索工作，建立了世界上规模最大的地下水地震观测台网，积累了大量的观测...     

用功率谱时间函数识别地震前兆异常

多年的前净观测和地震预报实践表明，与前兆观测资料的噪声水平相比，中强地震的前兆信息多属弱信息，信息识别较为困难，用功率谱分析方法，将前兆观测时间函数分解为不同周期的谱密度随时间变化的多个时间函数，通过震例分析，探讨在强干扰背景下识别中强地震前兆信息的可能性。从识别中短期地震前兆这一基本目的出发，采用“数据窗”滑动采样的计算方法，满足不同周期对样本长度的要求，实现了频率域的计算结果在时间域具有一定密     

多种前兆观测数据的合成信息熵研究

采用概率化预处理方法,把多种前兆观测值时间序列转化为概率值时间序列．在此基础上,应用信息论基本原理,计算由多种前兆观测项目构成的信源系统的合成信息熵．通过对乌鲁木齐及邻近地区１７种前兆观测资料的实际计算,发现在多次中强地震前出现半年至一年的减熵异常过程     

基于EMD-LSTM方法的地震前兆数据同化分析

<正>1研究背景傅承义（1963）指出地震预报的直接标志是前兆,而寻找前兆是地震预报研究的一条重要途径。马宗晋等（2014）通过对全球地震演化特征、地震预测预报历史和中国陆区地震预测途径的探索,提出地震前兆观测效能图谱。黄辅琼等（2017）指出发展数值地震预报首先需要对各种观测资料进行同化分析。使用LSTM神经网络预测时间序列数据较为有效,但是该方法在处理强非线性数据时存在不理想情况。EMD-LSTM神经网络是近年发展起来预测时间序列数据的一种有效方法。     

时间序列建模与地震信息处理

地震的孕育与发生过程必然在地震观测资料中有所反映,海城、唐山等强震前后的丰富观测资料已充分说明这一点。但是地震观测资料中的变化不仅包含与地震有关的信息,而且包含了与地震无关的干扰。如何自地震观测资料中消除干扰因素影响与提取地震信息,其中包括地震前兆信息,这就是地震信息处理的重要任务。 时间序列分析研究随时间变化的数据序列。对数据序列建立数学模型,用一定的估计方法求得模型的参数,使估计模型具有与实际序列相近的协方差参数,以探讨实际序列     

基于大数据挖掘的地震前兆台网观测数据跟踪分析

地震前兆台网观测数据跟踪分析工作应用数据挖掘、大数据分析等信息技术,基于中国数字化地震前兆台网,探索创建由数据分析模型、软件硬件设备、数据库、网络通讯等构成的挖掘处理系统。对海量前兆观测数据进行挖掘处理,获得地震前兆观测事件记录信息,并行于前兆台网观测数据产出流程,形成常态化地震前兆观测事件记录产出流程,为推进智能化地震前兆监测、提升数字化地震台网信息处理能力奠定基础。     

澳大利亚GPS坐标时间序列跨度对噪声模型建立的影响分析

坐标时间序列跨度对噪声模型建立存在较大影响。本文利用澳大利亚板块内10个连续GPS测站1998年1月至2009年7月的观测资料,采用4种策略分别以2.5年和递增的时间间隔,全面深入地分析了10个坐标时间序列的噪声特性变化,以及对应的速度及其不确定性的变化情况。通过分析10测站的噪声特性,发现采用假设白噪声加闪烁噪声组合的噪声模型与采用假设幂律过程的噪声模型具有等效性,其速度不确定性从时间跨度～9.5年开始趋于并且优于～0.2mm／a。同时,结果表明：采用长于9.5年的时间序列可以改善噪声对位置时间序列中速度以及不确定性的影响;并且在该区域不适合采用去除共模误差的空间滤波方法对时间序列进行处理;描述这些时间序列水平分量的最优随机模型为采用白噪声和闪烁噪声的组合。