地震前兆数据的自动传输与入库

以数字观测地震前兆数据的传输，处理，入库和服务的流程为基础。研究实现了前兆台网中心对前兆数据的自动传输，入库和管理，减少了人为干预，有效地提高了前兆数据处理工作的效率。     

网络环境下的前兆数据自动编排管理系统

通过在Intemet和局域网下开发的程序,实现了安徽省地震前兆数据自动编排管理。该网络程序可以自动检索和收集各地方台站上报的数据,然后将其按照规定的格式编排,通过纠错子系统检查无误后传至中国地震局数据中心。本系统可以将数据自动分类管理并做好备份,最大的优点是速度快、准确性高、操作方便。     

大数据环境下地震观测数据存储方案研究

大数据技术为处理海量地震观测数据提供了一种新的数据存储与计算模式。为了解决现有基于关系数据库存储方案的读写速度低、用户并发度低和可扩展性差等问题,以地震前兆观测数据为例,在详细分析业务需求的基础上,提出了基于HBase和Open TSDB的地震大数据存储方案,搭建了大数据测试平台,完成了不同存储方案下查询、插入性能实验和并发性实验。实验结果表明,与关系数据库存储方案相比,基于HBase和Open TSDB的存储方案具有很好的可扩展性和并发性,经过优化后的HBase存储方案具有更高的读取和存储性能。     

基于FTP的数据上报自动传输程序

为应对地震观测数据量激增以及发报时间要求日趋紧张的情况,作者开发了一个基于Ftp,具有较高效率的上报数据自动传输程序.本文就程序的开发目的、实现方法和实际应用效果进行阐述.     

基于数据的前兆仪器分辨力检测方法研究

仪器的分辨力是能否记录到包括地震前兆在内的环境变化异常的关键。目前实测的仪器分辨力能否满足有效捕捉地震前兆微观信息还有待验证。文章以观测数据短期变化能否有效区分长时间环境变化为判断依据,设计一种根据观测小时段数据变化来估算仪器相对分辨力的新方法。根据地温短期受环境影响变化微小的特点,选取全国595个地温测点近10年数据分3类仪器和3个测项为例进行计算,用等距抽样的方式抽取大量的小时段数据作为研究样本。用间距一定时间的两个样本均值差描述环境变化,并以此通过两次聚类分别排除各测点组内和组间的环境变化异常样本。计算正常测点中的正常样本标准差来描述仪器的分辨力。实验结果表明,各类地温仪器分辨力与各自实际性能比较吻合,只有少部分测点的相对分辨力无法满足观测要求。     

非“十五”前兆数据转换方案的研究与应用

针对甘肃省前兆台网部分仪器不能并入“十五”前兆数据库的问题,提出一种兼备灵活性和扩展性的软件解决策略.基于此策略实现的数据转换软件,采用了动态编译机制,理论上可以实现对任意格式前兆数据并入“十五”数据库前的处理工作,具备较高的推广价值.实施中该软件将非“十五”标准数据转换为“十五”标准格式,顺利完成了非“十五”标准仪器的自动并网工作.     

山西地震前兆台网日常运行管理软件自动升级方案

为了减少系统维护人员软件升级工作量,设计一种自动升级解决方案。依据该解决方案,搭建1台Web服务器,并基于微软VS2010开发环境(C#语言)编写自动升级程序,实现山西地震前兆台网日常运行管理软件的自动升级,保证台网日常工作的顺利开展。     

河南省模拟前兆数据自动汇集系统的设计与开发

从技术层面介绍了河南省模拟前兆数据自动汇集系统的设计、开发过程,并进行了效能分析。效能分析表明,该系统设计完善,技术特点较为突出。     

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。     

基于Jfreechart的地震前兆数据展示系统

通过Java编程语言和Jfreechart图表控件,设计并实现了多台站、多测项的地震前兆数据展示系统,能迅速的绘制较长时间跨度的大量数据,并实现了常用的分析处理方法,提高了地震监测预报研究人员的工作效率.     

地震前兆和地震观测的数字化传输

地震前兆和地震观测的数字化传输１．引言地震观测在经历了沙盘记录、薰烟记录、电子放大等模拟记录阶段后，在１９世纪七十年代初，国外已不断地对地震观测数字化传输进行研究与应用。国内在“７６８”工程建设中，作为全国六大区域台网之一的兰州地震遥测台网，也受命进...     

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。     

基于云计算平台的前兆数据异常自动检测系统

正目前,通过"中国数字地震观测网络"项目建设,中国地震监测系统全面完成了从模拟记录向数字记录的转变,建成了地震前兆观测台300余个,共观测30000多个分量数据,分量采样频率一般为秒、分采样。这种大面积、多分量、高采样率的地震数据采集,使得数字地震观测网络所观测到的每日前兆数据以GB、甚至更高的规模产出,带来数据量的指数膨胀。地震数据的膨胀对于加强地震监测预报工作,逐步提高地震监测预报水平既是机遇,又是新的挑战。     

基于FTP协议的地震前兆数据收取软件

为了提高新疆前兆台网中心日常工作效率,减轻工作人员负担,充分考虑到目前新疆数字前兆台站的数据接收方式,依据前兆数据管理细则,结合FTP技术,利用Delphi软件开发环境研制了一套基于FTP协议的地震前兆数据收取软件,可以满足新疆前兆地震台网中心的日常工作需求,同时提高工作效率。     

安徽省前兆数据异常跟踪深入分析研究

通过梳理安徽省内2014—2017年观测系统、人为干扰等6类数据异常事件,形成背景值数据库,借此深入剖析事件的变化特征,综合研究得出:(1)时间变化显示,安徽省内各类异常事件条目大体呈逐年增多的趋势;(2)学科特征显示,地电、地磁、形变、流体观测异常事件均以某类事件为主,具有一定的学科特征;(3)空间分布显示,各类异常事件呈随机性分布,不具有明显的区域特征;(4)各类事件均形成以影响因素、变化形态为主要指标的特征库,已作为安徽省内跟踪分析工作的重要判定依据。这些研究成果不仅为安徽地区的前兆异常判定和趋势预测提供一定的科学依据,也为安徽前兆仪器运维工作提供了方法指导。     

前兆观测异常数据检测方法研究

借鉴数据挖掘中的算法,本文设计了一种前兆时序模式表示方法,利用该方法可以快速检测数据序列中大幅突跳、阶跃等比较明显的异常数据。实际观测数据应用结果表明,该方法对于大量数据的异常检测效率很高,对前兆数据的预处理工作具有积极意义。     

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NTP时间同步技术的山西地震前兆台网设计

本文利用NTP时间同步技术,搭建两级时间同步网,应用到山西前兆台网,实现网络化前兆仪器、计算机及服务器自动校时,通过实际运行表明,设计方案达到了预期效果。     

基于MATLAB的前兆数据异常分析系统的研制

基于MATLAB编程,针对本地区多学科的固体潮观测数据的异常情况,设计多种方法进行分析计算,以期对固体潮变化中的特殊形态等异常情况进行提取,并设计人性化交互界面,易于使用,减少出错机会,多方面对观测数据进行有效分析。     

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.