新疆地区环境噪声层析成像研究

本文利用北京大学宽频带流动地震台阵和新疆地震监测台网12个月连续地震记录数据,采用环境噪声层析成像方法获得了新疆地区的周期从10～35 s范围内的瑞利面波相速度异常分布图像.研究结果与地表地质构造相一致,新疆地区的天山、两盆大地构造与瑞利面波相速度异常有较好的对应关系.短周期10～20 s的图像显示两个盆地内都呈现低速...     

Voronoi图和双曲线联合方法在地震快速定位中的应用

基于Voronoi图和地震震中近似满足双曲线分布,提出了一种联合应用V图和双曲线的地震预警快速定位方法.并对青海地震台网记录的地震进行了重新定位处理.研究结果发现,该地震定位方法能满足地震速报的精度要求,在时效性上也可满足地震预警的需要.该方法在地震预警方面有应用前景.     

测震台网实时波形数据质量自动监控

测震台网实时波形数据质量的好坏直接影响到地震预警与烈度速报系统的可靠性和准确性。如何确保测震台网波形异常能及时被检出是本文研究的目标。将历史高低噪声参照线作为异常判定标准,研发直观科学的台网运行自动监控系统,可为工作人员快速发现波形异常提供极大的便利。目前该系统已在福建台网中心进行在线测试运行。选取2015年9月台网实时运行情况进行统计,结果表明:85个台站波形异常自动检测正确率达到95.5%,能够满足目前台网运行维护的绝大部分需求,系统自动产出结果可为地震预警与烈度速报系统服务。     

甘肃塌陷地震震相识别研究

选取甘肃省测震台网测定的甘肃平凉地区塌陷地震、甘东南地区天然地震各50个,同地区的30个地震事件为待测事件。采用近年来计算机领域里较先进的图像识别方法——卷积神经网络识别两种地震事件类型,设定波形通道总数的80%为地震事件分类阈值,超过分类阈值的设定为“0”或“1”,即可判定该待测事件为对应的事件类型。将地震事件作为原始图像,提取图像中最具代表性特征点;接着提取图像特征进入池化层,池化层会对该图像特征点进行归类压缩,提取最具代表性的图像特征,最后输出识别图像。结果表明:塌陷地震最终分类准确识别率为86.7%,天然地震准确识别率为93.3%,总识别率为90%,为今后平凉地区塌陷地震事件类别识别工作提供了可靠的参考价值。     

基于单台P波记录的快速自动地震定位方法研究

提出了一种仅基于单台P波到达后1秒数据的包络特征、最大振幅及P波段地震信号的偏振特性来进行地震快速定位的改进模型和方法。选取山东地震台网58例单台1s的P波记录进行快速定位,并与台网定位结果进行比较,结果表明该方法是有效的,为进一步缩短地震预警时间提供了可能。     

短期前兆综合异常方法在青藏高原北部地区的应用——以兴海地震为例

通过对青藏高原北部地区118个定点前兆台项资料的研究,提出了利用前兆台网提取前兆综合异常度指标的方法,包括空间综合度和时间综合度.利用前者来研究青藏高原北部地区强震前短期前兆异常的时空演化特征;利用后者来判定未来中强地震的发震时间.在空间综合异常度的研究中较好地解决了前兆台网分布不均匀引起的异常集中区与震中偏离的问题.作为实例给出了2000年9月12日青海省兴海Ms6.6地震前前兆异常的时间和空间综合异常度高值区存在扩散-向震中集中-发震-扩散的过程.     

联合概率法在合并相邻台网地震目录中的应用:以2014年鲁甸序列为例

中国目前实行的区域地震台网独立运行机制,使得在相邻不同台网的交界地区可能存在多个版本的地震目录和震相观测报告,影响了地震活动性分析与研究.为此,本文提出了一种基于联合概率的方法,可标明两个或多个相邻台网目录中相同的事件,合并它们的震相数据开展重新定位,并重构不同台网交界地区的统一地震目录.该方法的思路与分析步骤是：首先,计算获得不同台网之间具有最小发震时刻差异的两两地震的时空强差异分布,查找并剔除独立地震,计算事件合并的联合概率;其次,基于联合概率分析合并不同台网的地震目录和震相观测报告,对合并事件进行重新定位和定位误差分析,并基于G-R关系检验重构目录的完整性.本文以2014年鲁甸地震序列为例的初步应用结果显示,震相合并之后的地震定位精度相比之前单个台网的结果,特别是相比四川台网的目录,定位精度提高非常显著,合并后的目录与之前相对完整的云南目录接近,但相比由两个台网目录简单拼凑而成的目录更加准确.此外,研究还发现在目录合并过程中,对于4级以上的中强震,应选择M_S而不是以M_L震级标度;震相合并后被复用台站记录的到时信息可用于检测不同台网间的震相拾取是否存在系统偏差.本文提出的方法使得在相邻不同台网的过渡区形成一个统一且尽可能准确可靠的地震目录成为可能.     

使用中国地震台网资料快速测定中强地震矩震级

利用中国地震台网数字地震资料,选取国内Ms≥5.3地震波形数据,采用长周期波形拟合方法,快速计算2008年至今86个中强震的标量地震矩MO和矩震级Mw,并将Mw与GCMT的测定结果及中国地震台网中心测定的面波震级Ms进行对比.结果表明：矩震级与GCMT测定一致,与中国地震台网中心测定的面波震级关系为Mw=0.86Ms＋0.63.     

闽台地区中强震电磁辐射异常特征初探

利用福建省电磁辐射台网记录的资料,对闽台地区部分中强地震前的异常信息与地震之间的关系进行了分析研究,取得了震前电磁辐射异常的一些基本特征,并给出了建议.     

俯冲带波速结构的数值模拟

数值模拟结果显示，俯冲带在大部分深度都存在高速异常，并在400km左右和550km左右的深度存在高速异常的极大值，这和地震层析成像得到的波速结构相一致.说明虽然层析成像方法的分辨率较低，但它能给出俯冲板块上P波速度随深度变化的基本特征.俯冲带既有正的波速异常，也有负的波速异常，幅度约在-10%-%之间，这在区域台网的资料中可以得到反映.俯冲带在约700km深度存在低速异常，亚稳态橄榄石的存在也使俯冲带出现沿俯冲方向的倾斜低速区.地震层析成像结果没有类似的波速结构，可能是其分辨率较低所致.要研究俯冲带的细结构，应基于高精度的区域台网的资料.     

搭建蔬菜大棚对固原地电台视电阻率观测影响的分析

通过观测,理论计算和实验研究,探讨了固原地电台测区内搭建蔬菜大棚后北东及东西测道视电阻率测值快速上升的原因,定量解释了搭建蔬菜大棚对固原地电观测的影响,并研究和总结了这种影响的机制。从而认为,2008年3月下旬固原视电阻率出现的高值变化不属于地震异常,并为今后判断引起地电测值变化的原因提供了依据。     

2022年1月2日宁蒗MS 5.5地震前迪庆流体观测井异常分析

异常调研是地震监测预报工作条例的基础环节,准确识别地震地球物理异常是地震预报科学难题之一。迪庆流体观测井是云南省地震地球物理观测台网滇西观测台之一,自2011年以来同步开展水位和水温观测。2021年9月,该井水位、水温测项同步出现快速上升变化,与2012年6月24日宁蒗M_S 5.7地震发生前异常特征相似。为确证异常的地震前兆意义,基于客观性、基础性系统开展现场调研。通过观测系统工作状态和观测站环境变化调查,排除人为干扰,确证了异常的客观性。通过井水与井区周边地表水的化学成分对比检测,论证了异常的基础性,应为当前观测井附近区域深部活动的体现。结合以往震例,明确了异常具有的地震前兆意义,证明了本次异常调研的有效性。本次开展的震前异常调研和震后异常总结工作,可为该区域未来震情分析研判提供参考。     

利用遥感图像对震损建筑结构变形检测的识别研究

为识别震后建筑变形损坏状况,提出震损建筑结构变形检测的遥感图像识别分析方法。利用无人机采集震灾区域的遥感图像,将建筑结构变形检测问题转变为构件间坐标测量问题,提取所采集遥感图像中样本矢量点,将其划分为不同种类区域,在此基础上对图像进行聚类分割,以获得震后图像的不同类别建筑结构特征,实现识别不同样本矢量点的地震受灾情况。通过实验分析发现,所提出的图像识别分析方法在一定程度上可以识别出损毁建筑物,但仍需要进一步研究,以提高其识别精度。     

基于深度学习网络的地震地质灾害识别研究

遥感影像识别方法是破坏性地震震后地质灾害快速、准确获取的重要方法之一,传统的遥感影像识别方法主要以人工目视识别方法和半自动识别方法为主,需投入大量的人力和时间。针对破坏性地震震后地质灾害解译时间长、投入人力多等问题,以2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震震后高分辨率无人机遥感影像为研究样本,提出基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法。首先结合震后遥感影像解译资料和现场调查资料,提取九寨沟地震地质灾害无人机遥感影像特征,并构建研究区地震地质灾害解译指标和分类数据集;然后采用DeepLabv3+网络结构及softmax损失函数,建立基于深度学习网络的地震地质灾害遥感影像图像语义分割模型方法;最后采用半监督学习方法进行结果验证。研究结果表明,基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法可有效识别九寨沟地震地质灾害分布信息,整体分类识别准确率为94.22%,F₁分数值为0.77,结果具有较好的一致性和准确性,可提升地震现场灾情获取和重点地震隐患识别等工作效率及服务能力。     

临汾地震台垂直摆倾斜观测资料阶变异常分析

对临汾地震台垂直摆倾斜观测资料中记录到的阶变型异常图像进行分析,对异常成因进行探讨,希望对观测数据异常判断、数据预处理及地震预测预报的应用研究,提供一定参考。     

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。     

改进型图像信息方法提取地震电离层扰动异常研究进展

首先总结了国内外利用法国DEMETER卫星观测数据识别和提取地震电离层中主要参量扰动异常的常规研究方法,介绍了图像信息方法(pattern informatics method, 简称PI方法)研究地震活动性异常及其应用于中长期地震危险性预测的研究进展和成果. 然后主要介绍了改进型图像信息方法（modified pattern informatics method,简称MPI方法）在提取电磁卫星数据资料中的进展应用．该方法的震例研究结果显示,地震电离层中电子浓度（Ne）、电子温度（Te）异常出现的时间一般在震前一个月左右,相对于其它方法提取到的异常在震前几小时至数天内,这一突出特点将使得MPI方法在短临地震预报中更具有可操作性．然而,该方法能否作为提取地震电离层异常扰动的实用数据处理方法并应用于地震短临预测中,尚需要进一步深入研究．最后本文提出了将MPI方法应用于提取地震电离层异常信息需要进一步解决的几个问题．      

唐山马家沟矿井水位异常分析

地下水动态受水文因素影响较大,对地震和构造活动具有较灵敏的响应。判别并排除各种水文干扰,确认地下水在地震前的异常变化,对提高地震分析预报能力,具有重要作用。马家沟矿井水位动态观测层与地下水开采层为同一含水层,井水位于2010年出现破年变异常,加速持续上升,截至2015年,最大上升幅度约30 m。依据该井水文地质环境特征,根据唐山市区2001-2015年地下水位、降雨量、地下水开采量实测资料,建立合理多元回归模型和三维地下水流动模型,发现地下水开采量减少应为影响马家沟矿井水位动态的可能因素。文中采取的异常识别与分析方法,可为其他类似井孔的地下水动态异常识别及判定提供一定借鉴。     

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。     

组建地温观测网与卫星热红外观测相结合的新型立体化地热观测系统

地震预报尤其是临震预报,是当今国内外公认的世界性难题,对于这个复杂的问题,需要改变思维模式和探测手段来寻找突破口。笔者认为,在诸多的地震前兆信息中,震前地温突升是比较容易捕捉到的前兆信息之一。依据震前有关地温突升的一些观测事实和卫星热红外遥感能够探测到大震前有热红外异常现象,以及有地温突升必然就伴有地热信息释放的理念,笔者阐述了组建地温观测与卫星热红外观测相结合的新型立体化地热观测系统的必要性和可行性,我国目前现有气象台站2800多个,地震台站1400多个,共计4200多个台站,要统一增设80cm及以下地温观测并纳入到地震观测网。当发现某一地点地温有突升现象时,立刻对该地区上空的卫星热红外遥感资料进行重点分析和研究,从中提取可能的地热异常信息及其分布状况。一是地温观测基本摆脱了地表以上复杂多变的天气变化等干扰信息的影响,二是从周围复杂多变的卫星热红外遥感图像中摆脱出来,转移到有地温突升地区上空的图像中来。