主成分分析及地震活动参数的约简

选择从不同侧面反映地震活动时、空、强特征的地震频次N(MLge;3.0)、b值、eta;值、A(b)值、Mf值、Ac值、C值和D值8个参量进行主成分分析. 通过主成分分析方法可以得到反映地震活动时、空、强异常特征的综合指标W. 通常这8个参量之间具有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想. 但是综合指标W在华北13次5.8级以上地震前出现明显的异常变化. 表明综合指标W可以较好地反映地震活动时、空、强异常特征. 本文还对主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论.      

利用主成分分析法研究东北地震活动异常

选择与地震强度有关的地震频次N(ML≥3.0)、b值、η值、Mf值、A(b)值和AC值共6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约简。这6个参量之间有一定的相关性,在不同时段各参量的变化各有所异。根据主成分分析可以得到反应地震强度特征的综合指标W。1970年以来东北14次5级以上浅源地震前W都出现明显的异常变化,震后恢复。这表明综合指标W可以较好地反映地震活动的异常特征。     

多因子分析在辽宁地区地震预测中的应用

本文根据多因子分析的主成分分析法,选择与地震强度有关的3级以上地震频次N（ML≥3.0）、b值、η值、Mf值、C值和Ac值等6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约简。这6个参量之间有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,但是采用主成分分析法可以得到反应地震强度特征的综合指标W,发现该指标W,在辽宁海城7.3级、岫岩5.4级地震前出现明显的异常变化,震后恢复。这表明综合指标W可以较好的反映地震活动的异常特征。     

主成分分析法在林甸Ms5．1地震回顾性预测中的应用

用2005年林甸Ms5．1级地震前后震中附近的地震资料,选择与地震强度有关的3级以上地震频次N、b值、Mf值、C值、和Ac值等6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约简。这6个参量之间有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想。但是根据主成分分析可以得到反映地震强度的综合指标W,发现该指标在震源区附近出现明显的异常变化,震后异常恢复。表明综合指标W可以较好的反映地震活动的异常特征。     

主成分分析法在汶川地震预测中的应用

选择与地震强度有关的3级以上地震频次N（ML≥3．0）、b值、η值、Mf值、C值和A。值等6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约简。这6个参量之间有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,但是根据主成分分析可以得到映应地震强度特征的综合指标W,发现该指标W在汶川8．0级大地震前出现明显的异常变化。这表明综合指标可可以较好的反映地震活动的异常特征。     

基于稀疏成分分析的遥感影像分类

遥感影像分类一直是遥感研究的重点、难点和热点之一.针对经典的主成分分析法在不同地物的光谱存在重叠相关时,分类效果欠佳的缺陷,提出一种基于稀疏成分分析的遥感影像分类法.该方法利用稀疏性提取源信号,不要求源成分之间互不相关.实验结果表明,与主成分分析方法相比,基于稀疏成分分析的分类结果更可靠、更准确.     

使用因子分析方法研究吉林前郭地震前的地震活动异常

本文用2006年吉林前郭MS5.0级地震前后震中附近的地震资料,选择反映地震活动时、空、强特征的地震频次N（ML≥3.0）、b值、η值、A（b）值、Mf值、Ac值、C值和D值8个参量进行因子分析。这些参量之间有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想。根据因子分析得到反映地震活动时、空、强特征的综合指标Wfa值,该指标在前郭MS5.0级地震前出现明显异常变化,表明综合指标Wfa值可以较好地反映地震活动的异常特征。     

主成分分析法在地震预测中的应用研究

用1979年7月9日江苏溧阳6．0级地震前后震中附近地区的地震资料，选择与地震活动强度有关的3级以上地震的频次N、b值、η值、A（b）值、Mf值和Ac值等6个参量进行主成分分析，实现对上述参量的有效约减。这6个参量之间具有一定的相关性，各参量在不同时段的变化各有所异，预报效果并不理想。但是根据主成分分析可以得到反应地震强度异常特征的综合指标形，发现该指标在2次溧阳地震前出现明显的异常变化，震后异常恢复。表明综合指标形可以较好地反映地震活动异常增强的特征。文章还对与主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论。     

使用因子分析方法研究九江5.7级地震前的地震活动异常

使用2005年11月26日江西九江5.7级地震前震中附近地区的地震资料, 选择反映地震活动时、 空、 强特征的地震频次N(M_L≥3.0)、 b值、 η值、 A(b)值、 Mf值、 Ac值、 C值和D值参量进行因子分析。 这些参量之间具有一定的相关性, 各参量在不同时段的变化各有所异, 预报效果并不理想。 但是根据因子分析可以得到反映地震活动时、 空、 强特征的综合指标W_fa值, 该指标在九江5.7级地震前出现明显的异常变化。 表明综合指标W_fa值可以较好地反映地震活动的异常特征。 文中还对与因子分析结果的有关问题进行了讨论。     

基于经验模态分解及独立成分分析的微震信号降噪方法

针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.     

Identification and classification of transient pulses observed in magnetometer array data by time-domain principal component analysis filtering

A method for identification of pulsations in time series of magnetic field data which are simultaneously present in multiple channels of data at one or more sensor locations is described. Candidate pulsations of interest are first identified in geomagnetic time series by inspection.Time series of these ‘‘training events' ' are represented in matrix form and transpose-multiplied to generate timedomain covariance matrices. The ranked eigenvectors of this matrix are stored as a feature of the pulsation. In the second stage of the algorithm, a sliding window(approximately the width of the training event) is moved across the vector-valued time-series comprising the channels on which the training event was observed. At each window position, the data covariance matrix and associated eigenvectors are calculated. We compare the orientation of the dominant eigenvectors of the training data to those from the windowed data and flag windows where the dominant eigenvectors directions are similar. This was successful in automatically identifying pulses which share polarization and appear to be from the same source process. We apply the method to a case study of continuously sampled(50 Hz) data from six observatories, each equipped with threecomponent induction coil magnetometers. We examine a90-day interval of data associated with a cluster of four observatories located within 50 km of Napa, California,together with two remote reference stations-one 100 km to the north of the cluster and the other 350 km south. When the training data contains signals present in the remote reference observatories, we are reliably able to identify and extract global geomagnetic signals such as solar-generatednoise. When training data contains pulsations only observed in the cluster of local observatories, we identify several types of non-plane wave signals having similar polarization.     

基于主成分降维的总悬浮物浓度遥感估算模型适用性分析

总悬浮物浓度(C_TSM)是水质评价的重要参数.为了提高内陆Ⅱ类水体总悬浮物浓度估算的精度,利用主成分分析方法对2009年4月太湖水体实测高光谱数据进行降维处理,进而以不同数量的主成分作为变量,分别构建总悬浮颗粒物浓度的多元线性回归估算模型并比较这些模型的效果,从而确定最优的主分量个数;结合近年运行的高光谱传感器,对模型的适用性进行评价.结果表明:①前三个主成分(PC₁、PC₂、PC₃)从不同侧面涵盖了悬浮物浓度信息,它们与ln(C_TSM)的相关系数分别为0.728、0.401和0.403;②当主成分个数为6时,模型达到最优;模型的精度高于4个传统经验模型;③在400~850 nm之间,波段数大于45的高光谱传感器数据都能利用主成分分析的方法构建精度较高的总悬浮物浓度估算模型;此外,MERIS、HJ1-HSI、Hyperion和CHRIS这些常用的高光谱传感器的波段设置,都适合于主成分建模.     

地震活动性参数分类及其相关性初步研究

从各地震活动性参数的原始定义及其计算过程所反映出的物理本质出发，并为研究不同参数间相关性方便，将已有的30多种地震活动性参数分为五类：频度类、能量类、分布类、综合类和非线性类。在过去工作的基础上，进一步研究了同一类别中各参数间的相关性，取得了一些初步看法。     

Influence of statistical time range on estimating seismicity parameters

Introduction At present, the current probabilistic method of seismic hazard analysis in the world is gener-ally adopted in seismic safety evaluation (Cornell, 1968). It supposed that earthquake occurrence conforms to the segmented Poisson distribution model in time and space and the proportional rela-tion among earthquakes of various magnitudes obeys the cut-exponential distribution law in a sta-tistical area in compiling Seismic Intensity Zoning Map in China (1990) owing to the temporal- sp…     

利用独立成分分析检测2004年和2012年印度洋地震的重力变化

2004年12月苏门答腊发生M_W9.3地震,造成巨大的质量重新分布.利用GRACE卫星月重力场数据计算了研究区域地面1°×1°网格点上的重力变化时间序列,采用主成分分析和独立成分分析两种方法,提取了重力变化的空间与时间特征,结果显示震中两侧区域的重力变化呈两极分布,其中东侧重力下降,西侧重力增加.相较于传统的主成分分析方法,独立成分分析能更好地从原始信号中提取地震的信息,能分解出具有显著阶跃变化的独立成分.除了2004年的苏门答腊大地震外,独立成分分析还分解得到了2012年Andaman地震的特征,与该次地震的空间特征与时间序列基本一致.相较于适合定量分析的多项式拟合方法,独立成分分析更适合大范围区域的定性分析,建议将两种方法相结合,取长补短,从而为GRACE地震监测提供一种更为客观、有效的方法.

     

地震带划分方案对地震活动性参数的影响

根据四川及邻区的地震构造背景、地震活动特征等,相对于《中国地震动参数区划图(2001)》采用的大尺度地震带划分方案("大带方案"),在较小尺度上划分出了川滇块体地震带、甘南川北地震带、四川盆地地震带("小带方案").采用相同的原则和方法,分别统计得出了"大带方案"、"小带方案"的地震活动性参数.对比分析表明,在同一地区,不同的地震带划分方案将得到代表不同地震活动水平的地震活动性参数.大尺度地震带划分方案很可能低估高震级档地震的年发生率.采用小尺度的地震带划分方案,可以更加真实地反映区域的地震活动的水平,较好体现控制建筑物抗倒塌的地震作用的水平,有利于编制更为真实、安全的抗倒塌区划图.     

前兆观测资料与地震活动时间序列的Morlet小波变换及相关性分析

Morlet小波在时、频两域都具有良好的局部性,是对时间序列进行多尺度分析和局部特性研究常用的小波变换方法。本文运用Morlet小波变换分析了云南省大理市下关水化站1990~2013年期间水氡、水汞、流量、气压和固体CO2月均值时间序列的变化特征,并与同时期大理市附近50km以内ML2.0~2.9、100km以内ML3.0~3.9、200km以内ML4.0~4.9和600km以内MS≥5.0地震活动月频度的Morlet小波变换特征进行了对比研究,分别计算了5项前兆资料月均值与4个震级范围地震活动月频度的小波平方模之间的相关系数,并对其相关性进行了探讨。     

基于核主成分分析的时间域航空电磁去噪方法

时间域航空电磁数据往往在测量过程中受到天然和人文噪声的干扰.如果不能很好滤除这些电磁噪声,那么将会降低资料质量、影响反演的精度,甚至获得错误的解释结果.本文提出了一种基于核主成分分析的去噪方法,通过核主成分分析提取叠加后衰减曲线的主成分,然后使用能量占比方法分离反映地下介质的有效信号和噪声,最后使用反映地下介质的特定成分进行重构.本文所推荐的去噪方法不仅能剔除天然噪声,例如天电产生的尖脉冲或者振荡,而且能有效地抑制人文噪声.分别使用基于核主成分分析的去噪方法,以及AeroTEM软件的处理方法对同样的吊舱式时间域直升机航空电磁勘查系统实测数据进行处理,并比较其结果.处理结果表明：所推荐的去噪方法要优于AeroTEM软件.     

用主成分分析方法综合分析首都圈跨断层形变资料

基于主成分分析方法,对大同6.1、张北6.2和文安5.1级地震前后首都圈地区的跨断层形变资料进行了综合分析,计算了断层垂直形变速率及其各个主成分和能够反映断层总体活动水平的综合指标W.结果表明,主成分分析方法能够最大限度地保留原始信息,去除相关干扰信息,有助于对前兆资料的分析研究;综合指标W可以较好地反映前兆资料的异常变化,能够代表一个地区前兆观测资料的总体映震水平;首都圈跨断层流动形变资料对大同6.1、张北6.2、文安5.1级地震都有较好的映震能力,从中可以捕捉到中强地震孕育、发展、发生过程中的前兆异常信息.     

The application of seismic data with different precision in the determination of seismicity parameters

ＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｅｉｓｍｉｃｄａｔａｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｎｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｓｅｉｓｍｉｃｉｔｙｐａｒａｍｅｔｅｒｓＸｕｅ－ＳｈｅｎＪＩＮ（金学申）；Ｙｉｎｇ－ＨｕａＤＡＩ（戴英华）；Ｊｕ...