澜沧—耿马地震前后水氡状态吸引子初探

本文采用“根据时间序列数据重建复杂系统动力学特征”的方法,对澜沧—耿马地震前后澜沧、普洱、思茅和芒市台的水氡旬均值进行了处理,得到震前澜沧.普洱和芒市台水氡状态吸引子维数d在1.0—3.0之间,这从理论上说明了澜沧—耿马地震孕育过程中此三台站水氡变化遵从某些确定性规律,并指出了这些确定性规律所依赖的基本变量数目范围,这对认识大震孕育过程中水氡变化的动力学行为具有一定意义。     

支持向量机方法在地震短期预测中的应用

支持向量机方法是基于统计学习理论提出的一种机器学习方法,在处理小样本、非线性问题方面有着很强的优势。而地震的孕育发生过程是一个复杂的非线性动力学系统,地震数据时间序列的变化更呈现非线性、不规则等特征。本文系统地分析了天津及其周边地区多种前兆现象,选取反映2至3个月短期情况的前兆测项,使用支持向量机分类方法建立地震综合预测模型,初步结果表明这种方法在地震短期预测中有一定的应用前景。     

山西地震带历史地震频度和强度的周期分析

地震是十分复杂、非均匀、非线性的三维系统内破裂过程的结果。在一定条件下,地震数字时间序列可以看作某种随机过程。通过对大量数据的观测和分析,从而提取出有规律的地震信息。地震过程的周期现象是随机性的,不能用单一的谐波曲线来表示,而是     

用算法复杂性分析地震活动演化特征

以非线性动力学理论为依据，用非线性动力学中分析时间序列的算法复杂性研究地震活动规律和构成地震活动复杂现象的动力学特征。提出了按震级计算的地震算法复杂性ＡＣ值和按发震时间计算的地震算法复杂性ＴＡＣ值。选取１９７０年以来中国东部ＭＳ≥６．０地震，西部ＭＳ≥６．５的强震，对ＡＣ值和ＴＡＣ值进行回顾性分析；利用１９７０￣１９８０年大华北地区展望性空区识别结果，对ＡＣ值和ＴＡＣ值进行展望性检验分析，并进行了     

地震过程动力学行为和可预报性问题研究

本文提出了地震事件时序概念,找到了通过对实际地震观测资料的分析来有效地研究地震系统动力学行为和可预报性问题的方法.从实例分析观测资料的结果发现,被分析的这些地震系统混沌吸引子关联维数d₂为3.2-7.5,二阶Renyi熵K₂为0.019-0.052.这表明这些地震过程存在着已知变量数目范围的确定性规律,是可以预报的,但可预报时间有限.由K₂可以估算在一定预报精度要求下,对未来地震的可预报时间长度（本文震例中最长为一个月左右）.这套分析方法对认识地震过程动力学行为及可预报性问题都有重要意义.     

蕴震系统前兆场的浑沌吸引子及其分维

简述了蕴震系统前兆场时空演化的浑沌吸引子及其前兆时空分布的分维,并发展了由单个时间序列重建复杂系统动力学的计算方法.探讨了前兆分布在大震前的降维现象.文章着重给出了对由大区域构造网络组成的蕴震系统中多台或多手段组成的多个时间序列数据组建复杂系统动力学的时空综合方法.它对系统的自组织行为给出了更全面、更准确的描述,剔除了单台或单手段的不确定性和随机性.实际计算了京-津-唐地区前兆场演化的浑沌吸引子和前兆时空分布的分维及其在大震前的变化趋势.      

用可视化技术分析虚拟现实环境下三维地震数据场的研究

目的 用可视化方法分析三维地震数据，直接观察数据中隐藏的地质现象。方法：将第每个反射子波用一个粒子模型表示，来自同一反射面的子波粒子相互叠合成一个同相面。为加快显示速度，将一个三维地震数据体转换为三维二值图像，用有序扩展算法追踪同相面所在的三维连通域，细化后得到反射面的坐标数据。再在虚拟现实系统下的对反射面进行立体显示，直观地分析地下地层的结构。结果 实际数据试验得到了反射面的三维形态及断层的分布规律，立体显示更深刻地揭示了复杂地质现象及其规律。结论 只有在虚拟现实系统中进行三维地震数据的可视化，才能直观地看到地下地层的真实场景，真正实现三维数据的全三维解释，所提出的方法是有效。     

基于曲波变换的三维地震数据同时重建和噪声压制（英文）

野外地震数据包含各种随机噪声干扰且在空间方向常进行不规则欠采样,影响后续资料处理,存在数据重建和噪声压制问题,而大多数据重建方法只能独立进行,对于噪声压制则无能为力,对于含噪地震数据的重建效果不理想,起不到压制噪声的效果。为此本文选用多尺度多方向的二维曲波变换进行三维地震数据同时重建与噪声压制,在此过程中引入凸集投影算法(POCS),采用指数平方根衰减规律的阈值参数及软阈值算子对每个时间切片单独进行重建。在此基础上,引入加权因子策略,使得在的重建过程中减少噪声对重建结果的影响,最终实现了一种能够同时进行三维地震数据重建和噪声压制的方法。通过与先重建后去噪以及傅里叶变换处理方法的比较,表明了该方法效果显著,这对于指导复杂地区数据采集和缺失地震道重建方面具有重要的实用价值。     

大地震重复特征与平均重复间隔的取值问题

对延怀盆地及海原断裂古地震的详细研究表明,大地震的重复行为具有多样性。特征地震是大多数断裂活动的行为特征,但特征地震存在分级性,大地震的重复时间间隔存在分阶段性,以及断裂的相互作用会影响大地震的复发序列。因此,当大地震重复行为出现时间上的分阶段性,或特征地震分级现象导致不同强度的古地震间隔时间有明显差别时,用确定性或时间相依的概率方法评价大地震的危险性,需要分阶段或分级计算不同间隔阶段的平均值     

基于改进遗传算法的地震后重建工程造价模型改进设计

传统依据BP神经网络的地震后重建工程造价模型求导运算过程复杂,收敛效率较低,造价结果准确性低。提出基于改进遗传算法的地震后重建工程造价模型,结合地震后重建工程造价的影响因素,通过算法优化造价模型,选择更好的造价模拟数据,模拟数据构建造价函数模型,利用T系数运算分析造价函数模型数据,采用二进制计算规律对造价函数的数据参数实施拟定,通过公式演算获取高精度的数据参数值,得到精确的造价数据。实验结果表明:所设计的模型能够准确、快速的对地震后重建工程造价进行预算。     

加利福尼亚明天地震的实时预报

尽管缺少可信的确定性地震前兆,但地震学家通过对地震丛集属性日渐精确的理解,已经获得了地震活动的重要的预测信息。在过去的15年间和较大的地震序列期间,公众可以近实时地得到基于一般短期丛集模型并与时间有关的地震概率。这些预报描述一个给定震级主震之后可能发生地震事件的平均概率和数目,但并不适合于当前特定的序列和不包含可能的余震位置信息。我们的模型在两方面依赖于一般的预测模型的基本原则：它以强地面震动概率表述预测,并将一个现有的基于断层数据和历史地震并与时间无关的发震模型,和描述与时间有关的区域地震丛集的渐增的复杂模型结合起来,得到一个在加州任何地方未来24小时强震动概率随时间变化的地图。我们的地震危险性建模方法可以帮助大家较好地理解随时间变化的地震危险性,并增加它对公众、应急决策者和媒体的实用性。     

汶川地震序列发展的节律及其拟合预测

汶川地震序列的孕育、发生、发展及结束有一个系统性过程,特别在其发展过程中,我们记录到的大量地震活动,它们自身前后存在相互依赖关系是肯定的,但很难用一个确定的关系描述去实现预报。所以,必须对数据加以处理并寻求近似的描述是必要的。本文把汶川特大地震活动序列作为一个动态研究系统,将序列做为节律运行处理,并寻求了逼近拟合的描述来预测其发展趋势。     

衡量震磁关系的一种新指标—关联维

通过对局部地磁场变量的时间序列非线性特性的分析，介绍了吸引子维数的改变研究震磁关系的思路，探讨了地震与非线性物理过程的关系，指出地磁场是具有低维奇异吸引子的确定性动力系统，地磁曲线中蕴含着与地震的孕育过程有关的信息，其吸引子维数可作为临震现象的突变指标之一。     

衡量震磁关系的一种新指标─—关联维

通过时局部地磁场变量的时间序列非线性特性的分析，介绍了以吸引子维数的改变研究震磁关系的思路，探讨了地震与非线性物理过程的关系，指出地磁场是具有低维奇异吸引子的确定性动力系统，地磁曲线中纪含着与地震的孕育过程有关的信息，其吸引子维数可作为临震现象的突变指标之一     

由震源系统的整体稳定和局部不稳定探讨中、强地震预报

对于一个包含许多大震震源的复杂系统来说，当外界对它的供能稳定、且边界条件变化不大时，该系统处于定态。定态系统的演变过程呈线性规律，涨落水平稳定。虽然系统的宏观状态不随时间变化，但系统内部仍可发生宏观过程，并会出现局部的突变。在突变前局域往往出现非线性行为。因此定态系统的每一次涨落与其子系统的突变相对应。由定态系统的上下限可预测未来地震发生的时间和强度，由系统的非线性行为可确定其地点。本文以１９７６年松潘７．２级地震为例对所提思路和方法作了检验．应当指出，当复杂震源系统和其子系统均处于非稳定态时，则确定性预报不能进行。     

基于压缩感知理论与傅立叶变换的地震数据重建(英文)

传统的地震勘探数据采样必须遵循奈奎斯特采样定理,而本文基于新发展的压缩感知理论,在突破传统采样定理限制的基础上,利用随机欠采样方法将传统规则欠采样所带来的互相干假频转化成较低幅度的不相干噪声,从而将数据重建问题转为更简单的去噪问题。在数据重建过程中引入凸集投影算法(POCS),采用指数规律衰减的阈值参数,在每次迭代过程中,改变以往从时间到空间都需要进行正反变换的做法,提出只对地震数据空间方向进行正反变换,从而可以减少内存空间,提高运算速度,并且也分析了本文POCS算法的抗噪声与反假频能力,同时我们也对二维和三维地震数据重建进行了比较。理论模型和实际数据表明本文方法效果明显,这对于指导复杂地区数据采集、缺失地震道重建及降低勘探成本方面具有重要的实用价值。     

基于波原子域的地震数据压缩感知重建

地震数据重建在地震数据处理中是非常关键的问题,针对传统地震数据重建方法受奈奎斯特采样定理的限制较大,重建数据易出现假频,以及变换基函数对于复杂地震波前信息的稀疏表示不够准确的问题,结合波原子对于简单纹理模型具有最优的稀疏表示能力,可以较好稀疏表示地震数据同相轴信息的特点,提出基于波原子域的地震数据压缩感知重建算法.首先,在波原子域建立地震数据压缩感知重建正则化模型,通过Landweber迭代算法,稀疏反演求解L1范数最小优化问题.其次,为克服波原子变换缺乏平移不变性,易在地震数据缺失道邻域产生伪吉布斯现象的缺点,数据重建过程中在检波器轴采用循环平移技术,对重建结果线性平均以抑制失真.最后,利用指数阈值收缩模型在迭代初期加速促进编码系数的稀疏程度,去除噪声,迭代接近结束时减缓阈值收缩,加强保留地震数据的细节信息与数据的主要特征.利用合成地震模型及实际数据,通过与现有算法对比实验,表明本文算法能有效提高重建地震数据SNR,并且可以更好的保持地震数据同向轴复杂区域的局部特征.理论及实验证明了以波原子域稀疏表示为基础,建立、求解地震数据压缩感知重建模型的合理性,以及结合循环平移技术、指数阈值收缩模型抑制重建数据中噪声的有效性.     

基于Bregman迭代的不同阈值模型地震数据重构方法分析

传统的地震数据采样必须严格遵循Nyquist采样定理,而野外实际数据的采集可能由于施工条件或者地表障碍物的限制,不一定能记录到完整的地震波场,所以地震资料处理中的数据重建是非常重要的问题.压缩感知理论最先来自信号处理领域,它所包括的问题类型有信号的稀疏表征和数学组合优化,它给地震数据重建这类问题指明了思考方向.而其中如何选择最优的迭代算法是数据重建中的关键问题.本文将地震数据插值问题归纳到约束最优化问题,选择能有效稀疏表征地震波场的傅里叶变换,对于压缩感知理论框架下的混合范数反问题,再用Bregman迭代方法去求解,在地震数据的重建过程中,传统的阈值参数收敛慢,为了降低迭代次数并且提高地震数据恢复的精度,总结出改进型指数衰减规律的阈值参数,选择用硬阈值算子来重建恢复地震数据．通过对理论模型和实际地震资料的处理结果表明该方法可以快速、有效的恢复地震波场的缺失数据．     

“弹性回跳”前的微破裂活动与变形序列

本以两承压岩体相互作用系统作为“弹性回跳”地震模型，用损伤力学的方法研究了系统失稳即地震前位移速率、声发射等前兆规律与岩石破裂过程的关系，用差分法在计算机上求得了地震发生过程中的变形与地声序列曲线，研究发现在某些情况下出现地声相对平静是由于两岩体介质中某一介质体破裂而另一个介质体弹性恢复所致。     

用小波变换分析张家口地区地震活动的周期结构

张家口地区的地震活动表明,华北地区各地震带地震活动存在着复杂的相互作用关系,这种现象与未来地震危险的关系值得继续观察和研究。本文尝试用小波变换来研究地震时间序列中包含的多层次时间周期结构,并讨论了其在地震活动预测中的应用,为该地区的中长期地震预测提供参考。