观测墩改造对摆式倾斜仪观测质量的影响

对马陵山台VS型垂直摆和SSQ-2I型水平摆倾斜仪搬迁前后的观测资料进行对比分析。结果表明,仪器搬迁后内精度m_γ优于搬迁前,NS向分量的精度显著提高。搬迁后2套仪器噪声M₁显著降低,稳定性更好。     

2013年山东莱州M4.6地震序列发震构造初探

采用双差定位法对山东莱州地震序列重新定位,通过CAP方法反演M4.6地震震源机制,在此基础上初步探讨莱州地震序列发震构造。结果显示:精确定位震中位置主要位于柞村—仙夼断裂的NW方向,深度剖面显示从SE方向到NW方向断层深度呈由浅逐渐变深的趋势,这均与柞村—仙夼断裂位置、走向、倾向特征较为吻合;M4.6地震震源机制解的节面Ⅰ与柞村—仙夼断裂走向、倾角较为接近。综合精确定位震中位置、剖面深度分布特征、M4.6地震震源机制解及宏观调查烈度分布等结果与柞村-仙夼断裂产状之间的关系,初步推测柞村—仙夼断裂可能为莱州地震序列的发震断层。     

不同型号摆式倾斜仪观测资料的一致性分析

利用相关系数法分析泰安台SSQ、VS、RZB和CZB四套摆式倾斜仪的潮汐因子和分量趋势变化特征;利用S变换和降雨效率分析抽水、降雨对倾斜观测资料的影响;分析了倾斜观测的气压干扰程度及映震能力。结果表明：摆式倾斜观测资料在变化趋势以及抽水、降雨、气压干扰影响方面有一定的一致性特征,在资料分析、异常识别中可以相互佐证,其中洞室SSQ和VS观测资料的一致性最高,但具体表现形态和变化幅度存在差异;抽水干扰信号频率在0.6×10^-3Hz以下,NS分量受抽水影响均大于EW分量,仪器距离抽水井越近、安装深度与抽水井深度越接近影响越大;雨季初始时段连续降雨的效率大于第二时段,且NS分量大于EW分量;山洞内的SSQ、VS受气压干扰程度较钻孔中的RZB和CZB严重;形变仪器本身的滤波性能,造成仪器映震能力相差较大,记录地震个数最大相差近12倍。     

使用支持向量机识别地震类型的影响因素分析

对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。     

磁暴事件简报智能化产品设计

磁暴事件影响日地空间环境,例如：通讯系统、电力系统、输油管道、空间飞行器等均会受到严重影响。磁暴观测是地磁台站的常规业务工作,结合地震行业发展规划,考虑其他行业对磁暴数据指数的需求,基于Datist数据专家程序设计磁暴事件智能化系统,可在磁暴发生后快速、及时、准确地推送详细指数,根据不同用户需求,以专业磁暴简报产品报告形式进行输出,为用户开展事件分析和深入研究提供基础数据。     

支持向量分类机LIBSVM方法识别天然地震、爆破与塌陷

对天然地震、爆破及塌陷的波形数据进行小波变换,并用小波转换系数提取香农熵特征,采用支持向量分类机LIBSVM多类模式识别方法对香农熵特征进行分类识别,识别率在80%~95%之间。结果表明,采用LIBSVM对波形特征进行分类的方法可以较好地识别天然地震、爆破与塌陷。     

基于时-空ETAS模型的新疆伽师地区背景及触发地震活动的探讨

新疆伽师地区历史上发生过多次MS 6.0以上地震,2020年1月19日该地区再次发生了MS6.5地震.这些地震属于独立的背景地震活动,还是与已发生的其他地震存在一定的相互触发关系?探索与此问题相关的背景地震活动和触发地震活动特征,对深化这一区域地震活动特征的认识具有重要意义.为此,文中利用时-空ETAS模型对该区197...     

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地磁台网指数报告产出系统研发与应用

基于数据中台理念和数据专家(Datist)软件平台,研发设计地磁台网指数报告产出系统,使用国家地磁台网中心等平台产出的地磁指数数据生成报告,通过定时触发和人工触发2种方式实现有关图件的产出,并通过微信完成产品报告推送。本系统组件式、低代码的开发方式便于科研人员的研发、使用与维护,可减少重复劳动。该系统实现了多源异构数据的融合,可自动生成空间数据分析图、各类数据产品图报告,便于相关部门及用户及时了解磁情指数变化,可辅助工作人员进行快速研判并展开相关工作,提高了工作效率,优化了服务能力。     

小样本地震信号识别研究

研究支持向量机方法在小样本地震信号识别方面的可行性,结果表明,随着样本量增加,该方法的识别率出现先升高再降低的现象。使用山东和江苏地区2006~2017年的地震数据进行实验,仅需每类30个训练样本即可达到85%左右的识别率。该方法识别率的提高不依赖于大量样本的加入,不仅适合于地震数据样本量少的地区开展地震信号识别研究,而且为精简样本库、降低运行成本提供了新思路。