辽宁地区地磁加卸载响应比方法应用研究

应用地磁加卸载响应比方法,研究分析了辽宁地区2008—20l5年观测资料的加卸载响应比异常与辽宁地区M 4.0以上地震之间的对应关系,提出适用于辽宁地区地磁异常定量指标的参数。     

辽阳石洞沟水管倾斜短期异常分析

辽阳石洞沟DSQ型水管倾斜仪NS分量自2017年2月19日开始出现N倾短期加速、EW分量自2017年3月27日后出现E倾短期加速、NE分量在2017年4月5日后出现E倾短期加速异常变化。从仪器观测稳定性、降雨资料和周边干扰调查等方面对资料异常变化进行分析研究,排除人为干扰、降雨干扰、山洞附近环境干扰、仪器主机、数据采集器和放大器等问题,认定NS向为2017年2月19日更换N端防雷设备造成短期加速影响,而EW向和NE向为前兆异常,但由于仪器脚底螺丝生锈较为严重,导致该仪器的异常信度较低。     

郯庐断裂带中段三维密度结构反演与解释

为深入理解研究区的构造运动规律,进一步探求地壳物质可能的运移模式,本文基于Crust1.0地壳结构模型和最新莫霍面深度模型对自由空气重力异常数据进行联合约束,采用三维重力反演技术得到了郯庐断裂带中段的三维密度结构。反演结果显示,研究区的背景场稳定,断裂构造发育部位表现为重力密度低值,特别是营潍断裂带正处于大范围的重力密度低值区并纵贯整个研究区,由此可推断重力密度低值区可指示断裂构造的存在。      

铁岭SS-Y伸缩仪加速拉张的短期变化

铁岭地震台SS-Y型伸缩仪2018年6月起出现NS分量的持续拉张和EW分量的小幅压性变化,经初步分析,发现仪器工作状态良好,并排除各类干扰因素。采用三点线性平滑滤波,对NS、EW分量进行趋势项、周期项提取处理,发现自2018年6月起,NS分量趋势性拉张且年变增加,EW分量趋势性压缩且年变减小,与以往相比,趋势和年变周期变化特征差异性较大,结合同一山洞的水管倾斜仪和垂直摆倾斜仪同时段产生同步转折变化及历史震例,分析认为,铁岭SS-Y型洞体应变NS分量变化为震前异常的可能性较大,后续应跟踪分析该异常的趋势性走向变化。     

辽宁地区重力场动态变化特征分析

利用1:100万航空重力资料研究辽宁地区基础构造情况,计算莫霍面深度,分析辽宁地区基底构造情况;利用地震流动重力测量结果,总结2013年1月23日辽阳5.1级地震前后重力场动态变化情况,分析地震孕育、发生与重力场动态变化之间的关系,为今后地震预报提供一定的依据。     

辽宁地区中强震预测指标体系研究

分别提取地震三要素的异常指标,建立了辽宁地区异常指标体系。通过梳理辽宁及周边中强地震前测震学科异常变化特征,提取异常指标,研究各指标与地震三要素的关系,给出异常指标的权重;根据历史震例研究前兆学科典型趋势和短临异常变化特征,提取异常变化幅度、持续时间和形态变化特征等定量指标,同时给出各异常指标与地震三要素的关系,依据地震对应情况给出各异常指标的权重;最后结合辽宁地区测震学前及前兆学指标,以及各异常指标权重信息集成,建立辽宁地区中强震预测指标体系,为辽宁地区危险区判定和跟踪提供依据与技术支持。     

中强震前辽宁地区流体异常特征与地震预测研究

主要基于中国震例及相关文献资料, 通过收集辽宁及周边历史中强地震震前辽宁地区流体前兆异常信息, 对震前流体异常特征进行了分析总结, 建立辽宁地区流体前兆预测指标。 研究表明, 辽宁地区M≥7地震流体前兆异常具有分布范围广, 异常数量多, 持续时间长, 异常变化幅度大且准同步变化等特征, 地震前兆主要以突跳型、 上升型异常为主, 地震一般发生在异常最高频次开始转折降低阶段, 宏观异常数量多达千起, 空间分布特征明显; M5~6地震异常主要集中在距震中200 km范围内, 异常持续时间相对较短, 主要以水氡为主, 地震前兆特征主要以突跳型、 上升型异常为主, 且地震一般在异常最高频次开始转折后2月内发生, 宏观异常数量少, 一般仅为10多起或无宏观异常。     

试论大洋多金属结核的金属物质来源

研究多金属结核的金属物质来源对认识多金属结核的生成和分布具有重要意义.本文初步认为:大陆径流、洋底热液活动为深海多金属结核提供的金属物质可能是有限的,而玄武岩类火山物质的海解作用则可能是深海多金属结核的主要物质来源.     

大连台连续重力观测质量分析

选取2015-07-01~2016-07-01大连台gPhone重力连续观测数据资料,进行数据降采样、预处理及调和分析,得到该台观测精度及噪声水平。结果表明,大连台连续重力数据在1 min内和1 h内2个周期的噪声水平分别为9.18×10－8 ms－2和0.28×10－8 ms－2,表明该台连续重力观测数据噪声水平较低;重力潮汐主波振幅观测频段低于重力台网中心观测基地超导重力的白噪声水平,说明台站外部观测环境较好。     

经验模态分解法对高频形变干扰分析中应用

本文通过经验模态分解法(EMD)对辽宁省典型形变干扰异常进行分析。通过对形变数据的分解,发现该方法能提取不同尺度的干扰异常,效果较好。然后对不同尺度的形变信号进行分析,剔除高频噪声信号,对形变观测曲线进行重构滤波,发现该方法可以去除信号干扰噪声,提高信噪比,可作为形变观测数据处理中的一种行之有效的数据分解方法。