北美地区一次冬季中尺度对流系统上空红色精灵现象的空间观测及其母体雷暴分析

红色精灵是发生在雷暴云上空的一种大尺度瞬态放电发光现象,它们通常出现在地面上空40～90 km之间,是由地闪回击和随后可能存在的连续电流产生的。目前,由于综合同步观测资料较少,与夏季红色精灵相比,全世界对冬季红色精灵的研究屈指可数。2008年12月27～28日,受高空槽及低层暖湿气流的影响,北美阿肯色州地区爆发了一次冬季雷暴天气过程,搭载于FORMOSAT-2卫星上的ISUAL（Imager of Sprites and Upper Atmospheric Lightning）探测器有幸在这次雷暴上空记录到了两例红色精灵事件。本文利用ISUAL获取的红色精灵观测资料、多普勒天气雷达资料、美国国家闪电定位资料、超低频磁场数据、美国国家环境中心/气候预测中心提供的云顶亮温和探空数据等综合观测数据,对产生红色精灵的这次冬季雷暴特征和相关闪电活动规律进行了详细研究。结果表明,在两例红色精灵中,ISUAL均未观测到伴随的“光晕（halo）”现象,第一例为“圆柱状”红色精灵,第二例红色精灵由于发光较暗,无法判断其具体形态。产生红色精灵的母体雷暴是一次中尺度对流系统,该系统于27日15:00（协调世界时,下同）左右出现在阿肯色州北部附近,并自西向东移动。23:59系统发展到最强,最大雷达反射率因子（55～60 dBZ）的面积达到339 km2,之后开始减弱。03:03雷暴强度有所增加,随后云体便逐渐扩散,雷暴开始减弱,并在11:00完全消散。两例红色精灵发生分别在04:46:05和04:47:14,此时雷暴处于消散阶段,正负地闪频数均处于一个较低水平且正地闪比例显著增加,并且多位于云顶亮温?40°C～?50°C的层状云区上空。红色精灵的出现伴随着30～35 dBZ回波面积的增加。在红色精灵发生期间,雷达反射率大于40 dBZ的面积减少,10～40 dBZ的面积增加,表明红色精灵的产生与雷暴对流的减弱和层状云区的发展有关,这与已有的夏季红色精灵的研究结果类似。红色精灵的母体闪电为正地闪单回击,位于中尺度对流系统雷达反射率为25～35 dBZ的层状云降水区,对应的雷达回波顶高分别为2.5 km和5 km,峰值电流分别为+183 kA和+45 kA。根据超低频磁场数据估算两个母体闪电的脉冲电荷矩变化（iCMC）分别为+394 C km和+117 C km。超低频磁天线记录到了第一例红色精灵内部的电流信号,表明这例红色精灵放电很强。     

青藏高原闪电活动的时空分布特征

利用卫星上携带的闪电探测仪所获取的8年闪电资料(1995～2002)对青藏高原闪电活动的时空分布以及高原季风期间闪电活动对地面热力学特征的响应进行了研究.结果表明,高原上的平均闪电密度为3fl·a-1·km-2,并在高原中部（32°N, 88°E）出现闪电密度峰值5.1fl·a-1·km-2.闪电活动主要发生在6～8月,并在6月下旬至7月中旬最为活跃.大部分地区的闪电活动日变化峰值出现在14:00～16:00 LT,在中西部的显著高山地区早于这一时刻,而在显著低海拔的塔里木和柴达木盆地晚于这一时刻.夏季季风期间高原上的闪电活动明显依赖于地表的热力学特征,并与地表鲍恩比和感热通量呈明显的线性正相关,相关系数分别为0.7和0.6,鲍恩比有可能作为调整闪电产生效率的量度.     

唐山震区上地壳平均波速比分析

收集河北地震台网记录的唐山震区2012-2016年ML≥1.0地震,选取震源深度5-10km、波形信噪比较高的波形数据,拾取直达P波、S波震相到时,利用和达法计算平均波速比,并分析研究区平均波速比水平分布特征与时变特征,结果表明:唐山震区上地壳平均波速比约为1.71,且水平分布呈区域化特征,反映了研究区复杂的地壳结构。研究区内3次ML≥4.0地震前,波速比曲线均呈较显著的下降-低值-回升形态,表明该区平均波速比变化可能具有一定地球物理异常特征。     

印尼和日本等地地震灾害对我省防震减灾的启示

简述了印度洋地震海啸与日本新、福冈地震灾害,分析了山西省防震减灾工作所面临的形势,提出了搞好山西省防震减灾工作的措施和建议,认为各级政府及有关部门应严格履行防震减灾的法定职责,作好“三大体系”的各项工作,才能实现无震有备,有震少灾。     

应用神经网络建立加速度峰值衰减规律

在假定了加速度峰值衰减规律的形式后，本采用人工神经网络拟合实际加速度峰值观测资料来求取方程中的待定系数。为加速神经网络的训练，本设计了基于ＢＰ学习算法的目标分段网络训练法。     

Landslide intelligent prediction using object-oriented method

Landslides are one of the most serious geological disasters in the world and happen quite frequently in the Three Gorges. Landslide prediction is a very important measure of landslide prevention and cure in the Three Gorges. Traditional methods lack in sufficiently mining the various complex information from a landslide system. They often need much manual intervention and possess poor intelligence and accuracy. An intelligent method proposed in this paper for landslide prediction based on an object-oriented method and knowledge driving is hopeful to solve the above problem. The method adopted Landsat ETM+ images, 1:50,000 geological map and 1:10,000 relief map in the Three Gorges as the data origins. It firstly produced the key factors influencing landslide development and used multi-resolution segmentation algorithm to segment the image objects based on the key landslide factors of engineering rock group, reservoir water fluctuation, slope structure and slope level. Secondly, the method chose some sample objects and adopted the decision tree algorithm C5.0 to mine the landslide forecast criteria according to the factor values of each sample object. Finally, under knowledge driving the method classified the image objects and realized landslide susceptibility analysis and intelligent prediction in the Three Gorges. The method proposed in this paper is object-oriented. Results of a real-world example show that: (1) the object-oriented method possesses much more compact knowledge representation, higher efficiency, more continuous classifying result and higher prediction accuracy compared with the pixel-oriented method; (2) it possesses the overall accuracy of 87.64% and kappa coefficient of 0.8305 and is more accurate than the other seven methods (such as the pixel-oriented methods of Parallelpiped, Minimum Distance, Maximum Likelihood, Mahalanobis Distance, K-means and Isodata and the object-oriented method of Nearest Neighbor); (3) about 46.97% landslides lie in the high susceptibility region, 24.24% landslides lie in the moderate susceptibility region, 27.27% landslides lie in the low susceptibility region and 1.52% landslides lie in the very low susceptibility region. Therefore the method can effectively realize landslide susceptibility analysis and provides a new idea for landslide intelligent and accurate prediction.     

四川攀枝花2008年8月31日Ms 5.6地震震源深度的确定

利用四川区域数字地震台网记录,采用滑动时窗相关法识别sPn震相,测定了四川攀枝花2008年8月31日Ms 5.6地震的震源深度.研究结果显示,震源深度为17 km,表明震源位于中上地壳.元谋-绿汁江断裂带上中强地震分布与断裂走向吻合,震源机制解以走滑为主,这些表明此断裂近乎直立.结合此次地震的震源深度,我们推测此断裂可能达到20 km深.     

A first arrival detection method for low SNR microseismic signal

Most of the microseismic signals have low signal-to-noise ratio (SNR) due to the strong background noise, which makes it difficult to locate the first arrival time. Both accuracy and stability of conventional methods are poor in this situation. To overcome this problem, here we proposed a new method based on the adaptive Morlet wavelet and principal component analysis process in wavelet coefficients matrix. The three components of microseismic signal make it possible to extract the features in wavelet coefficients domain. Then the reconstructed signal from weighted features presents an obvious first arrival. Tests on synthetic signals and real data provide a solid evidence for its feasibility in low SNR microseismic signal.     

地震灾害盲场快速评估系统及其应用

震后灾害损失盲场快速评估的技术方法及其计算机软件系统可在确定地震震级、震中位置和发震时间等参数后,在人员未到地震现场的情况下,快速给出该次地震对一个区域造砀 经济损失和人员伤亡的初步评估结果。选择鲁南地震重点监视防御区为评估区域,并使用该软件系统对１９９５年９月－２０日发生在苍山的５．２级地震进行了灾害损失快速评估的实际检验。从检验结果可看出 ,用固定资产损失率矩阵计算经济损失,获得基础资料方便,     

联合GNSS和InSAR观测位移反演2008年汶川大地震断层位错模型参数

利用现代空间大地测量技术,尤其是卫星合成孔径雷达干涉测量,能够获取高精度、高空间分辨率的同震和孕震形变,为地震断层形变和破裂机制研究提供了前所未有的机遇。本文介绍了利用大地测量观测数据反演地震断层位错模型参数的贝叶斯反演方法。联合运用2008汶川大地震前后GNSS和InSAR技术观测获得的同震位移,反演了地震断层的几何参数和滑动位错分布。研究结果表明,汶川地震的断层滑动主要集中在倾角较陡的浅部,同时包含逆冲和右旋走滑,其中最大逆冲6.1m,最大右旋6.5m。根据断层滑动分布正演计算得到的上盘同震位移明显小于下盘,预示该断层两侧孕震形变可能存在较大的不对称性。