利用烈度数据点估算中强历史地震震级与震中的方法研究

本文基于地震烈度数据点,用椭圆参数方程对烈度点空间分布进行最小二乘拟合,得到各烈度区椭圆烈度估计线,然后对烈度估计线进行统计回归,得到一组适用于青、甘、川、滇4省中强地震的椭圆烈度分布模型I=f（M,R）.基于所建烈度分布模型,联立考虑中心点和方向性的椭圆数学方程,代入全部烈度数据点估算地震震级和宏观震中.本文的试算震例表明了此方法的可行性,并进行了不确定性分析.利用该方法对明清时期4次烈度点较少的中强历史地震参数进行了估算,所得结果表明了此方法对历史地震有效.     

用水位恢复数据反演越流承压含水层参数

水文地质勘测中,由于水位恢复阶段没有人力和机械因素干扰,由测量数据可以画出平滑的曲线,更适宜于分析水文地质参数,但经典非稳定流Theis公式和Theis水位恢复法所依据的若干假设条件在实际中难以满足。针对越流承压含水层具有补给条件而很快稳定以及非稳定抽水阶段流量常“抖动”的特点,论证了利用稳定流量和Hantush-Jacob越流模型计算的可行性,并用扩展的卡尔曼滤波器反演水文地质参数,经文献中历史数据和实地抽水试验检验结果表明,由该方法反演的预测值和实测值吻合良好。     

蒙城地震台地电阻率各向异性参量研究

地电阻率各向异性参量计算方法是由钱复业,赵玉林等研究出来的方法。我们试用该方法编制相应的计算机程序,对蒙城地震台1978～2008年地电阻率的数据进行处理;并结合震例进行对比分析,发现对于震中距300km内的中强震,与地电阻率各向异性参数的趋势性变化存在密切的关系;地电阻率各向异性参量特征可以反映孕震区地下介质的孕震信息,对未来地震的预测将起到一定作用。     

用强震记录的近场谱快速测定中强地震矩震级M_w的方法(MWSYNTH)

地震矩和相应的矩震级Mw一般由远场体波频谱得出。近场记录,特别是大地震的近场记录,一般不用来获得地震矩和相应的矩震级Mw,原因在于不同类型的波同时到达,无法定义地震矩与频谱之间的简单关系。我们给出了一种新方法,可以通过近场记录的位移谱测定矩震级Mw。把实际记录到的低频谱振幅与用Mw来衡量运动破裂模型算出的合成谱振幅进行了比较。在不同的断层方位上计算出了震中距在1～100km范围内的合成记录和平均值。频谱的初始部分受到加速度记录中基线变化的影响,用各台站的截止频率,通过高通滤波器可以自动识别和消除这种影响。合成谱值、震中距和只经过一次计算并存入表格中的滤波器是矩震级的函数。实际记录的谱振幅被简单地插入合成数据的表格中,这样可以快速测定Mw。用震级在3．9～7．7之间的22个浅源地震对这种方法进行了验证。我们给出,地震发震时刻后80S的信号窗对所考虑的整个震级范围提供了可信的Mw值。也可以用更短的窗长,但会低估大地震的矩震级Mw。这种方法非常适用于近实时的快速测定Mw。     

自适应滤波器

自适应滤波器是一个空间域的数字滤波器。它对不应作滤波处理的点不作滤波,使滤波过程对区域成分的畸变降到最小。它采用一元三点内插法作插值,使滤波公司简单,计算速度快而又能保证精度。判别局部成分的标志及滤波计算都只用局部成分前二个点及后三个点,因而边缘损失小。     

动态与产品信息

Galileo控制中心;双星座天线;OEM板接收机;小型模块;射频锯齿波滤波器;具有GNSS支持能力的扼流环型天线;     

航空重力数据常用滤波方法对比研究

航空重力测量中,存在着各种各样的噪声干扰,严重影响了异常的精度和分辨率。低通滤波器在航空重力测量数据处理中对于去掉高频噪声干扰有着重要的作用;因此,对航空测量信号进行异常恢复和噪声信号衰减的一个重要步骤就是设计低通性能更优越的滤波器。通过模型实验,对比6×20_s RC滤波器、Kalman滤波器和FFT滤波器输出结果,以确定各种滤波器的可靠性,并分析了3种滤波器的影响因素,为以后对数字滤波器的研究奠定基础。     

二维随机介质模型正演指导复杂地层地震解释——以薄层砂泥岩交互地层为例

大港油田砂泥岩交互地层存在着非均质复杂地质形态,为保证其精细解释效果,根据随机过程理论,提出了选用二维指数型椭圆自相关函数为复杂非均质地质体进行简化建模的方法。正演算法使用交错网格有限差分法模拟弹性波在二维随机介质模型中的传播,激发方式使用自激自收模式。正演结果表明,随机介质模型模拟大港油田薄层砂岩互层地层具有合理性,交错网格有限差分算法对于该模型的正演数值模拟,算法合适。     

基于EPGA的FIR滤波器设计与仿真

介绍了数字滤波器理论及其常见实 现方法的基础,提出了一种基于EPGA的高效实现方案''该方案采用对称结构,加法、乘法运算和级联技术,利EPGA 芯片Maxplus软件对该方案进行了仿 真验证。结果表明基于EPGA的实现方案速度快、实时性好%节省硬件资源,具有重要的工程应用价值。