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地震引起地球自转速率变化的分析 总被引:2,自引:0,他引:2
由地震引起地球内部质量重新分布将影响地球惯量量矩的变化,从而引起地球自转速率的变化,即日长的变化。一般说,大地震产生大的附加位移违抗和。它对地球自转特性有影响。本文采用Harvard目录中1977-1994年产的地震有关参数,和根据地震激发地球自转的变化理论及Dahler和Lambeck有关公式计算了地震引起地球辆向惯量矩的变化。结果表明:由单个地震引起的日长变化要比观测值小几个量级,它的累积效应 相似文献
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为了分析冻土地基中输电线路基础发生冻拔破坏的科学问题, 以锥管板条装配式基础为研究对象, 采用室内模型试验测试及分析的研究方法, 开展了不同环境温度下, 冻土地基的冻结试验和基础的上拔加载试验, 分析了地基温度场、位移场的分布特征以及基础抗拔承载力与温度之间的关系, 揭示出上拔荷载作用下冻土地基的破坏模式。研究结果表明: 冻结试验中, 模型基础的冻拔位移均小于周围地基土体的冻胀位移, 基础对地基土体的冻胀存在反约束作用, 距离基础越近, 约束作用越明显; 不同冻结环境温度下基础的上拔加载试验中, 抗拔极限承载力均随环境温度的降低近似呈线性增大, 增加速率接近1.8 kN/℃; 在冻结与上拔力双重作用下, 地基土体首先出现局部张拉破坏, 随着上拔荷载的不断增加, 地基土体逐渐由局部张拉破坏过渡为整体剪切破坏。研究成果可为这种形式的基础在冻土地基中的应用提供理论依据和实践经验。 相似文献
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2021年5月22日青海玛多MW7.4地震作为发生在巴颜喀拉块体内部的一次强震,再次引起了人们对该地区地震活动性的强烈关注.本文基于震后GNSS流动观测和区域连续GNSS站资料,解算了106个站点的同震形变及其中17个站点的高频形变波形.同震形变场显示玛多地震具有典型的左旋走滑特征,GNSS观测到的最大同震位移达到1.2 m.GNSS与InSAR数据相符度较高,GNSS提供了准确的近场形变信息.基于GNSS同震形变场,本文反演了断层滑动分布,并计算了发震断层上产生的库仑应力变化.结果表明,发震断层的滑动破裂存在多个凹凸体,破裂分段特征明显且出露地表,与野外地表破裂考察和余震分布吻合,主体破裂位于断层面0~10 km的浅部区域,最大滑动量达到4.6 m,地震矩1.63×1020N·m,矩震级为MW7.4;发震断层上静态库仑应力增加区域与余震分布具有一致性,说明余震主要是由静态库仑应力加载而触发的. 相似文献
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在已有的凹凸体震源模型基础上考虑凹凸体位错非均匀性,提出改进的凹凸体位错模式.新的位错模式随机设置凹凸体上各子断层位错量,同时在凹凸体与背景区交界处设置位错平缓变化的区域.以1989年美国 LomaPrieta地震为例,计算不同断层位错模式下引起的地表位移,并与反演得到真实情况下地表的位移作对比,验证改进凹凸体位错模式的可靠性.结果显示,使用改进的渐变凹凸体非均匀位错模式计算时,与真实情况下竖向地表位移差大于8cm 的区域面积为 43km2,相较凹凸体均匀位错模式缩减25%;水平地表位移差大于8cm 区域面积为117km2,相较凹凸体均匀位错模式缩减达31%.利用改进的渐变凹凸体非均匀位错模式,计算1679年三河—平谷大地震在北京地区形成的地表位移场.北京市外,最大竖向地表位移大于4.8m,最大水平地表位移大于2.6m,均出现在三河附近;北京市内,通州区至平谷区一带地表位移最大,最大水平地表位移大于 2.6m,最大竖向地表位移大于1m.研究结果可为今后北京地区的抗震设防提供参考. 相似文献
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2001年以来,智利及其邻区发生了3次7.1—7.7级和4次8级以上大地震,其震中附近至少有一个甚至多个GPS连续观测站观测到地震前后的地壳运动。从http://geodesy.unr.edu 网站可获得GeoffreyBlewitt教授用GIPSY软件处理得到的南美大量GPS连续观测站南美板块(SA)区域参考框架位移时间序列,获得的这些大地震同震、震前位移积累和震后位移,特别是同震水平位移和震前水平位移积累,为探索地震预测,增添了更多有意义的震例。研究表明,这些大地震的同震水平位移也是震前水平位移积累的回跳或弹性回跳,同样也证明了震前存在前兆地壳形变;这些大地震前震中及其附近也无明显的垂直位移积累,由此证明了板块运动或地壳水平运动就是地震成因。尽管东日本和智利近海大地震的构造环境不同,日本2011年9级和智利2010年8.8级巨大地震前的地壳运动都清楚显示太平洋海底扩张。这些地震的同震水平位移回跳或弹性回跳的规律一致,地震成因都是水平挤压。智利多次大地震GPS观测到的最特殊现象是,在2015年8.3级地震震中以北,2010年8.8级地震的同震水平位移量值偏小,且方向异常一致向北,可认为是8.3级地震的前兆形变现象。临近智利的南美地区应是全球最利于地震预测探索的地区之一。 相似文献
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针对变形发展趋势多样性的特点,将无偏NGM(1,1,k)模型应用于变形监测数据的分析预测中,说明无偏NGM(1,1,k)模型可分别用于拟合近似线性-指数增长趋势变形序列、近似非齐次指数变形序列和近似齐次指数变形序列。根据监测数据的发展特点可选择适合的建模方法。实例分析结果显示,无偏NGM(1,1,k)模型具有良好的拟合和预测精度,可用于滑坡位移的分析预测中。 相似文献
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