利用FK扫描技术实现上海地震台阵资料的特殊震相识别

震相识别已经有很多方法,但对于弱震相识别的难题尚未根本解决。本文利用台阵技术能增强地震信号,压低噪声的特点,实现FK扫描技术结合台阵响应进行地震事件扫描,根据其所得的水平视慢度、方位角及其一致性实现震相识别,特别是特殊震相的识别,这些特殊震相的识别为研究地球内部结构提供了可靠的资料和有利的保障。     

基于Facet模型梯度算子一致性的地震数据不连续性识别方法

存在断层、角度不整合面等不连续结构的地质体的自动识别在地震构造解释中具有重要的意义,这些地质特征的地震响应为同相轴不连续。常规的地震数据不连续性识别方法应用范围有限,参数设置依赖于人为经验,易导致识别结果辨识度差。本文将一致性作为新的不连续性识别方法引入到地震数据处理中。首先利用定位精度高、易于扩展的Facet模型梯度算子计算一致性,其次对一致性数据作阈值化处理,最后利用数学形态学中的腐蚀、膨胀及细化算法作进一步处理,实现了对地震数据不连续性信息的自动识别。经过理论和实际资料测试,并与C3相干算法和方差算法对比分析,证实了本文所提方法在地震数据不连续性识别方面具有更高的稳定性和辨识度,可以作为地层不连续性识别的有力工具。     

天然气水合物储层地震反射相干分析研究

以实际水合物存在的美国布莱克海台地震数据为例,利用地震剖面中四个层位(海底层、水合物顶层,水合物层和游离气层)地震数据,通过相干技术研究了四个层位地震波同相轴的连续性。结果表明:在同一层位中,随着时窗宽度的增大,所有时窗相干值的均值都逐渐减小;在相同时窗宽度下,相干程度最好的为海底层,其次为水合物层、水合物顶层及游离气层。由此,通过对比各层位的相干值,可以指示天然气水合物的存在,这为水合物识别及其开采提供了有价值的参考。     

安徽地区应力场分区特征及中强震前震源机制的一致性研究

利用近震直达Pg波和Sg波垂直向最大振幅比方法,求出安徽及周边地区1974年以来246次ML2.0级以上地震的震源机制解。采用系统聚类方法,得到安徽不同分区不同时段的震源机制优势综合解,分析不同分区构造应力场的特点。对安徽地区中小震震源机制解中应力轴参数进行统计分析表明,其优势方向与华东地区构造应力场方向基本相同。研究安徽地区震源机制一致性参数特征发现,在中强震发生前,一致性参数均出现显著下降。     

FMI方法计算地磁K指数的初步研究

对使用地磁场X和Y分量计算地磁K指数的FMI方法进行修改,使其成为适合于我国地磁观测H分量K指数的计算方法——FMI—H方法。使用该方法,对肇庆数字地磁仪的分钟值数据计算了K指数,并与全国平均K指数进行比较和统计检验。结果表明,使用FMI—H方法计算的K指数,不管是在K频次分布还是逐时值,或是日总和,都与全国平均K指数有很好的一致性。该方法可应用于我国数字化地磁资料的K指数测定计算。     

伊朗巴姆6.5级地震同震形变场的获取与解译

介绍了雷达差分干涉测量的原理,利用星载合成孔径雷达差分干涉测量技术和ENVISAT ASAR雷达数据,成功获取了2003年12月26日发生在伊朗巴姆的6.5级地震引起的同震形变场,通过生成地表形变的剖面图及等值线图,对形变场进行了深入的解译与分析,同时根据相干图确定了地震造成破坏最严重区域的位置、分布及面积.     

三维地震相干应用研究新场、东泰及合兴场实例分析

本文研究了新场、东泰及合兴场三维地震相干及应用后认为：①断层、地层特征的不连续性通过三维地震相干数据体的低相干异常,能够获得十分清晰、直观的展示;②地层特征的连续性通过三维地震相干数据体的高相干异常能够得到非常清楚、明显的表现     

人类活动和降水变化对滑坡泥石流中长期演变的影响

根据滑坡泥石流灾害资料、耕地面积和公路里程等反映人类活动的资料以及降水资料,在定义了低纬高原区滑坡泥石流指数、人类活动指数和降水指数的基础上,研究了人类活动和降水变化对低纬高原区滑坡泥石流中长期演变的影响规律。结果表明,滑坡泥石流发生频次的中长期演变呈现出每年增加0.9次的趋势,且其演变具有明显的阶段性,从少发期到多发期的突变点出现在1993年。在11～16年的尺度上,人类活动与滑坡泥石流之间存在密切的关系。人类活动指数与滑坡泥石流发生频次之间为极显著的同位相关系,且人类活动超前于滑坡泥石流发生为0.2～2.8年;人类活动所导致的地质环境恶化是使低纬高原区滑坡泥石流频次增加的主要原因;除去人类活动影响后,低纬高原区滑坡泥石流与主汛期降水关系密切;在准3年和准6年尺度上,低纬高原区滑坡泥石流与主汛期降水呈显著的同位相关系,且低纬高原区主汛期降水超前于滑坡泥石流发生为0～0.8年;主汛期降水是影响低纬高原区滑坡泥石流频次变化的另一原因。最后,建立了考虑人类活动和主汛期降水且具有良好模拟和预测能力的低纬高原区滑坡泥石流的中长期演变预测模型。