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1.
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高尚华 《大地测量与地球动力学》2015,35(2):261-266
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S变换在汶川地震前后应变变化分析中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
引入时频分析中的S变换方法,对姑咱台四分量钻孔应变观测曲线中出现的“压性脉冲”和“潮汐畸变”异常信号进行分析。结果表明,在背景信号的基础上,周期约10~60分钟的信号在汶川地震前开始大量出现,震后逐渐衰减;能量最大的信号仍然是背景信号,其能量幅度随地震发生时间的临近而增大,震后逐渐减弱。 相似文献
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运用频谱分析法处理四川境内多台地震仪观测资料,分析2008 年汶川大地震震前频谱特征。结果表明,在震前3~4 d出现较为明显的异常扰动现象,异常信号优势频率范围为0.18~0.25 Hz和0.10~0.18 Hz,其中前者主要受西太平洋台风影响,异常始于05-09,并于05-11强度达到最大,之后开始衰减;而后者异常从05-10开始逐步增强,震前10 h急剧增大,直至地震发生。四川境内所有台站分析结果都体现出0.10~0.18 Hz频段信号的震前急剧增加,可能与地震孕育有关。 相似文献
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以2013-07-22甘肃岷县与漳县交界的MS6.6地震为研究对象，采用去趋势波动分析方法处理兰州、高台2个台2011~2015年重力观测资料,试图提取这次地震前的相关重力异常信息。结果表明，以9.4倍的该台分形指数标准差为异常阈值,岷县-漳县地震前这2个台的重力分形指数均出现相似的异常升高过程,表明震前重力变化具有定向持续特征，显示出长程相关性，是孕震过程中物质运移、密度连续变化的反映，应该是与这次地震有关联的重要信息。结合其他学者的研究结果初步推测，这个异常变化可能与中下地壳乃至上地幔的物质运移有关。 相似文献
14.
以2016-01-21门源MS6.4地震为例,提出用深度学习预测的GPS时间序列研究地震前兆。用震中附近门源台（QHME）、民乐台（GSML）及古浪台（GSGL）无震时的GPS时间序列训练LSTM神经网络,得到高精度的GPS时间序列预测模型,再分别对该地区无震时和地震前一段时间的GPS时间序列进行回溯性预测。对比预测时间序列与真实时间序列发现,震前2条时间序列大部分的相似性指标比无震时低,说明震前预测时间序列与真实时间序列差异明显,同时考虑震前时间序列的趋势异常,认为出现了异常时段;3个台站分别在E、N、U方向出现多个异常日期,且不同台站具有相同的异常日期,说明探索到了地震前兆。 相似文献
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采用分布在南北地震带上10个洞体应变台的观测资料,基于小波分解和范数计算,提取2013-07-22甘肃岷县-漳县M6.6地震前异常信息。结果表明,除肃南台外,其余9个台均出现震前异常信息,昭通台、小庙台最早出现异常,在2013-06初（约在震前50 d）,距震中最近的宕昌台在7月初出现异常。结合其他学者的研究,对异常信息特征进行讨论认为,这次地震与南北地震带东侧块体自南向北运动有密切关系,而震后的形变传递过程是一个反向过程。同时也证明,用范数计算方法提取震前形变异常是简单、有效和可靠的。 相似文献
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大姚6级双震前的地震前兆特征 总被引：8，自引：2，他引：6
在连续形变观测资料中除了存在于整个时间域的短周期潮汐信息(固体潮)外，还有出现在某个时间段的长周期非潮汐信息．如何从时间或空间上认识和提取这些信息．成为认识地震过程和进行地震预报关键和迫切的问题之一。利用小波分析的时一频特性和奇异性检测特性，对大姚6级双震前的连续形变观测资料进行了处理，提取潮汐资料中的非潮汐信息。发现在地震前震中附近的形变台站都接收到了相同频段的异常信号．周期为几天到十几天，出现在各个台站的时间也大致相同。这些在震前具有一定时、空分布的信息有可能是地震前兆。 相似文献
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中国科学院国家空间科学中心分布在天津市宝坻区和廊坊市永清县的2个观测台站在2021-04-16河北滦州MS4.3地震前均观测到大气电场异常。宝坻站监测到过境云与地质活动混合型电场异常信号;永清站监测到湾型持续电场异常信号,属于典型的临震前小时尺度先兆信号,其幅度和持续时间均明显高于宝坻站的异常电场信号。对比电场异常期间2个台站的气象活动和空间天气活动发现,虽然2台站电场异常信号的表现方式不同,但背景变化中均隐含大型地质活动信号。分析结果表明,未来可通过分析多源活动导致的空间静电演变过程,形成有效的识别方法,在一定的气象活动范围内,从大气静电监测数据中提取中等以上强度地震的前兆信息。 相似文献
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2017年精河MS6.6地震震前，尼勒克、巴伦台和小泉沟台钻孔应变仪记录到显著的应变变化，经现场落实确认，异常是可靠的。根据这3个台的记录资料计算相对应变的变化，结果表明，地震前最大（小）主应变大小和方向分别出现明显加速和急剧偏转变化。此外还发现，相对应变场异常期间主方向与震源机制解P轴方位较为一致。 相似文献