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地震活动性是指地震发生在时间、空间和强度上的规律性。对地震活动研究的主要目的是对其未来的活动进行预测。地震活动随时间分布的特征是否表现为周期性、随机性、群集性 (cluster)等是地震学家十分感兴趣的研究课题 ,它对于理解地震活动物理过程和建立地震预测的研究思路具有重要的影响。对地震活动在时间域中的预测可分为中长期预测和中短期预测。本论文是针对地震活动中长期预测常采用的稳态泊松模型做了一些研究工作 ,发展了一些新的计算方法 ,具体分以下两部分。1 地震活动长期特征 (或平均特征 )的预测方法及地震危险性评估的新方… 相似文献
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简述了地震预测的方法与类别, 回顾了20世纪70年代以来国内外几次重要地震预测预报实践特别是地震短临预测预报的情况, 从中凸显了地震短临预报的困难以及对挽救生命的重要性和社会需求的紧迫性. 通过对上述国内外一些大地震预报预测(海城地震、 唐山地震、 日本地震、 美国帕克菲尔德试验场的地震预报实践和汶川地震等)的成功与失败的解读, 试图得到一些有益的启示: 地震预测与预报, 尤其是地震短临预测与预报虽然困难, 但并不是不可能的, 事实说明它存在着很大的可能性. 相似文献
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加卸载响应比的新进展 总被引：2，自引：0，他引：2
本文对此作简要介绍。主要有下三方面：①预测效果好：2004年发生在中国大陆有资料地区的ML≥15级地震共17次,其中15次落入用加卸载响应比方法于2003年底预测的区域内。②通过大量基础研究(包括数值模拟,岩石力学实验及统计细观损伤力学研究),使加卸载响应比理论(LURR)建立在一个比较牢靠的科学基础上。③LURR有很大的潜力和发展空间。未来的发展空间,除预测天然地震外,还可能对矿震、水库地震、滑坡等自然灾害,甚至其它自然系统以致社会系统的灾变作出预测。 相似文献
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经验性的地震预测在中国地震预测研究与实践中 ,特别是在综合地震预测中 ,具有特殊的重要性 ,并将在今后的一段相当长的时间内继续发挥主要作用。人们越来越多地认识到 ,地震预测中一些经验和掌握这些经验的专家 ,是目前的计算机所无法取代的。一个挑战性的问题是 ,如何使这些经验变成可继承、可重复、可发展的知识体系。与此相应的 3个亟待解决的问题 :一是在地震机理仍不清楚的情况下 ,如何尽可能清楚地阐明一些经验的物理意义和统计显著性 ;二是如何使老一辈地震专家的经验更高效率地变成新一代地震专家的知识 ;三是如何就中国式的经验性… 相似文献
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本文阐明了模式识别方法的原理及其在水库诱发地震危险性预测研究中应用的可行性和实用性。以国内22个水库为样本(其中11个是有震样本),提取水库诱发地震有关的地质、地震、水文等方面的因素及特征,对拟建长江三峡三斗坪和清江隔河岩高坝水库进行预测。初步判定这两个水库区存在着水库诱发地震的危险性背景,并且清江隔河岩高坝水库区都镇湾以西地段,不存在诱发地震的背景,而其以东库,存在着水库诱发地震的背景。 相似文献
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地震预报推进组 《地震地磁观测与研究》2001,22(4):16-31
地震预测首先是一个科学问题 ,地震预测的实现只能以科学研究为基础。十五年来 ,在中国地震局有关部门和国家自然科学基金会等机构的支持下 ,地球物理研究所科研人员围绕与地震预测的有关的科学问题 ,开展了多方面的基础研究和应用研究。这些研究工作可以概括为 3个方面。1 地震活动性分析及其在地震预测研究中的应用我国有着丰富的历史和现代地震目录。地震活动性研究是我所地震预测研究中最重要的工作之一 (许绍燮等 ,1 989,1 990 ;许绍燮 ,1 993 ;Wang等 ,1 996;郑秀芬等 ,1 998;王林瑛 ,1 999)。地震活动性的经验性研究包括强地震活动… 相似文献
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在前人提出的地震预测方法基础上提出一种地震学综合预测方法。 首先利用动态图像方法(地震条带与地震空区)大致确定潜在地震危险区; 然后利用中、 强地震产生的库仑应力确定孕震区; 最后利用地震矩快速释放模型和相关长度增长模型判断孕震区是否进入短临状态。 在地震三要素预测中, 发挥地震学典型预测方法的优势, 并且对相关性较小的预测方法的预测结论相互对比、 印证, 以便得出更可靠的预测结果。 文中还利用这种综合预测方法对1983年菏泽5.9级做了简略研究, 结果表明这种综合预测方法的预测结果和菏泽地震基本上是一致的。 相似文献
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本文概要回顾自20世纪60年代以来国际地震预测研究与地震预报实践的进展情况,指出地震预测这一既紧迫要求予以回答、又需要通过长期探索方能解决的地球科学难题目前尚处于初期的科学探索阶段,虽然总体水平仍然不高,特别是短期与临震预测的水平与社会需求相距甚远,但是近半个世纪以来并非毫无进展．文中以板块边界大“地震空区”的确认、“应力影区”、地震活动性图像、图像识别等方法以及美国帕克菲尔德（Parkfield）的地震预报实践为例,说明在中期与长期地震预测方面,地震预测研究均取得了一些有意义的进展．文中分析了地震预测在科学上面临的困难,阐述了为解决这些困难所应当采取的科学途径,展望了地震预测的前景,指出地震预测的进展主要受到地球内部的“不可入性”、大地震的“非频发性”以及地震物理过程的复杂性等困难的制约;地震预测虽然困难,但并不是不可能的;依靠科技进步,强化对地震及其前兆的观测,选准地点、开展并坚持以地震预测试验场为重要方式的地震预测科学试验,坚持不懈地、系统地进行基础性的对地球内部及对地震震源区的观测、探测与研究,对实现地震预测的前景是可以审慎地乐观的． 相似文献
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地震预测是极具挑战性尚待解决的世界性的科学难题,目前尚处于初期的科学探索阶段,总体水平仍然不高,特别是短期与临震预测的水平与社会需求相距甚远。从理论上讲,地震是有前兆的,地震前兆信息是预测地震的依据,只有获得了地震前兆,才有可能对地震作出预测。但在实际的地震监测预报工作中,如何从观测资料中识别和提取地震前兆信息,如何依据这些地震前兆信息进行地震预测,始终是一个需要不断研究、并且必须研究的课题。 相似文献
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近年来,机器学习的快速发展在计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等领域取得前所未有的成绩。地震研究学科众多,包括地震学、大地测量学、地球化学、地球电磁学和地质学等,研究产生的多源、复杂、海量数据高度符合机器学习对于训练数据的要求,因此许多学者将机器学习方法引入到地震预测中。本文基于机器学习背景、地震预测应用流程和评价方法等方面,回顾了近年来基于机器学习方法,利用不同学科数据进行地震预测的应用概况和主要进展,并对机器学习在地震预测中的应用进行总结和讨论。 相似文献
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地震预警是地震减灾工作的重要途径,而震级预估是整个地震紧急预警系统中重要且较为困难的一个环节.目前,世界上多个国家和地区都已建立了各自的地震预警系统,并且形成了特征频率(τ_p和τ_c等)相关和特征振幅(Pd等)相关的两类震级紧急预警的方法,但各有局限性.本文在已有的方法和理论基础上,运用机器学习算法,将日本KIK和KNET台网从2015年至2017年所记录到的843条地震目录,55426条记录作为全数据集,设计、训练出一套用于常见震级范围的机器学习震级预估模型.与已有方法的预估结果相比,机器学习方法不仅使预估的整体误差和方差下降,同时多台联合评估单一地震事件的截面方差也更低.本研究的结果显示了机器学习算法在震级紧急预估问题上具有较广阔的应用前景,同时也为较为复杂的深度学习类算法框架下端到端模型提供了实践基础和研究可能. 相似文献
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模糊数学方法在地震学研究,特别是在地震预测工作中起到过重要的作用。近年发展起来的模糊查表法是模糊数学中新出现的一种新的模糊系统有效方法,在智能控制、机器学习、序列建模、综合预测中获得了广泛的应用,取得了显著效果。基于此,把该方法引入地震活动趋势预测和预警研究工作中:首先介绍了模糊查表法的方法与原理,然后基于该方法和由最大震级序列形成的多维样本建立了华北地区及主要地震活动带最大震级时间序列的趋势预测和预警模型,并对获得的模型进行了内符检验,最后对建模方法和计算结果进行了详细讨论。综合分析认为,该方法原理简单直观,计算结果稳健,建模与预测精度较高,外推泛化能力较强,可以作为地震趋势预测和预警的一种有效方法。 相似文献
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现代地震观测积累了大量、种类繁多的地震前兆数据和震后数据,但数据中隐含的地震规律及趋势无法用经典的算例、数学公式、物理公式进行定量解释、分析和预测,需要探索新方法、新技术。案例表明,大数据分析具有预测事物发展趋势、改变传统观念和发现新事物的功能,有助于从错误信息中挖掘有价值信息。本文由此提出基于大数据技术处理地震数据的新思路,对地震监测预报新思路进行探索;通过在大数据平台上基于地震目录的余震预测研究,给出大数据技术在地震数据处理方面的一个应用实例,验证该思路的可行性。 相似文献
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《地震研究进展（英文）》2023,3(1):100197
It is critical to determine whether a site has potential damage in real-time after an earthquake occurs, which is a challenge in earthquake disaster reduction. Here, we propose a real-time Earthquake Potential Damage predictor (EPDor) based on predicting peak ground velocities (PGVs) of sites. The EPDor is composed of three parts: (1) predicting the magnitude of an earthquake and PGVs of triggered stations based on the machine learning prediction models; (2) predicting the PGVs at distant sites based on the empirical ground motion prediction equation; (3) generating the PGV map through predicting the PGV of each grid point based on an interpolation process of weighted average based on the predicted values in (1) and (2). We apply the EPDor to the 2022 MS 6.9 Menyuan earthquake in Qinghai Province, China to predict its potential damage. Within the initial few seconds after the first station is triggered, the EPDor can determine directly whether there is potential damage for some sites to a certain degree. Hence, we infer that the EPDor has potential application for future earthquakes. Meanwhile, it also has potential in Chinese earthquake early warning system. 相似文献
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1996年3月19日新疆阿图什6.7级地震前震群的时空分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了1996年3月19日新疆阿图什6.7级地震前震群活动的时空分布特征。研究主要结果:(1)阿图什6.7级地震前,震群的空间分布在未来大震震中附近集中,同时大致围成一个长轴约119 km和短轴约110 km的椭圆,阿图什6.7级地震落入椭圆靠边部位;(2)震群的时间进程表明,大震之前约4个月震群活动速率加快,标志着中期异常向短期异常的阶段性转折。最后,对所得结果的可能物理机制以及在地震预报中的应用等问题进行了讨论。 相似文献
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针对影响地震伤亡人数的评价指标数量较多且各指标之间存在着复杂的非线性关系,运用机器学习理论,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine)的地震伤亡人数预测模型;首先利用主成分分析法(Principle Component Analysis)对7个地震死亡人数影响指标进行数据降维,然后对提取出的主成分进行归一化处理,将归一化的主成分数据作为预测模型的输入向量,将地震伤亡人数作为预测模型的输出向量;以27个地震伤亡实例作为学习样本进行训练,运用网格搜索法(Grid Search Method)寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于PCA-GSM-SVM的地震死亡人数预测模型,并对5组样本进行死亡人数预测。结果表明:PCA-GSM-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为5.12%、15.7%和9.16%,其平均误差相比于GSM-SVM模型和SVM模型分别降低6.51%和7.11%,因此PCA-GSM-SVM模型预测精度较高,可在工程实际中推广。 相似文献
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为提升现地仪器地震烈度预测的准确性与连续性,研究面向地震预警的PGV连续预测模型.以中国仪器地震烈度标准的计算参数:0.1~10 Hz带通滤波三分向矢量合成速度峰值PGV为预测目标,利用日本K-net与KiK-net台网P波触发后1~10 s强震数据,基于人工智能中的机器学习方法-最小二乘支持向量机,选取7种特征参数作为输入构建最小二乘支持向量机PGV预测模型LSSVM-PGV.结果表明,本文建立的LSSVM-PGV模型在训练数据集与测试数据集上的预测误差标准差变化趋于一致,具备泛化性能;P波触发后3 s预测PGV与实测PGV即可整体符合1∶1关系,随着时间窗的增长,PGV预测的误差标准差显著减小、并在P波触发后6 s趋向收敛,具备准确连续预测能力;对比同为P波触发后3 s的常用P d-PGV模型,LSSVM-PGV模型的PGV预测误差标准差明显减小,“小值高估”与“大值低估”现象明显改善,预测准确性得到提升.熊本地震序列的震例分析表明,对于6.5级以下地震,LSSVM-PGV模型最多在P波触发后3 s即可预测出与实测PGV整体符合1∶1关系的PGV;对于7.3级主震,由于其破裂过程的复杂性,P波触发后3 s的预测结果出现一定程度的低估,但随着时间窗增长至6 s时,预测PGV与实测PGV符合1∶1关系、并直到10 s整体趋势保持一致.本文构建的LSSVM-PGV模型可用于现地地震预警仪器地震烈度的预测. 相似文献
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Through analysis of natural and social attributes of earthquake forecasting, the relationship between the natural and social attributes of earthquake forecasting （early warning） has been discussed. Regarding the natural attributes of earthquake forecasting, it only attempts to forecast the magnitude, location and occurrence time of future earthquake based on the analysis of observational data and relevant theories and taking into consideration the present understanding of seismogeny and earthquake generation. It need not consider the consequences an earthquake forecast involves, and its purpose is to check out the level of scientific understanding of earthquakes. In respect of the social aspect of earthquake forecasting, people also focus on the consequence that the forecasting involves, in addition to its natural aspect, such as the uncertainty of earthquake prediction itself, the impact of earthquake prediction, and the earthquake resistant capability of structures （buildings）, lifeline works, etc. In a word, it highlights the risk of earthquake forecasting and tries to mitigate the earthquake hazard as much as possible. In this paper, the authors also discuss the scientific and social challenges faced in earthquake prediction and analyze preliminarily the meanings and content of earthquake early warning. 相似文献