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应用2013年甘肃岷县漳县M_s6.6地震前263天及震后9天的平凉台观测数据研究了该台地电场在时间域、频率域内的变化,得到:(1)在岷县漳县M_s6.6地震以及在2013年四川芦山M_s7.0地震前平凉台地电场观测记录了显著的自然电场变化,在近距离的岷县漳县地震前自然电场变化更显著,异常变化的持续时间长;(2)平凉台地电场最大熵功率谱密度在4月20日四川芦山地震前发生连续增大的现象,并持续到甘肃岷县漳县地震后。最后讨论了本次地震地电场极低频成分异常变化的机理。 相似文献
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处理平凉台2008—2017年的地电场观测资料,首先对地电场线性极化和非极化异常进行分析,提出利用地电场线性极化特性提取地震前兆异常的方法。其次,采用相关数据处理和计算方法对周期性质、极化系数、极化方向、垂直极化方向上的投影等进行讨论,结果表明平凉台地电场线性极化正常背景特征为:极化方向变化范围N(66.7±6)°E,极化系数在0.7～1之间,垂直极化方向上的投影值波动范围(-0.53～2.61) mV/km。最后,统计分析平凉台周边中强地震与地电场非线性极化异常的关系,认为平凉台地电场对中强地震有较好的映震能力,地电场非极化异常可以作为判断地震前兆异常的一个重要指标,其异常表现为:从震前非极化到震后恢复极化的一个过程,持续时间一般在4～15天,多出现在震前5天到1个月不等。 相似文献
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本文应用2013年芦山MS7.0与岷县漳县MS6.6地震震中周围的平凉等3个地电场台站观测数据,研究地震发生前后地电场在时间域、频率域内的变化。结果表明:1在芦山地震、岷县漳县地震前,位于青藏高原东北缘的平凉台记录到显著的地电场异常变化。2利用最大熵谱估计方法计算平凉、松山、古丰台在芦山地震以及岷县漳县地震发生前后地电场观测数据,得到在上述两次地震前均发生地电场功率谱密度(特别是低于4×10-3 Hz频段的成分)增大的现象,岷县漳县地震发生后,部分测向谱密度增大现象消失。3距离震源区越近,地震发生前后功率谱密度异常变化越明显,长短极距相关性越差,初步分析认为此现象的发生,可能是由于在震源孕育、发生过程中,台站所在位置地下介质形变激发宏观电磁辐射造成的。 相似文献
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简要介绍了平凉地震台地电场观测系统,分析了地电场正常极化背景及其特征,讨论了各种不极化异常现象。结果表明:在正常情况下,平凉台地电场主要构成成分为大地电场,南北向和东西向测值表现为较规则的线性极化关系;当观测值中含有异常电信号时,尤其是南北向和东西向接收到不均匀变化的场强时,会出现不极化现象。平凉台地电场地震不极化异常表现为:从震前不极化到震后恢复极化的一个过程,不极化持续时间一般为4~9天。 相似文献
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王静波 《地震地磁观测与研究》2005,26(6):60-64
着重分析1998年以来平凉C11井水位在西海固一平凉地区5次Ms〉4．0地震前的异常特征。通过分析得到的认识是，该井水位在Ms4．0以上地震前大都存在0．5a以上的趋势异常和年变规律的变化，震前1～2个月出现较丰富的短临前兆信息，如水位固体潮畸变、日潮差波幅增大、阶跃等微动态异常，这些分析结果曾在地震预报实践中发挥较好的作用。 相似文献
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四川九寨沟7.0级地震前,距离震中360km的平凉井下地电阻率出现了持续1年的趋势异常,NS和EW测项异常幅度年变化率均大于背景值(正常年变化0.6%和0.4%),分别为1.1%、0.6%;2017年6月27—29日中国地震局台网中心、宁夏地震局、甘肃省地震局组成联合异常核实小组,对这组变化进行分析研判,确定是地下介质电性发生了变化,属于震兆异常。在震前20个小时平凉地电NS和EW两个测道日变化率分别为8.9‰、1.5‰,主震结束后,测值基本恢复到背景值。该次变化对地震预测有积极的研究价值。 相似文献
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随着地电场观测技术的不断提高, 高采样率的观测资料中蕴含着丰富的与地下构造活动有关的信息, 如何从高采样率的观测资料中提取有效的地震前兆异常, 是目前地震电磁学科分析人员最为关注的问题之一。 本文利用概率密度分布方法, 分析了2013年芦山MS7.0地震和岷县漳县MS6.6地震震中周围9个地电场台站的观测数据, 分析得到: 在芦山地震和岷县漳县地震前, 平凉台、 古丰台和松山台出现高频异常信息, 地电场干扰增强。 据此分析, 初步研究认为概率密度分布法是一种有效的地电场高频异常信息提取方法。 相似文献
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《地球物理学进展》2020,(4)
对于强震可否预测与如何科学预测的问题,通过九寨沟地震前的震情跟踪及地球物理场的时空演化总结,科学地认识地震预测工作.四川九寨沟7.0级地震前距离震中400 km范围内,在1～2年内出现形变、地电阻率等地球物理场的异常.异常时间主要从2016年开始,空间上主要沿北东方向分布,在200 km内有流动水准4项异常、GNSS观测1项;200～400 km流动水准1项异常、定点形变2项,GNSS观测1项,地电阻率3项.这些异常变化出现后,地震部门组织了多次现场核实和跟踪;最为典型的核实是2017年6月27日至29日中国地震局台网中心、宁夏地震局、甘肃省地震局组成异常核实小组,对甘宁川交界地区多台地电阻率变化进行了分析研判,2016年7月平凉台井下观测的地电阻率有1年的趋势性破年变异常,NS和EW向地电阻率异常变化率比背景值(背景值年变化为0.6%、0.4%)的明显增大,分别为1.1%、0.6%;天水深井地电阻率从2月份三个测道地电阻率值偏离背景值幅度达到0.4%,宁夏固原EW测项异常下降幅度约为0.4%,计算分析这组异常是由地层电性变化引起;针对上述变化再结合2015年全国7级地震(M 7)大形势危险区判定意见,以及地壳形变多测项异常的变化,预测在未来较短的时间(3个月内)甘宁陕交界地区(平凉、固原、宝鸡)有发生6.0级以上地震的可能,尽管预测意见偏离了九寨沟7.0级地震震中和震级.但通过梳理异常变化的序列,总结分析在监测范围内出现有限的异常时,如何判定地震要素?以期对未来地震预测提供的借鉴. 相似文献
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根据平凉市电磁波３年多的观测资料，分析了震前电磁波的异常特征，表明电磁波有明显的临震异常，其脉冲特征及时间与未来地震有着密切关系。指出认真对观测资料进行分析，可预知一定范围内的较强地震。 相似文献
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近年来祁连山东段平凉华亭地区小震活动水平迅速增高,发生了2005年10月2日的4.2级地震,并造成了一定的人员受伤和财产损失。通过地震时空强分布特征及应力场状态的分析,对这些地震的性质进行了系统判定,讨论了小地震的增强活动与区域应力场之间的关系。结果表明,自2001年以来平凉华亭地区小震的丛集活动属于煤矿开采诱发的地震,震级结构主要由1-2级地震组成,空间上集中在30-40km的范围内,每年的5-8月频次明显偏高。其次,测震台网数字化改造后,区域监测能力的提高也是本区小震频度增高的原因之一。 相似文献
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On the basis of textual research on the historical earthquake data and the field investigation of 1219 A.D.Guyuan earthquake,we suggest that there is only one strong earthquake occurred in Guyuan area in 1219 A.D.,instead of two or three strong earthquakes.We further suggest that the earthquake parameters recorded in the present earth-quake catalogs are not definite and should be modified.The occurrence time of this earthquake should be about 11 am,August 7,1219 A.D.and the heavily-damaged area of this earthquake,the VIII intensity area,should be lo-cated among the regions of Guyuan,Pingliang and Longde county cities.The epicenter area should be near Gu-yuan city.The magnitude of this earthquake is about 7 and it has intensity about larger than or equal to IX within the epicenter area.The major axis direction of the heavily-damaged area strikes in north-northwest that is ap-proximately consistent with the strike of the Liupan Shan thrust fault zone.The new tectonic activity of the Liupan Shan thrust fault zone resulted in the M7 Guyuan earthquake in 1219 A.D. 相似文献
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The deep learning method has made nurnerials achievements regarding anomaly detection in the field of time series. We introduce the speech production model in the field of artificial intelligence, changing the convolution layer of the general convolution neural network to the residual element structure by adding identity mapping, and expanding the receptive domain of the model by using the dilated causal convolution. Based on the dilated causal convolution network and the method of log probability density function, the anomalous events are detected according to the anomaly scores. The validity of the method is verified by the simulation data, which is applied to the actual observed data on the observation staion of Pingliang geoeletric field in Gansu Province. The results show that one month before the Wenchuan MS8.0, Lushan MS7.0 and Minxian-Zhangxian MS6.6 earthquakes, the daily cumulative error of log probability density of the predicted results in Pingliang Station suddenly decreases, which is consistent with the actual earthquake anomalies in a certain time range. After analyzing the combined factors including the spatial electromagnetic environment and the variation of micro fissures before the earthquake, we explain the possible causes of the anomalies in the geoelectric field of before the earthquake. The successful application of deep learning in observed data of the geoelectric field may behefit for improving the ultilization rate both the data and the efficiency of detection. Besides, it may provide technical support for more seismic research. 相似文献
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选取甘肃省测震台网测定的甘肃平凉地区塌陷地震、甘东南地区天然地震各50个,同地区的30个地震事件为待测事件。采用近年来计算机领域里较先进的图像识别方法——卷积神经网络识别两种地震事件类型,设定波形通道总数的80%为地震事件分类阈值,超过分类阈值的设定为“0”或“1”,即可判定该待测事件为对应的事件类型。将地震事件作为原始图像,提取图像中最具代表性特征点;接着提取图像特征进入池化层,池化层会对该图像特征点进行归类压缩,提取最具代表性的图像特征,最后输出识别图像。结果表明:塌陷地震最终分类准确识别率为86.7%,天然地震准确识别率为93.3%,总识别率为90%,为今后平凉地区塌陷地震事件类别识别工作提供了可靠的参考价值。 相似文献