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采用基于概率的完整性震级（PMC）方法,选取上海测震台网13个地震台站及周边省市地震台2008-2019年记录的171个地震,计算各地震台及上海测震台网地震监测能力,并模拟增加新的地震台站后台网监测能力的变化。结果显示：①地表基岩台的监测能力较深井台强,且受噪声和地铁影响,市区深井台监测能力较低;②整体上,台站密布的松江和青浦地区,地震监测能力较强,最小完整性震级为ML 0.7。台站稀疏的浦东、奉贤、崇明地区,地震监测能力较弱,最小完整性震级为ML 1.3;③若在上海南部增设奉贤海湾台,可整体提高上海测震台网的监测能力。 相似文献
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通过对山东地震台网记录的2022年1月8日门源MS 6.9地震原始波形进行分析,测算出88个测震台站的MS、MS7、MS(BB)等3种面波震级,并与中国地震台网速报和青海区域地震台网编目测定结果进行对比分析。结果表明：①山东地震台网测定门源MS6.9地震的面波震级MS、MS7、MS(BB)分别为7.20、7.16、6.96;②MS(BB)震级的测定方法简单,不同台站之间的偏差较小,一致性较好,适合在地震台网的地震速报中使用。这与震级国家标准GB 17740—2017的规定相一致。 相似文献
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根据2014年云南地区M6.1盈江地震、M6.5鲁甸地震和M6.6景谷地震的主震、余震P波初期部分的信息,研究了地震震级快速估算中3个预警参数（最大卓越周期τpmax、特征周期τc和最大位移幅值Pd）与震级的相关性,提出了云南地区的震级估计模型,并对其进行分析,再和其它地区的震级估计模型进行对比和评价。结果表明:3种方法均能在短时间内（2~4 s）有效地进行震级估算,Pd方法估算效果最优,τc方法次优,τpmax方法较弱。在震级较大的主震震级估计中,3种方法均没有出现明显的震级低估（震级饱和）现象。对于τpmax方法,云南地区的估计模型与南加州地区较为接近,但与四川地区区别较大,可能与该方法的计算稳定性有关;而τc方法的估计模型则与四川及世界其它地区均较为接近,更具有普适性和稳定性。在地震预警系统的实际应用中,由于云南地区尚未建立密集的地震监测台网系统,因此在短时间内难以得到较为准确的震中距。与震源距相独立的τpmax和τc两种算法则显得较为实用,其中:τc方法略优于τpmax方法,同时能较好地满足地震预警系统的精度要求,因此推荐使用τc方法应用于云南地区地震预警系统中的快速震级估算。 相似文献
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山西地区不同时段地震目录最小完整性震级研究 总被引：2，自引：0，他引：2
对地震目录的最小完整性震级MC的科学评估, 是进行地震活动性和地震危险性分析的重要基础, 而最小完整性震级MC又是表征台网监测能力的关键参数。 本文据山西地震观测台网建设时间的阶段性差异, 将其分为4个时段, 以1970—2012年山西地区地震目录为基础资料, 利用震级-序号法、 最大曲率法(MAXC)、 90%和95%的拟合度GFT法, 研究了不同时段山西地区地震目录最小完整性震级MC的时序变化特征。 1970年以来随着山西测震台网的改造, MC逐步降低, 尤其是“十五”数字化台网改造后, 山西ML≥0.9地震基本完整, 表明山西地震监测能力逐步提升。 相似文献
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国际上新近发展的“基于概率的完整性震级”(PMC)方法,具有可考察地震定位中由于台站人为选择等造成的台网监测能力下降,以及避免传统基于G-R关系的统计算法因地震数目过少而无法评估等优点.本研究利用PMC方法,计算得到内蒙古区域地震台网39个台站对周边地震事件的检测概率及台网检测概率.单台检测概率结果显示:PMC方法能够客观地反映39个台站对地震事件的检测能力;因台网布局等影响,内蒙古区域地震台网中西部和中东部地区的台站检测能力较强,而靠近蒙古、俄罗斯边境的台站, 阿拉善右旗附近地区的台站,以及邻近吉林、黑龙江等地区的台站检测能力较低.合成检测概率结果显示,由于邻省台站的引入,全区80%的地区基于概率的最小完整性震级MP达到2.2左右,其余地区MP达到3.3左右.为提高地震台网监测能力,建议在监测能力较弱的中蒙交界地区、东北部地区,以及阿拉善左旗以西地区适度加密台站,进一步优化台网布局. 相似文献
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在强震多发且台站分布极不均匀的青海地区开展最小完整性震级分析, 对该地区的地震危险性分析具有重要的现实意义。 基于青海区域地震台网定位的地震目录, 利用“震级-序号”法和多参数方法分析了Mc的时间演化特征; 采用“完整震级范围”方法研究了其空间分布特征。 研究表明, 不同时段青海及邻区Mc的空间分布存在非均匀性, 其与测震台站的空间分布特征和分布密度具有较好的一致性。 2015年6月后祁连、 柴达木、 巴彦喀拉区域的东部区域最小完整性震级Mc较小, ML1.4以上的地震目录基本完整, 羌塘区域的最小完整性震级最大, 为ML2.5左右; 研究区的Mc随着测震台站数的增加、 台网布局的优化而降低。 相似文献
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为探讨不同地震台网监测能力评估方法的结果差异性及其原因,本文选用目前国际上比较前沿的“基于概率的完整性震级”(PMC)方法和“完整性震级范围”(EMR)方法,以及中国地震台网常规采用的“震级-最大距离”方法,对2008年10月1日—2015年9月17日南北地震带地区表征地震监测能力的最小完整性震级进行了比较研究.研究中考虑了以往关注不够的地震观测质量一致性问题,统一采用至少3个台站记录的地震资料.结果显示,3种方法的结果差异显著,最小完整性震级的差值在南北地震带个别地区甚至可达ML2.0,其中,PMC方法获得的最小完整性震级Mp值在32°N以北地区显著低于其它两种方法,震级-最大距离方法获得的最小完整性震级Mr低值结果仅与高台站密度地区有关,与包括EMR方法获得的最小完整性震级McEMR相比较在统计均值上则呈McEMR < Mp < Mr.进一步对各地震台站的地震检测能力进行评分,结果显示,台站运维水平和对记录地震分析的完整程度,是造成Mp值显著不同于其它方法结果的主要原因,而是否选用相同的记录台站数量等数据质量约束标准,会造成EMR方法与其它方法结果的显著差异.因此,考虑到地震台网运行的实际情况和不同评估方法的计算原理,推荐PMC方法用于地震监测能力的评估. 相似文献
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地震事件检测能力在地震观测台站和地震临时观测点的运行中起着重要的作用.在确定网络几何结构下的地震监测台网中,地震监测能力是由监测到的地震事件震级的大小决定的.本文使用了一种完全基于测量噪声统计的SN-CAST方法计算了甘肃预警台网的地震监测能力空间分布,得到甘肃预警台网建立好后将平均监测能力提高到ML 0.8级,监测能力最高处可达到ML 0.2级,目前由44个固定性台站组成的甘肃地震监测台网监测能力为平均监测能力ML 1.7级,监测能力最高处为ML 0.5级,预警台网的建立对整个甘肃台网的监测能力将有较大幅度的提高,根据地震波走时特征分析了甘肃预警台网的空间预警发布时间估测结果,得到地震频发的甘东南和南北地震带地区地震预警时间所用时间较短,在5 s左右,而人口比例偏少地震发生概率偏小的河西走廊和肃北地区预警时间较长,最高为30 s左右,最终计算结果表明预警规划方案基本满足了地震预警设立要求. 相似文献
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该研究运用国际上新近发展的"基于概率的完整性震级"(PMC)方法,计算获得山西及邻区区域地震台网44个台站对周边地震事件的检测概率及台网检测概率。发现,因台网布局等影响,山西中部断陷盆地展布区域及两侧隆起区大部分地区的最小完整性震级为MP≤1.5,山西西部边缘地区和最北端与内蒙古自治区、河北省交界地区震级达到1.5≤MP≤2.0,山西最南端的晋陕交界MP为3.0级左右。研究表明,为进一步提高山西地区整体监测能力,在山西西部边缘地区、最北端和最南端可增设台站或引入更多邻省台站。 相似文献
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位于四川省甘孜藏族自治州康定市内大渡河干流的长河坝-黄金坪水电站,为大渡河流域开发中,以长河坝、大岗山、瀑布沟等形成主要梯级格局开发方案中,"三库22级"水电站中的第10和11级电站,其地震监测台网也采用梯级设计方式,长河坝-黄金坪上下游水库地震监测台网统一设计、建设及监测,共享同一地震监测能力。通过对监测设备的技术指标、台基地噪声水平和震级-频度对数关系的分析,结果表明,长河坝-黄金坪水库区域地震固定台站建成后,地震监测能力达到并优于设计的理论监测能力,地震监测震级达到下限为ML 0.5的设计要求。 相似文献
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为获得辽宁测震台网科学准确的监测能力评估结果,分析辽宁及周边地区的地震监测能力时空分布特征,为测震台网的优化提供科学依据。本研究首次将"基于概率的完整性震级"(PMC)方法应用到辽宁测震台网,通过计算获得辽宁地震台网37个台站的单台检测概率、测震台网合成检测概率以及基于概率的最小完整性震级M_P。单台检测概率表明:PMC方法能够客观地反映台站对地震事件的检测能力;营口—海城老震区周围的台站对较小震级的地震有较高的检测能力,受台网布局影响,位于辽宁边界地区台站的检测能力较弱。M_P时空分布特征显示:辽宁中部沈阳—辽阳—本溪—鞍山—盘锦地区1.5≥M_P≥1.2。辽宁南部大连一带监测能力较低M_P≥3.0,辽宁西部与河北交界地区3.0≥M_P≥2.5,辽宁其他区域2.5≥M_P≥1.8。研究结果表明,为进一步提高辽宁地震台网监测能力,需在辽宁东部、东南部建设台站以提高该区域台站密度,在辽宁西部地区建设部分台站和重新规划需要引入的河北共享台站,以提高该区域的台站密度及改善台站空间布局和该区域的监测能力。 相似文献
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镇江地震台网理论监测能力评估 总被引：1，自引：1，他引：0
基于近震震级公式,对镇江地震台网理论监测能力进行评估,绘制地震监测能力图,以确定监测区不同地点发生地震时能被台网有效分析和定位的地震最小震级。镇江市句容县在该台网理论监测震级最小,为ML1.2—1.3;在镇江及相邻城市,发生ML 1.8分析认为,以上地震均能被有效监测。 相似文献
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以河南地区（31°—37°N,110°—117°E）1970—2020年11月地震目录作为研究资料,采用G—R关系法、震级—序号法和最大曲率法测定不同时段最小完整性震级Mc。结果显示,1970—1979年由于研究区内台站数量少,Mc约为ML 2.5;1980—2001年为稳定的模拟观测时期,地震监测能力有所提升,Mc约为ML 2.3;2002—2007年大量模拟观测台站停测,Mc上升至ML 2.6。2008—2020年11月,G—R关系法、震级—序号法和最大曲率法均显示Mc为ML1.5。 相似文献
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2021年2月13日日本福岛县近海发生Mj7.3级地震,触发了日本气象厅地震预警系统,系统在首台触发后5.6s发出震级为Mj6.3级的预警第1报,首台触发后10s对公众发布警报、预警震级为Mj6.4级。基于多类型特征参数输入的机器学习支持向量机震级估算模型（SVM-M）,利用2021年2月13日日本福岛县近海Mj7.3级地震获取的日本K-net强震动观测数据,分析SVM-M模型在该次地震中首台触发初期（首台触发后1~10s）的震级估算效能。结果表明:SVM-M震级估算模型,在首台触发后1s即可给出Mj6.3级的震级估算结果,与日本气象厅在首台触发后5.6s发布的预警第1报震级相同;随着时间窗的增加,首台触发后5s和10s,SVM-M模型的震级估算结果分别是Mj6.7级和Mj6.6级,均大于日本气象厅首台触发后10s对公众发布警报的预警震级。该次地震的离线模拟结果表明:SVM-M模型可在地震发生初期有效提高地震预警震级确定的准确性和时效性。 相似文献
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作为国家地震台网和区域地震台网的重要补充，地市级地震台网可为本地区地震速报、地震预警、城市防灾减灾和活断层科学研究提供基础数据。本研究采用基于NetSeis/IP协议的网络组网技术，将单个测震台站组建成台网，形成由16个子台组成的地市级地震台网。应用专业软件对组网前后地震监测能力进行评估，结果显示，包头主城区及周边部分地区地震监测能力有了明显提升，达到ML1.0。同时，以包头主城区及周边地区为研究区域，选取包头地震台网运行以来的地震目录进行检验，证实研究区地震监测能力优于ML 1.0。 相似文献
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烈度计台与测震台的布设环境、仪器类型不同,所测定的震级值存在一定差异。收集2017-2019年川滇地区301个烈度计台站记录的46次ML 3.0以上地震,进行震级校正。统计烈度计实测震级值与测震台网平均震级值的偏差,对原量规函数进行修正,进而做台站校正。综合修正后,利用量规函数和台站校正值重新计算烈度计震级,结果表明：在震中100 km范围内,烈度计测定震级偏差平均值由校正前的0.145降低至0.033,标准差由0.382降低至0.295,离散度减小;校正后的烈度计震级结果较优,说明本研究获得的量规函数和台站校正值更加适用于川滇地区烈度计台站的震级计算。 相似文献
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利用台站背景噪声方法对自贡的地震监测能力进行计算，结果显示：2018-2019年自贡及邻区共13个地震台站，自贡地震监测能力达到ML0.8；到2019年底又新增17个地震监测台站，自贡地震监测能力也随之提升到ML0.4，其中自流井、贡井、大安和沿滩4个区的地震监测能力达到ML0.2，荣县和富顺县局部地区的地震监测能力更是达到了ML0.1。通过震级与频度关系计算实际监测地震数据的最小完整性震级，发现实际监测能力结果与理论计算结果基本一致，可为后续自贡及邻区架设地震监测台站、调整地震监测台站布局提供参考。 相似文献
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选取2010-2016年重庆地震台网记录的MS>3.0地震,对P波进行波谱分析,得到P波零频极限值、地震矩及拐角周期,拟合得到拐角周期与重庆地震台网MS的关系、P波零频极限值与重庆地震台网MS的关系,利用P波地震矩计算矩震级MWP,分析MWP与MS的差异。结果显示,当MS ≤ 4.0时,MWP > MS;当MS > 4.0时,MWP < MS,对得到的震级计算关系式检验发现,P波矩震级及通过零频极限计算得到的震级与重庆地震台网MS较为接近,而通过拐角周期计算得到的震级与MS相差较大。 相似文献
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为了进一步提升青藏高原地震监测能力,中国地震局在青海、西藏和新疆3个地区建设地震台站。为确保高质量产出地震数据,以青海地区新增16个地震台站为例,围绕观测数据的完整性和可靠性,基于数据连续率、台基噪声水平和事件波形记录质量,对地震观测数据质量进行评价,结果发现：青海地区新增地震台站观测环境较好,总体运行稳定,数据连续率较高,适合进行宽频带数字地震观测;地震台站空间分布更加均匀,青海省中西部地区理论地震监测能力从约MS 4.5提升到MS 2.0,地震监测能力提升。本项工作的开展,为我国青藏高原地震监测能力提升提供了业务化支撑。 相似文献