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前震序列与前兆震群及非前兆震群的计算机识别 总被引：2，自引：0，他引：2
本文介绍了一个挑选前震序列及震群的专家系统，它能自动地从地震目录中筛选出前震序列及震群目录，计算相应的地震活动参数，进行前震列，前兆震群，非前兆震群的自动识别，同时本文对这个系统进行了评估。 相似文献
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辽宁地区震群序列统计特征及预测意义研究 总被引：1，自引：0，他引：1
系统研究了1970年以来辽宁及邻区发生的25次震群活动,总结了辽宁地区震群活动的参数特征,探讨了该地区震群活动与未来中强震的关系。结果表明:1研究区的25次震群中,最大地震优势发生时段在震群出现后3天内的占68%,84%的震群中最大地震与次大地震的震级差≤0.5级,平均为0.35。80%的震群持续活动时间约2个月;2震群中最大地震的震级越大,相应地2、3级地震频次也越多,通常1个4级左右的震群,2级地震频次平均约为28,3级地震平均约为6;3当震群中3、4级地震频次分别≥10和4,同时序列的b值为0.6~0.9,此时可判定震群为前兆震群。未来中强震3要素的判定依据为:发震时间为震群开始后1年内,平均6个月;震中距离震群所在地约0~400km,平均为180km;最大强度为G-R预测的最大地震震级加2.0级。当b0.5时,震群有可能为前震序列,即震群开始后1~20天内原地有发生M≥5地震的危险;425次震群中的80%在震群出现1年后对应了M≥4.6地震,空间上辽宁内陆的震群对辽南和唐山地区的M≥4.6地震有较好的指示,长岛和黑山岛附近海域的震群对渤海海峡及其附近地区的M≥4.6地震有较好的指示。 相似文献
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震群活动和地震预报综述 总被引：1，自引：0，他引：1
研究震群和大地震的关系、用前兆震群预报未来地震的发生,是世界范围内比较活跃的课题之一。文章例举了震群的一些指标以说明前兆性震群的预报意义,并从大范围的众多震群活动阐述大震前震群活动的一些特征。根据震群的分布可确定未来大震的发生地点,并解释不同类型震群的力学成因。 相似文献
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2010年6月28日至8月15日,在广西凌云与凤山交界持续发生了高密集、高集中、高频率的震群活动,共记录地震3 071次,其中ML2~2.9级地震41次,3级以上地震3次,最大为7月1日10时27分3.2级地震。对此次震群的空间分布范围、2级以上地震震源机制解P轴优势方向、b值特征、应力降等进行了分析研究。结果表明,此次震群震中集中,深度较浅,震源机制解P轴没有形成优势分布,序列参数b值较高,约为1.21,应力降主要分布在0.19~2.0 Mpa之间,认为广西凌云-凤山交界3级震群是属于低应力背景下的地震活动,不具有前兆震群和前震序列的性质。分析结果对正确了解此次震群的特征、正确判断地震趋势具有一定的帮助作用。 相似文献
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时间结构变异分析法在伽师-巴楚震群序列中的应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
1997～2003年新疆伽师-巴楚地区发生了包含27次5级以上地震的罕见强震群活动。震群活动分别经历了1997、1998和2003年3个不同强度的地震时段。在不同时段内的5级以上地震前,地震活动均出现过不同程度的增强-平静变化。为了有效界定序列丛集(增强)-平静变化的前兆意义,寻找临震预测的时间判据,本文从地震活动过程的非线性特征入手,分析研究震群序列的时间结构特征,判定发震系统的随机性大小,确定当前序列的变异程度,进而预测序列未来的发展趋势。以震群活动区附近的喀什地震台记录的序列目录为资料,以序列中MS≥5地震为起点,以下一个5级以上地震为终点,分段统计分析地震序列的时间结构关系。主要结果为:①序列绝大部分5级以上地震前,时间变异系数均有不同程度的异常显示。②在定义δ≈1之后的10天之内,震群中发生5级以上地震的可能性很大。③时间变异系数有3种类型,即持续变异、单点变异、无变异。④5级与6级地震前的δ值变化过程相似,其值域大小没有明显区别。在震群型序列中,依据δ≈1无法准确界定当前序列的属性(前震序列还是余震序列)和判定后续震级,只能判断序列中可能会发生5级以上地震。⑤序列临界丛集性质是分层次的。只有在某一震级时,序列才会出现临界丛集变异状态。⑥时间变异系数有明确的物理意义。当地震活动出现丛集-平静现象之后,它可以清晰地描述发震系统的随机状态,进而有效界定这种丛集-平静变化是否具有前兆意义。在地震频次衰减基本正常(h>1)且无突出的丛集-平静状况下,通过时间变异系数也可以发现序列的异常变化。反之,在震群活动晚期,当出现许多地震平静现象之后,即使在h<1的状态下,时间变异系数也并未出现异常显示,这表明δ值诊断法具有较好的普适性。 相似文献
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Swarm intelligence for classification of remote sensing data 总被引：2，自引：0，他引：2
This paper proposes a new method to classify remote sensing data by using Particle Swarm Optimization (PSO). This method is to generate classification rules through simulating the behaviors of bird flocking. Optimized intervals of each band are found by particles in multi-dimension space, linked with land use types for forming classification rules. Compared with other rule induction techniques (e.g. See5.0), PSO can efficiently find optimized cut points of each band, and have good convergence in the search process. This method has been applied to the classification of remote sensing data in Panyu district of Guangzhou with satisfactory results. It can produce higher accuracy in the classification than the See5.0 decision tree model. 相似文献
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通过分析处理1970年以来川滇地区中小地震资料,提出了川滇地区前兆震群的定义,着重研究了前兆震群、前兆震群指标及其空间分布特征,结果表明：前兆震群具有集中分布的区域特征;前兆震群参数指标为能量释放均匀度u≥0．45,震群信息熵K≥0．55,地震发生方式ID≤0．7,震群b＞10．9或≤0．75,最大震级与次大震级差△M≤0．4,综合判定指标为5项震群参数指标3项达标。前兆震群参数的空间分布特征为AM无区域特征,U值、K值、b值与ρ值在思茅、景洪相对偏低。即除震级差AM的空间分布无区域性,前兆震群与其余震群参数均有不同程度的区域性分布特征。 相似文献
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唐山大震前后一般震群与前兆震群时空演化特征研究 总被引：1，自引：1，他引：0
通过对华北地区１９７０－１９９１年震群活动资料的研究发现;（１）在唐山大震前６－７年,华北地震群活动出现波浪式起伏增强特点,大震后区域震群活动总体关系产;（２）唐山大震前的震群逐渐形成条带分布,震后３年条带走向消失：（３）唐山大有的震群活动显示出一定的迁移性;（４）大震前５年,满足ｂ、Ｋ、ｈ、Ｕ和ｐ中的任意３个指标的前兆震群在７．８级主震周围大量出现。 相似文献
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关于北宁震群性质及其意义的研究 总被引：3，自引：3，他引：0
利用地震学分析预报方法程式指南以及“八五”和“九五”攻关研究成果中有关震群序列的分析方法,对北宁震群作了详细研究。根据该震群序列本身的统计参数及其时空强表现出的某些特征,进行自然类比和定量识别,结果认为,北宁震群前兆意义不明显,属于一般性震群。 相似文献