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延庆—怀来地区重力异常分析与地震预测的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
从延庆—怀来地区重力异常出发，讨论了该区地质、地球物理场特征，为配合深地震反射专题研究，先对该区地壳结构和平均视密度分布进行了研究，提出了地震活动机遇大和反映强的地带，深化了该区的研究程度 相似文献
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北京西北延庆—怀来盆地的地震观测及减轻地震灾害研究 总被引：7，自引：0，他引：7
根据历史地震记载、近期地震活动性和构造应力场资料,分析了北京西北延庆－怀来盆地的潜在地震危险性。指出自１９９５年７月２０日至１９９６年７月３０日发生于延庆－怀来盆地的ＭＬ＝４．１地震序列的震源分布,揭示了分布于延庆－怀来盆地的两条共轭断层,位于这两条共轭断层延长线交汇处的怀来县城地区具有断层闭锁区的特征,该闭锁区域的线性尺度与一个６．０级地震震源区的线性尺度相当,但延庆－怀来盆地近期微震活动未显示 相似文献
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四川盆地及其西部边缘震区基底磁性界面与地震的研究 总被引：5，自引：0，他引：5
在对四川盆地及其西部边缘震区航磁资料进行分析研究的基础上，依据频率域磁性单界面反演方法对航磁异常进行了数据处理，求取了基底磁性界面的定量埋深，结合区域构造特征，地热分布及板块运动对地震的孕育环境进行了综合研究和讨论。 相似文献
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利用航磁资料和三维磁性层反演理论,对菏泽震区的航磁资料进行了数据处理,计算出震区枧磁化强度分布图、基底磁性界面埋深图和居里等温面埋深图。结果显示东濮凹陷基底磁性界面深达12km,下部居里等温面上隆,凹陷内被弱磁性物质填充。地震发生在凹陷附近视磁化强度、基底磁性界面、居里等温面的变异带上。 相似文献
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北京地区基底磁性界面反演及断裂研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在对北京地区1∶10万航磁异常进行定性分析、小波多尺度分解及功率谱计算的基础上,运用三维磁性层反演方法,计算了北京地区基底磁性界面的定量埋深。根据反演结果对北京地区几条重要的基底断裂及其地震危险性进行了分析和探讨。 相似文献
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本文以东大别构造带内六安—英山地磁剖面磁异常数据为基础,结合研究区域地质学和地震学研究成果,反演给出研究区域居里面埋深及地下介质磁性结构模型.通过对磁异常变化特征曲线、介质磁性结构模型分析发现:东大别构造带北部磁异常较强且波动较大、地下磁性结构特征相对复杂,北淮阳地区磁异常较弱、地下介质结构成叠瓦状形态分布,合肥盆地磁异常曲线变化平缓、埋深较深,为连续均匀的磁性基底,结果较好地反应了合肥盆地、北淮阳、东大别构造带北部之间的差异;"霍山地震窗"地壳下方6～12km处存在显著地磁性差异,结合东大别构造带内70年代以来地震和历史强震,对"霍山地震窗"地震活动性与地下构造、场源关系进行了研究,初步探讨了其动力学成因. 相似文献
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ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｌａｒｇｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅｒｉｓｋｉｎＹａｎｑｉｎｇＨｕａｉｌａｉｂａｓｉｎＣＨＡＮＧＱＵＡＮＬＩＵ（刘昌铨）ＳＨＩＸＵＪＩＡ（嘉世旭）ＭＩＮＧＪＵＮＬＩＵ（刘明军）ＣＨＡＮＧＦＡＬＩ（李长发... 相似文献
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根据峰值加速度、速度、位移对构造环境剪应力场和地震矩的依赖关系,导出了直接计算矩震级的公式．用北京怀来小台网（速度记录）、唐山强震观测台网（加速度记录）和北京地区台网（速度记录）的地震记录资料,检验了这些公式的可用性．结果表明,利用加速度或速度记录测定的矩震级与常规方法（根据位移谱高度）测定的矩震级十分接近．证明了这些公式的正确性,从而拓宽了用于测定震级的资料类型,即不仅限于位移记录,速度和加速度记录都可用于测定震级． 相似文献
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震后地表实际破裂带的分布及其近场的形变特征,是理解块体运动学特性、断层破裂特征、地震发生机制等科学问题的十分重要的约束条件。基于InSAR获取的汶川地震同震形变场,由于发震断层附近同震形变梯度巨大,沿断层带出现了非相干条带,以致于无法获得断层附近的形变量。而基于亚像素级的光学影像偏移量法为获取断层附近大形变分布提供了可能。文中以SPOT卫星影像为数据源,采用光学影像偏移量法获得了什邡及茂县地区的水平位移形变场。结果显示龙门山断裂带上至少2条断裂同时发生破裂,形成了主要地表破裂带(龙门山镇-高川破裂带)和次级地表破裂带(汉旺破裂带),沿龙门山镇-高川破裂带平均位移量为4～6m,在高川附近伴随的平均右旋水平位移为1～3m; 汉旺破裂带因逆冲导致水平缩短,平均位移量一般为1～2m。汶川-茂县断裂带没有明显的地表破裂带。研究表明,利用光学影像相位相关法能够获得近断层位错量,可以成为InSAR手段的重要补充。 相似文献
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To establish an experimental, practical and open scientific experimental platform for earthquake monitoring and prediction, with reference to that of the southern California earthquake center(SCEC), China Earthquake Administration initiated a project for an experimental field in Sichuan and Yunnan Province in 2014. The chosen area is a seismically active region in the southeastern margin of the Tibetan plateau. A series of work compiling basic maps have been launched to collect fundamental data of this area including geologic structure, earthquake geology, geophysics, geodesy, and geochemistry. The map of earthquake surface ruptures in this region is one of these basic maps. This paper presents the compilation of this map. It includes earthquake epicenters, earthquake surface ruptures, faults, strata, magmatic rocks, and geographical data. This work summarized 87 destructive earthquakes, and 22 earthquake surface rupture zones, and analyzed the distribution characterization of earthquake epicenters, strata and magmatic rocks. The content in the map is reliable and integrated. This work will provide reliable earthquake-geology data for establishing geodynamics models and other future research of the national experimental field of earthquake monitoring and prediction in Sichuan and Yunnan Province. 相似文献
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张北地震前、在中期阶段,多井水氡出现负异常变化;短期阶段出现区域水氡差分异常的月频次增加;短临阶段则出现怀来４井水汞的多次突跳。大同地震前多井出现水氡的趋势性正常,是张北地震水化前兆最显著的不同之处。本文分析了张北地震水化方法预报失误的原因。讨论认为,水氡负异常做为中期前兆的信度较低;为提高水化预报地震的效能,必须与其它前兆手段相结合。 相似文献
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现行的地震危险性分析方法是经过潜在震源区划分、地震活动性参数和衰减关系的确定,以及基岩地震动参数的计算而作为基础资料的历史强震目录,同时也是通过历史地震记载的分析得到的。然而,在其每一个环节都存在不确定性,而现有的不确定校正很难达到满意的程度。本文设想仅仅利用历史地震的史料记载,依据最大似然法,计算场地的各不同年份不同超越概率的地震危险性。以怀来、河间、唐山、承德、宁晋、石家庄为例,并仅仅以这些场地的历史记载为依据,不考虑推测的影响烈度,计算这些场地的危险性分析结果,并与中国地震烈度区划图（1990）的结果进行比较,由此来说明本方法具有一定的可利用性。 相似文献
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本文采用模板识别匹配滤波方法检测2016年1月9日河北怀来ML3.4震群序列目录中遗漏的地震事件,并加入波形互相关信息对震相到时进行校正,采用盖革法进行精确定位。重新定位后震群震中呈NEE向分布,与怀涿次级盆地北缘断裂走向一致,并主要集中在该断裂的小水峪-黄土窑段。震群中最大地震ML3.4的P波初动解的一个节面走向与精定位后震中展布和断裂的走向基本一致,可推测怀涿次级盆地北缘断裂可能为怀来ML3.4震群的发震构造。震中集中分布的怀涿次级盆地北缘断裂的小水峪-黄土窑段属5个分段中滑动速率最大的段落,分析认为该震群可能是由断层慢滑动引起的。 相似文献
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The MS7.0 Jiuzhaigou earthquake in Sichuan Province of 8 August 2017 triggered a large number of landslides. A comprehensive and objective panorama of these landslides is of great significance for understanding the mechanism, intensity, spatial pattern and law of these coseismic landslides, recovery and reconstruction of earthquake affected area, as well as prevention and mitigation of landslide hazard. The main aim of this paper is to present the use of remote sensing images, GIS technology and Logistic Regression(LR)model for earthquake triggered landslide hazard mapping related to the 2017 Jiuzhaigou earthquake. On the basis of a scene post-earthquake Geoeye-1 satellite image(0.5m resolution), we delineated 4834 co-seismic landslides with an area of 9.63km2. The ten factors were selected as the influencing factors for earthquake triggered landslide hazard mapping of Jiuzhaigou earthquake, including elevation, slope angle, aspect, horizontal distance to fault, vertical distance to fault, distance to epicenter, distance to roads, distance to rivers, TPI index, and lithology. Both landsliding and non-landsliding samples were needed for LR model. Centroids of the 4834 initial landslide polygons were extracted for landslide samples and the 4832 non-landslide points were randomly selected from the landslide-free area. All samples(4834 landslide sites and 4832 non-landslide sites)were randomly divided into the training set(6767 samples)and validation set(2899 samples). The logistic regression model was used to carry out the landslide hazard assessment of the Jiuzhaigou earthquake and the results show that the landslide hazard assessment map based on LR model is very consistent with the actual landslide distribution. The areas of Wuhuahai-Xiamo, Huohuahai and Inter Continental Hotel of Jiuzhai-Ruyiba are high hazard areas. In order to quantitatively evaluate the prediction results, the trained model calculated with the training set was evaluated by training set and validation set as the input of the model to get the output results of the two sets. The ROC curve was used to evaluate the accuracy of the model. The ROC curve for LR model was drawn and the AUC values were calculated. The evaluation result shows good prediction accuracy. The AUC values for the training and validation data set are 0.91 and 0.89, respectively. On the whole, more than 78.5% of the landslides in the study area are concentrated in the high and extremely high hazard zones. Landslide point density and landslide area density increase very rapidly as the level of hazard increases. This paper provides a scientific reference for earthquake landslides, disaster prevention and mitigation in the earthquake area. 相似文献