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为适应洞室形变测量仪器网络化的发展及中国地震局“十五”前兆仪器总体设计的要求,高精度、智能化、网络化的应变仪应运而生。本文介绍了洞室定点高精度地应变仪网络化的实现过程,并给出了应用实例。 相似文献
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计算机和网络技术的发展,为测量仪器实现网络化创造了条件。Internet的日益普及,为网络化测量仪器提供了通讯链路。地震前兆仪器在经过从最初的起步、改造、完善,到实现数字化、智能化、网络化,经过了几十年的发展,逐步具有了自己的特色。为结合最新通讯技术,“十.五”前兆总体设计中提出了“IP到仪器”。本文探讨了在地震前兆仪器中实现网络通讯协议后,前兆仪器作为独立的网络节点,其工作方式和数据流向。仪器作为多种服务并存的中心,允许用户以多种方式对其进行访问,大大方便了用户对前兆仪器的监控。网络通讯技术的应用,为地震前兆仪器带来了很多益处,弥补了存在的问题,为前兆数据的实时传输提供了条件。 相似文献
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云南夏季降水年际变化较大,影响因子众多,夏季降水的预测较为困难。使用1965—2017年云南省122个气象观测站的逐日降水资料和NCEP大气环流资料,采用年际增量的方法来预测云南夏季降水。文中基于云南夏季降水年际增量变化规律和影响夏季降水的环流形势及物理过程,选取了6个具有物理意义的预测因子,包括:前期2月南太平洋海温异常、前期2月东亚北部海平面气压异常、前期4月北美500hPa位势高度异常、前期5月太平洋北部海平面气压异常、前期1月印度半岛北部500hPa位势高度异常及前期2月澳洲以南地区200hPa高度场偶极子异常,来建立云南夏季降水预测模型。并对预测模型进行逐年交叉检验和1998—2017年逐年独立样本检验。交叉检验中夏季降水年际增量预测值和观测值的相关系数为0.85,相对均方根误差为8.0%。回报检验中夏季降水年际增量的相对均方根误差为9.1%,63.0%的异常年份预测值能够准确地预报出夏季降水异常。该预测模型有较好的预测能力。 相似文献
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地震前兆数据中的形变观测数据变化复杂,地球物理场变化和环境干扰等信息识别与剔除是与地震相关现象分析的关键.传统的信号识别主要采用回归分析、经验模态分解、频域信号分解等方法,但它们难以统一识别高幅值变化(尖峰、阶跃)与高频变化波形.本文利用信息熵参与形变时序数据的自动化分段构造子序列,一定程度上避免了这两种波形被分割的弊端,然后以统计描述方式表达子序列,最后利用角度异常因子(Angle-Based Outlier Factor,ABOF)和局部异常因子(Local Outlier Factor,LOF)构建对数函数定义离群点,以解决统一识别高幅度变化与高频率变化的问题.实验表明,对于特征向量维度变化的情况,LOF-ABOF算法的计算效率呈线性变化关系;在特征表达策略改变的情况下,该算法对高幅值变化和高频变化的异常识别效果良好.本文所提供方法可以检测出高幅值变化与高频率变化的异常形态,为地震前兆数据中形变观测数据"前兆信号"的识别提供指导与参考,为深入认识地震现象及其产生机理奠定基础. 相似文献
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为适应中国地震局"十五"前兆仪器总体设计的要求,对TJ-2体积式应变仪实现网络化功能进行了开发.本文介绍了网络化仪器的硬件设计、采用的操作系统和功能软件,并介绍了在TJ-2体积式应变仪仪器上的具体应用. 相似文献
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