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101.
102.
郯庐带中强地震前后多参数综合异常时空特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文应用基于地震对应概率谱的多参数滑动极值相关度方法对郯庐断裂带进行时间和空间扫描计算。 时间计算结果显示绝大多数目标地震发生之前均有高值异常现象出现; 空间扫描计算结果显示中强地震前1年左右, 震区及其附近区域多参数滑动极值相关度出现高值异常现象, 且异常区域逐渐扩大增强, 地震多发生在异常区域内或者附近。 中强地震发生后, 高值异常区逐渐缩小, 震后1年左右异常区域基本消失; 中强地震平静时段的多参数滑动极值相关度均无高值异常区域出现。 相似文献
103.
汶川地震近震源区地形变短期前兆现象的解析 总被引:5,自引:0,他引:5
2008年汶川8.0级地震是我国自建国以来灾难最为严重的一次强地震, 有关震前该区域地壳变形情况引起许多学者的关注。 本文给出了沿龙门山地震带地倾斜及跨龙门山断裂断层水准剖面临震前变化的特征: 汶川地震前沿龙门山地震带分布的康定、 汶川及茂县台地倾斜无明短期显变化; 6个断层水准观测场地, 除耿达场地观测到较大幅度变化有争议外, 其他断层观测场震前均未观测到突出的短临前兆性异常变化。 本文分析了汶川地震前大区域地震活动性资料及震前沿南北地震带显著形变异常点分布特点, 探讨了汶川地震震中区域应变积累过程, 认为近震源区域无显著短期前兆变化现象很可能与震中区域介质所具有的高应变、 小变形性质有关。 另外, 也不排除地形变观测点所处的位置等有关因素。 相似文献
104.
本文收集了苍山地震周围断层的几何参数和运动学参数, 选择不同的接受断层, 研究了苍山地震库仑应力变化对余震及周边断层活动的影响。 结果表明, 苍山地震正的库仑应力变化对余震活动有促进作用, 大部分苍山余震分布于库仑应力变化增加区域, 应力增加量值为0.003~0.005 MPa。 通过对比该地区苍山地震前后16年的地震资料, 发现苍山地震正的库仑应力变化对苍山断裂附近地震活动增强亦有一定的促进作用, 而对于周边其他断层, 由于距离较远, 库仑应力变化量较小, 苍山地震库仑应力变化的影响可以忽略。 相似文献
105.
106.
本文收集整理了距2010年4月14日玉树7.1级地震震中700km范围内的全部13个地下流体观测井孔的温度观测资料,统计分析了2008年5月以来各井温度当月超过3倍均方差的数据个数(以下简称月超差个数).结果发现,在玉树地震前6个月,13个观测井中有10个井观测数据出现月超差个数升高现象,有4个观测井月超差个数出现了同震升高和震后升高现象.2008、2009年大柴旦发生的2次6级以上地震前,也有类似现象.此异常现象可能反映了玉树地震前场兆和源兆的共同作用过程. 相似文献
107.
全国自动地震速报系统综合评估 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对2011年1月1日至12月31日的3套独立自动地震定位系统结果进行综合处理,得出中国自动地震综合目录,并与正式速报结果进行对比,得出全国自动地震速报系统综合评估结果,发现该目录对于国内绝大部分5级以上、国外7级以上地震实现整体覆盖,且没有误报发生,可以作为国家台网中心正式地震速报的重要参考,对于建立“自动报~正式报”的两级地震速报制度可提供技术支撑。 相似文献
108.
通过对汶川Ms8.0地震复发周期的时间和空间进行扫描,发现地震发生前,在时间上和空间上,地震复发周期均出现低值异常。因此,对地震发生的时间和地区进行异常判断,地震复发周期是一个可以参考利用的指标。 相似文献
109.
本文使用的数据来源于2004、2005和2008年台湾CWBSN(Central Weather Bureau Seismic Network)的18个宽频带台站记录的数据,2008年中国国家地震台网的2个宽频带台站数据和日本MASN(MeteorologicalAgency Seismic Network)的1个宽频带台站数据.通过互相关方法提取瑞利波的经验格林函数,利用相匹配滤波的时频分析技术测量瑞利波相速度频散曲线.利用面波层析成像方法给出台湾地区8s、12s、16s、20s的瑞利波相速度分布图,结果较好地揭示了地壳内部、尤其是浅部地壳的横向速度变化.研究表明,短周期的相速度分布同地表地质结构、地形密切相关,滨海平原、屏东盆地以及宜兰平原为低速区,西部丘陵、中央山脉以及海岸山脉地区为高速区;不同周期的相速度分布图显示,整体上低速区随相速度周期的增大逐渐向东移,这与台湾地区地壳内部速度的分布特征和构造特征基本一致.此外,屏东地区一直处于低速区,这可能与该地区布格重力负值异常有关. 相似文献
110.
网络地震灾情信息智能处理模型与地震烈度判定方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
破坏性地震发生之后,丰富的地震灾情信息和准确的地震烈度图是地震应急救援工作的基础。伴随着互联网的迅速发展,互联网已经成为地震灾情信息获取的一种重要渠道。本文通过构建网络地震灾情信息智能处理模型,将互联网上非结构化的灾情信息转化成结构化的灾情信息。并将网络地震灾情信息与地震烈度相结合,进行地震烈度判定,从而对地震应急期的烈度快速评定结果进行修正拟合。 相似文献