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141.
介绍并讨论了现代地震学时期发生的最大大陆板内地震的1000多次余震的空间分布。其数据是由8台便携式数字测震仪组成的台网在主震后17天开始用3周时间记录的。我们已计算了高质量的单一事件位置,所基于的是由这个地区震级为2-5 的地震确定的一维速度模型。余震定位揭示出活动集中在一个近东走向的向南倾斜的面上,呈梯形分布。活动带沿走向逐渐变短,从深度约为5 km的浅部长度约为45 km到 35 km的深度不足25 km。整个破裂区面积约为1300 km2。我们估计主震的静态应力降为16±2 MPa。余震扩展到几乎整个地壳,集中在10 km深的上地壳,和约26 km 深的下地克。断层破裂没有在地表出露,也不知道它在2001地震前是否是活断层。余震数据与布季主震一致,主震是由夭折裂谷的拉张作用形成的断层在收缩过程中的重新激活引起的。 相似文献
142.
J.Langbein R.Borcherdt D.Dreger J.Hetcher J.L.Hardebeck M.Hellweg M.Johnston J.R.Murray R.Nadeau M.J.Rymer J.A.Treiman 申彤 《世界地震译丛》2005,(4):14-31
引言 2004年9月28日17时15分14秒(协调世界时)加州中部帕克菲尔德发生了一次 Mw6.0级地震。震中位于圣安德烈斯断层靠近戈尔德希尔附近的帕克菲尔德镇东南 11 km的地方(图1)。加州综合地震台网 (CISN)报告说,震源位于北纬35.819°,西经120.364°的8.8 km深的地下。根据余震的分布状况以及此次地震的地震图、应变变 相似文献
143.
提出了在概率地震危险性分析的扩展中引入有关震源参数的先验信息。特别是将破裂形式与理论修正系数一起考虑应用于衰减定律。通过与实测资料、修正或未修正的衰减定律以及包括破裂方式参数的衰减定律结果的比较,评定了这一修正的有效性。地震危险性分析的概率特性得到保存,将描述与每个震源区有关的最可能的震源机制二维概率密度函数引入经典的危险性分析公式。这一新的表述方法也可用于离散分析的框架中。因此,根据离散分析设计的地震就以震源机制为特征。本文给出了在意大利亚平宁半岛南部运用的实例。与这一地区正断层作用的地震活动相比较,分析结果强调了在地震危险性分析中走滑事件的重要意义。 相似文献
144.
Zhao Cuiping 《中国地震研究》2005,19(4):381-390
INTRODUCTIONThe study of source parameters is usually based oninversionfromobservational seismic waveformdata.Seismic wave affected bygeometric spreading,inelastic attenuation,scatteringandsite effects ofthe mediumontheir way fromsource to station.Therefo… 相似文献
146.
《全球定位系统》2020,(1):F0002-F0002
尊敬的卫星导航及相关领域各单位负责人:中国卫星导航成就博览会(CSNE)创办于2010年,是中国卫星导航年会(CSNC)的重要内容,与导航年会同期举办,已连续成功举办10届,是目前全球最大规模、最具影响力和权威性的卫星导航领域专业展览。展览每届展出面积超出10000m2,10年来累计参观人数超过10万人次,1240家次国内外知名卫星导航相关企业、高校、科研院所悉数亮相,共同在CSNE平台上全面展示前沿技术、高端产品与应用服务。卫星导航产业链上中下游在博览会上实现深度交流与广泛合作,是业界共识的解读卫星导航技术进步、产业风向、政策资讯的重要窗口,是中国卫星畀航珉具权威的国际性交流平台。 相似文献
148.
呼图壁地区震源机制解及构造应力场特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
基于新疆测震台网记录的数字地震波形,运用CAP方法测定呼图壁地区2010-01-15~2017-01-02共50次MS≥3.0地震的震源机制解,同时结合早期23次MS≥3.0地震的震源机制解数据,应用MSATSI软件反演研究区时空应力场。结果表明,研究区应力结构类型表现为逆断型,整个区域主压应力P轴近NNE向且倾角较小,说明整个呼图壁地区应力场以NNE向水平挤压作用为主要特征。从空间上看,东部的水平挤压作用更为显著;从时间上看,2010~2016年受到更为显著的NNE向应力场控制,反映了研究区在不同时段应力场的调整变化,但没有改变该区域最大主压应力轴呈NNE向的总体特征,说明整个呼图壁地区可能主要受一种较稳定的NNE向应力场控制。 相似文献
149.
150.
复杂卫星图像中的小目标船舶识别 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。 相似文献