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2008年5月12日汶川MS8.0地震前,位于震源区内的成都台2008年4月10—17日观测到非常强烈的地电场短临异常信号连续不断出现,25天后汶川大地震发生。本文基于地电场多极距原理和2007—2017年10年尺度的地电场观测资料回顾性地检查论证了可能与汶川地震有关的地电场异常前兆。研究结果显示,在与地震有关的强烈电信号中,4月10日23:00至4月11日3:40期间出现的强烈异常信号与4月11日4:00至4月16日12:00出现的40次脉冲信号并非源于同一地点,与4月17日2:00—3:00和22:00—23:00期间的异常信号也不是同源信号。这4个时段出现的大幅异常来自于不同位置的4个区域,暗示着地下的4个应力释放区。最后从机理上对该地电场异常信号进行了可能的解释,认为不同的应力积累区域可能是这些地电场异常信号的源区。由于成都台位于汶川特大地震的震源区内,故此次与地震有关的地电场异常信号可以作为汶川特大地震的孕震物理过程研究的重要参考指标。 相似文献
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上海市地铁对地磁观测影响的实验分析 总被引:2,自引:2,他引:0
用国际上先进的高精度数字化磁通门,在距上海市地铁交通线的不同距离处进行了野外观测,对上海地区地磁观测环境进行了实测试验和分析。结果显示,城市地铁交通对其周围的地磁观测环境具有较大的影响。分析了地铁列车运行时段在地磁观测中高频成分所呈现的干扰信号空间形态特征、幅度大小、随时间变化的规律,得出这种干扰信号随着距离地铁交通的远近不同而出现的噪音衰减特征,从而为识别地磁台站观测中的地铁等轨道交通干扰噪音给出了有意义的依据。 相似文献
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晚新生代青藏高原北缘构造变形和剥蚀变化及其与山脉隆升关系 总被引:10,自引:2,他引:10
青藏高原的差异性隆升是一个涉及高原隆升过程和机理的重要科学问题,利用青藏高原北部塔里木盆地,柴达木盆地与河西走廊盆地的地层沉积序列推算了高原北缘西昆仑山、阿尔金山和祁连山系晚新生代以来的山脉剥蚀幅度化特征,得到了青藏高原北缘山系隆升运动差异的传播比,它们基本上反映了晚新生代西昆仑山、阿尔金山和祁连山隆升运动的差异程度。高原北缘山系垂直运动速率的计算值与实测资料对比是相吻合的,进而研究了青藏高原北缘山系构造缩短变形,剥蚀变化与山脉隆升的关系。研究表明,青藏高原二期隆升时祁连山的高度在2400-3100m的范围内。 相似文献
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Study on the variation characteristics of the geoelectric field preceding earthquakes 总被引:2,自引:0,他引:2
Introduction Geoelectric field is one of the proper physical fields of the Earth. It is controlled by the vari-ous current systems originating outside of the Earth and the internal electrical structure of the Earth as well as the underground current origin. It carries a great amount of information coming from the Earths interior. At present, a lot of observations and studies about the geoelectric field have been made in the world. Many applications and studies of the geoelectric field in the… 相似文献
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利用基于地震前的超低频电磁信号现象。希腊”VAN“小预测了地震预报三要素,并以电报和传真的形式作了分布,近年来他们连续不断地作出震前预报,从而引起人们的广泛关注。 相似文献
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本文在文献[5]的基础上,以三层介质下边两层界面上隆模型为例,讨论了边界元法在解决层状介质中存在二维横向不均匀情况下点源场视电阻率计算问题方面的应用。在本文中,由于选取了适当的基本解,故在所导出的方程中避免了对水平层状界面的积分计算,只对起伏边界进行积分计算,并在理论推导中设法消除了位场在边界上的法向导数,因而最后形成的代数方程组规模相当小,从而大大减少了所需的边界部分点和未知量的数目,大量地节省了计算机内存,加快了计算速度。这给数值计算带来了很大的方便,并为向二维及三维多层介质中存有异常体的问题推广提供了便利条件。 相似文献
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中国大陆强震时间序列预测的支持向量机方法 总被引:12,自引:2,他引:12
统计学习理论(Statistical Learning Theory或SLT)是研究有限样本情况下机器学习规律的理论。支持向量机(Support Vector Machines或SVM)是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法。它不但较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化(预测)能力。文中使用支持向量机对中国大陆最大地震时间序列进行预测,预测次年的我国大陆最大地震震级,结果表明该方法具有较好的预报效果。研究结果还表明我国大陆强震活动除了与强震时间序列本身有关外,还与全球的强震活动、太阳黑子活动等有密切的关系。尽管这种关系还不清楚,但是通过支持向量机可以很好地反应出这种非线性关系。 相似文献
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主成分分析法在地震预测中的应用研究 总被引:10,自引:0,他引:10
用1979年7月9日江苏溧阳6.0级地震前后震中附近地区的地震资料,选择与地震活动强度有关的3级以上地震的频次N、b值、η值、A(b)值、Mf值和Ac值等6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约减。这6个参量之间具有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想。但是根据主成分分析可以得到反应地震强度异常特征的综合指标形,发现该指标在2次溧阳地震前出现明显的异常变化,震后异常恢复。表明综合指标形可以较好地反映地震活动异常增强的特征。文章还对与主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论。 相似文献