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61.
讨论了锦州沈家台水氡活度浓度出现的高幅度波动异常变化与地震活动的关系。 沈家台水氡测项自2004年开始观测以来, 数据变化稳定, 氡活度浓度一般在4~5 Bq/L范围波动, 且具有很好的年周期变化规律。 但在2016年11月20日开始出现高幅度异常变化, 较正常波动范围平均高出约5 Bq/L。 针对此次出现的异常变化, 在排除外界干扰的基础上, 应用临界慢化方法进行高频异常识别分析。 结果表明, 提取的水氡高频信息成分和方差均存在异常变化, 且高频异常与原始数据异常出现时间具有同步性变化特征。 综合测点映震效能、 区域地震活动性、 井水地球化学分析及水氡异常形成机理等分析结果, 认为这次沈家台水氡出现的异常变化与辽西及环渤海地区应力场调整关系密切, 该区应力增强及井水文地质条件的制约是造成水氡出现高值波动的主要原因。 相似文献
62.
应用改进的图像信息方法, 结合DEMETER电磁卫星的电子温度数据, 对2008年汶川MS8.0地震进行了长时程的回溯性预测研究。 与以往的地震电离层演化图像提取异常的研究相比, 将其回溯的时程延长至震前近11个月, 并向震后延长48 d。 在长期连续的异常扰动演化图中, 出现了两个明显的异常时段, 且在震前2个月短期内异常扰动明显减弱并趋于背景值。 两个时段出现的异常扰动分布位置及其形态以及持续时间皆不重复, 这体现了前兆异常的不易确定, 难以定性及定量识别的特点。 电离层异常扰动特征的长时程研究, 有评估其预测参数和模型可靠性的实际作用, 也为应用中国卫星观测数据服务于地震预报等研究积累经验, 具有借鉴意义。 相似文献
63.
以鲁甸MS6.5地震震中附近的鲁甸大坪子泉水氡、 水质观测资料为基础, 通过对其地震前后的异常特征进行差异性对比, 分析认为震前地震活动丛集, 水氡、 水质异常持续时间较长, 幅度较大, 表现为破年变异常现象; 震后为小震群弱活动, 水氡、 水质异常幅度相对较小, 持续时间较短, 多次出现同步转折, 表现为介质弱化区的前兆异常特征。 从水样测试结果, GNSS位移观测资料、 GPS时间序列曲线及地震活动性等方面分析了鲁甸水氡、 水质的异常机理, 认为鲁甸的水质离子组分群体异常, 与区域的变形活动有关, 局部应力的不断积累, 加剧了地下深部物质活动及构造活动; 近期的同步转折现象属于介质弱化区应力调整状态下的前兆异常。 相似文献
64.
为研究汤东断裂带土壤气体地球化学特征及其所反映的构造地球化学背景, 采用野外监测的方法分析了张河村与邢李庄村两条测线的土壤H2、 Rn分布特征。 结果表明, 张河村H2浓度、 Rn活度浓度的分布范围分别为0.24×10-6～174.7×10-6、 13.3～69.8 kBq·m-3, 背景值分别为14.26×10-6, 24.8 kBq·m-3。 邢李庄测线H2浓度、 Rn活度浓度的分布范围11.8×10-6～67.06×10-6、 43.6～72.6 kBq·m-3, 背景值分别为37.13×10-6、 72.6 kBq·m-3。 张河村测线在90～105 m处, H2、 Rn出现强烈高值异常, 而120～150 m处出现高值异常。 异常值位于断裂带附近, H2、 Rn气体测值对断裂位置具有良好的指示作用。 气体异常主要受汤东活动断裂构造控制, 汤东断裂下方的深大断裂和汤阴地堑中下地壳的低速体对深部气体释放有重要作用。 相似文献
65.
66.
67.
自2018年1月11日，河北广平地震台数字电扰动仪NS、EW测道每日北京时间18时至次日06时出现规律性高值变化。通过观测系统检测、测区环境调查、现场实验分析、周边台站观测对比、其他台干扰形态分析及震例总结等手段，并对各种可能的影响因素进行分析论证，综合分析认为，该变化为干扰的可能性较大，非地震前异常。 相似文献
68.
69.
选取2009—2014年华北—东北地区发生的12次中等地震,对该区8个地磁台站记录的地磁Z分量日变幅进行小波分析及合成计算,与日本海沟同期发生的12次M≥6.5强震进行关联性分析,发现日本强震对中国华北—东北地区中等地震活动具有连带作用,表现在:(1)日本强震发生前后,华北或东北地区均有M 4—5地震出现,频次一般为1—3,间隔几天至5个月左右;(2) 2011年3月10日日本M 9.1地震后,华北、东北地区中等地震震级有所升高,其中东北地区由M 4升至M 5,距日本最近的中俄交界甚至出现M 6.1地震,华北地区唐山老震区出现1次M 4.8地震,震级接近5;(3)每次日本强震出现后几天至2个月内,8个地磁台地磁Z分量小波细节6阶合成曲线值均出现2—6个月高值异常,但幅度大小与强震震级无明显规律可循,而华北或东北地区中等地震一般在异常高值出现前后低值附近发生。 相似文献
70.
小波多尺度分析方法在位场数据处理领域得到了广泛关注.目前,人们对利用该方法分离位场数据所得到的小波细节横向边缘信息认知不够深入,有必要做进一步探究.本文首先采用小波多尺度位场分离方法分离出区域和局部重力异常,然后利用haar小波变换HVD模法对局部异常信息进行多尺度分析,将所得到的小波细节信息进行水平、垂直和对角线方向分解,探测出局部异常体的横向边缘特征,并利用频谱分析方法估测出场源深度.最后,通过理论模型和南非Witwatersrand Basin航空实测重力数据进行分析,表明小波多尺度分析方法不仅能很好地实现位场分离、近似提取异常体场源深度,还可以利用小波细节信息有效地分辨出局部异常体的横向边缘特征,提高其识别精度. 相似文献