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1.
基于Sentinel-1 SAR升、降影像,利用D-InSAR技术获取新疆伽师M S6.4地震的同震形变场,结果表明,本次地震引起的同震形变场整体呈近椭圆状分布,形变区东西长约66 km,南北宽约40 km,整个形变场由南部隆升区和北部沉降区组成,南部最大隆升量约7 cm,北部最大沉降量约3 cm。本次地震发生在块体俯冲界面处的低倾角逆冲推覆构造带上,隆升和沉降两个中心均位于逆冲推覆体的上盘,形变主要以隆升形变为主,符合低倾角逆断层中强震的变形特征。在沉降区与隆升区之间干涉条纹连续分布,未出现表征地表破裂位置的空间失相关带,表明地震未引起明显的地表破裂。结合震源机制、余震精定位及区域构造特征,初步推断认为伽师地震的发震构造可能为柯坪塔格推覆构造前缘的N倾的柯坪断裂。  相似文献   
2.
水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。  相似文献   
3.
万伟  唐新功  黄清华 《地球物理学报》2019,62(12):4846-4859
陆地可控源电磁法的观测资料可依据频段范围近似地划分为近区场、中间区场及远区场,但采用测量相互正交电、磁分量,并计算视电阻率的资料处理方式只适用于远区场数据.为更有效地利用陆地可控源电磁法不同区间场的观测资料,本文结合三维数值模拟技术并采用电场分量直接进行反演的策略,对不同区间电场的响应特征与探测效果进行了分析.数值模拟结果表明:近区电场的异常响应最明显,异常响应不随频率发生显著变化,但纵向分辨能力差;远区电场异常响应随频率发生显著变化,其探测深度取决于频率的高低;中间区场较为复杂,地表电场异常响应的等值线中心并不是位于异常体中心正上方,而是在沿场传播方向上向异常体与围岩的分界面处偏移,并且发现中间区场资料的加入会影响反演结果的准确性.综合合成数据和野外实测资料的反演结果,发现结合近区场和远区场资料而舍弃中间区场资料的反演效果更佳,这为陆地可控源电磁法资料的反演解释提供了一种有效途径.  相似文献   
4.
张喆  许力生  杜海林 《地球物理学报》2019,62(11):4279-4289
2018年8月19日,在斐济东部海域563 km深处发生了一次MW8.2地震.我们首先挑选位于美国阿拉斯加地区的131个宽频带台站构成台阵,选用垂直分量0.5~2 Hz的高频信号,利用广义台阵反投影技术对这次地震的破裂过程进行了成像,然后基于破裂速度对地震的辐射效率进行了估计.结果表明,这次地震总体上呈单侧破裂,破裂方位在3.0°左右,破裂总长度约51 km,持续时间22 s,平均破裂速度为2.5 km·s-1.但能量释放有2次高峰,形成两次子事件.第一次为前10 s,峰值在7 s左右,破裂速度为2.9 km·s-1,辐射效率为45%.第二次为10~22 s,峰值在15 s左右,破裂速度为1.6 km·s-1,辐射效率为26%.结合震源位置、震源机制、破裂速度以及辐射效率,我们认为这次地震是由于俯冲板块前缘受到下部地幔物质上浮阻力引起的剪切失稳所致,起初板块内部的脆性破裂表现突出,致使辐射效率较高,后来震源处高温高压下的熔融耗散特征逐渐凸现,致使辐射效率下降.  相似文献   
5.
精确获取震相到时是地震定位和地震走时成像等研究的重要基础.近年来,随着地震台站的不断加密,地震台网监测到的地震数量成倍增长,发展快速、准确、适用性强的震相到时自动拾取算法是地震行业的迫切需求.本文在前人工作基础上,发展了Pg、Sg震相自动识别与到时拾取的U网络算法(Unet_cea),使用汶川余震和首都圈地震台网记录的89344个不同震级、不同信噪比的样本进行训练和测试.研究表明,U网络能够较好地识别Pg、Sg震相类型和拾取到时,Pg、Sg震相的正确识别率分别为81%和79.1%,与人工标注到时的均方根误差分别为0.41 s和0.54 s.U网络在命中率、均方根误差等性能指标上均明显优于STA/LTA和峰度分析自动拾取方法.研究获得的最优模型可以为区域地震台网的自动处理提供辅助.  相似文献   
6.
位于青藏高原东北缘的秦岭造山带在大地构造上南接扬子地块、北接华北地块,是特提斯构造域和古亚洲洋构造域的转换带。本文基于对一条起始于扬子地块,穿过秦岭造山带和鄂尔多斯地块,到达河套地堑的南北向大地电磁测深剖面的研究,探讨秦岭造山带和其北侧的鄂尔多斯地块、南侧的扬子地块之间的接触关系,以及青藏高原物质东北向逃逸等地学问题。对实测数据进行了张量阻抗分解和维性分析等工作,并对剖面进行了二维反演,获得岩石圈电性结构模型。根据电阻率模型认为:在秦岭造山带北部发现大规模"瓶颈状"分布的低阻异常体(C2),可能为华北、华南地块双向俯冲前缘地幔物质的上涌通道,或者是青藏高原中、下地壳物质沿秦岭造山带中构造薄弱位置向东逃逸的通道;在秦岭造山带和大巴山弧形带边界处发现南倾的低阻异常(C1),解释为大巴山弧形带北缘的逆冲断裂在电性上的反映;电性结构模型中,扬子地块高阻异常体(R2、R3和R4)向北倾斜至秦岭造山带下方,而北部鄂尔多斯地块的高阻异常体(R5和R6)向南倾斜至秦岭造山带下方;高阻异常通常被认为是稳定岩石圈的反映,据此推断这两组相向俯冲至秦岭造山带下方的高阻异常是华北地块和扬子地块向秦岭造山带下方汇聚的电性结构探测依据;鄂尔多斯地块南、北电性差异较大,北部中、下地壳大规模分布电阻率值在3~100Ω·m之间的低阻异常体,可能为地幔上涌导致的局部熔融或含盐流体共同作用的结果。  相似文献   
7.
利用云南11个地磁台站的秒采样观测数据,计算和分析了地磁垂直强度极化值Yzh在2019年8月13日、14日通海MS5.0地震前及2019年9月8日墨江MS5.9地震前的时空变化特征。研究表明,地磁台站Yzh值的幅度在震前会出现同步增强现象。而与以往的极化震例研究相比,Yzh值的高值异常在震前出现时间要更早些,可能会在震前2~5个月出现,距发震时间越近,产生的异常幅值可能越大,异常持续时间也越长。同时,研究还发现2次地震主要发生在异常空间等值线的高值区内,尤其在零值阈值线附近,这可能对今后发震地点的预测有一定的指示意义。对比异常产生时段内的Dst指数,认为该高值异常并非由空间电流体系所引起。  相似文献   
8.
在油气田开发过程中,微震监测是获得水力压裂引起裂缝分布的一种较为有效的方法。微震的定位成像与裂缝解释需要利用有效微震信号位置,而微震信号具有低信噪比的特点,传统信号拾取方法无法有效实现较低信噪比条件下初至时刻的准确拾取。本文提出一种基于时频谱熵的初至拾取新方法,该方法首先通过S变换获取含噪信号的时频谱;然后对谱内各个采样点沿频率方向进行分帧操作,并计算每帧频段内的近似负熵值,以最小近似负熵值作为该谱点的负熵值;最后沿时间方向比较各谱点的负熵值,最小值对应的时刻即为初至时刻。本文利用不同信噪比的合成地震数据对该方法进行效果验证,并与长短时窗能量比(STA/LTA)法进行拾取结果对比,结果表明:信噪比在-5 dB时,两种方法拾取效果都很好;信噪比在-10 dB时,时频谱熵法拾取效果更好。时频谱熵法更适合低信噪比情况下的信号初至拾取。  相似文献   
9.
2008年MW7.9汶川地震导致龙门山断裂发生强烈地壳变形,同时引发的巨量同震滑坡加速了该地区的地表剥蚀和河流侵蚀.然而,目前尚缺少系统的数据定量研究滑坡物质的运移以及河流侵蚀速率随时间的演化规律,这些对理解龙门山前缘物质的再分配以及强震对活动造山带地形塑造的作用至关重要.为此,本研究在汶川地震后的6年间,对震区沱江上游3条支流湔江、石亭江、绵远河流域进行了多期次的定点现代河沙采样.通过系统测量河沙中的石英10Be浓度,并与震前已发表的数据进行对比,发现如下基本特点:(1)震后河沙10Be浓度均有明显降低,表明同震滑坡物质对河沙的稀释作用;(2)震后河流对河沙的运移量增加为震前的1.3~18.5倍,因此震后龙门山地区侵蚀速率短期显著增加;(3)初步估计得到汶川地震产生的滑坡物质被完全运移出造山带所需要的时间至少为100~4000年,接近龙门山地区强震复发周期;(4)震间和同震产生的构造变形和地表剥蚀在空间上具有互补性.考虑到地表剥蚀引起的地壳均衡反弹效应,认为类似汶川地震的强震有利于龙门山的隆升.认识震前、震时和震后的地壳变形及侵蚀过程有助于更好地理解单次强震事件对高原边界龙门山地形演化的作用.  相似文献   
10.
郝国成  白雨晓  吴敏  王巍  刘辉 《地球物理学报》2018,61(10):4063-4074
地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)信号,可理解为地球天然变化磁场的瞬间扰动,携带了大量有用的地质构造及其动力学信息.研究ENPEMF信号所蕴含的时间-频率联合分布特点,有利于深入了解目标对象的地球物理现象及其地质动力学原理.本文针对ENPEMF信号的非平稳特点,在数据驱动时频分析方法(DDTFA)的基础上提出了基于二值化同步压缩小波变换的改进算法(BSWT-DDTFA).该算法可以实现数据驱动初始相位自动赋值的功能,具有自适应性.实验仿真和实际数据均证明了该改进算法不仅能够得到较为精确的频率曲线和更加清晰的时频分布,而且具有较强的抗噪声能力.以2013年芦山MS7.0地震为例,利用BSWT-DDTFA方法提取ENPEMF信号的时频特性,结果表明ENPEMF信号的时间-频率-幅度分布在震前有明显的异常特征.  相似文献   
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