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1.
北京时间2021年5月21日21时48分36秒,云南省大理州漾濞县发生MS 6.4地震。利用云南数字地震台网2021年5月18日至8月22日的震相报告,采用双差地震定位法,对漾濞MS 6.4地震序列进行重新定位。重新定位结果显示序列呈NW向优势分布,破裂长约20 km,宽约7 km,对重新定位结果进行误差分析,水平方向定位误差约为0.8 km,垂直方向定位误差约为1.0 km,定位结果具有较好的稳定性。依据震中分布的走向将序列划分为NW向的主断层与NNW向的分支断层,主断层存在较为明显的分段现象,分支断层呈雁列状分布。根据小震丛集性发生在大震断层面及其附近的原则,利用重新定位后的小震震源位置反演得到漾濞MS 6.4序列主断层走向约320°,倾角约89°,深度范围3~13 km。根据拟合得到的断层在地表的投影位置,推测本次地震的发震断层为维西-乔后断裂西侧的草坪断裂。基于断层滑动量分布识别出3个凹凸体,结合序列时空演化特征,分析了漾濞MS 6.4地震序列的破裂过程,结果显示断层中段的凹凸体发生初始破裂... 相似文献
2.
3.
大地震在哪里发生是地震预报首先要解决的问题.利用反演GNSS观测数据得到的2011年日本东北9级大地震前7年(2004—2010年)断层上的应力变化,我们发现了这次地震断层的孕震区.为了进一步研究该孕震区的演化过程,本文继续反演这次大地震在1997—2003年间的断层应力变化过程.通过这两期的反演工作,我们看到,在这14年中,断层应力的年变化图案的主要特征基本是稳定的,并存在明显的应力增加区和降低区.前者与地震的破裂区吻合,后者与前震、重复小地震和无震滑动的区域一致.显著的剪切应力增加区不但与主震,而且还与大余震的破裂区相符合.我们发现断层面上高应力积累区的零剪应力和零正应力变化的等值线不重合,前者在断层面上的深度大于后者,这意味着在剪应力增加区存在着正应力降低区或剪切强度降低区(由于剪切强度与正应力成正比).断层初始破裂点似乎更偏好零正应力等值线附近的位置,这是因为该处不但靠近剪切强度降低区,而且位于剪应力积累最显著的地方.研究结果表明,正应力变化对大地震的初始破裂有影响;本文所使用的断层应力变化反演方法,可以用来作为预测大地震发生位置的一种手段. 相似文献
4.
2021年5月22日,中国青海玛多县发生了MW7.5地震.针对此次地震,国内外多家机构发布的震源机制解和有限断层滑动模型结果大都是基于半无限空间地球模型的位错理论反演得到的,未考虑地球曲率和层状效应的影响.该影响的量级以及其是否可以忽略目前仍是一个未知问题,值得研究.为此,本文利用美国地质调查局(USGS)、中国科学院青藏高原研究所以及中国地震局地球物理研究所提供的三个断层模型,基于弹性半无限空间、均质球、PREM三种地球模型的位错理论,分别计算了地表同震位移场和应变场,并对比分析了这些结果的差异.我们发现基于PREM位错理论的同震位移场与半无限空间模型的对应值差异约为3~28 cm,占PREM位错理论值的10%~30%,应变场差异更大,表明地球曲率和层状效应的影响不可忽略.此外,理论同震形变结果与GNSS和InSAR形变观测数据对比发现,基于PREM模型的理论位移场最接近于观测值.利用InSAR数据和三种地球模型反演得到的有限断层滑动模型存在差异,说明了地球模型的选择对断层模型的反演具有一定影响.本文的结果为今后对此次地震的观测数据物理解释和断层滑动反演提供了理论参考. 相似文献
5.
利用机器学习方法对地震活动大数据进行挖掘,识别出一些过去认识不到的异常,提高地震预测的准确性,是一个非常具有挑战性的科学问题.本文基于川滇部分地区(24°N—32°N,98°E—106°E)地震目录,采用滑动的时空窗口,选取16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,建立了长短时记忆(LSTM)神经网络,对研究区域9个子区块未来一年的最大地震震级进行预测.通过设置训练集∶测试集=8∶2和训练集∶测试集=7∶3两个不同的训练测试模型,对过往发生的地震进行了回溯性预报.结果表明:训练集∶测试集=7∶3模型能够利用1970年1月至2004年9月的地震目录进行学习,成功回溯性预报2008年汶川地震;训练集∶测试集=8∶2模型利用1970年1月至2009年5月资料进行训练,回溯性预报2010—2019年间6级以上地震的R评分为0.407,回溯性7级地震预报时准确率高达92.31%.本文还探讨性给出预测意见:2022年2月前研究区西部、中部、东部、西南部存在发生5.1~5.3级地震的潜在危险性. 相似文献
6.
强震孕育发生及其复发过程的定量研究对于预测预报地震有着重要的科学意义;合理连续地计算地震孕育、同震破裂过程及其复发循环特征将有助于我们更好地认识强震发生的时空分布规律.为此,本文基于Newmark隐式时间积分法,根据模拟孕震-同震循环过程的特殊要求,发展了一种新的有限单元计算方法.新方法具有以下特点:(1)在不改变时间积分方法的情况下,实现对时间步长进行自动平滑地缩放,进而可以连续的模拟准静态、动态不同力学状态下的孕震-同震循环过程;(2)模型的初始应力场非人为指定,计算时通过施加重力及缓慢的构造加载获得;(3)地震破裂的成核区域及成核方式等亦非人为给定,模拟中破裂成核是自然形成的,这样更加符合实际地震地质情况.通过大量的模型计算,其结果表明,新的计算方法可以连续稳定的模拟断层孕震-同震及其循环过程,计算结果不仅可以给出强震的复发间隔,同时还可以给出地震时断层破裂行为的详细过程.此外,本文还考察了摩擦系数对地震准周期性的影响,发现断层上的静、动摩擦系数差值直接影响着断层的强震复发周期,两者差值越小,复发周期越短;差值越大,复发间隔越长. 相似文献
7.
2018年9月8日,云南省墨江县发生MS5.9地震并伴随一系列余震,探究该地震周围的应力场对于理解该地震的发生机制和后续地震的发展趋势具有着重要的参考意义.本研究收集了震源及其邻区中前人研究和Global CMT所给出的震源机制资料,对该地区进行了构造应力场反演,并同时利用反演得到的应力张量模拟墨江地区的震源机制解表现.结果表明:(1)在应力轴整体分布上,自西向东σ1轴(压轴)从NNE-SSW向逐渐转向NNW-SSE向,σ3轴(张轴)从WWN-EES向逐渐转向WWS-EEN向,张轴呈弧形分布,压轴呈放射状分布.(2)在应力轴倾伏角上,研究区域内的压应力轴和张应力轴倾伏角都比较小,即两轴均接近水平.(3)R值分布大体是在东南部相较于西北部大,结合当地地质背景分析得到,物质逃逸自西北向东南呈逐渐变缓的趋势.(4)利用反演得到的应力张量和应力状态计算墨江地震震源区的相对剪应力和相对正应力大小.由此推测,墨江地震恰好发生在相对剪切应力值和相对正应力正值最大的节面上.从而可以确定墨江地震的发震节面的基本参数:走向216.32°,倾角86.91°,滑动角0.27°,相对剪应力值0.9,相对正应力值0.3.本研究为此次墨江地震的发震背景和地震动力学研究提供了基础性资料. 相似文献
8.
快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。 相似文献
9.
针对北斗卫星钟差数据中出现钟跳、粗差等异常数据频次较高的问题,将半参数平差模型引入BDS的钟差数据的处理过程中。首先,在考虑系统误差的同时,改进了常用的钟差模型;其次,综合考虑异常数据和系统误差,利用补偿最小二乘原理和极值求解方法,详细推导了分离异常数据前后参数和非参数估计值与相应观测值改正数的关系表达式,实现了异常数据的定值、参数求解和系统误差分离。在此基础上,引入Cook距离,给出了利用参数分量和非参数分量的Cook距离及混合Cook距离,去判断异常值的位置,并给出了一些参数的选取方法及相应的处理措施,实现了卫星钟差异常数据的定位和定值以及部分系统误差的分离。最后,采用武汉大学GNSS中心提供的采样间隔为5 min的北斗卫星精密钟差数据,将本文方法与常用方法进行了试验对比。试验结果表明,本文方法能够有效地识别并处理卫星钟差数据中的异常值,有效克服了基于经验阈值钟差异常数据探测方法的不足,且该方法对于量级较小的异常钟差数据也有很好的探测效果,一定程度丰富了现有的BDS钟差数据质量控制方法。 相似文献
10.
Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。 相似文献