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为了研究背景噪声对长江地学气枪主动源实验激发效果的影响，收集了240个台站激发前72小时的背景噪声数据及20个定点激发的叠加结果进行实验分析.先剔除异常台站，按照国标将台网噪声水平划分为高、中、低3个等级进行评估，从而研究气枪波形信噪比与台站背景噪声的关系.结果表明:① 台站接收能力与背景噪声水平密切相关；② 气枪信号的信噪比在一定范围内受背景噪声的影响大于距离衰减的影响；③ 长江马鞍山—安庆流域段不同定点激发的场地条件基本一致；④ 随气枪信号叠加次数的增加，低噪台站的信噪比增长速度快于中、高噪台站，若想获得同样的叠加效果，高噪台站需要的叠加次数远大于低噪台站. 相似文献
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区域数字地震台网实时速报系统研究 总被引：6，自引：2，他引：6
根据我国地震监测台网的发展趋势,提出了区域数字地震台网实时速报系统的发展目标,研究了实现这一目标应解决的实时数据流接收、震相自动识别、震相可靠性处理、实时地震定位、震相到时等值线实时绘制、地震震级的实时计算、地震动强度分布图的实时绘制等问题.我们编制了一套实时地震速报软件,实现了上述功能,并用福建数字地震台网记录的地震事件进行软件功能测试.测试结果表明:对于网内地震,软件处理结果基本达到中国地震局地震速报评比满分的要求,速报时间缩短至30～50 s.此外,通过实时仿真技术,系统可给出实际观测到的PGA、PGV、PGD等值线图,可以为应急救灾确定重灾区和有感范围提供帮助. 相似文献
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天然地震与非天然地震自动识别是地震自动编目系统的重要功能之一,是监测数据产出智能化的基础应用.从福建天然地震和人工爆破事件中,提取小波分析特征、P/S震相振幅比、波形能量分布特征,对以上特征组合联合支持向量机进行大批量数据测试分析,研究得出识别效果较好的事件类型判别算法,最优测试识别率为94.5％;采用最优算法研发基于支持向量机事件类型自动识别模块,将研制的自动识别软件模块应用于福建台网的日常地震编目工作,对2019年8月1日至2020年2月29日共计1531个日常触发事件进行准实时分类,自动识别软件模块分类的正确率为93.9％.另外,采用AMQ消息中间件为信息中介,从redis波形共享内存中获取事件波形,实现自动识别模块与自动编目系统对接. 相似文献
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选取我国台湾地区2012—2018年期间的浅源地震资料，将台湾气象局与福建地震台网中心测定的ML震级进行对比分析，得出两机构测定的震级之间的差异主要是受地震震级大小、震源深度、震源地理位置等因素的影响，并采用线性回归方法对两机构测定的ML之间的模型关系进行拟合。与此同时，引入反向传播神经网络技术对两机构测定震级之间的偏差进行预测训练，构建4?9?9?9?4的五层网络模型，利用2012—2017年台湾震例作为训练集进行学习训练，2018年数据作为测试集进行预测效果分析。测试结果表明，经过反向传播神经网络修正后，震级偏差较大改善，基本都控制在[?0.4，0.3]之内，预测效果优于传统的线性回归方法，特别是对多震、少震区域震例的修正效果更为显著，进一步验证了反向传播神经网络技术具有较强的非线性拟合能力和泛化能力。 相似文献
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全国自动地震速报系统介绍 总被引：2，自引：0，他引：2
对全国自动地震速报系统进行简要介绍。根据《自动地震速报技术管理规定》,全国自动地震速报系统由5个区域自动地震速报分中心(辽宁、河北、福建、陕西及云南)和国家地震速报备份中心(广东省地震局)组成。通过"十五"国家测震台网的建设,利用全国1 000多个地震台站和200多个境外地震台站,现阶段自动地震速报能力达到国内地区1 min左右、周边地区2 5 min、国外其他地区3—30 min的水平。 相似文献
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实时智能地震处理系统（RISP）是一套基于深度学习技术的新型地震实时处理系统,于2021年6月在四川开始试运行。为了评估该系统在四川台网稀疏区域的地震检测和处理能力,笔者等采用RISP系统对2020年4月1日四川甘孜州石渠县发生的M5.6级地震序列进行了回溯性分析,获得了较为可靠的自动处理地震序列目录,并与人工目录进行了对比分析。震后10d内,RISP系统自动处理获得了386个地震信号,地震数量是正式地震目录的1.98倍,匹配率为97.43%。分析显示,发震时刻偏差小于±1.0 s的地震占比71.05%,震中位置偏差小于10 km的地震占比96.31%,震级偏差小于±0.3级的地震占比99.47%。根据RISP系统检测地震序列分布特征和震源机制解,认为此次地震的发震断层为五道梁—长沙贡玛断裂北东侧的一条未发现的分支断层。研究结果表明,RISP系统的应用可以提升台网稀疏区域的地震检测能力,可快速产出地震序列目录,对大震应急、震后趋势判定和发震构造研究等具有重要意义。 相似文献
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本文重点介绍由福建省数字遥测地震台网自编的地震速报操作平台软件中的七个子程序及其主程序对提高地震速报速度的作用 ,同时也详细阐述实现该软件的几项关键性技术。 相似文献
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