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时钟精度是地震观测中最重要的参数之一, 需要通过卫星授时信号来保障。 当卫星信号被屏蔽或仪器守时部件出现问题时, 地震计内部时钟会逐渐漂移, 给后续数据处理带来极大困扰。 利用地震背景噪声台站对互相关提取的经验格林函数, 不仅可以用于结构成像, 也可以用于检测波形时钟是否存在漂移, 并获得时钟漂移幅度。 使用地震背景噪声互相关方法对2017—2019年云南永胜地区4个流动观测台站的连续波形进行了时钟漂移检测, 结果发现部分流动台站在不同时间段存在不同模式的时钟漂移, 最大幅度可达到1.75 s。 同时, 利用云南宾川气枪重复震源激发的信号进行互相关计算, 对上述结果进行了验证, 发现两种结果具有较好的一致性。 研究表明, 背景噪声互相关对波形的时钟漂移有较高的灵敏度, 能够有效检测出时钟问题, 防止波形被误用, 可为后续波形时钟校正提供参考信息。 相似文献
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北天山地震带地处中国大陆强震高发区, 孕震构造复杂, 近年来陆续发生了2016年呼图壁MS6.2地震和2017年精河MS6.6地震。 由于测震台网相对比较稀疏, 该区域微震监测能力较弱。 本文主要采用波形模板扫描法对北天山中段(43.5°N~44.5°N; 85°E~87.5°E)进行微震事件检测, 并反演精细的一维速度结构, 重新定位地震; 深入分析该区域的地震活动性和孕震构造特征。 经过微震检测, 得到该地区2014年1月至2018年9月期间57902个地震事件, 是原地震目录的10倍, 完备震级从1.2降至0.5。 结果显示, 北天山中段地震十分活跃, 主要分布在北天山山前霍尔果斯—玛纳斯—吐谷鲁背斜带南翼的浅部和南玛纳斯—齐古背斜带深部, 呼图壁地震震后地震活动性有增强的趋势。 研究期间沿背斜构造带走向地震分布不均, 霍尔果斯—玛纳斯—吐谷鲁背斜带西段地震活动多于东段, 南玛纳斯—齐古背斜带东段地震活动显著强于西段。 经过重定位, 发现研究区的地震事件主要发生在褶皱内部的“盲断层”上, 这些隐伏断裂与区域活动断裂和背斜构造共同组成的断层系孕育了北天山山前活跃的地震活动, 并可能成为未来强震的发震构造。 相似文献
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探地雷达数据中的形状和纹理特征是公路病害识别的重要依据,许多专家和学者提取和分析了公路病害在探地雷达图像上的形状特征,却很少提取其纹理特征,从而无法全面的反映公路病害特征.为提取和分析探地雷达路面数据的纹理特征,本文提出基于线性型、对数型和指数型三种转换类型的探地雷达数据灰度级转换方法,并采用灰度共生矩阵和小波变换提取转换后的探地雷达图像纹理特征.采用线性型、对数型和指数型转换关系将探地雷达数据转换为图像数据,通过对比分析,64级线性转换是将探地雷达数据转换为图像数据的最佳转换类型;以公路路面结构层层间不密实为例,讨论了灰度共生矩阵各参数的选择,并基于灰度共生矩阵算法提取纹理参数特征图;对探地雷达图像进行二层小波分解,得到高频部分和低频部分,并计算高频系数的平均能量.通过分析各个特征图可以得出,不密实病害的纹理特征明显,出现上下边界两条与其内部反差较大的特征曲线,这对其识别具有重要意义.从小波分解的结果可以得出,不密实纹理信息集中在低频部分.本文采用的提取探地雷达图像纹理特征的方法在公路病害识别方面具有一定的实用性,为公路养护提供重要的技术支撑. 相似文献
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机器学习在地震预测中的应用进展 总被引：1，自引：0，他引：1
机器学习(Machine Learning, ML), 特别是深度学习(Deep Learning, DL), 在最近几年发展迅速, 在数据挖掘、 计算机视觉、 自然语言处理、 数据特征提取和预测等方面的应用中取得了令人振奋的进展。 地震预测是复杂、 涉及面广、 不成熟而且充满争议的科学问题; 其发展受到尚不清楚的地震机理和孕震结构、 不完备的观测数据与真伪不清的地震现象等方面的限制。 但是, 机器学习有可能改善复杂地震数据的挖掘和发现, 推动地震预测科学的发展。 本文回顾了机器学习在地震预测的应用, 包括强震、 强余震和岩石破裂失稳等方面的预测, 并展望了机器学习在地震预测方面的研究趋势。 相似文献
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为减弱因地形起伏造成的探地雷达数据间的能量差异,保证探地雷达图像解译和识别的准确性,本文提出了一种正则化K-SVD字典学习和Hampel滤波算法相结合的探地雷达数据重建方法。试验采用正则化K-SVD字典学习对探地雷达信号进行能量均衡,利用Hampel滤波算法剔除均衡后的信号异常值,并对均衡后的信号进行二维可视化,从而完成探地雷达图像重建。对比试验表明,本文方法不但可以均衡原始的探地雷达信号,而且其均衡后的信号更加符合探地雷达信号传播规律,可以保证单道数据信号的质量;其重建的图像效果更好,在探地雷达图像重建方面具有较好的实用价值。 相似文献
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巴颜喀拉块体边界地震活跃，其西边界新疆于田地区在2008年发生M 7.3地震后，2012年以来又陆续发生了M 6.3、M 7.3和M 6.4三次强震.然而该地区的地震监测台网非常稀疏，地震目录的完备性低，定位精度差.为了研究于田区域的前震活动规律，本文利用单台波形模板匹配方法重新检测了2011年6月以来的连续波形，改善地震目录，并用单台定位约束地震的相对位置.结果获得新的地震数量是台网目录的15倍，完备震级从原来的2.8降为1.3,更有利于前震序列时空演化特征的回溯研究.研究区地震b值在三次强震前都表现出持续降低，在临震前回弹，主震后恢复.在空间上，前震活动往往有两个阶段，早期活动先是分散在硝尔库勒盆地周缘，临震前成簇聚集到主震附近，有断层级联破裂的特征.特别是2014年M 7.3地震，大量的前震出现在主震南侧并向北迁移和停滞，它们的波形相似性很高，反映出临震前的构造应力集中和地震成核. 相似文献
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地震序列的时空演化有助于揭示地震成核过程和地震相互作用。本文采用双差定位方法对2009年以来门源地区的目录地震重新定位，并以其为模板，匹配扫描连续波形，完善2022年门源MS6.9地震前后的活动图像。结果表明：2022年门源MS6.9地震主要发生在托勒山北断裂南侧高角度南倾的走滑断裂上，无明显前震活动，是典型的主—余型序列；早期余震向主震东西两侧扩展，迁移距离与流逝时间呈对数关系，符合震后余滑扩散特征，并且西侧的迁移速率和地震强度高于东侧；冷龙岭断裂和门源地震发震断裂斜交，但它的地震活动与余震不同，这些活动在余震扩散前锋到达前开始，沿断层向东南方向迁移但很快受阻，直到5 d后MS5.2地震发生后才继续南迁，最后终止于2016年门源MS6.4地震余震扩散区的尾端附近。因此，两条断层上的地震时空演化反映了断层之间的相互作用，冷龙岭断裂的地震活动受2022年门源主震库仑应力变化影响而触发。 相似文献
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