概率密度分布在数字化水位、水温高频观测资料异常信息提取中的应用研究

Probability density distribution in the application of extracting high-frequency anomaly information from digital water level and water temperature observational

我国地下流体观测数字化改造完成以后,积累了大量高频地下流体观测资料,而高频资料中所含有的丰富的构造信息,能够为我们识别前兆异常及震情跟踪提供有利条件。虽然高频资料异常丰富,但如何从分钟值甚至更高采样频率的观测资料中提取有用的前兆异常信息,成为目前地震地下流体资料分析人员首要需解决的关键问题之一。本文引用概率密度函数分布法对2014年8月3日云南鲁甸6.5级地震发生前南北地震带174组水位、水温分钟值高频观测数据进行分析。结果显示,2014年8月3日鲁甸6.5级地震前共有17组水位、水温数据出现异常变化,即震前出现了概率密度分布λ2值明显增强变化,其中水温出现7项异常,水位出现10项异常,个别流体观测点水位、水温均出现了概率密度分布异常。