数字化形变观测提取的地震短临异常特征

数字化形变资料由于采样率的大幅度提高,丰富了潮汐观测的震前变化信息,使研究震前短临的异常信息成为可能。通过对2001年10月27日永胜6.0级地震以及2001年11月14日昆仑山口西8.1级地震前后若干倾斜、重力数字化观测的结果进行计算分析,初步获得了两次地震前形变异常的阈值及临震异常特征图像。对临近地震前形变异常时间、空间上的特征进行总结。依据固体潮汐观测模型计算潮汐、非潮汐参数与日异常频次、日差分异常频次,将各参数综合考虑,有可能对未来发震的时间及地点给出预估计。

新疆数字化形变观测的潮汐参数及稳定性分析

利用潮汐分析的方法,分析和评价了新疆数字化形变观测资料的精度和稳定性。结果表明,主波M2波、O1波的潮汐因子的纬度分布与理论值有较好的一致性,中误差小;各台仪器的观测精度达到并超过了中国地震局形变Ⅰ类台的标准;地倾斜类观测仪器精度高,稳定性好,尤其是水管倾斜仪的各项指标普遍高于其他类仪器,mγ<0.005;硐体应变仪的δα/α<0.03,体应变仪的δα/α<0.01,超过δα/α<0.05的指标。研究还发现,个别台站仪器定向和方位角存在较大偏差。

数字化形变观测典型曲线畸变分类与说明

地形变观测资料中干扰因素较多,而地震前兆与干扰往往不易区分。通过对多年地形变观测资料的整理分析,将带有普遍性干扰因素的典型畸变图像列出,并作了简要的物理机制说明,供同仁参考。

数字化形变观测资料异常识别方法的应用及评价

对数字化形变观测资料在地震分析预报中的应用方法进行了分析和评价。重点分析了中短及短临异常的识别方法,并采用"异常类比法"对所采用的异常分析方法进行了评价。结果表明:非潮汐分析、斜率差信息、从属函数、自适应阀值等方法适合于识别短临异常;K-L最佳直线拟合、傅里叶变换等方法适合于识别中短期异常。

霍拉山洞体数字化形变观测干扰分析

对霍拉山洞体数字化形变观测资料干扰进行分析,结果表明:1伸缩仪对气象因素干扰响应灵敏,可以通过一些密封措施减少洞体内气流扰动对观测资料的影响;2人为干扰不可避免,可以采取有效措施减少干扰影响;3供电系统干扰产生无效数据,间接影响资料连续率,实时监控手段能够及时掌握供电情况;4数采原因造成的缺记呈一定规律性;5观测资料异常时,认真按照流程进行异常核实。

宁蒗5.7级地震前数字化形变观测短临异常识别与分析方法研究

由于采样率的大幅度提高,从数字化形变资料中能挖掘大量短临前兆异常信息,如地震前短周期的脉动、突跳、转折等。本文以2012年6月24日宁蒗5.7级地震为例,通过研究丽江、云龙台站数字化形变观测资料,对宁蒗5.7级地震前的形变短临前兆识别与分析进行了研究,给出了形变前兆异常识别方法。