基于主成分分析与滑动四分位法的震前TEC异常探测对比分析

通过利用IGS提供的全球电离层格网数据对四次震级Mw>7.0的地震(汶川大地震,玉树地震,东日本大地震,于田地震)分别利用主成分分析(PCA)和滑动四分位法进行震前的TEC异常探测。结果显示,两种方法都能有效探测到震前TEC异常,且异常有稳定的时间尺度。两种方法相比,PCA方法更优,其探测到的异常比较直观、简明,而滑动四分位法则探测到的异常天数较多,但两者总体趋势一致,且两种方法得到的结果与其他学者分析得到的结果也一致。从探测的效果上来看PCA不易受太阳地磁活动影响,这也表明PCA的确可用于震前TEC异常分析,分析时将两种方法有效结合,相互补充,能对震前的电离层异常分析起到更好的效果。

基于滑动四分位距法的地震期间电离层TEC异常

根据IGS中心提供的2016-03-21-04-21GIM数据,将前16天不受太阳、地磁活动影响的VTEC中值作为背景参考值,采用滑动四分位距法分析日本九州岛地震前后共17天震中上空电离层VTEC异常情况。分析结果表明:在排除太阳、地磁活动的情况下,震前、震后均出现了异常(4月6、 9和16日出现了正异常,其中4月6、 9日也出现了1 TECu左右的负异常),地震发生当天也出了负异常。4月6日VTEC正异常出现极大值,异常区域在震中东南方向,自东向西偏移过程中逐渐增强,且异常时间较长;UT00:00-6:00之间VTEC异常出现峰值,峰值点位于震中偏东南方向,而在这段时间内全球其他区域没有出现异常。因此可认为,4月6日震中上空VTEC正异常与此次地震有关。

基于滑动四分位和可行搜索圆算法的风速-功率异常数据清洗方法

受气候条件、运行环境等因素影响,风电场SCADA系统所采集的原始风速和风电功率数据常存在大量奇异点,较难反映风电机组真实性能。本研究提出一种基于滑动四分位和可行搜索圆算法的风速-功率异常数据清洗方法。首先,分析了原始数据的时序特征和异常数据分布特点,将数据分为分散型异常数据和堆积型异常数据两类;然后,运用滑动四分位算法实现了分散型异常数据的识别,提出可行搜索圆(FSC)算法,剔除堆积型异常数据,获得符合风电机组出力特性的数据主带;最后,以我国北方某风电机组实际运行数据为例验证,表明本研究方法能较好地识别异常数据,与传统方法相比,本方法清洗效率高、效果好,具有一定的通用性。

基于GNSS的2023年8月德州平原县5.5级地震异常环境响应分析

为了探测2023年8月6日山东德州平原县5.5级地震引起的异常环境响应,本文基于震中东北方向约26 km的GNSS观测数据,提出滑动时变频率方法并引入四分位距(interquartile range,IQR)法对地震引发的异常环境响应进行分析.结果显示,地震发生后N和E方向坐标速度时间序列在9~10 s处出现显著异常,垂向在16 s时出现轻微异常.滑动时变频率方法能够在速度时间序列异常跳变发生前5~10 s探测到明显变化,显示了更高的灵敏度.研究还发现,在地震发生前一天,电离层在震中上空出现了异常扰动,异常值达到4 TECU.研究表明:GNSS技术能有效探测地震过程中的异常环境响应,为地震监测与预警提供了新的视角和工具.

结合PCA和滑动时窗的电离层异常探测方法研究

针对主成分分析(PCA)方法探测电离层异常时探测范围有限且无法区分正负扰动的问题,提出一种结合PCA和滑动时窗的探测方法,并以3次强震为例检测其异常探测能力。结果显示,PCA-滑动时窗方法同时具备了2种方法的探测优势,相较于滑动时窗法,其探测结果更加直观、简明,且不易受空间环境影响,有相对更高的异常探测置信度和可靠度;相较于PCA方法,其能更好地用于长时间时空异常探测,并准确区分出正负异常。另外,通过进一步分析2020年瓦哈卡地震后发现,电离层在震前11~13 d、9 d及4~6 d出现明显异常,且异常位于震中偏南区域。综合4次地震可知,异常主要出现在震中偏南方向,大多呈共轭结构。

九寨沟7.0级地震前电离层TEC异常分析

以2017-08-08四川省九寨沟Ms7.0地震为背景,利用IGS提供的全球电离层格网数据,采用滑动四分位距法对震中所在网格的四个格网点进行TEC异常分析。发现震前13天,震前4天和地震当天分别出现了不同程度的电离层异常。结合同时段的太阳地磁活动情况,可以确定地震当天的电离层异常与此次地震的相关性。进一步分析电离层异常的空间分布后,确认震前13天的电离层异常可作为九寨沟地震的前兆,而震前4天出现的电离层异常是由地磁剧烈活动引起的。

2017年棉兰老岛Mw7.0地震前TEC异常分析

为缩短传统的震前电离层异常探测方法,如滑动时窗法和滑动四分位法的探测时窗长度,以及弥补异常数据直接删除的不足,文中利用平滑Z分法进行震前TEC值异常分析。采用滑动四分位法、滑动时窗法和平滑Z分法,对2017年菲律宾棉兰老岛地震震前15 d和震后5 d震中附近的4个点做了TEC值异常分析,结果显示3种方法在4个点均检测到震前5~10 d出现明显正异常,检测结果表现出良好的一致性。平滑Z值法相比两种传统动态探测法更加突出异常时段,探测时窗更短。结合震前9 d和7 d的空间异常图像及2017年太阳活动性数据,分析出此次异常由地震引起。

地震前后电离层TEC扰动分析

针对传统的探测手段获取电离层参考背景值精度较低的问题,借助IGS发布的GIM格网数据,利用奇异谱分析提取TEC主成分探测地震前后电离层扰动,使用该方法和滑动四分位距法对2018年1月23日阿拉斯加湾Ms8.2地震进行探测,实验结果表明:两种方法探测结果基本保持一致,在震前3 d、9 d和震后2 d发生电离层TEC扰动现象,震前9 d的扰动现象与地磁活动强烈干扰相关,在排除空间环境干扰因素后,认为震前3 d和震后2 d电离层异常是由地震引发的。

标准IQR的计算及在实验室能力验证中应用实例

标准IQR是实验室能力验证中的重要指标之一,标准IQR的计算结果与实验室能力验证的结果评价密切相关。本文旨在介绍标准IQR的计算方法和步骤,通过其在实验室能力验证中应用实例,了解实验室能力验证的评价方法。

基于GNSS数据的地震电离层扰动探测分析

针对传统方法无法解决地震-电离层扰动探测参考背景值较低的问题,借助中国地震局全球卫星导航系统(GNSS)数据产品服务平台提供中国区域电离层格网数据(GIM),基于滑动四分位距法对2020-06-26新疆和田地区于田县(35.73°N,82.33°E)发生Mw6.4级地震进行地震-电离层扰动探测。实验结果表明在震前3 d和震前7 d 4个格网探测格网点均探测到地震-电离层扰动现象,且仅探测格网点(36°N,82°E)在震前12 d探测出地震-电离层扰动现象,排除空间环境因素干扰后,判定此次电离层扰动现象可能是新疆和田地区于田县地震引起的。

电离层TEC异常分析——以2022年1月15日汤加火山爆发前为例

2022年1月15日,南太平洋汤加海底火山发生剧烈喷发。为了探测此次火山爆发引起的异常环境响应,利用GPS电离层数据,引入滑动四分位距法探测电离层异常扰动,结果显示:火山爆发前第22天到第27天,总电子含量出现大面积的正异常现象,部分时刻的异常超过10TECU。在火山爆发前第16天、前第10天和前第1天均出现了较轻微的负异常现象,异常均小于5TECU,其中火山爆发前第25~27天的TEC异常可能是由于太阳活动引起的。以上结果表明本研究成功利用GPS技术探测到此次火山爆发过程中的异常环境响应。

综合分析方法在中强地震前后电离层TEC异常分析中的应用

近年来,作者们经过长期的分析研究后发现,采用迭代法分析电离层数据时获取的电离层TEC异常与中强地震发生具有较好的空间对应关系,并根据总结的异常特征在地震中长期监测预报方面取得了一定的进展。本文在迭代法分析预报确定异常区域的基础上,采用滑动四分位法对预测区域发生的中强地震前后短时间序列内的电离层TEC数据进行分析,剔除干扰因素后找到较为明显的电离层TEC变化异常。综合利用两种分析方法判断中强地震前后电离层TEC异常,从而为地震前兆研究提供一个新的思路。

九寨沟7.0级地震震前电离层TEC异常分析

针对2017年九寨沟7.0级地震震前电离层异常问题,利用国际全球卫星导航系统服务中心提供的全球电离层格网产品,通过内插获取震中点位上方震前11 d至震后4 d的电离层TEC时间序列,并利用滑动四分位距法、奇异谱分析和小波变换3种方法对TEC时间序列进行异常探测。结果表明:在无高太阳活动或磁暴现象时,3种方法在震前4 d均探测到电离层TEC存在较大正异常,其中,奇异谱分析法探测到多次较小异常,且异常有正有负,小波变换法探测到震前3 d存在较大负异常。

2001号台风“黄蜂”路径电离层TEC异常分析

该文以2020年太平洋台风季首个被命名的风暴--强台风“黄蜂”为例,采用国际GNSS服务组织发布的全球垂直总电子含量数据,结合双线性插值、滑动时窗及四分位距的方法,分析台风发生发展过程前后,台风路径特征点上空电离层TEC的异常情况。研究发现,电离层异常集中发生在台风起编日及其前后各一日的时间,具体时段在0:00—10:00 UTC,异常属性全部为负异常,且扰动范围先增大后减小,综合判断认为2001号台风“黄蜂”是引起这几日台风路径上空电离层形扰的原因。

泸定M_S6.8地震前后的电离层TEC扰动分析

为了分析泸定M_S6.8地震期间的电离层TEC异常与地震之间的相关性,基于2022年8月6日—2022年9月8日GFZ全球电离层格网数据,选取4个特征点并使用滑动四分位距法,检测2022年9月5日泸定M_S6.8地震孕震区上空的VTEC异常。4个特征点的VTEC在8月26日、8月30日、9月4日、9月5日和9月8日均出现异常扰动,排除空间环境活动的干扰后,8月26日的负异常和8月30日的正异常与本次地震相关,且VTEC异常集中出现在世界时间UT04:00-12:00,呈现先增大后减小特征。检测结果表明,地震期间的电离层TEC异常与地震之间具有较强的相关性,可为地震的预测分析提供参考。

由GPS探测的Sumatra地震前电离层异常研究

2016年3月2日苏门答腊发生Mw7.8级地震.为了研究此次地震与电离层的耦合关系,采用欧洲定轨中心提供的Global Ionosphere Map(GIM)数据,利用滑动四分位距法探测了震中的TEC时间序列.在排除太阳与地磁活动的干扰后,结果发现在震前第8d震中地区电子含量明显降低,coco观测站也观测到TEC负异常现象.全球TEC异常分布图显示TEC异常持续约6h,最大幅度达到-6TECU.异常区域主要出现在孕震区内,最大异常区域并不垂直于震中位置,而是出现在靠近赤道异常边界的一侧,但是对应磁共轭区内并无明显TEC异常出现,这可能是Sumatra地震的电离层前兆之一.

基于张衡一号电磁卫星数据对印尼Ms 7.4地震的研究

以2018年9月28日印尼Ms 7.4地震为背景,利用张衡一号电磁卫星观测的ULF磁场X,Y和Z三分量数据,采用滑动四分位(IQR)算法、滑动主成分分析算法(PCA)和短时傅里叶变换算法(STFT),对震中范围的时空电磁数据进行分析,结果显示3种算法都能有效地提取到震前异常。1)X,Y和Z分量均值震前7天开始出现异常,随着发震时间临近,Y和Z分量的异常程度逐渐增加,震前2天达到峰值,Y分量最大异常达到0.7 nT,震后异常慢慢消失;2)震前5天主成分出现异常,第一主成分占比急剧下降,下降幅度超过15%,第二、第三主成分占比急剧上升,异常持续3天;3)震前9天,13和25 Hz功率谱密度占比同时出现大幅异常,13 Hz占比上升35%,25 Hz占比下降超过40%,13 Hz占比出现正异常,最大正异常达到0.1,25 Hz占比出现负异常,最大负异常达到−0.15,震后异常消失。结合同时段的太阳地磁活动情况,认为上述电磁异常可以作为印尼地震的前兆。

基于地基GPS-TEC的中国区域地震电离层效应研究

基于中国陆态网络地基GPS-TEC观测,针对2008~2019年发生在中国区域的7个MS≥6.0地震,采用滑动四分位距法分析了地震前后的电离层扰动时空分布特征。结果显示,5个地震的震前2~6天,GPS-TEC值出现负异常扰动,地震发生期间及震后电离层TEC出现正异常扰动,主要集中在震后2~7天;GPS观测站距离震中越近,垂直上空的TEC扰动越明显,扰动空间最大范围可达2000km。随着震级的增加,震前电离层TEC异常扰动的发生率有所增加,且异常覆盖的范围也有所扩大。因此,认为震前一周内的电离层TEC变化可能提供揭示电离层扰动与地震活动之间关系的线索。

2010年墨西哥M7.2地震前电离层VTEC异常响应初探

针对震前震区上空电离层扰动是否受到地震活动影响这一难点,提出了一种组合式电离层扰动时空分析法。基于该方法,在震中附近设置了一个监测点A(32.5°N,115°W)及相近地磁纬度的两个参考点B(32.5°N,100°W)和C(32.5°N,55°E),运用滑动四分位距法的双重检测标准分别检测了上述三点垂直总电子含量(VTEC)的时序变化。结合空间天气情况分析出最有可能与地震活动相关的异常时段,并提取出了上述异常时段的VTEC空间异常分布,结果显示在该异常时段地震孕育区及其附近上空电离层出现了持续的正异常扰动现象。最终研究表明:4月4号出现的VTEC异常与本次地震孕育活动有关,且异常峰值主要集中于震中东、南侧。

车辆检测器异常数据清洗及修复方法研究

车辆检测器检测数据作为一种基础数据在交通领域具有重要的作用,其数据质量极大地影响着以其作为参考基础数据的交通规划、交通控制、交通行为分析等应用领域研究分析结论的准确性和合理性。文章首先分析了车辆检测器异常数据的表现形式及产生原因,根据交通流理论及客观限制条件研究,提出了基础筛选、阈值筛选和基于交通流理论的筛选方法,并在此基础上,根据交通运行状态的统计相似性进行了研究和对比,选择了IQR法作为数据修复的方法。从而在一定程度上解决了车辆检测器数据质量的问题。