The Application of China's High Speed Railway Earthquake Early Warning System in Jakarta-Bandung HSR

Earthquake has a significant impact on operation safety of the high speed railway,and for Jakarta-Bandung High Speed Railway(HSR)in Indonesia where it is earthquake-prone,it is necessary to establish an earthquake early warning system to strengthen its earthquake resistance.Based on the principle and technical characteristics of China's high speed railway earthquake early warning system and combining the actual situations of Jakarta-Bandung HSR in Indonesia,this paper describes how to implement China's high speed railway earthquake early warning system in Jakarta-Bandung HSR.It focuses on optimizations in environmental adaptation design and seismic network interface design,earthquake attenuation model parameter adjustment and terminal software interface adjustment,so as to make the system better suit the local situations,and meet operation requirements and guarantee safe operation of Jakarta-Bandung HSR.

广东地震预警网三类站环境地噪声水平评估

对广东地震预警网71个基准站、201个基本站、900个一般站进行环境地噪声计算,整体评估结果良好,符合国家规范观测要求,具体为:基准站测震通道噪声水平位于NHNM和NLNM之间,远低于M1.5振幅谱模型,RMS值集中于10^(-9)至10^(-8) m/s数量级,65个I级基准站评定为优质台站;基准站强震通道噪声水平普遍都低于M1.5,接近NHNM,RMS值集中于10^(-7)~10^(-6) m/s^(2)数量级;基本站噪声水平普遍都低于M2.5,RMS值集中于10^(-6)~10^(-5) m/s^(2)数量级;一般站噪声水平低于M3.5,RMS值集中于10^(-4) m/s^(2)数量级。大部分一般站、部分基准站强震通道和少量基本站,其噪声主要体现出来的是仪器固有自噪声,如应用于背景噪声互相关分析研究是无意义的。此外,一般站普遍存在垂直分量噪声显著高于水平分量(大约高出0.5倍),这是烈度仪性能引起的。

国家中心地震烈度速报与预警技术平台

震后快速获取发震信息和灾区受灾情况,对于降低生命和财产损失、震后灾害评估和救援决策至关重要。得益于国家地震烈度速报与预警工程的实施,中国地震台网中心建立了国家中心地震烈度速报与预警技术平台。通过该平台汇集并交换全国预警实时波形,分析、判断、加工实时波形数据,及时产出地震预警、烈度速报、地震基本参数和震源参数等信息产品,并将其推送到紧急信息服务系统,实现秒级地震预警、分钟级参数速报和烈度速报,在泸定MS6.8等强震袭来时均成功发布预警信息,为防震减灾及应急救援等提供有力保障。本文详细介绍该平台的整体情况及其所包含的分系统功能,并讨论目前平台的技术特性和需要改进的问题。

利用深度学习与物理特征预测仪器地震烈度

快速准确地预测记录台站的仪器地震烈度,并在地震预警过程中向潜在用户提供及时和准确的警报至关重要.本文提出了一种结合深度学习和物理参数特征的算法,用于更可靠地预测仪器地震烈度.收集并处理了2001—2021年日本K-NET和KiK-net强震仪台网记录的3386次地震事件作为研究样本.对这些地震事件进行截取、基线校正、质量筛选等预处理,共得到25714条三通道地震波形.使用18000条地震记录(90%训练,10%验证)构建了一个窗长为3秒的仪器地震烈度预测模型(CNN-PP),并对7714条地震记录进行了测试.结果表明,CNN-PP模型在预测仪器地震烈度方面优于传统的单一特征参数方法.此外,离线震例测试结果显示,CNN-PP模型的报警成功率达到95.03%,没有出现误报情况,为解决地震预警仪器地震烈度的测定提供了一种潜在方法.

Transformer模型和迁移学习在地震P波和噪声判别中的应用研究

准确可靠地区分地震和噪声信号对于地震危险性分析和地震预警至关重要.然而, 无处不在且复杂的噪声信号使这项任务充满挑战.针对中国和日本数据的差异, 本研究在深度学习模型训练过程中采取了不同的策略来区分地震和噪声信号.首先, 鉴于日本数据丰富, 直接训练一个Transformer模型, 该模型在日本的判别准确率为99.82%.其次, 为缓解数据不平衡, 对中国地震数据采用了随机滑动波形窗进行增强.还使用中国数据对预先训练的日本模型进行了微调, 以更好地适应中国数据集.经过微调后, 模型在中国的判别准确率为99.47%.结果表明, 使用原始波形训练的深度学习模型进行地震事件判别时能够取得很高的准确率.此外, 迁移学习模型在门源6.9级地震和漾濞序列震中得到了良好的验证, 表明迁移学习在台网稀疏地区的应用是有效的, 这为地震学和地震预警提供了一种潜在的方法.

地震预警系统研究及应用进展

地震预警系统是一种能够有效减轻地震灾害的新手段.世界上多个国家和地区,如日本、墨西哥、美国、意大利、台湾地区等都已经研发了多个针对特定设施、单个城市甚至更大区域的地震预警系统,有的地震预警系统已经正式面向全体公众发布地震预警信息,有的还正在线测试运行.作者主要介绍了地震预警系统的一些基本概念,地震预警系统需要解决的两个关键问题,以及地震预警系统在全球范围内的研究、建设进展及相关应用情况等.通过这些总结归纳为我国地震预警系统的建设提供一定参考.

地震预警系统综述

由于地震引发的巨大人员伤亡和财产灾难,地震预警越来越引起世界各国的重视。通过分析地震预警的原理,介绍了异地震前预警和现地地震P波预警,同时也介绍了地震预警系统在城市以及铁路、核电站和输油气管线等基础设施应用,强调其对于防灾减灾工程的重要性。

全球地震早期预警研究综述

近年来地震预警技术在国际上得到迅速的发展,并有成功预警且收到减灾实效的先例。本文系统介绍了地震早期预警的方法,包括波前探测、P波应用、现地预警和区域预警;介绍了地震早期预警系统在墨西哥、日本、土耳其、中国台湾和罗马尼亚等国家和地区的应用情况。还对地震预警中目前存在的问题和挑战以及远景进行了分析。

地震预警实质的探讨

随着国家地震烈度速报与预警工程的开展,“地震预警”越来越进入公众的视线,国内外关于“什么是地震预警”的问题越来越多,对地震预警技术的解释也多种多样。本文论述了我国地震预警的进展,地震预警的实质和局限性。地震预警实质是地震观测进入密集观测新阶段,地震速报从分钟级发展到秒级超快地震速报,也就是地震警报。由于在地震预警实际应用中受预警盲区和地震强度估算不准确的局限,地震科学家对地震预警技术应用效能的认识也在不断加深和变化,逐步认识了发挥地震预警的警报作用的重要性。同时,地震预警是复杂的社会工程,引导公众认识地震预警的局限性,才能有效发挥减灾效能。

基于KiK-net数据的偏振分析方法计算震中方位角影响因素分析

基于日本KiK-net强震动观测记录,以提高计算震中方位角的准确性为目标,研究记录参量(加速度、速度、位移)、计算时间窗和滤波频带对偏振分析方法计算震中方位角结果的影响。结果表明,在该研究的地震数据条件下,采用位移记录、计算时间窗为1s、滤波频带取0.1～20Hz时,可以获得最佳的震中方位角计算结果,震中方位角的计算偏差为45°时所占比例为88%。

地震预警仪器研究

地震发生时,会导致巨大人员伤亡和财产损失,而地震预报目前尚难以实现,因此,地震预警就成为世界各国研究开发的主题,而地震预警仪器更是研究重点。本文通过分析地震预警的原理,介绍了目前世界主要地震预警仪器,同时对地震预警仪器进行了系统的分析,指出新型智能化地震安全控制系统具有灵活、方便和经济实用的优点。

基于WebGIS的铁路地震监测预警系统的设计与实现

基于WebGIS构建了铁路地震监测预警系统,结合系统的架构、软件和接口详述了设计方案,通过业务应用层的开发和实现、服务发布与调用、客户端开发等,阐述了系统的开发过程,并进行了功能验证和现场测试,实际证明系统的各项功能指标均满足铁路运行及安全防护需求,可以有效防止、减少地震灾害对铁路列车运行的影响。

基于ARTSOC的预警误差分析方法及应用

日本的地震预警水平比较高,但是仍然存在较大的误差.为了分析误差的大小及特征,通过引入人工社会(artificial societies,ARTISOC)智能技术,开发模拟了一种在各种地震发生条件下的误差分析方法,在既定观测条件下,针对各种发生状态,分析误差的变动范围及规律.利用日本地震观测网络的实际数据,计算出目前预警方法下其误差的变动范围及特征.该方法给出了误差分析的一种途径,为改善地震观测网络的布局和修正预警方法等措施提供了帮助.

地震预警系统配置服务器应用性能测试

针对测震台网不同的地震台站数,选用不同性能的服务器,对地震预警系统进行相应的服务器负载测试,分析相关结果,为该系统推广提供服务器配置参考。

基于卷积神经网络的地震震级测定研究

地震预警震级测定是地震预警系统最重要也是最困难的部分之一.本文提出了基于卷积神经网络的地震预警震级测定方法,将震级测定问题转化为震级分类问题,即将M_(L)>2.0的震级分成20个不同等级类别处理.收集了福建台网2012—2019年期间记录到福建、台湾海峡及台湾共1928个地震作为研究资料,经过台站记录截取、大震样本增强、标签制作、质量筛选等预处理共得到14644条三分向地震样本记录;构建了3 s波形输入的卷积神经网络震级预测模型,并用2012—2018年震例对模型进行训练,用2019年震例对模型进行测试.结果表明,单台震级偏差有85.6%可控制在±0.3以内,前三台平均的震级偏差有91.8%可控制在±0.3以内,其中震级较大偏差的事件多为缺乏历史样本.相较于传统方法,该模型测定的震级值更加稳定可靠,可为解决地震预警震级测定这一挑战性难题提供新的技术手段.

基于支持向量机的地震预警震级快速估算研究

以更准确的估算地震预警(earthquake early warning,EEW)震级为目标,利用P波触发后3 s内的日本K-net强震数据,选取幅值参数、周期参数、能量参数、衍生参数这4大类共12个P波特征参数作为输入,构建基于支持向量机震级预测模型(support vector machine for earthquake magnitude estimation,SVM-M)。结果表明,比较传统的震级估算“τc方法”与“P d方法”,建立的SVM-M模型震级预测误差明显减小且不受震中距变化的影响,小震高估问题得到明显改善。2016年日本熊本地震主震(M j7.3)与2008年中国汶川地震主震(M s8.0)的震例分析结果表明,3 s时间窗不能匹配震源破裂全过程而出现了一定程度的震级低估,但仍可在P波触发后短时间窗内明确是大地震事件。建立的SVM-M模型可应用于地震预警震级快速估算。

基于MQTT协议研发安卓手机地震预警应用

利用消息队列遥测传输(Message Queuing Telemetry Transport,MQTT)协议高效、可靠、低耗的特点,研发了一款适用于安卓手机(安卓系统4.0及以上)的地震预警应用。简要论述了研发背景,介绍了MQTT协议的基本特点和基础模型,详细描述了地震预警应用的技术框架,包括数据流、数据格式、应用设计等,并给出了测试评估结果。该应用可实时接收MQTT消息代理服务器推送的地震预警数据并做出预警响应;也可以实时接收并展示最新的地震速报数据,具有可靠的时效性,在行业内具有首创性。

国家地震烈度速报与预警工程山西子项目综述及应用分析

国家地震烈度速报与预警工程是增强防震减灾服务能力、防范化解地震灾害风险的重大工程,项目建成后,依托世界上规模最大、总数超过10000个台站的地震烈度速报与预警观测网络,实现国家防震减灾服务能力和水平的提升。山西子项目承担该工程在山西的建设任务,整体工程将于2021-2022年进行试运行,2022年底全面建设完成。该文重点介绍地震预警的发展史、国家地震烈度速报与预警工程概况及山西子项目实施进展情况,浅析在山西地震活动背景下山西子项目的应用前景及存在的不足。

制约我国地震预警技术发展的2个主要问题的探讨与解决方案

指出中国在地震预警领域的发展过程中,面临的"台站密度不足"以及"预警信息发布不及时"两个问题,并结合日本的先进经验,提出"手机地震预警技术"和"有效实用的电视、手机预警信息发布技术"等建议和解决方案。

河北预警网地震预警处理系统运行现状

基于试运行以来触发预警系统的地震事件,分别统计并分析JEEW、EEW系统的记录及报送数据,结果表明,①JEEW系统首报用时均在10 s以内,震级偏差平均值为0.69,震中距偏差均在10 km以内,偏差在5 km内占比达89.36%;EEW系统首报用时在10 s以内占比为64.7%,震级偏差均值为0.60,震中距偏差在10 km以内,占比为76.47%;②编目震级M3.0以上地震事件,JEEW系统结果显示:首报用时在4~6 s,震级偏差0.3~0.6,震中位置偏差值0.7~3.5 km;EEW系统结果显示:首报用时在3~8 s,震级偏差值0.0~0.6,震中位置偏差值1.0~5.2 km,因此,3级以上地震事件预警用时较短,定位结果相对精确。