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大地震震前热异常提取方法的对比研究——以2014年M_(W)6.9于田地震为例
被引量：
3
1
作者
吴玮莹
单新建
+1 位作者
屈春燕
李新艳
《地震地质》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1503-1520,共18页
地震震前热参数异常提取方法的可靠性对于地震震前热参数异常变化研究至关重要。文中以2014年2月12日于田M_(W)6.9地震为典型震例,以2008年汶川M_(W)7.9地震为验证震例,对目前研究中广泛使用的2种异常提取方法:ZS(Z-score)法和RST(Robus...
地震震前热参数异常提取方法的可靠性对于地震震前热参数异常变化研究至关重要。文中以2014年2月12日于田M_(W)6.9地震为典型震例,以2008年汶川M_(W)7.9地震为验证震例,对目前研究中广泛使用的2种异常提取方法:ZS(Z-score)法和RST(Robust satellite technology)法在实际震例中的提取效果、对异常变化的敏感程度、对背景信息的抑制能力和对地震信息的指示性4个方面进行了详细的定性和定量化评估。于田地震震前,地表温度和长波辐射出现了多次间歇性突发异常,随着地震的邻近,异常出现的频次增加,异常空间分布逐渐向断裂带周围集中,最大异常变化出现在地震前一个月。2种方法提取结果的差异主要表现在异常变化出现的频率和幅度上,RST法得到的异常频次和幅度都高于ZS法。为探究造成差异的原因,我们进一步结合地震前后2个地震平静年的数据,对2种方法进行了定量化评估,结果表明:(1)ZS法和RST法对于微弱异常变化都具有一定的敏感性;(2)ZS法相较于RST法对于其他因素引起的热参数异常变化的抑制作用更强;(3)针对地表温度数据,ZS法的提取结果对地震震中的指示性略优于RST法,而RST法对于长波辐射数据的效果则更好;ZS法的归一化距离指数最大值出现的时段距离发震时段更近;(4)汶川地震的定量化对比结果与于田地震略有不同,这可能是受到研究区地物类型分布的影响。综合上述研究成果,我们认为ZS法是更为简便有效的地震热参数异常提取方法。针对震前热参数异常提取方法的对比研究有助于我们了解不同方法的优缺点和适用性,提高地震热参数异常提取的可靠性。
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关键词
于田M_(W)6.9地震
震前热异常
ZS法
RST法
定性与定量对比
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职称材料
基于热异常信息与BP神经网络的中强地震预测试验
被引量：
5
2
作者
宋冬梅
时洪涛
+9 位作者
单新建
刘雪梅
崔建勇
沈晨
屈春燕
邵红梅
王一博
臧琳
陈伟民
孔建
《地震地质》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期649-660,共12页
地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象(地表温度异常升高)普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震预测的思路,并进行...
地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象(地表温度异常升高)普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震预测的思路,并进行了试验。基于8d合成的1km分辨率的MODIS数据,利用RST算法提取震前热异常信息,在分析震前热异常信息时空变化的基础上,确定出BP神经网络的结构,利用该网络对中国及周边100个5级以上震例,以及70个随机无震样本进行训练和仿真。试验结果表明,通过RST算法提取的震前热异常指数值,用于BP神经网络地震预测是可行的,其预测的试验结果刻画出了地震要素与热异常值间的非线性相关性。未来预测区域范围的选取以及神经网络中隐层神经元的数量将对地震预测效果产生较大的影响。
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关键词
MODIS
震前热异常
BP神经网络
地震预测
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职称材料
题名
大地震震前热异常提取方法的对比研究——以2014年M_(W)6.9于田地震为例
被引量：
3
1
作者
吴玮莹
单新建
屈春燕
李新艳
机构
中国地震局地质研究所
宁夏回族自治区地震局
出处
《地震地质》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1503-1520,共18页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1503602)资助。
文摘
地震震前热参数异常提取方法的可靠性对于地震震前热参数异常变化研究至关重要。文中以2014年2月12日于田M_(W)6.9地震为典型震例,以2008年汶川M_(W)7.9地震为验证震例,对目前研究中广泛使用的2种异常提取方法:ZS(Z-score)法和RST(Robust satellite technology)法在实际震例中的提取效果、对异常变化的敏感程度、对背景信息的抑制能力和对地震信息的指示性4个方面进行了详细的定性和定量化评估。于田地震震前,地表温度和长波辐射出现了多次间歇性突发异常,随着地震的邻近,异常出现的频次增加,异常空间分布逐渐向断裂带周围集中,最大异常变化出现在地震前一个月。2种方法提取结果的差异主要表现在异常变化出现的频率和幅度上,RST法得到的异常频次和幅度都高于ZS法。为探究造成差异的原因,我们进一步结合地震前后2个地震平静年的数据,对2种方法进行了定量化评估,结果表明:(1)ZS法和RST法对于微弱异常变化都具有一定的敏感性;(2)ZS法相较于RST法对于其他因素引起的热参数异常变化的抑制作用更强;(3)针对地表温度数据,ZS法的提取结果对地震震中的指示性略优于RST法,而RST法对于长波辐射数据的效果则更好;ZS法的归一化距离指数最大值出现的时段距离发震时段更近;(4)汶川地震的定量化对比结果与于田地震略有不同,这可能是受到研究区地物类型分布的影响。综合上述研究成果,我们认为ZS法是更为简便有效的地震热参数异常提取方法。针对震前热参数异常提取方法的对比研究有助于我们了解不同方法的优缺点和适用性,提高地震热参数异常提取的可靠性。
关键词
于田M_(W)6.9地震
震前热异常
ZS法
RST法
定性与定量对比
Keywords
Yutian M_(W)6.9 earthquake
pre-seismic thermal anomalies
ZS method
RST method
qualitative and quantitative comparison
分类号
P314.3 [天文地球—固体地球物理学]
P315.72 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
基于热异常信息与BP神经网络的中强地震预测试验
被引量：
5
2
作者
宋冬梅
时洪涛
单新建
刘雪梅
崔建勇
沈晨
屈春燕
邵红梅
王一博
臧琳
陈伟民
孔建
机构
中国石油大学(华东)
中国地震局地质研究所
中国石油大学(华东)
武汉大学
出处
《地震地质》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期649-660,共12页
基金
地震动力学国家重点实验室(LED2012B02)资助
文摘
地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象(地表温度异常升高)普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震预测的思路,并进行了试验。基于8d合成的1km分辨率的MODIS数据,利用RST算法提取震前热异常信息,在分析震前热异常信息时空变化的基础上,确定出BP神经网络的结构,利用该网络对中国及周边100个5级以上震例,以及70个随机无震样本进行训练和仿真。试验结果表明,通过RST算法提取的震前热异常指数值,用于BP神经网络地震预测是可行的,其预测的试验结果刻画出了地震要素与热异常值间的非线性相关性。未来预测区域范围的选取以及神经网络中隐层神经元的数量将对地震预测效果产生较大的影响。
关键词
MODIS
震前热异常
BP神经网络
地震预测
Keywords
MODIS, thermal anomaly before the earthquake, BP neural network, earthquake prediction test
分类号
P315.75 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大地震震前热异常提取方法的对比研究——以2014年M_(W)6.9于田地震为例
吴玮莹
单新建
屈春燕
李新艳
《地震地质》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于热异常信息与BP神经网络的中强地震预测试验
宋冬梅
时洪涛
单新建
刘雪梅
崔建勇
沈晨
屈春燕
邵红梅
王一博
臧琳
陈伟民
孔建
《地震地质》
EI
CSCD
北大核心
2015
5
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