导读:本文包含了地震异常信息论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电子温度,电离层扰动,地震孕育,异常特征
地震异常信息论文文献综述
夏彩韵,张小涛,张志宏[1]（2019）在《利用改进型图像信息方法研究汶川8.0级地震震前电离层扰动异常特征》一文中研究指出利用改进型图像信息方法(Modified Pattern Informatics Method,MPI)基于DEMETER卫星观测的电子浓度(Ne)、电子温度(Te)数据探索了2008年5月12日汶川MS8.0震前出现的地震电离层电子参量异常现象。对电离层电子浓度(Ne)、电子温度(Te)的观测数据进行了消除年变及由太阳活动等引起的长趋势变化,以期能够提取到由地震孕育与发生所引起的电离层扰动异常。(本文来源于《国际地震动态》期刊2019年08期）
张莹,郭红梅,尹文刚,赵真,冉青[2]（2019）在《基于SIFT特征与SVM分类的地震灾情图像信息异常检测方法》一文中研究指出通过分析以往震后获取的图像信息发现,部分信息存在与地震发生时间不吻合、不属于地震影响范围或与地震灾情无关等异常。通过将图像分类算法运用到震后灾情图像信息的异常检测中,提出了一种基于SIFT特征与SVM分类的地震灾情图像信息异常检测模型,以2013年芦山7.0级地震建筑物破坏灾情图像为例对模型进行验证。结果表明:该模型对图像信息异常的检测效果较好,可进一步补充和完善地震应急救援的灾情信息源,为政府抗震救灾科学决策提供灾情信息支撑。(本文来源于《地震研究》期刊2019年02期）
龚丽文,刘琦,张治广,武善艺,陈丽娟[3]（2019）在《2014年鲁甸M_S6.5地震形变高频信息异常与前兆机理浅析》一文中研究指出地震前兆异常的识别和提取一直是地震预报研究的重要任务,也是地震预报事业发展的瓶颈。结合鲁甸地震的研究成果,利用S变换和超限率等方法,提取定点形变高频异常,总结鲁甸地震前兆高频异常形态特征,分析异常台站空间分布规律,剖析高频异常形成的前兆机理。研究发现,高频异常主要表现为信号周期在数分钟至数小时的信号成分,频带较宽,丛集性好,与曲线的突跳、毛刺或阶跃对应较好,震前4～5d开始出现,震后2～3d衰减消失;其台站分布较分散,主要沿NW—SE方向分布,与区域应力场方向和发震断层走向趋于一致,且均分布在构造块体边界;可能是对不同速率的构造块体在震前发生的滑移和瞬间错动的记录,它的形成与台站附近地壳介质的稳定性有关。(本文来源于《地震》期刊2019年01期）
王军,何案华,赵刚,邓卫平,车用太[4]（2018）在《汶川地震前井水温度异常信息的识别及其特征》一文中研究指出通过对我国地震地热台网273口观测井的水温数据进行梳理,发现汶川地震前有10口井记录到客观的异常现象;而这些井的异常信息的持续时间、幅度、空间分布极其复杂,决定了利用这些异常信息进行汶川地震叁要素的准确预测还不太现实,但也发现一些有一定科学价值的认识:空间上井震距1000km范围内集中了大部分异常点;异常幅度集中在千分之几到百分之几度;时间上异常具有短临性质,呈现出井震距越大持续时间越短、井震距越小持续时间越长的规律;自流井记录到的异常概率远高于静水位井,不过干井也可以记录到异常信息。通过数据梳理与分析,提出了水温异常取决于井-含水层结构以及观测井所处的水系单元位置这一认识。(本文来源于《中国地震》期刊2018年03期）
王喜龙,贾晓东,王博,王熠熙,王俊[5]（2018）在《利用概率密度分布提取地下流体数字化观测资料中的高频异常信息——以2014年鲁甸6.5级地震为例》一文中研究指出中国地震地下流体观测经过数字化改造以后,观测资料的采样频率显着提高。流体观测资料中的高频数据含有丰富构造信息,为我们捕捉地震孕育及发生过程中的前兆异常信息提供了有利条件。但是,高频信息的出现激发了对数据分析方法改变的需求,如何研发与数字化高频观测资料相匹配的数据处理和异常识别方法,从高频观测数据中挖掘潜在的前兆异常信息,成为目前地震地下研究者首要需解决的关键问题。应用概率密度分布法对2014年鲁甸6.5级地震前南北地震带174组水位、水温分钟值高频观测数据进行分析,结果显示:鲁甸6.5级地震前共有10个水位测点和7个水温测点出现高频信息异常,异常多集中在滇西南构造带的滇中次级块体两侧,且随着时间推移,有向震中区逼近的变化特征。通过对震源区及附近地区地壳结构、构造应力作用及更大范围的区域动力演化特征进行分析,发现异常信息的空间分布特征与川滇地区地壳运动场具有很好的一致性,说明概率密度分布可有效反映出区域构造应力作用,同时也验证了利用概率密度分布在流体观测数据的高频信息异常提取方面具有一定可靠性。(本文来源于《地震》期刊2018年01期）
周元茂[6]（2017）在《基于自适应定向扩散滤波的地震异常信息检测》一文中研究指出地震勘探获取的数据中往往存在大量的噪声,滤波成为地震勘探数据处理的基础和关键因素。由于地质构造运动的作用,地层中断裂发育带的空间分布具有一定的方向性和延展性。利用这一性质,可在压制地震背景噪声干扰的同时有选择性地突出特定方向上的地质异常信息,有利于突出储层的空间分布和内部的精细结构、断层和裂缝系统、褶皱等地震异常特征。大量的研究发现,断层、断裂发育带的波场响应特征与断裂欠发育带存在明显的边界或边缘,因此识别和圈定这些边界,就可以确定断裂发育带的空间分布,断裂发育带的识别就转化为寻找和检测地震波场的边缘或奇异值。本文通过对自适应定向扩散滤波方法的研究,探讨该滤波方法与传统滤波方法的区别。该方法在滤波过程中通过控制滤波方向,突出地质构造中特定方向的异常信息。同时对二维层面曲率属性和叁维体曲率属性进行了探讨,通过对比分析,列举了二维层面曲率的优点与缺陷。体曲率属性在计算过程中能充分利用地震数据的空间方位信息,能够反映裂缝排列方向和区域应力之间的关系,获取的曲率属性包含更为丰富的地质信息,其在裂缝型油气藏的勘探、开发和管理中有广阔的应用前景。本文主要的研究内容包括:(1)自适应定向扩散滤波分析方法。自适应定向扩散滤波能对地层信息进行选择性识别,通过控制滤波方向,更好的展示地质构造特征,达到高分辨率构造精细识别的效果。本文首先介绍了经典高斯滤波的方法原理,探讨了该方法的局限性,并在此基础上,推导出各向异性高斯迭代平滑滤波的方法及其实现算法。建立相应的地质模型进行试算,演示该方法的实现过程,证明其可行性,突出该算法相对于经典算法的优越性。实际地震资料的应用表明,各向异性高斯迭代平滑滤波方法相对于传统滤波方法在去噪以及构造识别方面具有更好的效果。(2)曲率属性分析及实际资料应用。在数学上,曲率用于度量曲线的弯曲程度,曲率属性是利用曲率分析方法来计算地质体在空间上的分布特征,描述地质体的几何变化,与地震反射体的弯曲程度相对应,对地质体中岩层的褶皱、断层、弯曲和裂缝等特征反应极为敏感,是寻找地质体构造特征的有效手段。本文介绍了二维层面曲率属性的计算方法,列举了常用曲率属性的用途和特点。随后探讨了二维层面曲率的局限性,在瞬时参数分析的基础上,推导出叁维体曲率属性分析方法,通过与二维层面曲率对比,表明叁维体曲率获取的地质信息更为准确和全面。利用叁维体曲率在计算时能充分利用空间方位信息的优点,在叁维体曲率算法的基础上加入方位信息,得到各向异性体曲率属性分析方法。通过对地质模型进行试算和实际地震数据的处理,分析该算法的可行性。为了进一步突出地震数据中的地质构造特定方向上的异常信息,本文将自适应定向扩散滤波与各向异性体曲率属性联合应用,通过对地质模型以及实际地震资料的处理,结果表明本文提出方法可在压制地震噪声背景干扰的同时突出具体方向的地质异常信息。(3)自适应定向扩散滤波的边缘检测。自适应定向扩散滤波方法在压制噪声的同时还能使地质构造中的断层、裂缝等变得光滑且连续。通过改进算法,可将该方法用于图像及地震数据的边缘检测。本文将该方法用于Lena模型的边缘检测,将其边缘检测结果与经典的Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子的边缘检测结果进行对比分析。结果表明,不论是在图像大体轮廓还是细节部分的刻画上,该算法较其它叁种算法的检测结果都要好,其检测出的边缘保持了更好的连续性,极少出现缺口、毛刺等缺点。在实际地震资料的应用中,该方法对于地质构造特征如断层、裂隙、溶洞、古河道等的边缘检测具有良好的效果。(本文来源于《成都理工大学》期刊2017-05-01）
孙小龙,王广才,晏锐[7]（2016）在《利用概率密度分布提取流体观测资料中的高频异常信息——以2008年汶川8.0级地震为例》一文中研究指出随着地下流体观测技术的提高,尤其是地下流体观测数字化改造以后,观测资料的采样频率明显提高,这些高频采样的观测资料中蕴含着丰富的构造信息,如何从分钟值甚至更高频率采样的观测资料中提取有用的异常信息,是目前从事地震地下流体资料分析人员最为关注的科学问题之一.本文引入概率密度分布法,分析了2008年汶川8.0级地震前南北地震带及其附近区域72个测点的数字化水位和水温分钟值采样高频观测资料,结果显示:汶川8.0级地震前有16个测点水位和14个测点水温出现高频异常信息,出现高频信息异常的观测点多集中在滇西南构造带,异常出现的时间呈现出由南向北推移的特征.据此认为概率密度分布法在流体资料的高频异常信息提取方面具有一定的可靠性与适用性,可为数字化高频观测资料异常提取提供借鉴.(本文来源于《地球物理学报》期刊2016年05期）
邵楠清[8]（2016）在《基于红外亮温背景场的地震异常信息提取研究》一文中研究指出灾害性天气以及地震灾害都是地球上影响人类活动的自然灾害。利用气象卫星的红外遥感资料,在大气背景中提取地震信息,体现了学科交叉的优势。我国是世界上地震活动最强烈和地震灾害最严重的国家之一,地震活动频度高、强度大、分布广,加强地震科学研究至关重要。近年来,基于卫星遥感的地震立体观测预测理论与方法研究已成为国际观测领域发展前沿,在国内外引起广泛重视。大量研究证明,热红外遥感是一种极有前景的地震预报新方法。本文基于我国FY-2E气象卫星热红外亮温数据,以新疆地区和川滇地区为主要研究区,介绍了完整的背景场构建方法,构建了多种时间尺度的红外亮温背景场和特征资料库。基于背景场资料,详细分析了两个研究区在不同时间尺度下的红外亮温背景场分布和演化特征,结合地质资料验证了红外亮温背景场对于地表热红外辐射信息反映的准确性,为地震前地表亮温异常提取提供基准资料和参考依据,并根据以上分析结果,对比总结了不同时间尺度下的红外亮温背景场的差异性,分别进行了适用性分析。本文基于现代气象统计方法,提出了一种提取地震前热异常信息的算法——“逐日亮温异常检测算法”,结合该算法与亮温目视解译方法,对比构建的多时间尺度的红外亮温背景场资料,针对2012年新疆洛浦Ms6.0级地震和2014年新疆于田Ms7.3级地震两个典型地震个例开展了地震前红外亮温时空分布、演化特征分析和红外亮温异常信息的提取研究,并验证了亮温异常信息与构造活动及地震的密切关系。本文研究成果有效补充完善了现有的背景场构建方法体系和模型集、加强了背景场在地震红外遥感学科中的应用研究深度、丰富了地震异常信息提取方法。研究成果可提高地震综合预报的准确性,为地震红外定量遥感提供方法支撑,对推动我国地球科学观测技术与地震事业发展具有重要的创新意义。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2016-05-01）
宋冬梅,时洪涛,单新建,刘雪梅,崔建勇[9]（2015）在《基于热异常信息与BP神经网络的中强地震预测试验》一文中研究指出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叁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。(本文来源于《地震地质》期刊2015年02期）
贺春艳[10]（2015）在《基于B/S结构的地震氡异常信息系统研究与设计》一文中研究指出在地震前兆观测中,地下流体观测是地震前兆观测的重要组成部分。国内外大量的研究表明,地下水中氡、氦、氢、汞、硫化氢等气体组分是反映地震前兆信息的灵敏组分,氡异常是目前国际上普遍认可的7大地震前兆之一。1994年在日本西南海岸发生的8.3级地震,震前观测到了氡的突变,引发了科学家展开氡与地震的关系研究。此后,在前苏联、中国、日本、美国、印度、欧洲等许多国家和地区展开了氡观测和地震研究以及构造活动并积累了大量的资料。在利用氡进行地震研究过程中,研究人员往往通过对氡宏观异常表征的分析总结,来归纳一些经验性与统计性的前兆异常信息,从而为防灾减灾和应急救援服务做好准备工作。本文通过对氡异常数据的管理方法、氡异常与地质环境的联系、地震对氡异常的影响因素做了研究分析,并开发一套地震氡异常信息系统来存储、分析历年来地震前后的氡异常相关数据,使用现今流行的B／S结构信息管理系统结合氡异常与地震的关系,为地震的研究提供科学参考。本文的主要研究内容和创新点如下：(1)通过调研氡异常映震效果与地震信息网络技术的国内外文献,分析目前氡异常映震技术尚存在的难点和未来地震信息网络技术手段的发展趋势。(2)对氡异常与地震关系进行了分析。从而得出氡浓度在映震效果中主要存在两种类型的变化：一种是阶段型变化,一种是脉冲型变化。该系统通过对氡浓度的异常变化的研究,得到有效的氡异常的地震前兆信息,进而为地震的研究提供帮助。(3)完成了基于WEB平台的地震氡异常信息系统的研制。首先通过系统需求分析,采用Eclipse+Tomcat的开发平台搭建系统的软件环境,并且对WEB平台的设计框架进行了详细的比较,提出了系统架构使用Spring框架来完成系统功能的方案,配合jQuery+Ajax技术设计了数据信息的界面展示框架,并通过JFreeChart接口实现氡浓度数据的成图,同时增加了文档管理与系统管理模块,在提高系统安全性的基础上,实现系统良好的可操作性和实用性。(4)完成地震信息与氡浓度数据的数据库设计。本文在系统需求的基础上,使用PowerDesigner16.5设计地震信息与氡浓度的数据库表结构以及建立表与表之间的关系。使用户在系统中能够分析出氡浓度在地震前后所发生的变化。(本文来源于《成都理工大学》期刊2015-05-01）
地震异常信息论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过分析以往震后获取的图像信息发现,部分信息存在与地震发生时间不吻合、不属于地震影响范围或与地震灾情无关等异常。通过将图像分类算法运用到震后灾情图像信息的异常检测中,提出了一种基于SIFT特征与SVM分类的地震灾情图像信息异常检测模型,以2013年芦山7.0级地震建筑物破坏灾情图像为例对模型进行验证。结果表明:该模型对图像信息异常的检测效果较好,可进一步补充和完善地震应急救援的灾情信息源,为政府抗震救灾科学决策提供灾情信息支撑。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地震异常信息论文参考文献
[1].夏彩韵,张小涛,张志宏.利用改进型图像信息方法研究汶川8.0级地震震前电离层扰动异常特征[J].国际地震动态.2019
[2].张莹,郭红梅,尹文刚,赵真,冉青.基于SIFT特征与SVM分类的地震灾情图像信息异常检测方法[J].地震研究.2019
[3].龚丽文,刘琦,张治广,武善艺,陈丽娟.2014年鲁甸M_S6.5地震形变高频信息异常与前兆机理浅析[J].地震.2019
[4].王军,何案华,赵刚,邓卫平,车用太.汶川地震前井水温度异常信息的识别及其特征[J].中国地震.2018
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[6].周元茂.基于自适应定向扩散滤波的地震异常信息检测[D].成都理工大学.2017
[7].孙小龙,王广才,晏锐.利用概率密度分布提取流体观测资料中的高频异常信息——以2008年汶川8.0级地震为例[J].地球物理学报.2016
[8].邵楠清.基于红外亮温背景场的地震异常信息提取研究[D].南京信息工程大学.2016
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[10].贺春艳.基于B/S结构的地震氡异常信息系统研究与设计[D].成都理工大学.2015