基于概率密度分布的地电场地震前兆异常提取方法

地震 ›› 2017, Vol. 37 ›› Issue (4): 22-36.

基于概率密度分布的地电场地震前兆异常提取方法

于晨¹, 卢军¹, 解滔¹, 岳冲¹, 王淑艳²

1.中国地震台网中心, 北京 100045;
2.中国地质大学北京, 北京 100083

收稿日期:2017-02-13 发布日期:2019-08-09
作者简介:于晨(1988-), 男, 山东烟台人, 研究实习员, 主要从事地震电磁学等研究。
基金资助:
中国地震局监测预报司震情跟踪定向工作任务(2017010218)资助

Extracting Earthquake Precursors from Geoelectrical Data based on Probability Density Distribution

YU Chen¹,LU Jun¹,XIE Tao¹,YUE Chong¹,WANG Shu-yan²

1.China Earthquake Network Center, Beijing 100045, China;
2.China University of Geosciences Beijing, Beijing 100083, China

Received:2017-02-13 Published:2019-08-09

摘要/Abstract

摘要： 随着地电场观测技术的不断提高, 高采样率的观测资料中蕴含着丰富的与地下构造活动有关的信息, 如何从高采样率的观测资料中提取有效的地震前兆异常, 是目前地震电磁学科分析人员最为关注的问题之一。本文利用概率密度分布方法, 分析了2013年芦山M_S7.0地震和岷县漳县M_S6.6地震震中周围9个地电场台站的观测数据, 分析得到: 在芦山地震和岷县漳县地震前, 平凉台、古丰台和松山台出现高频异常信息, 地电场干扰增强。据此分析, 初步研究认为概率密度分布法是一种有效的地电场高频异常信息提取方法。

关键词: 地电场, 概率密度分布, 高频前兆异常

Abstract: With improvement of geoelectrical field observation technology, there is a great deal of tectonic information in high-frequency sampling observational data. How to extract useful earthquake precursor from these data is a key problem. We introduced the PDF(probability density function)method, analyzed the observational data of 9 geoelectrical stations near the epicenter of the Lushan M_S7.0 earthquake and Minxian and Zhangxian M_S6.6 earthquake. The results show that three geoelectrical data had high-frequency anomalies before the two earthquakes. On the basis of these results, we considered that PDF method has certain reliability and applicability to extract the high-frequency anomaly information from geoelectrical observational data.

Key words: Geoelectrical field, Earthquke Prediction, Probability density distribution, High-frequency abnormal information

中图分类号:

P315.7

于晨, 卢军, 解滔, 岳冲, 王淑艳. 基于概率密度分布的地电场地震前兆异常提取方法[J]. 地震, 2017, 37(4): 22-36.

YU Chen,LU Jun,XIE Tao,YUE Chong,WANG Shu-yan. Extracting Earthquake Precursors from Geoelectrical Data based on Probability Density Distribution[J]. EARTHQUAKE, 2017, 37(4): 22-36.

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