基于AETA监测数据的地震预测研究

王新安^1,†, 雍珊珊¹, 黄继攀¹, 吕亚轩¹, 张兴², 梁意文³

1. 北京大学深圳研究生院地震监测预测技术研究中心, 深圳518055
2. 北京大学信息科学技术学院, 北京100871
3. 武汉大学计算机技术学院, 武汉430072

收稿日期:2018-03-21修回日期:2018-07-02出版日期:2019-03-20

基金资助:深圳市科技创新委员会项目(JCYJ20160428153956266, JCYJ20170412151159461)资助

Earthquake Prediction Research Based on Data of ETA

WANG Xin’an^1,†, YONG Shanshan¹, HUANG Jipan¹, LÜ Yaxuan¹, ZHANG Xing², LIANG Yiwen³

1. Earthquake Monitoring and Prediction Technology Research Center, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055
2. School of Electronics and Computer Science, Peking University, Beijing 100871
3. School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072

Received:2018-03-21Revised:2018-07-02Published:2019-03-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 针对2017年8月8日中国四川省九寨沟县Ms 7.0级地震事件, 分析AETA地震前兆监测设备上地震前后的数据。结果显示, 四川地区已安装的36个台站中, 有13个出现相关异常, 其中9个台站为密切相关。在异常台站中发现一种与日升日落几乎同步的电磁扰动均值波形(称为SRSS波), 有11个台站在震前出现该波形。采用 PCAETA算法对这11个台站的数据进行分析, 计算得到九寨沟防震减灾局AETA台站(104.25°E, 33.26°N)的波形震前震后出现明显的异常条带, 2017年8月12日至11月20日冕宁防震减灾局AETA台站(102.17°E, 28.55°N)的AETA波形也出现震前异常条带。结果表明, AETA设备可在地震发生前捕捉到多点的密切相关的前兆异常, SRSS波的条带异常现象是比较明确的临震前兆特征。

引用本文

王新安, 雍珊珊, 黄继攀, 吕亚轩, 张兴, 梁意文. 基于AETA监测数据的地震预测研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2019, 55(2): 209-214.
WANG Xin’an, YONG Shanshan, HUANG Jipan, Lü Yaxuan, ZHANG Xing, LIANG Yiwen. Earthquake Prediction Research Based on Data of ETA[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2019, 55(2): 209-214.





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