定点形变破年变异常自动识别应用研究

发布时间：2021-04-16 19:17

　　基于奇异谱分析算法,以新疆东风煤矿钻孔倾斜EW分量和巴里坤水平摆倾斜NS分量为例,在去除典型干扰及长周期趋势变化的基础上,拟合观测资料背景年变序列。对于残差时间序列,结合震例进行动态R值检验,自动提取破年变异常特征时段,递归求解出了最高R值评分对应的异常判定准则。进而自动识别出具有最佳映震效能的破年变异常时段,实现了破年变异常判定的自动化和定量化,提高了前兆异常信号识别的可靠性和准确性。 

【文章来源】：地震研究. 2020,43(02)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

R值检验原理图

(7)以此递推,求得异常判定阈值、预测时间滑动下的二维R值序列数组,将[T1,T2,…,Tm]与[S1,S2,…,Sn]、R值序列之间的关系拟合成连续的二维曲面,取R值的最高点所对应的阈值T、S作为该测项异常提取和地震预测的标准。4 实验结果

去趋势时间序列的奇异谱曲线显示(图4a),2个测项的第1,2个奇异值位于噪声平台的上方,占比较高且存在显著的周期台阶,因此取重构阶次P为[1,2],重构结果见图4b,c中红色和蓝色虚线部分,灰色曲线为去趋势后的观测时间序列。从图4中可以看出,东风煤矿钻孔倾斜EW分量去掉趋势项后,部分年份如2013,2016年,明显偏离SSA重构得到的年周期变化规律,出现破年变信号;巴里坤水平摆NS的多个长周期趋势项,使得趋势转折与破年变变化混在一起难以区分,通过去趋势并结合SSA重构的结果来看,2017,2018以及2019年均存在显著的破年变异常,与笔者从原始曲线观测到的破年变异常年份基本一致,只是幅度略有差异。图4 奇异谱曲线(a)及SSA年变重构结果(b)(c)

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于改进奇异谱分析方法提取GNSS坐标时间序列趋势项及季节项信息[D]. 张旺.西南交通大学 2017



本文编号：3142018