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地震预报中次声波声源方向的研究及次声信号的识别(摘要,转)
次声监测技术是预报地震的一种重要的方法。次声波在大气传播过程中，大气反射，折射和衰减声波的成分对次声波的影响较小且次声波传输距离远，相对失真少，提供在地震研究方面相对可靠的信息。 震前次声波存在多种干扰因素，除地震前出现次声波异常现象外，火山爆发、冰雹、大风、雷雨、核爆炸等都产生次声波，导致用观测次声波方法预测地震还存在错报和漏报问题，因此需要研究找出震前次声波特征规律并从上述诸多干扰信号中遴选出震前异常次声波；目前次声波观测虽然可以预测地震发生的时间和震级，但是尚不能预测震中的位置。如果经过深入的研究，将干扰信息和地震前兆信息有效地区别出来或者进行过滤处理，并能确定异常次声波的声源方向，利用多个观测站交汇出异常次声波源的位置，就能准确地预测地震发震时间、地点及震级。课题研究了次声波的规律性特征和稳定形态的重复出现，及其与孕震过程的相互联系。论证震前次声波产生的机制，深入地研究和认识地震的特征与规律，利用系统识别出的强地震前产生的次声波，在考虑了大气条件对次声波的传播产生的影响的前提下确定震级和震源的位置。 采用两台次声接收器布置了一个次声波识别系统，系统以数字形式和模型形式记录次声数据，在预报地震方面记录到大量的有关次声资料和自然次声资料。介绍了模式识别技术的基本原理及组成，重点论述了模式识别技术在次声波信号分类识别中的具体应用。阐述了次声监测系统的工作原理及软、硬件配置，提供了应用次声监测系统得到的几种次声的实例分析，提出了辨别、分类各种次声的方法，对相应数据处理方法和模式分类方法进行了详细的说明。针对各种天气背景分类各种次声波传输的大气环境下次声信号的物理问题性质，提取次声信号的小波变换系数、频谱、相关分析等属性，并对提取的各类次声信号属性进行组合、优化研究，设计最小距离分类器，在环境噪声存在的条件下采用完善的分析和识别技术做出判断和分类、提取震前次声信息。次声监测系统可以在噪声场存在条件下较好的测量各种次声信号，并且可以根据波形的差异初步的区分开正常信号、异常信号和各种噪声信号。文章对各种次声信号的物理性质进行了比较，并介绍了可以分析次声信息的数据处理方法，并介绍了其思想。次声监测系统可以成功地获得震前次声信息，提高了在环境噪声存在的条件下分类和提取次声信息的能力。

震前次声波信号的特征与分析(摘要,转)
地震是一种严重的自然灾害，它的发生给人类的生命和财产造成了巨大损失。然而地震预报特别是短临地震预报是世界性科学难题。全世界地震预报的方法很多，近年来北京工业大学地震研究所在临震预报取得了较为突出的进步。而次声波观测作为北京工业大学地震研究室临震预报的重要方法之一，经过十多年的观察和摸索，发现它在预测地震中起到了很好的作用。十多年来，北京工业大学地震研究所积累了大量地震前次声信号异常的宝贵资料.对该资料做系统和科学的分析和处理，找出地震前次声波的特性以及震前次声波信号与地震的相关性对以后的地震预报具有十分重要的参考价值。这也是本课题的所要研究的内容和意义所在。 本课题主要以1992年1月1日到2005年04月31日期间北京工业大学地震研究所在地震(七级以上)前接收到的次声波异常信号为研究对象。通过地震波图数字化及数据库管理系统对信号进行数字化处理，应用傅立叶变换与小波分析的理论对原始信号进行频域分析，找出信号的内部特征。接下来应用随机过程与相关理论的知识论证了地震前接收到的次声波异常信号与地震发生的相关性。研究结果表明地震前接收到的次声波异常信号与地震发生相关，而与太阳黑子发生的相关性不显著。由于最近几年台湾地区、日本地区的大地震频频发生，本课题又对两个地区的地震前接收到次声波异常信号进行了深入研究，台湾地区的震前接收到的次声波异常信号的频率很低，主要集中在(0，4×10-3)Hz频段，日本地区的震前接收到的次声波异常信号，频率很低，主要集中在(0，7×10-3)Hz频段。从小波分析可以看出台湾地区地震前接收的次声波异常信号和日本地区地震前接收到的次声波异常信号都是大的小波系数集中在低频部分，高尺度部分信号表现出时空对称有序性，在低尺度部分信号突变明显。