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《吉林大学》 2016年
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地震记录矢量化与地震目录数据挖掘及系统开发

王茂发  
【摘要】:人类历史上发生过多次破坏性地震,给人类的生命、生产、生活造成了巨大损失,同时这些地震信息也是人类认识、研究、预测、预报地震的宝贵历史资料。模拟地震监测的过程持续了70多年,涵盖了我国大陆地区破坏性地震极其活跃的一段重要时期,是地震监测、预报的一段重要历史,其形成的模拟地震记录是地球物理背景场分析、研究和预报地震的基础性资料;同时国际上现存的多种地震目录,包含了大量的地震能量辐射和震源机制解信息,蕴含着丰富的地震时空关联关系,这些关联关系大多是事先未知的、隐含的、具有潜在价值的,期待着人们采用新方法、新技术去发掘其中隐含的重要规律,预测未来地震的发展趋势。基于这些历史地震资料,研发相应的数字图像矢量化及数据挖掘算法,深入开展有震数据的提取与分析,对地震监测、研究、预报具有重要的科学和实用价值。采用单一的数字图像处理算法来矢量化模拟地震记录存在一定的局限性和片面性,需要基于大数据技术,整合多种数字图像处理及数据挖掘算法,研发一整套带有分布式特点、抗噪性和鲁棒性较强的矢量化算法和软件。纸质地震记录栅格后含有大量的噪声,结合多种数字图像处理算法能够有效去掉这些背景噪声,提取出有用的波形;采用人工智能算法能够快速、有效定位有震波形;基于大数据平台设计矢量化软件,单位时间内图纸吞吐量更大,处理速度更快。本文以1991年承德地震台产生的500余张模拟地震记录图纸为例,在充分研究国内外各种图纸矢量化技术的基础上,提出了基于视景场分析的有震波形提取算法;基于改进的K-Means算法设计了有震波形智能反演模型;设计了一整套模拟地震记录矢量化技术方案,并使用C#语言编写了相关的软件。现阶段针对地震目录的数据挖掘研究,仍然偏重于地震参数之间的物理关系,忽视主、余震之间统计学上的关联关系,不符合大数据的技术特点;相关的余震预测研究采用的地震目录种类、数量相对较少,时空范围较小,样本代表性不高,停留在局部数据的仿真阶段,缺少系统的算法体系和成型的软件系统。本文基于改进的最小二乘法和分块的支持向量机回归算法建立主震震级、视应力、地震矩、震源深度等参数,与最大余震震级、时间、空间之间的统计关系模型;使用C#语言研发了一套基于地震目录的全球最大余震预测软件。具体研究成果如下:1、系统分析了国内外各种模拟地震记录矢量化与地震目录数据挖掘方法,比较了各种算法的优缺点,探讨了该研究领域的发展趋势。使用高精度工业扫描仪逐张扫描模拟地震记录图纸,对获得的栅格化图像采用人工、自动相结合的方式进行初步整理、分类、标注。基于美国国家地震信息中心(NEIC)发布的宽频带能量辐射地震目录和哈佛大学发布的矩心矩张量(CMT)地震目录,对1977年1月1日到2013年5月31日全球范围内发生的震级在5到9级之间的共46587个地震的数据进行了系统清洗和整理。2、设计了包含文件格式转化、灰度化、二值化、人工擦除等可选算法的预处理模型,实现了栅格文件格式的统一(PNG格式)和初步去噪;设计了一套基于直线权值算法的平滑波形跟踪算法,用于平滑波形剔除,实现了深度去噪;第一次提出了基视景场分析的地震波形跟踪算法,实现地震记录复杂波的矢量化,准确性和鲁棒性大为提高。3、基于线性数学设计了波形记录拼接模型,实现了波形曲线和时间的拼接;同时基于改进的线性拟合算法和K-Means算法设计了地震波形反演模型,实现了有震波形的自动定量提取和展示。4、基于Mongo数据库搭建了模拟地震记录及其矢量化数据的存储、分发平台模型,为地震科学工作者共享模拟地震记录提供了新方法、新技术。设计和开发一套模拟地震记录矢量化软件系统,处理了承德台10G左右的模拟地震记录栅格影像,并分析了处理结果。5、对地震目录中各种地震参数的关联关系进行系统分析;设计了主震类型判断,主、余震序列划分等数学模型;基于分块的SVR算法设计了一套主、余震关联关系动态统计模型;给出了基于交叉验证的余震预测准确度估计模型;编写了基于地震目录的全球最大余震预测软件,准实时开展了余震预测研究,实测数据显示软件模型有较好的鲁棒性,实用和推广价值较大。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:P315.73

【参考文献】
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1 王茂发;地震记录矢量化与地震目录数据挖掘及系统开发[D];吉林大学;2016年
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