基于纹形特征的多模式地震前兆信号处理方法

Aiming at the data of earthquake omen with very large data quantity and complicate structure, a modeling method of the self-adaptation match for the forewarning data of fingerprint features is studied. Through analyzing of different kinds of signals for the earthquake micro-forewarning information and theirs influence on geologic abnormality, description for the cluster and multi-mode earthquake forewarning information is established. Under the same time scale, the image fingerprint and dynamics feature for the different forewarning information during the geologic abnormality is discussed. The data library of the forewarning image fingerprint pattern feature for different regions is established. For the same region, the evolutional law of the data feature pattern under the different time scales during the abnormal development in front and behind is studied. A judgment mechanism and method of the self-adaptation image fingerprint pattern match according to many time scales is put forward. A knowledge library of forewarning image fingerprint pattern using self-adaptation match for different regions is lastly established. The item is about the research on a synthetic modeling for many kinds of forewarning information. It improves the status quo of the limitations upon artificial handling and low efficiency about the present station data and also improves observational accuracy and work efficiency. Facilities of analyzing and early waning for the follow-up geologic calamity is provided.

本项目针对一类数据量大且结构复杂的微观地震前兆数据，研究一种纹形特征的前兆数据自适应匹配的建模方法。通过分析地震微观前兆信息的不同种类信号对地质异常的影响，建立聚类的多模式地震前兆信息描述；探讨同一时间尺度下不同前兆信息在地质异常时图像纹形和动力学特征，建立不同地区前兆信号纹形的特征库；研究同一地区不同时间尺度在异常发生前后数据特征纹形的演变规律，建立多时间尺度自适应的纹形匹配判决模型与方法，从而建立不同地区前兆信号的纹形特征自适应匹配模型和实验方法。本项目从纹形的角度研究多种地震前兆信号全局特征和细部特征，通过建立以图匹配为基础的纹形特征匹配模型，提高前兆信号特征分析的客观性和准确性，解决目前台站数据基本上依靠人工处理效率较低的问题，同时为后续地质灾害的分析和预警提供一些参考和依据。

本项目针对一类数据量大且结构复杂的微观地震前兆数据，研究一种基于纹形特征的前兆数据信号处理方法。研究采用SW地震前兆监测仪和武汉九峰山地震台站监测仪获取多种地震前兆数据，同时研制了地电和天然电磁场脉冲采集系统，实现多渠道获取前兆信号。筛选分析九种不同种类地震微观前兆信号对地质异常的影响，从而建立不同地震前兆信息描述方法。并根据其信号特征，建立不同时间尺度下的信号预处理模型；根据同一时间尺度下不同前兆信息在地质异常时信号的纹形的纹形、包络、脊线和拐点等特征，建立区域前兆信号纹形的信号特征库；分析同一地区不同时间尺度在震前后信号特征纹形的演变规律。通过对多个震级超过6.0以上的地震区域的前兆信号观测，提取该地的地震前后信号的特征，在综合计算复杂度的基础上，建立了该地区的前兆信号纹形特性库，实验结果表明，通过纹形特征可区别实验区域内地震前后的信号变化，建立多地区的特征库匹配方法。实验完成大量前兆信号的筛选和预处理，分析了信号多时空域的特性并建立相应特征库，验证了之前提出的纹形特征。改变传统依靠人工处理，并为后续更多区域的前兆数据和匹配研究打下基础，为后续地质灾害的分析和预警等科学研究提供便利。