利用概率密度分布提取流体观测资料中的高频异常信息-以2008年汶川8.0级地震为例
  • 【摘要】

    随着地下流体观测技术的提高,尤其是地下流体观测数字化改造以后,观测资料的采样频率明显提高,这些高频采样的观测资料中蕴含着丰富的构造信息,如何从分钟值甚至更高频率采样的观测资料中提取有用的异常信息,是目前从事地震地下流体资料分析人员最为关注的科学问题之一.本文引入概率密度分布法,分析了2008年汶川8.0级地震前南北地震带及其附近区域72个测点的数字化水位和水温分钟值采样高频观测资料,结果显示:汶川... 展开>>随着地下流体观测技术的提高,尤其是地下流体观测数字化改造以后,观测资料的采样频率明显提高,这些高频采样的观测资料中蕴含着丰富的构造信息,如何从分钟值甚至更高频率采样的观测资料中提取有用的异常信息,是目前从事地震地下流体资料分析人员最为关注的科学问题之一.本文引入概率密度分布法,分析了2008年汶川8.0级地震前南北地震带及其附近区域72个测点的数字化水位和水温分钟值采样高频观测资料,结果显示:汶川8.0级地震前有16个测点水位和14个测点水温出现高频异常信息,出现高频信息异常的观测点多集中在滇西南构造带,异常出现的时间呈现出由南向北推移的特征.据此认为概率密度分布法在流体资料的高频异常信息提取方面具有一定的可靠性与适用性,可为数字化高频观测资料异常提取提供借鉴. 收起<<

  • 【作者】

    孙小龙  王广才  晏锐 

  • 【作者单位】

    中国地质大学(北京)/中国地震局地壳应力研究所/中国地震台网中心

  • 【刊期】

    地球物理学报 ISTIC PKU 2016年5期

  • 【关键词】

    流体资料  概率密度分布  高频异常信息  汶川8.0级地震 

  • 【基金项目】

    地震行业科研专项经费项目(201408019-03) 国家自然科学基金资助项目(41502239)共同资助