通過多年的實踐,我們認為形變資料存在明顯的季節性干擾,即存在明顯的年周期變化。因此,在周期變化較明顯時,需要做頻譜分析,由觀測值中去掉明顯的周期成分,再去掉長周期項,利用高階帶線性多項式擬合去掉高頻脈動成分,即可得到較為理想的慢形變信息曲線,從中捕捉地震中短期前兆信息。短臨異常觀測曲線的特徵是打破常規的變化規律,出現和正常基準完全不同的變化。從形態上分,有轉折、階變、抖動、周期形態改變、突跳等;從頻率上分有高頻,有低頻;從時間上分有持續性的,有陣發性的,有異常時間較長的(超過數月),也有時間很短的(幾分鐘)。
1.干擾排除與異常識別步序
1.1匯集觀測數據與相關信息
包括主觀測(形變、重力)和輔助觀測時間序列(溫度、氣壓、雨量、地下水位等)以及台站工作日誌和環境干擾信息等。
1.2觀測數據預處理
時間序列的歸化連結(如處理因儀器故障、停電、同震形變等導致的陡坎;對不連續時序的必要內插等)、剔除確認的粗差與錯誤等。預處理後的時間序列用以建立“正常態”(“基準態”)數學物理模型。但剔出的粗差與錯誤系列也應保留備查。
1.3 建立“正常態”數學物理模型,並從觀測序列中扣除正常動態序列
排除干擾的基本思路是:基於已有的理論知識,套用預處理後的時間序列,建立模擬多種環境動力因子和正常構造運動所導致的非地震效應的“正常態”(“基準態”)的物理數學模型。此理論模型能推演出觀測值的正常變化時序(過程)。觀測時序減去正常變化時序就能較好地分離了非地震的地形變效應。它主要包括:(1)環境動力因子導致的正常變化;(2)正常構造運動。也意味著排除了測量的“系統誤差”。分離出的各項正常變化,也應保留備查,必要時予以套用。
1.4扣除“正常態”後的觀測序列統計分析
扣除“正常態”後的觀測序列,可認為己消除了測量的“粗差”和“系統誤差”,具偶然誤差(隨機)序列性質。可用第三章中所述的方法,進行統計分析。根據其均值與標準差,設定機率信度和置信區間,越出置信區間之觀測值,被認為是“異常”(小機率事件)。
1.5異常值序列
越出置信區間之觀測值構成了異常值序列,它是在正常狀態下很難出現的小機率事件序列。一旦出現,特別是連續的或頻繁的出現,可能意味著有某種非正常的動力因素作用於台站觀測系統。這種因素有可能是地震孕育動力學過程所導致的地形變。首先應評定異常值序列的真實性和“異常的機率信度”(異常的第一評價)。
1.6異常序列與地震關係的統計分析
異常有可能是地震孕育動力學過程所導致的地形變,但也完全有可能是其它不明因素(如干擾未排除乾淨)所導致的地形變。因此對在一定時間區間中的時間序列,應與在一定空間範圍中的“地震目錄”相對照,全面統計“有異常有地震”(報準)、“有異常無地震”(虛報)、“無異常有地震”(漏報)、“無異常無地震”(平靜)四種不同情況,綜合求算異常序列與地震關係的統計指標。可稱其為該台站該手段在一定時間區間和空間範圍內的地震前兆信息量或地震前兆信息水平。即給出了異常作為前兆的統計學評價(異常的第二評價)。
1.7異常序列物理意義分析
對異常序列作第一評價和第二評價之後,還應進行異常序列的地震地形變前兆物理意義評價;即基於構造物理學、地球動力學、地震動力學、地震前兆物理學、形變前兆物理學等知識,評價異常序列的合理性、可能性並解釋其物理意義(異常的第三評價)。
1.8地震地形變異常序列
經過第一、第二和第三評價後的異常序列,就可視為地震地形變異常序列,即可能的地震前兆。
1.9提出地震預測意見
基於地震地形變異常序列,套用各種理論模式和經驗關係,推測未來發展,提出地震預測意見。
2.建立觀測時序理論模型的某些方法
選擇方法的基本原則:1).有明確的物理意義;2).最適合需要達到的目的(提取某種“目標值”);3).方法本身是科學的並在實際套用中已被證明有效;4).被處理數據能滿足該方法所需要的前提條件;5).在滿足基本目的的條件下,選用較為簡單和方便的方法;6).方法本身並無優劣之分,效果最好的方法就是最優方法。
2.1地形變趨勢性變化分析(線性與非線性)
2.2 地形變季節性年周變分析(正常與畸變)
2.3 多元線性回歸
2.4褶積濾波方法(有記憶的線性回歸)
2.5 自回歸模型(AR模型)
2.6帶控制項的自回歸模型(CAR模型)
2.7動態灰箱模型(DGB模型)
2.8地球固體潮汐因子分析
2.9差分方法
2.10小波分析方法
2.11多個台站的信息合成增益方法
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