【摘 要】
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以2018年9月28日印尼Ms 7.4地震为背景,利用张衡一号电磁卫星观测的ULF磁场X,Y和Z三分量数据,采用滑动四分位(IQR)算法、滑动主成分分析算法(PCA)和短时傅里叶变换算法(STFT),对震中范围的时空电磁数据进行分析,结果显示3种算法都能有效地提取到震前异常.1)X,Y和Z分量均值震前7天开始出现异常,随着发震时间临近,Y和Z分量的异常程度逐渐增加,震前2天达到峰值,Y分量最大异常达到0.7 nT,震后异常慢慢消失;2)震前5天主成分出现异常,第一主成分占比急剧下降,下降幅度超过15％,第
【机 构】
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北京大学深圳研究生院集成微系统科学工程与应用重点实验室, 深圳 518055
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以2018年9月28日印尼Ms 7.4地震为背景,利用张衡一号电磁卫星观测的ULF磁场X,Y和Z三分量数据,采用滑动四分位(IQR)算法、滑动主成分分析算法(PCA)和短时傅里叶变换算法(STFT),对震中范围的时空电磁数据进行分析,结果显示3种算法都能有效地提取到震前异常.1)X,Y和Z分量均值震前7天开始出现异常,随着发震时间临近,Y和Z分量的异常程度逐渐增加,震前2天达到峰值,Y分量最大异常达到0.7 nT,震后异常慢慢消失;2)震前5天主成分出现异常,第一主成分占比急剧下降,下降幅度超过15％,第二、第三主成分占比急剧上升,异常持续3天;3)震前9天,13和25 Hz功率谱密度占比同时出现大幅异常,13 Hz占比上升35％,25 Hz占比下降超过40％,13 Hz占比出现正异常,最大正异常达到0.1,25 Hz占比出现负异常,最大负异常达到?0.15,震后异常消失.结合同时段的太阳地磁活动情况,认为上述电磁异常可以作为印尼地震的前兆.
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