【摘 要】
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地震是全球范围内造成危害最严重且影响最深远的一种地质灾害。在较短时间内产生的地震现象并无特定规律,但我们可以通过对大量地震数据的统计分析,来得到特定时期内研究区域地震现象的时空动态变化。因此,研究地震现象的活动规律,为防震减灾工作提供科学的理论支撑已刻不容缓。然而,由于地震活动具有复杂性与随机性,同时我们所构建的地球物理模型不够精准,并且人们对地壳运动认识存在一定的局限性,使得地震灾害预警工作成为
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地震是全球范围内造成危害最严重且影响最深远的一种地质灾害。在较短时间内产生的地震现象并无特定规律,但我们可以通过对大量地震数据的统计分析,来得到特定时期内研究区域地震现象的时空动态变化。因此,研究地震现象的活动规律,为防震减灾工作提供科学的理论支撑已刻不容缓。然而,由于地震活动具有复杂性与随机性,同时我们所构建的地球物理模型不够精准,并且人们对地壳运动认识存在一定的局限性,使得地震灾害预警工作成为世界公认的难题之一。已有研究表明,地震数据的时空分布规律具有复杂性、继承性、层次性以及阶段性。故分析地震数据的时空序列演变特征,是获取地震运动规律的一条有效途径。GIS空间分析方法是一种可以有效处理分析空间数据信息的理论方法,已广泛运用于防震减灾领域。复杂网络理论为描述现实中复杂系统的内部结构、相互作用机理及动态演化提供了有力的理论方法和技术支撑。研究认为,大量的地震事件呈现一定统计规律,地震活动之间存在复杂的关系和相互作用,从复杂系统角度研究地震时空数据已成为地震活动研究新的切入点,并得到国内外学者的广泛关注。如何突破传统的研究思路,从空间网络角度剖析地震时空数据的动态特性,已成为当前地震研究的热点问题。为此,本文围绕地震序列数据的时空统计特性展开了深入研究。结合GIS空间分析方法和复杂网络理论,对川渝地区地震数据进行了时空网络建模,分析了某些重要的统计特征指标;同时,研究了地震序列数据的空间聚集行为,从多个角度进行了地震时空分析。具体而言,本论文的研究工作和成果主要包括以下几个方面:(1)利用GIS空间分析方法分别从空间统计、密度角度分析研究区地震数据的空间特性。研究发现,地震频率的对数和地震震级之间呈线性关系;具有相同地震频率的区域数量与其频率之间表现为幂律关系且呈现重尾特性;区域平均最大震级与区域地震频率之间的关系服从异速生长尺度规律。(2)考虑川渝地区地震事件发生的震级、频率、位置和时间等信息,对研究区地震点云进行时空统计分析,发现1990-2008年间川渝地区地震点的空间分布主要集中在龙门山断裂带上,在空间上具有很显著的聚集特性,且强震后地震频率会急剧增大。(3)提出基于地层岩性数据的地震时空网络建模方法,该方法用地层岩性数据将整个研究区划分不同的区域,进而根据地震序列与区域之间的空间关系及地震序列在时间上的连续性建立研究区的地震时空网络模型。研究结果表明,地震时空网络的度分布和弧段权重分布均表现出显著的幂律特性。(4)构建基于不同时段的多个加权地震时空网络,并计算了各个网络的统计指标。实验结果发现不同时间下地震网络中的度分布和弧段权重的分布模式都遵循幂律分布,活动岩体之间的相互作用会随时间不断变化。此外,对网络平均度、平均聚类系数、幂律指数随时间的变化研究发现,大多数地震都发生在过去已发生过地震的岩体中,但随着时间的推移,地震网络的基本结构特性在研究区内保持不变。
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