【摘 要】
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粗差探测是卫星重力数据预处理环节的关键步骤.针对海量观测数据如卫星重力梯度数据,原有的粗差探测方法存在时间消耗长、准确率较低等不足.文中基于长短时记忆(LSTM)网络方法,提出了可用于重力梯度数据粗差探测的机器学习方法,实现了对长时间序列观测数据的粗差识别问题,避免了粗差对观测数据的影响.计算结果显示,LSTM训练模型的预测精度达99.4％,在预测过程中,扩大训练数据量或增加LSTM神经元的个数都可提高预测效果,且损失函数、学习率、迭代次数等是影响预测效果的主要模型参数.训练模型识别粗差实验结果表明:LS
【机 构】
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防灾科技学院,三河 065201;防灾科技学院,三河 065201;中国地震局地震研究所,中国地震局地震大地测量重点实验室,武汉 430071
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粗差探测是卫星重力数据预处理环节的关键步骤.针对海量观测数据如卫星重力梯度数据,原有的粗差探测方法存在时间消耗长、准确率较低等不足.文中基于长短时记忆(LSTM)网络方法,提出了可用于重力梯度数据粗差探测的机器学习方法,实现了对长时间序列观测数据的粗差识别问题,避免了粗差对观测数据的影响.计算结果显示,LSTM训练模型的预测精度达99.4％,在预测过程中,扩大训练数据量或增加LSTM神经元的个数都可提高预测效果,且损失函数、学习率、迭代次数等是影响预测效果的主要模型参数.训练模型识别粗差实验结果表明:LSTM模型能够很好地应用于卫星重力梯度测量观测数据的粗差探测.
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泉水与地震活动密切相关,断裂带内的泉水地下水可反映许多断裂内部的水-岩反应、构造活动等信息.2021年5月22日玛多县发生MS7.4地震后1 d,从本次地震形成的地表破裂带内仍然在喷砂冒水的点和东昆仑断裂内的温泉采集了21个水化学样品,以及4个震后喷砂冒水点中的砂土样品.文中分析了泉水及砂土的来源与特征,讨论了地表破裂带与东昆仑断裂附近泉水的差异性.结果表明:1)21个泉水的TDS范围为113.2～1264.6mg/L,水化学类型为Ca·Mg-HCO3、Ca·Mg·Na-HCO3、Ca-HCO3、Na·C
2021年5月22日青海省玛多县发生MS7.4地震,这是2008年汶川MS 8.0地震后中国发生的震级最大的地震.由于该地区强震动观测台站稀疏,在此次地震中仅获得少量远场强震动记录.为评估此次地震的地震动影响场,文中利用青海玛多MS7.4地震的多个震源破裂模型、断层滑动模型以及震源破裂随机模型,基于随机有限断层三维地震动模拟方法给出了震中附近一定区域内4461个虚拟观测点的模拟地震动三分量加速度时程.与远场观测记录峰值(PGA、PGV)及青藏地震区地震动峰值预测方程的预测中位值进行对比,发现模拟记录峰值及
文中利用小波多尺度分析方法对青藏高原东南缘WGM2012布格重力异常进行5阶分解,得到了该区域不同深度上的布格重力异常子集,并据此研究了该区域的地壳构造、物质运动及其孕震环境.结果表明:2、3阶小尺度重力异常反映了该地区的强震主要发生在高重力梯级带及活动地块边界上,对比分析各尺度重力异常,发现地震孕育不仅受控于中、上地壳的断裂地块构造,也与深部地壳的密度变化有关,这种地壳深、浅部相互作用的动力学过程可能是川滇地区地震孕育的重要条件;4阶中尺度重力异常显示松潘-甘孜地块的东南缘存在1个低布格重力异常圈闭,与
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