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摘
摘 要
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– I –
万方数据
摘 要
地震及地震预报一直是人们普遍关注的重要科学领域之一。由于地震是在自然界 各种条件和作用下产生的,其复杂性使得准确预测地震成为世界性的科学难题,对地 震前兆的研究工作成为了关注的重点。随着地震电离层前兆的发现和 GPS 无线电掩 星技术的日益发展,利用 GPS 无线电掩星观测提取地震电离层前兆信息成为一种新 兴的探测手段。本文正是利用 COSMIC 掩星观测数据对地震前电离层扰动进行研究, 主要工作和研究结果归纳如下:
(1) 通过 MATLAB 编程,从 COSMIC 掩星观测数据中正确地提取出两个关键电 离层参数—F2 层峰值电子密度 NmF2 和峰值高度 hmF2。将 COSMIC 掩星观测得到 的 NmF2 和 hmF2 与电离层垂测仪相应观测结果进行比较后发现,两种观测手段得到 的 NmF2 和 hmF2 的相对偏差的标准差均小于 21%。
(2) 加入动量项对 BP 神经网络进行改进,利用 MATLAB 设计改进型 BP 神经网 络结构,用构建的人工神经网络对 COSMIC 掩星观测得到的 NmF2 和 hmF2 进行插 值。然后,以地震前 1 日至 5 日作为观测时期,地震前 6 日至 20 日作为参考时期, 通过分析这两个时期 NmF2 和 hmF2 的相对变化,分析地震前电离层扰动现象。利用 上述方法,本文分析了 2006 年 12 月 26 日台湾屏东 7.0 级地震前 NmF2 和 hmF2 的 异常变化,发现地震前 5 日内,震区上空 NmF2 和 hmF2 均出现了负异常,NmF2 降 低约 30%,hmF2 降低约 20%。以上分析结果与前人对此次地震前电离层扰动现象的 观测结果基本相符,说明通过人工神经网络技术对 COSMIC 掩星观测得出的 NmF2 和 hmF2 进行插值以分析地震前电离层异常扰动这一方法是可行的。
(3) 运用上述分析方法,根据 COSMIC 系统提供的掩星观测数据,对 2007 年至
2009 年间 4 次地震事例进行了分析研究。对比地震前 1 日至 5 日与地震前 6 日至 20 日的 NmF2 和 hmF2 的变化,均发现地震前 1 日至 5 日内电离层发生了异常的负扰动, NmF2 降低 35%~55%,hmF2 降低 15%~30%。由于在这 4 次地震发生之前,太阳 活动和地磁活动均比较平静,可以认为上述电离层异常扰动很可能是由地震效应引 起。
本文的研究结果表明,利用 COSMIC 掩星观测数据提取 NmF2 和 hmF2,通过人 工神经网络进行数据插值,分析地震前 1 日至 5 日内(观测时期)与地震前 6 日至 20 日(参考时期)内 NmF2 和 hmF2 的相对变化,可以获取地震前电离层异常扰动 的特征,说明利用 GPS 无线电掩星观测研究震前电离层扰动现象是较为可行的。
关键词:地震电离层扰动;GPS 无线电掩星技术;COSMIC;人工神经网络.
Abstract
Earthquake and earthquake prediction is one of the important scientific fields which is concerned widely by the public. Because earthquakes are produced under various conditions and actions of the nature, its complexity makes accurate earthquake prediction a di
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