一、强震地下流体前兆信息特征（论文文献综述）
史翔宇[1]（2021）在《基于机器学习回归算法的地震预测研究及其在中国地震科学实验场的应用》文中研究说明地震具有突发性和破坏性,会给人类带来巨大灾难和损失。地震预测是一个世界性的难题,国内外学者长期以来开展了多方面的地震预测研究,提出了一系列的地震预测模型,取得了长足的进展,但仍不能满足当今社会发展的急切需要。近年来,随着地震和地球物理观测手段的进步,地震观测数据在急剧增加,适用于大数据的机器学习方法在地震预测研究中展现了广阔的应用前景。本文在总结现有工作的基础上,以中国地震科学实验场为研究区域,以仪器记录地震目录为主要数据,开展基于机器学习回归算法的地震预测初步研究。本文首先对常用机器学习算法进行了总结和分析,并从中选择了广义线性模型（GLM）、基于CART决策树的随机森林模型（RF）和梯度提升机模型（GBM）以及深度神经网络模型（DNN）共4种机器学习算法构建地震预测模型;并采用Stacking集成学习算法对4种模型进行集成,采用交叉验证的方式构建次级线性学习器,对各单一模型的预测结果进行次级学习以提高预测效果。本文根据全国地震目录和川滇区域目录整理得到了实验场1970-2018年的地震目录,并基于川滇地区的地震活动性分区对实验场进行了地震区（带）的划分。考虑到区域地震台网监测能力时空差异造成的不完备地震目录会对地震活动性特征参数的计算造成影响,进而影响机器学习模型的预测效果,本文在总结国内外现有方法基础上,采用了震级—序号法、最大曲率法和拟合度检测法的组合方法对实验场最小完整性震级的时间演化特征和空间分布特征进行了分析,进而得到实验场分区域、分时段的最小完整性震级,并在本研究中统一确定最小完整震级为2.5。之后对常用的地震活动性特征参数进行了分析和比较,并选择了16个特征参数作为机器学习模型的输入变量,包括震级—频度分布类参数、地震频度类参数、地震能量类参数和综合类参数。采用了不同的窗口长度滑动计算特征参数构建数据集,在这些数据集上进行了机器学习模型的训练和测试,并对测试结果进行了比较。结果表明,构建数据集时采用的窗口长度对预测结果有较大影响,采用适应各地震区（带）地震活动性水平的可变窗口长度构建数据集,训练得到的各模型预测效果明显优于固定窗口的模型。之后采用4种评价指标对模型预测效果进行了分析和评价,包括绝对平均误差（MAE）、决定系数（）、回归误差特征（REC）曲线及相应的曲线上面积（AOC）值和值评分。结果表明,RF模型在各模型中具有最好的预测效果;GBM模型效果较好,但次于RF模型;GLM模型和DNN模型效果较差;集成模型与RF模型较为接近,没有较大改善。各模型预测效果在4.0-6.9级地震震级之间效果较好,3.0-3.9级和7.0级以上次之,3.0级以下效果较差。各模型在各地震区（带）预测效果差异较大,其中松潘—龙门山带、龙陵区、澜沧—耿马区和思普区效果较好,阿坝区和理塘—木里区效果较差。各地震区（带）的各模型在各震级档的预测效果与实验场区域总体上的效果基本一致。RF模型和各集成模型的值评分相对较高,具有较好的预报效能,GBM模型和DNN模型次之,GLM模型较差。最后对所采用的地震活动性特征参数在4种单一模型中对预测结果的贡献度进行了分析。结果表明,震级—频度分布类贡献度较大,地震能量类参数次之,综合类参数再次,地震频度类参数相对较低;并且不同模型在不同的地震区（带）,各特征参数的贡献度具有较大的差异。
段博儒[2]（2021）在《对“源线模式”地震预测方法的应用研究》文中研究说明“源线模式”主要是根据与震源有关的两条长距离特征线的交汇预测强震发生地点的方法,第一个特征线为与区域主压应力夹45°角的最大剪切应力线中前兆信息分布最多的一条线,第二个特征线为区域内历史上发生地震-地震迁移或前兆-地震迁移组成的线,该方法提出之时对1975年海城地震、1976年唐山地震和2008年汶川地震进行了回顾性预测分析。本文以研究较少的地震-地震的关系为出发点,利用地震迁移现象或是地震活动关联现象对“源线模式”地震预测方法进行了补充研究。本文针对二十世纪以来阿尔金断裂带西端和南北地震带间地震迁移现象或地震活动关联现象进行了研究,以阿尔金断裂带西端MS≥6.0的地震的发震时间为基准,以不同的时间间隔研究阿尔金断裂带西端地震震后南北地震带MS≥5.0的地震活动情况,研究表明南北地震带的中强震与阿尔金断裂带西端的地震存在一定的关联现象。南北地震带发生的3次特大地震均发生在阿尔金断裂带西端相应的地震之后,阿尔金断裂带西端地震震后在南北地震带会有37.5%的概率发生7.0-7.9级地震,有23.6%的概率发生6.0-6.9级地震,有28.6%的概率发生5.0-5.9级地震。并使用图像信息学算法对两地区地震活动的关联现象行了验证,结果表明该算法只对2008年新疆于田7.3级地震和汶川8.0级地震具有较好的预测结果。利用地震存在的迁移现象或地震活动的关联现象,结合震前异常信息的分布,对自2000年来发生在南北地震带的关联地震进行了分析,发现在南北地震带不同地区异常点的分布与震中位置关系不同,南北地震带北段的大多数异常点集中分布在震中一侧;中段异常点分布在发震断层的两侧,震中易形成较大的异常空白区域;南段异常点分布范围较广。在“源线模式”的基础上补充了使用地震活动关联现象预测地震的方法,即在阿尔金断裂带西端地区MS≥6.0的地震震后,绘制南北地震带异常空间分布图,若某地区异常点分布较多且存在异常空白区域,则可确定该地区为孕震体,预测该地区在阿尔金断裂带西端地区MS≥6.0的地震震后一年时间内至少有一次MS≥6.0的地震发生。
杨秋野,张艳,符力耘,张旺,胡俊华,黄辅琼,曹呈浩[3]（2020）在《应力变化与流体(水位、水温、水化学、土壤气等)变化的耦合机理及其在川滇地区地震前兆研究中的应用》文中提出诸多研究表明,地下流体物理化学性质的变化是地震短临前兆的有效指标.川滇地区是地震前兆反应的敏感区域,前人的诸多研究表明地震前很多地震观测台站有明显的水位、水温、水氡、应变、电磁场等前兆异常.应力变化是影响孕震和地震触发的一个重要因素,流体观测包含有区域应力-应变场和断层活动的信息.本文通过总结梳理认为,解释地震导致的地壳变形时不仅需要考虑静态弹性应变,还需要考虑浅层地表孔隙压（流体）变化导致的同震体应变变化的影响.此外,通过总结发现除了需要研究地下流体和应力变化的耦合机理外,还需要结合含水层介质特征物性参数,并结合与应力变化密切相关的水温、水化、土壤气等数据的收集分析,才可能为探究地震孕育的前兆异常做机理分析铺垫.并且,多个参量的综合观测可以增强地震前兆的可信度以及大家进一步深入探究地震前兆的信心.
孙小龙,刘耀炜,付虹,晏锐[4]（2020）在《我国地震地下流体学科分析预报研究进展回顾》文中研究说明回顾了自2008年汶川8.0级地震后我国地震地下流体学科分析预报研究工作的主要进展,从业务体系构建、新技术新方法探索、基础理论研究和震例回顾总结等几个方面梳理了相关成果与认识,并分析探讨了当前存在的主要问题和面临的困难。最后基于当前地震地下流体的科学技术积累和环境条件,提出了今后地下流体分析预报研究的发展方向,以期在"大应急体系"新要求和"防灾减灾救灾"改革新形势下谋求学科自身的着力点和增长点。
杨振鹏,王松阳,赵倩,付聪[5]（2019）在《基于中国震例统计的华北、东北地区地下流体前兆异常特征分析》文中指出从1967年至2013年华北、东北地区共发生的41次中强以上地震中,统计了各地震发生前187项地下流体异常变化特征。结果表明,震前出现的地下流体异常中,水氡、水位异常出现的时间范围较广,在震前几年至十几分钟内均有出现,异常开始距发震时间、异常出现范围和时间与震级大小、异常变化类型等有关。异常台站震中距范围可达500 km,异常形态主要包括上升、下降、突跳和破年变等4类,其中上升、下降、破年变异常动态主要表现为中期异常,突跳型异常动态主要表现为短临异常。
缪阿丽,叶碧文,张艺,瞿旻,高力[6]（2018）在《苏皖地区2次中强地震前地下流体异常及其形成机理分析》文中研究表明归纳总结了安庆MS4.8地震、高邮-宝应MS4.9地震前出现的地下流体异常,并对其形成机理作了初步讨论。结果显示,这2次地震前地下流体异常特征比较相似。在时间进程上,都表现出中期趋势背景异常与短临异常的配套性特征。在空间分布上,中期趋势背景阶段,水位异常均表现为震中附近流体井水位呈趋势性转折上升,而震中外围流体井水位呈趋势性转折下降的特点。且转折上升的流体井在空间上的分布方位与地震的发震断层走向一致。在短临阶段,异常均表现为先向外迁移继而向震中靠拢的特点。水位在空间上的规律性分布可能受区域应力场作用以及区域构造格局所控制。
晏锐,田雷,王广才,钟骏,刘杰,周志华[7]（2018）在《2008年汶川8.0级地震前地下流体异常回顾与统计特征分析》文中研究说明地震地下流体在地震预测研究与震情跟踪中发挥着重要作用.本文基于中国地震地下流体前兆观测台网所涉及的资料范围,系统收集了2008年四川汶川8.0级地震的可能地下流体前兆异常,分析了这些异常的空间展布、时空演化以及形态等总体变化特征.结果表明,收集到的68项异常均位于10-8应变量范围内,59项异常位于汶川8.0级地震3倍破裂区（约900km）范围内,占异常总数的87%,这与国内外已发表的地下流体前兆异常空间分布范围和震级之间的关系相符,说明汶川8.0级巨大地震的前兆观测范围至少包含该地震3倍破裂尺度甚至更大;异常出现时间总体呈现出临近地震异常数量增多的特点,但异常数量并非逐渐增多,而是在震前5个月和1个月突然增多;异常形态特征复杂,水氡和水位总体呈现出趋势性异常特征,水温总体表现出短临变化特征,主要表现为震前1—3个月突升、突降或波动异常变化.此外,本文还结合国内外已发表的地震地下流体前兆异常以及地震孕育理论,讨论了异常的空间分布、时间尺度与未来震中的关系,这对深入认识地下流体前兆异常及产生机理都具有重要的现实意义和科学价值.
王俊,邵志刚,孙小龙,王熠熙,向阳,王喜龙[8]（2016）在《川滇地区强震前流体异常特征与预测指标体系初探》文中提出为进一步跟踪川滇地区未来13a的7级震情,基于《中国震例》（1966—2012年）系统分析了川滇地区强震（MS≥6.0）前地下流体前兆异常特征,并结合相关研究成果,深入分析了该地区前兆信息特征,结果表明,该地区强震前地下流体异常具有长趋势变化特征,且震级越大趋势性越显着,空间上由外围沿构造带逐渐向震区收缩;水氡、水位异常具有时间上的配套性、月频次加速性及空间上的群体性与分化迁移等特征。通过拟合发现,震级与异常数量之间存在指数关系,并据此尝试给出了川滇地区流体异常预测指标,希翼为今后该地区未来强震预测预报提供一定的科学依据。
杨晓芳,孙小龙,张涛[9]（2013）在《新疆及周边7级强震前地下流体异常时空演化特征》文中提出应用从属函数、变差率、趋势速率等方法分析并总结了新疆及周边地区1985年以来的9次7级以上地震的流体前兆异常特征。主要特征表现为:异常时间主要集中在震前2～4年内;震前异常测项占全部测项的一半以上;随着发震时间的临近,异常项数呈现出逐渐增多—急剧增加—快速减少;异常的时空分布总体上存在着由外围向震中迁移的现象。
陆明勇,范雪芳,周伟,房宗绯,赵丽葵[10]（2010）在《华北强震前地下流体长趋势变化特征及其产生机理的研究》文中研究指明分析了华北地区自1976年以来MS≥6.0地震前地下流体长趋势变化的形态、演化特征。结果表明:地下流体长趋势变化出现时间早、范围广,具有协调性、重复性、迁移性等特性,主要沿构造带迁移,迁移方向为外围向内迁移或内部向外迁移;形态主要为趋势转折、破年变、加速等,其中绝对大多数为趋势转折变化;地下水位分析表明长趋势变化绝大部分呈现为缓慢上升或下降减缓的走势。对比研究了地壳形变与地下流体长趋势变化,发现地壳形变长趋势时间早于地下流体;形变出现张压变化与水位变化有比较密切的关系,即形变绝大部分出现缓慢压性变化或张性减缓变化,水位绝大部分出现缓慢上升或下降减缓变化。最后讨论了强震前地下流体长趋势变化产生的机理:在地震孕育过程初（早）期,构造应力的缓慢增强将使岩体所含裂缝闭合,地壳发生变形,从而改变岩体的空隙率及相应的孔隙压力和渗透率,引起诸如地下流体长趋势动态异常变化;构造应力缓慢增强并向未来震中聚集,造成地下流体长趋势动态异常变化向震中迁移;而深部物质的不断上涌和影响范围增大致使地下流体长趋势动态异常变化向外围迁移。
二、强震地下流体前兆信息特征（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、强震地下流体前兆信息特征（论文提纲范文）
（1）基于机器学习回归算法的地震预测研究及其在中国地震科学实验场的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地震学预测方法研究现状 |
| 1.2.2 前兆分析预测方法研究现状 |
| 1.2.3 机器学习在地震预测中的应用现状 |
| 1.3 研究内容与总体思路 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 机器学习回归算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 机器学习概述 |
| 2.1.2 本文选用的模型 |
| 2.2 广义线性模型 |
| 2.2.1 经典线性模型及参数估计 |
| 2.2.2 指数族分布 |
| 2.2.3 广义线性模型定义 |
| 2.2.4 广义线性模型的参数估计 |
| 2.3 基于决策树的模型 |
| 2.3.1 CART回归树 |
| 2.3.2 随机森林 |
| 2.3.3 梯度提升机 |
| 2.4 深度神经网络 |
| 2.4.1 M-P神经元模型 |
| 2.4.2 激活函数 |
| 2.4.3 深度神经网络 |
| 2.4.4 误差反向传播算法 |
| 2.5 Stacking集成学习 |
| 2.5.1 Stacking算法 |
| 2.5.2 交叉验证 |
| 2.6 小结与讨论 |
| 第三章 中国地震科学实验场最小完整性震级分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 最小完整性震级概述 |
| 3.1.2 实验场分析思路 |
| 3.2 最小完整性震级分析方法 |
| 3.2.1 震级—序号法 |
| 3.2.2 最大曲率法 |
| 3.2.3 拟合度检测法 |
| 3.3 实验场概况及地震目录 |
| 3.3.1 地质构造背景 |
| 3.3.2 地震活动特征 |
| 3.3.3 地震目录 |
| 3.3.4 地震区(带)划分 |
| 3.4 实验场分析结果 |
| 3.4.1 时间演化特征 |
| 3.4.2 空间分布特征 |
| 3.4.3 汇总分析结果 |
| 3.5 小结与讨论 |
| 第四章 地震活动性特征参数 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 地震活动性特征参数概述 |
| 4.1.2 本文所选特征参数 |
| 4.2 特征参数定义 |
| 4.2.1 震级—频度分布类参数 |
| 4.2.2 地震频度类参数 |
| 4.2.3 地震能量类参数 |
| 4.2.4 综合类参数 |
| 4.3 小结与讨论 |
| 第五章 中国地震科学实验场地震预测研究 |
| 5.1 实验场研究方案 |
| 5.2 实验场震级预测研究结果 |
| 5.2.1 窗口事件数固定为50 的预测结果 |
| 5.2.2 窗口事件数固定为不同值的预测结果对比 |
| 5.2.3 窗口事件数可变的预测结果 |
| 5.3 模型预测效能评价 |
| 5.3.1 平均绝对误差 |
| 5.3.2 决定系数 |
| 5.3.3 回归误差特征曲线 |
| 5.3.4 R值评分 |
| 5.4 特征参数对预测结果的贡献度 |
| 5.5 小结与讨论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 存在的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）对“源线模式”地震预测方法的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 “源线模式”地震预测方法的提出背景 |
| 1.1.1 地震预测研究背景 |
| 1.1.2 地震预测的意义 |
| 1.1.3 “源线模式”地震预测方法的提出 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 存在问题 |
| 1.3 论文研究的意义和内容 |
| 1.3.1 论文研究的意义 |
| 1.3.2 论文的内容 |
| 第二章 方法介绍 |
| 2.1 “源线模式”地震预测方法 |
| 2.1.1 方法具体内容 |
| 2.1.2 方法的应用 |
| 2.2 PI算法 |
| 2.2.1 方法实现过程 |
| 2.2.2 方法的应用 |
| 第三章 阿尔金断裂带西端地震与南北地震带地震关联现象分析 |
| 3.1 青藏高原地区构造背景和地震活动特征 |
| 3.1.1 青藏高原地区构造背景 |
| 3.1.2 资料选取和地震活动情况 |
| 3.2 阿尔金断裂带西端地震与南北地震带关联地震分析 |
| 3.2.1 震级范围在7.0-7.9 时的关联地震 |
| 3.2.2 震级范围在6.0-6.9 时的关联地震 |
| 3.2.3 关联地震分析总结 |
| 第四章 PI算法对两地区关联地震的检验 |
| 4.1 计算参数选取 |
| 4.2 计算结果分析 |
| 4.2.1 2008 年于田 7.3 地震与汶川 8.0 级地震 |
| 4.2.2 2015 年皮山6.5 级地震与2016 年门源6.4 级地震 |
| 4.2.3 其他地震 |
| 4.3 总结和分析 |
| 第五章 关联现象解释和震例分析 |
| 5.1 关联现象解释 |
| 5.2 震例分析 |
| 5.2.1 2007 年云南宁洱6.4 级地震 |
| 5.2.2 2008 年四川汶川8.0 级地震 |
| 5.2.3 2013 年四川芦山7.0 级地震 |
| 5.2.4 2013 年甘肃岷县6.7 级地震 |
| 5.2.5 2014 年云南鲁甸6.6 级地震 |
| 5.2.6 2016 年青海门源6.4 级地震 |
| 5.2.7 2017 年四川九寨沟7.0 级地震 |
| 5.3 震例分析总结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）应力变化与流体(水位、水温、水化学、土壤气等)变化的耦合机理及其在川滇地区地震前兆研究中的应用（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 地下流体研究 |
| 2 应力变化研究 |
| 3 地下流体(水位、水温、水化学、土壤气等)与应力耦合机理研究现状 |
| 3.1 水位与应力耦合机理研究现状 |
| 3.2 水温、水化学、土壤气等与应力耦合机理研究现状简介 |
| 4 川滇地区地下流体 (水位\水温\水化学) 前兆指示性研究现状 |
| 4.1 川滇地区水位前兆指示性研究现状 |
| 4.2 川滇地区水温前兆指示性研究现状 |
| 4.3 川滇地区水化学前兆指示性研究现状 |
| 4.4 川滇地区地下流体-地震综合前兆指示性研究现状 |
| 5 结论和建议 |
（4）我国地震地下流体学科分析预报研究进展回顾（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 业务体系构建 |
| 1.1 强化异常现场核实分析 |
| 1.2 评估观测资料预报效能 |
| 1.3 构建学科异常知识库 |
| 1.4 研发会商技术方法 |
| 1.5 推进年度学科会商机制改革 |
| 2 新技术、新方法探索 |
| 2.1 数据处理与异常识别方法 |
| 2.2 资料预测效能检验方法 |
| 2.3 地球化学分析方法 |
| 3 基础理论研究 |
| 3.1 井水位对周期性加载的响应 |
| 3.2 地震引起的介质渗透率变化 |
| 3.3 断裂带土壤气逸出机制及影响因素 |
| 3.4 流体活动与诱发地震 |
| 4 震例回顾总结 |
| 4.1 2008年汶川8.0级地震 |
| 4.2 2013年芦山7.0级地震 |
| 4.3 2014年鲁甸6.5级、景谷6.6级地震 |
| 4.4 2017年精河6.6级地震 |
| 4.5 2017年九寨沟7.0级地震 |
| 5 发展趋势展望 |
| 6 结语 |
（5）基于中国震例统计的华北、东北地区地下流体前兆异常特征分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 华北、东北地区地震震例样本 |
| 2 震前异常测项与数量特征 |
| 3 震前异常形态变化特征 |
| 4 不同震级地下流体异常频次特征 |
| 5 不同震级持续时间和震中距特征 |
| 6 结论 |
（6）苏皖地区2次中强地震前地下流体异常及其形成机理分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 苏皖地区2次中强地震前地下流体典型异常特征 |
| 1.1 安庆地震前地下流体典型异常特征 |
| 1.2 高邮-宝应地震前地下流体典型异常特征 |
| 2 群体异常特征分析 |
| 2.1 时间进程中的配套性 |
| 2.2 空间演化过程的协调性 |
| 3 地下流体异常形成演化机理讨论 |
| 4结论 |
（7）2008年汶川8.0级地震前地下流体异常回顾与统计特征分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 资料收集与异常判别 |
| 1.1 资料收集 |
| 1.2 异常收集与选择标准 |
| 2 异常特征分析 |
| 2.1 异常空间分布特征 |
| 2.2 典型异常变化特征 |
| 2.3 异常时间演化特征 |
| 2.4 异常时空演化特征 |
| 3 机理与讨论 |
| 4 结论 |
（8）川滇地区强震前流体异常特征与预测指标体系初探（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 研究区资料选取与处理 |
| 2 川滇地区强震前地下流体异常特征 |
| 2.1 异常加速性特征 |
| 2.2 异常同步性变化 |
| 2.3 阶段性特征 |
| 2.4 趋势性变化特征 |
| 3 川滇地区的地下流体预测指标体系构建 |
| 3.1 地点预测指标 |
| (1)异常分布与地震构造 |
| (2)异常时空迁移特征 |
| (3)震中距与震级之间关系 |
| (4)建立流体前兆“敏感点”,构建“敏感区” |
| (5)综合分析 |
| 3.2 震级预测指标 |
| (1)异常持续时间和进程 |
| (2)异常数量与分布范围 |
| 3.3 时间预测指标 |
| (1)异常月频次加速 |
| (2)异常形态的阶段性 |
| 4结论与讨论 |
（9）新疆及周边7级强震前地下流体异常时空演化特征（论文提纲范文）
| 1 研究区域及资料的选取 |
| 1.1 新疆及哈萨克斯坦地下流体监测点分布 |
| 1.2 资料选取的原则 |
| 1.3 研究地震的筛选 |
| 2 方法 |
| 3 异常的提取思路 |
| 4 强震前的异常特征 |
| 4.1 强震前趋势变化开始时间 |
| 4.2 强震前异常测项与震中距的关系 |
| 4.3 强震前异常与震级的关系 |
| 4.4 强震前出现的异常测项比例 |
| 4.5 强震前异常频度随时间的变化 |
| 4.6 强震前异常的时空演化特征 |
| 4.7 强震的地下流体异常过程与发震时间关系类型 |
| 5 结论与讨论 |
（10）华北强震前地下流体长趋势变化特征及其产生机理的研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 资料收集整理 |
| 2 地下流体长趋势变化的时空演化特征 |
| 2.1 地下流体长趋势变化特征 |
| 2.2 地下流体长趋势变化时空演化特征 |
| 3 地下流体与地壳形变长趋势变化的关系 |
| 4 地下流体长趋势变化产生机理 |
| 4.1 地下流体长趋势变化产生机理 |
| 4.2 观测实例 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.4 理论分析 |
| 4.4.1 应力-应变 |
| 4.4.2 热迁移变化 |
| 4.4.3 化学组分变化 |
| 5 前兆异常产生的机理 |
| 6 结语 |
四、强震地下流体前兆信息特征（论文参考文献）
- [1]基于机器学习回归算法的地震预测研究及其在中国地震科学实验场的应用[D]. 史翔宇. 中国地震局地震预测研究所, 2021(01)
- [2]对“源线模式”地震预测方法的应用研究[D]. 段博儒. 中国地震局兰州地震研究所, 2021(08)
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