《地质预警报道研究的国内外文献综述》2700字

地质预警报道研究的国内外文献综述1.1地震预报预警研究现状目前，地震预报研究工作以多种科学观测为基础，根据对地震发生机理与规律的科学认识，对地震发生的时间、地点和震级三要素进行预测的科学研究过程[8-10]。关于地震预报研究，最早可追溯到1960年代前苏联、日本等国家。1966年邢台地震后，我国也逐步开始对地震预报和预警进行了深入研究，跟其他国家的地震探索基本同步。我国对地震监测设备和监测系统建设方面在历经50多年的探索后取得了长足的进步，但地震预报预警工作仍然任重道远。目前，地震预报和预警方面仍有许多挑战，需要相关学者共同努力，进行长期的科学研究和积累。很多地震学家也相信，科技的快速发展会逐步降低地震预报和预警的整体难度，从而提高地震预报和预警的成功率。但在很长一段时间内，如几十年或几百年里，主要采用经验性预报和预警，或逐渐成为一种经验性和物理性相结合的状态。经过50多年的努力，我国在地质灾害监测预报预警方面取得了不错的成绩，初步形成了地震预报和预警体系。我国已经在多个方面超过这些国家，例如下面两个更具优势的方面：（1）我国获得了关于大地震的大量数据，观察了大量的前兆现象，积累了无数的地震预警经验，这是其他国家没有的；（2）在总结预报和预警工作的基础上，我国继续研究地震预报和预警的标准、指标和方法，并制定了一套监测地震预报和预警的地震条件的技术程序，大大促进了地震预测和早期预警。其他国家则只停留在研究领域，或以实验场的形式在个别领域进行实验。1.2地震前兆研究现状地震其实是地球内部应变能积累和释放的过程REF_Ref70282107\r\h[11]。由于某种原因导致地壳应变能的不断积累，当其超出地壳忍耐极限时即发生断裂，从而导致灾难的发生。地震发生之前会有相当一部分能量通过各种形式释放出来，因此形成一些前兆REF_Ref70282232\r\h[12]。地壳形变（包括GPS）作为微观前兆的主要前兆标志[13]反映了应变能的变化，即如果在临震前能捕捉到地壳的异常形变，及时预报，这对于减少人们生命财产等损失具有重要意义。地震前兆作为地震预报的重要依据，且相关震例表明，地震伴有不同数量与种类的地震前兆[14-17]。目前已有很多用监测数据进行数据分析探索地震前兆的工作。Kandel等通过Keil长波监测仪（KLM）接收到的甚低频（VLF，3~30kHz）信号，利用终止时间进行分析，发现意大利地震前5-13天的终止时间出现了许多明显的异常（作为前兆）REF_Ref70282332\r\h[18]。Negarestani等利用反向传播神经网络（BPNN）检测由地震引起的氡浓度异常行为。土壤中氡气的浓度是连续测量的，它因环境变化而变化。地震活动也会引起土壤中氡气浓度的增加，利用神经网络将其与环境引起的普通变化成功区分开来。张晓清等以地脉动观测资料为基础，发现2016年1月21日门源地震前青海北州区域应变场在震前6天左右异常升高。张燕等对昆仑山8.1级地震的震前GPS时间序列进行小波分解，发现大震前1到2年各站点的运动趋势都发生异常改变REF_Ref70282551\r\h[19]。GPS连续观测方法长期被用于地球物理学领域的研究中，如板块、断层的运动、地震破裂等，在明确地震的发生方面发挥了重要作用[20-23]。在研究地震前兆的各类数据中，GPS空间大地测量技术具有的特点有精度高、成本低、直接多尺度观测REF_Ref70282665\r\h[24]。其时间序列解算的绝对精度可以达到毫米级REF_Ref69117051\r\h[25]，是深入探讨地壳形变的优良手段。本文拟采用深度神经网络预测GPS时间序列的方法，获取某地区观测台站监测到的GPS时间序列，然后利用历史无震时的GPS时间序列训练LSTM神经网络，得到高精度的GPS时间序列预测模型后，分别对该地区无震时和地震前一段时间的GPS时间序列进行回溯性预测。通过预测时间序列与真实时间序列的对比分析，探索可能出现的地震前兆异常信息，来挖掘隐藏在其中的价值，为地震预报提供依据。1.3地震震级研究现状地震的发生被认为是一种随机或高度非线性的现象，目前，还没有这样的模型能够预测地震的确切时间、地点和震级。研究人员对地震的震级进行了各种研究，得出了各种不同的结论。著名的Gutenberg和Richter数学模型[26]。提出了地震震级和发生频率之间的关系，这种地震概率分布模型对结构设计是有用的。文献[27]在加州地质调查局(CGS)的资助下进行了研究，并提出了一个独立于时间的模型，表明地震发生的概率遵循Poison的分布模型。文献REF_Ref70282833\r\h[28]考虑了基于南加州地震发生不规则性的特征，并预测了未来5年里5.0级及以上的地震事件。文献REF_Ref69116585\r\h[29]给出了伊朗地震预报模型，包括模糊逻辑与网格划分、减法聚类和模糊C均值。该模型将地震预报看作一个二元分类问题，预测5.5级及以上地震。文献[30]提出了一个长期预测模型，该模型基于对过去震级大于等于5.0的地震的外推，用于预测未来的地震事件。将人工神经网络与地震数据相结合来预测地震，文献[31]以过去的地震震级数据作为网络的输入，利用径向基函数(RBF)神经网络的集合对中国的地震进行了预测。强震造成的伤害是不言而喻的，本文尝试从新的角度出发，即研究强弱地震的预判，利用深度学习很强的非线性学习特征，从强震数据当中学习震级的相似性度量，用学习到的度量去比较和匹配新的地震强弱类别，从而在到震时判定后快速给出具有破坏性强震的预判结果。参考文献顾功旭.中国地震目录[M].北京:科学出版社,1983.周硕愚,江在森,申重阳,等.地震预报的科学哲学与方法论探索——50年回眸与前瞻[J].大地测量与地球动力学,2019,39(07):661-676.吴林斌.中国地震预警系统现状与发展前景综述[J].大地测量与地球动力学,2013,33(S2):123-125.四川省地震局.地震预报那些事儿-我国成功的地震预报[EB/OL]./s?id=1672732333615040107&wfr=spider&for=pc.杨天青,席楠,张翼,等.基于离散灾情信息的地震烈度分布快速判定方法研究[J].地震,2020,36(2):48-59.张晓清,袁伏全,余娜.2016年门源6.4级地震地脉动应变前兆异常特征初步研究[J].地震研究,2016,39(S1):35-42+133.马强,金星,李山有,等.用于地震预警的P波震相到时自动拾取[J].地球物理学报,2013,56(07):2313-2321.张国民.尹京苑.地震预报研究的发展展望[J].防灾减灾工程学报,2003,23(4):83-90.AllenCR.Responsibilitiesinearthquakeprediction[J].Bull.Seism.Soc.Am.,1976,66:2069-2074.KanamoriH.Earthquakeprediction:Anoverview.In:Internationalhandbookofearthquakeandengineeringseismology[C]//EditedbyLeeWHK,KanamoriH,JenningsPC.AcademicPress200381B:1205-1216.KanamoriH.Theenergyreleaseingreatearthquakes[J].Journalofgeophysicalresearch,1977,82(20):2981-2987.张燕,吴云,施顺英,等.GPS时间序列揭示地震前兆的初步探索[J].大地测量与地球动力学,2005(03):96-99.郑永通.对当前地震预报现状的思考[J].山西地震,2007,4:40-42.张肇诚,罗兰格,李海华,等.中国震例(1966—1975)[M].北京:地震出版社,1988.张肇诚,罗兰格,李海华,等.中国震例(1976—1980)[M].北京:地震出版社,1990.张肇诚,罗兰格,李海华,等.中国震例(1981—1985)[M].北京:地震出版社,1990.张肇诚,郑大林,罗咏生.《中国震例》前兆资料的初步研究[J].地震,1990,10(5):9-24.KandelKP,KhadkaB,BhattaK,etal.PrecursorssignaturesoffewmajorearthquakesinItalyusingverylowfrequencysignalof45.9kHz[J].ActaGeophysica,2019:1-11.张燕,吴云,刘永启,等.大姚6级双震前的地震前兆特征[J].大地测量与地球动力学,2004(04):74-77.BockY,AgnewDC,FangP,etal.DetectionofcrustaldeformationfromtheLandersearthquakesequenceusingcontinuousgeodeticmeasurements[J].Nature,1993,361(6410):337-340.LarsonKM,FreymuellerJT,PhilipsenS.GlobalplatevelocitiesfromtheGlobalPositioningSystem[J].JournalofGeophysicalResearch:SolidEarth,1997,102(B5):9961-9981.GanW,ZhangP,ShenZK,etal.Present‐daycrustalmotionwithintheTibetanPlateauinferredfromGPSmeasurements[J].JournalofGeophysicalResearch:SolidEarth,2007,112(B8).YueH,LayT.Inversionofhig