摘要：随着地震监测工作的日益重要,巡检路线的规划对于提高巡检工作效率和确保产出准确连续的观测数据具有关键作用。本文通过介绍地震监测站点巡检的重要性和现有巡检方式的局限性,探讨地震监测站点巡检最优路线规划软件的设计与开发。文中阐述了软件的设计理念、主要功能和技术实现,对关键模块的设计进行了详细说明,指出优化巡检线路过程中应特别注意的问题,并展望了软件未来的应用前景。该软件的成功开发和应用,将为地震监测站点的巡检工作提供强有力的技术支持,同时也为其他领域的巡检路线规划提供了有益的参考。

摘要：　地震观测数据的大量增长给数据管理提出了新的要求. 本文将树形结构引入到数据库设计中, 提出了基于树形结构设计关系数据库的方法. 该方法简单、直观、易于数据的组织,可以简化数据库的设计过程. 在“长江三峡工程诱发地震监测系统地震监测总站数据库”设计中应用了该方法, 并取得了良好的效果.

摘要：对地震前兆台网数据跟踪分析平台的构架设计、事件数据库设计和一些关键技术设计与实现进行分析和阐述。该平台现已在全国地震前兆台网大范围部署,具有使用方便、功能齐全、扩展性好的优点,每日产出大量的事件分析记录和专题报告,可供地震分析预报会商与台网运维管理使用。

摘要：设计了一套流动GPS观测动态监控管理系统,实现了对流动GPS观测过程中GPS接收机、GPS观测小组状态的监控和管理。对监控过程中发现的故障,观测人员能够实时发现;同时任务管理部门也可及时了解各GPS观测小组的工作状态。

摘要：对天津某重型工业公司机械产生振动的不同点的地面振动加速度进行测量。首先测定该机械振动的振级,为振动影响评价提供依据;其次采用频谱分析确定机械诱发振动的优势频率为5.1Hz、5.6Hz及12.5Hz;再利用相关分析计算各点与振源附近点(O点)的相关系数并讨论相关系数产生差异的原因;最后采用地震学的面波法测量该公司与受影响工厂间的面波群速度及对应波长:5.1Hz、5.6 Hz、12.5 Hz对应的群速度分别为86 m/s、97 m/s、105 m/s,对应的波长为16.8 m、17.4m、8.6m,为机械振动的减隔振设计提供基本参数。

摘要：为实现天然地震与爆破、塌陷事件类型的快速高效识别,文中应用深度学习技术中的卷积神经网络模型,设计了基于单个事件单个台站波形记录的深度学习训练模块和基于单个事件多个台站波形记录的实时测试模块。以每个事件P波到时最早的5个台站记录到的原始三分向波形为输入,分别采用目前主流的Alex Net、VGG16、VGG19、Goog Le Net 4种卷积神经网络结构进行学习训练,结果显示各类卷积神经网络结构对训练集与测试集的识别准确率均达93%以上,且各个网络在训练过程中的训练集与测试集的准确率及代价函数的走势曲线基本一致。其中,Alex Net网络结构的识别准确率最高,测试集为98.51%,且未发生过拟合现象;VGG16、VGG19网络结构的准确率次之;Goog Le Net网络结构的识别准确率相对较低。为检验深度学习卷积神经网络在数字地震台网实时运行过程中的事件判别效能,选取训练好的Alex Net卷积神经网络开展基于单个事件多个台站波形记录的事件类型判定检验。最终结果显示,在山东台网实时触发的110个M≥0.7事件中,共有89个事件的类型被准确识别,准确率约为80.9%。具体到各个类型事件中,天然地震的准确率约为74.6%;爆破的准确率约为90.9%;塌陷事件的准确率为100%。若删除其中由于波形失真而造成的类型识别错误事件,则天然地震的识别准确率将提高至91.4%,而所有事件的整体识别准确率也将由80.9%提高至91.7%,与目前地震台网日常工作中人工判定的识别准确率基本相当。这表明,深度学习技术可以快速高效地实现天然地震与爆破、塌陷的事件类型识别。

摘要：利用国家一、二等水准测量规范提供的冻土极值深度基础数据,基于Arc Engine+.net二次开发平台,设计冻土极值深度查询系统。在此基础上,结合晋冀蒙形变监测网阳红线、砂石线等15条水准路线点之记数据,对查询结果进行精度验证,误差均值为+1.16 cm,方差为1.70 cm2,满足埋石工作的精度要求。

摘要：针对目前中国地震领域气氡观测的稳定性和水气比等问题,设计新型气氡观测系统并进行实验研究.基于流体力学原理设计恒流装置控制采样水流量,脱气集气装置内鼓泡脱出氡气并传输,利用AlphaPUPM主动泵控制鼓泡气流量,AlphaGUARD PQ2000测氡仪测量气体的氡放射性活度浓度,组合成一套新型气氡观测系统.采用控制变量法开展实验,实验结果表明,在一定范围内,氡观测值随采样水流量增大而增大,但与鼓泡气流量呈负相关;氡观测值与水气比呈线性正相关,且两者具有一定的变化限值区间,该变化限值区间为地震氡观测异常核查量化研究提供了参考依据.

摘要：对2013年7月22日甘肃岷县—漳县地震获取的273条主余震加速度记录进行格式转换、基线校正和滤波等常规处理,分析该地震主震(MS6.6)和余震(MS5.6)两次地震记录的幅值、持时以及反应谱特征,发现MS6.6主震记录的PGA范围在0.728~177.5gal间,MS5.6余震记录的PGA范围在0.732~69.3gal间;将观测数据与霍俊荣和第五代《中国地震动参数区划图》地震动衰减关系进行对比,发现霍俊荣衰减关系更吻合于此次地震的主余震加速度衰减;绘制主余震5%~95%重要持时分布图,并针对主震62MXT反应谱和本地设计谱以及近些年国内主要强震震中反应谱开展比较分析;最后研究土层台、基岩台、相同台站各个震级反应谱的特征。

摘要：2018年5月28日和2019年5月18日在吉林省松原市先后发生M S5.7和M S5.1地震,对吉林省和黑龙江省强震动台网收集的24组地表强震动记录进行整理、基线校正和滤波等常规处理,分析2次地震记录的幅值、加速度反应谱特征,结果表明:①2次地震记录多为中远场(100 km以外),近场记录较少;②M S5.7地震事件中获得的强震动记录PGA范围为2.25~192.30 gal,M S5.1地震事件中获得的强震动记录PGA范围为1.08~176.92 gal,最大PGA均由风华台获取;③将PGA观测值与第五代《中国地震动参数区划图》(中强地震区)地震动衰减关系进行了对比发现垂直向和预测值吻合度较高;④比较获取记录仪器烈度和地震调查烈度,达里巴台与调查烈度值完全吻合;最后对典型台站2次地震反应谱和设计谱进行了分析发现,M S5.7长周期分量大于M S5.1;⑤同一台站不同震级反应谱形状接近,且高频优于低频。