本文關(guān)鍵詞：地震前兆數(shù)據(jù)異常識別關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：我國是一個地震多發(fā)國家,處在歐亞板塊、太平洋板塊和印度板塊的共同作用下,地震活動頻度高、強(qiáng)度大、分布范圍廣,地震災(zāi)害的發(fā)生會給人民生命和社會經(jīng)濟(jì)帶來極大傷害。我國地震預(yù)報相關(guān)研究已經(jīng)開展了多年,目前我國地震前兆觀測臺網(wǎng)的觀測手段超過50多種,經(jīng)過多年的觀測,積累了豐富的地球物理、地殼運(yùn)動和地球化學(xué)連續(xù)觀測數(shù)據(jù),這些原始觀測數(shù)據(jù)及觀測資料作為地震前兆臺網(wǎng)產(chǎn)出的核心產(chǎn)品,是開展地震分析預(yù)測的重要基礎(chǔ)。然而由于地震發(fā)生的復(fù)雜多變性,地震形成機(jī)理和孕育過程仍然處于初期的探索階段,迫切需要對研究�，F(xiàn)階段采集到的地震前兆觀測數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著信號變化細(xì)節(jié)和動態(tài)演化過程中的規(guī)律,對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以準(zhǔn)確識別地震前兆異常模式從而為第一時間分析發(fā)現(xiàn)地震事件提供有力理論技術(shù)參考。目前制約前兆觀測數(shù)據(jù)在地震預(yù)測預(yù)報中有效應(yīng)用的最突出問題是海量高采樣率觀測數(shù)據(jù)和與之不匹配的分析人員逐天逐臺的處理和分析模式,傳統(tǒng)的計算方法和處理模式已經(jīng)很難快速的在海量觀測數(shù)據(jù)中自動定位異常,因此,如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和異常模式自動識別技術(shù)從地震前兆觀測數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)異常,排除由環(huán)境因素和儀器自身因素造成的異常,研究異常和地震的關(guān)系,開展地震預(yù)測實踐,是一項非常有意義的工作。在面向?qū)嶋H應(yīng)用的研究工作中,地震前兆觀測數(shù)據(jù)異常識別技術(shù)由于能夠全面地反映地震前兆觀測分析系統(tǒng)資源受限、觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定以及海量多源異構(gòu)等應(yīng)用特點(diǎn)而成為研究地震前兆觀測高效準(zhǔn)確分析技術(shù)最適宜的切入點(diǎn)。目前,地震前兆觀測分析系統(tǒng)異常識別技術(shù)的研究面臨如下技術(shù)問題：(1)觀測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)量大、傳輸要求差異性大以及儀器、網(wǎng)絡(luò)故障率高等諸多原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)采集和傳輸?shù)目煽啃圆?無法保證觀測數(shù)據(jù)及時、準(zhǔn)確和完整地獲��；(2)地震前兆觀測數(shù)據(jù)中存在著觀測設(shè)備故障率較高、外界環(huán)境干擾性構(gòu)成復(fù)雜多變等不利因素,其中有些干擾因素是目前技術(shù)手段無法覺察或者人們尚未認(rèn)知和排除的,造成數(shù)據(jù)質(zhì)量的不穩(wěn)定,這將對地震前兆觀測數(shù)據(jù)的異常模式的準(zhǔn)確性識別帶來較大困難；(3)隨著地震前兆觀測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)規(guī)模的不斷增大、觀測數(shù)據(jù)種類和時間跨度不斷增加,相應(yīng)地網(wǎng)絡(luò)中待綜合分析的數(shù)據(jù)量也急劇增加,另外海量數(shù)據(jù)相應(yīng)分析處理需要具備盡可能高的實時性,以便能夠第一時間發(fā)現(xiàn)地震前兆異常模式和現(xiàn)象以便進(jìn)行有效應(yīng)對。針對上述技術(shù)問題,本文在總結(jié)已有工作的基礎(chǔ)上,根據(jù)地震前兆觀測數(shù)據(jù)的自身特性,重點(diǎn)開展了適用于大規(guī)模地震前兆觀測系統(tǒng)中海量多源異構(gòu)觀測數(shù)據(jù)的可靠、準(zhǔn)確、高效地采集,前兆觀測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確識別算法和大數(shù)據(jù)平臺下異常模式快速識別方法等關(guān)鍵技術(shù)的研究,研究成果可為現(xiàn)有地震前兆觀測數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的改進(jìn)和完善提供新的解決思路。具體研究工作主要包括：1、針對各類地震觀測環(huán)境中對數(shù)據(jù)采集需要低延遲、高精確度以及全面可靠的覆蓋等要求,設(shè)計了一種分層結(jié)構(gòu)地震前兆數(shù)據(jù)采集原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)的核心思想是設(shè)計了基于區(qū)域的數(shù)據(jù)收集算法和自適應(yīng)睡眠、喚醒機(jī)制,從而增加數(shù)據(jù)處理速率以及減少不必要監(jiān)聽消耗的能量,達(dá)到及時檢測出地震前兆觀測氣象、水文等輔助觀測量變化的目標(biāo)。實驗結(jié)果表明,和已有的監(jiān)測系統(tǒng)相比,本文設(shè)計的分層系統(tǒng)具備更快的數(shù)據(jù)處理速率,并且能夠減少因為不必要監(jiān)聽產(chǎn)生的能源消耗,從而更及時和準(zhǔn)確的對環(huán)境變化進(jìn)行預(yù)測。同時提出了一種新型的節(jié)能最優(yōu)環(huán)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議,重點(diǎn)解決了傳感網(wǎng)中的邊緣問題,用以減小漏斗效應(yīng)的不利影響并且延長網(wǎng)絡(luò)壽命。實驗結(jié)果表明,該協(xié)議能夠有效平衡和降低能源消耗,從而延長網(wǎng)絡(luò)壽命和支持大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。2、針對傳統(tǒng)異常模式識別僅在原始信號時間序列上對時間點(diǎn)的幅值進(jìn)行比較,識別的準(zhǔn)確度受信號中包含的噪聲影響較大這一問題。提出-種利用多孔小波算法將原始數(shù)據(jù)時間序列進(jìn)行分解后,在不同層次按照每個采樣點(diǎn)的幅值和局部頻率特征匹配的多分辨率異常模式識別算法,能夠在時間序列中自動搜索重復(fù)出現(xiàn)的任意指定長度和結(jié)構(gòu)的異常模式。多孔小波算法的使用保證了變換過程中的時移不變性,可保證識別結(jié)果時間的準(zhǔn)確性,同時抗干擾能力也較強(qiáng)。通過模擬數(shù)據(jù)和實際觀測數(shù)據(jù)對算法開展了仿真與實際識別實驗,結(jié)果表明該算法不僅能夠準(zhǔn)確地在帶有噪聲的模擬數(shù)據(jù)中識別人為添加的異常模式,同時也能夠在實際觀測數(shù)據(jù)中,從不同尺度分析數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)一些我們平時難以感知的微小異常。相比傳統(tǒng)算法,該算法最大的優(yōu)勢在于通過調(diào)整參數(shù),算法能夠分別設(shè)定幅值或頻率指標(biāo)的權(quán)重比例,實用性更強(qiáng)。3、針對海量高采樣率觀測數(shù)據(jù)和與之不匹配的分析人員逐天逐臺的處理和分析模式,傳統(tǒng)的計算方法和處理模式已經(jīng)很難快速的在海量觀測數(shù)據(jù)中自動定位異常,且識別率較低這一問題,借鑒圖形處理領(lǐng)域相關(guān)理論和大數(shù)據(jù)處理技術(shù),改進(jìn)了SURF算法以更好適應(yīng)地震波形圖像的匹配,定義了一個新的描述地震前兆波形變化趨勢形態(tài)異常的相似度量函數(shù)。完成了基于HADOOP的SURF特征提取和特征匹配程序開發(fā)。針對實際地震數(shù)據(jù),分別進(jìn)行了單機(jī)串行和集群并行SURF算法異常模式識別實驗,對比分析了單機(jī)和集群下算法執(zhí)行效率和準(zhǔn)確率上的差異。同時,通過對不同采樣尺度的地震波形進(jìn)行異常識別,驗證了SURF算法對地震數(shù)據(jù)異常識別的有效性和適應(yīng)性。
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P315.72

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