利用概率密度分布提取地下流體數字化觀測資料中的高頻異常信息——以2014年魯甸6．5級地震為例
摘要：中國地震地下流體觀測經過數字化改造以后，觀測資料的采樣頻率顯著提高。流體觀測資料中的高頻數據含有豐富構造信息，為我們捕捉地震孕育及發生過程中的前兆異常信息提供了有利條件。但是，高頻信息的出現激發了對數據分析方法改變的需求，如何研發與數字化高頻觀測資料相匹配的數據處理和異常識別方法，從高頻觀測數據中挖掘潛在的前兆異常信息，成為目前地震地下研究者首要需解決的關鍵問題。應用概率密度分布法對2014年魯甸6．5級地震前南北地震帶174組水位、水溫分鐘值高頻觀測數據進行分析，結果顯示：魯甸6．5級地震前共有10個水位測點和7個水溫測點出現高頻信息異常，異常多集中在滇西南構造帶的滇中次級塊體兩側，且隨著時間推移，有向震中區逼近的變化特征。通過對震源區及附近地區地殼結構、構造應力作用及更大范圍的區域動力演化特征進行分析，發現異常信息的空間分布特征與川滇地區地殼運動場具有很好的一致性，說明概率密度分布可有效反映出區域構造應力作用，同時也驗證了利用概率密度分布在流體觀測數據的高頻信息異常提取方面具有一定可靠性。
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