电离层斜测数据集

来源 :地震地磁观测与研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a275505
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电离层斜测数据集包括F2层临界频率数据和最大电子密度空间分布图,来源于中国地震电离层监测试验网观测数据.2008年汶川地震后,中国地震局地震预测研究所和中国电子科技集团第22研究所,在国防科技工业电波环境观测站网原有的稀疏发射站网基础上,根据地震重点监测区带分布和区域数据覆盖能力的双重需要,利用电离层对地基发射信号的反射特性,在华北5个电离层垂测发射站的基础上,建立了20个电离层斜测接收站,形成100条发射—接收链路,达到以经济手段取得电离层加密监测的效果.数据由接收台站接收后,汇聚到北京数据中心,并建立Oracle数据库,将数据入库.通过人工判读,生成可应用的电离层斜测观测数据.此数据集通过数据共享网站提供数据共享服务,可为地震系统内部各省地震局和研究所进行地震监测预测研究以及系统外部科研机构和院校电离层观测研究提供基础数据.
其他文献
选取易县地震台YRY-4型分量式钻孔应变仪2012—2020年观测数据,进行Venedikov调和分析,并对2015—2020年四分量数据S1、S2、S3、S4进行自洽检验,发现应变观测数据连续性、可靠性较高.选取该台2018—2019年钻孔应变原始数据S1、S2、S3、S4,利用面应变S1+S3、S2+S4相关系数,分析河北省3次ML≥4.0地震前数据异常变化,并利用剪应变S1-S3、S2-S4的大小,分析受抽水干扰的NE分量主应力方位角,判断干扰源方位,结果发现:①面应变与剪应变在地震发生前均会出现异
人类的生产生活产生的振动会以高频地震波的形式被地震台站所记录.2020年1月,新冠肺炎疫情爆发,为了应对此次疫情,各地政府分别启动应急响应,国内地震记录出现最长、最突出的人为地震降噪期.各地震台站背景噪声显著下降,在人口稠密及工业发达地区尤为明显.同时,静噪期为探测地下地震源的微弱信号提供了可能.静噪期内,佘山地震台2 Hz频点背景噪声功率谱密度值比平时降低10 dB,而大洋山地震台10 Hz频点背景噪声功率谱密度值较平时降低约5 dB;佘山地震台2—10 Hz以及大洋山地震台10 Hz以上频率的背景噪声
2015—2019年,由中国地震局第一监测中心牵头,自然资源部大地测量数据处理中心和武汉大学等单位共同完成科技部科技基础性工作重点专项,系统拯救、整编和共享20世纪50年代以来全国垂直形变测量数据,编制不同时空尺度的地壳垂直形变图,为强震中长期预测、地壳动力学研究、地形变灾害研究与防控及相关的国民经济建设服务.本文介绍中国大陆20世纪60年代—21世纪10年代不同时段1:400万和1:2400万垂直形变图,其活动构造相关的地理要素、形变信息的清晰度更好,分辨率更高.还有典型沉降区垂直形变图、典型构造活动区
"挑战GPS,北斗导航定位精度已达到厘米级",此类报道常见诸报端。"人世间最远的距离不是天涯海角,而是我站在你的面前,导航却显示我在马路对面。"这说的也是导航,打车软件定位不准给人们出行带来一些麻烦。北斗导航卫星分布在距地球2万多千米的太空,穿越茫茫宇宙,如此遥远的距离,定位精度是否已经实现厘米级?如果已经实现,那为什么手机端导航软件仍常常出现定位偏差?
期刊
2015年9月14日河北昌黎发生MS4.2地震,收集整理易县地震台四分量钻孔应变仪观测数据,基于面应变和切应变视角进行分析,发现二者在震前出现异常变化,且2组面应变相关系数在震前数天即出现异常,该异常或可作为中小地震前应力应变异常识别的信息之一.
选取镇江市地震台RZB型分量钻孔应变仪2014年5月至2018年3月记录的全球142次地震,探讨该应变仪地震记录能力,分析震级、震中距与最大振幅之间的关系,以及地震波传播方向与四分量中振幅最大分量方位的关系.结果发现:该应变仪可记录研究时段全球发生的所有8级以上地震,理论上震级越大,记录的地震震中距越大;震级相同,震中距越大,应变仪记录的地震波最大振幅越小,拟合曲线较为符合幂函数关系;震中距相近,震级越大,应变仪记录的地震波最大振幅也越大,拟合曲线较为符合幂函数关系.偶有数据点偏离拟合曲线较远,是因为:①
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为满足台阵地震计标定要求,通过对程控化标定测控仪和标定测控软件的研究,采用一种适用于台阵地震计的程控化正弦标定方法,对中国地震局地球物理勘探中心负责管理的台阵地震计进行标定.台阵地震计标定实验结果显示,采用程控化正弦标定方法,在缩短标定时长、提高标定效率方面具有显著效果.
北京、佘山、长春、拉萨、广州、武汉、兰州、乌鲁木齐地磁台在中国最早开始地磁观测,系统收集、清理8个地磁台在1985—1990年的历史资料,采用数码拍照和人工录入方式,实现纸质资料数字化,同时研制数据入库软件,将梳理后的数据导入“十五”数据库,并进行质量审核,实现珍贵历史资源的电子化、数据化、标准化和规范化,为数据的后续使用奠定基础.本数据集展示了8个地磁台站在1985—1990年的地磁观测数据,数据内容由磁偏角(D)、水平强度(H)和垂直强度(Z)3个要素的绝对时均值组成.利用该数据集,可以开展地磁场、空
目的 分辨网络中与新冠疫情相关的真实和虚假信息.方法 以权威性新闻网站报道、微博平台评论为主要数据来源,提取真,假两类数据样本,基于支持向量机(SVM)算法对其进行训练与分类识别,比较4种核函数对虚假新闻检测的精准度.结果 支持向量机方法4种核函数中,线性核函数分类器作为信息检测模型成果最优,分类精准度高达85%以上.结论 在突发性公共安全卫生事件中,采用机器学习方法建立监测模型能提高真实信息的辨别率,减少信息时代虚假信息对大众甚至是国家的负面影响.