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中国地震台网中心地震速报技术系统: 2024年; 作为我国地震速报体系的主要组成部分,中国地震台网中心地震速报技术系统经过不断改进升级,功能增强。地震参数测定的准确度提高,时效性增强,运行稳定。已建成为以自动速报子系统、人机交互分析子系统、非天然地震分析子系统为核心,其他子系统辅助的地震速报系统。实现了震后约2 min发布自动定位结果,国内地震10 min、国外地震30 min内发布人工交互确定的地震时空强参数,震后约30 min产出非天然地震专报的功能。; 戴丹青徐泰然梁皓刘敬光邓文泽; 关键词：地震监测

中国地震台网中心公共服务部: 2024年; 中国地震台网中心公共服务部于2019年组建,自成立以来,始终紧扣“服务立局”的工作宗旨,勇于创新,积极实践,搭建了面向行业内外的各类技术平台,服务于社会不同群体,经过多年发展,社会效益和经济效益显著,得到了社会各界的广泛认可。; 翟颖; 关键词：勇于创新公共

中国地震台网波形数据整理及服务平台建设被引量：2: 2023年; 对中国地震台网中心2008—2021年间存储的中国地震台网固定观测台站近150TB波形数据进行了归档和整理,并对数据可用率和断记缺失情况进行了调查统计。在建立波形文件索引数据库的基础上,建设了符合国际标准Web服务接口的波形数据服务平台,能够7×24h不间断提供数据服务,实现了用户通过应用程序自动获取定制波形数据的功能,为人工智能等新数据驱动技术在地震监测中的发展应用提供了支撑。; 韩雪君陈宏峰赵国峰马延路; 关键词：WEB服务

虚拟地震学家(VS)方法在中国地震台网中的测试和评估被引量：1: 2021年; 建设中国地震预警系统是国家地震烈度速报与预警工程的主要内容,国内外学者通过对预警系统中确定地震参数的方法研究,发现实时确定准确震级这一问题最具挑战性,亟需一种可用的震级实时测定方法用于建设中国的地震预警系统。本文简要介绍了虚拟地震学家(VS)方法,描述了VS方法在中国地震台网用于实时测定地震参数的软件的实现流程,剖析用该方法实时确定2019年6月17日四川长宁6.0级地震的M_(VS)的过程。通过实时在线测定134个M≥3.0地震的M_(VS)和回放事件波形测定24个M≥5.0地震的M_(VS),对VS方法进行测试,评估其可用性。结果表明,使用VS方法实时确定的M_(VS)变化平稳,可用性较好。当3个台站的P波信息可用时,第一次测定M_(VS)时偏差δ的平均值为0.32,δ≤0.5的占79%,平均用时为20s。随着时间的推移,更多可用台站及波形的使用可有效提升测定M_(VS)准确度。该方法在中国地震台网的应用具有适用性和可行性,是一种可选的实时确定震级的方法,在地震预警中具有较好的应用潜力。; 孙丽梁建宏徐志国刘杰; 关键词：地震预警

云南地震台网与中国地震台网、美国地震台网测定震级的对比: 2020年; 利用云南地震台网全面数字化之后(2008-2017年)的记录资料,按照《地震震级的规定》(GB17740-2017)规定的测定方法,对云南地震台网记录的ML≥4. 0地震,重新人工测量其宽频带面波震级MS(BB)和矩震级Mw,与中国地震台网测定的MS7以及美国地震台网(NEIC)测定的MW(NEIC)进行对比分析。结果表明:①MS(BB)和MS7测量方法相同,量规函数相等,两者一致性最好。②对于面波震级与矩震级,当MW在3. 5左右时,MS7,MS(BB)与MW一致性最好;MW<3. 5时,MS7和MS(BB)均小于MW;MW> 3. 5时,MS7和MS(BB)大于MW。③MS(BB)与美国地震台网相比较,MS(BB)在5. 5和6. 0左右时,与MW(NEIC)一致性最好,几乎相等;MS(BB)<5. 5时,MS(BB) 6. 0时,MS(BB)> MW(NEIC)。④MW和MW(NEIC)之间存在偏差,MW整体小于MW(NEIC)。; 杨晶琼杨周胜许亚吉秦敏张会苑张国权; 关键词：面波震级矩震级中国地震台网

中国地震台网中心援建老挝国家地震监测台网被引量：4: 2019年; 在“一带一路”建设倡议下,中国地震台网中心援建老挝国家地震监测台网,为期3年,现已初步完成台网建设工作。项目的实施,彰显了中国软实力,推进了中国“走出去”战略的发展。; 李瑜张锐邹锐李建勇; 关键词：地震监测台网中国软实力援建

基于中国地震台网的核幔边界与华北地幔过渡带结构研究: 地球的外核通常被认为是一种混合良好的液体,主要由铁和少量轻元素组成。然而,最近研究指出外核中可能存在分层现象,因此获取地球外核的P波速度结构对于理解其构成,动力学和演化非常重要。地幔过渡带410 km和660 km间断面...; 王丽玮; 关键词：核幔边界地幔过渡带; 文献传递

中国地震台网面波震级与矩震级统计关系被引量：7: 2018年; 基于1990—2016年中国地震台网地震目录中面波震级和全球矩心矩张量(GCMT)项目的矩震级数据,使用加权最小二乘法,给出中国地震台网面波震级与矩震级的统计关系,分析该统计关系与实际数据之间的残差分布,并将其与已有统计关系进行对比,结果表明,本研究所得统计关系式具有较好的无偏性,更能体现中国地震台网面波震级与矩震级的对应关系。; 沙海军吕悦军; 关键词：面波震级矩震级统计关系加权最小二乘法中国地震台网

中国地震台网中心极低频地震预测分系统项目建设被引量：1: 2018年; “中国地震台网中心极低频地震预测分系统”项目是极低频探地（WEM）工程国家重大科技基础设施项目地震预测分系统的重要组成部分，项目主要建设内容包括中国地震台网中心数据节点建设。本文从项目管理、项目建设、建设成果和项目效益等方面介绍了项目的建设情况，项目的建设完成为地震分析预报和地球科学研究等提供了高质量的地球物理观测基础数据．; 纪寿文王军黄经国范晔; 关键词：地震电磁极低频

卷积神经网络余震自动识别及在中国地震台网地震检测中的应用被引量：1: 2018年; 随着地震网络在全球范围大规模部署,每天产生的大量连续波形记录对数据处理的新方法提出了要求。传统的波形拾取算法都有一定的局限性,很难同时适用于复杂区域的不同类型地震事件的自动识别与到时挑选。机器学习和深度学习神经网络方法由于具有较强的泛化能力,近些年来受到越来越多关注。本研究使用汶川地震的10 000多个余震和专家手动挑取的P、S到时,构建了超过65 000个30 s长地震波形片段和超过200 000个噪声片段的高质量训练和测试样本集,并基于该数据集应用8层深度卷积神经网络(图1)进行地震与噪音分类,在Telsa P100 GPU单卡(显存12 GB)上训练80 000时间步,最优模型精度可达到99.3%,对8 000段测试地震样本的验证也达到了94%的精度。; 赵明陈石张贝David A.Yuen; 关键词：卷积神经网络地震检测自动识别地震台网余震

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