【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地震预报，具体地说是一种基于微弱瞬态扰动信号的大地震预报方法。
技术介绍
1、我国是世界上地震活动最为频发的国家之一，建成了多学科地震观测系统，形成了基本覆盖全国的国家地震观测网络，累积了大量的震例并建立地震预报的震例基础，形成了长、中、短、临阶段性渐进式地震预报的科学思路，并在长、中期预报理论方面具有突出成就。
2、但我国地震预报成功率并不高，中长期预报的成功率为30％左右，7级以上短临地震预报的成功率仅5％左右。主要原因是我国地震预报成功的案例都是经验性的，地震前兆异常样本太少，难以归纳出可信的规律认识。
3、现有技术主要面临3个核心科学问题：
4、1、如何捕获到强震孕育-发生过程中释放的反映强震物理机制的普适性的有效的前兆信息。
5、2、人类对地球本身和地震孕育发生机制的认识不足，尤其是短临阶段强震的孕育-发生的机制不清楚。
6、3、尚未建立有效的短临地震预报理论与技术方法体系。
7、其中震前重力异常测量作为地震预测研究的方式之一，其预测能力在很大程度上取决于观测资料的丰富程度和观测仪器的精度。近年来，地面重力观测数据在中短期地震危险性分析中起到了重要作用，但是受限于已有重力观测的时间分辨率较低(年尺度)，针对短临地震的预报研究方面仍旧存在较大的空白。
8、主要问题是现有的重力仪器无法捕获超低频下的重力异常扰动信号，能够捕获该信号的高精度仪器也将此段信号作为噪音消除，同时无法满足组网的需求。没有针对于超低频下的重力异常扰动信号
9、因此，为了解决上述问题，本申请提出了一种基于微弱瞬态扰动信号的大地震预报方法，通过消噪、大数据分析创建预报模型和数据库，通过人工智能的方法构建地震预报模型和风控平台，为地震预报起到了重要的作用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供了一种基于微弱瞬态扰动信号的大地震预报方法，通过消噪、大数据分析创建预报模型和数据库，通过人工智能的方法构建地震预报模型和风控平台，为地震预报起到了重要的作用。
2、为了达到上述目的，本专利技术提供一种基于微弱瞬态扰动信号的大地震预报方法，包括以下步骤：
3、s1，扰动信号捕获：
4、采用动态固体潮汐重力仪与动态大气潮汐重力仪进行信号捕获；
5、动态固体潮汐重力仪是液体悬浮式重力仪，通过重力与浮力相等时处于悬浮状态，运动部件恢复力接近零以及固有频率接近零实现超低频震动测量；
6、液体悬浮式重力仪是通过液体惯性运动在结构中循环流动测量大于传感器结构尺寸的超低频位移；液体悬浮式重力仪使用导电液体来敏感判断细微缓慢的波动状态，将机械波信号转换为个方向的电信号输出；
7、按照地质构造和地震时空特征，以动态大气潮汐重力仪与的动态固体潮汐重力仪联合组网，分别实施广布撒网与重点监测的布设方案，测线垂直于构造线，测点以矩阵式分布；基于大气潮汐与固体潮汐不同模式下的监测手段，在提高仪器已有检测精度的基础上，在分别有利于两类仪器工作的环境下开展布网工作，仪器的分布应着重考虑构造运动活跃与地震复发活动性高以及重力变化异常的区域；
8、s2，异常信号处理：
9、s2-1，在数据接受初期用恢复法直接剔除并改正重力固体潮原始观测资料中的错误数据，用插值法修补较小中断；
10、s2-2，利用软件获得重力固体潮各波群的潮汐参数及其精度评估；
11、s2-3，扣除大气效应后，重力潮汐观测残差来自于海洋潮汐的负荷效应，结合由nao99b全球海潮模型和中国近海海潮模型，基于格林函数方法计算的海潮负荷效应，以此对重力观测结果进行修正；
12、s2-4，通过曲线振幅、曲线平静类型、极端气候影响消除、人工智能算法手段消除其他影响因素；
13、s2-5，将获得的原始数据求得均值，再将每个数据减去均值，接着对均值处理的数据进行一次巴特沃斯滤波，得到信噪比更高的处理数据；
14、s3，预报原理与方法：
15、预报原理为通过典型地震与捕获到的动态重力信息特征对比分析，按短期-临震阶段动态重力异常信息特征，将强震孕育-发生过程与强震物理机制初步划分为四个阶段：
16、s3-1，基本稳定阶段：动态重力观测曲线基本上呈正弦波，在没有强震发生的情况下无明显信息扰动，处于稳定的状态，属于动态重力信息的稳定期；
17、s3-2，闭锁蓄能阶段：在地震发生前数小时～30天的短临阶段出现较明显的动态重力信息扰动，动态重力信息处于不稳定的状态；
18、s3-3，震前平静阶段：闭锁蓄能阶段之后，动态重力信息再次处于较稳定的状态，属于动态重力信息的较稳定期；
19、s3-4，能量释放阶段：“震前平静”阶段之后，地震发生；
20、根据s3-1～s3-4的步骤作为短临地震预报的前兆信息；
21、预报方法：
22、s3-5，进一步提升动态重力仪的性能和稳定性：
23、研制检测精度不低于1e-11ms-2即0.01微伽的动态重力仪产品，产品包括更高精度、更稳定、更轻便和智能化；多功能接口适用于多种布设条件，传输于手机与电脑终端显示；更低的数据阈值即m>＝5.0且与警报联动；
24、s3-6，动态重力仪组网观测及动态重力数据库建设：
25、结合国家地震台网，动态重力仪器着重布在构造运动活跃、地震频发及重力变化异常的区域，通过组网观测，获取并建立分布式动态重力前兆信息数据库，建立强震与动态重力异常信息的一一对应关系，揭示强震孕育-发生过程中前兆信息的响应规律；
26、s3-7，强震孕育-发生机制与强震短临预报理论研究：
27、基于密集的台网观测，梳理强震前的动态重力时变异常信号，再现强震孕育-发生过程，探索和揭示基于s3-1～s3-4的步骤的基本逻辑的短期-临震阶段强震物理意义及其动力学机制，进而建立强震短临预报理论；
28、s3-8，基于动态重力前兆的短临强震预测模型研究：
29、通过已捕获到的前兆信息-地震对应关系，开展不同类型地震的动态重力信号响应规律研究，筛选被动态重力仪识别到的地震类型，分析动态重力前兆信息的扰动值变幅、出现频次、持续时长信号特征与强震发生概率、时间、强度和位置之间关系，建立基于时变重力异常的地震预报模型；
30、基于动态重力前兆的强震发生概率即发生强震的可能性，用下式计算：
31、
32、r为强震发生概率，g为固体潮重力仪异常值，d为大气超重力仪异常值，m为捕获到动态重力异常的固体潮重力仪个数，n为捕获到动态重力仪异常的大气潮重力仪个数，a为固体潮重力仪异常值权重系数，b为大气潮重力仪异常值权重系数；
33、动态重力观测时间频率为10次/秒，每本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于微弱瞬态扰动信号的大地震预报方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于微弱瞬态扰动信号的大地震...
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