強震

基于SSH框架的強震動臺站信息管理系統研發，基于Tomcat8.0服務器。該系統可以綜合管理強震臺站參數、儀器參數及儀器布設圖等信息，當上述各項信息出現變化時，可以對其進行同步更新，提供了管理的效率;可以實時監控臺站強震儀器的在線狀態，當儀器掉線時，會有告警產生，保證儀器的連續率。該系統，不僅可以在地圖上直觀查看強震臺站的分布，還可以綜合管理臺站維修運維的記錄，并可以根據運維的記錄繪制出臺站的故障分析圖，為臺站的規劃和運維提供了理論參考。關鍵詞：SSH框架

供依據。關鍵詞：強震? 水位? 水溫? 特征? 監測中圖分類號：P315? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1672-3791（2020）09（b）-0059-03Analysis of Dynamic Anomaly Characteristics of Observation Data of Water Level and Water Temperature inNort

鑒于高頻GPS與強震儀互有優缺點，因此可以融合GPS與強震儀的數據來實時監測地震引起的動態形變。本文以2016年意大利中部的Mw 6.0地震為例，探討融合GPS數據和強震儀數據實時監測中等強度地震引起瞬時地殼形變的可行性與優勢。1 數據與方法1.1 GPS數據2016年8月24號，意大利中部發生了Mw 6.0級地震，震中位于Perugia，震源深度為8.1 km。目前，意大利境內已有完善的高密度GNSS觀測網絡，主要包括RING、ISPRA、DPC、Reg

地球物理研究所?強震復發概率模型中的參數不確定性研究郭 星1)潘 華2),1) 中國北京100082環境保護部核與輻射安全中心2) 中國北京100081中國地震局地球物理研究所在強震發生概率計算過程中， 往往只考慮參數的隨機不確定性， 卻很少考慮參數的認知不確定性． 本文以布朗過程時間(BPT)模型為例， 利用貝葉斯估計法定量分析了強震平均復發間隔的認知不確定性； 研究了在強震發生概率計算過程中如何考慮這種認知不確定性． 結果表明： 采用不同的強震復發間隔

.1—5.9級中強震100次，6.0—7.9級強震12次；西半球發生地震91次，其中5.1—5.9級中強震82次，6.0—7.9級強震9次。全球發生4次7級以上強震，東西半球各2次，其中最大地震發生在東半球的馬里亞納群島，發震時間為2016年7月29日21時18分25秒，震級7.7。2016年7—8月全球M 5.1以上地震動態續表續表續表

.1—5.9級中強震90次，6.0—7.9級強震10次；西半球發生地震87次，其中5.1—5.9級中強震83次，6.0—7.9級強震4次。東半球發生2次7.0級強震，分別為2015年7月18日02時27分33秒圣克魯斯群島7.0級地震及2015年7月27日21時41分21秒印度尼西亞伊里安查亞省7.0級地震。2015年7—8月全球mB5.1以上地震動態續表續表續表（中國地震局地球物理研究所 郭祥云，鄭重供稿）

最直接作用是一個強震發生以后促使一定空間區域甚至全球范圍的地震群的發生。該文借助現有空間點模式分析方法，通過均數中心，加權均數中心，幾何均數中心和調和均數中心函數，嘗試探索一種空間相關性方法來描述強震與其震后臨近的非強震之間的相關性與趨勢特性。該文研究工作中，相關性和趨勢特性的物理基礎是在地理學第一定律的背景下討論的——任何事物之間時空相關。均數中心函數方法應用于中國境內地區。結果顯示，中國境內強震震后的余震群并非以強震為均數中心均勻分布，其均數中心與強震

.1—5.9級中強震115次，6.0—7.9級強震16次；西半球發生地震63次，其中5.1—5.9級中強震53次，6.0—7.9級強震10次。全球共發生4次7級以上強震，最大一次地震發生在日本小笠原群島地區，發震時間2015年5月30日11時23分02秒，震級7.8。2015年5—6月全球5.1級以上地震動態續表續表續表

的震兆。通常在中強震發生前，震中周圍地區的中小地震活動在上述三方面都可能表現出異常變化，但是對不同地震來說，這三方面特征所表現的程度是不一樣的，有些中、強震前地震活動在時時或空時方面的叢集特征表現得十分明顯；而有些中、強震前地震活動增強方面的特征表現得十分突出。因此，對不同地震，C、D、Mf值在震前變化特征是大不一樣的。為了綜擬考慮中、強震前地震活動在時、空、強方面的活動的異常，王煒等引入了地震活動因子A值來表征地震在時空強等三方面的綜擬特征，提高了震前地