地震预测方法和系统与流程

本发明涉及地震预测技术领域，尤其是涉及一种地震预测方法和系统。

背景技术：

地下水位是通过探测地壳岩石圈应力变化进而监测地震孕育发生过程的重要指标。然而，由于野外观测信噪比低，同时观测的异常信号缺乏科学评估，结论的可靠性尚存在争议，如何排除干扰并提取出真正反映孕震动力过程的有效信息是研究的一大难题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种地震预测方法和系统，方式简单，保证地震预测结果的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种地震预测方法，包括：

获取水位数据时间序列；

通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力、构造有效剪应力和所述水位数据时间序列，计算得到加卸载响应比时间序列；

根据所述加卸载响应比时间序列中的各个加载响应比与预设阈值的比较结果，对临近地震前地壳活动异常情况进行监测。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述根据所述加卸载响应比时间序列中的各个加载响应比与预设阈值的比较结果，对地壳活动异常情况进行监测包括：

当所述加卸载响应比时间序列中的加卸载响应比大于所述预设阈值时，所述加卸载响应比异常，所述加卸载响应比对应的空间窗内的地壳活动情况存在异常。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据所述加卸载响应比时间序列中的各个加载响应比与预设阈值的比较结果，对地壳活动异常情况进行监测还包括：

根据各个异常加卸载响应比对应的空间窗交叉范围，认知地壳活动异常的区域，预测未来地震的震中范围。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力、构造有效剪应力和所述水位数据时间序列，计算得到加卸载响应比时间序列包括：

通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力和构造有效剪应力，判断所述水位数据时间序列中各个预设时间点的加卸载状态；

根据所述加卸载状态和水位处理数据，计算各个所述预设时间点的加卸载响应比。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力和构造有效剪应力，判断所述水位数据时间序列中各个预设时间点的加卸载状态包括：

根据库伦应力准则，计算各个所述预设时间点对应的所述潮汐有效剪应力在所述构造有效剪应力上的投影值；

对各个所述投影值进行微分计算，得到变化率；

根据所述变化率的正负，判断各个所述预设时间点的加卸载状态。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述根据所述加卸载状态和所述水位处理数据，计算各个所述预设时间点的加卸载响应比包括：

对所述预设时间点为加载状态的水位处理数据进行求平均值计算，得到加载平均值；

对所述预设时间点为卸载状态的水位处理数据进行求平均值计算，得到卸载平均值；

将所述加载平均值与所述卸载平均值进行作商运算，得到所述预设时间点的加卸载响应比。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述获取水位数据时间序列包括：

获取水位数据时间序列，所述水位数据时间序列包括按照多个预设时间点采集的水位数据；

对所述水位数据进行预处理和滤波操作，得到所述水位处理数据。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述对所述水位数据进行预处理和滤波操作，得到所述水位处理数据包括：

去除突跳点的水位数据；

对不完整的水位数据进行插值处理；

经带通滤波操作，得到所述水位处理数据。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，所述预设阈值包括1。

第二方面，本发明实施例还提供一种地震预测系统，包括：

获取单元，获取水位数据时间序列；

计算单元，通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力、构造有效剪应力和所述水位数据时间序列，计算得到加卸载响应比时间序列；

预测单元，根据所述加卸载响应比时间序列中的各个加载响应比与预设阈值的比较结果，对地震前地壳活动异常情况进行监测。

本发明实施例提供了一种地震预测方法和系统，通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力、构造有效剪应力和水位数据时间序列，计算得到加卸载响应比时间序列，将加卸载响应比与预设阈值进行比较，将加卸载响应比技术应用于地下水位分析，从中提取出强震发生前的异常信息，为地震预测预报提供依据；

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的地震预测方法流程图；

图2为本发明实施例提供的近场观测震前变化图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前,加卸载响应比是近年来关于震源区地壳介质破坏演化规律性认识的重要发现，其基本思路借鉴了系统论的方法，通过系统与外部的联系来了解系统的性态，并根据外部响应研究系统性态的动态变化。在传统的加卸载响应比实践时，通常取一定时间窗和空间窗内释放的地震(目录)能量释放作为响应，然而地震活动在时空尺度的随机性、离散性以及相关参数的不确定性在很大程度上降低了计算结果的可靠性；

基于此，本发明实施例提供的一种地震预测方法和系统，通过简单的计算方式,保障计算结果的可靠性。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种地震预测方法进行详细介绍；

图1为本发明实施例提供的一种地震预测方法流程图。

参照图1，本发明实施例提供的地震预测方法还包括以下步骤：

步骤s110，获取水位数据时间序列；

步骤s120，通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力、构造有效剪应力和水位数据时间序列，计算得到加卸载响应比时间序列；

步骤s130，根据加卸载响应比时间序列中的各个加卸载响应比与预设阈值的比较结果，对临近地震前地壳活动异常情况进行监测。

在实际应用的优选实施例中，通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力、构造有效剪应力和水位数据时间序列，计算得到加卸载响应比时间序列，将加卸载响应比与预设阈值进行比较，将加卸载响应比技术应用于地下水位分析，从中提取出强震发生前的异常信息，为地震预测预报提供依据；

进一步的，在本发明实施例中，为了最大限度的保留反应潮汐变化过程中的水位数据，将获取的水位数据先经过预处理及滤波操作，其中，水位资料的预处理主要包括：去突跳、插值补全数据及滤波操作，上述步骤s110包括：

获取水位数据时间序列，水位数据时间序列包括按照多个预设时间点采集的水位数据；

对水位数据进行预处理和滤波操作，得到水位处理数据。

这里，水位数据的处理操作包括：

步骤s210，去除突跳点的水位数据；

需要说明的是，裂隙是构造应力积累到一定程度后在岩石体内产生的，由裂隙引起的体积变化不超过正常弹性体积变形的0.2-2倍，因此发生瞬时的大幅突跳水位数据的不在裂隙引起的体积变化范围内，应予以去除，以提高响应比计算的可靠性；去除过程中，应首先判断当前的预设时间点是否为突跳点；当预设时间点为突跳点时，将预设时间点对应的水位数据进行删除，以提高水位数据的质量和稳定性；

其中，在一些可能的实施例中，可通过以下步骤，具体判断当前的预设时间点是否为突跳点，即重复执行以下处理，直至水位数据时间序列中的各个预设时间点对应的水位数据都被遍历：

计算当前预设时间点对应的水位数据与前一预设时间点对应的水位数据的差值；

若差值的绝对值超过预设范围，则当前预设时间点为突跳点，将突跳点对应的水位数据进行删除。

步骤s220，对不完整的水位数据进行插值处理；

这里，首先识别出水位数据时间序列中的不完整的水位数据对应的空缺时间点；再根据空缺时间点相邻预设时间点对应的水位数据的平均值，估算空缺时间点对应的不完整水位数据，并记录不完整水位数据；再通过线性插值技术将不完整水位数据插入水位数据时间序列中，得到水位处理数据；

步骤s230，经带通滤波操作，得到水位处理数据。

这里，使用巴特沃斯(butterworth)滤波器对水位数据进行带通滤波处理，只保留周期为1-24h频段的水位数据，以去除非构造因素的干扰信号，提高水位数据的稳定性；

在此基础上，通过固体潮在特定滑移方向上引起的库仑应力变化并结合震前扩容的概念判断水位的加卸载过程，对比加卸载过程的水位平均值变化，分析地震的迫近程度。

进一步的，本发明实施例为了计算加卸载响应比，先对加卸载状态进行判断，进而实现相应加载、卸载水位数据的选取，步骤s120包括：

步骤s310，通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力和构造有效剪应力，判断水位数据时间序列中各个预设时间点的加卸载状态；

具体包括，根据库伦应力准则，计算各个预设时间点对应的潮汐有效剪应力在构造有效剪应力上的投影值；对各个投影值进行微分计算，得到变化率；根据变化率的正负，判断各个预设时间点的加卸载状态。

步骤s320，根据加卸载状态和水位处理数据，计算各个预设时间点的加卸载响应比，根据加卸载比值的计算结果，实现地震危险性的判断；

具体包括，对预设时间点为加载状态的水位处理数据进行求平均值计算，得到加载平均值；对预设时间点为卸载状态的水位处理数据进行求平均值计算，得到卸载平均值；将加载平均值与卸载平均值进行作商运算，得到预设时间点的加卸载响应比。

进一步的，上述实施例提供的步骤s130包括：

当加卸载响应比时间序列中的加卸载响应比大于预设阈值时，加卸载响应比异常，加卸载响应比对应的空间窗内的地壳震动情况存在异常，在一些可能是优选实施例中，预设阈值包括1。

需要说明的是，加卸载响应比时间序列刻画了构造加载的不同阶段，反映了地震孕育发生的物理过程。由于潮汐应力比构造应力低了数个数量级，因此其本身只能触发而不能制造地震。当构造应力较低的时(线弹性阶段)，岩石体内几乎没有扩容应变的产生，加载和卸载过程的水位变化没有明显差异，因而加卸载响应比y≈1，其中，在一些可能的实施例中存在约正负0.02的误差，即y≈1±0.02；当构造应力达到较高水平时，震源区岩石介质就进入了扩容阶段，线弹性稳定状态被打破，任何微小的扰动都可能造成扩容，使得加、卸载过程的水位变化出现差异，导致y值发生改变，且随着构造应力增大、扩容率的上升，y值会进一步增大。当y值达到一定程度(临界值)以后，随着裂隙内流体的进入，介质物理性质可能会得到一定的恢复，表现为加卸载响应比值在临近地震前出现回落，具体可参照图2中y值的趋势曲线。

进一步的，步骤s130还包括：

根据各个异常加卸载响应比对应的空间窗交叉范围，预测地壳震动异常的震中范围。

这里，对于每个井位都可采用上述本发明方法实施例，获取当井位在一定长度时间窗的水位数据时间序列，通过水位数据处理，提高水位数据质量，再将计算水位数据的加卸载状态和加卸载响应比，根据加卸载响应比可知晓该井位的哪些时间点处于异常状态，根据响应比曲线，可知晓地壳变化异常情况；其中，每个井位都具有一定的监测空间窗，即能够判断监测多大范围的地壳变化，通过多个均监测到异常的井位空间窗的交叉范围，能够预测地壳震动的震中位置；

进一步的，采集实际地壳震动变化图对本发明实施例中的地震预测方法进行验证，如图2所示，2013年m7.0芦山、2014年m6.5鲁甸和m6.6景谷地震的空间位置及由近场观测资料所得的震前变化。其中图2(a)、2(c)和2(f)展示了使用震中附近100公里范围内地下水位得到的加卸载响应比时间序列(垂直箭头表示地震)。图2(d)和图2(e)分别为姑咱和昭通台去趋势以后的钻孔应变及对应的降水和大气压。水位观测井、震中和钻孔应变台位置都展示图2(b)。

对比图2中不同井水位，图2(a)、2(c)和2(f)中得到的响应比值序列，大部分时间几乎都保持在1.0附近，直至地震前数月(或年)达到了异常高值，并在临近地震前(图中箭头指示处)短时间内出现一定回落。需要指出的是，虽然不同井水位的加卸载响应比在震前异常峰值的最高仅为1.1左右，但相对程度明显，超过了1.0附近波动噪音的数倍以上，对比震前未见显著变化的原始记录，信噪比高，异常突出，可以说明本发明实施例通过加卸载响应比判断地壳变化异常的方法，信噪比较高，易于辨别。

此外，进一步对比图2(c)可以发现，比值的异常幅度随震中距增大而减小。如鲁甸地震前，zylj、zyyz、zt和hz井对应响应比y的峰值逐渐降低，分别为1.1、1.07、1.06和1.03，但他们的震中距离则逐渐增大，分别是35.8、39.2、42.8和75.4公里。类似地，参照图2(f)，景谷地震前，jg和lc井的响应比异常峰值：1.11vs.1.08，震中距：21.8vs.47.9公里。

图2所示的水位加卸载响应比演化与早先利用benioff贝尼奥夫应变得到的结果相一致，其过程应该与岩石圈介质本构关系的动态变化有关。由于潮汐应力比构造应力低了数个数量级，因此其本身只能触发而不能制造地震。当构造应力较低的时，系统处于线弹性阶段，岩石体内几乎没有微破裂的产生，加载和卸载过程的水位没有明显差异，因而y≈1；当构造应力达到较高水平时，线弹性稳定状态被打破，任何微小的加载都可能触发破裂，相应的体积变化会使得加载和卸载过程的水位响应出现差异，导致y值改变，且随着构造应力增大，破裂的加剧，y值变化会愈发显著。而当超过临界值以后，随着kaiser凯塞效应的逐渐失效，加卸载响应差异的减小，y值会出现回落。

上述水位加卸载响应比值的异常增加变化与震前扩容过程非常相似。按照扩容模型，随着构造应力的增加，由于微破裂的产生震源区会发生扩容。由于需要较高的应力积累，因此扩容现象通常在震前数月-数年间才能够观测到。对于一个6级地震而言，扩容区域大约是震中100公里的范围(空间窗)。为了证实这一推测，我们探查了距离震中100公里范围地壳形变观测。收集到两项观测：姑咱(gz)和昭通(zt)钻孔应变，距离芦山和鲁甸地震震中分别为81和49公里，深度为40和45米，见图2(d)、2(e)的第1-2个曲线图。图2(d)、2(e)第3-4个曲线图中分别还给出了这两个台站的降水和气压资料。可以看到在水位加卸载响应比值发生异常增加的同时段，钻孔应变出现了明显的压缩过程，而气压和降水则没有任何显著的异常。gz的ew(东西)和ns(南北)分量分别被压缩了5.0×10^-6和3.0×10^-5，更近的昭通台则观测到更大的压缩变化：1.0×10^-4(ew)和4.0×10-5(ns)。这为微破裂导致的岩石体积变化提供了证据，提升了水位加卸载响应比异常的可信度。

此外，可以看出随着震级的相应变化，需要选择与之匹配的时间窗与空间窗，震级越高，时间窗与空间窗选取的越大；

进一步的，本发明实施例还提供一种地震预测系统，包括：

获取单元，获取水位数据时间序列；

计算单元，通过库伦应力准则、潮汐有效剪应力、构造有效剪应力和水位数据时间序列，计算得到加卸载响应比时间序列；

预测单元，根据加卸载响应比时间序列中的各个加载响应比与预设阈值的比较结果，对地壳震动异常情况进行监测。

本发明实施例提供的地震预测系统，与上述实施例提供的地震预测方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

本发明实施例所提供的地震预测方法和系统的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例提供的地震预测方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述实施例的地震预测方法的步骤。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。