用于地震预报的监测数据处理方法技术

用于地震预报的监测数据处理方法，涉及灾害预警领域，通过在地震监测区域布设地震监测点，对地震监测点的多种物理量和化学量进行监测，实时获取第一预设时间段的多分量监测数据，并依据第一预设时间段的多分量监测数据预测出未来第二预设时间段的多分量预测数据，再将第二预设时间段的多分量预测数据与地震监测点历史上已发生地震过程中监测的第三预设时间段的多分量监测数据进行比较，以依据比较结果对地震监测区域进行地震预报和预警。

Monitoring data processing method for earthquake prediction

【技术实现步骤摘要】
用于地震预报的监测数据处理方法
本专利技术涉及灾害预警领域，具体涉及用于地震预报的监测数据处理方法。
技术介绍
地震预报是在地震发生之前能够比较准确的预报地点、时间、震级，即地震三要素，这样能够极大程度上避免大地震在未知的情况下发生所造成的人员伤亡，地震预报的研究一直受到关注。国内外的地震专家研究地质结构、地壳运动等期望发现地震的机理，借助信息科学的发展研制观测仪器，建立了针对地震测震学、地壳形变学、电磁学、地下流体学和辅助观测等学科和观测体系。目前，地震的监测和预报采用地震地质法、地震统计法、和地震前兆法。地震地质法是通过研究地质结构推断地震可能发生的区域。地震统计法是通过研究地震的历史经验来判断可能发生的地震。地震前兆法是通过发现、探测地震前的宏观征兆和微观征兆(例如，地声、地光、地震云、地下水异常、地球物理场异常等)来预测地震发生。上述几种方法基本都是处于依靠经验来间接推测，还不能像天气预报那样，做到对地震灾害的较准确的、有效的短临预报。因此，仍然没有探索出一条清晰的地震预报途径和方法，地震预报任重而道远，地震预报仍是人类尚未解决的重大科学难题。
技术实现思路
本申请提供用于地震预报的监测数据处理方法，解决现有技术中地震预报技术的不足。根据第一方面，一种实施例中提供一种用于地震预报的监测数据处理方法，包括：实时获取第一预设时间段的地震监测区域中地震监测点处的多分量监测数据；所述多分量监测数据与所述地震监测点处因地下活动引起的物理场和化学场的特征变化相关；依据所述第一预设时间段的所述多分量监测数据，对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测，以获取多分量预测数据；将所述多分量预测数据与所述地震监测点已发生地震过程中监测的第三预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，得到比较结果；依据所述比较结果对所述地震监测区域进行地震预报。进一步，所述依据所述第一预设时间段的所述多分量监测数据，对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测，包括：获取预设模型；将所述第一预设时间段的所述多分量监测数据输入到所述预设模型中，以对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测。进一步，所述获取预设模型，包括：获取所述地震监测点处第四预设时间段的所述多分量监测数据；以第五预设时间段为单位和第六预设时间段为步长，在所述第四预设时间段内滑动截取所述多分量监测数据，以依次获取n个所述第五预设时间段的所述多分量监测数据作为所述预设模型的测试样本，其中n为大于2的整数；将第1个至第n-1个所述测试样本构成训练集；在所述第四预设时间段内，依次获取所述训练集中每个测试样本后的第七预设时间段的所述多分量监测数据作为所述预设模型的验证样本，并构成验证集；第p个所述验证样本用于验证第p个所述测试样本，其中，p为小于n的整数；依据预设算法对所述训练集进行训练并通过所述验证集优化参数，已获得所述预设模型。进一步，所述预设算法包括SVM算法或Logistics算法。进一步，所述第三预设时间段的所述多分量监测数据的获取方法，包括：对所述第三预设时间段的所述多分量监测数据进行缺值补充；按小时对所述第三预设时间段的所述多分量监测数据做均值统计；标记地震前兆区间，所述地震前兆区间包括已发生地震之前获取的所述多分量监测数据。进一步，所述将所述第一预设时间段的所述多分量监测数据输入到预设模型中，包括：对所述第一预设时间段的所述多分量监测数据进行缺值补充；按小时对所述第一预设时间段的所述多分量监测数据做均值统计；将均值统计后的所述第一预设时间段的所述多分量监测数据输入到预设模型中。进一步，将所述多分量预测数据与所述地震监测点已发生地震过程中监测的第三预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，包括：将所述多分量预测数据按时间轴在所述第三预设时间段的所述多分量监测数据进行滑动比较。进一步，所述依据比较结果对所述地震监测区域进行地震预报，包括：当所述多分量预测数据与所述第三预设时间段的所述多分量监测数据中第一时间段的多分量监测数据相似度大于一预设值时，则依据所述第一时间段与所述第三预设时间段中地震发生的时间，预测所述地震监测区域的地震时间。进一步，将所述多分量预测数据与所述地震监测点已发生地震过程中监测的第三预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，得到比较结果，包括：获取所述第二时间段实际监测的所述多分量监测数据；将所述多分量预测数据与实际监测获取的所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，以获取在所述第二预设时间段实际监测的所述多分量监测数据与所述多分量预测数据的差异变化特征；将所述第三预设时间段的所述多分量监测数据输入到所述预设模型中，获取预测的所述第三预设时间段的所述多分量预测数据；将实际监测获取的所述第三预设时间段的所述多分量监测数据与预测的所述第三预设时间段的所述多分量预测数据进行比较，以获取在所述第三预设时间段的所述多分量监测数据与所述多分量预测数据的差异变化特征；将所述第二预设时间段的差异变化特征与所述第三预设时间段的差异变化特征进行比较。进一步，所述依据所述比较结果对所述地震监测区域进行地震预报，包括：当所述第二预设时间段的差异变化特征与所述第三预设时间段中第二时间段的差异变化特征相似度大于一预设值时，则依据所述第二时间段与所述第三预设时间段中地震发生的时间，预测所述地震监测区域的地震时间。依据上述实施例的一种用于地震预报的监测数据处理方法，由于创新的提出依据已获取的多分量监测数据对未来的多分量监测数据进行预测，再依据预测的多分量监测数据对预监测区域进行地震预报和预警。附图说明图1为一种实施例的地震预报系统的结构示意图；图2为一种用于地震预报的监测数据处理方法的流程示意图；图3为一种实施例中地下溢出带电粒子监测数据的日周期波动特征曲线；图4为一种实施例中预设模型训练集和验证集的获取示意图；图5为一种实施例中量监测数据处理流程示意图；图6为一种实施例中采用Logistics回归方法对历史已发生地震时获取的多分量监测数据处理方法的流程示意图。具体实施方式下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。另外，说明书中所描述的特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于地震预报的监测数据处理方法，其特征在于，包括：/n实时获取第一预设时间段的地震监测区域中地震监测点处的多分量监测数据；所述多分量监测数据与所述地震监测点处因地下活动引起的物理场和化学场的特征变化相关；/n依据所述第一预设时间段的所述多分量监测数据，对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测，以获取所述第二时间段的多分量预测数据；/n将所述多分量预测数据与所述地震监测点已发生地震过程中监测的第三预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，得到比较结果；/n依据所述比较结果对所述地震监测区域进行地震预报。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于地震预报的监测数据处理方法，其特征在于，包括：
实时获取第一预设时间段的地震监测区域中地震监测点处的多分量监测数据；所述多分量监测数据与所述地震监测点处因地下活动引起的物理场和化学场的特征变化相关；
依据所述第一预设时间段的所述多分量监测数据，对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测，以获取所述第二时间段的多分量预测数据；
将所述多分量预测数据与所述地震监测点已发生地震过程中监测的第三预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，得到比较结果；
依据所述比较结果对所述地震监测区域进行地震预报。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一预设时间段的所述多分量监测数据，对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测，包括：
获取预设模型；
将所述第一预设时间段的所述多分量监测数据输入到所述预设模型中，以对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取预设模型，包括：
获取所述地震监测点处第四预设时间段的所述多分量监测数据；
以第五预设时间段为单位和第六预设时间段为步长，在所述第四预设时间段内滑动截取所述多分量监测数据，以依次获取n个所述第五预设时间段的所述多分量监测数据作为所述预设模型的测试样本，其中n为大于2的整数；将第1个至第n-1个所述测试样本构成训练集；
在所述第四预设时间段内，依次获取所述训练集中每个测试样本后的第七预设时间段的所述多分量监测数据作为所述预设模型的验证样本，并构成验证集；第p个所述验证样本用于验证第p个所述测试样本，其中，p为小于n的整数；
依据预设算法对所述训练集进行训练并通过所述验证集优化参数，已获得所述预设模型。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设算法包括SVM算法或Logistics算法。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第三预设时间段的所述多分量监测数据的获取方法，包括：
对所述第三预设时间段的所述多分量监测数据进行缺值补充；
按小时对所述第三预设时间段的所述多分量监测数据做均值统计；
标记地震前兆区间，所述地震前兆区间包括已发生地震之前获取的所述多分量监测数据。


6.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾勇，雍珊珊，王新安，张兴，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东;44