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J-GLOBAL ID：201802258014115948   整理番号：18A0205751

地震予測における地抵抗率データ処理法【JST・京大機械翻訳】

Processing methods for the observation data of georesistivity in earthquake prediction

著者 (3件)： Du Xuebin (中国蘭州730000 中国地震局蘭州地震研究所;中国蘭州730000 蘭州地球物理国家野外科学観測研究站) ,  Sun Junsong (中国蘭州730000 中国地震局蘭州地震研究所;中国蘭州730000 蘭州地球物理国家野外科学観測研究站) ,  Chen Junying (中国蘭州730000 中国地震局蘭州地震研究所;中国蘭州730000 蘭州地球物理国家野外科学観測研究站)
資料名： Dizhen Xuebao  (Dizhen Xuebao)
巻： 39  号： 4  ページ： 531-548  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0942A  ISSN： 0253-3782  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本文では、地抵抗率時系列データの常用処理方法、即ち、年変化法、無次元法、相対平均分散法と差分法の4種類の8種類の方法を紹介し、「九五」以来の元の方法の改良と新発展の方法を含む。各方法の原理、データ処理過程、異常分解能、異常指標と異常物理メカニズム及びデータ処理における不足を検討した。結果は以下を示した。(1)一般的に,効果的なデータ処理方法を用いて,オリジナルデータ曲線上の「弱い変化」異常を分析し,識別することができる。2)本文の8種類の方法の原理は簡明で、異常物理のメカニズムははっきりしているかはっきりしており、各方法の異常識別指標はそれぞれ明確、基本的に明確かつ定性であり、定性の異常は地震状況の判断において参考意義があるだけである。(3)年変化法と無次元法を用いることは通常地震の中期、短い異常を識別するのに用いられるが、相対的な平均分散法と差分法は通常、短い異常を識別するのに用いられる。(4)データ処理によって得られた異常は,オリジナルの曲線の「弱い変化」異常と調和している。5)時系列データの異常は地震の発生、発生過程と直接関係がある前兆異常ではなく、データ異常があるステーション付近では顕著な地震が発生しない。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *地震予知 ,  分解能 ,  差分法 ,  *地震 ,  *データ処理 ,  年変化 ,  定性分析 ,  *電気抵抗率
準シソーラス用語： 時系列データ ,  *データ処理法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： georesistivity ,  data processing method ,  principle ,  data abnormity ,  precursory anomaly

分類 (5件)： 開閉装置  (NB09030I) ,  脂肪族ハロゲン化合物  (CF03050P) ,  圧縮点火機関  (PB02030N) ,  放射伝達,放射変調  (BD03080P) ,  火花点火機関  (PB02020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 地震予測 ,  抵抗率 ,  データ処理法