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J-GLOBAL ID：201802275639002056   整理番号：18A0400688

災害地震事象の早期検出のためのGPS時系列のフラクタル解析【Powered by NICT】

Fractal analysis of GPS time series for early detection of disastrous seismic events

著者 (3件)： Filatov Denis M. (Sceptica Scientific Ltd, Carpenter Court, 1 Maple Road, Bramhall, Stockport, Cheshire SK7 2DH, UK) ,  Filatov Denis M. (Institute of Physics of the Earth, Russian Academy of Sciences, 10-1 Bol’shaya Gruzinskaya St., Moscow, 123242, Russia) ,  Lyubushin Alexey A. (Institute of Physics of the Earth, Russian Academy of Sciences, 10-1 Bol’shaya Gruzinskaya St., Moscow, 123242, Russia)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 469  ページ： 718-730  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 開確率的力学系の挙動のカオス性を推定するための時系列のフラクタル解析の新しい方法を開発した。法は,従来のトレンド除去変動解析(DFA)法の改良である。物理的観点から両方法の解析から始め,従来のDFAと比較して新しい方法のより高い精度をもたらすそれらの間の差を実証した。,実際の力学系のカオス-地殻の尺度を推定するために開発した方法を適用して,著者らは,後者が臨界状態への転移の二つの異なる機構を示すことを明らかにした:第一の機構は既に他の動的系の多くの研究により知られているが,二番目のものは新しいものでは,以前に記述されていない。GPS時系列を用いて,地球の地殻の臨界状態の同定における開発された方法の効率を実証した。最後に,実用的に重要な課題を解決する方法を採用した:我々はカオス性の開発した計量は悲惨な地震事象の早期発見に利用でき,数値結果の詳細な議論,主題に関する他の研究の結果と一致することが示されるを提供するかを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 力学系 ,  動的系 ,  早期診断 ,  地殻 ,  *地震 ,  臨界 ,  カオス ,  地球 ,  *GPS
準シソーラス用語： *GPS【位置決め】 ,  トレンド除去変動解析 ,  *フラクタル解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的動力学系のフラクタル解析 ,  臨界状態 ,  カタストロフィーの前駆体 ,  カオス性の測定 ,  災害地震事象

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 災害 ,  地震 ,  事象 ,  早期 ,  GPS ,  時系列 ,  フラクタル解析