CN108845348B - 用于地震预报的前兆数据处理方法、地震预报方法和系统 - Google Patents

Abstract

用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和系统，涉及灾害预警领域，通过在预监测区域布设地震前兆监测点监测所述地震前兆监测点处因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性，进而获得与因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性相关的测量数据，对测量数据进行统计，依据统计结果对预监测区域进行地震预报。由于创新的提出对因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性进行监测，实现对地震的全天候监测和数据的实时更新，通过对数据的分析能够及时对地震发生的危险发出预报。使其震中区域的人们提前开始采取避险措施，减少广大人民群众的人员伤亡及财产损失。

Description

用于地震预报的前兆数据处理方法、地震预报方法和系统

技术领域

本发明涉及灾害预警领域，具体涉及用于地震预报的前兆数据处理方法、地震预报方法和系统。

背景技术

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。

发明内容

本申请提供一种用于地震预报的前兆数据处理方法、地震预报方法和系统，解决现有技术中地震预报的不足。

根据第一方面，一种实施例中提供一种用于地震预报的前兆数据处理方法，所述方法包括：

获取预监测区域中地震前兆监测点处不同时间的测量数据，所述测量数据与地震前兆监测点处因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性相关；

对所述测量数据进行统计，依据统计结果获取条带区域的分布；

依据所述条带区域的分布对所述预监测区域进行地震预测。

根据第二方面，一种实施例中提供一种地震预报系统，所述系统包括：

地震前兆监测装置，用于获取预监测区域中地震前兆监测点处不同时间的测量数据，所述测量数据与地震前兆监测点处因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性相关；

处理器，用于接收所述地震前兆监测装置输出的测量数据，并对所述测量数据进行统计，依据统计结果获取条带区域的分布；依据所述条带区域的分布对所述预监测区域进行地震预测。

地震预报装置，用于接收所述处理器输出的地震预测结果，并对预监测区域进行地震预报。

根据第三方面，一种实施例中提供一种地震预报方法，所述方法包括：

在预监测区域布设地震前兆监测点；

对所述地震前兆监测点处因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性进行监测，并输出与所述变化特性相关的测量数据；

采用第一方面所述的前兆数据处理方法分析所述测量数据。

依据上述实施例的一种用于地震预报的前兆数据处理方法、地震预报方法和系统，由于创新的提出对因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性进行监测，实现对地震的预报，能够及时对发生地震的危险发出预警。

附图说明

图1为地球围绕太阳公转和自转的示意图；

图2为地球地理经纬线与相关联动关系的经纬线示意图；

图3为一种实施例的地震预报系统的结构示意图；

图4为一种实施例中地下溢出带电粒子监测装置的结构示意图；

图5为一种实施例中地震预报的流程图；

图6为一种实施例的预监测区域的地震前兆监测点设置分布图；

图7为一种实施例中带电粒子在日周期的波动特性曲线；

图8为依据统计结果获取的具有联动性的条带区域分布示意图；

图9为一预地震区域中地震前兆监测点提取出的临震特征波动；

图10为预地震区域横向和纵向分布的条带区域内各个地震前兆监测点的分布示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。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点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接（联接）。

地震的前兆异常在震中区域附近是明显的、显著的，前兆分量包括流体异常、形变异常、电磁异常等。在距离震中越远的地方，异常是弱的，大多情况下是没有异常的。我国“数字地震观测网络”工程，有40台分量钻孔应变仪、60多台钻孔应变仪。在5.12汶川地震中，全国100多台钻孔应变仪中只有离汶川震中最近的记录到了明显的应变前兆异常，表明大地震应变前兆确实有近距性或定域性——明显的强震前兆异常只发生在震中及其附近地区，稍远处的仪器就记录不到应变异常；反之，只要在强震震源或临近地区布设有观测仪器，就能观测到强震孕育的应变变化过程。这样的结论是基于现有的前兆异常观测和地震学理论得到的。地震学理论关于地震的成因和机理学说包括断层说（1911年），板块构造说（1960s），它们均是从断裂带、板块碰撞挤压俯冲带和地缝合线寻找地震成因，即从板块的相互运动中寻找原因和预测思路。它们认为板块间的作用力（即构造力）传递至板块内部，致使板块内部也积累应力而变形错位滑动蠕滑等而消耗掉应力或者没消耗就以地震形式释放。因此，由于局部板块的运动而导致的地震，必然只会在局部区域释放异常信号，而其他区域是不会有震前异常存在。但是，根据多分量地震监测系统AETA近几年的观测，申请人认为不只板块运动是地震产生的根源，其地球的内部活动冲击地壳板块运动也是地震产生的根源。地球的内部活动是指随着地球的自转、公转等复合的日周期运转时，地幔熔融物质对地壳的冲击。

如图1所示，为地球围绕太阳公转和自转的示意图，其中包括太阳11和地球12，地球12以自转轴21自转并同时沿公转轨道围绕太阳11公转。地球12的构成包括地核、底壳和地幔，其中地幔中的熔融物质在地球12的公转和自转的离心作用力的联合作用下，会对地壳产生冲击，这是一种正常的地球自身运动。如图2所示，为地球地理经纬线与相关联动关系的经纬线示意图，包括地球地理地轴21、地球的地理经纬线22和相关联动关系的经纬线23。其中相关联动关系的经纬线23是指地幔熔融物质在地球自转和公转复合离心力作用的运动轨迹。伴随熔融物质喷发过程会导致地表物理场、化学场的变化。通过针对这些变化的监测，得出这种变化活动沿相关联动关系的经纬线方向产生影响，其影响范围是以带状分布，可达几百甚至几千公里。

在本发明实施例中，先在预监测的地区设置多个地震前兆监测点，由多个地震前兆监测点构建一个监测网，地震前兆监测点用于监测地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化。通过对监测网内所有测量数据的分析处理，评估出预监测区域的地震的活跃性，实现对地震时间、地震地点和震级的地震三要素的预测。

实施例一：

请参考图3，为一种实施例的地震预报系统的结构示意图，该地震预报系统包括地震前兆监测装置100、处理器200和地震预报装置300。在预监测的地区设置多个地震前兆监测点，每个地震前兆监测点都设置有地震前兆监测装置100用于获取预监测区域中地震前兆监测点处不同时间的测量数据，测量数据与地震前兆监测点处因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性相关。处理器200用于接收地震前兆监测装置100输出的测量数据，并对测量数据进行统计，依据统计结果获取出现地震前兆特性的地震前兆监测点，并将获取的这些地震前兆监测点按相关联动关系的经纬线方向进行分类，依据分类结果获得具有联动性的条带区域，根据条带区域的分布确认预地震区域。在依据预地震区域内震前兆监测点的测量数据，获得预发生地震地区的震级和时间。地震预报装置300用于接收处理器200输出的预地震区域和震级、地震发生时间，并对预监测区域进行地震风险预报。

在本实施例中，地震前兆监测装置100采用地下溢出带电粒子监测装置。我们知道在地幔顶部还存在一个软流层，是放射性物质集中的地方，由于放射性物质分裂的结果，会有带电粒子从地壳表面溢出，伴随熔融物质喷发过程会导致地表物理场、化学场的变化，带电粒子会从地壳裂缝中穿过并从地表释放出去。地下溢出的带电粒子直接的反应了在地球自转、公转等复合的日周期运转下地幔熔融物质对地壳的冲击。地下溢出的带电粒子特性直接反应出熔融物质对地壳的冲击程度。这种冲击随着地球日周期的复合运转的变化而变化，体现在地下溢出的带电粒子特性的变化上。由此我们提出通过监测地下溢出的带电粒子来进行预监测区域中因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性。其中，带电粒子是带有电荷的微粒，可被地下溢出带电粒子监测装置所监测，具体可包括高能粒子、游离状态的粒子、重带电粒子（例如a粒子和裂变碎片）和轻带电粒子（例如快电子和b粒子）等。地下溢出带电粒子监测装置具体包括能量转换器和信号采集电路。能量转换器用于将地下溢出的带电粒子转变为电信号，信号采集电路是用于将能量转换器接收的电信号经放大、鉴别、记录，进行对比测量，从而得到带电粒子的计数率和能量分布等特性。带电粒子的特性还包括带电粒子的浓度、质荷比、溢出速度和粒子密度等。具体可采用电磁测量法、电导率测量法和光学测量法进行监测所述带点粒子的特性。电磁测量法是根据带电粒子穿过闭合线圈时，在闭合线圈中会产生感应电信号的原理。通过监测闭合线圈产生的感应电信号就可以获得穿过闭合线圈带电粒子的特性。光学测量法是根据带电粒子进入闪烁体，与之发生相互作用，闪烁体吸收带电粒子能量而使原子、分子电离和激发，受激原子和分子退激时发射荧光光子，利用反射物和光导将闪烁光子尽可能多地收集到光电倍增管的光阴极上，由于光电效应，光子在光阴极上击出光电子，光电子在光电倍增管中倍增，进而电子流在阳极负载上产生电信号，在利用信号采集电路记录和分析电信号。电导率测量法是采用电容器收集带电粒子，根据电容电信号的变化来评估地下溢出带电粒子的特性。

如图4所示，为一种实施例中地下溢出带电粒子监测装置的结构示意图。本实施例中采用的地下溢出带电粒子监测装置包括永磁磁芯104、线圈103和信号采集电路105。永磁磁芯104有磁性，其磁性分布如磁力线102所示。线圈103缠绕在永磁磁芯104外周，线圈103的两端分别连接信号采集电路105的输入端。线圈103内部空间被地下溢出带电粒子101穿过时产生感应信号。信号采集电路105用于采集线圈103产生的感应电信号。永磁磁芯104的作用是增加线圈103的磁导率，使信号采集电路105更易于获得线圈103中的感应电信号。依据的原理是带电粒子通过线圈时，线圈中会产生感应电信号。磁导率是表征磁介质磁性的物理量，表示在空间或在永磁磁芯空间中的线圈流过电流后产生磁通的阻力或者是其在磁场中导通磁力线的能力。将本实施例中的地下溢出带电粒子监测装置放置于监测点，优选的将线圈103基本垂直于地表面放置，也就是永磁磁芯104的轴心垂直于地表面。由于地下溢出的带电粒子是近乎垂直于地面溢出的，线圈103基本垂直于地表面放置会有最大数量的溢出带电粒子穿过线圈103的内部空间。线圈103内部空间被地下溢出带电粒子101穿过时产生感应信号，感应电信号具体可以是感应电流，信号采集电路105采集线圈103内的电流信号，并记录电流信号的方向和大小。根据电流信号的方向和大小及线圈103匝数、带电粒子切割磁力线面积等参数就可以换算出地下溢出带电粒子的特性。如带电粒子的电性和溢出速度、粒子密度等特性。因而信号采集电路105采集的感应电流的大小，即电流值数据，就可以反应地下溢出带电粒子的特性。采集的电流值数据就是与带电粒子的特性相关，进而与因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性相关。

基于上述地震预报系统对预监测区域进行地震监测和预报，其具体流程如图5所示，包括以下步骤：

步骤201、在预监测区域布设地震前兆监测点。

如图6所示，为一种实施例的预监测区域的地震前兆监测点设置分布图，图中预监测区域701内布设多个地震前兆监测点702，从而在预监测区域701中搭建起地震前兆监测网。具体是在大区域范围内，例如在500km-1000km半径范围内密集布设地震前兆监测点702，布设的地震前兆监测点702间距小于50km，优选在20-30km之间，构成大区域监测网。布设地震前兆监测点702的密度越高越有助于提高地震预报的精度。各个地震前兆监测点702的排列按纵向线708和横向线709两个方向分布，其纵向线708和横向线709的方向与相关联动关系的经纬线方向一致，即纵向线708的排列方向是相关联动关系的经线方向（大致为地球地理方位的西南——东北方向），横向线709的排列方向是相关联动关系的纬线方向（大致为地球地理方位的西北——东南方向）。预监测区域701优选在历史上发生过大地震的区域,尤其是近百年发生过7.0级以上的地震区域和/或预监测区域内海拔落差大于400米以上的地形过渡区域和/或有断裂带分布的区域。

步骤202、对地震前兆监测点处地下溢出的带电粒子进行监测。

是应用地下溢出带电粒子监测装置进行监测，同一地震前兆监测点可设置多个带电粒子监测装置，同一地震前兆监测点的地下溢出带电粒子监测装置的布设方法可采用步骤201所述的方法布设。各个地震前兆监测点的多个地下溢出带电粒子监测装置同时对地表下溢出的带电粒子进行监测。

步骤203、获取预监测区域中地震前兆监测点处不同时间的测量数据，测量数据与地震前兆监测点处地下溢出的带电粒子的特性相关，进而与因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性相关。

具体可利用电子测量仪器或信号采集电路记录由带电粒子的特性引起的电信号，进而获取与地下溢出带电粒子特征相关的测量数据。

步骤204、对地震前兆监测点获取的测量数据进行统计，依据统计结果获取具有联动性的条带区域。

具有联动性的条带区域是依据预监测区域内各个地震前兆监测点获得的测量数据变化特性的统计值的一致性进行划分的。测量数据变化特性的统计值是预监测区域中各个地震前兆监测点当前时刻的测量数据与前一时刻的测量数据之间的差异，或者预设时间点的测量数据的差异，或者预设时间段的测量数据的时域变化曲线的差异，或者当前时间段对应的测量数据的时域变化曲线与前一时间段对应的测量数据的时域变化曲线之间的差异。条带区域具有联动性是指同一条带区域的测量数据变化特性的统计值具有一致性。具体是对测量地震前兆监测点获取的测量数据进行统计，可将当前获取的测量数据按获取时间生成时域变化曲线，将当前的时域变化曲线与之前获得的测量数据的时域变化曲线进行比较，获得所述表征测量数据相对于之前的测量数据变化特性的统计值。对测量数据进行统计包括对预设时间点的测量数据、预设时间段的测量数据、达到预设测量数据的时间数据和表征测量数据的周期特性的时间数据等进行统计。表征测量数据的周期特性的时间数据包括测量数据周期性变化的周期、测量数据周期性变化的起始时间数据、测量数据大于和/或小于预设测量数据的起始时间和持续时间的时间数据等。采用波动程度算法分析测量数据，依据测量数据分析后的结果获取所述测量数据的时域变化曲线。由于地下溢出带电粒子的特性直接的反应了在地球自转、公转等复合的日周期运转下地幔熔融物质对地壳的冲击。这是一种正常的地球运动，也是地震的成因。带电粒子特性数据则代表着熔融物质对地壳的冲击程度，这种冲击随着地球日周期的复合运转的变化而变化，体现在带电粒子特性的变化上包括日周期的波动特性、低点时间偏移、高点时间偏移、波动幅值的增减等。

具体是依据测量数据的时域变化，绘制时域变化曲线。通过时域变化曲线体现带电粒子在日周期的波动、低点时间偏移、高点时间偏移、波动幅值的增减等特性。如图7所示，为一种实施例中带电粒子在日周期的波动特性曲线，日周期的波动曲线的横坐标是以天为单位，其曲线反应的是带电粒子的浓度特性在时域的周期性变化，其中升高箭头801表示在时间19：10-19：18之间日周期的波动特性曲线由低点变到高点，降低箭头802表示在时间5：00-5：12之间日周期的波动特性曲线由高点变到低点。经监测地下溢出带电粒子的质荷比、溢出速度和粒子密度等特性都有如图7所示的周期性变化的特征。由曲线可知，地表的带电粒子的特性是日落时19：10升高，日升时05：00降低，其升高和/或降低的起止时间及升高到最高点和降低到最低点所用的时间都相对固定。就可以根据曲线的变化，实现对预监测区域的地震活跃度进行监测。时域变化曲线可以是测量数据周期性曲线、变化时间点测量数据曲线和/或单位时间段测量数据曲线。测量数据周期性曲线可以是如图7所示的测量数据时域变化曲线图。变化时间点曲线是指带电粒子的特性发生变化的时间点的曲线，例如与带电粒子的特性相关的测量数据达到最大值或最小值时的时间点的曲线，具体可取图7中测量数据达到最大值和/或最小值的时间曲线；当地日升和/或日落的时间与带电粒子的特性相关的测量数据对应的数据曲线，具体可取图7中测量数据时域变化曲线的日升和/或日落时测量数据的数据曲线；与带电粒子的特性相关的测量数据开始升高和/或降低点的时间曲线，具体可取图7中测量数据时域变化曲线的测量数据开始升高和/或降低点的时间曲线。单位时间变化量曲线指设定单位时间内与带电粒子的特性相关的测量数据变化的数据曲线，即设定的单位时间内带电粒子的特性的变化值为纵坐标的时域曲线，例如取图7中测量数据时域变化曲线的波峰或波谷持续时间的时域曲线，或如取图7中测量数据周期变化所需时间的曲线图，或如取图7中曲线测量数据由波谷到波峰或由波峰到波谷所需时间的曲线图。

进一步，采用波动程度算法分析测量数据时，可以是依据数据数值的时域幅值变化和频域频率变化等所得量的时域特征或频域特征的一致性来进行监测。

如图8所示，为依据统计结果获取的具有联动性的条带区域分布示意图，条带区域分纵向703和横向704两个方向延伸，条带区域是指具有联动性的各个地震前兆监测点覆盖区域所构成的带状区域，大体呈直线延伸分布，因地形地质差异其局部有歪曲和/或宽度范围的变化。条带区域的长度可延伸至几百甚至几千公里，其宽度范围为30公里左右。条带区域的划分是依据各个地震前兆监测点监测到的地下溢出带电粒子的特性变化的一致性得到的。例如，图8所示中，纵向703的条带区域范围内的各个地震前兆监测点获得如图7所示的测量数据时域变化曲线图具有一致性，则认为此条带区域范围具有联动性，依此划分出此纵向703的条带区域的分布。

进一步，条带区域的分布可依据当发生地震（优选大于5级地震）时，预监测区域701范围内各个地震前兆监测点获得的如图7所示的测量数据时域变化曲线图的一致性来判断各个地震前兆监测点702的位置是否属于同一条带区域。

步骤205、依据具有联动性的条带区域的分布，获取预地震区域。

如图8所示，其中地震前兆监测点705所在地区为地震危险区域。即任意两条相交的具有联动性的条带区域的重叠区域即为预地震区域。

步骤206、依据预地震区域内地震前兆监测点获取的测量数据变化的波动，对地震预发生的时间进行预测。

测量数据变化的波动是当前时刻的测量数据与前一时刻的测量数据之间的差异，或者预设时间点的测量数据的差异，或者预设时间段的测量数据的时域变化曲线的差异，或者当前时间段对应的测量数据的时域变化曲线与前一时间段对应的测量数据的时域变化曲线之间的差异。对预地震区域范围内的监测点的测量数据进行分析，获取表征测量数据相对于之前的测量数据变化特性的统计值。将当前获取的统计值与之前的统计值进行比较，获取测量数据的变化的波动。将测量数据的变化的波动与临震特征波动进行比较，获取预地震区域的地震发生时间。如图7所示，与带电粒子的特性相关的测量数据的时域曲线是一种与当地日升日落同步变化，且白天幅值低，晚上幅值高的特征波形，本申请命名为SRSS波。临震特征波动是SRSS波的一种特殊波形，其获得方法是：

a）、在地震后或地震进行中的区域设定监测点。

b）、对监测点处地下溢出的带电粒子进行监测，并输出与带电粒子的特性相关的测量数据。

c)、对所述测量数据进行统计，依据统计结果获取统计值。

d)、将当前的统计值与之前的统计值进行比较，依据比较结果获取表征测量数据的变化的波动。

以上临震特征波动的获取方法可以采用主成分分析方法、滑动四分位距法、时间序列算法和人工免疫算法分析测量数据。主成分分析方法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分，使问题简单化，同时得到的结果更加科学有效的数据信息。滑动四分位法是数据统计的一种分析方法，简单地说，就是将全部数据从小到大排列，正好排列在前1/4 位置上的数（也就是25%位置上的数）叫做第一四分位数，排在后1/4 位置上的数（也就是75%位置上的数）叫做第三四分位数，排列在中间位置的数（也就是50%位置上的数）叫做第二四分位数，也就是中位数值。时间序列算法是将随机数据依时间先后排成序列的，故称为时间序列，它包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。人工免疫算法是一种具有生成+检测的迭代过程的搜索算法，从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。

SRSS波的波形代表地幔与地壳的运转进入互锁状态，一旦这种互锁状态解除，则会发生地震。如图7所示的波形即为SRSS波的波形，当出现这种波形代表地幔与地壳的运转进入互锁状态，如果监测到这种SRSS波形发生变化，并且出现临震特征波动就表示将要发生地震。地震时间的预报是从预监测区域的监测点的地下溢出带电粒子的特性相关的测量数据的变化的波动中提取到SRSS波，该SRSS波中一旦出现临震特征波动，则在之后的1~5天内将发生地震。针对震中附近监测点的SRSS波形进行临震特征波动的提取，一旦提取出临震特征波动，在1~5天内则地震会发生，进而实现地震发生时间的预报。如图9所示，为一预地震区域中地震前兆监测点提取出的临震特征波动，其中横坐标是时间（单位是天，其数值是测量该波动值得日期），纵坐标为发生该波动的具体时间（00：00-23：59），灰度值表示发生波动的强度。该图示中的波动强度分40个等级，灰度越暗就表示波动的等级越高，就说明波动幅度越大。图9中所示的灰度带即为临震异常条带，直接反映出临震特征波动。当连续3天或3天以上在每一天某一固定时间点该地震前兆监测点都能监测到临震特征波动，就会形成如图9所示，在7月31号-8月30号之间出现一个渐变的条带，即为临震异常条带。当出现这种临震异常条带，该地震前兆监测点的预地震区域就会在未来的1-5天内发生地震。

步骤207、依据预地震区域所在的具有联动性的条带区域内各个地震前兆监测点的测量数据变化的波动，对预地震区域预发生的地震的震级进行预测。

地震级数的预报是依据预地震区域所在的横向和纵向分布的条带区域内各个地震前兆监测点获取的测量数据变化的波动与历史上出现地震区域监测的SRSS波的波动进行比较获得的。如图10所示，为预地震区域横向和纵向分布的条带区域内各个地震前兆监测点的分布示意图，其中预地震区域710中的地震前兆监测点监测到临震异常条带，将该地震前兆监测点所在的横向分布的条带区域内各个地震前兆监测点706和纵向分布的条带区域内各个地震前兆监测点707所监测到的SRSS波数据进行评估，并对各个地震前兆监测点波动的幅度高低进行统计分析，最终给出地震震级的预测。具体可依据预地震区域所在的横向和纵向分布的条带区域内各个地震前兆监测点出现SRSS波监测点的带电粒子特性的测量数据的变化的波动与历史上出现地震区域监测的SRSS波进行比较，依据历史上出现地震的地震级数进行地震级数的预测。还可依据相同或相近的经纬线上历史发生过地震区域的监测点获得的SRSS波用于地震级数的预报。其中，相同或相近经纬线监测点可以指的是在中国境内历史大震区（7.0级及以上地震震中区域），包括河北唐山、四川汶川、四川西昌冕宁、云南通海、青海海原、甘肃古浪等地。历史大震区由于大地震的发生，使得地幔与地壳之间的通道已经打通，对于地幔对地壳的冲击感知更加灵敏，有助于我们分析危险区域的地震风险和震级预测。

步骤208、将预地震区域、震级和地震发生时间等信息生成地震预报卡，并将地震预报卡提交到相关政府部门。

基于以上实施例，通过在预监测区域布设地震前兆监测点，获取地震前兆监测点地下溢出带电粒子的特性相关测量数据，并对测量数据进行统计，依据统计结果对这些地震前兆监测点按相关联动关系的经纬线方向进行分类，依据分类结果获得具有联动性的条带区域，根据条带区域的分布确认预地震区域。在依据预地震区域内震前兆监测点的测量数据，获得预发生地震地区的震级和时间。由于创新的提出对监测地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化的特性进行监测，实现对地震的全天候监测和数据的实时更新，通过对数据的分析能够及时对地震发生的危险发出预警。使其震中区域的人们提前开始采取避险措施，减少广大人民群众的人员伤亡及财产损失。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (9)

1.一种用于地震预报的前兆数据处理方法，其特征在于，包括：

获取预监测区域中地震前兆监测点处不同时间的测量数据，所述测量数据与地下溢出带电粒子的特性相关；获取所述地下溢出带电粒子的特性包括：

采用光学测量法获取所述带电粒子的特性；所述光学测量法是根据带电粒子进入闪烁体，与之发生相互作用，闪烁体吸收带电粒子能量而使原子、分子电离和激发，受激原子和分子退激时发射荧光光子，利用反射物和光导将闪烁光子收集到光电倍增管的光阴极上，由于光电效应，光子在光阴极上击出光电子，光电子在光电倍增管中倍增，进而电子流在阳极负载上产生电信号，记录和分析所述电信号以获取所述地下溢出带电粒子的特性；对所述测量数据进行统计，依据统计结果获取条带区域的分布；

依据所述条带区域的分布对所述预监测区域进行地震预测；

所述依据所述条带区域的分布对所述预监测区域进行地震预测，包括：

确定任意两条相交的具有联动性的所述条带区域的重叠区域为预地震区域；所述条带区域是依据预监测区域内各个地震前兆监测点获得的测量数据变化特性的统计值的一致性进行划分；

依据所述预地震区域内地震前兆监测点获取的测量数据变化的波动，对预地震区域的地震时间进行预测；所述测量数据变化的波动包括所述带电粒子的浓度在升高和/或降低的起止时间及升高到最高点和降低到最低点时间的变化的波动。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述测量数据变化特性的统计值是预监测区域中各个地震前兆监测点当前时刻的测量数据与前一时刻的测量数据之间的差异，或者预设时间点的测量数据的差异，或者预设时间段的测量数据的时域变化曲线的差异，或者当前时间段对应的测量数据的时域变化曲线与前一时间段对应的测量数据的时域变化曲线之间的差异。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量数据变化的波动是当前时刻的测量数据与前一时刻的测量数据之间的差异，或者预设时间点的测量数据的差异，或者预设时间段的测量数据的时域变化曲线的差异，或者当前时间段对应的测量数据的时域变化曲线与前一时间段对应的测量数据的时域变化曲线之间的差异。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述预地震区域内地震前兆监测点获取的测量数据变化的波动，对地震预发生的时间进行预测包括：

将所述测量数据的变化的波动与临震特征波动进行比较，获取预地震区域的地震发生时间。

5.如权利要求3或者4所述的方法，其特征在于，还包括：

依据预地震区域所在的所述条带区域内各个地震前兆监测点的测量数据变化的波动，对预地震区域预发生的地震的震级进行预测。

6.一种地震预报系统，其特征在于，用于应用如权利要求1-5中任一项所述的方法，所述地震预报系统包括：

地震前兆监测装置，用于获取预监测区域中地震前兆监测点处不同时间的测量数据，所述测量数据与地下溢出带电粒子的特性相关；

处理器，用于接收所述地震前兆监测装置输出的测量数据，并对所述测量数据进行统计，依据统计结果获取条带区域的分布；依据所述条带区域的分布对所述预监测区域进行地震预测；

所述依据所述条带区域的分布对所述预监测区域进行地震预测，包括：

确定任意两条相交的具有联动性的所述条带区域的重叠区域为预地震区域；所述条带区域是依据预监测区域内各个地震前兆监测点获得的测量数据变化特性的统计值的一致性进行划分；

依据所述预地震区域内地震前兆监测点获取的测量数据变化的波动，对预地震区域的地震时间进行预测；所述测量数据变化的波动包括所述带电粒子的浓度在升高和/或降低的起止时间及升高到最高点和降低到最低点时间的变化的波动；

地震预报装置，用于接收所述处理器输出的地震预测结果，并对预监测区域进行地震预报。

7.一种用于地震预报的监测装置，其特征在于包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

8.一种地震预报方法，其特征在于，包括：

在预监测区域布设地震前兆监测点；对所述地震前兆监测点处因地下溢出带电粒子的特性进行监测，并输出与所述变化特性相关的测量数据；

采用如权利要求1-5任一项所述的前兆数据处理方法分析所述测量数据。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。