Feb7_2011_GR Gutenberg-Richter方程

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闲谈注意力指数之二

闲谈注意力指数之二

闲谈注意力指数之二——指数就是感受到的重要性[复制链接]天竺居士7主题8帖子89积分注册会员积分89发消息IP编辑禁止帖子电梯直达楼主发表于2015-3-31 14:37:50 | 只看该作者本帖最后由天竺居士于2015-3-31 14:58 编辑二十多岁的时候,我常会说这样的一句话:与人活得一样等于没活。

到了三十多岁,忽然有一天明白了一个道理:做普通人其实挺好的。

对于古典概型,一个事件发生的概率等于该事件包含的基本事件数k除以总的基本事件数n,即k/n。

一般来说,普通人都是淹没在分母里的n中了,而在分子里的往往不是普通人。

例如,普通人买彩票是不会中一等奖的,因为中奖的概率据说相当于一年之内被雷打死两次,但问题是每年总有一些人中奖的,这些中奖的人就是分子中的人。

不过别羡慕那些在分子里的人,因为在分母里的人虽然中不了大奖但也不会被雷劈死。

每天都会发生无数的事件,有些事件被人关注而有些事件则没人关注,被很多人关注的事件就是新闻。

然而,注意力是稀缺的资源,你不会同时关注所有的新闻,在你的心目中必定会很自然地给新闻的重要性排序,最重要的新闻就是你心目中的头条。

心目中的头条不一定就是新闻媒体中的头条。

媒体中的头条实际上是“小编”认为的大多数读者心目中的头条。

现在假设,你的排序与小编的排序一致,并且阅读一条新闻的时间恰好是一个单位,那么很自然地就会产生这样的一个问题:在n条新闻中任选一条新闻,你平均会在多长的时间以后阅读?这个问题并不难回答,因为如果该新闻的重要性排序是k,那么你就会在k-1个单位时间后开始阅读。

假设任给的一条新闻其序位在1到n中是等可能的,那么该新闻被阅读的平均等待时间是(n-1)/2。

然而,实际上的问题并没有这么简单,这是因为在你阅读的过程中会进一步发生很多的新闻事件,它随时会在媒体中更新,新事件的重要性既有可能排在所给事件的前面也有可能排在所给事件的后面。

问题的复杂性就此产生。

对于任何一个随机变量,人们最关心同时也是感受到最重要的指标无疑是均值。

发震时刻的确定和震中距的测定-xjl

发震时刻的确定和震中距的测定-xjl

查尔斯· 里克特(1900~1985年)
因为地震的大小变化范围很大,所以用对数来压 缩测量到的地震波振幅是很方便的。震级精确的定 义是:里氏震级ML是地震波最大振幅以10为底的 对数。这里地震仪是一种被称为伍德-安德森( Wood-Anderson)的特殊地震仪,其记录到的振幅 测量精度达到1‰毫米,自然周期是0.8s,阻尼系 数是0.8,最大放大倍数为2800。最大振幅可以从 有最大振幅的任何波形上取得。由于振幅随着传播 距离增大而减少,里克特选择距震中100千米的距 离为标准。按这个定义,对一个100千米处的地震 ,如果伍德-安德森地震仪记录到1厘米的峰值波振 幅(即1‰毫米的104倍),则震级为4。
加以说明,有:垂直向 (Z ),分为向上(c或u),
向下(d)水平向(H),分为向东(E ), 向西(W), 向南( S ),向北 (N);并以(c)、(E)、(N)为 正(+) 向,以(d)、(W)、( S)为负(一)向。 T:震相周期,以秒计算。
4.1.1 发震时刻、震源位置参数的测定
宏观与微观的震中位置(Epicentral location)概念有所不同。最早在地震振动或 破坏最强烈的地方圈一个区,称为极震区或 震中区(Epicentral region);有时包括的范围很 大。 近代地震学认为,地震是由于活动断层 的突然错动引起,那么宏观上所谓的震中区 ,就可能是沿地震断层线透到地面的地方, 因为这里的振动和破坏都是最重的。但这里 并不是真正的震中。
岩石破裂后未必将所积蓄的应变能全部 释放出来,而所释放的能量有多少转化 成地震波的能量传播出去,也没有固定 的比例,与应变能释放的快慢有关系。 地震波能量与释放的全部能量之比在0到 1/2之间,由能量释放的速度而定。

地震危险性分析的概率方法

地震危险性分析的概率方法

45 118
长江中游地震带 0
0
0
2
10
15
27
东南沿海地震带 0
3
7
22
29
30
91
台湾地震区
0
8
17
19
11
45
台西地震带
0
0
8
10
7
25
台东地震带
0
8
9
9
4
30
南海地震区
1
2
5
8
东部大陆总计
2
13
34 106 115 159 429
总计
2
22
53 130 126 159 492
中国西部地区潜在震源区个数
潜在震源区震级上限的确定
潜在震源区的震级上限根据该震源区的地震 活动性及地震构造特征来确定。具体有以下几 种方法: • 历史地震法 • 古地震法 • 活断层特征参数法
8.5
天山地震区
5
南天山地震带
1
中天山地震带
2
北天山地震带
0
阿尔泰地震带
2
青藏高原地震区
6
青藏高原南部地震亚区
3
藏中地震带
0
滇西南地震带
3
喜马拉雅地震带
3
青藏高原中部地震亚区
1
鲜水河‐滇东地震带
0
巴颜喀拉山地震带
1
青藏高原北部地震亚区
1
柴达木‐阿尔金地震带
0
六盘山‐祁连山地震带
1
龙门山地震带
0
西昆仑‐帕米尔地震亚区
12
139 46 93
891 145 746

岩石声发射b_值及其计算方法研究

岩石声发射b_值及其计算方法研究

·68·第8期张慧敏,等.大连自贸区岩质边坡稳定性评价在滑动面上边坡安全系数要根据极限平衡条件求得。

这时,安全系数等于总抗滑力比总滑动力如式(1)。

Fs=(CL+γV cosαtanφ)/γV sinα(1)式中:C代表岩土体的黏聚力,kPa;L表示滑动面的长度,m;γ表示边坡土体的容重,kn/m3;V代表岩体的体积,m3;α代表结构面的倾角,(°);φ表示内摩擦角,(°)[7]。

计算结果见表2,由表2可知,平面滑动法所得到的边坡安全系数与上述赤平投影法所得到的边坡稳定状态相符合,三段边坡均处于稳定状态。

需要注意的是,通过平面滑动法得到的BC段边坡安全系数结果接近规范规定结果,理论上边坡仍处于稳定状态,但在实际工程应用中,这种类型边坡需要做支护处理,下文中有提及支护建议。

5边坡防护建议现场调查发现,该段边坡长时间暴露在外,在风化作用以及雨水的冲刷作用下,仍然存在坍塌滑落的风险。

而大连地处季风气候区,夏季多突发性暴雨。

据统计,大连日最大降水量为247.2mm,在这种条件下非常容易引发滑坡、崩塌、泥石流等突发性地质灾害[5-6]。

研究区域内岩体破碎,发育有大量节理、裂隙,遇降雨后易形成坡面径流,雨水沿着岩石上部裂隙不断渗入,在此条件下岩体会发生软化导致岩体抗剪强度降低,为滑塌创造条件。

观察该段边坡岩土体的情况可以发现,这段边坡坡度较大且遭受风化剥蚀严重,决定采取喷锚支护作为边坡的防护手段。

5.1支护技术参数设置全场黏结锚杆,锚杆长度6m,间距3×3m,梅花型布置。

AB段边坡支护如图5所示。

表面喷C20混凝土,混凝土厚度10cm。

坡面设置泄水孔,间距3×3m。

施工时坡面表面将松动和凸出的岩体凿除。

坡顶和坡底各设置一道截水沟,截水沟截面面积500×500mm2。

5.2支护施工工序支护施工工序如下:首先,清理坡面上的孤石、危岩及破碎岩体,并清除坡面植被;其次,分层清理坡面,清理一层完毕后立即进行坡面钻孔,设置锚杆;最后,喷射混凝土,挂设钢筋网,张拉锚索,设置坡面泄水孔。

幂律曲线

幂律曲线

幂律分布最早知道二八法则,还是一本介绍犹太民族杰出人物的书,被称为犹太法则。

说犹太人跟钱打交道较其他民族多,很早就知道了这个世界上是80%的人把钱借给了20%的会钱生钱的人,而且论据之一居然是人体80%是由水组成,只有20%为其他关键物质;另一论据是空气80%由氮气构成,只有20%包括氧气在内的其他气体。

这些固然都是颇有趣的现象,但一直未能上升到理论的高度。

1:幂律即Power law是系统科学中一个常见的现象经济学财富分布满足Pareto Power law tail分布,语言中有词频的幂律分布,城市规模和数量满足幂律分布,音乐中有f分之1噪音(幂律分布)……。

通常人们理解幂律分布就是所谓的马太效应,二八原则,即少数人聚集了大量的财富,而大多数人的财富数量都很小,因为胜者通吃的原则。

股市中有80%的投资者只想着怎么赚钱,仅有20%的投资者考虑到赔钱时的应变策略。

但结果是只有那20%投资者能长期盈利,而80%投资者却常常赔钱。

20%赚钱的人掌握了市场中80%正确的有价值信息,而80%赔钱的人因为各种原因没有用心收集资讯;当80%人看好后市时,股市已接近短期头部,当80%人看空后市时,股市已接近短期底部。

只有20%的人可以做到铲底逃顶,80%人是在股价处于半山腰时买卖的。

券商的80%佣金是来自于20%短线客的交易,股民的80%收益却来自于20%的交易次数。

因此,除非有娴熟的短线投资技巧,否则不要去贸然参与短线交易。

只占市场20%的大盘指标股对指数的升降起到80%作用,在研判大盘走向时,要密切关注这些指标股的表现。

一轮行情只有20%的个股能成为黑马,80%个股会随大盘起伏。

80%投资者会和黑马失之交臂,但仅20%的投资者与黑马有一面之缘,能够真正骑稳黑马的更是少之又少。

有80%投资利润来自于20%的投资个股,其余20%投资利润来自于80%的投资个股。

投资收益有80%来自于20%笔交易,其余80%笔交易只能带来20%的利润。

采矿地球物理02地球物理基础

采矿地球物理02地球物理基础
水圈也有它自己的形成和演化过程。早期的海水 是大气圈中水蒸汽的凝结物,因此,原始的水圈基本上 是淡水。但是由于大气圈中富含二氧化碳而使海水具有 较大的酸性。从原始的淡海水变成今天的咸海水,有一 个逐渐的咸化过程。
28
中国矿业大学
China University of Mining & Technology
China University of Mining & Technology
地壳仅占地球体积的0.8%左右, 地幔约占83%, 地核约占16%, 地 核 密 度 大 , 质 量 约 占 地 球 质 量 的 31 % , 地 幔 为 68.5%左右,地壳仅约0.5%。
22
中国矿业大学
China University of Mining & Technology
元素
占地壳重 占整个地

球重量


元素
占地壳重 占整个地

球重量


氧(O)
46.0
27.8 钙(Ca) 5.30
0.61
硅(Si) 26.2
12.6 镁(Mg) 2.90
17.0
铝(Al) 8.32
0.44 钠(Na) 2.22
0.14
铁(Fe) 5.58
35.4
钾(K)
1.73
0.07
21
中国矿业大学
F层的深度范围是4980~5120km,是内外核的过 渡带。
17
中国矿业大学
China University of Mining & Technology
G层也叫内核,其速度变化非常小,平均值约为 11.2km/s。近代研究表明,在内核中又出现S波。

巴基斯坦Koto水电站工程引水隧洞围岩地质分类与研究


Koto 水电站工程为背景,通过对 RMR 分类法对围岩进行岩体质量分类和稳定性评价,并与 HC 围岩分类结果进行
对比分析和综合评定,阐述这一技术在高地应: 隧洞; 围岩地质; RMR 分类法; HC 围岩分类; 应用效果; Koto 水电站
中图分类号: TV554
第 33 卷 第 3 期 2018 年 6 月
资源信息与工程
Vol.33 №3 June 2018
巴 基 斯 坦 Koto 水 电 站 工 程 引 水 隧 洞 围 岩 地 质 分 类 与 研 究
吴锦华
( 重庆腾云工程咨询有限公司,重庆 400000)
摘 要: RMR 法作为国际上比较流行的围岩分级方法,其评判指标和适用范围有一定的局限性。 文章以巴基斯坦
隧洞沿线无滑坡、崩塌、危岩及泥石流等不良地质 现象。
隧洞围岩主要为花岗闪长岩。 岩石的风化程度不 同,无侧限抗压强度值相差较大,ZK36 取样深度为 5.5 ~ 5.66 m,无侧限抗压强度值为 54.3 MPa,属中硬岩,ZK37 取样深度为 17.38 ~ 17.60 m,无侧限抗压强度值为 187.2 MPa,属 坚 硬 岩。 花 岗 闪 长 岩 弹 性 模 量 试 验 成 果 为 84794.2 MPa,泊松比为 0.481,直剪试验成果:内摩擦角 φ = 25.4°,粘聚力 c = 0.044 MPa。
J14:倾向 240°,倾向 40°,裂隙间距大于 50 ~ 200 cm, 多石英岩脉充填,延伸长度 0.2 ~ 1.0 m。
隧洞沿线主要地下水为基岩裂隙水,主要赋存于花 岗闪 长 岩 节 理 与 风 化 裂 隙 中, 隧 洞 进 出 口 钻 孔 ZK36、 ZK37 中的岩石裂隙发育,且在 2 个孔的孔内均未测量到 地下水水位( ZK36 孔深 25 m、ZK37 孔深 40.0 m) ,说明靠 近隧洞进出口的岩体比较破碎,节理裂隙发育,透水性很 好,多属强透水体。

从弹簧滑块到地震预测_BK模型今昔谈

从弹簧滑块到地震预测:BK 模型今昔谈3吴忠良1,2, 陈运泰2(1 中国科学院研究生院 北京 100039)(2 中国地震局地球物理研究所 北京 100081)摘 要 Burridge -K nopoff 弹簧-滑块模型作为一个概念性的地震模型,自1967年提出以来一直为地震学家和物理学家所关注,对BK 模型的研究成为物理学与地震学之间的一个活跃的交叉领域.BK 模型的一些性质,例如确定性浑沌、自组织、孤立波,等等,能够为理解地震的性质和解决地震预测问题提供有用的线索.BK 模型与目前的一些悬而未决的复杂性物理问题的联系,使它不仅对地震研究,而且对更普遍的多体系统问题的研究,都有重要的影响.关键词 BK 模型,地震,地震预测,统计物理,复杂现象FR OM SPRING 2AN D 2B LOCK TO EARTHQUAKE PRE DICTION :ANINTR ODUCTION TO THE BURRI D GE 2KN OPOFF MODE LFOR THE PH YSICS OF EARTHQUAKESW U Zhong 2Liang1,2, CHE N Y un 2T ai2(1 G raduate School ,Chinese Academy o f Sciences ,100039 Beijing ,China )(2 Institute o f G eophysics ,China Seismological Bureau ,100081 Beijing ,China )Abstract The Burridge 2K nopoff (BK )spring 2block m odel as a conceptual m odel for the physics of earthquakes has attracted much attention am ong physicists and seism ologists since 1967,becom ing an active research subject in the in 2terdisciplinary approach to the physics of earthquakes.Certain characteristics of the BK m odel ,such as determ inistic chaos ,self 2organization ,and solitary waves ,am ong others ,provide heuristic clues to the understanding of the nature of earthquakes and shed light on the problem of earthquake prediction.Due to its connection w ith several outstanding problems in the physics of com plexity ,the BK m odel has had significant im pact not only on seism ology but also on the physics of multi 2body systems.K ey w ords BK m odel ,earthquake ,earthquake prediction ,statistical physics ,com plexity3 国家重点基础研究发展规划项目(批准号:G 1998040705);国家自然科学基金(批准号:NSFDY S 49725410)资助项目2002-03-01收到初稿,2002-05-13修回 通讯联系人,E 2mail :wuzl @ 新千年伊始,适逢克依利斯-博罗克(В.И.Кейлис- орок)院士80寿辰.为祝贺这位曾经对地球物理(尤其是计算地球物理)做出过诸多贡献的俄罗斯科学家的寿辰,《计算地球物理》系列丛书编辑一本纪念专号,特邀一些著名科学家撰稿.作为克依利斯-博罗克的老朋友,美国洛杉矶加州大学地球与行星物理研究所(IG PP ,UC LA )的诺波夫(L.K nopoff )教授也接到了邀请.出人意表的是,即使在这时,诺波夫也没忘“幽”老朋友一“默”:他提交的论文不但不涉及数学计算,而且题目偏偏是:“Rayleigh waves without cubic equations ”(“谈瑞利波而不用三次方程”).瑞利面波的性质的研究,是数学在地震学中的成功应用的一个经典范例.不用数学方程来阐述瑞利面波的性质,是一项很难完成的工作,除非对问题的物理本质有深刻的理解.看来,诺波夫的观点与一些物理学家(例如狄拉克和费曼)是相通的:只有不用数学或者用不太多的数学就能说清楚一个物理问题,才能说对这个问题有了真正的理解.问题是,这样的说法有是有的,能这样做的人却很少.所以,从一开始我们就多少有些担心:不用数学,能说清楚著名的伯里奇(Burridge )-诺波夫模型的故事吗?1 一个极为简单的地震模型表面上看,这个任务似乎并不难.伯里奇-诺波夫模型(BK 模型)是一个由弹簧和滑块组成的一维链(图1).滑块通过耦合弹簧互相连接,每一个滑块都通过加载弹簧与一个缓慢地运动着的板块连在一起,滑块与桌面之间存在摩擦.如果作用在一个滑块上的力达到最大静摩擦力,滑块就开始运动,直到动摩擦力的作用使它的运动停止.如果把滑块的运动看成是地震,那么这一模型就相当于地震学中的“弹性回跳”模型的一种高度简化的定量化———在“弹性回跳”模型中,地球的构造运动在地震断层上积累了应力(这里,地震断层既是应力相对集中的区域,又是较其周围的地球介质相对来说比较薄弱的区域),当积累起来的应力达到断层所能承受的最大应力时,就发生了地震.图1 弹簧-滑块模型其实,无须写出数学公式就会看出,如果只考虑耦合弹簧,便可得到一维情况下以差分形式表示的弹性动力学方程,由滑块质量和弹簧的弹性系数,可以给出弹性波的传播速度.但是这一模型中却有很多我们至今还不能完全理解的复杂性.事实上,作为一类简单的、概念性的地震模型,伯里奇-诺波夫模型在地震的物理学中的意义,多少有些类似于伊辛(Ising )模型或逾渗模型在临界现象的物理学中的意义.BK 模型是1967年提出的[1].在BK 模型刚刚提出的时候,计算机的应用还处于初级阶段,因此对这个模型的性质和意义还没有条件进行深入细致的研究.20世纪80年代,计算机在物理学和地震学中日益广泛的应用,以及物理学中对于分形、确定性系统中的混沌(deterministic chaos )、孤立子、临界现象、自组织临界性等问题的研究,使人们重新认识到BK 模型的价值.因此在沉寂了20年之后,BK 模型重新于20世纪80年代末引起物理学家和地震学家的关注.从20世纪80年代至今,在《物理评论》(Phys.Rev.)和《物理评论通讯》(Phys.Rev.Lett.)等主要的物理学刊物中发表的关于BK 模型及其“变种”的文章不下几十篇,例如文献[2]—[9],在地球物理类书刊中发表的结果更是不胜枚举.一些物理学家相信,对BK 模型中的复杂性的研究,可能有助于我们理解地震和地震预测问题的复杂性[10].更多的人则越来越感觉到,这一模型的意义可能并不限于地震.2 简单模型中的复杂性在工程问题和凝聚态物理问题的研究中,也有很多由弹簧元件和质量块体组成的模型.BK 模型在相当程度上也借鉴了这些模型,或者至少与这些模型不无相似之处.但是作为一个地震模型的BK 模型的特点之一,是引入了相当于地震的不稳定滑动的机制,在这一机制中扮演主要角色的是滑块与桌面之间的“摩擦”.不过,从能量消耗的角度说,在这个“摩擦”里,既包括克服把地震断层两侧的介质耦合在一起的力所做的功而造成的热消耗,即经典意义上的摩擦,也包括形成新的破裂面所需要消耗的能量(这是一种连续介质效应,在离散的差分模型中,只好把这一项也“交代”给“摩擦”),还包括由于地震波的辐射所损失的能量(在一维模型中,由于没有向系统之外“辐射”弹性波能量的渠道,这一效应也只能计入“摩擦”函数).这样写出的摩擦函数,通常是滑块运动的速度或者滑块的滑动位移的函数.静摩擦和动摩擦之间的切换则通常是突变式的,一旦作用在滑块上的外力达到最大静摩擦力,滑块就开始运动,静摩擦随之变成动摩擦.静摩擦和动摩擦之差,地震学中称为“动态应力降”,它是一个重要的地震参数.摩擦项的非线性导致了BK 模型的很多复杂的行为.稍微仔细地看一看BK 模型,就会发现它所涉及的物理内容并不像一般所想象的那样简单.实际上,BK 模型是与现代物理学中的一大类悬而未决的基本问题联系在一起的.如果把每一个滑块的动力学方程都写出来,就得到了一个描述整个系统的动力学行为的常微分方程组,其中摩擦项是非线性的.即使仅考虑两个滑块,这一系统中的确定性混沌就有很多值得深究的地方[11],而在研究地震时,通常需要考虑成千上万个滑块才行.事实上,目前,更多的研究者将与BK 模型有关的问题视为一个“软凝聚态”物理问题.这里所说的“软凝聚态”,是指物质中的各个基本单元之间的相互作用都是经典的,没有量子效应.这样的系统作为一个整体,具有很多目前仍未充分掌握和充分理解的复杂行为.在这里,地震问题与纳米物理中的一类理论问题非常相似.在BK模型中,如果只需要考虑几个滑块(比如3个滑块),那么用通常的处理动力系统的数学工具就可以解决很多问题(尽管也比较复杂).如果需要考虑的是非常多的(比如1023个)滑块,那么统计物理就可以发挥作用,此时系统的统计涨落可以很小.可是现在看来,在地震研究中,这两个优势都无法利用,地震学家要求我们考虑由“不多不少”的滑块所组成的系统(比如考虑105个滑块),这样的系统,才更能反映地震的“真实”情况.可是这样的系统中的很多性质,迄今尚不清楚.也许,连续介质力学方程的离散化带来了不必要的困难.那么回到连续介质行不行?答案是,也不行.因为在那里,我们碰到了一个现在还没有解决得很好的数学问题:运动边界的偏微分方程.所以,BK模型虽然简单,它所包含的物理内容却是“麻雀虽小,五脏俱全”的.人们经常问起的一个问题是,作为现代地球物理学的一个分支学科的地震学,己经有百余年的历史,为什么经过这样长时间的发展之后,地震预测仍是一个没有得到解决的问题?考虑一下BK模型的复杂性,地震预测问题的难度便可窥见一斑了.3 不仅仅是一个“玩具”BK模型的魅力在于,它不仅在理论上有着丰富的物理内容,而且更重要的是,它可以对地震学中的很多重要的观测现象的解释提供有用的线索,这些现象被认为是解决“地震是否能够预测”的科学问题的钥匙.但是这种想法只是20世纪90年代以后的想法.BK模型提出之后,大约有20年左右的时间并没有引起地震学家广泛的重视.原因之一是,这个模型似乎过于简单,许多人不认为这类理论“玩具”在地震学中会有多少实际应用价值.只是到了20世纪80年代末,统计物理中的一些思维方式,开始影响地震的物理学研究,人们的观念才开始发生变化,意识到这类简单的模型的一些性质,可能是具有普遍性的,把这些带有普遍性的性质研究清楚,对于研究更“真实”的系统非常有用.想一想BK模型与地震现象之间的联系,就会注意到在这个模型中有两个主要的时间尺度,或者说有两个主要的物理过程.一个是“慢过程”,就是一个地震断层上的构造应力通过板块运动的加载和周围的地震的发生不断地积累起来的过程;另一个是“快过程”,就是在一定的条件下,一个地震的滑动从起始到传播再到停止的过程.在地震学中,前者是地震孕育的过程,后者是地震发生的过程.BK模型的一个深刻之处在于,它指出了这两个过程在物理上是联系在一起的,并且给出了这种联系的也许是不能再简单的描述.下面我们分别就“慢时间”和“快时间”这两个时间尺度,给出目前在地震学中使用BK模型较多的讨论实际地震学问题的例子.一个是地震的能量-频度关系,另一个是地震破裂过程中的“自愈合脉冲”现象.311 地震的能量-频度关系地震学家很早就注意到,地震的能量和地震的频度之间,在一定的能量范围内,在双对数坐标图上,呈现出一个简单的斜率为负的线性关系,这一关系在地震学中称为古登堡(G utenberg)-里克特(Richter)关系[10,11].顺便说一句,我们通常使用的“里氏震级”,就是里克特提出的.理论上,震级与能量之间存在对数关系:震级增加1级,能量增加约30倍.实际上,大地震少,小地震多,这件事情并不出人意料,但是在地震大小和地震频度之间存在这样一个简单的对数线性反比关系,却不能不引起人们的思考.而且需要从物理上回答的问题是,为什么双对数图上的斜率不是1000,不是0.001,…,而“恰好”是2/3.G R关系是20世纪40年代提出的[12],在其后很长的时间里,地震学家并不十分理解这一定律的物理意义.20世纪70年代以来,越来越多的对于尺度不变性(标度律)的研究,使人们对这类关系更加关注.有趣的是,BK模型也可以在一定的能量范围内“产生”类似于G R关系的能量-频度分布,它的斜率(即“标度常数”)可以与观测结果进行比较,BK模型甚至还能很好地描述在一些情况下对G R关系的偏离.但是,目前争论较多的一个问题是,这种“类G R关系”究竟是系统内在的性质,还是由外在的几何条件(主要是静摩擦强度的分布)所决定的.这个问题所涉及的一个理论问题是,地震活动能否被描述成一种自组织临界现象[13,14].从计算物理的角度讲,这一问题所涉及的一个不完全是技术性的问题是,由有限的计算步骤和计算时间得到的BK模型的行为,究竟是它“真正的”长期行为,还是仅仅是一种暂态[5,7].关于这些问题,目前还在讨论之中.但现在看来,至少有一点可以讲的是,最初的自组织临界性(S OC)地震模型,在这方面的考虑显然是欠周到的.这类看上去像是数学游戏的问题,事实上在地震学中是非常有实际意义的.我们知道,对于现代的人类文明来说,地震属于一种小样本事件.人类所拥有的地震的样本数实在太小。

具有自组织相变的OFC模型和应用

Zhe Chang et al, Chinese Phys. C 41, 2017
SGR J1550–5418
Similar Scale-invariant Behaviors between
Soft Gamma-Ray Repeaters and an
Extreme Epoch from FRB 121102, Jun-Jie
具有自组织相变的OFC模型和应用
2023-05-22
地震与自组织临界现象
Bak,Tang 和 Wisenfeld 于1987年提出
BTW模型,地震是这个模型的典型应

地震的统计规律
1,主震 Gutenberg-Richter
law (GR)
2,余震 Omori-Utsu law
Λ(t)=k(t + c)^(−p)
SGR, FRB和地震统计规律相似性
Earthquake-like behavior of soft -ray repeaters,
B. Cheng et al. Nature, 382, 8, 1995
SGR1806 - 20
Scale-invariance in soft gamma repeaters,
不同震源机制对地震主震和余震统计规律的影响
green, red and blue
normal, strike-slip and thrust events
Schorlemmer,Nature,437,2005
Narteau,Nature,462,2009
地震是否还有新的统计规律?
--能量涨落
地震的能量涨落与时空
力为0的位置,释放的弹性力向近邻滑块转移
Olami, Feder和Christensen(OFC)于1992年提出,

谈谈强震的前震

谈谈强震的前震谈谈强震的前震嵇少丞-中国大陆地区每年平均发生145次4.0-4.9级地震、20次5.0-5.9级地震、3-4次6.0-6.9级地震。

平均每三年会发生两次7.0-7.9级地震。

这145次4.0-4.9级地震可以分成3类:(1)作为6.0-6.9级主震或7.0-7.9级主震的余震发生的,这部分地震所占比例较大。

例如, 2008年5月12日汶川地震7.9级主震之后到同年的8月5日,龙门山地区共发生4.0-4.9级余震211次,5.0-5.9级余震30次,6.0-6.9级8次。

由此可见,作为余震出现的4.0-5.9级地震很多,一次7.9级地震之后不到3个月时间内作为余震出现的4.0-5.9级地震相当于中国大陆平均1.5才有的同等级别的地震数。

这些余震极易识别,既然作为强震的余震,此时人已搬离不抗震的房屋,对余震也就无需刻意防范。

没有人会拿这些余震作为下一次强震的前震。

(2)发生在稳定地区(例如,扬子板块、加拿大地盾)和非活动断裂带地区的小地震,往往是些孤立的事件,是由浅部地壳局部应力与应变调整造成的。

这样的小地震,不可能是强震的前震,所以,也不需防范。

(3)强构造活动断裂带内的4.0-4.9级和5.0-5.9级地震,既可能是强震的前震(前震-主震-余震型,或群震型),也可能是局部的孤立事件(单发型地震)。

如果是后者,也就没有什么可怕的,问题是地震初发时,没有人知道地震序列的类型。

中国大陆有很多这样的强构造活动断裂带,例如:昆仑断裂带和西秦岭断裂带、阿尔金与祁连山断裂带、鲜水河-小江断裂带、鄂尔多斯地块周边断陷系、张家口-渤海断裂带、龙门山断裂带、天山断裂带、阿尔泰断裂带、郯庐断裂带。

特别是那些早该发生但近几百年或上千年来尚未发生强震的断裂段(地震空区),4.0-4.9级和5.0-5.9级的地震有可能就是强震的前震。

当然,并不是所有的小震之后几天或几个小时就会发生强震。

前震与主震之间的时间差可长可短,短的几分钟(这样的地震叫临震前震),长的达几十年。

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People are still arguing about whether the SAF has characteristic earthquakes or not. Seems to depend on which quakes you count (just on the fault? or in some region surrounding the fault, too?) Reason to count off-fault quakes: a big SAF quake could start on another nearby fault (several recent examples)
I predict that you will see this in a future homework assignment
Hale Waihona Puke Southern California Earthquake Center
k is tiny - few quakes - statistics don’t work too well
Southern California Earthquake Center
Bath’s Law: the largest aftershock is 1 magnitude unit smaller than the mainshock
Southern California Earthquake Center
YMMV: different quakes have different aftershock productivity (and sometimes different decay rate)
N(t) k = (t + c)p
log N(M) = a - bM
Southern California earthquake data R. Stein and T. Hanks, USGS
Make the G-R plot for worldwide earthquakes
log N(M) = a - bM
What is b? What is a/b? What is a? Each year there is one quake with magnitude ___ or higher (on average).
Year 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Major quakes 06 18 16 13 12 11 18 14 16 11 18 14 15 13 14 13 10 9 14 12 16 21 Great quakes 1 0 0 0 0 2 2 1 0 1 0 1 1 0 1 2 1 2 4 0 1 1
/earthquakes/eqarchives/year/ eqstats.php
characteristic earthquake
Scholz 2002
characteristic earthquake
on faults with characteristic earthquakes, G-R seismicity statistics work for all but the giant “characteristic earthquake” this earthquake has a characteristic magnitude and occurs more frequently than GR would suggest example: Cascadia subduction zone: M9+ earthquakes
Southern California Earthquake Center
log N(M) = a - bM
Southern California Earthquake Center
Quakes per year. Major = 7-7.9; Great = 8 or larger.
Year Major quakes 1969 15 1970 20 1971 19 1972 15 1973 13 1974 14 1975 14 1976 15 1977 11 1978 16 1979 13 1980 13 1981 13 1982 10 1983 14 1984 08 1985 13 1986 05 1987 11 1988 08 Great quakes 1 0 1 0 0 0 1 2 2 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0
N(M)
Gutenberg-Richter Relationship: Magnitude vs. frequency of occurrence
log N(M) = a - bM
slope is -b a shifts this curve L or R N(M) is number of earthquakes per year (usually) of magnitude M or LARGER log is the base 10 log (not ln)
N(M)
a/b
M
b is about 1 for tectonic earthquakes. It is about 2 for volcanic earthquakes and some earthquake swarms. What does this tell us about the distribution of earthquake sizes on volcanoes?
Here, note that M = a/b is off to the left (these data are for quakes that happen less than once per year). Whatʼs the magnitude of the once per year quake for each dataset? Use of these plots: predicting how often big ones occur (we need to know the maximum size)
Does not work for every quake but seems to be true on average Does it work for this one?
Combining GR statistics with Omori’s Law gives probability of aftershocks with particular magnitudes, during specific time intervals after a big quake
slope is -b a shifts this curve L or R a/b
M
N(M) is number of earthquakes per year (usually) of magnitude M or LARGER log is the base 10 log (not ln)
b is usually about 1 for tectonic earthquakes. If data are for one year, then a tells us that on average once per year, a quake of magnitude (a/b) or bigger happens (a if b = 1). How does a affect the total # of quakes?
What is k on this plot? How many quakes per day one week later, according to Omoriʼs Law? How many quakes per day one month later? Consistent with the data?
Gutenberg-Richter Relationship: Magnitude vs. frequency of occurrence
a 10
log N(M) = a - bM
2008 earthquake swarm in Reno NV, from the Nevada Seismo Lab
p is approximately 1 (can vary) c: small number (keeps the denominator above zero) k is the number of aftershocks on day one
p is > 1: unusually rapid decay in aftershocks
Morgan Page, 2010
Why does the curve flatten for small magnitudes?
Aftershocks: Omori’s Law
N(t) k = (t + c)p
p is approximately 1 (can vary) c is small (keeps the denominator above zero) k is the number of aftershocks on day one (1st 24 hours) If k is 100 then 100 on Day 1 100/2 = 50 on Day 2 100/3 = 50 on Day 3 100/4 = 50 on Day 4
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