W-phase是到达S波之前的一个长周期阶段。它可以解释为椭球模或瑞利波的基本、第一、第二和第三泛音的叠加（啥叫overtone，是泛音吗），在100-1000秒的周期范围内具有从4.5到9千米s -1的群速度。长周期波的振幅较好地反映了地震引起海啸的潜力。由于W相群速度快，大部分W相能量被包含在P波到达后的短时间窗内。在距离50°处，W相能量在起始时间后23分钟内得到控制，这是使用W相进行快速海啸预警的明显优点。采用时域反褶积方法从全球地震台网宽带记录中提取W相。W相位的带宽约为0.001 ~ 0.01 Hz，大多数情况下带通滤波的数据为0.001 ~ 0.005 Hz。从垂直分量记录中提取w-phase后，我们使用点源进行线性反演，以确定Mw和几个大地震的震源机制，包括2004年苏门答腊安达曼地震、2005年尼亚斯地震和2006年千岛群岛地震。地震和2007年苏门答腊地震。W相反演产生可靠的解决方案，并有使用W相快速评估海啸的潜力。
地震海啸预警方法并没有直接测量海啸;相反，它通过地震的位置、震级和机制等地震参数来估计地震的海啸潜力。从这个意义上说，它是间接的，容易出现错误警报。然而，它有着悠久的历史，与夏威夷的太平洋海啸预警中心、日本气象厅和其他一些机构一样，仍然是海啸预警的最基本要素之一。它有一个明显的优点，就是能够使用部署和维护的现有地震站进行一般地震研究和监测。此外，由于地震记录可以用许多不同的方法来使用，地震警报方法可以变得非常通用。鉴于最近全球广泛部署了现代地震站，我们现在可以通过引入新的概念和方法大大改进地震预警方法。在本文中，我们使用了地震W相，它以比传统的表面波快得多的速度携带源的长周期信息。由于没有充分认识到这种波对快速预警目的的适用性，所以没有利用这种波。我们将说明，W相可以在时域上检索，并用于快速和稳健地确定地震源参数，具有足够的准确性用于海啸预警目的，特别是对于大地震和慢海啸地震，传统方法并不总是有效。特别是，我们的目标是开发一种方法，可以识别像2004年苏门答腊安达曼地震这样的真正大地震。地震可能引发大范围海啸的危险。我们旨在预警时间约30分钟,因为海啸到达近点约30分钟到1小时。
W相是一个明显的长周期，可达1000s，在s相之前(图1)由于其独特的波形，它被命名为W相位。理论上，它代表了来自震源的近场和远场长周期波场的总和。根据地震射线理论，它也可以解释为与P、PP、SP、S等相位有关的长周期能量的叠加。在正规模理论中normal mode theory，W相位可以解释为长周期(即瑞利波)椭球模的基模。第一、第二、第三泛音的叠加。W相的群速度范围为4.5 ~ 9 km s−1，周期范围为100 ~ 1000 s。在这个周期范围内，这些模式的相当一部分能量停留在结构横向变化相对较小的地幔中。因此，W相的传播不受海洋和大陆引起的强浅层结构异质性的强烈影响。
这与基模表面波的情况相反，基模表面波直接受到表面附近强结构非均匀性的影响
模拟登录要想实现对知乎的爬取，首先我们要实现模拟登录，因为不登录的话好多信息我们都无法访问。下面是登录函数，这里我直接使用了知乎用户fireling的登录函数，具体如下。其中你要在函数中的data里填上你的登录账号和，然后在爬虫之前先执行这个函数，不出意外的话你就登录成功了，这时你就可以继续抓取想要 的数据。注意，在首次使用该函数时，程序会要求你手动输入captcha码，输入之后当前文件夹会多
日本石川县能登半岛今年年初时发生强震，给当地的生产设施和电子厂带来了重大的冲击。其中，被广泛关注的村田制作所，作为一家重要的电子大厂，有13座工厂分布在北陆3县，包括石川线、福井县和富山县。这场地震导致村田制作所三座工厂停工，分别是生产陶瓷滤波器的「冰见村田制作所」、生产树脂多层基板的「Wakura村田制作所」以及生产电感等产品的「穴水村田制作所」，而其他10座生产积层陶瓷电容（MLCC）等产品的
一，题目详情1，问题描述在一个班级中，每位同学都拿到了一张卡片，上面有一个整数。有趣的是，除了一个数字之外，所有的数字都恰好出现了两次。现在需要你帮助班长小C快速找到那个拿了独特数字卡片的同学手上的数字是什么。要求：设计一个算法，使其时间复杂度为 O(n)，其中 n 是班级的人数。尽量减少额外空间的使用，以体现你的算法优化能力。2，测试样例样例1：输入：cards = [1, 1, 2, 2, 3
# 地震层析成像正反演方法解析地震层析成像是一种通过分析地震波传播数据，获取地下结构信息的技术。这项技术在地震工程、矿产资源勘探与地球科学等领域有着广泛的应用。本文将介绍地震层析成像的正反演方法，并通过 Python 实现一些简单的示例。## 地震层析成像概述地震层析成像的基本原理是通过记录地震波从震源到接收器的传播时间，利用这些时间数据反演出地下介质的速度结构。该过程可以分为正演和反
一次重大天灾人祸来临，一个个鲜活的生命瞬间就变成过去，任你再是百般能耐也不过是平添一个死亡数字而已。所以说，冷也好，热也好，活着就好。
在现代气候科学的研究中，实现“云参数反演”是一个重要任务，它涉及从遥感数据中提取出云的物理特性。本文将详细探讨如何利用Python实现这一目标的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析和应用场景。### 背景描述云参数反演的发展可以追溯到20世纪80年代。随着遥感技术的进步，云微物理参数的反演方法不断演进。以下是云参数反演技术发展的时间轴：1. **1980年代**：早期的云反
# Java处理地震数据代码实现教学## 1. 整体流程我们首先来看一下整个处理地震数据的流程，可以用下面的表格来展示：| 步骤 | 描述 || --- | --- || 1 | 读取地震数据文件 || 2 | 解析地震数据 || 3 | 处理地震数据 || 4 | 输出处理后的数据 |## 2. 具体步骤及代码示例### 步骤1：读取地震数据文件首先，我们需要使
# 如何使用Python实现地震监测程序作为一名初入行的小白，首先恭喜你选择了Python这门强大的语言。今天，我们将一起完成一个有关地震监测的项目。我们会从数据获取开始，到数据分析和可视化，逐步深入。以下是整个过程的步骤概述：| 步骤 | 描述 ||------|----------------------------|| 1 | 数
【微地震事件监测最新综述2023阅读笔记】Microseismic Monitoring Signal Waveform Recognition and Classification: Review of Contemporary Techniques摘要 这篇文章的摘要讨论了微地震事件识别的重要性，以增进我们对地下现象的理解并确保地质安全。文章采用文献综述的方法，总结了过去十年微地震信号识别方法
我写博客的工作不像论文，假大空，我们直接上干货，之所以取一个这么大的名字，当然是我们能做到的。。。 不多说，我们对全国水体进行水质参数反演，不用MODIS，太粗，我们直接用哨兵，这样就可以直接做到大型水库或长河流观测了。当然了。算法选择很重要，要选择什么算法呢？我这里主要参考这篇论文---《Hendrik V D W , Marcel W .
Python凭借其简洁的代码，赢得了许多开发者的喜爱。因此也就促使了更多开发者用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以凭借更加简短的代码实现许多有趣的操作。下面我们来看看，我们用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能。一、生成词云词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要
在阔别了将近三个月之后，笔者又准备更新博客了。对于前两个多月的未及时更新，笔者在此向大家表示歉意，请大家原谅。 本次博客的更新是关于Faster R-CNN的源码。首先说一下笔者为什么要更新Faster R-CNN的源码解析，有以下两个原因：1. 笔者的研究方向和目标检测有一些关系。虽然不是纯做目标检测，但是像Faster R-CNN这样的经典框架
为了制作全球地震散点图，我在网上下载了一个数据集，其中记录了一个月内全球发生的所有地震，但这些数据是以JSON格式存储的，因此需要用json模块来进行处理。查看JSON数据：首先我们先打开下载好的数据集浏览一下：你会发现其中的数据密密麻麻，根本不是人读的，因此，接下来我们将对数据进行处理，让它变得简单易读。import json#导入json模块，以便于加载文件中的数据filename='eq_
系统采用面向服务的设计思想、多层体系结构，实现了面向空间实体及其关系的数据组织、高效海量空间数据的存储与索引、大尺度多维动态空间信息数据库、三维实体建模和分析，具有TB级空间数据处理能力、可以支持局域和广域网络环境下空间数据的分布式计算、支持分布式空间信息分发与共享、网络化空间信息服务，能够支持海量、分布式的国家空间基础设施建设。 功能特点 系统具有以下特点： 采用分布式跨平台的多层多
反演 啥是反演 我们有数列 \(\left\{f_i\right\}\) 和 \(\left\{g_i\right\}\)，他们满足一定的递推关系使得 \[ g_n=\sum_{i=0}^{n}a_{n, i}f_i \] 但是，通常我们很清楚 \(\left\{g_i\right\}\) 的取值， ...
CompHub目前已聚合了来自Kaggle、阿里天池等平台的上千场比赛，本账号同时会推送最新的比赛消息，欢迎关注！大赛简介地震，尤其是大地震，一旦在人们毫无察觉的情况下发生在人口密集区，将对人们的生命财产造成难以估量的损失。围绕地震预测预报问题的求解而开展的前兆观测、前兆相关性分析、前兆机理研究、地震三要素预测模型等研究工作是非常具有挑战性，同时也是非常有科学价值和社会意义的。 “AETA 地震预
前言可视化课程需要一个找一个可视化工具库，刚好最近在学python,python的一大优点就是库多，我就在想有没有一个做可视化的python库，一开始找到了plotly，但说实话使用体验并不好，然后看到很多人推荐百度的可视化JS工具echarts，一查，发现果然有人把python与echarts结合了。这里就使用了pyecharts做了世界地震图。python自带画图模块matplotlib，但p
我经常收到很多人的邮件，询问我步入数据可视化道路的各种问题。在我将自己的故事写了九遍之后，我想在博客上公开这个故事也许会更轻松一些。这样，我也能够叙述得更加详尽，甚至添加一些图片。从天文学家到数据科学家（我学习R的时候）再到自学而成的数据可视化设计师，这一过程中最大部分时间我都在做大量的数据可视化工作，我还花了很多业余时间学习网络语言和D3，阅读了最佳实践的相关书籍，参与线上数据可视化社区，并在各
随着数字化转型的深入，国内制造业产业转型升级的需求日渐升级，工业互联网作为新基建七大领域之一正迎来巨大的发展潜力。据工信部数据显示，截止今年第一季度，全国具有一定行业区域影响力的工业互联网平台已超过100个；2018-2020年，我国已支持125个工业互联网平台、项目金额近30亿。 在政策红利之外，作为互联网的下半场，工业互联网自是如同“香饽饽”被环视。近日，百度智能云在中国工业互联网高
在 C++ 中，Stack（栈）和 Queue（队列）并非从零构建的容器，而是通过 “容器适配器” 模式实现 —— 即复用现有容器的接口，封装出符合自身规则的新数据结构。本文将参考标准库的设计思想，基于自定义底层容器适配，实现功能完整的 Stack 与 Queue，重点解适配器模式的核心逻辑。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是构建高效算法的基石。本文将深入探讨几种最经典、最基础的数据结构：线性结构的。假设有字符A(频率5)、B(频率9)、C(频率12)、D(频率13)、E(频率16)、F(频率45)。哈夫曼树（最优二叉树）是一种带权路径长度最短的二叉树，在数据压缩领域有巨大贡献。数据结构，用于表示具有层次关系的数据。一个典型的例子是文件系统。线性结构的特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。