Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ состояния вопроса и задачи автоматизированного прогнозирования землетрясений
1.1 Обзор существующих комплексов прогнозирования сильных землетрясений 13
1.2 Анализ различных типов краткосрочных предвестников землетрясений 26
1.3 Выводы 43
ГЛАВА 2. Методы проектирования систем сбора и обработки геофизической информации
2.1 Структура автоматизированной системы сбора и обработки геофизической информации 44
2.2 Параметры,.определяющие подсистемы комплекса сбора и обработки геофизической информации 47
2.3 Разработка проектной процедуры 50
2.4 Выводы 52
ГЛАВА 3. Разработка и анализ алгоритма вычисления векторов градиента и фазовой скорости распространения УНЧ электромагнитных возмущений на основании фазово-градиентного метода
3.1 Описание фазово-градиентного метода 53
3.2 Общий алгоритм обработки данных 67
3.3 Алгоритм вычисления периода э/м волны 69
3.4 Алгоритм вычисления векторов градиента и фазовой скорости 71
3.5 Алгоритм вычисления разницы времен прихода фронта электромагнитных возмущений на станции магнитного градиентометра 77
3.6 Алгоритм вычисления коэффициента корреляции данных 80
3.7 Выводы 82
ГЛАВА 4. Проектирование, реализация и тестирование программного обеспечения автоматизированной системы сбора и обработки геофизической информации
4.1 Проектирование программного обеспечения системы 83
4.2 Разработка программного обеспечения 85
4.3 Интерфейс программного обеспечения системы 88
4.4 Формат файлов входа и выхода 92
4.5 Тестирование программного обеспечения системы 94
4.6 Метод определения координат будущего землетрясения 95
4.7 Выводы 97
Заключение 98
Литература
- Анализ различных типов краткосрочных предвестников землетрясений
- Параметры,.определяющие подсистемы комплекса сбора и обработки геофизической информации
- Алгоритм вычисления векторов градиента и фазовой скорости
- Интерфейс программного обеспечения системы
Введение к работе
Актуальность работы.
Системы автоматизированного проектирования (САПР) на текущий момент используются практически во всех сферах деятельности человека -в машиностроении, энергетике, электронике, архитектурно-строительной отрасли, строительстве дорог, медицине и даже правовой деятельности. В одних областях САПР уже имеют широкое распространение и успешно применяются, а в других их использование только начинается.
Одной из таких областей, где САПР еще не достаточно широко используются, является проектирование систем сбора и обработки геофизической информации. Одна из важнейших задач, которая может быть решена подобными системами - это прогнозирование землетрясений. А ведь каждый год на земном шаре происходят несколько сотен тысяч землетрясений, и около ста из них - разрушительные, несущие гибель людям и целым городам. Среди самых страшных землетрясений-предыдущего XX века - землетрясение в Китае в 1920 году, унесшее жизни более 200 тысяч людей, и в Японии в 1923 году, во время которого погибли более 100 тысяч человек. Научно-технический прогресс оказался бессилен перед грозной стихией. И спустя более чем пятьдесят лет во время землетрясений продолжают гибнуть сотни тысяч людей: в 1976 году во время Тянь-Шаньского землетрясения погибли 250 тысяч человек. Затем были страшные землетрясения в Италии, Японии, Иране, США (в Калифорнии) и у нас - на территории бывшего СССР: в 1989 году в Спитаке и в 1995 году в Нефтегорске. Совсем недавно - в11999 году стихия настигла и погребла под обломками собственных домов около 100 тысяч человек во время трех страшных землетрясений в Турции.
Причина малого использования САПР в такой важной области заключается в том, что различные возможности и границы применения вычислительной техники для автоматизации проектирования
определяются уровнем формализации научно-технических знаний в конкретной отрасли. Чем глубже разработана теория того или иного класса технических систем, тем большие возможности объективно существуют для автоматизации процесса их проектирования. А до недавнего времени не существовало теоретических методов, позволяющих сделать краткосрочный прогноз землетрясения, который бы с высокой долей вероятности реализовывался, а, следовательно, не существовало математического обеспечения САПР для систем, позволяющих делать такой прогноз.
Прогноз землетрясений - это вероятностная характеристика места, времени и силы сейсмического события. В мировой практике различают следующие виды прогноза - долгосрочный (годы - несколько десятков лет), среднесрочный (месяцы - годы), краткосрочный (дни - недели) и оперативный (минуты - часы). На данный момент достаточно высокая вероятность реализации достигнута только для долгосрочных и среднесрочных прогнозов. То есть для определенной местности можно сказать, что землетрясение произойдет с большой долей вероятности с временной точностью в несколько лет. Краткосрочные же прогнозы пока имеют небольшую вероятность реализации.
В последние 10 — 15 лет интенсивно изучаются УНЧ
электромагнитные возмущения, связанные с процессами подготовки
сильных землетрясений. Исследования особенностей поведения градиентов
и фазовых скоростей УНЧ вариаций в сейсмоактивных зонах показали, что
задолго до первого форшока, при помощи магнитных градиентометров (три
трехкомпонентные магнитовариационные станции, установленные
треугольником на расстоянии нескольких километров друг от друга) можно
на большом расстоянии (до нескольких сотен километров) определять
локальные области аномальной проводимости в земной коре, которые
приурочены к очагу- предстоящего сильного землетрясения. Поэтому
j фазово-градиентные методы исследования УНЧ электромагнитных
предвестников могут быть положены в основу краткосрочного прогноза разрушительных землетрясений.
Таким образом, задача проектирования и реализации
автоматизированной системы обнаружения краткосрочных предвестников сильных землетрясений является актуальной.
Цель и задачи диссертационной работы.
Целью данной работы является разработка методов автоматизированного проектирования математического и программного обеспечения систем сбора и обработки геофизической информации.
Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:
Анализ состояния современных систем сбора и обработки геофизической информации на предмет выявления преимуществ и недостатков существующих систем.
Разработка математического и программного обеспечения системы автоматизации проектирования комплекса оборудования, предназначенного для сбора и обработки геофизической информации.
Разработка проектной процедуры системы автоматизации проектирования программного обеспечения комплекса, предназначенного для сбора и обработки геофизической информации.
Методы исследования.
В ходе работы над диссертацией использовались: методы теории
автоматизированного проектирования, математический аппарат теории
обработки сигналов, математической статистики, вычислительной
геометрии, вычислительной математики, математического
программирования, теории алгоритмов и дискретной математики.
Структура и объем диссертации.
Диссертационная работа изложена на 108 страницах машинописного текста, иллюстрируется 17-ю рисунками, 2-мя таблицами, и состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, содержащего 82 наименования.
Материалы диссертации излагаются в следующем порядке: Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель работы, основные положения, выносимые на защиту, отмечена научная новизна и практическая ценность работы, кратко изложено содержание работы.
В первой главе рассматриваются современные системы и принципы прогнозирования сильных землетрясений.
В пункте 1.1 рассматриваются различные типы прогнозирования: статистическое, тектоническое и физическое. Дается описание подходов к прогнозированию для каждого из этих типов. Приводятся основные типы геофизических предвестников землетрясений.
В пункте 1.2 более подробно описываются наиболее перспективные виды краткосрочных предвестников землетрясений. Рассматриваются их достоинства и недостатки. Приводятся экспериментальные результаты их использования для предсказания землетрясений.
В пункте 1.3 сделаны выводы на основании вышеизложенного материала — об актуальности задачи краткосрочного прогнозирования землетрясений и о выборе наиболее перспективного, в текущий момент, метода краткосрочного прогнозирования землетрясений — фазово-градиентного метода.
Во второй главе предложены методы проектирования автоматизированных систем сбора и обработки геофизической информации с целью прогнозирования сильных землетрясений.
В пункте 2.1 предложена структура системы автоматизированного прогнозирования сильных землетрясений и производится характеристика функциональности каждой из её подсистем.
В пункте 2.2 описываются параметры, влияющие на структуру и принципы построения подсистем комплекса сбора и обработки геофизической информации.
В пункте 2.3 описывается разработка проектной процедуры, позволяющей путем определения параметров описанных в п. 2.2 построить проектное решение относительно системы сбора и обработки геофизической информации.
В пункте 2.4 сделаны выводы о возможности использования описанных методов для проектирования автоматизированных систем сбора и обработки геофизической информации с целью прогнозирования сильных землетрясений.
Третья глава посвящена разработке и анализу алгоритма, позволяющего по данным о геомагнитных вариациях, полученным в трех точках на земной поверхности определить вектора градиентов и фазовых скоростей распространения УНЧ электромагнитных возмущений вдоль земной поверхности, в основу которого лег фазово-градиентный метод.
В пункте 3.1 дается описание фазово-градиентного метода, позволяющего по трем точкам на земной поверхности определять вектора градиентов и фазовых скоростей вдоль земной поверхности, обсуждается возможность применения фазово-градиентного метода для локации локальных источников УНЧ возмущений различного происхождения.
В пункте 3.2 рассматривается описание алгоритма обработки данных о геомагнитных вариациях на наиболее высоком уровне абстракции, и дается его конкретизация для случая представления входных данных в виде набора файлов.
В пункте 3.3 приводится описание разработанного алгоритма вычисления периода УНЧ электромагнитных возмущений и проводится анализ его временной-сложности.
В пункте 3.4 описывается разработанный алгоритм вычисления векторов градиента и фазовой скорости УНЧ электромагнитных возмущений и анализируется его временная сложность, а также описываются вспомогательные алгоритмы.
В пункте 3.5 описывается алгоритм вычисления разницы времен прихода фронта УНЧ электромагнитных возмущений на магнитные станции и анализируется его временная сложность, а также описываются вспомогательные алгоритмы.
В пункте 3.6 приводится описание алгоритма вычисления коэффициента корреляции данных.
В пункте 3.7 анализируется временная сложность работы алгоритма в целом и делается замечание о возможности дальнейшей оптимизации алгоритма.
В четвертой главе проводится проектирование, описывается
реализация и тестирование программного обеспечения
автоматизированной системы сбора и обработки геофизической информации для выявления электромагнитных краткосрочных предвестников сильных землетрясений.
В пункте 4.1 ставятся требования, которым должно удовлетворять разрабатываемое ПО и производится его проектирование в соответствии с этими требованиями.
В пункте 4.2 описываются: разработанное ПО, его состав, назначение каждого из модулей, интерфейс библиотеки расчета векторов фазовой скорости и градиента УНЧ электромагнитных вариаций.
В пункте 4.3 описывается интерфейс ПО и приводятся пояснения по работе с ним.
В пункте 4.4 представлены форматы входных и выходных файлов данных. Даны примера кода на языке С для чтения данных из выходных файлов.
В пункте 4.5 описывается процесс тестирования разработанного программного обеспечения.
В пункте 4.6 делается вывод о том, что данное программное обеспечение может использоваться в составе автоматизированной системы сбора и обработки геофизической информации для выявления электромагнитных краткосрочных предвестников сильных землетрясений.
В заключении описываются результаты, полученные в ходе
выполнения работы: выводы, сделанные на основе анализа современных
систем краткосрочного прогнозирования сильных землетрясений; итоги
разработки математического и программного обеспечения системы
автоматизации проектирования комплекса оборудования,
предназначенного для сбора и обработки геофизической информации; итоги разработки проектной процедуры системы автоматизации проектирования программного обеспечения комплекса оборудования, предназначенного для сбора и обработки геофизической информации; итоги разработки методики отбраковки недостоверных данных при обработке геофизической информации; итоги разработки методики определения района прогнозируемого землетрясения.
Научные положения, выносимые на защиту:
методы проектирования математического и программного обеспечения системы сбора и обработки геофизической информации;
автоматизированные методы обработки геофизической информации;
методика отбраковки недостоверных данных при обработке геофизической информации;
методика определения района прогнозируемого землетрясения.
Научная новизна работы.
Разработана методика проектирования ПО для
автоматизированной системы сбора и обработки геофизической информации.
Разработана методика определения района прогнозируемого
землетрясения.
Практическая ценность.
Разработано ПО системы автоматизации проектирования комплекса оборудования сбора и обработки геофизической информации для выявления электромагнитных краткосрочных предвестников сильных
землетрясений.
Внедрение результатов работы.
Разработанное в диссертационной работе программное обеспечение используется в составе автоматизированной системы сбора и обработки геофизической информации для выявления электромагнитных краткосрочных предвестников сильных землетрясений в СПбФ ИЗМИР АН, что подтверждено соответствующим актом.
Также результаты диссертационной работы используются в научно-исследовательской и учебной работе кафедры проектирования компьютерных систем факультета Компьютерных технологий и управления СПбГУ ИТМО, что подтверждено соответствующим актом.
Апробация работы.
Обсуждения и доклады производились на:
международной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы (IEEE AIS'05)» и «Интеллектуальные САПР (CAD-2005)», 2005 г.
III межвузовской конференции молодых ученых, 2006 г.
международной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы (IEEE AIS'06)» и «Интеллектуальные САПР (CAD-2006)», 2006 г.
IV межвузовской конференции молодых ученых, 2007 г.
По теме диссертации был выигран грант в конкурсе для студентов и аспирантов вузов и академических институтов Санкт-Петербурга в 2007 году.
Публикации.
Основные положения диссертации изложены в 6 печатных работах, в том числе входящие в список рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций.
Анализ различных типов краткосрочных предвестников землетрясений
Если рассматривать более узкую постановку задачи прогноза -предупредить о землетрясении данные населённые пункты, причём они будут на некотором удалении от эпицентра, то прогноз гарантированно возможен, так как сейсмическая волна достигнет всякой точки лишь через некоторое время после того, как началось землетрясение в эпицентре. Разница во времени определяется глубиной очага землетрясения и расстоянием от этой точки до эпицентра. Сигнал из эпицентра землетрясения может служить предвестником этого же самого землетрясения для других точек земной поверхности. Скорость сейсмических волн составляет несколько километров в секунду, поэтому
Землетрясение ПРОИСХОДИТ НЄ ОДНОВремеННО. Получается, ЧТО краткосрочный предвестник существует, только не в той точке-земной поверхности, для которой требуется предсказать землетрясение, а на расстоянии сотен километров от неё, причём абсолютно надёжным предвестником землетрясения являются сами сейсмические волны.
Вычислим теоретически достижимое время прогноза в «идеальной» изотропной модели, если волны напряжения распространяются в однородной среде. Обозначим глубину очага (гипоцентра) через h (рис. 1.2) (соответствует расстоянию АВ), расстояние от города до эпицентра через S (соответствует AD), скорость сейсмических волн через v. Волна проходит от очага А расстояние h и достигает эпицентра В за время V, при этом до того момента, как сейсмическая волна достигнет точки D, она пройдёт ещё расстояние CD = JS2 +/г -h. Таким образом, время, за которое теоретически возможно предсказать землетрясение в D, Js2+h2 -h составляет Т = График, показывающий зависимость времени прогноза от глубины очага и расстояния до эпицентра при скорости волн 5 км/с представлен на рис. 1.3.
Чем ближе к поверхности расположен гипоцентр землетрясения, тем больше разница во времени между землетрясением в эпицентре и выбранной точке земной поверхности, и тем больше теоретически возможное время прогноза. При большей глубине гипоцентра фронт волны характеризуется меньшей кривизной, поэтому сейсмические волны доходят почти одновременно до весьма удалённых точек, и время возможного прогноза меньше (однако при этом из-за глубины очага глубокофокусные землетрясения менее разрушительны) [18].
Если сейсмические датчики покрывают некоторый сейсмически активный район и ежесекундно в реальном режиме времени передают информацию о наличии сейсмических колебаний некоторой автоматизированной аналитической системе, то в случае начала землетрясения расположение эпицентра будет зафиксировано в первые доли секунды. Компьютерная программа может проводить анализ кривизны фронта волны по разнице во времени сигнала датчиков, ближайших к эпицентру, и соответственно, автоматически вычислять глубину гипоцентра и предполагаемое время землетрясения для всех населённых пунктов в радиусе сотен километров от эпицентра.
Технические аспекты системы прогноза.
Сбор информации с сейсмических датчиков целесообразно проводить с помощью беспроводной сети связи, по частотам и дальности аналогичной сотовой сети стандарта NMT. Можно было бы использовать для этих целей проводные каналы связи или спутники, но тогда необходимо создание обширной проводной сети в соответствующих регионах, зачастую в горной местности, либо во втором случае — реализация соответствующего космического проекта. Даже при наличии методов прогноза, проблемой является неотработанность каналов доведения информации до населения. Система должна быть автоматизированной, так как время для действий по минимизации последствий ограничено несколькими десятками секунд. Необходимо мгновенно оповестить все населённые пункты в радиусе сотен километров, подавая сообщение о предполагаемом времени и силе землетрясения в каждом городе. Если система прогноза будет подключена к аварийным службам оповещения населения и аварийным системам отключения газоснабжения и электросетей - в целях предотвращения массовых пожаров и иных опасных последствий при обрушении зданий, то даже несколько секунд прогноза могут снизить риск от землетрясения. Снижение катастрофических последствий и числа жертв позволит перевести проблему землетрясений из разряда острых социальных в разряд общенаучных проблем.
Анализ информации о прохождении волн через каждый элемент сети сейсмографов также представляет научный интерес для изучения распространения сейсмических волн в породах в данной местности.
Например, для прогноза землетрясений в Сибири нет необходимости покрывать сейсмографами всю территорию - известно, что эпицентр может находиться только в горах Алтая, а не на равнинной части. Поэтому достаточно установить сеть датчиков в горном Алтае и создать линию оповещения. Данный вид предвестника нужно, скорее всего, отнести к оперативному, чем к краткосрочному.
Параметры,.определяющие подсистемы комплекса сбора и обработки геофизической информации
1. Размер и положение области наблюдения
От данного параметра зависит то, как будут располагаться датчики в области наблюдения. Плотность установки датчиков зависит от наличия индустриальных помех и от выбранного типа датчиков. Необходимое количество датчиков определяется плотностью их установки и размером области наблюдения, а также географическими особенностями данного района.
При наличии индустриальных помех плотность установки датчиков повышается, что значительно сказывается на стоимости всей системы в целом, а так как экономический фактор является, достаточно важным при проектировании системы, то как альтернатива увеличению плотности может быть предложен вариант использования системы только в ночное время, когда шумы от индустриальных помех будут минимальны.
2. Тип используемых датчиков
Данный параметр непосредственно влияет на плотность установки датчиков, что отражается на их общем количестве, т.е. при использовании более чувствительных датчиков уменьшается плотность их- установки, уменьшается их общее количество, как следствие - уменьшается общий объем передаваемых и анализируемых данных, снижаются требования к ширине канала передачи информации и к вычислительной технике. Но стоимость более чувствительных датчиков гораздо больше, чем стоимость аналогичных менее чувствительных датчиков. Так же наличие индустриальных помех может нивелировать разницу чувствительности у различных типов датчиков. Таким образом, определение данного параметра должно производиться с учетом описанных зависимостей, оптимизируя по экономическому фактору.
3. Частота дискретизации съема данных
Частота дискретизации снимаемых данных зависит от типа прогноза. Данные " с дискретностью 50 Гц используются для точного прогнозирования, а с дискретностью 1 Гц для синоптической обработки. Выбираемая частота накладывает определенные требования на среду передачи информации.
Стандартной частотой работы магнитных датчиков является 1Гц. При этом данные могут передаваться в центр сбора и обработки данных. В случае появления первых признаков наличия сейсмической опасности, таких как рост корреляции данных и/или появление стабильного литосферного источника УНЧ электромагнитных, вариаций, может производится переключение на сбор данных с более высокой частотой (50Гц). Такие данные позволяют производить вычисления с большей точностью и давать более достоверные результаты.
При обоих вариантах данные пишутся на жесткий диск, однако во втором случае они не передаются по сети, так как их объем становится слишком велик. Во втором случае специальная группа 1 раз в 1-2 недели объезжает все датчики и заменяет заполненные жесткие диски свободными, после чего диски с данными отправляются в центр сбора и обработки данных.
Такая относительная редкость сбора данных объясняется тем, что краткосрочное прогнозирования землетрясений предполагает сроки в 2-3, а часто и больше, месяцев.
4. Тип используемых линий передачи данных
От типа используемых средств передачи данных зависит как максимально возможная дискретность съема данных, а следовательно и тип прогнозирования, так и общее количество используемых в системе датчиков, а следовательно и максимальный размер области наблюдения.
5. Метод определения предвестников
Возможны различные методы определения предвестников землетрясения: сейсмические, геохимические, геофизические и т.д. От выбора метода зависят тип используемых датчиков, топология их установки, методы постобработки данных.
Как показано в первой главе - на данный момент использование электромагнитных предвестников, а конкретно - фазово-градиентного метода, является наиболее перспективным в плане прогнозирования землетрясений, поэтому далее будет более подробно описан этот метод.
Алгоритм вычисления векторов градиента и фазовой скорости
Вычисление векторов градиента и фазовой скорости будем производить при помощи модифицированного фазово-градиентного метода. Для этого вначале нам необходимо правильно ориентировать вспомогательную систему координат (рис. 2.3), и чтобы это сделать, нужно вычислить фазовые задержки: ТІ2 - разница времён прихода фронта волны на первую и вторую станции магнитного градиентометра, Т13 -разница времён прихода фронта волны на первую и третью станции и Т23 — разница времён прихода фронта волны на вторую и третью станции (рис. 3.4).
Данный алгоритм позволяет вычислить фазовые задержки: Т12 -разница времён прихода фронта волны на первую и вторую станции магнитного градиентометра, Т13 - разница времён прихода фронта волны на первую и третью станции и Т23 - разница времён прихода фронта волны на вторую и третью станции (рис. 3.4).
Данная процедура вычисляет фазовую задержку прихода фронта э/м волны между двумя станциями. Она принимает на вход три параметра. Первые два (FirstStationID и SecondStationID) - это идентификаторы станций, третий параметр (offset) - это смещение, которое должно учитываться при чтении данных из входного потока. 1. QuantityOfDataPerT := период э/м волны / период снятия данных 2. Для і от 0 до QuantityOfDataPerT - 1, выполнить 1. Для j от offset до QuantityOfDataPerT + offset - 1, выполнить 1. DifferB[i] := DifferB[i] + sqr( GetData(j + floor(QuantityOfDataPerT 12), FirstStationID) -GetDataG + 0, SecondStationID)) 3. mini :=0 4. Для і от 0 до QuantityOfDataPerT - 1, выполнить 1. Если DifferBjTj DifferB[minI], то 1. mini := і 5. Искомое время фазовой задержки равняется: mini (период снятия данных) — (период э/м волны)/2 Пояснения: 1. DifferB - массив типа float длиной QuantityOfDataPerT 2. GetData(j, StationID) - процедура, возвращает j-oe значение напряженности заранее определенной компоненты магнитного поля из потока входных данных со станции StationID. Программное обеспечение (ПО) предназначено для вычисления и отображения в графическом виде направлений векторов фазовой скорости и градиента УНЧ электромагнитных вариаций, а также выдачи предупреждающего сигнала оператору, если вычисленные значения превысили заданный пороговый уровень.
Таким образом, разрабатываемое ПО должно позволять: . считывать исходные данные, хранящиеся на жестком диске в виде набора файлов . вычислять вектора градиента и фазовой скорости УНЧ электромагнитных вариаций ( . отображать в графическом и текстовом виде вычисленную информацию » в необходимых случаях (например, превышение порогового уровня вычисленным значением) оповещать оператора звуковым сигналом и соответствующим текстовым сообщением позволять сохранять вычисленную информацию на жестком диске в виде файла Также необходимо спроектировать программу так, чтобы будущее её использование с другими источниками данных (например, Ethernet или СОМ-порт) требовало минимальных доработок исходного кода программы.
В соответствии с требованиями параграфа 4.1 было разработано ПО, состоящее из модулей: CWD.exe - основной (выполняемый) файл программы DirEval.dll - библиотека вычисления векторов фазовой скорости и градиента MFC80.dll - системная библиотека msvcp80.dll- системная библиотека msvcr80.dll - системная библиотека Назначение модулей: 1. CWD.exe
Представляет собой интерфейс между пользователем и библиотекой вычисления векторов фазовой скорости и градиента. Так же исполняет роль хранилища вычисленной информации и позволяет наглядно её отображать, и сохранять в виде файлов определенного формата.
2. DirEval.dll Вычисляет вектора фазовой скорости и градиента УНЧ электромагнитных вариаций, используя фазово-градиентный метод.
Интерфейс программного обеспечения системы
Тестирование программного обеспечение происходило в два этапа. Первый этап заключался в том, что программа обрабатывала смоделированные данные по заданным координатам станций и эпицентра электромагнитных возмущений. Проверялась корректность вычисления необходимых параметров (векторов градиента и фазовой скорости) и устойчивость работы программы при обработке больших объемов информации. Также на этом этапе проверялся метод отбраковки данных по вычисленным коэффициентам корреляции путем внесения шума в модельные данные.
Второй этап тестирования нес характер исследования применимости разработанного программного обеспечения для работы с реальными данными и получения по ним необходимой информации. Для этого, были использованы данные, предварительно записанные на шести высокочувствительных цифровых трехкомпонентных магнитных станциях расположенных в Японии южнее Токио. Три станции расположены на полуострове Изу и три — на полуострове Босо. Полученные результаты вычислений сопоставлялись с сейсмической ситуацией, которая наблюдалась в районе снятия данных в последующие недели и месяцы.
В процессе тестирования программное обеспечение показало устойчивую работу, как на модельных, так и на реальных данных. Результаты вычислений соответствовали ожидаемым. Т.е. для модельных данных были получены те значения, которые использовались для моделирования, а для реальных — вычисленные значения соответствовали сейсмической обстановке, наблюдаемой в районе снятия данных.
Если при обработке данных происходит достижение порогового уровня, то можно сказать, что будущее землетрясение произойдет в направлении от градиентометра, соответствующем вычисленному направлению вектора градиента. При получении этих данных с двух градиентометров мы можем определить район будущего землетрясения как область пересечения секторов, соответствующих направлениям векторов градиентов. Ширина сектора определяется по данным окна визуализации, и зависит от того на сколько равномерно распределены в нём направления векторов градиентов или скорости.
На рисунке 4.4 приведен пример подобного определения местоположения будущего землетрясения. Черные треугольники на этом рисунке обозначают местоположение 6 магнитовариационных станций на двух полуостровах - Изу и Чибо (Боссо). Магнитные станции обозначены также первыми двумя буквами их названия и означают: SE - Сейкоши, Мо - Мочикоши, Ка - Камо, Un - Унобе, Uc - Учиура и Ki - Киосуми. Расстояние между двумя группами станций, расположенных на Изу и Чиба составляет 140 км. Черные стрелки означают направление векторов градиентов пульсаций с периодом 20 с.
Проведено описание интерфейса разработанного программного обеспечения, форматов входных и выходных файлов, способов использования разработанной библиотеки, реализующей фазово-градиентный метод.
Далее описан процесс тестирования разработанного программного обеспечения и его результаты.
Всё это позволяет сделать вывод о том, что данное программное обеспечение может использоваться в составе автоматизированной системы сбора и обработки геофизической информации для выявления электромагнитных краткосрочных предвестников сильных землетрясений.
Так же приводится метод вычисления координат будущего землетрясения, по выходным данным разработанного ПО. Проанализированы современные системы краткосрочного прогнозирования сильных землетрясений. Разработаны методы проектирования ПО автоматизированной системы краткосрочного прогноза сильных землетрясений; Разработаны автоматизированные методы сбора и обработки геофизической информации для выявления электромагнитных краткосрочных предвестников сильных землетрясений. Разработан и реализован алгоритм определения векторов градиентов и фазовых скоростей распространения УНЧ электромагнитных возмущений вдоль земной поверхности. Спроектировано, разработано и протестировано ПО автоматизированной системы краткосрочного прогнозирования сильных землетрясений Разработаны автоматизированные методы определения района прогнозируемого землетрясения по результатам работы ПО.
