以准确发出预测高速铁路Ⅰ级地震警报为目标,提出基于支持向量机(SVM)预测模型的高速铁路现地地震预警方法,并分析该方法的可行性.首先,针对震级和地震动加速度峰值2个参数,分别明确相应的SVM预测模型;然后,设置阈值(震级6级和地震动加速度峰值40 cm·s-2)并定义预测等级及其与阈值间的对应关系,依据2个参数预测值与阈值的关系发布不同等级警报;最后,根据地震动加速度峰值观测值与预测值的对比,定义报警动作,评价报警性能.依托2022年1月8日青海门源6.9级地震的全部加速度数据进行离线验证,结果表明:P波到达后1～3 s时间窗内,2个参数的预测值逐渐接近真实值,预测误差的标准差明显减小,SVM预测模型可得到准确预测结果;首台(距离震中最近且离破坏最近的台站)触发后1s时即可成功发布警报,触发后6s时烈度Ⅶ度区域内的所有台站均成功发布警报.该方法可为低成本烈度仪服务高速铁路地震监测预警提供参考.

高速铁路;地震预警;震级;加速度峰值;支持向量机

中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室,黑龙江哈尔滨 150080;地震灾害防治应急管理部重点实验室,黑龙江哈尔滨 150080;中国地震台网中心测震台网部,北京 100045;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心,北京 100081;福建省地震局福建地震台,福建福州 350003;河南辉煌科技股份有限公司安防产品部,河南郑州 450012

[1]宋晋东;朱景宝;刘艳琼;孙文韬;李水龙;曾奎原;汪云龙;姚鹍鹏;李山有-.基于支持向量机预测模型的高速铁路现地地震预警方法)[J].中国铁道科学,2022(05):177-187

地震警报

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