宋奕瑶 李忠 安建琴 张丽娟 史鹏飞

摘 要：为提取汶川大地震前的电离层异常信息，特选取汶川大地震前10天的DEMETER卫星电场数据作为研究对象，以均值、均方差、偏度和峰度等四类随机信号数字特征作为输入层，经过若干次样本训练建立SOM网聚类模型。结果表明，汶川地震前卫星采集的震区信号存在若干异常数据，可能与震前电磁波辐射引起电离层扰动有关。

关键词关键词：SOM网络；聚类；DEMETER卫星；异常分析；超低频电场数据

DOIDOI：10.11907/rjdk.161986

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）008-0140-03

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近年来，伴随着国际地震电磁卫星研究的迅速发展，利用卫星观测数据提取地震电离层前兆信息成为地震预测研究中倍受关注的新手段[1]。法国于2004年发射的DEMETER卫星是一颗专门用于地震监测的电磁卫星，其科学目标是观测地震或者火山活动引起的空间电离层扰动现象以及电场、磁场等变化情况，吸引了大批科学家参与其中的研究工作。Pulinets、Chuo等[2-3]的研究表明，由地震活动引起的电离层变化不仅确实存在，而且在5级以上地震发生前的几个小时到几天会发生电离层扰动。闫相相等[4]利用GPS和DEMETER数据分析汶川地震前电离层变化，对基于岩石圈—大气层—电离层耦合的地震电离层异常机理进行了研究分析。

颜蕊等[5]利用DEMETER卫星数据分析了强震前后的电离层异常，认为异常可能与地震发生的关系较大。温岩等[6]将SOM网络模型应用在地震预报研究中，得到了较好的聚类结果。项月文等[7]将人工神经网络应用在未来地震震级预测中，并将SOM与RBF两种模型相结合，有效提高了预测精度。……