粒子群算法反演断层滑动速率

论文摘要

利用地面大地测量观测数据,反演断层的滑动速率等动态参数,从而通过地面观测到的地表变形来认识断层滑动的动力过程,探讨断层错动与孕震的关系,对进行地震、地质灾害的预测预报,具有重要的科学意义。本文引入一种新的优化算法—粒子群算法,将其与位错模型结合起来,运用大地测量观测数据（GPS、水准、重力变化）,根据实际断层的地质资料,分别用单一数据和多种数据联合反演计算了断层的三维滑动速率,并进行了具体分析。主要工作概括如下：1.分别详细介绍了大地测量反演、位错理论模型、粒子群算法的研究现状和基本原理,建立了粒子群算法基于位错理论的大地测量反演计算模型。2.在正演模拟的地表垂直变形结果加上一定的扰动误差作为已知实测值,用粒子群算法结合位错理论模型进行了反演计算,并与其他算法反演结果进行了比较分析。结果表明：粒子群算法能有效地解决断层参数反演的问题,其稳定性、可靠性优于传统的蒙特卡罗法,和新兴的蚁群算法。3.以渭河盆地的秦岭北侧大断裂、临潼-长安断裂为应用实例,利用该地区2004～2007年GPS观测数据,采用粒子群算法结合位错理论模型反演计算了该断层的三维滑动速率。以龙门山断裂为实例,利用粒子群算法结合汶川地区的三维GPS同震数据,反演了龙门山断层的三维同震滑动。结果表明：单一数据的粒子群算法反演断层滑动速率中,断层运动性质与构造地质中所述基本一致,体现了粒子群算法在反演真实断层参数中的可行性。5.建立了多种大地测量数据联合反演的数学模型。利用青藏高原东北缘地区的GPS、水准、重力三种观测数据,分别两两组合,并将权比例因子λ作为参数一同反演,用粒子群算法应用到联合反演数学模型中,分别反演了龙首山断层、皇城-塔儿庄断层、庄浪河断层的三维滑动速率,取得了较好的结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 大地测量反演国内外研究现状
• 1.2.2 粒子群算法研究现状
• 1.3 本文研究目的及研究内容
• 1.3.1 研究目的
• 1.3.2 研究内容
• 第二章 大地测量反演的一般理论
• 2.1 引言
• 2.2 大地测量反演的一般理论
• 2.3 位错理论模型
• 2.3.1 矩形位错引起的位移
• 2.3.2 矩形位错引起的重力变化
• 2.4 本章小结
• 第三章 粒子群算法
• 3.1 群智能算法简介
• 3.2 粒子群算法的起源
• 3.3 粒子群算法原理
• 3.3.1 基本粒子群算法原理
• 3.3.2 带惯性权重的粒子群算法原理
• 3.4 粒子群算法的算法流程
• 3.5 粒子群算法与其他群智能算法的比较
• 3.6 本章小结
• 第四章 粒子群算法在单一数据反演中的应用
• 4.1 概述
• 4.2 单一数据的反演计算模型
• 4.3 地面形变特征的正反演模拟计算
• 4.3.1 地面垂直形变的正反演模拟计算
• 4.3.2 地面水平形变的正反演模拟计算
• 4.3.3 地面重力变化的正反演模拟计算
• 4.4 单一数据的粒子群算法反演断层参数的应用实例
• 4.4.1 渭河盆地地质构造背景
• 4.4.2 断层分段及参数设置
• 4.4.3 反演计算
• 4.5 三维同震数据的粒子群算法反演断层参数的应用实例
• 4.5.1 龙门山断裂带构造背景
• 4.5.2 汶川8.0级地震龙门山断裂带附近同震水平及垂直位移特征
• 4.5.3 三维数据反演模型
• 4.5.4 断层模型的分段参数
• 4.5.5 反演结果分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 粒子群算法在多种数据联合反演中的应用
• 5.1 引言
• 5.2 两类数据联合反演的数学模型
• 5.3 两种数据联合反演断层滑动速率实例分析
• 5.3.1 研究区域的地质背景及观测资料
• 5.3.2 GPS与重力数据联合反演庄浪河断层三维滑动速率
• 5.3.3 水准与重力数据联合反演皇城-塔儿庄断层三维滑动速率
• 5.4 多种数据联合反演的数学模型
• 5.5 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢