تشخیص آنومالیهای حرارتی قبل از وقوع زلزله با تلفیق الگوریتمهای شبکة عصبی مصنوعی و بهینهسازی کلونی مورچه | ||
| مدیریت مخاطرات محیطی | ||
| مقاله 6، دوره 2، شماره 2، 1394، صفحه 207-224 اصل مقاله (2.21 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی کاربردی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jhsci.2015.55062 | ||
| نویسندگان | ||
| سپهر چوب ساز* 1؛ مهدی آخوندزاده هنزائی2؛ محمدرضا سراجیان مارالان3 | ||
| 1کارشناس ارشد، مهندسی سنجش از دور، گروه مهندسی نقشهبرداری پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، ایران | ||
| 2استادیار، گرایش سنجش از دور گروه مهندسی نقشه برداری پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، ایران | ||
| 3دانشیار، گرایش سنجش از دور گروه مهندسی نقشه برداری پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، ایران | ||
| چکیده | ||
| ازآنجا که تشخیص آنومالیهای لرزهای بهدلیل ساختار پیچیدة زمین و عدم شناخت کامل سازوکار وقوع زلزله، دشوار است، دسترسی به دادههای حرارتی متنوع بهدستآمده از روشهای سنجش از دوری سبب شده تا امکان بررسی آنومالی حرارتی قبل از وقوع زلزلههای بزرگ فراهم شود. آنومالیهای حاصل از پیشنشانگرهای حرارتی، از اصلیترین منابع پیشبینی زلزلهاند. در این مطالعه با استفاده از پیشنشانگرهای دمای سطح (Land Surface Temperature)، دمای جو (Atmospheric Temperature)، شار گرمای نهان سطح (Surface Latent Heat Flux) و موج بلند خروجی (Outgoing long-wave radiation) امکان وقوع آنومالی حرارتی قبل از زلزلههای ورزقان (21/05/1391)، بوشهر (20/01/1392) و سراوان (27/01/1392) بررسی شده است. برای تشخیص آنومالی پیش از وقوع زلزله، سری زمانی مربوط به دمای سطح و دمای جو توسط محصولات سنجندۀ MODIS، شار گرمای نهان سطح از کتابخانة GLDAS و موج بلند خروجی از محصولات سنجندة AIRS در دورة زمانی قبل و پس از وقوع زلزله تشکیل شد و با تلفیق شبکۀ عصبی مصنوعی و الگوریتم بهینهسازی کلونی مورچه این سریهای زمانی پیشبینی شده و امکان وقوع آنومالی در آنها بررسی شد. همچنین نتایج حاصل از این روش با نتایج روش شبکۀ عصبی با الگوی آموزش لونبرگ-مارکارد (Levenberg–Marquardt) مقایسه شده است. نتایج این تحقیق نشاندهندة وقوع آنومالی در تغییرات دمای سطح زمین، دمای جو، شار گرمای نهان سطح و موج بلند خروجی ۱۰ تا ۱۳ روز پیش از وقوع زلزلة ورزقان، دمای جو و موج بلند خروجی ۶-۹ روز و شار گرمای نهان سطح ۲ روز پیش از وقوع زلزلة بوشهر و تشخیص آنومالی در تمامی پیشنشانگرهای حرارتی مورد مطالعه ۵ تا ۸ روز پیش از وقوع زلزلة سراوان است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آنومالی؛ الگوریتم بهینهسازی کلونی مورچه؛ زلزله؛ شبکۀ عصبی مصنوعی؛ پیشنشانگرهای حرارتی | ||
| مراجع | ||
|
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,086 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,719 |
||