Методы распознавания аномальных событий на временных рядах в анализе геофизических наблюдений

• Автор: Соловьев, Анатолий Александрович
• Шифр специальности: 25.00.10
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 310 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Исторический экскурс и современное состояние проблемы. Постановка задачи

1.1. Распознавание аномальных событий на временных рядах

1.1.1. Краткий очерк истории развития методов поиска аномалий физических полей

1.1.2. Действующие системы обнаружения аномалий в сейсмологии

1.1.3. Статистические методы выделения аномалий на временных рядах

1.1.4. Распознавание аномалий временных рядов на основе вейвлет-анализа

1.1.5. Нсйросетевой подход к анализу временных рядов

1.2. Современная система наблюдений магнитного поля Земли ИНТЕРМАГНЕТ

1.2.1. Общее описание

1.2.2. Принципы работы и взаимодействия геомагнитного оборудования
1.2.3. Подготовительные работы по созданию геомагнитной обсерватории
1.2.4. Абсолютные измерения офсетным методом
1.2.5. Расчет базовой линии и временная привязка
1.2.6. Квазиокончательные данные
1.2.7. Регистрация секундных данных
1.3. Источники и методы оценки геомагнитной активности
1.3.1. Воздействие солнечного ветра на геомагнитное поле
1.3.2. Магнитосферные явления
1.3.3. Солнечносуточная вариация
1.3.4. Индексы геомагнитной активности
1.4. Наблюдения и исследование цунами
1.4.1. Общее описание
1.4.2. Механизмы образования цунами
1.4.3. Наблюдения цунами. Российская служба предупреждения о цунами
1.4.4. Система DART
1.4.5. Прогноз цунами
1.5. Обоснование и постановка задачи диссертации
ГЛАВА 2. Метод и алгоритмы дискретного математического анализа геофизических данных
2.1. Базовые элементы теории нечетких множеств
2.1.1. Основные определения
2.1.2. Операции над нечеткими множествами
2.1.3. Нечеткие бинарные отношения
2.2. Общие принципы дискретного математического анализа
2.2.1. Алгоритмический подход ДМА
2.2.2. Выпрямления и их примеры
2.2.3. Нечеткие сравнения
2.3. Алгоритм распознавания выбросов на минутных данных SP (SPIKE)

2.4. Алгоритм распознавания выбросов на секундных данных SPs (SPIKEsecond)
2.5. Алгоритм распознавания скачков JM (JUMP)
2.5.1. Неформальная логика
2.5.2. Нечеткие грани
2.5.3. Нечеткая мера скачкообразности
2.6. Мера аномальности
2.7. Алгоритм распознавания событий на данных о цунами RTFL (Recognition of Tsunamis Based on Fuzzy Logic)
2.8. Выводы
ГЛАВА 3. Распознавание на магнитограммах аномальных событий техногенного происхождения алгоритмами дискретного математического анализа
3.1. Техногенные сбои на магнитограммах
3.2. Автоматизированное распознавание выбросов на минутных магнитограммах
3.2.1. Постановка задачи распознавания выбросов на минутных магнитограммах (1/60 Гц) ИНТЕРМАГНЕТ
3.2.2. Обучение алгоритма SP. Формальная схема
3.2.3. Обучение алгоритма SP в период пониженной магнитной активности
3.2.4. Контрольные эксперименты для оценки достоверности полученных результатов (внутренний экзамен)
3.2.5. Обсуждение результатов обучения
3.2.6. Экзамен алгоритма SP в период пониженной магнитной активности (внешний экзамен)
3.2.7. Экзамен алгоритма SP в период повышенной магнитной активности
3.2.8. Обсуждение результатов экзаменов
3.3. Автоматизированное распознавание выбросов на секундных магнитограммах
3.3.1. Постановка задачи распознавания выбросов на секундных магнитограммах (1 Гц) ИНТЕРМАГНЕТ
3.3.2. Магнитная обсерватория на острове Пасхи. Исходные данные для распознавания
3.3.3. Обучение алгоритма SPs
3.3.4. Устойчивость обучения относительно выбора свободных параметров
3.3.5. Оценка результатов обучения
3.3.6. Экзамен алгоритма SPs
3.3.7. Контрольный тест обученного алгоритма SPs для оценки достоверности распознавания
3.3.8. Анализ ложных тревог
3.3.9. Сравнение алгоритма SPs со статистическими алгоритмами выделения выбросов
3.4. Автоматизированное распознавание скачков на полусекундных магнитограммах
3.4.1. Описание магнитных данных спутника GOES (2 Гц) и постановка задачи
3.4.2. Распознавание скачков базовой линии на спутниковых магнитограммах
3.5. Выводы

ГЛАВА 4. Автоматизированная алгоритмическая система предварительной обработки и контроля качества магнитных данных. Российско-украинский центр магнитных данных
4.1. Обоснование и постановка задачи
4.2. Общее описание работы российско-украинского центра геомагнитных данных
4.3. База геомагнитных данных
4.4. Веб-приложения для удаленной работы с геомагнитными данными
4.4.1. Ввод абсолютных измерений
4.4.2. Веб-сервисы для интерактивного доступа к данным
4.5. Доступ к данным и их визуализация
4.5.1. Веб-портал центра геомагнитных данных
4.5.2. Видео-стснд для отображения геомагнитных данных
4.6. Сравнение распознавания выбросов методом ДБ и алгоритмической системой, внедренной в центре
4.7. Моделирование полной напряженности магнитного поля на территории России в режиме квазиреального времени
4.8. Выводы
ГЛАВА 5. Распознавание магнитной активности методами дискретного математического анализа
5.1. Постановка задачи и ее обоснование
5.2. Апробация меры р(4) оценки геомагнитной активности в реальном времени
5.3. Глобальный мониторинг геомагнитной активности в период магнитных бурь 23-го солнечного цикла
5.3.1. Анализ бури 8-11 ноября 2004 г
5.3.2. Анализ бури 15 мая 2005 г
5.3.3. Обсуждение результатов анализа
5.4. Сравнение с онлайн-мониторингом геомагнитной активности ИНТЕРМАГНЕТ..
5.5. Выводы
ГЛАВА 6. Применение метода дискретного математического анализа к распознаванию аномалий на данных о цунами
6.1. Обоснование и постановка задачи
6.2. Автоматизированное распознавание алгоритмом КЛТЬ сигналов Р-волн и волн цунами на данных системы 1ЭА11Т-
6.3. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БЛАГОДАРНОСТИ
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Магнитометрические измерения
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Индексы ретроспективной оценки геомагнитной активности
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Моделирование и картографирование магнитного поля Земли
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Основные публикации и доклады автора по теме диссертации
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

4. Система сбора и регистрации данных (аппаратно-программный комплекс), поступающих с векторного и скалярного магнитометров в непрерывном режиме.
Рис. 1.8. Павильоны для электромагнитных измерений в Геофизической обсерватории «Борок» (код IAGA- BOX). Дом для абсолютных измерений - первый справа, дом для измерения вариаций — первый слева [Chulliat and Anisimov, 2008].
Векторный феррозондовый магнитометр предназначен для мониторинга вариаций компонент вектора магнитного поля. Как правило, векторные данные выражаются либо в декартовых компонентах X (север), У (восток) и Z (вниз), либо в горизонтально-полярных компонентах: горизонтальная интенсивность Я = (X2 + Г2)12, склонение D = arctan (Y/Х) и Z (вниз) [Love, 2008; Jankowski and Sucksdorff, 1996]. Формально, склонение - это угол направления горизонтальной компоненты Я магнитного поля. Качественно работающая обсерватория производит данные с небольшим дрейфом в точности измерений: обычно такой дрейф составляет менее 20 нТл ежегодно. Однако, ионосферные и магнитосферные исследования, а также картографирование глобального магнитного поля за длительный срок требуют более точных данных. В связи с этим, на современной обсерватории также установлен магнитометр, основанный на протонной прецессии, для измерения абсолютного значения полной напряженности магнитного поля F = (X2 + У2 + Z2)1/2. На обсерватории также установлен зафиксированный теодолит с интегрированным на телескопе феррозондовым магнитометром (деклинометр/инклинометр). Примерно раз в неделю работник обсерватории, используя деклинометр/инклинометр, производит серию измерений для получения значений магнитного склонения D и магнитного наклонения I = aicXan(Z/H). Эти абсолютные значения магнитных углов используются в дальнейшем для калибровки данных, полученных вариометром, с целью компенсации долгосрочного дрейфа. Окончательные данные (definitive), прошедшие обработку, имеют абсолютную точность выше 5 нТл, что позволяет проводить содержательный анализ магнитных вариаций на различных временных масштабах [Love, 2008]. Обработанные окончательные данные подготавливаются сотрудниками обсерваторий и узлов сбора данных и становятся доступными для мирового научного сообщества с задержкой более 1 года с момента их