FRACTAL CONSIDERATIONS TO AIRBORNE MAGNETIC ANOMALIES AS A NEW STRATEGY FOR SEISMIC STUDIES IN NW OF IRAN
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,761
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SEE05_324
تاریخ نمایه سازی: 25 شهریور 1385
چکیده مقاله:
Most of Earthquake measured Patterns generated by aeromagnetic multiplicative cascade processes show self-similarity which can be described by power-law type of functions. Recognition of the self-similarities (and following self-affinities) with respect to geospatial scaling, might provide decomposition of the patterns to distinct underlying processes. A concentration-area plot (C-A) and a power spectrum-area plot (S-A) have been applied to separation of aeromagnetic patterns on the basis of distinct self-similarity in space and frequency domain, respectively. The C-A method can decompose the geo-structural patterns into active and stable resources. The S-A plot is applied in a frequency domain to separate the powerspectrum into different levels with distinct self-similarities. Filters can be constructed on the basis of separated power spectrum levels. Conversion of aeromagnetic signal from the frequency domain back to the space domain using 2-D Inverse Fourier Transformation with these filters applied provides the lineaments prognosis patterns reflecting hazardous areas based on aeromagnetic fractal considerations. As a result airborne magnetic values related to dependent structural lineaments in NW of Iran will be employed to demonstrate the applications and priorities of the C-A and S-A fractal methods versus traditional (Euclidean) techniques for better predictions and more geospatial integrative associations with earthquakes practically.
نویسندگان
Mehrnia
Ass. Professor, Department of Geology, Distance Education University (PNU), Qazvin, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :