地震数据关系网络的空间尺度

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2018.10.004

东北大学学报:自然科学版 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (10): 1385-1389.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2018.10.004

地震数据关系网络的空间尺度

何璇¹，王卢阳²，赵海²，刘晓²

(1. 东北大学中荷生物医学与信息工程学院，辽宁沈阳110169; 2. 东北大学计算机学院，辽宁沈阳110169)

收稿日期:2017-06-30 修回日期:2017-06-30 出版日期:2018-10-15 发布日期:2018-09-28
通讯作者: 何璇
作者简介:何璇(1986-)，女，辽宁沈阳人，东北大学讲师，博士; 赵海(1959-)，男，辽宁沈阳人，东北大学教授，博士生导师.冯明杰(1971-)，男，河南禹州人，东北大学副教授; 王恩刚(1962-)，男，辽宁沈阳人，东北大学教授，博士生导师.
基金资助:
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N162410002-14，N171903002).国家自然科学基金资助项目(51171041).

Space Scales of Earthquake Data Relation Networks

HE Xuan¹， WANG Lu-yang²， ZHAO Hai²， LIU Xiao²

1. School of Sino-Dutch Biomedical & Information Engineering， Northeastern University， Shenyang 110169， China; 2. School of Computer Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110169， China.

Received:2017-06-30 Revised:2017-06-30 Online:2018-10-15 Published:2018-09-28
Contact: HE Xuan
About author:-
Supported by:
-

摘要/Abstract

摘要： 通过分析美国加州地区地震数据关系网络的拓扑结构特征，研究了不同空间尺度下网络拓扑结构基本度量参数的变化规律.结果表明:随着空间尺度的增加，网络规模迅速变小，并最终达到稳定;网络的平均聚集系数和平均最短路径长度随空间尺度的增加呈波动性下降.度分布频度研究结果表明，网络的空间尺度在一个有效范围内时，网络呈现出较好的幂律分布，该范围受事件数量影响.

关键词: 复杂网络, 地震数据关系网络, 空间尺度, 拓扑结构, 幂律分布

Abstract: By analyzing the topological structural characteristics of the earthquake data relation network in the California region of the United States， the changing rules of the basic metric parameters of the network topological structure under different space scales were studied. The results showed that with the increase of the space scales， the network scale rapidly becomes smaller and eventually reaches stability. The average clustering coefficient and the average shortest path length of the network decrease with fluctuations as space scales increase. The results of degree distribution frequency showed that when the space scales of the network are within a valid range， the network presents a better power-law distribution， which is affected by the number of events.

Key words: complex network, earthquake data relation network, space scales, topological structure, power-law distribution

中图分类号:

TP393.17

何璇，王卢阳，赵海，刘晓. 地震数据关系网络的空间尺度[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(10): 1385-1389.

HE Xuan， WANG Lu-yang， ZHAO Hai， LIU Xiao. Space Scales of Earthquake Data Relation Networks[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2018, 39(10): 1385-1389.

参考文献

[1]Abe S，Suzuki N.Scale-free network of earthquakes［J］.Europhysics Letters，2004，65(65):581-586.
[2]Abe S，Suzuki N.Small-world structure of earthquake network［J］.Physica A :Statistical Mechanics & Its Applications， 2004，337(1/2):357-362.
[3]Abe S，Suzuki N.Statistical similarities between internet quakes and earthquakes［J］.Physica D :Nonlinear Phenomena，2004，193(1):310-314.
[4]Abe S，Suzuki N.Complex earthquake networks:hierarchical organization and assortative mixing［J］.Physical Review E :Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics，2006，74(2):026113.
[5]He X，Zhao H，Cai W，et al.Analyzing the structure of earthquake network by k-core decomposition［J］.Physica A: Statistical Mechanics & Its Applications，2015，421(1):34-43.
[6]Zhang Y，Zhao H，He X，et al.Bayesian prediction of earthquake network based on space-time influence domain［J］.Physica A: Statistical Mechanics & Its Applications，2016，445(1):138-149.
[7]Rezaei S，Darooneh A H，Lotfi N，et al.The earthquakes network:retrieving the empirical seismological laws［J］.Physica A:Statistical Mechanics & Its Applications，2017，471(1):80-87.
[8]Lin M，Fan X X，Wang G，et al.Network structure entropy and its dynamical evolution for recurrence networks from earthquake magnitude time series［J］.The European Physical Journal B，2016，89(5):1-7.
[9]徐久强，宋佳，何璇，等.基于OFC的仿真地震序列网络化特征对比分析［J］.东北大学学报(自然科学版)，2017，38(2):205-208.(Xu Jiu-qiang，Song Jia，He Xuan，et al.Comparison analysis of network characteristics of OFC-based simulated earthquake sequences［J］.Journal of Northeastern University( Natural Science)，2017，38(2):205-208.)
[10]Abe S，Suzuki N.Determination of the scale of coarse graining in earthquake network［J］.Europhysics Letters，2009，87(4):48008-48012.
[11]Lotfi N，Darooneh A H.The earthquakes network:the role of cell size［J］.The European Physical Journal B，2012，85(1):1-4.
[12]何璇，赵海，蔡巍，等.基于时空影响域的地震网络构造方法［J］.东北大学学报(自然科学版)，2014，35(10):1395-1399.(He Xuan，Zhao Hai，Cai Wei，et al.Construction method based on time-space influence domain for earthquake network［J］.Journal of Northeastern University( Natural Science)，2014，35(10):1395-1399.)
[13]Clauset A，Shalizi C R，Newman M E J.Power-law distributions in empirical data［J］.Society for Industrial and Applied Mathematics，2009，51(4):661-670.

[1]	孔芝，孙琦，寇晓宇，王立夫. 基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(5): 625-631.
[2]	王立夫，李欢，赵国涛. 基于节点最大剩余容量的改进负荷再分配策略[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(9): 1223-1230.
[3]	李延双，庄新田，王健，张伟平. 极端行情下中国股市社团结构及系统性风险分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(10): 1500-1508.
[4]	黄玮强，李方，姚爽. 中国金融机构波动溢出动态关联网络研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(4): 596-601.
[5]	陈东明，王云开，黄新宇，王冬琦. 基于社团密合度的复杂网络社团发现算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(2): 186-191.
[6]	马铁民，周福才，王爽. 基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(11): 1533-1538.
[7]	陈东明，严燕斌，黄新宇，王冬琦. 基于二分网络社团划分的推荐算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(8): 1103-1107.
[8]	赵海，李雄峰，朱宏博，王彬. 基于分形维数特征的肺结节形状建模[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(11): 1545-1551.
[9]	徐艳杰，任涛，齐义. 基于时空影响域的加权地震网络拓扑特性分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(11): 1551-1555.
[10]	张伟平，庄新田，李延双. 股指极端波动下中国股票市场网络拓扑结构[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(10): 1511-1515.
[11]	李贞妮，李晶皎，王爱侠，张壬申. 一种新型片上网络拓扑结构及其自适应路由算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(9): 1217-1221.
[12]	任松，赵云峰，张军伟，蒋翔. 煤样巴西劈裂试验声发射能量幂律分布规律[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(4): 581-585.
[13]	徐久强，宋佳，何璇，赵海. 基于OFC的仿真地震序列网络化特征对比分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(2): 205-209.
[14]	李婕，王兴伟，郭静，于超. 面向移动通信网络的局部扩张群组构造方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(12): 1691-1696.
[15]	李鹤群，徐久强，王进法，赵海. Internet分形特征研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(12): 1691-1695.

地震数据关系网络的空间尺度

Space Scales of Earthquake Data Relation Networks

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价