靳 平 張誠鎏 沈旭峰 王紅春潘常周 嚴(yán) 峰 王電源

(中國西安710024西北核技術(shù)研究所)

基于信號(hào)整體與局部特征的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理方法研究*

(中國西安710024西北核技術(shù)研究所)

提出一種基于信號(hào)整體與局部特征的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理新方法,該方法不同于以往僅采用包絡(luò)線互相關(guān)來直接檢測(cè)事件. 新方法依然按照檢測(cè)、 識(shí)別、 關(guān)聯(lián)和定位等4個(gè)步驟進(jìn)行處理,但在進(jìn)行單個(gè)震相信號(hào)檢測(cè)的同時(shí),也檢測(cè)信號(hào)波列并利用其包絡(luò)線特征來識(shí)別和關(guān)聯(lián)震相． 文中詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)處理過程中如何定義一個(gè)波列及抽取和應(yīng)用其特征． 相關(guān)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)目前已成功應(yīng)用于區(qū)域臺(tái)網(wǎng)的日常數(shù)據(jù)處理分析中． 作為例子,給出了對(duì)新疆區(qū)域臺(tái)網(wǎng)連續(xù)16天數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試處理的結(jié)果． 實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,這種新方法可以大幅度降低自動(dòng)處理結(jié)果的誤檢、 漏檢率,在實(shí)際應(yīng)用中具有很好的前景．

地震 自動(dòng)數(shù)據(jù)處理 地震信號(hào)整體特征 地震信號(hào)局部特征

引言

可靠的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理方法對(duì)提高日常地震監(jiān)測(cè)分析的效率和時(shí)效性具有重要意義． 特別是在過去的一二十年里,隨著數(shù)字化地震儀的普及和通信技術(shù)的發(fā)展,普通地震臺(tái)站的建設(shè)和運(yùn)行維護(hù)成本明顯降低,各地震臺(tái)網(wǎng)的臺(tái)站數(shù)目大量增加． 而增加的臺(tái)站數(shù)目在提高相關(guān)臺(tái)網(wǎng)的監(jiān)測(cè)能力、 改善臺(tái)網(wǎng)的區(qū)域覆蓋性能的同時(shí),也使得數(shù)據(jù)的分析處理量增加,其中包括需要檢測(cè)分析的地震信號(hào)和地震事件的數(shù)目都大量增加． 在缺乏可靠準(zhǔn)確的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理技術(shù)的情況下,這種急劇增加的數(shù)據(jù)量可能會(huì)使地震監(jiān)測(cè)部門的日常監(jiān)測(cè)分析工作面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)．

常見的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理一般采用信號(hào)檢測(cè)、 識(shí)別、 關(guān)聯(lián)和定位的方式(singal detection, phase identification, association, and event localization, 簡(jiǎn)寫為DIAL)進(jìn)行(IDC,1999； 潘科等,2004； 金星等,2007； 侯建民等,2009； Küperkochetal,2010),其基本過程和方法一般可以簡(jiǎn)單歸納為： ① 信號(hào)檢測(cè)與信號(hào)特征參數(shù)提?。?在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理(如濾波等)之后,首先根據(jù)信號(hào)的某種特征,通常是信號(hào)幅值的瞬時(shí)變化,采用短時(shí)平均/長(zhǎng)時(shí)平均比(STA/LTA)或其它一些方法(Allen,1978； Evans,Allen,1983； Baer,Kradolfer,1987； Joswig,1990； Kedrov,Ovtchinnikov,1990； Earle,Shearer,1994； Cansi,1995； Dai,Macbeth,1995； Withersetal,1998； Sleeman,van Eck,1999； Zhao,Takano,1999； 王海軍,劉貴忠,2007； Selby,2008； Arrowsmithetal,2009)來檢測(cè)信號(hào),然后采用自回歸-赤池信息準(zhǔn)則(Autoregressive-Akaike’s information criterion,簡(jiǎn)寫為AR-AIC)等一些更加精細(xì)的方法來估算信號(hào)的到時(shí)(Kamigaichi,1992； Inclán,Tiao,1994； Der,Shumway,1999； Saragiotisetal,2002； Tibuleacetal,2003； Zhangetal,2003； Stefanoetal,2006； Ahmedetal,2007； Hildyardetal,2008； Küperkoch,2010),并提取信號(hào)的幅值、 周期、 方位角、 慢度或偏振度等特征參數(shù). ② 信號(hào)震相類型識(shí)別． 根據(jù)提取到的信號(hào)特征參數(shù),采用推理或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模糊識(shí)別方法來判斷檢測(cè)信號(hào)的基本類型(Robertsetal,1989； Suteau-Henson,1991； Tong,1995； Wang,Teng,1995,1997； Anant,Dowla,1997； 張范民等,1998； IDC,1999； Bai,Kennett,2000,2001； 劉希強(qiáng)等,2000； Wang,2002； 李山有等,2006)(如噪聲或信號(hào)、 P波或S波以及區(qū)域震或遠(yuǎn)震信號(hào)等). ③ 震相臺(tái)站關(guān)聯(lián)． 即在初步震相類型識(shí)別基礎(chǔ)上,根據(jù)信號(hào)在時(shí)間、 方位角、 幅值等特征的相容性,將同一臺(tái)站上來自同一事件的信號(hào)關(guān)聯(lián)在一起,形成臺(tái)站震相組(IDC,1999)． 區(qū)域震時(shí)可同時(shí)進(jìn)行二次震相識(shí)別及單臺(tái)定位. ④ 臺(tái)網(wǎng)關(guān)聯(lián)和定位． 在信號(hào)到時(shí)與幅值等特征相容性分析的基礎(chǔ)上,采用定位測(cè)試的方法將不同臺(tái)站上的信號(hào)關(guān)聯(lián)在一起,并確定事件的發(fā)生時(shí)間和位置(IDC,1999)．

目前在維也納國際數(shù)據(jù)中心(IDC)運(yùn)行的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理系統(tǒng)是DIAL方法的典型代表． 其處理過程不但非常復(fù)雜,而且處理效果也很不理想． 例如,在IDC自動(dòng)處理結(jié)果中,三分向臺(tái)站上的震相誤識(shí)率高達(dá)30%—50%(Research Required to Support Comprehensive Nuclear Test Ban Treaty Monitoring,1997),其標(biāo)準(zhǔn)事件列表(SEL3)中,通常有50%左右的虛假或分裂事件,并且事件目錄(REB)中大約15%的事件是由分析員人工增補(bǔ)的(Pearceetal,2009； Procopioetal,2009； Le Brasetal,2011； Draelosetal,2012)． 虛假事件多數(shù)是因震相的識(shí)別和關(guān)聯(lián)有誤產(chǎn)生．

上述問題已在國際地震監(jiān)測(cè)特別是全面禁止核試驗(yàn)條約核查地震監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域引起廣泛關(guān)注,并有多位學(xué)者嘗試提出一些新的處理方法來解決這方面的技術(shù)問題(Aroraetal,2012； Draelosetal,2012； Mooreetal,2012)． 但這些新的嘗試基本上還是基于IDC已有信號(hào)檢測(cè)結(jié)果及其特征參數(shù),其對(duì)提高自動(dòng)處理結(jié)果準(zhǔn)確可靠性的作用尚有待驗(yàn)證．

實(shí)際上,造成傳統(tǒng)DIAL方法處理效果不佳的根本原因在于其自動(dòng)處理技術(shù)僅利用了信號(hào)的局部特征． 局部特征是指利用很短時(shí)間窗口(通常是數(shù)秒)內(nèi)信號(hào)提取的特征信息,如信號(hào)的幅值、 周期、 方位角、 慢度、 偏振度等． 盡管這些特征能較好地表征信號(hào)的瞬時(shí)特性,但難以反映信號(hào)的全貌及相互之間的聯(lián)系． 然而,人工分析員判讀地震圖時(shí)卻更多地依據(jù)整個(gè)地震圖的包絡(luò)線形狀特征． 通常情況下,分析員首先根據(jù)整個(gè)地震圖的包絡(luò)線形狀對(duì)其震中距類型(地方震、 區(qū)域震或遠(yuǎn)震等)作出判讀,再從中檢測(cè)不同的震相. 在地方震或區(qū)域震的情況下,根據(jù)它們?cè)诘卣饒D中的不同位置對(duì)震相(如Pn,Pg,Sn和Lg等)進(jìn)行判斷．

受分析員判讀地震圖過程的啟發(fā),本文提出一種新的結(jié)合地震圖整體特征和信號(hào)局部特征的地震信號(hào)自動(dòng)處理技術(shù)． 該方法不同于以往有些學(xué)者提出的基于地震圖包絡(luò)線互相關(guān)來直接進(jìn)行事件檢測(cè)的方法(Ryzhikovetal,1996； Mooreetal,2012). 新的處理技術(shù)依然保留了檢測(cè)、 識(shí)別、 關(guān)聯(lián)和定位的過程,但在進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)同時(shí),引入了波列檢測(cè)的概念,并巧妙地將信號(hào)檢測(cè)與波列檢測(cè)結(jié)合在一起. 在利用傳統(tǒng)的局部信號(hào)特征的同時(shí),依據(jù)波列的整體特征來進(jìn)行震相的識(shí)別和關(guān)聯(lián),從而形成一種全新的基于信號(hào)整體特征與局部特征的地震數(shù)據(jù)處理方法． 我們利用新疆區(qū)域地震臺(tái)網(wǎng)對(duì)該方法進(jìn)行了測(cè)試,結(jié)果表明,該方法在降低自動(dòng)處理事件的誤檢和漏檢率、 提高定位精度等方面具有很好的效果．

1 地震圖整體特征的定義和測(cè)量

圖1給出了將地震圖的整體特征與傳統(tǒng)的DIAL處理方法相結(jié)合的原理． 在該方法中,我們采用普通的STA/LTA(STA和LTA分別表示信號(hào)的短時(shí)和長(zhǎng)時(shí)平均)方法檢測(cè)單個(gè)信號(hào),即對(duì)時(shí)刻t,有

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式中,x(i)為第i個(gè)采樣點(diǎn),N和L分別為STA和LTA對(duì)應(yīng)的時(shí)間窗口長(zhǎng)度. 實(shí)際處理過程中,依據(jù)Trnkoczy (1999)對(duì)STA和LTA的取值討論,我們分別取為1 s和30 s． 為引入信號(hào)整體特征,在檢測(cè)單個(gè)信號(hào)時(shí),同步檢測(cè)和識(shí)別各個(gè)連續(xù)波列,將屬于同一個(gè)波列的信號(hào)自動(dòng)地聯(lián)系在一起． 為此,我們?cè)谛盘?hào)檢測(cè)過程中引入一個(gè)反映波列持續(xù)狀態(tài)的變量ΘD,在沒有波列持續(xù)時(shí)ΘD=0,有波列持續(xù)時(shí)ΘD=1,其具體計(jì)算方法如圖2所示,即程序開始時(shí)將ΘD初始化為0,當(dāng)有波列到達(dá)并觸發(fā)其第一個(gè)檢測(cè)時(shí)ΘD重置為1并使其保持到波列結(jié)束,即其信號(hào)幅值近似恢復(fù)到其到達(dá)之前的本底噪聲水平時(shí)(具體算法見后面關(guān)于波列持續(xù)時(shí)間計(jì)算方法的說明),再將ΘD重置為0． 除波列開始時(shí)觸發(fā)的檢測(cè)外,波列持續(xù)過程中通常還有可能觸發(fā)其它檢測(cè)． 為在后續(xù)處理過程中判斷各個(gè)信號(hào)檢測(cè)是在一個(gè)持續(xù)波列的起始位置還是中間位置,我們?cè)跈z測(cè)到一個(gè)信號(hào)時(shí)將該信號(hào)觸發(fā)前的ΘD值作為其特征之一賦予該信號(hào),用符號(hào)Ws來表示,并將其稱作信號(hào)觸發(fā)時(shí)的波列持續(xù)狀態(tài)． 圖2給出了對(duì)一段實(shí)際波形記錄的信號(hào)檢測(cè)結(jié)果,記錄中的4個(gè)波列共觸發(fā)了8個(gè)檢測(cè)． 其中,D1,D3和D5等3個(gè)位于相應(yīng)波列開始處檢測(cè)的Ws特征值等于0,而其它5個(gè)位于有關(guān)波列中間的檢測(cè)的Ws特征值等于1．

圖1 地震信號(hào)整體特征及其與信號(hào)檢測(cè)的關(guān)系

圖2 波列持續(xù)狀態(tài)計(jì)算方法示意圖

我們進(jìn)一步引入波列持續(xù)時(shí)間、 包絡(luò)線峰值大小、 峰值信噪比及峰值延遲時(shí)間等特征參數(shù)來簡(jiǎn)單地描述波列特征. 為不增加額外的計(jì)算量,包絡(luò)線簡(jiǎn)單地由STA構(gòu)成的時(shí)間序列來表示． 仍如圖1所示,定義一個(gè)波列的持續(xù)時(shí)間為從其第一個(gè)觸發(fā)檢測(cè)的到時(shí)t0開始到信號(hào)幅值重新衰減到本底噪聲水平時(shí)的時(shí)間,即

(3)

式中tε為t0后STA/LTA0降低到某一閾值ε以下時(shí)所對(duì)應(yīng)的時(shí)刻,而LTA0為t0時(shí)波列的第一個(gè)檢測(cè)被觸發(fā)時(shí)的LTA值．

為進(jìn)一步說明信號(hào)包絡(luò)線峰值大小、 峰值信噪比和峰值延遲時(shí)間等參數(shù)的定義,假定一個(gè)波列在其持續(xù)過程中共觸發(fā)了D0,D1,…,Dn共n+1個(gè)檢測(cè),并記從t0到tε的整個(gè)波列的包絡(luò)線峰值為P0,相應(yīng)的到時(shí)記作tP0,則P0對(duì)應(yīng)的包絡(luò)線峰值大小AP0、 峰值信噪比SNRP0及峰值延遲時(shí)間TP0可分別定義為

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類似地,記波列中位于檢測(cè)Di-1與Di到時(shí)之間的包絡(luò)線峰值為Pi,對(duì)應(yīng)的到時(shí)為tPi,則相應(yīng)的峰值特征參數(shù)的定義分別為

(5)

式中,ti-1,ti分別為Di-1和Di的到時(shí)． 在實(shí)際處理過程中,這些特征參數(shù)都可以在不同的頻帶范圍內(nèi)進(jìn)行測(cè)量. 同時(shí),為便于各個(gè)特征量的保存和調(diào)用,我們將P0的特征參數(shù)賦予檢測(cè)D0,將Pi的特征參數(shù)賦予檢測(cè)Di(i=1,2,…,n)．

利用上述包絡(luò)線特征參數(shù)可以大致勾畫出整個(gè)波列包絡(luò)線的基本形狀． 例如,對(duì)圖1所示信號(hào),根據(jù)4個(gè)觸發(fā)檢測(cè)的到時(shí)及各檢測(cè)的信號(hào)峰值位置和峰值大小,并假定適當(dāng)?shù)陌j(luò)線幅值上升和衰減模式,可以推測(cè)出相應(yīng)的信號(hào)波列應(yīng)具有類似于圖3的包絡(luò)線形狀． 這對(duì)于確定信號(hào)的震中距類型和波列中除初始檢測(cè)以外的其它檢測(cè)的震相類型顯然是非常重要的信息． 后面我們將對(duì)此作進(jìn)一步的介紹和分析．

圖3 根據(jù)信號(hào)檢測(cè)的到時(shí)及各檢測(cè)信號(hào)的峰值位置和峰值大小推測(cè)信號(hào)包絡(luò)線形狀

2 信號(hào)整體特征在數(shù)據(jù)自動(dòng)處理過程中的應(yīng)用

上述地震圖包絡(luò)線特征可以很容易地集成到通常的DIAL自動(dòng)處理方法中,并在地震信號(hào)震相類型識(shí)別和關(guān)聯(lián)過程中起到非常重要的作用． 首先,除極少數(shù)有兩個(gè)或兩個(gè)以上地震事件的信號(hào)波列在時(shí)間上相互重疊的情況外,對(duì)一個(gè)連續(xù)波列來說,在其持續(xù)時(shí)間范圍內(nèi),被觸發(fā)的各個(gè)檢測(cè)都應(yīng)該來自同一個(gè)地震事件,因而可以自然地將它們關(guān)聯(lián)在一起． 其次,除多個(gè)地震的信號(hào)波列重疊在一起的情況外,正常情況下,直達(dá)P波,這里包括地方震時(shí)的Pg、 區(qū)域震時(shí)的Pn和遠(yuǎn)震時(shí)的P等,都應(yīng)該是一個(gè)波列的起始檢測(cè),即相應(yīng)的波列持續(xù)狀態(tài)Ws應(yīng)等于0． 同時(shí),除非是信號(hào)信噪比非常低的情況,地方震和區(qū)域震的各種后續(xù)震相,包括地方震時(shí)的Sg和區(qū)域震時(shí)的Pg、 Sn和Lg等,都應(yīng)該包含在以直達(dá)P為起始檢測(cè)的同一個(gè)波列當(dāng)中,它們的Ws值都應(yīng)該等于1． 最后,對(duì)地方震和區(qū)域震來說,多數(shù)情況下整個(gè)波列的包絡(luò)線最大峰值出現(xiàn)應(yīng)該略晚于S或Lg波到時(shí)(圖4). 特別是對(duì)經(jīng)較低頻帶(如0.5—2.0 Hz)帶通濾波后的水平分量記錄尤其如此,即使是對(duì)激發(fā)S波能力相對(duì)較差的地下爆破來說一般也是這樣．

圖4 一次區(qū)域性地震在不同震中距臺(tái)站的三分向信號(hào)記錄 發(fā)震時(shí)間： 2010-06-01 04:29:29,震中位置： 38.4°N、 74.0°E， 震源深度： 156 km,震級(jí)： ML3.1． 為提高在遠(yuǎn)距離臺(tái)站上的信噪比,波形全部經(jīng)過 4—8 Hz帶通濾波. 圖中的P、 S線分別對(duì)應(yīng)于P波和S波的理論到時(shí)

圖5給出了實(shí)際應(yīng)用的一個(gè)區(qū)域臺(tái)網(wǎng)地震數(shù)據(jù)處理原型系統(tǒng)的流程原理示意圖． 該流程與傳統(tǒng)的DIAL處理方法從表面上看起來非常相似,也主要由信號(hào)檢測(cè)、 信號(hào)特征參數(shù)提取、 信號(hào)震相類型識(shí)別、 信號(hào)臺(tái)站關(guān)聯(lián)、 臺(tái)網(wǎng)關(guān)聯(lián)和定位等技術(shù)環(huán)節(jié)組成． 所不同的是在信號(hào)檢測(cè)和特征參數(shù)提取過程中增加了波列檢測(cè)和波列特征參數(shù)提取的內(nèi)容． 這里,波列特征參數(shù)在上一節(jié)已經(jīng)進(jìn)行了闡述,而信號(hào)特征參數(shù)則包括不同頻帶內(nèi)的信號(hào)幅值、 信噪比、 信號(hào)優(yōu)勢(shì)頻率、 信號(hào)方位角、 偏振特性或慢度大小等． 由于這些傳統(tǒng)信號(hào)特征參數(shù)都是在相對(duì)較短的時(shí)間窗口內(nèi)測(cè)量的,文中將其統(tǒng)稱為信號(hào)局部特征．

圖5 一個(gè)實(shí)際應(yīng)用的同時(shí)基于信號(hào)和波列檢測(cè)及其特征參數(shù) 的區(qū)域臺(tái)網(wǎng)數(shù)據(jù)自動(dòng)處理軟件流程示意圖

對(duì)于區(qū)域性地震事件的自動(dòng)檢測(cè)和定位來說,可靠地識(shí)別出信號(hào)中的P波、 S波震相并將其關(guān)聯(lián)在一起非常關(guān)鍵,而本文引入的信號(hào)整體特征恰好在此方面可以發(fā)揮非常大的作用． 張誠鎏(2010)曾綜合利用信號(hào)整體和局部特征,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來對(duì)震相類型進(jìn)行識(shí)別,結(jié)果表明對(duì)普通三分向臺(tái)站,其準(zhǔn)確識(shí)別率可達(dá)90%． 盡管如此,我們目前實(shí)際應(yīng)用的系統(tǒng)中還是僅采用了信號(hào)局部特征來對(duì)觸發(fā)檢測(cè)進(jìn)行分類,而信號(hào)整體特征則主要應(yīng)用在信號(hào)的臺(tái)站關(guān)聯(lián)與區(qū)域震相二次識(shí)別過程中． 事實(shí)上,從實(shí)際應(yīng)用情況來看,在引入了信號(hào)整體特征之后,臺(tái)站關(guān)聯(lián)前的震相類型識(shí)別已經(jīng)不再必要,這也是圖5中我們將震相類型識(shí)別用虛框來表示的原因．

圖6是應(yīng)用信號(hào)整體特征進(jìn)行區(qū)域震相臺(tái)站關(guān)聯(lián)和識(shí)別的原理示意圖． 首先,從觸發(fā)的信號(hào)檢測(cè)中搜索可能成為區(qū)域或地方性事件初至P波的信號(hào)． 正常情況下,這樣的信號(hào)應(yīng)該是一個(gè)波列的第一個(gè)觸發(fā)檢測(cè),所以其觸發(fā)時(shí)的波列持續(xù)狀態(tài)Ws應(yīng)等于0． 除此之外,實(shí)際處理時(shí)還可以利用其它一些信號(hào)特征,諸如信號(hào)水平分量與垂直分量的比值、 信號(hào)信噪比、 波列持續(xù)時(shí)間、 不同頻帶的信號(hào)幅值比等作進(jìn)一步的篩選．

上述搜索初至P波的過程相當(dāng)于搜索可能的地方或區(qū)域性事件波列． 對(duì)于這樣的一個(gè)波列,正常情況下波列持續(xù)范圍內(nèi)的各個(gè)檢測(cè)已經(jīng)可以自然地關(guān)聯(lián)在一起,而需要進(jìn)一步完成的是找出其中的S波或Lg波,并與初至P波一起構(gòu)成P-S(Lg)震相組,以便在此基礎(chǔ)上進(jìn)行單臺(tái)定位并形成單臺(tái)事件． 實(shí)際處理時(shí),我們綜合利用信號(hào)局部和整體特征并通過一系列的測(cè)試來檢驗(yàn)識(shí)別波列中的主要S震相,同時(shí)也測(cè)試當(dāng)前波列是否真的是一個(gè)區(qū)域或地方性事件所產(chǎn)生的信號(hào)． 測(cè)試對(duì)波列持續(xù)時(shí)間范圍內(nèi)的各個(gè)觸發(fā)檢測(cè)逐個(gè)進(jìn)行,直到找出其中的主要S震相,其中包括地方震的Sg、 區(qū)域震的Sn或Lg． 測(cè)試的主要內(nèi)容包括： ① 假設(shè)的S波檢測(cè)與初至P波的幅值相容性,即要求假設(shè)的S波檢測(cè)與初至P波檢測(cè)的幅值比不大于特定閾值K,否則,則認(rèn)為假設(shè)的兩者并非來自同一個(gè)事件,而當(dāng)前波列是由不只一個(gè)事件的信號(hào)混疊在一起而形成的．K的大小與頻帶和被測(cè)試的信號(hào)與初至P波信號(hào)的到時(shí)差有關(guān),參考IDC數(shù)據(jù)處理方法(IDC,1999),多數(shù)情況下我們?nèi)=40. ② 偏振特性相容性,即假設(shè)S波檢測(cè)的偏振特性參數(shù)與其作為S類型震相是否相容. 統(tǒng)計(jì)表明S波的水平分量幅值明顯比垂直分量幅值大(張誠鎏,2010),根據(jù)經(jīng)驗(yàn),處理時(shí)要求假設(shè)的S波水平分量幅值與垂直分量幅值比要大于1.5. ③ 距離相容性,即初至P波及假設(shè)S波信號(hào)頻率成分應(yīng)當(dāng)與到時(shí)差tS-tP相一致． 由于tS-tP可以等效于震中距,而信號(hào)中不同頻率成分的信號(hào)幅值隨距離的衰減速度不同,使得震中距較小亦即tS-tP較小的信號(hào)中高頻成分較豐富,而震中距或tS-tP較大的低頻信號(hào)則更為顯著． 實(shí)際處理時(shí)我們用不同頻帶內(nèi)的信號(hào)幅值比來衡量高、 低頻信號(hào)的相對(duì)強(qiáng)弱． 例如,在tS-tP<15 s的情況下,要求信號(hào)高頻(8—16 Hz)與低頻(0.75—1.5 Hz)頻帶內(nèi)的信號(hào)幅值比不小于某一閾值η, 而閾值η則由經(jīng)驗(yàn)確定． 另外,由于S波衰減通常會(huì)大于P波的衰減,所以,相容性測(cè)試時(shí)也要求前者的高、 低頻信號(hào)幅值比不得超過后者的幅值比． ④ 包絡(luò)線相容性,即要求至少存在若干分量及頻帶,在其上面測(cè)量的信號(hào)包絡(luò)線峰值位置應(yīng)該略晚出現(xiàn)于假設(shè)的S波到時(shí)的地方,即要求

圖6 同時(shí)基于信號(hào)整體與局部特征的區(qū)域性P、 S震相對(duì)搜索方法示意圖

(6)

式中：TP0為前面定義的整個(gè)波列包絡(luò)線的峰值延遲時(shí)間；tS-tP為假設(shè)的S波與初至P波的到時(shí)差；τ為指定的適當(dāng)閾值,可以與tS-tP的大小有關(guān)． 通過這一方法,可以可靠地區(qū)分主要S波震相與非初至P波震相(如區(qū)域震情況下的Pg),從而避免臺(tái)站對(duì)P-S震相組的誤識(shí)別,而這種誤識(shí)別有可能在最后的處理結(jié)果中造成分裂事件或大的定位誤差．

以上是綜合應(yīng)用信號(hào)整體與局部特征進(jìn)行區(qū)域性地震事件臺(tái)站關(guān)聯(lián)與震相識(shí)別的基本思路． 實(shí)際應(yīng)用過程中,還有幾種特殊情況需要謹(jǐn)慎處理． 第一種特殊情況是兩個(gè)事件的波列疊加在一起的情況． 在這種情況下,第二個(gè)事件的初至P在觸發(fā)時(shí)的波列持續(xù)狀態(tài)就不等于0而是等于1. 由于相互干擾,兩個(gè)事件的波列特征參數(shù)測(cè)量結(jié)果都可能出現(xiàn)錯(cuò)誤． 對(duì)于這類情況,多數(shù)情況下可以根據(jù)信號(hào)在幅值、 頻率、 偏振和方位角(如果是臺(tái)陣型臺(tái)站)等方面的相容性對(duì)信號(hào)是否為多事件波列進(jìn)行識(shí)別. 在此基礎(chǔ)上將新事件的初至P波的觸發(fā)狀態(tài)修正為0,并對(duì)相應(yīng)的包絡(luò)線特征參數(shù)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行修正． 第二種特殊情況是關(guān)于一些震級(jí)較小的地震在震中距相對(duì)較大的區(qū)域臺(tái)站上的記錄． 由于其信號(hào)信噪比較低,P波波尾信號(hào)的幅值可能在主要S波震相(Sn或Lg)到達(dá)之前就已經(jīng)衰減到本底噪聲水平,使得P波與主要S波震相不能連在一起形成一個(gè)連續(xù)的波列(即主要S波震相的Ws等于0而不是1)． 對(duì)于這樣的情況,如果是臺(tái)陣型臺(tái)站,只要P波與S波之間的方位角一致,且各自的慢度大小與相應(yīng)的震相類型相符,則也可以將它們關(guān)聯(lián)在一起,以提高對(duì)低震級(jí)事件的檢測(cè)能力． 而對(duì)于普通三分向臺(tái)站,由于其信號(hào)方位角、 慢度無法準(zhǔn)確可靠地進(jìn)行估算,這樣的信號(hào)我們目前不允許在臺(tái)站關(guān)聯(lián)時(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián),而是等到后面的臺(tái)網(wǎng)關(guān)聯(lián)時(shí)再來測(cè)試它們能否關(guān)聯(lián)給已經(jīng)形成的地震事件． 事實(shí)上,在各種區(qū)域性臺(tái)網(wǎng)的正式地震目錄中,基本上每一個(gè)能夠可靠定位的區(qū)域性地震事件都會(huì)在不止一個(gè)臺(tái)站上呈現(xiàn)出連續(xù)的、 包括主要P波和S波震相在內(nèi)的波列． 因此,在臺(tái)站關(guān)聯(lián)時(shí)要求普通三分向臺(tái)站上的區(qū)域性地震的P波和S波必須形成一個(gè)連續(xù)波列,在大幅度降低事件誤檢率的同時(shí),并不會(huì)明顯影響事件的檢測(cè)率．

需要說明的是,在區(qū)域地震圖的情況下,主要的S波震相既有可能是Sn,也有可能是Lg,其具體震相名稱通常在臺(tái)網(wǎng)關(guān)聯(lián)時(shí)才能最后解決． 但是,如果波列中同時(shí)有Sn和Lg發(fā)育并都已經(jīng)被檢測(cè)到,在這種情況下,可以根據(jù)tSn-tP和tLg-tP的理論關(guān)系比較準(zhǔn)確地對(duì)二者進(jìn)行區(qū)分． 具體方法為,對(duì)波列持續(xù)時(shí)間范圍內(nèi)可能的S波檢測(cè),兩兩之間形成一個(gè)S-S震相對(duì)． 假定到時(shí)較早的S波為Sn,到時(shí)較晚的為L(zhǎng)g,計(jì)算它們與初至P波(此時(shí)即Pn)之間的到時(shí)差tSn-tP和tLg-tP． 假定這里的兩個(gè)S檢測(cè)的確分別為tSn-tP和tLg-tP，則二維空間中由坐標(biāo)(tSn-tP,tLg-tP)所定義的觀測(cè)點(diǎn)應(yīng)該落在tSn-tP相對(duì)于tLg-tP理論關(guān)系曲線附近(圖7)． 因此,找出離理論關(guān)系曲線距離最近的點(diǎn),如果該距離小于規(guī)定閾值,則對(duì)應(yīng)的兩個(gè)信號(hào)可以分別判斷為Sn和Lg. 而利用由最先到達(dá)臺(tái)站的Pn、 Sn和Lg組成的臺(tái)站三震相組合,則可以更加準(zhǔn)確地進(jìn)行單臺(tái)地震定位．

圖7 自動(dòng)區(qū)分Sn和Lg原理示意圖Fig.7 Illustration of the method for automatic identification of phases Sn and Lg

盡管本節(jié)介紹的實(shí)際數(shù)據(jù)自動(dòng)處理系統(tǒng)的應(yīng)用對(duì)象為區(qū)域性地震臺(tái)網(wǎng),但該系統(tǒng)并不局限于檢測(cè)區(qū)域和地方性地震事件,同時(shí)也能比較準(zhǔn)確可靠地檢測(cè)和定位遠(yuǎn)震事件． 對(duì)于遠(yuǎn)震事件,通常情況下P和S等震相并不呈現(xiàn)為連續(xù)波列,甚至對(duì)占絕大多數(shù)的中小震級(jí)事件來說基本上只有直達(dá)P波信號(hào)才能被檢測(cè)到． 盡管如此,本文引入的波列特征在遠(yuǎn)震信號(hào)的臺(tái)網(wǎng)關(guān)聯(lián)過程中依然可以起到很好的作用． 限于篇幅,這里不對(duì)利用區(qū)域性臺(tái)網(wǎng)進(jìn)行遠(yuǎn)震信號(hào)關(guān)聯(lián)定位詳細(xì)討論,僅指出在正常情況下,要求被關(guān)聯(lián)的各次遠(yuǎn)震P波的Ws值應(yīng)等于0,僅這一點(diǎn)就可以大幅度提高關(guān)聯(lián)搜索的效率． 此外,實(shí)際處理時(shí)除了可以根據(jù)信號(hào)的頻率和偏振特征來測(cè)試待關(guān)聯(lián)信號(hào)是否符合遠(yuǎn)震信號(hào)的特征外,信噪比與波列持續(xù)時(shí)間之間的關(guān)系也可發(fā)揮重要作用． 例如,如果一個(gè)波列的信噪比很低而持續(xù)時(shí)間很大,則一般不會(huì)是遠(yuǎn)震信號(hào)．

3 應(yīng)用實(shí)例

為說明相關(guān)的數(shù)據(jù)自動(dòng)處理技術(shù)在應(yīng)用于較大規(guī)模的區(qū)域地震臺(tái)網(wǎng)時(shí)也有效,我們用新疆區(qū)域地震臺(tái)網(wǎng)連續(xù)半個(gè)月的數(shù)據(jù)來進(jìn)行測(cè)試作為實(shí)例,介紹其測(cè)試處理結(jié)果．

圖8為測(cè)試臺(tái)網(wǎng)的臺(tái)站分布圖． 測(cè)試所用的數(shù)據(jù)從2010年6月1—16日共16天． 測(cè)試對(duì)臺(tái)網(wǎng)可能記錄到的所有事件,包括區(qū)域事件、 地方性事件和遠(yuǎn)震事件,自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)的情況. 在此基礎(chǔ)上,對(duì)檢測(cè)到的事件人工逐個(gè)進(jìn)行審核,以確認(rèn)是否為虛假地震事件并統(tǒng)計(jì)其所占的比例． 為分析自動(dòng)處理結(jié)果的漏檢率和定位誤差,我們對(duì)地方震和區(qū)域震事件與同樣臺(tái)網(wǎng)條件下完全由人工分析產(chǎn)生的由新疆地震局提供的地震目錄(以下簡(jiǎn)稱新疆局地震目錄)進(jìn)行了對(duì)比． 根據(jù)我們的分析,雖然新疆局地震目錄實(shí)際上并不完整,許多可以檢測(cè)和定位的事件并沒有在目錄中反映出來(其中包括一些采礦爆破被故意剔除)． 盡管如此,由于新疆局地震目錄的產(chǎn)生過程與本文自動(dòng)處理的產(chǎn)生過程完全獨(dú)立,相當(dāng)于是對(duì)所有事件的一個(gè)獨(dú)立抽樣,因此統(tǒng)計(jì)分析其中被自動(dòng)處理程序檢測(cè)到的事件的比例,足以客觀地反映本自動(dòng)處理系統(tǒng)對(duì)地方和區(qū)域性事件的檢測(cè)能力．

圖8 測(cè)試臺(tái)網(wǎng)(新疆)臺(tái)站分布

對(duì)上述16天內(nèi)新疆區(qū)域地震臺(tái)網(wǎng)記錄到的波形數(shù)據(jù),利用本文所介紹的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理原型系統(tǒng)共檢測(cè)出3654個(gè)地震事件,其中包括地方震、 區(qū)域震、 遠(yuǎn)震和極遠(yuǎn)震． 根據(jù)人工分析結(jié)果,其中285個(gè)事件為虛假事件,約占全部事件的7.8%．

在這一時(shí)間段內(nèi),新疆局地震目錄中共有1025個(gè)地震事件,其中ML≥2.0地震事件136個(gè),ML1.0—2.0的事件325個(gè),ML<1.0的事件48個(gè),另有516個(gè)未給出定位結(jié)果的微破裂事件． 所謂未給出定位結(jié)果的事件是指只有一個(gè)臺(tái)站記錄到信號(hào)、 信號(hào)的tS-tP在數(shù)秒以內(nèi)的事件． 對(duì)于這樣的事件,新疆局地震目錄的處理方法是,如果tS-tP<3 s，直接將記錄臺(tái)站的坐標(biāo)作為事件的震中位置,而對(duì)于tS-tP>3 s的情況,則僅給出其發(fā)震時(shí)間而不給出具體的震中位置．

圖9 本文方法對(duì)新疆局地震目錄中2010年6月1—16日不同震級(jí)范圍內(nèi)地震事件檢測(cè)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析Fig.9 Statistic result of automatically detected rate for events listed in the Xinjiang seismic events satalog in 1—6 June, 2010

圖9給出了對(duì)新疆局地震目錄中不同震級(jí)范圍內(nèi)關(guān)于事件實(shí)際檢測(cè)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析. 圖10給出了實(shí)際檢測(cè)到的兩個(gè)區(qū)域性事件的例子,其中第二個(gè)事件因?yàn)榘l(fā)生在臺(tái)網(wǎng)以外,新疆局地震目錄未給出其相關(guān)的發(fā)震參數(shù)． 圖中給出了距離相應(yīng)事件最近的15個(gè)臺(tái)站記錄到的波形,標(biāo)出了對(duì)不同震相的檢測(cè)、 識(shí)別和關(guān)聯(lián)結(jié)果. 需要說明的是,按我們的實(shí)際處理程序,圖10中給出的未關(guān)聯(lián)或未定義檢測(cè)的震相名稱的確定并未用到信號(hào)整體特征,而僅僅是基于各種局部信號(hào)特征用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來初步確定的． 對(duì)于ML≥2.0的事件,自動(dòng)處理系統(tǒng)的檢測(cè)率為100%； 對(duì)于ML1.0—2.0的事件,檢測(cè)率為98.5%； 對(duì)于ML<1.0的事件,檢測(cè)率為95.8%； 而對(duì)新疆局地震目錄中未定位事件的檢測(cè)率為52.1%． 對(duì)未定位事件的檢測(cè)率較低的主要原因除了這些事件僅在一個(gè)臺(tái)站上有信號(hào)以外,還因?yàn)閷?shí)際測(cè)試的自動(dòng)處理系統(tǒng)本身并不是針對(duì)這樣的事件設(shè)計(jì)的． 例如,系統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)模塊在檢測(cè)信號(hào)時(shí)要求在觸發(fā)一個(gè)檢測(cè)時(shí)其到時(shí)應(yīng)距上一個(gè)檢測(cè)3 s以上,而在新疆局地震目錄中的516個(gè)未定位事件中,有174個(gè)事件的tS-tP小于這一數(shù)值．

需要指出的是,我們的自動(dòng)處理系統(tǒng)還另外檢測(cè)到許多新疆局地震目錄中沒有的區(qū)域和地方性事件,其中主要包括位置在新疆區(qū)域地震臺(tái)網(wǎng)外的地震事件(圖10b)、 工業(yè)爆破以及僅有一個(gè)或兩個(gè)臺(tái)站記錄到的信號(hào)事件和一些信噪比很低、 單純依靠人工分析難以檢測(cè)的事件．

自動(dòng)處理系統(tǒng)除具有良好的檢測(cè)能力外,新的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理方法在自動(dòng)定位結(jié)果的準(zhǔn)確性方面也有比較好的表現(xiàn)． 圖11給出了區(qū)域、 地方性事件的自動(dòng)定位結(jié)果相對(duì)于新疆局地震目錄中震中位置的誤差分布． 對(duì)ML≥2.0的136個(gè)地震事件,系統(tǒng)的平均定位誤差為15.6 km. 其中72個(gè)事件(占53%)的相對(duì)定位誤差小于10 km,110個(gè)事件(占81%)的定位誤差小于20 km,較大定位誤差的地震基本都發(fā)生在網(wǎng)緣或網(wǎng)外． 考慮到新疆臺(tái)網(wǎng)臺(tái)站相對(duì)比較稀疏,上述136個(gè)ML≥2.0地震事件到最近新疆臺(tái)站的距離平均約為70 km,部分事件震中位置到最近臺(tái)站的距離達(dá)200 km左右,自動(dòng)處理時(shí)能達(dá)到這一自動(dòng)定位能力是可以接受的．

除有效檢測(cè)區(qū)域、 地方性事件以外,以新疆臺(tái)網(wǎng)這樣的區(qū)域性地震臺(tái)網(wǎng)的數(shù)據(jù)為輸入,自動(dòng)處理系統(tǒng)對(duì)遠(yuǎn)震和遠(yuǎn)區(qū)域震事件也表現(xiàn)出了比較好的檢測(cè)定位能力． 由于對(duì)遠(yuǎn)震和遠(yuǎn)區(qū)域震的關(guān)聯(lián)定位方法不同于對(duì)地方和區(qū)域震的關(guān)聯(lián)定位方法,相關(guān)的方法和處理結(jié)果我們將另文闡述．

圖10 典型區(qū)域性事件自動(dòng)處理結(jié)果實(shí)例

(a) 2010-06-09 10:58:59新疆和靜ML2.6地震,新疆局地震目錄給出震中位置為42.33°N、 84.82°E,自動(dòng)處理結(jié)果誤差約11 km； (b) 2010-06-09 16:01:08阿富汗興都庫什山區(qū)mb3.4地震,IDC REB中給出的震中位置為35.89°N、 69.57°E,自動(dòng)處理相對(duì)定位誤差約31 km. 對(duì)每個(gè)事件,圖中顯示的是最近的15個(gè)臺(tái)站經(jīng)0.5—5 Hz帶通濾波后的垂直分量波形,上面標(biāo)出了對(duì)應(yīng)臺(tái)站的代碼名稱、 震中距及自動(dòng)處理過程中實(shí)際觸發(fā)的各個(gè)信號(hào)檢測(cè)的到時(shí)位置及震相名稱,其中正體字母表示最終關(guān)聯(lián)給相應(yīng)事件的定義震相,斜體字母代表未關(guān)聯(lián)或未定義檢測(cè)的震相,其中N表示被識(shí)別為噪聲的檢測(cè)．

Fig.10 Examples of automatically processing results for two regional events

(a) Seismograms of the southern XinjiangML2.6 earthquake occurred at 10:58:59 on 9 June 2010. The epicenter is (42.33°N, 84.82°E) in Xinjiang seismic events catalog (XJEC), our automatically determined epicenter is 11 km away from it. (b) Seismograms of anmb3.4 earthquake occurred in the Hindu Kush region, Afghanistan, at 16:01:08 on 9 June 2010. For the epicenter of this earthquake is outside of Xinjiang seismic network, no information is given in the XJEC. However, the IDC REB epicenter of this earthquake is (35.89°N, 69.57°E),and our automatically determined result is 31 km away from it. For each event, 0.5—5 Hz band-pass filtered vertical component seismograms from the 15 closest stations are displayed. For each seismogram, respective recording station and epicentral distance are given at its left side, and all detections triggered within the displayed waveform time window are added, where the labels marked by upright letters are automatically associated defining phases for corresponding event and the labels marked by italics are unassociated ones.Nstands for detections identified as noise by the software

圖11 新疆局地震目錄中ML≥2.0地震自動(dòng)定位結(jié)果與人工編目結(jié)果 的比較(a)及震中相對(duì)誤差分布(b) 空心圓為新疆局地震目錄給出的震中位置,實(shí)心圓為本文自動(dòng)定位結(jié)果,實(shí)線相連表示是同一個(gè)事件

4 結(jié)論

本文提出一種基于信號(hào)整體和局部特征的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理新方法. 以波列包絡(luò)線特征為代表的地震信號(hào)整體特征對(duì)提高地震事件自動(dòng)處理結(jié)果的準(zhǔn)確可靠性具有非常重要的意義和作用． 結(jié)果表明,利用少數(shù)幾個(gè)定量特征參數(shù)可以較準(zhǔn)確地反映整個(gè)地震圖的大致形狀. 在此基礎(chǔ)上通過引入波列檢測(cè)的概念,將各個(gè)觸發(fā)檢測(cè)與相應(yīng)的波列檢測(cè)相關(guān)聯(lián),可以很好地解決地震信號(hào)整體特征與局部特征相結(jié)合的技術(shù)問題． 新的地震信號(hào)整體特征可以較好地反映不同地震信號(hào)之間的相互聯(lián)系及它們各自在地震圖中的相對(duì)位置,再將這些特征與傳統(tǒng)的反映地震信號(hào)幅值大小、 頻率高低、 偏振特性及傳播方向的局部特征相結(jié)合,可以很好地解決地震信號(hào)關(guān)聯(lián)和震相類型識(shí)別等方面的問題．

新的處理技術(shù)可以很方便地集成到傳統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)、 震相識(shí)別、 關(guān)聯(lián)、 定位處理模式當(dāng)中,并明顯地降低地震事件的誤檢、 漏檢率和平均定位誤差． 實(shí)際的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)及利用新疆區(qū)域地震臺(tái)網(wǎng)連續(xù)16天的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試的結(jié)果表明,基于該方法的自動(dòng)處理結(jié)果能夠在保持較高檢測(cè)率的情況下將事件誤檢率控制在比較低的水平．

需要說明的是,我們對(duì)地震信號(hào)整體特征的應(yīng)用還不夠充分,許多判斷條件的參數(shù)設(shè)置都是經(jīng)驗(yàn)性的． 隨著對(duì)信號(hào)整個(gè)特征參數(shù)分布特性研究的進(jìn)一步深入和判斷條件的進(jìn)一步優(yōu)化,預(yù)期可以取得更加令人滿意的處理結(jié)果．

本研究得到新疆地震局的數(shù)據(jù)支持,在此表示感謝．

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2016年冬2017年春，溫室辣椒市場(chǎng)銷售價(jià)格較往年降低不少，且長(zhǎng)期在低價(jià)位徘徊。農(nóng)戶積極調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，改種莢豆、茄子、番茄、黃瓜等其他蔬菜，較為有利的避免了因市場(chǎng)價(jià)格過低造成的經(jīng)濟(jì)損失。順市而變，變被動(dòng)為主動(dòng)，積極開展種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，努力確保設(shè)施蔬菜生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益不滑坡。

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A novel technique for automatic seismic data processing using both integral and local features of seismograms

(NorthwestInstituteofNuclearTechnology,Xi’an710024,China)

Reliable automation of data processing is of great significance for modern seismic monitoring. A novel technique for automatic seismic data processing which utilizes both integral and local features of seismograms was presented in this paper. However,unlike some previous efforts which seek to use envelope cross-correlation to detect seismic events directly,our technique keeps to follow the DIAL approach,i.e.,by steps of signal detection,phase identification,association and event localization. However,in addition to detect signals corresponding to individual seismic phases,the new technique also detects continuous wave-trains and explores their envelope features for phase type identification and signal association. More concrete ideas about how to define wave-trains and combine them with various detections as well as how to measure and utilize their features in the seismic data processing were expatiated in the paper. This approach has been applied to the routine data processing of regional seismic networks for several years,and as an application example,here were presented test results for a 16 days’ period using data from the Xinjiang regional seismic network. Practical application results show that the new technique can reduce both false alarm and missed event rate significantly and has good application prospects.

seismic; automatic data processing; integral features of seismic signals; local features of seismic signal

10.3969/j.issn.0253-3782.2014.03.012.

國家自然科學(xué)基金(41174033)資助.

2013-05-27收到初稿,2013-10-08決定采用修改稿.

e-mail: jinping668@sohu.com

10.3969/j.issn.0253-3782.2014.03.012

P315.61

A

靳平, 張誠鎏, 沈旭峰, 王紅春, 潘常周, 嚴(yán)峰, 王電源. 2014. 基于信號(hào)整體與局部特征的地震數(shù)據(jù)自動(dòng)處理方法研究. 地震學(xué)報(bào), 36(3): 464--479.

Jin P, Zhang C L, Shen X F, Wang H C, Pan C Z, Yan F, Wang D Y. 2014. A novel technique for automatic seismic data processing using both integral and local features of seismograms.ActaSeismologicaSinica, 36(3): 464--479. doi:10.3969/j.issn.0253-3782.2014.03.012.