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        基于小波分解法對北武當觀測站定點形變受氣壓影響的分析

        2021-09-28 12:36:34王曉霞史雙雙高翠珍吳昊昱薛生瑞安凱杰薛錦明
        山西地震 2021年3期
        關(guān)鍵詞:武當觀測站水管

        王曉霞,史雙雙,高翠珍,吳昊昱,薛生瑞,安凱杰,薛錦明

        (1.山西省地震局太原地震監(jiān)測中心站,山西 太原 030025;2.山西省地震局,山西 太原 030021;3.太原大陸裂谷動力學國家野外科學觀測研究站,山西 太原 030025)

        0 引言

        北武當觀測站屬定點形變臺站,自運行以來各測項觀測資料質(zhì)量較好。通過查閱近十年的觀測日志,發(fā)現(xiàn)氣壓為主要干擾因素。小波分析是目前信號處理分析中的重要方法,在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力,時間窗和頻率窗都可改變的時頻局部化分析方法,適合分析非平穩(wěn)信號和提取信號的局部特征。近年來,小波分析法用在分析處理地震數(shù)據(jù)方面,取得較好成果。特別是在地震前兆異常方面,該方法的運用能提高前兆觀測質(zhì)量。徐芳芳等應用小波分析法對榮成地震臺形變觀測資料進行分析,對信號干擾、儀器標定、同震效應及不同頻率的信息識別、分離都有良好效果,能夠識別出一些短臨變化,利于前兆數(shù)據(jù)進行地震預測[1]。宋治平等也將小波分析用在形變資料處理中,獲得較好效果[2]。上述研究表明,小波變換理論在地震前兆觀測資料分析中有廣闊的應用前景。在前人研究的基礎(chǔ)上,該文主要采用Matlab軟件,運用小波分析法對北武當形變觀測數(shù)據(jù)的典型事件潮汐波進行多層小波分解,得出能被清晰辨別的固體潮畸變信息成分與受干擾的噪聲成分[3-5],提高形變觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

        1 觀測站概況

        北武當觀測站位于山西省呂梁市方山縣北武當山山腳下,海拔高程1 420 m,洞深31 m,洞體覆蓋厚度43 m,山洞溫度年變化為0.5 ℃,日變化<0.03 ℃。觀測站于2011年正式投入運行,分室內(nèi)、室外兩部分。室內(nèi)設(shè)有觀測室、山洞,觀測室有儀器主機、數(shù)采、UPS電源和網(wǎng)絡通信設(shè)備等,山洞有測量設(shè)備;室外有雨量筒、百葉箱,信號通過埋地電纜引入室內(nèi),室外還有地網(wǎng)。儀器洞室位于關(guān)帝山隆起區(qū),該區(qū)自新構(gòu)造運動以來以持續(xù)抬升為主,斷塊內(nèi)差異運動極弱,屬穩(wěn)定的新構(gòu)造單元。距洞室最近的斷裂為劉家岔斷裂,位于洞室NE1.6 km處,斷裂為前第四紀斷裂,屬非活動斷裂[6]。北武當觀測站定點形變觀測儀器有SSQ-2I水平擺、DSQ水管傾斜儀、SS-Y伸縮儀3套設(shè)備,均為“十五”項目儀器。

        2 研究方法

        實際工作中,數(shù)據(jù)信號是離散的,需要對信號進行離散小波變換DWT。對于離散序列信號f(x),在小波函數(shù)ψ(t)∈L2(R)中,尺度因子(伸縮因子a和平移因子b(a,b∈R))也需要離散化,則應用小波變換作為不同頻率的信息識別基礎(chǔ),即:

        式中:a=2k。

        對于數(shù)字信號f(x),可近似地表示為:

        mallat的重構(gòu)算法為:

        小波方法最主要是選擇合適的小波基函數(shù),不同的基函數(shù)對數(shù)據(jù)處理的結(jié)果有不同的影響[7]。根據(jù)前人的研究結(jié)果[2-3],發(fā)現(xiàn)db5小波基函數(shù)在提取形變資料的信號方面效果較好,故此文選取db5小波為小波基函數(shù)[7]。

        3 資料分析

        選取北武當觀測站2018年4月6日水平擺、水管儀和伸縮儀全天的分鐘值數(shù)據(jù)為研究對象,對氣壓干擾典型事件進行小波分解,分析不同頻率下的相關(guān)特性。

        3.1 氣壓干擾小波分析

        由前兆處理系統(tǒng)的預處理工作日志統(tǒng)計結(jié)果看出,水平擺受氣壓干擾較大,水管儀和伸縮儀較小(見圖1)。

        圖1 氣壓與形變儀器時序圖曲線

        應用2018年4月6日氣壓波動較大、其他干擾因素較小時段的定點形變各分量觀測數(shù)據(jù),采用db5小波基函數(shù)分解形變觀測與同時段的氣壓觀測數(shù)據(jù),對結(jié)果中不同頻段的細節(jié)與原始曲線進行對比,結(jié)果如第35頁圖2所示。

        圖2給出水平擺、水管儀、伸縮儀和氣壓分鐘值原始曲線和小波變換高頻細節(jié)1~8階對比結(jié)果,可以看出,8階細節(jié)部分中高頻的信息均被剔除,使固體潮信號特征隨時間的變化趨勢顯現(xiàn)出來。經(jīng)過小波分析得出,細節(jié)1~5階主要為高頻率信息,包含擾動信號、噪聲信號等,細節(jié)6~8階表現(xiàn)為1/4日波、1/3日波和半日波信息。

        3.2 氣壓與定點形變相關(guān)性分析

        采用db5小波對原始數(shù)據(jù)進行小波分解,由于氣壓干擾的頻率較寬,故將小波分解為8層。受氣壓干擾的程度不同,得到不同頻率的干擾細節(jié)。正常觀測數(shù)據(jù)的頻率較低,信號較平穩(wěn);氣壓干擾的頻率較高,含干擾的部分基本都分布在細節(jié)1~5階中。

        corrcoef函數(shù)是計算相關(guān)度的一種方法,corrcoef(X,Y)表示序列X和Y的相關(guān)系數(shù),反應的是原矩陣X中相應的第a個列向量和Y中相應的第a個列向量的相似程度(即相關(guān)系數(shù)),得到的結(jié)果是一個2×2矩陣,其中對角線上的元素分別表示x和y的自相關(guān),非對角線上的元素分別表示x與y的相關(guān)系數(shù)和y與x的相關(guān)系數(shù),兩個是相等的。其計算公式為:

        R值在[-1,1]之間,1表示最大的正相關(guān),-1表示絕對值最大的負相關(guān)。

        運用matlab中的corrcoef函數(shù)計算氣壓與各形變測向的相關(guān)系數(shù)(見第35頁表1)。

        表1 定點形變各測向與不同頻段氣壓相關(guān)系數(shù)

        從圖2可清晰地看出,運用小波分解后,數(shù)據(jù)擾動在細節(jié)曲線上能清晰地反映出來,可見小波分析與干擾信息的頻度有較大的關(guān)系。一般情況下,相關(guān)系數(shù)越大,氣壓與定點形變測向相關(guān)性越好。從表1可看出,水平擺NS向氣壓干擾頻段主要分布在細節(jié)3~7階,EW向為2階和8階;水管儀NS向在細節(jié)2階,EW向為3~6階,NE向在細節(jié)4階;伸縮儀NS向在細節(jié)4~5階,EW向在4~7階,NE向在3~7階。

        綜上所述,固體潮曲線變化與氣壓變化之間存在一定的相關(guān)性,受干擾的細節(jié)頻段較明顯,與前人研究結(jié)果相符[8-9],水管儀受氣壓干擾程度較小。應用小波分析后,經(jīng)過5階細節(jié)分解幾乎可將各種干擾消除,顯示出原始變化趨勢,可看出數(shù)據(jù)曲線無明顯異常。因此,可將小波分析用于地震前兆觀測資料年變趨勢對比分析中,尋找長期異常變化,對不同頻率范圍內(nèi)的信息進行有效識別。

        4 結(jié)論與討論

        通過對北武當觀測站定點形變觀測數(shù)據(jù)氣壓干擾信息進行小波分析,可得出如下結(jié)論:

        (1) 通過對氣壓造成的干擾進行小波分析,得出各頻段數(shù)據(jù)基本與同頻段上的氣壓變化較一致,主要表現(xiàn)在細節(jié)2~5階;水平擺受氣壓干擾明顯,水管儀受氣壓干擾較小;小波5階細節(jié)分解后可較好地消除氣壓干擾信息,直觀地觀測出固體潮等有效信息。

        (2) 通過小波分析法對北武當觀測站觀測資料的分析,印證這種方法對分析氣壓干擾有較好的效果,有助于識別氣壓對形變觀測數(shù)據(jù)的影響。

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