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    福建測震臺網觀測數據質量檢測軟件研究

    2010-09-23 08:43:48徐嘉雋廖詩榮張紅才陳智勇陳三三
    華南地震 2010年4期
    關鍵詞:概率密度函數臺網臺站

    徐嘉雋,廖詩榮,張紅才,陳智勇,陳三三,張 華

    (福建省地震局,福建 福州 350003)

    福建測震臺網觀測數據質量檢測軟件研究

    徐嘉雋,廖詩榮,張紅才,陳智勇,陳三三,張 華

    (福建省地震局,福建 福州 350003)

    將McNamara提出的地震噪聲概率密度函數 (PDF)方法應用于日常地震觀測系統(tǒng)數據質量的檢測,實現了實時的自動運用概率密度函數方法處理臺網接收到的觀察數據,得到各個臺站各個分向的PSD概率密度函數分布圖以及RMS值,從而直觀的判斷觀測數據的質量。

    觀測數據質量檢測;概率密度函數;RMS;自動處理

    引言

    建設地震臺網的主要目的是提供高質量的觀測數據。地震波形數據的質量很大程度取決于由地震計與數據采集器所組成的地震儀器系統(tǒng)是否正常。

    在 “九五”期間,地震臺網主要以短周期儀器為主,通過每天對地震儀器進行脈沖標定,可以及時發(fā)現地震儀器的大部分故障。但隨著中國數字地震觀測網絡項目的全面完成,寬頻帶地震臺站數目大為增加,目前我省共41個臺站,其中有29個是寬頻帶臺站,今后臺站的建設也將全部是寬頻帶數字地震臺站,而寬頻帶數字地震臺站的地震儀器進行脈沖標定的頻度由原來每天一次更改為每月一次,不可能通過脈沖標定來及時發(fā)現地震儀器的故障,因此迫切需要補充新手段來監(jiān)視寬頻帶地震儀器是否工作正常,新的手段要求能夠及時并且直觀的反映出觀測數據的質量,從而判斷地震儀系統(tǒng)是否工作正常。

    在國際上,McNamara等[1]提出應用功率譜密度概率密度函數 (PDF)方法進行臺站地噪聲水平監(jiān)測,并在 GSN(Global Seismographic NetWork)與 ANSS(Advanced National Seismic System)等臺網應用于日常儀器工作狀態(tài)檢測;Seelman等[2]在Orfeus數據中心通過監(jiān)測實時波形數據PSD地震噪聲加速度功率譜密度 (PSD,Power Spectral Density)值變化,在VEBSN(Virtual European Broadband Seismograph Network)實現了對寬頻帶地震臺網波形數據質量的自動檢測。福建省地震局2007年應用概率密度函數方法自動處理地震臺站勘選數據。以上這些應用都取得了良好的效果,并且為我們引入功率譜密度概率密度函數(PSD)方法檢測地震儀系統(tǒng)工作狀態(tài)和觀測數據質量提供了成熟的理論依據。

    本軟件可以計算任意時間段臺站各個通道PSD,自動繪制PDF圖,并計算相對應的RMS值,在日常工作中可以自動批量的處理整個臺網的大量觀測數據,所生成的PSD值、PDF圖、RMS值可以直觀的反映出地震噪聲水平的變化,當地震觀測系統(tǒng)發(fā)生故障的時候,其觀測到的數據往往會產生異常并直接的反映在地震噪聲水平變化上,臺網的日常維護人員利用本軟件就可以很快的發(fā)現故障。軟件一年來的實際應用表明能夠快速的反映許多數采和地震計的故障。

    USGS的Peterson[3]通過分析全球75個地震臺站近2 000條噪聲記錄的功率譜密度分布情況,給出了全球低噪聲模型 (NLNM)與高噪聲模型 (NHNM),該模型目前廣泛應用于臺址噪聲水平評價、儀器標準定義與不同背景噪聲水平下地震計響應的預測等。McNamara等[4、5]等提出應用PSD概率密度函數 (PDF)方法進行地震噪聲PSD值的計算。該方法的主要思路是:將原始波形數據分為n個記錄段,采用與Peterson相同的方法對每個記錄段計算PSD值,使用1/8倍頻程的頻率間隔對每個記錄段PSD曲線進行平滑;然后,計算PSD值落在某一個頻點某一功率窗內的記錄段數目,以該記錄段數目與總記錄段數目n的比值作為該頻點該功率窗的PSD概率密度函數的取值。

    除了使用PSD來表示地震噪聲水平外,按地震臺站觀測環(huán)境技術要求[6]公式A.1定義的RMS也是地震噪聲水平的表達方式之一,當給定倍頻程相對帶寬后,RMS與PSD一一對應,因此,與PSD類似,概率密度函數方法也可以應用于地震噪聲RMS水平的估計。

    正是由于概率密度函數方法可以直接對原始連續(xù)波形記錄進行處理,使得對大批量波形數據進行自動處理成為可能。目前該方法在國外與臺灣地區(qū)已被廣泛應用于地震臺站臺址噪聲水平評估,地震波形質量控制,臺站觀測震級范圍估算及臺站布局優(yōu)化方案設計等方面的工作[1、2、4、5]。

    1 計算方法概述

    軟件的數據處理采用文獻 [7]提出的1/3倍頻程帶寬積分方法,基本的數據處理如下:

    (1)記錄段的選取。本研究將一個小時的噪聲測試原始速度連續(xù)波形記錄按照180 s分為20個記錄段,每個記錄段長度約為720 s。

    (2)對觀測數據進行預處理。為了減少對長周期功率譜估計的偏差,需對波形數據進行去均值、去長周期成份處理。為了減少有限長度數據序列進行FFT變換時造成的頻率滲漏,需將正弦-余弦窗函數應用于記錄段數據序列,使數據段兩端平滑地衰減至零。具體數據預處理方法可參見文獻 [1]。需要注意的是最后計算出來的PSD值需要補償應用窗函數所造成的功率值的減小。

    (3)速度PSD值估算。估算地震噪聲PSD值最為常用的方法是直接傅里葉變換法。該方法通過計算有限長度數據序列的FFT變換[8]來計算PSD值。為了得到以頻率為自變量的FFT變換,根據Stein等[9]數據序列 的FFT變換被表示為:

    式中:f=k/NΔt,(k=0,1,…,N-1);N為采樣點個數;Δt為采樣時間間隔。由于地球標準低噪聲模型 (NLNM)與高噪聲模型 (NHNM)表示為僅有正頻率成份的總功率譜密度[10],為了便于同NLNM進行比較,本文的功率譜密度PSD也表示為總功率譜密度的形式,即:

    式中,f=k/NΔt,(k=0,1,…,N/2),k的取值從0至N/2,僅包含Y(f)的正頻率成份。通過等式變換,可以證明由式 (1)與式 (2)所表示的功率譜密度與文獻 [1]中表示的公式完全等價。

    (4)扣除儀器響應。為了得到地動噪聲的物理量值,需對式 (2)計算的Pv(f)進行儀器響應效正,即:

    式中,H(f)為儀器的傳遞函數。

    (5)加速度功率譜密度的計算。按照文獻[6],臺址地震噪聲測試選用的觀測儀器為數字地震儀,觀測的物理量為地面運動速度,由式 (2)計算得到的PSD值為速度功率譜密度。當頻率為f Hz時,速度功率譜密度PSDv與加速度功率譜密度PSDa的轉換公式[10]為:

    其中:PSDv的單位為 (m/s)2/Hz;PSDa的單位為 (m/s2)2/Hz。

    (6)RMS值的計算。根據 《地震臺站觀測環(huán)境技術要求》GB/T 19531.1-2004[6],由速度功率譜密度計算RMS的計算公式為:

    2 軟件的設計與實現

    軟件基本采用JAVA語言進行開發(fā),利用JDBC進行數據庫檢索和數據的存儲,利用Matalab實現PDF圖的繪制。軟件的基本功能模塊和數據的處理流程如圖1。

    如圖1所示,福建測震臺網觀測數據主要存儲在JOPENS數據庫中,存儲的數據格式為MiniSeed,在數據庫讀寫模塊利用JDBC進行所需要的臺站數據的檢索 (同時數據庫讀寫模塊負責將在之后計算的數據結果寫入PSD數據庫)我們采用的數據庫是MySql,檢索所得到的MiniSeed數據經由MiniSeed解包模塊進行解包,數據結構可參考文獻 [11],解壓后的數據送入數據處理模塊計算出PSD值,PSD經由RMS處理模塊和PDF模塊生成RMS值統(tǒng)計表和PDF圖。

    圖1 典型軟件的基本功能模塊和數據的處理流程圖Fig.1 The basic function modules of the software and the flow chart of data process

    3 運行效果示例

    3.1 軟件的基本概述

    福建測震臺網觀測數據質量檢測軟件包含算法的設計、軟件結構的設計和程序的實現,主要的功能包括完成指定任意時間段臺站各個通道PSD的計算,自動繪制PDF圖,并計算相對應的RMS值。軟件的主界面如圖所示,由于面向日常工作,因此界面比較簡潔 (如圖2),只需要在左邊的交互界面,給定數據庫地址選擇計算的起始時間,后臺就可以自動生成所有的結果,右邊部分是程序正在進行PSD值的計算。

    圖2 軟件主界面Fig.2 The main interface of the software

    所生成的PDF圖和RMS值圖如圖3所示,右邊是所繪制的PDF圖,文件格式為png,表1為臺站給各方向的RMS值。

    圖3 軟件繪制的PDF圖Fig.3 The PDF map painted by the software

    表1 RMS值統(tǒng)計表Table1 The statistical table of RMS value

    3.2 軟件日常運用示例

    在日常工作中臺網維護人員可以根據PDF圖和RMS值判斷地震觀測系統(tǒng)的異常,例如在日常維護工作中發(fā)現LYXP的PDF圖有異常,如圖5所示

    圖4 LYXP臺故障前(a)故障后(b)PDF圖對比Fig.4 Comparison of PDF map before and after the LYXP station fault

    圖4中的 (a)為正常情況下LYXP臺N通道的的PDF圖,圖中的NLNM-PSDa和NHNM-PSD1分別為全球低噪聲模型 (NLNM)與高噪聲模型 (NHNM),正常情況下大部分的PSD值都落在這兩個模型區(qū)間,當地震觀測系統(tǒng)發(fā)生故障的時候噪聲的值超出了此區(qū)間如圖4中 (b)所示。脈沖標定的結果如表 2表明 LYXP臺N通道阻尼變化率到達10.5%,地震計存在故障。

    表2 LYXP脈沖標定結果Table 2 Calibration results of LYXP impulse

    4 討論

    (1) 軟件提供直觀有效的觀察質量判斷依據:當地震儀系統(tǒng)工作狀態(tài)發(fā)生異常的時候,很多情況下在時域下觀察觀測數據無法發(fā)現異常,但是在頻域上,通過概率密度函數分布圖就可以很容易的發(fā)現這些異常。通過對比分析概率密度函數分布圖不僅可以快速及時地檢測出地震儀系統(tǒng)的故障,且其可以體現出臺站的地震噪聲水平,從而反映觀測數據的質量,為評定和提高觀測數據提供一個可靠、直觀的依據。

    (2)應用地震噪聲概率密度函數方法,可以大規(guī)模的處理大量的觀測數據,形成RMS值表,對照根據 《地震臺站觀測環(huán)境技術要求》GB/T 19531.1-2004[6],評價臺站的觀測環(huán)境。

    (3)該系統(tǒng)還可以應用于其他方面的研究,PSD數值和PDF圖包含了大量的信息,例如在2~20 Hz的高頻段,有些臺站白天地震噪聲水平明顯高于夜間,其原因可以歸結為白天比夜間包含了更多的人為活動干擾,在低于2 Hz的低頻段則沒有相應的體現,這是因為不同的干擾作用于不同的頻段,通過分析可以找出具體的干擾源,改善臺站的觀測質量。

    [1]McNamara D.E.Buland R.P.Ambient Noise Levels in the Continental United States[J].BSSA,2004,94(4):1517-1527.

    [2]Sleeman R.Towards an automated Quality Control Manager for the Virtual European Broadband Seismograph Network (VEBSN) [J].Orfeus Newsletter,2007,7(1):5-11.

    [3]Peterson Jon.Observations and Modeling of Seismic Background Noise[A].U.S.Department of the Interior. USGS Open File Report[C].1993.

    [4]McNamara D.E,Boaz R.I.Seismic Noise Analysis System Using Power Spectral Density Probability Density Functions:A Stand-Alone Software Package[A].U.S.Department of the Interior.USGS Open File Report[C].2005-1438.

    [5]McNamara D.E.,Buland R.P.An Assessment of Seismic Noise Levels for the Advanced National Seismic System Backbone Network and Selected Regional Broadband Stations[A].U.S.Department of the Interior. USGS Open File Report[C].2005-1077.

    [6]GB/T 19531.1-2004,地震臺站觀測環(huán)境技術要求 [S].北京:中國標準出版社,2004.

    [7]廖詩榮、陳緋雯.應用概率密度函數方法自動處理地震臺站勘選測試數據 [J].華南地震,2008,28(4):82-92.

    [8]Cooley J.W.,Tukey J.W.An alaorithm for the Machine Calculation of Complex Fourier Series[J].Math. Comp.,1965,19:297-301.

    [9]Stein Seth,Michael W.An introduction to seismology,earthquakes,and earth structure[M].Oxford:Blackwell Publishing,2003.

    [10]Bormann P..New Manual of Seismological Observatory Practice(IASPEI)[M].Postdam:GeoForschungs Zentrum,2002.

    [11] International Federation of Digital Seismograph Network.SEED Referece Manual[M].NewYork:the Incorporated Research Institutions for Seismdogy,2006.

    [12]中國地震局.中國數字測震臺網技術規(guī)程 [M].北京:地震出版社,2005.

    Abstract:The software applied Seismic Noise Probability Density Functions (McNamara,2005)method to daily data quality detection of seismic observation system, which avoided the shortcomings of pulse and sine calibration to detect seismic observation system.Based on seismic noise PDF method,the quality detection software can process the monitoring data of seismic network.The process was real time and automatic.Using this software we can get the acceleration Power Spectral Density(PSD),the velocity effective amplitude or root mean square(RMS)and the probability density functions to judge the quality of monitoring data of seismic network.

    Keywords:Quality detection of monitoring data;Probability Density Functions;Root mean square

    Studies on Quality Detection Software of Monitoring Data of Seismic Network in Fujian Province

    XU Jiajun,LIAO Shirong,ZHANG Hongcai,CHEN Zhiyong, CHEN SanSan,ZHANG Hua
    (Earthquake Administration of Fujian Province,Fuzhou 350003,China)

    P315.32

    A

    1001-8662(2010)04-0097-08

    2010-08-04

    徐嘉雋,男, 1982年生,助理工程師.主要從事地震觀測系統(tǒng)維護工作. E-mail:xu-jiajun@hotmail.com

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