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    基于波譜包絡(luò)特征的地震事件檢測(cè)

    2018-11-05 10:56:26詹小艷王恒知王俊繆發(fā)軍薛瑩瑩朱升初
    地震研究 2018年2期
    關(guān)鍵詞:背景噪聲余震臺(tái)站

    詹小艷 王恒知 王俊 繆發(fā)軍 薛瑩瑩 朱升初

    摘要:以聲譜圖像模式識(shí)別為基本思想,改進(jìn)了基于地震波波譜包絡(luò)分布特征的初至震相檢測(cè)方法。改進(jìn)后的算法,首先將波形記錄特征轉(zhuǎn)換為譜能量分布,以臺(tái)站固有背景噪聲的時(shí)頻特征為基準(zhǔn),提取出記錄信號(hào)的時(shí)頻包絡(luò)特征作為事件觸發(fā)檢測(cè)的目標(biāo)函數(shù)。為降低主震尾波對(duì)檢測(cè)后續(xù)余震的影響,采用非線性標(biāo)度縮放因子對(duì)大于臺(tái)站背景噪聲水平的能量進(jìn)行歸一化處理。通過2組密集余震序列的實(shí)測(cè)結(jié)果表明:相對(duì)STA/LTA算法自動(dòng)檢測(cè)結(jié)果,新方法正確觸發(fā)率提高約19.6%,漏觸發(fā)率則降低了22.6%,表現(xiàn)出更強(qiáng)的抗干擾能力和觸發(fā)效率,且運(yùn)行速度快,能夠滿足地震實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)的技術(shù)要求。

    關(guān)鍵詞:余震序列;初至震相;地震波;波譜能量包絡(luò);峰值搜索

    中圖分類號(hào):P315.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1000-0666(2018)02-0258-06

    0 引言

    完整、可靠的余震序列參數(shù)是中強(qiáng)地震發(fā)生后或密集震群序列活動(dòng)時(shí),確定主震發(fā)震構(gòu)造、估計(jì)斷層破裂尺度、序列后續(xù)趨勢(shì)判定以及開展應(yīng)急救援等工作關(guān)鍵的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。研究表明,余震序列精定位是確定主震發(fā)震構(gòu)造特征最為有效的途徑之一(黃媛等,2008;朱艾斕等,2008):利用余震序列的震源機(jī)制解還可以進(jìn)一步反演震源區(qū)構(gòu)造應(yīng)力場(chǎng)的分布特征(王勤彩等,2009)。然而,地震學(xué)家們通常需要滯后數(shù)天甚至更長(zhǎng)的時(shí)間才能得到有關(guān)強(qiáng)余震序列較為完整、可靠的后續(xù)研究結(jié)果。其主要原因是目前地震實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)所采用的STA/LTA算法對(duì)余震序列的檢測(cè)效率較低,絕大部分余震需要震相分析人員通過查看連續(xù)記錄波形進(jìn)行查找。隨著臺(tái)站密度的日益提高,密集余震序列快速檢測(cè)的數(shù)據(jù)量也將進(jìn)一步增加。因此,研究一種快速、高效的地震事件觸發(fā)檢測(cè)算法,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    自20世紀(jì)70年代以來,地震震相的觸發(fā)檢測(cè)一直都是國內(nèi)外學(xué)者研究的重點(diǎn)領(lǐng)域,并取得了大量的成果。從最簡(jiǎn)單的以振幅大小作為觸發(fā)標(biāo)準(zhǔn)到復(fù)雜的圖像模式識(shí)別、自適應(yīng)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及小波變換的主成分分析法等(Allen,1978;Joswig,1990;Wang,Teng,1995;Witherset al,1998;Patane et al,1999;Sleeman et al,1999;Leonard et al,1999,2000;劉希強(qiáng)等,2000;Massa et al,2006)。這些震相識(shí)別方法是根據(jù)信號(hào)與噪聲之間的差異特征而提出,如振幅或能量、頻率、波形的相似性、地震波傳播方向和動(dòng)力學(xué)特征(如偏振、頻譜等),對(duì)于單個(gè)地震或特定的區(qū)域性地震而言,可取得較好效果。但這些復(fù)雜、有效的震相觸發(fā)檢測(cè)算法,通常由于運(yùn)算速度較慢而難以滿足實(shí)時(shí)處理的技術(shù)要求。

    通常情況下,中、強(qiáng)地震發(fā)生后短時(shí)間內(nèi)會(huì)在震源區(qū)附近發(fā)生大量的余震,絕大多數(shù)余震發(fā)震時(shí)間間隔極短,甚至相互重疊且處于主震的尾波中。例如,據(jù)國家地震臺(tái)網(wǎng)中心統(tǒng)一編目結(jié)果,2008年汶川M8.0地震后50d內(nèi),四川地震臺(tái)網(wǎng)以及應(yīng)急流動(dòng)臺(tái)站共記錄到余震總數(shù)超過1.6萬次,余震最密集時(shí)1h內(nèi)ML>1.0地震達(dá)179次;2014年新疆于田M7.3地震后5d內(nèi)共記錄余震總數(shù)3294次。盡管震相檢測(cè)觸發(fā)方面已有不少研究成果,然而針對(duì)地震序列快速監(jiān)測(cè)的研究成果仍然較少。由于STA/LTA算法(短時(shí)平均與長(zhǎng)時(shí)平均值之比)具有算法簡(jiǎn)單、速度快、便于實(shí)時(shí)處理等特點(diǎn)(Stevenson,1976),在地震事件的實(shí)時(shí)觸發(fā)檢測(cè)中,國、內(nèi)外主要地震機(jī)構(gòu)的處理系統(tǒng)仍普遍采用該算法。STA/LTA算法對(duì)于環(huán)境背景噪聲水平低的臺(tái)站來說非常有效,但它的抗干擾能力不夠強(qiáng),若記錄中存在無規(guī)則、隨機(jī)大振幅的干擾信號(hào)、或脈沖式噪聲以及信噪比較差時(shí),該算法的效率會(huì)大大降低。另一方面,在檢測(cè)過程中,STA/LTA的觸發(fā)閾值起了決定性的作用,閾值設(shè)置得高,小地震則不會(huì)觸發(fā);而當(dāng)閾值設(shè)置得低時(shí),則會(huì)出現(xiàn)大量的誤觸發(fā)。盡管在實(shí)際計(jì)算過程中有2種方案可供選擇,即“鎖定”LTA和連續(xù)更新LTA,但這2種方法仍有優(yōu)缺點(diǎn):“鎖定”LTA值使記錄系統(tǒng)一直處于觸發(fā)狀態(tài),而連續(xù)更新LTA值時(shí),會(huì)使尾波過早地被截?cái)啵˙or-mann,2006)。此外,采用STA/LTA算法檢測(cè)余震序列中的初至?xí)r,主震尾波及余震之間的相互疊加就成為干擾STA/LTA算法的主要因素。

    本文將針對(duì)密集余震序列的記錄特征,以聲譜圖像模式識(shí)別方法為基本思想,實(shí)驗(yàn)一種基于地震波波譜包絡(luò)分布特征為基礎(chǔ)的初至震相快速檢測(cè)方法,并將其應(yīng)用于2次地震進(jìn)行驗(yàn)證。

    1 研究方法

    Joswing(1990,1993)提出的聲譜圖像模式識(shí)別(Sonogram Pattern Recognition)方法,其基本思想是將各種類型的地震信號(hào)與臨時(shí)噪聲信號(hào)定義成不同的模式,在實(shí)時(shí)檢測(cè)過程中,當(dāng)與定義模式足夠相似時(shí),即被觸發(fā),該方法是一種正演的決定邏輯觸發(fā)模式。觸發(fā)模式或觸發(fā)閾值的設(shè)置不依賴于地噪聲水平,因?yàn)樗诖穗A段對(duì)地震信號(hào)和突發(fā)性噪聲采用相同的處理方式?;静襟E為:(1)將記錄波形進(jìn)行非線性化的圖像轉(zhuǎn)換,即通過信號(hào)的譜能量構(gòu)建二維灰度圖像,其中黑度代表潛能量的密度,在處理過程中采用了非線性的標(biāo)度縮放因子,使它與簡(jiǎn)單的譜密度圖像有著很大的差異:(2)基于典型的地震信號(hào)和噪聲建立不同的識(shí)別模式。如建立不同類型地震信號(hào)與交通、工業(yè)噪聲、汽車、火車等大幅度噪聲之間的模式等;(3)實(shí)時(shí)檢測(cè),即實(shí)現(xiàn)檢測(cè)閾值和最相似模式的邏輯決定。其中(1)、(2)步中構(gòu)建波形的非線性圖像和識(shí)別模式難度較大且過程十分復(fù)雜,這也是該方法難以被廣泛應(yīng)用的原因所在。

    本文是在上述基本思路的基礎(chǔ)上,將其改進(jìn)為波譜能量時(shí)頻包絡(luò)線識(shí)別模式,基本步驟為:

    (1)沿記錄波形連續(xù)滑動(dòng)地計(jì)算一定窗長(zhǎng)內(nèi)信號(hào)的功率密度譜(PSD),在全頻段內(nèi)以1/8倍頻為單位間隔計(jì)算平均功率譜,即計(jì)算在短拐角周期Ts和長(zhǎng)拐角周期TL=2×Ts內(nèi)的平均功率譜值,賦值給幾何中心周期Tc[Tc=sqrt(Ts×TL)],記為矩陣Aij:

    Aij=psd(fi,tj)(1)式中:fi代表第i個(gè)頻率,tj代表j時(shí)刻的記錄波形。

    為了最大限度地突出地震信號(hào)的能量,同時(shí)避開噪聲能量最強(qiáng)的頻段(Peterson噪聲模型中微震峰值頻帶1~10s),需要在計(jì)算前根據(jù)不同地震信號(hào)(P、S波)的卓越頻帶范圍進(jìn)行相應(yīng)的濾波處理。

    (2)記錄信號(hào)的功率譜密度矩陣與該臺(tái)穩(wěn)定的噪聲功率譜矩陣nij之比,記為Bij:

    Bij=Aij/nij(2)式中:nij是根據(jù)每個(gè)臺(tái)站背景噪聲的功率譜概率密度函數(shù)計(jì)算得到。對(duì)于單個(gè)臺(tái)站的記錄,在某一頻段內(nèi),將信號(hào)中高于該臺(tái)背景噪聲功率譜閾值矩陣的部分(即Bij中大于1處),通過非線性的標(biāo)度縮放因子進(jìn)行歸一化處理,以降低大振幅信號(hào)對(duì)能量分布權(quán)重的影響,換言之,即提高弱信號(hào)(尤其是淹沒在背景噪聲中的信號(hào))在能量分布中的比重。于是可根據(jù)高于臺(tái)站背景噪聲水平、歸一化后的能量分布和持續(xù)時(shí)間,提取出地震記錄波形在特定頻帶段內(nèi)的譜能量時(shí)頻包絡(luò)曲線。

    (3)通過設(shè)定譜能量的觸發(fā)閾值對(duì)信號(hào)進(jìn)行觸發(fā)檢測(cè),這樣觸發(fā)檢測(cè)就完全取決于臺(tái)站隨頻率的噪聲水平和各個(gè)頻點(diǎn)上高于背景噪聲水平的持續(xù)時(shí)間,在持續(xù)時(shí)間內(nèi)的信號(hào),即認(rèn)為是有效的地震信號(hào)。

    2 實(shí)測(cè)結(jié)果

    2.1 江蘇高郵M4.9地震余震序列

    2012年7月20日20時(shí)11分,在江蘇高郵與寶應(yīng)交界處發(fā)生M4.9地震,這是近30年來江蘇省陸地上發(fā)生的最大地震。距離主震震中最近的是寶應(yīng)地震臺(tái),震中距約為36.8km。據(jù)江蘇省地震臺(tái)網(wǎng)記錄,震后4h內(nèi)的寶應(yīng)臺(tái)共記錄余震44次,其中震后1h內(nèi)的余震為29次(表1)。為驗(yàn)證本文提出的方法,選取了震后1h內(nèi)的連續(xù)記錄波形進(jìn)行回溯性實(shí)測(cè)。在提取波譜能量包絡(luò)線之前,先確定被檢測(cè)臺(tái)站的各頻點(diǎn)上背景噪聲水平nij。本文中采用功率譜概率密度函數(shù)法計(jì)算nij(McNamara,Boaz,2005;王俊等,2009)。取寶應(yīng)臺(tái)背景噪聲加速度功率譜概率密度函數(shù)80%的分布概率代表其背景噪聲水平,如圖1中黃色線條所示,在1~20Hz頻帶范圍內(nèi)的平均值約為-145.7dB(噪聲水平的有效值約為5.16×10-8m/s)。

    在震中距小于100km的地方震記錄中,P波的周期約為0.05~0.2s,同時(shí)為避開背景噪聲微震峰值的影響,在計(jì)算前對(duì)連續(xù)記錄進(jìn)行1Hz以上的Butterworth高通濾波處理。首先,將垂直向記錄波形中高于各頻點(diǎn)背景噪聲水平的能量進(jìn)行歸一化處理,如圖2b中紅色區(qū)域所示,白色曲線即為根據(jù)時(shí)頻能量分布提取出的特征包絡(luò)曲線。對(duì)比實(shí)際記錄波形(圖2a)可以看出,在經(jīng)過歸一化后的能量包絡(luò)曲線中,由于大振幅信號(hào)在能量分布中的權(quán)重被削弱了,除了可以清晰地展現(xiàn)出記錄數(shù)據(jù)中震級(jí)較大(ML>3.0)的地震信號(hào)外,重疊在主震以及較大余震尾波中的微小余震信號(hào)也變得十分清晰,如在主震后600s時(shí)間窗內(nèi)有多組清晰的峰值曲線。如圖2c所示,當(dāng)把臺(tái)站背景噪聲水平nij人為提高5dB時(shí),可以看到記錄信號(hào)中的大部分余震淹沒在背景噪聲中,導(dǎo)致無法分辨。這表明記錄信號(hào)的時(shí)頻能量特征分布主要取決于記錄臺(tái)站在頻域內(nèi)的背景噪聲水平。事實(shí)上對(duì)于一個(gè)固定的地震臺(tái)站而言,一般情況下背景噪聲水平的源是相對(duì)穩(wěn)定的(王俊等,2013)。因此,在準(zhǔn)確求得臺(tái)站的背景噪聲水平后,采用以背景噪聲水平基準(zhǔn)的特征包絡(luò)曲線來反映記錄信號(hào)的特征是客觀、可靠的。

    隨后,利用峰值搜索法對(duì)時(shí)頻包絡(luò)線進(jìn)行觸發(fā)檢測(cè),具體方法是:在設(shè)定的觸發(fā)能量閾值Fc(圖2b中黑色線條)線以上,根據(jù)峰值的持續(xù)時(shí)間(Tc)、坡度(Pc,即峰值的高度除以持續(xù)時(shí)間的1/2)閾值,進(jìn)行峰值搜索①。圖2b中黑色箭頭表示在Fc=10Hz、Tc=20s、Pc=2時(shí)的觸發(fā)情況,除主震外,還檢測(cè)到29次觸發(fā)事件。將觸發(fā)結(jié)果與正式編目結(jié)果中寶應(yīng)臺(tái)的Pg波震相到時(shí)進(jìn)行對(duì)比,以檢驗(yàn)觸發(fā)準(zhǔn)確率,將觸發(fā)時(shí)間誤差在一定范圍內(nèi)的事件視為同一事件,本文中誤差取值為2s。由于波譜能量時(shí)頻包絡(luò)線法檢測(cè)到的位置是地震信號(hào)中能量分布最強(qiáng)的位置,對(duì)于地方震而言它對(duì)應(yīng)的位置一般是S波的振幅最大位置處(圖2b,c)。以人工地震編目中Pg震相到時(shí)為基準(zhǔn),寶應(yīng)臺(tái)實(shí)際記錄的S-P到時(shí)差約為5s,因此將到時(shí)誤差在4~6s范圍內(nèi)的事件視為同一事件。將準(zhǔn)確觸發(fā)事件數(shù)與觸發(fā)總數(shù)之比,定義為準(zhǔn)確率;未觸發(fā)的事件數(shù)與實(shí)際事件數(shù)之比,定義為漏觸發(fā)率。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示:采用波譜能量包絡(luò)方法準(zhǔn)確觸發(fā)的事件共有26次,準(zhǔn)確率約為83.4%,漏觸發(fā)率約10.3%。相比而言,采用STA/LTA算法在觸發(fā)閾值為3時(shí)的常規(guī)狀態(tài)下,共檢測(cè)出23次,但只有16次觸發(fā)是有效的,準(zhǔn)確觸發(fā)率約為69.5,漏觸發(fā)率達(dá)44.8%。詳細(xì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系見表1。

    2.2 新疆和靜M6.6地震余震序列

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法,選取1組更為復(fù)雜的序列進(jìn)行實(shí)測(cè)。2012年6月30日5時(shí)7分,在新疆和靜(43.4°N,84.8°E)發(fā)生M6.6地震,根據(jù)新疆地震臺(tái)網(wǎng)記錄結(jié)果,震后1h內(nèi)共記錄余震37次,距離震中最近的石場(chǎng)臺(tái)(SCH臺(tái))震中距約為100km。石場(chǎng)臺(tái)背景噪聲的加速度功率譜概率密度分布如圖3所示,1~20Hz頻帶范圍內(nèi)的平均值約為-143.3dB(噪聲水平的有效值為6.82×10-8m/s)。圖4是震后1h內(nèi)石場(chǎng)臺(tái)的記錄波形和時(shí)頻能量分布結(jié)果。

    同樣,對(duì)石場(chǎng)臺(tái)的時(shí)頻包絡(luò)特征曲線進(jìn)行檢測(cè),共檢測(cè)到39次觸發(fā)結(jié)果。石場(chǎng)臺(tái)記錄中的S-P到時(shí)差約為16s,將自動(dòng)檢測(cè)到時(shí)與人工編目中Pg波震相到時(shí)差在15~17s范圍內(nèi)的事件視為同一事件,結(jié)果顯示:正確觸發(fā)的事件共有31次,正確率約83.8%,漏觸發(fā)率約為16.2%。而采用STA/LTA自動(dòng)算法共檢測(cè)出觸發(fā)事件45次,但其中正確的觸發(fā)事件數(shù)僅有27次,正確率約為60.0%,漏觸發(fā)率約為27.0%。通過以上結(jié)果可以看出,本研究提出的檢測(cè)方法,在這2個(gè)指標(biāo)上也明顯優(yōu)于STA/LTA算法的檢測(cè)效率。為了對(duì)這2種算法的運(yùn)算速度進(jìn)行比較,將2組記錄波形從0s處開始,以窗長(zhǎng)為180s的間隔,漸進(jìn)式增加記錄數(shù)據(jù)長(zhǎng)度進(jìn)行計(jì)算,2種算法實(shí)際計(jì)算耗時(shí)對(duì)比如圖5所示。對(duì)于處理3600s采樣率為100Hz的數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)記錄長(zhǎng)度小于2000s的階段,時(shí)頻包絡(luò)特征算法的計(jì)算耗時(shí)與STA/LTA算法基本一致。隨著數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的增加,時(shí)頻包絡(luò)算法的計(jì)算耗時(shí)的增加幅度逐漸略大于STA/LTA算法,這主要是由于隨著記錄數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的增加,計(jì)算時(shí)頻能量分布所需耗時(shí)逐漸增加,但這種影響在實(shí)時(shí)處理過程中可以忽略不計(jì),因?yàn)橥ǔG闆r下實(shí)時(shí)檢測(cè)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為s級(jí)或數(shù)十s,在這種情況下時(shí)頻包絡(luò)特征算法的計(jì)算耗時(shí)可以達(dá)到s級(jí)。

    3 結(jié)論與討論

    本文針對(duì)密集余震序列的記錄特征,研究了一種基于地震波波譜包絡(luò)分布特征的快速觸發(fā)檢測(cè)方法。在繼承聲譜圖像模式識(shí)別的正演邏輯觸發(fā)模式的基礎(chǔ)上,將其改進(jìn)為以臺(tái)站固有的地噪聲水平為觸發(fā)的判據(jù)。改進(jìn)后的算法,將構(gòu)建二維灰度圖像轉(zhuǎn)換為譜能量分布圖,并且舍棄了原來需要構(gòu)建不同信號(hào)之間的波形非線性圖像和復(fù)雜識(shí)別模式的過程,在初至震相的觸發(fā)效率上僅取決于臺(tái)站記錄頻帶內(nèi)背景噪聲固有的時(shí)頻特征,這樣不僅克服了由單一頻率、無規(guī)則的瞬時(shí)大振幅而引起的誤觸發(fā),還很好地避開了STA/LTA算法中設(shè)置觸發(fā)閾值的問題。通過頻譜分析精確分離出記錄信號(hào)中與背景噪聲有差異的信號(hào)后,繼續(xù)沿用原方法中采用非線性標(biāo)度縮放因子對(duì)大于臺(tái)站背景噪聲水平的能量進(jìn)行歸一化處理的方式,顯著提高了記錄信號(hào)中弱信號(hào)的信噪比,使得特征包絡(luò)曲線的提取更加精確,因此在序列地震的觸發(fā)檢測(cè)中大大降低了主震尾波對(duì)后續(xù)地震檢測(cè)的影響。

    2組余震序列的實(shí)測(cè)結(jié)果表明:本文所提出的方法,相對(duì)STA/LTA算法自動(dòng)檢測(cè)結(jié)果,正確觸發(fā)率提高約19.6%,漏觸發(fā)率則降低了22.6%。這表明基于地震波波譜能量分布的檢測(cè)方法具有更強(qiáng)的抗干擾能力。由于本文方法是通過提取包絡(luò)特征曲線來進(jìn)行初至震相的觸發(fā)檢測(cè),因此具有與STA/LTA算法(即短時(shí)平均與長(zhǎng)時(shí)平均值之比的曲線)相似的特點(diǎn),即運(yùn)行速度快,能夠滿足地震實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)的技術(shù)要求。

    初至震相的識(shí)別是建立在識(shí)別信號(hào)和噪聲差異的基礎(chǔ)之上,如振幅、頻率、偏振、功率譜等。由于記錄信號(hào)常常會(huì)受到很多干擾因素的影響,如震級(jí)大小、震中距、記錄臺(tái)站相對(duì)于震源的方位甚至記錄系統(tǒng)故障等。因此,沒有任何單一的方法可以保證初至震相的識(shí)別完全可靠;但從本文的實(shí)測(cè)結(jié)果來看,基于地震波波譜包絡(luò)分布特征的檢測(cè)方法,在密集余震序列的初至震相檢測(cè)中是具有明顯優(yōu)勢(shì)的。

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