地震事件自動判斷方法研究①

曲均浩，劉希強，石玉燕，吳丹彤，苗慶杰

（山東省地震局，山東濟南 250014）

地震事件自動判斷方法研究①

曲均浩，劉希強，石玉燕，吳丹彤，苗慶杰

（山東省地震局，山東濟南 250014）

地震事件的自動判斷是自動定位系統中至關重要的部分。本文結合數字波形特征的實際模型，提出了一套符合計算機化運行模式的新方法。對波形進行預處理后采用傳統STA／LTA方法、波形延續性、臺站集中性三者相結合的判斷方法，有效的排除了干擾臺站，保證了地震事件自動判斷的準確性，并在實際運行過程中得到很好的驗證。

自動定位；事件判斷；STA／LTA；延續性；集中性

Abstract：Automatic judgment for seismic event is a vital part of the automatic location system.In this paper，combined with the actual model of digital waveform characteristics，a new method in line with the computerized operating mode is proposed.Waveform is preprocessed using the traditional STA／LTA method combined with waveform continuity and concentration of stations.It effectively ruled out the interference stations and ensure the accuracy of automatic judgment of seismic events.It is well validated in the actual operation process.

Key words：Automatic location；Event judgment；STA／LTA；Continuity；Concentration

0 引言

地震監測臺站密度的不斷增加，監測能力的不斷提高，為開展區域臺網實時地震速報創造了良好的條件。山東省地震局結合山東臺網的實際情況，自主創新，進行了實用化地震速報軟件開發，能夠在地震發生后快速準確、穩定可靠地測定地震三要素，實現在地震速報速度方面一個質的飛躍。由于臺站建設地質條件、地理位置、周邊環境、人為干擾等環境因素的影響，導致波形數據存在著諸多的差異，因此必須對波形數據進行必要的處理。自動定位作為一種計算機化的運行模式，必須遵守非常準確的運算模型，才能保證計算的準確性，參與定位的臺站必須要經過嚴格的篩選，設定符合波形特征的合理模型，才能保證定位臺站為同一事件的觸發臺站。本文結合數字波型特征的實際模型，在波形預處理后采取傳統的STA／LTA方法、波形延續性和臺站集中性三者相結合的判斷方法，可以有效地排除干擾臺站，保證地震事件自動判斷的準確性。

1 地震事件判別傳統方法

最常用的地震事件自動判別方法［1－3］是時間域中的長短時平均能量比（STA／LTA）及其改進型方法，其基本思路是跟蹤最新的時間，確定一個不斷滑動的時間窗，在此窗口內再劃分一個短的時間窗。短時窗內的平均能量表示為

長時窗內的平均能量為式中xi表示i點的值；Nlta和Nsta表示長、短數據窗長，分別為

當能量比

超過設定閾值時，則判定有事件發生。

該方法適合于震相清晰、規則型的地震事件波形。當脈沖型背景噪聲連續出現時，應用該方法有一定誤觸發。

2 改進的新方法

2.1 波形預處理

測震臺網實際獲取的數據并不是理想化的波形數據，而是存在著許多機械干擾、脈沖等復雜情況。各個臺站波形形態各異，背景噪聲成分復雜，蘊含著豐富的信息。這種周期不定、存在干擾的波形數據，計算機化操作比較困難，有必要對數據進行預處理。窗函數法和頻率取樣法設計濾波器都是很有效很常用的方法，但也存在各自的缺陷：窗函數法不容易設計出截止頻率的濾波器，也不容易得到已知濾波器階數前提下的最優解［4－5］；頻率取樣法采用的是插值法，也不是一種優化設計［6］。本文主要是采用了等波紋切比雪夫逼近方法來實現最大誤差最小化的濾波器設計［7－8］，獲得惟一的最佳解。下面以山東郯城臺的波形數據為例，進行波形預處理及STA／LTA方法和波形的延續性分析。圖1（a）為郯城臺垂直向原始波形，圖1（b）為經波形預處理后獲得的圖像。從中可以看出經過波形預處理后的事件波形震相非常清晰，低頻背景噪聲有效的剔除。

圖1 郯城臺垂直向原始和預處理后的波形比較Fig.1 Comparison of the original and processed vertical waveform from the record of Tancheng seismic station.

2.2 STA／LTA方法

通過STA／LTA方法對郯城臺垂直向波形進行閾值判斷（本程序根據對山東地區地震事件觸發經驗設定閾值為3.5）。如圖2（a）所示為郯城臺垂直向原始波形經STA／LTA方法得到的曲線圖?？梢钥闯銎溟撝捣秶?～2之間，沒有形成事件波形理論模型預期的曲線圖，而是出現正常地脈動情況下波形的長短時觸發曲線圖。

經波形預處理后長短時觸發曲線如圖2（b）所示，非常清晰地看到對應P波和S波位置處有兩個凸起的峰值，和事件波形理論模型預期的曲線圖是非常吻合的，分別對應P波和S波的起始位置。

通過上述方法看到郯城臺垂直向波形符合長短時觸發方法的觸發特征，同時也表明波形預處理方法能夠有效的提取地震波信號。

圖2 郯城臺垂直向原始波形和濾波波形的STA／LTA方法能量比值Fig.2 The energy ratio curves of STA／LTA method for the original and filter vertical waveform from the record of Tancheng seismic station.

2.3 波形的延續性

以STA／LTA方法識別得到的第一個超過閾值的極大值對應的時間為標志點，計算之前一段時間噪聲長度的平均均方根值，計算其后一段時間信號長度內每秒的均方根值。如果每秒信號的均方根值中有80%以上的值大于每秒噪聲均方根值的2倍（本程序根據對山東地區地震事件觸發經驗設定閾值為2）的話，則判斷有事件發生。

（1）事件信號：以郯城臺垂直向記錄的波形為例判斷其延續性。通過計算得到郯城臺垂直向的能量比值如下，90%區域能量超過了設定的閾值，體現了信號的持續性特征，符合延續性條件，因此判斷其為事件信號（表1和圖3）。

表1 郯城臺垂直向能量比值表

（2）干擾信號：以陶莊臺垂直向記錄的信號為例判斷其延續性。通過對原始波形進行波形預處理（如圖4（a））可以看出該信號為機械干擾信號。對該信號進行STA／LTA方法計算，如圖4（b），最大觸發值達到了4.8，超過設定的觸發閾值，符合波形STA／LTA方法的觸發特征，并且能夠與圖4（a）中波形信號很好的吻合，說明STA／LTA方法是準確的。對該信號進行延續性能量比值判斷，表2為P波后10s內每秒能量與背景噪聲能量比值，只有前三秒鐘能量比值較大，尤其第一秒鐘能量比達到了18，這與圖4（a）中的波形信號很好的吻合，體現了脈沖信號的強度大、時間短的特征。該信號不符合延續性條件，因此判斷其為非事件信號。

表2 陶莊臺垂直向能量比值表

2.4 臺站的集中性

圖3 郯城臺垂直向能量比值圖Fig.3 Energy ratios of the vertical direction in Tancheng record.

圖4 陶莊臺垂直向處理后波形及STA／LTA方法能量比值Fig.4 The processed vertical waveform and its energy ratio of STA／LTA method from the record of Taozhuang seismic station.

臺站的空間集中性是指為確保所選擇的信號為同一事件信號，要求臺站必須具有空間集中性。本程序選擇最優定位臺站是4～5個。首先將符合長短時觸發特征和信號延續性的波形信號按照P波到時進行排序（假設符合條件的臺站數為n個），從第一個臺站開始依次從周圍搜索m個臺站，把這m個臺站和n個符合條件的臺站進行比較，如果重復的臺站數目大于p（一般選擇4～5個），計算最近p個臺站距離之和并記錄下來；以此方法向下尋找p個距離和最小的臺站，這p個臺站是高度集中的臺站，即是參與定位的臺站。如圖5中鄒城臺作為中心臺站，與周圍泗水、平邑、獨山島、曲阜的距離和最小，為高度集中臺站。而東部的威海臺滿足了STA／LTA計算閾值、觸發信號的持續性判斷，但是從周圍搜索的m個臺站中沒有符合條件的臺站，不能滿足臺站集中性原則，屬于另外的事件信號。

3 結果分析

對自動定位系統2009年2－3月份30次事件進行了分析。30次事件包括7次黃海地震、8次冀魯豫交界地震、4次渤海地震、5次礦震、6次網內地震。圖6為自動定位系統與人機交互震級結果比較圖，通過圖像發現誤差范圍超過0.3的只有一次地震。圖7為震中位置偏差比較圖，偏差都在10km以內，其中10次地震偏差在5km以內，達到區域數字遙測地震臺網地震速報要求。

4 結論與討論

（1）改進后的方法能夠處理目前寬頻帶記錄的復雜波形，符合實際波形的特征模型，有效的解決了干擾波形、干擾脈沖等實際問題，提高了波形的信噪比，剔除了非同一事件臺站。

圖5 臺站空間集中性示意Fig.5 Sketch of station Concentration.

圖6 自動定位與人機交互震級比較Fig.6 Comparison between the magnitudes from automatic location and from human－computer interaction.

圖7 自動定位與人機交互震中比較Fig.7 Comparison between the epicenters from automatic location and from human－computer interaction.

（2）STA／LTA方法、波形延續性、臺站集中性三者相結合的判斷方法建立了計算機化的運算模型，能夠通過計算機自動、快速、準確的篩選臺站，在地震速報速度方面實現了質的飛躍。

（3）目前寬頻帶記錄的數字信號比較敏感，蘊含著豐富的信息，給地震事件自動判斷帶來了更多的困難。連續事件的觸發也是自動判斷軟件比較棘手的問題，需要建立更加完善的模型，以求達到更加準確的自動檢測。

［1］ Allen.Automatic phase pickers：Their present use and future prospects［J］.B.S.S.A.，1982，72：S225－242.

［2］ 劉希強，周蕙蘭.智能化地震事件識別與定位系統研究現狀與展望［J］.國際地震動態，2001，（1）：6－11.

［3］ 周彥文，劉希強.地震事件自動檢測新方法［J］.西北地震學報，2001，22（1）：102－123.

［4］ M Baer，U Kradolfer.An automatic phase picker for local and seismic events［J］.B.S.S.A.，1987，77：1437－1445.

［5］ Matti Tarvainen.Automatic seismogram analysis：Statistical phase picking and locating methods using one－station threecomponent data［J］.1992，82：860－869.

［6］ Ruud，et al..An exercise in automating seismic record analysis and network bulletin production［J］.B.S.S.A.，1993，83：660－679.

［7］ Cichowicz.An automatic S－phase picker［J］.B.S.S.A.，1993，83：180－189.

［8］ Allen.Automatic earthquake recognition and timing from single traces［J］.B.S.S.A.，1978，68：1521－1532.

Automatic Judgment Method for Seismic Event

QU Jun－hao，LIU Xi－qiang，SHI Yu－yan，WU Dan－tong，MIAO Qing－jie

（Earthquake Administration of Shandong Province，Jinan 250014，China）

P315.61

A

1000－0844（2010）04－0325－05

2009－09－10

山東省自然科學基金（Y2007E09）；山東省科學技術發展計劃項目（2009GG10008002）

曲均浩（1981－），男（漢族），山東平度人，博士研究生，主要從事數字地震波應用與地學信息方向研究.