GM4磁通門磁力儀觀測數據預處理分析

王秀敏 暢國平 王志敏 張建國

1）中國河北 054000 河北省地震局紅山基準地震臺

2）中國河北 075001 河北省地震局張家口地震監測中心站

3）中國河北 056001 河北省地震局邯鄲地震監測中心站

0 引言

地磁臺站的基本任務是取得連續、完整、準確、可靠的地磁觀測資料，為地磁學及地震預報等相關學科研究和發展提供服務。然而，隨著我國國民經濟的快速發展，鐵路、公路、軌道交通、國家電網等基礎設施的大規模建設和投入使用，地磁臺站觀測環境受到不同程度的干擾（國家地震局科技監測司，1995；謝凡等，2011；劉敏等，2012），嚴重影響地磁觀測數據質量，為干擾數據的預處理工作帶來挑戰。探索地磁干擾數據預處理方法，不僅有助于提高地磁觀測數據質量，發揮地磁觀測數據在防震減災和其他科學研究領域的作用，而且可以促進地磁學科的應用發展，對地震地磁觀測工作具有重要的實用價值和研究意義（王秀敏等，2016）。

文中選取北京、昌黎、紅山地震臺2017—2018 年GM4 磁通門磁力儀（下文簡稱GM4 磁力儀）觀測資料，采用常規和小波變換方法進行數據預處理，剔除地鐵輕軌、地電阻率、高壓直流輸電對地磁觀測數據的影響，分析數據預處理效果，以便提高數據預處理效率，為地震研究提供連續、完整、可靠的基礎數據。

1 地磁干擾及資料選取

1.1 干擾統計

表1 典型干擾對地磁觀測的影響統計Table 1 Statistics of the effects of typical interference on geomagnetic observations

1.2 資料選取

北京、昌黎和紅山地磁臺站均位于首都圈地區，多年來受到臺站周邊地鐵輕軌、地電阻率、高壓直流輸電等典型干擾因素的影響。其中：北京臺自20 世紀90 年代后期起受到地鐵運行干擾，干擾形態表現為毛刺狀，地磁垂直分量Z受干擾較嚴重，幅度達十幾nT，磁偏角D和水平分量H所受干擾幅度較小，在地鐵停運時段，地磁觀測數據恢復正常；昌黎臺自2010 年10 月29 日起，地磁觀測受到地電阻率觀測的影響，干擾頻次為1 次/h，干擾形態表現為臺階，地磁垂直分量Z所受干擾幅度最大，達3.5 nT，磁偏角D和水平分量H所受干擾幅度較小；紅山臺自2010 年10 月28 日起，地磁觀測受到高壓直流輸電干擾，干擾形態表現為臺階，具有緩變、急始特點，地磁垂直分量Z所受干擾幅度最大，達幾十nT，磁偏角D和水平分量H所受干擾幅度較小。

選取2017 年1 月1 日至2018 年11 月30 日紅山、北京和昌黎地震臺地磁觀測數據，采用常規和小波變換分析方法進行數據預處理。

2 數據預處理方法

隨著城市化進程的加速，地磁觀測所受干擾因素逐漸增多，嚴重影響觀測數據的完整性。目前，多采用秒轉分方法對地磁觀測數據進行預處理，對于受地鐵輕軌、高壓直流輸電干擾數據的預處理效果明顯，既提高了工作效率，又提高了數據質量。

2.1 常規處理方法

（1）分轉秒數據。利用中國地震前兆數據處理系統（V2020.2 版本），對分數據進行干擾預處理，然后據此對秒數據進行自動化反處理，若有干擾數據（尖峰、臺階）遺漏，進行人工分轉秒處理即可。

（2）秒轉分數據。利用中國地震地磁前兆處理系統，對秒數據進行干擾預處理，使用高斯濾波算法對分數據進行反處理，且處理過程均不計入預處理日志，若預處理秒數據不存在，將跳過計算下一分量。

設計算第i分鐘（imin）的分鐘值，取imin00 s 及其前后各45 s 共91 s 的秒采樣數據進行高斯濾波計算。公式如下

式中，Bi為第i分鐘的分鐘值；bi,j為第i分鐘第j秒的秒采樣數據，其中i、j的取值范圍為00—59；Cn=C-n，為高斯系數（共91 個）。

計算00 h00 min 的分數據時，需要調用前一天的后45 個秒數據參與計算。當1 min的60 個秒數據中缺數≥10 時，對應的分數據為缺數。

“假作真時真亦假，無為有處有還無。黃梁村于萬花谷固然是進入關鍵之一，萬花谷在秦嶺之中，秦嶺在九州之中，九州在天地之中，又豈是偶然，說不定，它也會是天地之中的一子解雙征。”

2.2 小波變換

小波變換也稱多分辨分析，就是將信號或函數分解為不同頻率的分量，依每個分的尺度（頻率高低），按相應分辨率進行分析的方法。小波變換被廣泛應用于各領域的研究工作，并得出不少有意義的成果，如：吳利輝等（2009）利用小波變換分析處理南京臺地磁觀測數據，發現地鐵干擾被有效剔除；張明東等（2015）利用小波變換對天津地區地磁臺站數據進行噪聲頻譜分析；張秀玲等（2018）對北京臺地磁場環境干擾進小波變換分析，得出北京地磁場干擾特征。該方法的原理是，將基本小波（mother wavelet）函數位移τ，在不同尺度α下，與待分析信號χ（t）作內積，即

式中，α＞ 0，稱為尺度因子，其作用是，對基本小波φ（t）函數作伸縮，τ反映了位移大小，其值可正可負，α和τ均為連續變量。式（2）又稱為連續小波變換（continue wavelet transform，簡記Ct-WT）。在不同尺度下，小波持續時間隨α和τ值的加大而增寬，幅度則與呈反比，但波形保持不變。

文中利用Symlet 小波函數系列中的Sym4 小波，對北京地震臺GM4 磁力儀原始觀測數據進行分解，考慮到地鐵軌道交通對地磁觀測數據的干擾，頻譜主要集中在0.04 Hz 及更高頻率范圍內，采用Sym4 小波對數據進行8 層分解，第一階至第七階細節系數置為零，進行信號重構得到濾波數據。

3 數據預處理分析

統計發現，北京地震臺地磁觀測受地鐵干擾嚴重，昌黎地震臺則受到地電阻率觀測影響，紅山地震臺受到高壓直流輸電影響，選取3 個地震臺站GM4 磁力儀觀測數據，分別進行常規預處理，并選取北京地震臺地磁觀測數據進行小波變換，與不存在地鐵干擾的紅山地震臺GM4 磁力儀觀測數據進行頻譜分析，以便為選擇合適的數據預處理方法提供參考。

3.1 常規處理

3.1.1 地鐵輕軌干擾分析。選取2017 年8 月8 日和8 月9 日北京臺GM4（3）磁力儀觀測數據，分別進行秒轉分、分轉秒處理，分析地鐵輕軌對地磁觀測數據的干擾特征。數據處理結果見圖1、圖2。由圖1 中原始數據曲線可見，16 時20 分至20 時12 分數據變化正常，其他時段數據受到地鐵輕軌干擾的影響，其中Z分量所受干擾較嚴重，幅度達11.3 nT。

圖1 2017 年8 月8 日北京臺GM4 磁力儀分轉秒數據曲線Fig.1 The converted second-sampled data from minute-sampled Data of GM4 magnetometer observation of Beijing Station on Aug.8,2017

圖2 2017 年8 月9 日北京臺GM4 磁力儀秒轉分數據對比曲線Fig.2 The converted minute-sampled data from second-sampled data of GM4 magnetometer observation of Beijing Station on Aug.9,2017

對2017 年8 月8 日地磁觀測數據進行分轉秒處理，結果見圖1，可見秒數據出現缺記現象，且Z分量數據缺記明顯，其中D分量秒數據完整率為34.03%，H分量為32.15%，Z分量為17.57%。對2017 年8 月9 日地磁觀測數據進行秒轉分處理，結果見圖2，可見分數據D、H、Z分量數據完整率均為100%。

3.1.2 地電阻率干擾。選取2018 年3 月12 日和3 月13 日昌黎臺GM4（2）磁力儀觀測數據進行分析，發現地電阻率對地磁數據造成的干擾每小時一次，干擾持續時長180 s，其中Z分量所受干擾明顯，干擾幅度達3.5 nT。對2018 年3 月12 日地磁觀測數據進行分轉秒處理，發現出現秒數據缺記現象。對秒數據完整率進行統計，其中Z分量為90.90%，H分量為92.22%，D分量為92.05%。對2018 年3 月13 日地磁觀測數據進行秒轉分處理，分數據3 個分量數據完整率均達100%。限于篇幅，文中僅列出干擾明顯的Z分量預處理曲線，結果圖3。

圖3 2018 年3 月12 日和3 月13 日昌黎臺GM4磁力儀數據預處理結果曲線Fig.3 The preprocessed curves of GM4 magnetometer observation at Changli Station on March 12 and 13,2018

3.1.3 高壓直流輸電干擾。據統計，目前我國有31 條高壓直流輸電線路對地磁臺站造成影響（干擾類型有緩始型和急始型），給地磁觀測數據的判別和預處理造成困難。

紅山臺GM4（1）磁力儀受到晉北至南京高壓直流輸電線路的干擾，選取2017 年5 月12 日該臺地磁觀測數據，發現垂直分量Z干擾幅度最大為12.9 nT。對數據進行分轉秒處理，造成秒數據缺記。對秒數據完整率進行統計，可知Z分量為93.59%，H分量為97.50%，D分量為97.78%。對數據進行秒轉分處理，可知分數據3 個分量完整率均達100%。限于篇幅，文中僅列出影響較嚴重的Z分量預處理曲線，結果見圖4。

圖4 2017 年5 月12 日紅山臺GM4磁力儀數據預處理結果曲線Fig.4 The preprocessed curves of GM4 magnetometer observation at Hongshan Station on May 12,2017

3.2 小波變換

北京臺GM4（3）磁力儀觀測受地鐵輕軌干擾，選取該臺2018 年12 月16 日地磁觀測數據，進行小波變換和頻譜分析。圖5 給出北京臺2018 年12 月16 日D、H、Z分量原始數據和小波變換處理數據對比曲線。選取不存在地鐵輕軌干擾的紅山臺（LYH）Z分量原始數據，與北京臺（BJI）Z分量原始數據及小波變換（CWT）數據，進行頻譜分析，將頻段分別設定為0—0.001 Hz、0.001—0.01 Hz、0.01—0.1 Hz 和0.1—0.5 Hz，頻譜對比結果見圖6。由圖5 可見，數據經小波變換處理，在保持地磁日變形態基本不變的同時，降低了地鐵干擾幅度。由圖6 可知，在0—0.001 Hz 頻帶，北京臺地磁觀測數據濾波信號（小波變換處理）較好保留了原始信號的低頻成分，未改變其低頻成分頻譜結構；在其他頻帶范圍內，經小波變換后的濾波信號與紅山臺數據頻譜一致性更高，表明小波變換可有效濾除地鐵干擾。

圖5 北京臺GM4 儀原始數據和小波變換數據曲線（a）原始數據；（b）小波變換數據Fig.5 The curves of original and wavelet transform processed data of GM4 magnetometer observations at Beijing Station

圖6 北京臺（BJI）、紅山臺（LYH）原始波形與北京臺（BJI）小波變換（CWT）Z 分量功率譜對比（a）0—0.001 Hz；（b）0.001—0.01 Hz；（c）0.01—0.1 Hz；（d）0.1—0.5 HzFig.6 The power spectrum of Z component original waveforms at BJI and LYH stations and the wavelet transform（CWT）waveforms at BJI station

4 討論與結論

通過對GM4 磁通門磁力儀3 種典型干擾數據的預處理分析，可得出以下認識。

（1）采用常規方法，對受到地鐵輕軌、地電阻率、高壓直流輸電干擾的GM4 磁力儀數據進行預處理時，分轉秒均造成數據缺記，且完整率多低于90%，尤其是地鐵輕軌干擾，數據完整率僅17.57%；而秒轉分預處理數據無缺記，且完整率均達到100%。

（2）利用小波變換方法，對受到地鐵輕軌干擾的GM4 磁力儀數據進行濾波處理，預處理數據具有正常日變形態，干擾幅度明顯減小。

（3）對于受地鐵輕軌干擾的數據，小波頻譜分析顯示，濾波信號未改變原始信號中低頻部分的頻譜結構，較好保留了原始信號的低頻成分。因此，小波變換方法可有效抑制地鐵輕軌對GM4 磁通門磁力儀觀測的影響。

綜上所述，受到地鐵輕軌、地電阻率、高壓直流輸電的干擾，GM4 磁通門磁力儀觀測數據可采用秒轉分預處理，不但節省秒數據預處理時間，而且保證了數據的正確性和完整率，而小波變換方法對地鐵輕軌干擾具有有效的抑制作用。該研究結果可為地磁觀測數據預處理提供借鑒與參考。