基金项目:国家科技支撑计划课题(2012BAK19B04)和中国地震局地震科技星火计划攻关项目(XH12029)联合资助.
(山东省地震局,山东 济南 250014)
(Earthquake Administration of Shandong Province,Jinan 250014,Shandong,China)
Shandong Seismic Network; single station location; azimuth determining; earthquake warning
备注
基金项目:国家科技支撑计划课题(2012BAK19B04)和中国地震局地震科技星火计划攻关项目(XH12029)联合资助.
利用山东数字化测震单台三分向记录,选择2种测定地震方位角方法和7种数据预处理方法,通过对实际结果的系统对比分析,确定了最佳的测定地震方位角的技术方案和适于地震预警的测震台站。对测定震中距和震级的方法进行了改进,得到了最佳的根据直达P波前2 s波形的包络特征参数求震中距、峰值速度的统计关系,以及根据包络特征参数求震级的标度关系。快速测定震中距和震级方法在实时地震预警中具有应用前景。
Based on initial motions of the three-component P wave data recorded at a single station in Shandong Seismic Network,compared with actual results,we established the optimum technical scheme of measuring earthquake azimuth and the stations applying to earthquake early warning from two kinds of measuring earthquake azimuth methods and seven kinds of data preprocessing methods. We improved the method of determining earthquake magnitude and epicenter distance,and got the best statistical relation between epicenter distance and peak velocity using envelop characteristic parameters of 2s waveforms before the P arrivals. We also got magnitude scaling relation based on the envelope characteristic parameter. The quick measuring method for earthquake epicenter and magnitude exhibits practical application prospect in real-time earthquake early warning.
引言
地震学的基本问题之一是地震定位。特别在预警系统中,确定一个潜在的可能具有破坏性地震的地震波速度极其重要。由于地面最强烈的震动通常发生在S波到来之时或之后,因此利用P波进行地震定位,有效增加预警时间,缩小预警盲区范围就成为地震科学家研究的热点问题(Allen et al,2009)。为了提高地震定位的精度,人们自然就会对单台定位的准确性进行评价。
利用单个台站的波形记录可测定的地震参数有方位角、震中距和震级。地震发生方位角的测定方法主要有两种,一是偏振分析方法(Magotra et al,1987; Park et al,1987; Jurkevics,1988; Ruud et al,1988; Ruud,Husebye,1992; Frohlich,Pulliam,1999); 二是相关分析方法(Roberts et al,1989; Lockmann,Allen,2005; Zhizhin et al,2006)。常用的偏振分析方法是首先建立由三分向宽频带记录组成的三维协方差矩阵,然后计算矩阵的最大特征值对应的特征向量,特征向量在水平面投影方向的反方向即为地震发生方位角。Odaka等(2003)提出了一种基于单个台站记录P波前几秒波形的包络特征、P波最大振幅快速测定震中距和震级的方法。Lockmann 和Allen(2005)发展了一套单台地震定位的系统,实现了利用P波前几秒的卓越周期测定震级,利用P波振幅和卓越主周期测定震中距以及根据三分向波形相关性测定地震发生方位角的方法,并研发了地震早期预警系统。Allen和Kanamori(2003)、Kanamori(2005)分别提出了基于P波的周期大小标度震级大小(与震中距无关)的方法。研究表明,P波到达后最初几秒,典型的是3 s的峰值位移、速度和加速度可以标度震级(Wu,Kanamori,2005,2008; Zollo et al,2006)。Lancieri等(2011)详细研究了低通滤波的P波峰值位移、P波速度平方和的积分值、P波卓越周期和特征周期4个典型参数与震级的标度关系,指出了各自的适用范围及其与震级关系的稳定性等,为地震预警中震级实时估计奠定了基础。在国内,蔡明军(2004)、孔庆凯和赵鸣(2010)、周彦文等(2010)、赵冰和刘希强(2011)、黄俊等(2011)也逐渐开展相关研究。
近年来,地震预警技术在国际上迅速发展,并有成功预警且收到减灾实效的先例。利用单台站有限时段的P波记录实现对某地区又快又准的地震定位是实现地预警系统发展的关键环节,我国在这方面还刚刚起步(赵冰,刘希强,2011)。笔者利用山东数字化测震台网记录的实际观测资料,根据单台记录直达P波前2 s数据,通过对不同方法测定结果进行对比分析,筛选出测定地震方位角的典型方法; 再探索根据直达P波包络特征和峰值速度测定震中距和震级的有效性; 最后根据实际处理结果,从台网中筛选出一旦发生强震适于进行地震预警的台站。
1 基于单台直达P波定位方法
1.1 直达P波的带通滤波处理方法笔者采用椭圆带通IIR数字滤波器来有效去除噪声,其阻带和通带内都是等波纹的,过渡带比较窄,而且可以以更低的阶数实现和其他类滤波器一样的性能指标(庞建丽,高丽娜,2010)。
图1a为通带波动系数为0.1,阻带衰减系数为40,数据采样率为100 p/s,通带低端截止频率2.0 Hz,通带高端截止频率10.0 Hz,带通阻带低端截止频率为1 Hz,高端截止频率为11 Hz的带通滤波器,滤波器的阶数为6。从幅频特性可以看出,椭圆型带通滤波器具有通带、阻带逼近特性良好的特点。图1b为由15 Hz、6.0 Hz余弦波
图1 根据椭圆型滤波器对合成模拟仿真信号的带通滤波结果(a)椭圆型带通滤波器的幅频特性;(b)由15 Hz、6.0 Hz余弦波合成的仿真信号;(c)带通滤波信号与指定频段仿真信号的对比
Fig.1 Band-pass filtering result of composite simulation signal based on elliptic filter (a)amplitude frequency characteristic of elliptic band-pass filter;(b)simulation signal composited by cosine waves with 15 Hz and 6.0 Hz;(c)comparison between band-pass filtering signal and simulation signal with specified frequency band为了得到区域地震事件最佳信号分布范围,在数据处理时,本文设计了两套椭圆型滤波器参数。第一套设计参数:通带低端截止频率为2 Hz,通带高端截止频率为15 Hz,带通阻带低端截止频率为1.5 Hz,带通阻带高端截止频率为16 Hz。第二套设计参数:通带低端截止频率为1 Hz,通带高端截止频率为20 Hz,带通阻带低端截止频率为0.5 Hz,带通阻带高端截止频率为21 Hz。
2011年2月12日1时20分18.1秒山东荣成发生1.6级地震,山东地震台网测定的震中位置是(37.383°N,122.550°E),震源深度10 km。震中周围的8个台站记录到了这次地震,其中包括震中距98.9 km、方位角为58.4°的乳山台。乳山台的垂直向记录见图2a,取直达P波震相到达之后2 s地震波数据和到达之前5 s背景噪声数据计算得到的信噪比为-1.9 dB,信噪比较低。图2b给出了经椭圆型滤波器2~15 Hz带通滤波后的数据处理结果,经滤波后的地震波信噪比明显提高。
1.2 方位角测定方法本文所指的方位角是从台站的指北方向线起,依顺时针方向与地震方向线之间的水平夹角。为了进一步提高测定方位角的精度和稳定性,笔者选择了两种测定方位角的方法:一是递推相关分析(Lockmann,Allen,2005),二是偏振分析(周彦文等,2010)。在数据预处理方面,分别选择了原始三分向记录、对原始三分向记录数据分别进行两种带通滤波处理、对原始三分向记录进行傅立叶变换(FFT)并分别取两种带通内的频率域数据、对原始三分向记录进行Zoom_FFT变换并分别取两种带通内的频率域数据作为两种测定方位角的方法处理的源数据(王安,王富强,2011)。通过上述7种数据预处理和2种测定方位角方法可得到14种不同的分析结果,最终选择地震方位角的计算结果和实际结果统计误差最小的一种组合作为测定方位角的最佳方案。表1给出了分析数据的预处理及测定方位角的方法说明。
φ*是从台站的指北方向线起,依顺时针方向与地震方向线之间的水平夹角; 带通#是指本文中设计的两套椭圆型滤波器参数,信号带通范围分别为[2,15]Hz和[1,20]Hz.1.3 震中距测定方法刘希强等(2002)曾提出过用于描述地震P波记录信号的数学模型,认为地震直达P波可用渐变型信号来描述,即P波信号的幅度从起始点开始由零逐步增加到某一最大值,随后又逐渐衰减。后续信号的出现和叠加不是一个跃变过程,而是一个渐变过程。信号的起始点通常是一个平滑过渡过程。地震波最常见的震相类型有纵波、横波和面波。前两种波频率较高且比较接近,而后面波频率较低。单一平滑过渡信号的典型形式是
Sω0(t)=B·t·exp(-At+iω0t)·u(t).(1)
式中,ω0为信号的中心圆频率; B为斜率因子; A为振幅变化因子,与信号渐变过程有关,直接影响P波信号的形态差异; u(t)为阶跃信号。对式(1)进行Hilbert变换,得到P波信号的包络特征为
Se(t)=B·t·exp(-At)·u(t).(2)
本文测定震中距的技术思路为:(1)选择震中距小于120 km的单台P波前2 s记录,记为SP2;(2)为得到地震方位角,对SP2位号进行预处理,其结果记为SPP2;(3)对SPP2进行Hilbert变换得到HSPP2;(4)取HSPP2的绝对值,记为AHSPP2;(5)根据式(2),利用Gauss-Newton非线性最小二乘优化算法选择最优参数B和A拟合AHSPP2;(6)利用Gauss-Newton非线性最小二乘优化算法,建立震中距与B值和(或)A值的统计关系。
1.4 震级估计方法地震震级的估计通过单台垂直向P波前2 s速度数据的最大振幅Pv和斜率因子B值得到,根据多次地震记录统计得到震级标度关系为
MPv=algPv+blgB+c.(3)
式中,Pv表示P波前2 s速度数据的最大振幅,MPv表示震级。
2 资料与结果分析
2.1 资料经过“十五”期间测震台网扩建,2008年之后山东数字化虚拟测震台网发展到78个台站,平均4 s左右第一个台站可记录到网内发生的地震波,2009~2011年记录到可定位事件839次,其中天然地震782次,非天然地震57次。笔者选取距每次地震震中最近的台站记录进行分析,所选取的记录要求具有完整的三分向P波记录,较高的信噪比。经过筛选,得到了53个台站共计303次地震、20次塌方和3次爆破的波形记录。距326次地震事件的震中距最近的台站的距离分布范围为3.5~314.4 km,震级分布范围为0.5~4.9,各台站垂向记录的信噪比分布范围为-1.9~63.8 dB(计算方法同图2)。图3给出了53个台站和326
次地震事件分布图,表2给出了观测台站信息及记录地震事件频次。
2.2 资料处理及结果分析应用不同的方位角测定方法,对表2中每个台站的地震P波前2 s记录逐一进行了分析处理。研究发现,由部分深井台站记录测定的方位角的绝对误差较大,如DOY、HEK、WEH、YTA和ZAQ台,由不同数据预处理和方位角测定方法中得到的最小平均绝对误差分别为88.6°、141.4°、50.4°、55.8°和88.0°。表3给出了去除误差较大的5个台站后,对剩余台站记录进行分析处理得到的14种地震平均方位角绝对误差对比结果。
从表2和表3中可以看出:(1)要进一步提高利用单台记录测定地震方位角的精度,需要对含背景噪声干扰的单台记录进行滤波处理。(2)要适当选择频带宽度,利用偏振分析方法和递推相关分析方法,选择频带为2~15 Hz比1~20 Hz的带通滤波数据所得到的平均地震方位角绝对误差要小。(3)在7种预处理数据和2种测定方位角方法中的14种不同组合中,选择单台三分向记录进行2~15 Hz带通滤波处理,分别选择偏振分析方法和递推相关分析所得到的测定地震方位角的精度最高且接近一致,平均绝对误差分别为22.6°和22.4°。
基于深井记录,测量产生误差较大的原因较多:首先与选择数据预处理和测量方法有关以外; 其次即使在安装井下地震计时采用无磁材料不锈钢管,使用地磁场确定好方位后,由于测量仪器周围的不确定因素,比如存在铁磁性物质都会引起较大定位误差; 另外井下地震计与周围介质的耦合、台站周围介质的非均匀性等因素也会影响地震方位角测量误差。基于地面记录测量产生误差来源可能与地震计定向有关。地震计精确定向的方法是用经纬仪测量北极星的位置,但如果台站摆房已经完成,用经纬仪很难精确定向地震计的安装方位。由于很多台站的摆房或摆墩上有钢筋等铁磁性物质,用罗盘定向也会造成很大的误差,导致地震计安装方位有很大误差。
表3 不同数据预处理和方位角测定方法的分析结果对比
Tab.3 Comparative analysis of different methods on pretreatment of data and determination of azimuths为了得到震中距与斜率因子、振幅变化因子和震级之间的依赖关系,本文选取震中距小于120 km的天然地震Pg波到达前2 s记录,得到P波段记录的包络特征参数。表4给出了由228次地震得到的确定震中距的不同拟合关系及其残差。为了检验不同参数组合对震中距的依赖性大小,将包络特征参数和震级作为自变量代入震中距拟合函数中,计算得到震中距残差范围、残差均值和残差标准差。由表4可知,震中距主要与斜率因子有关,而与振幅因子、震级无
关。图4给出了震中距随斜率因子的变化及拟合直线。图5给出了228次地震的震中距分布及根据表4中序号为1的拟合公式得到的拟合残差分布。228次地震的震级分布范围为0.5~3.7级,平均震级为ML1.8,标准差为0.56(图6a)。由228次地震的Pg波前2 s垂向记录的峰值速度和斜率因 子拟合得到的震级表达式为
Mpv=0.94*lgpv-0.32lgB+1.57.(4)
据式(4)进行回归性检验得到的震级残差分布范围为-1.6~1.2,平均绝对残差为0.35,标准差为0.46(图6b)。图7给出了根据单台垂
表4 由不同参数拟合得到的震中距判别表达式及其回溯性检验结果
Tab.4 The epicenter fitting formula by different parameters and their backtracking test results图5 不同震中距段分布对比(a)和不同震中距残差(单台测定震中距与实际震中距之差)段分布对比(b)
Fig.5 The histogram distribution comparison of different epicenter distance segments(a)and their residuals(b)(the difference between the epicenter distance determined by signal图6 由台网测定的不同震级段分布对比(a)和不同震级残差(单台测定震级与台网测定之差)段分布对比(b)
Fig.6 The histogram distributions comparison of different earthquake magnitude segments(a)and their residuals(b)(the difference between the earthquake magnitude determined by signal station and actual earthquake magnitude)图7 根据单台垂向P波前2 s峰值速度和波形包络斜率因子确定的MPv与台网实际观测的ML之间的比较
Fig.7 The comparison between MPv determined by peak velocity of 2 s before vertical P wave recoded by signal station'and slope factor of waveform envelope' and ML determined by actual observation in the network3 讨论与结论
(1)选择山东虚拟测震台网记录的326次地震资料,并从中筛选出每次地震发生后最先拾取到震相台站所记录的三分向P波到达前2 s数据,选择2种测定地震方位角方法和7种数据预处理方法,通过与实际结果的系统对比分析,认为确定最佳测定地震方位角的技术方案是对原始数据进行2~15 Hz带通滤波处理,再利用滤波后数据进行偏振分析或递推相关分析,53个台站中有48个台站的测定误差较小,基于偏振分析和递推相关分析方法所测定地震方位角的平均绝对误差分别为22.6°和22.4°。
(2)对测定震中距和震级的方法进行了改进。研究认为,震中距主要受到包络特征参数中斜率因子的影响,受震级等其它参数的影响很小。根据P波前2 s波形的包络特征参数、峰值速度得到震中距、震级的最佳统计关系。回溯性检验结果表明,震中距的平均绝对残差为22.2 km,震级的平均绝对残差为0.35。
(3)本文的研究结果是根据山东地区发生的震中距小于120 km、震级分布范围为ML0.5~3.7的地震记录而得到的,仅适用于山东地区,今后需不断积累更高震级段的地震记录,以不断修订测定震中距、震级的统计关系。
(4)基于单个台站和有限长度P波记录的震中和震级测定方法在实时地震预警中具有应用前景,但真正要在实际中发挥作用,需要选择中强以上地震记录较多的地区,并结合其台网布局,多台和多震相记录组合,多方法联合使用,以实现地震的动态定位目标。
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