An automatic S phase picking algorithm for local earthquake events
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摘要: 基于特征值分解方法,本文讨论了一种适用于地方震事件S波震相到时拾取的自动处理算法。该算法计算参数少、简便快捷、易于实现,通过选用七个不同长度的时间窗,有效地减小了窗长选择不合理所引起的震相拾取误差。利用福建地震台网记录的9 855条三分向波形记录进行测试,结果表明:本文方法的S波平均拾取偏差为(0.003±1.34) s,其中79.6%的记录拾取偏差小于0.5 s,4.1%的记录拾取偏差超过2.0 s,说明本文方法能够满足日常工作基本需求。综上分析认为,波形记录质量是影响拾取算法结果精度的最主要因素,信噪比较高的记录,其S波到时拾取偏差显著优于信噪比较低的记录,对信噪比较低的部分记录进行带通滤波预处理后,S波震相拾取精度也有所提升。Abstract: Base on eigenvalue decomposition calculation, we discussed an automatic S phase picking algorithm suitable for local earthquake events. The algorithm needs few parameters, less computer resources and is easy to realize. By choosing seven time windows with different time length, it effectively reduce the S phase pick errors that caused by unreasonable time window selection. By taking 9 855 three-component records of Fujian seismic monitoring network, we test the applicability and accuracy of this algorithm. The results show that average S phase picking error by this method is (0.003±1.34) s, 79.6% of them are within 0.5 s, 4.1% of them are greater than 2.0 s, which indicates that the algorithm can meet the demands for daily S phase picking. All above-mentioned suggests that the quality of records is the most important factor that affects the accuracy of picking results, the S phase picking errors for high signal-noise ratio records are usually smaller than those for low signal-noise ratio records, and the accuracy of S phase picking for some low signal-noise ratio records will be improved after a band-pass filter preprocess.
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Keywords:
- eigenvalue decomposition /
- S wave /
- seismic phase detection /
- real-time process /
- signal-noise ratio
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引言
自1964年电离层异常扰动在美国阿拉斯加大地震震前首次被发现(Leonard,Barnes,1965),地震-电离层耦合效应逐渐得到各国研究人员的广泛关注。对于地震电离层耦合机理的大量研究,异常电场理论能较好地解释震前电离层异常扰动现象。该理论认为,地震孕育过程中由地表岩石破裂引起的一系列复杂的物理化学反应,产生了大气电场异常,进而叠加作用于电离层,引起了电离层电子浓度、电子温度等参量的显著变化(Pulinets et al,2000;Sorokin et al,2001;Kuo et al,2011)。近年来,以全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,简写为GNSS)连续观测和电离层垂直观测为代表的地基电离层探测技术已被广泛应用于地震前兆监测和研究中(张学民等,2016;吴健等,2016;何宇飞等,2020)。基于该技术,研究人员可获取电离层垂直总电子含量(vertical total electron content,简写为VTEC)、电离层F2层临界频率(foF2)等电离层形态特征的重要指标。其中,电离层VTEC可通过GNSS台站观测数据反演获取,foF2可通过电离层垂测站观测获取。大量研究结果表明,MS5.0以上强震发生前数天到数小时内,上述参量可能会出现不同程度的异常变化(张学民等,2014;王壮凯等,2020),而多参量同步分析可为地震-电离层异常扰动判识提供佐证,对于强震频发地区的震情研判具有重要意义。
川滇地区位于青藏高原东南缘,包括川滇地块、巴颜喀拉地块南部、华南地块西部等二级地块。长期以来,在印度板块的推挤及华南地块的阻挡作用下,川滇地区的构造变形活动强烈,发育了规模、产状和活动速率各异的断裂,致使强震频发。由于地震短临预报的困难性,地震电离层监测预报模式逐渐成为川滇地区地震监测预报的新方向。目前,地震-电离层现象的研究主要处于震例研究和统计研究阶段(闫相相等,2014),区域电离层实时监测系统开发实例较少,电离层多参量异常关联及时空演化分析不够深入,快速获取电离层多参量异常扰动信息及其临震监测预报的应用还有待加强。
鉴于此,本文设计开发川滇地区的电离层多参量异常监测系统,旨在实现各类观测数据的自动化处理、电离层多参量图形及数据结果的自动化产出以及川滇地区电离层多参量异常变化的实时监测,为该区域地震电离层异常扰动判识提供证据。同时,本文拟通过2019年6月17日四川长宁MS6.0地震分析测试该系统图形产出功能的可靠性,以进一步验证川滇地区地震电离层监测预报的应用效能。
1. 系统概述
为了实现川滇地区电离层异常扰动变化的实时监测,本文设计开发川滇地区电离层多参量异常监测系统,快速产出全球和中国区域VTEC异常分布、空间参数、站点VTEC和foF2时序曲线,同时实现网页方式下图形及数据结果的查询、浏览、对比和下载等功能。基于该系统可开展示范性地震电离层监测工作,分析地震发生前后孕震区附近电离层多参量的异常扰动变化,尝试探索地震电离层现象的内在联系,为该地区地震监测预报提供电离层前兆异常的判定依据。
1.1 数据处理
1) 全球和中国区域VTEC异常分布。在中国区域按照均匀分布原则选取陆态网络的70个GNSS基准站。基于该基准站的观测数据,利用球谐函数建立大规模高精度格网电离层模型(林剑等,2009;王泽民等,2016),利用Bernese软件解算处理(Dach et al,2015)获取中国区域电离层VTEC格网数据(经纬度分辨率为1°×1°,时间分辨率为2 h),并结合欧洲轨道确定中心(Center for Orbit Determination in Europe,缩写为CODE)提供的全球电离层格网数据(经纬度分辨率为5°×2.5°,时间分辨率为1 h)自动监测全球和中国区域VTEC异常分布特征变化。
2) 空间参数、站点VTEC和foF2时序曲线。采用川滇地区GNSS基准站观测数据,通过单站点VTEC解算(熊波,2012),获取站点上空的VTEC数据(时间分辨率为15 min)。结合川滇地区垂测站(乐山、道孚、普洱、腾冲)的foF2观测数据(时间分辨率为15 min)、空间环境参数(F10.7,Kp,Dst,AE),自动监测站点VTEC、站点foF2以及其它空间参数的时序曲线特征变化。川滇地区GNSS、垂测台站的分布如图1所示。
1.2 异常检验
选用滑动四分位距法提取电离层VTEC和foF2的异常信息,基于前15天相同时刻的观测值求取相应四分位距(IQR)及中位数(M),确定异常检验倍数(N),建立上(下)边界阈值M±N×IQR,观测值超出上(下)边界即视为异常,高于上边界为正异常,低于下边界为负异常。然后,从二维空间分布获取全球和中国区域VTEC异常分布,所用公式如下:
$$ \Delta {\rm{TEC}}\text{\text{=}}\left\{\begin{array}{l}K{\text{-}}{L}_{1}\qquad K {\text{>}} {L}_{1}{\text{,}}\\ K{\text{-}}{L}_{2}\qquad K {\text{<}} {L}_{2}{\text{,}}\\ 0\;\qquad\qquad{L}_{2}{\text{≤}} K{\text{≤}} {L}_{1}{\text{,}}\end{array} \right.$$ (1) 式中,ΔTEC为VTEC异常扰动变化量,L1和L2分别为VTEC背景上、下边界阈值,K为VTEC观测值。站点VTEC和foF2时序曲线的异常变化获取方法同上。
2. 系统设计
2.1 结构设计
为满足川滇地区电离层多参量异常扰动监测的总体需求,结合数据获取、数据解算、图形及数据结果展示等需求,采用CS+BS架构将该系统分为电离层VTEC异常分布产出子系统(简写为“异常分布子系统”)、GNSS站点VTEC及垂测站foF2曲线产出子系统(简写为“时序曲线子系统”)和电离层多参量异常监测平台(简写为“监测平台”)等三部分。其中:异常分布子系统用于监测全球和中国区域的电离层VTEC异常变化,实时产出全球和中国区域VTEC异常分布;时序曲线子系统用于监测川滇地区GNSS单站点VTEC及垂测站foF2的异常时序变化,实时产出空间参数、站点VTEC和foF2时序曲线;监测平台将各类图形及数据结果以网页方式自动发布,方便用户按照权限查询、浏览、对比和下载。两个子系统布设在不同服务器上,独立运行,方便维护管理。系统总体结构如图2所示。
2.2 功能设计
基于系统结构设计、业务需求及日常监测工作的要求,系统功能模块划分如图3所示。可见:异常分布子系统分为参数设置、自动产出、手动产出、数据服务、任务列表等五部分,主要实现全球和中国区域VTEC异常分布图形结果产出,同时提供数据转换、数据导出、数据下载等功能;时序曲线子系统分为参数设置、自动产出、手动产出、数据服务、任务列表等五部分,主要实现站点VTEC和foF2、空间参数时序曲线图形结果的产出,同时提供数据导出、下载等功能。监测平台分为系统管理、图形展示、图形对比、数据下载等四部分,主要实现VTEC异常分布,空间参数、站点VTEC和foF2时序曲线查询、浏览,同时提供电离层多参量数据分析结果的下载功能。
2.3 业务流程
异常分布子系统。该子系统可分别通过自动和手动模式以FTP方式下载各类数据,自动调用Bernese数据处理软件,基于球谐函数建立中国区域电离层格网模型,解算中国区域电离层VTEC格网数据。结合CODE全球电离层格网数据和空间环境参数(F10.7,Kp,Dst,AE),提取全球和中国区域VTEC异常信息,利用ArcGIS平台分别产出全球和中国区域VTEC异常分布以及格网点VTEC时序曲线,自动产出结果延迟1—2天,具体业务流程如图4所示。
时序曲线子系统。该子系统通过自动和手动模式以FTP方式下载各类数据,自动调用GPS-TEC数据处理软件,获取单站点VTEC数据。结合川滇地区垂测站(乐山、道孚、普洱、腾冲) foF2观测数据、空间环境参数(F10.7,Kp,Dst,AE),提取站点VTEC和foF2异常信息,并利用Matlab平台分别产出站点VTEC和foF2、空间参数的时序曲线,自动产出结果延迟1—2天,具体业务流程如图5所示。
监测平台。该平台实时访问异常分布子系统和时序曲线子系统,将各类图形、数据产出结果通过http自动发布,根据用户权限为用户提供查询、浏览、对比、下载等差异化功能。
3. 系统实现和震例分析
3.1 系统实现
该系统性能要求较高,需要实现各类数据的自动化下载、多个第三方软件的自动化运行和监测、各类图形及数据结果的自动化生成与发布。为实现系统运行稳定性、人机交互性及功能扩展性等多方面要求,具体实现内容如下:
1) 异常分布子系统。基于Windows 2008/2012操作系统,采用C/S (Client-Server,即客户端/服务器模式)架构,将面向对象的编程语言C#作为后台开发语言,MySQL作为后台数据库管理系统,ArcGIS作为图形结果产出平台,通过分层技术体系结构实现系统运行的稳定性和交互性。子系统主界面分为功能菜单、用户操作及图形展示等三部分,其中:功能菜单位于主界面左上方,包含系统配置、手动产出、时序曲线、数据转换、数据导出、数据下载、任务列表、站点管理等功能;用户操作位于功能菜单左下方,包含查询条件和查询结果两部分;图形展示位于用户操作界面的右侧,根据查询条件和查询结果查看电离层VTEC异常分布情况,全球VTEC异常分布间隔一小时,中国区域VTEC异常分布间隔两小时(图6a)。
2) 时序曲线子系统。基于Windows 2008/2012操作系统,采用C/S架构,将C#作为后台开发语言,MySQL作为后台数据库管理系统,Matlab作为图形结果产出平台,通过分层技术体系结构实现系统运行的稳定性和交互性。子系统主界面分为功能菜单、用户操作及图形展示等三部分,其中:功能菜单位于主界面左上方,包含手动产出、数据导出、数据下载、任务列表、站点设置、系统配置等功能;用户操作位于功能菜单左下方,包含查询条件和查询结果两部分;图形展示位于用户操作界面的右侧,根据查询条件和查询结果分别展示站点VTEC和foF2、空间参数时序曲线(图6b)。
3) 监测平台。基于Windows操作系统,采用B/S (Browser-Server,即浏览器/服务器模式)架构,将C#作为后台开发语言。该平台设置用户权限,通过网页方式登录。功能菜单位于主界面左侧,包含系统管理、VTEC异常分布、空间参数曲线、站点VTEC曲线、站点foF2曲线、图形对比和数据下载等功能。选择功能菜单,打开用户操作界面,根据查询条件和查询结果分别展示VTEC异常分布及空间参数、站点VTEC和foF2的时序曲线。同时,平台提供不同时期的电离层多参量图形结果对比展示功能,方便用户针对电离层前兆异常分析判断(图6c)。
3.2 震例分析
为测试系统图形产出功能的可靠性,验证川滇地区地震电离层监测预报的可行性,本文选择2019年6月17日四川长宁MS6.0地震前后的观测数据,利用该系统手动产出全球和中国区域VTEC异常分布及站点VTEC、foF2和空间参数的时序曲线,综合分析长宁地震震前电离层多参量异常扰动变化特征。鉴于篇幅有限,本文仅展示个别图形结果(图7,8)。
从全球和中国区域VTEC异常分布(图7)可以看出,6月14日12:00 UT (北京时间20:00),震中附近区域均出现显著的电离层VTEC正异常,地震电离层耦合的局部性、集中性和显著性特征明显。同时,以个别站点为例,站点VTEC (图8a)和站点foF2 (图8b)的时序曲线显示6月14日四川宁南GNSS站点VTEC出现正异常,云南腾冲垂测站foF2同步出现正异常,该同步异常现象与VTEC异常分布结果基本吻合。结合空间参数时序曲线变化(图8c)可知,6月14日空间环境参数F10.7为68 sfu,Kp最大值为2.3,Dst最小值为−12 nT,AE最大值为338 nT,均未超过参数阈值,可以排除太阳活动、地磁变化对电离层异常扰动的影响。同时,长宁地震发生前后该异常区域并未发生其它强震事件。综上,2019年6月14日震中附近区域电离层多参量异常扰动满足地震电离层异常判识标准,可能是地震前兆异常,与长宁MS6.0地震具有一定的相关性。
图 8 时序曲线子系统图形结果(2019年6月1—20日)(a) 四川宁南站点VTEC时序曲线;(b) 云南腾冲站点foF2时序曲线;(c) 空间参数时序曲线,图中红色直线为参数阈值Figure 8. Graphic results of time series curve subsystem (June 1 to June 20,2019)(a) VTEC time series curves of Ningnan station in Sichuan Province;(b) foF2 time series curves of Tengchong station in Yunnan Province;(c) Time series curves of spatial parameter,where all red lines are parameter thresholds4. 讨论与结论
本文主要介绍了川滇地区电离层多参量异常监测系统的结构设计、功能设计和业务流程设计,并给出了系统实现结果。该系统实现了全球和中国区域VTEC、站点VTEC和foF2异常变化的实时监测,有助于开展示范性地震-电离层异常监测工作,目前该系统已成功应用于四川省地震局的监测预报日常工作,图形产出结果已参与地震监测预报会商。
该系统虽然较大地提高了川滇地区电离层异常变化监测能力,但对电离层参量的监测手段较为单一,电离层异常对比分析功能较弱。该系统下一步仍需不断补充完善,基于地基和空基电离层探测技术开展天地一体化联合观测,并结合临震电离层多参量同步分析为各参量异常指标提供量化信息,为地震监测任务提供更便捷的技术支撑,为深入研究地震孕育期、临震、主震及余震中的电离层异常扰动机理提供便捷的数据支撑。
CODE提供了全球电离层格网数据,中国地震台网中心和中国地震局地震预测研究所提供了GNSS台站和电离层垂测台站的观测数据,作者在此一并表示衷心的感谢。
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图 1 本文S波拾取方法算例示意图
事件发震时刻为2015-01-02 00:33:56.89,震中距为3.8 km的GTSK台站记录,窗长为0.2 s。图(a−c)为三分向波形记录;图(d)为特征值时程;图(e)为特征函数f (t);图(f)为峰度系数时程K(t);图(g)为求取差分后特征函数ΔK(t)
Figure 1. An example of S phase picking by using the algorithm of this study
The origin time of the event is 00:33:56.89 on 2 January 2015. The wavforms were recorded by the station GTSK with epicentral distance 3.8 km,and window length is taken as 0.2 s. Figs. (a) to (c) are three-component seismic records;Fig. (d) shows the history of three eigenvalues;Fig. (e) is the characteristic function f (t);Fig. (f) shows time history of Kurtosis coefficient K(t),and Fig. (g) shows the differential characteristic function ΔK(t)
图 6 S波震相到时拾取偏差较大的波形记录
(a) 低信噪比记录结果;(b) 图(a)中记录1—20 Hz带通滤波后的结果;(c) 多事件叠加记录结果;(d) EW向异常记录结果
Figure 6. Waveforms with large S phase arrival time picking error
(a) The result for a low SNR record;(b) The result for the record in Fig. (a) after 1−20 Hz band-pass filtering;(c) The result for a multi-event record;(d) The result for an abnormal record in EW component
图 10 图6a中信噪比较低记录带通滤波前(a)、后(b)的S波到时拾取
各子图意思同图1,事件发震时间为2015-01-08 05:48:44.56,台站ZPCH的震中距为99.8 km,窗长为1.0 s
Figure 10. S phase picking for a low SNR record in Fig. 6a before (a) and after (b) band-pass filtering
Each subfigure has the same meaning as Fig. 1. The event occurred at 05:48:44.56 on 8 January 2015,which was recorded by the station ZPCH with epicentral distance 99.8 km. And time window length is taken as 1.0 s
表 1 不同信噪比记录的S波到时拾取偏差统计
Table 1 Statistic on S phase picking error for different SNR records
SNR 记录数量 偏差均值/s 偏差中值/s 偏差标准差/s <2 2 953 0.135 0.040 1.92 2—5 6 416 −0.051 0.050 0.99 ≥5 486 −0.202 0.040 0.96 -
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