引言

相较于传统测震台站和强震台站建设周期长、工作环境要求严格、观测设备昂贵、维护成本高等缺点和不足，烈度仪台站的建设和运维具有一定的优势.相关的理论分析、实验测试及实际应用均已表明(Holland, 2003; Horiuchi et al, 2009; Wu et al, 2013；Evans et al, 2014; Wu, 2014；Chen et al, 2015a, b；Hsieh et al, 2015；Tasi et al, 2015)，在一定频段内，烈度仪产出的记录波形与强震和测震台站的记录波形有较高的一致性，积分后获得的速度波形与位移波形之间有较好的可比性(张红才等，2017). “国家地震烈度速报与预警工程”项目建设方案的设计，正是基于烈度仪的上述特点，拟在华北地震预警区、南北地震带地震预警区、东南沿海地震预警区和新疆北天山地震预警区等4个重点地区建设约12 000余个由烈度仪构成的一般站, 以期成为测震台和强震台的有益补充，并有望在减少地震预警信息发布用时、提高产出参数准确性等方面发挥重要作用.

为了解和掌握烈度仪的性能特点，2014年中国地震局在河北唐山和福建莆田两个地区组织开展了烈度仪观测网的试验.通过对烈度仪观测网所记录到的一些地震事件(例如2015年9月14日河北昌黎M_L4.5地震)的分析，获得了对烈度仪观测记录能力的直观认识，也为国家工程项目建设方案的设计提供了必要的支持.作为烈度仪台网试验应用的主要区域之一，台湾烈度仪观测网的建设起步较早，并获得了丰富的实际观测资料.

本文拟将2016年2月6日台湾高雄M_S6.8地震(120.54°E，22.94°N，震源深度为15 km)中烈度仪台网记录到的数据作为研究对象，通过对烈度仪所记录震相到时的捡拾结果、峰值地震动衰减及震级计算结果准确性的分析对比，讨论烈度仪用于地震预警的可靠性及可能存在的问题.

1.   数据

自2010年起，台湾大学Wu等(2013)基于微机电系统(micro-electro-mechanical system, 简写为MEMS)研发了低价位的加速度仪Palert，并被广泛地安装于台湾各地.截至2016年年底，全岛共建成551个Palert台站，平均台间距约为8 km，并通过公用网络，以每秒一个封包的方式实时传送观测数据. Palert的观测范围为±2×9.8 m/s^-2，采样率为100 Hz，采用网络时间协议(network time proctol, 简写为NTP)时钟服务器授时，并内置16位A/D转换器.在线运行结果表明，该台网能够在震后15 s内产出地震预警信息，当观测到超过阈值的地震动后(位移幅值P_d≥0.5 cm)，也可发出现地预警.此外，历史事件的离线分析结果表明，将Palert与专业台网合并处理后能够提升预警系统的产出速度，产出参数结果的准确性和稳定性也有一定的提高(Wu, 2014；Chen et al, 2015b).

2016年2月6日高雄M_S6.7地震中，布设于全岛的551个Palert台站中有373个台站获得了此次地震的观测记录(图 1)，其中最近的Palert台站距离震中仅为5.5 km.除中央山脉地区未布设台站外，全岛大部均有台站分布，尤其以台北都会区周边最为密集.对这些记录经过逐一检查后发现，其中24个台站的记录存在不同程度的瑕疵，例如丢头、掉尾、异常突跳等.因此，本文仅采用其中349个记录波形目测正常的台站.此外，作为对比，作者还收集了台湾地震工程研究中心提供的此次地震中31个强震台站(图 1)的记录，一并分析讨论.这些强震台站均采用美国凯尼公司生产的Etna强震仪，采样率为100 Hz.

图  1  本文所用Palert台站和强震台站分布

Figure  1.  Distribution of Palert stations (triangles) and strong motion stations (squares) used in this study

下载: 全尺寸图片 幻灯片

2.   烈度仪记录的P波捡拾精度

作为地震预警处理的首个关键环节，地震动到时震相的准确判断和捡拾直接影响地震预警的成效(张红才，2013).本文分别采用长短时平均(short time average to long time average，简写为STA/LTA)(Allen, 1978, 1982)和长短时平均联合(Akaike information criterion，简写为AIC)算法(马强，2008；马强等，2013)这两种自动捡拾方法判别初至震相到时的位置，并与人工捡拾结果进行对比.其中，长时窗长、短时窗长、触发阈值等参数的设置采用马强(2008)研究中的推荐值.

需要说明的是，尽管有349个Palert台站的观测数据可供分析，但当震中距超过180 km后，由于记录的信噪比过低，即使有经验的专业人员也无法明确地判别P波震相到时的位置，而自动捡拾方法在震中距超出170 km后也无法有效地识别P波到时.因此，实际人工可捡拾P波震相的Palert台站仅有208个，自动捡拾方法可判别其中的194个.对于31个强震台，人工均能识别初至震相，但自动捡拾方法则仅能对震中距200 km内的26个台站的初至震相进行判别.本文相关分析仅针对194个Palert台站和26个强震台站.图 2给出了采用两种自动捡拾方法判别得到的P波震相到时的位置与人工捡拾结果间的偏差对比情况.

图  2  长短时平均算法STA/LTA (a)和长短时平均联合算法STA/LTA+AIC (b)的P波震相捡拾结果与人工捡拾结果(虚线)的偏差对比

Figure  2.  Comparisons of P phase pick deviations between manual picks (dashed line) and picks by STA/LTA (a) or STA/LTA+AIC (b) method

下载: 全尺寸图片 幻灯片

由于STA/LTA方法中设置了触发阈值，因此采用该方法判别得到的初至震相到时通常滞后于编目震相到时，特别是对于震中距较远、信噪比较低的台站，这种情况更为突出(图 2a).但使用AIC方法补充判别后，初至震相的捡拾精度则得到明显提高(图 2b).众所周知，信噪比(signal to noise ratio，简写为SNR)，即均方根与噪声均方根之比，是影响震相捡拾精度的主要因素.以震中距38.9 km的L025台站为例(图 3)，尽管该台站距离震中较近，但由于P波初动的信噪比水平较低，因此采用自动方法捡拾的偏差较大.

图  3  2016年2月6日台湾高雄M_S6.7地震后L025台P波震相到时的捡拾结果

Figure  3.  Arrival time picks of P phase at L025 station after Gaoxiong M_S6.7 earthquake in Taiwan on June 2, 2016

下载: 全尺寸图片 幻灯片

此外，以震中距100 km为界，也可以较清楚地展示不同信噪比情况下初至震相捡拾结果的精度(图 2)：当震中距小于100 km时，采用STA/LTA方法和STA/LTA+AIC方法的捡拾结果与人工捡拾结果的偏差大都小于1.0 s；而当震中距超过100 km后，自动捡拾结果的偏差则呈发散状，最大偏差甚至超过2.5 s.与之形成鲜明对比的则是26个强震台的捡拾结果, 其大多数台站的自动捡拾结果的偏差均在1.0 s以内.从图中可以看出，尽管仅采用STA/LTA方法判别初至震相到时存在一定的滞后，但自动捡拾结果的偏差均不大，甚至当震中距为200 km左右时捡拾偏差仍小于1.0 s.

图 4为Palert台站和强震台站记录的信噪比随震中距的变化.显然，台站记录的信噪比随震中距的增加而逐渐衰减，但在相同震中距条件下，强震台站的信噪比通常显著高于Palert台站的信噪比，这主要是由于强震台站的噪声水平远低于Palert台站(张红才等，2017).此外，由于Palert采用的A/D转换器仅为16位，记录波形呈现“台阶状”，也会对震相到时捡拾的准确判断造成不利影响.

图  4  台站记录的信噪比SNR随震中距的变化

Figure  4.  SNR recorded by stations varies accordingly with epicentral distance

下载: 全尺寸图片 幻灯片

综上，当信噪比满足一定条件时(以本次地震为例，SNR≥20)，STA/LTA算法、STA/LTA+AIC算法等震相到时捡拾算法可直接用于烈度仪台站，捡拾结果具有一定的准确性.

3.   烈度仪峰值地震动衰减

地震预警的主要目标，即为在破坏性地震动对目标地区造成影响之前，及时地对可能的影响程度和范围作出快速的估计和判断.在观测台站分布较为稀疏的情况下，仅有十分局限的少量信息可供利用，因此对危险区的估计必然存在较大偏差；而当观测台站分布密集时，能够快速地获取近场台站的峰值地震动，然后结合已有地震动衰减关系即可对地震可能造成的影响程度和范围作出可靠的评估，从而使地震预警系统的准确性得以提升，这也是烈度仪用于地震预警的突出优势之一.由于现有的地震动衰减关系大都依据测震、强震的观测记录统计得出，因而其是否同样适用于烈度仪也是值得研究的问题.

本文收集了5种台湾地区目前较为常用的峰值加速度(peak groud acceleration，简写为PGA)衰减关系(Chang et al，2001；Wu et al，2001；Liu, Tsai，2005；箫乃祺，2007; Lin, Wu, 2010)，并将烈度仪和强震台实际记录到的峰值地震动与其进行对比，结果如图 5所示.从图中可以看出，所收集的5种衰减关系之间均存在一定的差异，这主要与统计中所使用的记录样本数量、地震类型和回归关系式的形式等有关；另一方面，烈度仪和强震台实际记录的峰值地震动与这5种衰减关系的匹配性似乎均存在一些问题，即现有的地震动衰减关系可能并不完全适用于烈度仪台站，因此直接应用这些关系式进行估计时存在一定风险.

图  5  台站记录的峰值地震动衰减与台湾地区5种常用的PGA衰减关系的对比

Figure  5.  Comparison between attenuation of peak ground motions recorded by stations and five commonly used attenuation relationships of PGA in Taiwan

下载: 全尺寸图片 幻灯片

吴逸民等(2015)对布设于台湾地区的Palert记录进行统计后发现，由于烈度仪大都布设于建筑物内，因此相较于布设于基岩或土层中的强震台站，安装在一楼的Palert记录的峰值会被平均放大1.08倍，安装于二楼的Palert记录的峰值会被平均放大1.42倍，这可能也是造成烈度仪台站的PGA记录与5种衰减关系之间不能良好匹配的主要原因.此外，由于现有的地震动衰减关系通常均基于以往地震中所获取记录的综合平均结果，并不对发震断层的类型、震源机制等进行详细区分，相同震级地震事件的地震动参数相当离散，不同地震事件之间的地震动衰减关系也存在较大的不确定性，因此对于单个地震而言，出现不匹配的情形也属正常.

2015年发布的地震行业标准《地震台站建设规范：地震烈度速报与预警台站》(DB/T 60—2015)(中国地震局，2015)对烈度仪台站(一般站)的建设位置作出如下规定：“一般站宜建在地面上.若一般站建在建筑物上，建筑物宜为二层或以下小型建筑且地基处无1 m以上回填土”.该要求即是考虑到应尽量避免建筑响应、场地效应等因素对实测记录的过多影响，从而保证根据烈度仪的记录能尽可能准确地获得地表仪器的地震烈度分布.但烈度仪布设于不同位置时对实际记录的影响有何不同及需要哪些相应的修正方法等问题尚需更多实测资料的支持，作者也将继续进行深入研究.

如前文所述，在地震预警应用中，可充分利用烈度仪观测台网密集布设的优势，依据震中附近少量烈度仪台站实际观测到的峰值地震动，选择最适宜的地震动衰减关系式进行危险区域的评估判定，这将有助于大幅提升地震预警信息发布的准确性和可靠性，提高地震预警信息发布的效率.

4.   预警震级的可靠性

地震预警震级计算是地震预警系统的重点问题，同时也是难点之一(金星等，2012).由于Palert台站多布设于建筑物中，其产出的记录多为建筑物的反应，因此若将其直接用于地震震级的计算很可能造成震级高估，并导致误报. Wu等(2013)的研究认为，对于Palert台网可利用P波段幅值计算地震预警震级，Chen等(2015a)则在Palert台网与台湾气象厅专业台网两网融合地震预警应用中，重新拟合得到了震级、幅值与震中距等参数之间的统计关系式，并用于地震预警震级估计.目前，由于缺乏必要的数据支持，暂时无法获得相关的统计关系式，但本文仍分别选用τ_c和P_d两个参数对Palert台站的预警震级进行计算讨论.此外，为了更真实地反映随着时间的增加和可用信息量的不断增多，震级估计结果的变化，作者以首个烈度仪台站触发为起始参考点，分别以1—20 s内所有可用台站的震级计算结果的算术平均值作为该时刻的预警震级估计结果，并以方差表示该结果的稳定性，结果如图 6所示.

图  6  预警震级估计结果分析

竖线棒表示每个时刻震级估计的方差，虚线为每个时刻震级估计结果的连线.(a)-(d)分别为采用τ_c参数(引自Wu et al，2007)、P_d参数(引自Wu et al，2007)、改进的P_d参数(0.075 Hz高通滤波，张红才，2013)和改进的P_d参数(1 Hz高通滤波，引自Li et al，2013)的震级计算结果；(e)为触发台站数随时间的变化；(f)为最远触发台站震中距随时间的变化

Figure  6.  Analysis of early warning magnitude estimation results

The vertical bar represents magnitude estimation variance at each moment, and dashed line is the linkage of magnitude estimation result at each moment. (a)-(d) are the magnitude estimation results using τ_c value (after Wu et al, 2007), P_d value (after Wu et al, 2007), modified P_d value (0.075 Hz high pass filtered, after Zhang, 2013) and modified P_d value (1 Hz high pass filtered, after Li et al, 2013), respectively; (e) is numbers of triggered stations versus time; (f) is epicentral distance of the farthest triggered station versus time

下载: 全尺寸图片 幻灯片

对比4种方法的震级估计结果可知，采用τ_c参数的结果(图 6a)最为准确，且震级估计结果的变化幅度也较小.但随着可用台站数量的增多，震级估计结果的方差不但没有减小反而逐渐增大.造成这一现象的主要原因为，τ_c的准确性与记录的质量密切相关，尤其是将加速度时程积分两次而获得位移时程时，若原始记录的信噪比较低，则在积分过程中必然会引入较大的误差，进而影响参数计算结果的准确性.在一定程度上，由于烈度仪记录的信噪比普遍较低，这种现象无法避免，这也是烈度仪用于震级计算的突出缺点之一.采用P_d参数的震级估计结果在开始阶段则存在明显低估(图 6b，d)，且需要较长一段时间才能达到稳定的估计结果，但随着可用信息量的不断增多，震级估计结果的稳定性较τ_c参数优势明显，尤其是采用1 Hz高通滤波的P_d参数.而采用改进的P_d参数(0.075 Hz高通滤波，图 6c)的震级估算结果的准确性和稳定性则呈现出总体平衡的特点，但相比于其它3种方法，该方法的震级估算结果与编目震级结果间的偏差最大.因此，无论采用哪种参数均能获得较准确的震级估计结果，但不同参数结果的稳定性存在一定差异，需要结合实际需求综合考虑.

仅以高雄M_S6.8地震为例，尽管直接沿用原有P_d, τ_c参数统计关系式的震级计算结果并不十分准确，但差异性也并不显著.因此，作者认为在无法提供新的统计关系式的情况下，原有统计公式仍可用于烈度仪台网地震预警震级的估计.此外，在图 6的对比分析中，密集布设的烈度仪观测台网的优势凸显.以首台触发10 s为例，此时采用4种方法的震级估计结果分别为M_S6.5, M_S6.2, M_S6.3, M_S6.5，与编目震级结果均较为接近，可认为是可接受的震级估计结果.此时，已触发台站达到59个，最远的触发台站距离震中70 km，盲区半径为40 km左右，因此对于盲区以外的用户仍可提供一定的应急响应时间.综上，密集布设的烈度仪观测台网，在较短时间内即有一定数量的观测台站被触发，相同时间内可供利用的信息量大幅增加，将有利于地震预警震级的可靠估计.

5.   讨论与结论

本文通过对2016年2月6日台湾高雄M_S6.8地震中烈度仪观测台网记录的分析和对比，重点讨论了密集布设的烈度仪台网用于震相捡拾、地震动估计和预警震级计算等地震预警应用的适用性，并获得了烈度仪台网用于地震预警可靠性的初步认识：

1) 烈度仪记录的信噪比较低，但对于震中附近满足一定信噪比条件的台站，现有的成熟震相自动捡拾算法可直接应用，捡拾结果也有较高的准确性；

2) 现有的地震动衰减关系可能并不完全适用于烈度仪观测台站，因此直接应用目前常用的关系式进行地震动水平估计时存在一定风险；

3) 由于烈度仪台站成本低廉，易于密集布设，因此在较短时间内即有丰富信息可供利用，采用现有预警震级算法也能获得较准确的震级估计结果，对于地震预警信息的准确产出具有重要意义.

尽管本文仅局限于一次事件、一种类型的烈度仪台站，研究结果可能不具有代表性，但从本文的相关分析结果中可以看出烈度仪台站在地震预警应用中的突出优势，它将成为现有测震和强震台站的有益补充并将发挥重要作用.作者也将结合其特点，继续开展提高记录信噪比、获取可靠到时信息、适用于烈度仪台网的地震动参数衰减关系式和预警震级计算公式等方面的研究.