基于“加速度臺陣”的近震震相識別方法1

劉 平 馬 華 周錫元

1）天津大學仁愛學院，天津301636

2）北京工業大學，北京100124

基于“加速度臺陣”的近震震相識別方法1

劉 平1）馬 華2）周錫元2）

1）天津大學仁愛學院，天津301636

2）北京工業大學，北京100124

本文提出了一種在近震條件下，確定臺陣三分向記錄圖中Pg波震相的初至識別方法，并對美國UPSAR臺陣記錄到的2003年發生在圣西門（San Simeon）地區6.5級的地震數據進行了Pg波震相分析和識別。分析結果表明，本文提出的震相識別方法是有效的。

臺陣 近震 震相識別

引言

震相分析是地震學研究中最基本、也是最基礎的工作，是提取數據的主要手段（趙國榮，1999）。目前，震相識別方法可歸納為兩類：一類是時域方法；另一類是頻域方法。時域方法包括：長短時平均比方法、分形分維方法、自回歸模型識別方法、人工神經網絡方法。頻域方法包括：小波變換的主成分分析方法、小波包變換的時頻分析方法（周彥文等，2007）。

地震臺陣一般是指在與所觀測地震波波長大致相當的孔徑范圍內，排列和安裝的若干地震子臺組成的臺站群（彼得·鮑曼等，2006）。地震臺陣與單一三分向地震臺站相比，可通過地震信號的疊加來增強信噪比，達到強化地震信號，壓低隨機噪聲，提高信噪比的目的。對于一些震動較弱的信號，即在原始信號上基本看不出的震相，可通過臺陣的數據處理方法識別出來（王娟等，2010）?？梢哉f，臺陣地震學對地球內部構造起主要作用的時代已經到來（郝春月等，2008）。中國的地震臺陣建設比國外晚了幾十年，從20世紀90年代起，我國先后建立了蘭州和海拉爾IMS臺陣、西藏那曲地震臺陣、新疆和田地震臺陣以及上海余山臺陣（郝春月等，2008）。目前我國的地震臺陣正在不斷地建設，但是缺少臺陣技術，如果能把已有的單個地震臺或地震臺網的技術應用到地震臺陣中，就可以讓地震臺陣更充分地發揮它們應有的價值。

針對上述情形，本文在劉希強等（2000）提出的基于單一地震臺的三分向地震記錄震相識別方法的基礎上，將其推廣到地震臺陣的應用中，提出了一種在近震條件下確定臺陣三分向記錄中Pg震相初至識別的方法。同時，對美國加州中部帕克菲爾德（Parkfield）附近的小孔徑UPSAR強震加速度臺陣（US Geological Survey Parkfield Dense Seismograph Array）中所獲得的近場地震動數據進行了分析，通過對具體數據的分析和比較表明，本文所建議的方法是可行的，并編制了相應的應用程序。

1 時域-波數分析

時域-波數分析方法的原理是直接在時間域內對信號進行延時對齊并疊加，相對于頻域-波數分析方法，該方法不用對信號做傅立葉變換。時域-波數分析方法在運算時間以及精度方面與頻域-波數分析方法相當，且由于其實現方法的特點，不受低頻噪聲影響，較頻域-波數分析方法穩定（王娟等，2010；劉希強等，2000）。時域-波數分析的表達式為：

式中，si(t)表示第i個地震臺接收到的離散信號；xi表示子臺i的位置向量；v表示速度向量。

地震臺陣處理的基本假設為地震信號是相干的平面波，在相干平面波掠過臺陣時，臺陣各個傳感器記錄的某一震相除了可預見的傳播延時外，其波形應是完全相同的。通過簡單的延時相加，能夠放大具有適當慢度的震相振幅，同時壓低不相關噪聲和具有不同慢度的震相振幅，從而提高信號的信噪比（王娟等，2010）。而由此得到的信號M(t)的估計稱為“波束”。如果在延時相加中所取的視速度矢量剛好等于實際地震波的平面視速度矢量，那么由延時相加得到的將是無畸變的地震信號，如果這2個矢量并不相等，則由延時相加得到的信號將是一個經過濾波的信號（陳運泰等，2000）。

時域-波數分析方法的實質是：選定一個速度范圍，將該范圍劃分成多個子范圍，在每個子范圍上，計算延時，截去延時，并將這些信號對齊相加求取信號的功率，最大功率值對應的速度和波前傳播方向的組合，就是兩者的最佳估計。然后再找出此波前傳播方向對應的波束，考慮到 P波的運動學特征，近震條件下利用上述方法能很容易地從地震記錄中識別Pg到達的時間范圍（嚴鋒等，2006；王娟等，2010）。

2 基于臺陣的近震震相識別方法

本文提出了一種應用于臺陣的近震震相初至識別方法，該方法共分為4步（見圖1）：第1步，利用時域-波數分析方法將臺陣中的各臺站記錄到的某次地震數據，通過分析計算得出地震波傳播速度和地震波傳播方向；第2步，運用臺陣的波形聚束處理技術，得出相應的波形聚束法云圖（臺陣的波形聚束技術在很大程度上避免了在截取某一震相所在范圍時，將其它震相引入預期震相），并觀察起震時地震波形的變化，同時參考以上2個因素，再來截取原始三分向地震記錄P波所在范圍；第3步，小波變換方法；第4步，偏振分析方法采用劉希強等（2000）提出的基于單一地震臺的三分向地震記錄震相識別的小波變換方法。通過以上4步，將單一地震臺的震相識別技術推廣到臺陣應用中。

3 實際地震資料分析

圖1 臺陣近震震相識別方法流程圖Fig. 1 Phase identification flow chart in seismic array for near earthquake

為了驗證本文提出的基于臺陣的近震震相識別方法的有效性，我們選取了美國 UPSAR臺陣（US Geological Survey Park-field Dense Seismograph Array）記錄到的1次近震記錄。UPSAR臺陣是20世紀80年代后期布設的，它是位于戈爾德希爾（Gold Hill）以西約12km的短基線臺陣，該臺陣由14個臺站組成（見圖2），每個臺站都設置1個三分向數字化加速度儀器。該臺陣還被劃分為多個子臺陣，每個子臺陣可看成由3個間距為120—180m的三角形排列的臺站所組成，共覆蓋了約 1km2的面積。我們所分析的地震發生時間是 2003年 12月22日，該地震發生在圣西蒙（San Simeon）地區，震級為6.5級，震中位置為北緯35.7°，西經121.1°，UPSAR臺陣距震中的距離為55.6km，屬于近震，主要震相是直達波Pg、Sg。在此次地震中只有P04臺站未工作，其余13個臺站均記錄到了比較完好的地震波（Guo-Quan Wang等，2007）。

我們的具體分析做法為：

（1）利用時域-波數分析方法，求得地震波掠過臺陣時的速度及地震波傳播方向。圣西蒙（San Simeon）地震的震中距小于150km，屬于近震。選定的波速范圍是東西與南北方向均為-10000m/s—10000m/s，將這2個方向的速度范圍劃分為多個子范圍，在每個子范圍內計算延時，截去延時，并將這些信號對齊相加求取信號的功率，最大功率值對應的速度和波前傳播方向的組合，就是兩者的最佳估計。由此得到的地震波傳播方向為15.1°（反方位角以正北方向為0度），波速為6525.3m/s，如圖3所示。

圖2 UPSAR臺陣中的臺站分布圖Fig.2 Distribution of stations in the UPSAR Array

圖3 豎向加速度記錄波數譜Fig.3 The wave-number spectrum of vertical acceleration record

（2）利用波形聚束處理方法，對UPSAR臺陣的原始三分向記錄進行波束生成，識別出Pg波所在的時間區間。首先，根據時域-波數分析方法得到了反方位角15.1°（即地震波傳播方向），求得了各臺站位置矢量在信號傳播方向上的投影；然后，再次選定波速范圍，將該范圍劃分成多個小范圍，在每個小范圍內，計算延時，截去延時，并將這些信號對齊相加，達到強化相干信號，壓制隨機噪聲的目的。繪制波形聚束法云圖，根據P波的運動學特征，觀察圖形可以很容易地識別出Pg到達的時間范圍，如圖4所示。其中，圖4（b）是將圖4（a）中的 0－6s放大后得到的，云圖有明顯的顏色漸變；圖4（c）與圖4（d）在0—8s的范圍都沒有變化，可以初步確定在此次地震中Pg主要是沿垂直于地面的方向震動，也進一步證實了在此次地震中，地震波場是由垂直向和水平向的運動組成。各云圖頂部的波形圖為 P06臺站三分向記錄經歸一后的地震波形圖，通過觀察其波動情況，可以發現當 Pg掠過臺陣時，垂直方向記錄到的地震波形比東西、南北方向的地震波形振動更強烈。

圖4 波形聚束法云圖Fig. 4 Beamforming cloud chart

（3）根據（2）得到的分析結果，對三分向原始記錄的0－2.5s進行截取，通過小波變換，采用db6小波函數，可得到與每個尺度對應的三分量輸出，記為gnj, gej, gzj。在我們的程序中，選定了1個滑動時間窗，窗寬為0.2s，滑動步長為0.005s。在每個時間窗內的三分量gnj, gej, gzj組成了若干個協方差矩陣，分別對其進行偏振分析。對該矩陣進行計算后，得到了對應尺度的Pg識別因子Fj（由最大特征值λ1確定），在Fj中線性度最高的點就是所求的Pg初至。為了突出地震波初至的線性偏振特性，將不同尺度下得到的Fj合成小波定位函數CF，即：

式中，CF的最大值即用來確定Pg初至（劉希強等，2000）。

利用db6小波函數進行小波變換之后，從圖5（a）中可以明顯看出，P02臺站0—6s的范圍內Pg的初至時刻；圖5（b）表示P02臺站三分向地震波形圖，圖中利用虛線和箭頭將到時標記出來。

圖5 P02臺站三分向地震記錄及經小波變換Pg初至結果Fig. 5 Acceleration data time history at P02 station and Pg arrival time

本文以P02臺站為例，給出了Pg到時的識別結果，而在其余臺站上得到的結果基本類似，這里就不一一列舉了。通過上述方法求得的各臺陣Pg值參見表1。

表1 UPSAR臺陣圣西門地震各臺站Pg波小波變換初至時刻表（單位：s）Table 1 First arrival time of Pg in the UPSAR array in Sansimeon earthquake (s)

4 結論

（1）本文提出了一種在近震條件下，確定臺陣三分向記錄圖中Pg波的震相初至識別方法，結合UPSAR臺陣記錄到的2003年發生在圣西門（San Simeon）地區6.5級的地震數據進行了震相分析和識別，對進一步提高震相識別精度有一定的意義。

（2）應用于臺陣技術中的時域-波數分析的精確性仍然是一個棘手的問題，聚束技術的實現是基于某一震相對于各個子臺而言，要求波形具有很大的相關性，而對于信噪比較差的記錄仍然無法得到高質量的聚束結果（黃顯良等， 2005）。

（3）在本文中只選用了一組近震加速度數據進行分析，而且離震源比較近，隨著距離增加，記錄震相的種類也會增多，在這種情況下如何區分震相還需要進一步研究。

（4）在地震多發區設置地震臺陣，對于提高地震監測能力具有重要意義。

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Seismic Phase Identification for Near Earthquake Based on Dense Accelerometer Array

Liu Ping1), Ma Hua2)and Zhou Xiyuan2)
1) Tian Jin University RenAi College, Tian Jin 301636, China
2) Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

This paper presents a method which can be used in identifying arrival time of Pg-wave for near earthquakes by three-component seismic acceleration data of seismic array. Taking San Simeon M6.5 earthquake recorded in 2003 as an example, a case study is performed from UPSAR dense accelerometer array near by Parkfield in mid-California. The result shows that the proposed method is effective.

劉平，馬華，周錫元，2011. 基于“加速度臺陣”的近震震相識別方法. 震災防御技術，6（3）：269—275.

國家重點基礎研究發展計劃資助，項目編號2007CB714200、自然科學重大項目編號90715038

2011-04-21

劉平，女，生于1982年。天津大學仁愛學院教師。研究方向：地震工程。E-mail: liuping021031@126.com

Κey words: Seismic array; Near earthquake; Phase identification