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辽宁地区低频背景噪声特征分析及模型建立_荆涛.pdf

1、收稿日期:2022-05-10基金项目:中国地震局地震监测、预测、科研三结合(3JH-202201071)作者简介:荆涛(1985-),男,高级工程师,主要从事地震监测与研究工作。E-mail:。第43卷 第1期2023年03月华南地震SOUTH CHINA JOURNAL OF SEISMOLOGYVol.43,NO.1Mar.,2023荆涛,孙艺,崔政东.辽宁地区低频背景噪声特征分析及模型建立J.华南地震,2023,43(1):61-69.JING Tao,SUN Yi,CUI Zhengdong.Characteristic Analysis and Model Establishmen

2、t of Low Frequency Background Noise in Liaoning Area J.South China journal of seismology,2023,43(1):61-69辽宁地区低频背景噪声特征分析及模型建立荆涛1,孙艺2,崔政东1(1.沈阳地震监测中心站,沈阳 110061;2.辽宁省地震局,沈阳 110034)摘要:低频背景噪声是地震数据的重要组成部分,在地下介质成像和地质构造探测等研究中发挥重要作用。区域性背景噪声研究不仅会得出该区域背景噪声特性,还可以针对地域性特征进行更适合的应用。辽宁地区低频背景噪声对本区域背景噪声研究有重要意义,基于辽宁省6

3、个台站连续多年的宽频带地震背景噪声数据,利用地震计观测的位移值研究辽宁地区低频背景噪声特征,并采用数学函数模型构建了辽宁地区低频背景噪声模型。通过计算背景噪声位移分析发现,辽宁地区低频背景噪声(1 Hz以下)具有明显季节性变化,通常在冬季达到最大值,在夏季达到最小值。基于三角函数关系拟合得到辽宁地区背景噪声年变公式,建立辽宁地区低频背景噪声模型,并采用ADF法验证了该模型可靠性。关键词:低频背景噪声;模型建立;特征分析中图分类号:P315.7文献标识码:A文章编号:1001-8662(2023)01-0061-09DOI:10.13512/j.hndz.2023.01.08Characteri

4、stic Analysis and Model Establishment of LowFrequency Background Noise in Liaoning AreaJING Tao1,SUN Yi2,CUI Zhengdong1(1.Shenyang Earthquake Monitoring Central Station,Shenyang 11006,China;2.Liaoning Earthquake Agency,Shenyang 110034,China)Abstract:Low-frequency background noise is an important par

5、t of seismic data and plays an important role in theresearch of subsurface media imaging and geological structure detection.Regional background noise research cannot only obtain the background noise characteristics of the region,but also make more suitable applications forregional characteristics.Th

6、e low-frequency background noise in Liaoning is of great significance to the study ofbackground noise in this region.Based on the broadband seismic background noise data of six stations in LiaoningProvince for many years,the characteristics of low-frequency background noise in Liaoning area are stud

7、ied byusing the displacement values observed by seismometers,and the low-frequency background noise model inLiaoning area is constructed by mathematical function model.Through calculating and analyzing the displacementgenerated by the background noise,it is found that the low-frequency background no

8、ise(below 1 Hz)in Liaoning has43卷华南地震obvious seasonal changes,usually reaching the maximum value in winter and the minimum value in summer.Basedon the fitting of trigonometric functions,the annual variation formula of background noise in Liaoning area isobtained,and a low-frequency background noise

9、model in Liaoning area is established,and its reliability is verifiedby ADF method.Keywords:Low frequency background noise;Model establishment;Feature analysis0 引言地震背景噪声在地下深部结构成像、工程场地动力特性评价、地球物理勘查和地震预测预报等方向有着广泛的应用1-3。其中,高频地震背景噪声(1 Hz以上)主要源自人类的生产生活,这些活动均具有一定规律性,而低频地震背景噪声(1 Hz以下)则被很多学者认为主要源自海洋波浪与固体地球相

10、互作用所激发的瑞利波和体波,其异常变化主要来自海洋气象事件2,4,也有学者认为地壳的构造运动也可引起低频地震背景噪声的异常变化5-6。国内研究低频背景噪声的时频特征时,较多学者利用几个月或更短时段地震背景噪声数据探查低频背景噪声来源以及突发自然事件引起的中短期变化,但基于多年连续观测数据的长时段时频特征研究尚不多见。本文搜集整理了2013年至2018年期间,辽宁省 6个固定台站(台站信息见表1)的宽频带地震波形数据,对低频地震背景噪声进行长时段研究分析,考虑到水平分量较垂直分量更易受温度扰动和大气压变化产生的地倾斜的影响4,所以本文选择了垂直向波形资料用以处理和分析。以此来观察低频地震背景噪声

11、长时段的时域及频域特征,其次,应用最小二乘法建立辽宁地区低频背景噪声参考模型,给出辽宁地区低频 背 景 噪 声 年 变 公 式,利 用 ADF(AugmentedDickey-Fuller)7-8检验该模型的平稳性,对所建立的模型进行可行性分析,最终评估该背景噪声模型的可靠性。对区域背景噪声的特性进行深入了解,才能更好的选择背景噪声的应用。表1 台站信息表Table 1 Station information table台站SNYDL2CHYDDOYKOTIL仪器型号JCZ-1TCTS-1ECTS-1ECTS-1ECTS-1EBBVS-60数据采集器型号EDAS-24IPEDAS-24IPED

12、AS-24IPEDAS-24IPEDAS-24IPEDAS-24IP频带范围360 s50 Hz120 s50 Hz120 s50 Hz120 s50 Hz120 s50 Hz60 s50 Hz系统灵敏度/(countsm-1)1258 E61258E61258 E61258 E61258 E61258 E61 数据及方法为了更科学、更严谨地对背景噪声进行对比分析研究,也考虑了资料选择时间和台站仪器分布。第一,对资料选取时间范围尽可能选取较长时段,经筛选后发现有的台站在某一时段或某年仪器运行不稳定、数据观测质量不符合本课题研究标准、仪器安装架设时间的先后等因素,确定资料选取时间为2013年1月

13、1日至2018年12月31日;第二,需考虑数据产出台站的地理方位性,尽可能均匀分布在辽宁地区,最终确定了沈阳台(SNY)、大连台(DL2)、营口台(YKO)、丹东台(DDO)、朝阳台(CHY)、铁岭台(TIL)(图 1),所选取6个台站较好地覆盖了辽宁地区,该地区按构造单元分为:辽东隆起区、下辽河断陷区和辽西隆起区,其中大连台、丹东台、铁岭台位于辽东隆起区;朝阳台位于辽西隆起区;营口台位于下辽河断陷区,以及沈阳台位于辽东隆起下辽河断陷交界地区。由于有些台站的数据存在零点漂移干扰,这是由人为干扰或仪器自身观测原理等因素导致,对背景噪声的提取没有价值,同时为了增加数据分析的严谨性,对其真实观测的物

14、理量进行研究,对源数据进行去除仪器响应处理。根据Obspy提供的去零62第1期荆涛等:辽宁地区低频背景噪声特征分析及模型建立图 1 所选取辽宁省地震台站分布图Fig.1 Distribution map of selected seismic stations in Liaoning Province漂及去除仪器响应方法对背景噪声进行预处理(图 2)。首先利用Obspy提供的merge方法将数据波形导入到 Stream 对象中,接着采用slice方法对数据进行切片,固定取出每日03时(若遇地震、人为等干扰统一更换为其它平静时段)的波形数据;应用detrend方法对数据进行去零漂处理,在linu

15、x环境下利用IRIS提供的rdseed软件读取SEED格式波形数据,输出RESP格式的仪器响应文件,利用remove_response进行反卷积操作,以达到去除仪器响应的效果,进而得到观测的速度值;最后将预处理数据作为快速傅里叶变换的信号输入,采样率为 100 Hz,将不同分析频段的当日最大幅值选为相应频段的每日位移值,画出各台年度位移曲线,以供研究分析。图 2 去除零漂及仪器响应流程图Fig.2 Flow chart of zero drift removal and instrument response6343卷华南地震2 辽宁地区背景噪声特征分析研究结果显示0.11.0 Hz频段内,辽

16、宁地区6个台站背景噪声具有较好的年变特征(图3),周期性较为规律,粗略来看周期约为1年,整体曲线形态类似于“固体潮汐”,存在明显季节性特征,呈现“冬高夏低”的特征。这一现象与国内很多研究成果相符,研究频段内正属于海浪第二周期,主要受北太平洋秋季风暴增强所导致9,从另一方面讲,也证实了数据的准确性。随着研究频段不断升高,各台站位移值水平逐渐减小。在低频段中位移值较大,其中 0.10.2 Hz频段内位移值峰值可达0.0025 m左右,而在0.91.0 Hz频段内,位移值峰值只有0.001 m左右。以营口台(YKO)为例,通过观察9个不同频段的位移值分布,发现各频段的位移分布均呈成偏态分布,偏态分布不利于数据统计分析。因此将各个频段位移取对数处理,取对数处理后各频段信号近似呈正态分布(图4),其余台站数据同样采用取对数处理,特征仍一致。通过观察各频段的时域特征,发现各地区数据具有良好的周期性(图 5),周期约为一年左右,不过存在少量高频信号,会干扰长时段的观察分析,特将时间位移图进行中值滤波后,信号周期性更为显著(图 6),这对于后续分析研究带来方便。3 背景噪声模型建立区域背景噪声模型的建

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