德都台地磁观测与温度影响关系的分析

杨维辉，邵 帅，孙 炜

（德都地震台，黑龙江 五大连池 164199）

0 引言

德都地震台是黑龙江省唯一的国家级地磁基准台，同时也是全国仅有的几个高纬度地磁观测台站之一，与长春台、满洲里台构成了东北部的三角监测网（图1），承担着观测区域地磁场正常分布及长期变化规律[1]。德都台2007年新增进口磁通门记录仪FHDZ-M15组合观测系统，绝对观测配备进口的MINGEO-DIM磁通门经纬仪。这些观测设备已运行多年，积累了大量的数据资料。目前单一台站对自身地磁观测数据质量的自我判读，主要依靠绝对观测与相对记录计算其基线值来评估，基线值是通过同一时间对同一地磁场要素的绝对观测数据和相对记录数据的差值来选定的。我国地磁台网主要测量D分量、H分量和Z分量的相对变化，由于记录仪器的不稳定性，基线值会发生无法预知的变化，因此需要经常进行绝对观测来加以监控。可以说，地磁台站基线值是地磁绝对观测与相对记录数据共同作用的综合反映。理论上，基线值应该是一个固定的值，既基线值采样点应该是连成一条不随时间变化的直线[2]。但实际上不存在不受环境影响和内部结构无物理损耗永远恒定的地磁仪器，绝对观测的质量与相对记录仪器的部分参数指标对观测数据影响较大，由于区域和仪器差异，各台站仪器产出的数据，因温度、湿度造成的差异各不相同，有些影响大，有些影响小。特别是随着时间的推移，相对记录仪器的温度系数会逐渐发生变化，因此，有必要利用积累的观测数据来分析台站观测环境温度对观测数据造成的影响，通过对地磁基线值数据和温度的关系进行定量统计分析，动态掌握和评估该影响的大小，用以修正观测数据或判定地磁相对记录仪器的工作状态。

图1德都地震台地理位置图Fig.1 Location map of Dedu Seismic Station

1 数据处理和计算方法

1.1绝对观测的误差分析

地磁基线值数据质量与绝对观测和相对记录有关，我们先对德都台绝对观测系统进行分析，确定绝对观测对地磁基线值变化影响的权重。德都地震台总场强度F的绝对观测数据由FHDZ-M15组合观测系统的overhausers探头测定，磁倾角I由MINGEO-DIM磁通门经纬仪测定。overhausers探头观测精度为ΔF≤0.1nT，MINGEO-DIM磁通门经纬仪读数为秒级，采用百进制，满盘是400°，换算成六十进制，满盘360°时，其观测精度 ΔI≤±0.00011°，以 Z 分量为例，由于Z=FsinI，则其测量精度可以表示为[3]：

ΔZ≤ΔFsinI+FcosIΔI （1）

再代入德都台背景场值F=56400nT、I=65°，最终计算得到ΔZ≤0.1258nT，同理对于H分量有：

ΔH≤ΔFcosI-FsinIΔI （2）

计算得到ΔH≤-0.0331nT，很明显德都台绝对观测仪器产出数据误差极小，可忽略不计。

1.2回归分析计算的定义和方法

回归分析是统计分析方法中的重要分支，是通过对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相应关系，来建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式）[3]，并加以外推，用于预测今后因变量变化的分析方法。基于观测数据建立与变量之间的某种依赖关系，用以分析数据的内在规律，可用于预报、质量控制等方面。回归分析中有一元线性回归模型和多元线性回归模型，多元模型稍显复杂。完整的回归分析过程有：回归方程的建立、方程参数的最小二乘估计、回归方程的检验和残差分析。在本研究中，涉及到的自变量不只一个，因此采用的是多元线性回归模型。多元回归线性模型可以用矩阵表示，主要为假设因变量一元线性回归模型是描述两个变量之间统计关系的最简单模型[4]，一元回归线性模型为如下模型：

y=β1x+β0（3）

对于参数β1与β0的计算，在统计分析中采用（ordinary least square）即普通最小二乘法进行估计，通过最小二乘法选择计算参数β1与β0的估计值，使得所有数据的残差平方和最小，而这个数据残差平方和（yi-（β1xi+β0））2最小的β1与β0即为我们要寻找的两个变量之间的依赖关系。根据微积分中偏导数的有关方法，可以解出参数β1与β0的值，分别为：

1.3资料分析计算结果

用上述的分析处理方法，我们对德都台2011年、2012年MINGEO-DIM磁通门经纬仪和FHDZ-M15组合观测系统得到的基线值数据，与FHDZ-M15相对记录仪器的温度数据进行了计算处理，表1-2为2011年、2012年两年的地磁基线值与温度数据的相关系数和回归分析所得的仪器温度系数。

表1 2011年GM3-Ⅱ、FHDZ-M15基线值分别与温度的相关系数及其拟合仪器温度系数

表2 2012年GM3-Ⅱ、FHDZ-M15基线值分别与温度的相关系数及其拟合仪器温度系数

2 分析与讨论

观察表1、表2的结果，GM3-Ⅱ记录仪器除2011年Z分量基线值相关系数较好，为0.986之外，2011年H分量、2012年H分量以及Z分量计算所得相关系数均较低，分别为0.017、0.637、-0.464。很显然在相关系数如此低的情况下，采用前述的一元线性拟合得到的温度系数不准确，同时也说明我台GM3-Ⅱ仪器这两年基线值变化除温度影响外，还与湿度、记录墩的稳定性有关。GM3-Ⅱ仪器一直用塑料膜覆盖进行湿度控制，并在记录墩四角处放置吸潮剂，定时更换，湿度控制较好，因此，GM3-Ⅱ的基线值不稳问题主要与记录墩近几年的变化有关。2011年Z分量基线值与温度相关系数较好，拟合温度系数为1.318，该数值与GM3-Ⅱ仪器Z分量相关系数对应较好。在同一环境下，FHDZ-M15的相对记录数据，2011年H分量、Z分量与温度相关系数分别为0.978、0.871，温度系数为0.421、0.115，2012年的H分量、Z分量与温度相关系数分别为0.955、0.921，温度系数为0.386、0.093，结果明显好于GM3-Ⅱ仪器。因此将对应的拟合温度系数，温度及截距代入公式y=β1x+β0，我们可以得到y′（y′为温度影响下的基线值），用观测的y减去y′，得到剔除温度变化后的基线值特征。图2、图3分别是2011年FHDZ-M15基线值H与Z分量剔除温度变化之后的形态特征。可以看出，在剔除温度变化之后，2011年H分量、Z分量由其它因素造成的变化大约在正负0.5nT之间波动。2012年Z分量变化幅度更小，H分量略微大一点在［-0.5 1］nT区间内浮动。GM3-Ⅱ仪器2011年Z分量相关系数较好，对其进行了同样处理，在图4中明显可以看出除温度外，其它因素对GM3-Ⅱ造成的影响更大，漂移量达到了3nT。

图2 2011年FHDZ-M15 H、Z分量基线值剔除温度变化之后的变化形态特征Fig.2 The variation characteristic of FHDZ-M15 H and Z component baseline value eliminating variation caused by temperature in 2011

图3 2012年FHDZ-M15 H、Z分量基线值剔除温度变化之后的变化形态特征Fig.3 The variation characteristic of FHDZ-M15 H and Z component baseline value eliminating variation caused by temperature in 2012

图4 2011年GM3-ⅡZ分量基线值剔除温度变化之后的变化形态特征Fig.4 The variation characteristic of GM3-ⅡZ component baseline value eliminating variation caused by temperature in 2011

3 结论

（1）利用回归方法建立回归方程，可以有效的判断温度对数据的影响[6]。可以有效地对观测室的温度变化对仪器的影响提供判断依据[7]。通过相关计算可以剔除温度变化对基线值的作用，有利于排除温度对观测数据的影响。

（2）温度与基线值相关系数表明，温度对基线值的变化影响仍然占据重要权重，利用温度系数剔除基线值中受温度影响的部分，更能直观的判断人为观测误差、记录墩的稳定性、观测室湿度给基线值带来的影响，据此判断当年观测资料质量的好坏。

（3）在年度观测结束之后，利用一元回归分析方法，根据台站观测数据计算求解相关系数与温度系数，进行显著性检验。一方面，能够掌握仪器的工作状态；另一方面，也能侧面反映观测环境存在的问题，针对存在的问题，采取必要的措施加以避免，为下一年观测质量提高奠定基础。