运用小波-超限率方法提取霍山ML4.7 级地震体应变异常

郑海刚 ， 李军辉 ， 王雪莹 ， 何 康 ， 王 俊 ， 李玲利

（1. 中国科学技术大学地球与空间科学学院， 合肥 230026； 2. 安徽省地震局， 合肥 230031；3. 蒙城地球物理国家野外科学观测研究站， 安徽 亳州 233500）

安徽省钻孔应变台网经过 “十一五”、 “十二五” 两期建设， 目前共有观测台点20 个。 其中，体应变 13 个， 地倾斜 4 个， 分量应变 3 个， 主要观测仪器为中国地震局地壳应力研究所研制的TJ-2 型体积式应变仪、 RZB 型电容式钻孔倾斜仪、RZB 型电容式四分量钻孔应变仪。

随着观测台站的增加、 观测数据的积累， 如何更好的分析数据、 提取异常信息， 已经成为研究人员面对的重要问题。 邱泽华等运用超限率法提取了姑咱台体应变数据在汶川地震前的异常变化[1]，运用小波-超限率法提取了宁陕台体应变数据在汶川地震前的异常变化[2]， 都取得了较好的效果。 本文在前人研究的基础上， 运用小波-超限率法获取了2012 年4 月20 日霍山ML4.7 级地震前体应变小波超限率异常。

1 小波分析法细节提取

小波分析理论是近几十年来发展起来的新的信号处理技术， 因其在时间域和频率域都可以达到较高的分辨率， 被称为 “数学显微镜”[3-4]。 小波变换是一种工具， 它把数据、 函数或算子分割成不同频率的成分， 然后再用分解的方法去研究对应尺度下的成分， 所以在数据信号处理领域得到了广泛的应用[5]。 国内众多地震学者将小波理论应用于地壳形变观测资料分析， 宋志平等应用小波方法对形变数字化资料进行处理， 提取了不同频率信息， 识别和消除了资料中的干扰[6]； 王波等将小波技术应用于GPS 单历元信号降噪研究[7]； 采用小波变换方法相继对包头台洞体应变和水管倾斜进行处理， 研究形变数据固体潮、 同震响应和周期性特征等[8]。

图1 安徽钻孔应变台网分布图Fig.1 Distribution map of borehole strain gauge network in Anhui province

小波方法对识别与消除数字化前兆资料中的干扰， 以及对不同频率信息的识别功能较强。 本文在前人研究基础上， 以合肥、 六安、 滁州和嘉山台体应变原始观测数据为研究基础（具体观测时段见表1）， 在排除气温、 气压、 水位及外围环境变化影响的同时， 利用Mapsis 地震预报分析系统提供的小波分析算法对上述体应变进行小波细节提取。 结果显示： 合肥台体应变1-2 阶小波结果受到短期突跳变化的压制， 几乎看不到其它有效信息； 3-4 阶小波结果除了短期突跳变化外， 其它时段变化平稳， 很难识别其它有效信息； 5-6 阶小波结果有效过滤了短期突跳， 突显了部分长周期变化， 数据变化周期性较明显（图2）。 六安台体应变1-5 阶小波结果几乎全部被短期突跳变化所压制， 仅第6 阶数据呈现一定的周期性（图3）。 滁州台体应变与合肥台体应变小波结果类似， 5-6 阶数据呈现较好的周期性（图4）。 嘉山台体应变小波结果1 阶受短期变化压制严重， 2-6 阶受短期压制不明显， 但是2-4 阶变化平稳， 不利于后期信息提取， 5-6 阶有较好的周期变化（图 5）。 鉴于， 上述4 个台站的体应变小波分析结果第6 阶都有较好的周期性， 本文选择合肥、 六安、 滁州和嘉山台体应变小波分析结果第6 阶开展超限率计算及震前异常信息提取。

表1 数据使用时间段列表Table 1 List of data usage time periods

图2 合肥台体应变小波分析结果Fig.2 Wavelet result of volumetric strain at Hefei Station

图3 六安台体应变小波分析结果Fig.3 Wavelet result of volumetric strain at Lu"an Station

图4 滁州台体应变小波分析结果Fig.4 Wavelet analysis result of volumetric strain at Chuzhou Station

图5 嘉山台体应变小波分析结果Fig.5 Wavelet analysis result of volumetric at Jishan Station

图6 合肥台小波-超限率结果Fig.6 Wavelet-overrun rate result at Hefei Station

图7 六安台体应变小波-超限率结果Fig.7 Wavelet-overrun rate result at Lu"an Station

图8 滁州台小波-超限率结果Fig.8 Wavelet-overrun rate result at Chuzhou Station

图9 嘉山台小波-超限率结果Fig.9 Wavelet-overrun rate result at Jishan Station

2 超限率法异常分析

地震预报目前仍然是一项世界性科学难题，原因之一是观测数据受干扰较多。 合理剔除干扰及科学提取地震异常是目前前兆数据分析的重点工作[9-10]。 多年以来， 随着观测仪器的数字化改造，大量新的前兆分析方法涌现出来， 超限率方法就是其中之一。 周龙寿等用超限率方法进一步验证汶川地震前驱波[11]； 高丽娟等应用超限率方法提取钻孔倾斜地震前兆异常信号[12]； 李军辉等应用超限率方法分析了安徽阜阳4.3 级地震前电磁扰动数据， 结果发现电磁扰动脉冲超限频次和超限幅度均出现明显的增强现象[13]； 武善艺等应用超限率方法提取了汶川地震前定点形变高频异常， 并分析了其变化特征[14]； 高丽娟等还应用超限率分析法提取了精河6.6 级地震前钻孔应变的高频信号异常[15]。

本文在前人研究的基础上， 采用超限率法对合肥、 六安、 滁州和嘉山台4 个台体应变小波分析结果进行了异常提取， 结果显示： 2014 年4 月20 日霍山ML4.7 地震前[16]， 合肥台体应变小波超限率结果在2013 年 1 月至2013 年 5 月之间出现多次强度超限率异常（图6）； 六安台体应变小波超限率结果在2012 年12 月至2014 年1 月间多次出现强度超限率异常（图7）； 滁州台体应变小波超限率结果在2012 年12 月至2013 年5 月间多次出现强度超限率异常（图8）； 嘉山台体应变小波超限率在2012 年12 月至2013 年5 月间多次出现强度超限率异常（图9）。 这些异常不仅在时间上具有一定同步性， 而且均为强度超限率异常。 尽管在2014 年4 月20 日霍山ML4.7 地震前， 也有很多数量超限率异常， 但由于其数量较多， 对地震预报意义不明显， 本文未做重点讨论。

3 结论

本文收集了安徽省全部20 个钻孔应变原始数据资料， 对观测时间较长、 连续率较好的合肥、六安、 滁州和嘉山台运用小波-超限率方法进行了异常信息提取， 将提取结果与安徽省2010 年以来ML4.0 级以上地震进行了对比分析， 得出了如下结论；

（1）2014 年 4 月 20 日霍山 ML4.7 级地 震前 ，安徽合肥、 六安、 滁州、 嘉山4 个体应变观测数据小波-超限率结果均出现了一定多次强度超限率异常变化， 说明安徽省体应变小波-强度超限率异常对省内中等地震强度具有一定指示意义。

（2）2014 年 4 月 20 日霍山 ML4.7 级地震前一年内， 安徽合肥、 六安、 滁州、 嘉山 4 个体应变小波-超限率异常， 具有一定准同步性， 且出现时间均在地震发生前一年内， 说明安徽省体应变小波-强度超限率异常对省内中等地震时间具有较好指示意义。