地下流体数据跟踪事件质量分析

陶志刚 刘春国 樊俊屹

（中国北京 100045 中国地震台网中心）

0 引言

观测数据是地球物理台网的核心产品，也是开展地震预测研究的重要基础（刘春国等，2015）。为进一步推进地球物理台网工作重心由观测为主向观测与应用并重转变（中国地震局，2013），强化观测数据的质量控制，规范数据处理分析工作。为促进监测预报紧密结合，发挥观测数据在震情监视、会商中的基础性作用，提高台网产出与服务能力，促进地球物理观测技术进步，提升监测人员能力，中国地震局于2014 年组织开展地震前兆台站数据跟踪分析工作（王建国，2015a，b）。

数据跟踪分析是以跟踪分析软件平台为依托，以观测数据为基础，根据数据变化特征及所属类型，以事件为单位，分析记录各类事件并记入数据库保存（王莉森等，2017）。目前，建立了台站、区域中心、学科中心、国家中心四级审核机制，流体学科中心每月对事件进行审核，并将数据跟踪分析结果纳入全国地下流体年度评比内容。数据跟踪分析工作在全国地球物理台网已全面开展，大部分省地震局将数据跟踪分析结果参与预报会商应用，定期产出大量跟踪分析事件，为地震预测研究提供了丰富资料，但同时存在一些问题，有必要对这些问题进行归类和总结，提出解决方案，为地震台站监测人员记录跟踪分析事件提供参考。

本文以全国地下流体台网数据跟踪分析工作为例，在总结2019 年流体数据跟踪分析产出事件基础上，从跟踪分析审核工作中遇到的实际问题出发，对观测系统故障、自然环境、场地环境、人为干扰、地球物理事件、不明原因6 个方面存在的问题进行总结与分析，以便为地震台站跟踪分析事件记录提供参考。

1 跟踪分析工作概况

数据跟踪分析的首要任务是，在海量观测数据中挖掘显著变化数据，核实变化原因，并根据规范进行记录。数据跟踪分析产出的事件主要包括非正常动态事件和正常动态事件。非正常动态指某一物理或化学量观测值改变了原有变化规律和特征，或改变了日、月、年变化形态，观测值出现了振幅、相位、频率和趋势等方面的显著变化。非正常动态事件包括观测系统事件、自然环境事件、场地环境事件、人为干扰事件、地球物理事件和不明原因事件。正常动态指非地震活动时段、无干扰因素条件下表现出来的有规律的动态变化，和在各种干扰因素的作用下，多年形成相对稳定的有规律的动态变化（国家地震前兆台网中心，2014）。

地下流体各测项的正常动态复杂多样，不同井的动态类型不同，同一口井不同测项、同一测项不同时段的动态类型不同，动态特征千差万别，研究和了解每一口井、每一个测项、每个时段的正常动态，是科学、正确地进行数据处理、异常识别的前提和必要条件。

2019 年，全国流体观测台网分析仪器943 套，产出地球物理事件累计350 条，观测数据不同程度地受到观测系统、自然因素、场地环境、人为因素等干扰出现异常变化，此类事件记录共计4 134 条，其中观测系统事件1 729 条，自然环境事件831 条，场地环境事件558 条，人为干扰事件1 016 条。此外，无法解释的非正常变化数据即为不明原因事件，共计153 条。不明原因可能与地震的孕育或构造活动有关，受现今认知水平所限，目前尚无法给出清晰解释，值得持续关注和研究。

数据跟踪分析各类事件的产出比例，可以直观反映地下流体台网的运行质量及制约因素。据统计，2019 年影响台网运行的主要因素是观测系统事件，占比41.82%，而人为干扰事件占比24.58%，自然环境事件占比20.1%，场地环境事件占比13.5%。自然环境和场地环境干扰又统称为环境干扰。环境干扰对观测数据的动态影响无法避免，如果充分了解干扰源信息，建立干扰强度与动态数据变化的干扰公式，对数据进行修正，可以定量消除干扰，不会影响观测数据的使用。但是，观测系统事件和人为干扰对观测数据造成的影响是不可逆的，无法进行修正。因此，当前地下流体台网运行面临的主要挑战是，如何尽量降低和减少观测系统、人为干扰对观测数据的影响程度及频次。

2 典型事件分析

2.1 观测系统事件

从记录典型事件的台站和仪器数量看，观测系统对监测数据的影响最严重。观测系统事件主要是由仪器、供电、通讯、避雷装置、观测井、井口装置等因素引起的数据异常变化（国家地震前兆台网中心，2015）。2019 年，在全国流体台网290 个台站500 套仪器记录中观测系统事件1 729 条，其中各类影响因素事件分布见图1。由图1 可见，2019 年影响流体台网正常运行的主要因素是供电故障，占比21.57%，其次为仪器主机故障，占比16.71%，而数采故障占比10.35%，脱气—集气装置故障占比5.78%，井（泉）泄流口堵塞与疏通占比5.32%，上述几类事件严重影响了流体台网的正常运行。针对2019 年观测系统事件，筛选3 个典型事件进行分析。

图1 观测系统类影响因素的事件柱状图Fig.1 Histogram of various influencing factors of the observation system

典型事件1：襄樊万山地震台数字水位仪交直流切换干扰。2019 年5 月19 日13:30—18:32，襄樊万山地震台数字水位仪2 测点受电源不稳影响，出现交直流切换干扰，数据曲线形成向下台阶，台阶最大幅度为0.014 m，18:32 后恢复正常（图2）。

图2 交直流切换干扰实例Fig.2 Example of AC-DC switching interference

典型事件2：八一地震台脱气—集气装置故障。2019 年2 月6 日—14 日4 时，八一地震台（15073）测点7 测氡仪，由于气泵装置故障，气氡数据出现往复升降现象，变化范围为：1.118—44.3 Bq/L，变化幅度为43.128 Bq/L。为此，于2 月10 日关停气泵，对抽气管路进行排查，发现气路存在一定程度的堵塞，且接口有松动现象，疏通管路并更换接口后，恢复正常观测（图3）。

图3 脱气—集气装置故障实例Fig.3 Example of degassing gas collection device failure

典型事件3：桑梓井数字水位仪主机故障导致缺数。2019 年5 月23 日02:55—11:51，桑梓井ZKGD3000-NL 数字水位仪A 测点因主机故障，造成数据缺测8.95 小时，更换为备机后，于11:52 恢复正常记录（图4）。

图4 主机故障导致缺数实例Fig.4 Example of instrument host failure

针对2019 年观测系统事件中占比较大的影响因素，提出以下解决方案：①供电故障：台站应配备UPS 直流电源和断电报警装置，若出现断电情况，立即启动UPS 电源，尽量做到交流—直流电源无缝切换，保障供电连续性。另外，台站应尽快配置抗交直流干扰较强的仪器，例如SWY-2、SZW-2 等；②主机故障、数采故障：台站应配备相应的备机、备件，定期更换老旧仪器，减少仪器故障频次；③泄流口堵塞与疏通：此类问题常见于自流井中，井水矿化度较高，溢出井口后，由于温度、压力的改变，晶体析出沉淀在泄流口，长期积累导致出现堵塞现象，井水流量被改变。建议在泄流口安装摩擦阻力较小的PVC 材质的泄流管，泄流口阀门尽量安装直通式节流阀；④脱气—集气装置故障：此类故障发生在数字化气氡、气汞测项中，应采用脱气、集气效率和换气效率高的装置，尽量保持观测室温度恒定，输气管路应竖直、简短、内壁光滑、内径较大，避免气水冷凝倒流而堵塞气路。

2.2 自然环境

自然环境类事件是指与自然环境相关的，引起观测数据出现短时波动、高频扰动、趋势性上升或下降的变化（国家地震前兆台网中心，2015）。2019 年，在全国流体观测台网148 个台站182 套仪器记录中，自然环境事件831 条，其中降雨占比58.48%，气压干扰占比17.56%，风扰占比9.15%。降雨干扰主要有2 种方式：降雨入渗补给含水层，引起井水位升高；强降雨引起的降雨载荷干扰，主要发生在地势平坦地区，与降雨量、降雨强度、降雨面积有关。气压干扰主要与井水位呈负相关变化，而风扰也是一种气压干扰，观测数据主要表现为背景噪声变大。

典型事件1：降雨对卢龙崔庄井静水位的干扰。2019 年9 月13 日00:00—16 日11:44，受降雨影响，卢龙崔庄井（13093）静水位观测1 测点ZKGD2000 观测仪静水位呈明显偏高态势，最大上升幅度0.226 6 m，13 日全天降雨量达28 mm，当日该井水位迅速上升，14 日后逐渐恢复，至16 日，数据基本恢复正常（图5）。

图5 降雨干扰实例Fig.5 Example of rainfall interference

典型事件2：无极冀20 井静水位气压干扰。2019 年8 月15 日19:08—16 日03:18，无极冀20 井观测站1 测点ZKGD3000 综合水位仪静水位数据出现多次突跳变化，最大幅度0.072 5 m，同时段气压数据出现同步突跳变化，最大幅度为7.8 hPa，16 日03:19 数据恢复正常（图6）。分析认为，无极冀20 井静水位突跳由气压变化所致。

图6 气压干扰实例Fig.6 Example of atmospheric pressure interference

自然环境对现运行观测系统的干扰无法避免，受自然环境干扰严重的台站应配备气象三要素测项，通过辅助观测数据，建立降雨、气压对观测数据的线性关系，定量消除干扰，提高观测数据质量。

2.3 场地环境

场地环境类事件指在正常数据上叠加的场地环境干扰信号，此类干扰包括：载荷变化（湖泊、河流、采矿区、基建工程等）、振动（爆破、矿震、塌方等）、水文地质环境变化（采油、抽水、注水、井水断流等）等（国家地震前兆台网中心，2015）。2019 年，全国流体台网78个台站112 套仪器记录场地环境事件558 条。

场地环境干扰中井泉抽水干扰占比33.33%，农业灌溉干扰占比16.3%。此类干扰目前无法避免，台站应收集附近井泉抽水及农业灌溉信息，定量分析干扰对观测数据的影响，建立相应的变化关系，消除干扰。

典型事件：抽水对瓦房店楼房测点数字水位仪静水位的干扰。2019 年8 月20 日07:57—10:39，瓦房店楼房（21039）测点1数字水位仪SWY-Ⅱ静水位（4112）受周边居民生活用水井抽注水影响，水位快速下降，幅度约1.05 m，之后水位缓慢回升恢复正常（图7）。此类居民生活用水干扰，无法避免，应持续跟踪后续变化。

图7 抽水干扰实例Fig.7 Example of pumping disturbances

2.4 人为干扰

人为干扰指人为活动引起观测仪器或观测装置发生改变，观测数据出现短时变化。人为干扰包括：人为调整观测装置（疏通泄流口，移动、更换或清洗脱气—集气装置等）、人为操作仪器（如调零、标定、检修、调试）、人为扰动传感器（模拟换纸、校测、安装仪器等）、取观测井水样导致观测曲线出现变化等（国家地震前兆台网中心，2015）。2019 年，全国流体台网239 个台站408 套仪器记录人为干扰事件1 016 条。

人为干扰影响因素占比相对较平均，主要包括仪器检修、标定、校测装置系统改造、水样提取、仪器安装等，通常是台站运维的日常工作内容，周期相对固定，持续时间较短，对观测数据的影响时段较小，一般直接做预处理删除即可，对观测数据的使用影响较小。

典型事件：河间冀17 井观测站水位仪动水位干扰变化。河间冀17 井观测站测点1 的ZKGD3000-NL 水位仪动水位观测曲线，于2019 年6 月30 日15:26—17:06 出现错误数据及台阶，台阶变化幅度为0.080 9 m，经查为沧州市地震局工作人员调节泄流口流量所致，人工删除错误数据后，于当日17:07 恢复正常（图8）。

图8 调节泄流口流量实例Fig.8 Example of adjusting the flow of the discharge port

2.5 地球物理事件

地球物理类事件指地球物理场变化引起的数据变化。此类事件主要包括地震、震后效应（弛豫等）、火山、核爆、滑坡、泥石流、矿震、爆炸、震前扰动、地脉动、地球自由振荡等（国家地震前兆台网中心，2015）。2019 年，全国流体台网61 个台站72 套仪器记录地球物理事件350 条，各测项统计结果见表1。此类事件主要为同震效应事件，其中水位记录的同震效应最多，其次为水温同震效应。地球物理事件记录数量越多，越能反映监测井的地震监测效能。2019 年我国地下流体观测井同震效应监测统计结果见图9，可见峰峰24 井监测的同震效应事件最多，其次为钟祥马玲井。

图9 台站同震效应监测数量柱状图Fig.9 Histogram of monitoring quantity of co-seismic effect

表1 各测项地球物理事件统计Table1 Statistics of geophysical events

典型事件：邯郸峰峰冀24 井水位仪静水位同震效应。2019 年7 月6 日11:20:00，美国加利福尼亚州发生MW6.9 地震（35.75°N，117.58°W），震源深度10 km，震中距10 384 km。邯郸峰峰冀24 井观测站测点1 的ZKGD3000-NL 型水位仪静水位（4112）数据于7 月6 日11:52—13:04 记录到此次地震的水震波，变化形态为震荡，变化幅度为0.044 2 m（图10）。

图10 水位同震效应实例Fig.10 Example of the co-seismic effect of water level

2.6 不明原因事件

经综合分析排除以上5 类事件后仍无法确定或判定证据不足的数据变化，归为不明原因类事件。2019 年，全国流体台网51 个台站70 套仪器记录不明原因事件153 条，其中疑似故障或干扰占比50.66%，中短期不明原因占比26.97%，疑似前兆异常21.05%。后2项异常需密切关注，应重点跟踪数据变化，尽快进行异常核实并编写报告。

典型事件：怀来后郝窑地震台测氡仪疑似故障或干扰。2019 年7 月18 日—8 月17 日，怀来后郝窑地震台怀4 井SD-3 测氡仪气氡测值连续出现高值小突跳，数据最大变化幅度180.0 Bq/L（图11），超背景值约1 倍，同台其他观测仪器未出现此类异常等情况。异常核实发现：仪器工作正常、校测合格、无人为干扰、无场地环境干扰，且8 月17 日该项数据恢复正常。通过对仪器、周围环境等开展现场调查，并对各种可能引起异常的因素进行分析论证，认为怀4 井气氡测项异常变化可能为仪器老化、运行不稳定造成。

图11 疑似故障或干扰实例Fig.11 Example of instrument failure or interference

3 常见问题

从数据使用角度来讲，数据跟踪分析的根本目的是，对非正常变化数据贴“标签”，并及时进行跟踪分析，以图形方式展现，以文字方式进行原因说明，并入库保存。

2019 年地下流体数据跟踪分析工作中共出现问题441 条，问题率达9.51%，其中：图件问题321 条，占比72.79%；事件分析质量问题85 条，占比19.27%；事件时间选择错误79 条，占比17.91%；事件归类错误27 条，占比6.12%；过度分析55 条，占比12.47%。

3.1 图件问题

图件内容包括主测项分量的时序曲线图、事件图框、文字标注。图件标注问题主要是文字标注不准确，学科规定标注影响因素即可；图件绘制选择时长及数据类型应以能够凸显非正常变化为基本原则，事件前后应增加一定正常观测曲线（事件起止时间应小于绘图起止时段）；对于受气压、降雨影响的事件，应该增加气象三要素对比观测曲线；做过预处理的事件，应同时绘制原始数据和预处理数据对比曲线。典型图件问题见图12。

图12 数据跟踪分析图件绘制问题实例（a）文字标注冗长；（b）事件前后应保留一定正常背景值域；（c）缺少原始数据对比观测曲线；（d）缺少降雨对比观测曲线Fig.12 Examples of picture drawing problems

3.2 事件数据时间选择

跟踪分析记录的时间应该为数据开始发生非正常变化的起止时间，而不是绘图的时间段。填写准确程度应视分析数据类型而定。例如，分钟值应准确填到“分钟”，时值应准确填到“小时”，日值应准确填到“日”。对于未结束事件，应将结束时间置空，对其进行持续跟踪分析，随时补充、修改，及时更新图件和文字描述信息，一旦事件结束，应立即填写结束日期。

3.3 数据描述

数据变化描述是对事件分析记录的重要组成部分，是对事件过程的完整解释，应包含数据变化时间、变化形态、变化幅度、数据处置情况及依据。对于干扰源情况，应说明过程、干扰强度、干扰周期、影响方式等信息。

3.4 其他问题

对于故障数据，应首先进行预处理操作，然后进行事件分析。个别台站会存在一条事件拆分为2 条的情况，台站以周尺度进行跟踪分析，若周分析未结束，应与下一周事件合并为一条，月尺度同样如此。故障数据未做预处理删除实例见图13（a）。

图13 数据跟踪分析其他问题实例（a）故障数据未做预处理删除；（b）小于4 小时观测系统故障不用分析Fig.13 Examples of other problems

数据跟踪分析中还会出现一些过度分析事件，主要包括2 类：①对正常数据进行事件分析；②对非正常数据进行分析。技术规范中2.14 规定：“对于已经明确是由观测系统故障或场地环境干扰引起的、孤立型且持续时间比较短暂（持续时间4 小时以内）的数据变化，无需创建分析记录，但应详细填写观测日志”。此类事件实例见图13（b）。

4 结束语

通过对我国2019 年地下流体台网数据跟踪分析现状的总结和统计分析，可知2019 年数据跟踪事件错误率较高，希望在地下流体学科和监测人员的共同努力下，逐渐降低错误率，提高数据跟踪分析成效，为地震研究、预测等提供可靠的基础数据，更好地为防灾减灾救灾服务。