天津某环境背景噪声分析

2024-06-26 07:55李晔郭巍许可曹付阳马超群徐小远
地震科学进展 2024年6期
关键词:噪声源滤波

李晔 郭巍 许可 曹付阳 马超群 徐小远

[摘要]  连续波形检查中发现,天津尔王庄(EWZ)等台明显受到某未知噪声的干扰,且EWZ台受影响程度最大,此噪声常年如此,不随昼夜时间发生变化,且已存在多年。长期观测还发现,此噪声每年会有几天观测不到,但时间并不确定。与通常的环境背景噪声不同,此噪声具有一些固定特征。本文对其从本身特征、影响范围、频谱特性、对地震的影响等几个方面进行了研究。研究表明,噪声不受天气、季节等自然因素影响,具有随距EWZ台距离增大而振幅变小的变化特征,其主要频率范围在1~2 Hz之间。噪声的影响范围较广泛,可被周围12个台站记录到,最远到达YGZ台,距离EWZ台约58 km。通过偏振分析,发现噪声的传播具有特定的方向性,初步判断此噪声具有固定源噪声的特点。此噪声会对地震记录造成影响,使震相拾取率降低,甚至完全淹没在噪声中,通过带阻频率滤波会有所改善。

[关键词] 噪声源; 时频域特性; 影响范围; 偏振分析; 滤波

[DOI] 10.19987/j.dzkxjz.2023-165

0  引言

地震监测中,地震台的环境条件影响着台址的背景噪声水平,较好的噪声水平,能提升信噪比,获得优质的观测记录[1];而不理想的背景噪声水平会影响地震台网的监测,降低监测能力。地震噪声能反应人类活动及大气活动,同时能反应地球嗡鸣、地球脉动等信息。地震噪声有很多种,按照地震噪声的来源,可将地震噪声分为海洋、风雨等自然环境噪声,车辆行驶、工业生产等人为噪声,仪器自身噪声等;按照噪声的频率大小可分为短周期噪声(如激流等)和高频噪声(如机械运作等);按照地震噪声的相干性,可分为有一定频率和视速度的相干噪声和随机噪声[2-3]

天津地处首都圈中心地区,是集各种职能于一身的大型城市,随着各行各业发展进一步加深,地震观测条件也面临着前所未有的挑战[4-6]。地震台站干扰因素增多、背景噪声水平降低已成为必然。特殊噪声的出现,会降低地震记录信噪比[7-8]。近年来,越来越多的学者将地震环境背景噪声作为研究对象[9],他们通过背景噪声互相关的方法研究地层速度结构[10],在研究中发现了固定干扰源的干扰,发现固定噪声源干扰会影响背景噪声互相关的结果[11-13],同时还通过一定的方法找到了固定噪声源的位置[14-16]

地震编目过程中,通过连续波形检查发现,天津尔王庄(EWZ)等台,明显受到某未知噪声的干扰,此噪声常年如此,且已存在较长时间。长期观测还发现,此噪声每年会有几天观测不到,但时间并不确定。本研究对此噪声进行了分析,从噪声对时间域记录的影响,噪声的频率特性,噪声的影响范围,噪声源的存在性,以及滤波对地震中震相拾取率是否有所提升几个方面进行研究,加深对此噪声的了解。

1  噪声基本情况

天津地震台网在地震观测过程中,发现尔王庄(EWZ)、糙甸(CAD)等台站的连续波形记录中存在干扰。多年观察表明,此干扰已存在较长时间,多数情况下,不随昼夜时间而发生明显变化,振幅在夜间会略大于白天,周期较均匀(图1)。同时,此干扰不会随着季节更替及天气变化而变,且连续不断,一直出现在环境背景噪声中。噪声对三分向背景噪声数据的影响并不一致,对垂直向的影响最大,对两个水平分向的影响略小,且两水平分向幅值比较一致。调查发现,尔王庄台站记录到的噪声幅值最大,故本研究将此噪声命名为EWZ噪声。编目过程中发现,此噪声会影响到地震中震相的拾取,进一步会降低本地区的地震监测能力。

尔王庄地震台位于天津市宝坻区,地处渤海湾盆地的北部边界,与燕山造山带相邻[17-18],布设仪器为短周期地震计,在井下250 m左右处[19]。为了排查噪声的属性,对EWZ台站周围100 km范围内环境进行调查,发现有水库、河流、铁路、自然保护区、农场、石材城等场所的分布。

2  噪声对地震记录的影响

为了研究噪声对地震时间域记录的影响,选取本区域内不同震级大小地震10条(表1)。通过对这些地震的观察,发现对于附近100 km范围内的1级以下0.5级以上的较小地震,当震中距较小时,受影响程度小,随着震中距变大,受影响程度有所增加,同时EWZ台受影响程度较CAD台大。在此范围内,随着震级的增大、震中距的减小,两台受到噪声干扰的情况会逐渐减轻。从图2可以看出,尔王庄噪声不仅会影响初动方向的拾取,还会影响地震到时类震相的拾取,使到时类震相无法辨认,甚至完全淹没在噪声中,使初至被混杂在噪声中,无法判别;同时也影响振幅量取的准确性,进而降低定位精度,影响地震监测能力。

为了进一步确定噪声对地震的影响,这里将不同地震中EWZ台和CAD台的受影响情况进行了统计,本研究将地震记录受到噪声影响的程度分为10级,级别越高受影响程度越高,级别越低受影响程度越低(表1)。发现震级较小且震中距较大时,两台站的记录情况不佳,受到噪声影响的程度较大;当震级一定时,震中距越小记录会越好;当震中距一定时,较大震级的地震会有较好的记录。由于统计的地震多数在宝坻地区,震中距离CAD台的距离要小于EWZ台,同时噪声源距离EWZ台距离较近,使得多数地震中EWZ台的受影响程度大于CAD台。

3  噪声频谱分析

截取EWZ、CAD两台站夜间2小时的背景噪声记录,计算功率谱密度及振幅谱(图3),从图中可以看出,在1~2 Hz之间两台站都受到较明显的噪声干扰。噪声的频率并非为一固定值,而是在一定范围内。同时,EWZ台受到的干扰程度较CAD台大。通过对周围其他台站进行功率谱密度计算,发现ANK、ZTZ等十几个台都受到此频段噪声的影响。

图3中采用了两个台站同时间段的背景噪声数据,图3b为三分向的振幅谱图。从振幅谱图中可以看出,背景噪声中一组明显的干扰,频率在1~2 Hz之间,两个台站记录到的噪声的振幅有所不同,EWZ台的振幅要大于CAD台,可以判断此噪声源距离EWZ台较CAD台近。

4  尔王庄噪声影响范围

通过对EWZ台周围的台站进行频谱分析,发现除EWZ台站外,此频段噪声还可被CAD、BAD、ANK等12个台站记录到,台站分布情况如图4所示,其中ANK台已于2020年停止观测,最远距尔王庄台的距离可达58 km,为YGZ台。同时,为了更好的研究,在尔王庄台与宝坻台之间架设了两个流动观测台,流动台布设在地表,经过了2个月的观测,新架设流动台也能记录到此频段信号,且距离EWZ台近的流动台振幅较大,进一步证明此噪声在EWZ台附近。

5  噪声源位置固定性分析

观察发现,尔王庄噪声的振幅具有随距离变化的特征,结合各台站记录到的噪声的频率特征及频率一致性,排除了风、海浪等非固定位置自然环境的干扰,初步判断噪声为固定源噪声。为了进一步了解验证,选取能记录到此噪声的台站,对背景噪声记录作去均值、去倾斜、滤波等数据预处理,进行质点振动分析,部分台站计算结果如图5所示。从图中结果可以看出,此频段内噪声的传播,具有明显的方向性,可进一步判断噪声为固定位置噪声源。

6  地震数据的滤波处理

本研究针对表1中的地震,对受影响的台站记录进行1~2 Hz带阻滤波处理,EWZ、CAD两台滤波前后对比图如图6所示。将滤波后的地震记录的清晰情况也分为10级,级别越高记录越清晰,震相越容易识别,级别越低震相越不易识别,见表1。对于发生在EWZ台100 km范围内的地震,通过滤波,会使Pg震相、Sg震相有所凸显,Sg震相会更加明显。EWZ台的震相拾取率会提升50%以上,CAD台的震相拾取率会提升80%以上。除此之外,本研究还对其他受影响台站进行了分析,发现通过对1~2 Hz频带噪声进行滤波,会很大程度上提升震相拾取率,同时也会有助于初动方向的拾取。从结果可以看出,此滤波处理会在一定程度上提升震相的识别率,进一步提升地震的定位精度。

对于震级较大地震,采用普通频率滤波,会影响地震信号原有振幅大小,如需较好的将此噪声信号去除,还需进一步使用一些特殊的滤波方法。

7  结论与讨论

本研究对EWZ台附近的噪声研究表明,此噪声不同于通常意义上的环境背景噪声。通常意义上的噪声一般具有时间与位置上的随机性,且不会造成太大规模的影响;而本研究中的噪声明显不是随机的,它具有固定范围的频率特性和会随着与EWZ台距离的增大、影响逐渐变小的特点。布设在地表的流动台,同样能记录到相同的噪声信号,说明了此噪声不是井下原因的影响。同时其地震记录的粒子振动还具有明显的方向性。此外,在我们不断观测的过程中发现,此噪声会在每年中有不定期的几天,是观测不到的,这也充分说明了此噪声的特殊性。

在工业及城市发展日益增强的今天,地震监测受到了前所未有的挑战,人类活动、工业生产越来越密集,尤其是对于像天津这样较大型城市,如何在这种条件下保持或是提升地震监测水平,已成为一个难题。同时,对于较大的干扰是否可以得到更多的利用,将其作为有用震源,也成为了我们需要研究的课题。

参考文献

?

[1]中国地震局监测预报司. 测震学原理与方法[M]. 北京:地震出版社,2017    Monitoring and Forecasting Department of China Earthquake Administration. Principles and methods of seismology[M]. Beijing:Seismological Press,2017

[2]彼得·鲍曼. 新地震观测实践手册[M]. 中国地震局监测预报司,译. 北京:地震出版社,2006    Bormann P. New manual of seismological observatory practice[M]. Monitoring and Forecasting Department of China Earthquake Administration,trans. Beijing:Seismological Press,2006

[3]Kanai K. On microtremors Ⅷ[J]. Bulletin of Earthquakes Research Institute,1961,39:97-114

[4]孙路强,刘磊,卞真付,等. 利用时间序列算法实现测震数据存储服务器磁盘容量预测[J]. 地震工程学报,2018,40(增刊1):170-173,193    Sun L Q,Liu L,Bian Z F,et al. Disk capacity prediction for the seismic data storage server using the time series algorithm[J]. China Earthquake Engineering Journal,2018,40(S1):170-173,193

[5]宋程,马婷,毕金孟,等. 基于背景噪声的环渤海地区波速变化初探[J]. 地震地磁观测与研究,2022,43(增刊1):18-20    Song C,Ma T,Bi J M,et al. Preliminary study on seismic wave velocity variation in the circum-Bohai region based on background seismic noise[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research,2022,43(S1):18-20

[6]王熠熙,邵永新,李悦,等. 基于多种方法的宝坻新井水位异常分析[J]. 地震,2020,40(1):172-183    Wang Y X,Shao Y X,Li Y,et al. A study on Baodi well water level anomalies using multiple methods[J]. Earthquake,2020,40(1):172-183

[7]张小艳,赵星,熊峰,等. 内蒙古地倾斜观测主要干扰信号的功率谱密度特征[J]. 华北地震科学,2022,40(3):62-68    Zhang X Y,Zhao X,Xiong F,et al. Power spectral density characteristics of main interference signals of tilt observation in Inner Mongolia[J]. North China Earthquake Sciences,2022,40(3):62-68

[8]杨亚运,汪建,傅卓,等. 台基观测方式对地震台站背景噪声影响分析[J]. 地震科学进展,2023,53(6):241-250    Yang Y Y,Wang J,Fu Z,et al. Influence analysis of observation mode for seismic station on background noise[J]. Progress in Earthquake Sciences,2023,53(6):241-250

[9]李奇,张智,侯爵,等. 背景噪声提取体波方法研究进展[J]. 地震科学进展,2021,51(10):433-451    Li Q,Zhang Z,Hou J,et al. Research progress of the extraction body waves from ambient noise[J]. Progress in Earthquake Sciences,2021,51(10):433-451

[10]王芳. 利用背景噪声研究新疆呼图壁储气库周边浅层介质结构及其变化[J]. 地震科学进展,2018,48(1):45-46    Wang F. Shallow structure and temporal variation monitoring around Hutubi underground gas storage in Xinjiang based on seismic ambient noise[J]. Progress in Earthquake Sciences,2018,48(1):45-46

[11]Shapiro N M,Campillo M,Stehly L,et al. High-resolution surface-wave tomography from ambient seismic noise[J]. Science,2005,307(5715):1615-1618

[12]Gu Y J,Dublanko C,Lerner-Lam A,et al. Probing the sources of ambient seismic noise near the coasts of southern Italy[J]. Geophysical Research Letters,2007,34(22):L22315

[13]孙和平,陈晓东,危自根,等. 基于地震和重力观测的深地超宽频带背景噪声初探[J]. 地球物理学报,2022,65(12):4543-4554    Sun H P,Chen X D,Wei Z G,et al. A preliminary study on the ultra-wide band ambient noise of the deep underground based on observations of the seismometer and gravimeter[J]. Chinese Journal of Geophysics,2022,65(12):4543-4554

[14]王烁帆,倪四道,王伟涛,等. 基于背景噪声经验格林函数的地震准确定位精度分析?以2008年甘肃武都地震为例[J]. 地球物理学报,2022,65(8):2904-2916    Wang S F,Ni S D,Wang W T,et al. Accuracy analysis of locating earthquakes with ambient noise empirical Greens functions:A case study of the 2008 Wudu earthquake (Gansu,China)[J]. Chinese Journal of Geophysics,2022,65(8):2904-2916

[15]王伟涛,倪四道,王宝善,等. 中国中东部地震台站噪声互相关函数中面波前驱信号的分析研究[J]. 地球物理学报,2012,55(2):503-512    Wang W T,Ni S D,Wang B S,et al. Studies on a persistent localized microseism source that produces precursors on noise correlation function observed using stations in central-eastern China[J]. Chinese Journal of Geophysics,2012,55(2):503-512

[16]曲浩鑫,王锋,周金玲,等. 海拉尔地震台阵噪声源调查[J]. 地震地磁观测与研究,2020,41(6):82-89    Qu H X,Wang F,Zhou J L,et al. Research on noise source in Hailar Seismic Array[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research,2020,41(6):82-89

[17]河北省地质矿产局. 河北省 北京市 天津市区域地质志[M]. 北京:地质出版社,1989    Hebei Bureau of Geology and Mineral Resources. Regional geology of Hebei Province,Beijing Municipality and Tianjin Municipality[M]. Beijing:Geology Press,1989

[18]闫丽莉,高文晶,王建国,等. 震前卫星红外亮温异常时空演化特征分析[J]. 地震工程学报,2021,43(1):90-98    Yan L L,Gao W J,Wang J G,et al. Spatio-temporal evolution characteristics of satellite infrared brightness temperature anomalies before earthquakes[J]. China Earthquake Engineering Journal,2021,43(1):90-98

[19]李晔,郭巍,高也,等. 3·21响水爆炸的地震学分析及谱比法研究[J]. 地震科学进展,2021,51(5):215-222    Li Y,Guo W,Gao Y,et al. Seismic analysis and amplitude-style spectrum ratio study of the 21 March blast at Xiangshui[J]. Progress in Earthquake Sciences,2021,51(5):215-222

Analysis of one ambient seismic noise in Tianjin

Li Ye*, Guo Wei, Xu Ke, Cao Fuyang, Ma Chaoqun, Xu Xiaoyuan

Tianjin Earthquake Agency, Tianjin 300202, China

[Abstract]  During checking continuous waveform record, it was found that some stations of Tianjin such as EWZ were significantly affected by one unknown noise, and EWZ station was the most seriously affected. Long term observations had also found that this noise cannot be observed for uncertainly several days each year. This noise was all year round and did not change with day and night time, and it had been existed for many years. This noise was different from typical environmental background noise and had some fixed characteristics. This article studied the noise from several aspects such as its own characteristic, its coverage of influence, spectral characteristics, and impact on earthquake records. The research has shown that the noise was not affected by natural factors such as weather and season, and had a characteristic of amplitude decreasing as the distance increasing from EWZ station. The main frequency of this noise ranged 1~2 Hz. The impact of noise was relatively wide and it can be recorded by 12 surrounding stations, with YGZ station being the farthest and approximately 58 km away from EWZ station. Through polarization analysis, it was found that the propagation of noise had a specific directionality, so it is preliminary judged that this noise had the characteristic of fixed source noise. This noise will have an impact on seismic records, reducing the seismic phase pickup rate, and even completely submerging it in the noise. Frequency filtering can improve it.

[Keywords] noise source; time frequency domain characteristics; influence scope; polarization analysis; filtering

猜你喜欢
噪声源滤波
一种噪声源的校准方法
汽车后视镜-A柱区域气动噪声源特征识别
基于相干分析的复杂船舶系统噪声源识别方法研究
一种新的InSAR干涉相位滤波方法
一种基于相位增量随机化的宽带噪声源产生技术
基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法
RTS平滑滤波在事后姿态确定中的应用
基于线性正则变换的 LMS 自适应滤波
利用源强声辐射模态识别噪声源
基于随机加权估计的Sage自适应滤波及其在导航中的应用