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区域地震事件实时检测和直达P波初动自动识别方法及其应用研究

赵大鹏  
【摘要】:目前地震台网规模越来越大,地震观测台站越来越多,数据每年以海量产出,人们对实时地震数据自动处理系统的要求越来越迫切,同时由于地震是自然灾害中破坏性最强的,近年来人们对于建立地震预警系统的呼声也越来越高,而地震事件实时检测和震相自动识别是地震预警系统的关键性技术环节之一。 地震的自动处理过程包括事件自动检测和震相自动识别两部分,目前没有一种方法可以把这两件事情做得很好,基于目前的情况,论文深入的研究了高阶统计量(偏斜度和峰度)和AIC方法在区域地震事件实时检测和直达P波初动自动识别方面的应用,取得以下几方面的研究进展和成果: 1.为了减小噪声干扰又不失地方震记录信号,设计了保持信号的振幅和相位畸变最小的地震波形资料的椭圆型带通滤波器,提高了含噪声P波信号的信噪比。 2.提出了基于直达P波信号进行区域地震事件实时检测的方法——高阶统计量(偏斜度和峰度)方法,采用MATLAB编制了相应的程序,并以实例进行了分析和计算。以山东数字地震台网记录的50次区域地震的198个单台垂向记录为样本,统计出两种地震事件实时检测的触发阈值。该方法(高阶统计量)能够有效识别地震事件,可有效降低地震事件的错误报警率和漏报率。在两种方法中,峰度方法优于偏斜度方法。 3.提出了高阶统计量(偏斜度和峰度)与AIC方法相结合的两种精细震相识别新方法——Ske-AIC和Kur-AIC方法,采用MATLAB编制了相应的程序,并以实例进行了分析和计算。垂向资料分析研究表明,这两种震相自动识别方法精度(相对于与人工识别震相到时的误差而言)都比较高,但Kur-AIC方法优于Ske-AIC方法。


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