基于微震檢測技術對地震目錄完備性的研究作者簡介：潘宇航，碩士研究生*基金項目：甘肅省（）；國家自然基金（41304048）潘宇航，陳昊，程建武（中國地震局蘭州地震研究所，蘭州，730000）摘要：“遺漏地震”的現象在地震發生的前后都是普遍存在的，其遺漏的數量遠遠超過我們的預期。近年來由于數字地震觀測技術的發展，有關遺漏地震檢測的研究引起越來越多的關注。目前微震檢測技術已經廣泛應用于地震目錄完備性的研究。地震目錄的完備性可反映地震監測能力，在地震定位和震相識別精度、地震序列衰減等方面表現出值得關注的參考，為地震預測預報和地震危險性分析提供重要基礎資料。關鍵詞：地震目錄完整性；遺漏地震檢測；波形互相關；地震危險性；災害評估0引言地震災害是一種危機社會公共安全的自然災害現象，具有突發性和破損性兩大特點。隨著經濟的快速發展和社會的不斷進步，社會和公眾對地震監測提出了越來越高的要求。而地震目錄的完備性又是體現地震監測能力的標準之一。地震目錄既是地震危險性中分析的關鍵，也是研究巖石圈動力學過程的重要數據，在國民經濟建設、地震預測預報、工程抗震、地震減災等領域發揮著重要的作用。（王海濤等，2006）。通常來說，強地震發生后地震目錄往往會遺漏較多的余震事件（Pengetal，2009；Lenglineetal，2012），造成余震遺漏的一個重要原因是主震及較大余震的面波等后續震相及尾波的干涉較強（Pengetal，2006），這使一些震級較小的地震被“淹沒”，造成地震目錄的遺漏，直接影響到地震活動性參數和震后趨勢判定的結果。因此如何在現有的觀測記錄中檢測出遺漏地震，并獲取其震源參數，是一個亟需解決的問題。近年來數字化進程的飛速發展，有力地促進了地震信號的識別檢測技術，現我國各級地震臺網采用常用方法是STA/LTA（shorttimeaveragetolongtimeaverage）（Stevenson，1976；Allenetal，1978），該方法能夠綜合多種信號特征的識別方法（沈萍等，2002），但該方法在低信噪比或存在其他震相干擾的情況下，無法進行震相識別。另一類方法是利用互相關方法識別地震信號（Shellyetal，2007；Pengetal，2009），也稱為波形模板匹配技術，即通過模板地震波形與連續波形進行互相關疊加，來實現微小地震的檢測，即微震檢測技術。因為互相關技術對微弱信號及其敏感，所以對檢測中強震遺漏的微小余震有非常好的效果。本文對微震檢測技術對地震完備性的應用與研究作一些初步介紹和討論。1微震檢測方法及其影響因素1.1微震檢測技術簡介微震檢測是利用地震模板事件波形與潛在微震信號的連續波形做互相關疊加來提取檢測可能的微震事件的方法，其處理流程如圖1所示。1.1.1模板地震的選取首先選取有效的地震事件，使用4階零相位的Butterworth濾波器對事件波形和連續波形選取合適的濾波頻段進行濾波，根據觀測報告中的到時信息截取P波到時前0.5s和S波到時后4.0s的波形。依據研究區域的背景噪聲水平挑選合適的三分量平均信噪比。噪聲能量水平由P波到時前6.0s到2.0s的波形計算得到（Peng，2009；Shelly，2007）。若一個地震事件滿足信噪比要求且被研究區域內三個以上臺站有效記錄到，則將此地震事件作為模板地震。1.1.2互相關計算與搜索利用模板地震各個臺站的參考震相對目標連續波形進行滑動互相關（Cross-correlation，CC），取所有臺站三分量相關系數的平均值，通過計算相關系數的絕對離差中位數（medianabsolutedeviation，MAD）檢測遺漏地震，其表達為，式中，為第i個互相關系數序列，為其平均值。通常來說，取n倍的MAD值作為判別地震的閾值（Pengetal，2009），其中n的取值依據連續波形的采樣點個數來選取（譚毅培等，2014a）。按照設定的閾值進行判斷是否為地震事件，即當某一檢測地震事件平均相關系數大于閾值的時候，則判定該事件為遺漏地震。若檢測到微震事件，則根據所有臺站記錄的參考振幅比中位數來確定微震震級（Peng,Zhaoetal,2009；Mengetal.2013）。同時保證盡量多的檢測地震，盡量低的誤檢幾率。圖1微震檢測處理流程Fig1Microquakedetectionprocess1.2影響微震檢測結果的因素濾波范圍、臺站密度、閾值等參數的選取對微小地震的識別有不同程度的影響。地震波形預處理時，為了選取清晰的波形，對地震波形進行帶通濾波。通過時頻分析，選取合適的濾波范圍。一般將濾波范圍設為1-15Hz，因為較寬的濾波頻帶能極大地保留地震記錄的有效信息，更全面地識別出微小地震。一般來說，研究區域內臺站密度越小時，可用的地震資料就越少，信噪比就越低，導致計算得到的互相關系數偏低（宋瀟瀟等，2016），達不到要求的閾值，從而再次遺漏一些地震事件。原則上來說，檢測出的遺漏地震與模板地震之間的距離是沒有限制的；但實際上，其波形間的互相關程度會隨著地震對距離的增大而降低，當然這也取決于地下介質的速度結構（Nakahara，2004；張淼，2015）。目前基于匹配濾波技術進行微震檢測的研究，是從波形相關的角度出發，即當模板波形和連續波形的互相關系數超過設定的閾值，便可識別出遺漏地震。如果需要進行更精細的研究，可以適當提高閾值。2“微震檢測”的應用對于中強震來說，由于噪聲干擾、波形疊加等影響，使得微震信號極其微弱，使得傳統的地震識別方法會遺漏一些中小地震。雖然波形互相關技術已經有較長的歷史，但基于互相關的微震檢測技術的應用才剛剛興起，無論對前震還是余震遺漏地震的研究都可以提高地震目錄的完整性。前震的活動性對于大地震的形成過程、地震預測和災害評估等方面有著重要的應用（Dodgeetal,1996；McGuireetal，2005）。2011年3月11日，日本發生Mw9.0級大地震，震前存在大量的前震現象。自2011年2月13日起，該區域地震活動性增強，在距離主震約45km處，發生了Mw7.3級的前震。Katoetal.（2012）曾對2011年3月11日發生的日本Mw9.0主震的震前進行遺漏地震的檢測，找到了比原地震目錄多四倍多的前震，其結果極大地完善地震目錄，進而來推斷前震的遷移情況。而大量復雜的前震遷移也可以為地震的形成機制和動力學環境提供重要的觀測約束。地震目錄是研究余震序列衰減的基礎資料，其完整性直接影響研究結果的可靠性與科學性。但由于地震波形互相疊加的影響，一些余震難以識別出來，使得測震臺網的常規地震檢測方法會遺漏大量的微震事件，從而影響地震目錄的完整性。譚毅培等（2015）對2014年云南魯甸Ms6.5的余震序列進行檢測，找到了主震后1000秒內比原目錄多1.76倍的余震序列，并分析了余震序列衰減特征，指出了地震目錄完整性的必要性。Peng等（2009）利用微震檢測技術，對2004年ParkfieldMs6.0級地震進行研究，發現該地震沿發震斷層上分布的余震數目要比傳統地震觀測的地震數目高出11倍多。遺漏的地震數量是驚人的，很大程度上影響了地震目錄的完整性，使基于地震目錄的研究的可信度大幅度降低。除了對地震目錄完備性方面的應用，微震檢測技術在其他方面也有廣泛應用，如地顫動中的低頻地震檢測（Shellyetal，2006，2010），核爆的檢測和定位（Zhangetal，2013，2015a），火山活動的檢測（Zhangetal，2015b），礦工救援和礦山開采（Hanafyetal，2009；于正興等，2014；徐順強等，2015）等。3結語地震目錄是研究地震預測、防災、抗震的最基礎資料，其編目是否完整，地震震源參數是否精確，將直接影響地震活動性參數和地震危險性分析評價的結果。（馮建剛等，2012）。所以對于遺漏地震的檢測是十分必要的。同時，這種與波形互相關技術密不可分的“微震檢測”讓地震學的發展更加精確全面。研究表明（譚毅培等，2014a，2014b），遺漏的地震事件在ML0.0-1.0范圍內對地震目錄完整性的改善有明顯的貢獻。但到目前為止，有關微震檢測的研究仍然是經驗性的，難以檢測到地震目錄遺漏的全部地震。同時，臺站密度、濾波頻帶等參數的選取對微震檢測的結果有不同程度的影響。然而隨著數字地震觀測記錄的不斷積累和微震檢測技術的進步，微震檢測應用的領域也將不斷拓展。綜上所述，基于微震檢測技術對地震目錄完備性的研究，完備了我國地震的數據庫，是基礎性的研究工作，也為地震預測、地震監測、災害風險評價等體系提供了必要的數據支撐。參考文獻[1]王海濤,李瑩甄,屠泓為.新疆歷史地震目錄完整性分析[J].內陸地震,2006,20(01):10-17.WANGHai-tao，LIYing-zhen，TUHong-wei.AnalysisonintegrityofXinJianghistoricaearthquake[J].InlandEarthquake,2006,20(01):10-17.[2]PengZ,ZhaoP.Migrationofearlyaftershocksfollowingthe2004Parkfieldearthquake[J].NatureGeoscience,2009,2(12):877-881.[3]LenglinéO,EnescuB,PengZ,etal.Decayandexpansionoftheearlyaftershockactivityfollowingthe2011,Mw9.0Tohokuearthquake[J].GeophysicalResearchLetters,2012,39(18):143-157.[4]PengZ,VidaleJE,HoustonH.Anomalousearlyaftershockdecayrateofthe2004Mw6.0Parkfield,California,earthquake[J].GeophysicalResearchLetters,2006,331(17):L17307.[5]StevensonPR.MicroearthquakesatFlatheadLake,Montana:Astudyusingautomaticearthquakeprocessing[J].BulletinoftheSeismologicalSocietyofAmerica,1976,66(1):61-80.[6]AllenRV.Automaticearthquakerecognitionandtimingfromsingletrace[J].BulletinoftheSeismologicalSocietyofAmerica,1978,68(5):1521-1532.[7]沈萍,鄭治真,劉希強,等.小震的綜合識別研究[J].地震學報,2002,24(02):169-175.SHENPing,ZHENGZhi-zhen,LIUXi-qiangetal.Studyonthemethodforcomprehensivediscriminationofsmallearthquakes[J].ACTASEISMOLOGICASINICA,2002,24(02):169-175.[8]ShellyDR,BerozaGC,IdeS.Non-volcanictremorandlow-frequencyearthquakeswarms[J].Nature,2007,446(7133):305-7.[9]ShellyDR,BerozaGC,IdeS,etal.Low-frequencyearthquakesinShikoku,Japan,andtheirrelationshiptoepisodictremorandslip.[J].Nature,2006,442(7099):188-191.[10]Migratingtremors

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