朝鲜半岛两次核爆的识别

2006年10月9日10点35分和2009年5月25日8点54分朝鲜先后进行了两次核试验,震级分别为ML3.5和ML4.9.利用辽宁数字地震台网和丹东区域台网记录的朝鲜两次核爆的波形事件,采用波形特征对比、多阶小波细节分析以及S波拐角频率计算方法,对核爆进行识别与判定.     

地震与核爆识别的小波包分量比方法

频谱分析法在核爆与地震识别中具有广泛的应用．但是频谱分析方法是稳态方法,即使采用Gabor变换,也因时-频窗口形状不变而分辨串较低．为提高时-频分辨率,本文将小波变换理论用于乌鲁木齐台记录的地震与核爆事件的分析,并提出了识别核爆和天然地震的小波包分量比判据．通过对加拿大黄刀地震台记录的印度地下核爆的分析,进一步验证了小波包分量比判据对核爆和地震的识别具有较高的识别效率．结果表明：对于地震信号,其小波包分量比U03/U1一般都大于1.0,而对于核爆信号,比值U03／U13一般都小于1.0.     

基于小波变换方法的爆破、塌陷和地震信号分析

采用Matlab的小波变换方法,对山西省数字化台网记录的爆破、塌陷与地震信号进行了6层多尺度分解,通过比较、分析,得出爆破、塌陷与地震信号在各层分解后存在一定的差异,该研究为识别非天然地震中的爆破、塌陷提供了有效的方法。     

基于小波包分解及AR模型的单通道地震波信号初至点检测

地震波信号的初至点检测在核爆地震的自动识别中起着重要作用，本文描述了一种单通道地震波信号初至点检测方法，它是基于小波包分解及对大地噪声信号进行统计分析后建立的大地噪声模型——AR模型而提出的. 文中对该方法进行了理论分析及实际地震波信号检验. 研究结果表明，该方法对地震波信号具有很强的自适应能力，能定量确定初至点的位置.     

核爆与地震的区域记录特征分析

<正>检测与识别地下核爆炸,是军控核查中的重要问题之一。在各类识别方法中,地震学方法是最主要的,识别小当量核爆炸的研究,目前已成为核爆识别的重要研究内容之一。2009年5月25日8点54分朝鲜发生了震级ML4.9的核爆事件,采用小波变换分析了该事件及附近地区发生的多个天然地震记录的时频特征,计算了该事件倒谱的特征并与天然地震的倒谱进行了比较,计算了该事件Rg波的波谱并由此估算了这次     

Mallat算法在数字地震信号压缩中的应用

地震台站多、数据采集量大,日产出数据量庞大,研究数字地震信号的压缩方法成为行业热门课题。尝试将Mallat算法应用于数字地震波形数据压缩。选取不同的小波分解函数,对不同类型的数字地震信号进行3—5层的小波分解,将得到的小波系数进行分层硬阈值重构运算,对原始信号和处理信号进行压缩。分析可知,Mallat算法压缩比更高,与原始信号相比,重构信号不失真、能量保留系数高。     

基于物理小波的频谱分解方法及应用研究

在地震资料频谱分解中,采用匹配地震子波的物理小波,依据地震信号的特征,用振幅、能量衰减率、能量延迟时间及地震子波的中心频率等四类参数构造基本小波,把地震信号分解在小波域,高频分量能够得到精细的刻画.本文以物理小波变换为工具, 给出了该变换中的核函数的选择方法,进而提出了基于物理小波变换的频谱成像方法.我们将此方法用于海上某油田河流相储层的描述,并与常规软件中的小波变换频谱成像结果进行了对比, 结果表明,本文提出的方法更能精细地刻画地质事件.     

朝鲜地下核试验的地震学观测

自2006年至2017年,朝鲜民主主义人民共和国在中朝边界地区的试验场进行了6次地下核试验.本文综合报道根据东北亚地区的宽频带数字地震资料利用地震学方法对这六次地下核爆炸的研究.结果表明,朝鲜地下核试验在区域台网产生的地震记录具有典型浅源爆炸的特征.针对上述资料发展了处理核爆数据的方法并据此得出各次朝鲜核爆的地震学参数,包括事件识别、当量测定、以及震中相对定位等.对6次核爆和4次天然地震P/S类型谱振幅比的统计分析表明,2 Hz以上台网平均谱振幅比可以正确地将朝鲜核爆从天然地震中识别出来,从而有效监测在朝鲜半岛进行的当量大于0.5 kt的地下核试验.同时也发现,建立在体波-面波震级比之上的识别方法不适用于朝鲜核试验场.通过建立中朝边界地区基于Lg波的体波震级系统,计算了各次朝鲜核试验的体波震级m_b（Lg）,并由此估计了它们的地震学当量,其值介于0.5 kt至60 kt之间.由于缺少爆炸埋藏深度的数据,上述当量有可能被低估,因而有必要对深度影响做进一步研究.以第一次爆炸的位置为参考震中,利用Pn波相对走时数据和高精度相对定位方法获得了各次核爆在试验场中的精确定位.     

朝鲜2009年和2013年两次核爆的地震学特征对比研究

利用布设在长白山地区临时地震台站接收到的朝鲜核爆的波形资料,对2009年5月25日和2013年2月12日两次朝鲜核试验的地震学特征进行比较.震中距范围从145km到420km.采用P/S型谱比值方法识别朝鲜核爆,通过与2009年3月20日长春地震和2013年1月23日沈阳地震事件的比较,表明在频率大于3 Hz时P/S型谱比值能够有效识别发生在中朝边境地区的地下核试验.选定参考台站,利用区域震相Pg波的振幅谱比值计算朝鲜核爆至各台站路径上的相对衰减.结合介质速度模型,在一定程度上反映了长白山地区衰减情况,为进一步研究长白山地区衰减层析成像提供初始模型.     

联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时

对微地震P波到时的自动拾取是微地震信号分析和数据处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,对微地震信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震信号P波到时的方法。通过对嘉阳煤矿监测的实际微地震数据进行小波变换,用多尺度小波分解的各个尺度单支重构信号构成协方差矩阵,求解不同尺度协方差矩阵的最大特征值和次大特征值求取P波到时定位函数,实现P波到时的自动拾取,取得了满意的结果.     

用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方

为了提取天然地震和爆破或塌方记录波形在震源深度、震源尺度、震源破裂机制、地震波传播途径、地震波衰减等方面的差异特征信息,本对山东数字化台网记录的天然地震和爆破或塌方波形进行了小波多分辨率的能量线性度特征分析,提出了用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方事件．结果表明：在精细结构小波分解信号“能量”线性度方面,天然地震主要集中在-2．0～1．0之间,爆破或塌方主要集中在2．0～3．4之间;在精细结构小波分解信号“能量”最大值对应的小波分解尺度方面,爆破或塌方主要集中在4～5,频段集中在0．7～3．1Hz之间,而天然地震主要集中在1～2,频段集中在6．25～25Hz之间．     

基于能量比的天然地震与人工爆破自动识别算法研究

研究了从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出来的能量比特征在天然地震和人工爆破事件的自动识别中的有效性及适用性。对波形记录进行了4层小波变换,然后对变换得到的小波系数提取能量比特征,最后利用支持向量分类机ν-SVC进行识别效果检验。实验证明,由bior2.2小波包分解后提取出来的能量比特征对天然地震和人工爆破事件的识别效果很好,可用于实际的自动识别系统作为识别判据之一。     

小波分析法在海拉尔地震台前兆数据处理中的应用研究

应用小波变换法可对不同频率成分进行分解的特性,选取db4小波基函数,尺度为1~8阶,对海拉尔地震台前兆资料进行分析研究。结果表明,应用小波变换方法可较容易地识别和剔除气压、场地环境干扰等影响海拉尔地震台伸缩仪观测资料精度的诸多因素,气压和场地环境干扰在小波细节分解d 3~d 6部分异常显著;小波变换法对同震效应的识别、提取和去除具有良好效果,远震在小波细节分解d 3~d 5部分异常显著,近震在小波细节分解d 1~d 3、d 6~d 8部分明显;爆破信号在小波分解d 1~d 8部分中均清晰可见,异常的宽度和幅度变化不大。因此,应用小波分解法能有效识别无法判断的干扰源。     

Decomposition of seismic moment tensors for underground nuclear explosions

Generally the decomposition of a seismic moment tensor is not unique. However, to favorably view the characteristics of a certain seismic source, one must decompose a seismic moment tensor into parts according to assumptions about the properties of the seismic source. Different from natural earthquakes in which the shear dislocation component plays a predominant role in the source process, and the seismic moment tensor can be separated into an isotropic component, a double couple, and a compensated linear vector dipole (CLVD), underground nuclear explosions have three major components in their source process, i.e., the explosion, the tensional spalling, and the tectonic strain release associated with the explosion. In such a situation the conventional moment tensor decomposition for earthquakes is not convenient to estimate the yield of the explosion and to characterize the tectonic strain release. In this paper, an alternative decomposition scheme is proposed to deal with the moment tensor of underground nuclear explosions, which might benefit the approach to study the tectonic strain release induced by underground nuclear detonations.     

华北时变重力场离散小波多尺度分解

On the basis of the absolute and relative gravity observations in North China, spatial dynamic variation of regional gravity fields is obtained. A multi-scale decomposition technique is used to separate anomalies at different depths, and give some explanation to gravity variation at different time space scales. Gravity variation trends in North China are improved. Based on this result and the analysis of wavelet power spectrum, the images of the depth of wavelet approximation and detail are obtained. The results obtained are of scientific significance for the deep understanding of potential seismic risk in North China from gravity variations in different time space scales.     

小波基在GPS-IR反演土壤湿度中优选方法的研究

全球定位系统多径干涉遥感技术(Global Positioning System-Interference Reflection,GPS-IR)是一种基于卫星反射信号的新遥感技术,可实现土壤湿度、雪深、海平面等方面的监测.针对卫星反射信号分离问题,本文利用小波分析对信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)中的卫星反射信号进行分离.小波基的选择直接影响到卫星反射信号分离的效果,本文通过对比低阶多项式、sym10、bior6.8、dmey和coif5这5种方法的实际消趋和反演效果来优选.经实验表明:利用coif5小波基分解6层能够有效提高卫星反射信号的分离精度和信号的分辨率,获取的相对延迟相位与土壤湿度之间的线性关系显著增强.     

Significant release of shear energy of the North Korean nuclear test on February 12, 2013

On February 12, 2013 the Democratic People’s Republic of Korea (DPRK) carried out an announced nuclear test, which was the third after tests conducted in 2006 and 2009. An important task in discriminating a man-made explosion and a natural tectonic earthquake is the analysis of seismic waveforms. To determine the isotropic and non-isotropic characteristics of the detonation source, I invert long-period seismic data for the full seismic moment tensor to match the observed seismic signals by synthetic waveforms based on a 3D Earth model. Here, I show that the inversion of long-period seismic data of the 2013 test reveals a clear explosive (isotropic) component combined with a significant release of shear energy by the double-couple part of the moment tensor. While the isotropic part of the nuclear test in 2009 was similar to that in 2013, the double-couple part was lower by a factor of 0.55 compared to the explosion in 2013. Moreover, the ratio of the isotropic seismic moments of the 2013 and 2009 nuclear tests is 1.4?±?0.1 and lower than published estimations of the yield ratio, which indicates the importance of considering the release of shear energy. The determined orientation of the double-couple fault plane is parallel to the dominating geologic fault structures NNE-SSW to NE-SW, but the calculated normal faulting mechanism does not correspond to the general tectonic strike-slip regime. Thus, explanations for the enhanced release of shear energy might be induced dip-slip motion pre-stressed by the previous test or near source damaging effects due to a changed containment of the nuclear explosion.     

Localization and de-noising seismic signals on SASW measurement by wavelet transform

SASW method is a nondestructive in situ testing method that is used to determine the dynamic properties of soil sites and pavement systems. Phase information and dispersion characteristics of a wave propagating through these systems have a significant role in the processing of recorded data. Inversion of the dispersive phase data provides information on the variation of shear-wave velocity with depth. However, in the case of sanded residual soil, it is not easy to produce the reliable phase spectrum curve. Due to natural noises and other human intervention in surface wave date generation deal with to reliable phase spectrum curve for sanded residual soil turn into the complex issue for geological scientist. In this paper, a time–frequency analysis based on complex Gaussian Derivative wavelet was applied to detect and localize all the events that are not identifiable by conventional signal processing methods. Then, the performance of discrete wavelet transform (DWT) in noise reduction of these recorded seismic signals was evaluated. Furthermore, in particular the influence of the decomposition level choice was investigated on efficiency of this process. This method is developed by various wavelet thresholding techniques which provide many options for controllable de-noising at each level of signal decomposition. Also, it obviates the need for high computation time compare with continuous wavelet transform. According to the results, the proposed method is powerful to visualize the interested spectrum range of seismic signals and to de-noise at low level decomposition.     

基于Daubechies小波分析的南京数字化钻孔形变震前变化特征研究

应用小波分析理论及其时频分析方法,阐述了高低频信息的识别和小波基的选取,并对南京地区2006—2012年数字化应变观测整点值资料进行了小波多分辨率分析。结果表明,六合台体应变小波分解7—9阶是频率最低的部分,异常信号的周期在24—30天左右,持续时间在1—2个月之间,具有明显的短期、临震异常特征;江宁台四分量应变的整点观测值的第9阶小波分解表明,在发生2次地震前,四分量中至少有3个方向的分量出现了明显的异常情况,这种异常周期通常在20—30天左右,其与高淳台的异常周期时间相当,它可能是地震的前兆信号。