强震预警中P波到时STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾研究

以云南地区的地震数据为基础,借鉴国内外P波震相自动识别相关研究,提出一套可实时处理P波震相的方法,即STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾法。应用此方法对所选取的云南强震动台网观测记录进行P波自动精确识别,并与人工捡拾方法结果进行对比,确定STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾法的识别精度能满足地震预警快速准确的要求。     

STA/LTA—AIC算法对地震P波震相拾取稳定性影响

选取区域地震台网记录的地震波形数据,使用STA/LTA算法与STA/LTA—AIC算法,进行地震P波震相初至到时自动拾取,对地方震及震中距较大的震相进行P波震相拾取效果分析,发现:STA/LTA算法对于地方震P波震相识别精度较高,与STA/LTA—AIC算法拾取的P波震相初至到时相差不大;震中距变大后,STA/LTA算法对P波拾取位置相对于最佳位置向后延迟,STA/LTA—AIC算法有效矫正了STA/LTA算法拾取位置的延迟问题,与人工拾取位置差别可忽略不计。     

基于小波包和峰度赤池信息量准则的P波震相自动识别方法

基于小波包变换和峰度赤池信息量准则(AIC), 提出了一种新的自动识别P波震相的综合方法, 即小波包-峰度AIC方法． 首先对由加权长短时窗平均比(STA/LTA)法粗略确定的P波到时前后3 s的记录进行小波包三尺度的分解与重构, 分别计算每个尺度重构信号的峰度AIC曲线并将其叠加, 叠加曲线的最小值则为P波震相到时; 然后对原始地震记录进行有限冲激响应自适应滤波以提高信噪比和识别精度; 最后将小波包-峰度AIC方法应用到合成理论地震图及实际地震记录的P波初至自动识别中. 结果表明: 初至清晰度对识别精度的影响比信噪比对其影响更大; 与单独使用加权STA/LTA方法和峰度AIC法相比, 小波包-峰度AIC法具有更强的抗噪能力, 识别精度更高; 当初至清晰时, 小波包-峰度AIC法自动识别与人工识别的P波到时平均绝对差值为(0.077±0.075) s．      

用于地震预警的P波震相到时自动拾取

P波震相的自动拾取可用于地震预警中地震事件判别和地震定位,是实现基于地震台网地震预警的首要条件.针对地震预警中P波震相拾取的特点,本文发展了一套基于长短时平均(STA/LTA)和池赤准则(AIC)算法的多步骤P波自动拾取技术,应用Delaunay三角剖分提出了一种非几何相关的干扰信号剔除方法,并应用福建省数字地震台网记录对方法进行了验证,目前方法已经用到了福建省地震预警试验系统中.     

地震记录的P波自动捡拾

震相到时的精确捡拾是地震定位的关键所在,是进行地震预警的前提.对云南测震台网的观测数据进行P波自动捡拾试验.用基于幅值和频率的P波识别方法和STA/LTA方法捡拾到的P波到时,与人工捡拾的结果比较接近,取得较好的结果;用该方法对云南强震台网的部分强震记录的竖向资料进行P波到时自动识别,也获得了较好的结果.     

地震初至震相自动识别方法研究

地震震相识别是地震记录分析的基础性工作,在地震定位、地下结构、以及地震学研究中有广泛应用。使用最常用的长短时窗能量比(STA/LTA)加自回归方法(AIC)的方式,采用两步法进行初至震相识别,并分析特征函数对能量变化的敏感度,该方法识别的初至震相70%以上都早0.5s以内,能够较好的识别初至震相。     

流动地震台阵观测初至震相的自动检测

震相到时的自动精确检测对实现海量波形数据自动处理有重要意义. 针对流动地震台阵观测,本文综合利用单台Akaike信息准则（AIC）和多台最小二乘互相关方法,发展了震相自动精确检测技术. 检测结果表明,在长短时平均比值方法（STA/LTA）检测地震事件的基础上,利用单台AIC方法,近震初至震相检测精度小于0.3 s;利用多台最小二乘互相关方法,能够可靠地检测高信噪比地震的初至震相到时,当信噪比较低时,能够有效地避免初至震相的错误判别.      

强噪声环境下基于信噪比的地震P波到时自动提取方法

大数据量、强噪声环境给地震P波到时的自动提取带来很大挑战.针对此问题,本文通过构建特殊的特征函数,建立SNR与STA/LTA的内在联系,提出两种基于SNR的地震P波到时自动提取方法,即基于SNR的STA/LTA方法与基于SNR的综合方法.这两种方法分别是运用SNR概念对传统STA/LTA方法和STA/LTA与AIC综合方法的改进.仿真分析结果表明:对于弱噪声环境(10dB)和一般噪声环境(6dB),本文方法较传统STA/LTA方法对地震P波到时提取的准确度更高;而对于强噪声环境(3dB),本文方法仍能准确提取地震P波到时,而传统STA/LTA方法则出现了较大的误判率(10%)与漏判率(65%).本文方法为STA/LTA赋予了明确的物理意义,使其阈值的选取建立在严密的数学推导之上.另外,本文方法在进行地震P波到时自动提取的同时,兼具数据预处理功能,无需额外的基线校正或高通滤波,因而具有较好的实时性.     

利用标准时频变换方法在强噪声环境下无偏拾取地震P波、S波到时

地震P波、S波到时是精确分析地震水平位置、深度与速度结构等的重要参数,如何准确拾取P波和S波到时是地震学的一项重要的基础工作.大数据量与强噪声环境给地震到时的自动拾取带来了很大挑战.在频率域中可将信号与噪声分离,但会造成震相的偏移.针对上述问题,本文在STA/LTA、AIC方法的基础上,引入了标准时频变换(Normal...     

P波自动识别算法及其在四川地震台网中的应用

采用了三种P波自动识别算法对四川地区单台记录的单个地震事件和连续波形进行了测试,结果表明:(1)STA/LTA算法简单高效,无论单个地震事件还是连续波形都能对P波到时有较好的识别效果,但需要挑选时窗长度及阈值以权衡虚报率和漏报率;(2)MER和AIC算法对单个地震P波到时识别精度高,但无法从连续波形中识别单个地震事件;(3)无论哪种方法都无法做到不经过任何其他处理而直接从单一算法中获得准确的S波到时数据;(4)利用多台P波震相的自动识别数据,完全可以实现地震的自动定位。     

长周期地震动强度指标与SDOF体系残余变形相关性分析

为分析两类长周期地震动作用下如何选取合理的强度指标作为结构抗震设计的输入,从2011年东日本9.0级地震、2003年十胜冲8.0级地震和2016年熊本7.3级地震数据库中选取90条可靠的远场长周期地震动。从1994年美国北岭6.7级地震和1999年台湾集集7.6级地震数据库中选取60条近场长周期地震动,以SDOF体系为研究对象,讨论了阻尼比、屈服刚度折减系数和强度折减系数对残余变形与18个地震动强度指标的相关系数的影响,对比分析了两类长周期地震作用下相关系数之间的异同。研究结果表明:在考虑近场长周期地震动作用时,建议应根据结构周期的大小来选择合适的强度指标作为地震动的输入。远场长周期地震动作用下,以PGA、PGV和PGD为代表的强度指标与残余变形的相关程度均较高,PGV稳定性略好于PGA和PGD,建议PGV作为地震动输入的控制指标。残余变形相关系数受阻尼比、屈服刚度折减系数以及强度折减系数影响不大。     

云南漾濞6.4级地震木构架房屋震害调查与分析

地震灾害现场调查是研究结构破坏机理的科学可靠的方法之一。本文通过对云南漾濞6.4级地震中木构架房屋震害现象调查与分析,结合芦山地震中穿斗木结构的震害特征对比研究,给出了木构架房屋的抗震能力介于穿斗木结构与土木结构之间的初步结论,同时指出建造时间是木构架房屋抗震能力评估时需考虑的重要影响因素。针对漾濞县苍山西镇花椒园村背阴坡小组某夯土墙-木构架房屋倒塌的原因进行了分析,得出该房屋存在结构层间刚度不均匀、榫槽处柱截面削弱以及榫卯节点整体性差等抗震薄弱环节,导致在强地面运动的作用下发生了柱榫槽处折断和部分榫头脱落的整体倒塌震害现象。本文基于对倒塌木构架房屋的震害机理研究和抗震薄弱环节识别,可为木结构房屋抗震加固和震后修复提供参考依据。     

水库诱发地震机制与抗震设防

本文探讨了水库诱发震的机制、水库诱发地震动的特征以及设计地震动的选择，提出了诱发地震设计烈度确定方法和地震反应分析方法的选定原则。     

福建仙游ML5.0级地震波形分析

2013年9月4日,福建仙游发生ML5.0级地震,这是福建数字地震台网建成以来记录到的该区域最大地震.本文就此次地震的记录波形进行分析,结果表明：仙游ML5.0级地震的震相出现规律符合一般近震记录特征;在波形中分析出sPn震相,并据此测定地震的震源深度为11.1 km,与Hyposat方法测定结果一致;用初至首波估算出震区的地壳厚度约为25.2 km.     

高阶统计量及AIC方法在区域地震事件和直达P波初动识别中的应用

利用高阶统计量（偏斜度和峰度）与赤池信息量准则（简称AIC）相结合,进行区域地震事件实时检测和P波初至精细识别的新方法研究,通过处理山东地震台网记录的地震波资料,结果表明：应用高阶统计量（偏斜度和峰度,尤其是峰度）能够有效识别地震事件,降低地震事件的错误报警率和漏报率;与人工识别震相到时结果相比,根据Ske-AIC、Kur-AIC震相自动识别方法得到的震相到时的平均绝对值误差小.     

云南漾濞6.4级地震公共建筑的震害特征

2021年5月21日云南漾濞发生6.4级地震,成为继2014年6.5级鲁甸地震和6.6级景谷地震之后云南省内时隔7年的又一次震级大于6级的破坏性地震。漾濞地震虽然与鲁甸地震在震级、震源深度和震源机制等方面均较相似,但漾濞地震震中附近的地面运动强度远不及鲁甸地震,且漾濞县的抗震设防烈度远高于鲁甸;相应地,漾濞地震对抗震设防建筑造成的破坏也远轻于后者。本文首先通过比较这三次地震震中附近的强震记录的反应谱,并结合公共建筑的震后应急评估结果,说明漾濞地震和鲁甸地震中公共建筑破坏程度的显著差异。进而以位于漾濞县城的两栋钢筋混凝土公共建筑为例,介绍此次地震中砌体填充墙和吊顶等典型非结构构件的震害。     

Reliability of the automatic procedures for locating earthquakes in southwestern Alps and northern Apennines (Italy)

Reliable automatic procedure for locating earthquake in quasi-real time is strongly needed for seismic warning system, earthquake preparedness, and producing shaking maps. The reliability of an automatic location algorithm is influenced by several factors such as errors in picking seismic phases, network geometry, and velocity model uncertainties. The main purpose of this work is to investigate the performances of different automatic procedures to choose the most suitable one to be applied for the quasi-real-time earthquake locations in northwestern Italy. The reliability of two automatic-picking algorithms (one based on the Characteristic Function (CF) analysis, CF picker, and the other one based on the Akaike’s information criterion (AIC), AIC picker) and two location methods (“Hypoellipse” and “NonLinLoc” codes) is analysed by comparing the automatically determined hypocentral coordinates with reference ones. Reference locations are computed by the “Hypoellipse” code considering manually revised data and tested using quarry blasts. The comparison is made on a dataset composed by 575 seismic events for the period 2000–2007 as recorded by the Regional Seismic network of Northwestern Italy. For P phases, similar results, in terms of both amount of detected picks and magnitude of travel time differences with respect to manual picks, are obtained applying the AIC and the CF picker; on the contrary, for S phases, the AIC picker seems to provide a significant greater number of readings than the CF picker. Furthermore, the “NonLinLoc” software (applied to a 3D velocity model) is proved to be more reliable than the “Hypoellipse” code (applied to layered 1D velocity models), leading to more reliable automatic locations also when outliers (wrong picks) are present.     

Comparison of strong-motion records and damage implications between the 2014 Yunnan M_S6.5 Ludian earthquake and M_S6.6 Jinggu earthquake

Serial destructive earthquakes have caused heavy casualties and economic losses to the city in southwestern of China. The Ludian M_s 6.5 earthquake and the Jinggu M_s6.6 earthquake occurred in Yunnan province in 2014. There is a question of why the two events with almost the same level of magnitude caused differences in earthquake damage. To understand the uniqueness of the phenomenon,this paper focuses on the characteristics of the ground motions and post-earthquake field investigation for the two events.Firstly, we present an overview of the residuals between the Ludian earthquake and the Jinggu earthquake based on the YW06 Ground Motion Prediction Equation(GMPE), and explain the unusual destructiveness of the strong ground motion. Then we analyze the ground motion recordings at selected typical station, based on the strong motion parameters: equivalent predominant frequency and Arias intensity. The result exhibits a good agreement with the Chinese seismic intensity scale. This study would be helpful to gain a better knowledge of the characteristics and variability of ground motions for M_S6 class earthquakes in China and to understand the implications to future earthquakes with similar focal mechanism and local condition.     

2013年甘肃岷县MS6.6地震区域地震波传播模拟与地面运动特征研究

2013年7月22日,甘肃省定西市岷县发生M_S6.6地震,造成了严重的人员伤亡和经济损失.地震发生于青藏高原东北部边缘与甘肃东南部地区的交界处,是该区域一百多年以来发生的最大地震.分析本次地震观测数据显示,岷县M_S6.6地震产生的地震地面运动呈现出明显的区域变化特征.为了研究这种区域变化特征,本文使用全球CRUST1.0和SRTM30模型数据建立了甘肃岷县及周边地区的地下三维传播介质模型,使用并行的三维有限差分方法进行了岷县地震的区域地震波传播模拟,并与研究区内数字地震台网记录的地震观测资料进行对比.通过分析地面运动的峰值速度和持续时间的区域分布特征,发现：在青藏高原东北部边缘,较大的地形起伏对地面运动的峰值速度分布起主要影响作用;在青藏高原外围地区,地形起伏较小,而沉积层主要影响地面运动的峰值速度和持续时间,从而导致了明显的盆地效应,如地面运动的振幅放大和持续时间加长.因此,研究区剧烈的地形起伏和表层沉积层是影响地面运动的重要因素.     

非平稳人造地震动反应谱拟合的震记录应用研究

利用天然地震记录数据提取其非平稳相位数据的方法、论证人造地震动方法的可行性和合理性,并以呼和浩特市基岩场地非平稳人造地震动预测拟合应用为例,进行人造地震动反应谱拟合.本研究方法明显加强地震监测数字化记录与结构地震动输入预测模拟的密切联系,使地震动预测因充分利用近场地震观测资料而得到质的飞跃.