广西地震台网数字记录爆破事件典型特征分析

分析了2008—2012年广西地震台网数字爆破事件数字记录波形典型特征,结果表明:广西地区爆破的时间分布具有明显规律性,优势分布在中午与下午,晚上基本上不进行爆破作业,爆破地点固定。广西地震台网记录到的爆破发生在龙滩水库、扶绥昌平、南宁双定的采石场,龙滩水库的爆破震级分布主要在ML0.0~0.9,扶绥昌平、南宁双定的爆破震级分布主要在ML1.0~2.3之间,强度较低。广西地区爆破产生的P波方向呈四象限向上分布,爆破持续时间短、衰减快,S波周期较大且发育好,与天然地震波形存在明显的区别。正确识别爆破事件,对判断地震和爆破信号具有参考价值。     

基于自适应噪声完全集合经验模态分解算法和Hurst指数的地震数据去噪方法

在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）算法与Hurst指数相结合的地震数据去噪方法。首先通过CEEMDAN方法将信号分解为一系列本征模函数（IMF）,然后利用Hurst指数对滤波后的IMF分量进行识别,最后对地震数据IMF分量进行重构,从而实现数据去噪。与传统方法的去噪效果对比表明,本文方法可将低信噪比波形的去噪效果提高32%,将高信噪比波形的去噪效果提高6倍。同时对地磁数据的去噪结果表明,本文方法能够较完整地将地铁噪声从地磁信号波形中滤除。