宁夏陶乐、灵武井下地震观测站背景噪声分析

地震台站背景噪声是影响地震观测质量的主要因素之一,分析背景噪声随频率的分布对于地震观测具有重要意义。通过宁夏陶乐、灵武井下地震观测站地表背景噪声记录,对比分析二者原始地动波形差异及其频谱特征,计算观测站背景噪声功率谱密度PSD值及三分向1—20 Hz各倍频程带宽平均噪声RMS值,分析井下与地表背景噪声PSD值、RMS值差异及变化特征。结果表明,同一观测站,井下地震计平均噪声RMS值比地表小10倍左右;对比分析陶乐、灵武井下地震观测站地表平均噪声RMS值,二者相差不大,但对比井下平均噪声RMS值发现,灵武井下地震观测站平均噪声RMS值较大。     

鹤岗地震台背景噪声分析

选取2015年和2019年在1月1日00时、06时、12时3个时段的数字地震资料,对鹤岗地震台进行台基地动噪声分析,确定台站的观测动态范围、地噪声功率谱密度及地动噪声RMS值,分析台站观测能力,找出影响观测的各种干扰因素。通过对该台站背景噪声的分析,有利于提高地震台站观测质量,为研究区域地震背景噪声积累数据。     

浙江临安地震台阵勘选测试与背景噪声水平分析

在大中城市周边建设地震台阵,可解决城市内地震监测台站建设不便和背景噪声高等问题,增强人口密集区的地震监测能力。杭州湾地区沉积层较厚,建设基岩地震台站不够现实,为适应长三角区域的一体化发展,增强该区地震和非天然地震的监测能力,在浙江临安建设地震台阵。使用GL-PS60一体化宽频带地震计进行测点勘选工作,利用Welch平均周期法,对9个子台进行背景噪声功率谱估计。结果发现,背景噪声功率谱相关性较好,且与全球噪声模型一致性较好。在台阵勘选过程中,于2017年4月12日和13日分别记录到临安4.2级地震及菲律宾远震事件,波形清晰,表明初选台址效果较好,符合地震台阵建设要求。     

基于噪声概率密度函数的地震计观测性能对比

在记录波形一致性分析的基础上,对比不同仪器的噪声概率密度函数的分布形态和中值曲线,以及不同频率处的概率密度分布,得出仪器的实际观测性能差别,其与仪器特性及传递函数的差别相一致。利用对比噪声概率密度函数的方法可以定量地、直观地给出不同仪器观测性能差别,更为细致地了解不同地震计的差别,对观测资料作出合理的评估。      

巴里坤测震台背景噪声分析

选取2017—2021年巴里坤测震台数字观测资料,对近2 000 h波形数据,运用Welch平均周期法,计算得到该台台基背景噪声与噪声功率谱密度（PSD）及1—20 Hz地动噪声均方根值（RMS）。通过数据对比分析,认为2018—2020年,受G7、G575高速公路施工、人为干扰等影响,巴里坤测震台台基噪声水平不断升高,2019年噪声值达到最大。同时,对比巴里坤测震台在高速公路通行前后的背景噪声可知,2021年日、夜噪声差值高于2017年,且夏季高于冬季。     

江苏地区同频带井下地震计地震监测能力对比

为了解江苏地区测震台站宽频带井下地震计监测能力,选取10个代表性台站配备的EDAS-24GN数采+GL-S60B地震计系统记录进行对比分析。以震相记录幅值与背景噪声均方根比值为标准,根据近震震级公式,用量规函数反推单台控制距离,计算同频带井下地震计理论地震监测能力,采用相同标准,根据震相幅值记录,得到实际地震监测能力,并绘制震中分布图相互验证,分析各井下地震计地震监测能力差异。结果显示:①井下地震计安装方式。落底安装的地震计监测能力整体优于卡壁安装;②台基条件。与破碎非固态层相比,构造越完整,地震监测能力越高。     

山西数字遥测地震台网十五勘选子台台址地动噪声分析

对山西数字遥测台网“十五”勘选的19个子台台址背景噪声进行分析和计算,得出了各台址背景噪声地动速度均方根值(RMS值)、有效测量动态范围、噪声信号功率谱。结果表明,各台址背景噪声水平符合数字地震观测技术规范要求。     

背景噪声中地震信号的可识别判据及量化验算

背景噪声与地震信号的强度或周期差异决定地震震相是否可从视觉上有效识别.为寻找平稳背景噪声中地震信号的视觉可识别判据,研究能反映两者频率差异及强度差异的参量用于上述两种信号对比,得到背景噪声中地震信号视觉可识别条件的量化判据,并用实际观测资料及仿真数据进行验证.在此基础上,针对功率谱计算过程中的校正环节进行讨论,利用Albuquerque实验室给出的测试实例阐明USGS标准中功率谱计算的规范步骤及细节.     

若羌测震台背景噪声分析

若羌测震台属国家测震台,为了评估该台站背景噪声水平,采用Welch平均周期法,对2009—2019年共11年近5000条小时波形数据进行功率谱计算,分析异常噪声特征.同时,绘制该台站11年无断记数据概率密度函数图,分析整体噪声水平.分析发现:①若羌测震台受持续增加的人类活动影响,背景噪声水平不断升高;②受气压影响,水平...     

乌加河地震台、乌力吉地震台台基噪声特征对比分析

利用2020年5月1—7日乌加河地震台、乌力吉地震台波形数据,应用噪声功率谱概率密度(PDF)方法,计算2个台站的台基噪声,分析了2种观察环境下的台基噪声特征及影响因素。结果显示,在小于0.1 Hz频段乌力吉地震台台基噪声值明显大于乌加河地震台,说明地震计在小于0.1 Hz 频段受环境温度影响的特征较显著;在大于1 Hz频段2个台站台基噪声值均有台阶性升高频段,这是由在该频段台基噪声受人为活动影响所致。     

阜新矿震台网子台地动噪声分析

通过对辽宁省阜新矿业集团数字矿震监测台网4个子台台址背景噪声进行分析和计算,得出了各子台台址背景噪声功率谱密度曲线、噪声地动速度均方根值（RMS值）、有效测量动态范围。结果表明,各个子台的台址环境和观测仪器的性能良好,背景噪声水平符合中国地震局数字地震观测技术规范要求。     

安徽数字测震台网新参评台站背景噪声分析

计算并分析安徽数字测震台网9个新参评台站数字化记录背景噪声,得到各台址背景噪声均方根RMS值、有效测量动态范围、噪声功率概率密度谱,按照地噪声水平规定,对各台进行台基噪声分类,数据表明,9个新参评台站有4个Ⅰ类台址、5个Ⅱ类台址。对于9个新参评台站噪声功率概率密度谱及各频点噪声干扰源,分析认为,大多数台站在频率10 Hz附近存在2组概率较高的背景噪声,与白天和夜晚的不同噪声水平相对应。     

向家坝数字遥测地震台网的台基地噪声分析

目前,国内大多数地噪声功率谱计算程序得到的都是加速度坐标系下的结果,且最高计算频率仅为20 Hz,而我国数字地震观测普遍使用速度平坦型特性,从计算上来考虑,使用速度坐标系绘制地噪声功率谱曲线更直观.另外,由于水库诱发地震观测将其频带上限扩展至40 Hz,台址地噪声分析频带也需要作相应的扩展.本文作者在向家坝数字遥测地震台网台址勘选数据的分析处理中,结合水库诱发地震监测的需要,编写了地动速度功率谱密度计算程序,计算出了勘选台站的功率谱密度及1/3倍频程1～40 Hz带宽的均方根值.     

黑龙江省地震科学台阵背景噪声特征分析

2019年黑龙江省完成"一带一路"地震科学台阵项目中台址勘选工作,基于科学台阵中136个台址的地面运动噪声数据,通过计算不同频段范围内背景噪声记录的加速度功率谱密度,研究不同环境噪声下科学台阵记录数据的地噪声特征及其台基响应。结果表明：黑龙江西北和东南部地区地面运动噪声水平低,观测环境较好;中部和东北部地区噪声水平较高,大庆地区尤为严重。勘选结果真实反映了黑龙江区域内的背景噪声分布,使我们对本区域地噪声水平和干扰因素有了新的认识。     

Statistical analysis of background noise in seismic prospecting

From a conventional viewpoint, seismic‐prospecting background noise is usually regarded as the product of a stationary and Gaussian stochastic process. In this paper, we use statistical methods to investigate the properties of the land‐seismic‐prospecting background noise on stationarity, Gaussianity, power spectral density, and spatial correlation. We use and analyse the passive noise records collected by receiver arrays at different typical geological environments (desert, steppe, and mountainous regions). Differences exist in the statistical properties of the background noise from different geological environments, but we still find some common characteristics. It is shown that the background noise is not strictly stationary and has different stationary properties over different timescales. Most of the noise records appear to be a Gaussian process when examined over a period of about 20 s but are found to be non‐Gaussian when examined over shorter periods of about 1 s. The background noise is a kind of colored noise, and its energy mainly concentrates in the low‐frequency bands. We also find that the spatial correlation of the background noise is weak. The results of this paper provide a scientific understanding about the properties of seismic‐prospecting background noise.