子波相位不准对反演结果的影响(英文)

本文重点讨论在振幅谱估计准确的情况下,采用不同相位谱子波作为实际估计子波进行线性最小二乘反演,并对结果进行分析。除子波相位外,所有其它影响反演结果的因素均忽略。稀疏反射系数模型(块状波阻抗模型)反演结果表明:(1)使用不同相位谱子波进行反演,其反演结果合成的记录与原始记录都非常匹配,但反演的反射系数和声波阻抗结果与真实模型有差异;(2)反演结果的可靠程度主要与不同相位子波z变换的根的分布有关,当估计子波与真实子波Z变换的根的分布仅在单位圆附近有差异时,反演的反射系数和声波阻抗与真实模型很接近;(3)尽管反演前后地震记录都匹配了,并且评价反演结果好坏的柯西准则或改进柯西准则(反演参数没有进行自适应处理)已经达到了最优(最小),但反演结果与真实模型仍存在较大差异。最后,针对子波相位估计不准可能导致反演效果较差这个问题,我们提出采用求L1范数、丰度、变分、柯西准则(反演参数进行了自适应处理)或/和改进柯西准则(反演参数进行了自适应处理)的最优值或次优值作为评价准则的一种解决办法,理论上得到了好的效果。     

一种ARMA模型地震子波提取方法研究

在地震子波因果、混合相位的假设下,本文突破突破滑动平均(MA)型假设的地震子波提取技术,提出一种阶数吝啬的自回归滑动平均(ARMA)模型对地震子波进行参数化准确建模的方法.针对地震子波ARMA模型定阶困难,超定阶容易造成计算量大、运算速度慢,欠定阶不能满足精确子波的要求,本文采用基于自相关函数的奇异值分解(SVD)法确定AR模型阶数,同时将信息量准则法与高阶累积量法相结合,提出了一种新的MA模型定阶法.数值仿真和实际地震数据处理结果表明,本文所用方法可以有效地压制加性高斯色噪声,信息量准则法可有效提高MA定阶的准确率,在保证子波精度的同时尽可能降低模型阶数,实现运算高效率.     

子波相位不准对叠前波形反演的影响（英文）

子波是影响反演结果的关键因素之一。不正确的子波相位会改变目标函数的形态,导致反演结果收敛不到真实的位置,最终引起解释结果发生偏差甚至错误。基于两个简单模型,在忽略所有其它影响因素前提下,本文研究了子波依赖于频率的相位变化对叠前波形反演的影响,并对反演误差进行量化分析。实验结果表明,即使给定子波与真实子波有较高的相似性,依赖于频率的子波相位误差仍可能导致反演结果严重偏离真解。对给定子波进行常相位旋转可以在一定程度上提高反演结果的精度,但却无法完全校正子波相位不准的影响。而且子波相位不准为反演引人的是系统误差而非随机误差,很难采用统计性方法予以消除,从根本上限制了叠前反演的精度。     

基于高阶累积量ARMA模型线性非线性结合的地震子波提取方法研究

在地震子波非因果、混合相位的假设下,本文应用自回归滑动平均(ARMA)模型对地震子波进行参数化建模,并提出利用线性(矩阵方程法)和非线性(ARMA拟合方法)相结合的参数估计方式对该模型进行参数估计.在利用矩阵方程法确定模型参数范围的基础上,利用累积量拟合法精确估计参数.理论分析和仿真结果表明,该方式有较好的适应性：一方面提高了子波估计精度,避免单独使用矩阵方程法在短数据地震记录情况下可能带来的估计误差;另一方面提高了子波提取运算效率,降低了ARMA模型拟合方法参数范围确定的复杂性,避免了单纯使用滑动平均（MA）模型拟合法估计过多参数所导致的运算规模过大问题.初步应用结果表明该方法是有效可行的.     

差分自回归滑动平均模型对应变能释放序列的预测应用

将一定范围内的地震活动视为随机时间序列,则可以用线性回归的方法对未来的地震活动情况进行预测（Vere-Jones,1995）。在地震活动的研究中常采用白回归模型。     

基于PPAR模型视二维地震时间序列预测的初步研究

PP投影寻踪是一种长于分析非正态、非线性的高维数据的新统计方法,它通过投影降维,客观地寻找反映高维数据结构特征的投影方向,从而解决“维数祸根”和高维数据间的非正态、非线性问题。将PP理论和时间序列分析中的自回归(AR(K))模型结合起来,建立投影寻踪自回归预测模型(PPAR)。尝试实现地震震级和时间的视二维预测,即在固定研究区里。实现震级和时间二要素的预测,进而建立视二维地震时间序列的投影寻踪自回归模型。研究中首先选取北天山地区作为实验区,模型的回归拟合和外符检验效果较理想,可实现视二维预测目标。考虑到实际预测意义。即中强地震的预测,又以天山地区为研究区。令其震级序列的震级阈值分别为5．0和5．5,分别以未删除余震和删除余震的序列建立模型。对比分析表明,后所建立的模型要优于前的模型。特别是对时间间隔序列的预测。两外符检验的合格率均较高,故认为对于震级和时间二要素的预测是有一定实效的。     

基于ETAS模型对青海地区余震预测效能评估的研究

为系统评估青海地区余震短期发生率的预测效能,以及构建适合地震活动特点的余震早期预测策略和预测指标体系,利用国际上当前较为前沿的时间序列ETAS模型和"瘦化算法"对青海地区2009年以来的8个地震的早期余震序列参数进行拟合,并利用N-test检验方法对预测结果进行回溯性的效能评估。研究表明:ETAS模型和"瘦化算法"对青海地区的余震发生率具有很好的预测能力,建议采用3天的预测时间窗,且对序列早期阶段进行应用,或可取得"最佳"的预测效果。     

用接收函数建立区域模型的震源机制反演及其在芦山地震序列研究中的应用

本文提出并试验了一种基于接收函数建立区域模型进行震源机制反演的方法.选取四川地震台网记录的M≥3且信噪比高的近震波形资料,反演得到了芦山地震序列中74个地震的震源机制.通过对震源深度和震源机制的综合分析,探讨了芦山地震的发震构造和区域应力场状态.采用接收函数方法反演获取了26个台站下方的S波速度结构,对不同区域的台站反演结果进行叠加平均,以此区域平均S波速度作为本文震源机制反演使用的区域模型的S波速度;区域模型的P波速度由经验公式给出.反演稳定性测试表明,使用不同模型或对原始波形记录加入随机噪声的反演结果与原始反演相比,震源深度最大误差为1 km,断层面各参数误差水平也很低,且显示的发震类型是一致的,其中随机噪声带来的误差小于模型带来的误差.主震反演得到的震源机制解为:震源深度17 km,矩震级6.47;节面Ⅰ走向213°,倾角51°,滑动角98°;节面Ⅱ走向20°,倾角40°,滑动角80°;显示芦山主震可视为纯逆冲型地震,发震构造可能是某个具有较大倾角的逆冲断层,而不是低缓的推覆构造的基底滑脱面.同时本文反演获取的73个M≥3余震的震源机制绝大多数也显示了类似的发震类型,逆冲型地震为67个,占92%,具有绝对优势;走滑型地震为5个,正断型地震为1个.其中5个走滑型地震中的4个均分布在震源区的东北端.整个芦山地震序列深度集中在12~20 km,且沿震源区短轴的余震深度剖面有自西向东呈逐步变浅的趋势,呈现清晰的铲形断面结构,结合本地地质构造,可以推断芦山地震序列主要发生在龙门山前山断裂以东的逆冲推覆体内的一个隐伏断裂上.P轴方位角优势方位与区域应力场及汶川震源区南段的相一致,表明芦山序列地震活动主要受区域应力场控制,且汶川震后该区应该不存在应力场变化.P轴仰角随深度分布则显示了孕震层在浅部为脆性上地壳,而深部已经进入了中地壳低速层.断层面的几何形态简单,倾角均值在不同深度保持稳定在55°左右,与主震倾角接近,这与汶川震源区南段的研究结果明显不同,揭示了龙门山断裂带南段与此次芦山发震断裂在断层面几何形态上的明显差异.