曹妃甸地震台网天然地震与爆破波形记录特征

统计曹妃甸地震台网成立以来记录的地震波形资料,对比天然地震和化学爆炸、矿爆的波形,发现天然地震与爆破震相特征在P波初动、周期、波形衰减及振幅等方面有很大不同,并对波形进行频谱分析,进一步识别天然地震及爆破。     

福建地区人工爆破与天然地震的判定

利用福建地震台网的人工爆破与天然地震的数字记录,采用波形对比法,分析发生在同一地区的爆破与地震波形特征.结果发现,爆破与地震在震相、P波初动符号分布、振幅比As/Ap等方面具有不同特征,据此得出爆破识别的有效判据,并对一次疑爆事件进行有效检验,为今后爆破的识别提供依据.     

乌鲁木齐附近地区小爆破识别判据的研究

采用新疆乌鲁木齐地区多个地震台的位移仪及速度仪记录，探讨了人工小爆破记录与天然地震记录的差异及其识别判据。结果发现，爆破记录与地震记录在震相、P波垂直向初动符号分布、振幅衰减、振幅比As^-/Ap^-等方面具有不同的特征，据此我们制定出了识别爆破的单项判据和综合判据。     

宁波皎口地震的记录波形特征研究

最近两年，皎口地震的频度和强度都已达到了本世纪以来宁波市乃至浙江省的最高水平。本文选择了宁波台记录该地区地震的部分典型图形进行了研究。通过分析计算对皎口地震的记录波形特征有了几点初步认识：（１）初动符号随时间具有优势分布特征；（２）振幅比变化范围大，显示该地区震源错动方式是紊乱的；（３）记录波形的震相较简单；（４）初动位移量ＡＮ＜ＡＥ＜ＡＵ；（５）最在振幅波形偏向无规律；（６）ＳＭ波周期０．２ｓ左     

重庆数字地震记录人工爆破波形特征

分析了2016年1月至6月重庆地震台网数字记录的巫山机场人工爆破波形资料,认为爆破事件的时空强具有明显规律性,其P波初动震相、A_S/A_P振幅比、频率谱等特征与天然地震具有明显区别,为正确识别重庆地区人工爆破和天然地震具有参考价值。     

河南平顶山平煤矿区天然地震和人工爆破的波形特征及识别判据

基于河南测震台网记录的平顶山平煤矿区及周边发生的天然地震和人工爆破资料,按照直观、可快速识别的要求,选用发震时刻、P波初动方向、振幅比、振幅与尾波持续时间比等方法,对该地区天然地震和人工爆破进行对比分析。结果表明,P波与S波最大振幅之比（Pm/Sm）是识别该地区地震类型的最有效判据;P波初动振幅与S波最大振幅之比（Pc/Sm）和S波最大振幅与尾波持续时间之比（Sm/T）2种方法可以作为辅助判据,以提高识别地震类型的准确性。     

皎口与横溪地震波形特征分析与应用

通过对宁波地震台记录的横溪地震和皎口地震波形特征的对比分析,发现它们到宁波台的震中距基本相同。震相都较简单,记录波形衰减较快。不同点有：初动方向不同,ＡＰ／Ａｓ比值不同,ＳＭ波周期不同,利用这些不同的特征,对部分初动不清楚的小震定位判断,结果与宏观调查基本一致。     

昭通巡龙测震台强夯土事件与微震波形特征分析

通过对比分析昭通巡龙测震台记录的重型地面平整机施工事件和微震记录的波形特征差异，认为：强夯土事件释放能量当量相当于M_L0.6～1.4级地震，P波初动向下、能量衰减快、波形持续时间短，P/S振幅小于天然地震，两者记录的频谱特征差异较大；微震震相明显，强夯土事件震相不明显。通过分析强夯土事件与微震波形特征差异，可以为非天然地震和天然地震分类识别提供依据。     

广东地区地震与爆破事件识别方法研究

基于广东省数字遥测地震台网的天然地震动记录与人工爆破记录资料,采用直观快速识别的时域多指标对比分析方法,选取事件发震时间、波形震相特征、P波初动方向、P波和S波振幅比等多个时域判据,对广东省的天然地震和人工爆破事件进行识别和对比分析。结果表明,P波最大振幅与S波最大振幅的比值是识别天然地震和人工爆破较为有效的特征参数,P波初动方向可作为辅助识别依据。研究结果可为省地震台网天然地震和人工爆破事件的识别工作提供参考依据。     

山西洪洞ML5.0地震前后地震波参数的异常特征

采用山西数字遥测地震台网的数字化地震波形资料,研究了山西洪洞地震前后P波初动符号、初动半周期、振幅比、S波衰减率、尾波持续时间比等地震波参数的异常特征,得出了地震前,小震P波初动符号一致性增强,初动半周期存在低值—波动—发震或低值—发震的时序演化过程等结论。     

琼北确定性人工爆破与天然地震识别判据

对琼北地区确定性井下人工爆破和天然地震事件波形特征进行梳理,分析人工爆破与天然地震波不同判据特征。结果表明:P波初动方向、振幅比是识别人工爆破和天然地震的2个主要判据;尾波持续时间、S波最大振幅与持续时间比可作为识别人工爆破和天然地震的一般判据;发震时间可根据事件的强度、规律性,并结合其他判据,仅作为识别过程中的参考因素。     

识别天然地震和人工爆破的判据选择

从快速识别事件性质的要求出发,分析了天然地震和人工爆破的发震时间,P波初动方向,P波、S波振幅比值,P波、S波最大振幅与尾波持续时间比值等判据,得到P波初动方向和P最大振幅与S最大振幅比值是识别爆破和地震的两个有效判据,为研制“识别天然地震和人工爆破的分类决策支持系统”提供了应用依据.     

首都圈地区爆破、矿塌和天然地震的识别研究

选取首都圈地区2008年8月——2009年9月ML在2.0——2.2范围内的爆破、矿塌和天然地震数据资料,从时间域和频率域进行分析对比,总结出识别爆破、矿塌和天然地震的依据．在时域方面,爆破的初动方向向上,矿塌向下,天然地震的初动方向依赖于台站的分布情况;爆破和矿塌的面波比较发育;天然地震的S波与P波最大振幅比(AS/AP)大于爆破和矿塌,同时,爆破和矿塌的能量衰减比天然地震快．在频域方面,高频成分的能量衰减快于低频;天然地震的拐角频率较高,爆破次之,矿塌的最小;在震中距200 km范围内,爆破的顶峰频率主要分布在5——7 Hz,矿塌分布在2——4 Hz,天然地震的顶峰频率较大,在10——18 Hz范围内.另外,天然地震的频率域较宽,其次为爆破、矿塌．      

用决策方法识别地震和爆破

在矩阵决策方法的基础上,建立了识别地震与爆破的矩阵决策算法（MDA）．着眼于快速识别,研究了5个判据. 其中初动方向和振幅比判据的效果较好．用MDA算法对北京附近62个事件进行了识别和检验得到:用5个判据C检验的正确识别率达到97%, U检验也达到93%,识别效果较好;依次从5个判据中任选4个判据作决策识别和检验, 10个结果中有7个的正确识别率在93.3%以上.结果表明,本文建立的MDA算法和所选的特征能有效地识别地震与爆破,可应用于两者的快速识别．      

振幅衰减特性在地震与爆破识别中的应用

基于小震级地震与爆破事件,从快速识别要求出发,分析了P波初动振幅AI和P波最大振幅AP分别与S波最大振幅AS的幅值比判据及其对事件的识别能力．考虑到传播路径对地震与爆破各振幅的影响,选用合理的振幅随距离衰减公式,分别研究了P波、 S波各振幅随震中距的衰减特征,结果显示爆破振幅衰减比地震快; 在100 km处进行衰减校正后重新计算P波与S波幅值比,得到经过衰减校正后的幅值比AI/AS正确识别率从84%提高到98%,AP/AS正确识别率从92%提高到100%,表明经衰减校正后的幅值比判据可以更好地应用于小震级地震与爆破的识别中．     

Features of different types of seismic events in China’s Capital Region

Seismic records produced by different seismic sources vary. In this study, we compared the waveform records and time-frequency characteristics of tectonic earthquakes, artificial explosions, and mine collapses in China’s Capital Region. The results show that tectonic earthquakes are characterized by stronger S-wave energy than P-wave energy, obvious high-frequency components, and wide frequency bands of P and S waves. Artificial explosions are characterized by greater P-wave amplitude than S-wave amplitude and near-station surface wave development. Mine collapses are characterized by lower overall frequency, more obvious surface waves, and longer duration. We extracted quantitative discriminants based on the analysis of different event records, with 31 feature values in 7 categories (P/S maximum amplitude ratio, high/low frequency energy ratio, P/S spectral ratio, corner frequency, duration, the second-order moment of spectrum, and energy strongest point). A comparison of the ability of these feature values to recognize distinct events showed that the 6–17 Hz P/S spectral ratio was able to completely distinguish artificial explosions from the other two types of events. The S-wave corner frequency performed relatively well in identifying all three types of events, with an accuracy of over 90%. Additionally, a support vector machine was used to comprehensively distinguish multiple features, with an accuracy for all three types of events reaching up to 100%.     

初动在核爆监测中的应用及分析

核爆炸与地震相比,围绕爆炸源的初动具有更多的向上记录和更高的振幅周期比,初动可以作为核爆与地震的一个识别标志。某些核爆炸的向下记录。或许是由于低信噪比的原因,记录到的是初至波的第二个半周;其余的也许是由于近P波走时曲线的反射波造成。     

云南地区地震序列早期地震波动力学特征

研究了云南地区各类型地震序列的早期地震波动力学特征——地震波垂直分量P波初动和P、S波最大振幅比,结果表明:前震序列振幅比为过原点的直线,比值稳定,P波初动一致;双震型地震序列在第一主震后P波初动出现一组时,仍有一类波形(“大头波”或“小头波”)的振幅比保持为过原点的直线,第一主震后P波初动出现两组时,仍有初动相同的一组地震振幅比保持为过原点的直线,或者两组初动的地震振幅比分别、共同成过原点的直线;主余震地震序列在非大震孕育期间,地震振幅比离散,与大震孕育有关的主余震地震序列振幅比仍可为过原点的直线。地震波动力学特征在上述三类地震序列的早期判断能力分别为75％、55％—73％、90％。     

不同地区人工爆炸与天然地震记录特征及识别研究

本文分析了河北怀来多次爆炸、河北三河采石场多次爆炸和低震级天然地震事件的记录特征和时频差异。结果显示:河北怀来爆炸的P波能量强、衰减快、S波发育弱;河北三河采石场爆炸的P波、S波主频均低于怀来爆炸,S波与面波混淆,不同震中距的台站记录低频发育明显;而天然地震的有效频带更宽,频率成分更为复杂。将Pg/Sg谱比判据应用于小震级地震与爆炸的识别中,探索交叉频带谱比对不同地区爆炸的识别。结果表明:高频（＞5 Hz）Pg/Sg谱比判据可将研究数据中的爆炸与小震级地震完全区分;与Sg低频（0—2 Hz）有关的交叉频带谱比可对两个不同地区的爆炸进行识别,交叉频带的谱比判据较传统的单一频带谱比判据能够更好地反映出不同类型事件的特征差异。