时窗能量特征法拾取微地震波初始到时的可行性研究

微地震（MS）波初始到时的自动拾取是MS监测数据处理的关键技术之一,也是实现MS震源自动定位的技术难点.本文在MS震源定位结果反演与推断的研究基础上,对不同类型MS波的到时点特征进行了分析与描述,并对不同时窗长度下能量特征值的变化规律进行了研究,提出了控制时窗移动范围和确定时窗长度自适应参数的具体方法,利用建立的MS波初始到时点特征的模式识别库,对拾取的到时进行模式归类、定量评价和匹配,提高了自动拾取结果的可靠性.研究结果表明,对典型的信噪比高的MS波,到时自动拾取的结果与手工拾取的结果基本一致;对无量纲大振幅的MS波,到时自动拾取结果的可靠性要高于手工拾取,对信噪比低和到时点不清晰的MS波自动拾取的可靠性较低.     

微地震信号到时自动拾取方法

本文讨论了用于微地震信号到时自动拾取的几种方法的原理及特点,包括长短时均值比(STA/LTA)方法、AIC方法、基于高阶统计量偏斜度和峰度的PAI-S/K方法等,提出了移动时窗峰度的快速算法和改进的峰度拾取初至方法.对我国西部某地观测到的13359个微地震记录,采用两种时窗进行了初至到时拾取,并与人工拾取的结果进行了对比.为使所研究的方法达到最佳效果,采用DE全局搜索方法,以人工拾取的初至作为参照,以时差在0.3 s以内的记录所占百分比作为目标函数,自动搜索最佳的拾取参数.结果显示,在拾取时窗选为P波初至前3 s至S波初至位置时,AIC方法的结果最佳,时差在0.3 s以内的记录占比达到93.6%;在拾取时窗选为包含S波到时的时窗时,改进的峰度法效果最佳,时差在0.3 s以内的记录占比83.8%.     

基于优化参数的地震P、S波震相到时自动拾取及质量评估

准确拾取P、S波震相到时是深入开展地震波研究工作的基础,本文改进了自动拾取参数优化函数算法和质量评估方案,引入了拾取到时优化方案,使用基于参数优化的频带-带宽拾取算法、AICD拾取算法和峰度拾取算法对腾冲地区7个宽频带地震台站记录的地震资料开展了地震P、S波到时自动拾取,对拾取结果进行了优化和质量判定.结果表明：经参数优化、拾取优化后,采用3种方法自动拾取的P、S波到时与人工拾取到时的时差在0.1 s内的记录占比分别达到74.66%、70.98%.这些参数值均优于算法改进前的同类参数,证明了优化方法的可靠性.     

3种远震P波到时拾取方法的比较及其参数优化

分析了自回归赤池信息准则（AR-AIC）、高阶统计量（HOS）和累积和（CUSUM）等3种到时拾取方法中参数对远震P波到时估计的影响,以450个远震P波信号为样本集,参考人工拾取到时,以网格搜索方式确定了每种方法的最优参数。之后重新选取信噪比处于[2,20]区间的100个远震P波信号,用确定最优参数后的3种到时拾取方法估计其P波初至时间,并比较了3种方法对低信噪比远震P波的拾取准确度。结果表明,AR-AIC方法和CUSUM方法对低信噪比远震P波的拾取准确度要优于HOS方法,CUSUM方法的计算速度最快,HOS方法由于其原理的限制更适用于信噪比较大、初动较尖锐的信号。      

基于支持向量机的地震体波震相自动识别及到时自动拾取

面对海量地震资料,自动准确地拾取震相并确定其到时的需求非常迫切.基于支持向量机技术,本文提出了使用两个分类器SSD和SPS自动识别地震体波震相并自动拾取其到时的方法.相比于传统的自动拾取方法,本文方法能够更准确地识别震相并区分P波和S波.进一步地,我们提出了利用台阵资料辅助识别震相的方案,有效地提高了地震震相拾取的准确率.     

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...     

基于加权K均值聚类的多属性初至拾取方法

为提高初至拾取方法的准确性和自适应能力,将变异系数加权K均值聚类算法引入初至拾取中。首先提取均方根振幅、相邻道相关性、线积分、振幅谱主频等多种地震属性;然后针对地震属性进行加权K均值聚类,自动识别初至所在时窗;最后结合相位校正法,实现时窗内初至波起跳时间的拾取。在此基础上通过实际数据测试,并与长短时窗能量比法、反向传播神经网络方法对比,验证了本文方法的有效性与可行性。结果表明,基于加权K均值聚类的多属性初至拾取方法能较快速、准确地拾取低信噪比数据的初至,并且无需人为判断时窗,从而提高了拾取的自适应能力。      

联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时

对微地震P波到时的自动拾取是微地震信号分析和数据处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,对微地震信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震信号P波到时的方法。通过对嘉阳煤矿监测的实际微地震数据进行小波变换,用多尺度小波分解的各个尺度单支重构信号构成协方差矩阵,求解不同尺度协方差矩阵的最大特征值和次大特征值求取P波到时定位函数,实现P波到时的自动拾取,取得了满意的结果.     

融合门控循环单元和自注意力机制的矿山微震P波到时拾取方法

基于深度学习方法提出了一种矿山微震P波到时拾取方法。首先构建CNNDet模型进行事件监测和到时预拾取;其次引入自注意力机制,融合门控循环单元（GRU）构建CGANet模型,对检测到的事件进行P波到时精确拾取;最后将该方法与长短时窗能量比法、DPick和PpkNet方法进行对比,结果显示测试集的事件检测精确率和召回率都达到98%以上,P波到时估计的误差均值和标准差分别为0.014 s和0.051 s,说明本文方法在精确率、召回率及标准差等方面均明显优于上述三种方法。此外,对不同信噪比样本进行测试的结果也证明,本文方法在低信噪比下依然能保持较高的精度。在实际震源定位中,该方法也展现出了更优异的性能。     

STA/LTA算法拾取微地震事件P波到时对比研究

本文将HZ-MS48微地震采集仪监测的实际数据,利用STA/LTA算法来识别微地震事件P波到时.比较了在不同STA(短时窗平均值)情况下对拾取精度和结果的影响.结果表明:此算法确定信噪比比较高的微地震事件是非常有效的,能精确拾取P波到时.利用5ms、10ms、20ms三种不同的短时窗处理数据,发现对P波拾取的敏感程度不同,短时窗的值越大,拾取P波的敏感性越低,拾取精度降低,触发的阈值应随着短时窗的增加而减小.     

A Monte Carlo study of rainfall forecasting with a stochastic model

A procedure for short-term rainfall forecasting in real-time is developed and a study of the role of sampling on forecast ability is conducted. Ground level rainfall fields are forecasted using a stochastic space-time rainfall model in state-space form. Updating of the rainfall field in real-time is accomplished using a distributed parameter Kalman filter to optimally combine measurement information and forecast model estimates. The influence of sampling density on forecast accuracy is evaluated using a series of a simulated rainfall events generated with the same stochastic rainfall model. Sampling was conducted at five different network spatial densities. The results quantify the influence of sampling network density on real-time rainfall field forecasting. Statistical analyses of the rainfall field residuals illustrate improvement in one hour lead time forecasts at higher measurement densities.     

Information for authors

正SCIENCE CHINA Earth Sciences,an academic journal cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press and Springer,is committed to publishing high-quality,original results in both basic and applied research.     

INTERNATIONAL RESEARCH AND TRAINING CENTER ON EROSION AND SEDIMENTATION(IRTCES)

正Director:Shangfu Kuang,China Vice-directors:Chunhong Hu,China Duihu Ning,China Guangquan Liu,China The International Research and Training Center on Erosion and Sedimentation(IRTCES)was jointly set up by the Government of China and UNESCO on July 21,1984.It aims at the promotion of international exchange of knowledge and cooperation in the studies of erosion and     

Calendar of events

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Dynamic process-response model of river channel development

Feedback mechanisms, which operate upstream through drawdown and backwater effects and downstream through sediment discharge are responsible for channel evolution. By combining these mechanisms with channel processes it euables a dynamic process-response model to be developed to simulate the initial evolution of straight gravel-bed channels. When erosion commences on a land surface, sediment entrained in the headwater reach by hydraulic action is selectively transported, deposited and reworked. This produces a damped oscillation between degradation and aggradation as the channel and valley respond to spatial and temporal variations in sediment calibre and hydraulic conditions. The initial cut and fill phases are responsible for valley incision and floodplain development while secondary and subsequent activity can produce river terraces. Eventually sediment entrainment in the headwaters declines as slopes are reduced. Subsequent channel evolution is relatively insignificant because it is dependent on local weathering activity producing material that can be transported on declining slopes. Therefore landforms produced during the initial phase of development, when local weathering was non-limiting, dominate the landscape.