瞬态谱在地震与核爆识别中的应用

采用非稳态的ＷＤ理论,对５个哈萨克斯坦地下核爆及其邻近地区７个区域地震资料进行分析,研究了地下核爆和天然地震的瞬态谱特征、瞬时频率随时间的变化。结果表明,地下核爆的瞬态谱主要分布在高频：核爆的瞬态谱大多数集中于５-１０Ｈｚ;天然地震的瞬态谱散布在低频到高频的较大范围。核爆的瞬时频率在起始阶段（０＜ｔ＜０．７５ｓ）表现为线性,起始频率为负值;天然地震的瞬时频率以跳动形式迅速变化,起始频率正负交替。同时还对地震和核爆瞬态谱差异进行了初步解释。     

瞬态谱在地震与核爆识别中的应用

采用非稳态的ＷＤ理论,对５个哈萨克斯坦地下核爆及其邻近地区７个区域地震资料进行分析,研究了地下核爆和天然地震的瞬态谱特征、瞬时频率随时间的变化。结果表明,地下核爆的瞬态谱主要分布在高频：核爆的瞬态谱大多数集中于５-１０Ｈｚ;天然地震的瞬态谱散布在低频到高频的较大范围。核爆的瞬时频率在起始阶段（０＜ｔ＜０．７５ｓ）表现为线性,起始频率为负值;天然地震的瞬时频率以跳动形式迅速变化,起始频率正负交替。同时还对地震和核爆瞬态谱差异进行了初步解释。     

地震与核爆识别的小波包分量比方法

频谱分析法在核爆与地震识别中具有广泛的应用．但是频谱分析方法是稳态方法,即使采用Gabor变换,也因时-频窗口形状不变而分辨串较低．为提高时-频分辨率,本文将小波变换理论用于乌鲁木齐台记录的地震与核爆事件的分析,并提出了识别核爆和天然地震的小波包分量比判据．通过对加拿大黄刀地震台记录的印度地下核爆的分析,进一步验证了小波包分量比判据对核爆和地震的识别具有较高的识别效率．结果表明：对于地震信号,其小波包分量比U03/U1一般都大于1.0,而对于核爆信号,比值U03／U13一般都小于1.0.     

朝鲜半岛两次核爆的识别

2006年10月9日10点35分和2009年5月25日8点54分朝鲜先后进行了两次核试验,震级分别为ML3.5和ML4.9.利用辽宁数字地震台网和丹东区域台网记录的朝鲜两次核爆的波形事件,采用波形特征对比、多阶小波细节分析以及S波拐角频率计算方法,对核爆进行识别与判定.     

单台识别核爆的方法初探

根据乌鲁木齐地震台记录的国外６个主要核试验基地的核爆地震记录资料，通过对振动波形、首波振幅Ｐ１、最大纵波振幅Ｐｍ、最大横波振幅Ｓｍ及体波震级ｍｂ、面波震级Ｍｓ之间一些关系的研究，找出了核爆记录与天然地震记录的差别，为单台正确识别核爆提供了基本方法。     

太原基准地震台核爆震相识别

对太原基准地震台记录的核爆及天然地震波形进行对比分析,结果显示：①与天然地震相比,核爆震相特征相对独特;②地震优势频率较窄,而核爆优势频率则较宽,即对于震中距相近、当量不同的核爆波形,太原台记录的时频变化特征相似;③对于震中距相近的天然地震与核爆波形,太原台记录的时频特征差异明显。     

基于克隆选择原理的核爆地震特征选择方法

为了解决核爆地震自动识别中最优特征子集的选择问题,根据克隆选择原理,提出了一种过滤与封装相结合的特征选择方法.该方法融合了封装式与过滤式特征选择方法的优点,利用局部化的类别可分性判据来处理核爆地震样本的多峰分布问题,通过设定独立的记忆抗体能够保证最终结果是搜索过的最佳特征组合,并且可以处理设定和不设定最优特征子集维数两种情况下的特征选择问题.首先通过UCI数据集中呈多峰分布的玻璃数据验证了该特征选择方法的有效性,进而将其应用到核爆地震特征选择中.核爆地震特征选择实验结果表明,该方法不仅有效地降低了特征空间的维数,而且使分类精度提高了2个百分点,与封装式特征选择方法相比,该方法的计算复杂度大为降低.     

识别地震与核爆的频谱分析方法的研究进展

文章介绍了一些识别地震与核爆的频谱分析方法，并对频谱作为识别判据的效果及发展作了探讨。     

基于STFT和CNN的地震信号分类识别研究

地震信号分类——即信号震源类型的分类,尤其是天然地震和人工爆破的分类对于地震目录的清洗和强震实时预警等具有重要意义.本文首先对原始波形信号进行必要的预处理,然后对预处理后的信号进行分帧加窗,对窗内信号采用短时傅里叶变换,将原始波形信号从时域转换成时频域信号,生成时频谱图,每条波形生成一个时频图像;经过反复多次试验比较,将原尺寸时频谱图统一缩放为32×32像素大小的灰度图像,该灰度图像作为卷积神经网络(CNN)的输入,此时的分类效果和计算效率最优.采用以上方法对2010年至2016年发生在河北三河和北京通州等地区,震级为1.5 ～2.8级之间的54个天然地震事件的1674条波形和63个人工爆破事件的1509条波形,采用五折交叉验证法进行分类,得到的平均准确率为97.39％,与传统的支持向量机(SVM)方法和多层感知器(MLP)方法对比,分类准确率有大幅提升,与使用梅尔倒谱系数(MFCC)构建的CNN分类器方法对比,本文方法信噪比更低,分类准确率提高约1.5％.实验结果表明,采用短时傅里叶变换提取地震信号时频域特征,生成时频谱图,使用卷积神经网络对地震信号进行分类具有良好的分类效果.     

苏联斋桑7.3级地震前地震活动的某些特征

1990年6月14日苏联斋桑7.3级强震发生在重力异常梯度带的拐弯处;强震前存在明显的M_s≥3.5级地震围成的空区;空区走向为北西西向,与斋桑强震发震构造走向一致,长轴约170km。1990年2月14日4.0级地震可视为信号震。最后初步讨论了阿勒泰活动区的地震趋势。     

朝鲜核爆的Rayleigh波震级测量

利用1995年至2009年中国东北及邻近地区11个宽频带台站记录到的77个地震事件、3个化学爆炸和2次朝鲜核爆的区域地震资料,标定该区域台网的Rayleigh波震级.通过对8~25 s 周期的垂直分量Rayleigh波形进行分析,获取基于最大振幅的面波震级.计算82个区域事件不同周期的台基响应,经过台基校正后取最大振幅的面波震级为事件震级.2006年和2009年两次朝鲜核爆的面波震级分别为2.93±0.19和3.62±0.21.将地震和核爆事件的面波震级Ms与体波震级mb(Lg)进行比较,发现根据该区域台网的数据利用Ms-mb识别方法无法鉴别朝鲜地区的核爆与地震.朝鲜核爆的面波震级相对较大,使Ms-mb识别方法失效,其原因可能是源区介质的不均匀性、由核爆炸冲击引发的深部的拉伸破坏被抑制,或者是近爆源区存在张性的构造预应力.假定核爆可能的埋藏深度范围是0.01~1.0 km,用Rayleigh波震级估计朝鲜核爆的当量,对2006年和2009年核爆当量的估值范围分别为0.42~3.17 kt和2.06~15.53 kt.