利用GNSS连续观测资料获取高精度动态速度场的研究

基于计算获取的ITRF2005下中国地壳运动观测网络工程GNSS连续观测站1999~2013年的站坐标时间序列结果,采用小波分析方法和加权最小二乘法评定顾及周期性非构造运动和不同噪声影响的GNSS连续观测站的月时段、半年时段、年时段速度估值和精度,探讨利用GNSS连续观测时间序列获取稳定速度场与时间序列时段长度的关系。研究结果表明:剔除年周期和半年周期运动后可得到更稳定且精度更高的年时段和半年时段速度场,但月时段速度场结果离散度大;采用小波滤波方法可提高GNSS连续观测结果的可靠性,通过小波滤波分析逐步剔除白噪声、闪烁噪声和随机漫步噪声后计算得到的月时段速度的精度和离散度改进显著,可得到较稳定的月时段速度场。     

噪声对气枪信号叠加效果的影响及自动数据筛选方法

为剔除小地震信号和强噪声对气枪信号叠加效果的影响,提出了一种利用信号记录中噪声特征的主动源数据筛选方法——RMS筛选法,服务于气枪数据的自动化处理。实际气枪数据筛选结果表明,RMS筛选法采用信号噪声水平作为信号选择标准,可以有效去除高噪声信号,其线性和相位加权叠加结果优于常规线性叠加和常规相位加权结果,噪声得到压制,远距离台站微弱信号检测效果得以增强。     

基于压缩感知重构算法和形态滤波的AMT近源干扰压制（英文）

进行音频大地电磁法勘探时不可避免的受到近源干扰的影响,限制了该方法的勘探深度。形态滤波法已被证明对于不同形态的大尺度强干扰(通常为低频噪声)有明显的压制作用,但是对于窄脉冲噪声无能为力,为此本文提出一种基于压缩感知重构算法和形态滤波法的近源干扰压制方法(简称MMF-IOMP法),即首先使用形态滤波法滤除大尺度的强干扰,然后采用改进的正交匹配追踪算法进一步滤除形态滤波法残留的类脉冲噪声。为滤除残留的类脉冲噪声并保留AMT有效信号,我们构造了只对类脉冲噪声敏感而对有效部分不敏感的冗余字典。仿真实验以及庐枞矿集区实测数据处理结果表明,所述方法能够克服形态滤波法对于脉冲干扰处理效果不佳以及单一的信号重构算法耗时过长的缺点,在较好的保留有用信号的前提下有效压制音频大地电磁信号中的近源效应。     

基于相似度权重算子和f-x域经验模态分解的随机噪声衰减方法（英文）

传统的f-x域经验模态分解法(Empirical mode decomposition,EMD)能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。     

压制地震勘探随机噪声的分段时频峰值滤波方法

提高勘探资料信噪比是地震勘探的主要内容之一.本项研究利用短时能量将记录分成能量均衡的若干段,获得减少尺度变换误差的分段时频峰值滤波方法,并运用端点拓展和与地震信号特征匹配的多级时窗参数改进时频峰值滤波精度.理论模型和共炮点资料处理结果表明,分段时频峰值滤波很好地消除了尺度变化误差引起的信号波形阶梯状畸变,能够在压制强随...     

基于奇异值分解的时移地震互均衡方法

针对时移地震互均衡处理中的传统匹配滤波算法抗噪能力弱的特点,重新推导匹配滤波方程,引入奇异值分解方法求解,克服系数矩阵的奇异性,同时减少噪声的影响.模拟数据和实际数据都验证了基于奇异值分解匹配滤波较传统匹配滤波算法有更好的抗噪能力.     

一种从地球物理时空数据中消除噪声的自适应滤波程序

本文叙述了一种可以从地球物理时间或空间序列数据中消除干扰噪声、随机噪声以及线性或非线性漂移的新型自适应滤波程序,为从“原始”信号中消除这些噪声、需要一个(以某种未知方式)与原始信号相关的“参考”信号。参考信号经过自适应滤波并被从原始信号中减去。由此产生的误差被用于最速下降法中以调整滤波器的权重,从而使得最小二乘意义上的均方误差极小。上述过程经过反复迭代,直至取得收敛。滤波器的输出即为原始输入中基本信号的最佳最小二乘估计,而不含噪声的影响。该方法的一个显著特点是它能够分辨一个随时间变化的信号而无需对其中信号和噪声的特征有任何先验的了解,同时也说明了当没有参考信号时,如何从序列数据中消除噪声。该程序已被应用于几种合成信号以表明它的特性;对于该程序中的数学部分做了简要的讨论。文中列出了程序的核心部分,并提出了一些在其它地球科学领域中的可能应用。     

不同深度布设台站的噪声及信号幅值特征分析

为探究地震观测中地震计检测到的噪声和信号强度均受其布设深度的影响,本文首先对CPUP和LPAZ两台站布设的不同深度地震计所得到的数据进行噪声水平和地震信号对比;其次采用对比功率谱密度的方法对两台站不同通道采集到的不同时段的噪声数据进行分析;最后比较两台站不同通道采集到的整月数据的噪声幅值、信号幅值、信噪比特征。结果显示:深度较大的通道,其噪声功率均值较小;当事件信号到来时,较深通道的地震计检测到的信号和噪声幅值比较浅通道均有所减小,在信号和噪声幅值均减小的共同影响下,信噪比有一定程度的变化,其中LPAZ台站的信噪比提高较为明显。      

数学形态滤波在地磁数据干扰抑制中的应用

针对地磁观测信号容易受仪器噪声和脉冲噪声等干扰,提出一种根据干扰特征对地磁信号进行数学形态滤波的新方法.通过谐波拟合地磁日变形态信号中添加随机噪声和瞬态脉冲噪声,模拟抑制含有这类干扰的地磁信号.通过数值模拟,验证了数学形态滤波具有抑制脉冲干扰地磁信号噪声,降低仪器噪声干扰,保留地磁信号特征,提高地磁信号信噪比等良好的特...     

应用平滑先验信息方法移除GRACE数据中相关误差

由于GRACE卫星数据解算的时变重力场模型中高阶位系数存在误差,这些误差在重力异常图中表现为南北向的条带噪声,在应用GRACE时变重力场数据时必须进行滤波.本文在空间域引入了一种有效消除GRACE时变重力场条带噪声的平滑先验信息方法,并将其与目前常用的高斯滤波和去相关误差等滤波方法分别应用于合成的质量变化趋势数字模型,检测不同滤波方法消除条带噪声的能力及其对真实信号的影响.滤波结果显示,与目前常用的高斯滤波和去相关误差滤波器相比,本文滤波方法在有效移除条带噪声的同时,具有有效信号幅度衰减小、有效信号形变小以及保存了更多的短波长细节信息等优势;此外,统计结果显示,本文滤波结果在信号最大值、最小值以及残差均方根等方面均与模拟真实信号最为接近.相比300km高斯平滑和组合滤波结果,有效信号振幅的极小值和极大值分别提高了约18%和6%,残差均方根分别降低了25%和33%.说明本文滤波方法移除GRACE相关误差的同时,在保留有效信号方面具有明显的优势.     

基于SW统计量的自适应时频峰值滤波压制地震勘探随机噪声研究

由于金属矿区地震记录中随机噪声性质复杂且信噪比低,常规降噪方法难以达到预期的滤波效果.时频峰值滤波(TFPF)方法是实现低信噪比地震勘探记录中随机噪声压制的有效方法,但其在复杂地震勘探随机噪声下时窗参数优化问题仍难以解决.本文充分利用地震勘探噪声的统计特性,结合Shapiro-Wilk(SW)统计量辨识地震勘探记录中的微弱有效信号,提出基于SW统计量的自适应时频峰值滤波降噪方法(S-TFPF).在S-TFPF方案中,对于有效信号集中区,S-TFPF方法根据信号频率特征,选择有利于信号保持的较短时窗长度;对于噪声集中区,按噪声方差自适应增加时窗长度,增强随机噪声压制能力.S-TFPF应用于合成记录和共炮点记录的滤波结果表明,与传统时频峰值滤波方法相比,S-TFPF方法可以有效抑制低信噪比地震勘探记录中的随机噪声,更好地恢复出同相轴.     

用调制解调技术降低地震数据采集器的漂移

地震数据采集是数字化地震观测的重要环节, 因为模拟数字转换器(A/D)是地震数据采集器的重要部件, A/D的技术水准在很大程度上决定了数据观测质量。 放大器及A/D的漂移和 1/f噪声是数据采集器漂移的主要来源, 对以低频信号观测为主要特征的地震观测有较大影响。 为降低其影响, 本文在算法上对此问题做了一些探讨, 在目前autozero技术上做出一些改进, 即用调制解调技术来降低1/f噪声对信号精度的影响, 并做了相应的算法模拟。 在此基础上, 对算法做了进一步改进, 利用高次谐波加权求和使输出信噪比得到一定程度的提高。 结果表明, 通过优化解调算法, 可以进一步提高信噪比约2 dB, 对试验电路获得的测试数据应用优化解调算法也证实了这一点。     

青藏高原东北缘祁连山地区地震台阵背景地噪声特征

基于祁连山地区78个地震台站的垂直分量连续波形记录,计算台站对之间背景噪声的互相关函数,并叠加得到5-10 s和10-20 s两个周期的瑞利面波信号。利用归一化振幅方法,分析不同周期范围的噪声源能量在不同方位随季节变化的规律。研究结果显示：祁连山地区5-10 s周期背景噪声的能量优势来源,夏季集中在110°-170°方位,冬季集中在300°-350°方位,但在110°-150°方位也有相对微弱的能量分布,表明第二微震带的噪声能量来源在夏季主要来源于太平洋的海洋活动,冬季主要来源于大西洋的海洋活动;10-20 s周期背景噪声的能量优势来源在夏季集中在70°-150°和170°-230°方位,在冬季则集中在290°-350°和70°-130°方位,表明第一微震带的噪声能量在夏季主要来源于印度洋的海洋区域,冬季主要来源于北大西洋和太平洋。由于2个周期的背景噪声源在祁连山地区存在明显的季节差异,因此在利用背景噪声方法研究该地区介质速度结构时,需充分考虑噪声源非均匀性产生的影响。     

四川地区地震背景噪声特征分析

选取四川省数字测震台网2015年1月1日至2018年12月31日期间60个固定台站的三分量连续波形记录,计算了台站噪声加速度功率谱密度及相应的概率密度函数分布,统计了不同频率下的噪声功率谱密度值分布,对不同区域、不同频率下背景噪声水平的变化特征予以分析。结果表明:大部分地震台站的高频段噪声由于受到台站附近人为的、规律的作息生活和生产方式的影响,呈现明显的季节性变化和日变化,即夏季噪声水平升高,冬季降低,在农历春节期间达到全年最低值,地理空间分布特征不明显;第二类地脉动冬季噪声水平升高,夏季降低,季节性变化明显,平均变化为1—5 dB,且冬季峰值出现的频率向长周期方向移动1—2 s,呈现明显的地理空间分布特征,川东地区平均噪声水平最高,攀西地区次之,川西高原最低;与第二类地脉动相比,第一类地脉动观测到的噪声能量较弱,季节性变化不明显,地理空间分布的噪声水平差异明显减小;在20 s以上的长周期部分,台站噪声未呈明显的季节性和地理空间分布差异。此外,将地震计安置在山洞和井下,可以有效地降低台站周围干扰源、温度和压强对高频段和长周期观测的影响,噪声水平低于地表安装方式。      

地震台站噪声水平定量评估及其在气枪源探测中的应用

对福建气枪源探测实验中所接入315个实时传输台站分1~10 Hz、0.1~1 Hz、10~60 s 3个频段进行台网噪声水平评估研究。统计240个小时的背景噪声记录,得到各台站的噪声水平MODE线,再利用本文提出的全球新高低噪声模型线与MODE线所占面积比来量化台网噪声水平,根据不同色标将台网噪声水平划分为十个等级进行评估,评选出优质台站。进一步研究背景噪声对气枪激发效果的影响,验证了台站接收能力与背景噪声密切相关,分析了不同台基（固定、加密、流动、海底）环境噪声水平的影响,得出环境噪声水平由低到高分别为固定台、加密台、流动台、海底台。通过台网噪声评估能有效提高气枪震源信号的检测能力,也为优质台站重点维护提供重要参考。     

Fault detection by reflected surface waves based on ambient noise interferometry

Detecting subsurface fault structure is important for evaluating potential earthquake risks associated with active faults. In this study, we propose a new method to detect faults using reflected surface waves observed in ambient noise cross correlation functions. Ambient noise tomography using direct surface waves obtained from ambient noise interferometry has been widely used to characterize active fault zones. In cases where a strong velocity contrast exists across the fault interface, fault-reflected surface waves are expected. We test this idea using a linear array deployed in the Suqian segment of Tanlu fault zone in Eastern China. The fault-reflected surface waves can be clearly seen in the cross-correlation functions of the ambient noise data, and the spatial position of the fault on the surface is close to the stations where the reflected signals first appear. Potentially reflected surface waves could also be used to infer the dip angle, fault zone thickness and the degree of velocity contrast across the fault by comparing synthetic and observed waveforms.     

2013年芦山地震震源区地壳介质地震波速变化的特征分析

为探究芦山M7.0级地震后5年多来,震源区龙门山断裂带西南段介质波速的变化规律,本文基于2012年4月至2018年4月共6年的连续波形数据,运用移动窗互谱与频域偏振等分析方法,结合背景噪声源的特性,对不同深度范围内的相对波速变化以及震后的恢复过程与机制进行了研究.获得的主要认识包括：（1）年尺度而言,震源区周期为1~20 s的背景噪声场相对稳定,但成分复杂、2~10 s频带内至少存在2个能量相对稳定的噪声源;不同周期噪声的能量,在月变与季节性上的变化特征差异明显.（2）获得了长时间尺度、不同频带内介质相对波速的背景变化水平,1~2 s、2~4 s的波动幅度（约为±0.04%）与季节性变化规律强于4~10 s、10~20 s的,结合与降雨量相关的地下水位模型能很好地解释其变化规律.（3）震源区的同震波速降低现象清晰,降幅约为0.08%~0.1%;空间上,波速下降最为显著的区域主要集中在龙门山断裂带两侧约70 km范围内,其中四川盆地一侧平均约为0.1%,略高于青藏高原（0.08%）一侧;在断裂带内的降速不显著.对不同子频带进行测量的结果显示,震后除10~20 s外,其余3个子频带的相对波速在震后较短时间内（约20天左右）均出现较大幅度的波速降低现象,其中4~10 s的平均降速最大（约为0.08%）,分析认为主震及大量余震的松弛效应是引起介质波速下降的主要原因.（4）震后大约1年左右,波速变化基本恢复到震前水平,且至2018年4月前未观察到大幅的波速变化现象,总体上各频带内的结果均沿零线小幅波动.     

基于方向可控滤波的地震勘探随机噪声压制

针对地震勘探随机噪声的压制,本文应用拉伸厄米特高斯函数设计出方向可控滤波器.根据时空域上随机噪声的无方向性与有效信号的有向性的区别,通过局部数字特征,对数据进行选择后重组信号.方向选择性的增加,使得滤波过程能与不同方向的轴进行匹配,噪声被压制的同时保持信号的幅度;方向可调性,使得计算效率提高,且所需存储空间减少.仿真实验表明,采用此方法,信号保幅性和去噪效果均比传统的小波算法以及Curvelet变换好,在-5db信噪比下,本文方法保幅度为92.99%,信噪比提升221.774%,在实际地震信号处理中有明显的抑制噪声、保持有用信号的效果.     

Automatic stacking‐velocity estimation using similarity‐weighted clustering

Local seismic event slopes contain subsurface velocity information and can be used to estimate seismic stacking velocity. In this paper, we propose a novel approach to estimate the stacking velocity automatically from seismic reflection data using similarity‐weighted k‐means clustering, in which the weights are local similarity between each trace in common midpoint gather and a reference trace. Local similarity reflects the local signal‐to‐noise ratio in common midpoint gather. We select the data points with high signal‐to‐noise ratio to be used in the velocity estimation with large weights in mapped traveltime and velocity domain by similarity‐weighted k‐means clustering with thresholding. By using weighted k‐means clustering, we make clustering centroids closer to those data points with large weights, which are more reliable and have higher signal‐to‐noise ratio. The interpolation is used to obtain the whole velocity volume after we have got velocity points calculated by weighted k‐means clustering. Using the proposed method, one obtains a more accurate estimate of the stacking velocity because the similarity‐based weighting in clustering takes into account the signal‐to‐noise ratio and reliability of different data points in mapped traveltime and velocity domain. In order to demonstrate that, we apply the proposed method to synthetic and field data examples, and the resulting images are of higher quality when compared with the ones obtained using existing methods.     

基于小波分频叠前相干噪声压制方法

基于小波分析的去噪方法在地震资料叠前处理中得到了广泛应用.本文主要介绍利用小波变换的分频特性来压制相干噪声.通过小波分频技术将叠前地震信号分解为不同频带,然后利用有效波和相干干扰波的频谱差异来区分有效信号和噪声,最后利用加权方法去掉不需要的噪声信息来达到去除相干噪声的目的.实际资料的处理结果表明：基于小波分频方法能很好地压制相干噪声,从而提高地震资料信噪比和分辨率.