云南地区现代构造运动强烈，破坏性地震多发，是进行地震科学研究的理想场所。在中国地震局地球物理研究所、云南省地震局、大理州地震局和宾川县地震局的共同努力下，经过多次勘选，在云南滇西地震预报实验场区的宾川县大银甸水库建成了全球第一个气枪地震信号发射台。在公益性行业专项重大项目“中国地震科学台阵探测——南北地震带南段”的资助下，宾川主动源监测系统在发射台周围建设了40个地震信号接收台，结合滇西实验场区已有的固定台、金沙江流域的水库地震台，构成地震波信息接收系统^[1]。依托人工震源探测新技术进行激发实验，探测地球深部介质物性随时间的变化，深入了解滇西地区的深部精细结构，研究板块内部构造活动和岩石圈的演化，探索地震预测的新途径。

宾川主动源监测系统采用Guralp-40T短周期地震传感器及Reftek130B地震数据采集器，与周边的固定地震台和流动地震台等联合组成10~15 km台间距的台站观测系统，用于接收气枪震源和天然地震信号。在所有台站正常运行情况下，每天产生原始波形数据2 G左右。

由于当前国内外尚无成熟的Reftek数据处理软件，每次气枪激发实验完成后，后续科学研究所需数据均需从归档的连续波形数据中人工截取并进行后期数据处理。随着参与研究的人员逐步增加，实验频率逐步提高，数据产出量日益增加，为能向科研人员提供及时准确的气枪激发实验数据，对原始波形进行快速自动处理，及时截取地震数据具有重要的意义。而对原始波形进行快速自动处理的关键在于研究对主动源台站波形进行激发事件自动检测的方法，获取精确的激发时间并根据所需时间长度进行波形截取。

1 主动源波形特点分析

宾川主动源信号发射台所使用的人工震源为气枪震源，气枪震源最早是由美国Bolt公司的Stephen在1963年发明的。气枪的工作原理为:通过空气压缩机将压缩空气注入气枪中，然后在水下通过电磁阀控制将压缩空气瞬间释放从而激发地震波。

相比其他人工震源和天然地震，气枪震源主要具有以下特点：

1) 重复性好。气枪震源的重复性主要表现在两个方面: ①产生的地震波高度可重复。气枪激发信号的特征主要取决于气枪容量(这是一个固定的参数)；气枪的工作压力(即储存在气枪中压缩空气的压力, 这也是很容易控制的)；气枪在水下距水面的距离等。在以上因素确定的条件下，气枪能够产生高度可重复的地震信号。②由于气枪震源对周围环境几乎没有任何破坏性的影响, 因此气枪可以在同一地点进行多次重复激发^[2]。

2) 信噪比低。相比天然地震，人工震源的能量要小很多，大型气枪一次激发, 释放的能量可达到10⁶~10⁷J，相当于一次M_L0.5的天然地震。图 1显示了架设在气枪附近的参考台(CKT)垂直通道(SHZ)所记录的典型气枪激发地震波形(图 1(a))及其频率特性曲线(图 1(b))。可以看出，气枪震源的信号频率低(2~6 Hz), 能量主要集中在4 Hz左右。由于在水下激发, 能量损失少, 穿透性较高，单次激发可传播150 km左右，通过滤波、波形叠加后，其信号传播距离最远可达255 km^[3]。

虽然频率较低，穿透性较高，但由于激发能量较低，在传输一定的距离后，由于其振幅较小，气枪信号一般被湮没在背景噪声中，造成震相自动识别困难，并影响震相自动拾取的精度。

2 基于模板匹配法的地震快速检测方法研究

对于地震事件的自动识别，当前较为常用的是STA/LTA方法^[4]，其基本原理是通过计算短时间窗内波形数据的平均能量值(STA)与长时间窗内的波形数据的平均能量值(LTA)之比来反映信号能量的变化。当地震信号到达时，STA比LTA变化量大，此时相应的STA/LTA值就会发生明显的变化，当该比值超过特定阈值时，即可判断有地震事件发生^[5]。在研究过程中发现，STA/LTA方法对类似气枪激发信号这种信噪比较低的波形数据的检测精度较低，误判率较高。此外，STA/LTA方法的特点是针对性不强，会将检测范围内所有符合判定阈值的波动如天然地震、人为干扰等均识别为气枪激发信号，如需有效识别气枪激发信号，还需进行二次验证。因此针对主动源波形自身的特点，我们采用基于模板匹配法的波形实时检测方法，取得了较好的效果。

模板匹配方法是图像识别领域的经典方法之一。根据识别理论，模板匹配方法的主要步骤为：1)模板设计；2)匹配算法设计；3)结果判定。图 2是基于模板匹配法的地震自动检测方法示意图，通过选取预先设计好的模板(12 s地震波形)，在匹配对象波形中选取相同长度的实时波形，通过匹配算法进行匹配程度计算，并对计算结果进行判定。通过选取的时间窗在匹配对象波形上的不断平移及计算，即可完成整段波形(3 600 s)的自动检测。

2.1 模板设计

模板设计即通过某种变换将样本数据转换成能区分不同类别数据的特征的过程。模板设计过程更依赖于具体问题和具体领域，是模板匹配法的难点；是否可以找到合适的特征是实现信号识别的关键。通过分析，主动源地震波形具有重复性较高的特点，对某个特定台站，多次气枪激发所接收到的地震波形形状具有高度相似性，因此对某个特定台站，只需选用一次完整的地震事件的形状作为特征。一段完整的气枪激发信号的持续时间为8~10 s，为保持模板波形完整，且能被3 600整除，实际使用中采用了12 s的地震波形作为模板，见图 2。

2.2 匹配算法

匹配算法即模板和匹配对象之间匹配程度的具体算法见文献[6]。本文通过计算模板波形和实时波形之间的互相关系数来确定匹配的程度。

若模板地震信号为x(t)，待检测连续波形记录为y(t)，则x(t)和y(t)间波形互相关系数的计算公式为：

(1)

其t₀和t₁实际应用中，模板波形x(t)的采样点数为固定值，待检测连续波形记录的时间长度可以按照实际情况进行设定。一般内存中缓存的连续波形记录长度要大于模板波形的长度，若模板波形采样点个数为m，待检测连续波形记录采样点个数为n，且n>m，则可通过起始采样点位置的不断平移，连续计算不同时间窗内的相关系数序列。相关系数序列中，所有数值的取值应在[-1, 1]之间，数值的绝对值越接近1，表明相关程度越高。

2.3 结果判定

在本文中，结果判定指根据匹配算法计算的相关系数对匹配结果进行判定。统计学理论普遍认为，相关系数在±0.80~±1.00之间可认为模板与匹配目标之间高度相关。由于主动源波形具有高重复性的特点，在实际计算过程中，相关系数最大值可达到0.998，普遍在0.96以上，因此可以设定较高的阈值，以减少误判率。实际应用中，选择相关系数0.9作为判定阈值。

2.4 速度优化

模板匹配滤波技术己经广泛应用于地震事件的检测中，如大震后余震序列检测^[7]、油气井射孔作业微震事件检测^[8]、非火山震颤活动检测^[9]、卫星遥感数据配准^[10]等。传统的模板匹配检测方法对所有数据进行逐点扫描，当研究时间较长、模板事件较多时，运算量巨大，耗时较长。

为了简化数据处理流程，提高数据处理速度，一些研究工作采用了降低采样率、多线程并行扫描等方法。在主动源数据处理中，由于激发位置固定、台站分布位置固定(图 3)、走时相对固定，因此实际应用中无须对所有数据进行逐道扫描，而仅需选择38个台站中距离较近、噪声水平较低的1~3个台站作为参考台，对参考台单通道的数据进行扫描。当所选台站均满足匹配条件时，即可判定为气枪激发事件，对其余台站的数据，利用获取的发震时刻通过走时计算出理论到时即可进行事件截取，处理流程如图 4所示。该流程可极大地提高海量波形数据的处理速度。

3 实验结果及结语

选取CKT台站Z通道2016-01-02 22:00~23：46的一次气枪记录作为模板x(t)，模板时间长度12 s，采样率100 Hz，共1 200个采样点。图 5为所选取的CKT台Z通道2016-06-18 13:00~20:00共25 200 s的连续波形记录，作为判别对象y(t)，采样频率100 Hz，共2 520 000个采样点，判定阈值设定为0.9，数据记录中共有13次气枪激发记录。

通过编写程序对模板及判别对象进行基于模板匹配的自动检测，共检测到激发事件13次，检测结果见表 1。

从表 1可看出，通过运用一次气枪记录作为模板，25 200 s的连续波形记录作为判别对象，应用程序自动对判别对象进行基于模板匹配法的自动检测，能够准确地检测出连续波形记录中的气枪激发记录并获取发震时刻，准确率达到100%。获取的发震时刻最大误差为3 s，对波形自动截取无影响，在后期数据处理中通过波形对齐处理即可消除。结果表明，基于模板匹配法的自动地震检测方法检测精度较高，误判率低，在主动源地震数据自动处理中可以达到很好的应用效果。同时，此方法对诸如地震台阵、流动加密监测等需要进行海量数据处理的情况，具有很好的借鉴作用。