2. 中国河北 075001 河北省地震局张家口地震监测中心站;
3. 中国河北 056001 河北省地震局邯郸地震监测中心站
2. Zhangjiakou Seismic Station, Hebei Earthquake Agency, Hebei Province 075001, China;
3. Handan Seismic Station, Hebei Earthquake Agency, Hebei Province 056001, China
地磁台站的基本任务是取得连续、完整、准确、可靠的地磁观测资料, 为地磁学及地震预报等相关学科研究和发展提供服务。然而, 随着我国国民经济的快速发展, 铁路、公路、轨道交通、国家电网等基础设施的大规模建设和投入使用, 地磁台站观测环境受到不同程度的干扰(国家地震局科技监测司, 1995; 谢凡等, 2011; 刘敏等, 2012), 严重影响地磁观测数据质量, 为干扰数据的预处理工作带来挑战。探索地磁干扰数据预处理方法, 不仅有助于提高地磁观测数据质量, 发挥地磁观测数据在防震减灾和其他科学研究领域的作用, 而且可以促进地磁学科的应用发展, 对地震地磁观测工作具有重要的实用价值和研究意义(王秀敏等, 2016)。
文中选取北京、昌黎、红山地震台2017—2018年GM4磁通门磁力仪(下文简称GM4磁力仪)观测资料, 采用常规和小波变换方法进行数据预处理, 剔除地铁轻轨、地电阻率、高压直流输电对地磁观测数据的影响, 分析数据预处理效果, 以便提高数据预处理效率, 为地震研究提供连续、完整、可靠的基础数据。
1 地磁干扰及资料选取 1.1 干扰统计随着“十五”“十一五”期间地震台站建设及改造, GM4磁力仪已广泛应用于我国地磁观测台网大部分地磁台站(杨佩琴等, 2012)。目前, 在配备GM4磁力仪的134个台站中, 12个台站受到地铁轻轨干扰, 11个台站受到地电阻率观测干扰, 87个台站受到高压直流输电干扰, 统计结果见表 1。以上3种典型干扰因素对地磁观测数据的影响, 给数据预处理工作带来较大困难。
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表 1 典型干扰对地磁观测的影响统计 Table 1 Statistics of the effects of typical interference on geomagnetic observations |
北京、昌黎和红山地磁台站均位于首都圈地区, 多年来受到台站周边地铁轻轨、地电阻率、高压直流输电等典型干扰因素的影响。其中: 北京台自20世纪90年代后期起受到地铁运行干扰, 干扰形态表现为毛刺状, 地磁垂直分量Z受干扰较严重, 幅度达十几nT, 磁偏角D和水平分量H所受干扰幅度较小, 在地铁停运时段, 地磁观测数据恢复正常; 昌黎台自2010年10月29日起, 地磁观测受到地电阻率观测的影响, 干扰频次为1次/h, 干扰形态表现为台阶, 地磁垂直分量Z所受干扰幅度最大, 达3.5 nT, 磁偏角D和水平分量H所受干扰幅度较小; 红山台自2010年10月28日起, 地磁观测受到高压直流输电干扰, 干扰形态表现为台阶, 具有缓变、急始特点, 地磁垂直分量Z所受干扰幅度最大, 达几十nT, 磁偏角D和水平分量H所受干扰幅度较小。
选取2017年1月1日至2018年11月30日红山、北京和昌黎地震台地磁观测数据, 采用常规和小波变换分析方法进行数据预处理。
2 数据预处理方法随着城市化进程的加速, 地磁观测所受干扰因素逐渐增多, 严重影响观测数据的完整性。目前, 多采用秒转分方法对地磁观测数据进行预处理, 对于受地铁轻轨、高压直流输电干扰数据的预处理效果明显, 既提高了工作效率, 又提高了数据质量。
2.1 常规处理方法(1) 分转秒数据。利用中国地震前兆数据处理系统(V2020.2版本), 对分数据进行干扰预处理, 然后据此对秒数据进行自动化反处理, 若有干扰数据(尖峰、台阶)遗漏, 进行人工分转秒处理即可。
(2) 秒转分数据。利用中国地震地磁前兆处理系统, 对秒数据进行干扰预处理, 使用高斯滤波算法对分数据进行反处理, 且处理过程均不计入预处理日志, 若预处理秒数据不存在, 将跳过计算下一分量。
设计算第i分钟(i min)的分钟值, 取i min00 s及其前后各45 s共91 s的秒采样数据进行高斯滤波计算。公式如下
$ {B_i} = \sum\limits_{n = - 45}^{ - 1} {{C_n}} {b_{i - 1, 60 + n}} + {C_0}{b_{i, 0}} + \sum\limits_{n = 1}^{45} {{C_n}} {b_{i, n}} $ | (1) |
式中, Bi为第i分钟的分钟值; bi, j为第i分钟第j秒的秒采样数据, 其中i、j的取值范围为00—59;Cn = C-n, 为高斯系数(共91个)。
计算00 h00 min的分数据时, 需要调用前一天的后45个秒数据参与计算。当1 min的60个秒数据中缺数≥10时, 对应的分数据为缺数。
2.2 小波变换小波变换也称多分辨分析, 就是将信号或函数分解为不同频率的分量, 依每个分的尺度(频率高低), 按相应分辨率进行分析的方法。小波变换被广泛应用于各领域的研究工作, 并得出不少有意义的成果, 如: 吴利辉等(2009)利用小波变换分析处理南京台地磁观测数据, 发现地铁干扰被有效剔除; 张明东等(2015)利用小波变换对天津地区地磁台站数据进行噪声频谱分析; 张秀玲等(2018)对北京台地磁场环境干扰进小波变换分析, 得出北京地磁场干扰特征。该方法的原理是, 将基本小波(mother wavelet)函数位移τ, 在不同尺度α下, 与待分析信号χ(t)作内积, 即
$ W{T_\chi }(\alpha, \tau) = \frac{1}{{\sqrt \alpha }}\int_{ - \infty }^{ + \infty } \chi (t){\varphi ^\chi }\frac{{t - \tau }}{\alpha }{\rm{d}}t $ | (2) |
式中, α>0, 称为尺度因子, 其作用是, 对基本小波φ(t)函数作伸缩, τ反映了位移大小, 其值可正可负, α和τ均为连续变量。式(2)又称为连续小波变换(continue wavelet transform, 简记CWT)。在不同尺度下, 小波持续时间随α和τ值的加大而增宽, 幅度则与
文中利用Symlet小波函数系列中的Sym4小波, 对北京地震台GM4磁力仪原始观测数据进行分解, 考虑到地铁轨道交通对地磁观测数据的干扰, 频谱主要集中在0.04 Hz及更高频率范围内, 采用Sym4小波对数据进行8层分解, 第一阶至第七阶细节系数置为零, 进行信号重构得到滤波数据。
3 数据预处理分析统计发现, 北京地震台地磁观测受地铁干扰严重, 昌黎地震台则受到地电阻率观测影响, 红山地震台受到高压直流输电影响, 选取3个地震台站GM4磁力仪观测数据, 分别进行常规预处理, 并选取北京地震台地磁观测数据进行小波变换, 与不存在地铁干扰的红山地震台GM4磁力仪观测数据进行频谱分析, 以便为选择合适的数据预处理方法提供参考。
3.1 常规处理 3.1.1 地铁轻轨干扰分析选取2017年8月8日和8月9日北京台GM4(3)磁力仪观测数据, 分别进行秒转分、分转秒处理, 分析地铁轻轨对地磁观测数据的干扰特征。数据处理结果见图 1、图 2。由图 1中原始数据曲线可见, 16时20分至20时12分数据变化正常, 其他时段数据受到地铁轻轨干扰的影响, 其中Z分量所受干扰较严重, 幅度达11.3 nT。
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图 1 2017年8月8日北京台GM4磁力仪分转秒数据曲线 Fig.1 The converted second-sampled data from minute-sampled Data of GM4 magnetometer observation of Beijing Station on Aug. 8, 2017 |
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图 2 2017年8月9日北京台GM4磁力仪秒转分数据对比曲线 Fig.2 The converted minute-sampled data from second-sampled data of GM4 magnetometer observation of Beijing Station on Aug. 9, 2017 |
对2017年8月8日地磁观测数据进行分转秒处理, 结果见图 1, 可见秒数据出现缺记现象, 且Z分量数据缺记明显, 其中D分量秒数据完整率为34.03%, H分量为32.15%, Z分量为17.57%。对2017年8月9日地磁观测数据进行秒转分处理, 结果见图 2, 可见分数据D、H、Z分量数据完整率均为100%。
3.1.2 地电阻率干扰选取2018年3月12日和3月13日昌黎台GM4(2)磁力仪观测数据进行分析, 发现地电阻率对地磁数据造成的干扰每小时一次, 干扰持续时长180 s, 其中Z分量所受干扰明显, 干扰幅度达3.5 nT。对2018年3月12日地磁观测数据进行分转秒处理, 发现出现秒数据缺记现象。对秒数据完整率进行统计, 其中Z分量为90.90%, H分量为92.22%, D分量为92.05%。对2018年3月13日地磁观测数据进行秒转分处理, 分数据3个分量数据完整率均达100%。限于篇幅, 文中仅列出干扰明显的Z分量预处理曲线, 结果图 3。
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图 3 2018年3月12日和3月13日昌黎台GM4磁力仪数据预处理结果曲线 Fig.3 The preprocessed curves of GM4 magnetometer observation at Changli Station on March 12 and 13, 2018 |
据统计, 目前我国有31条高压直流输电线路对地磁台站造成影响(干扰类型有缓始型和急始型), 给地磁观测数据的判别和预处理造成困难。
红山台GM4(1)磁力仪受到晋北至南京高压直流输电线路的干扰, 选取2017年5月12日该台地磁观测数据, 发现垂直分量Z干扰幅度最大为12.9 nT。对数据进行分转秒处理, 造成秒数据缺记。对秒数据完整率进行统计, 可知Z分量为93.59%, H分量为97.50%, D分量为97.78%。对数据进行秒转分处理, 可知分数据3个分量完整率均达100%。限于篇幅, 文中仅列出影响较严重的Z分量预处理曲线, 结果见图 4。
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图 4 2017年5月12日红山台GM4磁力仪数据预处理结果曲线 Fig.4 The preprocessed curves of GM4 magnetometer observation at Hongshan Station on May 12, 2017 |
北京台GM4(3)磁力仪观测受地铁轻轨干扰, 选取该台2018年12月16日地磁观测数据, 进行小波变换和频谱分析。图 5给出北京台2018年12月16日D、H、Z分量原始数据和小波变换处理数据对比曲线。选取不存在地铁轻轨干扰的红山台(LYH)Z分量原始数据, 与北京台(BJI)Z分量原始数据及小波变换(CWT)数据, 进行频谱分析, 将频段分别设定为0—0.001 Hz、0.001—0.01 Hz、0.01—0.1 Hz和0.1—0.5 Hz, 频谱对比结果见图 6。由图 5可见, 数据经小波变换处理, 在保持地磁日变形态基本不变的同时, 降低了地铁干扰幅度。由图 6可知, 在0—0.001 Hz频带, 北京台地磁观测数据滤波信号(小波变换处理)较好保留了原始信号的低频成分, 未改变其低频成分频谱结构; 在其他频带范围内, 经小波变换后的滤波信号与红山台数据频谱一致性更高, 表明小波变换可有效滤除地铁干扰。
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图 5 北京台GM4仪原始数据和小波变换数据曲线 (a) 原始数据;(b) 小波变换数据 Fig.5 The curves of original and wavelet transform processed data of GM4 magnetometer observations at Beijing Station |
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图 6 北京台(BJI)、红山台(LYH)原始波形与北京台(BJI)小波变换(CWT) Z分量功率谱对比 (a)0 — 0.001 Hz;(b)0.001 — 0.01 Hz;(c)0.01 — 0.1 Hz;(d)0.1 — 0.5 Hz Fig.6 The power spectrum of Z component original waveforms at BJI and LYH stations and the wavelet transform (CWT) waveforms at BJI station |
通过对GM4磁通门磁力仪3种典型干扰数据的预处理分析, 可得出以下认识。
(1) 采用常规方法, 对受到地铁轻轨、地电阻率、高压直流输电干扰的GM4磁力仪数据进行预处理时, 分转秒均造成数据缺记, 且完整率多低于90%, 尤其是地铁轻轨干扰, 数据完整率仅17.57%;而秒转分预处理数据无缺记, 且完整率均达到100%。
(2) 利用小波变换方法, 对受到地铁轻轨干扰的GM4磁力仪数据进行滤波处理, 预处理数据具有正常日变形态, 干扰幅度明显减小。
(3) 对于受地铁轻轨干扰的数据, 小波频谱分析显示, 滤波信号未改变原始信号中低频部分的频谱结构, 较好保留了原始信号的低频成分。因此, 小波变换方法可有效抑制地铁轻轨对GM4磁通门磁力仪观测的影响。
综上所述, 受到地铁轻轨、地电阻率、高压直流输电的干扰, GM4磁通门磁力仪观测数据可采用秒转分预处理, 不但节省秒数据预处理时间, 而且保证了数据的正确性和完整率, 而小波变换方法对地铁轻轨干扰具有有效的抑制作用。该研究结果可为地磁观测数据预处理提供借鉴与参考。
国家地震局科技监测司. 地震地磁观测技术[M]. 北京: 地震出版社, 1995.
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