0 引言

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。

1.2 资料选取

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, B_i为第i分钟的分钟值; b_{i, 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;C_n = 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$\sqrt \alpha $呈反比, 但波形保持不变。

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。

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。

3.1.3 高压直流输电干扰

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。

3.2 小波变换

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。

4 讨论与结论

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。