1 研究背景

我国定点形变类观测仪器已运行多年，积累了丰富的数据，为开展相关研究奠定了良好的数据基础。然而，由于这些仪器灵敏度高、观测频带宽，易受到各类因素的影响，导致数据记录复杂，资料解释困难。此外，对于不同测点，由于仪器本身和周边环境的差异，通常难以进行观测记录的直接比较，更难综合提供区域形变场的整体特征（欧阳祖熙，2011）。目前，一些常规处理分析方法主要针对单个测项开展研究，并未充分考虑多个测项间的内在关联。借助信号处理领域的盲源分离类方法，则有望利用数据集的内在相关性来挖掘其中的共性特征。考虑到京津地区定点形变观测资料相对丰富，观测数据质量相对较高，以此区域作为研究区，基于盲源分离类方法中的独立成分分析方法（Fiori，2021）开展信号提取，并尝试解释信号变化的可能机制。该项研究工作可为定点地球物理观测数据的综合处理分析和变化机理解释提供探索性思路。

2 方法概述

盲源分离问题是在信号的理论模型和源信号不能准确获取的情况下，仅从观察到的几个混合信号中恢复每个原始信号的过程。鸡尾酒会问题即为一个典型实例。在一个宴会上，有n个人随意交谈（类似于一系列产生变形的源，如构造活动、日月引起的潮汐、载荷变化等），同时在房间里随机布置m个麦克风来记录声音（类似于地震观测中设置的各种观察仪器）。宴会结束后，从m个麦克风的记录数据中（类似于复杂的混合观察曲线）来区分和提取个人的语音信号。为了引入独立成分分析（ICA）方法来解决上述问题，选择基于最大非高斯原理的FastICA算法（Liu et al，2020），构造信号分离和提取方法。其理论依据是，当满足中心极限定理且变量个数足够大时，无论每个变量是否服从高斯分布，随机变量之和都近似于高斯分布。混合观测信号的概率密度函数比任何源信号的概率密度函数更接近高斯分布。因此，可以使用非高斯测量来确定独立成分的分离是否完整。

3 资料分析

北京和天津地区定点形变观测测点相对密集，为地震等相关研究提供了良好的数据基础。在对数据质量评价的基础上，进行数据初步筛选，最终选取3个站的倾斜应变观测数据进行计算分析。

3.1 同站点资料分析

为研究分析同一地震台站不同仪器观测记录之间的相关性，综合考虑数据质量和测项数，选取天津小辛庄站的8个测项数据进行综合计算。将通过解混处理得到的8个独立成分（IC）进行线性叠加，所得拟合数据与原始观测数据高度一致。其中一些周期性的独立成分似乎具有一定相似性，推断可能与时间滞后或其他非线性因素影响有关，导致同一源信号被误识别为多个信号。另外，鉴于数据中包含观测误差等因素，仅考虑对整体观测信号贡献较大的独立成分，最终选取4个主要独立成分。这4个独立成分的线性组合足以表征每个观测数据的主要变化特征，其中一个独立成分明显与季节性因素引起的年度变化有关；另外一个独立成分自2009年以来一直相对稳定，但在2011年上半年开始加速变化，推测可能与2011年日本M_W 9.0地震的同震和震后效应有关，其显著影响可能持续到2014年前后。

3.2 多站点资料联合分析

在上述研究基础上，尝试对邻近地区的多个观测进行联合计算。除天津小辛庄站观测数据外，选取北京延庆站和河北怀来站的倾斜、应变观测共计14项数据。基于8个主要独立成分进行数据拟合和区域整体变形特征描述。从结果来看，反映2011年日本M_W 9.0地震同震和震后效应的独立成分仍然清晰，整体时间演化特征与仅使用小辛庄站数据得到的相似，表明2011年日本地震的影响在一定的空间范围内具有区域共性，但其影响的显著程度因不同观测数据而异。同样可以较好地识别出反映年变影响的独立成分，说明延庆、怀来等地观测也受到季节因素的显著影响。

4 结论

实际观测数据的应用结果显示，独立成分分析法在综合数据信息提取中取得了较好效果，可以更好地从数据中识别出主要源信号，为分析数据变化机理提供了良好依据。对北京和天津地区部分定点地球物理观测数据的分析表明，该区不仅受到相对稳定的年变因素影响，还受到2011年日本M_W 9.0地震同震和震后效应的影响，且影响可能持续至2014年前后。

该方法对观测数据有一定预设要求，使得实际数据的分析更加困难，但如果能够引入其他一些研究成果、先验认识等，则会进一步提升信号判识的可信度。独立成分分析法的主要优点是可以综合利用观测数据集提取区域共源信号的特征，这是目前常规定点地球物理观测据处理方法所不具备的。因此，未来有必要开展更深入的工作，进一步完善相关研究，在更多地区进行试验和推广。