2024, Vol. 45
基准地磁台通过绝对观测来确定相对记录的基线值，从而监视和控制相对记录仪器的温度特性和漂移特性，以保证测值的正确性（中国地震局监测预报司，2010）。因此，对基线值的把控是监视和控制基准地磁台观测数据质量的重要手段。目前，国内外通常采用定期进行绝对观测再进行基线值计算、选定的工作流程。按规定，每日观测的2组基线值之差及每月剩余标准差须满足数值要求，但对于每日基线值的选定标准，《地磁站网运行管理技术细则》及《电磁学科观测资料质量评比办法》并未明确提出。由于绝对值数据（分钟值、时均值、日均值）=相对记录值+选定基线值，选定基线值=绝对观测值-相对记录值，因此当选定基线值出现错误，而观测人员无据可依，便不能及时发现错误并采取补救措施，最终导致绝对值的错误。
关于绝对观测的基线值问题，叶富华等（2006）、罗玉芬等（2021）分别对基线值精度、影响因素进行了分析；李西京等（2012）提出，墩差变化会导致基线值变化；王莉森等（2013）通过回归分析对仪器温度系数、滑动现象进行了研究，提出对基线值进行残差控制；刘浩等（2022）、郝雪景等（2022）分别提出，温度变化、观测墩沉降问题会导致基线漂移。然而，关于选定基线值的具体约束方法或指标，目前尚无相关文献可参考。因此，需要找到一种方法或指标，针对基准地磁台的选定基线值作规范性或参考性约束，以便在选取基线值时有据可依，发现问题立即采取核查、对比或复测等措施，该方法或指标也可作为资料质量检查、评比时的参考，突出检查重点，提高工作效率。本文将采取直接和间接2种约束方法对选定基线值进行约束，从而降低基线值错误率，提高数据质量。
1 基线异常现象以武隆、成都、西昌、通海和丽江台2022年5—7月的地磁数据为例，分析D、H、Z子夜均值数据异常，结果见图 1。由图 1可见，西昌台地磁Z分量绝对值出现错误，在该台Z分量选定基线值曲线（图 2）同样可见存在异常。西昌台基线异常未引起注意并进行改正。本研究提出直接和间接约束方法对选定基线值进行约束，以期提高观测数据质量。
|
图 1 西昌Z分量子夜均值异常区域（红框内） Fig.1 Night mean value anomaly area in the Z-component of Xichang (within the red box) |
|
图 2 西昌选定基线值ZB异常区域（红框内） Fig.2 Selected Z baseline anomaly area of Xichang (within the red box) |
直接约束方法：对选定基线值进行直接约束，该方法分以下步骤完成：
（1）对基线值进行基本处理，如明显台阶的消除。观测仪器调整、更换或者重启均可能造成基线值出现较大台阶，会对后期计算结果产生误导，因此需要进行台阶校正。
（2）对基线值进行温度漂移消除。多数情况下，三分量磁通门磁力仪记录值与温度有着较为明显的相关性，如图 3所示，西昌台Z分量基线值与温度呈明显负相关关系，但记录值随温度的变化不是后续计算需要的信息，因此需要通过算法消除，图 4即为去除温度漂移后的记录值，其细节信息已明显体现。
|
图 3 基线值随温度变化 Fig.3 Baseline value changes with temperature |
|
图 4 消除温漂后的基线值 Fig.4 Baseline value after eliminating temperature drift |
（3）对前15日内选定基线值取标准差σ，平均值为x，当日D、H、Z选定基线值分别为xD、xH、xZ，对D、H、Z分别按照以下3组约束规则进行判断。
| $\left.\begin{array}{l}\left|x_D-\bar{x}_D\right| \geqslant 2 \sigma \\ \left|x_D-\bar{x}_D\right| \geqslant 0.1^{\prime}\end{array}\right\} $ | (1) |
| $\left.\begin{array}{l} \left|x_H-\bar{x}_H\right| \geqslant 2 \sigma \\ \left|x_H-\bar{x}_H\right| \geqslant 1 \ \mathrm{nT} \end{array}\right\} $ | (2) |
| $ \left.\begin{array}{l} \left|x_Z-\bar{x}_Z\right| \geqslant 2 \sigma \\ \left|x_Z-\bar{x}_Z\right| \geqslant 1 \ \mathrm{nT} \end{array}\right\} $ | (3) |
若满足对应规则，即判定当日基线值存在异常，进行标记。
3 间接约束方法在基准地磁台产出绝对值的工作流程中，基线值选定是观测员进行的最后一步工作，选定值直接参与绝对值计算，虽然影响绝对值的因素较多，如相对仪器日变误差（王秀敏等，2016）、绝对观测错误等，从数据计算角度看，均体现为基线值的选定错误。因此，除直接对选定基线值进行约束外，还可通过考察对应的绝对值来判断及约束所选定的基线值，即间接约束方法。这种方法的优点在于，通过考察绝对值是否异常，可立即对基线值异常进行断定，无需进行后续的正确性核验；缺点在于，绝对值的异常判断是采用以人工经验为主的多台对比方式，缺乏标准，实效性低。图 5所示为人工判断绝对值时所参照的多台对比数据图，由于不同台站的数据年变化率不一致，在将各台数据合并于一张图，就会出现曲线汇集与分离现象，导致人工判断时产生视觉误差造成误判。此外，人工判断需要投入较多时间和精力，不能在第一时间得出结果。
|
图 5 人工判断绝对值所参照数据 Fig.5 The data graph referred to when manually determining absolute values |
基于以上原因，将采用以下方法对绝对值进行自动对比判断，步骤如下：
（1）选定至少5个台站为1组，其磁场变化尽量一致。
（2）采用拟合方法（文中采用线性拟合），去除5个台站D、H、Z三分量绝对值数据的年变量。
（3）对5个台站D、H、Z三分量绝对值数据进行通化（图 6），即以各自的全年平均值为统一基准线，该基准线即人为定义的标准线，而传统的人工对比并无类似基准线，由于引入了标准，该方法的判断结果会与人工方法略有不同。
|
图 6 对数据（Z分量）进行通化并统一基准线 Fig.6 Normalize the data (Z-component) |
（4）针对各分量，参照迪克逊准则，找出每日绝对值的最大值或最小值。迪克逊准则计算方法如下：①对5个绝对值从小到大排序，得出x1、x2、x3、x4、x5；②α = (x5 - x4)/(x5 - x1)，β = (x2 - x1)/(x5 - x1)；③设C1为限定值，当α＞β，且α＞C1，x5为最大值；当β＞α，且β＞C1，x1最小值。
（5）对最大值或最小值计算离群值。离群值即最大值与次大值的差值，或最小值与次小值的差值，若差值为0，则无离群值。
（6）离群值的限定值为C2，当最大值或最小值的离群值大于C2，则判定当日绝对值异常。C1、C2算法为：对5个台分别计算逐日一阶差分值，当日差分值分别为δ1—δ5，选其中变化趋势（即正或负）占多数的值求平均，得出主变化趋势均值T，则限定值C为
| $ C=B+T \cdot k $ | (4) |
式中，B为基础值，k为系数。C1、C2通过设置不同的B和k值实现。
（7）记录并删除筛选出的异常值，继续步骤（1）—（6），进行第2轮筛选。
（8）2轮筛选后所得结果即异常值。
4 实验验证 4.1 直接约束方法有效率统计通过直接约束法的3个步骤，初步判断并筛选出存在异常的选定基线值，但其对应的绝对值并不一定是异常值，需要评估判断结果的正确性或有效性。以计算全年选定基线值的正确率为例，传统算法为：判断正确个数/全部判断数（365），由于大部分台站选定基线值错误天数不及全年的10%，因此即便不做任何异常判断，正确率也能达到90%以上，该算法正确率过高且存在缺陷，缺乏参考意义。本研究设计一种新的评估方法计算直接约束方法的有效率，设定3个参数A、B、C，其中A为判断异常数，B为判断异常且正确数（即绝对值异常），C为漏判数（判断为正常但绝对值异常）。按照以下情况进行计算：①C = 0、A≠0、B≠0时，有效率为B/(A + C)；②C = 0、A≠0、B = 0时，有效率为0.501×(365 - A)/365；③C = 0、A = 0时，有效率为100%；④C≠0时，有效率为B/(A + C)。
该算法的特点在于：①鼓励主动判断异常，但遏制泛滥化判断；②误判（即绝对值无异常）对有效率影响较小；③漏判（即绝对值有异常而未判断）对有效率响较大；④有效率大于0即有效果，数值越大，判断结果的正确性越高。例如：选定基线值实际错误数为10，判断异常数为14，其中8个与实际错误值一致，即漏判2个，此时有效率即为50%，在此基础上，若误判数增加1，有效率则为47.1%，若漏判数增加1，有效率则为41.2%，数值明显更低。原因在于，实际工作中若产生误判，观测人员可通过核查进一步判定，即便进行复测也不会对绝对值产生影响；若出现漏判，则基线值问题易被忽视，导致绝对值错误。
按照直接约束方法和有效率算法，对我国10个基准地磁台（西昌、武隆、成都、丽江、通海、巴彦淖尔、呼和浩特、天水、榆林、乾陵）2022年全年基线值数据进行计算，实现过程见图 7，直接约束方法有效率统计结果见表 1。
|
图 7 算法实现过程（D分量） Fig.7 Algorithm implementation process (D-component) |
|
表 1 基线值直接约束方法有效率 Table 1 Efficiency of baseline value direct constraint method |
由表 1可知，采用直接约束方法筛选异常基线值，有效率在60%以上，相比此前无任何约束方法进行辅助判断的情况，大部分错误的选定基线值被筛选出，效果提升明显，但有效率的稳定性不高。主要表现在，当某台基线整体质量较高时，有效率也提高，但稳定性会下降，如通海、榆林台，原因是算法中作为分母的判断数减少，凸显了计算结果的“阶跃”现象。总体而言，在该约束方法下，异常基线值的筛选结果有以下特性：①尽量覆盖真正的异常值；②尽量减少异常判断数，避免泛滥化判断；③无效结果中误判居多，漏判较少，对实际工作影响较小。因此，直接约束方法可作为观测人员选定基线时的参考或者工作规则，能够及时发现部分异常值，从而采取补救措施，保证绝对值的正确性。
4.2 间接约束方法验证将之前10个台站分为2组，对全年地磁绝对子夜均值数据按间接约束方法进行筛选，实现过程见图 8。如图 9所示，以武隆台为例，判断筛选结果中5月31日、7月5日、7月24日的基线值为异常，与人工判断相符合，因此可直接认定此3日的基线值选定错误。可见，间接约束方法所筛选的异常值可作为直接约束方法筛选值的检验和补充，但由于算法固定，该方法在面对个别特殊的正常变化时可能产生误判。
|
图 8 间接约束方法计算过程 Fig.8 Indirect constraint method calculation process |
|
图 9 武隆Z分量绝对值数据自动判断 Fig.9 Automatic judgment of Z-component absolute value data of Wulong |
基于直接和间接约束方法对选定基线值进行约束，并选用10个基准地磁台全年基线值和绝对值数据进行实验验证，结果表明：
（1）采用直接约束方法进行选定基线值约束，观测员可及时发现异常并做出响应，如进行基线值和绝对值的核查、仪器的检查、复测等。基于该方法的判断结果可以覆盖大部分错误值，存在少量误判和漏判，整体效果较好。
（2）基于间接约束方法，观测员可直接断定选定基线值是否错误，并查找导致错误的原因。需要注意的是，若要保证该方法的实效性，所有基准台必须能够及时进行基线值选定。由于该方法引入了比对标准且实现了自动化，可应用于资料检查、数据评比工作，对于提高工作效率和准确性有一定促进作用。
（3）通过2种约束方法单独或联合使用，可有效减少基线值选定错误发生的概率，提高绝对值的正确率，从而保证我国地磁台网观测数据质量。
2种基线值约束方法仍存在有效率不稳定、特殊情况下误判等缺点，并且随着应用过程中样本的不断增多，会有更多新问题出现，方法仍待完善和改进。
文中使用的地磁数据来自中国地震局地球物理研究所国家地磁台网中心，在此表示感谢。
郝雪景, 高龙飞, 苏燕红, 等. 大同地震监测中心站GM4-XL磁通门磁力仪观测数据漂移分析[J]. 地震地磁观测与研究, 2022, 43(2): 71-78. |
刘浩, 李予国, 丁学振, 等. 三轴磁通门传感器温漂误差分析及其校正方法[J]. 中国海洋大学学报, 2022, 52(5): 107-113. |
李西京, 张素琴, 辛长江, 等. 不同磁通门经纬仪产出基线值对比分析[J]. 地震地磁观测与研究, 2012, 33(1): 88-93. DOI:10.3969/j.issn.1003-3246.2012.01.018 |
罗玉芬, 王建格, 陆镜辉. 肇庆地磁台基线值观测精度分析[J]. 华南地震, 2021, 41(3): 148-154. |
王莉森, 张云昌, 边鹏飞, 等. 利用逐步回归分析红山地磁台观测数据质量[J]. 华北地震科学, 2013, 31(3): 54-56. |
王秀敏, 龚永俭, 畅国平, 等. 红山台地磁日变化记录准确度标定分析[J]. 华北地震科学, 2016, 34(1): 76-80. |
叶富华, 林建, 胡俊明, 等. 温度、湿度对地磁Z基线值的影响及分析[J]. 四川地震, 2006, 11061106(1): 14-18. |
中国地震局监测预报司. 地震电磁学理论基础与观测技术[M]. 北京: 地震出版社, 2010: 398.
|