0 引言

形变是地震孕育的动力学背景，是地震预报直接可靠的力学型前兆（郭春生等，2022）。在研究地壳形变垂直相对运动和固体潮动态变化过程中，作为地壳形变学科的重要组成部分，地倾斜观测具有重要作用（黄晓华等，2009）。DSQ型水管倾斜仪是一种自动测量地壳倾斜变化的高精度仪器，用于监测地倾斜的缓慢变化和倾斜固体潮，并捕捉地震前兆信息。其可提供地球固体潮汐、地壳岩石性质及地球参数等科学数据，帮助掌握地震事件周期、应力变化以及相关地壳变形之间的关系，在地震监测与预报研究领域发挥着重要作用（张锦萍等，2017）。通过运用多种方法分析观测数据的一致性，对震情跟踪分析将产生积极的推动作用（郭春生等，2022）。

DSQ型水管倾斜仪（下文简称水管仪）采用差动变压式位移传感器，结合应用现代微电子技术设计而成，具有灵敏度高、性能稳定可靠、功能强等特点。其工作原理是：利用水的不可压缩性，可知水管倾斜仪两端钵体的液面始终保持在同一水平面，当钵体台基发生相对位移时，钵体与内部液体表面也会发生相对位移，带动液面上的浮子发生同步位移，经差动变压式传感器转换成电信号，便于直观分析地壳变化规律（聂磊等，2001）。因此，水管仪观测资料精度取决于两端点观测数据的一致性。本文选取精河地震台（下文简称精河台）水管仪改造前后观测数据，对水管仪的稳定性及端点一致性进行分析。

1 台站概况

精河台始建于1984年，位于精河县城东南约8 km处，准噶尔盆地西侧，库松木契克山东麓。该台地处博罗科努断裂、准格尔南缘断裂、科古琴断裂3大断裂带交会区。在博罗科努断裂以北为准噶尔中新生代凹陷和围绕准噶尔古老地块形成的准噶尔—北天山古生代褶皱系，以南为塔里木地台北缘多旋回地槽在晚古生代末期形成的天山褶皱系（张智慧等，2018）。

精河台观测山洞洞体岩性坚硬，岩石较完整。台基由石炭纪灰岩构成，岩性主要为黑灰色千枚岩和凝灰岩，地质年代属于古生代。山洞进深30 m，覆盖层厚约30 m，洞室年温差小于0.5 ℃。观测点周边为山丘地貌，无明显干扰源，观测条件良好，是形变观测的理想场地（许璐等，2019）。

水管仪于1990年架设，NS分量基线长度为9 m，EW分量基线长度为30 m，采用微波传输，仪器仪器自身抗干扰能力强，观测精度高，稳定性好。随着数字技术的发展，光纤传输技术逐步成熟，微波传输因受天气及外界干扰因素较多，不能够满足观测数据连续率的要求，2015年进行数字化改造，改成更加稳定的光纤传输；同时，对设备进行升级改造，解决了因设备老化造成蒸馏水泄露所致频繁调零的问题。在日常观测中，电源干扰对水管仪观测数据质量影响较大，尤其是NS分量，表现为观测曲线加粗；在仪器运行过程中，因受到所处环境和仪器自身机械结构变化的影响，存在零点漂移现象，需人工调零，调零操作会使得环境气压、气流发生改变，打破原有的动态平衡，造成曲线出现畸变及突跳现象。

2 资料预处理

精河水管仪观测以来运行较稳定，并于2015年11月进行数字化改造。选取2009—2022年水管仪观测数据，采用Venedicv调和分析方法，计算改造前后观测数据的潮汐参数，并对监测效能进行对比分析。采用相关系数、T检验、F检验、潮汐参数分析方法，对精度最高、观测效能最优的2022年水管仪EW、NS分量共4个端点的整点值数据进行一致性分析。因水管仪4个端点数据在日常观测中不进行预处理，在分析时使用EIS2000软件，对各端点整点值数据进行图形分析和预处理，去除各端点数据中地震异常以及调零、标定等人为干扰所致畸变数据。人为干扰过多，会使得观测资料产生不可逆的影响，导致其应用价值显著下降（关冬晓等，2022）。鉴于此，在进行数据预处理时，对于缺数3小时以内的数据，将进行插补处理，超过3小时的按缺数处理（张小飞等，2017）。

3 仪器稳定性分析

采用Venedicv调和分析方法，按月进行调和分析，计算M₂波潮汐因子均方差，并利用切比雪夫多项式，与1年观测资料的73个五日均值进行拟合，计算噪声水平，检验观测资料精度和仪器的长期稳定性（张锦萍等，2017）。依据中国地震局形变学科组制定的《地壳形变学科观测资料质量评比办法》，对改造前后仪器监测效能进行评估。

3.1 潮汐分析

M₂波潮汐因子均方差是衡量倾斜观测资料内精度的重要指标。采用Venedicv调和分析方法，对精河水管仪2009—2022年整点值数据按月进行调和分析，计算得到潮汐因子及均方差，均方差越小，观测精度越高（任俊峰等，2019）。地倾斜观测固体潮理论值应为0.666 7，在实际观测中可能存在偏差（赵慧琴等，2017）。设t时刻观测值为不同成分的潮汐波叠加以及随时间的漂移，即

$ y(t)=\sum\limits_n A_n \cos \left[\omega_n+\varphi_n(T)\right]+D(t) $

(1)

式中：t表示自T时刻起算的以小时为单位的时间；T为t = 0的初始时刻；y(t)为t时刻的观测值；A_n为第n个潮波的观测振幅；ω_n为第n个潮波的角频率；φ_n(T)是第n个潮波在T时刻的初相位；D(t)是t时刻仪器的零点漂移。

将所选数据以2015年为分隔线，对比分析精河水管仪改造前后整点值数据潮汐因子及均方差。其中，2009—2015年观测资料整点值逐年分析结果见表 1，2016—2022年观测资料整点值进行逐年分析结果见表 2。由表 1可知：潮汐因子：NS分量在0.634 9—0.654 0，均值0.647 4，EW分量在0.456 9—0.676 3，均值0.604 6，均接近理论值；潮汐因子均方差：NS分量均值0.013 2，EW向均值0.006 0，说明NS分量观测精度高于EW分量，与实际观测所得结果一致。由表 2可知：潮汐因子：NS分量在0.649 8—0.673 3，均值0.658 1，EW分量在0.662 7—0.670 4，均值0.666 6；潮汐因子均方差：NS向均值0.006 0，EW向均值0.002 7。

由改造前后观测数据对比分析发现，改造后潮汐因子更接近于理论值，潮汐因子均方差明显较小，相对噪声水平也有所减小，说明此次改造有效提高了该仪器观测精度和长期稳定性。

3.2 监测效能分析

根据《地倾斜观测资料质量评比评分细则》中技术指标评分标准，对精河水管仪观测数据精度、完整率及运行连续率3个指标进行量化打分，评分结果见表 3。可见，2015年改造后观测精度得分明显较高，除2021年因网络故障导致数据完整率及运行连续率较低外，其他年份均获得满分，说明2015年对该仪器改造切实提高了观测效能及仪器稳定性。

4 端点一致性分析

选取2022年精河水管仪N、S、E、W四个端点整点值原始数据，去除地震异常以及调零、标定等人为干扰所致畸变数据，采用相关系数法、T检验、F检验方法，对观测资料变化趋势、均值及方差一致性（任俊峰等，2016）进行评价。

4.1 相关系数分析

（1）计算方法。x、y数列之间的相关系数用r_xy表示，计算公式如下

$ r_{x y}=\frac{\sum x y}{N s_x s_y} $

(2)

式中：x = X − x，y = Y − y；s_x、s_y分别表示x、y数列的标准差；N为成对数量的次数。相关系数r的取值范围为[-1，1]，正负代表相关方向。|r|表示变量之间相关程度的高低，根据皮尔森相关系数的分化，通常|r|越接近于0，说明2个变量之间相关性越弱；|r|＞0.8时，说明2个变量高度相关（木拉提江等，2023）。

（2）结果分析。选取2022年精河水管仪N、S、E、W四个端点整点值原始数据，进行去干扰处理，逐月统计N、S端及E、W端相关系数，结果见表 4。由表 4可见，精河水管仪各分量2个端点的相关系数基本在0.955以上，仅7月E、W端相关系数低于0.955；同一分量2个端点的月相关系数平均值均大于0.97，属于高度相关；N、S端相关性高于E、W端，认为精河水管仪N、S分量精度优于E、W分量，该结果与实际观测所得结果一致。

4.2 一致性检验

（1）F检验。F检验方法是一种用于检验2列数组正态随机变量的总体方差是否相等的假设方法。利用F检验，对每个分量2个端点数据方差进行一致性检验，检验结果可以证明数据方差是否一致，即每个分量2个端点稳定性是否一致。

（2）T检验。通过F检验，确定2组数列组总体方差一致，可视为等精度观测。采用T检验，验证2组数列之间是否存在系统差异，以检验水管仪各分量2个端点是否具有一致性。为消除年变趋势对检验结果的潜在影响，在T检验前对NS、EW分量的4个端点整点值数据进行滤波处理，利用滤波后的残差进行检验分析。统计量t定义为

$ t=(\bar{x}-\bar{y}) / \sqrt{\frac{s_x^2}{n_x}+\frac{s_y^2}{n_x}} $

(3)

计算时显著水平α取为0.05，自由度f = n_x + n_y - 2，得出t分布临界值为t_α(n_x + n_y - 2)，若|t|≥t_α(n_x + n_y - 2)，则检验失败，反之则检验通过，则可推断2组数列之间差异不明显。

（3）结果分析。以2022年12月精河水管仪日均值为样本，分析2组数列之间的总体方差和系统差异，结果见表 5，发现N、S端和E、W端的F检验值、T检验值均明显低于其临界值。因此认为：N、S端和E、W端的方差水平相当，即稳定性一致；残差均值一致，系统差异性不明显。

4.3 潮汐参数一致性分析

以运行状况良好的2022年整点值数据为例，分析精河水管仪端点固体潮参数的一致性。去除各端点数据中因地震异常以及调零、标定等人为干扰所致畸变数据后，采用Venedicv调和分析方法检验其固体潮信息。

M₂波潮汐因子均方差是评定固体潮观测内在精度的一项定量指标（杨绍富等，2017），M₂波月序列相对误差可以反映仪器观测精度及稳定性。因此，在重点分析水管仪各端点数据端点一致性时，主要对各端点数据M₂波潮汐因子均方差等参数进行探讨。采用EIS2000软件中的Venedicv调和分析方法，对精河水管仪2022年各分量2个端点整点值逐月进行调和分析，得到各端点数据记录的固体潮M₂波潮汐因子、均方差、相对误差，结果见表 6、表 7。结果显示：精河水管仪N端、S端潮汐因子在0.27—0.32之间波动，E端、W端潮汐因子在0.94—1.00之间波动，仪器所在位置潮汐因子数值应在0.6左右，因此可能存在仪器系统偏差，各分量2个端点潮汐因子的分布区间均较为接近，且同一分量每月潮汐因子差值在0.02上下浮动，说明同一分量2个端点的一致性较好；4个端点记录的潮汐因子均方差基本均小于0.01，达到中国地震局Ⅰ类台标准。

5 结论

采用Venedicv调和分析方法，从观测精度和监测效能角度，对精河地震台DSQ型水管倾斜仪2009—2022年观测数据进行分析，结果表明，仪器改造后观测精度、监测效能评分均高于改造前，说明2015年对该仪器的改造切实提升了精河水管倾斜仪的长期稳定性及监测效能。采用相关性分析、F检验、T检验、潮汐参数对比等方法，对精河水管倾斜仪2022年NS、EW分量的4个端点数据记录进行分析，得出相同结论：各分量两端点的月整点值和年日均值观测数据平均相关性较高，具有较好的一致性。

受地理位置、温度及仪器自身因素影响，水管仪在运行过程中存在零点漂移现象，需进行人工调零。这一操作将不可避免地对观测数据造成干扰，导致数据畸变，进而影响对观测仪器稳定性及精度的评估。此外，调零和缺数处理会对观测数据连续性造成一定破坏，使其难以作为可信度更高的地震地球物理异常判断依据。因此，有效解决仪器频繁的零点漂移问题，或开发实现更为精准可靠的远程自动调零系统，将为水管倾斜仪在日常观测中提供稳定可靠的观测数据起到关键保障作用。