0 引言

地震预警是指，利用震中周边地震台记录的最早到达的地震波信息，迅速判断地震的位置及其破坏程度等，并在破坏性地震波到达前短时间内发出预警，从而有效减少地震造成的人员伤亡和财产损失（金星等，2012；郭凯等，2012；张红才等，2013；李丹宁等，2021）。

中国是世界上地震灾害严重的国家之一。为了提高地震预警能力，减少地震灾害造成的损失，我国不断加强对地震预警系统的建设和研究。2018年国家地震烈度速报与预警工程启动实施，2021年7月中国地震预警台网在京津冀、四川、云南实现示范运行，2023年6月在全国范围进行示范运行。2024年7月25日，国家地震烈度速报与预警工程通过竣工验收，标志着地震监测预警业务从建设实施全面转向运行服务。

按照项目规划设计，一些台站布设在通信、交通等基础设施薄弱的偏远地区。为保障这些地区台站通信系统稳定、可靠，基于3G/4G无线数据网络的实时在线台站通信系统被广泛使用（谌亮等，2017）。台站运行连续率和数据完整率决定着预警台网监测能力的高低，为此引入预警台站断记实时告警功能（李奎等，2022）。然而，目前对预警台站，尤其是3G/4G无线台站的数据连续率尚未进行相关统计。通常情况下，断记时长在20 min以上的数据更受关注，而对于几分钟甚至几秒内的断记现象研究相对较少。这些高频短时断记现象同样会对预警系统产出产生直接影响。为保障地震预警系统产出的可靠性与及时性，有必要对预警台站的数据完整性进行严格检查，以便及时对断记时间较长或者断记频繁的台站进行维护，从而提升观测数据质量，确保预警系统能够及时、有效地处理并产出地震预警信息。

北京地震台作为地震预警系统的重要组成部分，其预警台站的数据连续率对于地震预警的准确性和可靠性至关重要。本文选取北京地震台预警台站2023年12月1日到2024年2月29日连续3个月的数据记录，按照不同通讯方式进行统计，对数据断记特征进行深入分析，有助于了解预警台站的工作状态，发现存在的问题，以便为北京地震预警台网的后续运维工作提供优化策略，并为优化地震预警系统提供科学依据。

1 预警台网概况

北京市地震局于2019年3月正式启动“国家地震烈度速报与预警工程北京子项目”的建设，在利用已有各类地震监测台站资源前提下，新（改）建基准站33个、基本站81个、一般站85个，共计199个预警台站，平均台站间距约9 km。按照数据通讯方式进行分类，其中光纤台118个、4G台站64个、3G台站17个（图 1，表 1）。在4G台站中，基于中国电信网络的有62个，基于中国移动网络的有2个；3G台站均基于中国联通网络。台站配备6种型号观测仪器，按照通讯方式进行分类统计，结果见表 1。

目前，北京地震台日常值班工作中仅对数据断记20 min以上台站进行记录，对时间短且频率高的断记现象则尚未进行记录。基于Python中obspy（Krischer et al，2015）模块，对以seed格式保存的历史波形数据进行间断性分析，获取北京预警台站的详细断记情况，旨在帮助台网运维和相关研究人员掌握台站数据完整性状况，厘清需维护或改造的台站。

2 预警台站断记分析

预警台站的波形数据记录均以seed格式存储，每台每日生成一个seed文件，例如2023年12月14日HF005台的seed格式文件名为20231214.BJ.HF005.seed。每个seed数据可能并不是连续的，每间断1次，seed头文件便会生成1个包含数据起始时间的元数据信息。因此，通过对这些元数据信息进行统计分析，即可掌握台站断记情况。本研究以E、N、Z三个分项中的E分项为参照，从断记次数和断记时长方面，对2023年12月1日到2024年2月29日北京预警台站断记情况进行分析。

2.1 台站每日断记次数统计

为评估预警台站数据记录的稳定性，选取2023年12月1日到2024年2月29日的台站记录，按各台站每日断记次数≥1次、≥2次、≥3次、≥4次、≥5次、≥10次分别进行占比统计，并制成表格。表中最后1列“总天数”是指有数据记录的天数，若某日缺数则不计入统计。通过对每日断记次数占比的统计分析，可直观显示各台站断记情况。

由于通讯方式不同，分别对北京地区部分典型光纤、4G和3G通讯台站每日断记次数进行分类统计，制作断记次数统计表，并绘制断记次数序列图，以便进一步对比分析通讯方式对数据断记的影响。

2.1.1 光纤台站

部分光纤台站每日断记次数序列图见图 2(a)—(f)，断记次数统计见表 2。由图 2、表 2可见：①TST、ZKD和NH001台运行比较稳定，每日断记次数最大为2次，占比仅1%。②DJZMT、NLYFS和DF004台数据连续性相对较差，其中：DJZMT台：每日断记次数＞5，占比约8%，而最大断记次数达80次以上；NLYFS台：每日断记次数＞4，占比约4%；DF004台：每日断记1次以上，占比约12%，而每日断记2次以上，占比约9%。

2.1.2 4G台站每日断记次数统计

部分4G台每日断记次数序列图见图 2(g)—(l)，断记次数统计见表 3。由图 2、表 3可见：①MD003、LBHR和M0010台运行稳定，数据连续性较好，每日最大断记次数≥2，占比均＜3%。②P0003、DF003和D0007台数据连续性较差，其中：P0003台：每日断记次数≥5，占比约87%，而每日最大断记次数＞200；DF003台：每日断记次数≥5，占比约56%；D0007台：每日断记次数≥5，占比约25%，而最大断记次数＞250。

2.1.3 3G台站每日断记次数统计

部分3G台每日断记次数序列图见图 2(m)—(r)，数据断记统计见表 4。由图 2、表 4可见：①MD001、N0004和M0004台运行稳定，数据连续性较好，每日最大断记次数≥2，占比均＜3%。②AD002、DF002和N0001台数据连续性较差，其中：DF002台：每日断记次数≥5，占比约7%，而最大断记次数＞300；N0001台：最大断记次数超过100，≥5次断记比例有13%；AD002台≥5次的断记比例仅1%，但≥1次的断记比例高达58%。

2.2 台站每次断记持续时间统计

据统计，大部分台站每次断记时长主要集中在1 min以内，部分台站断记时长集中在1—10 min，而有些台站则有相当比例的断记时间在1小时以上。通过对断记时长进行统计分析，可以更好地揭示台站断记特征，有助于运维人员对数据断记原因进行查找。

以2023年12月1日0时为起始点，对每个台站各个时刻的断记状态和持续时间进行扫描，将台站断记时长按≥1 s、≥2 s、≥5 s、≥1 min、≥10 min、≥30 min、≥1 h、≥2 h、≥4 h、≥1 d分别进行占比统计，并制成表格。

同样，根据不同通讯方式，分别对部分典型光纤、4G和3G通讯台站每次断记时长进行分类统计，制作断记时长统计表，并绘制断记状态阶梯图，见图 3，图中横坐标为断记时长，单位为s，纵坐标为断记状态，数值1表示断记，0代表有记录。

2.2.1 部分典型光纤台站断记持续时间统计

由表 5可知：①TST、ZKD和NH001台：总断记次数均为3次，断记时长分布一致，其中：断记时长＜1 min，占比约33%；断记时长≥1 h，占比约33%。②DJZMT台：断记次数最多，达195次，其中：断记时长＜1 s，占比约34%；断记时长＜2 s，占比约44%；断记时长＞2 h，占比约3%。图 3(b)显示，该台后半部分有断记状态高频变化现象，与图 2(d)在2024年2月日断记80余次的记录相吻合。③NLYFS台：断记33次，其中：断记时长＜1 min，占比约70%；断记时长＜1 s，占比约12%。④DF004台：断记22次，其中：断记时长在1—10 min，占比约63%；断记时长＜1 min，占比约32%。

2.2.2 部分典型4G台站断记持续时间统计

由表 6可知：①MD003台：断记总次数仅5次，其中：断记时长≥1 min，占比约80%；断记时长≥1 h，占比约20%；无断记时长＞2 h现象。②P0003台：断记次数高达5 392次，其中：断记时长＜1 min，占比约11%；断记时长≥10 min，占比约3%；无断记时长≥30 min现象。由图 3(d)可见，该台数据断记频繁且时长较短，与图 2(j)记录相一致。

2.2.3 部分典型3G台站断记持续时间统计

由表 7可知：①MD001台：数据断记4次，其中：占比约25%；断记时长≥1 h，占比约25%。②DF002台：断记高达689次，断记时长＜1 min，占比约97%。由图 2(q)和图 3(f)可知，DF002台频繁断记发生在1月底。

2.3 断记原因分析

基于以上台站断记次数和断记时长统计，可知部分台站数据断记次数明显偏多，对此进行重点分析。

（1）光纤台。DJZMT台断记次数明显偏多，由图 2(d)可知：2024年2月10日—12日，该台断记次数呈大幅上升现象，断记达152次，占统计总次数的77.9%，其中断记时长＜1 min，占比约93.4%。鉴于该时段正值我国农历春节假期，推测该现象主要由外部环境干扰所致，不排除人为活动的影响。

（2）4G台。在研究时段，DF003、ES002台断记次数达300多次，其中：①DF003台前期几乎无数据中断现象，2024年1月4日—2月23日期间每日中断次数均在8次左右，2月24日起中断次数开始下降[图 2(k)]；②ES002台（篇幅所限，文中未提供图件）在2024年1月4日—2月14日期间，每日中断次数均在8次左右，且此时段前后断记次数均处于较低水平。两台站断记时长多在5 s—10 min（表 6），推测可能由恶劣天气（雨雪雾等）影响所致。

D0007、C0008、P0003台断记次数达几千次，其中：①D0007台在2023年12月1日、12月6日、12月14日和2024年1月1日前后出现4个小高峰，断记次数在100—200次[图 2(l)]，其他时段断记现象较少。断记时长多在1—10 min，占比约84%（表 6），推测可能由外部环境（包括人为活动）干扰所致。②C0008台（篇幅所限，文中未提供图件）断记次数在2023年12月29日到2024年1月16日达50—122次，推测可能由外部环境（天气、遮挡等）干扰导致，其他时段几乎无断记现象发生。③P0003台断记次数总体处于高位[图 2(j)]，但大致可分为2个阶段：2023年12月1日—2024年1月13日维持在约25次的相对低位；2024年1月14日—2月29日维持在几十次的相对高位，且在2024年1月19日、2月3日和2月17日出现小高峰，断记次数约180次。该台断记时长多在1—10 min，占比约86%（表 6），推测可能由台站设备频繁重启、信号偏弱以及恶劣天气等影响所致。

（3）3G台。AD002台断记84次[图 2(p)]，每日断记次数均在5次以内，但断记天数占比约58%，且断记时长多在5 s—10 min（表 7）。该台地处北京市城区，推断受人为活动影响较大。N0001[图 2(r)]、DF002[图 2(q)]台在2024年1月25日到1月30日期间均出现一个断记小高峰，断记时长虽有差异，但均在5 s—10 min（表 7），推断两台断记次数增加由天气等外部环境影响所致。

3 结论与讨论

对地震预警台站开展数据断记分析工作，有助于深入了解预警台站的运行情况，对提升预警台网运维质量具有重要意义。现有预警系统对预警台站的断记统计相对粗糙（缺乏高频断记的详细统计），且依赖人工记录。本研究通过对离线数据进行分析归档，既统计了短时间内的高频断记，又兼顾了时间跨度长的数据断记，从而全面反映台站数据完整性，是对预警系统数据统计信息的有效补充。通过对北京预警台站数据断记的统计分析，得出以下结论：

（1）同类传输方式的台站，断记次数差别较大。例如：光纤台：TST（基准站）和DJZMT（基本站）台断记次数相差60多倍；4G台：MD003（基本站）、P0003（一般站）台相差上千倍；3G台站：MD001（基本站）、DF002（基本站）台相差170多倍。台站建设标准对数据完整性影响较大，个别基本站（如DJZMT、DF002台）可能因仪器不稳定或信号干扰较强，其数据质量并未优于一般站。

（2）在研究时段内，TDE-324CI、VH-GL-LDY01和TMA-33三类设备断记在55次以内。其中：TDE-324CI主要配备在光纤台上，4G和3G台站各配备1台；VH-GL-LDY01、TMA-33各12台设备均配备在4G台站上。

（3）断记现象严重的台站，断记分布特征不同。按断记时长，可知：部分台站集中在1 min甚至5 s以内，如DJZMT台；部分台站集中在1 min以上，如C0008、D0007和P0003等台。按断记次数随时间的分布特征，可将预警台站分为3类：①断记次数比较均匀的分布在整个时间段内，如P0003、AD002等台，一般由环境或设备问题所致；②断记次数在短时间内激增，如DJZMT、D0007、DF002和N0001等台，应为环境干扰所致；③断记次数在一个相对较长时段内平均分布，如DF003、ES002等台，断记次数均匀分布在持续四五十天的时间段内，应结合断记时长，从天气、设备更换等多个方面对断记原因进行综合判断。

（4）光纤台、4G台、3G台每日断记比例最高分别为14%、96%和58%，断记总次数最多分别为195次、5 392次和689次。断记时长在1 min以内，光纤台、4G台、3G台的平均占比分别为24.7%、29.8%和26.9%。显然，光纤台在断记次数上总体优于4G和3G台站，但部分4G、3G台站比某些光纤台运行更为稳定。4G台站每日断记比例较高，不排除设备自身问题。此外，在实际使用中，由于用户数量增加和基站负载问题，4G网络稳定性有时不及3G网络，或将影响预警系统的实效性。

预警台站的数据连续率是地震预警工作中影响结果质量的重要因素之一，分析和研究预警台站的断记特征，对提高地震预警质量具有重要意义。本研究基于历史数据，在不同通讯方式前提下，系统分类统计数据完整性，分析不同通讯方式对数据断记的影响，从而厘清台网中某些台站的观测质量，为运维人员提供台站维护或改造针对性指导。

为进一步提升北京预警台站的运维水平，确保数据的稳定性和可靠性，后续将开展以下工作：①适当增加研究数据的时间长度，深入分析可能存在的季节性、周期性数据断记特征；②重点监控数据断记严重的台站（如DJZMT、P0003等台），基于通信质量等因素，进一步分析断记原因；③根据运维人员的实际需求，进行实时统计分析，及时发现问题台站，以期有效保障并提升预警效率。