福建测震台网观测数据质量检测软件研究

徐嘉隽，廖诗荣，张红才，陈智勇，陈三三，张 华

（福建省地震局，福建 福州 350003)

福建测震台网观测数据质量检测软件研究

徐嘉隽，廖诗荣，张红才，陈智勇，陈三三，张 华

（福建省地震局，福建 福州 350003)

将McNamara提出的地震噪声概率密度函数 （PDF）方法应用于日常地震观测系统数据质量的检测，实现了实时的自动运用概率密度函数方法处理台网接收到的观察数据，得到各个台站各个分向的PSD概率密度函数分布图以及RMS值，从而直观的判断观测数据的质量。

观测数据质量检测；概率密度函数；RMS；自动处理

引言

建设地震台网的主要目的是提供高质量的观测数据。地震波形数据的质量很大程度取决于由地震计与数据采集器所组成的地震仪器系统是否正常。

在 “九五”期间，地震台网主要以短周期仪器为主，通过每天对地震仪器进行脉冲标定，可以及时发现地震仪器的大部分故障。但随着中国数字地震观测网络项目的全面完成，宽频带地震台站数目大为增加，目前我省共41个台站，其中有29个是宽频带台站，今后台站的建设也将全部是宽频带数字地震台站，而宽频带数字地震台站的地震仪器进行脉冲标定的频度由原来每天一次更改为每月一次，不可能通过脉冲标定来及时发现地震仪器的故障，因此迫切需要补充新手段来监视宽频带地震仪器是否工作正常，新的手段要求能够及时并且直观的反映出观测数据的质量，从而判断地震仪系统是否工作正常。

在国际上，McNamara等［1］提出应用功率谱密度概率密度函数 （PDF）方法进行台站地噪声水平监测，并在 GSN（Global Seismographic NetWork）与 ANSS（Advanced National Seismic System）等台网应用于日常仪器工作状态检测；Seelman等［2］在Orfeus数据中心通过监测实时波形数据PSD地震噪声加速度功率谱密度 （PSD，Power Spectral Density）值变化，在VEBSN（Virtual European Broadband Seismograph Network）实现了对宽频带地震台网波形数据质量的自动检测。福建省地震局2007年应用概率密度函数方法自动处理地震台站勘选数据。以上这些应用都取得了良好的效果，并且为我们引入功率谱密度概率密度函数（PSD）方法检测地震仪系统工作状态和观测数据质量提供了成熟的理论依据。

本软件可以计算任意时间段台站各个通道PSD，自动绘制PDF图，并计算相对应的RMS值，在日常工作中可以自动批量的处理整个台网的大量观测数据，所生成的PSD值、PDF图、RMS值可以直观的反映出地震噪声水平的变化，当地震观测系统发生故障的时候，其观测到的数据往往会产生异常并直接的反映在地震噪声水平变化上，台网的日常维护人员利用本软件就可以很快的发现故障。软件一年来的实际应用表明能够快速的反映许多数采和地震计的故障。

USGS的Peterson[3]通过分析全球75个地震台站近2 000条噪声记录的功率谱密度分布情况，给出了全球低噪声模型 （NLNM）与高噪声模型 （NHNM），该模型目前广泛应用于台址噪声水平评价、仪器标准定义与不同背景噪声水平下地震计响应的预测等。McNamara等[4、5]等提出应用PSD概率密度函数 （PDF）方法进行地震噪声PSD值的计算。该方法的主要思路是：将原始波形数据分为n个记录段，采用与Peterson相同的方法对每个记录段计算PSD值，使用1/8倍频程的频率间隔对每个记录段PSD曲线进行平滑；然后，计算PSD值落在某一个频点某一功率窗内的记录段数目，以该记录段数目与总记录段数目n的比值作为该频点该功率窗的PSD概率密度函数的取值。

除了使用PSD来表示地震噪声水平外，按地震台站观测环境技术要求［6］公式A.1定义的RMS也是地震噪声水平的表达方式之一，当给定倍频程相对带宽后，RMS与PSD一一对应，因此，与PSD类似，概率密度函数方法也可以应用于地震噪声RMS水平的估计。

正是由于概率密度函数方法可以直接对原始连续波形记录进行处理，使得对大批量波形数据进行自动处理成为可能。目前该方法在国外与台湾地区已被广泛应用于地震台站台址噪声水平评估，地震波形质量控制，台站观测震级范围估算及台站布局优化方案设计等方面的工作[1、2、4、5]。

1 计算方法概述

软件的数据处理采用文献 ［7］提出的1/3倍频程带宽积分方法，基本的数据处理如下：

（1）记录段的选取。本研究将一个小时的噪声测试原始速度连续波形记录按照180 s分为20个记录段，每个记录段长度约为720 s。

（2）对观测数据进行预处理。为了减少对长周期功率谱估计的偏差，需对波形数据进行去均值、去长周期成份处理。为了减少有限长度数据序列进行FFT变换时造成的频率渗漏，需将正弦-余弦窗函数应用于记录段数据序列，使数据段两端平滑地衰减至零。具体数据预处理方法可参见文献 ［1］。需要注意的是最后计算出来的PSD值需要补偿应用窗函数所造成的功率值的减小。

（3）速度PSD值估算。估算地震噪声PSD值最为常用的方法是直接傅里叶变换法。该方法通过计算有限长度数据序列的FFT变换[8]来计算PSD值。为了得到以频率为自变量的FFT变换，根据Stein等[9]数据序列 的FFT变换被表示为：

式中：f=k/NΔt，（k=0，1，…，N-1）；N为采样点个数；Δt为采样时间间隔。由于地球标准低噪声模型 （NLNM）与高噪声模型 （NHNM）表示为仅有正频率成份的总功率谱密度[10]，为了便于同NLNM进行比较，本文的功率谱密度PSD也表示为总功率谱密度的形式，即：

式中，f=k/NΔt，（k=0，1，…，N/2），k的取值从0至N/2，仅包含Y（f）的正频率成份。通过等式变换，可以证明由式 （1）与式 （2）所表示的功率谱密度与文献 ［1］中表示的公式完全等价。

（4）扣除仪器响应。为了得到地动噪声的物理量值，需对式 （2）计算的Pv（f）进行仪器响应效正，即：

式中，H（f）为仪器的传递函数。

（5）加速度功率谱密度的计算。按照文献［6］，台址地震噪声测试选用的观测仪器为数字地震仪，观测的物理量为地面运动速度，由式 （2）计算得到的PSD值为速度功率谱密度。当频率为f Hz时，速度功率谱密度PSDv与加速度功率谱密度PSDa的转换公式［10］为：

其中：PSDv的单位为 （m/s）2/Hz；PSDa的单位为 （m/s2）2/Hz。

（6）RMS值的计算。根据 《地震台站观测环境技术要求》GB/T 19531.1-2004[6]，由速度功率谱密度计算RMS的计算公式为：

2 软件的设计与实现

软件基本采用JAVA语言进行开发，利用JDBC进行数据库检索和数据的存储，利用Matalab实现PDF图的绘制。软件的基本功能模块和数据的处理流程如图1。

如图1所示，福建测震台网观测数据主要存储在JOPENS数据库中，存储的数据格式为MiniSeed，在数据库读写模块利用JDBC进行所需要的台站数据的检索 （同时数据库读写模块负责将在之后计算的数据结果写入PSD数据库）我们采用的数据库是MySql，检索所得到的MiniSeed数据经由MiniSeed解包模块进行解包，数据结构可参考文献 ［11］，解压后的数据送入数据处理模块计算出PSD值，PSD经由RMS处理模块和PDF模块生成RMS值统计表和PDF图。

图1 典型软件的基本功能模块和数据的处理流程图Fig.1 The basic function modules of the software and the flow chart of data process

3 运行效果示例

3.1 软件的基本概述

福建测震台网观测数据质量检测软件包含算法的设计、软件结构的设计和程序的实现，主要的功能包括完成指定任意时间段台站各个通道PSD的计算，自动绘制PDF图，并计算相对应的RMS值。软件的主界面如图所示，由于面向日常工作，因此界面比较简洁 （如图2），只需要在左边的交互界面，给定数据库地址选择计算的起始时间，后台就可以自动生成所有的结果，右边部分是程序正在进行PSD值的计算。

图2 软件主界面Fig.2 The main interface of the software

所生成的PDF图和RMS值图如图3所示，右边是所绘制的PDF图，文件格式为png，表1为台站给各方向的RMS值。

图3 软件绘制的PDF图Fig.3 The PDF map painted by the software

表1 RMS值统计表Table1 The statistical table of RMS value

3.2 软件日常运用示例

在日常工作中台网维护人员可以根据PDF图和RMS值判断地震观测系统的异常，例如在日常维护工作中发现LYXP的PDF图有异常，如图5所示

图4 LYXP台故障前（a）故障后（b）PDF图对比Fig.4 Comparison of PDF map before and after the LYXP station fault

图4中的 （a）为正常情况下LYXP台N通道的的PDF图，图中的NLNM-PSDa和NHNM-PSD1分别为全球低噪声模型 （NLNM）与高噪声模型 （NHNM），正常情况下大部分的PSD值都落在这两个模型区间，当地震观测系统发生故障的时候噪声的值超出了此区间如图4中 （b）所示。脉冲标定的结果如表 2表明 LYXP台N通道阻尼变化率到达10.5%，地震计存在故障。

表2 LYXP脉冲标定结果Table 2 Calibration results of LYXP impulse

4 讨论

（1） 软件提供直观有效的观察质量判断依据：当地震仪系统工作状态发生异常的时候，很多情况下在时域下观察观测数据无法发现异常，但是在频域上，通过概率密度函数分布图就可以很容易的发现这些异常。通过对比分析概率密度函数分布图不仅可以快速及时地检测出地震仪系统的故障，且其可以体现出台站的地震噪声水平，从而反映观测数据的质量，为评定和提高观测数据提供一个可靠、直观的依据。

（2）应用地震噪声概率密度函数方法，可以大规模的处理大量的观测数据，形成RMS值表，对照根据 《地震台站观测环境技术要求》GB/T 19531.1－2004[6]，评价台站的观测环境。

（3）该系统还可以应用于其他方面的研究，PSD数值和PDF图包含了大量的信息，例如在2～20 Hz的高频段，有些台站白天地震噪声水平明显高于夜间，其原因可以归结为白天比夜间包含了更多的人为活动干扰，在低于2 Hz的低频段则没有相应的体现，这是因为不同的干扰作用于不同的频段，通过分析可以找出具体的干扰源，改善台站的观测质量。

［1］McNamara D.E.Buland R.P.Ambient Noise Levels in the Continental United States［J］.BSSA,2004,94（4）：1517－1527.

［2］Sleeman R.Towards an automated Quality Control Manager for the Virtual European Broadband Seismograph Network (VEBSN) ［J］.Orfeus Newsletter,2007,7（1）：5－11.

［3］Peterson Jon.Observations and Modeling of Seismic Background Noise［A］.U.S.Department of the Interior. USGS Open File Report［C］.1993.

［4］McNamara D.E,Boaz R.I.Seismic Noise Analysis System Using Power Spectral Density Probability Density Functions:A Stand－Alone Software Package［A］.U.S.Department of the Interior.USGS Open File Report［C］.2005－1438.

［5］McNamara D.E.,Buland R.P.An Assessment of Seismic Noise Levels for the Advanced National Seismic System Backbone Network and Selected Regional Broadband Stations［A］.U.S.Department of the Interior. USGS Open File Report［C］.2005－1077.

［6］GB/T 19531.1－2004,地震台站观测环境技术要求 ［S］.北京：中国标准出版社，2004.

［7］廖诗荣、陈绯雯.应用概率密度函数方法自动处理地震台站勘选测试数据 ［J］.华南地震,2008，28（4）：82－92.

［8］Cooley J.W.,Tukey J.W.An alaorithm for the Machine Calculation of Complex Fourier Series［J］.Math. Comp.,1965,19：297－301.

［9］Stein Seth,Michael W.An introduction to seismology,earthquakes,and earth structure［M］.Oxford:Blackwell Publishing,2003.

［10］Bormann P..New Manual of Seismological Observatory Practice(IASPEI)［M］.Postdam:GeoForschungs Zentrum,2002.

［11］ International Federation of Digital Seismograph Network.SEED Referece Manual［M］.NewYork:the Incorporated Research Institutions for Seismdogy,2006.

［12］中国地震局.中国数字测震台网技术规程 ［M］.北京：地震出版社，2005.

Abstract：The software applied Seismic Noise Probability Density Functions (McNamara，2005)method to daily data quality detection of seismic observation system， which avoided the shortcomings of pulse and sine calibration to detect seismic observation system.Based on seismic noise PDF method,the quality detection software can process the monitoring data of seismic network.The process was real time and automatic.Using this software we can get the acceleration Power Spectral Density(PSD),the velocity effective amplitude or root mean square(RMS)and the probability density functions to judge the quality of monitoring data of seismic network.

Keywords：Quality detection of monitoring data;Probability Density Functions;Root mean square

Studies on Quality Detection Software of Monitoring Data of Seismic Network in Fujian Province

XU Jiajun,LIAO Shirong,ZHANG Hongcai,CHEN Zhiyong, CHEN SanSan,ZHANG Hua
（Earthquake Administration of Fujian Province,Fuzhou 350003,China）

P315.32

A

1001-8662（2010）04-0097-08

2010-08-04

徐嘉隽，男， 1982年生，助理工程师.主要从事地震观测系统维护工作. E-mail:xu-jiajun@hotmail.com