水位数据中气压影响因素的自适应排除方法研究

万永革 盛书中 武 晔 李迎秋

（防灾科学技术学院，河北 101601）

地下流体的水位观测数据中除了含有可能的地震前兆信号外，还含有固体潮效应，气压效应，降雨量等等因素的影响。而通常认为地下水位的地震前兆信号是弱信号，难于从众多强干扰中清楚识别出来。科学的分析方法是将综合的地下水位观测信息分解为各种因素（包括地震前兆信号）的叠加。去除了这些干扰数据就能够凸显可能的地震前兆信号。在众多的干扰因素中，气压对地下水位观测的影响具有优势地位。本文提出采用自适应滤波器滤除气压效应的方法，并给出了具体实例。

1 自适应噪声对消器原理

设置两个通道作为输入：主通道和参考通道。假定信号s(n)、v0(n)和v1(n)为零均值平稳随机序列（对于前兆数据通常满足这种条件），主通道输入 s(n)＋v0(n)，参考通道输入 v1(n)，由于两个通道受到的干扰v0(n)和v1(n)来自同样的干扰源，所以两者之间存在一定的相关性，但是v0(n)和v1(n)与有用信号s(n)不相关。自适应噪声抵消系统就是自适应确定滤波系数，使以输入为v1(n)的滤波器输出在最小均方误差意义上最接近主通道噪声信号v0(n)，它是v0(n)的最佳估计。这样通过相减器，将主通道的噪声信号v0(n)对消掉。

2 实例分析

以四川南溪台的地下水位数据为例说明如何采用自适应滤波器将气压效应排除。在该台站同时有地下水位和气压的整点采样数据。我们以2008年12月30天的水位埋深和气压的整点数据作为输入，水位埋深记录包含有气压的效应，我们将气压记录作为干扰源信息，采用自适应滤波器的噪声对消技术消除气压的影响（图1）。其中第3幅图为去除固气压效应的水位数据，可见达到了极大地减少了气压的影响。

图1 输出图形