振幅衰减特性在地震与爆破识别中的应用

王婷婷 边银菊

（中国北京100081中国地震局地球物理研究所）



振幅衰减特性在地震与爆破识别中的应用

（中国北京100081中国地震局地球物理研究所）

基于小震级地震与爆破事件， 从快速识别要求出发， 分析了P波初动振幅AI和P波最大振幅AP分别与S波最大振幅AS的幅值比判据及其对事件的识别能力． 考虑到传播路径对地震与爆破各振幅的影响， 选用合理的振幅随距离衰减公式， 分别研究了P波、 S波各振幅随震中距的衰减特征， 结果显示爆破振幅衰减比地震快； 在100 km处进行衰减校正后重新计算P波与S波幅值比， 得到经过衰减校正后的幅值比AI/AS正确识别率从84%提高到98%，AP/AS正确识别率从92%提高到100%， 表明经衰减校正后的幅值比判据可以更好地应用于小震级地震与爆破的识别中．

地震 爆破 振幅衰减 幅值比 事件识别

引言

在地震与爆破的众多识别判据中， P/S幅值比的研究最为深入和应用最为广泛. 该判别量可分为同一频段内P波与S波幅值比、 同一震相低频与高频幅值比， 以及不同震相高频与低频幅值比等. 到目前为止， P/S幅值比仍是识别天然地震与地下核爆破的有效判据． Zhao等（2008）通过对朝鲜2006年10月9日核爆分析， 得到在频率大于2 Hz时， 台站记录的平均P/S谱比（Pg/Lg， Pn/Lg， Pn/Sn）可将核爆与附近的地震完全分开． Shin等（2010）分析2009年朝鲜第二次核爆与附近的两次地震垂直向记录在0.5—15 Hz的Pn/Lg比值， 得到大于4 Hz时可将两类事件完全分开． Chun等（2011）分析不同台站记录到的朝鲜2006和2009两次核爆与中朝边界地震的Pg与Lg的傅里叶谱比值， 发现3—11 Hz内地震与核爆破的识别效果好．

由于地震波的振幅随着传播距离的增大而不断衰减， 因此， P/S幅值比对传播路径具有较强的依赖性， 通常需要进行路径校正才能更好地应用于事件性质识别中． 最常用的校正方法是基于一维几何扩散的振幅随震中距衰减校正． 也有研究考虑传播路径上的地形起伏、 地壳厚度以及传播介质结构等特征， 建立了包含传播路径上的地形、 地壳结构等影响因素在内的经验校正方法、 小区域平均和克里金方法等（Rodgersetal， 1999； Fisk, Bottone， 2002； 潘常周等， 2007a）． MDAC（magnitude and distance amplitude correction）将震源、 台站校正、 传播路径考虑在内， 对每个地区都需要用大量的震相资料进行反演， 以消除震源大小和传播距离对P/S判别量的影响（Tayloretal， 2002; Walteretal, 2005； Cheetal， 2007； Fisketal, 2008, 2009; Pasyanos, Walter, 2009; Hong, Rhie, 2009； Pasyanos, 2010; Taylor, 2011）， 从而取得了较好的事件识别效果． 以上关于P/S幅值比的研究及校正大部分基于大震级事件. 潘常周等（2007b）将P/S幅值比应用于小震级事件识别中， 用R=a+blgΔ+cΔ描述P/S震相比对震中距的依赖性， 并在此基础上进行震中距校正， 减小了P/S幅值比对震级的依赖性．

本文在着重分析小震级事件的幅值比判据， 包含P波初动振幅与S波最大振幅比值（AI/AS）以及P波最大振幅与S波最大幅值比值（AP/AS）的基础上， 分别研究地震与爆破的P波、 S波振幅随震中距的衰减特性， 并对振幅进行衰减校正， 最后对比分析衰减校正前后的P/S幅值比的识别能力．

1 资料

本文共选取了首都圈29个爆破和33个地震事件， 爆破震级范围为ML1.0—2.1， 地震震级范围为ML1.3—3.2． 所选事件保证至少有3个以上台站的记录， 剔除诸如P波最大振幅与噪声水平相当的较差记录， 最终共有59个台站的661条波形记录. 其中爆破记录185个， 地震记录476个， 经统计发现所选记录的最大震中距为180 km. 所选爆破、 地震、 台站及传播路径分布如图1所示． 为研究方便， 本文对文中所选的33次地震和29次爆破按发震时间先后顺序分别进行编号．

图1 本文所选爆破、 地震事件、 台站及传播路径示意图

2 垂直向P波与S波幅值比

从快速识别要求出发， 通过人机交互方式量取爆破和地震垂直向的P波初动振幅AI、 P波最大振幅AP和S波最大振幅AS（王婷婷， 边银菊， 2011）， 此处P波最大振幅和S波最大振幅分别为震相Pg和Sg的最大幅值． 由于本文地震与爆破事件震级较小， 可用的台站资料较少， 故选用多种仪器记录． 其中， 宽频带仪器记录有468个， 甚宽频带仪器记录有12个， 短周期仪器记录有124个， 井下短周期仪器记录有51个． 本文所测事件的P波初动振幅、 P波和S波最大振幅的优势频率为3—5 Hz， 不超过2—10 Hz的范围， 而2—10 Hz处于短周期和井下短周期仪器频率特性的平坦区域， 也处于宽频带和甚宽频带仪器频率特性的平坦区域， 因此， 不同频带仪器对本文幅值影响较小．

理论上认为爆破是简单的膨胀源， 有较强的P波群， 而剪切S波是传播路径复杂等影响下所产生的， 故相对较弱； 而在地震的发生过程中， 岩石要发生剪切错动， 大多数地震的S波较P波发育（赵永等, 1995; Yildirimetal, 2011）， 因此一般来说爆破的P波与S波最大振幅比要大于地震． 但在实际爆破波形记录中， 并不是所有的记录都有较强的P波群和较弱的S波群， 这可能由于放炮方式（比如并排放炮式等）以及传播介质复杂等因素， 使得有些记录S波组也比较发育； 而对于地震来说， 由于震源错动方位的影响， 也不一定是每个地震记录都有较强的S波群． 如图2a所示， 2003年5月10日爆破， XBZ台站的记录有着较强的P波及较弱的S波， 而CHC台站的记录情况则相反， 且单凭CHC台的P、 S波记录情况， 很难判定其事件类型； 又如图2b所示， 2003年6月19日地震， LBP台站记录的S波较强， P波较弱， 而SHC台站记录的P波较强， 尤其是垂直向P波最大振幅大于S波．

图2 2003年5月10日爆破波形（左）和2003年6月19日地震波形（右）

本文求取每一条波形记录的P波初动振幅与S波最大振幅比值（AI/AS）、 P波最大振幅与S波最大振幅比值（AP/AS）后， 再对各台站记录的幅值比结果进行算术平均， 以减弱台站方位以及震中距引起的差异（边银菊等， 2012）． 最终得到的62个事件的AI/AS和AP/AS分布如图3所示． 由于本研究需对所得到的幅值比值均取以10为底的对数， 为方便表述， 文中提到AI/AS和AP/AS时均省略了对数符号． 从图3可看出， 研究区大部分爆破的AI/AS值大于-0.3，AP/AS的值大于-0.02； 而地震的AI/AS值小于-0.3，AP/AS值小于-0.02． 对于AI/AS共有5个爆破和5次地震误识， 正确识别率为84%；AP/AS有4个爆破和1次地震误识， 正确识别率为92%．

3 振幅衰减特性及衰减校正

3.1 振幅随震中距衰减特性

振幅是地震波的动力学特征之一， 其大小代表地震波能量的大小， 其变化反映的是波动能量的变化， 也是震源、 波的传播路径及介质物性等因素共同作用的结果． 地震波的振幅随传播距离（时间）的增大而不断衰减， 振幅的衰减既随传播时间的不同而变化， 又随频率的不同而变化， 高频成分比低频成分衰减得更快， 主频向低频方向移动． 从快速识别出发， 本文仅对地震波的速度记录在时间域量取各震相振幅， 并研究其衰减特性．

本文参考王碧泉等（1999）对中国华北地区峰值加速度衰减特性的分析， 采用Peng等（1985）所用的振幅随距离衰减拟合公式分别研究了AI，AP，AS随震中距的衰减， 其公式为lgA=a+bMS+clgR+dR. 其中,bMS项和clgR项分别表示震级和震中距对地震动参数的影响，dR项代表地震波在地壳介质传播中的内摩擦损耗（陈运泰等， 2000）． 我们将式中面波震级替换为近震震级, 有lgA=a+bML+clgR+dR. 其中：A为垂直向速度记录振幅值，ML为近震震级，R为震中距（km）；a，b，c，d为未知系数， 其可用振幅随震中距变化的数据通过最小二乘法拟合得到．

图4 爆破（a）与地震（b）振幅（AI， AP， AS）随震中距的衰减特性

用上述资料及公式， 研究爆破与地震振幅（AI，AP，AS）随震中距的衰减特性， 其衰减拟合曲线如图4所示． 可以直观看出： 爆破资料的震中距较为集中， 大多集中在40—80 km处; 而地震资料较多， 震中距分布也较为均匀一些． 计算6条衰减曲线的平均残差平方, 得到拟合残差如表1所示， 然后进行检验分析， 得出这6个拟合公式均可以通过显著水平为0.05的F检验．

图5 爆破（a）与地震（b）衰减校正后的振幅值

表1 不同振幅的拟合残差 Table 1 Fitting residual of different amplitudes

3.2 振幅衰减校正

对各振幅用得到的衰减拟合曲线进行衰减校正， 取距离R0为100 km， 将不同距离R上的振幅值都校正到距离R0处， 即AR校正后=AR校正前+（A100理论-AR理论）． 通过100 km处衰减校正重新得到的地震与爆破的P波初动振幅、 P波最大振幅、 S波最大振幅值随震中距变化如图5所示. 可以看出， 校正后的振幅值随震中距变化较小， 较好地消除了振幅的衰减影响， 达到了本文衰减校正所预期的结果．

3.3 衰减校正后的幅值比

为了得到衰减校正后的幅值比， 同样， 我们计算衰减校正后各台站记录的AI/AS、AP/AS值， 并对每个事件不同台站的判据值进行平均, 如图6所示． 通过逐点计算阈值法得到研究区衰减校正后爆破与地震AI/AS判据的阈值为-0.52，AP/AS判据的阈值为-0.15． 从图6和表2可以看出： ① 经过衰减校正后， 幅值比判据的识别率提高了．AI/AS识别错误1次地震， 正确识别率为98%； 而AP/AS则全部识别正确， 正确识别率为100%． ② 比较图6与图3也可看出， 经过衰减校正后的幅值比同类特征更加聚集， 两类分离程度也有所增大． 因此上述两个幅值比判据相对衰减校正前的识别效果和识别可信度都有所提高， 说明对幅值比判据进行衰减校正是有必要的．

图6 衰减校正后的AI/AS值（a）和AP/AS值（b）

判据地震总数爆破总数衰减校正前地震误识个数爆破误识个数正确识别率衰减校正后地震误识个数爆破误识个数正确识别率AI/AS33295584%1098%AP/AS33291492%00100%

4 衰减曲线对未知事件性质的应用

对于未知性质的事件， 我们无法确定究竟是用地震还是爆破衰减拟合曲线进行校正， 因此我们只能分别用地震与爆破的衰减曲线对未知事件进行衰减校正， 并分析校正后的幅值比结果． 将62个事件作为未知属性样本， 分别用爆破与地震的衰减曲线进行校正， 绘制校正后判据值如图7所示.

图7 按爆破（a, b）与地震（c, d）衰减曲线校正后的幅值比

1） 以爆破衰减曲线为基准进行校正． 对于本是爆破事件的结果与图6一致， 有变化的只有地震事件. 从图7a中可以看出, 对于地震AI/AS判据有整体上移趋势， 即值变大， 结果将4次地震误识为爆破， 正确识别率为94%； 图7b中地震AP/AS判据相对于图6b变化较小， 将地震与爆破完全识别正确， 正确识别率为100%．

2） 以地震衰减曲线为基准进行校正． 相对于图6有变化的只有爆破的判据值. 从图7c, d中可以看出, 对于爆破AI/AS判据有整体下移趋势， 即值变小， 结果将3个爆破误识为地震， 一次地震误识为爆破， 正确识别率为94%； 爆破AP/AS判据变化也较小， 正确识别率为100%．

分别以地震与爆破的衰减曲线进行校正， 其结果的差异主要在于校正值， 校正值即为衰减校正中（A100理论-AR理论）一项， 也是观测振幅值所需要加上的值， 绘制地震与爆破的校正值如图8所示． 可以看出， 在震中距80 km前爆破振幅AS，AP和AI的校正值小于地震， 即爆破AR理论与A100理论的差异比地震大. 这说明爆破3个震相振幅随震中距的衰减均比地震快． 该结果符合非天然地震与天然地震波传播的理论模型， 即非天然地震震源较浅， 传播路径主要经过疏松表层， 对振动波有较强的吸收作用．

图8 不同振幅的衰减校正值随震中距的变化

从地震与爆破校正值差异上分析， 若将地震用爆破衰减曲线的校正值进行校正， 各振幅值需要加上的AS，AP和AI校正值相对变小， 即校正后3个振幅值均变小. 其中，AS变小较多，AP次之，AI变小幅度最小． 因此经衰减校正后的AI/AS判据值变大， 呈整体上移趋势，AP/AS判据值变化较小． 同样， 将爆破用地震衰减曲线的校正值进行校正， 各振幅值加上的校正值相对变大， 即校正后3个振幅值均变大. 其中，AS变大较多，AP次之，AI变大幅度最小. 这样就导致了爆破AI/AS判据值变小， 在判据分布图上整体下移，AP/AS判据值变化较小．

虽然两种衰减曲线校正后的AI/AS判据值均识别错误4个事件， 而AP/AS判据值完全识别正确， 识别结果一致， 但是由于爆破振幅值资料的震中距较为集中， 而地震资料随震中距分布较均匀， 且地震资料点较多， 故得到的衰减拟合曲线更为准确． 因此， 我们建议今后工作中先按地震衰减曲线进行校正为好．

5 讨论与结论

本文主要对小震级事件的幅值比判据进行研究. 首先从快速识别要求出发， 分析量取较为方便的P波初动振幅AI与S波最大振幅AS比值（AI/AS）和P波最大振幅AP与S波最大振幅比值（AP/AS）对地震和爆破事件的识别能力； 其次考虑到传播路径对地震与爆破各振幅的影响， 分别研究地震与爆破P波、 S波各振幅随震中距的衰减特性， 并在100 km处对振幅进行衰减校正； 最后对比衰减校正前、 后的P/S幅值比判据的识别能力． 本文得到的结论如下：

1） 在地震波时域速度记录上量取P波初动振幅AI， P波最大振幅AP和S波最大振幅AS， 操作简单方便， 满足快速识别的要求； 而且人工量取各震相振幅比用速度窗口计算量取的震相更单纯， 意义更明确， 量取误差较小．

2） 本文分别研究P波震相和S波震相振幅随震中距的衰减特性， 具有较明确的物理意义， 体现了地震与爆破不同震相受传播介质的影响不同， 并且单个震相的振幅衰减特性对震级的标定， 即量规函数的修正也有一定的参考意义．

3） 本文得到未经校正的各事件平均台站记录的幅值比判据AP/AS对地震与爆破的正确识别率为92%，AI/AS为84%； 经衰减校正后AP/AS对地震与爆破的正确识别率为100%，AI/AS为98%． 若按未知属性事件， 分别以地震与爆破的衰减曲线进行校正， 则校正后AP/AS的正确识别率均为100%，AI/AS为94%． 这表明幅值比判据在小震级事件中应用效果较好， 经衰减校正后可提高识别能力． 以往研究仅选取P波与S波最大振幅比值， 本文同时进行初动幅值比的判据研究， 识别效果也较好. 因此在今后实际工作中当AP记录有问题时， 初动振幅与S波最大幅值比值也可作为补充判据进行事件性质的识别．

对于我国周边地区， 一般情况下缺少近震中距的波形数据及震相资料， 因而对其小震级事件的震级判定和事件识别误差较大． 本文研究的小震级事件的震中距在180 km内， 可以补充一些地区的近震中距资料． 因此下一步工作将尝试用分布更广泛的地震与爆破振幅信息， 检验对周边地区的适用能力， 以提高对周边地区事件性质的识别．

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Amplitude attenuation and its application to earthquake and explosion discrimination

（InstituteofGeophysics,ChinaEarthquakeAdministration,Beijing100081,China）

Based on the small magnitude earthquakes and explosions and quick identification requirements, this paper analyzed the identification ability of first motion amplitudeAIand P maximum amplitudeAPto S maximum amplitudeASratios. Considering the impact of propagation paths on different seismic amplitude, this paper selected reasonable amplitude attenuation formula with distance, and invesigated attenuation characteristics of P, S amplitudes which indicates that amplitude of explosion attenuated faster than that of earthquake. We chosen 100 km as attenuation correction distance and recalculated the ratios of P amplitude to S amplitude after attenuation correction, then it is shown that the correct recognition rate ofAI/ASimproved from 84% to 98%,AP/ASimproved from 92% to 100%. These results show that amplitude ratio criteria after attenuation correction could be better applied to small magnitude earthquakes and explosions recognition.

earthquake; explosion; amplitude attenuation; amplitude ratio; event recognition

10.11939/jass.2015.01.015.

中国地震局地球物理研究所中央级公益性科研院所基本科研业务专项（DQJB13B12）资助.

2014-08-23收到初稿， 2014-11-09决定采用修改稿.

e-mail: bianyinju@Yahoo.com.cn

10.11939/jass.2015.01.015

P315.3+1

A

王婷婷, 边银菊. 2015. 振幅衰减特性在地震与爆破识别中的应用. 地震学报, 37（1）: 169--179.

Wang T T, Bian Y J. 2015. Amplitude attenuation and its application to earthquake and explosion discrimination.ActaSeismologicaSinica, 37（1）: 169--179. doi:10.11939/jass.2015.01.015.