用同相叠加方法识别定点形变数据中的降雨影响

杨学慧　常玉巧　李燕玲　应骁睿　杨海鹏　崔庆谷

1　云南省地震局，昆明市北辰大道148号，650224 2　云南省地震局云龙地震台，大理州云龙县虎山路180号， 672799



用同相叠加方法识别定点形变数据中的降雨影响

杨学慧1常玉巧1李燕玲1应骁睿1杨海鹏2崔庆谷1

1云南省地震局，昆明市北辰大道148号，650224 2云南省地震局云龙地震台，大理州云龙县虎山路180号， 672799

分别以昆明台、云龙台为例，用数据同相位叠加的方法分别对形变数据中的典型图像及其对应时段的降雨数据进行叠加，以判断典型图像是否与降雨有关。结果表明，昆明台形变观测中多次出现的同步转折为降雨影响；而云龙台的转折现象则与降雨无关，其来源及属性需要进一步研究。

形变数据；非正常变化；降雨影响；同相叠加；异常识别

自1970年通海7.8级地震以来，云南省累计发生5级以上地震243次，其中128次发生在4～9月的雨季。由于降雨和构造变动都可能引起形变观测的非正常变化，形变记录中反复出现的典型图像是否与降雨有关往往难以识别[1-2]。

分析2007年以来的数字化形变观测记录发现，其中频繁记录到一些形态相同的异常现象，且伴随强降雨的发生(表1)。本文挑选台址基础好、环境干扰小、数据质量高的昆明台和云龙台(图1)形变观测为研究对象，利用数据叠加的方法对形变观测中的典型图像进行识别。最终证明，昆明台形变观测中反复出现的典型非正常变化图像属于降雨干扰；而云龙台的典型图像与降雨的关系不明显，其属性有待进一步研究。

表1　形变转折变化前的降雨情况

图1　昆明台和云龙台台址分布Fig.1　The distribution of Kunming station and Yunlong station

(a) 数据时段2012-07-25 03:40:00～08-14 03:40:00,转折后34 d发生彝良M5.7、M5.6地震;(b) 数据时段2012-09-02 10:10:00～09-22 10:10:00，转折后5个月内无对应地震;(c) 数据时段2012-09-17 07:00:00～10-07 07:00:00，转折后5个月内无对应地震;(d) 数据时段2013-07-09 19:00:00～07-29 19:00:00，转折后42 d发生香格里拉M5.9地震;(e) 数据时段2013-07-31 10:16:00～08-20 10:16:00，转折后21 d发生香格里拉M5.9地震;(f) 数据时段2014-06-27 05:18:00～07-17 05:18:00，转折后37 d发生鲁甸M6.5地震;(g) 数据时段2014-07-02 02:00:00～07-22 02:00:00，转折后32 d发生鲁甸M6.5地震图2　昆明台伸缩仪NS向观测数据中的典型变化Fig.2　Typical variations of extensometer at Kunming station

1　形变观测中的典型变化图像

昆明台位于昆明市黑龙潭北侧冲沟东部，滇东断裂系黑龙潭-官渡断裂附近，形变观测洞室全长150 m，最长进深47 m。 基岩为二叠系灰岩，覆盖层厚度约30 m，年温变幅小于0.5 ℃，日温变幅小于0.1 ℃。洞室设隔离保温门7道，保温效果较好，台址基础较好。伸缩仪和水管仪自架设以来工作稳定。自2007年进行数字化观测以来，昆明台形变观测中反复出现相似的变化图像。图2为伸缩仪NS分量反复出现的上升张应变现象。

云龙台位于红河断裂中段西侧，台址基岩为侏罗系细砂岩，完整且致密。形变观测洞室全长大于300 m，覆盖层厚度为60～100 m，年温变幅小于0.5 ℃，日温变幅小于0.03 ℃，保温效果较好。伸缩仪和水管仪自2002年安装以来，工作稳定。2009年以来，云龙台伸缩仪测值在多次5级以上地震之前出现相似的变化图像，其中2012年宁蒗M5.7之前的变化图像经核实后作为短临异常使用[3]。云龙台伸缩仪NS向反复出现的上升张应变图像见图3。

(a) 数据时段2009-04-01 00:00:00～06-15 00:00:00,转折后43 d发生姚安M6.3地震;(b) 数据时段2012-04-12 00:00:00～06-23 00:00:00，转折后19 d发生宁蒗M5.7地震;(c) 数据时段2012-05-01 00:00:00～08-22 00:00:00，转折后39 d发生彝良M5.7、M5.6地震;(d) 数据时段2013-06-01 00:00:00～08-20 00:00:00，转折后34 d发生香格里拉M5.9地震;(e) 数据时段2014-05-15 00:00:00～08-20 00:00:00，转折后27 d发生鲁甸M6.5地震图3　云龙台伸缩仪NS向数据中的典型变化Fig.3　Typical variations of extensometer at Yunlong station

由于图2、图3所示的变化图像在多年的观测中反复出现，且存在多测项数据同步、甚至多台数据同步的现象，可以排除仪器干扰和近场干扰的可能[3]。

2　数据同相叠加方法

实际观测中，定点形变观测不仅与降雨有关，还受到气压、温度、载荷和构造变动等各种因素的影响。为研究降雨与形变数据的关系，将其他影响因素作为“噪声”处理。由于“噪声”的存在，仅凭单次降雨往往很难看出降雨量与形变观测之间的关系(图4)。

图4　昆明台伸缩仪观测与单次降雨数据的对比Fig.4　Comparison between extensometer data and single rainfall data at Kunming station

叠加是信号处理中消除干扰的有效方法之一[4]。其中，同相叠加是保证真正的信号得到加强、其他干扰因素削弱的关键环节[5-6]。本次分析需要加强的信号为出现在形变观测中的转折信号，而受其他因素影响产生的信号(突跳、台阶、畸变等)则属于需要削弱的部分。为了实现同相叠加，必须对叠加前的序列进行相位校准，即以转折点作为相位校准的基准点，选取基准点前后相同时间长度的数据，达到不同事件的相位一致，而后进行叠加。

由于图2、图3中的转折现象是否与降雨有关是未知的，如果转折现象与降雨有关，多次数据叠加之后两者之间的相关性将变得更加明显；反之，则叠加之后两组数据之间将不具有明显的相关性。本文以每一个变化图像中转折开始时刻为基准时刻，将多个数据序列进行叠加，对应的降雨数据也以基准时刻为标准对齐进行叠加。

2.1昆明台形变数据、降水数据的叠加结果

将昆明台7个典型图像中伸缩仪测值及对应的降雨数据进行相位校准，相位校准的基准时刻见表2。

表2　昆明台数据叠加相位校准基准时刻

将表2中的数据序列进行同相叠加。考虑到降雨的影响表现为一定时段内的综合效应[1]，将叠加后的降雨分钟值在长度为1 d的滑动窗内平均，然后与叠加后的形变数据进行对比，结果见图5。

图5　昆明台形变观测与降雨数据叠加结果对比Fig.5　Comparison between extensometer data superimposing results and rainfall data superimposing results at Kunming station

2.2云龙台地应变观测数据及降水数据的叠加结果

用相同的方法对云龙台伸缩仪测值(图3)、水管仪观测及其对应时段的降雨数据进行处理。伸缩仪测值的相位校准时刻见表3。

表3　云龙台地应变观测及降雨数据相位校准基准时刻

将表3中的数据序列及对应时段的降雨数据进行同相叠加，结果见图6。

图6　云龙台地应变叠加分析结果Fig.6　Comparison between extensometer data superimposing results and rainfall data superimposing results at Yunlong station

将云龙台地倾斜测值及对应时段的降雨数据进行同相叠加，结果见图7。

图7　云龙台倾斜观测叠加分析结果Fig.7　Comparison between tilttide data superimposing results and rainfall data superimposing results at Yunlong station

由图6、图7可以看出，云龙台伸缩仪、水管仪观测值与降雨的相关性较弱。

3　降雨影响特征分析

从图4可以看出，昆明台形变观测中出现的同步转折与降雨有着较强的相关性，但这种相关性不是简单的线性相关，不仅取决于当日降雨量，还与往日特别是前段时间的持续降雨量有关(表4)。当初始降雨量积累到一定程度时，形变数据发生转折变化；当降雨量累积达到更高程度后,形变数据又可能趋于稳定。

表4　昆明台伸缩仪观测曲线转折现象前3 d降雨量水平

云龙台伸缩仪及水管仪测值与降雨的相关性较弱甚至基本不相关，其原因与两个台站的地质条件及环境差异有关。降雨是一种离散的、不连续的干扰因素，其对地形变的影响不是线性，且与初始条件有关，如土层的膨胀和变形、降雨对岩层的负荷等。不但与降雨量的大小和持续时间有关，还与地形地貌、地表径流、渗透率、孔隙率以及初始含水量有密切的关系，而台站所在地的地下水动力学和土力学参数一般是无法测量的。受干扰严重的台站一般分两类:一是台址为粘土层或含粘土的风化岩，降雨对形变干扰的大小及特征主要受粘土含量及粘土所具有的特性制约，其干扰是通过渗透来影响地形变的。二是台址为风化岩或裂隙发育的各种基岩，此类岩石裂隙发育，有利于降雨荷载逐渐向下传递[3]。降雨开始时，传至含水层的力很快到达，水位迅速上升，但各种力达到平衡至少需要几天。雨后，随着孔隙水压的不断“扩散”下降，产生与充水时形变方向相反的形变量，但后者往往小于前者，这也是在转折上升变化后，测值不能较快恢复至雨前水平的原因。昆明台形变观测山洞岩性为石灰岩(属后者)，岩层内部发育了很多空间很大的裂隙，较云龙细砂岩颗粒空间间距小，岩层内部利于降雨荷载的传递，导致地倾斜和地应变产生快速变化，当力达到平衡时保持平稳状态。且在其西北方向不到100 m有一个约1 200 m2的水潭，雨季时受降雨补充，水位快速上涨，导致应力发生急剧变化，特别是在持续强降雨的情况下变化更明显。

4　结　语

同相叠加是信号处理中用来压制干扰、突出有效信号、提高数据信噪比的方法，其关键环节是相位校准。以形变观测中非正常变化的起始点作为相位校准点，可以实现观测数据及降雨数据的同相位叠加。叠加后的结果使两个数据序列的相关性更加明显，用来判断形变数据中典型图像是否与降雨有关。结果表明，昆明台伸缩仪及水管仪观测数据中多次出现的同步转折为降雨影响；而云龙台伸缩仪测值中多次出现的转折与降雨的相关性不大，可能与构造运动有关，其来源及属性需要进一步研究。

致谢：感谢昆明地震台、云龙地震台为本文提供资料。

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About the first author:YANG Xuehui, engineer, majors in monitoring and prediction of deformation and electromagnetism, E-mail:yangxuehuiyn@163.com.

Distinguishing the Rainfall Disturbing Pattern in Crustal Deformation Recording by In-Phase Stack of Data

YANGXuehui1CHANGYuqiao1LIYanling1YINGXiaorui1YANGHaipeng2CUIQinggu1

1Earthquake Administration of Yunnan Province, 148 Beichen Road, Kunming 650224, China 2Yunlong Seismostation of Earthquake Administration of Yunnan Province,180 Hushan Road, Yunlong County, Dali 672799, China

This paper is concerned with distinguishing rainfall disturbance from tectonic deformation. We use an in-phase stack technique on crustal deformation data and corresponding rainfall data in Kunming and Yunlong stations to judge whether the patterns repeated in crustal deformation data are related with rainfall. We argue that the patterns in Kunming station support rainfall disturbance but that the patterns in Yunlong station do not.

crustal deformation data; abnormal change; rainfall disturbance; in-phase stack; premonitory signal distinguishing

2015-09-23

杨学慧，工程师，主要从事形变、电磁监测预报研究，E-mail:yangxuehuiyn@163.com。

10.14075/j.jgg.2016.10.021

1671-5942(2016)010-0936-05

P315

A