我国西南地区地震预警快速震级估计参数及模型研究

摘要

为控制和减轻我国西南地区的潜在地震威胁，建立一套适用并服务于该地区地震预警系统的震级估计模型就显得尤为重要。针对该问题，本文论述了短时地震动信号与震级估计参数的理论关系，分析并验证了快速震级估算的常用方法，研究了不同地区中震级估计模型的差异特征，介绍了地震预警震级估算的新参数和新方法。本研究为我国西南地区地震预警系统的建立提供了参考。本文的主要内容包括： （1）利用2008年汶川地震（MW 7.9）主、余震和2013年芦山地震（MW 6.6）主、余震短时地震动信息，研究了最大卓越周期（τpmax）、特征周期（τc）和最大位移幅值（Pd）三个预警参数与地震震级的相关性，并建立了对应的震级估计模型。结果表明，τpmax 参数与所选数据库地震震级呈现分段相关，分别为 4.0～6.0 级和6.0～8.0级；而τc参数在所选数据库整段震级范围内呈现明显的相关，且没有出现震级饱和现象，但是该参数的拟合回归线斜率略低于其它地区；而Pd参数与震级在4.0～6.0 级的相关性最好，对于大震级却出现了较为明显的震级饱和现象。值得注意的是，通过增长时间窗口或缩窄滤波频带可以在一定程度上改善震级饱和现象，但是拟合回归线斜率会有所减小。 （2）利用2014年云南地区三次大地震主震及余震短时地震动信息，验证与研究了上一章节所建立的震级估计模型在云南地区的适用性，结果表明三种参数模型均能在短时间内有效地进行震级估算，三个参数模型求得的估计震级在大震下均没有出现明显的震级饱和现象。但由于目前难以在短时窗下得到准确的震源距或震中距，因此推荐在西南地区的地震预警系统中使用τpmax和τc模型来估计震级。为了说明本研究所建立的模型与前人基于其它地区数据所建立模型的异同，还对它们进行了比较、分析和评价，结果表明不同参数所表现出来的差异性以及与其它区域模型的差异应与西南地区的地区区域特性有关。 （3）介绍了一种新型的震级估计参数，即对数周期（τlog），利用 2008 年汶川主震及其余震短时地震动信息，研究了该参数与震级的相关性，并与前人研究同为周期/频率相关算法的τpmax和 τc参数进行对比，结果表明该方法能够有效地降低对于小震事件的误（漏）报率。随后，为克服震级饱和现象，本研究借鉴位移源谱方法探讨了基于单台站P波位移源谱开展地震震级估算的适用性，进一步研究了震源距、场地条件对该方法估算地震震级可靠性的影响，结果表明位移源谱法能较好的估算大地震震级，可以有效地解决震级估算时震级饱和问题，此外，在不同震源距和场地条件下，该方法均能提供稳定的震级估算。

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摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 选题背景及研究意义

1.3 研究现状

1.4 主要研究内容及章节安排

第2章 地震预警震级估计参数计算及模型建立

2.1 地震记录选择及数据处理

2.1.1 强震数据的收集

2.1.2 基线校正

2.1.3 滤波

2.1.4 P波和S波到时的捡拾

2.1.5 时间窗口长度的确定

2.2 最大卓越周期τpmax震级估计参数

2.2.1 参数介绍

2.2.2 模型建立与评价

基于本章节四川地区地震数据库并根据公式（2-1）求得所有挑选记录P波到达后2、3、4 s时间窗口下的τpmax参数，然后根据下式（2-2）建立τpmax与震级半对数线性关系（τpmax参数模型），其中数据前处理采用巴斯特沃夫滤波器进行0.075 Hz双通道高通滤波，参数模型及计算结果如下图2-4及表2-1所示。

图2-4 τpmax与震级在时间窗口（a）2 s、（b）3 s和（c）4 s下的相关关系。灰色点为每条地震记录的τpmax计算值，三角形为同一震级下所有τpmax计算值的平均值，带有标准差误差棒，该均值用于直线拟合。每个小图中实线为最优拟合线，拟合为4～6级和6～8级分段拟合，并伴有加权标准差虚线，拟合回归方程（以震级M为因变量）和拟合相关系数R2见每个小图左上角。

表2-1 τpmax与震级的相关拟合参数

2.3 特征周期τc震级估计参数

2.3.1 参数介绍

2.3.2 模型建立与评价

基于公式（2-4）的定义求得所有挑选记录P波到达后2、3、4 s时间窗口下的τc参数，然后根据下式（2-5）建立τc与震级半对数线性关系（τc参数模型），其中数据前处理采用巴斯特沃夫滤波器进行0.075 Hz双通道高通滤波，参数模型及计算结果如下图2-6及表2-2所示。

2.4 最大位移幅值Pd震级估计参数

2.4.1 参数介绍

（2-7）

2.4.2 模型建立与评价

2.5 小结

第3章 地震预警震级估计模型的验证与区域性研究

3.1 基于云南地区地震对四川地区模型验证与研究

3.1.1地震记录选择及数据处理

3.1.2震级估算模型验证及评价

3.2 模型对比及模型区域性研究

3.3 小结

第4章 新型地震预警震级估计参数及震级饱和研究

4.1对数周期τlog震级估计参数

4.1.1 参数介绍

4.1.2地震记录选择及数据处理

4.1.3 模型建立与评价

4.2 位移源谱法及震级饱和研究

4.2.1 方法介绍

4.2.2 地震记录选择及数据处理

注：该表格摘录自ASCE规范7-10第20章表20.3

4.2.3 位移源谱方法应用及分析

用该方法估算震级时将随着可用数据的增加，震级估算可以更新，类似递归计算。本节为震级估算实例以说明该方法的可行性。图4-6给出了利用2011年Mw 9.0的东日本大地震测站MYG004（震源距为177 km，信噪比SNR为80 dB）数据进行震级估算的进程。图4-6a是利用P波触发1 s时间窗内的数据进行震级估算的结果，图b、c、d的时间窗长度依次取值为3 s、5 s和10 s，注意在上述时间段S波均未触发。图中黑色曲线表示利用不同时间窗口的数据计算得到的位移源谱，绿色直线为利用位移源谱拟合得出的平...

表4-3 不同时间窗口下不同规模的地震震级估算值与实际值的残差值

4.2.4 位移源谱法影响因素评价

为研究本方法在不同情况下能否提供稳定的震级估算，本节基于典型相关性分析方法（CCA）分别探讨了震源距、场地条件和震级规模对该方法的影响，其分析结果如下图4-8、4-9、4-10所示。若上述因素对震级估算均没有显著的影响，则说明该方法在不同的情况下均能提供稳定的震级估算；若存在显著影响，则应考虑针对不同情况下的震级估算进行合理的修正。

在典型相关性分析中，引入了皮尔森系数ρ，由下式（4-7）给出，该值的大小体现出两个变量间的相关关系，其取值范围为[-1,1]，负值表示负相关，正值表示正相关，绝对值越大，相关性越强。当皮尔森系数的绝对值小于0.3时，表示变量间没有相关性；0.3 -0.5时，表示变量间呈弱相关；0.5-0.8时相关程度为中等程度；大于0.8时表示强相关性[62, 63, 64]。

（4-7）

下图4-8给出了不同时间窗口下，震源距对震级估算残差的影响关系，其中所得出的皮尔森系数值如图左上角所示。对震源距而言，在不同时间窗口下皮尔森系数的绝对值均小于0.3，即表示震源距与震级估算残差没有明显相关性，震源距的大小不会明显地影响该震级估算方法模型的准确性。

在短时窗下（1-5 s）的震级估算残差值在震源距50km范围以内出现了较大的离散性，相对而言，震源距为100-300 km的数据离散性比较小，表明该方法可能更适用于100 km以上震源距地震的短时窗快速震级估算。

图4-8 不同时间窗口下震源距与震级估算残差值的关系图

下图4-9给出了不同时间窗口下，场地条件对震级估算残差的影响关系，从不同时窗下在不同剪切波速影响下的皮尔森系数绝对值可得出，剪切波速的大小（场地条件）与震级估算残差没有明显相关性，相互独立，该震级估算方法模型不受场地条件的影响。

如图5d所示，在长时窗下（5-10 s）残差值离散性随剪切波速增大而减小，即对于长时窗精确的地震震级确定，场地条件越好，通过单台站确定的震级越为可靠。

图4-9 不同时间窗口下场地条件（剪切波速）与震级估算残差值的关系图

4.3 小结

结论与展望

参考文献

附录1 本研究所挑选的地震记录目录

致谢

作者简介

攻读硕士期间参与的科研项目及发表的文章