基于工程应用的频率时变模型研究

对美国NGA数据库中的3551组地震记录按场地条件、震级、震中距进行了分组,采用一维连续小波变换得到每条记录的小波功率谱。研究任意时间处小波功率谱最大值所对应的主频率,并对每个地震动分组内的主频率值做一定时间窗内的均方根处理,分别采用线性函数、指数函数和指数三角函数模型来拟合得到的主频率随时间变化的曲线,最后分析了场地条件、震级和震中距对频率时变曲线的影响,并给出了每个分组内水平向和竖直向地震动主频率随时间变化的模型参数。结果表明:地震动主频率随时间的增大逐渐减小,但是竖直向要比水平向衰减得快一些。     

常用时频分析方法在数字地震波特征量分析中的应用

地震波属于非平稳信号,传统的傅立叶变换因缺乏信号局域性的信息而无法对非平衡信号进行全面描述.对此时频分析是有力的分析工具.本文简介了短时傅立叶变换(STFT)、S变换、CWD分布、ZAM分布四种时频分析方法,通过对算例及实际地震信号的分析,总结出这四种时频分析方法在分辨地震波中的应用效果及优缺点.     

强台风对汶川大地震和昆仑山大地震“震前扰动”影响的分析

2008年8.0级汶川大地震发生前约40 h起,中国地震局测震台网中的宽带地震仪、重力仪和倾斜仪都记录到了明显的低频扰动现象.然而,在此期间西太平洋上空产生了一次强台风Rammasun（威马逊）;与此类似,2001年8.1级昆仑山大地震发生前约60 h起,国家地震局测震台网中的宽带地震仪也记录到了明显的低频扰动现象,在此期间中国南海上空产生了一次强台风LingLing（玲玲）.本文针对这两大地震的“震前扰动”现象进行了研究,旨在探讨其“震前扰动”现象是否与台风引起的巨浪产生的地脉动效应有关.我们的研究结果表明：在中国内陆观测到的异常扰动与台风路径以及台风的强度密切相关.近海台风可在中国大陆内地引起明显的异常扰动;而远离大陆海岸位于深水海域上空的台风,很难在中国大陆内地引起明显的异常地脉动变化.台风LingLing的路径距离中国海岸最近处仅有约700 km,而台风Rammasun距离中国大陆海岸最近处却达1300 km.本文的对比分析研究表明：路径和强度类似于LingLing的台风在中国内陆可引起明显的异常扰动.因此,中国内陆和沿海许多地震台记录到的昆仑山大地震的“震前扰动”源于LingLing地脉动效应的可能性较大;但位于新疆的地震台记录到的扰动信号频率却明显偏低,这一现象值得注意.路径和强度类似于Rammasun的台风很难在中国内陆引起明显的异常扰动,因此汶川大地震的“震前扰动”完全源于台风Rammasun地脉动效应的可能性较小.汶川大地震的“震前扰动”产生的原因和机理值得我们去进行深入的探讨和研究.     

小波分析法在海拉尔地震台前兆数据处理中的应用研究

应用小波变换法可对不同频率成分进行分解的特性,选取d b4小波基函数,尺度为1～8阶,对海拉尔地震台前兆资料进行分析研究.结果表明,应用小波变换方法可较容易地识别和剔除气压、场地环境干扰等影响海拉尔地震台伸缩仪观测资料精度的诸多因素,气压和场地环境干扰在小波细节分解d3～d6部分异常显著;小波变换法对同震效应的识别、提...     

广义S变换地震信号时频分析

广义S变换继承和发展了S变换的优点,其引入了λ、p两个参数,对S变换中固定的基本小波进行了推广和扩展,使得其时窗更灵活多变,在一定程度上提高了非平稳信号分析处理的时频分辨率。通过线性调频信号模拟测试对比,证实了广义S变换的信号聚焦能力明显优于S变换,能够更好地刻画信号的局部特性。最后,以某区二维单炮地震数据为例进行了地震信号的广义S变换时频分析,取得了良好效果。     

S变换在定点形变观测中的应用

应用S变换,对比分析湖州地震台秒采样定点形变观测到新疆皮山县6.5级地震的频谱动态演化特征,VP倾斜仪和JCZ地震计记录的地震波较为相似,不同的震相有不同的周期,有显著的震相特征,但SSQ倾斜仪不同震相的周期没有显著的差异性。     

基于小波分析的水位观测气压效应研究

为研究水位气压效应的主要特征, 采用广西南宁石埠、 九塘两个台站的水位、 气压观测资料, 利用小波分析、 交叉小波分析、 小波相干分析方法在时间-频率空间内对二者的周期特征以及二者的相关特征进行了分析。 结果表明: 水位观测数据的显著周期为7.8~14.7 h, 气压观测数据的显著周期为7.8~14.7 h和17.5~27.8 h; 水位和气压存在7.8~14.7 h尺度的共振周期; 水位和气压在较宽的周期尺度上存在着显著的相关性, 且水位和气压的相关系数随周期和时间变化, 二者的相对相位角也因周期的不同而存在差异。     

时频分析方法在形变数据中的应用研究

时频分析是分析非线性非平稳信号的有力工具。本文在小波变换、S变换和Hilbert-Huang变换基础上,通过设计仿真数据及运用地形变数据,分析了形变数据处理中三种方法各自的优劣、适用范围及需要改进的地方;运用三种方法分别对汶川地震前后的宽频带及整时采样数据进行分析,得到了不同时频方法在分析震前异常时的结果。     

应用小波变换提取张北地震的震磁效应

以1998年1月10日的张北地震为例,应用小波变换及傅里叶分析,分析震中附近的6个地磁台站在地震前后共6个月的地磁场三分量分钟值采样数据.发现各个地磁台站记录的地磁场Z分量在张北地震前三个月内出现不同程度的异常现象,这种现象的出现频率随着离发震时间越近而越来越高,出现的地点由南向北迁移.地磁场H和D分量没有此类异常出现.用这6个地磁台出现异常时同一频率所对应的振幅值绘出等值曲线,得到的图形是稳定的四象限分布,震中基本上位于0～3nT的等值线上.结果表明小波分析是提取地震磁效应的有效工具,同时也证实了地震磁效应的客观存在.     

基于BSWT-DDTFA方法的地球天然脉冲电磁场震前信号时频分析研究

地球天然脉冲电磁场（ENPEMF）信号,可理解为地球天然变化磁场的瞬间扰动,携带了大量有用的地质构造及其动力学信息.研究ENPEMF信号所蕴含的时间-频率联合分布特点,有利于深入了解目标对象的地球物理现象及其地质动力学原理.本文针对ENPEMF信号的非平稳特点,在数据驱动时频分析方法（DDTFA）的基础上提出了基于二值化同步压缩小波变换的改进算法（BSWT-DDTFA）.该算法可以实现数据驱动初始相位自动赋值的功能,具有自适应性.实验仿真和实际数据均证明了该改进算法不仅能够得到较为精确的频率曲线和更加清晰的时频分布,而且具有较强的抗噪声能力.以2013年芦山M_S7.0地震为例,利用BSWT-DDTFA方法提取ENPEMF信号的时频特性,结果表明ENPEMF信号的时间-频率-幅度分布在震前有明显的异常特征.

     

地震信号的时-频分析

通过对单频正弦波和实际地震信号的对比分析,表明时频分析应用于地震信号处理是有效的和可靠的,尤其是在希望获得频率成分随时间变化的规律时有普通傅里叶变换所不具有的优点。     

S变换谱分解技术在深反射地震弱信号提取中的应用

在深反射地震资料处理中,当来自深部的有效弱信号和噪声干扰频带差异较小且难以区分时,传统滤波方法的应用会受到限制.谱分解方法是一种使用离散傅里叶变换,基于信号的频率-振幅谱等信息生成高分辨率地震图像的方法,通常用来识别介质物性横向分布特征,处理复杂介质内频谱变化和局部相位的不稳定性等问题,包括定位复杂断层和小尺度断裂等.S变换作为一种新的时频分析方法,具有自动调节分辨率的能力,近些年来被广泛应用到勘探地震、大地电磁等数据处理中,逐渐成为地球物理方法中噪声压制的有效方法之一.与常规石油反射地震资料相比,深反射主动源地震为了探测深部结构信息,常采用大药量激发方式、长排列观测系统等,导致深部有效信号基本湮灭在噪声干扰之中.针对深反射数据特点,本文结合谱分解和S变换技术,首先设计了简单的脉冲函数实验数据,证实S变换方法的有效性,同时说明谱分解方法的效果受所用时频分析方法影响较大,而其中决定分辨能力的变换窗函数的选取尤为重要.在此基础上,分别应用到深反射地震资料的单道和叠加剖面实际数据上,对比分析了传统变换谱分解和S变换谱分解的应用效果,单道资料对比结果表明:相比传统谱分解,S变换谱分解方法具有自动调节分辨率的能力,能够精确的标定深反射地震资料中弱信号不同时刻的频率分量; 叠加剖面资料应用结果表明:由S变换谱分解得到的剖面结果与其他谱分解方法结果整体上具有较高的一致性,同时清晰地刻画出原叠加剖面上被噪声湮灭的低频细节特征,提高了剖面的分辨率及同相轴连续性;对比结果明显看出,Gabor变换谱分解方法得到的结果同相轴较为破碎,分析原因认为这是由Gabor变换的时频分解方法的定长窗函数所致,窗口大小不会随着信号频率的变化来调节长度,只能在处理的过程中根据一定的记录长度范围选取窗函数参数,而S变换谱分解方法在窗函数的选取时,通过时变信号的局部频率特征自动调节窗口长度,能够更好的刻画各个频段的细节特征,在深反射剖面成像应用中效果尤为明显.本文结果表明S变换谱分解技术在深地震叠加剖面上的应用有效地提高了来自深部弱反射信号的信噪比和分辨率,并刻画出了叠加剖面上所不具有的低频细节特征,在实际深反射地震资料处理中能有效保护低频弱信号获得更好的成像效果.本文为深地震反射资料中弱信号的保护处理找到一种有效的方法.     

2013年海西5.0级地震波形时频特性研究

传统的傅里叶变换因缺乏信号局域性的信息,无法对地震波等非平稳信号进行全面描述,时频分析通常是分析非平稳信号较好的工具.本文利用大柴旦地震台记录到的2013年6月5日青海海西5.0级地震波形,采用赵-阿特拉斯-马克时频分布（ZAM）分别研究了该地震P波、S波段的时间-频率特征.研究结果很好地解释了地震波的非平稳性,较全面地展示了地震波的衰减特征.     

利用小波方法分析新43泉气氡异常特征

2010年7月2日、2012年1月8日先后在新疆和硕县境内发生MS4.7和MS5.0两次地震,新43泉距两次地震震中均小于200 km,利用小波变换对气氡资料进行分析后发现,两次地震前3～6个月气氡资料出现异常.又对2012年轮台、和静两次5级以上震例进行验证,结果令人满意,认为小波分析方法是地震前兆数据处理的一种有效方法.     

同步提取三参数小波变换及其在储层含气性检测中的应用

随着我国石油勘探程度的不断加深,非常规油气藏逐步成为了油气勘探的重点.由于致密砂岩具有低孔、低渗、非均质性强等特性,因此迫切需要高精度时频分析后处理方法对该类气藏进行有效表征.本文提出了一种同步提取三参数小波变换（Synchroextracting Three-Parameter Wavelet Transform,SETPWT）新方法,该方法具有小波变换多尺度多分辨率的特性,通过改变三个参数来调节小波基的主频、带宽及相位,灵活匹配多种类型的合成信号以及地震子波;与传统时频分析方法相比,同步提取三参数小波变换在三参数小波变换结果的基础上引入同步提取算子（Synchronous Extraction Operator,SEO）,通过SEO提取与信号理想时频谱高度相关的时频信息,去除多余能量,从而实现非平稳信号的高精度时频表征.合成信号算例表明,同步提取三参数小波变换的分辨率不但明显高于常用时频变换,同时具有优于同步提取变换（Synchroextracting Transform,SET）的抗噪性能;将同步提取三参数小波变换应用到地震资料含气性检测中,进一步验证了该时频算法在致密砂岩含气性检测中的潜力.

     

汶川MS8.0级地震前后ULF电磁辐射频谱特征研究

本文基于电磁波频谱理论研究方法,对2008年四川汶川M_S8.0地震前后金河、剑阁及郑州二砂三个电磁波台站的观测资料进行FFT和小波变换分析,研究了电磁辐射数据快速傅里叶频谱变化特征和在不同尺度下小波变化的分解,发现在汶川地震前确实有异常信息存在.结果表明:(1) FFT动态谱图像说明,地震前电磁波频谱变化特征较明显,在时间、频段上均显示了阶段性进程特征,且随着震中距的增大,辐射能量越小,异常出现的时间越晚;(2) 小波分解显示了地震前电磁波异常信号低频部分出现的时间较早;距震中较近的台站,异常信息在高频部分相对明显;距震中稍远的台站,异常信息在低频部分相对明显.     

2014年2月12日新疆于田MS7.3地震热红外亮温异常分析

为了分析2014年2月12日新疆于田MS7.3地震的热红外亮温异常,收集了以震中为中心30o～45oN 、70o～95oE范围内由中国静止气象卫星FY-2E观测的亮温资料,资料时间段为2012年5月1日～2014年4月30日。应用连续小波变换方法计算了每一个像元的小波相对能谱,得到了分析区域内相对能谱的时空演化过程。分析结果显示,从2013年10月开始相对能谱在震中附近出现异常,随后异常逐渐扩大并向阿尔金断裂带和西昆仑断裂带东段区域扩展。从同年11月开始塔里木盆地西缘的中天山、南天山和西昆仑区域断裂带西段开始出现异常,之后异常区域进一步扩大并向断裂带迁移,最终形成沿塔里木盆地周围断裂带分布的带状异常区域。异常在2013年12月下旬和2014年1月上旬达到峰值,随着地震的临近,异常区域开始减小,异常幅度也开始减弱,至地震发生时震中区附近异常已经消失,但在阿尔金断裂和中天山区域异常仍存在。于田地震发生后异常迅速衰减,2014年2月下旬异常基本消失。     

2014年2月12日新疆于田M_S7.3地震热红外亮温异常分析

为了分析2014年2月12日新疆于田MS7.3地震的热红外亮温异常,收集了以震中为中心30°~45°N、70°~95°E范围内由中国静止气象卫星FY-2E观测的亮温资料,资料时间段为2012年5月1日~2014年4月30日。应用连续小波变换方法计算了每一个像元的小波相对能谱,得到了分析区域内相对能谱的时空演化过程。分析结果显示,从2013年10月开始相对能谱在震中附近出现异常,随后异常逐渐扩大并向阿尔金断裂带和西昆仑断裂带东段区域扩展。从同年11月开始塔里木盆地西缘的中天山、南天山和西昆仑区域断裂带西段开始出现异常,之后异常区域进一步扩大并向断裂带迁移,最终形成沿塔里木盆地周围断裂带分布的带状异常区域,异常在2013年12月下旬和2014年1月上旬达到峰值。随着地震的临近,异常区域开始减小,异常幅度也开始减弱,至地震发生时震中区附近异常已经消失,但在阿尔金断裂和中天山区域异常仍存在。于田地震发生后异常迅速衰减,2014年2月下旬异常基本消失。     

用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方

为了提取天然地震和爆破或塌方记录波形在震源深度、震源尺度、震源破裂机制、地震波传播途径、地震波衰减等方面的差异特征信息,本对山东数字化台网记录的天然地震和爆破或塌方波形进行了小波多分辨率的能量线性度特征分析,提出了用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方事件．结果表明：在精细结构小波分解信号“能量”线性度方面,天然地震主要集中在-2．0～1．0之间,爆破或塌方主要集中在2．0～3．4之间;在精细结构小波分解信号“能量”最大值对应的小波分解尺度方面,爆破或塌方主要集中在4～5,频段集中在0．7～3．1Hz之间,而天然地震主要集中在1～2,频段集中在6．25～25Hz之间．     

小波分解与重构在地震活动性研究中的应用

利用小波变换具有的多分辨率特点, 将时域信号通过小波分解与重构, 分解到不同的频带上。 分解步长的确定, 采用不同尺度近似信号标准差变化平缓段的最小尺度值, 从而避免了人为选择分解阶数可能造成的不完全分解或过度分解。 分解后的信号不仅在频率成分上较单一, 且平稳性较好。 然后对小波分解重构后不同尺度的信号分别采用自回归滑动平均混合模型进行预测, 再合成原始信号的预测值。 对半年尺度的最大震级序列和地震总释放能量序列的一步预测, 结果表明这样做有效地提高了预测精度, 一步预测结果与实际观测结果不仅相关性高, 而且两者的残差曲线离散性小, 以此对未来地震形势的判断较目前常用的方法更为可靠。