乾陵地震臺鉆孔體應變張性突跳異常分析.pdf

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1、地震地磁觀測與研究第35卷第3／4期SEISM0L0GICALANDGE0MAGNETICo1．35No．3f2014年8月OBSERVAT10NANDRESEARCHAug．2014doi：10．3969／j．issn．1003—3246．2014．03／04．026乾陵地震臺鉆孑L體應變張性突跳異常分析楊小林柳暢何斌?！]瑪麗D王黨席D張璐)1)中國西安710068陜西省地震局2)中國武漢430074華中科技大學3)中國南京210014江蘇省地震局摘要2012年2—6月乾陵地震臺鉆孔體應變多次記錄到不明原因的大幅

2、張性突跳，采用HHT方法對邊際譜特征進行分析，并與山東長清地震臺體應變因電源不匹配所產生干擾信號的邊際譜特征進行對比。結果表明，二者具有較好的相關性。據此推斷，造成此次應變異常的主要原因是電源問題。關鍵詞HHT；邊際譜；張性突跳；鉆孔體應變；電源干擾0引言鉆孔體應變儀是一種高精度、寬頻帶地殼形變觀測儀器，與GPS和InSAR等相比，更適合揭示短期(數分鐘至數月)形變變化(Nikolaidis，2002)。在實際觀測和資料分析處理中，階躍、突跳和毛刺等典型的異常信號，成為體應變研究的熱點和難點。應變異常信號可能由地震前

3、兆、慢地震和蠕滑等產生(Lindeetal，1996；Bernardetal，2006；Johnstonetal，2006；邱澤華等，2010，2012；池順良等，2013)，也可能因干擾(如：氣壓、降雨、地下水位、鉆孑L地質條件、抽水及儀器系統(tǒng)等)所致(王梅等，2002；蘇愷之等，2005；張凌空等，2008；Itabaetal，2010；盧雙苓等，2010a，b；朱航等，2010；李罡風等，2011；郝軍麗等，2012；Oriharaetal，2012)。所以，弄清異常信號的性質，對前兆異常提取和干擾排除等具有實

4、際意義。2012年2—6月，乾陵地震臺(以下簡稱乾陵臺)鉆孑L體應變多次出現(xiàn)不明原因的大幅張性突跳，每次突跳持續(xù)數分鐘到4天不等，其中，最大幅度約為4×1O一。該應變異常出現(xiàn)后，對儀器系統(tǒng)和觀測環(huán)境等進行調查，未能查明誘因。必須借助信號處理方法，分析這些應變異常信號的頻譜特征。并在此基礎上，與其他誘因明確的異常體應變信號的頻譜特征進行對比分析，從而合理判定此次應變異常的性質。目前，階躍、突跳和毛刺等異常信號的處理方法，主要有濾波、小波變換和超限率等(Borcherdtetal，2006；馬棟等，2011；邱澤華等，2

5、010，2012)，各有優(yōu)缺點。例如，基于Fourier變化的濾波方法，對非平穩(wěn)信號會存在信號失真；而小波變換則存在小波基的選取、頻域重疊和閾值不確定等問題。不適用于分析頻率隨時間變化的非線性非平穩(wěn)信號，也不適用于信號作者簡介：楊小林(1983一)，男，碩士，主要從事烈度和強地面運動等方向的研究基金項目：中國地震局2013年度震情跟蹤青年課題(2013020215)及陜西省地震局啟航與創(chuàng)新基金課題聯(lián)合資助本文收到日期：2013—12—03160地震地磁觀測與研究局部分析(Huangetal，1998；周摯等，2008

6、；Chenetal，2013)。希爾伯特一黃變換(Hilbert—Huangtransform，簡稱HHT)是一種新的信號處理方法，對非線性非平穩(wěn)信號具有清晰的物理意義(Huangetal，1998)。通過HHT對信號進行經驗模態(tài)分解(EMD)，把各種頻率成分以本征模態(tài)函數(IMF)形式從中有效分離，然后對IMF序列進行Hilbert變換，得到Hilbert時頻譜和Hilbert邊際譜。由于HHT方法具有較好的客觀性和自適應性，適于分析階躍、突跳和毛刺等非線性非平穩(wěn)信號。在地學等領域，該方法已經得到廣泛應用(Huan

7、getal，2008)?？紤]到乾陵地震臺(以下簡稱乾陵臺)張性突跳信號的非線性非平穩(wěn)特征，嘗試采用HHT方法分析處理，以提取其真實可靠的邊際譜特征。1臺站參數乾陵臺位于渭河斷陷盆地中段與鄂爾多斯塊體南緣的接觸帶上，在關山一口鎮(zhèn)斷裂帶以南，乾縣一富平斷裂帶以北。該臺TJ一Ⅱ型體積式應變儀2007年安裝觀測，采樣率為每分鐘一次。鉆孔孔深73．5m，為于孔’，巖芯完整，巖性為奧陶系炭巖。由于體應變探頭與鉆孔圍巖耦合較好，所以該觀測系統(tǒng)比較穩(wěn)定，可以記錄到清晰、規(guī)則的固體潮。2HHT方法HHT方法主要由兩部分構成：經驗模態(tài)分

8、解(EMD)和希爾伯特變換(Huangetal，1998，2008；安張輝等，2011)。2．1經驗模態(tài)分解經驗模態(tài)分解是HHT的核心部分，是一種自適應分解方法。該方法可以基于信號的局部特征時間尺度，直接把復雜信號分解為有限個本征模態(tài)函數(IMF)和一個剩余分量(趨勢項)，具體分解思路和過程可參見Huang等(1998，2008)的研究。2．2