[发明专利]一种识别核爆炸地震事件的方法

说明书

本发明公开了一种识别核爆炸地震事件的方法，首先选取合适的地震监测台站作为核爆炸地震事件识别台站；截取台站垂向通道一定时间段的时间序列数据；根据天然地震和核爆炸地震在时域、频域上特征的差异以及在时频域的综合特征差异，选取波形复杂度判据、谱比值判据和综合比值判据作为基础判据，基于D‑S证据理论的证据组合，最终得出各判据联合后的概率，通过比较各类事件概率的大小，确定事件的类型。本发明通过采用D‑S证据理论的证据组合方法，能够正确、有效的给出核爆炸地震事件的识别结果，而且在单个判据失效的条件下，本发明仍然可以给出正确的识别结论。

技术领域

本发明属于核爆炸地震事件识别，具体涉及一种识别核爆炸地震事件的方法。

背景技术

核爆炸地震事件的识别是各国发展禁核试核查国家技术手段的核心需求，现有的地震数据处理系统采取的事件识别技术是事件深度、体波震级与面波震级比率和区域判据高频P/S幅值比判据等三个判据，而且只给出天然地震的事件分类。根据全面禁止核试验条约组织国际数据中心判据筛选的统计结果表明，这些判据仅筛选出了约27％的天然地震事件，未被筛选出的事件占事件总数约三分之二，未筛选出的事件中是否含有核爆炸地震事件是各国所关注的重点，目前监测系统中运行的事件识别判据及识别技术无法满足我国对核爆炸地震识别的需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种识别核爆炸地震事件的方法，解决了核爆炸地震事件监测中的事件识别困难的问题。

本发明的技术方案为：一种识别核爆炸地震事件的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、根据特定地区范围及地震监测台网选取合适的地震监测台站作为核爆炸地震事件识别台站；

S2、根据选取的台站垂向通道记录到地震事件的初至波时刻T，截取台站垂向通道一定时间段的时间序列数据X(t)；

S3、根据天然地震和核爆炸地震在时域、频域上特征的差异以及在时频域的综合特征差异，选取波形复杂度判据、谱比值判据和综合比值判据作为基础判据：

S4、利用已知性质的核爆炸地震和天然地震，将波形复杂度判据、谱比值判据和综合比值判据的计算数值分别代入到各自的人工神经网络模型中训练，得到波形复杂度判据、谱比值判据和综合比值判据各自对应的天然地震概率、爆炸地震概率和不确定概率；

S5、对各判据计算的天然地震、爆炸地震和不确定的概率进行基于D-S证据理论的证据组合，最终得出各判据联合后的概率，通过比较各类事件概率的大小，确定事件的类型。

S1具体包括以下步骤：

S1.1、计算地震监测台网中第i个台站到特定地区范围内的最大距离D_i：

D_i＝max(distance(sta_i,range)) (1)

式中sta_i为第i个台站的经纬度坐标，range为特定地区经纬度范围，distance为台站和特定地区之间距离计算函数，max为取最大值函数；

S1.2、选取距离在给定距离D内的台站作为核爆炸地震事件识别台站。

S2中，所述时间段为[T-t₁，T+t₂]；t₁、t₂为数据的时间段长度，根据地震波列的持续时间设定。

S3具体包括以下步骤：

S3.1、根据天然地震和核爆炸地震在时域上特征的差异，计算波形复杂度判据数值C：

其中X(t)为S2中截取的时间序列数据，L为短时时间窗长度；H为长时时间窗长度；