[发明专利]一种基于信噪比分析的地震动P波在线自动提取方法

说明书

一种基于信噪比分析的地震动P波在线自动提取方法，包括步骤：(1)根据给定的地震动P波的到达时刻的信噪比的阈值gSNR，获得长短时相对功率比STP/LTP的阈值T_p，并将此T_p作为地震动P波是否到达的判据；(2)根据在线获取的连续地震动信号，计算地震动信号每个时刻的STP_i/LTP_i；(3)若STP_i/LTP_i小于T_p，表明未有地震发生，则返回步骤(2)；(4)若STP_i/LTP_i大于或等于T_p，表明有地震发生，则将该时刻i作为地震动P波的到达时刻。本发明针对地震P波到达前后地震动信号的变化特点，引入信噪比概念，确定P波到达的时刻，解决了大数据量、强背景噪声条件下，地震动P波在线提取的难题。

技术领域

本发明涉及一种地震动P波的在线自动提取方法，特别是一种基于信噪比分析的地震动P波在线自动提取方法，用于地震预警与烈度速报。

背景技术

快速、准确、可靠地判定地震事件对于地震预警与烈度速报而言非常重要。然而由于数据量大，并且这些数据中还存在噪声干扰，这都使得地震动P波乃至地震事件的提取存在很大困难。另外为了降低地震预警与烈度速报系统的成本，扩大地震预警与烈度速报系统覆盖的范围，一些经济型的地震动传感器，如微机械(MEMS)传感器，被应用到地震预警与烈度速报系统中。通常经济型的地震动传感器与专业的地震动传感器相比，其噪声水平相对较高。因此在大数据量和强噪声干扰条件下，如何快速、准确地实现地震动P波的自动提取是地震预警与烈度速报亟待解决的问题。Allen提出的通过构建特征函数来计算长短时比值(STA/LTA)的方法是目前地震动P波提取应用最广泛的一种算法(见：AllenR.V.Automatic earthquake recognition and timing from singletrace.Bull.Seismol.Soc.Am.,1978,68(5):1521-1532.)。其优点是计算简便，实时性强，能够适合大数据量的应用需求。但是在强噪声干扰条件下，STA/LTA的鲁棒性由阈值、长/短时窗等关键参数决定。而这些关键参数的选择没有理论公式可以直接遵循，需要反复通过识别的漏报率与虚报率进行多目标优化。Akaike提出了一种统计学的方法(AIC)，假设背景噪声与地震动信号分别是两个不同的平稳随机过程，通过平稳随机过程的状态变化判定地震事件，提取地震动P波(见：Akaike H.Markovian representation of stochasticprocesses and its application to the analysis of autoregressive movingaverage processes.Ann Inst Stat Math,1974,26:363-87.)。其优点是地震动P波的提取精度较高，能够抑制强背景噪声的干扰。但是AIC是一种基于极值计算的地震动P波方法，不适合连续数据、大数据量的应用需求。马强等提出了一套综合运用STA/LTA与AIC的多步骤地震动P波自动拾取技术(见：马强,金星,李山有等.用于地震预警的P波震相到时自动拾取.地球物理学报,2013,56(7):2313-2321.)。该方法通过STA/LTA初步获得地震动P波的位置，然后再使用AIC方法提高提取的精度。其优点是充分利用了STA/LTA与AIC方法的优点，但是STA/LTA方法自身的不足并没有由于两种方法的结合而解决。综上所述，在大数据量、强噪声干扰条件下，现有的方法或技术自动提取地震动P波都存在着一定的局限性。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于信噪比分析的地震动P波在线自动提取方法，该方法可以在大数据量、强噪声干扰条件下实现地震动P波自动辨识与提取。

本发明的技术解决方案：一种基于信噪比分析的地震动P波在线自动提取方法，实现步骤如下：