黃玲珠，林彬華，2，王士成

（1.福建省地震局，福州 350003；2.福州大學(xué)，福州 350002）

0 引言

福建省地震預(yù)警與烈度速報系統(tǒng)已進(jìn)入在線示范運(yùn)行階段，在日常運(yùn)行中，發(fā)現(xiàn)實(shí)時波形數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞直接影響到地震預(yù)警與烈度速報系統(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性，因此迫切需要研究出對實(shí)時波形數(shù)據(jù)異常的自動化檢測。目前，福建測震臺網(wǎng)臺站有85個，共255個通道，采用人工判斷波形異常方法不僅工作量巨大，而且容易造成疏漏。為了研究實(shí)時波形數(shù)據(jù)質(zhì)量的自動檢測方法，地震工作者們主要集中在對臺基噪聲的研究上，通過研究臺基噪聲是否發(fā)生異常來判斷波形質(zhì)量和臺站儀器狀態(tài)。

1993年P(guān)eterson及其研究小組通過對全球正常背景噪聲的研究[1]，確定了全球高噪聲新模型NHNM和全球低噪聲新模型NLNM，該模型可以很好的評估臺站的場地噪聲水平。2005年McNamara等人提出的地震噪聲概率密度函數(shù)（PDF）方法可用于臺站噪聲水平和波形質(zhì)量的測定[2]，相應(yīng)研發(fā)的分析軟件可以將實(shí)時接收的波形數(shù)據(jù)在指定的時間段內(nèi)自動生成PDF圖，然后通過該圖評定地震噪聲水平和儀器系統(tǒng)是否正常。2007年Sleeman等在Orfeus數(shù)據(jù)中心通過監(jiān)測實(shí)時波形數(shù)據(jù)地震噪聲加速度功率譜密度（PSD）值的變化[3]，實(shí)現(xiàn)了對寬頻帶地震臺網(wǎng)波形數(shù)據(jù)質(zhì)量的自動檢測。2010年廖詩榮、徐嘉雋等人研發(fā)的福建省測震臺網(wǎng)觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測軟件[4]，將McNamara提出的地震噪聲概率密度函數(shù)（PDF）方法應(yīng)用于日常地震觀測系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢測，所生成的任意時段各個通道的PSD值、PDF圖、RMS值可以直觀反映地震噪聲水平變化，日常維護(hù)人員利用該軟件可以較快發(fā)現(xiàn)臺站故障。本文在這些研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合林彬華的地震噪聲異常實(shí)時監(jiān)測方法[5]，通過利用臺站的歷史高低噪聲參照線作為異常判定標(biāo)準(zhǔn)，研發(fā)直觀科學(xué)的臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)，可為工作人員快速發(fā)現(xiàn)波形質(zhì)量異常提供極大的便利，達(dá)到為地震預(yù)警與烈度速報系統(tǒng)服務(wù)的目的。

1 波形異常自動檢測方法

本文采用功率譜概率密度函數(shù)（PDF）方法計算得到臺站噪聲模型，然后用網(wǎng)格概率的方法確定臺站的高低噪聲參照線。在線運(yùn)行時，對實(shí)時波形數(shù)據(jù)進(jìn)行計算并生成噪聲功率譜密度（PSD），以臺站高低噪聲參照線為標(biāo)準(zhǔn)，自動判定波形質(zhì)量和臺站狀態(tài)

前期工作是先收集福建省測震臺網(wǎng)85個臺站255個通道1年的波形記錄作為臺站噪聲資料，并對記錄資料作基線校正等初步處理，然后將噪聲記錄按照一定的時間間隔（如5 min）進(jìn)行分段，采用傅里葉變換計算噪聲功率譜，并對計算結(jié)果進(jìn)行平滑處理[6]。確定每個中心頻率的PSD概率密度函數(shù)后，得到功率譜概率密度函數(shù)（PDF）分布圖，參考全球高低噪聲新模型（NHNM、NLNM），根據(jù)各個臺站的功率譜概率密度分布，應(yīng)用網(wǎng)格概率方法就可以得到臺站的高低噪聲參照線。具體算法過程請參考林彬華研究的地震噪聲異常實(shí)時監(jiān)測方法[5]。

在線運(yùn)行時，臺站波形數(shù)據(jù)實(shí)時接收，按每5 min進(jìn)行分段截取，計算并生成噪聲功率譜密度（PSD），并與相應(yīng)的臺站高低噪聲參照線做對比。當(dāng)超出參照線范圍達(dá)到一定閾值時，可以判斷臺站波形為異常狀態(tài)。正常與異常臺站的檢測結(jié)果如圖1所示，圖中紅色的線是臺站高低噪聲參照線；黑色的線是全球高低噪聲新模型（NHNM、NLNM）；藍(lán)色的線是臺站實(shí)時計算得到的噪聲功率譜密度（PSD）。圖中正常臺站的PSD值基本都落在高低噪聲參照線內(nèi)，異常臺站的PSD值大大超出了高低噪聲參照線。

為了便于異常的自動化判斷，根據(jù)異常類型及特征將臺站異常進(jìn)行分類。目前將臺站狀態(tài)初步分為正常、斷記、瞬時異常和嚴(yán)重異常。其中瞬時異常為可自動恢復(fù)的臺站異常，無需進(jìn)行處理。嚴(yán)重異常包括了低噪處異常、中噪處異常和其他高噪處異常，如圖2所示。低噪處異常一般是由于臺站地震計無輸出或某個分向卡擺，只接收到數(shù)據(jù)采集器等儀器的自振噪聲；中噪處異常一般是由于儀器自身溫控變化或不穩(wěn)定突跳；其他高噪處異常一般是由于地震計故障，發(fā)生大位移自振所引起。

圖1 正常與異常臺站檢測比較Fig.1 Comparison of the detection results of normal and abnormal station

圖2 嚴(yán)重異常分類Fig.2 Serious anomaly classify

這三類嚴(yán)重異常發(fā)生時，接收到的實(shí)時波形數(shù)據(jù)會直接影響到各地震監(jiān)測系統(tǒng)尤其是地震速報、地震預(yù)警、地震烈度速報等系統(tǒng)的在線運(yùn)行，可能會導(dǎo)致地震速報、地震預(yù)警、烈度速報等系統(tǒng)所計算產(chǎn)出的地震震中、震級、烈度等結(jié)果誤差較大，給后續(xù)救災(zāi)決策、地震研究等帶來誤導(dǎo)，影響到相關(guān)決策和研究的客觀性與科學(xué)性。因此，迫切需要研發(fā)具有自動監(jiān)控波形數(shù)據(jù)質(zhì)量的系統(tǒng)軟件，以確保臺站波形數(shù)據(jù)正常并及時修復(fù)故障臺站。

2 臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)

基于以上的波形異常自動檢測方法，開發(fā)福建測震臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)軟件。系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖3所示。整個系統(tǒng)分為5大模塊，分別是實(shí)時波形顯示模塊、地震噪聲異常識別模塊、臺站狀態(tài)分布圖顯示模塊、臺站狀態(tài)統(tǒng)計記錄模塊和檢測結(jié)果輸出與存儲模塊。各個模塊又細(xì)分成幾個子模塊。其中實(shí)時波形顯示模塊包括實(shí)時數(shù)據(jù)流接入和波形數(shù)據(jù)處理與顯示；地震噪聲異常識別模塊包括PSD計算及繪圖和異常檢測算法；臺站狀態(tài)分布圖顯示模塊包括在地圖上顯示臺站分布圖、采用不同顏色顯示臺站狀態(tài)和臺站信息顯示；臺站狀態(tài)統(tǒng)計記錄模塊包括臺站狀態(tài)累計圖、異常臺站統(tǒng)計表和原始波形與PSD圖的查看；檢測結(jié)果輸出與存儲模塊包括檢測結(jié)果輸出顯示和檢測結(jié)果存儲。

圖3 福建測震臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Function structure of automatic monitoring system of Fujian seismic network

目前自動監(jiān)控系統(tǒng)已完成軟件開發(fā)并在線試運(yùn)行，系統(tǒng)界面如圖4所示。右邊窗口是福建省測震臺網(wǎng)85個測震臺站的實(shí)時波形顯示圖；左邊窗口是臺站的地理位置分布圖、臺站儀器型號和當(dāng)前臺站狀態(tài)，其中臺站狀態(tài)使用不同顏色進(jìn)行標(biāo)識，正常是藍(lán)色；斷記是紅色；嚴(yán)重異常是橘紅色；瞬時異常是黃色。地震計有三個通道，采用三分球的形式巧妙的表示，使每個通道的狀態(tài)都能得到直觀展現(xiàn)。當(dāng)臺站波形處于斷記狀態(tài)時提供斷記時間；臺站波形處于異常狀態(tài)時提供原始波形圖和PSD圖（如圖5）。界面上方使用滾動條方式高亮顯示斷記臺站和異常臺站的名稱；工具欄還提供了斷記統(tǒng)計和具有日期查詢功能的波形質(zhì)量監(jiān)控（如圖6），用戶可以非常直觀便捷的查看波形連續(xù)率和波形質(zhì)量情況，便于臺站異常追溯，統(tǒng)計臺站的運(yùn)行狀況。

3 在線運(yùn)行情況

福建測震臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)將歷史高低噪聲參照線作為異常判定標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)臺站波形發(fā)生異常時，對應(yīng)的功率譜密度PSD值也是異常的，系統(tǒng)在異常發(fā)生時就能及時檢測到，并自動判定異常類型。通過查看標(biāo)記為異常臺站的原始波形圖和PSD圖，工作人員就能在異常發(fā)生時對異常有個初步判斷，做出快速響應(yīng)，進(jìn)而排除異常和修復(fù)故障。目前該系統(tǒng)已在福建省臺網(wǎng)中心進(jìn)行在線試運(yùn)行。選取2015年9月福建省測震臺網(wǎng)85個臺站的實(shí)時運(yùn)行情況進(jìn)行統(tǒng)計。統(tǒng)計結(jié)果如表1所示：系統(tǒng)自動篩選出的異常數(shù)有6 611個，人工進(jìn)行核對后判斷正確的異常數(shù)有6 316個，系統(tǒng)的自動識別正確率達(dá)到95.5%，說明異常檢測效果很好，可用于測震臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控，產(chǎn)出的結(jié)果可為地震預(yù)警與烈度速報系統(tǒng)服務(wù)（表1）。

圖4 福建測震臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)界面顯示Fig.4 The interface of automatic monitoring system for the operation of Fujian seismic network

圖5 異常臺站的原始波形圖和PSD圖Fig.5 The original waveform and PSD diagram of abnormal station

圖6 具有日期查詢功能的波形質(zhì)量監(jiān)控Fig.6 Waveform quality monitoring with date query

表1 2015年9月福建省測震臺網(wǎng)85個臺站的實(shí)時運(yùn)行情況統(tǒng)計Table 1 Statistical analysis of the real-time operation of 85 stations in fujian,province in september 2015

舉兩個福建測震臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)幫人工發(fā)現(xiàn)波形異常的例子。

例子一：福建臺網(wǎng)中心實(shí)時波形數(shù)據(jù)有慢流和快流兩種，慢流是滿包打包的數(shù)據(jù)流；快流是1秒打包的數(shù)據(jù)流。地震速報系統(tǒng)和日常值班都是用慢流數(shù)據(jù)；地震預(yù)警和烈度速報系統(tǒng)對數(shù)據(jù)時效性要求高，接入的是快流數(shù)據(jù)。使用臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)可以實(shí)時監(jiān)控用于地震預(yù)警和烈度速報系統(tǒng)的快流數(shù)據(jù)。2015年7月17日發(fā)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)顯示斷記臺站數(shù)量較多，逐個核對后有3個臺（將樂南口、泉港前黃、永定撫市）快流沒有數(shù)據(jù)，但慢流有數(shù)據(jù)，查找原因后，發(fā)現(xiàn)是儀器維修人員對這3個臺的地震計進(jìn)行了調(diào)校，調(diào)校后沒有重啟數(shù)據(jù)接收服務(wù)，導(dǎo)致快流斷記，告知工作人員處理后，異常得到解決。這種慢流有數(shù)據(jù)而快流沒有數(shù)據(jù)的異常情況在日常值班中較難被發(fā)現(xiàn)，自動監(jiān)控系統(tǒng)通過配置快流臺站參數(shù)就能很靈活的起到輔助監(jiān)控作用。

例子二：在日常值班工作中對波形質(zhì)量檢查是采取查看前一日一個小時的連續(xù)波形數(shù)據(jù)質(zhì)量和所有臺站的臺基噪聲功率譜密度，對臺基噪聲功率譜密度表現(xiàn)異常的臺站再調(diào)取臺站連續(xù)波形數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)核查，判斷是設(shè)備故障還是其他問題。這種人工判斷異常的方法工作量巨大且較為繁瑣，還會因人而異，造成疏漏。采用本文研發(fā)的系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，當(dāng)波形異常情況發(fā)生時，系統(tǒng)自動檢測并判定異常類型，同時在前端界面上標(biāo)識，用戶只要點(diǎn)擊異常臺站圖標(biāo)，就可以查看該臺的原始波形圖和PSD圖，大大簡化了波形質(zhì)量檢查過程，還能提供異常起始時間的快速查詢，便于工作人員查找原因。2015年6月3日發(fā)現(xiàn)泉港前黃臺數(shù)據(jù)恢復(fù)，因?yàn)榍耙蝗諗嘤?，人工無法查看連續(xù)波形和PDF圖，需要等到第二日才能檢測波形質(zhì)量情況，而實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)在泉港前黃臺數(shù)據(jù)一恢復(fù)馬上就檢測到E通道和N通道異常，并立即提供給工作人員。在線試運(yùn)行結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠很好的幫助人工發(fā)現(xiàn)絕大部分波形異常，系統(tǒng)的自動產(chǎn)出可提供給地震預(yù)警與烈度速報系統(tǒng)等。

4 結(jié)語

本文研發(fā)的福建測震臺網(wǎng)運(yùn)行自動監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對本省85個臺站波形的實(shí)時接收和處理，通過自動監(jiān)測判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量異常類型，達(dá)到實(shí)時監(jiān)控波形質(zhì)量和地震儀器工作狀態(tài)的目的。所研發(fā)的實(shí)時監(jiān)控軟件，可以使臺站異常信息得到直觀的展現(xiàn)，為臺網(wǎng)維護(hù)人員快速發(fā)現(xiàn)波形質(zhì)量異常提供了極大的便利，有利于確保眾多臺站運(yùn)行狀態(tài)正常、波形連續(xù)、記錄質(zhì)量良好以及故障臺站及時發(fā)現(xiàn)與修復(fù)，避免因臺站異常等原因?qū)е碌卣鹚賵?、地震預(yù)警、地震烈度速報等系統(tǒng)的產(chǎn)出誤差。在線試運(yùn)行結(jié)果表明能夠滿足目前臺站運(yùn)行維護(hù)的絕大部分需求，系統(tǒng)自動產(chǎn)出結(jié)果可為地震預(yù)警與烈度速報系統(tǒng)服務(wù)。下一步工作是繼續(xù)研究強(qiáng)震臺網(wǎng)和簡易烈度計臺網(wǎng)的實(shí)時波形質(zhì)量自動監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)三網(wǎng)融合，達(dá)到更好的為地震預(yù)警與烈度速報系統(tǒng)服務(wù)。

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