主成分分析法和局部互相关追踪法在地震电磁信号提取与分析中的应用

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李建凯, 汤吉. 主成分分析法和局部互相关追踪法在地震电磁信号提取与分析中的应用[J]. 地震地质, 2017,39(3): 517-535.
LI Jian-kai, TANG Ji. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS AND LOCAL CORRELA-TION TRACKING AS TOOLS FOR REVEALING AND NALYZING SEISMO-ELECTROMAGNETIC IGNAL OF EARTHQAUKE[J]. SEISMOLOGY AND GEOLOGY, 2017,39(3): 517-535. 复制到剪切板

Doi:10.3969/j.issn.0253-4967.2017.03.006
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主成分分析法和局部互相关追踪法在地震电磁信号提取与分析中的应用

李建凯, 汤吉^*

中国地震局地质研究所, 地震动力学国家重点实验室, 北京 100029

*通讯作者: 汤吉, 研究员, E-mail: tangji@ies.ac.c。

〔作者简介〕李建凯, 男, 1989年生, 2013年于中国地质大学(武汉)获地球物理学专业学士学位, 2016年于中国地震局地质研究所获硕士学位, 研究方向为大地电磁数据处理方法研究及应用, 电话: 13145320518, E-mail: jkli2015cea@gmail.com。

收稿日期: 2016-04-20

基金项目: 极低频探地工程地震预测分系统项目(15212Z0000001)资助

摘要

将主成分分析法和局部互相关追踪法应用于地震电磁数据的处理分析, 尝试从较强干扰背景中提取相对较弱的电磁异常信息。主成分分析方法能够将不同频段的原始信号由强到弱投影到不同的轴上, 使不同的信号分离开来, 从而在一定程度上解决在较强干扰背景中识别相对较弱信号的难题; 局部互相关追踪法相对于经典互相关方法更适用于非平稳信号的处理, 该方法基于不同极低频电磁观测台站对应磁场分量之间的空间互相关性对相关系数异常进行拾取, 从而达到弱信号识别的目的。以云南省景谷县2015年11月14日4.6级地震为例, 分别运用主成分分析法和局部互相关追踪法对震中附近的极低频观测台观测的电磁资料进行处理分析。首先, 将主成分分析方法应用于台站磁场分量数据的处理, 得到各主成分及其所占能量比随时间的变化, 结果表明震前1周左右与地震相关的第2主成分所占能量比显著增加; 其次, 利用局部互相关追踪法对该震例进行处理分析并与主成分分析法处理的结果进行对比, 结果显示SN及EW向磁场分量的局部互相关结果于地震前1周左右均出现相关系数异常, 与主成分分析方法的处理结果基本一致, 并探讨了这些异常可能与地震活动性之间存在的关系。虽然目前电磁异常现象的产生与地震之间的确切关系尚缺乏直接的证据与理论支持, 但2种方法对电磁异常信号的有效提取将有助于加深对地震电磁现象的认知、理解与进一步研究。

关键词: 地震; 电磁异常; 主成分分析法; 局部互相关追踪法; 信号处理

中图分类号:P315.72 文献标志码:A 文章编号:0253-4967(2017)03-0517-19

PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS AND LOCAL CORRELA-TION TRACKING AS TOOLS FOR REVEALING AND NALYZING SEISMO-ELECTROMAGNETIC IGNAL OF EARTHQAUKE

LI Jian-kai, TANG Ji

State Key Laboratory of Earthquake Dynamics, Institute of Geology,China Earthquake Administration, Beijing 100029, China

Abstract

his study provides new seismo-electromagnetic data processing methods to extract the anomalous signals by combining the principal component analysis(PCA)and local correlation tracking(LCT)methods. The PCA method can separate signals of different frequencies by projecting them to different axes according to their energy. So it can solve the problems of identifying the relatively weak signals in strong interference background to a certain extent. The LCT method is more suitable for non-stationary signal processing compared with classical cross-correlation method. This method is based on the good spatial correlation between the magnetic field components of different ELF stations to pick up the correlation coefficient, so as to achieve the purpose of weak anomalies signals identification. As a case study of the M4.6 Jinggu earthquake in Yunnan, China, we investigated the electromagnetic data observed by ELF stations near the epicenter. First, we applied the PCA method to the magnetic-filed data and got the temporal variation of percentage of each principal component. The results indicate that the contribution of the second principal components, which may relate with the earthquake, increased significantly about a week before the earthquake. Then, we applied the LCT method to the magnetic-filed data processing as well, and the results of both north-south and east-west magnetic field components showed that local correlation coefficient saw anomalies about a week before the earthquake, which had a good corresponding relationship with the former results by PCA method. Both means for the same earthquake case got a consistent conclusion, which not only enhanced the reliability of the results, but also confirmed the effectiveness of two methods applied in the earthquake-related electromagnetic anomalies extraction. We also discussed the possible relationship between these anomalies and the earthquake. Although there are no direct evidence and supporting theories in terms of the relationship between abnormal electromagnetic signals and earthquakes at present, the studies in this paper may strengthen the understanding of seismoelectromagnetic phenomena and promote further research.

Keyword: earthquake; electromagnetic anomalies; principal component analysis; local correlation tracking; signal processing

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0 引言

地震孕震过程中, 震源区及其周围地区会出现不同程度的电磁辐射现象, 这些辐射电磁场会提前或同步于地震信号出现(Gokhberg et al., 1982; Fraser-Smith et al., 1990; Karakelian et al., 2002; Hattori, 2004; Hattori et al., 2004a, b; 汤吉等, 2008, 2010; Hirano et al., 2011), 并被大量地震所证实。物理实验和数值模拟的研究结果也发现地震前岩石的破裂会出现电磁效应, 这为地震电磁现象提供了部分解释依据(Huang et al., 1998, 2002; 郭自强等, 1999; 郝锦绮等, 2003; Gao et al., 2014)。现有的地震监测、预测方法主要是寻找地震孕震、发生过程中产生的各种异常现象。在力学、地球物理学和地球化学等的众多现象中, 电磁异常是对地震反映最敏感的短临前兆现象之一(黄清华, 2005; 丁鉴海等, 2006; 赵国泽等, 2007; Zhao et al., 2009)。因此, 地震前电磁辐射现象越来越受到地震学家们的关注, 监测并分析电磁波的变化和电磁信号异常, 已成为1种重要的地震短临预测方法(毛桐恩, 1989; Park, 1996; 潘怀文, 1998; Huang, 2011)。

多年来, 科学家们一直在探索能够有效地捕捉地震前地磁现象的方法并用于地震预测。但各种电磁效应产生的前兆异常在时间上具有阶段性, 且在空间上受到地震强度的影响, 导致异常具有十分复杂的特征。因此, 有效提取震前地磁异常信息一方面要求高精度、高性能仪器以及创新观测手段的使用, 如利用卫星技术观测空间电磁场的异常变化(卓贤军等, 2005; 汤吉等, 2007), 以及最新的人工源极低频技术等方法(赵国泽等, 2003, 2010; 卓贤军等, 2011), 另一方面是数据处理手段上的创新与改进。目前, 提取震前电、磁信息的方法很多, 如在时间域有差值法(丁鉴海等, 1994; 吕桂芳, 1997)、时空参考场法(孙若昧等, 1986)、空间互相关法(曾小苹等, 1992; Shechtman et al., 2012; Verma et al., 2013); 在频率域中有谐波分析法(吴增, 1974)、频谱分析法(孙若昧等, 1985; 丁鉴海等, 1994), 小波分析法(Alperovich et al., 1998; 王西文等, 2000; 李琪等, 2006; Chavez et al., 2010; 韩冰等, 2015); 此外还有转换函数法(林云芳等, 1999; 陈伯舫等, 2003)、感应矢量法、低点位移法(丁鉴海等, 2003; 吴小平等, 2003), 以及统计学中的主成分分析法和分形分析法(Telesca et al., 2004; Hattori et al., 2006, 2013; Ida et al., 2006; 韩鹏等, 2009)等。

本文采用主成分分析法和局部互相关追踪方法对地震前台站观测的电磁数据进行处理分析。首先, 使用主成分分析方法从磁场分量中分离出主要与空间电流体系以及区域地下电性结构相关的信号, 进而得到包含局部地下电性结构以及局部电磁扰动等信息在内的较弱信号, 最后考察其与地震活动之间可能的关联。同时, 采用局部互相关追踪法对同一震例进行处理分析, 该方法是经典空间互相关方法的拓展, 曾小苹等(1992)采用经典空间互相关法对1991年大同5.8级地震前的地磁数据进行处理, 成功地拾取了震前地磁异常。局部互相关法相对于经典空间互相关法更加适用于非平稳瞬变信号的处理, 并具备一定的抗噪性。将主成分分析法与局部互相关追踪法结合, 尝试提取震前异常信号并对2种数据处理手段的结果进行对比分析, 检验2种方法在地震电磁信息提取方面的可靠性与有效性。

1 数据及分析方法

1.1 数据

2015年11月14日云南省景谷傣族彝族自治县发生4.6级地震, 震中位置为(23.33° N, 100.52° E), 震源深度5km。本文选用该地震前景谷、丽江、崇州和大同4个极低频电磁台观测的磁场分量数据进行处理分析。其中, 景谷台(23° 30'N, 100° 44'E)、丽江台(26° 58'N, 100° 10'E)、崇州台(30° 48'N, 103° 31'E)和大同台(40° 5'N, 113° 42'E), 震中距分别约为29km、 404km、 879km、 2, 233km(图1)。观测仪器为德国Metronix公司的ADU-07大地电磁仪, 采样频率为16Hz。相对于外源电流体系, 以上4个台站的分布范围不大, 对应磁场分量的形态具备良好的空间相关性。

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	图1 震中(★)及极低频电磁台站(▲)分布图 JG 景谷台; LJ 丽江台; CZ 崇州台; DT 大同台Fig. 1 Location of the epicenter nd ELF electromagnetic stations.

本文所选用的观测数据为2015年10月15日至11月15日期间的磁场数据。由于原始数据采样率为16Hz, 且为全天候无间断采集, 数据量庞大, 故对原始数据进行滤波处理, 抽取采样率为2s数据, 在此基础上进行后续的处理分析。地震孕育的过程中由于震源附近局部性的地下电性结构变化等原因会产生电磁异常(Mizutani et al., 1976), 震中距离极低频观测台站景谷台相对较近, 从该台站16Hz原始时间序列可直观看到记录到了同震电磁信号。但震前电磁信号比较微弱, 通常会被淹没在日常的电磁背景中, 需要用特殊的地震电磁解析方法从较强的电磁干扰背景中提取相对较弱的地震电磁信息。下文将主成分分析法与局部互相关追踪分析法应用于景谷地震前极低频电磁台站观测数据的处理分析。

1.2 主成分分析法

主成分分析法(Moore, 1981)是将原始时间序列由强到弱投影到1组新的空间正交基上, 从而将原来的多个指标化为少数几个相互独立的综合指标, 达到降维和主特征分离目的的1种多元统计方法。上述综合指标即为原指标的主成分, 在数学上可表述为原指标的线性组合: $\begin{matrix} F = a^{T} X 。 \end{matrix}$

综合指标 $F = [F_{1}, F_{2}, \dots, F_{p}]^{T},$ 原指标 $X = [X_{1}, X_{2}, \dots, X_{p}]^{T}, a$ 为 $p \times p$ 矩阵, 且 ${a_{1 i}}^{2} + {a_{2 i}}^{2} + \dots + {a_{pi}}^{2} = 1 (i = 1, 2, \dots, p), T$ 表示矩阵转置, $F$ 包含了原来指标的所有信息, 并按照方差由大到小排列, 因此各综合指标包含的信息量是依次递减的, 选用最前面的较少几个综合指标即可较好地表达出系统整体的信息, 基于以上条件确定的综合变量分别称为原始变量的第1主成分、第2主成分、 …、第P主成分。

将主成分分析法应用于极低频磁场分量数据的处理分析, 将待处理的3个台站数据的时间序列表示为

$\begin{matrix} \begin{matrix} X_{JG} = [X_{JG} (1), X_{JG} (2), X_{GJ} (3), \dots, X_{JG} {(n)]}^{T} \\ X_{DT} = [X_{DT} (1), X_{DT} (2), X_{DT} (3), \dots, X_{DT} {(n)]}^{T} \\ X_{LJ} = [X_{LJ} (1), X_{LJ} (2), X_{LJ} (3), \dots, X_{LJ} {(n)]}^{T} \end{matrix} (1) \end{matrix}$

得出数据矩阵:

$\begin{matrix} X = [X_{JG}, X_{LJ}, X_{DT}]^{T} (2) \end{matrix}$

式(1)、(2)中, $\begin{matrix} X_{JG} 、 X_{LJ} 、 X_{DT} \end{matrix}$ 分别为极低频电磁台站景谷台、丽江台和大同台观测的磁场分量时间序列。

计算数据矩阵 $X$ 的相关系数矩阵 $R$ , 对 $R$ 进行奇异值分解, 得到特征值 $λ_{1}, λ_{2}, \dots, λ_{n}$ 和对应的特征向量 $\begin{matrix} ν_{1}, ν_{2}, \dots, ν_{n}, \end{matrix}$ 进一步计算各主成分所占的能量比:

$\begin{matrix} P_{i} = λ_{i} / \overset{3}{\sum_{m = 1}} λ_{m} (i = 1, 2, 3) (3) \end{matrix}$

式(3)中, $p_{i}$ 表示各主成分所占能量比; $λ_{i}$ 为相关系数矩阵R的特征值, 表示各成分的能量值大小; $ν_{i}$ 为特征值 $λ_{i}$ 对应的特征向量。

1.3 局部互相关追踪法

1.3.1 局部互相关追踪法的理论基础

局部互相关追踪法(November et al., 1988)是对线性互相关概念的推广, 该方法基于比较2个时间序列各时刻对应的局部协方差矩阵。首先需引入时间窗口 $x_{t, ω},$ 获取各时间序列 $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 时刻的局部协方差矩阵。时窗的选择一般有2种方式, 等加权滑动窗和指数衰减加权窗, 如图2所示, 由于计算局部协方差矩阵时采用滑动窗口需要储存相对较多的中间变量, 并且在算法上采用指数衰减窗口的局部协方差矩阵的增量更新速度比滑动窗口快, 计算效率高, 而2种方法最终计算出的局部相似性得分基本一致(Papadimitriou et al., 2006), 故本文选用指数衰减窗口进行处理分析。

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	图2 等加权滑动窗和指数衰减加权窗Fig. 2 Sliding window and exponential window.

阴影部分颜色深浅表示窗口的加权值大小对于 $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 时刻而言, 我们使用 $\begin{matrix} 1 \leq τ \leq t \end{matrix}$ 时间段内所有的窗口 $\begin{matrix} x_{τ, ω} (1 \leq τ \leq t), \end{matrix}$ 赋予这些窗口不同的加权系数, 靠近 $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 时刻的加权系数较大, 远离 $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 时刻的加权系数逐渐呈指数衰减, 即每个时窗乘以加权因子 $\begin{matrix} β^{t - τ}, \end{matrix}$ 图2中阴影部分颜色深浅表示加权值的大小。

对于指数衰减加权窗口而言, 给定时间序列 $\begin{matrix} X, t \end{matrix}$ 时刻的局部协方差矩阵定义为

$\begin{matrix} {\hat{Γ}}_{t} (X, ω, β) : = \overset{t}{\sum_{τ = 1}} β^{t - τ} X_{τ, ω} \otimes X_{τ, ω} (4) \end{matrix}$

然后, 分别对2时间序列 $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 时刻的局部协方差矩阵进行奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD):

$\begin{matrix} \begin{matrix} {\hat{Γ}}_{t} = U_XΣV_X^{T} (5) \\ {\hat{Γ}}_{t} = U_YΣV_Y^{T} (6) \end{matrix} \end{matrix}$

根据实际需求, 通过能量阀值(energy threshold)限定选取需要保留的 “ 主成分” 数量 $\begin{matrix} k, \end{matrix}$ 从而得到能够最大限度反映原始时间序列特征的 “ 主特征向量” 矩阵:

$\begin{matrix} \begin{matrix} U_{X} = U_{k} ({\hat{Γ}}_{t} (X)) = U_X (:, 1 : k) (7) \\ U_{Y} = U_{k} ({\hat{Γ}}_{t} (Y)) = U_Y (:, 1 : k) (8) \end{matrix} \end{matrix}$

式(7)、(8)中, $k$ 满足 $\{\begin{matrix} \frac{1}{n} (Σ (1, 1) + Σ (2, 2) + Σ (3, 3) + \dots + Σ (k, k)) \geq thr \\ \frac{1}{n} (Σ (1, 1) + Σ (2, 2) + Σ (3, 3) + \dots + Σ (k - 1, k - 1)) \leq thr \end{matrix}, n$ 为奇异值矩阵 $Σ_{n \times n}$ 的行(列)数(奇异值分解后奇异值的总个数), $thr$ 为根据实际情况设定的能量阀值。

特征向量可以捕获非平稳时间序列关键的非周期、振荡趋势, 甚至是短时的非平稳序列, 利用 “ 主特征向量” 矩阵来拾取原始时间序列的局部特征。

最后, 分别利用局部协方差矩阵 ${\hat{Γ}}_{t} (X)$ 和 ${\hat{Γ}}_{t} (Y)$ 最大特征值对应的特征向量 $u_{x}$ 和 $\begin{matrix} u_{y} \end{matrix}$ 去右乘 “ 主特征向量” 矩阵 $U_{Y}$ 和 $U_{X}, {U_{Y}}^{T} u_{x}$ 和 $\begin{matrix} {U_{X}}^{T} u_{y} \end{matrix}$ 相当于局部协方差矩阵最大特征值对应的特征向量 $\begin{matrix} u_{x} 和 u_{y} \end{matrix}$ 在由 “ 主特征向量” 矩阵的列构成的 “ 子空间” $span (U_{Y})$ 和 $\begin{matrix} span (U_{X}) \end{matrix}$ 上的投影(图3), 特征向量 $\begin{matrix} u_{x} 、 u_{y} \end{matrix}$ 和由 “ 主特征向量” 矩阵的列构成的子空间 $span (U_{Y}) 、 span (U_{X})$ 之间的夹角 $\begin{matrix} θ \end{matrix}$ 分别为

$\begin{matrix} \{\begin{matrix} θ_{1} \equiv ∠ (u_{x}, span U_{Y}) = ∠ (u_{x}, {U_{Y}}^{T} u_{x}) \\ θ_{2} \equiv ∠ (u_{y}, span U_{X}) = ∠ (u_{y}, {U_{X}}^{T} u_{y}) \end{matrix} (9) \end{matrix}$

显然, 若待分析的2个时间序列 $\begin{matrix} X, Y \end{matrix}$ 是局部互相关的, 那么每个时间序列局部协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量 $\begin{matrix} u_{x} 、 u_{y} \end{matrix}$ 应该 “ 属于” 由另一个时间序列局部协方差矩阵主特征向量的列所构成的子空间 $\begin{matrix} span (U_{Y}) 、 span (U_{X}) \end{matrix}$ , 即特征向量 $\begin{matrix} u_{x} 和 u_{y} \end{matrix}$ 与子空间 $\begin{matrix} span (U_{Y}) 和 span (U_{X}) \end{matrix}$ 之间的夹角 $\begin{matrix} θ_{1} 和 θ_{2} \end{matrix}$ 均应接近于0, 此时, 相应的余弦值的绝对值 $\begin{matrix} |\cos θ_{1}| \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} |\cos θ_{2}| \end{matrix}$ 应接近于1:

$\begin{matrix} \{\begin{matrix} |\cos θ_{1}| = ({U_{Y}}^{T} u_{x}) / (u_{x}) = ({U_{Y}}^{T} u_{x}) \to 1 \\ |\cos θ_{2}| = ({U_{X}}^{T} u_{y}) / (u_{y}) = ({U_{X}}^{T} u_{y}) \to 1 \end{matrix} (10) \end{matrix}$

因此, 局部相似性得分LSS(Local Similarity Score)定义为

$\begin{matrix} \begin{matrix} l_{t} = \frac{1}{2} (|cos∠ (u_{y}, span U_{X})| + |cos∠ (u_{x}, span U_{Y})|) \\ = \frac{1}{2} (({U_{X}}^{T} u_{y}) + ({U_{Y}}^{T} u_{x})) (11) \end{matrix} \end{matrix}$

并且 $\begin{matrix} l_{t} \end{matrix}$ 满足: $\begin{matrix} 0 \leq l_{t} (X, Y) \leq 1, l_{t} (X, Y) = l_{t} (Y, X) \end{matrix}$

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	图3 局部相似性得分定义说明图 a 主特征向量 $\begin{matrix} u_{x} 在 span (U_{Y}) \end{matrix}$ 上的投影; b 主特征向量 $\begin{matrix} u_{y} 在 span (U_{X}) \end{matrix}$ 上的投影Fig. 3 Illustration of local correlation definition.

用该方法去追踪2个时间序列之间蕴藏的关系时, 理论上而言, 当原始时间序列之间局部互相关性较好的情况下, 局部相似性得分(也称局部互相关性系数)应该接近于1; 当这种相关的稳态关系被打破时, 局部相似性得分将< 1。

1.3.2 局部互相关追踪法与经典互相关法效果对比

在信号分析中, 传统经典相关是指变量之间的线性联系或相互依赖关系。分析实测时间序列 $\begin{matrix} x (t) \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} y (t) \end{matrix}$ 之间的互相关关系时, 常用式(12)求解互相关系数。

$\begin{matrix} r_{xy} (k) = C_{xy} / σ_{x} σ_{y} = \frac{\overset{n - k}{\sum_{t = 1}} (x (t) - \bar{x}) (y (t + k) - \bar{y})}{\sqrt{\overset{n}{\sum_{t = 1}} (x {(t) - \bar{x})}^{2}} \sqrt{\overset{n}{\sum_{t = 1}} (y {(t) - \bar{y})}^{2}}} (12) \end{matrix}$

式(12)中, $\begin{matrix} σ_{x} 、 σ_{y} \end{matrix}$ 分别为 $\begin{matrix} x (t) \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} y (t) \end{matrix}$ 的均方差; $\begin{matrix} \bar{x} 、 \bar{y} \end{matrix}$ 分别为 $\begin{matrix} x (t) \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} y (t) \end{matrix}$ 的均值; $\begin{matrix} C_{xy} (k) \end{matrix}$ 为2时间序列在时滞 $\begin{matrix} k \end{matrix}$ 下的协方差; $r_{xy} (k)$ 为2时间序列在时滞 $t$ 下的互相关系数; $\begin{matrix} n \end{matrix}$ 为时间序列的长度。

在信号平稳的假设下:

$\begin{matrix} C_{xy} = E [x (t) y (t)] = \lim_{T \to \infty} \frac{1}{T} \int x (t) y (t) dt (13) \end{matrix}$

由上述可知, 经典互相关使用的前提是已经假设待分析的数据序列之间服从1种简单线性关系, 但实际数据时间往往并非简单的线性关系, 多数为较强的且相当复杂的非线性相关关系。此外, 这种经典互相关性仅适用于平稳信号分析, 当需要定量描述各非平稳时间序列在某特定时间尺度上的互相关系数时, 式(13)并不适用。

因数值模拟很难模拟出类似真实电磁场的信号, 且无法有效地对比2种互相关方法的实际应用效果, 故此处选用数据质量较好的极低频台站某天观测的真实数据进行对比验证。本文选用景谷台和夏县台2015年11月9日8:00至10日8:00的采样率为1s的SN向磁场分量数据。

图4中选取的时间段内的景谷台和夏县台磁场SN向分量具备较好的空间互相关性, 从部分放大的细节(虚线框内)也可以直观地看出(图4e)。利用经典互相关的处理结果(图4d)显示相关系数波动没有明显的规律, 无法合理反映对应磁场分量之间的互相关关系, 当某个台站的信号有异常出现时也难以有效提取; 而利用局部互相关法的处理结果(图4c)却很好地显示了2台站SN向磁场分量之间的互相关关系, 即使某个台站磁分量时间序列有微弱异常也可有效拾取。

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图4 局部互相关和经典互相关处理结果对比
a 景谷台SN向磁场分量的时间序列; b 夏县台SN向磁场分量的时间序列; c 景谷台与夏县台SN向磁场分量局部互相关处理结果; d 景谷台与夏县台SN向磁场分量传统经典互相关处理结果; e 景谷台(蓝) 与夏县台(红)SN向磁场分量时间序列的局部放大Fig. 4 Comparison of results of local correlation tracking and classical correlation.

2 数据处理及结果分析

使用主成分分析法(PCA)和局部互相关追踪法(LCT)对2015年11月14日云南省景谷傣族彝族自治县4.6级地震前的极低频电磁观测数据进行处理分析。使用干扰背景相对小的景谷、丽江、大同极低频电磁观测台站震前1个月观测的磁场分量数据。

2.1 主成分分析法处理结果分析

对所选台站(景谷台、丽江台、大同台)的3个磁场分量 $\begin{matrix} X, Y, Z \end{matrix}$ 分别进行主成分分析, 计算基于由16Hz采样率的数据经滤波后得出的采样率为2s的重采样数据, 计算过程中按每小时的数据(即n=1, 800)截断进行1次主成分分析。由于水平磁场分量具有区域性相似的特点, 所以本文仅给出磁场 $\begin{matrix} X, Y \end{matrix}$ 分量(SN向与EW向磁场分量)的处理结果。图5, 6分别为上述3个台站SN向与EW向磁场分量3个主成分所占能量比随时间的变化。

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	图5 景谷台、丽江台、大同台SN向磁场分量主成分分析结果 P1 第1主成分所占能量比; P2 第2主成分所占能量比; P3 第3主成分所占能量比Fig. 5 PCA results of south-north magnetic field component of Jinggu, Lijiang and Datong stations.

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	图6 景谷台、丽江台、大同台EW向磁场分量主成分分析结果 P1 第1主成分所占能量比; P2 第2主成分所占能量比; P3 第3主成分所占能量比Fig. 6 PCA results of east-west magnetic field component of Jinggu, Lijiang and Datong stations.

通常情况下, 磁场变化主要受3种因素影响。第1种为固体地球之外的空间电流体系所产生的外源磁场, 作用的空间范围很广, 且在较大范围内具有很好的空间相关性; 第2种为内源场, 是由外部空间电流体系在导电的地球内部产生的感应磁场, 与台站附近的电性结构或电磁环境有密切关系, 具有一定的区域性和局部性, 这部分将是我们最为关注的成分; 第3种为局部人文干扰等引起的微扰动。图5, 6中第1主成分平均能量百分比约为98.5%, 占总磁场的绝大多数能量, 主要包含了磁信号中的低频成分, 一般认为第1主成分主要与空间电流体系以及区域地下电性结构相关(Gotoh et al., 2002; Telesca et al., 2004; Serita et al., 2005; Hattori et al., 2006); 第2主成分平均能量百分比约为1.45%, 占据除了第1主成分外的绝大多数能量, 主要包含磁信号中相对高频的成分, 可能包含着与观测台站附近地下电性结构以及局部电磁扰动(包括孕震过程中产生的电磁信号)有关的信息; 第3主成分所占能量极小, 可能反映的是比较随机的微扰动。

一般情况下, 地下电性结构比较稳定, 第1、第2主成分所占能量百分比相对固定, 随时间变化较小。但当剧烈的地下活动造成电导率发生变化或孕震过程本身在局部产生电磁信号时, 两者占据的能量比可能会随之发生波动。由前文分析可知, 第1主成分主要反映了空间电流体系以及区域地下电性结构的信息, 第2主成分可能与台站附近的局部电磁扰动以及地下电性结构有关, 而在地震孕育过程中通常由于动电效应产生局部的电磁扰动并会导致震中附近地下电性结构的变化, 故下文仅分析第2主成分变化情况。

图7a中SN向磁场分量(Hx)从地震前2周左右(11月2日)起第2主成分所占的平均能量比显著上升, 最高可达1个数量级, 而11月2日之前第2主成分所占能量比基本保持稳定, 未出现明显异常; 图7b中EW向磁场分量(Hy)主成分析处理具有类似的结果。Dst^①(① 本文所使用Dst指数来源于“ KyotoDstindexservice” , 数据下载地址：http：／／wdc．kugi．kyoto– u．ac．jp／dstdir／index．html。) (Disturbance Storm Time Index)指数是用来衡量地磁活动强度的指标。其中, 11月2— 4日与6— 8日期间Dst指数有相对明显的变化, 该时间段内第2主成分所占能量比变化可能与此有关, 但并不排除由于地震原因导致的台站附近局部电磁扰动或地电结构变化的可能性, 具体原因尚待进一步验证。11月9— 12日期间Dst指数相对稳定, 但该时间段内主成分分析结果显示第2主成分所占能量比显著上升, 初步推断可能是由于震前震中附近产生的局部电磁扰动所致, 该现象与孕震过程中由于动电效应直接在局部孕震区产生电磁信号, 或在孕震过程中该地区的电性结构发生变化等因素有关。

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	图7 景谷、丽江、大同台SN及EW向磁场分量的第2主成分与该期间地磁活动指数随时间的变化 a SN向磁场分量第2主成分所占能量比; b EW向磁场分量第2主成分所占能量比; c Dst指数Fig. 7 The temporal variation of the second principal components of Jinggu, Lijiang and atong stations' magnetic field components and the Dst index.

2.2 局部互相关追踪法处理结果分析

为使用局部互相关追踪法(LCT)对景谷地震活动中的异常信号进行拾取, 选用经长期监测数据质量相对较好的大同台和崇州台分别与震中附近的景谷台2015年 11月15日— 12月15日期间观测的磁场分量数据进行局部互相关追踪分析。考虑到拾取地震磁场异常的时间分辨率和互相关计算本身对数据长度的要求, 仍采用采样率为2s的数据进行局部互相关追踪分析。其中, 局部互相关追踪的窗口长度为2⁵, 窗口加权值为 $\begin{matrix} β = 0.2 。 \end{matrix}$

理论上而言, 在地表观测到的磁场变化的主要部分是固体地球之外的空间电流体系所产生的外源磁场, 在较大范围内有很好的空间相关性, 即不同台站对应磁场分量之间的局部互相关系数在正常情况下接近于1。地震是1种相对局部性的地质活动, 当某个台站附近发生地震时, 该台站则可能会在震前或者震中由于地下电性结构的变化或局部电磁辐射接收到叠加在区域磁场上的电磁信号, 此时震源附近台站与相对较远的未受到地震电磁效应影响的磁场分量之间的固有空间互相关性将会被打破, 局部互相关系数将< 1。

图8, 9分别为景谷台和大同台SN及EW磁场分量的局部互相关追踪结果。图8中大同台与震中景谷台对应的Hx分量之间的空间互相关性于震前约2周左右起被打破, 11月2— 12日期间出现不同程度的相关系数异常; 11月2日之前某些时刻局部互相关系数出现轻微减小, 但仍保持了相对较高的互相关性(LSS> 0.8)。图9中2台站Hy分量的局部互相关结果与SN向的不尽相同, 11月2— 8日期间也出现了局部互相关系数减小的情况, 但减小的幅度相对较小, 仍视为保持了良好的空间相关性(LSS> 0.8); 11月8— 12日期间局部互相关结果与SN向的基本一致, 均出现了较明显的相关异常。此外, Hx和Hy分量的局部互相关性结果类似, 11月2日之前某些时刻也出现了局部互相关系数小的情况, 但幅值很小, 且延续性差, 可能是台站附近一些微扰动所致, 2台站对应磁场分量之间仍保持了良好的空间相关性(LSS> 0.8)。

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	图8 景谷台和大同台SN向磁场分量局部互相关结果 a 景谷台SN向磁场分量时间序列; b 大同台SN向磁场分量时间序列; c 景谷台与大同台SN向磁场分量局部互相关结果Fig. 8 Local correlation tracking results of south-north magnetic field component of Jinggu and Datong stations.

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	图9 景谷台和大同台EW向磁场分量局部互相关结果 a 景谷台EW向磁场分量时间序列; b 大同台EW向磁场分量时间序列; c 景谷台与大同台EW向磁场分量局部互相关结果Fig. 9 Local correlation tracking results of east-west magnetic field component of Jinggu and Datong stations.

为排除一些因随机干扰或非震中台站局部干扰引起的相关异常, 通常利用多个台站进行两两互相关, 然后对比不同台站之间互相关的结果, 通过约束和排除, 推断出相关异常引起的原因。理论上而言, 当用震中的景谷台与其他2个台对应的磁场分量进行局部互相关处理时, 因地震是1种局部性地质活动, 若震源附近的台站于震前或震中记录到震磁异常信号, 那么用该台站与其他2个台站进行局部互相关处理时, 台站间固有的对应磁场分量之间的空间互相关性就会被打破, 相应出现震磁异常的时段互相关系数就会降低, 该异常就会被拾取出来。而其他2个没有受到地震影响的台站, 则对应的磁场分量之间仍保持良好的空间相关性。当然并不排除台站附近的一些干扰也会对局部互相关的结果产生影响, 这种情况可以利用极低频多台站的优势, 对多个台站两两之间进行局部互相关分析, 可排除因个别台站的局部干扰导致的相关异常。由于篇幅限制, 本文仅对景谷、大同、崇州3个台站进行两两局部互相关处理。

下面是3个台站对应磁场分量之间两两局部互相关处理的结果。

SN向磁场分量局部互相关结果: 11月2— 8日期间景谷台与大同台之间出现相关系数异常(图10b), 崇州台与大同台出现类似异常(图10d), 景谷台与崇州台之间保持良好的空间相关性, 未出现异常(图10c), 由此推断, 该期间的相关系数异常可能是由大同台引起的, 而不是由震中附近的景谷台引起的。11月8— 12日期间, 景谷台与大同台及崇州台之间均出现相关系数异常(图10b, c), 崇州台与大同台之间也出现相关系数异常, 但幅值相对较小(图10d), 可以推测该期间的局部互相关系数异常是由震中的景谷台引起的, 可能与孕震过程中产生的电磁干扰有关。11月12日之前某些时刻出现的一些微弱异常也可通过对台站之间两两局部互相关的结果进行对比分析加以识别与排除, 易知并非是由震中附近的景谷台引起的。

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图10 景谷台、大同台和崇州台SN向磁场分量两两局部互相关结果
a 景谷台、崇州台与大同台SN向磁场分量时间序列; b 景谷台与大同台SN向磁场分量局部互相关结果; c 景谷台与崇州台SN向磁场分量局部互相关结果; d 崇州台与大同台SN向磁场分量局部互相关结果Fig. 10 Local correlation tracking analysis between Jinggu, Datong and Chongzhou stations(Hx).

EW向磁场分量局部互相关结果: 11月8— 10日期间, 景谷台与崇州台及大同台出现相关系数异常(图11b, c), 且和SN向磁场分量局部互相关处理结果一致, 而崇州台与大同台之间并未出现相关系数异常(图11d), 表明该异常是由震中景谷台引起的, 可能与孕震过程中产生的电磁扰动或局部性地下电性结构变化有关。11月2— 4日期间大同台与景谷台及崇州台之间无明显的相关异常(图11b, d), 景谷台与崇州台之间空间相关性良好(图11c)。11月12日之前某些时刻出现的一些微弱的相关系数异常可通过类似SN向磁场分量的处理分析方法进行识别与排除。

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图11 景谷台、大同台和崇州台EW向磁场分量两两局部互相关结果
a 景谷台、崇州台与大同台EW向磁场分量时间序列; b 景谷台与大同台EW向磁场分量局部互相关结果; c 景谷台与崇州台EW向磁场分量局部互相关结果; d 崇州台与大同台EW向磁场分量局部互相关结果Fig. 11 Local correlation tracking analysis between Jinggu, Datong and Chongzhou stations(Hy).

2.3 2种方法处理结果的比对分析

前文分别应用主成分分析法和局部互相关追踪法对2015年11月14日景谷傣族彝族自治县发生的4.6级地震进行了处理分析, 2种方法对该震例的处理分析结果基本一致。下文针对上述2种不同方法的处理结果进行详细对比分析。

图12中SN向磁场分量第2主成分与局部互相关分析结果对比显示: 11月12— 13日期间主成分分析的结果出现异常, 第2主成分明显上升, 而该期间台站之间两两局部互相关系数均未出现异常, 综合二者结果可以推断利用主成分分析方法于该期间拾取的异常可能并非是因震中的景谷台引起的; 11月8— 10日期间(青色虚线框内)2种处理结果均出现异常, 该异常可能与景谷地震孕震过程中产生的电磁信号有关; 11月2— 6日期间(图12红色虚线框内), 第2主成分明显上升, 由前文分析可能是由Dst指数剧烈变化所致, 并且由台站之间两两局部互相关处理的结果可知该时间段内的局部互相关异常也可能与大同台局部干扰有关, 并非是震源附近台站景谷台震前的电磁异常所致, 综合2种方法的处理结果可推断该期间磁信号异常并非由景谷地震一些震前活动引起的, 可能与其他台站附近的局部干扰有关; 此外, 11月2日之前主成分分析结果显示第2主成分能量比在某些时刻出现轻微突变, 对应时刻的台站之间两两局部互相关追踪的结果出现轻微的相关异常, 通过分析可排除相关异常是由景谷台观测到异常信号的可能性, 综合二者结果推测该期间的一些轻微异常可能与台站附近一些随机扰动有关。

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图12 主成分分析法与局部互相关追踪法处理结果对比(SN向磁场分量)
a 景谷台、崇州台与大同台SN向磁场分量主成分分析结果; b 景谷台与大同台SN向磁场分量局部互相关结果; c 景谷台与崇州台SN向磁场分量局部互相关结果; d 崇州台与大同台SN向磁场分量局部互相关结果Fig. 12 The comparison of results of PCA and local correlation tracking

\begin{matrix} (Hx) . \end{matrix}

图13中EW向磁场分量第2主成分与局部互相关分析结果与SN向磁场分量的基本一致: 11月12日前后主成分分析的结果出现异常, 第2主成分明显上升, 而局部互相关分析的结果未出现明显异常; 11月8— 10日之间(图13青色虚线框内)2种处理结果均出现异常, 该异常可能与景谷地震前引起的一些电磁活动或地下电性结构的变化有关; 11月2— 6日期间(图13红色虚线框内), 第2主成分明显上升, 由前文分析可知是由该期间Dst指数剧烈变化所致, 且由台站之间两两局部互相关追踪的处理结果分析易知该时间段内的相关异常也可能与大同台的局部干扰有关, 并非是震中附近的景谷台于震前记录到异常电磁信号所致; 11月2日之前2种处理结果均于某些时刻出现轻微的突变, 类似SN向磁分量的处理结果, 也可能是由于台站附近一些随机微扰动所致。

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图13 主成分分析法与局部互相关追踪法处理结果对比(EW向磁场分量)
a 景谷台、丽江台与大同台EW向磁场分量主成分分析结果; b 景谷台与大同台EW向磁场分量局部互相关结果; c 景谷台与崇州台EW向磁场分量局部互相关结果; d 崇州台与大同台EW向磁场分量局部互相关结果Fig. 13 The comparison of results of PCA and local correlation tracking(

\begin{matrix} Hy \end{matrix}

3 结论

本文将主成分分析法和局部互相关追踪法应用于极低频台站观测数据处理中, 以研究景谷地震前及震中可能与地震相关的电磁信号异常。首先, 运用主成分分析法将不同频段的信号由强到弱分离开来, 进而得到可能包含地下活动信息或孕震过程中产生的电磁扰动等较弱的信号, 结果显示该信号在地震发生前1周内出现了明显异常。其次, 对同一震例使用局部互相关追踪法进行处理, 于地震前1周左右拾取到互相关系数异常。最后, 对主成分分析法和局部互相关追踪法的处理结果进行对比分析, 结果表明SN向与EW向磁场分量的局部互相关系数异常出现的时刻与主成分分析法处理分析得出的结果基本一致, 增强了结果的可靠性, 也印证了2种方法在异常信号提取中的有效性。但目前尚缺乏直接的证据与理论支持来证明震前提取的异常信号与地震之间的确切关系; 本文只是尝试信号处理和异常提取的方法探索, 虽然通过不同的处理方法和其他一些约束条件加以限制, 并利用极低频多台站观测的优势, 可以在一定程度上识别并排除一些非地震因素引起的异常, 但主要是基于现有的资料与经验性的判断加以推测。因此, 电磁异常的变化与地震之间的确切关系尚需大量的震例分析研究, 一方面需要加强震磁信号频率、幅值、形态特征以及与干扰信号之间的区别等研究, 另一方面需要注重高发震区域地下精细电性结构的动态监测。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[38]	Hattori K, Serita A, Yoshino C, et al. 2006. Singular spectral analysis and principal component analysis for signal discrimination of ULF geomagnetic data associated with 2000 Izu Island earthquake swarm[J]. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 31(4-9): 281-291. [本文引用:2]
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2003

0.0

陈伯舫. 2003. 日本鹿屋台地磁转换函数的变化[J]. 华南地震, 23(1): 8-12.

CHEN

Bo-fang

. 2003. Time changes in geomagnetic transfer function at the Kanoya Magnetic Observatory[J]. South China Journal of Seismology, 23(1): 8-12(in Chinese).

1996年10月19日本九州宫崎发生7.1级大地震,震中离鹿屋地磁台约90km.分析了鹿屋台1989～2001年分钟值资料.周期等于60min和41min的地磁转换函数Au在1993年至1998年初呈现下降趋势.年变率达0.01α-1.此变化有可能与宫崎地震相关.另外,从震前数年Parkinson矢量转向特征推测,震源区的电导率似乎是变小的.

... 陈伯舫等, 2003)、感应矢量法、低点位移法(丁鉴海等, 2003 ...

1994

0.0

... 目前, 提取震前电、磁信息的方法很多, 如在时间域有差值法(丁鉴海等, 1994 ...

... 丁鉴海等, 1994), 小波分析法(Alperovich et al ...

2006

0.0

丁鉴海, 申旭辉, 潘威炎, 等. 2006. 地震电磁前兆研究进展[J]. 电波科学学报, 21(5): 791-801.

DING

Jian-hai

, SHEN

Xu-hui

, PAN

Wei-yan

, et al. 2006. Seismo-electromagnetism precursor research progress[J]. Chinese Journal of Radio Science, 21(5): 791-801(in Chinese).

强震前存在地震电磁异常现象已被大量强震震例所证实,在我国地震电磁前兆已成为地震短临预测的有效手段.地震电磁短临前兆主要包括:地磁场、地电场、电磁辐射、电离层、高能粒子等与地震孕育发生有关的各种异常现象.地震短临电磁前兆及其机理极为复杂,有来自震源信息的局部性前兆,有来自震源所在的区域应力场构造前兆以及与孕震立体环境有关的大尺度动态前兆.孕震过程中产生的电磁效应及其相关现象,通过化学途径、声学途径、电磁途径向空中传播,研究岩石圈-大气层-电离层耦合现象,有利于进一步加深对地震电磁前兆及其机理的认识.发射地震电磁卫星形成天地一体化的监测体系,将促进地震电磁科学研究和地震预测领域的发展.

... 丁鉴海等, 2006 ...

2003

0.0

... 陈伯舫等, 2003)、感应矢量法、低点位移法(丁鉴海等, 2003 ...

1989

0.0

1999

0.0

郭自强, 郭子祺, 钱书清, 等. 1999. 岩石破裂中的电声效应[J]. 地球物理学报, 42(1): 74-83.

GUO

Zi-qiang

, GUO

Zi-qi

, QIAN

Shu-qing

, et al. 1999. Electro-acoustic effect in rock fracturing[J]. Chinese Journal of Geophysics, 42(1): 74-83(in Chinese).

... 郭自强等, 1999 ...

2015

0.0

韩冰, 汤吉, 赵国泽, 等. 2015. 小波极大值方法及其在电磁异常信号提取中的应用[J]. 地震地质, 37(3): 765-779. doi: 103969/j. issn. 0253-4967. 2015. 03. 008.

HAN

Bing

, TANG

, ZHAO

Guo-ze

, et al. 2015. Wavelet maxima method in identifying singularities in electromagnetic signal[J]. Seismology and Geology, 37(3): 765-779(in Chinese).

Wavelet maxima method as a kind of data mining method has been applied to earthquake science research, which gives us a direct way to identify the singularities of different time and frequencies in the long time observations. This paper introduces how to identify the electromagnetic anomalies using the wavelet maxima, i.e., the wavelet coefficients are calculated by using continuous wavelet transform and then calculate the maximum value of wavelet coefficients in each scale and identify the singularities associated with the earthquake. The identified singularities are further examined by Lipschitz-exponent α . The proposed method has been employed using the 35 days' data of the electromagnetic field recorded in Baosheng station in Sichuan after the Lushan M S 7.0 earthquake, and three electromagnetic anomalies are collected, then, the relationships between the electromagnetic anomalies and the earthquakes are discussed. This method cannot give a certain relationship between the electromagnetic anomaly and earthquake, but it proves the method's effectiveness in extracting the electromagnetic anomaly in continuous observation data.

小波极大值法作为一种数据挖掘技术已经受到关注, 并在地震科学研究领域开始进行应用研究.它能在长时间的观测数据中快速提取出不同时间、不同频率的有关异常信息.文中介绍了如何应用小波极大值法提取电磁场异常信息, 即利用连续小波变换计算小波系数, 计算各尺度小波系数的极大值, 结合表征信号奇异性的Lipschitz指数分析异常的真实性, 进而研究极大值在时间分布上的特点或规律, 捕捉有关的电磁异常现象.利用该方法对2013年4月20日四川芦山7.0级地震后35d的连续观测的电磁场数据进行了分析, 发现存在3次电磁场异常, 探讨了这些异常可能与地震活动性之间存在的关系.尽管用这种方法尚不能确定发现的电磁场异常现象与地震有某种特定的关系, 但是证明了小波极大值方法在连续观测数据中提取电磁异常现象的有效性.

... 韩冰等, 2015) ...

2009

0.0

韩鹏, 黄清华, 修济刚. 2009. 地磁日变与地震活动关系的主成分分析: 以日本岩手县北部6. 1级地震为例[J]. 地球物理学报, 52(6): 1556-1563.

HAN

Peng

, HUANG

Qing-hua

, XIU

Ji-gang

. 2009. Principal component analysis of geomagnetic diurnal variation associated with earthquakes: Case study of the M6. 1 Iwate-ken Nairiku Hokubu earthquake[J]. Chinese Journal of Geophysics, 52(6): 1556-1563(in Chinese).

This study provides a new seismomagnetic data processing method by combining principal component analysis (PCA) and geomagnetic diurnal variation analysis. As a case study, we investigated the geomagnetic data observed at Matsukawa, Kakioka, and Memambetsu stations and discussed their relationship with the M 6.1 Iwate-ken Nairiku Hokubu earthquake occurred in 1998. The results showed that there is a clear anomaly of the geomagnetic diurnal variations about two weeks before the mainshock at Matsukawa station, which is only 15 km away from the epicenter. After applying the PCA method to the geomagnetic diurnal data, we investigated the temporal variations of the contribution of each principal component. The results indicated that the contribution of the 2 nd principal components, which may relate with the local underground conductivity structure and/or the local electromagnetic disturbance possibly due to the local seismogenic process, increased significantly about two weeks before the earthquake. These results are consistent with those obtained independently from the previous case studies by using polarization analysis method. This study may strengthen the understanding of seismoelectromagnetic phenomena.

本文提出了将主成分分析方法和地磁日变分析方法相结合以从较强干扰背景中提取相对较弱地震地磁信息的一种新思路.具体以1998年日本岩手县北部6.1级地震为例，选用三个地磁观测台资料进行研究.利用调和分析方法得到了各台基于多次谐波拟合的地磁日变曲线，在此基础上对各台的地磁日变形态进行了研究，发现距震中最近地磁台的日变形态在地震前大约两周出现了明显的异常，而其他两个距离震中相对较远的观测台日变形态基本正常.最后，将主成分分析方法应用于上述拟合地磁日变结果，得到了各主成分及其所占能量比的时间变化，结果表明在地震前两周左右第二主成分所占能量比显著增加，而且距离震中最近的台站的上述变化明显高于另两个较远的台站.上述结果表明地震前两周左右检测到的地磁日变异常可能与震中附近地下电阻率的变化或孕震过程中产生的电磁信号存在一定关系，相关研究结果有助于加深对地震电磁现象的认识和理解.

... 韩鹏等, 2009)等 ...

2003

0.0

郝锦绮, 钱书清, 高金田, 等. 2003. 岩石破裂过程中的超低频电磁异常[J]. 地震学报, 25(1): 102-111.

HAO

Jin-qi

, QIAN

Shu-qing

, GAO

Jin-tian

, et al. 2003. ULF electric and magnetic anomalies accompanying the cracking of rock sample[J]. Acta Seismologica Sinica, 25(1): 102-111(in Chinese).

震前电磁场和大地自电位的异常是重要的地震前兆现象.在零磁空间对超低频段的磁场和自电位的变化进行了岩石破裂的实验研究,细致地揭示出电场、磁场出现异常变化的全过程,对深入认识超低频电磁信号的微观机理具有重要的意义.实验发现,岩石受力后应变、电位和磁场的缓慢变化在空间分布上是首先在近破裂源处出现,继而随裂纹的发展而改变位置;在时间序列上先出现自电位异常,然后是超低频磁场的变化;在异常形态上,超低频电磁信号呈现出早期、中期、晚期3个阶段的明显差异.研究表明,岩石微破裂引起裂隙尖端处的电荷分离. 静电荷在局部区域的积累和运移,导致了自电位的脉冲状变化;而在主破裂阶段,积累电荷的急速运动形成瞬间电流,激发了脉冲式的磁场异常.本文详细介绍了这一综合实验的技术步骤和观测结果,并对地震电磁前兆的微观机理进行了探讨.

... 郝锦绮等, 2003 ...

2005

0.0

黄清华. 2005. 地震电磁观测研究简述[J]. 国际地震动态, (11): 2-5.

HUANG

Qing-hua

. 2005. The state-of-the-art in seismic electromagnetic observation[J]. Recent Developments in World Seismology, (11): 2-5(in Chinese).

本文简要介绍了地震电磁观测研究的现状,分析了当前存在的一些主要问题,并对今后的发展趋势提出了自己的看法.

... 在力学、地球物理学和地球化学等的众多现象中, 电磁异常是对地震反映最敏感的短临前兆现象之一(黄清华, 2005 ...

2006

0.0

李琪, 林云芳, 曾小苹. 2006. 应用小波变换提取张北地震的震磁效应[J]. 地球物理学报, 49(3): 855-863.

, LIN

Yun-fang

, ZENG

Xiao-ping

. 2006. Wavelet analysis as a tool for revealing geomagnetic precursors of the Zhangbei earthquake[J]. Chinese Journal of Geophysics, 49(3): 855-863(in Chinese).

... 李琪等, 2006 ...

1999

0.0

林云芳, 曾小苹, 续春荣, 等. 1999. 地磁方法在地震预报中的应用[J]. 地震地磁观测与研究, 20(6): 35-44.

LIN

Yun-fang

, ZENG

Xiao-ping

, XU

Chun-rong

, et al. 1999. Application of geomagnetic methods to earthquake prediction[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 20(6): 35-44(in Chinese).

摘　要：１９８９年以来，我们陆续提出转换函数法，空间相关和加权差分法，以及加卸载响应比法等３种地磁方法，将其用于２００多个震例分析，其中有１０６个地震作了正式的年度预报，在９７人危险区预报中，有１５个地震的时间，地点和震级三要素的预报较为成功。

... 此外还有转换函数法(林云芳等, 1999 ...

1997

0.0

吕桂芳. 1997. 1988年澜沧-耿马地震前地磁异常变化特征[J]. 地震地磁观测与研究, 2: 53-59.

LÜ

Gui-fang

. 1997. Variation feature of geomagnetic anomalies before Lancang-Gengma earthquake in 1988[J]. Seismological and Geomagnetic Obervation and Research, 2: 53-59(in Chinese).

... 吕桂芳, 1997)、时空参考场法(孙若昧等, 1986)、空间互相关法(曾小苹等, 1992 ...

1998

0.0

潘怀文. 1998. 中国地震电磁观测系统发展展望[J]. 地震, (s1): 115-119.

PAN

Huai-wen

. 1998. Development and prospects of the earthquake electromagnetic observation[J]. Earthquake, (s1): 115-119(in Chinese).

... 潘怀文, 1998 ...

2008

0.0

汤吉, 詹艳, 王立凤, 等. 2008. 5月12日汶川8. 0级地震强余震观测的电磁同震效应[J]. 地震地质, 30(3): 739-745. doi: 103969/j. issn. 0253-4967. 2008. 03. 012.

TANG

, ZHAN

Yan

, WANG

Li-feng

, et al. 2008. Coseismic signal associated with aftershock of the M_S8. 0 Wenchuan earthquake[J]. Seismology and Geology, 30(3): 739-745(in Chinese).

... 汤吉等, 2008, 2010 ...

2010

0.0

2007

0.0

汤吉, 赵国泽, 陈小斌, 等. 2007. 地震电磁卫星载荷及现状[J]. 地球物理学进展, 22(3): 679-686.

TANG

, ZHAO

Guo-ze

, CHEN

Xiao-bin

, et al. 2007. Introduction of payload for electro-magnetic emissions on seismic satellite[J]. Progress in Geophysics, 22(3): 679-686(in Chinese).

... 汤吉等, 2007), 以及最新的人工源极低频技术等方法(赵国泽等, 2003, 2010 ...

1985

0.0

孙若昧, 卢振业. 1985. 唐山地震前后地磁Z分量功率谱异常性质的探讨[J]. 中国地震, 4: 50-54.

SUN

Ruo-mei

, LU

Zhen-ye

. 1985. A discussion on abnormal property of power spectrum for geomagnetic Z component before and after Tangshan earthquake[J]. Earthquake Research in China, 4: 50-54(in Chinese).

... 在频率域中有谐波分析法(吴增, 1974)、频谱分析法(孙若昧等, 1985 ...

1986

0.0

孙若昧, 郑斯华, 马林, 等. 1986. 阻尼最小二乘法联合测定震源位置和介质速度参数[J]. 地震, 4: 31-39.

SUN

Ruo-mei

, ZHENG

Si-hua

, MA

Lin

, et al. 1986. Joint determinations of hypocenters and medium velocities with damped least square method[J]. Earthquake, 4: 31-39(in Chinese).

... 吕桂芳, 1997)、时空参考场法(孙若昧等, 1986)、空间互相关法(曾小苹等, 1992 ...

2000

0.0

王西文, 刘全新, 李幼铭, 等. 2000. 地震信号瞬时特征在小波域分频提取的方法和应用[J]. 石油地球物理勘探, 35(4): 452-460.

WANG

Xi-wen

, LIU

Quan-xin

, LI

You-ming

, et al. 2000. One method for frequency-division obtainment of instantaneous characteristics of seismic signals in wavelet domain, and its application[J]. Oil Geophysical Prospecting, 35(4): 452-460(in Chinese).

In the method for producing some instantaneous characteristic signals by using Hilbert transform，Hilbert transform is very sensitive to high-frequency random noise. As a result，even though there exist weak high-frequency noises in seismic ignals，the obtained instantaneous characteristics of seismic signals may be still submerged by the noises.One method for having instantaneous characteristics of seismic signals in wavelet domain is put forward，which obtains directly the instantaneous characteristics of seismic signals by taking the characteristics of both the real part (real signals，namely seismic signals) and the imaginary part (the Hilbert transform of real signals) of wavelet transform. The method has the functions of frequency division an noise removal. What is more，the weak wave whose frequency is lower than that of high-frequency random noise is retained in the obtained instantaneous clZaracteristics of seismic signals，and the weak wave may be seen in instantaneous characteristic sections(such as instantaneous frequency，instantaneous phase and in-stantaneous amplitude).

在直接进行 Hilbert变换提取瞬时特征信号的传统方法中 ,Hilbert变换对高频随机噪声十分敏感 ,即使地震信号中存在微弱的高频噪声 ,所提取的地震信号瞬时特征仍被噪声淹没。本文提出了在小波域提取地震信号瞬时特征的方法 ,它利用小波变换的实部 (相当于实信号——地震信号 )、虚部 (实信号的 Hilbert变换 )的特点直接提取地震信号瞬时特征。该方法具有分频、去噪的功能 ,并且提取的地震信号瞬时特征中保留了频率低于高频随机噪声带的弱波 ,这种弱波可在瞬时特征剖面 (如瞬时频率、瞬时相位、瞬时振幅 )中显示出来。

... 王西文等, 2000 ...

2003

0.0

吴小平. 2003. 利用地磁低点位移预测发震时间[J]. 四川地震, 1: 33-36.

Xiao-ping

. 2003. Predicting the happen times of earthquake using movement of geomagnetism low point[J]. Earthquake Research in Sichuan, 1: 33-36(in Chinese).

... 吴小平等, 2003), 以及统计学中的主成分分析法和分形分析法(Telesca et al ...

1974

0.0

... 在频率域中有谐波分析法(吴增, 1974)、频谱分析法(孙若昧等, 1985 ...

1992

0.0

曾小苹, 林云芳, 续春荣, 等. 1992. 1991年3月26日5. 8级地震的磁效应初探[J]. 地震地磁观测与研究, 13(2): 44-52.

ZENG

Xiao-ping

, LIN

Yun-fang

, XU

Chun-rong

, et al. 1992. Seismomagnetic effect generated by the March 26, 1991, M_S5. 8 Datong, Shanxi earthquake[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 13(2): 44-52(in Chinese).

... 吕桂芳, 1997)、时空参考场法(孙若昧等, 1986)、空间互相关法(曾小苹等, 1992 ...

... 同时, 采用局部互相关追踪法对同一震例进行处理分析, 该方法是经典空间互相关方法的拓展, 曾小苹等(1992)采用经典空间互相关法对1991年大同5 ...

2007

0.0

赵国泽, 陈小斌, 蔡军涛. 2007. 电磁卫星和地震预测[J]. 地球物理学进展, 22(3): 667-673.

ZHAO

Guo-ze

, CHEN

Xiao-bin

, CAI

Jun-tao

. 2007. Electromagnetic observation by satellite and earthquake prediction[J]. Progress in Geophysics, 22(3): 667-673(in Chinese).

Anomalous amplitude, phase and power spectrum of electromagnetic field can occur during a few weeks, days, hours and/or minutes before earthquakes. The disturbance of density and temperature for both of electron and ion in the ionosphere can also exist in these time periods. These phenomena can be observed not only on the earth surface but also by satellite. The different advantages on determination of place and time of earthquake occurrence are appeared by using the data observed on the earth surface and by satellite respectively. The combination of these two kinds of data and establishiment of cubic monitoring system is a tendency. The great lot of study on the data obtained on earth surface has been carried out. The observation by satellite has been just started recent years but its potential ability has been appeared which is going to become a necessary part of monitoring prime of warning signal transmitted by earthquake preparing. This paper will outline the research results on the electromagnetic anomalies observed by satellite.

地震前几周、几天、几小时甚至几分钟，电磁场的强度、相位或者谱密度等将发生异常变化，电离层的电子、离子浓度和温度等会发生异常扰动，这些现象的出现向人们发出地震即将来临的信号.这些现象不仅在地面可观测到，在卫星上也能观测到，它们在确定异常现象发生的地点和时间等方面具有各自的优势，把两种观测相结合，对异常信号进行立体监测，是实现地震预测预报的发展趋势.至今，对地面观测已经进行了大量的研究和实践，利用卫星进行观测近几年刚刚开始，但已经显示了它监测地震异常的独特能力，引起各方面的高度重视，成为各国建立立体预警系统不可缺少的组成部分.本文重点介绍利用卫星等观测空间电磁异常现象的研究结果.

... 赵国泽等, 2007 ...

2003

0.0

赵国泽, 汤吉, 邓前辉, 等. 2003. 人工源超低频电磁波技术及在首都圈地区的测量研究[J]. 地学前缘, 10(S1): 248-257.

ZHAO

Guo-ze

, TANG

, DENG

Qian-hui

, et al. 2003. Artificial SLF method and the experimental study for earthquake monitoring in Beijing area[J]. Earth Science Frontiers, 10(S1): 248-257(in Chinese).

... 汤吉等, 2007), 以及最新的人工源极低频技术等方法(赵国泽等, 2003, 2010 ...

2010

0.0

赵国泽, 王立凤, 汤吉, 等. 2010. 地震监测人工源极低频电磁技术(CSELF)新试验[J]. 地球物理学报, 53(3): 479-486.

ZHAO

Guo-ze

, WANG

Li-feng

, TANG

, et al. 2010. New experiments of CSEM electromagnetic method for earthquake monitoring[J]. Chinese Journal of Geophysics, 53(3): 479-486(in Chinese).

The new experiment of 30 days was carried out at twelve earthquake monitoring stations and a few mobile observatories located in North，South，NE，NW and SW China using Control Source Extremely Low Frequency (CSELF) electromagnetic technique in 2009. The measurement indicates that the artificial electromagnetic signals can be recorded at stations as far as 1700km from the transmitter. The measured electric and magnetic fields and apparent resistivity using CSELF signals have much more powerful ability to resist the interference of cultural noise in comparison to natural electromagnetic signals. They are much more stable than those using natural signals, which is favorable to identifying the anomalous phenomena caused by earthquake. The experiment shows that CSELF is potentially valuable for earthquake research and prediction. It is also found that the recorded electric and magnetic component amplitude of CSELF signal varies depending on the distance and azimuth of the observatories relative to the transmitter. These amplitudes decline with increasing distance between observatory and transmitter faster within some space extent than those outside the extent. It may be easier for magnetic components to have higher ratio of signal to noise than for electric component.

2009年利用大功率人工源极低频电磁技术(CSELF)在位于华北、华南、东北、西北和西南的12个地震台站和几个流动观测点进行了连续30天新的观测试验.结果表明，利用CSELF技术可以在1700 km之外测量到人工源电磁场信号，计算得到的电、磁场功率谱密度和视电阻率与天然源信号相比，抗干扰能力更强，观测信号更稳定，特别有利于识别和捕捉地震等诱发的电磁异常现象，在地震预测监测中具有很大的研究应用潜力.试验还发现，各地震台站和流动测点观测的CSELF信号的强度，与台站或者测量的电、磁场分量相对于发射源的距离、方位有明显的关系；发现在离开发射源的相对近区，场强随距离的衰减，比在相对远区更快；发现接收磁场信号比电场信号较易获得更高信噪比的数据.

... 汤吉等, 2008, 2010 ...

... 汤吉等, 2007), 以及最新的人工源极低频技术等方法(赵国泽等, 2003, 2010 ...

2011

0.0

卓贤军, 陆建勋, 赵国泽, 等. 2011. 极低频探地(WEM)工程[J]. 中国工程科学, 13(9): 42-50.

ZHUO

Xian-jun

, LU

Jian-xun

, ZHAO

Guo-ze

, et al. 2011. The extremely low frequency engineering project using WEM for underground exploration[J]. Engineering Science, 13(9): 42-50(in Chinese).

“极低频探地(WEM)工程”是国家发展和改革委员会批准的“十一五”国家重大科学技术基础设施建设项目之一,用于资源探测和地震预测及其他前沿科学研究.文章对工程项目背景、建设内容、关键技术和试验成果作了全面介绍,在此基础上,对工程的应用前景作了展望.

... 因此, 有效提取震前地磁异常信息一方面要求高精度、高性能仪器以及创新观测手段的使用, 如利用卫星技术观测空间电磁场的异常变化(卓贤军等, 2005 ...

... 卓贤军等, 2011), 另一方面是数据处理手段上的创新与改进 ...

1998

0.0

... 丁鉴海等, 1994), 小波分析法(Alperovich et al ...

2010

0.0

... Chavez et al ...

1990

0.0

... Fraser-Smith et al ...

2014

0.0

... Gao et al ...

1982

0.0

... 0 引言地震孕震过程中, 震源区及其周围地区会出现不同程度的电磁辐射现象, 这些辐射电磁场会提前或同步于地震信号出现(Gokhberg et al ...

2002

0.0

... 5%, 占总磁场的绝大多数能量, 主要包含了磁信号中的低频成分, 一般认为第1主成分主要与空间电流体系以及区域地下电性结构相关(Gotoh et al ...

2004

0.0

... Hattori, 2004 ...

... Hattori et al ...

2013

0.0

... , 2006, 2013 ...

2004

0.0

... , 2004a, b ...

2004

0.0

2006

0.0

... Hattori et al ...

2011

0.0

... Hirano et al ...

2002

0.0

... , 1998, 2002 ...

2011

0.0

... Huang, 2011) ...

1998

0.0

... 物理实验和数值模拟的研究结果也发现地震前岩石的破裂会出现电磁效应, 这为地震电磁现象提供了部分解释依据(Huang et al ...

2006

0.0

... Ida et al ...

2002

0.0

... Karakelian et al ...

1976

0.0

... 地震孕育的过程中由于震源附近局部性的地下电性结构变化等原因会产生电磁异常(Mizutani et al ...

1981

0.0

... 2 主成分分析法主成分分析法(Moore, 1981)是将原始时间序列由强到弱投影到1组新的空间正交基上, 从而将原来的多个指标化为少数几个相互独立的综合指标, 达到降维和主特征分离目的的1种多元统计方法 ...

1988

0.0

... 局部互相关追踪法(November et al ...

2006

0.0

... 时窗的选择一般有2种方式, 等加权滑动窗和指数衰减加权窗, 如图2所示, 由于计算局部协方差矩阵时采用滑动窗口需要储存相对较多的中间变量, 并且在算法上采用指数衰减窗口的局部协方差矩阵的增量更新速度比滑动窗口快, 计算效率高, 而2种方法最终计算出的局部相似性得分基本一致(Papadimitriou et al ...

1996

0.0

... Park, 1996 ...

2005

0.0

... Serita et al ...

2012

0.0

... Shechtman et al ...

2004

0.0

... 吴小平等, 2003), 以及统计学中的主成分分析法和分形分析法(Telesca et al ...

... Telesca et al ...

2004

0.0

2013

0.0

... Verma et al ...

2009

0.0

... Zhao et al ...