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为了研究背景噪声对长江地学气枪主动源实验激发效果的影响，收集了240个台站激发前72小时的背景噪声数据及20个定点激发的叠加结果进行实验分析.先剔除异常台站，按照国标将台网噪声水平划分为高、中、低3个等级进行评估，从而研究气枪波形信噪比与台站背景噪声的关系.结果表明:① 台站接收能力与背景噪声水平密切相关；② 气枪信号的信噪比在一定范围内受背景噪声的影响大于距离衰减的影响；③ 长江马鞍山—安庆流域段不同定点激发的场地条件基本一致；④ 随气枪信号叠加次数的增加，低噪台站的信噪比增长速度快于中、高噪台站，若想获得同样的叠加效果，高噪台站需要的叠加次数远大于低噪台站. 相似文献
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计算并分析安徽数字测震台网9个新参评台站数字化记录背景噪声，得到各台址背景噪声均方根RMS值、有效测量动态范围、噪声功率概率密度谱，按照地噪声水平规定，对各台进行台基噪声分类，数据表明，9个新参评台站有4个Ⅰ类台址、5个Ⅱ类台址。对于9个新参评台站噪声功率概率密度谱及各频点噪声干扰源，分析认为，大多数台站在频率10 Hz附近存在2组概率较高的背景噪声，与白天和夜晚的不同噪声水平相对应。 相似文献
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基于北京市测震台网连续三分量地震计波形数据，计算28个测震台站台基噪声，利用Welch方法计算噪声功率谱密度（PSD），进而计算地震台台基1-20 Hz地动噪声均方根值（RMS）和观测动态范围。结果表明，依照《地震台站观测环境技术要求》，北京市测震台网中有11个Ⅰ类台、9个Ⅱ类台、6个Ⅲ类台、2个Ⅳ类台。通过分析北京市测震台网数字地震台背景噪声水平，为测震台网的规划建设提供数据支持。 相似文献
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介绍了山东数字地震台网基本情况,计算了40个测震台站台基背景噪声,利用Welch方法计算噪声功率谱密度（PSD）,进而计算地震台台基1—20 Hz地动噪声均方根值（RMS）和有效动态观测范围。根据计算结果,依照《地震台站观测环境技术要求》,对山东测震数字台网40个参评测震台站进行背景噪声级别分类,并分析不同台站背景噪声水平较低的原因,以期为测震台网的优化建设提供数据支持。 相似文献
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利用固定台站分析长江激发气枪信号特征 总被引：1，自引：1，他引：0
“地学长江计划”安徽实验是以气枪震源为核心的大型主动源探测实验。通过在长江安徽段20个固定点定点激发气枪震源,结合109个固定台站、11条流动测线组成的观测网络,首次利用主动源实现了对长江流域安徽段约6万km2面积的三维地下结构探测。本文利用固定台站对长江激发气枪信号进行了分析,结果表明,长江中气枪信号激发效果良好,固定台记录中气枪信号可识别的最远距离达300km。对气枪信号绝对振幅的研究结果表明：① 50km处的气枪信号约为10nm量级,200km处的气枪信号小于1 nm;② 气枪信号强度的空间分布存在一定的方位各向异性,可能与长江的几何形状有关;③ 台站背景噪声对于提取气枪信号至关重要,高质量的固定台网为识别nm量级气枪信号提供了可能。 相似文献
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地学长江计划安徽实验是以气枪震源为核心的大型主动源探测实验。通过在长江安徽段20个固定点定点激发气枪震源,并结合由109个固定台站、11条流动测线组成的观测网络,首次利用主动源实现了对长江流域安徽段约6万km~2面积的三维地下结构探测。本文利用固定台站对长江激发气枪信号进行了分析,结果表明,长江中气枪信号激发效果良好,固定台记录中气枪信号可识别的最远距离达300km。对气枪信号绝对振幅的研究结果表明:150km处的气枪信号约为10nm量级,200km处的气枪信号小于1nm;2气枪信号强度的空间分布存在一定的方位各向异性,可能与长江的几何形状有关;3台站背景噪声对于提取气枪信号至关重要,高质量的固定台网为识别nm量级气枪信号提供了保障。 相似文献
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利用华北流动地震台阵观测的垂直分向连续波形数据, 通过计算功率谱密度和相应的概率密度函数, 对华北地区地震环境噪声特征进行了分析研究. 结果表明, 东部平原和沉积盆地2 Hz以上的高频环境噪声水平与全球新高噪声模型（NHNM）相近, 周期3——18 s的平均噪声水平低于NHNM和新低噪声模型（NLNM）的平均值; 山区及西部高原的高频噪声水平明显低于NHNM, 周期1——18 s的噪声水平大多明显低于NHNM和NLNM的平均值; 不同区域18 s以上周期的噪声水平差异相对较小. 流动地震台阵部分台站的环境噪声存在明显的昼夜变化, 个别台站噪声水平明显高于周边台站, 表明这些台站受人类活动干扰较大. 不同台站的噪声水平分析表明, 将台站布设在摆坑内, 能在一定程度上降低高频和低频段的噪声水平. 台站环境噪声特征的研究结果可为流动地震台阵观测数据质量的定量评估, 观测期间的台站优化调整等提供重要依据. 相似文献
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选取内蒙古测震台网呼和浩特-乌兰察布地区8个固定台站及呼和浩特附近地区野外观测项目建设的31个流动台站，计算各台站地震监测能力，分析加密区监测能力变化，针对监测能力较弱区域，利用ArcGIS的空间分析功能，实现新建台站选址的点位确定，提出未来合理布局方案。 相似文献
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新疆数字地震台站观测动态范围和台基噪声的分析 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了新疆数字地震台仪器的配置,对新疆23个数字地震台站台基噪声进行分析计算。台站的观测动态范围,反映了观测仪器本身的性能和台基环境干扰背景的水平,有效动态范围大小反映记录地震信号的最大能力。台站(台网)的监测能力不仅取决于仪器的性能,而且还与台基的噪声背景有关。得出了各地震台台基的脉动噪声的均方根值、观测动态范围、地噪声功率谱。有效观测动态范围的大小与数字地震仪的种类和配置有关。新疆23个数字地震台中的21个台的台基地动噪声在1~20 Hz内符合中国数字测震台网技术规程的要求,而另外2个台,即二宫和石河子数字地震台没有达到规定指标。 相似文献
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本文选取呼图壁气枪发射台周边流动台记录的2016年6月至2017年12月气枪震源信号和背景噪声信号,分别采用互相关时延检测法和移动窗互谱法研究2016年12月呼图壁6.2级地震前后波速变化特征,得到以下初步结果:呼图壁6.2级地震前后,距6.2级地震60 km的流动台记录的气枪震源信号未发现明显的波速变化,距6.2级地震27 km的固定台石梯子台在6.2级地震前出现了较为明显的波速变化异常,可能与信号传播路径不同有关;流动台记录到的背景噪声信号出现与呼图壁6.2级地震有关的波速异常变化;气枪主要利用体波信号,背景噪声主要利用面波信号,两者射线路径不同可能是导致不同波速变化特征的主要原因。 相似文献
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人类的生产生活产生的振动会以高频地震波的形式被地震台站所记录。2020年1月,新冠肺炎疫情爆发,为了应对此次疫情,各地政府分别启动应急响应,国内地震记录出现最长、最突出的人为地震降噪期。各地震台站背景噪声显著下降,在人口稠密及工业发达地区尤为明显。同时,静噪期为探测地下地震源的微弱信号提供了可能。静噪期内,佘山地震台2 Hz频点背景噪声功率谱密度值比平时降低10 dB,而大洋山地震台10 Hz频点背景噪声功率谱密度值较平时降低约5 dB;佘山地震台2—10 Hz以及大洋山地震台10 Hz以上频率的背景噪声受静噪期影响明显。结合地震台站所处位置分析,疫情期间佘山地震台附近人口流出较多,2—10 Hz频率的背景噪声变化明显;大洋山地震台背景噪声则受工厂、轮渡、高速汽车等影响较大,f ≥10 Hz的背景噪声变化显著,而频率在2—10 Hz则无明显变化,表明该台人口总数趋于平稳。地震噪声和人类活动之间的相关性表明,地震学研究可以提供实时人口动态估计。 相似文献
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利用2020年5月1—7日乌加河地震台、乌力吉地震台波形数据,应用噪声功率谱概率密度（PDF）方法,计算2个台站的台基噪声,分析了2种观察环境下的台基噪声特征及影响因素。结果显示,在小于0.1 Hz频段乌力吉地震台台基噪声值明显大于乌加河地震台,说明地震计在小于0.1 Hz频段受环境温度影响的特征较显著;在大于1 Hz频段2个台站台基噪声值均有台阶性升高频段,这是由在该频段台基噪声受人为活动影响所致。 相似文献
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介绍了皖南地区区域地震台网20个测震台站的基本情况。对20个台站的背景噪声数字化记录进行了计算和分析,得其背景噪声均方根RMS值、有效测量动态范围,分析了噪声水平并按照地噪声水平的规定对各台进行了台基噪声分类。结果表明,20个测震台站中有9个I类台址、9个Ⅱ类台址、2个Ⅲ类台址。同时,分析了皖南地区区域台网的最小监测能力,结果表明,皖南地区区域台网最小监测能力为M_L≥-0.1—0.6,台站监测能力基本满足皖南地区监测需求。 相似文献
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Based on the 2016 airgun experimental data of the Fujian Nanyi reservoir, we adopted the frequency domain water-level deconvolution method and cross-correlation time delay detection technique to study the influence of level scaling factor and the background noise level of the station on deconvolution calculation results, and analyze the effect of deconvolution on eliminating the influence of the source caused by different air-gun pressures. The results show that:(1) When the level scaling factor is smaller, the signal to noise ratio of the waveform after the deconvolution is smaller, and when the level scaling factor is over smaller, the identification error of travel time is greater. (2) When the SNR of the station record is higher, the recognition accuracy of travel time is higher, the influence of SNR on the reference station record is far greater than the far station, when the SNR of the far station record is more than 10, the error of travel time is within 6ms, but when the SNR of the reference station record is 30, the travel time error may reach to 20ms. (3) When the airgun source difference is big, the frequency domain water-level deconvolution method has better effect on eliminating the source influence, but the method error may be introduced when the source difference is small. 相似文献
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Analysis of broadband seismic noise at the German Regional Seismic Network and search for improved alternative station sites 总被引：1，自引：0，他引：1
The German Regional Seismic Network (GRSN) comprizes now 16 digital broadband stations equipped with Wieland-Streckeisen STS-2 seismometers, 24-bit dataloggers and a seismological data center at Erlangen. It covers the whole territory of Germany with station-spacings between 80 km to 240 km. The stations are sited in very different environments ranging from near shore at the Baltic Sea coast up to distances of about 700 km from the coast, both within cities and up to about 10 km away from any major settlement, industry or traffic roads. The underground varies from outcropping hard rocks in Hercynian mountain areas, sedimentary rocks in areas of Mesozoic platform cover to up to 1.5 km unconsolidated Quarternary and Tertiary subsoil. Accordingly, seismic background noise varies in a wide range between the upper and lower bounds of the new global noise model. The noise conditions at the GRSN have been investigated systematically by means of displacement power spectral analysis within the frequency range 10-2 5 for RUE and > 10 for BSEG have been confirmed for frequencies between about 0.6 Hz 3 Hz. Strong lateral velocity and impedance contrasts between the outcropping Triassic/Permian sedimentary rocks and the surrounding unconsolidated Quarternary/Tertiary sediments are shown to be the main cause for the strong noise reduction and signal-to-noise ratio improvement at RUE and can account for about 50% of the noise reduction at BSEG. 相似文献