WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

На правах рукописи

КЕДРОВ Эрнест Олегович

ДИНАМИЧЕСКАЯ КАЛИБРОВКА СЕЙСМИЧЕСКИХ СТАНЦИЙ

МЕЖДУНАРОДНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ЯДЕРНЫХ

ИСПЫТАНИЙ ПО ДАННЫМ ЕСТЕСТВЕННОЙ СЕЙСМИЧНОСТИ

Специальность 25.00.10 – Геофизика,

геофизические методы поисков

полезных ископаемых

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва – 2007

Работа выполнена в Геофизическом центре Российской академии наук (ГЦ РАН), г. Москва

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук Н.А. Сергеева (ГЦ РАН)

Официальные оппоненты: член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук А.В. Николаев (ИФЗ РАН), доктор физико-математических наук В.Г. Кособоков (МИТП РАН)

Ведущая организация: Научно-исследовательский центр специального контроля ФГУ 12 ЦНИИ МО РФ, г. Москва

Защита состоится « 24 » мая 2007 г. в « 14 » часов на заседании диссертационного совета К 002.001.02 при Институте физики Земли им. О.Ю.

Шмидта РАН по адресу 123995, ГСП-5, Москва Д-242, Б. Грузинская ул., 10.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИФЗ РАН.

Автореферат разослан « » 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор физико-математических наук А.Д. Завьялов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

В диссертационной работе изложены результаты исследований автора по разработке оперативного метода динамической калибровки (МДК) станций Международной системы мониторинга (МСМ) Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний (ДВЗЯИ) с целью решения важной научной и практической задачи идентификации подземных ядерных взрывов (ПЯВ) и землетрясений в районах без предыстории ядерных испытаний.

Рассмотрен также случай калибровки района, в котором имеются данные по регистрации одного-двух калибровочных взрывов и представительной выборки землетрясений.

Актуальность работы В диссертационной работе представлены результаты исследований автора по разработке алгоритма метода динамической калибровки сейсмических станций Международной системы мониторинга (МСМ) Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний (ДВЗЯИ) в районах, где не проводились ядерные испытания. Выполнение данной работы связано с решением важной научной и практической задачи: «Разработка методов идентификации подземных ядерных взрывов в районах земного шара без предыстории ядерных испытаний в интересах контроля соблюдения ДВЗЯИ», выполнявшейся в рамках государственного контракта № 240/65 от 19 марта 2004 г. в интересах МО РФ.

Рассмотрен также случай калибровки района, в котором имеются данные по регистрации одного-двух калибровочных взрывов и представительной выборки землетрясений.

МСМ создана для обеспечения контроля ДВЗЯИ в любых средах (в воздухе, под землей и под водой) с помощью сейсмической и других геофизических сетей станций и Международного центра данных (МЦД).

Опыт работы прототипа МСМ показал, что эта система сможет обеспечить эффективный контроль ДВЗЯИ только после проведения специальной кинематической и динамической калибровок станций.

Кинематическая калибровка сводится к уточнению времен пробега сейсмических волн и позволяет повысить точность оценки параметров гипоцентра явлений, обнаруживаемых МСМ. Большой объем работ в этом направлении уже выполнен в рамках международных исследовательских программ.

В частности, такие исследования были проведены для обширных территорий в Евразии с использованием данных по подземным ядерным взрывам и мирным ядерным взрывам, проводившимся в СССР, Индии и Пакистане, США, Китае и других районах мира.

Динамическая калибровка позволяет выяснить частотно-временные особенности объемных и поверхностных волн, характерные для подземных ядерных взрывов (далее взрывов) и землетрясений в различных регионах земного шара, и она необходима для проведения надежной и эффективной идентификации явлений. Исследования в этом направлении еще только начинаются.

По мере того, как будут исследованы особенности условий распространения сигналов по различным трассам, в МЦД станет возможным проводить фильтрацию сейсмических явлений природного происхождения (землетрясений, горных ударов и т. п.) при обеспечении нулевого пропуска явлений искусственного происхождения (различного типа взрывов, техногенных катастроф и т. п.).

Необходимость такой фильтрации явлений очевидна, поскольку огромный поток информации, поступающей в МЦД, создает значительные нагрузки при проведении комплексной обработки обнаруженных сигналов, в то время как явления естественного происхождения не представляют интереса при мониторинге ДВЗЯИ.

Для проведения калибровки нужны данные о взрывах – параметры источника и сами записи сигналов в цифровой форме. Частично эта проблема решается с использованием архива записей взрывов, проведенных на ряде испытательных полигонов, однако этих данных недостаточно, и в районах, где взрывы не проводились, в условиях запрещения ядерных испытаний, возникает необходимость проведения специальных калибровочных подземных химических взрывов.

В то же время, осуществление таких калибровочных взрывов требует много времени и значительных финансовых затрат. Поэтому вопросы использования диагностических критериев (дискриминантов), разработанных для районов, в которых имеется статистика по взрывам и землетрясениям, в других районах, где данные по взрывам отсутствуют, имеют важное значение и сейчас интенсивно исследуются.

В работах О.К. Кедрова с соавторами предложен новый метод калибровки дискриминантов для регионов, где взрывы не проводились, путем адаптации их к базовому региону с использованием данных только по естественной сейсмичности.

В качестве базового региона в этом методе используется стабильный платформенный район Евразии, включающий Семипалатинский испытательный полигон (СИП) в Казахстане и полигон Лобнор в Китае, оценки региональных критериев идентификации явлений в котором были получены по большим выборкам взрывов и землетрясений при разработке метода идентификации взрывов и землетрясений в Евразии.

В диссертационной работе изложены результаты исследований автора по разработке алгоритма и исследовательской программы для метода динамической калибровки (МДК) сейсмических станций с целью идентификации явлений в районах без предыстории ядерных испытаний на основе метода, предложенного в работах [Кедров О.К., 2001;

Кедров О.К. и др., 2001; Кедров О.К., Кедров Э.О., 2003].

Дополнительно автором разработаны алгоритм и исследовательская программа для спектрально-временного метода (СВМ) идентификации сейсмических явлений в диапазоне расстояний 15–40° для случаев, когда в исследуемом районе имеются данные регистрации одного-двух калибровочных взрывов и представительной выборки землетрясений. Необходимость использования этого диапазона расстояний обусловлена малой плотностью сети станций МСМ в ряде районов мира, недостаточной для надежной идентификации ПЯВ и землетрясений по данным только с региональных расстояний ( 15°).

Актуальность задачи, решаемой в диссертационной работе, таким образом, заключается в разработке новых алгоритмов и программ калибровки станций МСМ, обеспечивающих эффективный контроль ДВЗЯИ в регионах, где ранее взрывы не проводились, по данным естественной сейсмичности (без привлечения специальных химических калибровочных взрывов).

Основная цель диссертационной работы заключается в разработке алгоритма и исследовательской программы для МДК по данным естественной сейсмичности, обеспечивающей идентификацию взрывов и землетрясений на станциях МСМ в диапазоне расстояний 5–40° в районах, где взрывы не проводились.

Дополнительно в диссертации разработан алгоритм и исследовательская программа спектрально-временного метода (СВМ) идентификации взрывов и землетрясений на эпицентральных расстояниях 15–40° для случая, когда в регионе имеются данные по одному–двум калибровочным взрывам и представительная выборка данных по землетрясениям. Необходимость использования этого диапазона расстояний обусловлена малой плотностью сети станций МСМ в ряде районов мира, которая оказывается недостаточной для надежной идентификации ПЯВ и землетрясений.

В ходе работы решались следующие основные задачи:

• разработка алгоритма и исследовательской программы МДК на отдельной станции для региона, в котором взрывы не проводились;

• оценка эффективности калибровки и идентификации явлений для отдельных трасс источник–станция;

• сравнение калибровочных коэффициентов b для дискриминантов в зависимости от особенностей геолого-тектонического строения на разных трассах источник– • составление алгоритма и программы СВМ для идентификации явлений по короткопериодным волнам Р в диапазоне расстояний 15–40° в регионе Центральной Азии для случая, когда в регионе имеются данные по одному-двум взрывам и землетрясений.

В диссертационной работе разработан алгоритм и исследовательская программа для нового метода динамической калибровки станций по отношению к районам, где взрывы не проводились, основанный на использовании данных только по естественной сейсмичности. Этот метод позволяет проводить идентификацию региональных явлений в любом сейсмоактивном регионе земного шара по набору дискриминантов во временной и частотной областях путем адаптации их к базовому региону с известными характеристиками записей взрывов и землетрясений.

Метод калибровки дискриминантов и распознавания взрывов и землетрясений по сейсмическим записям на региональных расстояниях для районов, где не проводились ядерные взрывы и, который бы базировался только на данных по естественной сейсмичности в этих районах рассматривается впервые.

1. Разработан алгоритм и исследовательская программа МДК с использованием данных по естественной сейсмичности для районов, где не проводились взрывы.

2. С использованием МДК проведена идентификация двух взрывов в Индии и Пакистане, подтверждающая правомерность данного метода калибровки станций МСМ по данным естественной сейсмичности.

3. Экспериментальные оценки показывают, что МДК обеспечивает высокую эффективность идентификации сейсмических сигналов природного происхождения (порядка 95%), что согласуется с оценками для метода идентификации явлений в Евразии.

4. Показано наличие связи между условиями распространения сигналов по различным трассам источник–станция и величиной калибровочных коэффициентов затухания для всех используемых в диссертации дискриминантов.

5. Разработан алгоритм и исследовательская программа спектрально-временного метода идентификации явлений по Р-волнам в диапазоне расстояний 15-40° для районов, в которых имеются данные по одному-двум калибровочным взрывам.

Полученные в диссертации результаты по разработке метода и алгоритма динамической калибровки сейсмических станций МСМ приняты для внедрения в Национальном центре данных РФ и будут использованы в оперативной работе при контроле Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний.

Работа и ее результаты неоднократно обсуждались на научных семинарах в Геофизическом центре РАН. Наряду с этим результаты работы докладывались на ученом совете ГЦ РАН.

По теме диссертационной работы опубликовано 3 печатные работы, а также результаты отражены в 3-х научных отчетах ГЦ РАН.

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка использованной литературы, содержит 72 страницы машинописного текста, включая 30 рисунков и таблиц. Список литературы содержит 43 библиографических наименований.

Приложение имеет 5 разделов (A – E) и состоит из 35 страниц машинописного текста, включая 23 таблицы и 6 рисунков.

Работа выполнялась в Геофизическом центре Российской академии наук под руководством канд. физ.-мат. наук Н.А. Сергеевой.

Алгоритмы Автором разработаны:

• алгоритм и исследовательская программа для МДК для заданных трасс распространения сейсмических сигналов источник–станция в районах без предыстории ядерных испытаний;

• способ совмещения гистограмм дискриминантов, позволяющий автоматизировать всю процедуру калибровки в условиях отклонения экспериментальных гистограмм от нормального закона распределения;

• алгоритм и исследовательская программа для СВМ идентификации явлений по Р-волнам в диапазоне расстояний 15–40° при наличии в исследуемом районе данных по калибровочным взрывам.

Обработка и анализ экспериментальных данных Автором проведена калибровка 5 станций МСМ по записям землетрясений из ряда эпицентральных районов в Центральной Азии и идентификация явлений из этих районов с использованием калибровочных коэффициентов, адаптирующих дискриминанты к базовому региону.

Вопросы методического характера Автором проанализирован весь полученный экспериментальный материал по калибровке пяти станций МСМ и выявлена зависимость между величиной коэффициентов затухания дискриминантов и геолого-тектоническими особенностями трасс распространения сигналов источник–станция. Показано, что при наличии сходных по условиям распространения сигналов трасс источник–станция, допустимо калибровку проводить по суммарным данным для таких трасс.

Автор выражает свою признательность научному руководителю диссертации канд. физ-мат. наук Н.А. Сергеевой и член-корр. РАН, д-ру физ-мат. наук, проф. А.Д.

Гвишиани за постоянное внимание и поддержку проводимых исследований; член-корр.

РАН, д-ру физ-мат. наук, проф. Г.А. Соболеву за интерес, проявленный к данной работе.

Автор благодарен В.Р. Гордону, В.В. Якушевичу и А.Б. Пешкову за предоставление данных из МЦД в Вене по всем станциям МСМ, данные с которых использовались в диссертационной работе, Л.П. Забаринской за предоставленные данные по первичной обработке сигналов с ряда станций МСМ.

Кроме того, автор искренне признателен сотрудникам ГЦ РАН: С.М. Агаяну, Ш.Р. Богоутдинову, А.Е. Березко, А.А. Соловьеву и др. за помощь в процессе работы над диссертацией.

Особую благодарность автор выражает О.К. Кедрову за помощь в постановке темы диссертации и консультативную поддержку.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются актуальность диссертации, сформулированы цели и задачи исследований, основные защищаемые положения, оценена практическая значимость, представлена структура работы и ее апробация.

В период 1976–1996 гг. Специальной группой научных экспертов (ГНЭ) Конференции по разоружению ООН в Женеве была разработана научно-техническая концепция Международной системы мониторинга (МСМ) Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний (ДВЗЯИ). В СССР, и впоследствии, в России, эта работа проводилась под эгидой Академии наук.

МСМ создана для обеспечения контроля запрещения ядерных взрывов в любых средах (в воздухе, под землей и под водой) с помощью сейсмической, гидроакустической, радионуклидной и инфразвуковой сетей станций и Международного центра данных (МЦД). Сейсмическая сеть МСМ включает 50 первичных станций и групп, используемых для обнаружения и оценки параметров источника явлений в реальном времени, и 120 вспомогательных станций, данные которых позволяют уточнять параметры очага явлений, обнаруженных первичной сетью.

Несмотря на то что МСМ еще находится в стадии пробной эксплуатации и дооснащения, уже сейчас очевидно, что создание этой системы является крупнейшим научно-техническим достижением международного сообщества ученых и специалистов в области контроля ядерных испытаний и фундаментальных наук о Земле и возможности ее применения далеко выходит за рамки контроля ДВЗЯИ.

Уже сейчас МСМ, работающая на неофициальной основе, позволяет обнаруживать в любом регионе Земли в сутки порядка 65 сейсмических явлений с магнитудой mb 3.5, а REB содержит существенно большую информацию по сравнению с публикуемой в других бюллетенях мировых и национальных сейсмологических центров.

Однако, как показал опыт работы прототипа МСМ, без специальной калибровки, локализация явлений продолжает проводиться с большими ошибками. Поэтому главная задача, которую следует решить, чтобы обеспечить эффективную работу МСМ, является кинематическая и динамическая калибровки параметров сейсмических сигналов, регистрируемых на станциях МСМ.

Кинематическая калибровка сводится к уточнению времен пробега сейсмических волн и позволяет повысить точность оценки параметров гипоцентра явлений, обнаруживаемых МСМ. Большой объем работ в этом направлении уже выполнен в рамках международных исследовательских программ.

Динамическая калибровка позволяет выяснить частотно-временные особенности объемных и поверхностных волн, характерные для подземных ядерных взрывов (ПЯВ) в различных регионах земного шара, и исследования в этом направлении еще только начинаются.

Для проведения калибровки нужны данные о взрывах с точно известными параметрами источника. Частично эта проблема решается с использованием архива записей ПЯВ, проведенных на ряде испытательных полигонов в США, СССР, Франции, Китае, Индии и Пакистане, подземных ядерных взрывов, проводившихся в мирных целях (МЯВ), а также мощных химических взрывов, проводившихся при сейсморазведочных работах.

Однако этих данных недостаточно, и в районах, где взрывы не проводились, возникает необходимость проведения специальных калибровочных подземных химических взрывов. В то же время, осуществление таких взрывов требует много времени и значительных финансовых затрат. Поэтому вопросы использования диагностических критериев (дискриминантов), разработанных для районов, где имеется статистика по ПЯВ и землетрясениям, на другие районы, где данные по ПЯВ отсутствуют, сейчас интенсивно исследуется.

В частности, для нахождения региональных поправок к динамическим и кинематическим параметрам сейсмических сигналов применяется интерполяционный метод Крайга, позволяющий оценивать дискриминанты в заданном регионе для станций, на которых не было наблюдений по взрывам, используя данные других станций в этом регионе, имеющих такие данные.

Однако точность прогноза существенным образом зависит от наличия в регионе калибровочных данных по взрывам. Если такие данные в регионе отсутствуют, тогда для расчетов используются среднемировые данные по ПЯВ из всех регионов, имеющих сходное геолого-тектоническое строение. В результате существенно снижается точность прогноза. В этом заключается главное ограничение данного метода.

В работах [Кедров и др., 2001; Кедров, 2001; Кедров О.К., Кедров Э.О., 2003] рассмотрен новый метод калибровки, базирующийся на данных естественной сейсмичности в исследуемом регионе, не требующий проведения специальных химических взрывов.

Метод разработан для калибровки региональных дискриминантов по землетрясениям в регионах, где взрывы не проводились. Для калибровки используются дискриминанты во временной и спектральной областях, полученные по записям ПЯВ и землетрясений в Евразии [Кедров, Люкэ, 1999].

Спектральные дискриминанты Gj,k представляют собой отношения сумм спектральных амплитуд Ai в логарифмической форме Gj,k = lg(Sj/Sk), где S – суммы спектральных амплитуд, вычисляемые в трех частотных полосах: 1) 0.3–0.6 Гц; 2) 1.3–3.0 Гц и 3) 3.0–6.0 Гц; j и k – соответственно низкочастотная и высокочастотная полосы спектра.

В данной работе использовались два спектральных параметра: G1,2 и G1,3.

Во временной области используются дискриминанты: lg(S/P) и lg(LR/P) – отношения максимальных амплитуд в цугах поперечных, поверхностных и продольных волн.

В окончательной форме региональные дискриминанты формируются в виде, не зависящем от магнитуды явления mb и эпицентрального расстояния :

где am, am1, am2, am3 и b – регрессионные коэффициенты зависимостей параметров от mb и (табл. 1).

Приведенные в табл. 1 значения коэффициентов am и b показывают, что параметр D(S/P) зависит только от расстояния, а параметры D(LR/P), D(G1,2) и D(G1,3) – и от магнитуды, и от расстояния. Однако возможность применения данных дискриминантов в другом регионе зависит от того, насколько сильно отличается исследуемый регион (ИР) по геолого-тектоническому строению от базового региона (БР).

В качестве БР выбран регион Евразии, метод идентификации явлений в котором был разработан по большим выборкам взрывов и землетрясений и может рассматриваться как весьма надежный.

Кроме того, этот регион характеризуется устойчивыми платформенными структурами, имеющими высокую добротностью среды, что позволяет его рассматривать как эталон при сравнении с другими, менее эффективными с точки зрения распространения сейсмических волн, регионами мира.

С учетом наблюдаемой волновой картины общий интервал расстояний 5–40° первоначально подразделялся на три зоны: 1 – 500–1500 км; 2 – 1500–2500 км; 3 – 2500– 4000 км. Однако с учетом относительно небольшого числа данных по взрывам на расстояниях более 1500 км было принято подразделение на две зоны: 1 – 500–1400 км и 2 – 1500 –4000 км.

Евразии по данным станции BRVK Дискримирасстояний В графической форме гистограммы дискриминантов D(S/P), D(LR/P), D(G1,2) и D(G1,3) для взрывов и землетрясений и соответствующие им функции частных условных вероятностей Pij для региона Евразии, полученные в работе [Кедров и др., 1990], показаны на рис. 1.

Рис. 1 – Гистограммы дискриминантов D(S/P), D(LR/P), D(G1,2) и D(G1,3) для взрывов и землетрясений и соответствующие функции частных условных вероятностей Pij для региона Евразии Глава 2. Алгоритм метода динамической калибровки станций МСМ по данным естественной сейсмичности в районах, где не проводились ядерные испытания Во второй главе диссертации рассматриваются алгоритм и программная реализация МДК на основе анализа большой выборки экспериментальных данных регистрации на пяти станциях МСМ региональных землетрясениях из четырех районов в пределах Центральной Азии.

Блок-схема, иллюстрирующая процедуры обработки данных при проведении калибровки МСМ по предлагаемому методу, приводится на рис. 2.

Рис. 2. Блок-схема обработки сейсмических данных с целью динамической калибровки станций МСМ и идентификации явлений в районах без предыстории ядерных испытаний Ниже приводятся основные этапы обработки в соответствии с данным алгоритмом:

• по представительной выборке землетрясений в архиве МЦД из ИР вычисляются спектры Р-волн и максимальные амплитуды волн P, S и LR во временной области, необходимые для формирования дискриминантов Di во временной и спектральной областях;

• вычисляются дискриминанты Di c использованием нормирующих коэффициентов аm и b для БР;

• вычисляются гистограммы дискриминантов Di и сравниваются с соответствующими гистограммами для БР;

• если гистограммы Di в ИР и БР совпадают, идентификация явления проводится непосредственно с использованием вычисленных значений Di и вероятностных функций идентификации явлений Pij для БР;

• если гистограммы Di не совпадают, подбираются новые значения коэффициентов b, позволяющие скорректировать Di таким образом, чтобы они совместились в ИР • скорректированные значения Di используются для идентификации явления с применением вероятностных функций идентификации явлений Pij для БР.

Метод базируется на следующих двух положениях:

1) оценку коэффициента b допустимо проводить по выборке землетрясений в ИР, поскольку его величина определяется свойствами среды и не зависит от типа источника (взрыв или землетрясение);

2) коэффициенты am рассматриваются как постоянные для всех регионов.

Следует подчеркнуть, что предлагаемый метод не имеет ограничений по количеству и типу используемых дискриминантов.

В диссертации для вычисления спектров Р-волн и максимальных амплитуд волн P, S и LR, необходимых для формирования дискриминантов Di во временной и спектральной областях использовались программа «MSEISMO» и пакет программ «Рабочее место сейсмолога» (РМС). Программа «MSEISMO» позволяет автоматически обнаруживать и обрабатывать вступления короткопериодных волн P и S, по записям, отфильтрованным в заданной полосе частот. Для волн P и S используется фильтр 0.5–2.0 Гц. Пакет программ РМС позволяет вычислять спектры волн, проводить частотную фильтрацию, СВАН и другие процедуры обработки цифровых сейсмических записей.

Процедуры обработки сейсмического сигнала при калибровке трассы источник– станция рассмотрены на примере записи землетрясения из северо-западной части Китая на станции Куньмин (KMI) сети IRIS от 20.07.98 г. (То=01:05:57.8; =30.09°N;

=88.18°E; mb=5.2; H = 1533 км; = 1533 км) (рис. 3). На данной записи показаны вступления волн Pn, Sn и LR из бюллетеня МЦД.

Станция KMI имеет стандартное для IRIS оборудование: ШП 3-К сейсмометр STS-1, имеющий амплитудно-частотные характеристики, линейные по скорости в полосе частот 0.06–7.0 Гц на уровне 3 дБ и чувствительность канала – 5.69 отсч/нм на 1 Гц.

Рис. 3. Запись землетрясения из Пакистана от 20.07.98 г. на станции KMI (mb = 5.2, = 1533 км) 2.1. Обработка сигналов в спектральной и временной областях Вычисляется амплитудный спектр волны Р по 30-секундному интервалу записи с учетом амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) сейсмического регистрирующего канала.

Измеряются максимальные амплитуды в группах волн P и S по сигналу, предварительно отфильтрованному в полосе частот 0.5–2 Гц (рис. 4 и 5).

В табл. 2 приводятся результаты измерений в полосе частот 0.5–2.0 Гц максимальных амплитуд волн P и S (в отсчетах), скорректированных в интерактивном режиме, которые затем используются для вычисления дискриминанта D(S/P).

Необходимость корректировки амплитуд обусловлена ошибками автоматического измерения периода волн программой «MSEISMO», возникающими после фильтрации сигналов в полосе 0.5–2.0 Гц в тех случаях, когда на записи имеет место наложение разных частот колебаний.

Рис. 4. Запись волн Р землетрясения Рис. 5. Запись волны S землетрясения от 20.07.98 г. после фильтрации в полосе от 20.07.98 г. после фильтрации в полосе фильтру 0.5–2.0 Гц для сигнала от 20.07.98 г. на ст. KMI по программе «SEISMO»

Дискриминант D(LR/P) основан на использовании максимальных амплитуды в волнах P и LR с учетом АЧХ сейсмического канала. Автоматическая оценка Amax волны P представляют собой нетривиальную задачу. В диссертации она решена с использованием многоканальной октавной фильтрации записей.

С учетом задачи обработки региональных сигналов для нахождения Amax в цуге волн Р и LR достаточно использовать пять октавных фильтров, охватывающих диапазон частот, соответственно, 0.5–4.0 Гц и 0.035 – 0.25 Гц (табл. 3 и 4).

Результаты, представленные в табл. 3 показывают, что значения максимальных амплитуды в волне Р, измеренной при фильтрации в полосе 0.5–1.0 Гц, (А = 285 нм) и в полосе 0.5–2.0 Гц (Amax = 297 нм) различаются несущественно.

Таблица 3 – Обнаружение максимальной амплитуды в волне В табл. 4 показаны результаты поиска максимальной амплитуды в волне LR:

Amax = 18857 нм по фильтру 0.05–0.1 Гц (рис. 6).

Таблица 4 – Обнаружение максимальной амплитуды в волне LR для сигнала от 20.07.98 г. на ст. KMI при обработке по четырем октавным фильтрам Рис. 6. Запись поверхностных волн землетрясения из Пакистана от 20.07.98 г. при фильтрации сигнала в полосе 0.05–0.1 Гц Таким образом, допустимо измерение амплитуд волн P и LR проводить в автоматическом режиме с использованием набора октавных фильтров. Этот вывод имеет важное значение для реализации методов калибровки и автоматизации процедур обработки данных в НЦД при осуществлении контроля ДВЗЯИ.

2.2. Формат выдачи результатов первичной обработки сигналов В результате первичной обработки сигналов на станции из исследуемого района в спектральной и временной областях создаются таблицы сейсмических параметров, которые используются далее для вычисления дискриминантов в форматах, показанных в табл. 5 и 6 и на рис. 7 и 8.

Таблица 5. Формат вводимых данных для калибровки станции в спектральной области 1 16006866.SP 2289 3.9 S1,1, S1,2,…

16317125.SP 1461 4.3 S1,1, S1,2,……

Рис. 7. Схематическое изображение вводимых файлов параметров сигналов в спектральной области (G). A1 – магнитуда mb, A2 – расстояние, км, А – частоты, Гц, В – амплитудный спектр P-волны, нм/Гц Таблица 6. Формат вводимых данных для калибровки станции во Рис. 8. Фрагмент файла, содержащего параметры сигналов во временной области: A – имя файла сигнала, B – магнитуда mb, C – расстояние, D – максимальная амплитуда волны P, E – максимальная амплитуда волны S, F – максимальная амплитуда волны LR.

2.3. Процедура подбора коэффициента b в ИР Экспериментальные оценки показывают, что распределения дискриминантов, получаемые по записям землетрясений, даже при относительно большом числе наблюдений, могут иметь значительные отклонения от симметрии. В связи с этим процедура совмещения гистограмм дискриминантов в ИР и БР была усовершенствована автором по сравнению с первоначальной, предложенной для МДК, в которой использовались только максимумы гистограмм.

Для того чтобы точнее совместить две гистограммы по выборкам данных в ИР и БР с учетом возможных отклонений формы распределения от нормального закона, оценка b делается как среднее из значений параметров D X на гистограммах в ИР и БР в диапазоне нормированных значений от 0.02 до ( D X )max с заданным интервалом = 0.05 по левому и правому склонам данных гистограмм

ИР БР БР

где n – число значений ( D X )i, которые используются для описания гистограмм и оценки среднего значения bИР.

При расчетах по формуле (5) в зависимости от эпицентральной зоны расстояний используются средние значения расстояний lg : для зоны I (500–1500 км) – 3.00, для зоны II (1500–4000 км) – 3.44 и для всей региональной зоны (500 – 4000 км) – 3.35.

В табл. 7 приводятся результаты расчета bИР для дискриминанта D(G1,3) по выборке землетрясений из северо-западной части Китая на станции MKAR описанным выше способом при условии, что известно значение b = 2.10.

В колонках 2 и 3 табл. 7 приводятся значения D(G1,3) на заданных уровнях по левому и правому склонам гистограммы землетрясений для БР, полученные с ипользованием коэффициента b = 2.10. В колонках 4 и 5 приводятся результаты аналогичных расчетов D(G1,3) для выборки землетрясений в ИР (северо-западная часть Китая) также с использованием b = 2.10.

В колонках 6 и 7 показаны расчеты значений b на всех рассмотренных уровнях гистограмм D(G1,3) в ИР и БР и окончательная средняя оценка калибровочного коэффициента bИР для параметра D(G1,3) по 8 значениям ( b )i и величина стандартного отИР клонения.

Приведенные в табл. 7 результаты показывают, что b = 2.39, если расчет делать только по максимумам гистограмм, и – 2.46, при использовании предложенного метода.

Таким образом, предложенный способ дает существенное улучшение при совмещении гистограмм, по сравнению с совмещением только по максимумам.

Таблица 7 – Расчет калибровочного коэффициента b для дискриминанта D(G1,3) на станции MKAR для трассы с-з район Китая – MKAR (0.5 4.0 тыс. км) 2.4. Вычисление дискриминантов для выборки данных в ИР Параметры, представленные в табл. 5 и 6, являются входными данными для проведения динамической калибровки станции относительно заданного эпицентрального района, который в МДК рассматривается как исследуемый район (ИР).

Первоначально расчет дискриминантов и гистограмм по выборке землетрясений из ИР делается с использованием коэффициентов b для БР и затем, когда найдены знаБР чения b, вычисляются скорректированные значения дискриминантов и соответствуюИР щие гистограммы. Вся эта последовательность обработки иллюстрируется на рис. 9 для выборки землетрясений на станции MKAR из района в северо-западной части Китая.

Гистограммы, обозначенные как 1 и 2 для всех дискриминантов на рис. 9, соответствуют данным по ПЯВ и землетрясениям в БР. Гистограммы 3 соответствуют случаю, когда дискриминанты для землетрясений из ИР на станции MKAR вычислялись с использованием коэффициента b для БР. Видно, что эти значения b, за исключением дискриминанта D(S/P) не подходят для ИР и необходимо найти новые значения b, ИР адаптирующие дискриминанты к БР.

Гистограммы 4 на рис. 9 соответствуют случаю, когда при расчете дискриминантов и соответствующих гистограмм использовались найденные значения b.ИР Хорошо видно, что гистограммы всех дискриминтов после проведенной калибровки совмещаются с гистограммами 2 в БР. Это означает, что дискриминты для выборки из ИР теперь можно идентифицировать по принадлежности к ПЯВ или явлениям природного происхождения с использованием диагностических вероятностных функций, разработанных для БР.

2.5. Процедура вероятностной идентификации явлений Последний этап, включенный в калибровку станции относительно заданного ИР, заключается в идентификации явлений с использованием диагностических параметров, скорректированных для этого региона. Данная процедура, первоначально предложенная в работе [Писаренко, Раутиан, 1966], сводится к преобразованию параметров D(Xi) и D(Gjk) в частные условные вероятности Pij с использованием соответствующих вероятностных функций. Далее по значениям Pij по каждому дискриминанту для отдельного сигнала вычисляется полная вероятность P0 по формуле Байеса (6) с целью идентификации типа явления (ПЯВ или землетрясение):

где P(H1/Di) – вероятность того, что гипотеза H1 отнесения сигнала к ПЯВ верна при условии, что параметр Di принял значение, при котором Pi (Pi)пор.

Диагностическое правило распознавания явления по совокупности параметров Di, т. е. выполнение гипотезы Н1 (взрыв) или Н2 (землетрясение) регулируется пороговым значением (Ро)пор таким образом, чтобы минимизировать ошибки пропуска полезного сигнала (взрыв) при максимальном проценте селекции явлений природного происхождения (1-).

Рис. 9. Результаты калибровки дискриминантов D(S/P), D(LR/P), D(G1,2) и D(G1,3) на станции MKAR относительно района в c-з части Китая. 1 – ПЯВ (БР); 2 – ЗЕМ (БР); 3 – ЗЕМ (с-з Китая) – корректировка по значениям коэффициентов b для БР; 4 – ЗЕМ (с-з Китая) – корректировка по значениям b для района в с-з части Китая; 5 – расчет по данным амплитуд волн P и S в полосе частот 0.5–2 Гц из бюллетеня SEB в МЦД (N = 80).

Глава 3. Экспериментальное тестирование метода динамической калибровки станций BVAR, MKAR, CMAR ASF и EIL по данным из региона Центральной 3.1. Оценка калибровочных коэффициентов b для исследовавшихся Для тестирования МДК использовались цифровые записи землетрясений на станции CMAR из юго-восточной части Китая (район № 2), на станциях MKAR и BRVK из северо-западной части Китая (район № 1), на станциях ASF, EIL, BVAR,MKAR и CMAR из Ирана (район № 3) и на станциях BRVK и MKAR из района № 4, в котором расположены испытательные полигоны в Индии и Пакистане (рис. 10).

Рис. 10. Расположение станций CMAR, MKAR, ASF, EIL и BRVK и районов, выбранных для калибровки в пределах региона Центральной Азии.

Данные станции оборудованы трехкомпонентными сейсмометрами KS-45000, STS-2 и CMG3TB. Широкополосный характер АЧХ данных сейсмометров позволяет регистрировать объемные и поверхностные волны в рабочей полосе частот от 10 Гц и до 0.05 Гц во всей региональной зоне расстояний (0.5–2.0 тыс. км), включая промежуточную зону расстояний 2–4 тыс. км. Для иллюстрации характер сейсмической активности в регионе Центральной Азии за 2003 г. приводится из бюллетеня REB МЦД (рис. 11).

Рис. 11. Сейсмические явления, зарегистрированные в 2003 г. по данным МСМ В результате калибровки станций BVAR, MKAR, CMAR, ASF и EIL относительно четырех районов в Центральной Азии были оценены калибровочные коэффициенты b для всех применяемых для идентификации дискриминантов. В табл. 8 приводятся итоговые результаты расчета коэффициентов b для всех рассмотренных 9 трасс исИР точник–станция.

Таблица 8. Оценка калибровочных коэффициентов b для дискриминантов D(G1,2), D(G1,3), D(S/P) и D(LR/P) для различных трасс источник–станция по землетрясениям в пределах Центральной Азии источник–станция расстояний, км В графическом виде эта информация показана также на карте региона Центральной Азии (рис. 12).

Рис. 12. Трассы источник–станция и оценки коэффициентов b для дискриминантов D(S/P), D(LR/P), D(G1,2) и D(G1,3), полученных на станциях CMAR, EIL, ASF и MKAR относительно районов №/№ 1– Приведенные в табл. 8 и на рис. 12 данные показывают, что коэффициенты b для всех дискриминантов в большей или меньшей степени зависят от трассы распространения сигналов источник–станция. При этом для наиболее сходных по условиям распространения сигналов трасс от эпицентральной зоны в Иране до станций ASF и EIL и для станций BVAR и MKAR, коэффициенты b оказываются близкими практически для всех параметров.

Этот результат представляется весьма важным, поскольку он подтверждает наличие связи между строением среды и величиной коэффициента затухания b на пути распространения сигналов от источника до станции для всех дискриминантов и позволяет предположить, что для сходных по условиям распространения сигналов трасс можно применять общие коэффициенты b.

С целью проверки такой возможности объединения сходных трасс проведена предварительная оценка эффективности идентификации явлений из Ирана для двух пар станций ASF и EIL и – BVAR и MKAR по дискриминантам D(G1,2) и D(G1,3) в двух вариантах:

• при идентификации использовались значения b, оцененные отдельно для каждой • идентификация проводилась по суммарным выборкам данных с двух станций:

ASF и EIL и BVAR и MKAR (табл. 9).

Таблица 9. Сравнение коэффициентов b для дискриминантов D(G1,2) и D(G1,3) по землетрясениям из Ирана на станциях ASF Относительные ошибки Р0 оценки вероятности Р0 по дискриминантам D(G1,2) и D(G1,3) при подсчетах Р0 по суммарным выборкам (ASF & EIL) и (BVAR& MKAR) и отдельно по этим станциям не превышают 5% в 80% случаев для сигналов, имеющих Р0 0.5.

Полученные результаты позволяют сделать вывод, что при идентификации сигналов по неоткалиброванным трассам, но проходящим вблизи откалиброванных, можно применять общие значения коэффициентов b.

3.2. Эффективность идентификации сейсмических сигналов на станциях MKAR, CMAR, ASF, EIL и BRVK Применение МДК наряду с оценкой коэффициентов b для дискриминантов на исследуемой трассе источник–станция, включает также и вероятностную идентификацию всех явлений, использовавшихся для калибровки.

Для идентификации типа явления по станционным выборкам данных использовались скорректированные за трассу значения дискриминантов и функции частных вероятностей Pij для базового региона Евразии. Процедура идентификации сводилась к вычислению полной вероятности Р0 по совокупности частных условных вероятностей Pij для рассматриваемого перечня из четырех дискриминантов и проверки гипотезы отнесения сигнала к ПЯВ с применением метода Байеса.

Оценки селекции сигналов природного происхождения на станциях MKAR, CMAR, ASF, EIL и BRVK достигают, в среднем, 95% (табл. 10). Эти данные согласуется с результатами, которые были получены ранее для Евразии при разработке метода идентификации явлений. Данные результаты подтверждают, что МДК может применяться для идентификации землетрясений на данных станциях с использованием функций частных вероятностей Pij, полученные для БР Таблица 10 – Оценка эффективности селекции землетрясений по значению P0 для рассмотренных трасс источник– 3.3. Идентификация явлений при совместном использовании данных с двух и более станций Идентификация каждого явления в общем случае должна основываться на совместном рассмотрении результатов, получаемых со всех станций, зарегистрировавших данное явление. В диссертации этот подход был применен к 45 землетрясениям из Ирана, одновременно регистрировавшимся на двух станциях: ASF и EIL (табл. 11).

В табл. 11 приведены только те сигналы, которые имели вероятность на взрыв P0 0.50, либо по одной из двух станций, либо при их суммарном рассмотрении.

Таблица 11 – Результаты совместной идентификации явлений из Ирана по данным станций ASF и EIL Сопоставление значений P0 в табл. 11 позволяет заключить, что идентификация с использованием данных даже только двух станций сокращает число сигналов, имеющих большую вероятность на взрыв.

3.4. Контрольная проверка метода динамической калибровки станций МСМ с использованием данных по взрывам в Индии и Пакистане С целью получения независимой оценки эффективности МДК, в диссертации проведена идентификация взрывов в Индии (11.05.98 г.) и в Пакистане (28.05.98 г.) по записям на станциях BRVK и MAKZ сети станций IRIS с использованием коэффициентов затухания b, найденных отдельно для этих станций по выборкам землетрясений на станциях BVAR и MKAR из района расположения испытательных полигонов в Индии и Пакистане (район № 4 на рис. 12).

Следует отметить, что станции сети IRIS – BRVK и MAKZ расположены в тех же пунктах, что и станции МСМ – BVAR и MKAR и оснащены сходной по АЧХ регистрирующей аппаратурой. Это обстоятельство позволило для решения поставленной задачи привлечь записи данных взрывов на станциях BRVK и MAKZ, поскольку в момент проведения взрывов в Индии и Пакистане станции BVAR и MKAR сети МСМ еще не функционировали.

Магнитуды mb взрывов 11.05.98 г. и 28.05.98 г. по данным из бюллетеня прототипа МЦД (PIDC) в Вашингтоне соответственно равны 5.0 и 4.9.

С целью идентификации взрывов 11.05.98 г. и 28.05.98 г. по записям станций BRVK и MAKZ были собраны выборки записей землетрясений из района № 4 и проведена калибровка трасс источник–станция, согласно разработанной методике калибровки.

Найденные в результате калибровки значения коэффициентов b для всех четырех дискриминантов на станциях BVAR и MKAR приведены в табл. 12.

Таблица 12 – Результаты калибровки станций BVAR и MKAR относительно района № Результаты идентификации двух взрывов по записям на станциях BRVK и MAKZ приведены в табл. 13.

Таблица 13 – Результаты идентификации ПЯВ 11.05.98 и 28.05.98 по записям станций BRVK и MAKZ, откалиброванным по выборкам землетрясений на станциях BVAR и MKAR из района № Как видно из оценок, приведенных в табл. 13, после калибровки станций по землетрясениям из района № 4, идентификация обоих взрывов по всем дискриминантам проводится правильно.

Таким образом, результаты независимой оценки с использованием записей взрывов подтверждают возможность применения предложенного алгоритма для калибровки станций МСМ и идентификации сигналов от гипотетических взрывов в районах, где взрывы не проводились, с использованием данных только по землетрясениям из этих районов.

Глава 4. Алгоритм и экспериментальное тестирование спектрально-временного метода идентификации явлений в диапазоне расстояний 15–40° при наличии в районе данных по калибровочным взрывам 4.1. Постановка задачи и использованные данные МСМ в ряде регионов в настоящее время имеет малую плотность сейсмических станций, в связи с чем для повышения надежности идентификации явлений возникает необходимость привлекать станции в диапазоне расстояний 15–40°. На таких расстояниях существенное значение приобретает спектрально-временной метод (СВМ) идентификации явлений по продольным волнам.

Достоинство CВМ заключается в том, что он может быть сформирован при наличии ограниченного числа данных по взрывам. Экспериментальные оценки показывают, что СВМ позволяет идентифицировать те землетрясения, которые не удается распознавать с помощью спектральных диагностических параметров D(Gij).

В работе использовались записи подземных ядерных взрывов в Индии и Пакистане и землетрясений с эпицентрами в Центральной Азии, полученные из архивов Центра IRIS (Вашингтон), Национального центра данных РФ (Дубна) и Международного центра данных (Вена).

Для оценки влияния расстояния и магнитуды на диагностические параметры СВМ в данной работе привлекались также результаты обработки записей взрывов с Невадского испытательного полигона (НИП) и землетрясений из прилегающего к НИП региона, полученные в работах. Общая выборка данных, использовавшихся в данной работе, приведена в табл. 14.

Таблица 14. Данные, использовавшиеся при формировании СВМ идентификации явлений В работе использовались записи взрывов и землетрясений, полученных на станциях сети IRIS, двух станциях основной сети МСМ – MKAR (MAKZ в сети IRIS) (Казахстан) и CMAR (CHTO в сети IRIS) (Таиланд) а также на трех станциях вспомогательной сети МСМ – BVAR (BRVK в сети IRIS) (Казахстан), EIL (Израиль) и ASF (Иордания) (см. рис. 9 в главе 1), оборудованных трехкомпонентными широкополосными сейсмометрами STS-2 и KS-5400.

По выборке записей калибровочных взрывов, полученных на ряде станций из исследуемого района, проводится спектрально-временной анализ (СВАН), в результате которого каждый сигнал преобразуется в спектрально-временную матрицу А(МN), где N – число фильтров с центральными частотами fc и М – число амплитуд ai сигнала в пределах каждого фильтра, которая преобразуется в укрупненную матрицу S(mn) путем усреднения квадратов амплитуд aij по частоте и времени:

где n – число фильтров и m – число временных окон в матрице S; р – размер окна (с);

q – частота квантования записей; k – число фильтров осреднения матрицы А по частоте;

i и j – переменные по частоте и времени.

Анализ данных показал, что при проведении СВАН сигналов с расстояний 15–40° достаточно использовать интервал записи P-волн по вертикальной компоненте сейсмометра длительностью 30 сек и проводить обработку в полосе частот 0.7–4 Гц.

В этом случае N = 8, M = 1200 (при q = 40 Гц), p = 5, k = 2, n = 4 и m = 6.

По выборке взрывов производится регрессионная нормировка компонент sij матрицы S с целью устранения влияния магнитуды и расстояния и формируются матрицы D(mn) с компонентами dij, не зависящими от магнитуды и расстояния Матрица D имеет размерность (46), но включает 20 параметров dij, поскольку первый временной интервал на всех частотных полосах является нормирующим.

Матрицы D землетрясений вычисляются с использованием регрессионных коэффициентов aij и bij, полученных по выборке взрывов.

Процедура вероятностной классификации явлений проводится согласно алгоритму, предложенному в работе [Писаренко, Раутиан, 1966].

В соответствии с этой процедурой параметры dij взрывов и землетрясений преобразуются в гистограммы, по которым затем вычисляются функции частных условных вероятностей Pij, где Pij – это вероятность того, что гипотеза отнесения сигнала к взрывам верна при условии, что параметр dij имеет значение, при котором Pij (Pij)пор.

Поскольку матрицы D нормируются с использованием коэффициентов aij и bij, полученных по выборке взрывов, а функции Pij вычисляются по выборкам взрывов и землетрясений из исследуемого региона, параметры dij оказываются адаптированными для идентификации явлений в этом регионе.

Параметры dij преобразуются в частные условные вероятности Pij, и затем по формуле Байеса обобщаются в полную вероятность Р0.

Диагностическое правило для проверки гипотез Н1 (взрыв: Р0 1) и Н2 (землетрясение: Р0 0) регулируется пороговым значением (Р0)пор таким образом, чтобы минимизировать ошибки пропуска взрывов () и землетрясений ().

Пример обработки записи на станции MAKZ взрыва от 11.05.98 г. в Индии с использованием СВМ, приводится на рис. 12.

На рис. 12 сверху вниз приводятся: а – запись Р-волны; б – результат спектрально-временного анализа данной записи по 20 фильтрам в полосе частот 0.5–5.0 Гц; в – результат идентификации данного сигнала с помощью СВМ – P0 (СВМ) по 8 фильтрам в полосе частот 0.7–4.0 Гц. Данные оценки приводятся в вероятностной форме по каждому фильтру и в каждый 5-секундный интервал анализа (Pi и Pj) и полная вероятность отнесения сигнала ко взрывам с использованием СВМ (P0(СВМ). Ниже приводится также оценка идентификации с использованием двух спектральных дискриминантов D(G1,2) и D(G1,3) – P0 (СП). На рис. 13 а,б,в аналогичные результаты приводятся для записи землетрясений соответственно в Китае от 20.07.98 г. на станции MAKZ (mb = 5.2, H = км, = 1931 км); в Иране от 13.06.03 г. на станции EIL (mb = 3.9, = 2225 км) и в юго– восточной части Китая от 08.07.04 г. на станции CMAR (mb = 4.1, = 1676 км).

Рис. 12 – Идентификация записи взрыва от Рис. 13 – Идентификация записи землетрясег. в Индии (mb =5.0; Мs = 3.2; = 2353 ния от 20.07.98 г. в Китае (mb = 5.2; = км) на станции MAKZ (Казахстан). а – запись P- км) на станции MAKZ (Казахстан). а – запись волны, отфильтрованная в полосе частот 0.5–5.0 P-волны, отфильтрованная в полосе частот Таблица 15. Идентификация записи взрыва от 11.05.98 г. в Индии (mb =5.0; Мs = 3.2; = км) на станции MAKZ (Казахстан). Результат идентификации сигнала с использованием СВМ по 8 фильтрам в полосе частот 0.7–4.0 Гц Временные 5-секундные интервалы Временные 5-секундные интервалы Частотные Таблица 16. Идентификация записи землетрясения от 20.07.98 г. в Китае (mb = 5.2; = 1931 км) на станции MAKZ (Казахстан). Результат идентификации сигнала с использованием СВМ по фильтрам в полосе частот 0.7–4.0 Гц Временные 5-секундные интервалы Временные 5-секундные интервалы Частотные 4.3. Анализ экспериментальных данных Влияние трех факторов – региона, магнитуды и эпицентрального расстояния на динамические параметры сигналов оценивались с привлечением экспериментальных данных по взрывам и землетрясениям из Центральной Азии и Северной Америки.

С этой целью была оценена регрессионная зависимость между параметрами lgsij и lgsi1 (j 1). Расчеты проводились с 5-секундным осреднением данных в пределах 60секундных интервалов записи Р-волн.

Установлено, что уровень корреляции между параметрами матриц S не зависит от типа явления (взрыв или землетрясение) и мало меняются в пределах 60-секундного интервала записи сигнала. В связи с этим было принято решение ограничить анализ с целью идентификации явлений 30-секундным интервалом записи волн Р.

Поскольку регрессионная нормировка дискриминантов dij проводится по выборке взрывов, она устраняет зависимость дискриминантов dij в выборке взрывов от магнитуды и эпицентрального расстояния, т.е. адаптирует дискриминанты на взрывы в исследуемом регионе.

Подтверждение этого результата можно увидеть при сравнении результатов оценок коэффициентов корреляции rij в двух выборках взрывов. В одной из выборок (табл.

17 – регион Центральной Азии) содержатся записи взрывов, имеющих приблизительно одну и ту же магнитуду, но с разных расстояний от эпицентра и в другой (табл. 18 – регион Северной Америки) – записи взрывов разной магнитуды, но с одного и того же эпицентрального расстояния.

Таблица 17. Матрица коэффициентов rij ±1 зависимости дискриминантов dij от расстояния (lg) по записям взрывов в Центральной Азии Таблица 18. Матрица коэффициентов rij ±1 зависимости дискриминантов dij от магнитуды mb по записям взрывов с НИП Зависимость dij от расстояния варьирует от rij –0.22 до 0.29 и от магнитуды от – 0.05 до –0.50. При этом наиболее высокая корреляция отмечена в полосе частот 2.0–4.0 Гц.

4.4. Идентификация При формировании матриц D для явлений в Центральной Азии на эпицентральных расстояниях 15–40° использовались суммарные выборки из 27 записей от двух взрывов, полученных на станциях IRIS, и выборки из 44 записей землетрясений, зарегистрированных на станциях сети IRIS и станциях MKAR и CMAR сети МСМ.

С использованием этих данных для каждого сигнала вычислены 20 значений диагностических параметров dij по четырем частотным полосам в пределах 30-секундного интервала волн Р и построены гистограммы по выборкам взрывов и землетрясений и соответствующие им функции частных условных вероятностей Pij Результаты идентификации двух взрывов в Индии и Пакистане с применением СВМ по обучающим выборкам данных и спектрального критерия (СП) показаны в табл. 18 и сводные оценки эффективности идентификации взрывов и землетрясений с помощью СВМ и СП критерия по данным для региона Центральной Азии приводятся в табл. 19.

Таблица 19 – Идентификация взрывов в Индии и Пакистане с использованием спектрального критерия и СВМ на станциях IRIS (обучающая выборка) */ Станции РФ, входящие в сеть основных станций МСМ, и оборудованные в настоящее время сейсмическим каналом «ПАРУС-2», использовались только для приближенных оценок.

Таблица 20 – Эффективность идентификации записей взрывов и землетрясений в Центральной Азии с использованием спектрального критерия и СВМ

СП СВМ СП СВМ

В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие результаты.

1. Разработан алгоритм и исследовательские программы для проведения динамической калибровки сейсмических станций МСМ в автоматическом режиме на основе данных только по землетрясениям в районах, где не проводились ядерные взрывы.

2. С использованием МДК произведена калибровка пяти станций МСМ относительно четырех выбранных районов в пределах региона Центральной Азии. При этом оценены калибровочные коэффициенты b для трасс CMAR – юго-восточный район Китая, ASF, EIL, BVAR, MKAR и CMAR – Иран, MKAR и BVRK – северо-западный район Китая и BVAR, MKAR и CMAR – район, охватывающий испытательные полигоны в Индии и Пакистане.

3. Экспериментальные оценки по данным пяти станций из четырех районов в Центральной Азии показывают, что МДК позволяет идентифицировать в среднем порядка 95% сигналов от явлений природного происхождения.

4. Проведено независимое тестирование МДК с использованием записей взрывов в Индии (11.05.98 г.) и в Пакистане (28.05.98 г.) на станциях BRVK и MAKZ сети IRIS, которые расположены в тех же пунктах, что и станции МСМ: BVAR и MKAR и имеют однотипное с ними по АЧХ оборудование. Результаты данного тестирования подтвердили правомерность предложенного метода калибровки станций.

5. На примере станций EIL и ASF, имеющих близкие по условиям распространения сигналов трассы до эпицентральной зоны в Иране показано, что калибровочные коэффициенты b оказываются сравнимыми практически для всех дискриминантов.

Этот результат подтверждает наличие связи между строением среды на пути сигналов от источника до станции и величиной затухания дискриминантов и позволяет предположить, что в дальнейшем, при наличии большего числа калибровочных трасс источник–станция в пределах заданной территории можно будет прогнозировать значения калибровочных коэффициентов b для новых трасс при увязке с геологотектоническими особенностями строения данного региона.

6. Полученные в диссертации результаты по разработке метода и алгоритма калибровки сейсмических станций МСМ приняты для внедрения в Национальном центре данных РФ и будут использованы в оперативной работе при контроле Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний.

7. Разработан алгоритм и исследовательская программа спектрально-временного метода (СВМ) идентификации явлений по Р-волнам в диапазоне расстояний 15–40°, который может применяться в тех случаях, когда в интересующем районе имеются данные по калибровочным взрывам. Необходимость привлечения для идентификации региональных явлений с расстояний 15–40° обусловлена малой плотностью сети станций МСМ в ряде регионов.

8. СВМ имеет высокую информативность и обеспечивает селекцию порядка 80– 85% записей землетрясений. Таким образом, применение его для идентификации региональных явлений природного происхождения является целесообразным.

Список основных публикаций по теме диссертации 1. Кедров О.К., Кедров Э.О. О влиянии подземных ядерных взрывов на региональную сейсмичность // Физика Земли. 2002. № 3. С. 194–206.

2. Кедров О.К., Кедров Э.О. Идентификация сейсмических явлений на станции "Талгар" с учетом трассы источник–станция // Физика Земли. 2003. № 12. С. 14–22.

3. Кедров Э.О., Кедров О.К. Спектрально-временной метод идентификации сейсмических явлений на расстояниях 15–40° // Физика Земли. 2006. № 5. С. 47–64.

4. Отчет по этапу 1 НИР «Прогноз». «Выбор перечня станций МСМ и сбор данных по отдельным районам в пределах региона Центральной Азии». 2004. 74 с.

5. Отчет по этапу 2 НИР «Прогноз». Адаптация существующих критериев идентификации явлений к исследуемым районам Центральной Азии. 2005. 72 с.

6. Итоговый отчет по этапу 3 НИР «Прогноз». «Разработка методов идентификации подземных ядерных взрывов в районах земного шара без предыстории ядерных испытаний». 2006. с.



 


Похожие работы:

«ЯСАКОВА Ольга Николаевна ФИТОПЛАНКТОН СЕВЕРО-ВОСТОЧНОЙ ЧАСТИ ЧЕРНОГО МОРЯ 25.00.28 – океанология Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Мурманск 2013 1 Работа выполнена в Южном Научном Центре РАН и Институте аридных зон ЮНЦ РАН Научный руководитель : Макаревич Павел Робертович доктор биологических наук, профессор Мурманский морской биологический институт КНЦ РАН Официальные оппоненты : Кренева Софья Викторовна доктор биологических...»

«Кырова Светлана Анатольевна Оценка геоэкологической обстановки Абакано-Черногорского промышленного района Республики Хакасия (на примере бенз(а)пирена и радионуклидов) 25.00.36 – Геоэкология Автор е ф е р ат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Томск 2005 Работа выполнена в Томском государственном педагогическом университете Научный руководитель : кандидат технических наук, доцент Ситников Артур Степанович Официальные оппоненты : доктор...»

«КАРАБАНОВА ИРИНА ВЛАДИМИРОВНА ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РАЙОНОВ ОСВОЕНИЯ УГЛЕВОДОРОДНЫХ РЕСУРСОВ КАСПИЙСКОГО МОРЯ (в пределах Туркменского сектора) 25.00.36 - геоэкология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Ростов-на-Дону 2009 2 Диссертационная работа выполнена в лаборатории Природные ресурсы Северо-Кавказского научного центра высшей школы Южного федерального университета (СКНЦ ВШ ЮФУ). Научный...»

«ЕРШОВА АЛЕКСАНДРА АЛЕКСАНДРОВНА КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ПОСТУПЛЕНИЯ БИОГЕННЫХ ВЕЩЕСТВ С ВОДОСБОРА РЕКИ НЕВА В ВОСТОЧНУЮ ЧАСТЬ ФИНСКОГО ЗАЛИВА Специальность 25.00.36 - Геоэкология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Санкт-Петербург 2013 Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Российский государственный гидрометеорологический университет (РГГМУ). Научный...»

«НОВЫХ Иван Евгеньевич СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ РЕГИОНАЛЬНЫХ ОСОБО ОХРАНЯЕМЫХ ПРИРОДНЫХ ТЕРРИТОРИЙ НА ОСНОВЕ УЧЕТА ОСОБЕННОСТЕЙ ИХ ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА (на примере Белгородской области) 25.00.26. – землеустройство, кадастр и мониторинг земель АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Белгород – PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com Работа выполнена на кафедре природопользования и земельного...»

«Орлинский Андрей Сергеевич ЭКОЛОГО-ХОЗЯЙСТВЕННАЯ СБАЛАНСИРОВАННОСТЬ И УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ специальность 25.00.36 – Геоэкология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Ростов-на-Дону 2006 1 Работа выполнена на кафедре социально-экономической географии и природопользования геолого-географического факультета Ростовского государственного университета доктор географических наук Научный руководитель : профессор А.Д....»

«Елохина Светлана Николаевна ТЕХНОГЕНЕЗ ЗАТОПЛЕННЫХ РУДНИКОВ УРАЛА Специальность 25.00.36 – Геоэкология (наук и о Земле) Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук Екатеринбург - 2014 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Уральский государственный горный университет Научный консультант - Грязнов Олег Николаевич, доктор геолого-минералогических наук, профессор, заведующий кафедрой гидрогеологии, инженерной геологии и геоэкологии ФГБОУ ВПО...»

«ГАНЗИКОВ АНДРЕЙ СЕРГЕЕВИЧ ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫБОРА МЕТОДА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗНОШЕННЫХ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ Специальность: 25.00.19 – Строительство и эксплуатация нефтегазопроводов, баз и хранилищ (технические наук и) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва - 2014г. 2 Работа выполнена на кафедре сооружения и ремонта газонефтепроводов и хранилищ ФГБОУ ВПО Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина...»

«Аверкиев Александр Сергеевич Закономерности реакции верхнего слоя в промысловых и прибрежных районах морей России на атмосферное воздействие Специальность 25.00.28 – океанология Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора географических наук Санкт-Петербург 2013 Работа выполнена в Российском государственном гидрометеорологическом университете Официальные оппоненты : Родин Александр Васильевич, доктор географических наук, советник генерального директора, ООО...»

«Долгих Андрей Владимирович ФОРМИРОВАНИЕ ПЕДОЛИТОСЕДИМЕНТОВ И ПОЧВЕННО-ГЕОХИМИЧЕСКОЙ СРЕДЫ ДРЕВНИХ ГОРОДОВ ЕВРОПЕЙСКОЙ РОССИИ 25.00.23 – физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Москва – 2010 Работа выполнена в Лаборатории географии и эволюции почв Института географии Российской академии наук Научный руководитель : доктор географических наук Александровский...»

«Румянцева Наталия Валерьевна ЭКОЛОГО-ГЕОГРАФИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ТУРИСТСКО-РЕКРЕАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РАВНИННО-ТАЕЖНЫХ ТЕРРИТОРИЙ (НА ПРИМЕРЕ КЕТЬ-ЧУЛЫМСКОГО МЕЖДУРЕЧЬЯ ТОМСКОЙ ОБЛАСТИ) Специальность 25.00.36 – геоэкология Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Томск - 2009 Работа выполнена в ГОУ ВПО Томский государственный университет и Причулымский рекреационный район. Район обладает привлекана кафедре краеведения и туризма тельными...»

«ЗАВАДСКАЯ АННА ВИКТОРОВНА ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ РЕКРЕАЦИОННОГО ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ НА ОСОБО ОХРАНЯЕМЫХ ПРИРОДНЫХ ТЕРРИТОРИЯХ КАМЧАТСКОГО КРАЯ 25.00.36 – геоэкология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Москва – 2012 Работа выполнена на кафедре рационального природопользования географического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова Научный руководитель доктор географических наук,...»

«ШУРОВА МАЙЯ ВЛАДИМИРОВНА ЭКОЛОГО-ГЕОХИМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ПРИРОДНОЙ СРЕДЫ В РАЙОНЕ РУДНИКА ВЕСЕЛЫЙ (Республика Алтай) 25.00.36 ГЕОЭКОЛОГИЯ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук Томск 2006 Работа выполнена на кафедре минералогии и геохимии ГОУ ВПО Томский государственный университет Научный руководитель : кандидат геолого-минералогических наук, профессор Летувнинкас Арвидас Иосифович Официальные оппоненты : доктор...»

«Бакшеева Ирина Игоревна РАЗРАБОТКА ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СПОСОБОВ ПОДГОТОВКИ МИНЕРАЛЬНОГО СЫРЬЯ К ОБОГАЩЕНИЮ Специальность 25.00.13 – Обогащение полезных ископаемых АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Красноярск – 2014 1 Работа выполнена на кафедре Обогащение полезных ископаемых в Институте ископаемых цветных металлов и материаловедения ФГАОУ ВПО Сибирский федеральный Сибирский университет Брагин Виктор Игоревич, доктор технических,...»

«ШАРАБАРИНА Софья Николаевна ТРАНСФОРМАЦИЯ СИСТЕМЫ ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ АЛТАЙСКОЙ КУРОРТНО-РЕКРЕАЦИОННОЙ МЕСТНОСТИ 25.00.36 – геоэкология (наук и о Земле) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Барнаул – 2011 Работа выполнена в лаборатории ландшафтно-водноэкологических исследований и природопользования Института водных и экологических проблем СО РАН Научный руководитель : доктор географических наук, доцент Красноярова Бэлла Александровна...»

«Фузелла Татьяна Шалвовна ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОПРЕДЕЛЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АГРОЭКОСИСТЕМ (на примере СПК Нелюбино) 25.00.36 – Геоэкология Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Томск 2009 Работа выполнена в лаборатории самоорганизации геосистем Института мониторинга климатических и экологических систем СО РАН (г. Томск) Научный руководитель : доктор географических наук, профессор Поздняков Александр...»

«Архипова Мария Владимировна Современное состояние широколиственных лесов Среднерусской возвышенности (по картографическим материалам и данным дистанционного зондирования) 25.00.23 - физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Москва – 2014 Работа выполнена на кафедре биогеографии географического факультета Московского государственного университета имени М.В....»

«Владимир Филиппович Гришкевич МАКРОСТРУКТУРА БЕРРИАС-АПТСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ И ЕЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИ ПОСТРОЕНИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ГЕОЛОГИИ НЕФТИ И ГАЗА 25.00.12 - геология, поиски и разведка горючих ископаемых АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук Тюмень - П о с та...»

«ВИВЧАР АНТОН НИКОЛАЕВИЧ ВЛИЯНИЕ СНЕЖНЫХ ЛАВИН НА РЕКРЕАЦИОННОЕ ОСВОЕНИЕ БАССЕЙНА РЕКИ МЗЫМТА (ЗАПАДНЫЙ КАВКАЗ) Специальность 25.00.31 гляциология и криология Земли Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук МОСКВА 2011 Работа выполнена на кафедре криолитологии и гляциологии Географического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова Научный руководитель : кандидат географических наук, доцент Наталья...»

«ОЗАРЯН Юлия Александровна ВЛИЯНИЕ АБИОТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ЭЛЕМЕНТЫ БИОТЫ ЭКОСИСТЕМ ПРИ ОТКРЫТОЙ РАЗРАБОТКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ СТРОИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ (на примере ОАО Корфовский каменный карьер) Специальность: 25.00.36 – Геоэкология (горно-перерабатывающая промышленность) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Пермь – 2012 Работа выполнена в ФГБУН Институт горного дела Дальневосточного отделения Российской академии наук. Научный руководитель...»








 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.