本发明属于地震监测领域，具体涉及一种地震-次声信号的关联方法，尤其是一种基于地震种子事件的次声信号与地震事件的关联方法。
背景技术：
次声除用于大气层事件监测外，对于区域矿爆事件，甚至对较大震级的远距离地震事件也具有一定监测能力，其不仅可以记录地震波直接作用于台站的信号，还能记录震源附近高山、岛屿等震动产生的次声波信号。通过综合分析地震信号与次声信号，可实现较之单一手段更为丰富的分析结果，更有利于事件性质分析与判别。由于大气层和气象条件的复杂性，次声信号的传输速度并不能像地震波那样准确测量，用于地震台网关联的格点搜索法等传统技术并不能适用于次声信号关联。与特定地震事件相关的潜在次声台站的确定、不同声相次声信号的搜索匹配是次声-地震关联中需要解决的技术难点。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种次声信号与地震事件的自动关联方法，解决了大规模次声台网监测次声信号与全球地震事件的无法自动匹配关联的难题，还可以降低信号误判风险；可在地震数据自动处理或人工交互分析的基础上，实现不同声相次声信号与地震事件的有效关联，为地震监测和次声监测两种技术手段的波形数据联合分析提供技术支撑。
本发明的技术方案为：一种次声信号与地震事件的自动关联方法，其特征在于：包括以下步骤：
s1、确定待关联地震事件对应的次声信号可监测震中距mag_th：首先提取特定地震事件的体波震级mb、近震震级ml，选取其中的最大值m作为台站筛选震级，确定特定地震事件对应的次声信号可监测震中距mag_th与m的关系如下：
根据上述关系，确定次声监测台网中符合震级-震中距的具有监测数据的可关联次声台站列表1；
s2、从历史次声事件数据库中搜索与待关联地震事件距离小于特定震中距阈值的参考事件，确定该地区历史次声事件曾关联的次声台站，形成可关联次声台站列表2，综合可关联次声台站列表1和可关联次声台站列表2，形成待关联次声台站清单；
s3、对于每一个待关联次声台站，分别计算其与待关联地震事件间的震中距disti,j，台站至地震事件的方位角azi,j；其中i为待关联地震事件序号，j为待关联次声台站序号；
利用震中距disti,j计算信号频率上限fmaxi,j、不同等效声速条件下的信号理论走时，选取走时误差delt_timei,j；
s4、关联次声台站信号方位角误差；
s5、根据地震事件发生时间确定次声信号的检索起止时间t_starti,j和t_endi,j；
s6、确定次声台站记录的p相和s相信号，得到其次声信号搜索起止时间；
s7、对各次声台站的方位角范围内的次声信号进行搜索，找出符合条件的次声信号作为由地震事件诱发的次声信号，并与地震事件关联，形成声震联合关联事件。
有益效果：本发明通过建立一种次声信号与地震事件的关联方法，一方面可以识别出由地震事件诱发的次声信号，提高事件分析准确性；另一方面可将次声监测数据序列多源信号中确定部分排除，降低信号误判风险。本发明提出了次声信号可监测距离随地震震级的变化关系，给出了次声信号频率成分随震中距的变化规律，确定了不同声相信号检索时间区间，通过多种约束条件、以及事件所在区域历史信息的综合利用，可以实现次声检测信号与地震种子事件的关联。本发明既可用于人工交互审核事件的次声-地震事件关联，亦可用于计算机自动处理事件的次声-地震事件关联。通过采用事件关联台站合理性分析、事件关联台站类型分析等虚假检测地震事件识别技术，剔除自动处理产生的虚假关联事件，从而提高次声-地震事件关联的准确性。本发明实现了以地震事件为驱动种子的次声-地震事件关联方法，既可用于天然地震事件的次声-地震关联，也可用于地面爆炸事件的次声-地震关联。解决了大规模次声台网监测次声信号与全球地震事件的自动匹配关联难题，辅助波形分析人员进行次声信号快速、准确关联分析；同时本发明也是多种波形监测手段联合分析地震事件的有益尝试。
附图说明
图1为本发明的声震融合次声信号关联流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容和优点更加清楚，下面结合实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本发明提供一种次声信号与地震事件的自动关联方法，其特征在于：包括以下步骤：
s1、若对数据处理系统自动产生的地震事件进行次声-地震关联，则首先进行自动处理虚假事件识别，采用的方法包括：事件关联台站合理性分析、事件关联台站类型分析、事件关联信号分析等；
若对审核地震事件进行次声-地震关联则直接从步骤2开始；
s2、确定特定地震事件对应的次声信号可监测震中距mag_th：首先提取特定地震事件的体波震级mb、近震震级ml，选取其中的最大值max(mb，ml)作为台站筛选震级m，确定特定地震事件对应的次声信号可监测震中距mag_th(单位为弧度)与m的关系如下：
根据上述震中距与m的关系，确定次声监测台网中符合震级-震中距的具有监测数据的可关联次声台站列表1；
s3、从历史次声事件数据库中搜索与待关联特定地震事件距离小于特定震中距阈值的参考事件，确定该地区历史次声事件曾关联的次声台站，形成可关联次声台站列表2，综合可关联次声台站列表1和可关联次声台站列表2，形成待关联次声台站清单；特定震中距阈值根据需求预先设定，如100km；
s4、由于待关联地震事件位置已知，对于每一个待关联次声台站，分别计算其与待关联事件间的震中距disti,j，台站至地震事件的方位角azi,j；其中i为待关联事件序号，j为待关联次声台站序号；
利用disti,j计算信号频率上限、不同等效声速条件下的信号理论走时及选取的走时误差：
fmaxi,j＝4-0.055*disti,j(2)
t1i,j＝111.1949*disti,j/vh(3)
t2i,j＝111.1949*disti,j/vm(4)
t3i,j＝111.1949*disti,j/vl(5)
其中vh、vm、vl分别表示等效速度的上限、平均值及下限；delt_time、dealt_time1、dealt_time2分别为次声信号走时误差阈值、走时误差识别低误差系数、及走时误差识别高误差系数；dealt_time1、dealt_time2可以根据需求预先设定；
s5、关联次声台站信号方位角误差：当次声台站震中距disti,j大于预先设定的基准震中距时，放大方位角基准误差：
dealt_azi,j′＝dealt_azi,j*dealt_az_times(7)
其中dealt_azi,j′为放大后的方位角基准误差，dealt_azi,j为方位角基准误差，dealt_az为方位角基准误差，dealt_az_times为基准误差的放大倍数；考虑次声信号远距离传输受大气层的影响，预先设定一定基准震中距，作为设定方位角误差的基准；
否则，不进行放大操作；
s6、确定次声信号的检索起止时间t_starti,j和t_endi,j；
对于次声信号检索起始时间，若t1i,j-0.5*dealt_timei,j>0：
t_starti,j＝t1i,j+toridi-0.5*dealt_timei,j(8)
否则：
t_starti,j＝toridi(9)
次声信号检索结束时间为：
t_endi,j＝toridi+t3i,j*dealt_timei,j(10)
其中toridi为事件发生时间。
s7、确定次声台站记录的p相和s相信号，其信号搜索起止时间分别为：
tmin_pi,j＝disti,j·pslow_min-ptime_delta+toridi(11)
tmax_pi,j＝disti,j·pslow_max+ptime_delta+toridi(12)
tmin_si,j＝disti,j·sslow_min+stime_delta+toridi(13)
tmax_si,j＝disti,j·sslow_max+stime_delta+toridi(14)
其中，pslow_min为p相信号慢度最小值、pslow_max为p相信号慢度最大值、ptime_delta为p相信号走时误差限值、sslow_min为s相信号慢度最小值、sslow_max为s相信号慢度最大值、stime_delta为s相信号走时误差限值；
s8、根据上述公式确定的次声信号搜索时间区间、信号频率范围，对各次声台站的方位角[azi,j-dealt_azi,j′,azi,j+dealt_azi,j′]范围内的检测次声信号进行搜索，找出符合条件的次声信号作为由地震事件诱发的次声信号，并与地震事件关联，形成声震联合关联事件，声震融合次声信号关联流程可参考图1。
s9、利用关联的地震和次声信号对地震事件进详细再分析，提高事件分析准确性；
s10、可将次声监测数据序列多源信号中由地震事件诱发的次声信号排除，降低信号误判风险。
本发明以地震事件作为种子驱动源，检索与之匹配关联的次声信号。由于计算机系统自动检测地震事件可能产生较多的虚假事件，因此若以自动处理事件为种子事件时，首先对其进行虚假事件筛选识别，一方面可以提高声震关联的效率、减少次声信号与虚假地震事件的不必要关联；另一方面可防止有效次声信号因与虚假地震事件关联而被“占有”，导致其不能与真实事件源进行关联。
对于任意一个待关联地震种子事件，首选需要判别确定待关联次声台站清单；首先根据地震事件的强度，判断次声信号的可监测震中距，查找出可监测震中距范围内事件发生前后有监测数据的次声台站，形成待关联清单。地震事件震级-可监测震中距的关系可根据历史事件统计分析获得。另外，可以参考事件所在区域历史事件的次声信号关联情况，如事件震中周边半径100km范围内历史事件，将历史事件关联的次声台站加入到待关联清单中。
根据次声参考事件(ired)中事件的真实信息，确定次声信号地面传播的等效声速有效区间，包括等效声速的最小值、平均值、最大值，通过采用等效声速可以避免次声信号传播过程中复杂的折射和反射过程，简化次声信号走时估算过程。另外，根据历史参考事件次声信号的检测分析结果、次声台站与事件的相对位置关系，确定次声信号频率成分随传输距离的近似衰减关系，从而避免次声信号的不合理关联，如远距离事件关联高频次声信号。
而后针对待关联清单中次声台站，其与事件之间的方位、距离都已经确定，可以根据地壳中地震波p波、s波传输速度区间，i相次声信号的等效速度区间可确定地震产生的三种声相(ipx，isx，i)的信号走时区间。结合给定的信号走时误差和方位角误差，从次声信号检测结果中搜索匹配出符合条件的次声信号，并将其与地震种子事件进行关联，从而形成次声-地震融合关联事件。
所述次声台站包括但不限于全面禁止核试验条约组织所建国际监测系统次声台站，泛指各类安装微气压计、微麦克风等用于记录大气压力扰动的监测站点；所述地震台站包括但不限于国际监测系统地震台站，泛指各类安装位移计、速度计及加速度计并用于测量地运动情况的监测站点；所述地震种子事件是指由地震台网关联形成的地震事件；所述自动处理事件是指由计算机系统经信号检测、特征分析、台网关联等步骤自动产生的地震事件；所述地震震级是表征地震强弱的量度，包括近震震级、面波震级、体波震级等；所述震中距是指地震台站或次声台站至地震震中的距离；所述次声p波声相是指次声台站记录的具有地震波p波特征的次声信号；所述s波声相是指次声台站记录的具有地震波s波特征的次声信号；所述i波声相是指次声台站记录的具有声波特征的次声信号。其特殊之处在于：
所述可监测震中距是指在某一震级范围内，可监测到次声信号的最远距离；
所述次声信号方位角误差是指检测次声信号的方位角特征参数与次声台站至事件震中角度的偏差；
所述次声参考事件是指经确认且真实的历史次声事件，包括事件信息和关联台站信息等；
所述虚假事件识别方法是指用于识别自动处理所产生的误关联事件的方法，包括但不限于文献《自动检测地震事件筛选方法研究》(地震地磁观测与研究，2013年8月第34卷3/4期)所列方法；
所述震中距频率关系是指检测次声信号的中心频率与台站震中距之间的特定符合关系；
所述等效声速是指假定次声信号在地球表面弧面传输的速度；
所述可关联次声台站清单是指全部可能监测到地震次声信号且在事件时间段内有数据的次声台站列表；
实施实例：
利用上述建立的次声-地震事件关联方法，对菲律宾群岛7.6级地震进行测试说明，表1为该事件国际数据中心波形专家审核公报所关联的次声信号，此结果可以作为判断本发明所述一种基于地震种子事件的地震次声关联方法效能的评判标准之一。利用全面禁止核试验条约组织国际数据中心自动处理事件为基础进行声震关联分析，其关联结果如表2所示，本发明所述方法正确关联了p、s、i三种信号，关联的台站包括i39pw、i30jp、i45ru，由于算法中震中距范围设定的原因，与reb相比未能关联i59us台站。
表1国际数据中心审核公报关联的次声信号
表2基于本发明的菲律宾地震事件次声信号自动关联结果#
结合表1与表2可看出，利用本发明可以较为准确地进行次声-地震事件关联，匹配关联出所有可疑次声信号，对自动处理结果修正后，即可获得准确的事件结果。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。