新冠疫情防控前后湖北恩施地震台背景噪声变化分析

吴丽慧, 廖武林, 黎金玲, 赵学彧(. 湖北第二师范学院, 湖北 武汉 43005; . 湖北省地震局, 湖北 武汉 43007)

0 引言

随着社会经济的发展和人口的增长,人类活动强度急剧增加,活动范围快速扩张,地震计观测到的人为噪声(cultural noise)受到越来越多学者的关注。人为噪声即人类活动引起的环境噪声,主要集中于短周期频段和高频频段,尤其是高频频段[1]。人类活动引起的噪声源大多是分散或移动的,来自各个方向的波叠加形成相当复杂且近似稳定的随机噪声场,以高频面波的方式传播,随距离和深度迅速衰减[2]。地震计将城市中人类日常活动记录为连续的噪声信号,且具有高频特征[3]。在人口密集地区,人类活动产生的噪声通常在晚上和周末较弱,白天和工作日较强[4],各地法定节日期间呈现出较安静状态,比如国庆节、新年和中国农历新年[5]。Wu等[6]在高校建立了一个小型校园微震台网,获得了为期一个月的连续地震波形记录数据,发现地震高频噪声强度曲线清晰地展示了学生日常活动的强度时序规律。新冠疫情暴发以来,地震背景噪声再次受到地震学界广泛关注,大量研究结果发现由于全球各地执行疫情防控封锁措施(lockdown),各地地震背景噪声出现了不同比例的下降[5,7-8]。Lecocq等[5]研究发现在新冠疫情防控封锁期间,人类活动的减少导致地震高频噪声在2020年3—5月期间平均下降了50%,认为这段安静期很可能是由防控封锁措施、服务业和工业关闭、旅游和旅行人数下降等总的影响造成的,并发现这段时期是有地震噪声记录以来最长、最明显的地震背景噪声安静时期。

自20世纪50年代,地震仪器中记录的地震噪声就引起了地震学家的广泛兴趣[9]。深入认识地震仪器记录的地震噪声时变特征,可获得对地震台站勘选和降噪、地震观测技术与仪器性能及人类活动的深入认识。起初,地震噪声模型主要聚焦于地球本底背景噪声。近年来,随着大数据技术的快速发展和地震数据的逐渐公开共享,地震观测记录的人类活动噪声受到关注,并被用于城市规划、防灾减灾、公共安全管理等领域。

系统研究地震噪声并量化其强度的一个标志性成果是高/低噪声模型的提出。Peterson[10]基于SRO和ASRO地震观测数据,通过人工挑取较安静时段的观测数据,首先定量计算了各个台站在0.1～100 s频带的噪声强度,提出了低噪声模型(LNM)。随后,通过融合其他数据,这个噪声模型的适用频带被展宽。并在此基础上得出了高噪声模型(HNM)。

基于全球75个地震台站噪声观测数据,Peterson[11]更新了全球噪声模型,通过计算选定地震观测数据的功率谱密度(Power Spectral Density,PSD),得出新的全球噪声模型,新高噪声模型(NHNM)和新低噪声模型(NLNM)。通过全球比对试验和观测实践,此模型已成为衡量台站噪声水平的重要依据和客观标准。在传统方法中,通常选择相对平静的一段地震记录,通过计算其功率谱密度评估台站噪声水平[11]。该方法虽然在台站背景噪声水平的评估中获得了广泛的应用,但在选择噪声记录方面通常受一定主观因素的影响,难以客观反映台站噪声水平的整体特征。在此基础上,McNamara等4]提出了基于概率密度的地震噪声功率谱评估方法,即地震噪声概率密度函数(power density function,PDF)。该方法使用连续地震观测数据,无需剔除诸如地震、人为活动等时窗段,通过概率形式获得对台站噪声变化特征的准确把握。

2020年1月底,新冠疫情在以武汉为首的湖北省内蔓延。根据疫情防控需要,2020年1月23日武汉封城,此时正值中国春运高峰期并临近中国农历春节(1月25日),人员跨区域流动量大。1月24日恩施州封城,同日恩施州内新增11名新冠肺炎感染者。图1为疫情期间恩施州新冠肺炎每日新增及累计感染人数。恩施针对新冠疫情采取了严格的疫情防控措施,具体措施如下:

(1) 1月24日0时起,暂停恩施州城区公交、室内公共文化娱乐场所等营运营业活动。

图1 恩施州新冠肺炎每日新增及累计感染人数(数据来源:湖北省卫生健康委员会官网统计)Fig.1 Daily new and cumulative infected persons of COVID-19 in Enshi (Data source: Health Commission of Hubei Province)

(2) 1月26日0时起,城乡道路客运、乡村公交、跨市客运、旅游及包车客运暂停营运。

(3) 2月19日0时起,进一步强化新冠肺炎疫情防控措施,强化车辆通行管控,强化城乡社区(村)封闭管理,所有城乡居民小区实行24小时封闭管理。

(4) 2月底,根据湖北省新型冠状病毒感染肺炎疫情防控指挥部发布的疫情管控文件,“省内各类企业先按不早于3月10日24时前复工”,引导涉及民生保障的相关工业企业分批分期复工复产。

(5) 3月15日起,恩施实行安全有序“放”政策,实行分区分级差异化防控策略,撤除乡(镇、办、处)和村、组交通卡口,有序恢复城区出租车、市乡客运班车、村村通客车营运,有序复工复产。

(6) 3月25日0时起,恩施州解除管控,恩施机场复航。

湖北恩施地震监测中心站位于湖北省恩施市土桥坝五峰山,距离恩施城约3 km,始建于1976年,是全球数字地震台网台站、国家测震基本台和国家地磁基本台。该台观测历史悠久,台基条件好(图2)。 本文选取恩施地震台站2018年1月至2020年3月期间记录到的连续波形数据,通过计算功率谱密度PSD和地震噪声概率密度函数PDF,并将2018年、2019年和2020年垂直向地震噪声的加速度幅值进行对比,分析新冠疫情防控前后恩施州地震背景噪声水平的变化特征。

1 数据处理和方法

本文选取2018年1月至2020年3月恩施地震台站记录的连续波形数据,参照 Peterson[11]、McNamara等[4]、McNamara等[12]和王芳等[13]的方法,不对干扰数据进行筛选,将各台站垂直分量的连续地震波形记录去倾和去平均等预处理后,将其划分为长度是1 h(3 600 s)的数据段,相邻数据段50%重合,估算功率谱密度和概率密度函数。

图2 湖北恩施地震监测中心站Fig.2 Enshi seismic station in Hubei Province

1.1 功率谱密度的估算

噪声功率谱密度PSD是衡量地震台站噪声水平的常规方法,最为常用的PSD值估算方法是通过离散傅里叶变换,即对观测数据序列在有限时间范围内通过快速傅里叶变换进行计算[14-15]。

周期时间序列y(t)的有限范围傅里叶变换可表示为:

大美新疆（柳京） .........................................................................................................................................11-56

(1)

式中:tr为时间序列段的长度;f为频率。

对离散频率值fk,傅里叶变换可定义为:

(2)

式中:fk=k/(NΔt),其中,k=1,2,3,…,N-1;Δt为采样间隔;N为截取时段的采样点数。

功率谱密度PSD定义为:

(3)

将式(3)中速度功率谱密度PSD转换成加速度PSD,计算公式为:

Pα,k(f)=(2πf)2Pk(f)

(4)

将每小时计算样本划分为13个时间段,为减少PSD的方差,每段数据之间在时间上50%重叠。通过上式(4)计算每时间段的功率谱密度值,每小时的PSD值由13个时间段的PSD值平均得到。

1.2 概率密度函数的计算

(5)

式中:NPTc是功率谱密度值落在某PSD取值范围内的记录段个数;NTc是中心周期Tc在整个功率谱密度值范围内估计值的总数。概率密度函数PDF反映的是在所选取的地震观测数据数列中,对某个特定中心周期,某个特定功率值出现的概率。

通过此方法对周期-功率值进行频数统计,可以绘制地震噪声概率密度函数PDF分布图,具体计算由IRIS提供的程序来实现。该图可与Peterson[11]的全球高低噪声模型进行对比。

2 地震背景噪声强度变化

本文基于湖北省恩施地震台站记录到的连续观测数据,系统计算了2018年1月至2020年3月间垂直向分量记录的连续地震数据的功率谱密度PSD和概率密度函数PDF,具体结果如下。

图3展示的是2018至2019年以及2020年防控期间的概率密度函数图。从图中可以看出,封城前后的地震噪声功率谱在1 s及更长周期上并没有出现明显变化。而封城后短于1 s周期地震噪声功率谱出现了明显降低,如在0.1 s左右,功率谱出现了10～15 dB下降。这些高频地震噪声的显著变化,对应了封城期间抑制的人类活动和相关工业设施的运转。

图3 疫情防控前后恩施地震台站垂直分量的PDF分布图Fig.3 Vertical PDFs of Enshi seismic station before and after the prevention and control of COVID-19 pandemic

图4是恩施地震台垂直向地震噪声功率谱在2018至2019年间及2020年恩施封城期间的日变规律图。可以看出,2018—2019年间恩施地区高频(～0.1 s)地震噪声在早晨6时为-125 dB,随后持续升高,并在中午12时左右到达峰值-115 dB;随后(因午休？)降低数dB,在16时再次达到峰值;在晚上20时左右地震噪声功率逐渐降低。此变化规律与恩施作息时间一致。而在疫情防控期间,日间幅值显著下降,高频噪声功率谱相比之前同期降低～10 dB。需要指出的是,夜间噪声低值略有下降,1 s以上的长周期地震噪声并没有出现明显变化,这清晰地表明恩施地区最主要的高频地震噪声来源于人类活动。

图4 恩施地震台垂直向地震噪声功率谱日变规律图Fig.4 Daily variation law of vertical seismic noise power spectrum at Enshi seismic station

需要注意的是,2020年1月24日恩施开始封城,日期与中国农历春节重叠。春节期间,地震高频噪声常因人类活动减弱而减低。为了比对和消除往年春节期间人类活动减弱的影响,本文将2018年、2019年和2020年垂直向地震噪声的加速度幅值进行对比(图5)。在2018—2020年间春节前几日的加速度幅值变化曲线高度一致,显示了台站所在区域高频噪声信号和地震仪器非常稳定。在2020年1月24日(图5的X轴上第754儒略天)0时起,恩施封城,地震高频噪声迅速降低。

图5 2018年、2019年和2020年恩施地震台记录的垂直向加速度波形分钟中值(1～10 Hz滤波)Fig.5 Minute mid-value of vertical acceleration waveform recorded by Enshi seismic station in 2018, 2019, and 2020(filtered at 1～10 Hz)

图5为恩施地震台2018年(黑点)、2019年(蓝点)和2020年(红点)垂直向记录的加速度波形(1～10 Hz滤波)的分钟中值。图中X轴上的第754 儒略天(Julian天)为农历除夕。将三年的观测数据按中国农历除夕进行了对齐。

2018年和2019年春节期间,地震高频噪声也出现了一定程度地下降,但其仅下降约20%,并且在春节7天假期结束后迅速恢复至节前水平,随后逐渐变强趋势(图5)。然而,2020年新冠疫情防控期间,高频噪声加速度值一直维持在低幅值。

3 讨论和总结

基于恩施地区2018年1月至2020年3月期间地震台网监测数据,通过计算噪声功率谱密度PSD和概率密度函数PDF,对恩施地区疫情前后地球背景噪声进行定量化分析,得出恩施地区地震高频噪声与人类活动密切相关。

通过观察和比对恩施州疫情前后的概率密度函数PDF,发现疫情封控期间(2020年1月24日至3月25日),恩施地区采取严格的疫情管控措施,该地区高频噪声(～10 Hz)明显下降,且整体水平下降了10～20 dB。然而,在周期大于1 s 的长周期频带上,背景噪声功率没有出现明显变化。在周期小于1 s的短周期频段或高频频段,测振噪声主要来源于人文噪声,即人类活动引起的环境噪声(如公路、铁路、工厂等引起的噪声)[2,16]。图6显示的是2019至2020年春节前后恩施州内出行强度、迁出及迁入规模趋势图。由图可以得出,与2019年相比,2020年恩施封城后州内出行强度急剧下降,迁出和迁入恩施州的趋势降幅更加显著,出行强度与图5噪声数据趋势基本一致。所以,疫情封锁措施使得由人类活动振动产生的高频地震噪声明显下降,该结果与Lecocq等[5]、Xiao等[17]得出的结果一致。

图6 2019及2020年春节前后恩施州内出行强度、迁出及迁入规模趋势(数据来源: 百度迁徙https://qianxi.baidu.com/)Fig.6 Travel intensity, emigration, and immigration in Enshi Prefecture during the Spring Festival in 2019 and 2020 (Data source: Baidu migration https://qianxi.baidu.com/)

基于恩施地震台垂直向地震噪声功率谱在2018—2019年间及2020年恩施封城期间的日变规律发现,疫情前,在周期小于1 s频带内,背景噪声具有明显的日变化特征,从早晨6时开始慢慢升高,中午12时达到峰值,随后中午12—14时下降,而后逐渐上升在16时再次达到峰值,在晚上20时左右地震噪声功率逐渐降低,该频段噪声日变化幅值变化与恩施生活作息时间一致;在疫情封控期间,高频噪声功率谱比之前同期降低～10 dB,且没有之前的明显的时段变化规律。周期大于1 s频带内,疫情前后没有明显变化。由此也表明,由于人类活动的减少,高频段噪声下降。

地震台站记录到的高频噪声变化与人类活强度相关,所以可以通过检测震动噪声的强度变动来监测社会公共事件以及各级机构对相关重大政策的响应情况。新冠疫情防控为研究人为噪声与人类活动关系提供了客观依据,由此从地震学视角为人类活动监测、城市规划、防灾减灾,公共管理等提供参考。

致谢:本PDF计算所采用的IRIS程序来自IRIS网站,中国地质大学(武汉)陈世骄研究生协助绘制了部分图件,在此一并表示感谢。