CN108303753B - 地磁矢量场观测数据一致性校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地磁矢量场观测数据一致性校正方法，通过高斯滤波法将高采样率的观测设备数据转换为低采样率数据，接着，通过简单归一化处理使各个分量数据的起始点均为0值，通过被校正物理量的差值曲线与地磁矢量场各物理量的日变化曲线的相关性分析，确定出主要误差因素，再通过差值曲线的峰峰值与相关系数最高的物理量日变化曲线的峰峰值的比例系数，确定出主要误差修正系数并进行第一次数据误差修正，再接着，对修正后的数据再进行第二次数据误差修正，最后，完成各分量地磁矢量场观测数据一致性校正。该方法可大大提高观测数据的准确性，并且校正过程易懂，计算公式简单，适合在科研观测数据校正过程中使用。

Description

地磁矢量场观测数据一致性校正方法

技术领域

本发明涉及一种观测数据修正方法，特别涉及地磁矢量场观测数据一致性的校正方法，属于地球物理研究领域。

背景技术

地磁矢量场测量一般包括地磁南北水平强度（水平分量）H，向北为正，地磁东西水平强度（水平分量）D,向东为正，垂直强度（垂直分量）Z，向下为正。目前，中国地震局地磁台网经过“九五”、“十五”、“十一五”的升级改造，地磁相对记录已经实现数字化、网络化，同时，实现了秒数据或分数据的采集、存储。

地磁台站的相对记录一般为两套同类型仪器并行观测，以便及时鉴别观测设备故障和环境干扰，并确保观测数据的连续性和完整性。经过近几年的观测，发现有些台站同类型仪器的H、D、Z日变观测曲线不是完全重合，即存在不一致性问题，研究人员认为导致数据不一致主要有三个误差源：1、观测仪器本身性能导致误差产生，由于受加工和装配工艺水平的限制，难以保证仪器的正交度，在仪器调试过程中，格值、温度系数、零点漂移等情况引入产生误差；2、仪器安装过程引入误差，其包括仪器D分量定向、底座水平调节难以保证测量坐标系XOY坐标平面的绝对水平；3、观测环境变化产生误差，由于季节变化等因素引起的观测墩漂移以及台站供电系统不稳定等因素产生的误差。其中，观测仪器的姿态和格值误差为主要的误差因素，也是本发明想要校正的主要因素。

发明内容

鉴于上述情况，本发明旨在提供一种地磁矢量场观测数据一致性校正方法，以避免数据误差，满足提供高质量地磁矢量场观测数据的需要，为科学研究提供丰富、准确的观测数据。

本发明通过差值法寻找地磁日变化观测数据曲线不一致的误差因素，并给出具体的校正比例系数分别进行H、D、Z分量的日变观测曲线误差修正，以实现对应观测数据的一致性和准确性。其中，差值法是利用两套观测设备的同一观测物理量之间的数据差值，并根据差值与标准观测设备中各观测分量的比例关系进行计算的一种简捷而快速的修正方法，利用差值校正的关键在于寻求差量与标准地磁日变化各观测分量之间的比例关系，以差量作为修正的突破口。

具体方法是：首先，因为各观测设备的采样率可能存在不同，即存在分采样率和秒采样率，通过高斯滤波法将高采样率的观测设备数据转换为低采样率；其次，为了直观表示观测误差形态，对转换后的数据做简单归一化处理后使得各分量的起始点均为0值；然后，通过被校正物理量的差值曲线与标准设备的地磁矢量场各物理分量的日变化观测曲线进行相关性分析，确定主要的误差因素，若被校正物理量的差值曲线与标准设备本身物理量的日变化观测曲线相关系数相似，则判断存在格值误差，否则，判断存在姿态误差；接着，通过差值曲线的峰峰值与相关系数最高的物理量日变化观测曲线的峰峰值的比例系数确定出第一次修正系数，进行第一次数据修正，然后对校正后的数据重复上述过程进行第二次数据修正，完成该物理量的最终数据修正；最后，依次对其它物理量进行上述过程修正，完成所有物理量的地磁矢量场观测数据一致性校正。

本发明是通过以下技术来实现的：

一种地磁矢量场观测数据一致性校正方法，具体步骤包括：

步骤1、如两个以上同类型地磁矢量场观测设备采样率不一致，应先对高采样率观测设备的H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线进行对应分量的低采样率数据转换，即采用高斯滤波法将秒采样率观测数据转换为分采样率观测数据，计算第i分钟（im）的分钟值时，取im00s及其前后各M秒的秒采样数据进行高斯滤波计算，公式如下：

其中，是第i分钟的分钟值，是第i分钟前后取秒采样数据个数，是第i前一分钟第60+n秒的秒采样数据，是第i分钟00秒的秒采样数据，是第i分钟第n秒的秒采样数据，和为高斯系数。

如两个以上同类型地磁矢量场观测设备的采样率一致，则直接进行步骤2。

步骤2、对转换后数据或采样率一致的H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线分别做简单归一化处理，使H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线的起始点均为0值，同时，设定同类型地磁矢量场标准观测设备的各日变观测分量数据曲线为、、。

步骤3、对归一化后的两个以上D分量的日变观测数据曲线进行差值化处理，得到被校正物理量的差值数据曲线。

步骤4、将差值数据曲线与标准观测设备的数据曲线、、分别调用Spearman函数进行相关性分析；若差值数据曲线与或数据曲线相似，则判断存在姿态误差；若差值数据曲线与数据曲线相似，则判断存在格值误差。

步骤5、若存在姿态误差，且与数据曲线相似，第一次数据修正系数为：

。

D分量第一次修正后的数据为：

。

若存在姿态误差，且与数据曲线相似，第一次数据修正系数为：

。

D分量第一次修正后的数据为：

。

若存在格值误差，则第一次数据修正系数为：

。

D分量第一次修正后的数据为：

。

其中，、、分别是标准观测设备H、Z、D分量日变观测数据曲线的峰峰值，是D分量的差值数据曲线的峰峰值。

步骤6、将修正后的数据曲线与标准观测设备的数据曲线做差值化处理，得到被校正物理量的修正后的差值数据曲线，并重复上述步骤4、5，进行第二次D分量数据一致性修正，得到最终修正后的D分量数据。

步骤7、重复上述步骤3、4、5、6，分别对H分量和Z分量进行数据一致性修正，完成最终修正后的H分量和Z分量数据。

本发明所述的地磁矢量场观测数据一致性校正方法的有益效果包括：

1、利用差值法简捷、快速的判断地磁日变化观测数据曲线不一致的误差因素，并给出具体的校正比例系数，通过两次误差修正得到最终校正后的数据，大大提高了数据的准确性。

2、数据校正方法易懂、计算公式简单，适合在科研观测数据修正中使用。

附图说明

图1为本发明所述地磁矢量场观测数据一致性校正方法的数据流程图。

具体实施方式

本发明的中心思想是：将地磁台站进行矢量场观测的多套设备的一个物理量通过差值法计算校正比例系数，修正到一套标准观测设备的同一物理量上，完成该物理量的观测数据修正，并经上述步骤的重复使用，最终完成多个物理量的数据修正。

下面以同一观测站上两个同类型地磁矢量场观测设备的观测数据为例，其采样率分别为秒采样和分采样，结合附图1对本发明所述方法做进一步的详细描述：

本发明所述的地磁矢量场观测数据一致性校正方法，具体步骤包括：

步骤1、对两套同类型地磁矢量场观测设备的H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线进行对应分量数据的转换，即采用高斯滤波法将秒采样率观测数据转换为分采样率观测数据，计算第i分钟（im）的分钟值时，取im00s及其前后各45秒共91秒的秒采样数据进行高斯滤波计算，公式如下：

其中，是第i分钟的分钟值，为采样数据个数45，是第i前一分钟第60+n秒的秒采样数据，是第i分钟00秒的秒采样数据，是第i分钟第n秒的秒采样数据，和为高斯系数。

转换后数据单位一致，从而可以形成相互对应的分量数据，为后续差值化处理提供方便。当然，如果两个同类型地磁矢量场观测设备的采样率一致，则可直接进行步骤2。

步骤2、对转换后数据的H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线分别做简单归一化处理，使H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线的起始点均为0值，同时，设定同类型地磁矢量场标准观测设备的各日变观测分量数据曲线为、、。

通常情况下，通过地磁台站的基线值来确定标准观测设备，进而得到标准的H分量、D分量和Z分量的数据曲线、、。

步骤3、对归一化后的两个D分量的日变观测数据曲线进行差值化处理，得到被校正物理量的差值数据曲线。

本步骤首先选择D分量进行数据一致性校正，当然也可先选择H分量或Z分量进行校正。

步骤4、将差值数据曲线与标准观测设备的数据曲线、、分别调用Spearman函数进行相关性分析；如果差值数据曲线与或数据曲线相似，则判断存在姿态误差；如果差值数据曲线与数据曲线相似，则判断存在格值误差。

因为斯皮尔曼Spearman等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，其特别适用于两个变量的总体分布形态比较，进而完成数据相似性判断。

步骤5、若存在姿态误差，且与数据曲线相似，第一次数据修正系数为：

D分量第一次修正后的数据为：

；

若存在姿态误差，且与数据曲线相似，第一次数据修正系数为：

D分量第一次修正后的数据为：

；

若存在格值误差，则第一次数据修正系数为：

，

D分量第一次修正后的数据为：

；

其中，、、分别是标准观测设备H、Z、D分量日变观测数据曲线的峰峰值，是D分量的差值数据曲线的峰峰值。

上述过程得到的修正系数为导致观测数据不一致的主要误差因素，也是修正数据的关键。

步骤6、将修正后的数据曲线与标准观测设备的数据曲线做差值化处理，得到被校正物理量的修正后的差值数据曲线，并将作为差值数据曲线重复上述步骤4、5，进行第二次D分量数据一致性修正，得到最终修正后的D分量数据。

为进一步提高修正效果和修正的准确性，本方法采用两次修正的方式，对第一次修正完成的数据再进行第二次修正，即通过得出第二次修正的次要误差因素，实现对观测数据的最终修正。

步骤7、重复上述步骤3、4、5、6，依次对H分量和Z分量进行数据一致性修正，完成最终修正后的H分量和Z分量数据。

通过对D分量、H分量和Z分量的依次修正，可准确实现同一观测站上两个同类型地磁矢量场观测设备各分量日变观测数据曲线的一致性修正，为科学研究提供丰富、准确的观测数据。

Claims (1)

1.一种地磁矢量场观测数据一致性校正方法，其特征在于，具体步骤包括：

步骤1、如两个以上同类型地磁矢量场观测设备采样率不一致，应先对高采样率观测设备的H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线进行对应分量的低采样率数据转换，即采用高斯滤波法将秒采样率观测数据转换为分采样率观测数据，计算第i分钟im的分钟值时，取im00s及其前后各M秒的秒采样数据进行高斯滤波计算，公式如下：

其中，是第i分钟的分钟值，是第i分钟前后取秒采样数据个数，是第i前一分钟第60+n秒的秒采样数据，是第i分钟00秒的秒采样数据，是第i分钟第n秒的秒采样数据，和为高斯系数；

如两个以上同类型地磁矢量场观测设备的采样率一致，则直接进行步骤2；

步骤2、对转换后数据或采样率一致的H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线分别做简单归一化处理，使H分量、D分量和Z分量的日变观测数据曲线的起始点均为0值，同时，设定同类型地磁矢量场标准观测设备的各日变观测分量数据曲线为、、；

步骤3、对归一化后的两个以上D分量的日变观测数据曲线进行差值化处理，得到被校正物理量的差值数据曲线；

步骤4、将差值数据曲线与标准观测设备的数据曲线、、分别调用Spearman函数进行相关性分析；

若差值数据曲线与或数据曲线相似，则判断存在姿态误差；

若差值数据曲线与数据曲线相似，则判断存在格值误差；

步骤5、若存在姿态误差，且与数据曲线相似，第一次数据修正系数为：

，

D分量第一次修正后的数据为：

；

若存在姿态误差，且与数据曲线相似，第一次数据修正系数为：

，

D分量第一次修正后的数据为：

；

若存在格值误差，则第一次数据修正系数为：

，

D分量第一次修正后的数据为：

；

其中，、、分别是标准观测设备H、Z、D分量日变观测数据曲线的峰峰值，是D分量的差值数据曲线的峰峰值；

步骤6、将修正后的数据曲线与标准观测设备的数据曲线做差值化处理，得到被校正物理量的修正后的差值数据曲线，并重复上述步骤4、5，进行第二次D分量数据一致性修正，得到最终修正后的D分量数据；

步骤7、重复上述步骤3、4、5、6，分别对H分量和Z分量进行数据一致性修正，完成最终修正后的H分量和Z分量数据。