SplitLab: 剪切波分裂数据处理环境总结

背景与目标

• 剪切波分裂（Shear Wave Splitting, SWS）是研究地壳和地幔各向异性的重要方法。
• SplitLab 是基于 MATLAB 的交互式剪切波分裂处理环境，目标是：
  1. 简化流程：减轻用户在重复性处理步骤中的负担。
  2. 提高效率：通过 GUI 界面实现便捷的交互式操作。
  3. 数据扩展性：支持从多个地震数据中心导入、处理和分析不同格式的数据。

方法框架

核心功能模块

1. 项目配置（Project Configuration）：

   • 用户设置站点参数、选择震源事件（时间、震级、深度等），并从数据中心获取波形数据。
   • 支持 SAC 格式转换和自动匹配。

2. 地震图检视器（Seismogram Viewer）：

   • 提供波形旋转（LQT 系统）、频率滤波、粒子运动分析等功能。
   • 用户可选择时间窗口和地震相位进行剪切波分裂测量。

3. 剪切波分裂测量（Shear Wave Splitting Measurement）：

   • 集成三种主流算法：
     • 旋转相关法（RC）：最大化径向和横向分量的交叉相关。
     • 最小能量法（SC）：通过最小化横向分量的能量确定分裂参数。
     • 特征值法（EV）：基于特征值最小化实现粒子运动线性化。

4. 结果输出与分析：

   • 自动生成诊断图（如波形校正前后的对比）。
   • 支持导出为 Excel 或文本格式，便于进一步分析。

数据处理流程

• 用户从 GUI 中加载地震事件数据，设置时间窗口和目标相位。
• SplitLab 自动执行以下步骤：
  1. 预处理波形：去除线性趋势、滤波、切片。
  2. 应用剪切波分裂算法，生成分裂参数（快波偏振方向 $\phi$ 和时间延迟 $\delta t$）。
  3. 输出分裂参数并生成诊断图。

结果与分析

模拟实验

• SplitLab 对三种测量算法进行了模拟验证：
  1. 高信噪比条件下，RC 与 SC 方法在快波偏振方向和时间延迟的测量结果高度一致。
  2. “null”方位角条件下：
     • RC 方法的快波方向偏差为 45°。
     • SC 方法的结果分散在快波和慢波方向之间。
  3. 特征值法（EV）表现与 SC 法相似，适用于未知初始极化方向的相位。

实际数据验证

• 使用 Geoscope 网络 ATD 台站的历史数据（Barruol 和 Hoffmann, 1999）验证：
  • SplitLab 生成的剪切波分裂参数（快波偏振方向 $\phi=45^\circ$，时间延迟 $\delta t=1.6s$）与原始研究高度一致。
  • RC 方法在低质量数据上表现出更大的不确定性，但能有效区分“null”信号。

优化对比

• SplitLab 的诊断图清晰显示了波形分裂校正前后的变化，便于用户直观判断分裂质量。
• 支持多次试验并通过 GUI 对测量结果进行手动质量分级。

优势与局限

优势

1. 交互友好：
   • GUI 界面直观简洁，降低了复杂性。
   • 允许用户对数据进行细致的手动质量控制。
2. 算法多样：
   • 同时集成三种测量方法，增强了结果的可靠性。
3. 平台独立：
   • 基于 MATLAB，可在 Windows、macOS 和 Linux 系统上运行。

局限

1. 非完全自动化：
   • 用户仍需手动选择时间窗口和目标相位。
2. 低信噪比数据适应性：
   • 在处理低信噪比数据时，RC 和 SC 方法的结果可能出现较大偏差。

未来发展方向

1. 增强自动化：
   • 实现自动时间窗口选择和质量评分，提高对低质量数据的适应性。
2. 算法优化：
   • 增强算法在“null”方位角和复杂噪声条件下的稳健性。
3. 扩展功能：
   • 支持更多波形格式和地震台站网络。

#28 拓展