P/Lg 스펙트럼 비의 2차원 격자를 이용한 인공지진 식별과 북한 상원 지역에 대한 적용

Abstract

이 연구는 인공지진과 자연지진을 효과적으로 식별하고자 하는 노력의 일환으로 수행되었다. P/Lg 스펙트럼 비에 나타나는 규모에 따른 경향을 보정하고 2차원 격자로 표현하여 최적의 주파수창을 찾았다. 그리고 선형판별분석을 통해 연구지역에 적합한 판별함수를 구하였다. 식별절차를 확립하기 위하여 북한 상원 지역 (위도 38.3°N ~ 39.1°N, 경도 125.9°E ~ 126.2°E)에서 발생한 지진을 식별연구 대상으로 하였다. 관측소는 철원, 간성, 백령도 배열식 지진-공중 음파 관측소를 선정하였고, 통계적인 판별함수를 구하기 위해 127 개의 인공지진과 25 개의 자연지진의 표본집단을 선정하였다. 식별능력을 향상시키기 위하여 Rodgers et al (2002) 은 스펙트럼 비 모델을 이용하여 규모 보정을 수행하였다. P/Lg 스펙트럼 비의 2차원 격자는 P 파 와 Lg 파의 스펙트럼에서 1 ~ 16 Hz 의 주파수 영역의 조합을 통하여 나타내고 자연지진과 인공지진의 스펙트럼의 진폭차이를 더 크게 나타낼 것으로 기대한다. P/Lg 스펙트럼 비의 2차원 격자를 이용하여 격자 내 마할라노비스 거리 ()가 가장 높은 값을 가지는 식별이 용이한 최적의 주파수창을 결정하였다. 각 관측소의 최적의 주파수창은 CHNAR이 P(1-15 Hz)/Lg(2-16 Hz), KSGAR에서는 P(7-12 Hz)/Lg(8-13 Hz), BRDAR에서 P(2-10 Hz)/Lg(5-13 Hz)로 결정하였다. 여기에 따른 는 각각 5.89, 3.48, 2.39로 결정되었다. 단일 관측소의 식별함수는 식별능력을 합침으로써 복합 선형판별함수를 구할 수 있다. 복합 선형판별함수는 를 6.28로 높였으며, 모든 표본집단을 완벽히 식별하였다.

This study presents an improvement of seismic event discrimination between explosions and earthquakes. Discriminant power was improved by removing magnitude trend and finding optimal frequency range in 2D grids of P/Lg spectral amplitude ratios. Discriminant function was calculated to develop optimal classifier of seismic events in the study area. Earthquake and Explosion training dataset was constructed from seismic events occurred in Sangwon area, North Korea, (Lat. 38.3°N ~ 39.1°N, Lon. 125.9°E ~ 126.2°E). Three seismo-acoustic array stations, CHNAR, KSGAR and BRDAR, were used for discrimination study. A set of seismograms from 127 explosions and 25 earthquakes has been analyzed to obtain linear discriminant function that optimally discriminates explosions from earthquakes. Corrections of the spectral ratios with removal of magnitude trend were applied to the dataset in order to improve the discrimination. Two-dimensional spectral ratios were computed for all the combinations of P and Lg spectra in a frequency band of 1 ~ 16 Hz. The optimal frequency range was determined where the maximum Mahalanobis distance (Δ) is obtained in 2D grids. The optimal frequency ranges were determined to P(1-15 Hz)/Lg(2-16 Hz), P(7-12 Hz)/Lg(8-13 Hz) and P(2-10 Hz)/Lg(5-13 Hz) at CHNAR, KSGAR and BRDAR, respectively. Their corresponding Mahalanobis distances were computed by 5.89, 3.48 and 2.39. A Compound Linear Discriminant Function (CLDF) is developed for improving the discrimination results of each array. An application of the compound method has enhanced the discrimination resolution for the training dataset with the maximum Mahalanobis distance of 6.28. The discrimination results show that all the events considered in the analysis are correctly discriminated into two domains representing artificial and natural earthquakes, respectively.