В работе представлен анализ корреляционных связей между микросейсмическим фоном и вариациями атмосферного давления на территории Воронежского кристаллического массива, которая является платформенным регионом. Цель данного анализа — разработка теоретической основы для методики прогноза погоды в условиях ограниченной метеорологической информации на основе регистрации колебаний отфильтрованного микросейсмического шума — микросейсмического фона. Однако фильтрация помех, присутствующих в микросейсмическом шуме представляет собой нетривиальную задачу. Основной проблемой изучения фонового микросейсмического поля на платформенной территории является высокий уровень помех, превышающий в несколько раз амплитуды фоновых колебаний. Это не позволяет стандартными методами полностью исключить влияние помех на полезный сигнал, а использование для расчёта «хороших» интервалов делает получаемый результат субъективным, снижая его достоверность, что ограничивает применимость фонового микросейсмического поля в качестве инструментария для изучения платформенных территорий. В данной работе обработка данных произведена с использованием метода осредненного спектра и метода минимальных амплитуд. Также, в целях снижения влияния антропогенной нагрузки на микросейсмический шум, были отобраны колебания, зарегистрированные в ночной период времени. В ходе исследования выполнен сравнительный анализ используемых методов, выявлен наиболее оптимальный подход для проведения дальнейших исследований при анализе взаимодействия микросейсмического фона и вариаций метеорологических характеристик. Им является метод минимальных амплитуд. Выявлено наличие умеренной и заметной (по шкале Чеддока) корреляционной связи между рассматриваемыми параметрами. Также отмечено различие в тесноте этой связи между станциями, принадлежащими одному кристаллическому массиву. Как правило, наиболее выраженная связь между микросейсмическим фоном и атмосферным давлением наблюдалась в диапазоне до 3 Гц и в диапазоне от 4-6 до 18-20 Гц.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.