第二階段—平均訊噪比檢驗

圖3.4.9，求取每日訊噪比示意圖。(a)原始波形（2c-env wf，(b)代表訊號強度之時間序 列，(c)代表背景雜訊時間序列，(d)訊噪比時間序列。此波形以測站 TPUB 為例，事件 發生在2010/02/07。

4. 平均訊噪比之估計（不同測站資料疊加）

以上三步驟針對每一測站求取每日訊噪比，然為求當日的代表性數值，需要夠多測 站進行疊加。此時所有通過第一階段篩選的測站均被納入(圖 3.4.10a)，進行訊噪比疊加 並取平均值，此結果即為該時間段內之平均訊噪比值(圖 3.4.10b)。平均訊噪比值是第二 階段的篩選門檻值，目的為留下〝與背景雜訊相近但振幅略高〞的長微震訊號。由前一 階段通過的三類型訊號(雜訊、地震群、長微震)檢驗發現，在平均訊噪比值為 1.15 時可 明確區分長微震和雜訊(由下一節詳述)，因此大於 1.15 被視作通過，然而平均訊噪比值 與持續時間相依性高，在3.4.3 節中將一一討論門檻值的測試和選取。

圖3.4.10，不同測站疊加所求取平均訊噪比之示意圖(長微震事件)。以 2010/01/17 長微 震事件為例，(a)為各測站濾波 2-8 Hz 之波形，(b)SNR 時間序列，黑色曲線為各測站之 SNR 序列，紅色曲線為疊加後取平均之 SNR 序列。藍色粗實線標示 SNR1.15 門檻值。

此例之平均SNR 值大於 1.15，因此可通過本階段篩選。

5. 不同類型訊號之測試

此階段我們亦針對在上一階段能夠通過篩選的訊號類型，包括雜訊以及區域地震進 行測試，並發現大部分的雜訊能夠在本階段被剔除(圖 3.4.11)，但是連續出現的區域地 震(圖 3.4.12)以及部份訊噪比較高雜訊事件(圖 3.4.13)亦仍能通過此階段篩選。以下列出 各類型訊號與測試結果。

(1) 雜訊(不通過 SNR≥1.15 篩選)

圖3.4.11，不同測站疊加所求取平均訊噪比之示意圖（雜訊事件）。以 2010/01/10 雜訊 事件為例，(a)為各測站濾波 2-8 Hz 之波形，(b)SNR 時間序列，黑色曲線為各測站之 SNR 序列，紅色曲線為疊加後取平均之SNR 序列。黃色粗虛線標示 SNR1.15 門檻值。此例 之平均SNR 值遠低於 1.15，因此不通過本階段篩選。

(2) 區域地震群(可通過 SNR≥1.15 篩選)

圖3.4.12，不同測站疊加所求取平均訊噪比之示意圖(群震事件)。以 2010/01/11 區域地 震群為例，(a)為各測站濾波 2-8 Hz 之波形，黃色星號標示 M4.4 之區域地震(b)SNR 時 間序列，黑色曲線為各測站之SNR 序列，紅色曲線為疊加後取平均之 SNR 序列。黃色 粗虛線標示SNR1.15 門檻值。此例之平均 SNR 值高於 1.15，因此可通過本階段篩選。

(3) 雜訊(可通過 SNR≥1.15 篩選)

圖3.4.13，不同測站疊加所求取平均訊噪比之示意圖（雜訊事件）。以 2010/01/04 雜訊 為例，(a)為各測站濾波 2-8 Hz 之波形，(b)SNR 時間序列，黑色曲線為各測站之 SNR 序列，紅色曲線為疊加後取平均之SNR 序列。黃色粗虛線標示 SNR1.15 門檻值。此例 之平均SNR 值高於 1.15，因此可通過本階段篩選。

若以平均訊噪比1.15 為經驗門檻值進行篩選，能有效夠淘汰掉大部分的雜訊事件，

惟仍會有部份雜訊事件無法被剔除。我們可藉由提高SNR 門檻值以淘汰掉這些被誤判 的雜訊事件，但同時，也可能因此淘汰部分的長微震事件。因此我們在3.4.3 節尋求統 計上較有意義的門檻值選取。此外，針對由地震訊號所造成的誤判，我們可藉由地震目 錄自動排除，亦可藉由地震目錄搭配人工判識來進行排除，但由於台灣地震以及環太平 洋之地震活動度頻繁，若採用自動排除恐怕會誤將與地震同時發生的長微震事件一併排

除，因此我們採用後者，使用人工判識的以排除地震事件。