2022, Vol. 42
2. 武汉大学中国南极测绘研究中心, 武汉市珞喻路129号，430079
地震是地壳快速释放能量过程中造成的地面振动，因此，可以利用震前温度或电离层异常扰动的动态变化来监测、预测地震[1-3]。但很多研究在分析震前异常征兆时忽略了温度和电离层异常扰动在时间和空间上的内在联系和发展。
本文以2016-11-13新西兰南岛凯库拉发生的MW7.8大地震(42.53°S, 173.05°E)为例，利用数值天气模式资料和GNSS观测数据对震前温度及电离层异常发生、发展过程及内在关联性进行初步探讨，以期为震前异常征兆监测提供参考与借鉴。
1 数据来源及异常检测方法 1.1 VTEC及异常检测方法顾及接收机端和卫星端的硬件延迟，建立如式(1)的区域VTEC多项式模型，利用载波相位平滑伪距[4]和最小二乘法[5]求解模型系数：
| $ \begin{aligned} \mathrm{VTEC} &=\sum\limits_{i=0}^n \sum\limits_{k=0}^m E_{i k}\left(\varphi-\varphi_0\right)^i\left(S-S_0\right)^k+\\ & 9.524 \ 37\left(\Delta B^\mathrm{S}+\Delta B^{\mathrm{R}}\right) \cos z^{\prime} \end{aligned} $ | (1) |
式中, n、m为阶数，Eik为待求解的多项式模型系数，φ0为测区中心点的地理纬度，S0为测区中心点(φ0，λ0)在该时段中央时刻t0的太阳时角，z′是穿刺点处的天顶距，ΔBS为待求的卫星硬件延迟，ΔBR为待求的接收机硬件延迟。
从GeoNet网站(http://www.geonet.org.nz)下载2016年新西兰南岛地区14个GPS连续跟踪站的观测数据，跟踪站分布见图 1(因NLSN站和WITH站位置接近，故只显示了WITH站)。为验证解算VTEC值的准确性，基于式(1)求得各测站的VTEC，并与IGS提供的GIM结果进行对比。图 2给出2016-11-01~07 CMBL站的VTEC值与IGS提供的GIM数据。可以看出，两者吻合度较高，最小差值和最大差值分别为0.02 TECu和3.1 TECu，7 d的RMS仅为0.713 TECu。表明本文解算的VTEC值精度较高，能够用于震前电离层异常检测研究。
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图 1 GPS连续跟踪站与震中位置 Fig. 1 GPS continuous tracking stations and epicenter location |
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图 2 CMBL站建模的VTEC与IGS的GIM对比 Fig. 2 Comparison between modeled VTEC and GIM of IGS at CMBL station |
滑动四分位距法[6]是当前VTEC异常提取中常用的有效方法之一。依据式(2)、(3)确定VTEC值上、下阈值U上、U下：
| $U_{\text {上 }}=Q_2+k\left(Q_3-Q_1\right) $ | (2) |
| $ U_{\text {下 }}=Q_2-k\left(Q_3-Q_1\right) $ | (3) |
式中，Q1、Q2和Q3分别为下、中和上四分位，k为倍常数，决定阈值的大小。当k取1.5时，上下阈值差约为标准差的2倍，此时异常探测的置信度为95%[7]，且k越大，模型对异常值的敏感度越低。当某时刻检测数据大于或者小于阈值时，判定该时刻VTEC出现异常，大于上阈值为正异常，小于下阈值为负异常。
1.2 温度及异常检测方法ECMWF最新发布的ERA5再分析资料具有高时间分辨率(1 h)和高空间分辨率(约31 km)[8]。本文下载震前15 d以及震后7 d的温度数据，数据范围以震中为中心，覆盖整个地震发生区域(169°~177.25°E，37.75~47°S)。
图像差值法直观易懂，且能在一定程度上排除地形、地面和气象等客观因素带来的干扰，是检测温度异常的常用方法之一，但该方法必须选取合适的参考背景值[9]。天体引潮力作为一种能够在震前计算的地壳形变物理参数，其反映的地质构造作用与地震热异常本质是一致的，因此可以作为选取参考背景温度值的依据[10]。
综上，本文使用震前引潮力及ERA5的温度数据，利用图像差值法提取震前温度异常。
2 新西兰地震震例分析 2.1 VTEC异常分析基于滑动四分位距法提取14个测站震前20 d及震后3 d(2016-10-25~11-16)的VTEC异常值。图 3(e)给出了CMBL站的VTEC异常扰动值。从图中可以看出，该站于10-28、11-03、06、09分别出现3.5 TECu、1.3 TECu、0.8 TECu、1.8 TECu的正异常。考虑到VTEC同样会受到日地空间活动的影响而产生异常，因此需排除与日地空间活动有关的VTEC异常现象。从美国NGDC和日本京都地磁中心下载同期的4个反映日地空间活动的指数，并依据表 1中的常用设置[11-12]将其分成3个级别，分别表示低、中和高3种日地活动水平。
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图 3 2016-10-25~11-16日地空间活动指数 Fig. 3 The indices of terrestrial space activity from October 25 to November 16, 2016 |
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表 1 各日地空间活动指数的活动水平 Tab. 1 The activity level of indices of terrestrial space activity |
根据表 1及图 3可以看出，F10.7指数在23 d内都未发生异常变化，其余3种活动指数在2016-11-04~09、15、16这8 d内都处于正常水平，而在其余时段内3者都发生了或强或弱的异常变化，因此可以认为这8 d内的VTEC异常与此次地震相关。CMBL站在2016-11-06、09的正异常与此次地震有关。
为了进一步研究各测站VTEC异常与地震的关联性，给出各测站VTEC异常扰动时间及量级(图 4)。结合图 3日地活动水平可知，除了2016-11-06、09，其余时间段的VTEC异常都与日地空间活动有关。在2016-11-06，除了震中西南方向的HOKI和MRBL站外，其余12个测站都出现VTEC正异常，最大正异常发生在CMBL站，约1.8 TECu；而在2016-11-09，除了震中东北方向的WGTN和TORY站外，其余12个测站都出现VTEC正异常，最大正异常发生在WITH站，约2.5 TECu。对比各测站的VTEC异常值可知，本次地震最大VTEC异常值出现在震中偏北的位置，与本次地震能量释放方向一致。此外，相同方位测站VTEC异常值大小随着震中距的增大而略微减小。
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图 4 各测站出现VTEC扰动时间及量级 Fig. 4 Time and magnitude of VTEC disturbances at each station |
引潮力是周期性变化的，由其诱发的地震多发生在周期振幅相位最大值或最小值处。从图 5可以看出，新西兰地震发生时引潮力处于高峰，反映了引潮力对地应力达到临界点的活动构造具有诱发作用。2016-11-07引潮力处于低谷，因此可作为本次地震温度异常提取的参考背景值。将2016-11-08~17的温度值与2016-11-07同时刻的温度值相减，就可得到同区域不同气压层的温度变化图像。为避免日间太阳辐射的影响，选取夜间(世界时12：00)的温度数据进行震前温度异常检测[13]。
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图 5 凯库拉MW7.8地震天体引潮力时序变化曲线 Fig. 5 Time series curve of astro-tidal-triggering of Kaikula MW7.8 earthquake |
图 6为研究区2016-11-08~17的温度异常时空变化。可以看出，震中北向和东向位置在震前及震后都出现异常增温。由于地震热异常在自下而上的传导过程中逐渐减弱，因此随高度上升，温度异常增幅呈现出明显的降低，越接近地表面，增温现象越明显。2016-11-08~10所有气压层的异常增温区域和幅度都逐渐增大，同时向震中移动，并在震前3 d(2016-11-10)达到最大，可达6 K。随后2016-11-11~12异常增温出现衰减；2016-11-13地震发生前，温度异常仅增加3 K。地震发生后，由于地表大面积破裂，形成热通道，释放大量热量，故地震当天(2016-11-13)和震后1 d(2016-11-14)增温面积大幅度增加，增温异常区覆盖整个震中区域，且增温幅度达到12 K。震后2 d(2016-11-15)增温面积较前1 d(2016-11-14)稍有减少，但局部地区增幅仍然达到10 K。2016-11-16~17增温快速衰减，且逐渐恢复平静。综上，此次地震前后温度异常过程为：增温(2016-11-08)-增温加强(2016-11-09~10)-增温衰减(2016-11-13)-再次增温-达到增温高峰(2016-11-14~15)-快速衰减(2016-11-16~17)。这与2001-11-14昆仑山MS8.1地震[13]、2013-04-20芦山MS7.0地震[14]震前温度出现的起始增温-增温加强-高峰-快速衰减异常特征相似。
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图 6 ERA5增温异常时空动态变化 Fig. 6 Spatio-temporal dynamic change of ERA5 temperature increasing anomalies |
基于天体引潮力提取的震前增温异常具有增加-削弱-高峰-衰减的变化特点，这与震前岩石破裂遵循的应力微破裂-破裂-闭锁规律有着很强的相似性[15]。在不同的气压层，温度异常分布具有相似性，但随着气压的不断抬升，温度异常逐渐衰减。本文同样处理了与引潮力相位变化相似的2个时段的温度数据，并未发现温度异常现象，因此认为，此次温度异常与地震活动有关。2016-11-08出现温度异常，随后2016-11-09出现电离层异常，且电离层异常区域与温度异常区域具有高度一致性(图 7)，这进一步表明震前温度异常与电离层异常存在一定关联。对于震前电离层异常以及温度异常的成因至今没有确切的解释。电离层异常主要有声重力波说和电磁辐射说，其中，电磁辐射说[16]认为地球岩石的破裂会导致内部的带电粒子溢出进而引起电磁场的异常。对于临震低空大气增温的成因[17]主要有2种学说：一是大气静电场的极化作用；二是异常大气的增温效应，即在地表微破裂后会溢出N2、CO2等异常增温气体。震前温度异常并不是单一因素引起的，而是多种因素共同作用的复杂过程。在此次地震中，震前5 d(2016-11-08)出现的温度异常很大程度上是由于地表微破裂溢出的带电粒子在大气静电场的极化作用下导致的，这种作用在自下而上的传递过程中导致了电离层异常；而震后1~2 d(2016-11-14~15)的大面积温度异常可能是由于地表的完全破裂导致温室气体溢出，在自下而上的传递过程中并不会达到电离层，因此震后未监测出明显的电离层异常。这种震前同区域出现的温度异常和电离层异常可作为地震异常检测的征兆，以提高地震预测的准确性。
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图 7 2016-11-09 VTEC异常时空动态变化 Fig. 7 Spatio-temporal dynamic variations of VTEC anomalies on November 9, 2016 |
本文依据ERA5再分析温度数据和电离层VTEC数据捕捉2016-11-13新西兰MW7.8地震发生前的空间大气扰动现象，再次验证了强震来临前会发生电离层异常和大气温度异常，且两者并不是孤立存在的。文中大气温度异常现象始于2016-11-08，随着时间推移具有增温-增温加强-增温衰减-增温高峰-快速衰减的变化特征。由于地震热异常在自下而上的传导过程中逐渐减弱，因此增温幅度随高度呈衰减趋势。此后，同方位区域于2016-11-09出现电离层异常现象，表明震前大气扰动存在一定的时空关联性，这一特征有助于强震预测。
致谢: 感谢中国地震台网中心马未宇老师提供天体引潮力数据。
| [1] |
Kon S, Nishihashi M, Hattori K. Ionospheric Anomalies Possibly Associated with M≥6.0 Earthquakes in the Japan Area during 1998-2010:Case Studies and Statistical Study[J]. Journal of Asian Earth Sciences, 2011, 41(4-5): 410-420 DOI:10.1016/j.jseaes.2010.10.005
(  0) |
| [2] |
Le H, Liu J Y, Liu L. A Statistical Analysis of Ionospheric Anomalies before 736 M6.0+ Earthquakes during 2002-2010[J]. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 2011, 116(A2)
( 0) |
| [3] |
解滔, 郑晓东, 康春丽, 等. 2014年2月12日新疆于田MS7.3地震热红外亮温异常分析[J]. 中国地震, 2014, 31(1): 101-109 (Xie Tao, Zheng Xiaodong, Kang Chunli, et al. Possible Thermal Brightness Temperature Anomalies Associated with the Yutian, Xinjiang MS7.3 Earthquake on February 12, 2014[J]. Earthquake Research in China, 2014, 31(1): 101-109)
( 0) |
| [4] |
高广杰, 郜尧, 赵海山, 等. 电离层层析VTEC投影函数模型[J]. 测绘科学技术学报, 2018, 35(1): 1-5 (Gao Guangjie, Gao Yao, Zhao Haishan, et al. A VTEC Projection Function Based on Ionospheric Tomography[J]. Journal of Geomatics Science and Technology, 2018, 35(1): 1-5)
( 0) |
| [5] |
安家春, 艾松涛, 王泽民. 极区电离层TEC监测和发布系统[J]. 极地研究, 2010, 22(4): 423-430 (An Jiachun, Ai Songtao, Wang Zemin. Monitoring and Distribution System about TEC of Polar Ionosphere[J]. Chinese Journal of Polar Research, 2010, 22(4): 423-430)
( 0) |
| [6] |
Liu J Y, Chen Y I, Pulinets S A, et al. Seismo-Ionospheric Signatures Prior to M≥6.0 Taiwan Earthquakes[J]. Geophysical Research Letters, 2000, 27(19): 3 113-3 116 DOI:10.1029/2000GL011395
( 0) |
| [7] |
孟泱, 王泽民, 鄂栋臣. 基于GPS数据的地震前电离层TEC异常研究[J]. 武汉大学学报: 信息科学版, 2008, 33(1): 81-84 (Meng Yang, Wang Zemin, E Dongchen. Ionopsheric TEC Anomalies of Pre-Earthquake Based on GPS Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(1): 81-84 DOI:10.3321/j.issn:1671-8836.2008.01.018)
( 0) |
| [8] |
林志强. 1979~2013年ERA-Interim资料的青藏高原低涡活动特征分析[J]. 气象学报, 2015, 73(5): 925-939 (Lin Zhiqiang. An Objective Analysis of the Tibetan Plateau Vortexes Based on the ERA-Interim Reanalysis Data: 1979-2013[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2015, 73(5): 925-939)
( 0) |
| [9] |
尼鲁帕尔·买买吐孙, 张永仙, 马未宇, 等. 莎车MS5.2地震天体引潮力和温度异常初探[J]. 地震地磁观测与研究, 2012, 33(增1): 26-31 (Nilupal Yursun, Zhang Yongxian, Ma Weiyu, et al. Preliminary Study on the Tidal Force and Temperature Change during the Shache MS5.2 Earthquake[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 2012, 33(S1): 26-31)
( 0) |
| [10] |
马未宇, 徐秀登, 张行才, 等. NCEP温度图像与天体引潮力附加构造应力结合作地震短临预测初探——以2003年7~8月3次西藏地震为例[J]. 地震地质, 2006, 28(3): 447-455 (Ma Weiyu, Xu Xiudeng, Zhang Xingcai, et al. A Preliminary Study on the Combination of NCEP Temperature Image and Astro-Tidal-Triggering to Forecast Short-Impending Earthquake[J]. Seismology and Geology, 2006, 28(3): 447-455 DOI:10.3969/j.issn.0253-4967.2006.03.013)
( 0) |
| [11] |
Bain H M, Steenburgh R A, Onsager T G, et al. A Summary of National Oceanic and Atmospheric Administration Space Weather Prediction Center Proton Event Forecast Performance and Skill[J]. Space Weather, 2021, 19(7)
( 0) |
| [12] |
李帅, 李仲勤, 寇瑞雄, 等. 2019年印度尼西亚MW7.1地震震前电离层扰动分析[J]. 导航定位学报, 2020, 8(6): 96-102 (Li Shuai, Li Zhongqin, Kou Ruixiong, et al. Analysis of Ionospheric Disturbance before MW7.1 Earthquake in Indonesia in 2019[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2020, 8(6): 96-102)
( 0) |
| [13] |
马未宇, 康春丽, 刘军, 等. 昆仑山MS8.1地震前后大气温度垂直分层变化特征研究[J]. 遥感学报, 2018, 22(增1): 174-180 (Ma Weiyu, Kang Chunli, Liu Jun, et al. Evolution Characteristics of Multiple Stratification Air Temperature in Vertical of Kunlun Mountains MS8.1 Earthquake[J]. Journal of Remote Sensing, 2018, 22(S1): 174-180)
( 0) |
| [14] |
马未宇, 康春丽, 解滔, 等. 芦山MS7.0地震前天体引潮力和OLR异常[J]. 地球物理学进展, 2014, 29(5): 2 047-2 050 (Ma Weiyu, Kang Chunli, Xie Tao, et al. The Changes of the Tidal Force and the Outgoing Long-Wave Radiation of Lushan(China)MS7.0 Earthquake[J]. Progress in Geophysics, 2014, 29(5): 2 047-2 050)
( 0) |
| [15] |
吴立新, 刘善军, 吴育华, 等. 遥感-岩石力学(Ⅰ)——非连续组合断层破裂的热红外辐射规律及其构造地震前兆意义[J]. 岩石力学与工程学报, 2004, 23(1): 24-30 (Wu Lixin, Liu Shanjun, Wu Yuhua, et al. Remote Sensing-Rock Mechanics(Ⅰ)——Laws of Thermal Infrared Radiation from Fracturing of Discontinous Jointed Faults and Its Meanings for Tectonic Earthquake Omens[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2004, 23(1): 24-30)
( 0) |
| [16] |
李建勇. 利用GPS数据研究地震电离层TEC异常[D]. 北京: 中国地震局地震预测研究所, 2010 (Li Jianyong. Research on Seismic Ionospheric Anomalies Based on GPS Data[D]. Beijing: Institute of Earthquake Forecasting, CEA, 2010)
( 0) |
| [17] |
徐秀登, 徐向民, 马升灯, 等. 临震大气增温异常成因的初步认识[J]. 地震学报, 1995, 17(1): 123-127 (Xu Xiudeng, Xu Xiangmin, Ma Shengdeng, et al. Preliminary Understanding of Causes of Atmospheric Warming Anomalies before Earthquakes[J]. Acta Seismologica Sinica, 1995, 17(1): 123-127)
( 0) |
2. Chinese Antarctic Center of Surveying and Mapping, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China