地球物理学报  2014, Vol. 57 Issue (8): 2415-2422   PDF    
基于GPS和COSMIC数据分析汶川地震TEC和NmF2扰动
马新欣1, 林湛2, 陈化然1, 金红林2, 焦立果1, 刘晓灿1    
1. 中国地震局地球物理研究所, 北京 100081;
2. 中国地震局地震预测研究所, 北京 100036
摘要:使用相关方法和welch法计算功率谱密度研究汶川地震前后GPS TEC在时域和频域上的变化,并进一步分析NmF2空间分布变化.得出主要结论, 震前5月9日开始TEC平常具有良好的相关性被打破,24 h全日波、12 h半日波成分功率谱密度幅度值变化明显.5月12日至6月11日NmF2变化幅度明显增大.研究结果显示,TEC和NmF2时空分布变化存在电离层震前扰动和同震响应, 并且TEC震后的异常变化相比震前更加显著.表明使用的方法可以有效检测到地震发生前后电离层异常扰动信号.
关键词汶川地震     TEC     NmF2     同震响应    
Analysis on ionospheric perturbation of TEC and NmF2 based on GPS and COSMIC data before and after the Wenchuan earthquake
MA Xin-Xin1, LIN Zhan2, CHEN Hua-Ran1, JIN Hong-Lin2, JIAO Li-Guo1, LIU Xiao-Can1    
1. Institute of Geophysics, China Earthquake Administration, Beijing 100081, China;
2. Institute of Earthquake Science, China Earthquake Administration, Beijing 100036, China
Abstract: The study provides a TEC data processing method by correlation analysis and power spectral density analysis. We investigated the variation of the TEC data in time domain and frequency domain and discussed their relationship with Wenchuan earthquake. At the same time, we analyzed the spatial distribution variation of NmF2. It was found that the correlation coefficients have various degrees of change for each station on 9 May 2008, and the usual good correlation is broken. The TEC power spectrum amplitudes of 24h diurnal wave and 12h semi-diurnal wave changed significantly in the period of earthquake occurrence. The amplitude of NmF2 variation increased significantly from February 12 to June 11. Spatial and temporal distribution variation of TEC and NmF2 showed ionospheric disturbances prior to the Wenchuan earthquake and co-seismic response, and the anomalous variation of TEC is more significant after the earthquake. The above results showed that the method can effectively detect the anomalous variation of ionosphere before and after earthquake.
Key words: Wenchuan earthquake     TEC     NmF2     Co-seismic response    

1 引言

近几年来,探索地震与电离层扰动关系成为研究地震监测热点之一,很多与地震相关的电离层扰动现象的文章陆续发表,得到的主要结论有电离层电子温度、氧离子浓度、等离子体、TEC、F2层临界频率等参量在地震发生前后,地震活动区的上方确实存在异常现象,电离层受影响区域取决于震级,受 影响变化最大的电离层区域与震中在电离层的垂直 投影位置不一致(张红波,2011; Pulinets and Ouzounov, 2011Namgaladza et al., 2012).但地震电离层扰动的机理解释以及如何区分不同扰动因素对电离层产生的作用,还有待进一步研究.

目前,很多学者的研究工作专注于震例的分析,包括单个地震的震例研究和多个地震的统计分析. 单个震例研究方面,在汶川MS8.0地震(Akhoondzadeh et al., 2010; 余涛等,2009; Liu,2009)、玉树MS7.1地震(熊晶等,2010)、日本MS9.0地震(Akhoondzadeh,2012; 姚宜斌等,2012)等强震前观测到TEC、Ne、NmF2发生异常扰动.多个震例统计分析方面,Liu等(2010)使用15天滑动平均的方法统计分析了2001—2007年发生在台湾地区的150个MS≥5.0地震,结果表明,地震前后几天GPS TEC出现扰动现象.Akhoondzadeh(2010)使用四分位法研究了强震前的TEC变化,结果显示震前TEC的异常幅度依赖于地震震级.Le(2011)使用标准差统计分析了2002—2010年736个MS≥6.0地震,结果表明GPS-TEC震前发生异常扰动,大震和浅源地震的扰动幅度更强.关于汶川地震,目前的研究没有涉及对GPS TEC进行相关分析和功率谱密度分析,对此本文使用相关技术和Pwelch法计算功率谱密度重点分析了汶川地震前后GPS TEC在时域和频域上的变化,同时,使用COSMIC数据分析NmF2在汶川地震前后空间分布变化,以深化认识. 2 数据分析方法 2.1 数据

2008年5月12日14时28分四川省汶川县发生MS8.0特大地震,震中位于103.4°E、31°N,震源深度约14 km.本文TEC数据使用震中周围的DLHA、XNIN、YANC、LHAS、XIAG、LUZH 地基GPS观测台2008年3月1日—5月20日数据,观测站与震中分布如图 1.

图 1 观测站与震中分布图 Fig. 1 Location of the epicenter and GPS stations

COSMIC数据使用汶川地震震前三个月至震后一个月NmF2数据,按kp≤3筛选数据,考察2月12日至6月11日11 ∶ 00—14 ∶ 00(地方时)震中周围区域NmF2空间分布变化. 2.2 分析方法 2.2.1 调和分析方法

调和分析法基于傅里叶级数及傅里叶变换,是将满足一定条件的周期信号s(t)分解为基本波形叠加的方法(韩鹏等,2009余优等,2009):

本文将GPS TEC数据分解为1~3次谐波组成.其中,A0表示时间序列的平均分量,AmBm表示权重 系数,反映出各分量对总时间序列的贡献.使用1~3次谐波组成拟合出TEC日变形态,同时可以剔除原始信号中频率相对较高的干扰信号,减少高频干扰的影响. 2.2.2 相关分析方法

使用相关分析方法处理TEC拟合数据.相关分析方法是研究变量之间是否存在某种依存关系,并对具有依存关系的变量探讨其相关程度的一种统计分析方法(Pulients et al., 2004):

X和Y 代表不同的列向量. 2.2.3 Welch法功率谱分析

使用welch法计算震中周围GPS台站TEC的功率谱密度.该方法可以选择适当的窗函数,并在分段时,允许各段之间有重叠,减小方差,提高数据使用率.窗函数本文选择使用海明窗(Barbe et al., 2010):

2.2.4 空间分布分析

关于电离层参量空间分布参考值的计算和地震异常判断的方法有很多种.Liu以COSMIC震前7到22天数据作为参考值,Kakinami(2010)以COSMIC 经验模型值作为参考值研究震前电离层NmF2分布变化.本文使用12阶次球谐函数计算的模型值作为考察地震前后NmF2空间分布变化的 参考值,球谐函数数学公式(章红平,2006)如下:

式中,anm和bnm为待估系数,Pnm(cosθ)为缔合勒让德函数,λ为经度,θ为余纬,使用最小二乘拟合计算球谐系数. 3 数据处理及结果分析 3.1 数据处理 3.1.1 GPS TEC数据处理

本文使用调和分析方法拟合数据讨论TEC汶川地震前后变化特征,首先对TEC数据做地方时校正.然后,计算2008年3月1日—5月20日TEC拟合数据,局部显示4月25日—4月30日TEC原始数据和拟合后数据如图 2,可以看出,3次谐波能较好的反映TEC日变形态,且可以剔除掉原始信号中频率相对较高的干扰信号,降低干扰信号的影响.

图 2 2008年4月25日—4月30日TEC日变曲线 绿色虚线为原始数据,红色实线为拟合数据. Fig. 2 TEC diurnal variation from April 25,2008 to April 30,2008 The green broken line represents the observed data,the red solid line represents the fitting data.

再使用相关分析方法处理TEC拟合数据讨论TEC在时域上的变化,先计算出每个台站计算时间段的时均值数据表示为 =[(1),(2),(3),(24)],然后计算出每天数据时均值,TECi=[TECi(1),TECi(2),TECi(3),…TECi(24)],i=1,2,…,81,最后求出每个台站TECi 的相关系数.

同时,分析TEC在频域上的变化,使用Welch法计算功率谱密度,窗函数选择海明窗,计算数据采样频率1/900 Hz,考虑TEC具有明显的日变特征,因此,本文重点考察的周期成分是24 h、12 h,窗口 长度选择96×3个点,窗口重叠率50%,数据长度 94×12个点. 3.1.2 COSMIC NmF2数据处理

计算2月12日至6月11日11 ∶ 00—14 ∶ 00(地方时)NmF2数据,30天为间隔,使用基于球谐函数计算的模型值作为参考值,实际观测值作为考察值.首先,按2°×2°划分网格,如果网格内有多个值取均值;然后,计算模型值,再计算δ,δ=(xo-xm)/xm,xm表示模型值,xo表示观测值,估算模型误差的影响,以2008年2月12日—3月12日数据为例,这段时间太阳活动水平较低,计算数据按条件kp≤3进行筛选排除空间活动影响,计算得到平均误差为0.18,最大误差为0.52,最小误差接近于0,误差数据76.7%分布在-0.2~0.2区间内. 3.2 结果分析与讨论

按上述方法处理汶川地震震中周围YANC、XNIN、DLHA、LHAS、LUZH和XIAG台观测的TEC数据,分析TEC相关系数变化,同时给出kpF107指数如图 3图 4.

图 3 地震前后YANC、XNIN和DLHA台TEC相关系数变化 Fig. 3 The variation of correlation coefficient for TEC from GPS observation stations at YANC、XNIN and DLHA before and after the earthquake

图 4 地震前后LHAS、LUZH和XIAG台TEC相关系数变化 Fig. 4 The variation of correlation coefficient for TEC from GPS observation stations at LHAS、LUZH and XIAG before and after the earthquake

可以看出,各台站的日变与各自的平均TEC值具有很好的一致性,相关系数基本都在0.9以上,而在震前5月9日YANC、XNIN、DLHA、LUZH台开始有显著变化,相关系数降低到0.8以下,地震发生当天及震后5月15日YANC、XNIN、DLHA台相关系数减小到0.6以下,LHAS、XIAG台相关系数也有不同程度的变化,表明震前5月9日开始,各台站平常具有的良好相关性被打破,震前相关系数变化明显,检测到TEC信号在震前存在异常变化,并随地震的发生,震后相关系数异常变化相比震前更加显著,存在明显的同震响应现象.探讨相关系数产生变化的原因,对原始数据进行了分析核实,没有发现明显的干扰,并且数据已被多次应用(丁宗华等,2010赵莹等,2010),因而数据本身是可靠的.同时,考察了空间活动的影响,地震前后全球磁情指数kp显示并无强烈磁场扰动,太阳活动水平也处于低水平,所以震中周围多个台站平时具有的一致性被打破不太可能是空间活动造成的.各台站TEC在地震前后的异常变化表明在震中周围发生了局部的电磁扰动现象,下面应用Welch法计算功率谱密度讨论TEC在频域上的变化.

时域分析的结果显示,5月9日开始各台站平时具有的良好相关性被打破,所以本文选择5月9日—20日数据计算功率谱密度,同时,使用地磁活动平静时期4月11日—22日数据计算功率谱密度进行对比分析,4月11日—22日这段时间每天ΣKP最大值为23,计算结果如图 5.

图 5 TEC功率谱密度变化 蓝线为地磁平静时期TEC功率谱密度,红线为地震发生前后TEC功率谱密度. Fig. 5 The variation of TEC power spectral density The blue line shows TEC power spectral density on magnetic quiet days, and the red line shows TEC power spectral density before and after the earthquake.

可以看出各台站24 h全日波成分功率谱密度幅度值最大,对比平静时期功率谱密度幅度值,YANC台TEC12 h半日波成分在地震发生时间功率谱密度幅度显著增大、24 h全日波成分幅度值降低,LUZH、XIAG和LHAS台TEC24 h全日波、12 h半日波成分在地震发生时间功率谱密度幅度明显降低,DLHA、XNIN台TEC24 h全日波在地震发生时间功率谱密度幅度值降低、12 h半日波幅度值变化不明显.其他周期成分在地震时间和平静时间功率谱密度幅度值变化趋于一致.

各台站TEC值在5月9日—5月20日频域上发生的变化,验证了地震前后TEC确实出现异常扰动.通过对原始数据的核实和排除空间环境影响,我们认为震前TEC在时域和频域上发生的扰动和汶川地震的孕育相关,各台站震前电离层TEC出现的扰动变化存在一定差异,可能受到地震孕育过程电磁信号的传播特性和地震电离层耦合作用的影响.同时,我们进一步讨论NmF2空间分布变化,计算2月12日—6月11日11 ∶ 00—14 ∶ 00(地方时)NmF2观测值相对模型值变化,30天间隔,计算δ,δ主要分布在-0.2~0.2区间,少数分布在-0.5~-0.2和0.2~0.5区间.这段范围可能由模型误差引起,不作为判断电离层扰动的依据.显示经度50—150°E和纬度10—70°N范围内δ分布变化如图 6.

图 6 震中(★)及2月12日—6月11日11 ∶ 00—14 ∶ 00(地方时)δ分布图 Fig. 6 Location of the epicenter(denoted by star) and the spatial distribution of δ during 11 ∶ 00—14 ∶ 00(local time)from February 12 to June 11

计算结果表明,震前2月12日—5月11日,δ变化没有显著差异,4月12日—5月11日震中东南部区域电离层扰动幅度减小,δ分布在-0.5~-0.3区间,但是可能由模型误差引起,所以不能判定与汶川地震的孕育相关.5月12日—6月11日,在经度60—85°E、纬度26—54°N和经度110—130°E、 纬度范围46—62°N δ变化幅度明显增大,基本分布 在1.2~1.5区间,这段时间太阳活动处于低水平,数据按照地磁指数kp≤3筛选数据,电离层发生的异常扰动不太可能是空间活动造成的,2008年5月12日—6月11日在汶川及邻近区域发生MS≥6.0强余震5次,MS≥5.0余震32次,认为NmF2出现的强扰动现象可能与汶川地区发生的多次地震活动相关,存在电离层同震扰动现象.NmF2的空间分析表明,由于存在模型误差的原因,我们不能判定震前电离层扰动与汶川地震相关,但是,震后发生的电离层强扰动现象可能与地震活动存在一定联系.此外,在处理分析COSMIC星座获得的NmF2数据中还存在一些问题,比如,数据的精度还有待于进一步提高,同时由于数据精度不足,也降低了分析方法的可靠性. 4 讨论和结论

很多学者利用GPS TEC数据和其他电离层参量分析研究了汶川地震前后的电离层扰动现象,主要研究成果表明,汶川地震震前三天即5月9日震中附近的NmF2和TEC等电离层参量发生扰动,异常显著增强,同时其扰动特征在南北磁共轭区同时出现,并具有向磁赤道漂移的趋势(Zhao et al., 2008Yu et al., 2009丁宗华等,2010赵莹等,2010);张学民(2009a2009b)使用GPS TEC、电离 层测高仪得到的foF2、地电阻率观测和DEMETER 卫星观测的离子密度和温度等数据研究发现,在汶川地震前各种电磁观测技术记录到了明显的异常现象;林剑(2009)基于GPS TEC数据,研究发现在汶川地震前后一个星期孕震区上空电离层连续出现异常扰动;吴云(2011)利用卡尔曼法确认地震前第三天和第二天的显著TEC异常与地震相关;何宇飞(2009)基于DEMETER数据研究发现,震中上空区域不同频率信号对应的信噪比在震前明显降低;朱涛(2011)研究发现,地震发生时段14 kHz以下昼测和夜测电场的平均功率谱密度幅度减小,汶川地 震可能是导致2008年5月9日—5月24日时段10~14 kHz 昼测和10~18 kHz夜测电场平均功率谱密度幅度减小的原因;马新欣(2013)基于COSMIC掩星数据研究发现汶川地震震中邻近区域震前Ne显著变化.目前的研究没有涉及汶川地震前后TEC的相关分析和功率谱密度的分析,本文针对此,研究了GPS TEC的相关系数和功率谱密度变化,并分析了 地震前后NmF2空间分布变化,得出主要研究结论:

(1)从震前5月9日开始各台站相关性有不同程度的变化,YANC、XNIN、DLHA、LUZH台相关系数变化显著,地震发生当天和震后5月15日YANC、XNIN、DLHA台相关系数减小到0.6以下,TEC平常具有良好的相关性被打破,并且,震后相关系数异常变化相比震前更加显著.

(2)YANC、LUZH、XIAG和LHAS台TEC24 h全日波、12 h 半日波成分在地震发生时间功率谱密度幅度值变化明显,DLHA、XNIN台TEC24 h全日波成分在地震发生时间功率谱密度幅度值降低、12 h半日波成分幅度值变化不明显,其他周期成分在地震发生时间和平静时间功率谱密度幅度值变化趋于一致.

(3)2008年5月12日—6月11日在汶川地震邻近区域δ变化幅度明显增大,NmF2发生强扰动,我们认为可能与汶川地区发生的多次地震活动相关,震前电离层的扰动现象,由于存在模型误差的影响,我们不能判定与汶川地震孕育相关.

研究结果显示,TEC和NmF2时空分布变化存在电离层震前扰动和同震响应现象,并且TEC震后的异常变化相比震前更加显著.本文采用的方法已经被应用并发表(Pulinets et al., 2004朱涛等,2011马新欣等,2013),因而方法本身是可靠的.与以前的研究结论对比表明,使用的方法不仅可以探测到震前电离层异常信号,还可以提取到同震震后扰动信息,对进行地震短期预报具有参考价值.但是地震-电离层耦合关系是非常复杂的物理和化学过程,对耦合机制目前还没有统一的解释,研究认为,地震产生的电磁效应主要以化学、声学、电磁途径向空中传播,进而引起电离层扰动,主要机制为声重波、空气重力波与垂直电场机制(Freund,2004; Liperovsky et al., 2008; Du et al., 2011; Pulinets et al., 2011).现阶段,主要工作仍集中在震例分析和模型假说研究,鉴于岩石圈-大气层-电离层耦合的复杂性和电离层异常的多样性,若将震前电离层参量应用于实际地震预报中,在耦合机制和有效的提取电离层前兆异常信号方面,还需要做很多工作.

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