近年来,随着地震仪器采样率不断提高,强震前短临异常现象不断被观测到并逐步成为研究热点.据研究,高采样率的地震仪器如宽频带地震仪(胡小刚和郝晓光,2008)、秒采样的超导重力仪(Lan et al., 2011;Shen et al., 2011;张克亮等,2013;Zhang and Ma, 2014)以及弹簧重力仪(陈益惠等,1988;王新胜等,2014)都可以监测到震前扰动信号.这种扰动信号也称震颤异常波(蒋骏等,2012;张雁滨等,2013),常与低频地震LFE(Low Frequency Earthquake)相关.
在基于超导重力与弹簧重力仪的震前异常研究方面,国内外学者做了较多深入系统的工作.Zhang和Ma(2014)基于全球的超导重力仪,结合地震活动及地震波的到时,确定日本9级强震前重力非潮汐分量的低频波动是该强震前的MW5.7级地震引起的.Lan等(2011)基于日本和新竹的超导重力仪,检测到近十年与27个地震有关的35组震前扰动异常现象.Shen等(2011)应用超导重力仪和宽频带地震仪数据分析了汶川地震前的异常信号.震前扰动信号一般出现在震前3~10天,扰动的变化过程有快有慢,有的扰动出现数天之后在震前消失,有的扰动持续至地震发生.扰动信号叠加在固体潮曲线和宽频带地震仪曲线上,经常表现为纺锤状的曲线形态.
但是目前震前扰动现象的产生机理仍无定论,特别是由于强震的发生常伴随着着台风、降雨等气象因素的干扰.2008年汶川地震8级强震前,为确定该地震的震前扰动方位和成因,傅容珊等(2009)应用振幅法对地震前地脉动信号源进行了初步定位,定位结果显示扰动来自海上.夏英杰等(2011)应用单台法对该地震震前宽频带地震仪中的震前扰动信号进行了定位,结果表明地震前的脉动增强是由台风引起.胡小刚等(2010)应用频谱分析结合扰动源扫描算法分析确定了汶川大震前扰动中的台风和非台风扰动,认为震前扰动中频段0.2~0.25 Hz的信号与台风有关,频段为0.1~0.18 Hz的信号与台风无关.王新胜等(2016)提取了主频率极差和标准差两个指标将重力震前扰动和台风扰动有效区分.
2008年3月21日,中国新疆于田县发生了MS7.3地震.2014年2月12日,该区域又发生了MS7.3地震,震源深度12.5 km,矩震级为MW6.9(张勇等,2014).两次地震震中相距约110 km,且都发生在巴颜喀拉活动地块西边界,但2008年于田MS7.3地震发生在NS向挤压构造应力背景下略带走滑分量的郭扎错拉张破裂带(李志海等,2009).两次地震发震间隔时间较短,所处的构造位置相近(徐伟民,2014).
本文以2008年和2014两次于田MS7.3地震为研究对象,对震前八天的全国重力台网秒采样的重力数据进行预处理,提取高频扰动信号;应用短时傅里叶变换时频分析方法分析震前异常信号的频率特征;基于扰动源扫描算法(Source Scanning Algorithm)获得扰动源的空间位置,以探讨震前扰动信号的时空演化特征及与地震的相关性.
2 数据和方法本文应用两次于田MS7.3地震前的国家连续重力观测台网高频采样的重力固体潮资料展开分析.仪器型号皆为g-Phone弹簧重力仪,采样率为1 Hz,分辨率为0.1 μGal.2008年选取12个数据完整连续的台站,2014年选取18个台站.于田地震的地震目录来自中国地震台网中心.两次地震的震中和本文应用的重力台站分布如图 1所示.
基于Tsoft固体潮预处理软件(Van Camp M,2005) 对原始重力固体潮数据进行预处理, 主要包括对间断、阶跃进行修复.在预处理基础上进行理论固体潮改正和气压改正,同时应用小波分解去除固体潮中的低频成分提取高频信号.因研究时段较短,暂不考虑极移和海潮效应的扣除.图 2给出了多个台站在两次地震震前的重力高频信号时间序列.
为对重力扰动异常信号进行空间定位,本文定位方法采用扰动源扫描算法(Source Scanning Algorithm).扰动源扫描方法是由Honn Kao等于2004年提出的(Kao and Shan, 2004),本质上是一种格网搜索的方法.该方法通过系统搜索给定时空范围内的最大亮度值,获得扰动源的时空分布.Honn Kao应用该方法准确定位了发生在北Cascadia俯冲带ETS(Episodic Tremor and Slip)序列中的一次震颤事件.此后,该方法在非火山震颤事件、列车运动的定位(李文军等,2008)、台风事件的定位(张雁滨等,2015)得到了广泛的应用.
假设时刻τ位置η发生了一次事件,分别经过时间taη、tbη、tcη被台站A、B、C记录到,那么每个台站记录中事件发生时刻τ加上各台站的理论到时(即τ加上位置η分别到各个台站的走时taη、tbη、tcη)对应的振幅最大,将此时刻的振幅累加得到表征时刻τ位置η事件发生可能性的亮度函数值,公式为
(1) |
式中,un为归一化的波形记录,本文中取重力数据的高频时间序列进行分析;tηn表示位置η到台站n计算的某个最大能量的走时,un(τ+tηn)表示取台站n的归一化波形记录中τ+tηn时刻对应的振幅,因子1/N使得亮度函数值在[0, 1]之间.如果所有的最大振幅都是由时刻τ位置η产生,那么亮度函数br(η, τ)=1.通常情况下br(η, τ)既不等于1也不等于0.
研究表明:不同震级对应孕震区的范围不同,并存在经验公式R=100.43M(R是孕震区半径,M为震级)(Dobrovolsky et al., 1979).依据该公式,1377.2 km为MS7.3地震的孕震区半径.通过计算定位的扰动源位置与于田震中的距离,可判断扰动源是否位于孕震区内.
3 数据分析及结果本节基于相同的重力仪观测资料和数据,选取于田两次MS7.3地震进行对比分析,一方面可以展开强震前重力高频异常信息提取的具体实例分析;另一方面,通过对比近似相同条件和类型(震级、断裂带、震源机制)下的震前重力扰动异同,可以更深入地探讨其时空演化特征.
3.1 2008年3月21日于田MS7.3地震前重力扰动根据前文所述的数据预处理方法,获得数据残差如图 2所示.从图 1和图 2a可见,在震前沈阳、牡丹江和漳州三个台站出现不同幅度的震前扰动异常,而距离震中较近的狮泉河和乌什台等台站没有观察到明显的异常.从幅度上看,漳州台重力扰动信号幅度范围在±200 μGal,沈阳台和牡丹江台幅度范围在±100 μGal.从图 3三个台站重力高频信号时频图的信号频率、持续时间和主能量变化趋势可见,漳州台在震前7天出现高频信号后减弱,而后在震前两天又增强且持续至地震发生,频谱主要分布在0.2~0.4 Hz;沈阳台扰动信号能量集中在震前两天,频谱分布在0.2~0.35 Hz;而牡丹江台频谱能量较低,主要分布在0.25~0.4 Hz.三个台站的频谱能量与距海岸线距离呈正相关,即距海洋越近,能量越高.
该时段无西北太平洋热带气旋影响中国沿海台站.局部区域的降雨量显示三个台站的震前扰动与降雨同步,且呈正相关趋势,即降雨量越大,频谱能量越高.此外,三个台站都位于东部,其中漳州台地处沿海,距海岸线不到50 km;而其他内陆台站特别是靠近震中的台站都没有记录到明显的高频信息.此外,研究表明沿海地区的重力台站靠近海洋,受海浪相互干涉产生的脉动影响较为显著(陈益惠等,1988).据此推断沈阳、牡丹江和漳州台的高频信息可能与局部降雨以及海浪脉动相关.
3.2 2014年2月12日于田MS7.3地震前重力扰动图 2b—d显示出2014年于田MS7.3强震前重力高频信息上存在两组明显的扰动异常,呈现明显的时空分布规律.从时间上看,第一组扰动信号出现在震前六天,第二组扰动信号出现在震前三天.2月6日我国北部的北京、海拉尔以及东北的沈阳、牡丹江等台站记录到扰动异常,异常持续至2月7日结束;而位于沿海地区的福州台、厦门台、漳州台以及琼中台从2月9日开始呈持续扰动且逐步增大后减小的喇叭口纺锤状形态.从幅度上看,福州台、厦门台和漳州台的重力扰动信号幅度范围在±200 μGal;北京、海拉尔、乌加河、沈阳等台站的扰动信号幅度范围在±100 μGal;而内陆西部地区除高台和兰州十里店台存在小幅的扰动异常外,拉萨、狮泉河、格尔木等台站基本没有观察到明显扰动异常.重力扰动信号的幅度大致呈现出从沿海到内陆、自东向西逐渐减小的趋势.这与陆态网重力仪观察到的扰动现象(王新胜等,2014)基本一致.
从海拉尔、福州台、沈阳台和狮泉河四个典型台站的时频特征(图 4)可见,四个台站震前扰动的频率范围大致分布在0.1~0.4 Hz之间.但不同台站的信号频率、持续时间和主能量变化等时频特征存在着显著差异.震前7天,海拉尔在2月6日出现小簇能量高值,频率在0.12~0.21 Hz;福州台能量均匀集中分布在0.2~0.5 Hz整个频段;沈阳台在2月6—7日能量逐步积累,至2月8日之后主频增大,频率主要分布在0.2~0.35 Hz;而距震中最近的狮泉河台频率没有明显变化,能量较低.
18个台站在震前的主频率也表现出明显的区域性(图 5).东部沿海台站的厦门、福州等台站的主频分布较为一致,频率较高,集中分布在0.2~0.35 Hz范围,主频随着距发震时间越近也逐步减小.靠近震中的西部台站则差异较大,兰州台和格尔木台在震前四天都呈现距离发震时刻越近,主频越小的趋势.乌什台、海拉尔和牡丹江等台站在震前6天也表现出主频减小后又逐步增大的趋势.
对两组扰动信号分别进行定位,定位方法如前文所述.第一组扰动信号定位选择北京台、海拉尔、沈阳、牡丹江等五个扰动信号较明显的台站.第二组扰动信号定位选择福州台、漳州台和厦门台.扫描间隔为1 min.在扫描范围15°N~60°N,70°E~140°E内以0.5°为间隔建立格网,速度取3.0 km·s-1,按照震源扫描算法计算其亮度函数值.根据扰动源扫描算法的定义,最大亮度函数值所在的位置即代表定位的信号发生位置,最大亮度函数值出现的时刻即代表定位的信号发生时刻,定位结果如图 6和图 7.考虑到台站数较少,信号来源都分布在台网外部,速度模型较简单,定位结果仅反映信号的概略位置.从图中可见,第一组扰动信号可能的位置在西藏东南位置,第二组扰动信号来自东南海域.两个定位结果距离震中分别为1935 km和4251 km.两组扰动源都不在于田地震的孕震区内.
2月上旬,我国北部和中东部地区出现大范围雨雪天气过程(杨琨等,2014),具有覆盖范围广、强度大、持续时间长的特点.大范围雨雪天气过程主要是由于高空短波槽在东移过程中与中低层的低涡系统、切变线和低空急流相结合造成的.大范围的雨雪天气与扰动异常出现的时间较为一致.且第两组扰动信号集中出现在强降雨的东南沿海地区(图 8).因此第二组扰动信号可能也与局部的强降雨和海浪的影响相关.
研究表明在台风及强降雨期间也常观察到叠加在固体潮曲线上的高频扰动形态(王梅等,2009;张雁滨等,2013;张燕等,2014).对近年来秒采样的重力和宽频带倾斜仪数据总结可见,大部分的扰动信号表现为叠加在原始固体潮曲线上的纺锤状抖动形态,信号从出现到结束持续时间一般为3~5天.虽然地震和台风期间的重力扰动信号的形态较为接近,但台风影响重力的主频主要在0.15~0.3 Hz,通常可以从其频谱特征与气象资料可以排除台风的影响.此外,降雨与气压主要对中长期的分钟、整点采样的固体潮资料影响较大,且降雨主要影响范围在局部区域.
从气象降雨资料和重力主频分布特征看,2008年的扰动信号与2014年的第二组扰动信号可能与强降雨以及台站地处沿海受海浪影响有关.而2014年第一组扰动异常是否是于田地震前震的影响?Zhang和Ma(2014)分析了日本311地震的超导重力异常,认为重力的震前扰动异常是9级地震前5.7级地震的波动影响.但从出现时间看,这种前震影响主要集中在地震发生的震前数小时,而非数天.从2014年于田地震的地震序列看,2月6日仅发生一次4.3级地震.另外,前震信号在时频域的表现也与脉动信号的特征差异较大.中小地震叠加在固体潮曲线上,基本表现为尖峰和脉冲形式,持续时间短,且反映在频谱曲线上频率能量主要集中在0.1 Hz以下;而本文中的重力震前扰动信号主要表现为纺锤状信号,该信号有明显的逐步增大后减小的变化趋势,持续时间较长,信号频段主要在0.1~0.18 Hz之间.因此认为2014年于田地震第一组重力震前扰动信号与地震活动性的相关性不大,该扰动信号不是前震的影响.2014年的第一组震前扰动信号虽检测到0.1~0.18 Hz的异常频段(胡小刚等,2010),但对该组扰动异常的空间定位结果显示,扰动源位置与于田震中的距离约为1935 km,相距甚远.
4.2 结论本文基于重力固体潮数据,对2008年和2014年两次于田MS7.3地震前重力扰动信号进行了分析,主要结论如下:
(1) 两次地震前都观测到了重力扰动现象.2008年于田地震前,12个台站中有3个台站观测到扰动,扰动出现在震前1~5天内;2014年18个台站观测到两组明显的扰动异常,扰动异常呈明显的时空分布规律.第一组异常出现在震前6天,主要集中在东北部.第二组异常出现在震前3天,主要集中在东部沿海地区.两组异常的幅度从北到南,自东向西逐步衰减.两次地震前的重力扰动分布表明东部比西部,沿海地区比内陆地区更容易观测到震前扰动的高频信号.
(2) 频谱和时频分析结果表明,2008年和2014年第二组的震前扰动的分布频段在0.2~0.4 Hz.2014年的第二组震前扰动定位结果位于东南沿海海域.结合该时段的气象资料和重力频段分布特征,认为这二组扰动信号可能与强降雨以及海浪影响有关.
(3) 2014年于田MS7.3地震之前,海拉尔、沈阳和牡丹江等五个东北部台站检测到0.1~0.18 Hz的异常频段,频谱异常集中在震前6天.但对该组扰动异常的空间定位结果显示,扰动源位置与于田震中相距约1935 km,不在于田地震的孕震区内.该组扰动异常与于田地震的相关性仍需进一步讨论.
(4) 震前重力扰动现象的复杂性,影响因素的多变性,机理解释的不确定性,都是目前震前重力扰动异常的研究领域亟待探索和解决的问题.这一方面有待于更深入的该方面机理的研究,也需要如地震仪、宽频带倾斜仪等仪器的对比结合,以及电离层扰动异常、次声波异常等多手段的综合研究.
致谢感谢审稿专家对本文提出的建议,感谢国家重力台网中心提供的重力观测数据,感谢中国科学院测量地球物理研究所周勇博士的帮助,感谢编辑部老师的辛勤工作.
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