地球物理学报  2017, Vol. 60 Issue (9): 3457-3465   PDF    
基于多轨道卫星观测数据分析尼泊尔地震长波辐射特征
孙珂1,2, 单新建1 , Dimitar Ouzounov3, 申旭辉4, 荆凤2     
1. 地震动力学国家重点实验室, 中国地震局地质研究所, 北京 100029;
2. 中国地震局地震预测研究所, 北京 100036;
3. Chapman University, One University Drive, Orange, CA 92866, USA;
4. 中国地震局地壳应力研究所, 电磁卫星技术与应用研究室, 北京 100029
摘要:综合已经在红外异常提取中应用的涡度和RST(Robust Satellite Technique)算法优点,提出了红外异常指数算法.并基于长时间尺度的中国静止卫星FY-2D和美国极轨卫星NOAA长波辐射数据,应用RST和异常指数算法,分别对2015年4月25日尼泊尔MS8.1和5月12日MS7.5地震前后卫星长波辐射变化特征进行了分析,开展了多轨道、多时空分辨率长波辐射同步地震热红外特征研究.结果表明,运用RST算法,两次地震前后,未能在震中周围发现明显的长波辐射异常.运用异常指数算法:(1)对于NOAA卫星,4月15日在MS8.1地震震中以西出现热红外异常,到4月24日震中以西约100 km处出现异常最大值,随后逐渐消失.5月10日在MS7.5地震震中以东约200 km发现异常;(2)在NOAA卫星长波辐射异常发现最大值当日,采用FY-2D卫星每3 h的数据分析可发现红外异常的动态演化过程,弥补NOAA卫星分辨率不足.以上结果为利用多轨道卫星监测地震热辐射变化提供了依据.
关键词: 尼泊尔地震      NOAA      FY-2D      热红外异常      长波辐射     
Analyzing long wave radiation data associated with the 2015 Nepal earthquakes based on Multi-orbit satellite observations
SUN Ke1,2, SHAN Xin-Jian1, Dimitar Ouzounov3, SHEN Xu-Hui4, JING Feng2     
1. State Key Laboratory of Earthquake Dynamics, Institute of Geology, CEA, Beijing 100029, China;
2. Institute of Earthquake Science CEA, Beijing 100036, China;
3. Chapman University, One University Drive, Orange, CA 92866, USA;
4. Institute of Crustal Dynamics CEA, Beijing 100085, China
Abstract: The infrared anomaly index algorithm is proposed in this paper based on the advantages of RST (Satellite Technique Robust) and vorticity algorithm which have been used in application of detecting infrared anomaly. An MS8.1 and an MS7.5 earthquake, occurred at the front of the India-Eurasia collision belt, struck Nepal on April 25th and May 12th, 2015. We analyzed the temporal and spatial variations of outgoing long wave radiation (OLR) obtained from satellite observations around the time of the two earthquakes using RST and anomaly index algorithms. The Meteorological satellite data we used include night-time data (once daily) from the polar orbit NOAA/AVHRR and three hours data (8 times daily) of the Chinese geostationary satellite FY-2D. The results show that RST algorithm provides no anomalous solutions around the epicenter of two earthquakes. In comparison the infrared anomaly index algorithm did provide an anomaly detection, and specifically we found an increase of emitted infrared radiation on the west of the MS8.1 epicenter on April 15th 2015. The thermal anomaly derived from NOAA data reached the maximum on April 24 at 100 kilometers west of the MS8.1 epicenter, and then disappeared gradually. In addition another thermal anomaly was detected on May 10 at 200 kilometers east of the MS7.5 epicenter. Based on three-hour data analysis from FY-2D, we found on April 24 a dynamic evolution in the anomalous process, the same day when the NOAA data thermal anomaly reaches the maximum. In this case FY-2D satellite data provided complimentary data to the initial detection based on low temporal/spatial resolution data obtained from NOAA and improved the final solution in the location of the anomaly. Our initial results suggest that systematic use of multi-orbit satellite observation can provide reference to monitor the pre-earthquake changes of thermal radiation.
Key words: Nepal Earthquake      NOAA      FY-2D      Thermal anomaly      OLR     
1 引言

地震是一个复杂的地壳运动过程,如何能够在震前对可能的发震危险区做出有效的预测,一直是地震预报研究需要解决的关键技术难点.自1988年苏联学者Gorny等(1988)报道了在中亚及东地中海地区的许多中强地震前出现大面积卫星热红外异常现象之后,国内外学者对中亚、西亚、中国境内等地区的若干中强以上地震发生前的卫星热红外资料开展了大量的震例研究(强祖基等,1990Tronin et al., 2004Pulinets et al., 2006马瑾等,2006屈春燕等,2006;康春丽等2007;Ouzounov et al., 2011荆凤等,2012Prakash and Srivastava, 2015; Eleftheriou et al., 2015).地震前出现的地面热异常早已被人们察觉,黄广思等(1993)的研究表明,强震前在震中较大范围内出现增温异常是一种普遍现象,增温幅度在2~10 K,为了排除非地震因素增温的干扰,陈顺云等构建了中国大陆地表温度年变基准场(陈顺云等,2009).本文综合涡度和RST算法,提出了红外异常指数算法,并基于RST和异常指数算法,利用2005-2015年的美国极轨卫星NOAA18和2008-2015年的中国静止卫星FY-2D数据,对2015年4月25日和5月12日发生在尼泊尔的MS8.1和MS7.5地震前后卫星长波辐射数据的变化特征开展分析研究.

2 地震构造背景及地震概况

据中国地震台网测定,北京时间2015年4月25日14时11分,尼泊尔发生MS8.1地震,此次地震震中(北纬28.2°,东经84.7°)位于加德满都西北80 km处,2015年5月12日15时05分在尼泊尔(北纬27.8°,东经86.1°)发生MS7.5地震,震源深度10 km.印度板块以约40 mm·a-1的速度向北与欧亚板块会聚,造成喜马拉雅山脉的隆起(Bilham et al., 1997),形成了长达2500 km的喜马拉雅俯冲构造带,该构造带已经发生了若干次8级以上地震,有记录的大地震有1505年尼泊尔格尔纳利河8.2级地震,1897年不丹8.1级地震,1905年印度8.0级地震,1934年尼泊尔比哈尔邦8.1级地震,以及1950年中国察隅8.6级地震.喜马拉雅构造带在印度板块和欧亚板块挤压碰撞作用下,在尼泊尔地区发育有3条主要的逆冲型断裂(图 1),由南到北分别为喜马拉雅主前缘断裂(MFT:Main Frontal Thrust)、喜马拉雅主边界断裂(MBT:Main Boundary Thrust)和喜马拉雅主中央断裂(MCT:Main Central Thrust).MFT、MBT和MCT在深部都汇入主喜马拉雅逆断层(MHT,Main Himalayan Thrust fault)上,几乎所有在喜马拉雅前缘断裂发生的大地震都与MHT的破裂有关,此次地震也不例外.

图 1 喜马拉雅构造带中段地震构造及地震分布 Fig. 1 Tectonic setting and historical earthquakes in central Himalaya
3 FY-2D/NOAA OLR数据

长波辐射(Outgoing Longwave Radiation,OLR)是指地球大气系统向外空辐射出的所有波长的电磁波能量密度,能够反映地气系统的能量辐射,受到地表温度、大气温度、水汽、云量等的影响,是对地表和大气层之间能量状况的一种反映(Ohring and Gruber, 1983).

3.1 NOAA OLR数据

NOAA系列卫星是美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)发展的极轨气象卫星,从1970年12月第一颗发射至今,已经发射20颗.卫星搭载的AVHRR扫描辐射仪有5个探测通道,其中红外通道4、5分别用来探测地球大气在10.5 μm、11.5 μm附近的射出辐射率.NOAA卫星的长波辐射数据产品是根据AVHRR红外通道数据与大型气象实验卫星(NIMBUS)获取的宽波段(4~50 μm)总测值进行匹配处理并进行计算得到,该数据可以通过(http:// www.cdc.noaa.gov)免费下载.根据Ohring等(1984)研究结果OLR目前全球平均误差为11 w·m-2.本研究所使用的是2005-2015年NOAA18卫星空间分辨率为2.5°×2.5°的OLR夜间数据.

3.2 FY-2D OLR数据

FY-2D卫星是我国第一代静止气象卫星风云二号气象卫星的第四颗卫星,也是中国第二颗业务应用型的静止轨道气象卫星,2006年12月8日发射升空.FY-2D的有效载荷为红外和可见光自旋扫描辐射器VISSR,红外通道分别为10.3~11.3 μm和11.5~12.5 μm.FY-2D的长波辐射产品是基于多通道窄波段辐射通量密度模拟与OLR理论反演模式得到(吴晓,2008).本研究使用的是2008- 2015年的OLR产品,地理范围为50°N-50°S、55°E-155°E,空间分辨率为0.1°×0.1°,时间分辨率为3 h.

3.3 FY-2D与NOAA数据匹配度分析

发挥极轨卫星大空间尺度的特点,利用静止卫星的高时空分辨率优势,综合多轨道卫星OLR数据分析地震热红外异常的前提是两种数据具有很好的一致性.吴晓对2007年2-4月FY-2D与NOAA18卫星的OLR产品进行了相关性分析,结果表明两者的相关系数在0.9473~0.9843之间,均方根误差7.01~14.56 w·m-2,等值线图趋势基本一致.存在差异的原因可能是两者反演模式不同等造成的(吴晓,2008).因此综合两种轨道卫星数据,发挥各自数据的优势,同步开展地震热红外异常分析具有可行性.

4 数据分析方法

Tramutoli等(2005)将已经成功用于火山、森林火灾监测的算法RST应用于地震前热红外监测,将地震引起的热红外异常看作信号,其他因素引起的异常看作噪声,引入了地震热异常信噪比的概念,之后各国学者利用该方法开展了大量的震例研究,并在多个震例的研究中发现了明显、持续的热红外异常现象(Tramutoli et al., 2013; Genzano et al., 2009, 2015).该算法基于多年同期的亮度温度统计计算为基础,并在强震前热红外异常分析取得了较好的效果:

(1)

式中,⊗(x, y, t)为t时刻,坐标位置为xy像元的异常值,V(x, y, t)为t时刻,坐标位置为xy的像元值,μ(x, y)为多年相同位置、相同时刻的平均值,σ(x, y)为对应的标准差.由于该方法利用多年的相同位置的平均值作为背景数据,因此对于气温变化监测较为敏感,但由于地表热辐射的影响因素复杂多变,各类场源引起的热变化信息并不容易区分(郭晓等,2010),特别是并不能够反应同一时刻不同位置的相对差异.

近年来,国内外学者利用涡度法开展提取地震长波辐射异常信息研究(公式(2)),该算法反映的是一个位置相对于其周围的变化情况,若果涡度值大,则说明该位置与周围点显著不同(康春丽等,2003).

(2)

其中,W(x, y)是坐标位置为xy像元涡度值,v(x, y)是该点上的长波辐射值.

本研究结合两种算法优点,提出了异常指数算法:

(3)

首先,在利用多年的OLR数据求得同一位置均值和标准差的基础上,对长波辐射数据进行了RST异常信息提取运算,注重多年的背景场信息提取.同时,利用涡度算法,对2015年地震前后一段时间内数据进行运算,求得坐标位置为xy像元涡度值W(x, y),之后取得研究区范围内的平均涡度值和标准差σ(x, y),异常判断依据统计学上的3σ准则来确定,该准则认为超出检测数据均值与3σ之和的数据不超过数据总数的0.3%,可判断为异常值,因此公式中n选取3.最后RST异常算法值与涡度算法异常值相乘得到异常指数,表征红外异常量.

5 结果与分析 5.1 RST运算结果与分析 5.1.1 NOAA卫星OLR结果分析

基于2005-2015年的NOAA卫星OLR数据,利用RST算法,以2005-2014年NOAA卫星同期、相同位置的OLR平均值为背景,扫描分析2015年上半年18°N-38°N,75°E-95°E区域,在尼泊尔MS8.1和MS7.5震中附近均未发现明显的异常现象.图 2给出了4月15日-5月12日的运算结果.

图 2 2015年4月25日尼泊尔MS8.1,5月12日MS7.5地震前后基于RST算法的NOAA卫星OLR的特征变化图像 Fig. 2 Time series variation of OLR observed from NOAA for the Nepal earthquakes happened on April 25 and May 12, 2015 based on RST algorithm

基于2008-2015年的FY-2D卫星OLR数据,利用RST算法,以2008-2014年FY-2D卫星同期、相同位置的OLR平均值为背景,扫描分析18°N- 38°N,75°E-95°E区域的每3 h数据,在尼泊尔MS8.1和MS7.5震中附近均未发现明显的异常现象.图 3给出了尼泊尔MS8.1地震前后数小时的运算结果.

图 3 基于RST算法的2015年4月24-25日FY-2D卫星OLR的特征变化图像 Fig. 3 Time series variation of OLR observed from FY-2D for the Nepal earthquake from April 24 to April 25, 2015 based on RST algorithm
5.2 异常指数运算结果与分析 5.2.1 NOAA卫星OLR结果分析

基于2005-2015年的NOAA卫星OLR数据,利用异常指数算法,以2005-2014年NOAA卫星同期、相同位置的OLR平均值为背景,扫描分析2015年上半年18°N-38°N,75°E-95°E区域,由图 4得到以下现象和特征.尼泊尔MS8.1地震发生前10天,即4月15日在震中西北方向约100 km处,发现异常,震前1天,4月24日异常达到最大值.在5月12日MS7.5地震发生的前两天,即5月10日在MS7.5震中位置以东约200 km发现异常,两次地震前最大异常指数均达到20,震后异常消失,两次地震前最大异常值均发生在地震前数天,而且震中位置距离异常最大值位置在100~200 km之间.

图 4 2015年4月25日尼泊尔MS8.1,5月12日MS7.5地震前后异常指数算法的NOAA卫星OLR特征变化图像 Fig. 4 Time series variation of OLR observed from NOAA for the Nepal earthquakes happened on April 25 and May 12, 2015 based on Anomaly Index algorithm
5.2.2 FY-2D卫星OLR结果分析

基于2008-2015年的FY-2D卫星OLR背景数据,利用异常指数算法,以2008-2014年FY-2D卫星同期、相同位置的OLR平均值为背景,扫描分析2015年4月25日地震前后30天18°N-38°N,75°E-95°E区域的每3 h数据.4月24日NOAA卫星发现异常达到最大的同时,通过分析FY-2D 3 h长波辐射数据,发现在震中以南出现大范围异常,通过不同时段的分析,可以看出异常指数变化过程,异常的时间与NOAA卫星同步,但位置有所不同(图 5).

图 5 2015年4月24-25日FY-2D卫星OLR的特征变化图像 Fig. 5 Time series variation of OLR observed from FY-2D for the Nepal earthquake, April 24-April 25, 2015 based on Anomaly Index algorithm
6 讨论与结论

区域构造孕震系统周边区域的构造环境、地下介质状况及块体动力学条件等决定了地震孕震过程和震源过程的复杂性.构造运动的变化随时随地都存在,这使得与构造地震孕震过程和震源过程有关的异常变化会在大范围、长时间内出现,这也是开展地震前兆研究的物理基础.红外辐射异常是地震前兆的一种,利用卫星红外资料有利于捕捉到这一前兆信息.

本研究结合已经在红外异常提取应用的涡度和RST算法优点,提出了红外异常指数算法表征红外异常量.以极轨NOAA卫星2.5°×2.5°和静止FY-2D卫星0.1°×0.1°长波辐射数据为数据源,利用RST和异常指数算法,分析了2015年4月25日尼泊尔MS8.1和5月12日MS7.5地震前后的长波辐射变化特征.运用RST算法,两次地震前后,未能在震中周围发现明显的长波辐射异常,而运用异常指数算法能够在地震发生前数天震中附近较好地识别地震红外异常:(1) 对于NOAA卫星,4月15日在MS8.1地震震中以西出现热红外异常,到4月24日震中以西约100 km处出现异常最大值,随后逐渐消失.5月10日在MS7.5地震震中以东约200 km发现异常,两次地震前最大异常指数均达到20,距离震中位置在100~200 km之间;(2) 在NOAA卫星长波辐射异常发现最大值当日,采用FY-2D卫星每3 h的数据分析可发现红外异常的动态演化过程.以上结果表明利用NOAA卫星OLR数据能够进行大尺度的地震红外监测,而利用具有更高时空分辨率的FY-2D卫星OLR数据能够在更细尺度上进行连续的动态监测.结合NOAA和FY-2D两种轨道OLR数据,可为利用多轨道卫星监测地震热辐射变化提供依据.

致谢

感谢美国国家海洋和大气管理局地球系统研究实验室提供极轨NOAA卫星长波辐射数据;感谢中国气象局国家气象卫星中心提供静止卫星FY-2D长波辐射数据.

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