2. 国家气象局卫星气象中心, 北京 100081;
3. 中国地震局地震预测研究所, 北京 100036;
4. 四川省气象灾害防御技术中心, 成都 610000;
5. 中国科学院大学, 北京 100049;
6. 云南师范大学, 物理与电子信息学院, 昆明 650500
2. Key Laboratory of Space Weather, National Center for Space Weather, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China;
3. Institute of Earthquake Forecasting, China Earthquake Administration, Beijing 100036, China;
4. Sichuan Meteorological Disaster Defense Technology Center, Chengdu 610000, China;
5. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
6. College of Physics and Electronic Information, Yunnan Normal University, Kunming 650500, China
大地震给人类社会带来的危害巨大,影响深远,从20世纪初至今,我国因地震灾害死亡的人数占全球的一半以上.全球科技界迫切希望能获得一种确定性的预警手段,在大震到来之前,提醒人们采取紧急措施,避免重大损失.在中长期的地震预测中,科技界能确定出潜在危险地段.但在小时尺度的短、临预测方面,如何通过有效的科学手段在一定时间范围内,感知和确定大震到来的时间、地点和震级的大小,仍然是一个尚待解决的科学问题.
地震的短期(10日至数百日)和临震(1日至10日及以下)预测(赵克常,2012),相比地震中长期预测更能直接有效地保护人类生命和社会基础设施.地震前有许多异常都可以被仪器观测到,例如:氡气的异常(Walia et al., 2006)、地光现象(St-Laurent et al., 2006;Derr et al., 2011)、VLF/ULF波异常(Hayakawa et al., 2010, 2012)、电离层异常等(Heki, 2011). 但上述异常现象通常发生在震前几天至数月不等的时间尺度上,无法有效地预测地震具体的发生日期和地点,并提前组织疏散相关人群.此外,某些测量方法也存在一定的局限性,例如氡气含量较低,产生的变化不易被仪器捕捉到;电离层中被广泛研究的可能与地震有关的电子浓度总含量(TEC,Total Electron Content)容易受太阳活动、火山、台风等的影响,出现异常时不代表一定会发生地震,这类异常监测手段受其低空间分辨率影响,很难确定具体的发震地点.因此,是否存在其他能够有效预测地震并且可以普及的科学手段呢?
大气电离环境主要受三大类驱动源的影响:(1)地光、气象因子和闪电等活动(李尚勇, 2018;马伽洛伦和马富润, 2014;Jin et al., 2020);(2)日冕物质抛射、宇宙线等引起全球大气电路变化的太阳活动(Li et al., 2016;Shumilov et al., 2015);(3)大地震等大型地质构造活动.这些活动都会极大地改变大气的电离环境,使大气电导率、大气传导电流和大气静电场产生相应的异常改变(Jin et al., 2020). 其中,正负离子浓度异常、晴天大气电场(Jin et al., 2020)异常等大气电离环境改变的现象,在地震发生前被广泛观测到(Liperovsky et al., 2008;Martell, 1985;Omori et al., 2009;Ouzounov et al., 2018;Pulinets and Ouzounov, 2018;Pulinets et al., 1997;Sorokin et al., 2007a, b ;Jin et al., 2020). 近期国家空间科学中心子午工程和鸿鹄专项的观测和数据分析表明:如果是晴天条件(排除掉降水、雷电、大风、低云、水汽等气象因子和扬尘、雾霾、人工污染,以及太阳辐射后)(Harrison, 2013;Harrison and Nicoll, 2018;Jin et al., 2020),出现大气电场的负值异常很可能就是大型地质活动导致大面积岩石微破裂的信号,这个信号在小时尺度上最接近地震发生.近100年来零散和系统的观测经验(Choudhury et al., 2013;Smirnov, 2008;郝建国和张云福, 2001;李一丁等, 2017;朱传镇等, 1990;Jin et al., 2020) 已经证明了从3.0~8.0级地震发生前几个小时至几十小时时段内,大气电场有负值异常的表现.这种大气电场负异常现象与地震的关联,以及如何利用这种异常来预测地震正是本文的主要阐述内容.
本文首先通过列举一些震前大气静电异常信号的实例,归纳总结这类现象的时间尺度特征.其次,通过机理的分析探讨,提出了放射性物质电离辐射的理论观点.最后,提出了一种可以提前数小时预测重大地质灾害的大气静电场组网观测新手段.
1 观测事例本节列举多例震前大气电场的异常反向信号,并对观测点与震中的位置特点,异常信号的持续特征,信号识别的天气条件等也做了相关说明和讨论.
1.1 历史事例概述自20世纪20年代以来,陆续出现中外学者报告在震前观测到了大气电场异常变化或者大气电位异常改变的现象,表 1是20世纪部分异常观测事例(郝建国等,2000;Pulinets and Boyarchuk, 2005),表中“-”表示缺省.其中,1976年8月23日中国四川省松潘市MS7.2大地震发生前,离震中50 km的文县观测台大气电场仪在震前23 h开始记录到大气电场反向异常现象,异常持续到地震发生.
这种震前的大气电场或者大气电位的异常现象引起了很多地震学家的注意,国内外专家团队对这种现象进行了持续观测和研究.1949年前苏联地震工作者记录到了22次余震发生前2.5 h内,大气电位梯度发生变化;1966年日本科学家在研究地震发光成因问题时,发现地震能引起大气电场的变化,他们对78次2级以上地震发生前大气电场的变化进行了统计,其中46次地震发生前,大气电场明显下降,22次地震发生前大气电场没有显著变化;在1980—1999年间,郝建国团队在华北地区进行了近20年的连续可靠观测.观测表明,地震发生前,离震中200~500 km的大气电场仪会出现异常(郝建国和张云福, 2001).从1997年1月到2002年12月,俄罗斯科学院远东地球物理研究所,在晴天大气条件下,于勘察加半岛观测到103次大气电场负值异常事件,其中有37例异常出现后,在未来的1~24 h内发生了地震(Smirnov, 2008).印度学者(Choudhury et al., 2013) 也报道了从2009年到2012年间观测到的震前大气电场负值异常,异常早于地震发生前7~12 h. 近年来,国内靳小兵与陈涛等在汶川MS8.0地震和九寨沟MS7.0地震案例分析中也发现了震前大气电场异常变化(Jin et al., 2020;陈涛等,2020;卜俊伟等,2020),并从全球电路模型和震前氡排放增强(Ren et al., 2012)的角度对近地面大气电导率上升的现象进行了物理机制解释.值得注意的是,Mizuno等在2011年3月11日日本MS9.0大地震前约15 h也发现持续6 h的大气电场显著下降现象(Mizuno and Takashima, 2013),其形态、持续时间与汶川地震大气电场的异常变化相当一致.
虽然这些震前大气电场异常因观测仪器和观测方法的不同存在差异,但是我们不难发现这种异常存在着这样的共性:这些异常多为大气电场的负异常,它们多发生于震前数小时到几十小时内,负异常持续时间从几十分钟至十几小时不等(个别负异常持续时间会超过一天).因此,我们推断,震前几小时或几十小时内存在大气电位梯度下降现象,有时这个电位梯度下降使得大气电场正值减小;有时这个电位梯度下降使得大气电场由正值变成负值,与晴天大气电场方向正好相反,易于识别.
1.2 偶然提前预判到的观测事例2019年4月初,中国科学院临近空间先导专项(鸿鹄计划)气球实验队,准备于4月底到内蒙四子王旗光电研究院实验基地,进行针对太阳耀斑和冕洞高速流引发地球临近空间环境效应的观测实验.地基协同观测的子午工程项目大气电场仪器,于4月11日起进行连续两个星期的开机测试,专项成员在4月14日早上发现大气电场负值异常,并基于当日空间天气参数、晴天大气参数(吴亭等, 2009; Jin et al., 2020)和地震先兆因子的分析经验,推断在随后的几个小时,离观测仪器50 km的范围内,很可能发生中等强度以下地震,不会造成伤亡.
果然,几小时后,中国地震局台网中心发布2019年4月14日12时47分,在北京市怀柔区发生3.0级地震,震源深度19 km,震中位于北纬40.34°,东经116.39°.距离项目大气电场观测点正北方向43 km. 同时中国科学院国家空间科学中心“次声测量小组”也在当日12点47分观测到本次地震.
图 1所示为地基电场探测仪观测数据、预测时间以及地震发生时刻的图形说明.
除北京MS3.0地震震前数小时观测到晴天大气条件下大气电场异常外,我们也回溯了一些有多点观测的其他国内震前大气静电异常现象,具体如图 2所示.
从图 2a中可以看出,2008年5月12日MS8.0汶川地震发生前,离震中55 km的郫县站大气电场仪(黑色线)和离震中50 km的温江站大气电场仪(红色线)同时提前近7个小时观测到大气电场的反方向信号.两个观测站在南北方向相差18 km,信号强度差4倍且整体上随时间的变化趋势几乎一致,水平梯度方向明显指向西北(龙门山断裂带)方向.
如图 2b所示,2019年2月24日MS4.7荣县地震发生前,离震中30 km的自贡站大气电场仪(红色线)提前约11.5 h观测到大气电场下降的现象,并提前约9.5 h观测到连续的大气电场反方向信号,虽然期间大气电场有短暂的恢复,但在发生地震前1 h内大气电场仍然是负值.相比之下距离震中距离略远(约60 km)的内江站大气电场仪(黑色线),在时间上比自贡站大气电场仪晚数十分钟后才观测到大气电场下降的现象.虽然内江站离震中的距离更远,但是震前1 h负异常信号的强度高于自贡站,这可能是局地的气象、地质条件等不同导致的.此外,与图 2a中两台大气电场仪信号变化不同的是:荣县地震区附近的两个站的信号特点和变化趋势存在明显的差异.这可能是因为,荣县地震发生时,自贡站位于震中的东南方,而内江站位于震中的东北方,两个站点相距44 km,过远的距离会使信号受局地其他因素的影响呈现出不同的形态.
2019年6月17日长宁MS6.0地震(图 2c)发生前,离震中59 km的宜宾翠屏山大气电场仪提前23 h观测到大气电场的反方向信号,信号持续70 min,随后恢复到正常状态.大气电场负异常并没有一直延续到地震发生,在第二天晚上23:30长宁MS6.0地震发生时,大气电场为正值.此外,此次地震发生时,距离震中144 km的内江站大气电场仪没有观测到震前负异常现象,是正常的晴天大气电场状态(约几百V/m).如此可知,当大气电场仪距离震中过远时,很可能捕捉不到负异常信号.
所有这些近一百年来的研究发现都表述了一个事实:存在震前几个小时出现大气电位梯度下降现象,大多时候电位梯度的下降会使大气电场出现与晴天大气电场反向的信号,这种信号在晴天条件下很容易识别.由此引出一连串令人极为关注的问题:为什么临震前大气电场会正值下降甚至反向?为什么这个信号在时间上最靠近地震触发?如果发现完全反方向电场现象出现,能否用来推断当地大地震的发生?而这个现象的物理本质又是什么?
2 物理过程解释理解上述观测现象以及用物理过程来一一回答上述问题,可能需要结合日地空间物理、电离层物理、磁层物理、电波传播、气象学、大气电学、热力学、尘埃等离子体、同位素地球化学、微观物理、原子核物理、岩石力学、地质学和地震学等多学科的基础知识.本节将地质构造的力学过程与空间静电变化过程作为整体考虑,这个过程可以概括为:临震条件下持续放射性物质电离辐射首先会造成众多离子对的出现,然后这些近地空间正负带电离子对的迁移和分离过程会导致正负电荷完全分离,最终产生局部方向朝上的极化电场.此外,本节也简要说明临震状态下,地下气体溢出和电离辐射对大气温度、压力、相对湿度以及其他气象条件的影响.
全球大气电路如图 3a所示,图中“+”号代表正电荷的空间位置.就全球电路而言,电离层底部带正电荷,地表带负电荷.在晴天区域,大气电场从电离层指向地面,在大气电学里,这个方向被定义为正,从地面指向天空则定义为负(Namgaladze, 2013).当有雷雨云或其他带电云出现时,云下方局地会形成一个向上的异常电场(图 3b).临震阶段的各种地壳运动,导致岩石的破碎或熔融,矿物的溶解或相变,保留在某些矿物质或岩石中的一些放射性母体同位素衰变的子体同位素便会大量释放出来.探测表明,当地震发生前,震中附近区域的氡气含量已经发生异常(图 3c).氡衰变过程中,大量的α粒子也会释放出来,一个α粒子的能量是5.2 MeV,一个大气分子需要的电离能是32 eV,因此一个α粒子就足以产生15万对正负离子,从而让空气中充满大量的离子对.在这些离子没有复合之前,热压力、重力和晴天大气向下的电场力会使得这些正负离子产生位移分离.正离子向地面堆积,负离子上升,在近地面附近形成与晴天正常电场相反的极化静电场(图 3d).在潜在的震中区域附近,利用大气静电监测仪很可能观测到这些正负离子分离后形成异常的极化电场.
因此,之所以能在大震震中附近晴天大气条件下出现的电场负异常而被大气静电仪所捕获,可能是源于在临震阶段的异常大量地下流体包括气体逸出到近地表大气并伴随的电离辐射.这个过程主要是地震前临震岩石破裂程度增强以至于原来被封闭在岩层中的放射性物质排出,引起强烈的电离辐射,并且在震中区域会产生一个强大的静电场,被近场静电监测设备所感知.这个现象的物理顺序是:1)临震地壳运动导致大量岩缝里放出氡气;2)氡气放射性衰变产生大量α粒子;3)带正电的α粒子电离近地面大气,更多的离子对出现在低高度大气中,重的正离子在近地面形成较强的电荷梯度,产生出一个向上的孕震区静电场,信号极易识别;4)同时,离子的水合作用加热大气,使得大气相对湿度变低,并形成高温低压环境.这也使得地震中心区域上空更容易出现晴天大气状态.Pulinets等人认为:由于大震的孕震区域广,震中区域总的热辐射高,甚至导致了震中区域高温低压,相对湿度低,使得气象状态向晴天转变,这个现象将有利于排除气象因素造成的大气电场的反向信号(Pulinets and Ouzounov, 2018). 此外,岩石破碎程度越大,撕裂越深,区域越广,产生的负异常信号越好识别.
大地震即将发生前,由于岩石力学过程中的结构发生破碎撕裂变化,藏在地下的微量同位素气体如氡气等就有机会被大量释放出来.即临震状态下大面积岩石破裂和岩缝通道打开→放射性物质逸出→电离大气→巨量离子对出现→正离子近地面堆积→与平时晴天大气电场相反的大气静电场建立→显著大气静电信号异常出现.这个解释符合岩石-大气圈层耦合过程中核物理的逻辑链.因此,晴天大气条件下,大气静电信号的异常反向可能是一个有效的大震即将来临的先兆信号.
近期观测和数据分析研究表明:如果大地震即将发生,根据公式R=100.43M+σ(其中R为异常区半径,单位为km,M为震级,σ表示电磁波对地壳的穿透能力),当M=7.0~9.0时,孕震区/应变半径应该大于1000 km(郝建国等,1998),大地震震中附近50~200 km的大气电场监测仪大概率会接收到反向的异常信号,这个信号的持续时间是小时尺度的,通常为几个小时到1天不等.我们可以利用这个信号来辅助地震预测,并且在大震发生之前,做出有效预警判断.
因此,基于上面提出的物理机制,利用局部多点地基静电观测在分离太阳活动和气象活动信号的基础上,确定大型地质活动引起大气电离异常的区域范围、程度和对应下方岩石层进入失稳状态的短临时间范围,以便达到提前数小时或数十小时预测大地震的目的.
3 讨论和建议前两节提出并讨论了大气电场异常信号的一些观测实例和可能导致这种信号产生的物理解释,那么我们又该采取怎样的手段来把科学问题投入到实际应用中呢?
3.1 大气电场仪组网观测预估地震方法的应用前提想要确保大气电场异常信号的出现是震前活动导致的,首先要排除其他信号的干扰.图 4所示为同一台大气电场仪在2019年4月对不同情况下大气电场负异常的观测.其中,(a)为1.2节所示的北京地震当天大气电场负异常;(b)为天空多云和下雨等气象因素导致的大气电场负异常;(c)为空气质量较差时出现的大气电场负异常.在地震预测时,首先要排除类似(b)和(c)以及其他因素引起大气电场负异常的信号.
在上述震前晴天大气电场的研究中,作者结合前人对晴天大气的定义(Harrison and Nicoll, 2018;Jin et al., 2020)所采用的晴天大气标准是:
1) 没有降水,并且水汽较少,即相对湿度低(排除降水,雾,沙尘和气溶胶的影响,要求在关注的时间段,大气干燥且能见度大于2 km,相对湿度小于95%).
2) 没有低层云,对流云(3 km以下)等.
3) 附近(20 km内)没有带电云.
4) 距离地表 10 m高度范围内,风速小于8 m·s-1 (也有其他参考标准要求小于5 m·s-1).辐射元素(比如氡)的仪器测量要求风速小于1~3 m·s-1.但很多情况下,局地风速会超过3 m·s-1.为了排除永久地表电荷层的影响,最好2 m以内的地方风速大于1 m·s-1.根据各标准综合总结为近地面大气风速最好限制在1~7 m·s-1,即风力不超过3级.
在排除气象或人为因素等可能产生的大气电场负异常对地震信号的干扰后,要想捕捉到震前晴天条件下的大气电场负异常信号,电场仪的选址也有要求.如前文图 2c所示,当仪器距离震中距离过远时,就捕捉不到负异常信号,并且电场仪之间距离过远时信号的变化特征也不尽相同.针对这个问题,我们建议电场仪应沿着断裂带两侧布置,避免因为距离震中过远而接收不到信号,且电场仪之间的距离最好在20~40 km,以便根据信号梯度判断震中方位.图 5所示为川南部分台站布置示意图,其中绿色十字为已有台站,绿色矩形为待布置台站,红色圆点为近4年来这一区域所发生的地震分布.所使用的地震数据来自中国地震台网(http://news.ceic.ac.cn/).此外,为了远离人为因素对大气电场的扭曲和近地面扬尘造成的离子浓度变化的影响,我们建议台站多布置在郊区空旷的平台上.
地震临震阶段可靠前兆信号识别及其相关物理机理一直是科学家致力解决的问题, 传统的电磁探测已经表明异常信号出现在震前数月或数天.各个国家在电离层高度的专门卫星巡航式测量可以发现潜在的异常区域,提醒其他观测手段在此基础上进一步确认异常区域大型地质活动构造的发展.地基局域性观测体系根据卫星监测结果,可以将潜在危险区域的空间位置锁定在更小的范围,通过多站点观测数据评估未来可能发震的震级和时间.这种方式可能会极大地提高我们预测地震的能力,并给相关部门提供充分的决策依据.目前全球都在开展地震多圈层耦合机理的研究,相关国家已设立多项天地空观测体系,多方位、多角度、多参数地提取重大地震前兆信号.美国宇航局在2017年支持19项资助去广泛征集利用地震电磁先兆预警的方案,迫切希望能解决灾害型地震的有效时间预测、预警问题.5级以上地震的预报、预警是世界性难题,主要是精准预测地震发生的地点、时间和震级大小有相当的难度.针对这一情况,本文提出的下列方法可能有助于开展新型临震预警辅助手段的探索研究.
利用区域大气静电场监测网临震预估地震灾害的具体实施方案如下:
1) 建立局部的多点大气静电参数监测网,服务于需要重点警戒的区域,如潜在危险断裂地段,特别是西部高速铁路,高速公路,大型输油管道,核电站周边,以及云贵高原附近的川滇区域,青藏高原,天山山脉东南西三个方向的地区,太行山脉两侧河北山西地区,燕山山脉两侧人口密集地区等.利用专群结合,在广大的乡村地区广布静电感知点.
2) 对每一个大气静电观测点,要对当地可能出现的微量气体进行测试和计算评估.根据当地的断裂走向,岩石的裂缝结构,岩石中可能的气体成分和储量,对可能出现的大气电离的异常程度和大气电场的异常程度,建立一个当地初步模型,根据这个模型算出大气电场的负值阈值.同时再进一步根据监测网区域气象条件,建立基于不同气象条件下临震状态的大气静电变化的分析模型,分析各种气象条件下大气电场的平均特征信号,确定降水、闪电、雾、云量、水汽等气象因子和工业污染对大气电场变化的影响.研究在定点观测信号中分离属于气象活动导致大气静电变化的正负数值大小的方法和技术.同时定量揭示太阳活动、大气温度、压力、相对湿度等因素对当地大气电场变化的影响规律,研究分离空间天气,气象因子造成大气电离变化的判定方法,进一步确定判别地质构造活动源的大气静电场异常阈值和时空分布规律.
3) 结合其他参数如地磁、地电、地下水位、水温、水质、水氡、气氡、位移、形变、重力、电离层电子浓度变化、高能粒子通量变化、红外热辐射、气象要素、气溶胶成分(Liperovsky et al., 2005)和异常空间低频电磁波等同步信号分析,以及所建静电监测区域记录到大气静电反向异常站点的数目,搭建临震状态下大气电场变化强度与地震三要素的关联性公式,形成一种规范的大气静电场分析方法.多点观测的异常数值站点之间的梯度比较和接收到异常反向信号台站数目也是必须重点考虑的关键参数,在不断的观测分析中,尽量缩小位置误差和震级预测误差,并将时间误差压缩至数小时到数天以内.这种利用组网观测获取多点大气静电信号去研究信号与地震三要素之间的量化关系,对将来在临震阶段辅助预警大地震有重要的实际应用意义.
通过组网监测,在区分太阳活动和气象活动引起的大气静电场异常信号的基础上,提取属于构造活动引起的局部地区的正负静电异常数值大小和时间特征.分析多个站点与震中的位置关系,分析异常信号的出现与发震时间的关系,分析站点数目和大气静电观测异常信号的正负大小与震级的关系.因为这种静电信号代表的是一种宏观现象,它是震区大面积微观尺度上出现地壳运动破碎而产生的结果.由于断层上的应力释放,周边相关的岩层可能出现间歇、伸展性裂隙打开或关闭现象,从而更易释放出放射性物质,这种放射性物质导致的异常静电信号足以被附近多点布站观测的仪器接收. 这种形式的组网监测系统在国际上被称为Multi-Sensor-Networking Analytics (MSNA)(Pulinets and Ouzounov, 2018).
本文所举观测事例表明存在临震前几个小时或者几天的大气静电反方向信号,并且给出了组网捕获这种信号的具体实施手段,警戒需要特别关注的区域.本文所建议的组网观测和提前感知的方法可能会对将来提高短期和临震预测水平有实际的促进作用.
Choudhury A, Guha A, De B K, et al. 2013. A statistical study on precursory effects of earthquakes observed through the atmospheric vertical electric field in northeast India. Annals of Geophysics, 56(3): R0331. DOI:10.4401/ag-6235 |
Derr J S, St-Laurent F, Freund F T, et al. 2011. Earthquake lights. //Gupta H K ed. Encyclopedia of Solid Earth Geophysics. Dordrecht: Springer, 165-167.
|
Harrison R G. 2013. The carnegie curve. Surveys in Geophysics, 34(2): 209-232. DOI:10.1007/s10712-012-9210-2 |
Harrison R G, Nicoll K A. 2018. Fair weather criteria for atmospheric electricity measurements. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 179: 239-250. DOI:10.1016/j.jastp.2018.07.008 |
Hayakawa M, Kasahara Y, Nakamura T, et al. 2010. A statistical study on the correlation between lower ionospheric perturbations as seen by subionospheric VLF/LF propagation and earthquakes. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 115(A9): A09305. DOI:10.1029/2009ja015143 |
Hayakawa M, Kasahara Y, Endoh T, et al. 2012. The observation of Doppler shifts of subionospheric LF signal in possible association with earthquakes. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 117(A9): A09304. DOI:10.1029/2012ja017752 |
Heki K. 2011. Ionospheric electron enhancement preceding the 2011 Tohoku-Oki earthquake. Geophysical Research Letters, 38(17): L17312. DOI:10.1029/2011gl047908 |
Jin X B, Zhang L, Bu J W, et al. 2020. Discussion on anomaly of atmospheric electrostatic field in Wenchuan MS8.0 earthquake. Journal of Electrostatics, 104: 103423. DOI:10.1016/j.elstat.2020.103423 |
Li R K, Chen T, Luo J, et al. 2016. Enhancement of high energy electron fluxes and variation of atmospheric electric field in the antarctic region. Chinese Journal of Space Science, 36(1): 40-48. DOI:10.11728/cjss2016.01.040 |
Liperovsky V A, Meister C V, Liperovskaya E, et al. 2005. On the possible influence of radon and aerosol injection on the atmosphere and ionosphere before earthquakes. Natural Hazards and Earth System Sciences, 5(6): 783-789. DOI:10.5194/nhess-5-783-2005 |
Liperovsky V A, Meister C V, Liperovskaya E V, et al. 2008. On the generation of electric field and infrared radiation in aerosol clouds due to radon emanation in the atmosphere before earthquakes. Natural Hazards and Earth System Sciences, 8(5): 1199-1205. DOI:10.5194/nhess-8-1199-2008 |
Martell E A. 1985. Enhanced ion production in convective storms by transpired radon isotopes and their decay products. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 90(D4): 5909-5916. DOI:10.1029/JD090iD04p05909 |
Mizuno A, Takashima K. 2013. Continuous measurement of current in air and possible relation with intense earthquake. Journal of Electrostatics, 71(3): 529-532. DOI:10.1016/j.elstat.2012.11.015 |
Namgaladze A A. 2013. Earthquakes and global electrical circuit. Russian Journal of Physical Chemistry B, 7(5): 589-593. DOI:10.1134/S1990793113050229 |
Omori Y, Nagahama H, Kawada Y, et al. 2009. Preseismic alteration of atmospheric electrical conditions due to anomalous radon emanation. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 34(6-7): 435-440. DOI:10.1016/j.pce.2008.08.001 |
Ouzounov D, Pulinets S, Hattori K, et al. 2018. Pre-Earthquake Processes: A Multidisciplinary Approach to Earthquake Prediction Studies. New York: American Geophysical Union. Online ISBN: 9781119156949. DOI: 10.1002/9781119156949.
|
Pulinets S, Ouzounov D. 2018. The Possibility of Earthquake Forecasting: Learning from Nature. Bristol: IOP Publishing. ISBN: 978-0-7503-1248-6 (ebook). DOI: 10.1088/978-0-7503-1248-6.
|
Pulinets S, Boyarchuk K. 2005. Ionospheric Precursors of Earthquakes. Heidelberg: Springer. ISBN 3-540-20839-9. DOI: 10.1007/b137616.
|
Pulinets S A, Alekseev V A, Legen'ka A D, et al. 1997. Radon and metallic aerosols emanation before strong earthquakes and their role in atmosphere and ionosphere modification. Advances in Space Research, 20(11): 2173-2176. DOI:10.1016/S0273-1177(97)00666-2 |
Ren H W, Liu Y W, Yang D Y. 2012. A preliminary study of post-seismic effects of radon following the MS8.0 Wenchuan earthquake. Radiation Measurements, 47(1): 82-88. DOI:10.1016/j.radmeas.2011.10.005 |
Shumilov O I, Kasatkina E A, Frank-Kamenetsky A V. 2015. Effects of extraordinary solar cosmic ray events on variations in the atmospheric electric field at high latitudes. Geomagnetism and Aeronomy, 55(5): 650-657. DOI:10.1134/S0016793215050151 |
Smirnov S. 2008. Association of the negative anomalies of the quasistatic electric field in atmosphere with Kamchatka seismicity. Natural Hazards and Earth System Sciences, 8(4): 745-749. DOI:10.5194/nhess-8-745-2008 |
Sorokin V M, Yaschenko A, Hayakawa M. 2007a. A perturbation of DC electric field caused by light ion adhesion to aerosols during the growth in seismic-related atmospheric radioactivity. Natural Hazards and Earth System Science, 7(1): 155-163. DOI:10.5194/nhess-7-155-2007 |
Sorokin V M, Yashchenko A K, Hayakawa M. 2007b. Electric field perturbation caused by an increase in conductivity related to seismicity-induced atmospheric radioactivity growth. Russian Journal of Physical Chemistry B, 1(6): 644-648. DOI:10.1134/S1990793107060206 |
St-Laurent F, Derr J S, Freund F T. 2006. Earthquake lights and the stress-activation of positive hole charge carriers in rocks. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 31(4-9): 305-312. DOI:10.1016/j.pce.2006.02.003 |
Walia V, Virk H S, Bajwa B S. 2006. Radon precursory signals for some earthquakes of magnitude >5 occurred in N-W Himalaya: an overview. Pure and Applied Geophysics, 163(4): 711-721. DOI:10.1007/s00024-006-0044-z |
郝建国, 唐天明, 李德瑞. 1998. 一种地震短临前兆信息——震前大气电场异常研究. 地震学报, 20(1): 101-108. DOI:10.3321/j.issn:0253-3782.1998.01.013 |
郝建国, 潘怀文, 毛国敏, 等. 2000. 准静电场异常与地震——一种可靠短临地震前兆信息探索. 地震地磁观测与研究, 21(4): 3-166. DOI:10.3969/j.issn.1003-3246.2000.04.001 |
郝建国, 张云福. 2001. 地震静电预测学. 东营: 石油大学出版社.
|
李尚勇. 2018. 大地震临震预报的曙光(求解地震预报的制度困局). 北京: 东方出版社.
|
李一丁, 张亮, 张琨, 等. 2017. "5.12"汶川地震前近地面大气电场异常研究. 高原山地气象研究, 37(1): 49-53. |
马伽洛伦, 马富润. 2014. 地电异常与地震前兆引论. 昆明: 云南大学出版社.
|
吴亭, 吕伟涛, 刘晓阳, 等. 2009. 北京地区不同天气条件下近地面大气电场特征. 应用气象学报, 20(4): 394-401. DOI:10.3969/j.issn.1001-7313.2009.04.002 |
赵克常. 2012. 地震概论. 北京: 北京大学出版社.
|
朱传镇, 刘蒲雄, 叶洪. 1990. 美国加州洛马普列塔7.1级地震概况. 国际地震动态, (5): 8-14. |
陈涛, 张学民, 张效信等. 2020. 利用区域大气静电场监测网临震预估地震灾害. 四川省科技报告, 793983640—2018JY0259/06. (http://report.scstrs.cn/app/?oauthNode=1)
|
卜俊伟, 陈涛, 邱桂兰等. 2020. 九寨沟7级地震大气电位梯度日均值短临异常前兆研究. 四川省科技报告, 793983640—2018JY0259/05. (http://report.scstrs.cn/app/?oauthNode=1).
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