华北地区是我国政治、经济和文化中心,是一个人口稠密且经济高速发展的区域;历史上曾发生多次破坏性地震,给人民的生命和财产造成了重大损失。同时,华北地区地震资料丰富,自1484年以来,除海域、内蒙古等边缘地区外,该区M≥4¾地震基本完整(黄玮琼,1994),使得华北地区成为研究我国强震活动的一个理想实验场。1998年张北MS 6.2地震后,华北地区6级及以上地震平静已达24年,超过6级以上地震最长平静时间;2020年古冶MS 5.1地震打破了华北地区7年以来5级及以上地震平静,2021年盐城海域MS 5.0地震的发生,表明华北地区未来可能进入5级地震活跃时段,发生强震的背景进一步增强。因此,开展华北地区强震危险性研究显得尤为关键。
2 采用HIST-PPM方法估计b值b值是预测中长期地震危险地点的重要方法。传统的b值计算基于网格搜索,由于不同断层的地震活动性存在差异,而划分网格时一般不考虑实际断层位置,因此使用该方法获得b值的空间分辨较低。Ogata等(2017)提出的分层空间—时间点过程模型(HIST-PPM)方法不需要分配地震样本,更适于复杂断层系统地区的b值计算。
古登堡和里克特指出,地震震级与频度间满足如下公式:
logN=a−bM(M⩾Mc) | (1) |
这一关系简称为G-R关系,其中N代表Mc震级以上的地震数,a和b均为常数。
地震频次可写成条件强度函数形式:
N(M)=10a−b(M−Mc)=Ae−β(M−Mc) | (2) |
其中β = bln10。震级的概率密度函数可写成
f(M)=N(M)∫∞McN(M)dM=βe−β(M−Mc) | (3) |
据此可给出一组震级相互独立地震(M1, M2, …, Mn)的似然函数:
L(β)=n∏i=1fβ(Mi)=n∏i=1βe−β(Mi−Mc) | (4) |
由于华北地区断层系统较为复杂,文中采用HIST-PPM方法对该区ML≥3.0地震目录进行b值估计,预测时长设为5年。预测有效性可通过Molchan误差图进行测试,判定未来强震的可能地点。
3 研究结果选取1990年1月至1994年12月华北地区ML≥3.0地震,对研究区域进行合适的三角形网格剖分(图 1),即满足单位网格的地震数量基本相近(地震密集区域对应小的三角形网格,地震稀疏区域对应大的三角形网格),图 1中空心圆表示ML≥3.0地震。1995年1月至1999年12月华北地区共发生5次MS≥5.5地震,且均位于低b值区(图 2)。Molchan误差图(图 3)表明,华北地区空间b值存在大量前兆信息,因此选择5年尺度的ML≥3.0地震目录预测未来5年时长的MS≥5.5地震是较为合适的。
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图 1 研究区域三角网格剖分 Fig.1 Triangular mesh profile of the study area |
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图 2 基于1990年1月至1994年12月ML≥3.0地震目录的b值空间分布 Fig.2 Spatial distribution of b values based on the ML≥3.0 earthquake catalog from January 1990 to December 1994 |
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图 3 Molchan误差图 Fig.3 Molchan error chart |
2021年以来华北地区中等地震活动集中在华北北部和黄海地区,2021年7月后海城、唐山、邢台、张北4个老震区出现中等地震同步活动,均表明华北地区存在强震背景。利用2017年1月至2021年12月华北地区ML≥3.0地震目录计算b值,预测2022年起该区5年强震危险区,结果见图 4,图中空心圆表示研究时段研究区ML≥3.0地震。图 4显示,华北北部地区(尤其是京津冀、呼和浩特及附近地区)、黄海地区(南黄海)具有低b值异常,未来5年应关注这些地区发生MS≥5.5地震的可能。
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图 4 基于2017年1月至2021年12月ML≥3.0地震目录的b值空间分布 Fig.4 Spatial distribution of b values based on the ML≥3.0 earthquake catalog from January 2017 to December 2021 |
本文采用HIST-PPM方法计算华北地区每5年跨度的空间b值,预测其后5年该区强震(M≥5.5)危险,发现强震更有可能发生在低b值区域。Molchan误差图分析表明,在华北地区b值的空间分布中含有大量前兆信息,预测效率随震级的增大而提高。
黄玮琼, 李文香, 曹学锋. 中国大陆地震资料完整性研究之一——以华北地区为例[J]. 地震学报, 1994, 16(3): 273-280. |
Ogata Y. Statistics of Earthquake Activity: Models and Methods for Earthquake Predictability Studies[J]. Annu Rev Earth Planet Sci, 2017, 45: 497-527. |