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  地震地磁观测与研究  2023, Vol. 44 Issue (S1): 68-70  DOI: 10.3969/j.issn.1003-3246.2023.S1.019
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引用本文  

王蕤, 缪淼, 常莹, 等. 基于成核过程统计特征的地震风险实时监测——以2021年ML 6.7漾濞地震为例[J]. 地震地磁观测与研究, 2023, 44(S1): 68-70. DOI: 10.3969/j.issn.1003-3246.2023.S1.019.
WANG Rui, MIAO Miao, CHANG Ying, et al. Real-time earthquake risk assessing based on seismic statistics of nucleation process: A case study of 2021 ML 6.7 Yangbi earthquake[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 2023, 44(S1): 68-70. DOI: 10.3969/j.issn.1003-3246.2023.S1.019.

基金项目

科技部项目-国家重点研发计划(项目编号:2022YFF0800601)

通讯作者

韩鹏(1985—),男,副教授,主要从事灾害监测和电磁研究工作。E-mail:hanp@sustech.edu.cn

作者简介

王蕤(1993—),女,博士后,主要从事统计地震工作。E-mail:wangr9@sustech.edu.cn
基于成核过程统计特征的地震风险实时监测——以2021年ML 6.7漾濞地震为例
王蕤 1)   缪淼 1)   常莹 2)   陈泓燕 1)   曾志毅 1)   史海霞 3)   韩鹏 1)     
1) 中国深圳 518055 南方科技大学;
2) 中国北京 100160 矿冶科技集团有限公司;
3) 中国北京 100045 中国地震台网中心
关键词信号灯系统    b    赤池信息准则    漾濞地震    地震丛集    
Real-time earthquake risk assessing based on seismic statistics of nucleation process: A case study of 2021 ML 6.7 Yangbi earthquake
WANG Rui 1)   MIAO Miao 1)   CHANG Ying 2)   CHEN Hongyan 1)   ZENG Zhiyi 1)   SHI Haixia 3)   HAN Peng 1)     
1) Southern University of Science and Technology, Shenzhen 518055, China;
2) Institute of Mining Engineering, BGRIMM Technology Group, Beijing 100160, China;
3) China Earthquake Networks Center, Beijing 100045, China
Key words: traffic light system    b value    AIC    Yangbi earthquake    earthquake swarm    
1 研究背景

Gulia和Wiemer(2019)分析了大地震前后的b值序列,认为b值可以反映大地震后的地震风险,提出了用于大地震后实时监测的基于b值序列的信号灯系统。方法基于b值的相对变化,预报指征单一,并且没有显著性检验。所以将该方法引入实际地震预报工作需要增加监测指标,评估预报策略的可靠性。本文计划改进方法并应用于实际震例,检验方法的有效性。

2021年5月18日,云南大理漾濞县发生ML 4.7(MW 4.2)地震,之后在21日发生了ML 6.7(MW 6.1)地震。18日至21日发生了一系列地震丛集,被认为是漾濞地震的前震序列(图 1)。漾濞地震序列为典型的前震—主震—余震序列,对此进行地震活动性分析可以加深前震主震余震序列成因的认识,为此类地震的预报工作提供参考。

图 1 漾濞地震序列的空间分布 蓝圈为2021年5月18日ML 4.7地震前的地震;
黄圈为18日ML 4.7和21日ML 6.7之间的地震;
红圈为ML 6.7地震之后的地震,浅蓝色框为研究范围
Fig.1 The spatial distribution of the Yangbi earthquake sequence
2 研究内容、理论基础和研究方法

在此基础上,本研究对大震前的地震活动引入赤池信息准则(AIC)评估地震前后b值差异的显著性并给出显著概率(Utsu,1992),并通过统计地震的丛集性以此来观测地震的成核过程,为地震预测提供更可靠的地震风险的实时监测方法。

3 研究结果

时间b值(图 2)显示,5月18日ML 4.7地震后b值下降,ML 6.7地震后b值上升至背景水平并有所波动。在ML 4.7地震发生后b值下降超过10%,预告了后续的ML 6.7地震。应用AIC检验b值和背景b值差异的显著性显示,ML 4.7地震后的实时b值相对背景b值下降显著概率达到80%以上,远高于背景小于10%的差异概率的5个标准差,并且前震后有显著的地震丛集,反映了在此期间的地震成核过程。

图 2 图 1浅蓝框中的漾濞地震序列和地震活动的时间演化 (a)震级—时间图;(b)完备震级的时间演化;(c)b值的时间演化;(d)交通灯系统;(e)时间b值相对地震前b值的显著性概率。其中(b)和(c)的灰色区域为误差范围 Fig.2 The temporal evolution of seismicity in the light blue square in Fig. 1
图 3 漾濞地震序列丛集性分析 Fig.3 Cluster analysis of the Yangbi earthquake sequence
4 总结

本研究改进了基于b值的交通灯系统并应用于漾濞地震。方法通过AIC给出了b值变化的显著性,同时分析地震丛集性给出后续的地震风险。结果表明,参考多个指标综合分析有助于提高地震预测策略的可靠性。

参考文献
Gulia L, Wiemer S. Real-time discrimination of earthquake foreshocks and aftershocks[J]. Nature, Nature Publishing Group, 2019, 574(7 777): 193-199.
Gutenberg B, Richter C F. Frequency of Earthquakes in California[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 1944, 34(34): 185-188.