0 引言

地电场主要由大地电场与自然电场组成。大地电场特指空间电流体系在地球内部引发的感应电场，其展现出显著的区域性变化特性。自然电场是由地球内部物理化学条件形成的电场，其较为稳定（周剑青等，2019）。地电场观测资料内在质量的好坏，对识别和提取地震前地电场异常具有重要意义（张远富等，2018）。诸多研究表明，震前地电场观测数据可能出现谐波振幅增大、优势方位角和极化特性改变等明确的异常信号（安张辉等，2013；马铭志等，2016；艾萨·伊斯马伊力等, 2020, 2021；王宇等, 2020, 2021）。如：范莹莹等（2013）分析了2013年7月22日岷县—漳县M_S 6.6地震前平凉地电场记录的自然电场的长期异常变化；安张辉等（2015）通过研究2013年4月20日芦山M_S 7.0地震前地电场时频图，发现能量出现增强现象，变化周期范围为90—1 400 h；张彩艳等（2015）基于甘肃省7个地电台站数据进行频谱分析，发现静日变化波形主要为“双峰—单谷”，优势周期以12 h和8 h为主，但谱值差异较大；张小涛等（2017）利用最大熵谱方法原理，分析河北省6个台站地电场平静日和地电暴日大地电场频谱特征，发现地电场日优势变化周期是12 h、8 h和24—25 h。本文基于乌鲁木齐地电场观测数据，对地电场日变化形态、优势方位角、优势周期、极化特征等进行分析，进而更好地认识地电场变化机制，提升监测预报基础资料质量。

1 台站概况

乌鲁木齐地电台位于天山中段北麓、准噶尔盆地南缘，地处乌鲁木齐市西北约80 km处的昌吉州呼图壁县园户村镇。台站架设DCY-Ⅰ地电场仪及FGM-01、Overhauser等多套电磁仪器。地电场仪于2013年架设，采用“L”型布设（图 1），电缆地埋，共布设NS、EW、NE三个测向6个测道，且NS、EW测向呈正交，埋设6个固体不极化电极，埋深6 m，各测道长短极距参数见表 1。

2013—2017年，受观测系统、观测环境等影响，乌鲁木齐地电场观测数据质量不佳；2017年，进行仪器升级；2018年至今，地电观测数据稳定，日变化明显，观测质量较高。

2 资料选取及处理

近年来，乌鲁木齐地电场观测仪器工作稳定，产出数据连续、可靠，其中2018年各测道数据连续率、完整率均大于98.5%，2019—2024年均大于99.5%。6个测道数据变化清晰，地电场动态曲线稳定，均能同步记录到地电暴（图 2）。

目前，一般根据地电场长、短极距相关系数和差值来检验观测数据的可靠性和精度，若相关系数R＞0.95、差值D＜1 mV/km，则认为观测数据质量较好（中国地震局监测预报司，2002）。R、D计算公式如下

$ R=\frac{\sum\nolimits_{i=1}^n\left(E_{\text {短 } i}-\bar{E}_{\text {短 }}\right)\left(E_{\text {长 } i}-\bar{E}_{\text {长 }}\right)}{\sqrt{\sum\nolimits_{i=1}^n\left(E_{\text {短 } i}-\bar{E}_{\text {㮩 }}\right)^2\left(E_{\text {长 } i}-\bar{E}_{\text {长 }}\right)^2}} $

(1)

$ D=\frac{\sum\nolimits_{i=1}^n\left|\left(E_{\text {长 } i}-\bar{E}_{\text {长 }}\right)-\left(E_{\text {短 } i}-\bar{E}_{\text {短 }}\right)\right|}{n} $

(2)

式中，E_长i和E_短i分别为某测向长、短极距第i个地电场观测值，E_长i和E_短i分别为某测向长、短极距地电场某测向平均值，n为时间段内数据个数。

基于式（1）、式（2），计算乌鲁木齐地电场数据相关系数和差值，其中2013—2017年由于观测系统故障等原因，数据相关系数低、差值大，数据可靠性不高，仅统计2018年1月—2024年6月地电场数据年相关系数和差值，分析观测数据质量。统计结果见表 2，可知：2018—2020年，乌鲁木齐地电场各测道相关系数较高、差值较小；2021—2023年，因夏季个别月份受到场地灌溉及不极化电极更换事件影响，相关系数有所下降，差值有所升高，后于2023年10月在各电极柱处砌筑土堆，降低灌溉影响，数据精度有所提升；2024年1—4月、6月，地电场观测数据质量良好，相关系数较高，差值较小（2024年5月长极距W端电极故障，切换备用电极过程导致观测数据受到影响，故剔除该月数据）。

通过以上分析，选取乌鲁木齐地电场2018年1月—2024年6月观测数据，采用谐波分解拟合等方法进行数据处理，分析地电场日变化形态、优势方位角、周期特征和极化特征。

谐波分解拟合即采用离散傅里叶变换，提取谐波曲线后进行拟合的方法。傅里叶级数展开式离散形式为

$ x_i=\frac{a_0}{2}+\sum\nolimits_{k=1}^m\left(a_k \cos \frac{2 \pi k i}{N}+b_k \sin \frac{2 \pi k i}{N}\right) $

(3)

式中：$a_0=\frac{1}{(N \Delta t) / 2} \sum\nolimits_{i=0}^{N-1} x_i \Delta t=\frac{2}{N} \sum\nolimits_{i=0}^{N-1} x_i ; \quad a_k=\frac{2}{N} \sum\limits_{i=0}^{N-1} x_i \cos \frac{2 \pi k i}{N} ; \quad b_k=\frac{2}{N} \sum\limits_{i=0}^{N-1} x_i \sin \frac{2 \pi k i}{N}$；N为数据长度；k = 1, 2, …, m。

各阶谐波可用如下形式表达：

$ x_i=\frac{a_0}{2}+\sum\limits_{k=1}^{N / 2}\left(c_k \cos \left(\frac{2 \pi k i}{N}+\varphi_k\right)\right) $

(4)

式中：c_k表示k次谐波的振幅大小，$c_k=\sqrt{a_k^2+b_k^2} ; \quad \varphi_k=\operatorname{arctg}\left(-b_k / a_k\right)$。

3 地电场变化分析 3.1 地电场日变化形态

地电场数据前五阶谐波拟合曲线可以体现原始曲线形态，清晰识别地电场日变化特征（范晔等，2020）。

参考K指数和D_st指数（日本京都世界地磁数据中心），选取磁静日，即2018年2月14日（K = 1，D_st(min) = 2 nT）和2024年6月6日（K = 2，D_st(min) = -24 nT）乌鲁木齐地电场各测道分钟值数据，进行傅里叶变换，提取前五阶谐波主要成分进行拟合，得到磁静日分钟值谐波拟合曲线，见图 3。

由图 3可见，日变形态“两峰一谷”特征明显，各测道变化形态相似，其中：2018年2月14日：NS测道变化幅度为0.39 mV/km，EW测道变化幅度为0.53 mV/km，NE测道变化幅度为0.57 mV/km；2024年6月6日：NS测道变化幅度为0.73 mV/km，EW测道变化幅度为1.09 mV/km，NE测道变化幅度为1.11 mV/km。

同理，参考K指数和D_st指数，选取近年来电磁活动剧烈的2个时间段，即2023年11月5日—7日（K = 7、D_st(min) = -159 nT）和2024年5月10日—12日（K = 8、D_st(min) = -412 nT）地电暴数据，绘制地电场各测道分钟值曲线，结果见图 4。

由图 4可见，地电暴变化形态与静日变化截然不同，形态为突跳、阶跃、震荡等，其中：2023年11月5日—7日：NS测道变化幅度为5.92 mV/km，EW测道变化幅度为10.28 mV/km，NE测道变化幅度为9.71 mV/km；2024年5月10日—12日：NS测道变化幅度为24.36 mV/km，EW测道变化幅度为45.26 mV/km，NE测道变化幅度为49.64 mV/km。

3.2 优势方位角

谭大诚等(2010, 2011, 2012, 2013, 2019)基于大地电场潮汐理论，建立大地电场岩体裂隙水渗流模型，后被逐步发展为地电场优势方位角分析方法，以探寻震中附近岩体裂隙结构变化（陈全等，2019），场地裂隙水主体渗流方向（优势方位角）为α。计算公式如下

$ \alpha \approx 180-\frac{180}{\pi} \arctan \left(\sqrt{2} \frac{\sum\nolimits_{i=1}^{10} A_{\mathrm{NE}(i)}}{\sum\nolimits_{i=1}^{10} A_{\mathrm{NS}(i)}}-1\right) $

(5)

式中，A_NE(i)和A_NS(i)分别为NE、NS测向第i阶潮汐谐波振幅。

2022年9—10月，受灌溉影响，乌鲁木齐地电场观测曲线出现漂移现象，优势方位角发生较大变化，其余时段各测道优势方位角较稳定（图 5），其中α_NS/NE-L、α_EW/NE-L以及α_NS/NE-S、α_EW/NE-S分别保持在59.24°、47.32°、64.94°、50.65°(±45°)。

3.3 周期特征

选取乌鲁木齐地电场磁静日，即2018年2月14日、2024年6月6日各测道分钟值数据，绘制周期振幅谱（图 6，图 7），发现优势周期主要有12 h、6 h、8 h、24 h，偶有出现4.8 h、3.4 h、4 h等，与张彩艳等（2015）、张小涛等（2017）、董蕾等（2018）的研究结果一致。说明地电场静日变化的源主要来自高空电流体系，与磁场相似，具有广域性，上述周期是电场日变化普遍存在的周期成分，且周期变化基本未受台址位置和局部电性结构影响（木拉提江·阿不来提等，2021；翟世龙等，2024）。

选取乌鲁木齐地电场地电暴期间，即2023年11月5日—7日和2024年5月10日—12日各测道分钟值数据进行3天叠加平均，分析谱值优势周期（图 8，图 9），与静日变化时的12 h、6 h、8 h、24 h等优势周期相比，地电暴发生时，4.8 h、3 h、1.4 h、0.6 h等较短周期更加突显。

3.4 极化特征

地电场极化特征是指NS、EW两个正交方向的测值分别为纵、横坐标轴所生成图形显示的变化特征（李娇等，2023）。选取研究时段内连续3天磁静日曲线，以2018年1月5日—7日（K = 2、D_st(min) = -7 nT）和2024年7月8日—10日（K = 2、D_st(min) = -12 nT）数据为例，绘制地电场极化图（图 10），发现在磁静日期间，乌鲁木齐地电场基本表现为非线性极化。

选取近年来连续3天地电暴日曲线，以2023年11月5日—7日（K = 7、D_st(min) = -159 nT）和2024年5月10日—12日（K = 8、D_st(min) = -412 nT）数据为例，绘制地电场极化图（图 11），发现地电暴时乌鲁木齐地电场呈非线性极化特征。马钦忠（2018）对2008年汶川M_S 8.0地震前地电场异常信号进行研究，发现有些地电场观测资料的极化特征并不是线性极化，主要原因在于，大地电场、自然电场以及噪声信号叠加在一起，并受到非均匀地下电性结构的较大影响所致。例如：成都地电场在无干扰时表现为非线性极化特征，汶川地震前异常信号的极化特征则表现为完全线性极化。

4 结论

基于2018—2024年乌鲁木齐地电场观测数据，对地电场日变化形态、优势方位角、优势周期、极化特征等进行分析，以便更好地认识地电场变化机制，提升监测预报基础资料质量。

（1）乌鲁木齐地电场各测道2018年以来观测数据较完整，连续率、完整率较高，除个别月份受到场地灌溉影响及不极化电极更换事件影响外，各测道总体相关系数较高、差值较小，各测道静日变化形态基本为“两峰一谷”，地电暴时变化形态为突跳、阶跃、震荡等，且EW测道变幅较NS测道大。乌鲁木齐地电场观测仪器工作稳定，数据精度较高，能够较好地反映真实地电场的时空变化，观测数据能够应用于地震科学研究和地震监测预报实践。

（2）乌鲁木齐地电场各测道优势方位角较为稳定，α_NS/NE-L、α_EW/NE-L、α_NS/NE-S、α_EW/NE-S分别保持在59.24°、47.32°、64.94°、50.65°(±45°)，当场地环境、观测系统等出现变化时，优势方位角可能发生变化。例如：2022年9—10月，受电极周边灌溉影响，乌鲁木齐地电场优势方位角出现短时间的大幅上升或下降变化。

（3）磁静日期间，乌鲁木齐地电场观测数据优势周期主要有12 h、6 h、8 h、24 h等，地电暴发生时，4.8 h、3 h、1.4 h、0.6 h等较短周期成分更加突显。

（4）在磁静日和地电暴期间，乌鲁木齐地电场均表现为非线性极化特征，当观测数据出现近似线性极化特征时，可参考2008年汶川M_S 8.0地震前成都地电场观测数据的极化特征变化，评估是否存在地震前兆异常的可能。