地电场是重要的地球物理场之一。基于大地电场日变化的潮汐机理说（谭大诚等, 2010, 2011），其日变化形成的物理过程是固体潮（或Sq电流）导致岩石裂隙水（电荷）沿裂隙的日周期渗流（移动），因此岩石裂隙结构改变会影响大地电场潮汐波强度、方向，这使得源于空间电流系和潮汐作用的大地电场与岩体裂隙结构密切关联（谭大诚等, 2011, 2014）。岩石物理学和岩石破裂实验表明，加压初期的岩石裂隙小而无序，压力增大会使裂隙发育并呈现有序排列，破裂时有明显的剪裂、黏滑现象（陈颙等，2009）。在实际构造活动中，岩体裂隙结构因应力作用处于复杂动态中，而地表电磁信息与岩体形变、流体渗流的过程密切关联（赵国泽等，2009；汤吉等，2010；滕吉文，2010；Huang，2011）。因此，应用大地电场潮汐波岩体裂隙水（电荷）渗流（移动）模型（谭大诚等，2014），跟踪和探寻岩体裂隙结构及演变过程和特点，是地电场理论方法研究的新需求。

地电场优势方位角法能反映岩体结构差异造成的应力场变化，并在多次中强地震前总结了较好的震例（谭大诚，2019；辛建村，2021）。然而，在实际应用中，发现该方法仍有不足之处，如地电场优势方位角异常仍受到场域应力场的方向变化的影响，导致两者在判断结果上存在选择局限性，加之地电场台网布局的有限性以及单一台站优势方位角异常中常伴有干扰等问题，使得异常甄别更加困难，进而导致地震虚报率较高。在判别地电场优势方位角异常时，可结合其他学科资料进行综合判断，若二者均在同期发生变化，则表明该异常可能由区域应力场调整引发。反之，若二者未同步变化，则表明该异常可能由其他干扰因素引起，震前异常的可能性较低。通过这种方式，可有效降低地电场优势方位角在地震预测中的虚报率。

研究小震震源机制解有助于了解断层的构造特性及震源区的应力状态，是理解中强震孕育过程的重要途径。单次地震震源机制解中的P、T、B轴方向只与该地震的释放应力有关，而不能表征实际构造应力方向（许忠淮，1985），而多个地震的P、T、B轴方向却可反映某区域构造应力场的平均最大、中等和最小主压应力方向。国内外学者提出多种基于震源机制解资料的应力场反演方法（Angelier，1979；Michael, 1984, 1987a, b；Gephart et al，1984；许忠淮，1985；Gephart，1990；杜兴信等，1999；崔效锋等，2006；钟继茂等，2006）。这些方法以多个断层面为反演数据，旨在剔除局部介质的不均匀性，突出区域应力场信息，较单个地震更能代表应力分析结果，如康英等（2008）、李瑞莎等（2008）、张红艳等（2014）、刘泽民等（2011）针对不同区域开展了构造应力场研究。随着我国数字地震台网的广泛应用及时间的推移，积累的数字地震资料日益丰富，区域中小地震震源机制结果也颇具规模，这使得利用中小地震震源机制资料研究应力场成为可能（孙业君, 2015a, b）。

由于地电场优势方位角和小震震源机制解均可反映区域应力场方向的变化，本研究对2017年四川九寨沟M_S 7.0地震前地电场观测数据进行优势方位角计算，以疑似异常的地电观测台站为研究对象，收集附近区域同期中小地震震源机制解，通过区域应力张量阻尼反演方法进行区域应力场变化的反演。通过该研究可显著提升优势方位角异常判定的可靠性，优化异常判定指标，为日常工作中地电场观测数据的异常核实或震前异常信息的捕捉提供强有力的支撑。

本研究以2017年8月8日四川九寨沟M_S 7.0地震为例，以震中300 km范围为研究区。该区域共分布5个地电场台站（图 1），选取各台站2017年地电场观测数据，采用大地电场潮汐波岩体裂隙水（电荷）渗流（移动）模型，计算其优势方位角。选取2010—2018年研究区发生的1 294个M≥3.0小震（图 1），计算其震源机制解，并采用Zmap软件（Max Wyss and Stefan Wiemer）反演分析震中附近地区应力场特征。

图 1(Fig.1)

图 1 研究区台站及地震分布 Fig.1 Distributions of seismic stations and earthquakes in the study area

通常，一个场地的地电场优势方位角会在一定范围内随机分布。在一个区域内（约300 km）或同一条断裂带附近，多个场地优势方位角集中分布出现跃变、集中分布与发散分布出现转换，并且持续1周以上，可判定优势方位角变化为异常（中国地震局监测预报司，2020；赵玉红等，2021）。据谭大诚等（2019）的研究，地电场优势方位角计算公式如下

式中，A_i为第i阶潮汐谐波振幅，文中取i = 10。

2017年8月8日四川九寨沟发生M_S 7.0地震震中附近300 km范围内共分布天水、汉王、江油、成都和玛曲5个地电场观测台站（图 1）。选取2017年5个台站地电场观测数据，采用大地电场潮汐波岩体裂隙水（电荷）渗流（移动）模型，基于式（1），计算并分析优势方位角变化特征，结果见图 2，可见：除江油台外，成都、汉王、天水和玛曲台（图 1中空心三角形所示台站）地电场优势方位角在震前1—6个月内出现明显的异常现象，具体变化形态统计见表 1。

图 2(Fig.2)

图 2 2017年九寨沟MS 7.0地震前地电场优势方位角变化曲线 (a)成都台；(b)汉王台；(c)江油台；(d)天水台；(e)玛曲台 Fig.2 Variation of the dominant azimuth of electric field before the 2017 Jiuzhaigou MS 7.0 earthquake

表 1(Table 1

表 1 2017年九寨沟MS 7.0地震前地电场优势方位角异常形态统计Table 1 Statistics of dominant azimuth anomaly of the geoelectric field before the 2017 Jiuzhaigou MS 7.0 earthquake 序号 异常台站 异常形态 序号 异常台站 异常形态 1 成都 数据变化范围增大 3 天水 数据数据出现跃变 2 汉王 数据由离散变为集中，变化范围变小 4 玛曲 数据变化范围增大

表 1 2017年九寨沟MS 7.0地震前地电场优势方位角异常形态统计 Table 1 Statistics of dominant azimuth anomaly of the geoelectric field before the 2017 Jiuzhaigou MS 7.0 earthquake

由图 2、表 1可知：在震前4个月内，成都台地电场优势方位角变化范围增大；震前6个月，汉王台地电场优势方位角变化范围变小，由离散转为集中；震前2个月，天水台地电场优势方位角出现跃变现象；在震前半年内，玛曲台地电场优势方位角变化范围增大；因观测资料质量不佳，江油台地电场未记录到震前异常。可见，方位角异常集中出现在震前6个月内，异常场地集中出现在同一级块体附近，异常形态以优势方位角跳变范围出现持续突跳、偏转、明显收缩为主。这些现象具有时间上的准同步性特征，推测应为场地受到应力挤压所致。

震源机制一致性参数或应力张量方差的低值均能反映应力场的均匀性（一致性），反之，高值则反映应力场的非均匀性（Michael et al，1991）。其中：应力张量方差是衡量地震震源释放应力场与区域构造应力场一致性程度的定量指标（Michael，1987），此数值越低，则表示震源机制一致性程度越高（Michael，1987；Michael et al，1991）。根据Lu等（1997）的研究结果：当方差（varience）＜0.1时，意味着可用该区域统一应力张量来解释震源机制解，也可理解为该研究区域应力场是均匀的，震源机制具有较好的一致性；当方差＞0.2时，表明该区域应力场在时间和空间上具有非均匀性，或者说该区域震源机制比较紊乱。因此，中小地震震源机制一致性时空分布能够反映局部区域应力场应力水平的高低（李金等，2015）。本文采用平均Misfit角作为表示震源机制一致性程度的参数，平均Misfit角越小，表明震源机制一致性程度越高；反之，则表明震源机制一致性程度越低（张致伟等，2015）。

区域应力张量阻尼反演方法是，在自助线性应力反演（LSIB）方法基础上引入阻尼参数，用以控制理论值与观测数据之间的错配值和模型复杂程度的相对权重，通过两者拟合误差之间的权衡曲线构建1组可调整的阻尼参数模型，并采用平滑约束来抑制相邻单元之间应力模式的差异，从而得到稳定解。具体步骤如下：首先，确定反演中的最佳阻尼参数（阻尼系数起到控制反演误差的作用）；其次，对预先设定的网格进行反演，确定每个网格的应力张量方向和相对应力大小值R；最后，采用Bootstrap对每个网格数据进行重采样，进行不确定性评价，得到应力场反演结果（Michael, 1984, 1987a, b，1991；Michael et al，1991）。

选取2010—2018年此次九寨沟M_S 7.0地震震中300 km范围内发生的1 294个M≥3.0小震（图 1），基于其震源机制解数据，采用Michael等（1984，1987）提出的应力张量反演方法，利用Zmap软件包，反演研究区应力张量方差和平均Misfit角度（Misfit角是单个地震的滑动矢量与在平均剪切应力作用下产生的滑动矢量之间的夹角），结果见图 3。

图 3(Fig.3)

图 3 2017年四川九寨沟MS 7.0地震前异常区域震源机制解一致性参数时序 (a)应力张量方差；(b) Misfit角 Fig.3 Time series of consistency parameters of focal mechanism solutions in anomalous regions before the 2017 Jiuzhaigou MS 7.0 earthquake

由图 3可见：自2016年1月开始，该区域应力张量方差和Misfit角呈下降状态，说明该区域应力场是均匀的，震源机制具有较好的一致性；在2017年8月8日四川九寨沟M_S 7.0地震发生后，应力张量方差和Misfit角呈上升状态，说明震后该区域应力场在时间上具有非均匀性，表明该区域震源机制比较紊乱。

地电场优势方位角法能反映岩体结构差异造成的应力场变化，并在多次中强地震前总结了较好的震例（谭大诚，2019；辛建村，2021），但在日常研究中发现，地电场优势方位角也会出现一些虚假异常。为了证明地电场优势方位角异常是否可靠，以少震的江苏地区为例，选取2020年至2024年8月的地电场观测数据，计算并分析地电场优势方位角异常及震源机制解一致性参数，探讨地电场优势方位角异常与区域应力场变化的相关性。

2023年9月，江苏省新沂地电台地电场优势方位角出现异常，见图 4，可见：NS、EW向地电场优势方位角数据变化范围变小。经调查，该现象由电极故障所致。绘制研究时段内江苏区域应力张量方差（一致性参数）时序变化及分布图，结果见图 5，可见：2020年至2024年8月，江苏地区小震震源机制解应力张量方差变化呈小幅下降—较大幅度下降—平衡的趋势，且数值保持在0.15以上，表明该区域应力场无明显变化；新沂台处于一致性参数应力张量方差蓝绿色区域，见图 5(b)，该区域数值约0.2，表明该区域应力场无明显变化。

图 4(Fig.4)

图 4 新沂台地电场优势方位角变化曲线 Fig.4 Variation of the dominant azimuth of the geoelectric field of Xinyi station

图 5(Fig.5)

图 5 江苏区域应力张量方差时序变化及空间分布 (a)应力张量方差时序变化；(b)应力张量方差空间分布 Fig.5 Time series variation and spatial distribution of stress tensor variance in Jiangsu region

据中国地震地震台网统计，截至2024年8月，江苏省区域周边无明显较大地震发生。由此可知：当因干扰导致地电场优势方位角发生异常变化时，可结合小震震源机制解一致性参数判断该异常并非应力变化所致。因此，可借助震源机制解反演方法，提高地电场优势方位角异常判定的可靠性。

综上所述，可以得出以下结论：

（1）2017年8月8日四川九寨沟M_S 7.0地震发生前，有4个地电场台优势方位角出现异常，其中：成都和玛曲台优势方位角变化范围增大，汉王台优势方位角变化范围收窄，天水台优势方位角产生阶跃。优势方位角变化与该区域小震震源机制一致性异常在时间上出现准同步现象，各台站优势方位角异常形态不一致，可见变化形态与震源机制一致性无明显对应关系。

（2）基于地电场优势方位角方法，可有效反映岩体结构差异造成的应力场变化，并在多次中强地震前总结出较好的震例。但是该方法在实际应用中，也存在地震异常虚报等现象。小震震源机制解同样能反映区域应力场变化，若两者同期出现异常变化，且在时间上呈准同步现象，则能有效说明该地区应力场发生了变化，从而间接证明该区域地电场优势方位角异常的可靠性较高。因此，利用小震震源机制解一致性来提升地电场优势方位角异常的可靠性，将成为地震数据分析中一种数据异常判别的有效方法。