玉樹強震前低層大氣的奇特結構①

彭小桐，鄧文彬，李盛林

（中國人民解放軍61936部隊天氣預報室，海南海口 571100）

玉樹強震前低層大氣的奇特結構①

彭小桐，鄧文彬，李盛林

（中國人民解放軍61936部隊天氣預報室，海南?？?571100）

地震前地殼輻射熱會使大氣出現非規則氣象信息，探空資料反映了非正常的熱量不穩定分布，大氣結構呈現“奇特”的超不穩定性。本文運用V－3θ圖對2010年玉樹地震發生前后大氣結構進行分析，并將溫度信息“數字化”，再次證明了歐陽首承先生的預測理論，即能量的積聚必然涉及物質結構的非均勻，其非規則信息必然涉及事件的轉折性變化。

地殼輻射熱；非規則氣象信息；玉樹地震；V－3θ圖；預測

Abstract：Before earthquake the radiant heat from the crust can cause atmosphere appears irregular information．Sounding data reflects“exotic”atmospheric structure and super instability．In this paper，V－3θdiagram is used to analyse the atmospheric structure before Yushu earthquake and normal situation，and the temperature information is digitized．The result proves the Ouyang Shoucheng forecasting theory：energy accumulation will inevitably involve non－uniform in physical structure and irregurlar information will inevitably involve event head－turning change．Key words：Radiant heat of the crust；Irregular atmosphere information；Yushu earthquake；V－3θ diagram；Forecasting

0 引言

歐陽首承先生在其著作《信息數字化與預測》中認為目前將氣象和地震分開的認識和做法至少還存在認識觀念的問題，并在某種程度上還干擾了預測科學的發展。自然災害屬于特殊事件而有共同性，業務人士可以相互借鑒、溝通討論。歐陽先生在運用探空資料以熱量分布不均的方式分析大氣的變化時，認為若地震問題與地殼的熱量分布有關，則必然影響到大氣。遂在進行天氣分析時發現了地殼輻射熱的影響，并明顯地體現于夜間，也因此運用氣象信息提出地震預測的幾個要點。歐陽先生在沿襲傳統的“時序”信息分析時，發現凡是遇到不穩定的重要災害天氣，屢屢遇到事件發生前的“平靜”。由此逐步認識到任何事件的發生、發展都在事件發生前需要一個“能量或熱量”的“收、蘊”的積聚階段，觀測要素的“平靜”，不等于“能量儲備過程”的“平靜”。例如汶川大地震前的前3個小時的信息數字化，則是“時序”性的“平靜”，而信息數字化后顯示的卻是變化的“天翻地覆”，所以傳統“時序”性分析方法不能細致或明確地揭示信息的變化，甚至歪曲變化事件［1］。

本文在此運用歐陽先生提出的非規則氣象信息，對2010年4月的玉樹大地震作一分析與驗證，以期對地震預測有一定的意義和啟示。

1 V－3θ圖與大氣結構

V－3θ圖是以溫度T為橫坐標，氣壓P為縱坐標，其中的V是探空資料中直接觀測的風向、風速信息，歐陽首承先生設計的3θ分別為θ、θsed、θ＊，其中θ是位溫、θsed是以露點溫度計算出的假相當位溫，θ＊為當時氣溫的純飽和位溫，它們能夠反映大氣的溫度和濕度，以此可以判斷大氣層結構是否穩定。本文3θ分別為位溫θ、假相當位溫θse、飽和假相當位溫θ＊se，這與歐陽先生的設計略有出入，但是對整體信息影響不大，所以本文以此圖進行分析。

（1）若3條θ曲線隨著P的增大向右傾呈現線性增長，則表示大氣對流層內的結構是均勻的，但是實際很難見到純粹均勻的大氣狀態，所以純粹均勻的線性分布只是應用中便于比較，而極易識別非均勻或超均勻的結構狀態［2］。

圖1 玉樹強震前大氣結構Fig．1 Atmosphere structure before the Yushu earthquake over Yushu area．

（2）若3條θ曲線隨著P的增大向左呈線性遞減，或隨著P的增大不變或少變，則表示對流層大氣的垂直結構極度不均勻，聚集了不穩定能量有待釋放。

（3）若θse、θ＊se曲線接近或重合狀態說明空氣濕度很大，若θ、θse接近或重合說明大氣很干燥。

（4）根據風矢量V，可以判斷垂直方向的“滾流”，“滾流”是河流的水利學名詞，大氣的“滾流”對天氣演化的轉折性變化非常重要，可用于天氣轉折性變化的預測［2］。

2 玉樹地震前的V－3θ圖和大氣結構

地震前地殼熱量輻射是以紅外方式進行的，于08時信息中不能見到，若20時出現超常結構，而08時不出現，則可斷定為地殼“發燒”，并且已經有地殼的板塊擠壓或地幔熱量異常滾動了。當θ線呈現出準90°或大于90°，這不是大氣本身熱量分布所能構成的異常不穩定，并且如此強大的熱量不穩定分布如果不出現大風，則表明如此強烈不均勻的熱量分布不是大氣本身熱量所能構成的，而是地殼熱量的輻射造成大氣結構的“奇特性”。如圖1中（a）、（b）所示，玉樹地震前整層θ線與T軸幾乎垂直，這是強對流天氣中最不穩定的一種形式；其次θ、θse線非常靠近，說明大氣相當干燥，并且整層風為偏西風，風速隨高度加大，構成了風速切變的“順時針”滾流。在此種大氣結構下，作為不穩定能量的唯一轉換方式，只能是災害性的大風天氣，然而20時前后三個小時中并未出現6級以上的大風。4月12日天氣實況為：20時前17時風速為6m／s；20時為靜風，23時為1m／s。除17時勉強為4級風，前后3小時風很弱。13日20時前后3小時，風速分別為6m／s、4m／s、1m／s。

20時“超?！贝髿饨Y構很明顯，但是12日、13日08時V－3θ圖（圖1（c）、（d））反映出，500hPa以下θ線右傾很明顯，說明中下層大氣層很穩定。超常大氣結構出現于20時，08時卻不出現，這種“非規則”氣象信息說明地殼正以紅外方式對大氣進行熱量輻射，所以在夜間大氣結構明顯呈現出強烈的不穩定，可以判斷地殼已經有異常滾動。同樣，在大震之后的余震期間大氣結構有同樣的反映，說明地殼仍在發生變化，不斷進行熱量輻射。

另外從圖1（a）、（b）可以看出，θse線在中低層與θ線明顯靠近，但在高層θse線與θ＊se曲線幾乎重合，說明大氣整個水汽分布狀態為“下干、上濕”，這種水汽分布對于氣象問題應當是穩定結構。但是本次“下干、上濕”卻配合強烈不穩定的大氣結構，則是“非氣象因素”造成的。由V－3θ圖綜合判斷，應當警惕地震的發生。

以上為地震前大氣結構分析，為了對非規則氣象信息有所了解和更清楚的認識，現將4月20時玉樹大氣結構的平均態進行圖示（圖2）。與強震前大氣結構比較，平均態趨于正常規則，550hPa以上大氣明顯右傾，說明層結相對穩定。

圖2 2010年4月份20時玉樹大氣結構平均態Fig．2 Monthly mean atmosphere structure over Yushu area in Apr．2010．

3 溫度信息的數字化

作者所能得到的玉樹溫度資料，僅為每隔3小時觀測到的氣溫資料。由于9日、10日部分時次天氣實況缺失，所以圖3中除14時，其它時次均出現斷裂。圖3反映溫度峰值基本出現在19日，說明14日大震后繼續有余震，導致地殼輻射熱不斷增強，在19日達到一個峰值，之后溫度下降。這與19日前余震頻繁，之后余震減少相吻合。據統計19日08時前測的余震為1 206個，而月末的峰值與4月28日四川道孚地震相關，且夜間表現更明顯。

另外可以看出各時次溫度距平震前震后均呈波浪式升降，說明溫度的“時序性”還無法判斷，或無法明確地揭示地震前兆。所以傳統“時序”性分析方法不能細致或明確地揭示信息的變化，甚至歪曲變化事件。

如果將溫度信息“數字化”后，顯示的卻是溫度變化的“天翻地覆”，本文的“數字化”分析體系不以時間作為“參數維”，而是將傳統的時序性轉化為相空間分布，以sinA為縱坐標，cos A為橫坐標，其中A為實際觀測的要素，這樣既體現了時間不占物質維，又因三角函數含有折返性，信息的非規則可以用圖像的折線疏密程度來表示，并由此可以看出結構的差異性。圖4為14日08時前后溫度的“數字化”反映。

圖3 玉樹4月各時次溫度月距平（單位：℃）Fig．3 Monthly mean temperature anomalies over Yushu area in Apr．2010．

圖4 14日08時前后溫度變化Fig．4 Variation of temperature before and after 8：00，14Apr．．

由圖4可以看出大震前溫度呈集中性發散，大震后溫度呈分散性發散，這正好說明大震發生前“能量或熱量”的“收、蘊”的積聚階段，大震后“能量或熱量”的“釋、放”。

4 總結

（1）地震前，整層θ線幾乎垂直于T軸，說明熱量分布強烈不均勻、不穩定。

（2）震前出現超常大氣結構，尤其中下層，于20時表現很明顯，于08時無表現，這是夜間地殼強烈的紅外輻射熱造成的。

（3）震前θse線在中低層與θ線明顯靠近，大氣呈現“下干、上濕”，此水汽結構配合強烈不穩定熱量結構，則是“非氣象”因素。

（4）出現以上超強不穩定大氣結構狀態時，其前后3小時無災害性大風出現，可以判斷地殼有異常變化發生，應當警惕地震。

（5）傳統溫度“時序”性分析方法，不能細致或明確地揭示信息的變化。將溫度信息“數字化”后，可以明顯看出大震前溫度呈集中性發散，大震后溫度呈分散性發散，這正好說明大震發生前“能量或熱量”的“收、蘊”的積聚階段和大震后“能量或熱量”的“釋、放”。

［1］ 歐陽首承，陳剛毅，林益（美）．信息數字化預測［M］．北京：氣象出版社，2009．

［2］ 歐陽首承．天氣演化與結構預測［M］．北京：氣象出版社，1998．

［3］ 歐陽首承，D H麥克內爾，林益（美）．走進非規則［M］．北京：氣象出版社，2002．

［4］ 湯懋蒼，惠小英，郭維棟，等．強震前的“干熱異?！迸c地溫、降水波及應變弱停［J］．西北地震學報，2010，32（1）：99－104．

［5］ 馬禾青，羅國富，王銀．藏、青、川、滇交界地區地震活動性分析［J］．西北地震學報，2007，29（4）：357－363．

［6］ 郭增建，郭安紅．對2006年川渝特大旱災成因的新看法［J］．西北地震學報，2007，29（2）：200－200．

［7］ 李亞榮，榮代潞，韓曉明．2003年岷縣5．5級地震地震學前兆特征及預報意義［J］．西北地震學報，2007，29（2）：150－155．

“Exotic”Structure of Lower Atmosphere before Yushu Earthquake

PENG Xiao－tong，DENG Wen－bin，LI Sheng－ling

（Weather Forecast Office of PLA Unite 61936，Haikou 571100，China）

P315．728

A

1000－0844（2012）03－0308－05

10．3969／j．issn．1000－0844．2012．03．0308

2010－12－05

彭小桐（1975－），女（漢族），新疆人，碩士研究生，氣象工程師，主要從事災害性天氣預報工作．．