基于GPS數據的震前電離層異常分析

引文格式：馬一方，匡翠林，周曉慧. 基于GPS數據的震前電離層異常分析[J].測繪通報，2015(4)：1-4. DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0098

基于GPS數據的震前電離層異常分析

馬一方1，匡翠林2，周曉慧3

(1. 武漢大學衛星導航定位技術研究中心，湖北 武漢 430079； 2. 中南大學地球科學與信息物理學院，

湖南 長沙 410083； 3. 武漢大學測繪學院，湖北 武漢 430079)

Investigation of Ionospheric VTEC Anomalies before Earthquakes

Based on GPS Data

MA Yifang，KUANG Cuilin，ZHOU Xiaohui

摘要：首先利用日本及周邊區域IGS站提供的GPS觀測數據，計算得到了測站上空垂直總電子含量VTEC的時間序列。采用滑動平均法與非滑動平均法兩種統計學方法針對日本境內某震例進行了震前VTEC值異常分析，數值結果表明地震震前出現了電離層異常現象。此外，為了探討異常情況與地震的相關性，進一步分析了電離層異常的全球空間分布。最后，通過對比兩種異常檢驗方法的分析結果可知，兩種方法分析結果的總體趨勢一致，驗證了本文結果的可靠性。

關鍵詞：地震；垂直方向總電子含量(VTEC)；電離層異常；滑動平均法；非滑動平均法

中圖分類號：P228.4

收稿日期：2014-05-13

基金項目：武漢大學地球空間環境與大地測量教育部重點實驗室測繪基礎研究基金(11-02-02)；國家自然科學基金(41004012；41304007)

作者簡介：馬一方(1990—)，女， 碩士生，主要從事GNSS數據處理研究。E-mail：csumyf2008@126.com

一、引言

近年來，震前電離層TEC(總電子含量)的擾動及地震電離層耦合機制的研究成為熱點之一[1]。越來越多的研究證實了由地震引起的電離層擾動確實存在。Calais和Minster首次利用GPS探測1994年Northridge地震前后的電離層TEC異常擾動，發現其震中區上空的電離層TEC震后幾分鐘出現了異常變化[2-3]。劉正彥等發現靠近震中區域上空的電離層TEC在集集地震期間呈下降趨勢[4]。劉正彥在分析了1999—2002年臺灣地區Ms5.0級以上的地震后，發現震前1—5d TEC有明顯的負異常現象，檢出異常的震例占總震例的80%[5]。此外，許多學者通過對汶川地震電離層特征的分析研究，均發現了震前電離層的異常擾動[6-9]。

本文利用日本及周邊IGS(International GNSS Service)測站提供的觀測數據，計算獲得了日本區域內某震例的震前VTEC(vertical total electron content)時間序列，并結合地震前后太陽和地磁場活動，采用滑動平均法和非滑動平均法兩種統計學方法對電離層異常現象進行了詳細研究，均發現了很可能與地震相關的震前電離層異常現象。此外，本文將兩種方法得出的相關結果進行對比分析，驗證了本文結果的可靠性，并探討了兩種方法的適用性。

二、電離層VTEC異常檢驗方法

1. VTEC求解方法

基于電離層薄殼模型，即假設電離層中所有的自由電子都集中在一個高度為hion的與地球同心的無限薄的球面上，通過高度映射函數，求解VTEC值。hion取值接近電子密度最大高度處，文中取350km。信號在衛星到接收機之間路徑上的總電子含量TEC計算公式如下[10]

(1)

式中，A=40.3m2/s2；φ1、φ2為相位觀測值；c為光速；N為整周模糊度；tIFB為頻率間的偏差；tTGD為衛星碼偏差(可由GPS導航電文得到)；LG稱為有偏差估計量。TEC也可以類似式(1)用雙頻偽距觀測值ρ1和ρ2進行計算，將相位觀測值和偽距觀測值分別得出的求解TEC的公式進行組合，可估算出整周模糊度N。設無偏差估計量LGU=LG+N。

高度映射函數Eθ求解如下[10]

(2)

式中，RE為地球的平均半徑，取值為6371km；θ為衛星高度角。重新排列式(1)，將VTEC=TEC×Eθ代入式(1)，并進一步推得表達式為

(3)

其中

(4)

式(3)給出了每站的觀測量LGU與未知的VTEC、tIFB之間的線性關系。對于每一個測站，在任何的觀測歷元，只需要接收至少兩顆衛星的有效觀測數據，依據式(3)利用最小二乘就可以計算出VTEC和tIFB。

2. VTEC異常檢驗方法

在統計學分析中，平均數是量的平衡，當所描述的數據資料中出現異常值時，利用平均數進行統計分析數據集中趨勢就會受到影響產生偏差。中位數是個數的平衡，如果數據資料中異常值個數不超過總個數的一半，中位數就不受影響。由上可知，中位數與平均數這兩種用來描述數據資料中心的統計量在分析包含異常值的數據資料時，中位數更加可靠。為了有效地對數據資料進行統計學分析，除了要有描述集中趨勢的統計量，還要有描述數據離散程度的統計量。標準差是各數據偏離平均數距離的平均數，同樣受到異常值的影響。四分位距(IQR)是一種穩健統計技術中用于表示數據離散程度的一個量。按照標準化正態分布進行統計計算四分位距與標準差的比值為1.34，文中取IQR=1.34σ，σ為標準差。因此，本文采用中位數及四分位距值進行數據資料的統計分析，以減少異常值對分析結果的影響。

三、震例分析

基于上述的理論方法，本文選取了發生在日本的某震例進行分析驗證，地震的參數信息參見表1。GPS數據選取了日本及周邊區域的8個IGS測站(aira、chan、ksmv、stk2、suwn、tskb、usud、yssk)，使用震前30d的GPS觀測數據，通過計算得到相應測站上空的電離層VTEC時間序列，單位為TECU。

表1　地震參數信息

1. 背景因素分析

太陽活動水平的改變、地磁活動異常、天氣變化等因素都能夠引起電離層的擾動。為了研究地震電離層擾動，檢驗由地震引起的電離層VTEC異常變化，就必須排除上述背景因素的影響。本文主要查看了2011年3月1日至3月13日(年積日：60—72d)期間Kp指數和F10.7指數這兩個能夠反映地磁活動和太陽活動水平的因子(http:∥www.swpc.noaa.gov)。在年積日60d、61d、62d、69d、70d、71d，地磁場比較活躍；整個3月份太陽活動都達到了中等活躍水平，但年積日66d、67d有強烈的太陽活動，并且67d有太陽質子事件發生。除了上述的幾天外，背景因素對電離層VTEC影響較小。

2.VTEC時間序列分析

試驗繪制了aira、chan、ksmv、stk2、suwn、tskb、usud、yssk8個GPS觀測站在地震前后幾天的VTEC時間序列圖，限于篇幅，本文選擇aira測站震前10d、地震當天和震后兩天的數據為例，部分結果如圖1所示(黑色實線代表VTEC觀測值，灰色實線代表上、下限，豎直點線代表發震時刻，填充部分分別表示VTEC值超出上邊界及下邊界的值，下文同)。從圖中可以明顯看出，兩個測站上空的VTEC值在年積日64d、67d都有明顯的上升趨勢，均升至或超出上邊界線，圖1(a)中年積日64d、67d及圖1(b)中年積日67d出現了正異常現象(VTEC值至少在2h時間內連續超過上限)。由圖1可知，滑動平均法進行異常分析得出的結果(如圖1(a)所示)與由非滑動平均法進行異常分析得出的結果(如圖1(b)所示)總體趨勢一致，驗證了所得結果的可靠性，但圖1(a)的結果更加明顯。由本例可知，采用非滑動平均法能夠進行異常整體趨勢的考查，但辨別異常情況時，采用滑動平均法分析能夠得出更加清晰有效的結果。

圖1　aira站上空VTEC時間序列

綜合對背景因素的分析，年積日67d的正異常現象很可能與太陽質子流事件有關，為了進一步判斷該正異常現象與地震的相關性，本文給出了年積日67d06∶00—12∶00UT電離層異常在全球的空間分布，如圖2所示。其中，電離層異常為VTEC值與異常檢驗上下邊界值的差值，VTEC值為IGS提供的全球電離層格網數據(ftp:∥cddisa.gsfc.nasa.gov/pub/gps/products/ionex)。如果VTEC觀測值與上邊界值的差值小于0或與下邊界值的差值大于0時，則VTEC異常值為0；當VTEC觀測值與上邊界值的差值大于0時，該差值為電離層正異常；當VTEC觀測值與下邊界值的差值小于0時，該差值為電離層負異常。由圖2可清晰看出，VTEC異常的分布及變化情況，顯著的震區電離層正異常現象主要集中在15°N—35°N，100°E—140°E范圍內，并在磁赤道共軛區出現了相似的異常現象，異常位置靠近震中偏赤道的方向，并呈現向磁赤道漂移及向西移動的趨勢，異常峰值和幅度在08∶00UT達到最大是太陽活動引起的電離層異常一般表現為更大地理范圍的異常，而本文分析的異常現象主要集中在震中附近，且持續時間較長，證實了觀測到的電離層異常現象與本次地震密切相關。

圖2　3月8日06∶00—12∶00UT時2h間隔全球VTEC異常分布(單位：TECU)

此外，年積日64d的正異常現象基本可以排除太陽活動及地磁活動等背景因素的影響，認為最有可能與本次地震有關。結合上文對年積日67d電離層正異常的分析，本文認為3月5日及3月8日的電離層正異常現象最有可能與2011年3月11日日本地震相關。

四、結束語

基于IGS站提供的GPS數據，采用滑動平均法和非滑動平均法對選取的某地震進行震前VTEC異常分析，發現了很可能與地震相關的較為明顯的異常現象，既證明了利用GPS技術可以進行震前VTEC異常的探測，也為地震電離層的研究提供了新的參考資料。此外，本文對背景參考值的選取有較為詳細的說明，認為采用中位數及四分位距值進行數據資料的統計分析，可以更加有效地減少異常值對分析結果的影響。通過對兩種統計學方法的對比分析，在驗證了計算結果可靠性的同時，對兩種方法的適用性進行了探討，本文結果表明，滑動平均法適用性強，能夠更有效地進行異常分析，非滑動平均法適用于作整體異常趨勢的分析，計算量小，方法簡便。

目前，震前電離層異常擾動機理仍然處于探索階段。至今為止，仍然沒有提出很好的物理解釋模型，太陽活動及地磁活動對電離層異常的影響還不能準確判斷，本文通過對全球電離層異常空間分布進行分析，初步討論了太陽活動劇烈環境下的電離層異常情況，為確定電離層異常與地震之間的相關性提供了新的證據。

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