臨近地震前云南地區水管傾斜潮汐及非潮汐變化分析

2017-04-10 18:32:28李智蓉白寶榮付虹

地震研究 2017年1期

李智蓉+白寶榮+付虹

摘要：利用減組合濾波方法對2008—2013年云南省內7次M≥55地震前3個月10個臺站的水管傾斜觀測資料進行處理，消除潮汐改正成分和零漂，探尋短臨同步異常變化。結果表明，減組合濾波方法提取的高頻成分，在震前存在同步異常，可嘗試用于短臨跟蹤工作中；利用“Nakai擬合模型”求解得到潮汐響應率和線性漂移速率在短臨階段均未表現出易識別的異常，其反映的信息尚需進一步挖掘。

關鍵詞：減組合濾波；Nakai擬合；水管傾斜；短臨異常

中圖分類號：P31563文獻標識碼：A文章編號：1000-0666（2017）01-0082-06

0引言

云南是我國破壞性地震頻發的區域之一，僅2014年就發生3次M≥6地震。隨著數字化形變觀測的發展，研究人員可以從整點值、分鐘值提取更多的短臨前兆異常信息（劉仲全，1997，2001；付虹，劉麗芳，2003；Harrison，1976；劉序儼，張雁濱，1991；李杰等，2003；張晶等，2004），本文嘗試尋找水管傾斜形變資料短臨階段潮汐及非潮汐變化特征，并淺析其與地震的關系。

地殼形變是地震發生過程中最直接的伴隨現象（陳德福，1993），它與地震的關系最為直接，因此歷來受到國內外地震預報探索者們的高度重視，也常常作為地震預測的重要判據之一，尤其在云南，地殼形變作為中短期預測依據已有很多應用實例，比僅用于趨勢異常判定的模擬觀測資料更具現實意義。識別形變觀測資料異常的難點在于排除干擾，有的干擾能定量排除，有的只能定性排除，對于這些干擾因素規律性的探索及其觀測值之間函數關系的研究，引起了許多學者的關注。

由于異常識別問題過于復雜，各個觀測點表現出明顯的地區性差異，因此這些研究未能獲得顯著的進展（吳翼麟，周景明，1981）。為了降低干擾排除的難度，對幾個臺站同步異常的提取同時進行觀測分析是比較簡便并且可信的方法，可排除局部環境所造成的影響，增加異常的可信度，同時假設異常信息來自震源體，在多個臺站同步出現異常信號也容易從機理上得到解釋。

目前，云南省共建有形變觀測臺站22個，其中，有水管傾斜儀的臺站有11個，最南端的勐臘臺因為距離研究地震的樣本較遠，將其剔除，不參與分析。多年的觀測實踐表明，水管傾斜儀記錄的資料連續性、穩定性較好，能記錄到清晰固體潮及年變趨勢。而固體潮是唯一能準確計算出理論值的干擾（郗欽文，1982；郗欽文，侯天航，1986），對于已知的固體潮，可以采用均值法、別爾采夫濾波和組合濾波等方法剔除潮汐成分，提取高頻信息。也可以利用固體潮理論值對臺站觀測值進行擬合，得到反映地殼介質的特征參量，通過對其分析研究，有可能了解到地殼局部巖石彈性性質的變化。

本文主要利用觀測質量相對較好的水管傾斜儀資料，采用減組合濾波分析方法消除潮汐改正成分和零漂，對2008—2013年云南地區M≥55地震前3個月的資料進行處理，尋求同步異常特征，從時間尺度和空間尺度加以分析。同時利用傾斜固體潮觀測模型求解潮汐響應率和線性漂移速率，從這些反應地殼介質的參數上，尋求震前的同步異常變化。

1數據選取及預處理

本文選用2008—2013年以來云南省內7次M≥55地震作為研究震例（表1，彝良為雙震），選用震前3個月的水管傾斜資料整點值作為研究對象，并對數據進行挑選及預處理。

（1）對所研究的地震，逐個檢查震前3個月水管傾斜整點值數據，要求記錄連續完整，剔除缺數個數超過24小時（一天）的數據。

（2）查閱觀測日志，對“十五”預處理數據庫中的數據進一步篩選。剔除觀測質量差、可信度低的數據。對無觀測日志且數據變化不正常的也進行剔除。由于本研究是建立在預處理數據的基礎上，數據的完整性、真實性對結果影響很大。因此在處理過程中，根據日志記錄，只對明確由于停電、調儀器、歸零、人為干擾產生觀測誤差的數據以及遠震造成的干擾分不同情況進行了去臺階、擦除、補差值等處理。其余數據均不做改動，盡量保持數據真實性，并對每一個測項數據情況以及處理過程都做了詳細記錄，便于日后檢查分析。

地震研究40卷第1期李智蓉等：臨近地震前云南地區水管傾斜潮汐及非潮汐變化分析（3）經過前兩步，可得減組合濾波的研究數據；在Nakai擬合中，考慮到形變觀測受氣壓影響較大，對挑選出的數據，還要進一步挑選出氣壓正常且連續的水管傾斜觀測資料作為最終擬合的研究樣本。

2理論模型與計算方法

21減組合濾波分析方法對形變固體潮觀測的整點值數據序列{y（j）}（j=1，2，…，n），采用下列減組合濾波（蔣駿等，2000）公式求取中心時刻的濾波值：

式中，Z（i）=y（i）-y（-i）為減組合。

減組合濾波能同時消除潮汐改正和零漂，最終得到高頻信息，運用此方法對較短時段的觀測資料處理可有效地識別出觀測資料中存在的高頻異常。

22Nakai擬合模型

傾斜固體潮理論值NS向分量ξ和EW向分量η可用下列公式計算（郗欽文，1982；張晶等，2003），下標s代表太陽的作用，未標注代表月亮的作用：

其中，ρ/ρ0=1+0001 679 26cos2φ，θ為地心天頂距，φ為測點地理緯度，τ為地方時角，δ為赤緯，R為天體至地心的距離，C為天體至地心的平均距離。

在傾斜潮汐觀測資料中，除潮汐成分外，還包含有長期漂移項及氣壓項的影響，觀測值的數學模型如下（楊林章等，1994）：Yt=RV（t+Δt）+KPP（t+ΔtP）+K0+K1t+K2t2（4）式中，Yt為傾斜觀測值，R為觀測值相對于理論值V的響應率，Δt為觀測值相對理論值的時間滯后，KP為氣壓系數，P為觀測點上的氣壓值，ΔtP為傾斜相對氣壓的滯后時間，K0、K1、K2分別為常數項、線性漂移速率、非線性加速率。

對式

以兩天為單位進行最小二乘擬合計算，可求得潮汐和非潮汐參數和每小時的潮汐殘差值。

3結果分析

31減組合濾波結果分析（1）異常的提?。孩贉p組合濾波后所得殘差，規定變化幅度超過2倍均方差視為異常，出現一次異常記為1；②逐日統計各測項異常數量之和，得到每日異常次數Ai，其中i為距離發震的時間；③將研究時段內所有異常次數累加得S；④考慮到異常出現的臺站數（同步異常要求至少兩個臺站同時出現）和頻次，研究規定當異常測項數大于等于3，且Ai≥2×（S/L）（異常頻次日均值的2倍，其中L為窗長）時，認為在震前第i天出現同步異常。在統計同步異常過程中，未對異常方向作區分，不同臺站各方向測項出現一次異常即記為1，因此所得結論中不能區分異常方向信息。表2列出了各臺站在2008年8月21日盈江59級地震前出現同步異常時間段的統計結果。

（2）計算結果特征分析：7次震例同步異常分布時間、連續性各異，具體分布情況如圖2所示。在日常跟蹤中，連續性異常（異常持續時間超過3天）比較容易識別，因此本研究著重分析了連續性同步異常出現的時間段及頻次，結果如表3所示。除中甸地震外，其余6次地震均出現連續性同步異常，持續時間為4～10 d不等，且出現的頻次占各異常總頻次的40%～100%；盈江M58、寧蒗M57、彝良M57、洱源M55地震的連續時段是重疊的，盈江M59、姚安M60地震的連續時段雖未重疊，但均分布在震前40～55 d左右。

（3）僅針對本次研究而言，連續性同步異常出現率達86%（6/7），且持續時間均在10 d以內，該方法可以嘗試用于短臨預測跟蹤工作。

研究震例連續性同步異常時段/d占總異常頻次的百分比震源機制類型序列類型2008-08-21盈江M5946～56625%（10/16）走滑前主余型2009-07-09姚安M6041～4550%（5/10）走滑主余型2011-03-10盈江M5871～79692%（9/13）走滑主余型2012-06-24寧蒗M5772～76100%（5/5）走滑主余型2012-09-07彝良M5724～2740%（4/10）走滑雙震型2013-03-03洱源M5522～2656%（5/9）正斷雙震型2013-08-31中甸M59無0正斷前主余型32Nakai擬合結果分析

（1）異常的提?。豪肗akai擬合模型，以2 d（48 h）為單位進行最小二乘擬合計算，可求得潮汐響應率、時間滯后、氣壓系數、氣壓滯后、線性漂移速率以及非線性加速率等參數，并求出每小時的潮汐殘差值。由于模型中每項參數彼此之間是相關聯的，因此文中挑選了潮汐響應率、線性漂移速率進行統計研究。

對于不同臺站不同測項，規定所求得的各參數變化超出2倍均方差視為異常。針對每個震例，以2 d為單位，統計異常測項數目，將異常測項數N≥3視為有同步異常出現（保證至少有2個臺站出現異常，即測項至少為3項）。

（2）計算結果特征分析：7次震例參數同步異常分布情況如圖3所示，對于不同地震，潮汐響應率和線性漂移速率在震前3個月異常出現時段各異，持續時間短，在短臨跟蹤中難以識別。將潮汐觀測值與擬合值作差（擬合精度各測項各時段均不相同，最小為096×10-3角秒，最大為46532×10-3角秒，其均值為2760×10-3角秒，具體不詳述）可得每個測項潮汐殘差時間序列圖。殘差計算結果中有一些大幅度的變化信息（圖4a），這部分信息可能與儀器問題、遠震或干擾信號等有關，根據每條殘差曲線具體情況進行限幅后（圖4b），分析殘差成分，并未發現有用的規律。

4結論和討論

利用減組合濾波方法提取高頻成分，Nakai擬合求取潮汐和非潮汐參數，試圖尋找短臨階段同步異常變化特征。由于數字化資料靈敏性高，易受周圍各種已知和未知因素的干擾，且數據預處理情況會對結果造成一定影響，尤其是插值對高頻成分的影響。因此在研究中為保證結果的可靠性，除了預處理過程需格外謹慎外，在異常提取中應選擇至少3個測項（最少兩個臺站）同時段出現異常以保證異常的信度。經過分析研究，可得以下初步認識：

（1）減組合濾波后數據分析結果表明：所研究的7組地震中，除中甸地震外，其余6組地震均存在異常信息，連續性同步異常出現率達86%（6/7），異常出現在震前40～50 d之間。從機理上分析減組合濾波方法提取的是高頻信息，表明這些55級以上地震，震前短期階段有高頻信息增多的現象出現，且這些高頻信息可以被多臺同時記錄到。中甸地震前沒有異常，可能與震中附近沒有臺站和高頻信息傳播的方向有關。從其他6次地震前得到的結果，可以認為，當有3個以上測項同時記錄到持續的用減組合濾波方法提取的高頻信息時，地震孕育可能進入了短臨階段，因此可以用該方法進行地震發震時間的短臨跟蹤。

（2）Nakai擬合結果在所選震例前未反映出有規律的異常變化，且潮汐殘差值中夾雜一些大幅變化的干擾信息，因此目前該方法難以用于前兆短臨異常的識別。

感謝中國地震局地震預測研究所張晶研究員的多次指導和劉琦提供的“鉆孔應變處理程序V11”，感謝審稿專家的寶貴建議。

參考文獻：

陳德福1993中國地震傾斜潮觀測臺網[J].內陸地震，1（3）：211-224

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郗欽文，侯天航1986固體潮汐與引潮常數[J].中國地震，（2）：30-41