基于地震的斷裂帶內外溫差分析法的改進及其應用研究

吳姍 郭艷 曾佐勛 劉福江 林偉華 葉云霜

摘要：針對依據熱紅外遙感數據的斷裂帶內外溫差分析法存在的不足，在確定斷裂帶內外區域時引入距斷裂帶兩測和兩端的距離，同時綜合考慮地形、氣候、地物類型等因素對溫度的影響將其進行改進，最后將該方法應用于2次地震進行驗證。結果顯示，改進算法分析地震熱異常的結果與前人研究的結論一致，且該方法對斷裂帶內外區域的確定相對更加具體，還可以很好地去除多種非震因素的影響。

關鍵詞：斷裂帶內外溫差法;熱紅外遙感;地震;熱異常

中圖分類號：P315.72文獻標識碼：A文章編號：1000-0666（2019）01-0033-07

0引言

20世紀80年代末，前蘇聯學者在對亞洲中部地區的衛星紅外遙感圖像進行研究分析時，發現該地區的一些中強震發生前衛星紅外圖像上出現了熱異常現象，便開始了利用熱紅外遙感探索地震前兆信息等研究，如利用熱紅外遙感尋找地震前兆信息（強祖基等，1990，2010;徐秀登等，1991;Ouzounov，Freund，2004），探索斷層的活動性研究（馬瑾，單新建，2000;馬瑾等，2005;陳順云等，2014），以及以地震前數年（無震年）的亮溫溫度均值作為背景場（Genzanoetal，2007），提取地震熱異常信息，分析地震與熱異常之間的關系研究。吳文淵（2011）利用熱紅外遙感和尺度分析插值法獲取金衢盆地及四川盆地內和斷裂相關的熱信息（吳文淵，2011）;李青梅等（2015）以紅外遙感資料為依據，用小波變化與功率譜相對變化法研究2014年云南景谷MS6.6地震，發現震前熱異常具有明顯的時空特征，驗證了使用衛星熱紅外數據提取異常信息的可行性。

在當前的研究中，地震熱紅外異常信息提取的算法根據原理不同，可歸納為：基于差值分析的異常提取算法（陳梅花等，2003，2007;Saraf，Choudhury，2005;Pandaetal，2007）、基于背景場分析的異常提取算法（Genzanoetal，2007，2009;Pergolaetal，2010;Tramutolietal，2013;王一博，2014;宋冬梅等，2016），及基于信號分析的異常提取算法（Saradjian，Akhoondzadeh，2011;張璇等，2013a，b;郭曉等，2014）。以上方法使地震熱異常信息的提取變得更加精確，但是地表溫度是地殼深部構造活動、地形地貌、氣象、季節、地物類型等多種非震因素共同作用的結果，因此如何排除非構造因素的影響，提取出準確的、微弱的地震熱信息，還需要進一步深化研究。

鄧志輝等（2000）在對大量6級以上地震進行定量分析時，發現活動斷裂與地震活動具有密切的關系，華北地區90%的7級以上地震和80%的6級以上地震會發生在距離活動斷裂小于16km的范圍內。陳梅花等（2003）據此提出斷裂帶內外亮溫差值分析方法，該方法的原理是以給定半徑，圍繞活動斷裂帶生成緩沖區并作為“斷裂帶內”區域，再以“斷裂帶內”區域為對象向外擴展至一定的距離生成“斷裂帶外”區域，但在“斷裂帶內”和“斷裂帶外”區域的確定上較為粗略，且其緩沖半徑為固定值，沒有考慮震例本身情況，確定區域時只考慮距離斷裂帶兩側的距離，未考慮距離斷裂帶兩端的距離。因此，本文針對以上不足，在區域的方法上進行了優化改進，根據具體地震本身升溫范圍，確定斷裂帶內外區域，并對改進后的方法進行了實驗驗證。

1斷裂帶內、外溫差改進算法

斷裂帶內外溫差改進算法是在陳梅花（2003）所提出方法的基礎上，主要在斷裂帶內、外區域的劃分及地形因素對溫度的影響上進行改進。

1.1斷裂帶內、外區域確定

根據地質數據和地表溫度（LandSurfaceTemperature，簡稱LST）數據，在震中位置做垂直于斷裂帶的橫剖面，并獲得橫剖面上溫度測點震前某天的溫度數據，得到橫剖面的溫度-距離曲線，即可找出斷裂帶兩側的升溫范圍。

若震中位于該升溫區域，過震中做平行于斷裂帶的縱剖面，并獲取縱剖面上溫度測點之間的溫度-距離曲線，找出斷裂帶兩端的升溫區域，并以斷裂帶兩側和兩端的升溫區段長度，作為斷裂帶“上”“下”“左”“右”的緩沖半徑，圍繞橫、縱剖面做緩沖區，相交區域即為“斷裂帶內”區域。再圍繞“斷裂帶內”區域且以帶內長度的一半作為緩沖半徑生成“斷裂帶外”緩沖區域。

若震中位置不在該升溫區域，過橫剖面對比點的溫度-距離曲線升溫區域的中心點做平行于斷裂帶的縱剖面，獲得縱剖面上溫度測點之間的溫度-距離曲線，同上述方法找出“斷裂帶內”及“斷裂帶外”區域。

1.2地形因素影響去除

陳順云等（2009）研究表明，溫度與海拔存在定量關系，海拔每增加100m，溫度降低（0.51±0.01）K。為剔除地形因素對溫度的影響，利用獲得的地形數據求得“斷裂帶內”區域和“斷裂帶外”的平均高程，根據高程差計算由于海拔差異產生的溫度異常ΔT：

式中：h1為斷裂帶內的平均高程;h2為斷裂外的平均高程。

1.3LST數據統計

提取中分辨率成像光譜儀（Moderateresolutionimagingspetroradioneter，簡稱MODIS）數據的夜間LST，且根據斷裂帶內外區域逐一批量裁剪，獲取各天“斷裂帶內”和“斷裂帶外”區域地表溫度數據，并將未被數據覆蓋區域的值賦為NaN，統計斷裂帶內外地表溫度平均值并計算其溫差，去除地形因素影響，得到斷裂帶內外溫差數據及溫差-時間曲線。溫差計算公式為：

式中：T1為斷裂帶內平均地表溫度;T2為斷裂帶外平均地表溫度。

以此方法分析地震活動前后的熱異常現象，可以很好地去除季節、氣候、地物類型等非震因素的影響。根據剖面對比點溫度-距離曲線可以推斷熱異常區域的分布，通過溫差-時間曲線則可知道熱異常變化的時間和變化的幅度及跨度。實驗過程如圖1所示。

2實驗驗證

2.1實驗數據選取

本文所用實驗數據有MODIS的LST產品、數字高程模型（DigitalElevationModel，簡稱DEM）數據、地質數據。

MODIS的LST產品屬于晴空條件下獲得的Level3標準數據產品，單位為K，精度為1K。為去除白天太陽輻射和地形陰影對地物溫度帶來的干擾，本文選用夜間地表溫度產品，以反應地物的真實溫度。由于部分夜間地表溫度產品受云層影響導致數據不連續，筆者依據周紅妹等（1995）的研究成果進行云下像元恢復，使用同周期相近時相的數據來反演替代云區。從MOD11_L2及MYD11_L2數據中提取出LST數據，提取時依據劉福江和陳炫巖（2017）的數據處理方法完成投影方式的轉換、校正、拼接及裁剪等，且對數據裁剪及背景值處理等完成批量化處理。

DEM數字高程數據采用GDEMV230m分辨率數字高程數據。其中，數據類型為TIFF，投影為經緯度，覆蓋范圍為全球，空間分辨率為30m，數據量251GB，值域范圍為-152～8806m。地質數據主要是研究震例的地震信息及其所在斷裂帶分布數據等。

2.2實驗分析

2.2.12008年西藏仲巴MS6.8地震

2008年8月25日21時22分，西藏日喀則地區仲巴縣（83.6°E，31°N）發生MS6.8地震，震源深度10km。

選取2008年7月22日的LST數據，處理得到西藏仲巴MS6.8地震的橫縱剖面點的溫度—距離曲線（圖2a）及升溫范圍。由于該地震的震中位置位于升溫范圍內，過震中做平行于斷裂帶分布的縱剖面，得到縱剖面溫度-距離曲線及升溫范圍（圖2b），以橫、縱剖面升溫范圍做“斷裂帶內”“斷裂帶外”以及剖面位置（圖3）。

獲取研究區域2008年6月1日至9月15日的MOD11_L2及MYD11_L2數據并做Bowtie去除、LST提取，再用斷裂帶內、外區域逐一批量裁剪，得到各天“斷裂帶內”和“斷裂帶外”平均地表溫度數據，以及2008年的溫差-時間曲線結果（圖4a）。

為驗證只有在地震發生才出現溫度異常現象，用同樣方法處理同區域2007年6月1日至9月15日及2009年6月1日至9月15日的MOD11_L2及MYD11_L2數據作為對比實驗數據，使用相同方法獲得其溫差-時間曲線（圖4b，c）。

圖4a顯示，地震發生前研究區域具有3次短期增溫現象：①7月12—16日;②8月5—9日，8月13日出現一次明顯降溫，可能是因為云或其他氣候因素的影響;③8月16日到震前又出現了增溫現象，且在8月20日達到最高，震后溫差逐漸回落至-1K左右。較之震前相對平穩的溫差

幅度，熱異常的增溫幅度為0.5～1K。圖4a表明，熱異常現象基本符合斷裂帶內溫度高于斷裂帶外的規律，增溫區域發生在震中位置附近。非震年份（2007—2009年）的溫差變化雖然不盡相同，但具有相對較平穩的趨勢，2007年6月1日至9月15日研究區溫差大多保持在-0.8～0.1K（圖4b），2009年6月1日至9月15日研究區域溫差大多集中在-1.3～0.3K，未出現規律性以及持續性的熱異常現象（圖4c），認為2008年的熱異常現象中包含了地震“熱”信息。

2.2.22014年新疆于田MS7.3地震

2014年2月12日17時19分，新疆于田（82.51°E，36.14°N）發生MS7.3地震，震源深度12km。

同理獲得新疆于田MS7.3地震的橫縱剖面點的溫度-距離曲線（圖5）及升溫范圍。由于此次地震震中不在橫剖面溫度-距離曲線的升溫范圍內，過升溫區域的中點做平行于斷裂帶的縱剖面，并得到縱剖面溫度-距離曲線及升溫范圍（圖5b），以橫、縱剖面升溫范圍確定“斷裂帶內”“斷裂帶外”以及剖面位置（圖6）。本文震中不在升溫范圍，是因為斷裂帶內外區域的確定選自

于2013年12月27日的LST數據，與地震發生時隔46d，而地震具有遷移的性質（郭增建等，2014），極有可能在46d內遷移至別處，2013年12月27日的升溫異常現象，只是地震遷移過程中的前兆信息。

同理獲取“斷裂帶內”和“斷裂帶外”平均地表溫度數據，處理得到2013年12月14日至2014年2月28日的溫差—時間曲線結果（圖7a）。

為驗證該方法，處理2012年12月2日至2013年2月26日及2014年12月1日至2015年2月28日的MOD11_L2及MYD11_L2數據作為實驗對比數據，并分別獲取了其溫差-時間曲線（圖7b，c）。

從圖7a可以看出，地震發生之前研究區域有3次短期增溫現象：①2013年12月27日至2014年1月3日出現小幅度的增溫;②2014年1月22日至2月2日出現增溫，并在1月27日增溫達到最強，在2月3日出現回落;③2月8日又出現了增溫現象，此后至震前開始回落，地震發生后溫差逐漸恢復至平穩期的1K左右，較震前相對平穩的溫差幅度，熱異常的幅度為0.5～1.6K。通過橫、縱剖面的溫度-距離曲線可知，熱異常現象基本符合斷裂帶內溫度高于斷裂帶外溫度的規律，增溫區域同樣發生在震中位置附近。作為對比的非震年份，溫差變化幅度基本保持在相對穩定的狀態下，其中圖7b中溫差變化在0.3～0.8K，圖7c中的溫差變化大多數集中在0.4～1.5K，只有極少數的異常數據，均未出現明顯的熱異常變化現象。

2.3實驗結果分析

將本文方法應用于2008年四川汶川MS8.0、2013年甘肅岷縣彰縣MS6.7地震，由于篇幅有限不再贅述。所有4個震例都表現出共同的特征：

（1）地震前幾天至幾十天會出現熱異常現象，持續時間和出現異常的次數不等，呈現突發性特征，異常現象一般表現為增溫—回落—平穩，具有階段性。

（2）溫差增溫幅度與地震震級之間具有一定的正相關性，震級越大，溫差增溫幅度越大。震中位于熱異常區域或區域附近位置。

（3）非震年份溫差變化比較穩定，雖然在不同年份變化幅度不同，但除去個別異常點之外，大體保持一個穩定變化的狀態下。

上述分析結果與地震的熱異常理論保持一致，符合地震熱異常現象，驗證了本文斷裂帶內外溫差改進算法的準確性。

3結論與討論

本文方法在前人提出的斷裂帶內、外溫差分析方法上做了改進，體現在斷裂帶內、外區域的確定技術上，引入斷裂帶兩側及兩端的距離，根據具體震例的升溫范圍做緩沖區生成斷裂帶內、外區域，而不是以固定值16km生成緩沖區，在做溫度分析時，去除了地形對溫度造成的影響。通過實驗分析，其結果與地震的熱異常理論保持一致，符合地震熱異常現象，驗證了本文改進方法的準確性。

使用本文方法可以較好地去除地形地貌、氣象變化、地物類型、大氣等因素的影響，但該方法具有一定的缺陷：①在數據的選擇上，由于MODIS數據受云層等影響，導致數據選取出現不連續現象;②不能直觀地表現出升溫區域的遷移過程，需與其他方法結合使用;③本文斷裂帶內外溫差改進算法具有一定的經驗性。

針對上述不足之處，在下一步研究中，將使用其他衛星數據或野外地溫觀測數據進行替換或者基于劈窗算法進行地表溫度反演;研究其他方法，并結合本文方法一起使用;進一步探討地震熱異常的變化幅度是否與震源深度、發震位置等因素相關，以及相鄰其他斷裂是否對發震斷裂具有熱異常的影響，影響的程度及剔除方法。

劉江福副教授在實驗及成文過程中進行了悉心指導，曾佐勛老師提供了指導意見，金石團隊在實驗過程中給予幫助，在此一并表示感謝。

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AbstractAimingattheshortcomingsoftemperaturedifferenceinside-outsidefaultzoneanalysismethodforthermalinfraredremotesensingdata，weimprovedthismethodfortwoespects.Firstly，whendeterminingtheareainsideandoutsidethefaultzone，weintroducedthedistancebetweenthetwomeasuringpointsandthetwoendsofthefaultzone.Secondly，theinfluenceofterrain，climateandtypeofgroundobjectsontemperatureistakenintoaccount.Finally，themethodisappliedtotwoearthquakesforverification.Theresultsshowthattheresultsoftheimprovedalgorithmareconsistentwiththoseofpreviousstudies，andthemethodismorespecificindeterminingtheareainsideandoutsidethefaultzone，anditcanalsoremovetheinfluenceofmanynon-seismicfactors.

Keywords：inside-outsidetemperaturedifferencerelationanalysismethod;thermalinfraredremotesensing;earthquake;thermalanomaly