2020年7月22日阿拉斯加7.8級地震同震電離層擾動分析

羅亦泳, 吳大衛, 陳強, 張立亭, 胡朝飛, 魯鐵定

東華理工大學測繪工程學院, 南昌 330013

0 引言

地震是地殼之間的板塊運動產生的一種自然現象,地球板塊之間的相互擠壓和碰撞,致使板塊之間產生錯位和破裂,是人類面臨的危害最為嚴重的自然災害之一,給人類生命財產安全造成巨大威脅.世界時(UT)2020年7月22日6時12分42秒美國發生強烈地震,震中位于55.030°N ,158.522°W,該次地震震級為矩震級7.8級,震源深度約為28.0 km.該地震位于環太平洋地震帶,環太平洋地震帶是一個圍繞太平洋經常發生地震和火山爆發的地區,有一連串海溝、列島和火山,板塊移動劇烈,該地震帶發生的地震約占全球地震總數的80%,集中了全世界80%以上的淺源地震(尚志海等,2021).當前研究發現,地震是地球內部能量釋放的過程,地震前后通過巖石圈-大氣圈-電離層的耦合作用引起大氣層、電離層和磁層等的擾動(Reddy and Seemala,2015).深入研究這些異常現象,獲得更多的地震過程信息,有助于地震機理的理解,對地震監測和預報具有重要作用,是當前地震和近地空間的熱點研究問題.近年來的研究成果表明,地震過程中產生瑞利波、聲波和重力波,并且傳播到電離層(Afraimovich et al.,2005),導致電離層電子密度發生變化,形成同震電離層異常(Co-seismic Ionospheric Disturbances, CIDs).通過分析CIDs傳播的時空特征,有助于進一步理解該地區地震與電離層的耦合原理,進而對提升地震預警系統具有重要作用(Reddy and Seemala,2015).

近年來,電離層測高儀(Liu and Sun,2011; Maruyama et al.,2012; Chen et al.,2016; Berngardt et al.,2017)、雷達技術(Nishitani et al.,2011; Hao et al.,2012; Liu et al.,2016)、掩星技術(Zhao and An,2013; ;Garcia et al.,2014; Co?sson et al.,2015; Yang et al.,2017; Yan et al.,2018; Liu et al.,2019)和全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite Systems, GNSS)(Heki et al.,2006; Astafyeva et al.,2009; Liu et al.,2011; Rolland et al.,2011; Jin et al.,2014; Yasyukevich et al.,2015)成為電離層擾動探測與分析的重要手段.通過監測電離層核心參數(如電離層F2層臨界頻率(f0F2)、電離層總電子含量(Total Electron Content,TEC)、電離層電子密度(Ne)等)變化的時空變化特征,可確定自然災害引發的電離層擾動的傳播特征,并分析擾動傳播的時空特征,進而解釋地震、海嘯等災害與電離層之間的關系.基于以上電離層監測技術,許多引起電離層擾動的自然災害及現象被分析,重點研究提取和分析了電離層擾動傳播的時空特征.如地震(Afraimovich et al., 2000;Wen et al.,2022)、海嘯(Rolland et al., 2010; 唐龍等, 2017a,b)、火箭發射(Afraimovich et al.,2001)、臺風(Peng et al., 2021; Chernogor et al., 2021)等引發,探測到聲波、瑞利波、重力波等引發的電離層擾動,并確定了電離層擾動傳播的速度、方向和擾動源的形成及位置.鑒于地震危害巨大,各國在主要地震帶上布設了大量的GNSS觀測站,可較好地用于地震板塊運動、同震位移和電離層擾動監測.基于GNSS估計的電離層核心參數TEC具有時空分辨率高的優勢,近年來提取到多個地震激發的CIDs.利用GNSS提取到1994年Northrkige地震引發的CIDs(Calais and Minster,1995),并估算了CIDs的傳播速度.利用濾波方法提取電離層TEC擾動的時空特征,確定由2002年Denali地震激發的瑞利波引起的CIDs(Ducic et al.,2003).基于GNSS觀測網分析了2004年蘇門答臘地震引發的CIDs, 并且發現地震上方電離層中出現不同波形且振幅成比例的CIDs.2011年3月11日日本發生了9.0級地震,日本GEONET(GPS Earth Observation Network)提供的密集GNSS觀測數據(約1200個GNSS站)為此次大地震引發的電離層擾動研究提供有力的支持,并取得豐富的研究成果,詳細地分析了地震與電離層擾動的傳播和耦合過程.Astafyeva等(2011)通過分析TEC變化特征,確定了多種CIDs的傳播模式(多種傳播速度)和波形特征(Astafyeva et al.,2011).Tsugawa等(2012)和Liu等(2011)基于日本GNSS網和臺灣GNSS網數據分析了不同距離的CIDs傳播特性,并對CIDs能量和速度變化特點進行了解釋.Cahyadi和Heki(2015)利用GNSS網對2012年蘇門答臘地震激發的CIDs進行分析,發現由聲波引發的傳播速度約1 km·s-1的CIDs,并較為詳細地分析了CIDs的振幅與地震震級之間的關系.Jin等(2015)分析了汶川地震引發的電離層異常,震后幾分鐘內探測到“N”形的TEC擾動.Reddy和Seemala(2015)利用GNSS觀測數據在震中不同方位和距離區域發現了兩種CIDs,傳播速度約為2.4 km·s-1和1.18 km·s-1,Chen等(2017)也有類似的發現.Bagiya等(2018)分析了2016年新西蘭7.8級地震的電離層擾動特征,重點研究了震后地表形變、不同區域的CIDs傳播特征,并模擬地震激發聲波傳播與CIDs之間的關系,解釋了CIDs與地震耦合過程.Afraimovich等(2010)、李哲(2017)等對汶川地震和尼泊爾地震引發的CIDs進行分析,并且確定了CIDs由聲波和瑞利波引起,并且發現地震發生較大的垂直位移容易形成電離層CIDs,走滑型地震引發的電離層擾動通常不顯著.由于CIDs的形成機理尚未完全理解,要徹底解釋地震與電離層動力學之間的電離層擾動形態和耦合過程非常困難,有待于進一步研究.

2020年阿拉斯加7.8級地震位于一個地震空區,1917年MS7.4地震到本次大地震之前,該區域沒有在大地震中發生破裂,是近年來地震研究的熱點區域.美國為了監測與研究環太平洋地震,在環太平洋地震布設了大量的GNSS觀測站,同時布設了地震監測站和電離層測高站.因此,為阿拉斯加2020年7.8級地震研究提供了豐富的數據源,為地震電離層CIDs研究提供了難得的機會.論文分別利用GNSS數據、地震儀數據和電離層測高數據等多源數據分析CIDs的時空特征,從CIDs的振幅及波形、時空分布、傳播速度與方向、時頻域等多角度分析同震電離層擾動,進而發現不同模式的CIDs,并解釋CIDs的形成原因及動態傳播過程.

1 數據與方法

1.1 地震信息和數據源

根據美國地質勘探局(United States Geological Survey, USGS)發布的信息,2020年7月22日6時12分42秒(UT)美國阿拉斯加州以南海域發生了7.8級地震(簡稱2020年阿拉斯加地震),震源深度10 km, 地震震中位置(55.03°N ,158.52°W)(參看https:∥earthquake.alaska.edu/,https:∥earthquake.usgs.gov).該地震發生在舒馬金群島附近,由于該區至少自1917年7.4級地震以來,該區域沒有在大地震中發生破裂,被認為是一個地震空區,是近年來地震研究的熱點區域.本次地震是一次發生在太平洋板塊和北美板塊交界的隱沒帶的逆斷層事件.在該次地震震中附近,太平洋板塊以64 mm·a-1的速度向西北方向俯沖.在該區域發生震源機制解顯示,該次地震發生在向西北俯沖的低角逆斷層上,也有可能發生在向東南俯沖的高角逆斷層上.地震斷層傾角為17°的低角度逆沖型地震,而斷層破裂滑動分布比較分散,破裂大體向西南方向傳播(周云等,2021).

由于地震發生在海域,只有在地震西部和東部有較多的GNSS觀測站,在北部GNSS觀測站較為稀少,南部沒有GNSS觀測站.通過網站(https:∥www.unavco.org/)可獲取地震東部、北部和西部的GNSS的觀測數據,具體GNSS站點的分布如圖1所示.圖1中的星號為地震東北部GNSS站點,圓點為地震北部GNSS觀測站,三角形為地震西部GNSS觀測站.利用GNSS站與可視衛星間的觀測值,可以解算出地震期間站星之間的電離層參數TEC時間序列,通過對TEC序列進行分析,有效探測到電離層擾動的時空分布.由圖1可知,西部的GNSS站點分布與地震破裂延伸方向一致(西南方向),電離層擾動傳播與斷層方向和破裂延伸方向密切相關.因此,西部GNSS站的分布有利于分析西南方向的電離層擾動及傳播特征.同時,在地震破裂方向上距離震中約1056 km處布設了電離層測高站EA653,可有效彌補西南方向遠距離GNSS站缺失的不足,分析西南方向遠距離電離層擾動狀態.

圖1 觀測數據站點的空間分布圖

鑒于地磁和太陽活動會引發顯著的電離層擾動,利用地磁擾動指數(Kp)和太陽活動指數(f10.7)分析地震期間的地磁活動和太陽活動情況.圖2為地震前后4天的f10.7指數直方圖.由圖可知,地震當天(黑色部分)的f10.7為72.2,表明地震當天太陽活動較弱.圖3為地磁擾動指數Kp直方圖,圖中黑色部分為地震發生時刻.Kp指數圖可知,地震前后地磁環境平靜,沒有顯著的地磁擾動.因此,地震期間,太陽活動較弱,并且沒有顯著的地磁擾動,較好地排除了太陽活動及地磁對電離層TEC的影響,為后續地震引發的電離層擾動分析提供較好的空間天氣環境.

圖2 太陽活動指數f10.7直方圖

圖3 地磁擾動指數Kp直方圖

1.2 數據處理與分析方法

TEC是表示電離層變化特征的核心參數之一.TEC是衛星和接收機視線方向(傾斜方向)電子密度的積分值,其單位為TECU(1 TECU=1016/m3),利用GNSS站的雙頻載波相位觀測值可以準確地估計電離層的TEC值,具體見公式(1).通過對地震期間TEC 時間序列的分析,可以提取地震引發的電離層擾動,并進一步分析同震電離層擾動的時空特征,進而解釋TEC擾動機理.

(1)

式(1)中,f1和f2為載波的頻率,f1=1575.32 MHz,f1=1227.60 MHz;L1、L2為載波相位觀測值;const為常量,包括載波相位模糊度和硬件延遲;ε為測量噪聲.

由于地球大氣與電離層固有的垂直結構,自由電子主要在200～400 km高度之間(Liu et al.,2021).為了簡化電離層模型,假設整個電離層區域所有的自由電子集中位于這個薄層之中,即為一個單層模型表示整個電離層區域所有電子含量,它可以近似地代表垂直TEC.由于自由電子主要集中在電離層的F2層,因此,將電離層F2層的峰值密度高度作為單層模型的高度(hmax).GNSS站與衛星之間的視線和薄殼的交點為穿刺點(Ionospheric Pierce Point, IPP).利用電離層測高站EA653數據確定hmax.

當地震引發電離層擾動時,并且GNSS測站與衛星的視線通過電離層擾動區域,此時解算的TEC時間序列將發生波動.本文分別從頻域和時域分析TEC擾動的時空特征.當前研究文獻證實,Butterworth帶通濾波方法能有效地從復雜信號中提取截止頻率范圍內的信號分量,Butterworth帶通濾波方法將通頻帶內的頻率響應曲線最大限度平坦,沒有起伏,而在阻頻帶則逐漸下降為零,被廣泛應用于從復雜信號中提取特定頻域范圍內的有用信號.因此,利用Butterworth帶通濾波方法對GNSS站-衛星之間的TEC時間序列進行濾波,可有效地提取電離層擾動(DTEC).Butterworth濾波截止頻率的設定對DTEC提取影響較大,合理設置截止頻率較為關鍵.本文利用小波功率譜分析電離層TEC時間序列中的擾動信號,并確定擾動信號的頻率及時間,進而合理確定Butterworth濾波的截止頻率.為了消除線性趨勢項的影響,在估計小波變換功率譜之前對TEC時間序列進行一階差分處理.以GNSS站OKCE與G03衛星之間的觀測數據為例,介紹同震電離層擾動功率譜估計和DTEC提取的方法.圖4為TEC的小波變換的功率譜及Butterworth濾波提取的電離層DTEC序列.由圖4可知,時頻圖中有3個高能區,表明地震后電離層TEC出現3種擾動,3種擾動的周期如圖中箭頭所示.TEC擾動頻域分布范圍主要集中在1～8 min范圍內.因此,將Butterworth的截止頻率范圍設置為2.1～16.7 mHz(周期約1～8 min),并且利用Butterworth對TEC濾波提取DTEC,DTEC如圖4中的藍色曲線所示,電離層擾動區域為圖中紫色橢圓部分.圖4可知,Butterworth能較好地提取到DTEC, DTEC具有典型的“N”形波形,其他大地震激發的電離層擾動出現了類似的波形特征,如2011年3月11日日本Tohoku地震、2015尼泊爾地震、汶川地震等大地震均出現類似頻域范圍內的電離層擾動和波形(Astafyeva et al.,2011;Jin et al.,2014,2015).

圖4 TEC時間序列的小波功率譜及DTEC曲線

接收機差分相位偏差的短期變化和溫度變化對電離層TEC變化具有較大的影響(Zhang et al., 2017;Zhang and Teunissen,2015).為了避免接收機差分相位偏差的短期變化對同震電離層TEC異常提取的影響,本文首先對同震電離層擾動的周期進行分析,將1～8 min作為Butterworth濾波周期,針對性地提取同震電離層擾動;在地震發生時刻附近,當地震后探測到顯著的電離層擾動,在地震前未出現類似的電離層擾動,并且不同GNSS站探測的電離層擾動在時間和空間分布上有規律性,這些規律與地震發生時間、震中距密切相關,將這類電離層異常作為同震電離層異常;沒有規律性分布的電離層異常極有可能由于其他因素引起,不作為同震電離層異常.接收機差分偽距偏差同樣可能存在受溫度影響的短期變化,并且對電離層TEC估計精度有較大影響.由于地震激發的同震電離層波動持續時間較短,在該時間范圍內溫度變化緩慢,接收機差分偽距偏差受溫度影響變化平緩,而同震電離層擾動是一種在上下波動的形態,通過Butterworth濾波,能較好地過濾掉溫度引起的電離層變化,進而較好地提取同震電離層擾動.

2 結果與分析

2.1 CIDs的時空分布特征

通過國際GNSS監測評估系統(http:∥www.igmas.org/)查閱在地震時GNSS衛星空間分布圖發現,在地震附近的GNSS站與G03、G04和G09衛星具有較好的觀測條件.因此,利用G03、G04和G09衛星分析地震電離層擾動特征.為了分析電離層擾動的空間分布特征,分別繪制06∶00∶00—07∶00∶00 UT期間3顆衛星與GNSS站的IPP位置分布圖,IPP的具體分布如圖5所示,其中子圖(a)、(b)和(c)分別代表G03、G04與G09衛星的IPP軌跡,圖中五角星為震中的位置.地震期間,IPP軌跡較好地覆蓋了震中的東北部、北部和西部區域,能較好地分析在這3個區域內地震引發的電離層擾動及其傳播特征.

圖5 GNSS站與G03(a)、G04(b)和G09(c)衛星的IPP軌跡

為了分析地震西部的電離層擾動特征,分別估計西部各GNSS站與G03、G04和G09衛星之間的TEC,并利用Butterworth濾波提電離層的DTEC時間序列,確定地震引發的電離層擾動CIDs.圖6為在地震西部3顆衛星探測的CIDs,其中子圖(a)、(b)和(c)分別代表G03、G04與G09衛星探測的CIDs.3顆衛星在地震西部均探測到顯著的CIDs,并且大部分CIDs具有“N”形波形的特征,是最典型地震電離層擾動波形.隨著GNSS站與震中距離的增加,探測到的TEC擾動存在規律的時間延遲,表明該TEC擾動與地震密切相關.G03星探測的TEC擾動明顯大于G04和G09星,擾動幅度達到0.1 TECU,距離震中約518 km的AB02站仍然存在較為顯著的TEC擾動,極有可能TEC擾動進一步繼續向更遠的西南方向傳播,由于GNSS站數量有限,更遠距離的TEC擾動未能進一步分析.震后,G09星的TEC擾動幅度達到0.055 TECU,擾動幅度隨著傳播的距離增加而減小,在約809 km處的OKSO站能探測到較弱的TEC擾動.震前,部分GNSS站與G09探測到電離層TEC異常,但是這些TEC異常在時間和位置上沒有隨著與震中距離增加而形成有規律的分布,并且振幅相對較弱,極有可能是其他因素導致的電離層TEC波動.G04擾動幅度小于0.04 TECU,并且傳播距離最短,約434 km的AV06站與G04衛星的TEC沒有出現明顯,具體見圖6b中的黑色橢圓.3顆衛星在地震北部區域和東北部區域沒有發現有規律性的TEC擾動,因此沒有繪制電離層擾動曲線圖及分析,北部和東部電離層擾動在3.2節中具體討論.

圖6 在地震西部G03(a)、G04(b)和G09(c)衛星探測到的CIDs

為了分析地震引發的TEC擾動CIDs的空間分布特征,繪制了西部區域3顆衛星發現的CIDs空間分布圖(為CIDs峰值時刻對應的空間位置),具體見圖7.G03探測到的CIDs緊挨著板塊交界線分布,G04和G09探測到的CIDs主要分布在板塊交界線北部,3顆衛星探測的CIDs均大致沿西南方向分布,CIDs空間分布與地震斷層走向、破裂方向相關,地震引發的CIDs傳播方向與斷層分布及板塊分布有關.G04探測的CIDs分布與G09探測的CIDs相近,但是G04探測的CIDs幅度和傳播距離上大于G04星的,該現象極有可能由衛星與GNSS站之間的幾何條件差異導致,同時地震引發的CIDs有顯著的各項異性特征.

圖7 在地震西部探測的CIDs分布圖

為了進一步分析地表形變與電離層擾動之間的相關性,利用震中附近4個GNSS站(AC12、AC28、AB07、AC21)在地震前后1 s采樣率的觀測數據,具體GNSS站的分布如圖7所示.基于GAMIT軟件的TRACK模塊解算GNSS數據,得到GNSS站在地震期間南北方向(N)、東西方向(E)、垂直方向(U)方向的同震位移,在N、E方向的解算精度約1 cm,在U方向解算精度約3 cm,GNSS站的具體同震位移見圖8.AC12、AC28、AB07、AC21站與震中的球面距離分別約為72 km、99 km、129 km、106 km.4個GNSS站在地震期間N、E、U方向上均出現顯著的同震位移,隨著與震中距離的增加,同震位移顯著減小,同震位移大小和方向與地震類型、斷層特征密切相關.AC12站的同震位移最為顯著,向南移動約233 mm,向東移動約58 mm,抬升約274 mm,南北方向位移較東西方向更加顯著,高程抬升非常明顯.震后AC28、AB07、AC21站均向南移動約110～149 mm,AC28、AB07向東移動約為126 mm和140 mm,AC21向東移動約為23 mm,AC21的南北方向位移明顯大于東西方向,地震導致AC28、AB07、AC21站均下沉約58～94 mm.根據斷層相對運動,主要分為正斷層、逆斷層和走滑型地震,正斷層、逆斷層將產生較大抬升和沉降,走滑型地震將產生較大的水平位移,垂向位移較小.本次阿拉斯加地震屬于逆斷層地震,由同震位移可知,地震產生了顯著的垂向運動.地震產生的垂直方向的位移,類似于活塞,使大氣發生壓縮,產生向上傳播的聲波,震源上方的電離層中出現了水平速度與地表破裂聲波、瑞利波水平傳播速度一致的擾動.因此,地表垂直位移是引起電離層中擾動的決定性因素,而水平方向的位移對大氣產生壓縮,較難引起電離層擾動(Afraimovich et al.,2010).

圖8 GNSS站N、E、U方向的同震位移dN, dE和dU

2.2 電離層擾動傳播速度估計

為了確定地震引發的CIDs動態傳播特征,分別繪制G03、G04和G09估計的電離層擾動DTEC時間-距離圖,距離為IPP與震中的平距.圖9為地震西部地區3顆衛星探測的電離層擾動DTEC時間-距離圖,其中子圖(a)、(b)和(c)分別代表G03、G04與G09衛星計算的DTEC時間-距離圖及CIDs傳播速度.對相鄰CIDs的最大值或者最小值對應的時間和震中距進行線性擬合,擬合斜線的斜率為CIDs傳播的方向和速度,CIDs傳播的速度如圖9所示.G03衛星探測到3類CIDs,傳播速度分別約為2.93 km·s-1、1.55 km·s-1和1.11 km·s-1,并且3種CIDs的擬合直線與時間軸相交于6∶22 UT(約震后8.9 min)附近,表明CIDs在震后10.2 min在電離層F2層形成擾動源,然后向震中西部傳播.G04衛星探測到速度約為0.98 km·s-1的CIDs,并且CIDs的擬合直線與時間軸相交于6∶21 UT(約震后8.5 min).G03和G04星探測到的CIDs形成時間相近,約震后8.9 min與8.5 min,該時間延遲與地震地表破裂產生聲波和瑞利波激發聲波向上傳播到電離層F2層的時間一致(約7～10 min范圍),表明CIDs由地震聲波引發.G09衛星探測到速度為1.69 km·s-1的CIDs,CIDs傳播距離約900 km,擾動幅度隨著距離的增加而減弱,該類CIDs沒有G03和G04探測到的CIDs有約10 min時間延遲的現象,極有可能G09衛星幾何形狀、地震破裂方向、輻射方向性和上部地殼的非均勻性有關.由于在地震期間地磁環境和太陽活動較弱且平穩,3顆衛星探測到的CIDs極有可能由地震引起.根據CIDs的速度大小,可將CIDs分成3類:瑞利波引發的CIDs速度大約在2～4 km·s-1,聲波速度約0.3～2 km·s-1,重力波速度約在0.1～0.3 km·s-1(Matsumura et al.,2011;Occhipinti et al.,2013;Jin et al.,2014;Liu et al.,2011).因此,阿拉斯加地震在震中西部激發了3類CIDs,第一類為高速傳播的CIDs(約為2.93 km·s-1),根據速度判定為地震產生的瑞利波激發的電離層擾動;第二類CIDs速度約為1.69 km·s-1和1.55 km·s-1,為地震引起地表破裂產生的聲波激發的CIDs;第三類CIDs速度約為0.98 km·s-1和1.11 km·s-1,由地表破裂聲波引起的另一類電離層擾動.

圖9 地震西部G03(a)、G04(b)和G09(c)衛星計算的DTEC時間-距離圖及CIDs傳播速度

為了分析地震北部和東北部區域電離層擾動狀態,利用北部和東北部的GNSS站分別繪制G03、G04、G09星的DTEC時間-距離圖,如圖10和圖11所示.由圖10可知,在震中北部區域,沒有出現有規律的電離層擾動.圖11可知,在地震東北部區域G03、G04星未探測出規律性的電離層異常.G09星在6.2 UTC附近出現了電離層異常,各GNSS站的電離層異常出現的時間相近,沒有形成由震中向東北方向外徑向傳播的規律性.為了進一步分析G09星電離層異常,繪制了地震后一天(7月23日)同時間段的G09星的DTEC時間-距離圖,如圖11的第4個子圖所示.地震后一天,在該時間段內G09星也出現類似的電離層擾動.因此,可排除該電離層擾動與地震有關.同時觀測到的電離層響應分布主要取決于震中距、衛星幾何形狀、輻射方向性和上部地殼的非均勻性,地震電離層異常傳播具有顯著的各向異性的特點.

圖10 地震北部DTEC時間-距離圖

圖11 地震東部DTEC時間-距離圖

2.3 基于電離層測高數據的電離層擾動分析

為了進一步分析地震引發的電離層擾動,利用電離層測高站EA653監測電離層f0F2的波動,能較好地發現電離層擾動,是電離層擾動監測的重要手段.EA653的位置如圖1所示.EA653位于地震西南方向,大致在地震斷層破裂延伸方向,距離震中約1056 km,數據采樣間隔為7.5 min,能進一步探測震中西部的電離層擾動特征.為了分析地震期間(6∶00—7∶30 UT)f0F2的變化特點,收集了2020年7月18—26日的測高儀數據,由于18日、19日、23日和26日6∶00—7∶30 UT期間的觀測數據缺失,因此將20日、21日、24日和25日6∶00—7∶30 UT期間f0F2的均值作為背景值,并與地震期間的f0F2進行對比,分析地震期間的電離層擾動.圖12為地震期間f0F2的觀測值和背景值.圖12可知,約在6∶30∶00 UT后f0F2發生波動(橢圓區域),而同時期f0F2的背景值變化緩慢,沒有出現明顯的波動.因此,在排除地磁環境和太陽活動的影響后,地震期間電離層f0F2出現的波動現象極有可能由地震引發,進一步驗證地震引發的CIDs向西方向傳播.利用f0F2出現波動的時間減去地震時間,可以大致估算電離層CIDs傳播的時長,利用EA653與震中的距離除以CIDs傳播的時間可估計CIDs的傳播速度,CIDs傳播的速度約為1.02 km·s-1.EA653探測的CIDs速度與第三類CIDs吻合,并且EA653位于第三類CIDs徑向傳播的方向上.因此,A653探測的CIDs極有可能是地震聲波引起的電離層擾動.由于EA653觀測數據時間分辨率相對較低,估算的速度有一定的誤差.

圖12 地震期間f0F2的曲線

2.4 基于GNSS同震位移的地震波分析

瑞利波是地震引起電離層擾動的重要因素之一,為了進一步分析地震瑞利波激發的電離層擾動特點,在地震西南破裂方向上選取8個1 s采樣率的GNSS站點解算動態同震位移,并分析地震波傳播特點,GNSS站的分布如圖13所示.同時選取與AC12、AV09站并址的強震儀站CHN、UNV站分析地震波,站點分布見圖13中的三角形.

圖13 GNSS和地震儀站點分布

選取并址的AC12與CHN驗證高頻GNSS和強震儀對地震波的探測能力, AC12采用頻率1 Hz, CHN采樣頻率為50 Hz.為了獲得與CHN站頻域相同的位移數據,利用Butterworth對AC12站位移進行濾波.圖14為地震前后AC12與CHN在N、E、U方向上的位移,地震P波與S波出現時間由美國地震學聯合研究會(IRIS)提供.由圖14可知,AC12站與CHN站的位移總體上吻合得較好,N和E方向比U方向擬合的更好,表明GNSS的平面位置精度優于高程方向.震前AC12位移的背景噪聲大于CHN,U方向的噪聲大于N、E方向.AC12能準確地捕捉S波與R波,對于地震信號的低頻部分非常吻合.由于P波振幅小且頻率高,在背景噪聲影響和頻率限制下,AC12對P波的捕獲能力有限.由于地震Love波只引起水平方向的震動,沒有垂直分量.因此,從GNSS同震位移的垂直分量能更好的探測到瑞利波.因此,可利用多個GNSS站分析瑞利波與電離層CIDs傳播的特點.

圖14 CHN與AC12的位移曲線

為了更好地從GNSS同震位移中提取地震波,利用Butterworth對同震位移進行濾波,濾波截止頻率參考面波頻域范圍確定(周期2～60 s).圖15為7個GNSS站在N、E、U方向的位移波動曲線.在N、E、U方向上,GNSS提取的地震波振幅隨著與震中的距離增加而減小,符合地震波傳播過程能量會衰減的特性,地震波約在535 km處地震波信號較為微弱,其中U方向地震波信號被噪聲淹沒難以辨別.總體上N、U方向的振幅要大于E方向,距離震中約99 km的AC28在N和U方向振幅明顯大于E方向,并且U方向振幅略大于N方向,這與地震類型、斷層分布和地震破裂延伸方向密切相關.

圖15 GNSS站在N、E、U方向同震位移

由于瑞利波在垂直方向上的振幅比其他地震波更加顯著,因此利用GNSS站和地震儀在U方向的同震位移估計瑞利波在地震西南方向的傳播速度,如圖16所示.由于AV09在U方向的地震波不明顯,利用與其并址的地震儀UNV站代替.確定每個站瑞利波波谷位置的時間和與震中的距離,并進行線性擬合,擬合直線的斜率為瑞利波傳播速度.由圖16可知,地震激發的瑞利波大約以3.46 km·s-1的速度向地震西南方向傳播.第一類高速CIDs傳播方向與GNSS估計的瑞利波傳播方向一致,由于地震電離層擾動傳播受到多種因素影響,CIDs的速度與瑞利波有一定的差異.地震瑞利波激發大氣聲波向上傳播,由于隨著高度的增加,大氣電子密度呈指數減小,根據能量的動態守恒原理,大氣波的振幅迅速增加,地震瑞利波導致較小的垂直位移(大約幾個mm)將在電離層高度引起較大的震蕩.

圖16 GNSS站和地震儀在U方向的同震位移及瑞利波速度估計

2.5 電離層擾動的時頻分析

為了進一步分析阿拉斯加地震激發的CIDs的特征,估計電離層TEC時間序列的小波功率譜,從時頻域分析不同CIDs模式的特征.根據G03、G04、G09星的CIDs時空分布圖,分別選取振幅較為顯著且受到干擾較少的OKCE-G03、AC25-G04、AV35-G09電離層TEC序列進行時頻分析,分別構建小波功率譜,如圖17所示,圖中橢圓表示時頻圖中的高能區,箭頭所指位置為高能區能量峰值對應的周期.

圖17 OKCE-G03、AC25-G04、AV35-G09電離層TEC的小波功率譜

由圖17可知,地震后OKCE-G03電離層TEC的小波功率譜出現3個高能區,表明約在6∶24—6∶30 UT區間,出現了3種電離層擾動信號(三類CIDs),信號能量峰值對應的周期約為1.5 min、3.5 min和5.8 min.AC25-G04電離層TEC小波功率譜在6∶24—6∶30 UT出現1個高能區,峰值對應的周期為約5.7 min,該高能區對應周期約為5.7 min的CIDs.整個時間段,在小于1 min周期的區域出現零散分布的擾動信號,并且每個零散信號持續的時間較短,根據電離層擾動特點,該區域的TEC擾動與其他因素相關.AV35-G09電離層TEC小波功率譜中在6.3 UT出現一個高能區,峰值對應的周期約為3.7 min,在該區域出現一種CIDs,電離層擾動周期約為3.7 min.G04探測的CIDs對應頻率約為2.9 mHz,該CIDs的頻率與G03探測的第三類CIDs(周期5.8 min)的頻率十分接近,并且G03探測的第三類CIDs傳播速度(約1.11 km·s-1)與G04探測的CIDs速度(約0.98 km·s-1)較為接近,并且二者的轉播方向一致,二者的速度與頻率差異主要由電離層擾動各向異性、衛星與GNSS站幾何分布等引起.因此,G04探測的CIDs與RN03探測的第三類CIDs極可能屬于同一類CIDs,時空分布及傳播特性相似.G09探測的CIDs頻率約為4.5 mHz(3.7 min),與G03的第二類CIDs的頻率(頻率約4.7 mHz,周期3.5 min)較為接近,并且速度較為吻合,傳播方向均為西南方向,可能屬于地震引發的同類CIDs擾動.G03探測到頻率約為11.0 mHz(周期1.5 min)的CIDs,該類CIDs在G04和G09均未出現,對應于G03探測的第一類CIDs,主要由地震瑞利波引起.Matsumura等(2011)、Occhipinti等(2013)、Jin等(2014)和李哲(2017)通過對多個地震激發的電離層擾動進行研究,發現以上頻率為地震產生的地表破裂及瑞利波引起的聲波向上傳播引起的電離層擾動頻率范圍,聲波引起的CIDs頻率通常大于2.9 mHz,該頻帶重力波及其他大氣噪聲的幅值很低,主要是聲波與大氣耦合.因此,該頻段的電離層擾動主要由地表破裂及瑞利波產生的聲波引起,并且G03、G04和G09探測到的CIDs速度與地表破裂和瑞利波引起的電離層擾動傳播速度相符.

2.6 電離層擾動源位置估計及機理解釋

為了進一步解釋地震引發的電離層擾動過程,構建了地震電離層擾動原理圖,如圖18所示.地震過程中,由于地表產生破裂,進而激發聲波,并向上傳播到電離層,在電離層F2層形成CIDs源,如圖18中的藍色五角星所示,CIDs在F2層向周圍傳播,向上傳播過程約8 min,進而影響GNSS衛星與接收機的信號,引發電離層TEC波動,通過分析TEC變化探測到CIDs,如圖18中的紅色字體CIDs.地震產生瑞利波并在地表傳播,激發聲波向上傳播到電離層F2層,形成瑞利波引起的CIDs,如圖18中的紫色CIDs.

圖18 地震電離層擾動原理圖

根據CIDs形成和傳播原理可知,利用多個GNSS站探測的CIDs的時間和位置,代入方程(2),將電離層激發源的位置(緯度B0,經度為L0)和CIDs的傳播速度(v)作為未知參數,然后對方程進行線性化,利用最小二乘方法可解算出(B0,L0)和v.本文利用MATLAB自帶的優化功能工具箱(cftool函數)進行求解,將經度范圍設置成-180°～180°,緯度范圍-90°～90°,利用非線性最小二乘方法進行解算,求出電離層擾動激發源位置和傳播速度.利用G03衛星探測到的第三類CIDs的時、位置數據,電離層F2層形成CIDs的時間(3.2節t0為6∶22 UT),可求得電離層擾動源的位置為(B0=54.96°,L0=-158.1°),速度為v=1.07 km·s-1,解算的均方根誤差RMSE=17.15 s.估計的CIDs擾動源與震中位置較為吻合(緯度差0.07°,經度差0.422°),兩者相差距離約28.02 km,估計的速度v與第三類CIDs十分接近,進一步證實GNSS探測到的CIDs由地震引起.

ti=(R+hmax)arccos(sin(B0)sin(Bi)

+cos(B0)cos(Bi)cos(Li-L0))/v+t0,

(2)

式中(B0,L0)是電離層激發源的經緯度;(Bi,Li)是CIDs對應的穿刺點IPP 的經緯度,v是CIDs在電離層F2層的水平傳播速度;t0是聲波向上傳到F2層形成CIDs的時間;R為地球半徑.

3 結論

利用位于震中東部、北部、西部的GNSS站與G03、G04、G09衛星之間的觀測數據,估計地震期間GNSS站與衛星視線上的電離層TEC參數時間序列,并通過Butterworth濾波提取電離層擾動DTEC序列,進而確定CIDs出現的時間和位置.從CIDs的振幅及波形、時空分布、傳播速度與方向、時頻域等角度分析2020年阿拉斯加7.8級地震引發的電離層擾動特征.地震儀位移、GNSS位移、電離層測高等多種數據分析地表形變、地震波與電離層擾動之間的關系,進一步驗證地震激發CIDs的過程和特征.通過上述研究,得到以下結論:

(1)在地震西部G03、G04、G09衛星均探測到CIDs,大多數CIDs具有“N”形波的特征.在地震北部和東部未探測到明顯的CIDs.3顆衛星探測到的CIDs均沿著西南方向傳播,與斷層破裂方向較為一致.G03衛星探測到的CIDs擾動幅度明顯大于G04和G09星,擾動幅度達到0.1 TECU,并且約518 km處仍然存在較為顯著的TEC擾動,CIDs將繼續傳播.G09星探測到的CIDs擾動幅度約0.055 TECU,在809 km處未出現顯著的TEC擾動.G04衛星探測到的TEC擾動幅度小于0.04 TECU,并且傳播距離最短.綜上所述,CIDs的上述特征與地震斷層的分布、GNSS站與衛星的幾何關系、震中距密切相關,同時CIDs具有顯著的各向異性特點.

(2)通過對CIDs的傳播速度及頻域分析發現,阿拉斯加地震在西部激發了三類CIDs,第一類為高速傳播的CIDs(約為2.93 km·s-1),頻率高于其余兩類CIDs,為地震產生的瑞利波激發的電離層擾動;第二類CIDs速度約為1.69 km·s-1和1.55 km·s-1,中心頻率相近,為地震引起地表破裂產生的聲波激發的CIDs;第三類CIDs速度約為0.98 km·s-1和1.11 km·s-1,二者頻率較為吻合,頻率較前兩種CIDs更低,有可能是地表破裂聲波引起的另一類電離層擾動.G03同時出現了三類CIDs,G04只探測到第三類CIDs,G09只探測到第二類CIDs.

(3)通過對比分析并置的地震儀和GNSS同震位移,驗證了GNSS能較好地估計瑞利波.利用6個GNSS站和1個地震儀數據估計地震西南方向的瑞利波,在西南方向地震激發的瑞利波方向與地震破裂走向、CIDs傳播方向(西南方向)大致相同,瑞利波速度與第一類CIDs速度較為接近,二者速度差異有多種因素引起.通過對位于地震西南方向距離震中約1056 km的電離層測高站EA653數據分析發現,約在6∶3000 UT后f0F2發生顯著波動,估計擾動傳播的速度約1.02 km·s-1,傳播速度和方向與G03、G04星探測的CIDs較為吻合,極有可能屬于第三類CIDs.利用CIDs的時空數據,估算的電離層擾動源位置與震中位置較為吻合.由于GNSS站、電離層測高站時空分布的限制,未能進一步探究更遠區域及南部的電離層擾動.

致謝感謝UNAVCO(https:∥www.iris.edu)提供寶貴的GNSS觀測數據, 感謝IRIS(https:∥www.unavco.org)提供地震儀數據,感謝為論文研究提供電離層測高數據、地磁指數及太陽輻射數據的機構.