贾立峰,张国苓,乔子云,梁红杰,张　波

(1.河北省地震局,河北 石家庄 050021; 2.河北省地震局柏舍地震台,河北 邢台 056001)



华北地区地磁加卸载响应比方法应用研究①

贾立峰1,张国苓1,乔子云1,梁红杰1,张波2

(1.河北省地震局,河北 石家庄 050021; 2.河北省地震局柏舍地震台,河北 邢台 056001)

运用地磁加卸载响应比方法(LURR)对华北地区23个地磁台站2008—2014年的数字化地磁相对记录数据进行计算分析,结果显示华北地区7年内发生了38次共计10组加卸载响应比异常,其中7组有震例对应,在选定的24次震例中16次有震前异常。经统计发现各次异常发生时其异常面积与最大异常强度成正比关系,各组异常内累计异常台站数量与组内地震辐射能量有一定相关性。对有震例的7组异常分析后认为多数情况下组内各次异常之间有一定联系,主要表现为位置的连续性及继承性,并且发现震中位置和异常位置分布有一定关系。

华北地区; 地磁加卸载响应比; 前兆异常; 地震预报

0　引言

地磁场是地球本身固有的一种重要物理场,它能够深刻反映地下物质信息的变化情况[1-2],同时也是一种可以用来研究地震、预测地震的前兆手段[3-5]。目前地震系统内部使用地磁数据进行地球内部孕震环境研究及地震预测的方法有很多,使用较为广泛的有地磁日变低点位移法、流动地磁分析方法及地磁谐波振幅比方法等[6-8]。

加卸载响应比方法(LURR)的理论基础为非线性系统失稳的过程中伴随着外部应力加载与卸载的不平衡作用过程[9]。该理论被应用于地震活动性预测当中并取得了一定的成果,随后在地形变、地下水位、重力等前兆资料分析方面也有较好的内检结果[10]。在地震地磁学领域,该方法也逐渐成为一种主要的分析方法,常用于地震的中短期预测分析。本文使用华北地区23个地磁台站2008—2014年的地磁Z分量数字化日变幅数据,对该地区进行了时间跨度较大的地磁场加卸载响应比计算,对计算结果进行了异常分析确定,统计了异常面积与异常强度、异常数量与地震辐射能量之间的关系,最后对同组内的异常进行了连续性及地震对应关系研究。

1　方法原理及Z分量日变幅计算

1.1地磁加卸载响应比P(Z)值计算原理

太阳风主要以紫外辐射和粒子流辐射两种形式影响地球磁场,从而使地磁场出现变化磁场。变化磁场主要由太阳静日变化Sq和磁暴场D引起,磁暴场D的构成为:D=Dst+Ds+Dp(B),其中Dst为暴时变化,Ds为暴时扰日变化,Dp(B)为极区亚暴。

地球自转使太阳的紫外辐射对地球每天加卸载一次,其地磁效应即是Sq;太阳暴风粒子流辐射的地磁效应就是全球同时发生的磁暴现象,由统计可知平均大约5～6天地球便会被太阳高速暴风粒子流加卸载一次。另一方面,地震是一种非线性失稳现象,孕震区地下介质系统由稳态变为非稳态的过程中,介质的物理性质(包括电导率)将会发生相应的变化。因而可以认为,不同的地磁测点,稳定地区和非稳定地区暴时扰日变化不同;同一地磁测点非稳定时期暴时扰日变化与正常时期的变化又不同。因此可通过计算地磁加卸载响应比P(Z)值来得到其异常信息[11]。

地磁垂直分量Z与地下介质及其变化较其他地磁分量的关系更密切,可以取Z分量作为计算Ds(Z)的加卸载响应参量:

P(Z)=Ds(Z)+/Ds(Z)-

(1)

其中:Ds(Z)为Z分量地磁扰动场的日变幅,标志“+”表示加载,“-”表示卸载。在实际运用中可将地磁场垂直分量日变幅ΔZ+和ΔZ-看作是太阳风对地磁场的加载和卸载,此时计算公式可简化为:

P(Z)=ΔZ+/ΔZ-

(2)

1.2地磁Z分量日变幅计算

根据以上定义可知,P(Z)值的计算需要完整、精确的地磁Z分量日变幅数据做基础,目前中国地磁台网提供了数据质量较好的预处理地磁数据,但为了最大限度地降低日变幅计算结果的失真度,对数据再做如下处理:

(1)城市轨道交通噪声影响

我国主要大城市建设的直流驱动城市轨道交通在运行过程中对地漏电造成地下电性结构改变,产生的干扰磁场严重影响了地磁台站观测数据质量[12]。其影响方式主要是对观测数据造成某一时段的大动态噪声污染,进而造成地磁Z分量日变幅数据失真,因此在计算日变幅数据前需使用一定的降噪方法恢复其正常日变幅度。

本次研究中受城市轨道交通噪声影响的台站主要是北京地震台及静海地震台,笔者使用小波变换对二者观测数据进行了消噪处理。以北京地震台2014年1月27日地磁观测数据为例,由于干扰严重,台站当天Z分量观测数据日变幅达28.8 nT[图1(a)],笔者选用db2小波对其进行降噪处理后,日变幅降为16.6nT,降幅达42.4%[图1(b)],且降噪后的数据形态光滑、平稳,接近于不受此类电磁影响的台站数据。对上述两个台站经过该方法处理后,地磁Z分量观测数据失真度大大降低,已经符合计算日变幅的要求。

图1　城市轨道交通电磁干扰及小波消噪结果Fig.1　Urban railtransit Electromagnetic interference and wanelet de-noising result

(2)磁暴导致日变幅失真影响

地磁Z分量日变幅数据平均5～6天会出现一个高值,即太阳暴风粒子流平均约5～6天对地磁场产生一次明显的加卸载作用,这是计算地磁加卸载响应比的物质基础。但偶尔发生的大磁暴会造成地磁场的猛烈变化,导致正常的地磁场日变幅高值被淹没从而使日变幅计算结果失真[图2(a)]。经笔者统计,本次研究中共有超过40台次磁暴现象造成响应比计算结果严重失真。针对此情况,笔者手工剔除了因磁暴引起的地磁瞬时巨幅突跳数据,使日变幅计算结果恢复到正常的太阳暴风粒子加载水平[图2(b)]。

图2　磁暴导致日变幅远高于正常暴风加载Fig.2　Magnetic storm causes daily ranges much larger than normal

2　研究区域及地震目录

本次华北地磁加卸载响应比研究区范围及所用地磁台站分布见图3,涉及地磁台站共计23个,主要观测仪器为磁通门磁力仪、FHD分量质子磁力仪及FHDZ-M15综合磁力仪。研究过程优先使用观测连续率较好的仪器资料,当某台仪器出现长时间缺数时,使用该台站其他仪器的数据进行数据补缺。台站名称、仪器情况见表1。地震目录选取2008年1月1日—2015年3月31日研究区内发生的M4及以上地震,震中分布及地震基本参数见图3、表2。

3　地磁加卸载响应比分析

3.1P(Z)异常判定标准确定及映震统计

对上述再处理的地磁场Z分量数据进行日变幅计算,得出各台站2008年1月—2014年12月的地磁加卸载响应比P(Z)值(图4)。结果显示华北地区各地磁台站加卸载响应比计算结果在整体上有一定的相似性,数据曲线起伏及成簇性较为一致,体现了地磁场的整体性及统一性。从计算数值分布来看,华北地区数字化地磁P(Z)值多集中在1.0～1.5,部分地区最高值能达到5和6左右,显示出一定的地区差异。

表1　地磁台站及观测仪器统计

表2　M4.0以上地震目录

目前将地磁加卸载响应比作为一种地震前兆手段来研究地震时,使用较为广泛的做法是对P(Z)值设置一定的阈值指标P0(Z),即认为当P(Z)≥P0(Z)时地磁加卸载响应比出现异常变化,由此来分析在该阈值指标下P(Z)值的变化与后续地震之间的对应关系[13-14]。

根据各省局地磁分析经验及笔者反复研究,认为当P0(Z)=3.0时且在一定的规则前提下,研究区内MS4.0以上地震和P(Z)高值异常之间有一定的对应关系。具体的规则为:

(1)取P0(Z)=3.0(图4中的横虚线),即认定当P(Z)≥3.0时出现地磁加卸载响应比异常;

(2)必须至少有2个或2个以上台站同时满足P(Z)≥P0(Z)时该异常才有效;

(3)各异常的日期间隔小于3个月的均归为一组异常,每组异常的有效期为3个月,即地震发生在组内或组后3个月均认为与该组异常对应;

(4)取异常台站有效映震半径为200 km。

根据上述规则对各台站加卸载响应比异常进行统计,结果显示,2008年1月—2014年12月华北地区出现有效异常38次,共计10组,具体结果见表3。将此结果与表1所列地震进行对应后认为有7组异常和后续地震存在时间及空间上的同时对应关系,而另外3组异常无地震对应,为虚报,虚报率为30%。另外,24次地震中有8次在震前未出现时间及空间同时满足规则的地磁加卸载响应比异常,为漏报,漏报率为33%,其余未漏报的16次地震震前均出现异常。

3.2异常强度及地震能量分析

本次研究中华北地区共出现异常38次,异常强度最大的一次出现在2010年12月16日,当天的P(Z)峰值出现在天津静海台(地区),达到了6.1;而异常范围最大的一次出现在2011年3月4日,共有19个台站出现了高P(Z)值。考虑到地磁场是一个整体性的地球物理场,当震前出现地磁异常时其异常地域面积与异常强度在一定程度上应存在一定联系,为此统计了38次异常发生时异常台站数量(异常区域面积)与最大异常强度之间的相关性(图5),发现两者之间基本存在一种正相关性,即相比于地域面积覆盖较小的地磁加卸载响应比异常,较大地域面积的异常往往会出现更大的P(Z)峰值。

表3　华北地磁Z分量响应比异常及地震对应情况统计

图5　38次加卸载响应比异常面积与异常强度相关性Fig.5　Correlativity between area and strength of 38 LURR anomalyies

此外,在上节中提到的10组加卸载响应比异常中有7组存在地震对应关系,将各组的异常台站数分别统计,并对各组内的对应地震进行地震辐射能量计算[15],最后对10组异常台站数量与地震能量做了相关性分析(图6),结果发现,组内异常台站越多,该组可能释放的地震能量也就越大。例如,除了第1组、第4组及第6组无地震对应外(图中能量值记为零),其余各组中地震能量最小的为第10组,该组累积异常台站数为32个,地震能量为0.24×1012J,而能量最大的为第8组,组内累积异常台站36个,发生过一次辽宁灯塔MS5.1地震,地震能量为2.82×1012J。

3.3异常演化及震例分析

利用各台站P(Z)值插值得到有震例对应的7组加卸载响应比异常平面图,并标注所有对应震例(图7)。结果显示华北地区地磁加卸载响应比异常区域展布明显,P(Z)=3.0分界线清晰,部分组中的异常有明显的连续变化特征,且和震例有较好的空间或时间上的对应关系。下面对7组异常分别进行描述:

第二组[图7(a)～(f)]:该组异常共计6次,开始于2008年11月27日。该组异常有明显的位置迁移现象,开始异常多集中在华北东部山东及辽南部分区域,之后逐渐西移至山西及河南一带,随后发生山西原平MS4.3地震,震后异常强度减弱,但仍集中在华北西部。最后在黄海北部发生MS4.2地震,与之前该区域附近辽宁大连台的异常有对应关系。

图6　各组异常中累积异常台站数与地震能量相关性Fig.6　Correlativity between number of stations and seismic energy in each set of LURR anomalies

第三组[图7(g)～(l)]:该组同样出现6次异常,且各次异常在位置分布上有明显的连续性,例如第1次异常与第2次、第6次有明显的位置变化上的联系,异常迁移现象明显,而第3次与第5次也属于类似情况,并且本组5次震例的震中位置与各次异常有明显的位置对应关系。

第五组[图7(m)～(p)]:该组有4次异常,各次异常的中心位置较分散,位置变化的连续性不很明显,2011年3月4日最后一次异常的面积最大,之后接连发生三次MS4以上地震,震中位置也较分散,认为这种情况和该组异常分散的特性有关。

第七组[图7(q)～(t)]:共有4次异常,各次异常的位置也较为分散,但其中两次对应震例的震中位置和异常中心有一定对应关系。

第八组[图7(u)～(y)]:与第三组特征相似,异常区域在不同时间有明显的连续性,该组第1次、第2次及第4次异常有明显的继承性,而第3次及第5次异常有明显的联系。该组异常只有一次震例对应,发生在第2次及第5次异常范围内部。

第九组[图7(z)～(dd)]:与第二组较为类似,前后各次异常有一定的联系,异常区位置有明显的迁移现象,异常强度方面有弱-强-弱的变化趋势,且组内唯一一次地震发生在异常强度最大的第3次异常之后。

第十组[图7(ee)～(hh)]:共发生了4次异常,各次异常面积、强度及位置都不尽相同。和第五组相似的是该组异常同样是在出现一次较大异常之后发生了一次显著地震,即河北涿鹿MS4.3地震。

4　讨论

本文尝试将地磁加卸载响应比方法应用于大范围的地震分析研究,通过数据处理、异常确定与映震情况分析等得到了如下认识:

(1)计算地磁加卸载响应比时需要质量良好的地磁连续记录数据,笔者在研究过程中发现,持续缺数、单点突跳都会造成响应比结果出现严重偏差,往往会对后期的平面异常中心位置造成严重失真,因此对其进行人工校核是十分必要的。其次,需要处理电磁环境影响造成的数据噪声,本次研究中发现对受此类影响的台站数据,是否采取消噪处理会直接影响后期响应比计算结果的本底值大小,经过相关处理,计算结果会恢复到一个合理区间范围。

(2)研究结果显示各台站地磁加卸载响应比结果在整体上有一定的相似性,但各地区由于地下电性结构等因素的不同造成了彼此之间的差异,这是该方法用于地震研究分析的物理基础。本次研究制定了严格的异常确立规则及地震对应准则,统计得出该方法在华北地区大约有30%的虚报率,地震漏报率为33%,且认为计算结果较为合理。

(3)尝试分析的38次地磁加卸载响应比异常发生时,各次异常的展布面积与异常强度之间基本存在一种正相关。另外该10组异常中各组内的累计异常台站数与地震辐射能量之间也基本存在一定的正相关性,即组内异常台站越多,该组可能释放的地震能量也就越大。

(4)最后对有震例对应的7组异常进行了平面展布分析,发现这7组异常中组内各次异常之间有联系性的占了较大比例,其主要表现为各次异常在位置关系上基本存在一种迁移、继承现象。另外,地震震中位置与各组内的各次异常有明显的联系性,大部分地震发生在曾经发生过异常的地区,并且震中位置会随着异常的位置变化而发生一定的变化。

References)

[1]徐文耀.地磁学[M].北京:地震出版社,2003:221-262.

XU Wen-yao.Geomagnetism[M].Beijing:Seismological Press,2003:221-262.(in Chinese)

[2]徐文耀.地球电磁现象物理学[M].北京:中国科学技术大学出版社,2009:253-254.

XU Wen-yao.Physics of Electromagnetic Phenomena of the Earth[M].Beijing:Press of University of Science and Technology of China,2009:253-254.(in Chinese)

[3]丁鉴海,卢振业,黄雪香.地震地磁学[M].北京:地震出版社,1994.

DING Jian-hai,LU Zhen-ye,HUANG Xue-xiang.Seismogeomagnetism[M].Beijing:Seismological Press,1994.(in Chinese)

[4]郭增建,郭安宁,张炜超,等.甘肃岷县漳县6.6级地震发生日期的触发因素分析及对短临预测方法的思考[J].地震工程学报,2013,35(3):413-418.

GUO Zeng-jian,GUO An-ning,ZHANG Wei-chao,et al.Analysis of Trigger Factors of the Minxian—Zhangxian MS6.6 Earthquake Occurrence Date and Short-impending Prediction Methods[J].China Earthquake Engineer Journal,2013,35(3):413-418.(in Chinese)

[5]许康生,辛长江,李英.汶川地震前后地磁Z分量的谱质心变化[J].地震工程学报,2014,36(2):393-397.

XU Kang-sheng,XIN Chang-jiang,LI Ying,et al.The Spectrum Centroid Variation in Geomagnetic Z Component Data before and after the Wenchuan Earthquake[J].China Earthquake Engineer Journal,2014,36(2):393-397.(in Chinese)

[6]冯志生,李琪,李鸿宇,等.地磁低点位移线两侧异常变化的反相位现象及其解释[J].中国地震,2009,25(2):206-213.

FENG Zhi-sheng,LI Qi,LI Hong-yu,et al.Anti-phase Phenomena on Two Sides of Geomagnetic Low-point Displacement Line and Its Interpretation[J].Earthquake Research in China,2009,25(2):206-213.(in Chinese)

[7]许仪西,方韡,陈新泽,等.2008年7月5日长泰ML4.7地震前流动地磁观测结果的分析[J].地震地磁观测与研究,2010,31(1):39-42.

XU Yi-xi,FANG Wei,CHEN Xin-ze,et al.Analysis on the Results in Mobile Geomagnetic Survey before Changtai ML4.7 Earthquake in Fujian Province on July 5,2008[J].Seismological and Geomagnetic Observation and Research,2010,31(1):39-42.(in Chinese)

[8]冯志生,梅卫萍,张秀霞,等.中强震前地磁谐波振幅比的趋势性变化特征初步研究[J].西北地震学报,2004,26(1):50-56.

FENG Zhi-sheng,MEI Wei-ping,ZHANG Xiu-xia,et al.Preliminary Study on the Characteristics of Long and Medium Term Variation for the Amplitude Radio of Geomagnetic Humorous Wave before Moderate-strong Earthquakes[J].Northwestern Seismological Journal,2004,26(1):50-56.(in Chinese)

[9]尹祥础,尹灿.非线形系统的失稳前兆与地震预测[J].中国科学:B辑,1991(5):512-518.

YIN Xiang-chu,YI Can.Unstable Precursor of Non-linear System and Earthquake Forecasting[J].China Science:Series B,1991,(5):512-518.(in Chinese)

[10]宋治平,尹祥础,陈学中.加卸载响应比的时空演变特征及其对地震三要素的预测意义[J].地震学报,1996,18(2):179-186.

SONG Zhi-ping,YI Xiang-chu,CHEN Xue-zhong,et al.Time and Spatial Variation Characteristic of Loading-unloading Response Ratio and Three Essential Factors of Earthquake Forecast Significance[J].Acta Seismologica Sinica,1996,18(2):179-186.(in Chinese)

[11]曾小苹,续春荣,赵明,等.地球磁场对太阳风的加卸载响应与地震[J].地震地磁观测与研究,1996,17(1):49-53.

ZENG Xiao-ping,XU Chun-rong,ZHAO Ming,et al.The Load-unload Response of Geomagnetic Field to Solar Wind and Earthquake Prediction[J].Seismological and Geomagnetic Observation and Research,1996,17(1):49-53.(in Chinese)

[12]谢凡,滕云田,胡星星,等.地磁台站的城市轨道交通干扰的小波抑制方法研究——以天津轨道交通干扰为例[J].地球物理学报,2011,54(10):2698-2707.

XIE Fan,TENG Yun-tian,HU Xing-xing,et al.Suppression of Magnetic Perturbation Caused by Urban Railway to Geomagnetic Observations Using the Wavelet Method——A Case Study of Tianjin Subway[J].Chinese Journal of Geophysics,2011,54(10):2698-2707.(in Chinese)

[13]张建国,闫俊岗,王静,等.地磁加卸载响应比方法在地震预报中的应用[J].大地测量与地球动力学,2008,28(2):45-50.

ZHANG Jian-guo,YAN Jun-gang,WANG Jing,et al.Application of Geomagnetic Loading-unloading Response Ratio Method to Earthquake Prediction[J].Journal of Geodesy and Geodynamics,2008,28(2):45-50.(in Chinese)

[14]李伟,龚耀,赵文舟,等.地磁加卸载响应比方法在上海及其邻区地震研究中的应用[J].地震,2014,34(1):125-133.

LI Wei,GONG Yao,ZHAO Wen-zhou,et al.Application of Geomagnetic LURR Method in Seismic Studies in Shanghai and Its Adjacent Areas[J].Earthquake,2014,34(1):125-133.(in Chinese)

[15]中国地震局监测预报司.地震参数——数字地震学在地震预报中的应用[M].北京:地震出版社,2003:73-74.

Department of Monitoring and Forecasting,China Earthquake Administration.Seismic Parameters:Application of Digital Seismology in Earthquake Prediction[M].Beijing:Seismological Press,2003:73-74.(in Chinese)

Application of Geomagnetic Load/Unload Response Ratio Method in North China

JIA Li-feng1,ZHANG Gou-ling1,QIAO Zi-yun1,LIANG Hong-jie1,ZHANG Bo2

(1.Earthquake Administration of Hebei Province,Shijiazhuang 050021,Hebei,China;2.Baishe Seismic Station,Earthquake Administration of Hebei Province,Xingtai 056001,Hebei,China)

The load/unload response ratio (LURR)method has been applied for many years in seismicity forecasting and has achieved good results.Over time,it has become the main analysis method in the field of seismomagnetism and is often used in short-term earthquake analysis or prediction.In this study,we used LURR to extract anomalies from digital geomagnetic data recorded at 23 geomagnetic stations during 2008 to 2014 in North China and investigated the correspondence between earthquake occurrence and the anomalies.First,we carefully processed the geomagnetic data to eliminate any distortions caused by missing data and magnetic storms.For example,we examined a few instances of electromagnetic interference around the stations and chose the wavelet method to process the resulting noise.The research region,North China,has numerous evenly distributed geomagnetic stations,and as our research object,we selected 24 earthquakes stronger than MS4 that occurred in this region.The results show that there were ten groups of LURR anomalies in the seven-year study period in North China,of which seven were thought to be related to earthquakes and the other three were not.In addition,16 of the selected 24 earthquakes had precursory anomalies.We found the maximum anomaly intensity to be proportional to the anomaly area in each group of anomalies.Therefore,the larger the anomaly area,the greater the maximum intensity P(Z)is likely to be.Moreover,we found that seismic energy is associated with the number of stations recording anomalies in one group.Therefore,the greater the number of stations recording anomalies in one group,the larger is the earthquake radiation energy.Lastly,in the groups of anomalies related to earthquakes,we found a relationship between each anomaly,mainly reflected in the position continuity and inheritance.For example,an anomaly was more likely to occur near the position of the preceding anomaly.We also found a relationship between the epicenter of the earthquake and the anomaly location.

North China; geomagnetic load-unload response ratio; precursory anomaly; earthquake prediction

2015-07-30

国家自然科学基金项目(41274079);地震行业科研专项经费项目(201508013)

贾立峰(1981-)，男，河北石家庄人，工程师，主要从事地震电磁分析工作。E-mail:729102262@qq.com。

P315.73

A

1000-0844(2016)04-0588-10

10.3969/j.issn.1000-0844.2016.04.0588