云南水温异常与MS≥50地震关系研究

【学术论文】 2018-01-15本文已影响

李琼 付虹 毛慧玲 朱荣欢 何德强 ncn68学习网-学习教育资源分享平台

摘要:选取2009—2015年云南地区观测连续、稳定的水温观测资料共34项,采用异常过程和从属函数分析方法联合提取异常,分析水温异常与MS≥50地震的关系。结果表明:该方法提取的单项异常,具有短期指示意义,与地震有较好的对应关系,但地震的漏报率较高;采用异常频次和权重集成方法提取的全省群体异常与全省的MS≥50地震对应较好,减少了漏报,并可以通过置信度为975%的R值评分检验。按构造和地震活动进行分区后,提取小区域的水温群体异常,并只考虑对应本区的地震,则各区域内出现异常的虚报和漏报率均显著增加。分析其原因,认为水温异常和地震都是区域构造活动增强的产物,群体异常能更好地刻画区域构造活动增强,在构造活动增强的背景下是有利于地震发生的,因此区域的群体异常有更好的对应效能;异常过程和从属函数方法提取的水温异常能较好地表达震前水温变化加剧的特征,区域的群体异常可以作为云南地区有MS≥50地震的短期时间判据。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

关键词:云南水温观测;从属函数方法;MS≥50地震;区域构造活动增强;群体异常ncn68学习网-学习教育资源分享平台

中图分类号:P315723文献标识码:A文章编号:1000-0666(2017)02-0233-08ncn68学习网-学习教育资源分享平台

0引言ncn68学习网-学习教育资源分享平台

[KG(0.15mm]地震预测目前仍处在一个经验积累的探索阶段,大量的震例总结、震前前兆观测异常特征研究可以为认识地震孕育过程提供更多的资料。在云南中等地震前兆异常特征研究方面,众多学者作了的工作(付虹等,2007,2008;张立,2013;李琼等,2014,2016),得到了一些比较有意义的结果,但这些研究大部分是基于原始数据异常识别和震例研究进行的。从属函数法主要以观测资料的斜率和相关系数作为参量,能较好地表达地震孕育进入短临阶段的涨落变化特征(林辉等,2004),因此适用于前兆观测资料的短临异常信息提取。部分地震学者(叶秀薇,2004;李杰等,2003;高小其等,2012;范雪芳等,2010)采用该方法提取震前短临异常,取得了较好的结果。[KG)][JP]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

水温观测的是不同含水层由于裂隙发育导致串层温度混合的结果,高精度水温观测在地震前兆监测中发挥着重要作用(付子忠,1988)。大量的观测结果表明,水温观测具有较强的映震能力(车用太等,1999;陈沅俊等,1994a,b)。众多地震学者对水温与地震的关系进行了大量研究(车用太等,2003;金众范等,2001;李加稳,孙文波,2004;田华等,1994;尤传侠,1990;刘耀炜等,2008;鲜述东等,2011;杨从杰等,2008;张惠等,2013),得出水温异常主要在地震前的短期阶段出现,时间进程上具有显著的短临异常特征。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

本文采用从属函数分析方法提取云南水温前兆异常,以2009—2015年云南省内的17组MS≥50地震作为研究样本,在不知道未来地震震中位置情况下,从全时空的角度对水温的短期异常及效能进行探讨。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

1水温资料及地震样本选取ncn68学习网-学习教育资源分享平台

云南共有52项水温观测资料用于日常地震跟踪监视,[HJ2.4mm]资料情况大致可分为3类:(1)观测不稳定,正常和异常动态不清晰,没有对应地震的实例;(2)观测稳定,呈趋势性上升或下降,但映震效果不好,在地震监测预报中没有出现过异常对应地震的实例;(3)观测稳定,有异常对应地震实例,且有部分异常多次对应地震的事实。本研究选取了观测资料相对连续、稳定、有地震对应实例的34项水温资料,采用从属函数计算方法分别提取每项观测资料的异常,34项水温测点分布如图1所示。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

2008年汶川大地震后,云南省地震局依托“十五”项目,投入了一批新的水温观测力量,这些观测资料从2009年开始相对稳定。考虑到资料的丰富性,选用2009年以来的水温资料和2009—2015年间发生在云南省内的21次17组(发生在同一个月内的2次地震视为一组)MS≥50地震作为研究样本,地震参数和分布见表1和图1。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

2异常提取方法ncn68学习网-学习教育资源分享平台

前兆观测涨落变化幅度增大和出现加速,是地震孕育进入短临阶段的主要特征(林辉等,2004),因此选取了能表征这些特征的数学方法来提取短临异常。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

21AP(Abnormal process)方法ncn68学习网-学习教育资源分享平台

[JP2]“AP”值是一阶差分绝对值的滑动累加值,通过过程累加可以同时达到有效抑制较长周期、消除长趋势变化、使异常变化更突出的效果。该方法可以直接用来提取异常,也可以用来对资料进行预处理(石绍先,曹刻,1999)。计算公式如下:[KH*1][JP]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

[JP2] APi+T[KG-*4]=[KG-*2]∑[DD(]i+Ti[DD)][KG-*2][JB<1|]xi+1-xi[KG-*2][JB>1|](i=1,2,3,…,n)[JY](1)[KH*1D][JP]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

其中:xi为某一测项的观测值,T为累加过程的时间窗长。本研究选取10天观测数据作为时间窗长,意在凸显短期变化,为下一步采用从属函数法提取异常做准备。图2为保山观测值与AP计算值曲线,从图中可以看出,原始曲线呈缓升变化,异常不突出,通过计算后,一些在原始观测曲线上无法识别的加速异常被提取出来。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

22从属函数方法ncn68学习网-学习教育资源分享平台

前兆观测量是时间的函数,前兆异常表现为观测量随时间的突出变化,虽然异常形态多种多样,但其本质都是观测值曲线随时间的斜率变化。模糊数学方法中的模糊从属函数μi就是反映各种地震前兆观测曲线随时间的斜率变化的量(贺仲雄,1983)。相应的解析式为:[KH*1]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

μi=[KG-*4][JB<2[]1+[SX(]∝[JB<1|]ki [KG-*4][JB>1|][KG-*2][JB<1|]ri [KG-*4][JB>1|][SX)][JB>2]]-1(i=1,2,3,…,n)[JY](2)[KH*1D]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

式中:ki为观测值变化斜率,表征的是数据变化的幅度;ri为滑动平均值M(t)与时间t之间的相关系数,反映了计算序列内在质量的好壞;∝为经验常数,不同观测的∝值需要根据从属函数μi与历史震例的最佳对应关系来确定,对同一个测项来说,∝值越小,说明测值越稳定,通过计算得到的33个∝值均小于1,其中小于001的有22个,说明采用从属函数提取异常前先用“AP”方法进行数据预处理是比较理想的;当μi≥05时,可视为异常。即当斜率增大到一定程度,可视为观测值的涨落变化增大,发生地震的危险性增大。图3为使用从属函数方法对AP值进行计算后得到的μi值,从计算结果看,进一步计算后,短期异常更为突出、容易识别。[FL)] ncn68学习网-学习教育资源分享平台

[SD30*1,1][JZ][XC李琼3.TIF][KH*2/3D][HT5K][JZ]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

图3从属函数计算值曲线[JZ]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

Fig3Graph of calculated values by using the slave function[KH*1]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

[BT(12+*4]3初步结果分析ncn68学习网-学习教育资源分享平台

31单项异常及预测效能分析[BT)]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

对34项实测数据分别采用“AP”方法进行计算,再以计算结果为基础数据,进行从属函数计算后,将μ≥05的数据作为异常,对每项资料出现异常的起止时间进行标注,出现异常,规定异常结束3个月内云南发生地震为对应,否则视为虚报。研究时间段内,用对应地震的异常次数除以异常总次数表示对应率,虚报地震次数除以地震总次数表示漏報率,按此原则得到了每个测项与地震预测的对应效能(表2)。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

从单项指标分析,虽然地震对应率参差不齐,但50%以上的异常都能对应云南省内的地震,表明提取的水温短期异常有较好的对应地震的能力,但同时对地震都有漏报。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

32异常频次与地震关系分析ncn68学习网-学习教育资源分享平台

对34项资料的从属函数值进行0-1化处理,μ≥05用“1”表示,μ<05用“0”表示,以旬为时间单位绘制频次曲线图(图4)。规定频次N≥6,并持续30 d以上视为异常,2009年以来共出现9组异常。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

由图4及表3可见,频次异常一般持续时间为40~250 d,异常开始时间超前地震20~230 d,如果每组异常过程只考虑首发地震,依据震例总结规范(张肇诚等,2013),异常超前地震20~140 d全部为短期异常。8组异常对应地震,1组虚报;异常超前地震20~140 d,17组地震报准13组,漏报4组。如果异常过程中发震,则后续50~70 d内多有中等地震继续发生;如果异常结束后才发生地震,则之后再次发生中等地震的可能性小。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

33权重集成异常与地震关系分析ncn68学习网-学习教育资源分享平台

各单项前兆,其过去的预报效能是不同的,它们有优劣之分。用权重(w)大小对其优劣或信度加以区分,对第i种前兆的预报结论yi配一个权重系数wi,好的前兆权重大,差的权重小。用下式求取权重集成预报值(陈立德,1993):[KH*4]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

P=[KG-*3]∑[DD(]ni=1[DD)]w1y1+w2y2+……+wnyn[JY](3)[KH*2D]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

各单项前兆的权重可以用下式求得:[KH*4]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

wi=[HT10.][SX(][SX(]1第i种前兆虚报数+1[SX)]∑[DD(]ni=1[DD)][SX(]1第i种前兆虚报数+1[SX)][SX)][JY](4)[KH*2D]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

权重wi符合条件:[KH*2]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

∑[DD(]ni=1[DD)]wi=w1+w2+……+wn=1[JY](5)[KH*2]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

根据各项异常与地震的对应关系,由式(4)计算得到各单项水温的权重(表2),从属函数值μ≥05,则y为“1”,μ<05则为“0”,同样以旬为时间单位绘制权重集成信度值曲线(图5)。当权重集成信度值大于02,并持续20 d以上为异常,2009年以来共出现9组异常。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

由图5及表4可见,9组异常持续时间20~200 d,异常开始时间超前地震10~180 d,为短期异常。8组异常对应地震发生,1组虚报;17组地震报准12组,漏报5组。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

34R值评分结果ncn68学习网-学习教育资源分享平台

采用许绍燮(1989)的R值评分法,对频次叠加值和权重集成值出现异常预报地震的效能进行评价。计算公式如下:[KH*5/4]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

R=[HT10.][SX(]报准次数地震总次数[SX)]-[SX(]预报占用时间研究占用时间[SX)] [JY](6)[KH*5/4]ncn68学习网-学习教育资源分享平台

根据表3和表4结果,R频次=[SX(]1317[SX)]-[SX(]8902 280[SX)]=03744≈0374,R权重=[SX(]1217[SX)]-[SX(]6802 280[SX)]=0407 6≈0408,置信水平为975%的随机预报R0值分别为0318和0299。R频次>0318,R权重>0299,异常频度和权重集成信度值预测方法,均能通过R值评分检验,说明云南地区水温用AP方法提取异常过程后,再用从属函数提取异常的研究结果对省内5级以上中等地震具有较好的时间预测意义。ncn68学习网-学习教育资源分享平台

35分区异常与异常区内地震相关关系分析ncn68学习网-学习教育资源分享平台

为了追踪未来地震的发震地点,采用更小区域的异常与该区地震对应,根据地震活动特点,将云南分为多个不同的区域,以旬为单位给出分区的水温异常频次(图6),选择发生在区内的MS≥50地震作为研究样本,采用最佳对应原则,确定各区的异常判定阈值,其分区和地震对应情况如下:ncn68学习网-学习教育资源分享平台

(1)滇东北地区:26°N以北,102°E以东的云南境内地区,共有东川、会泽、宣威、昭通、渔洞5个测点,将至少有2个测项出现异常(N≥2)视为异常,共出现6组

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