2016年意大利阿马特里切Mw 6.2地震震源机制InSAR反演

2016年8月24日，意大利中部阿马特里切（Amatrice）地区发生Mw 6.2地震。采用ALOS-2条带模式和SENTINEL-1A宽幅模式的合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）数据分别进行SAR差分干涉测量处理，获取了该地震的同震形变场。结果显示，本次地震造成意大利中部地区发生明显的地壳形变，在雷达视线向最大沉降量达19.6 cm。基于合成孔径雷达干涉测量（interferometry synthetic aperture radar，InSAR）和GPS同震形变场数据对此次地震的发震断层进行联合反演，通过改进倾角和平滑系数获取方法，得到了最优滑动分布模型。通过使用单断层模型和双断层模型进行反演可知，双断层模型反演结果优于单断层反演结果，两种模型下反演模型相关系数分别为0.85和0.89，发震断层走向分别为160°和158°，倾角分别为44°和46°，倾滑分布主要位于地下5~7 km，平均倾滑角为-80°，最大倾滑量0.9 m位于地壳深度5 km处，该发震断层是亚平宁冲断带的一部分，为NW-SE向延伸的正断层，断层长约20 km。综合使用地震同震形变场和GPS数据对震源机制进行反演、模拟和分析，获取了高精度的震源参数，可以为分析地震危险性和断层破裂参数等提供数据支持。     

大地测量和地震数据联合反演地震震源破裂过程研究进展

综述了近10多年来大地测量和地震数据联合反演地震震源破裂过程的研究成果及最新进展,特别是大地测量和地震数据联合反演地震震源破裂过程的模型、算法及典型震例。展望了利用GPSI、nSAR和地震波数据联合反演震源破裂过程中顾及先验信息、附有不等式约束时反演模型的建立方法,以及相对权比的确定、全局优化方法的应用等问题。     

GPS反射信号信噪比与NDVI相关性研究

归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）作为重要的植被生长状况植被指数，对其进行有效实时监测具有重要科学意义。选择4个大陆板块边界观测网（plate boundary observatory，PBO）观测站的GPS信噪比观测值，提取反射信号信噪比并计算归一化振幅，通过与MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer）NDVI产品时序频谱特征的相关性分析，建立GPS反射信号植被指数线性反演模型和BP神经网络反演模型。分析发现:GPS反射信号信噪比归一化振幅与NDVI指数存在显著年周期性和季候特性，NDVI线性反演模型相关系数均约为0.7，均方根误差处于0.05~0.09之间，BP神经网络反演模型相关系数提高了约5%。利用GPS反射信号反演NDVI变化趋势具有可行性，为获取高时间分辨率、低成本的NDVI指数提供了一种新思路。     

地震大地测量确定凹凸体研究进展与展望

介绍了凹凸体、障碍体及其震源模式相关概念,综述了地震大地测量确定凹凸体的研究进展,主要从介质结构分布（高强度异常体）、地震活动性分析和断层滑动特性三个方面探讨凹凸体确定的技术与方法,并分析了存在的问题。对活动断层凹凸体分布的精细确定研究进行了展望,今后的研究重点是开展大地测量数据联合反演确定凹凸体分布、联合大地测量与地震、地球物理数据确定凹凸体分布以及基于机器学习方法进行凹凸体分布确定。     

顾及地壳粘弹性结构的地震断层震后形变反演分析

顾及地壳的粘弹性结构特征,建立了基于粘弹性地球模型的地震断层震后反演模型。利用遗传算法重点对走滑断层和逆断层两种主要地震断层进行了震后形变反演研究,并与球体均匀模型反演进行了比较。研究结果表明:遗传算法能在较大范围内搜索出发震断层的位错参数,反演的结果基本可靠;基于粘弹性地球模型特征建立的地震断层震后反演模型,可较好地反演不同类型的地震断层震源位错参数;如果出现模型参数不清楚的情况,需综合考虑衡量反演结果的准则,找寻其他方法来判断,仅以VTPV最小作为反演准则并不可靠。     

InSAR及其差分技术在仲巴地震中的应用

介绍了InSAR及其差分技术的基本原理,并以发生在2004年7月12日西藏日喀则地区仲巴县与阿里地区之间(北纬30.5°,东经83.4°)的里氏6.7级(中国台网测定)仲巴地震为例,采用已知DEM的二路差分法获取了仲巴地震的同震形变场.采用Okada弹性半空间位错模型反演了该地震的震源参数,得到了震源机制解.结果表明,仲巴地震为以倾滑为主的右旋正断层型地震,断层面走向近乎南北方向.     

一个植被双向反射模式的反演控制试验

利用地面遥感观测数据,对一个浑浊介质假定下的植被双向反射模式,增加了对太阳漫射辐射因素处理,在可见光波段上,进行了系列模式反演试验。这些试验有助于完善植被双向反射模式中物理过程的描述,了解模式反演过程的控制和选择合适遥感观测数据进行模式反演。分析试验结果发现：（１） 对 Ｌ Ａ Ｉ进行初值预估有利于获得较好的植被双向反射模式反演结果。（２） 加入植被对太阳漫射辐射的反射过程描述,可以使植被双向反射模式的反演结果更加合理。（３） 使用在太阳天顶角不太大（ ＜ ４５°） 和太阳方位角偏离１８０°不多（ ＜ ４５°） 观测条件下得到的遥感数据,可以使植被双向反射模式的反演结果较好。（４） 在３１°—６１°的太阳天顶角范围和１３６°—２５８°的太阳方位角范围内,多角度观测使太阳天顶角和方位角因素对 Ｌ Ａ Ｉ反演结果的影响不显著。（５） 当太阳漫射辐射的份额不大时,对 Ｌ Ａ Ｉ反演结果的影响不显著。如果只针对 Ｌ Ａ Ｉ,那么对反演植被双向反射模式所应用的地面遥感数据可以不进行大气校正处理,这样的结果虽然是从对地面遥感数据的处理中获得的,仍然对卫星遥感的观测时段选择和卫星遥感数据的选取和分析有一定的价值。     

川滇地区地壳应变场的GPS与地震矩张量联合反演研究

利用川滇地区1903～2003年间的84个地震矩张量和1998～2004年间214个GPs站速度观测值.采用方差分量估计方法确定联合反演中地震矩张量与GPS站速度值之间的权比例因子,计算分析了川滇地区的地壳应变场.结果表明:①采用方差分量估计确定联合反演中权比例因子的方法,得到的GPs站速度观测值的权比例因子为0.833,较地震矩张量的权比例因子0.167大,充分体现出分布相对合理的高精度GPS观测值在反演中的重要性;②川滇地区的应变场大致表现出如下的特征:主应变方向在30°N以北的区域为东西向;30°N以南、100°E以西的区域为北东向;30°N以南、100°E以东的区域为北西向.     

利用平滑先验信息方法分离高频GPS数据静态永久变形与地震波

震后高频GPS观测资料详细记录了地震引起的静态永久变形和地震波信息,如何实现二者的有效分离是准确反演地震参数的关键因素。本文引入平滑先验信息方法（SPM）对近几年3次地震的高频GPS数据进行处理和分析,尝试实现二者的有效分离。结果表明,SPM方法可以简单、快速、有效地分离高频GPS动态位移中的静态永久变形和地震波信息,数据处理结果完整、清晰地记录了由主震引起的静态永久变形、余震引起的静态永久变形和震后余滑位移以及地震波信息,可为准确反演震源参数、断层破裂过程提供重要的约束条件。     

利用断层自动剖分技术的2008年青海大柴旦Mw6．3级地震InSAR反演研究

2008-11-10青海大柴旦地区发生了Mw6．3级地震,其发震断层位于青藏高原东北缘的大柴旦一宗务隆山断裂带。利用欧空局Envisat／ASAR卫星雷达影像数据,采用二通差分干涉技术获得了地震的同震地表形变场,基于1D协方差函数估计InSAR同震形变场的中误差为0．52cm,方差一协方差衰减距离为5．9km。在此基础上,采用弹性半空间矩形位错模型进行断层几何参数反演,并利用断层自动剖分技术确定了地震的最佳同震滑动分布模型。结果表明,该地震的震源机制解为走向107．19°,倾角56．57°,以逆冲为主兼具少量右旋走滑分量;滑动分布主要发生在10-20km深度范围内,最大滑动量为0．51m,释放的能量为4．3×10^18Nm。     

多尺度源网重力与重力梯度联合聚焦反演

在重力聚焦反演基础上提出多尺度源网聚焦反演算法.首先,对源网进行粗网格剖分,用共轭梯度法求解粗网格源网模型的聚焦解,直到拟合差下降至设定的数值;然后,将粗网格得到的密度映射到细网格;最后,以细网格模型为初始模型,进一步迭代直到拟合差下降至符合反演要求.模型试验结果显示,相比于固定源网反演,多尺度源网聚焦反演迭代的总耗时...     

2013年芦山Ms 7.0级地震断层参数模型反演

2013年4月20日四川芦山地区发生了Ms 7.0级地震。利用GPS三维同震形变数据获取地表形变场，基于位错模型反演芦山地震的断层几何参数及滑动分布。首先采用多峰值颗粒群算法（multiple peak particle swarm optimization，MPSO）得到断层几何参数，其中断层走向206.47°，倾角44.11°，长度21.94 km，离地表最浅处为7.66 km，最深处为17.84 km。为了反演断层面的精细滑动分布，分析地震所在的龙门山断裂西南段破裂面具有的铲状型特征，将芦山地震破裂面确立为铲状模型，即将断层的倾角预设为上陡下缓，倾角变化范围为21°~50°。结果显示，断层破裂面在不同深度区域出现了两个滑动峰值，其中最大滑动量为0.68 m，深度位于13 km。地震释放的能量为1.47×1019 N·m，对应的矩震级为Mw 6.74，与地震学的研究结果一致。     

融合GPS与强震仪数据实时监测瞬时地壳形变

针对强震仪与GPS各自的优点与缺陷，以2016年意大利Mw 6.0级地震为例，探讨了利用Kalman滤波融合GPS与强震仪数据实时监测中等强度地震引起的瞬时地壳形变的可行性与优势。Kalman滤波获取的位移波形以GPS数据作为整体趋势，细节部分用强震仪数据进行描述，融合后的位移波形精度较高，能够准确和细致地描述地震引起的地表动态形变；与此同时，Kalman滤波位移波形也能够准确地探测中等强度地震引起的同震永久阶跃；Kalman滤波位移波形的功率谱在低频部分与GPS位移波形的功率谱密度相似，在高频部分与强震仪位移波形的功率谱密度相似，表明Kalman滤波结合了GPS与强震仪各自的优点；交叉小波分析表明，Kalman滤波获取的位移波形与GPS、强震仪数据呈现较强的正相关性，小波相似值均在0.8以上。以上结果表明，融合GPS与强震仪数据可以结合二者各自的优点，弥补各自的缺陷；融合GPS与强震仪数据可以有效探测中等强度地震引起的瞬时地壳形变。     

基于BP神经网络技术的区域短期地震预测模型研究

地震预测是一个世界性科学难题,特别是短期与临震预测的水平与社会需求相距甚远。论文在详细分析研究地震数据特征以及常规地震预测方法的基础上,提出了一种可以实现地震震级量化预测的新方法,此方法通过解算出地震参数和天文时变参数并建立地震预测模型,对未来预测周期内发生的最大地震震级进行量化预测。本文以实验区域为研究对象并选取6个月为预测周期,采用线性回归分析方法和常规BP神经网络方法进行研究。经回溯检验,其地震震级预测中误差分别为±0.78级和±0.61级,精度均有待提高。经过总结上述两种方法的优缺点,创新的提出了基于线性回归与神经网络技术的地震预测融合模型,回溯检验结果表明,融合模型的震级预测中误差为±0.41级,地震预测效果显著提高。     

多星融合的土壤湿度滚动式估算模型

全球定位系统干涉反射测量(GPS-IR)是一种新的遥感技术,可用于估算近地表土壤水分含量。考虑到多卫星融合的优势和土壤湿度的时空尺度性,提出一种基于多星融合的土壤湿度最小二乘支持向量机(LS-SVM)滚动式估算模型。首先通过低阶多项式拟合分离GPS卫星直射和反射信号,进而建立反射信号正弦拟合模型,获取相对延迟相位。最后,通过线性回归模型有效分析和选取多卫星相对延迟相位,并建立基于多星融合的最小二乘支持向量机模型进行滚动式估算土壤湿度。以美国板块边界观测计划PBO提供的监测数据为例,对比分析利用单颗、多颗GPS卫星进行土壤湿度滚动式估算的可行性和有效性。经理论分析和两个测站实验表明:该模型充分发挥了LS-SVM的优势,有效综合了各卫星的性能,改善了采用单颗卫星进行土壤湿度估算时,其结果极易出现异常跳变的现象;模型只需较少的建模数据,采用滚动式能实现较长时间的估算,估算误差较为稳定;模型所估算的结果与土壤湿度实测值之间的相关系数R2以及均方根误差分别为0.942和0.962、0.072和0.032,相对于部分单一卫星至少提高了18.18%。因此,土壤湿度问题可作为非线性事件处理,采用多卫星融合估算是可行和有效的。     

基于GPS和北斗信噪比观测值的雪深反演及其误差分析

利用GNSS反射信号反演雪深具有全天时、全天候、数据量大、成本低等突出优点。本文围绕基于信噪比观测值的雪深反演方法,利用参加中国北极科学考察的机会在黄河站设计了GNSS-R试验,采集了GPS和北斗的双频信噪比观测数据,详细讨论了高度角范围、弧段长度、卫星数量、方位角、时间尺度、星座结构、信号频率、信噪比强度等多种因素对雪深反演结果的影响。通过大样本、质量控制、误差分析等手段,雪深反演精度和可靠性得到有效提高。根据误差分析的结果,本文推荐的反演策略如下：选择高度角范围为5°~25°、信噪比强度较高的L1和B1I观测值,充分利用多颗卫星和4个方位角的大量观测数据,在一天的时间尺度上,可以实现5 cm的反演精度。另外,弧段长度、星座结构、信号频率等对反演结果的精度影响较小。     

利用信噪比削弱GPS多路径效应的研究

由于多路径误差的非时空相关性,使其成为双差模型中较难解除的误差源。本文利用观测值的信噪比对观测值质量进行评价,通过降低受多路径效应影响的观测值的权重,从而达到削减多路径误差的目的。最后通过实验数据解算结果的重复性验证了此方法的有效性和可靠性。     

A nonlinear inversion of InSAR-observed coseismic surface deformation for estimating variable fault dips in the 2008 Wenchuan earthquake

Satellite Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) is playing an increasingly important role in the observation of coseismic surface deformation caused by earthquakes, and has been used to invert for subsurface fault structure and reveal earthquake source mechanisms. However, the mapping of complex non-planar or curved (e.g., listric-shaped) faults still remains a challenging task due to variable dips along the underground depth and the impenetrability of the deep crust. Here, we develop a set of new inversion algorithms to determine the listric fault geometry with InSAR- and GPS-observed surface deformation as the significant constraints. The fault surface with variable dip angles is discretized into consecutive sub-fault layers along the down-dip direction. A nonlinear iteration algorithm is used to minimize the objective function to determine the dip angle for each sub-fault layer. The proposed method is first tested using synthetic data to show its effectiveness for retrieval of varying fault geometry dips, and then applied to the 2008 Mw 7.9 Wenchuan earthquake that ruptured the Yingxiu-Beichuan fault for over 320 km along the southwest-northeast strike. The inversion shows that the dip angle of the seismogenic fault is up to 76° near the surface layer, and gradually decreases along the down-dip direction. A significant decrease in dip occurs within the depths of 6–15 km with a dip of 32° at a depth of 15 km. The dip angle decreases to 2° at a depth of 20 km, and finally merges with the subparallel PengGuan fault, which is basically consistent with geological investigations and seismic waveform data inversion. Using the inferred fault geometry, the slip model associated with the event is estimated. Five high-slip concentrations along the strike of the Yingxiu-Beichuan fault are recognized. The inversion misfit of InSAR data is reduced to 7.1 cm with a significant improvement compared to previous studies.     

日本九州岛地震震前电离层TEC异常

采用IGS发布的GIM数据,提出了一种结合滑动时窗法和临近格网点电离层TEC相关性分析法的联合分析方法,研究了震前电离层异常变化与地震的关系。通过分析震区附近5个格网点TEC的异常变化情况,发现震前电离层TEC发生明显异常变化,且格网点之间的TEC序列相关性受地震显著影响;通过分析二维电离层图的TEC异常空间分布,发现震前三天震中附近分别出现6h、12h和6h的异常。最后利用电离层层析的方法,对电离层异常时刻进行了电子密度的反演,进一步分析了电子密度在电离层异常时刻的分布情况。