遥感技术在地震科学研究中的应用

介绍了遥感技术在地震科学中的一些应用成果,包括地貌研究、地壳形变、热异常及震害评估等方面。此外,近年来,随着俄罗斯和法国等国家专门用于地震研究的电磁卫星成功发射,为开展地震研究提供了丰富的电离层电磁信息,这类非成像遥感数据对地震电磁科学研究和地震短临预报具有重要意义。遥感技术(成像与非成像)在地震行业的应用将提高我国地震监测预报水平。     

多波段多极化被动微波遥感地震应用研究进展与前沿方向探索

被动微波遥感卫星具有多波段多极化观测能力,其全天候、高灵敏度特性契合了地壳活动及地震的监测分析需求。近年来,地震孕育和发生过程中的热异常遥感监测与分析得到了广泛关注。本文从星载被动微波传感器发展和地震被动微波遥感应用两方面,梳理了多波段多极化被动微波卫星遥感用于地震监测与异常识别的研究现状,剖析了微波数据选择、异常分析方法、观测粗差剔除和信息机理认知等方面的进展与不足。总结了近年微波遥感地震应用的研究进展,阐明了多波段多极化被动微波卫星遥感用于地震异常识别的科学逻辑与复合链条。提出了地震遥感的两个前沿探索方向,即地震微波异常的可靠识别、地应力场变化微波遥感的信息物理。指出了遥感-岩石力学基础试验研究和地震遥感综合分析层面亟待解决的关键问题。进而呼吁,多学科联合、交叉乃至融合是地震遥感科学与技术向纵深发展的必由之路。     

西藏改则地震升降轨同震形变场特征分析与破裂模式

通过升降轨ASAR数据的获取与差分干涉处理,获取了西藏改则地震的双视线向同震形变场信息。对升降轨同震形变场的特征分析表明,改则地震主、余震均表现为典型的正断裂破裂模式,并先后形成了东、西两条规模不同的走向NE、倾向NW的正断层破裂带(可能未出露地表),以及西北盘的东、西两个沉降形变中心。从干涉条纹的切割关系判断,东沉降形变中心可能受2008年1月9日Ms 6.9级主震的控制,西沉降形变中心可能受2008年1月16日Ms 6.0级余震的控制。Ms 6.9级主震形成东南盘隆升与西北盘沉降的总体格局;Ms 6.0级余震使西北盘余震震中及以西部位进一步沉降,造成西沉降中心沉降形变量大于东沉降中心。升降轨同震形变场的获取为进一步的震源参数模拟与三维形变场解算提供了更好的约束条件与信息。     

主喜马拉雅逆冲带的震间与同震重力场变化

为对中国自主重力/重力梯度卫星在陆地地震研究中提供理论依据,本文选取了主喜马拉雅逆冲断层(MHT),模拟了断层在同震和震间滑移产生的大地水准面、重力变化和重力梯度变化。首先给出了大地测量数据反演断层滑动分布的马尔可夫链—蒙特卡洛方法,实际反演中,Markov链的总长度由4×10~7个模型组成,燃烧阶段和采样阶段的长度均为2×10~7个模型,重采样的间隔为1000,初始温度设为100,终止温度为0.1。再次给出了基于反向滑移模型估计震间断层的耦合度。利用GPS和InSAR数据,对2×10~4个重采样的模型取平均后,反演得到MHT的同震滑移和震间耦合分布,结果表明:2015年M_w 7.8尼泊尔地震同震破裂并未达到地表,最大滑移量约为6 m,地震矩为1.02×10~(21) Nm,相当于M_w 7.9,与其他手段得到的结果一致;MHT的震间耦合模型表明MHT在中上地壳以上部分在震间均处于闭锁状态,积累的能量相当于每年一个M 7地震。基于以上反演的断层滑移/滑移亏损模型,模拟了MHT同震和震间的重力场变化。变形地表面的同震重力变化呈南北两极分布,范围为–261—125μgal,理论上能够被陆地重力测量所检测到。长波长的震间空间重力/重力梯度变化信号难以被当前重力卫星观测到;对冰川等大尺度质量效应进行改正后的同震重力/重力梯度变化有望被提高测量精度的下一代重力卫星检测出。本研究成果对中国未来发射的自主重力卫星数据在地震发生和孕育方面的应用研究将提供有益的启示。     

云南地区震前舒曼谐振异常初步分析

There is a good correlation between anomalous Schumann resonance and seismic activities. Pre-earthquake anomalous Schumann resonance is an important manifestation of LAIC (Lithosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling), which is probably associated with seismic ionospheric disturbance. The observation system parameters of the Yunnan Schumann resonance monitoring stations and the results of statistical and seismic cases analysis are introduced in this paper. Three days before the March 10, 2011 MS5.8 Yingjiang earthquake, anomalous Schumann resonance in the By component (E-W) was observed by Yongsheng station, and two days before the Lincang MS4.0 earthquake of January 23, 2011, anomalous Schumann resonance in the By component was detected by the same station. Spectrum analysis results on the By component observations of Tonghai station show that strong disturbances were observed in spectral density corresponding to the first three Schumann resonant frequencies on the very day of the MS4.2 Honghe earthquake of May 22, 2011. Research shows that Schumann resonance monitoring is a feasible method for seismic-electromagnetic precursors monitoring.     

地震前后电离层截止频率处电场频谱强度变化分析——以2006年汤加Mw8.o地震为例

以汤加Mw8.0地震为例,着重分析了DEMETER卫星记录中截止频率附近电磁场频谱在震前的异常演化特征.根据地震前后该区域3个月的数据对比,发现电场频谱增强与地震孕育的关系很不明显.而长时间、大范围的电场频谱减弱现象可能更值得关注,白天和夜间的电场频谱显示同一特征.2006年夏秋季节38次6级以上强震短期异常的统计平均...     

云南地区震前舒曼谐振异常初步分析

舒曼谐振异常现象与地震活动性有较好的相关性,舒曼谐振异常现象可能与地震电离层扰动有关,是岩石层-大气层-电离层耦合的重要体现之一.本文详细介绍了云南舒曼谐振地震前兆观测台的系统结构和仪器参数,以及统计分析和震例分析的结果.永胜台观测数据显示2011年3月10日云南盈江M5.8级地震震前3天By分量出现舒曼异常,2011年1月23日临沧东部M4.0级地震震前2天By分量出现舒曼异常;通海台观测的By分量频谱分析结果显示,2011年5月22日红河州M4.2级地震当日前3阶谐振频率对应谱密度出现强烈扰动.研究表明,舒曼谐振地震前兆监测是一种可行的监测手段.     

地球物理探测卫星数据分析处理技术与地震预测应用研究项目及研究进展

地震监测预警和预测预报是当前地球科学及相关学科所面临的最艰巨的问题之一,是关系到人类社会安全与国计民生的亟待攻克的科学难题.为进一步提高地震预测科学研究水平,推进地震监测预测能力建设,我国于世纪之交提出了建立地震立体观测体系的战略发展思路,并希望突破三维地球物理场获取能力瓶颈,发展地球多圈层耦合模型,通过卫星观测获取全...     

ITRF2000无净旋转对中国大陆地壳形变的影响

通过计算全球14个1级板块的总角动量以及ITRF2000速度场相对NNR-NUVELIA的旋转分量，研究了ITRF2000的无净旋转(也称无整体旋转)符合特性。结果表明．虽然ITRF2000的速度场通过50个核心站归算到NNR-NUVELlA上．然而在研究中国大陆区域地壳形变时，它们之间的差异仍是不可忽视的，其差异性表现为：ITRF2000的速度场相对于NNR-NUVELIA模型的速度场表现为顺时针旋转．前者速度模量大于后者；两个速度场的差异量表现为东部大于西部，E-W向差异量最大值达到5mm／a以上，N-S向差异量接近4mm／a。提出了2种消除这两个速度场之间系统差异的方法。     

张衡一号感应磁力仪数据闪电哨声波自动识别

张衡一号卫星感应式磁力仪(Search Coil Magnetometer,SCM)探测到了大量的低频电磁波动数据.本文探索从中自动识别闪电哨声波(Lightning Whistler,LW)的算法,相关结果对进一步研究空间天气闪电事件的时空变化规律具有重要研究意义.首先,以20 s的时间窗提取SCM原始波形数据,再对其做短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)得到时频图;接着,以LW在时频图中呈现明显的L形态特征为依据创建LW时频图像数据集,该数据集包括316个LW时频图,8000个非闪电哨声波的时频图;再对时频图像进行灰度化处理和尺度缩放处理以降低计算维度,同时增强闪电哨声波特征;通过设计模糊卷积核,对图像进行卷积计算以滤除大量阶跃边缘信息的影响;基于LW的形态特征设计L形态卷积核,对图像进行卷积处理以进一步增强图像中的L形态特征.最后,将增强后的L特征图输入支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行分类识别.大量数据处理实验结果表明:本文提出的闪电哨声波自动识别方案有效,其识别效果在精度、召回率、F1值(F1 score)和接受者操作特性曲线面积(Area Under Curve,AUC)指标上均达到94％以上.