Anomaly of thermal infrared brightness temperature and basin effect before Jiuzhaigou MS7.0 earthquake in 2017
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摘要: 以中国静止气象卫星亮温数据为数据基础,采用小波变换和功率谱估计方法进行处理分析,并对处理后的数据进行时空扫描。结果表明:① 在2017年8月8日九寨沟MS7.0地震前,沿龙门山断裂带存在一条热红外辐射增温带,其热辐射异常主要分布于四川盆地边缘,异常面积最大可达6×104 km2,九寨沟地震即发生在增温区域的边缘;② 九寨沟地震的相对功率谱时序演化特征显示,2017年7月初相对功率谱幅值迅速升高以后,长时间持续呈高幅值状态,且与过去十年的数据相比相对功率谱较为突出,直到地震后一段时间才恢复;③ 九寨沟地震异常的分布与汶川地震前热辐射异常展布相似,对其它发生在含油气盆地边缘的地震进行综合分析认为,热辐射异常均具有类似盆地形态的特征,反之,这种类似盆地形态的异常与MS≥6.5地震的对应率为75%;④ 地震盆地效应是位于盆地边缘的、具有不同发震构造的地震表现出相似的热辐射空间展布的主要原因,与地球放气理论机理解释相一致。Abstract: In this paper, wavelet transform and power spectrum estimation methods are used for processing and analyzing the brightness temperature data from China’s geostationary meteoro-logical satellite. Then the obtained time-frequency data is scanned by time and space scanning method. The results show that: ① Before the Jiuzhaigou MS7.0 earthquake on August 8, 2017, there was a thermal infrared radiation warming zone along the Longmenshan fault zone. The thermal radiation anomaly is mainly distributed on the edge of the Sichuan basin, with an anomalous area of 6×104 km2. The Jiuzhaigou earthquake occurred at the edge of the warming area. ② The time series evolution characteristics of relative power spectrum of the Jiuzhaigou earthquake show that after the relative power spectrum amplitude increases rapidly in early July 2017, there is a long-term continuous high amplitude state, which is more prominent than the data of the past ten years. It did not recover until some time after the earthquake. ③ The anomalous distribution of the Jiuzhaigou earthquake is similar to that of the Wenchuan earthquake. The comprehensive analysis of other earthquakes occurring at the edge of the petroliferous basin suggests that the thermal radiation anomalies are similar to the basin morphology. The corresponding rate of this basin-like anomaly is 75% compared with the MS≥6.5 earthquake. ④ The earthquake basin effect is the main reason for the similar thermal radiation spatial distribution of earthquakes with different seismogenic structures located at the edge of the basin, which is consistent with the theoretical explanation of the earth deflation theory.
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引言
地壳介质普遍存在着不同程度的地震各向异性(Thomsen,1986). 这种各向异性可能是由于岩石裂隙和裂缝,薄层的周期排列,应力引起的岩石颗粒、 空隙和晶体的定向排列等原因所引起. 无论地震波在各向同性还是在各向异性介质中传播均遵守Christoffel方程(Červený,2001). 地震波在各向同性介质中传播有P波和S波,两种波均为线性偏振波,P波的传播方向与偏振方向相同,S波的传播方向与偏振方向垂直,且两种波的相速度与波的传播方向无关.与波在各向同性介质中传播不同,在各向异性介质中,波的相速度和偏振矢量是传播方向的函数,一般情况下波的偏振矢量既不平行也不垂直于波的传播方向. 同时,S波在各向异性介质中传播时还会发生分裂现象. 在各向异性介质中,除了少数简单介质(如横向各向同性VTI介质)外,一般Christoffel方程的特征根和特征矢量的表达式都不是弹性参数的解析函数. 由于多种地壳岩石都是弱各向异性介质(Thomsen,1986),所以可以运用微扰理论对Christoffel方程进行求解,以获得特征根和特征矢量的近似解析表达式(Jech,Pšenčík,1989; Zheng,2004). 其中,qP波的表达式是线性的,qS波的是非线性的. Zheng和Pšenčík(2002同时考虑介质相对于参考介质的扰动和波传播方向的扰动,得到了更为普遍的关于qP波的解析表达式.基于微扰理论,Zheng(2004得到了关于qP波和qS波的反演方程,并且给出了已知qP波和qS波慢度矢量的1,2或3个分量以及偏振矢量情况下反演介质WA参数的公式.
地震各向异性理论在地震学和地球物理学中有着广泛的应用. 在地震勘探中,利用多条变偏VSP能够准确地确定介质的WA参数和地震波传播的相速度(郑需要等,2010; 刘宪彬,郑需要,2013). 如果使用慢度矢量的全部3个分量,可以很容易地确定介质的各向异性参数,而偏振矢量可以作为辅助信息和约束条件参与WA参数的反演计算. 然而在许多情况下,由于多种原因不能得到慢度矢量的所有3个分量. 如果仍想确定介质的各向异性性质,就必须知道偏振矢量. 在野外观测中,如果仅有一个钻井存在,严格地讲,只能获得慢度矢量的垂向分量和波的偏振矢量. 在这种情况下,我们仍然希望获得介质的各向异性性质. 本文将详细介绍如何利用一条变偏VSP剖面和两个相互正交的变偏 VSP剖面计算介质各向异性参数的方法,并将此方法应用到两条相互正交变偏VSP测线实际观测数据的反演和解释中,同时对所获得的各向异性参数和相速度分布进行较为详尽的讨论.
1. 各向异性正演公式
Pšenčík和Gajewski(1998以及Zheng和Pšenčík(2002曾对地震波在各向异性介质中的传播理论进行详细描述. 为方便阅读起见,本节和下面几节将给出常用的基本公式.
地震波在各向同性和各向异性介质中传播均满足Christoffel 方程(červený,2001),即
式中: jk=aijklninl表示Christoffel矩阵元素,ni为波传播方向的单位矢量,aijkl为各向同性或各向异性介质中密度归一化的弹性参数张量; m=v2m(m=1,2,3)表示Christoffel矩阵的3个特征根; g(m)j为对应的特征矢量; vm为波传播的相速度,m=1,2和3分别代表各向异性介质中3种不同的波(qS1波、 qS2波和qP波). 如果介质的各向异性比较弱,就可以利用扰动理论对Christoffel方程进行线性化近似求解,以获得地震波在弱各向异性介质中传播时的解析表达式.
对于qP波可以得到相速度和偏振矢量的表达式为
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式(2)是Christoffel方程的一个特征根,偏振矢量公式(3)是与特征根对应的特征矢量. 如果我们知道WA参数和波传播的方向,就可以使用公式(2)和(3)计算qP 波在该方向传播的相速度和偏振矢量. 这两个公式通常被称为慢度公式和偏振公式. 公式(2)和(3)的右边都包含有与弹性参数相联系的WA参数,左边是相速度和偏振矢量(Zheng,2004).
2. 各向异性反演公式
地震波(qP波或两个qS波)在弱各向异性介质中传播,其慢度矢量可以表示为
式中: p0i=v-10ni是各向同性参考介质中慢度矢量,Δpi是它的扰动; ii,ji和ki分别是沿x,y和z轴的单位矢量的第i个分量; ξ=v-10n1,ζ=v-10n2和η=v-10n3表示慢度矢量p0i的3个投影,Δξ,Δζ和Δη是它的扰动; ni表示波在参考介质中的传播方向; 对于P波,v0=α.
式(4)中,如果忽略Δξ,Δζ和Δη的二次项,可以得到慢度平方的近似表达式为
比较式(2)与(5),可以得到
把式(3)的两边分别乘以e(K)i(K=1,2)可以得到
使用式(6)和(7)可以对qP波进行线性化反演. 公式(6)和(7)的左边是15个待求的WA参数,右边是野外观测到的物理量,表示qP波的偏振矢量和慢度矢量. 这15个WA参数能够很好地确定qP波在弱各向异性介质中的传播过程. 假如我们能够在观测中知道慢度矢量的3个分量,那么仅利用式(6)就可以完全确定一般弱各向异性介质与qP波相联系的15个WA参数,这时式(7)可以作为辅助或约束条件参加反演(Zheng,2004).
多种原因使得野外观测受到限制. 例如,由于经费原因,不可能为了得到慢度矢量的水平分量而同时钻两口相距很近的井. 在许多实际地震观测中,我们经常不能得到慢度矢量的所有3个分量(Horne,Leaney,2000). 如果根据观测仅仅得到慢度矢量的一个或两个分量,那么就很难确定所有独立的WA参数. 在这种情况下,利用偏振矢量信息就能使反演顺利进行. 在公式(6)和(7)中,可以消去qP波慢度矢量的两个水平分量,得到一个与慢度矢量水平分量无关的方程:
式中,η(P)为参考介质中P波慢度矢量的垂直分量,Δη(qP)为观测到的qP波慢度矢量的垂直分量的扰动值. 在偏振矢量和慢度矢量的一个分量已知的情况下,式(8)是反演介质WA参数的一般公式.
反演公式(6)、(7)和(8)中有15个相互独立的WA参数. 若要唯一确定这15个参数,需布设5条变偏VSP剖面(Pšenčík,Gajewski,1998). 如果仅使用一条变偏 VSP剖面,则可得到5个相互独立的WA参数. 假定剖面和井所构成的平面与(x,z)平面相同,qP波在这个平面内传播时,慢度矢量分量在n2方向(y轴)的投影等于零. 这时式(8)中有5个独立的WA参数,它们是εx,εz,δx,ε15和ε35,这5个参数完全决定了在(x,z)平面内传播的qP波的性质. 利用qP波可以反演得到5个独立的WA参数. 在两个相互正交的变偏 VSP剖面下,取第一个位于(x,z)面,第二个位于(y,z)面. 如果分别对两个剖面进行反演,对于每一个剖面都可以得到5个WA参数,其中有一个共同的参数是εz. 如果对两个剖面进行联合反演,则可得到9个相互独立的WA参数.除了上面的5个WA参数外,剩余的4个参数为εy,δy,ε14和ε24. 这9个WA参数完全决定了(x,z)和(y,z)两个平面内介质的各向异性性质. εx,εy和εz分别代表地震波沿3个坐标轴方向传播时的各向异性大小. 当地震波传播方向在xoz和yoz平面内偏离z轴一个较小角度时,δx和δy近似代表地震波沿该方向的各向异性(Thomsen,1986). 这两个参数在各向异性反射地震观测研究中有着重要应用,其它4个WA参数则与介质的对称性有关.
3. 从一般弱各向异性介质中计算近似的TTI各向异性参数
VTI介质是一种最简单并且研究最广泛的各向异性介质. 不仅是因为这种介质简单,更重要的是因为地震波在VTI介质中传播,其相速度和偏振矢量均有解析表达式. VTI介质有5个独立的参数,当其对称轴沿水平方向时,称为HTI介质; 如果其对称轴指向空间任意方向,则称为TTI介质. 尽管TTI介质可能有21个弹性参数,但独立的参数仍然是5个. 虽然VTI介质的相速度和偏振矢量有解析表达式,但是非常复杂,它们是弹性参数的非线性函数. Thomsen(1986在假定介质为弱各向异性的情况下,对VTI介质进行线性化解释,得到了用5个简单参数描述该介质的相速度,其中ε,δ和γ称为Thomsen参数.
在介质为弱各向异性的条件下,一般用21个弱各向异性参数进行描述(Pšenčík,Gajewski,1998; Zheng,2004). 对于qP波,需要15个WA参数进行描述(见附录). 如前所述,要完全决定这15个WA参数,至少需要5条测线(Pšenčík,Gajewski,1998; Zheng,2004). 在两条测线的情况下,可以确定9个WA参数. 为了更好地解释这9个参数,我们寻找最接近这种介质的TTI介质所对应的WA参数. 对于qP波,TTI介质可以用两个代表方向的参数和3个WA参数(或者Thomsen参数)进行描述,它们是φ,θ,εz,εx和δx. 其中φ为对称轴的方位角,θ为对称轴与z轴正方向的夹角.
假定在坐标系(x,y,z)里VTI介质用5个WA参数表示(其中3个参数描述qP波),该介质的对称轴沿z方向. 为方便起见,我们把该坐标系称为自然坐标系. 首先将自然坐标系(x,y,z)绕y轴旋转角度θ,得到新的坐标系(x′,y′,z′). 在新的坐标系中,尽管VTI介质中的qP波可以用9个WA参数描述,但它们并不独立. 它们与自然坐标系里的3个独立的WA参数之间的关系可以用附录中式(A5)表示(Zheng,2007).
如果把刚得到的新的坐标系(x′,y′,z′)中的9个WA参数再围绕坐标轴z′旋转角度-φ,在新的坐标系(x″,y″,z″)中得到对称轴为任意指向的TTI介质,其WA参数由附录中式(A6)给出. 在(x″,y″,z″)坐标系里,如果有两个相互正交的剖面,其中一个沿x″轴,另一个沿y″轴. 如前所述,沿这两个坐标轴,对于qP波有9个独立的WA参数,即
如果将附录中式(A8)代入式(9),可以得到任意坐标系中TTI介质在两个相互正交的坐标平面(x,z)和(y,z)内的9个WA参数和自然坐标系中的3个WA参数的关系.
从附录中式(A6)可以得到沿x″轴和y″轴的TTI介质各向异性矩阵元素分别为
如果将式(9)和附录中式(A5)代入式(10)和式(11),可以得到弱各向异性矩阵元素为TTI介质中3个WA参数和对称轴的两个方向参数的函数.
利用式(9)、(10)、(11)和附录中式(A5),可以构造最小二乘公式为
式中,Binv33是通过反演得到的一般各向异性矩阵元素,ni为波传播方向并满足n21+n23=1和n22+n23=1.
为了得到自然坐标系(x,y,z)中的VTI介质的3个WA参数,需要给出VTI介质的对称轴方向,然后利用附录中式(A8)和式(9)求解式(12)的最小二乘解. 通过寻找相速度最小误差的最小二乘解,可以得到最接近一般各向异性介质的VTI介质的对称轴方向和3个WA参数. 同理,利用该方法也可以得到与一般弱各向异性介质最接近的正交各向异性介质参数. 对于qP波,描述其正交各向异性介质的参数为对称轴的3个方向参数和6个WA参数,其数量正好与由两条相互正交的测线得到的9个WA参数数量相同.
4. 慢度矢量分量与偏振矢量的计算
4.1 慢度矢量分量的计算
本文研究的变偏VSP地震资料取自瓜哇海地区布设的两条相互正交的变偏VSP测线. 其中测线1方位角为40°,测线2方位角为130°. 两条测线上分别布设了320个和324个震源,分布在钻孔两侧-3.24—3.24 km的范围内,相邻震源间隔约为20 m. 在钻孔3.0—3.1 km深度范围内等距离布设10个三分量检波器,相邻检波器间距为10 m. 数据由下行(直达波)和上行(反射)qP波和qS波组成. 本文仅研究qP波的反演问题.
变偏VSP走时曲线可分为两类: 一类是共炮点走时曲线,即地表炮点为震源,井中不同深度的检波器为接收点,通常横坐标表示深度(km),纵坐标表示地震波走时; 另一类是共接收点(或检波器)走时曲线,根据地震波走时互易原理,可以假定接收点为震源,炮点接收地震波. 通常取炮点到井口的连线方向为横坐标,走时为纵坐标. 首先在地震图中拾取P波初至,将初至分别按共炮点和共接收点组成走时曲线. 沿测线1获得了10条共接收点走时曲线,320条共炮点走时曲线; 沿测线2获得了10条共接收点走时曲线,324条共炮点走时曲线. 接收点处慢度矢量的垂直分量可以通过计算共炮点走时曲线的斜率得到,但接收点处的水平分量并不能直接获得. 因为地震波的走时具有互易性,如果介质是横向均匀的,则炮点到接收点的走时等于接收点到炮点的走时. 在这种情况下,可以把接收点当作炮点,利用共接收点的走时计算慢度矢量的水平分量. 当介质横向非均匀性比较弱时,所得结果可作为一个近似; 如果介质的横向非均匀性很强,就不能得到接收点处的水平分量. 若想得到水平分量,必须在邻近的井中放入检波器进行观测. 共接收点和共炮点走时曲线一般情况下都不光滑,它们的一阶导数均不连续甚至不存在. 为了得到可靠的慢度矢量分量,必须对走时曲线进行光滑处理. 本文使用最小二乘三次样条函数对走时数据进行了拟合,三次样条函数的一阶导数即为接收点处慢度矢量的垂直分量和水平分量.
4.2 偏振矢量的计算
检波器记录到的P波的偏振矢量是由三分量地震图的质点运动轨迹合成得到的. 由于多种原因,P波的偏振矢量常常偏离线性偏振. 为了得到P波的线性偏振矢量,需要使用空间三维最小二乘法拟合P波质点的运动轨迹.
已知空间直线的标准方程为
式中,xc,yc和zc是直线上已知点的坐标,对该方程进行整理得到直线的射影式方程为 x=X(z-zc)/Z+xc,y=Y(z-zc)/Z+yc,即
式中,a=X/Z,b=Y/Z. 式中的两个方程均为三维平面方程,如果这两个平面的法线不一致,它们必然相交于一条直线,所以可以分别对两个方程进行数据拟合(袭杨,2009),即
当Q 取最小值时,a值和b值即为方程的系数. 它们满足
时,Q值最小. 由式(15)和(16)可以得到
进而可以得到P波偏振矢量的方向余弦为
对井中检波器记录到的P波在获得初至和振幅最大值的基础上,截取时间长度等于初至到最大振幅之间时间长度3倍的地震记录数据,利用上面推导出的公式计算P波的偏振矢量. 计算过程中使用了质心公式,避免出现奇异解的可能性.
5. 实际资料反演
Zheng和Pšenčík(2002以及Zheng(2004曾利用数值模拟方法分别对3个和5个变偏VSP剖面进行正反演计算,并对反演结果进行了理论分析和讨论. 这里我们使用式(6)—(8)对在瓜哇海地区获得的两条相互正交的变偏VSP测线资料进行反演计算.
我们从检波器记录到的来自所有震源的三分量地震数据中获得了偏振矢量和慢度矢量的垂直分量和水平分量. 在对这些数据进行分析后,发现有些数据包含较大的误差,对反演结果有很大的影响. 因此,在反演中我们没有使用相对误差大于30%的数据. 每个接收点处的参考速度是综合考虑测井资料和观测到的慢度矢量得到的. 由于反演公式除了假设介质是弱各向异性外,没有其它任何假定条件,因此其完全适用于任意复杂介质,特别是不受上覆介质和介质的横向非均匀性的影响.
在反演中,可以单独使用下行波,也可以单独使用上行波(反射波),还可以联合使用下行波和上行波. 因为上行波中存在较大的误差,我们没有单独使用上行波进行反演. 下面主要给出联合使用下行波和上行波进行反演的结果.
图 1给出了反演得到的10个接收点所在深度处的介质各向异性相速度分布图. 横轴表示P波传播方向与z轴正方向的夹角,纵轴表示相速度分布值. 横轴正方向 与测线方位 方向一致,横轴负方向为离开井口与测线的负方向一致. 如果介质是各向同性,则反演得到的每个接收点不同方位测线下的介质的相速度分布应该是一条直线,不随波传播的方向而变化. 显然,从图 1中可以看出,所有不同深度接收点处的介质均呈 现不同程度的各向异性,介质的相速度不仅与测线的方位有关,而且与波传播方向与垂直轴的夹角有关. 对两条测线所表示的曲线进行比较发现,大部分接收点处介质相速度分布比较一致,但是第6个接收点处的两条测线得到的相速度分布存在较大差别. 表 1给出了使用一般各向异性介质反演得到的9个WA参数,其中εx,εy和εz的极大值分别是0.047,0.055和0.082,依次出现在第3个接收点和第4个接收点. 特别应该指出的是,WA参数的最大值出现在第9个接收点,它们是δx和δy,其值分别为0.311和0.248,仍然在合理的范围内(Thomsen,1986).
图 1 10个接收点所在深度处的介质各向异性相速度分布曲线绿色和黑色曲线分别表示测线1和测线2的相速度分布,红色和蓝色曲线分别表示测线1和测线2与一般各向异性最接近的TTI介质的相速度分布Figure 1. Phase velocity distribution of qP wave at ten receivers with different depth for line 1(green) and line 2(black)obtained by inversion in general anisotropic medium. Red curve represents phase velocity for line 1 and blue curve for line 2 corresponding to TTI model. The depth of ten receivers is 3.00,3.01,3.02,…,3.09 km in order表 1 使用一般各向异性介质反演得到的WA参数Table 1. WA parameters obtained by inversion based on the general anisotropic medium接收点 参考速度/(km·s-1) εx εy εz δx δy ε15 ε24 ε34 ε35 1 4.484 0.006 0.017 -0.066 0.006 -0.045 0.001 -0.064 0.031 -0.019 2 4.553 -0.003 0.010 -0.060 0.043 0.031 -0.017 -0.038 -0.006 -0.003 3 4.436 0.047 0.040 -0.044 -0.065 -0.098 0.021 -0.051 -0.012 -0.050 4 4.625 -0.008 -0.055 -0.082 0.106 0.119 -0.015 -0.033 -0.020 -0.001 5 4.766 -0.017 0.021 -0.082 0.088 0.029 0.010 -0.063 0.017 -0.079 6 4.890 -0.006 -0.019 0.012 -0.028 0.035 0.058 -0.027 -0.020 -0.090 7 4.906 -0.019 -0.025 -0.005 0.078 0.056 0.032 -0.003 -0.049 -0.068 8 4.897 -0.015 -0.006 -0.034 0.071 0.097 0.019 -0.030 -0.012 -0.053 9 5.026 -0.023 -0.023 -0.021 0.311 0.248 0.050 -0.032 -0.005 -0.096 10 4.906 -0.031 -0.012 0.006 0.024 0.162 0.028 -0.013 -0.042 -0.058 使用两个相互正交的剖面,对于qP波我们得到了9个独立的WA参数. 尽管9个独立参数不能完全确定一般任意各向异性介质(任意各向异性介质有15个独立的参数),但是它们能够确定具有高度对称性的各向异性介质. 对于正交各向异性介质,如果仅使用qP波,则需要6个独立的WA参数和3个方向参数. 对于TTI介质,使用qP波需要3个独立的WA参数和两个方向参数. 因此可以看出,用两个相互正交的剖面可以确定介质是否为正交各向异性介质或TTI介质. 我们使用第3节中给出的方法计算了与一般各向异性介质最接近的TTI介质的各向异性参数. 从图 1中可以看出代表TTI介质的相速度分布与其对应的一般各向异性介质相速度分布的差别. 有的接收点处相速度分布差别比较大,有的差别比较小. 相速度分布差别较大的说明一般各向异性介质偏离TTI各向异性介质,差别较小的意味着一般各向异性介质更接近于TTI各向异性介质. 在所有的接收点中,第7个接收点处两条测线对应的相速度最为接近. 如果一般各向异性介质与TTI各向异性介质的相速度分布很接近,则可以认为该接收点处的介质为TTI介质.
表 2 给出了从一般各向异性介质参数中求得的与其最接近的TTI介质的WA参数(εz,εx和δx)和TTI介质的对称轴方向参数(φ和θ). 其中第2列是各个接收点处P波的参考速度,其与一般各向异性反演时使用的参考速度相同(表 1中第2列). 可以看出,第4个和第9个接收点处介质具有很强的各向异性,εz的绝对值分别为0.421和0.327. 从对称轴的两个方向参数可以看出,所有接收点处的介质既不是VTI(对称轴沿垂直方向)介质也不是HTI(对称轴沿水平方向)介质,因为其对称轴与z轴的夹角既不等于0°也不等于90°.
表 2 TTI介质的各向异性参数和对称轴方向Table 2. WA parameters and symmetry direction parameters of TTI media接收点 参考速度/(km·s-1) εz εx δx φ/° θ/° 1 4.484 -0.061 0.023 -0.080 66 15 2 4.553 -0.061 0.014 -0.005 62 15 3 4.436 -0.057 0.046 -0.068 72 19 4 4.625 -0.421 -0.082 0.393 49 91 5 4.766 -0.100 0.009 0.064 12 16 6 4.890 0.092 0.042 -0.262 29 72 7 4.906 0.177 0.044 -0.296 41 67 8 4.897 0.021 0.027 -0.171 23 57 9 5.026 0.327 0.083 -0.444 42 59 10 4.906 0.123 -0.001 -0.138 56 138 6. 讨论与结论
在地壳介质为弱各向异性介质的假设下,我们从Zheng和Pšenčík(2002的一般弱各向异性反演公式(Zheng,2004)中得到了适用于两条相互正交测线的WA参数反演公式. 在这种情况下,使用qP波可以确定9个独立的WA参数,这9个参数可以完全地描述与两条测线对应的接收点处介质的各向异性性质. 为了寻找与一般各向异性介质最接近的具有高对称性的正交各向异性介质和TTI各向异性介质,我们使用最小二乘方法和Zheng(2007提出的qP波各向异性坐标变换方法,得到了与一般各向异性介质最接近的正交各向异性和TTI各向异性参数及其对称轴方向参数的计算公式. 通过引入质心计算方法,获得了求取P波偏振矢量的计算公式. 该方法计算简单、 稳定、 高效,而且不存在解的奇异问题. 数值计算和实际资料处理结果表明,本文所使用的反演方法能够很好地获得井中接收点处介质各向异性参数,是地震勘探中研究地壳介质各向异性性质最直接和最可靠的方法. 然而,我们尚未对qS波进行处理和解释,联合使用qP和qS波进行反演可以对介质的各向异性作出更全面的、 完整的解释,这将是我们下一步研究的方向.
附录 qP波弱各向异性矩阵元素和弱各向异性参数坐标变换
1 qP波弱各向异性矩阵BMN的表达式
式中ni为波传播的方向.
15个WA参数与密度归一化的弹性参数的关系为
2 各向异性参数的坐标变换
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图 1 热红外原始亮温(BT)数据及其经小波变换后的信息
(a) 原始亮温数据;(b) 2阶小波尺度部分;(c) 2阶小波细节部分;(d) 7阶小波尺度部分;(e) 2阶小波尺度部分与7阶小波尺度部分之差
Figure 1. The results of wavelet transformation of thermal infrared brightness temperature (BT) data
(a) Original record of brightness temperature;(b) Results with 2nd-order scale analysis;(c) Details of 2nd-order wavelet;(d) Results with 7th-order scale analysis;(e) Difference between 2nd-order scale analysis and 7th-order scale analysis
图 5 6次盆地周缘地震的热辐射异常空间分布
(a) 2008年3月21日于田MS7.3地震;(b) 2008年5月12日汶川MS8.0地震;(c) 2012年6月30日新源MS6.6地震; (d) 2015年7月3日皮山MS6.5地震;(e) 2017年8月8日九寨沟MS7.0地震; (f) 2017年8月9日精河MS6.6地震
Figure 5. Spatial distributions of thermal infrared anomalies for six earthquakes around the basins
(a) Yutian MS7.3 earthquake on March 21,2008;(b) Wenchuan MS8.0 earthquake on May 12,2008;(c) Xinyuan MS6.6 earthquake on June 30,2012;(d) Pishan MS6.5 earthquake on July 3,2015; (e) Jiuzhaigou MS7.0 earthquake on August 8,2017;(f) Jinghe MS6.6 earthquake on August 9, 2017
表 1 盆地周缘地震的热辐射与对应盆地之间的相关性参数
Table 1 The correlation parameters between the thermal radiation anomalies for six earthquakes and the corresponding basins
发震日期 地点 MS 特征
周期/d发震构造 响应盆地 盆地性质 异常最大
面积/(104 km2)盆地一侧
占比相对盆地
位置2008−03−21 于田 7.3 64 郭扎错断裂 塔里木盆地 含油气田 55 100% 盆地内及边缘 2008−05−12 汶川 8.0 13 龙门山断裂带 四川盆地 含油气田 12 66% 盆地北部及以外 2012−06−30 新源 6.6 11 伊犁盆地北缘断裂 塔里木盆地 含油气田 60 83% 盆地中东部及以外 2015−07−03 皮山 6.5 32 泽普断裂 塔里木盆地 含油气田 44 100% 盆地内及边缘 2017−08−08 九寨沟 7.0 11 树正断裂 四川盆地 含油气田 8 50% 盆地西北及以外 2017−08−09 精河 6.6 21 库松木契克山前断裂 准噶尔盆地 含油气田 25 100% 盆地及以外 表 2 地震相对功率谱时序曲线特征
Table 2 The features of time-series curves of relative power spectrum for six earthquakes
发震日期 地点 MS 相对功率谱峰值 峰值出现时间 相对功率大于2的持续时间/d 2008−03−21 新疆于田 7.3 9.8 3月13日(震前8天) 105 2008−05−12 四川汶川 8.0 7.4 5月8日(震前4天) 81 2012−06−30 新疆新源 6.6 16.0 6月25日(震前5天) 75 2015−07−03 新疆皮山 6.5 13.8 8月25日(震后53天) 33 2017−08−08 四川九寨沟 7.0 11.5 8月2日(震前6天) 73 2017−08−09 新疆精河 6.6 13.5 8月1日(震前8天) 52 -
陈梅花,邓志辉,马晓静,陶京玲,王煜. 2007. 断裂带内外温差法在震前红外异常研究中的应用[J]. 地震地质,29(4):863–872. doi: 10.3969/j.issn.0253-4967.2007.04.017 Chen M H,Deng Z H,Ma X J,Tao J L,Wang Y. 2007. Application of the inside-outside temperature relation analysis method in study on satellite infrared anomalies prior to earthquake[J]. Seismology and Geology,29(4):863–872 (in Chinese).
陈顺云,马瑾,刘培洵,刘力强,扈小燕,任雅琼. 2014. 利用卫星遥感热场信息探索现今构造活动:以汶川地震为例[J]. 地震地质,36(3):775–793. doi: 10.3969/j.issn.0253-4967.2014.03.018 Chen S Y,Ma J,Liu P X,Liu L Q,Hu X Y,Ren Y Q. 2014. Exploring the current tectonic activity with satellite remote sensing thermal information:A case of the Wenchuan earthquake[J]. Seismology and Geology,36(3):775–793 (in Chinese).
邓志辉,王煜,陈梅花,唐方头,楚全芝,徐好民. 2003. 中国大陆几次强地震活动的卫星红外异常分析[J]. 地震地质,25(2):327–337. doi: 10.3969/j.issn.0253-4967.2003.02.018 Deng Z H,Wang Y,Chen M H,Tang F T,Chu Q Z,Xu H M. 2003. Satellite infrared anomaly of several strong earthquakes in China mainland[J]. Seismology and Geology,25(2):327–337 (in Chinese).
郭卫英,单新建,屈春燕. 2006. 塔里木盆地红外增温现象与地震关系的初步探讨[J]. 干旱区地理,29(5):736–741. doi: 10.3321/j.issn:1000-6060.2006.05.020 Guo W Y,Shan X J,Qu C Y. 2006. Correlation between infrared anomalous and earthquakes in Tarim basin[J]. Arid Land Geography,29(5):736–741 (in Chinese).
郭晓,张元生,钟美娇,沈文荣,魏从信. 2010. 提取地震热异常信息的功率谱相对变化法及震例分析[J]. 地球物理学报,53(11):2688–2695. Guo X,Zhang Y S,Zhong M J,Shen W R,Wei C X. 2010. Variation characteristics of OLR for the Wenchuan earthquake[J]. Chinese Journal of Geophysics,53(11):2688–2695 (in Chinese).
郭晓,张元生,魏从信,钟美娇,张旋. 2014. 汶川8.0级和仲巴6.8级地震中波红外热辐射异常[J]. 地球学报,35(3):338–344. Guo X,Zhang Y S,Wei C X,Zhong M J,Zhang X. 2014. Medium wave infrared brightness anomalies of Wenchuan 8.0 and Zhongba 6.8 earthquakes[J]. Acta Geoscientica Sinica,35(3):338–344 (in Chinese).
黄福林,张训华,夏响华,强祖基,赁常恭,张英凯. 1998. 中国东部和海域低层大气甲烷及其同系物分布[J]. 科学通报,43(16):1767–1771. doi: 10.3321/j.issn:0023-074X.1998.16.018 Huang F L,Zhang X H,Xia X H,Qiang Z J,Dian C G,Zhang Y K. 1998. Distribution of methane and its homologues in low-layer atmosphere over eastern China and seas[J]. Chinese Science Bulletin,43(22):1902–1908. doi: 10.1007/BF02883469
康春丽,刘德富,荆凤,熊攀,曹忠权. 2011. 大地震红外辐射异常信息时空特征分析[J]. 地球物理学进展,26(6):1897–1905. doi: 10.3969/j.issn.1004-2903.2011.06.002 Kang C L,Liu D F,Jing F,Xiong P,Cao Z Q. 2011. Study on the indication of infrared radiation prior to impending strong earthquakes[J]. Progress in Geophysics,26(6):1897–1905 (in Chinese).
李青梅,张元生,吕俊强,任家琪,张丽峰,张璇. 2015. 2014年10月7日云南景谷MS6.6地震热红外异常[J]. 地震工程学报,37(4):1007–1012. doi: 10.3969/j.issn.1000-0844.2015.04.1007 Li Q M,Zhang Y S,Lü J Q,Ren J Q,Zhang L F,Zhang X. 2015. Thermal infrared anomaly occurring before the Jinggu,Yunnan MS6.6 earthquake on October 7,2014[J]. China Earthquake Engineering Journal,37(4):1007–1012 (in Chinese).
刘德富,彭克银,刘维贺,黎令仪,侯建盛. 1999. 地震有“热征兆”[J]. 地震学报,21(6):652–656. doi: 10.3321/j.issn:0253-3782.1999.06.012 Liu D F,Peng K Y,Liu W H,Li L Y,Hou J S. 1999. Thermal omens before earthquakes[J]. Acta Seismologica Sinica,21(6):652–656 (in Chinese).
刘培洵,刘力强,陈顺云,陈国强,马瑾. 2004. 地表岩石变形引起热红外辐射的实验研究[J]. 地震地质,26(3):502–511. doi: 10.3969/j.issn.0253-4967.2004.03.014 Liu P X,Liu L Q,Chen S Y,Chen G Q,Ma J. 2004. An experiment on the infrared radiation of surficial rocks during deformation[J]. Seismology and Geology,26(3):502–511 (in Chinese).
卢振权,吴必豪,强祖基,杜乐天. 2005. 中国近海海域卫星热红外亮温增温异常探讨[J]. 现代地质,19(1):74–82. doi: 10.3969/j.issn.1000-8527.2005.01.011 Lu Z Q,Wu B H,Qiang Z J,Du L T. 2005. Brightness temperature anomalies in satellite-based thermal infrared remote sensing along the offshore China seas[J]. Geoscience,19(1):74–82 (in Chinese).
马瑾,陈顺云,扈小燕,刘培洵,刘力强. 2010. 大陆地表温度场的时空变化与现今构造活动[J]. 地学前缘,17(4):1–14. Ma J,Chen S Y,Hu X Y,Liu P X,Liu L Q. 2010. Spatial-temporal variation of the land surface temperature field and present-day tectonic activity[J]. Earth Science Frontiers,17(4):1–14 (in Chinese).
强祖基,徐秀登,赁常恭. 1990. 热红外异常:临震前兆[J]. 科学通报,35(17):1324–1327. doi: 10.3321/j.issn:0023-074X.1990.17.015 Qiang Z J,Xu X D,Dian C G. 1991. Thermal infrared anomaly precursor of impending earthquakes[J]. Chinese Science Bulletin,36(4):319–323.
强祖基,孔令昌,王弋平,李秋珍,赁常恭,徐秀登. 1992. 地球放气、热红外异常与地震活动[J]. 科学通报,37(24):2259–2262. Qiang Z J,Kong L C,Wang Y P,Li Q Z,Dian C G,Xu X D. 1992. The earth exhaust gas is associated with thermal infrared anomaly and seismic activities?[J]. Chinese Science Bulletin,37(24):2259–2262 (in Chinese).
强祖基,赁常恭,黄福林,赵勇. 1994. 寻找油气富集带的遥感找矿新方法:卫星热红外探测技术[J]. 科学通报,39(18):1725–1726. Qiang Z J,Dian C G,Huang F L,Zhao Y. 1994. New remote sensing method of prospecting for petroleum zone of enrichment: Exploration-serving technique of satellite thermal infrared band[J]. Chinese Science Bulletin,39(21):1822–1823.
强祖基,赁常恭,李玲芝,徐旻,戈风沙,柳涛,赵勇,郭满红. 1998. 卫星热红外图像亮温异常:短临震兆[J]. 中国科学:D辑,28(6):564–574. doi: 10.3321/j.issn:1006-9267.1998.06.006 Qiang Z J,Dian C G,Li L Z,Xu M,Ge F S,Liu T,Zhao Y,Guo M H. 1999. Atellitic thermal infrared brightness temperature anomaly image:Short-term and impending earthquake precursors[J]. Science in China:Series D,42(3):313–324. doi: 10.1007/BF02878968
魏乐军,郭坚峰,蔡慧,李海兵,强祖基. 2008. 卫星热红外异常:四川汶川MS8.0级大地震的短临震兆[J]. 地球学报,29(5):583–591. doi: 10.3321/j.issn:1006-3021.2008.05.007 Wei L J,Guo J F,Cai H,Li H B,Qiang Z J. 2008. Satellite thermal infrared anomaly:A short-term and impending earthquake precursor before the Wenchuan MS8.0 earthquake in Sichuan,China[J]. Acta Geoscientica Sinica,29(5):583–591 (in Chinese).
温少妍. 2011. 地震构造区红外亮温背景场建立及异常提取方法研究[D]. 成都: 中国石油大学: 47–49. Wen S Y. 2011. A Study on the Brightness Temperature Background Field Foundation and the Method for Extracting Anomalies of Thermal Infrared in Seismotectonic Area[D]. Chengdu: China University of Petroleum: 47–49 (in Chinese).
吴立新,李国华,吴焕萍. 2001. 热红外成像用于固体撞击瞬态过程监测的实验探索[J]. 科学通报,46(2):172–176. doi: 10.3321/j.issn:0023-074X.2001.02.020 Wu L X,Li G H,Wu H P. 2001. Experimental exploration to thermal infrared imaging for detecting the transient process of solid impact[J]. Chinese Science Bulletin,46(10):872–877. doi: 10.1007/BF02900442
解滔,郑晓东,康春丽,卢军,马未宇. 2015. 2014年2月12日新疆于田MS7.3地震热红外亮温异常分析[J]. 中国地震,31(1):101–109. doi: 10.3969/j.issn.1001-4683.2015.01.010 Xie T,Zheng X D,Kang C L,Lu J,Ma W Y. 2015. Possible thermal brightness temperature anomalies associated with the Yutian,Xinjiang MS7.3 earthquake on February 12,2014[J]. Earthquake Research in China,31(1):101–109 (in Chinese).
徐锡伟,陈桂华,于贵华,程佳,谭锡斌,朱艾斓,闻学泽. 2013. 芦山地震发震构造及其与汶川地震关系讨论[J]. 地学前缘,20(3):11–20. Xu X W,Chen G H,Yu G H,Cheng J,Tan X B,Zhu A L,Wen X Z. 2013. Seismogenic structure of Lushan earthquake and its relationship with Wenchuan earthquake[J]. Earth Science Frontiers,20(3):11–20 (in Chinese).
张丽峰,郭晓,张璇,魏从信,秦满忠. 2016. 强震中波红外异常特征研究[J]. 地震工程学报,38(6):977–984. Zhang L F,Guo X,Zhang X,Wei C X,Qin M Z. 2016. Anomaly characteristics of medium-wave infrared data prior to strong earthquakes[J]. China Earthquake Engineering Journal,38(6):977–984 (in Chinese).
张璇,张元生,魏从信,田秀丰,汤倩,高见. 2013. 四川芦山7.0级地震卫星热红外异常解析[J]. 地震工程学报,35(2):272–277. doi: 10.3969/j.issn.1000-0844.2013.02.0272 Zhang X,Zhang Y S,Wei C X,Tian X F,Tang Q,Gao J. 2013. Analysis of thermal infrared anomaly before the Lushan MS7.0 earthquake[J]. China Earthquake Engineering Journal,35(2):272–277 (in Chinese).
张元生,郭晓,钟美娇,沈文荣,李稳,何斌. 2010. 汶川地震卫星热红外亮温变化[J]. 科学通报,55(10):904–910. Zhang Y S,Guo X,Zhong M J,Shen W R,Li W,He B. 2010. Wenchuan earthquake:Brightness temperature changes from sate-llite infrared information[J]. Chinese Science Bulletin,55(18):1917–1924. doi: 10.1007/s11434-010-3016-8
Choudhury S,Dasgupta S,Saraf A K,Panda S. 2006. Remote sensing observations of pre-earthquake thermal anomalies in Iran[J]. Int J Remote Sens,27(20):4381–4396. doi: 10.1080/01431160600851827
Gorny V I,Salman A G,Tronin A A,Shilin B B. 1988. The earth’s outgoing IR radiation as an indicator of seismic activity[J]. Proc Acad Sci USSR,301(1):67–69.
Ouzounov D,Freund F. 2004. Mid-infrared emission prior to strong earthquakes analyzed by remote sensing data[J]. Adv Space Res,33(3):268–273. doi: 10.1016/S0273-1177(03)00486-1
Saraf A K,Choudhury S. 2003. Earthquakes and thermal anomalies[J]. Geospat Today,2(2):18–20.
Saraf A K,Rawat V,Das J,Zia J,Sharma K. 2012. Satellite detection of thermal precursors of Yamnotri,Ravar and Dalbandin earthquakes[J]. Nat Hazard,61(2):861–872. doi: 10.1007/s11069-011-9922-5
Tramutoli V,Di Bello G,Pergola N,Piscitelli S. 2001. Robust satellite techniques for remote sensing of seismically active areas[J]. Ann Geophys,44(2):295–312.
Tronin A A. 1996. Satellite thermal survey: A new tool for the study of seismoactive regions[J]. Int J Remote Sens,17(8):1439–1455. doi: 10.1080/01431169608948716
Tronin A A,Biagi P F,Molchanov O A,Khatkevich Y M,Gordeev E I. 2004. Temperature variations related to earthquakes from simultaneous observation at the ground stations and by satellites in Kamchatka area[J]. Phys Chem Earth A B C,29(4/9):501–506.
-
期刊类型引用(12)
1. 张桉赫,艾萨·伊斯马伊力. 2023年沙雅M6.1地震和塔吉克斯坦M7.2地震热红外异常研究. 地震工程学报. 2025(01): 199-206+228 . 百度学术
2. 张桉赫,钟美娇,艾萨·伊斯马伊力,刘萍. 新疆及周边地区地震热红外异常. 地震地质. 2024(05): 1192-1206 . 百度学术
3. 张丽峰,孙玺皓,马茹莹,赵玉红,胡维云. 2018年青海称多M_S5.3地震前热红外亮温异常分析及预测回顾. 地震工程学报. 2023(01): 153-160 . 百度学术
4. 张桉赫,李越帅. 2021年8月26日阿克塞M_S5.5地震热红外亮温异常研究. 内陆地震. 2023(02): 137-144 . 百度学术
5. 张丽峰,张璇,郭瑛霞,胡维云,孙玺皓. 以门源M6.9地震为契机的祁连带中东段地震热红外异常区域特征研究. 地震工程学报. 2022(02): 398-407+424 . 百度学术
6. 李利波,张翔,李智蓉. 2021年云南省3次中强地震前后热红外异常特征分析. 地震地磁观测与研究. 2022(05): 16-22 . 百度学术
7. 张志宏,焦明若,张丽,李梦莹,黄明威,杨牧萍. 吉林松原地区地震前热红外亮温异常研究. 大地测量与地球动力学. 2021(06): 595-599+611 . 百度学术
8. 张志宏,李梦莹,焦明若,孙庆山,杨士超,孔祥瑞. 2020年新疆于田M_S6.4地震前热红外亮温异常研究. 地震. 2021(02): 158-169 . 百度学术
9. 姜莉,崔月菊,杜建国,丁志华,刘永梅,刘轶男. 青藏高原周缘三次强地震伴生的卫星高光谱遥感地球化学异常. 地震. 2021(02): 129-144 . 百度学术
10. 廖洪月,董娜,王刚. 利用均线差值振幅波动水平分析汶川、雅安芦山、九寨沟地震前热红外异常. 地震科学进展. 2021(08): 352-361 . 百度学术
11. 王海军,张九丹,任然,汤雷. 含三维内裂纹透明类岩石材料破坏红外热像试验研究. 水利水电技术. 2020(12): 228-234 . 百度学术
12. 张治广,张元生,王在华. 2015年7月3日皮山Ms6.5级地震热红外亮温异常分析. 高原地震. 2019(S1): 33-39 . 百度学术
其他类型引用(5)