引言

氡作为地下流体映震敏感组分，是地震科学研究中观测时间最长、使用最广泛的地下流体测项之一（刘耀炜，任宏微，2009）。氡可溶于水，溶解度的大小与水的温度、压力、矿化度等因素有关。不同地下水中氡的含量不同，总的来说温泉水中氡含量普遍高于井水。大量震例表明，氡浓度存在显著的震前异常变化（张炜，林颐乐，1978；Sugisaki et al，1996；车用太等，1997）。在地下水迁移过程中，氡含量会随环境温度与压力的变化而变化。地壳岩石处于稳定状态时，氡浓度处于平稳变化状态。一旦应力状态发生改变，吸附在地壳岩石中的氡则会扩散到水中。当地壳中孕育地震，特别是到了临近发震的阶段，当含水层受到较强的应力作用时，随着应力应变状态的变化，地壳岩石发展到微破裂阶段，并附带有渗流场扰动时，地下水中溶解氡的含量将发生显著变化，甚至会出现氡过饱和而自由逸出的现象。因此，连续观测地下水中溶解氡与逸出氡的变化，有可能捕捉到地震孕育与发生的前兆异常信息（中国地震局监测预报司，2002）。

地震预测目前仍处在一个积累经验的探索阶段，总结震例前兆异常规律是探索地震预测的途径之一（梅世蓉等，1993），而且能用于地震预测的主要是震前异常的共性特征，为此国内外不少研究人员依据震例总结报告中的前兆异常开展了大量与地震相关的统计研究（郑兆苾等，2006；付虹等，2008a；Cicerone et al，2009；孔庆敏等，2018），为探寻共性特征作了示范。但这些已有研究大都是基于所有地球物理场或流体观测进行综合分析，单独针对氡观测进行的研究还很少，因此本文拟基于已经出版和还未正式出版的云南震例总结报告中研究人员全面总结的云南地区1970年通海M_S7.8地震以来所有的M_S≥5.0地震前的氡异常（张肇诚，1990a，b，1999，2000；张肇诚等，1991；陈棋福，2002a，b，2003，2008；蒋海昆，2014，2019；邵志刚，2022）资料，就氡的统计特征进行研究，以期为氡在地震预测预报中的进一步应用提供借鉴。

1.   云南氡观测概况

1.1   水氡观测概况

氡是天然放射性元素，不断发生放射性衰变而放射出α，β和γ射线。因此，氡的测试方法通常采用α测氡法、β测氡法和γ测氡法（国家地震局科技监测司，1995）。云南省水氡观测开展得比较早，能查询到有资料记录的最早时间是1975年1月，主要采用α测氡法。最早使用上海电子仪器厂生产的FD-105型、FD-105K型测氡仪，其观测方法均为α电离静电计测氡法，之后又购置了北京核仪器厂生产的FD-125型室内氡钍分析仪，观测方法为α闪烁脉冲计数测氡法。水氡观测一般每日观测一个样，且为一个主样和一个副样并行观测，为了确保观测数据的可靠性，每天的取样时间、测试时间、观测室的室内温度均需固定。全省水氡的长期观测数据表明，观测仪器性能良好、稳定，观测数据的连续性好、背景清晰，异常变化明显、容易识别。

云南地区所有水氡观测取样点的统计结果显示，泉水占比60%，井水占比40%，其中井水以承压性比较好的自流井为主。所有观测点均经过严格的现场勘选，位于断裂带附近（图1）（云南省地震局，2005）。图2为云南氡观测台项时间进程图，由图可见，1975年1月以来，水氡观测台站数量逐年增加，至2002年增至49个台站开展水氡观测，达到水氡观测台项数的最大值。此后，水氡观测台项数逐渐减少，不断有台站停止观测。可能原因主要有三个：一方面，很多仪器经过长时间的运行逐步老化、损坏，同时仪器生产厂家停止生产同型号的仪器和零部件，无法补充新仪器或购买零部件修复旧仪器；另一方面，部分水氡观测取样点距离城区比较近，受到城市化发展进程的影响，如一些温泉受周边热水开采影响，观测受到严重干扰，被迫停测；再者，随着“九五”数字化前兆台网建设，对一些达到逸出气氡观测条件的台站改造为数字化观测。经历了“十五”、“十项措施项目”数字化改造，截至2022年，全省开展水氡观测的台站仅余14个。

图  1  云南氡观测点及地震震中分布

Figure  1.  Distribution of radon observation points and earthquake epicenters in Yunnan

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图  2  云南氡观测台项时间进程图

Figure  2.  Variation of the number of radon observation stations in Yunnan with time

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1.2   气氡观测概况

云南氡浓度数字化观测始于2001年“九五”数字化改造项目。最早使用SD-3A型自动测氡仪，该仪器由中国地震局地震预测研究所研制，采样率为１次/h，测量精度为0.1 Ｂ q/L，主要由主机和观测装置两部分构成，观测装置包括井口集气-脱气装置、氡探测装置两部分。其工作原理为闪烁法，即当氡气进入探测装置中的ZnS （Ag）闪烁室后，进行一系列α衰变，放射出大量的α粒子轰击ZnS （Ag）屏，使ZnS （Ag）释放出光子，入射到光电倍增管，在高压电场作用下形成脉冲信号，从记录到的脉冲信号的频次即可得知被测氡的浓度（中国地震局监测预报司，2002）。同时还使用了由贝谷公司和华东理工大学共同研发的BG2015R型测氡仪及郑州晶微科技公司研发的DDL-1型测氡仪，其工作原理分别为闪烁法和电离法，采样率均为1次/min。2007年开始先后依托“十五”数字化改造项目和云南省人民政府 “十项措施” 项目建设，气氡观测台站不断增加，至2020年台项数量达到35 （图2）。

2.   氡异常与地震的关系

本研究以1976—2022年正式出版的 《中国震例》 和近几年还未出版的云南震例总结 ^{1- 5}正式报告为基础，对其中73组震例（M_S5.0—5.9地震54组、M_S6.0—6.9地震15组、M_S≥7.0地震4组）逐个进行梳理，提取震前氡异常信息，探讨氡的前兆异常特征。

2.1   水氡异常与地震的相关性

震例总结时，依据震例总结规范（张肇诚等，2013）中震中距与震级的关系：对于M_S5.0—5.9地震，将震中周边200 km范围内出现的氡异常作为震前异常；对于M_S6.0—6.9地震，将震中300 km范围内出现的异常作为震前异常；对于M_S≥7.0地震，将震中500 km范围内出现的异常作为震前异常。

梳理结果显示，73组地震中，有10组M_S5.0—5.9地震在震前未观测到氡异常变化，其余63组地震共提取出了190项水氡异常，分三档震级进行统计：从44组M_S5.0—5.9地震中提取出震前水氡异常108项，占总异常的56%；从15组M_S6.0—6.9地震中提取出震前水氡异常55项，占总异常的29%；从4组M_S≥7.0地震中提取出震前水氡异常28项，占总异常的15%。进一步按照不同震级档计算单次地震的平均异常项数，可以看到，地震震级与水氡异常数量之间具有很好的正相关关系，震级越大，震前出现的水氡异常数量越多（图3a），这与不同震级地震的影响范围有很大的关系。

图  3  水氡异常与地震关系统计分布图

（a） 不同震级档异常数量分布；（b） 地震前不同阶段异常数量占比；（c） 地震前不同震级档、不同时段异常数量分布

Figure  3.  Statistical distribution chart of the relationship between water radon anomalies and earthquakes

（a） Distribution of anomalies in different magnitude ranges；（b） The proportion of anomalies in different stages before earthquakes；（c） Distribution of anomalies in different ranges and different time periods before earthquakes

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统计所有水氡异常在地震前不同时段的动态分布（图3b），可以看出，水氡异常以6个月内的短期异常为主，占总异常的71%；3个月内的短临异常次之，占总异常的49%，与刘轶男（2017）得出的水氡异常在很多情况下都是地震短临异常的结果一致。进一步针对不同震级范围，统计震前不同时段的异常分布（图3c）可以看出：M_S5.0—5.9地震前水氡异常在不同时段的分布特征最明显，震前1年以上、6—12个月以及3—6个月的不同阶段，异常数量不断增多，尤其是震前6个月开始异常数量增加最明显，震前1个月，部分异常转折结束，异常数量减少；M_S6.0以上地震震前不同阶段异常数量的分布特征则有所不同，震前6—12个月和震前1—3个月异常数量增多，震前1个月和震前3—6个月异常数量减少；M_S≥7.0地震前，不同阶段异常数量的增加和减少比较明显，与之相比M_S6.0—6.9地震前不同阶段异常数量增加和减少则不明显。

图4所示为水氡异常时间序列曲线，可见，水氡异常变化比较显著，从原始观测曲线上就能很清晰地进行识别。异常变化以高值为主，少部分为低值。异常具有多种形态特征，主要为快速上升、短时间持续高值、转折快速恢复正常；大幅度高值、低值交替波动变化；快速上升持续高值；快速下降持续低值等。

图  4  水氡异常时间序列曲线图

Figure  4.  Time series curves of water radon anomaly

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2.2   气氡异常与地震的相关性

云南2001年开始观测气氡，对2002年至今的39组震例进行梳理，采用和水氡相同的方法和规则识别异常。结果显示，有4组地震震前气氡观测出现异常变化，共5项，其中4项为M_S5.0—5.9地震震前异常，1项为M_S6.0—6.9地震震前异常（图5a）。

图  5  气氡异常数量统计分布图

（a） 不同震级档异常数量占比；（b） 地震前不同阶段异常数量占比

Figure  5.  Statistical distribution chart of gas radon anomalies

（a） The proportion of anomalies in different magnitude ranges；（b） The proportion of anomalies in different stages before earthquakes

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统计异常在地震前不同阶段的动态分布（图5b），结果显示，全部异常均为6个月内的短期异常，未观测到中、长期异常变化。其中80%的异常为3个月内的短临异常。2001年以来，云南省内未发生M_S7.0以上地震。

3.   氡异常空间分布特征

3.1   水氡异常空间分布特征

图6a给出了所有水氡异常的震中距与震级的关系，由该图可见：M_S5.0—5.9地震前的异常比较集中，大多分布在靠近震中的范围内；M_S6.0以上地震前，更多的异常出现在距离震中较远的地方。

图  6  出现水氡异常的观测点的震中距与震级关系统计分布图

（a） 所有地震；（b） 震前1年以上；（c） 震前6—12个月；（d） 震前3—6个月；（e） 震前1—3个月；（f） 震前1个月内

Figure  6.  Statistical distribution chart of the relationship between the distance from the observation point of water radon anomaly to the epicenter and the magnitude of the earthquake

（a） All earthquakes；（b） More than 1 year before the earthquake；（c） 6—12 months before the earthquake；（d） 3—6 months before the earthquake；（e） 1—3 months before the earthquake； （f） One month before the earthquake

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进一步统计不同时间进程的震中距分布情况，可见：M_S5.0—5.9地震前的不同时间进程上距离发震时间越近震中附近的异常越集中，中、长期阶段，氡异常的空间分布是分散的（图6b，c）；到了震前6个月的短期阶段，震中100 km范围内的异常逐渐增多（图6d，e）；震前1个月的短临阶段，大部分异常集中出现在震中附近，距震中100 km外的异常大部分转折恢复正常（图6f）。M_S6.0—6.9地震前不同的时间进程上，异常在空间上具有多次收缩—发散的特征，具体而言：长期、中短期、短临阶段（图6b，d，f），异常比较分散；中长期、短期阶段，异常向震中收缩，大部分异常分布在震中附近（图6c，e）。M_S7.0以上地震前不同的时间进程上，氡异常大部分分散在震中200 km范围以外的地区。

3.2   气氡异常空间分布特征

图7所示为所有气氡异常的震中距与震级的关系，由该图可见：M_S6.0—6.9地震前仅提取出一次异常，位于震中200 km外；M_S5.0—5.9地震前有4项异常，大部分异常分布在震中距100 km范围外。震前气氡异常变化积累的例子比较少，空间分布特征变化不明显。

图  7  出现气氡异常的观测点的震中距与震级关系统计图

Figure  7.  Statistical distribution chart of the relationship between the distance from the observation point of gas radon anomaly to the epicenter and the magnitude of the earthquake

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4.   水氡与气氡对比分析

4.1   映震能力对比分析

云南模拟水氡观测对区域地震具有较好的监测能力，地震漏报率很低，仅为13.7%，云南每发生一组M_S5.0以上地震，会有平均2.5个台站水氡观测出现震前异常。1975年至2001年云南所有历史震例统计结果显示：仅有两组M_S5.0以上地震前未观测到水氡异常，漏报率仅为5.6%；2002年至2022年间的所有地震中，有8组地震前未观测到水氡异常，漏报率明显上升为21.6%。究其原因，一方面是水氡观测台站自2003年开始不断减少（图2），覆盖面变小；另一方面是一些映震效果好的温泉水氡，由于一些不可抗拒的影响因素被迫停测，导致水氡对区域地震危险性的监测能力不断减弱，增加了震前异常信息捕捉难度。

2001年以来，云南开展气氡观测已超过20年，从历史震例的统计结果看，映震效果不是很理想，平均每七八次地震才有一个台站的气氡观测出现异常，但所有的异常均为短期异常，且大部分异常为3个月内的短临异常。由于异常数量较少，地震的漏报率比较高，在地震预测实际应用方面的作用还非常有限。但气氡在时间预测上有其自身的优势，也即短临异常现象较为突出。

4.2   观测条件对比分析

云南水氡和气氡观测在对区域地震的映震能力方面差别较大，除了采用的观测方法和氡浓度的检测方式不同外，观测井、泉的基础条件也是一个很重要的因素。

龙陵邦腊掌1号泉是一眼高温温泉，水温可达85℃。它是由大气降水渗入地层深处，经岩浆囊加热后沿断裂、裂隙涌出（刘永涛，2009）而形成的“断裂上升泉”，冷水与热水的混合比例约为7:3 （晏锐，2018）。泉水经过较深循环过程携带出了一些深部信息，这可能是龙陵水氡映震效果比较好的主要原因。1976年以来观测点所在区域发生的33组震例统计结果显示，其中20组地震前龙陵水氡均出现了异常变化，地震漏报率为39%，表明龙陵水氡对区域地震构造活动增强、应力水平增加反应灵敏。此外，南涧水氡、腾冲水氡等异常重复率较高的观测，也都是在温泉取样。

通海高大井表面水温约25℃，属于低温水井，地下水类型为基岩裂隙承压水。胡小静等（2018）采集水样进行测试，结果显示其含水层水体与岩体之间的相互作用比较充分（图8a），二者之间的平衡程度较高（图8b），氢氧同位素正向漂移现象很有可能是深部构造活动引起水岩反应的结果（图8c）。这些结果表明，含水层中的水体可能经过了较深地层的循环过程，携带了部分深部信息。这可能是该井气氡能更好地捕捉到震前异常信息的原因。2001年以来，历史震例积累的5次气氡异常中有3次是高大井观测到的。

图  8  高大井水体水化学分析

（a） Piper图；（b） Na-K-Mg三角图；（c） 氢氧同位素组成 （胡小静等，2018）

Figure  8.  Hydrochemical analysis of groundwater in Gaoda well

（a） Piper diagram；（b） The triangle diagram of Na-K-Mg；（c） Hydrogen and oxygen isotopes （Hu et al，2018）

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水氡、气氡观测点基本信息统计结果显示（图9），选择泉水作为水氡观测点的比例接近60%，且温泉居多，观测井水、泉水的平均温度为36.4℃，超过40℃的中、高温泉比例为35.3%，这可能是水氡映震效果好的重要条件之一。气氡观测点大多选择井孔，比例接近90%，且大部分观测井的承压性低，观测井水、泉水的温度偏低，平均为31.7℃，超过40℃的中、高温泉比例为22.5%。温泉、承压性好的井、泉对区域地壳应力变化的反应更加灵敏，所携带的信息更多，因此用作氡观测点更易于提取异常信息。另外，文中的温水、温泉均指中、高温水。

图  9  水氡、气氡观测点情况示意图

Figure  9.  Schematic diagram of water radon and gas radon observation points

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5.   讨论与结论

本文梳理了1976—2022年期间震例总结报告中云南省内73组M_S≥5.0地震震前出现的氡异常，得到以下几点认识：

1） 水氡和气氡都是地震前兆观测中比较好的参量，有较好的映震能力。不同震级档地震前水氡异常数量统计的平均水平显示，M_S5.0地震前有两个点的水氡会出现异常，M_S6.0地震前平均有接近4个点的水氡出现异常，M_S7.0地震前异常数量更多，接近7个点，这表明：水氡观测对区域地震具有较好的监测能力，地震漏报率很低；气氡的异常比例相对少，但基础条件好的测点异常重复率高，出现异常与地震的对应也较好。

2） M_S≥5.0地震的水氡异常以6个月内的异常为主，占总异常的71%，其中：3个月内的异常占总异常的49%，表明短期异常居多；1个月内的异常大部分集中分布在震中附近，外围地区的大部分异常转折恢复正常，能为地点的追踪提供参考。气氡异常震例不多，但所有异常均为短期异常，且呈现异常集中在震中附近的特点。这种短临阶段前兆异常总项数显著增加的现象，可以用信息论中临界点附近系统的信息输出随控制变量的变化会显著增大、输出的响应信息呈非线性变化的理论给予解释（陈立德等，2008）。因此，可以把新的突变异常增多作为判断地震孕育进入短临阶段的标志。

3） 水氡异常空间分布的统计结果显示，震级越大，前兆异常的空间分布越广，这与付虹等（2008b）统计分析云南M_S≥5.0地震的前兆异常特征得出的结论是一致的。这样大面积出现异常可能传递了整个场上区域应力水平都在增强的信息，这种状态下发生大地震的可能性较大，在预测中可以参考。值得注意的是，云南地区的地质构造错综复杂，多条活动断裂都可能同时孕育地震，会出现中等地震连发的现象，因此大面积前兆异常可能是大震前的特征，也可能是多次中等地震集中活动的结果，所以这个特征在预测应用中需要进一步判别（付虹等，2008b）。

4） 历史震例中统计的水氡异常比气氡多，水氡预测效果较气氡好，这个结果与实际使用资料的预报分析人员反映的情况是吻合的。主要存在以下几个可能的原因：一是水氡的观测点更多聚焦深循环温泉水，更易反映深部构造活动；二是观测方式不同，水氡观测多为人工采样和检测，技术比较稳定，而气氡多采用自动化观测，观测装置中脱气-集气装置的稳定性尚未完全解决，从气体收集到自动检测流程的技术尚未成熟，脱气效率和稳定性直接影响数据的观测质量（高小其等，2021）；三是气氡部分观测点抽取静水位井中的逸出气体，不易反映深部信息。总体而言，测点位置和观测技术两方面的因素导致了水氡和气氡资料预测效果的差异。目前云南的气氡观测，暂时未达到水氡的效果。但是，气氡观测具有水氡不具备的优势，如自动化程度更高、传递更快捷、数据采样率更高、达到小时甚至分钟采样，信息量大大增加。技术化、智能化是氡观测的主要发展方向，经过不断积累观测经验、改进观测技术，捕捉地震异常信息的能力将会不断提高。