岳 力,賈秀玲,張彥吉,王海濤,胡瀾繽
(通河地震臺,黑龍江 哈爾濱 150900)
地磁臺觀測到的磁場信息包括穩(wěn)定磁場和變化磁場,異常磁場變化疊加在地磁穩(wěn)定磁場的長期變化之上,包括疊加在地磁的日變化上,可由地磁日變化中提取,疊加在地磁場的短周期變化之上,可由地磁短周期變化中提取。由于區(qū)域應力場的作用,應力的不斷加強,導致地震區(qū)地下電導率的變化,因此,通過應磁效應等途徑產(chǎn)生的附加磁場也會隨之發(fā)生變化,這種變化可能在地磁數(shù)據(jù)觀測上有所反應,使觀測數(shù)據(jù)發(fā)生異常變化,有可能獲得臨震前的異常[1]。
本文利用東北地區(qū)(黑龍江省、吉林省、遼寧省、內蒙古自治區(qū))的哈爾濱臺、三崗臺、通河臺等12個地磁觀測臺,其中大連臺、德都臺、三崗臺、滿洲里臺使用地磁觀測儀器為FHDZ-M15型;通河臺、通化臺、朝陽臺、鐵嶺臺、營口臺、哈爾濱臺、望奎臺、錫林浩特臺使用地磁觀測儀器為FHD-2型。上述臺站觀測數(shù)據(jù)質量較好,數(shù)據(jù)可靠性較高。
地磁總強度F分量相關法是指相鄰兩個臺地磁觀測分量同時刻有很好的相關性,而地震孕育可能引起壓磁效應在局部磁場發(fā)生不規(guī)則的變化,這樣兩臺觀測數(shù)據(jù)的相關系數(shù)就會減小從而出現(xiàn)異常,所以,利用相關分析方法來提取地磁觀測中的異常有一定的效果。相關系數(shù)在概率論的標準定義是:ρXY=, 式中,Cov(X, Y)為X, Y的協(xié)方差,D(X)、 D(Y)分別為X、Y的方差。如果ρXY=1,說明兩者相關,如果ρXY=0,說明兩者不相關。1998年張北地震前,魯躍等(1999) 發(fā)現(xiàn)了地磁空間相關法存在低值異常的現(xiàn)象。馮志生等(2002) 對江蘇地區(qū)地震進行了震例總結和檢驗,總結出空間相關法在江蘇地區(qū)的異常判定標準及預測指標。通過對東北地區(qū)震例總結和檢驗,判定異常參考標準相關系數(shù)設定為 ρXY=0.950[2]。
地磁總強度F分量差值法,是兩個臺站間相同時間測值相減,這種方法適用于二臺外源場變化基本相同時,二臺相減可排除外空場的干擾,即消除二臺相同的外源場部分,突出二臺站內源場的差異。如果差值連續(xù)超過二倍標準偏差則視為異常變化,標準偏差指平常無震時段差值的標準偏差[3]。
本文采用地磁臺站F分量北京01時整點值數(shù)據(jù)作為相關分析與差值分析,目的是過濾掉地磁場的人為干擾造成的變化,參考臺應是非震區(qū)和非異常區(qū)同時滿足,本文選用錫林浩特臺為參考臺進行分析。
地磁垂直Z分量日變幅加卸載響應比方法,是通過計算地磁加卸載響應比P(Z)值來得到其異常信息。地磁垂直分量Z與地下介質及其變化較其它地磁分量的關系更密切,因此可以取Z分量作為計算 Ds(Z)的加卸載響應參量:P(Z)=Ds(Z)+/Ds(Z)- 。 式中, Ds(Z)為 Z 分量地磁擾動場的日變幅,標志“+”表示加載;標志“-”表示卸載。在實際運用中可將地磁場垂直分量日變幅ΔZ+和ΔZ-看作是太陽風對地磁場的加載和卸載,此時計算公式可簡化為:P(Z)= ΔZ+/ΔZ-[4-5]。 結合東北地區(qū)異常與應震的關系,本文將加卸載響應比閥值確定為P(Z)=3.30,能更好的反映加卸載響應比異常與應震的關系[6]。
地磁垂直Z分量日變幅逐日比方法,據(jù)馮志生、張翼等學者,研究華東、新疆等地區(qū)地磁Z分量日變幅逐日比與周邊臺站對應關系時,要求至少2個臺站同時滿足異常標準,同時將兩次時間間隔不超過兩個月的異常為判定依據(jù)[7]。Z分量日變幅逐日比Y的定義為:當天日變幅度A(d1)與后一天日變幅度A(d2)之比(di為觀測日期且 d2=d1+1), 即:本文取Y=2.9為閾值。
上述各種方法計算采用江蘇省地震局馮志生研究員的分析軟件進行分析。
2013年11月23日吉林省松原市發(fā)生M5.8地震(黑龍江省數(shù)字地震臺網(wǎng)測定)(圖1)。
圖1 震中分布圖與地震臺站相對位置Fig.1 The relative position of the seismic station and the epicentral distribution map
地磁總強度F分量相關法:選取東北地區(qū)滿洲里臺、通河臺、三崗臺、通化臺、鐵嶺臺、朝陽臺、營口臺、大連臺等8個地磁觀測臺站,以錫林浩特臺為參考臺計算上述8個臺站地磁F分量01點值空間相關系數(shù)。丁鑒海等[8]指出,除在震中區(qū)出現(xiàn)集中異常分布外,同時還存在部分遠場異常點。2013年9月1日—14日通化臺、鐵嶺臺、朝陽臺、營口臺、大連臺等5個臺站的F分量01點值同時出現(xiàn)ρXY≤0.950標準相關系數(shù),持續(xù)10天左右異?,F(xiàn)象,異常結束至發(fā)震為70天,松原市M5.8地震在空間相關性上顯示出遠場異常。
圖2 地磁總強度F分量相關法異常曲線Fig.2 Abnormal curve of F component correlation method for geomagnetic total strength
地磁總強度F分量差值法:選取東北地區(qū)滿洲里臺、通河臺、三崗臺、通化臺、鐵嶺臺、朝陽臺、營口臺、大連臺等8個地磁觀測臺站,以錫林浩特臺為參考臺計算上述8個臺站地磁F分量01點值差值。2013年8月2日通河臺、三崗臺、通化臺、鐵嶺臺、朝陽臺、營口臺、大連臺同時出現(xiàn)差值超過二倍標準偏差異?,F(xiàn)象,異常結束至發(fā)震為113天;9月10日—14日上述7個臺站F分量01點值差值連續(xù)超過二倍標準偏差,異常結束至發(fā)震為70天。
圖3 地磁總強度F分量差值法異常曲線Fig.3 Abnormal curve of F component difference method of geomagnetic total strength
地磁垂直Z分量日變幅加卸載響應比:選取東北地區(qū)滿洲里臺、德都臺、通河臺、錫林浩特臺、鐵嶺臺、朝陽臺、營口臺、大連臺等8個地磁觀測臺站,2013年7月2日滿洲里臺、德都臺、通河臺、錫林浩特臺地磁Z分量加卸載響應比出現(xiàn)P(Z)≥3.30以上高值異常現(xiàn)象,異常高值至發(fā)震時間為121天;10月2日鐵嶺臺、朝陽臺、營口臺地磁Z分量加卸載響應比出現(xiàn)P(Z)≥3.30以上高值異?,F(xiàn)象,異常高值至發(fā)震時間為52天。
圖4 地磁垂直Z分量日變幅加卸載響應比異常曲線Fig.4 The daily variation of amplitude load/unload response ratio anomaly curve of geomagnetic vertical Z component
地磁垂直Z分量日變幅逐日比:選取東北地區(qū)滿洲里臺、德都臺、通河臺、望奎臺、三崗臺、鐵嶺臺、營口臺、大連臺等8個地磁觀測臺站,2013年9月14日通河臺、望奎臺、三崗臺、鐵嶺臺地磁Z分量變幅逐日比出現(xiàn)Y≥2.90以上高值異?,F(xiàn)象,異常高值至發(fā)震時間為70天;10月2日德都臺、通河臺、望奎臺、三崗臺、鐵嶺臺、營口臺、大連臺地磁Z分量加卸載響應比出現(xiàn)Y≥2.90以上高值異常現(xiàn)象,異常高值至發(fā)震時間為52天。
圖5 地磁垂直Z分量日變幅逐日比異常曲線Fig.5 Daily ratio anomaly curve of diurnal variation of geomagnetic vertical Z component
上述四種方法在吉林省松原市發(fā)生M5.8地震震前均出現(xiàn)異?,F(xiàn)象,異常臺站數(shù)均為3個以上,其中F分量差值法、Z分量日變幅逐日比計算異常臺站最多,均為7個臺站;異常結束至發(fā)震時間為52~121天,其中Z分量日變幅加卸載響應比、Z分量日變幅逐日比計算異常結束至發(fā)震時間最短,均為52天。兩次異常間隔時間上,F(xiàn)分量差值法為43天,Z分量日變幅加卸載響應比為69天,Z分量日變幅逐日比為18天(表1)。
表1 分析方法統(tǒng)計表
(1) 相關法震前異常分析,錫林浩特臺與東北地區(qū)各臺站地磁總強度F分量01點值相關變化計算表明,3個以上臺站相關系數(shù)同時等于或低于0.950,并且持續(xù)異常時間為10天以上有可能為震前異常。
(2) 差值法震前異常分析,錫林浩特臺與東北地區(qū)各臺站地磁總強度F分量01點值差值變化計算表明,3個以上臺站同時出現(xiàn)差值超過二倍標準偏差異常現(xiàn)象,同時兩次時間間隔不超過兩個月的異常有可能為震前異常。
(3) 日變幅加卸載響應比震前異常分析,3個以上臺站同時出現(xiàn)超過響應比閥值異常高值可能為震前異常,如果在半年內出現(xiàn)兩次異常高值,發(fā)生地震的可能性更高。
(4) 日變幅逐日比震前異常分析,3個以上臺站同時滿足異常標準,并且同時兩次時間間隔不超過兩個月的異常有可能為震前異常。
通過對東北地區(qū)各臺站地磁觀測數(shù)據(jù)分析,東北地區(qū)大部分中強地震震前地磁場有異常波動,說明震前地磁臺站及周圍地區(qū)的磁場發(fā)生變化,從而反映地磁異?,F(xiàn)象是客觀存在的。地磁觀測數(shù)據(jù)在吉林省松原市發(fā)生M5.8地震震前有明顯異常變化,結合東北地區(qū)前兆資料分析,綜合分析異常信息,以便得到更充分、全面的預測結果。