临近地震前云南地区水管倾斜潮汐及非潮汐变化分析

《临近地震前云南地区水管倾斜潮汐及非潮汐变化分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、临近地震前云南地区水管倾斜潮汐及非潮汐变化分析摘要：利用减组合滤波方法对2008―2013年云南省内7次M≥55地震前3个月10个台站的水管倾斜观测资料进行处理，消除潮汐改正成分和零漂，探寻短临同步异常变化。结果表明，减组合滤波方法提取的高频成分，在震前存在同步异常，可尝试用于短临跟踪工作中；利用“Nakai拟合模型”求解得到潮汐响应率和线性漂移速率在短临阶段均未表现出易识别的异常，其反映的信息尚需进一步挖掘。中国4/vie　　关键词：减组合滤波；Nakai拟合；水管倾斜；短临异常　　中图分类号：P31563文献标识码：A：1000

2、-0666（2017）01-0082-06　　0引言　　云南是我国破坏性地震频发的区域之一，仅2014年就发生3次M≥6地震。随着数字化形变观测的发展，研究人员可以从整点值、分钟值提取更多的短临前兆异常信息（刘仲全，1997，2001；付虹，刘丽芳，2003；Harrison，1976；刘序俨，张雁滨，1991；李杰等，2003；张晶等，2004），本文尝试寻找水管倾斜形变资料短临阶段潮汐及非潮汐变化特征，并浅析其与地震的关系。　　地壳形变是地震发生过程中最直接的伴随现象（陈德福，1993），它与地震的关系最为直接，因此历来受到国内

3、外地震预报探索者们的高度重视，也常常作为地震预测的重要判据之一，尤其在云南，地壳形变作为中短期预测依据已有很多应用实例，比仅用于趋势异常判定的模拟观测资料更具现实意义。识别形变观测资料异常的难点在于排除干扰，有的干扰能定量排除，有的只能定性排除，对于这些干扰因素规律性的探索及其观测值之间函数关系的研究，引起了许多学者的关注。　　由于异常识别问题过于复杂，各个观测点表现出明显的地区性差异，因此这些研究未能获得显著的进展（吴翼麟，周景明，1981）。为了降低干扰排除的难度，对几个台站同步异常的提取同时进行观测分析是比较简便并且可信的方法

4、，可排除局部环境所造成的影响，增加异常的可信度，同时假设异常信息来自震源体，在多个台站同步出现异常信号也容易从机理上得到解释。　　目前，云南省共建有形变观测台站22个，其中，有水管倾斜仪的台站有11个，最南端的勐腊台因为距离研究地震的样本较远，将其剔除，不参与分析。多年的观测实践表明，水管倾斜仪记录的资料连续性、稳定性较好，能记录到清晰固体潮及年变趋势。而固体潮是唯一能准确计算出理论值的干扰（郗钦文，1982；郗钦文，侯天航，1986），对于已知的固体潮，可以采用均值法、别尔采夫滤波和组合滤波等方法剔除潮汐成分，提取高频信息。也可以

5、利用固体潮理论值对台站观测值进行拟合，得到反映地壳介质的特征参量，通过对其分析研究，有可能了解到地壳局部岩石弹性性质的变化。　　本文主要利用观测质量相对较好的水管倾斜仪资料，采用减组合滤波分析方法消除潮汐改正成分和零漂，对2008―2013年云南地区M≥55地震前3个月的资料进行处理，寻求同步异常特征，从时间尺度和空间尺度加以分析。同时利用倾斜固体潮观测模型求解潮汐响应率和线性漂移速率，从这些反应地壳介质的参数上，寻求震前的同步异常变化。　　1数据选取及预处理　　本文选用2008―2013年以来云南省内7次M≥55地震作为研究震例（

6、表1，彝良为双震），选用震前3个月的水管倾斜资料整点值作为研究对象，并对数据进行挑选及预处理。　　（1）对所研究的地震，逐个检查震前3个月水管倾斜整点值数据，要求记录连续完整，剔除缺数个数超过24小时（一天）的数据。　　（2）查阅观测日志，对“十五”预处理数据库中的数据进一步筛选。剔除观测质量差、可信度低的数据。对无观测日志且数据变化不正常的也进行剔除。由于本研究是建立在预处理数据的基础上，数据的完整性、真实性对结果影响很大。因此在处理过程中，根据日志记录，只对明确由于停电、调仪器、归零、人为干扰产生观测误差的数据以及远震造成的干扰

7、分不同情况进行了去台阶、擦除、补差值等处理。其余数据均不做改动，尽量保持数据真实性，并对每一��测项数据情况以及处理过程都做了详细记录，便于日后检查分析。　　地震研究40卷第1期李智蓉等：临近地震前云南地区水管倾斜潮汐及非潮汐变化分析（3）经过前两步，可得减组合滤波的研究数据；在Nakai拟合中，考虑到形变观测受气压影响较大，对挑选出的数据，还要进一步挑选出气压正常且连续的水管倾斜观测资料作为最终拟合的研究样本。　　2理论模型与计算方法　　21减组合滤波分析方法对形变固体潮观测的整点值数据序列{y（j）}（j=1，2，…，n），采用

8、下列减组合滤波（蒋骏等，2000）公式求取中心时刻的滤波值：　　式中，Z（i）=y（i）-y（-i）为减组合。　　减组合滤波能同时消除潮汐改正和零漂，最终得到高频信息，运用此方法对较短时段的观测资料处理可有效地识别出观测资料中存在的高