汶川与玉树地震前modis卫星红外异常研究

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1、汶川与玉树地震前MODIS卫星红外异常研究　　摘要：对MODIS/Terra卫星遥感红外亮温月距平图像进行了研究，结果表明，在汶川8.0级地震前2年、玉树7.1级地震前1年，遥感红外亮度温度均出现了明显的大幅度升温异常，且异常面积较大，达几十万平方公里，距离发震时间较近的升温异常幅度更大，升温面积更大。汶川地震前升温异常面积比玉树地震前的大，这可能表明异常面积大小与地震震级大小存在一定关联。亮温月距平图像异常次数统计结果表明，1年里出现1～3个月升温异常为背景水平，1年里出现大于等于6个月的异常次数对升温地区未来7级以上强震发生时间具有1～2年的中期指示意义。关键词：MODIS；遥感红

2、外亮度温度；汶川8.0级地震；玉树7.1级地震中图分类号：P315文献标识码：A文章编号：1000-0666（2013）04-0496-060引言4卫星遥感与传统前兆监测相比，具有数据准确可靠、覆盖面广等优点，近一二十年来，国内越来越多的学者开始研究M≥7强震前卫星红外异常。强祖基等（1992，1998）利用NOAA卫星红外资料研究1990年青海共和7.0级地震、1996年云南丽江7.0级地震发现，地震前几天至2个月，相关地区持续增温，面积最大可达百万平方公里。刘德富等（1997）研究1976年云南龙陵7.4和7.3级地震、1976年河北唐山7.8和7.1级地震、1976年四川松潘2次

3、7.2级地震、1985年新疆乌恰7.4级地震以及1990年青海共和7.0级地震前红外通道的OLR资料发现，地震前一个月震中附近地区月平均OLR值增长显著；2004年苏门答腊8.7级地震前数月，在印度洋东北部地区出现持续性的OLR通量增强现象（刘德富，康春丽，2005）。康春丽等（2003）研究发现，在2001年昆仑山口西8.1级地震前几天至2个月内，OLR和遥感红外亮度温度均出现增强现象，且空间上展布与发震断裂走向一致；汶川地震前，四川地区长波辐射场显示出中、短期和临震异常（康春丽等，2009）。前人的研究表明，在很多7级以上地震之前，震中或相关地区会出现红外异常，由于地震震级越大，孕

4、震空间范围越大，能量积累所需时间越长，红外异常出现的时间也可能较长。本文对比较长时间2004年3月至2012年12月、较大范围（20°～40°N，90°～110°E）的连续MODIS（中分辨率成像光谱仪）遥感红外数据进行了跟踪，分析了2008年5月12日四川汶川8.0级和2010年4月14日青海玉树7.1级地震前存在的异常现象。1卫星资料介绍与预处理4选用白天10时至12时30分间过境的MODIS/Terra遥感红外亮度温度（简称“亮温”，即等效黑体温度）数据。MODIS具有36个离散光学通道，分布在0.4～14μm的电磁波谱范围内，其中有6个通道探测的信息与地表温度有关（刘玉洁，杨忠

5、东，2001），即20（3.660～3.840μm）、21（3.929～3.989μm）、22（3.929～3.989μm）、23（4.020～4.080μm）、31（10.780～11.280μm）和32（11.770～12.270μm）通道，红外通道的空间分辨率为1km。21通道数据相对于其它与地表温度相关的红外通道数据，高频成分较少，易于提取稳定的背景场。刘放等（2010）研究表明，21通道红外亮温与地表温度相关性较好，因此，本文选用21通道2004年3月至2012年12月（共8年10个月）红外亮温数据。星上亮温通过对应红外通道的表观辐亮度代入Planck函数求解得到。在有云时候

6、，卫星探测到的红外信息为云顶信息，数据在使用前经去云处理和拼接以得到较高晴空率的数据。2研究方法与结果4异常场是相对于正常背景场而言的，笔者采用距平方法（刘德富，康春丽，2003）来扣除背景场，距平是某一系列数值中的某一个数值与平均值的差，单像元亮温距平为某个像元的亮温与该像元多年同期亮温平均值的差，计算分析区内所有像元的距平即得到空间上的亮温距平图像。笔者侧重提取中短期异常，对时间分辨率要求不高，由于云层干扰造成分析区内日值数据像元样本量减少，通过日值数据提取的对应日值背景场可靠性降低，因此，只计算分析区（20°～40°N，90°～110°E）的亮温月背景场和月距平图像。计算结果显示

7、，亮温月背景场图像具有明显的地形地貌特征，不同月份的亮温背景场图像具有明显的夏高冬低季节特征，距平处理能在很大程度上扣除季节和地形地貌的影响。前人研究表明震前卫星红外异常几乎都是升温异常（强祖基等，1990，1992，1998；徐秀登等，1990，1991，2002；刘德富等，1997，1999，2005；马瑾，单新建，2000；张元生等，2002；邓志辉等，2003a，2003b；陈梅花等，2003；康春丽等，2003，2004，2009；屈