對東日本大地震序列潛熱通量異常現象的討論

趙靜 張吳明 焦中虎

1）哈爾濱工業大學深圳研究生院，深圳市南山區西麗大學城 518055

2）北京師范大學地理科學部與遙感科學與工程研究院，北京市海淀區新街口外大街19號 100875

3）中國地震局地質研究所地震動力學國家重點實驗室，北京 100029

0 引言

隨著衛星遙感技術的不斷發展，越來越多的科學家將衛星熱紅外技術用于熱異常與地震關系的研究。前蘇聯科學家Gorny（1988）在20世紀80年代首次利用熱紅外影像研究熱異常與地震的關系，之后以強祖基等人為代表的國內學者使用MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）、FY等衛星的熱紅外通道影像進行了相關的探索和研究（Qiang et al，1999；Lu et al，2005；馬瑾等，2006；魏樂軍等，2008）。近年來，不少科學工作者開始嘗試使用各種相關的衛星數據產品。劉德富等（1997）利用NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）衛星射出長波輻射產品（OLR，Outgoing Longwave Radiation）研究我國在1976～1985年期間的強震與熱異常的對應關系，發現在震前一個月強震所在區域都存在較為顯著的熱紅外輻射異常。Ouzounov等對4個中強地震震中及其周邊區域的OLR進行連續的觀測和分析，并結合震前4年的NOAA熱紅外格網數據來區分全球季節性和局部短時性的OLR變化，結果表明OLR異常位置與主要的地震帶分布區域相對應（Ouzounov et al，2007）。張元生等（2010）選用風云靜止衛星的亮溫產品（TBB，Temperature of Black Body）對2008年汶川MS8.0大地震進行了研究，發現震前發生的亮溫變化存在著明顯的特征周期和振幅。張璇等（2017）也使用風云衛星亮溫數據，采用功率譜相對變化法對2015年尼泊爾MS8.1大地震前后在震中區附近出現的大范圍熱紅外異常進行了時空分析。

地球的物理表面除了以熱輻射的形式與外界進行能量交換，還有感熱和潛熱兩種交換形式。感熱是由于空氣湍流等原因所引起的溫度變化和熱量交換，潛熱則是由物質相變所導致的熱量交換（多為水體）。Dey和Singh利用NCEP（National Centers of Environmental Prediction）再分析資料研究印度半島及其周圍海域的7個強震前后的潛熱通量變化，發現沿海地區強地震前普遍存在潛熱通量異常，而內陸地區的地震前則沒有類似的異常現象（Dey et al，2003）。陳梅花（2006）等同樣利用NCEP潛熱通量數據對蘇門答臘島地震（2004-12-26，MW9.0）進行了時空演化過程的分析，發現震前在震中及其附近地區出現了顯著的潛熱通量異常，并且最大異常出現在地震破裂帶的中部，也是余震集中的區域。Cervone等引入小波變換的方法對震前的潛熱信號進行數據挖掘和分析，這種方法在對希臘地震（2003-08-14，MS6.4；2004-03-01，MS5.7）震前潛熱通量異常的提取和識別工作中得到了較好的應用（Cervone et al，2004）。此外，Cervone等（2006）還將下電離層低頻信號與潛熱通量觀測值相結合，對Tokachi-Oki地震（2003-09-25，MW8.3）進行了2個參量的相關分析。Daneshvar（2014）認為水汽會對地震前的地質活動有響應，進而造成空氣電離化、潛熱通量升高、水汽富集和降雨等一系列天氣活動。秦凱等（2016）構建了地震異常分析的巖石層-蓋層-大氣層耦合的理論框架，并建立了兼顧偏量-時間-空間關系的地震遙感熱異常分析方法，提出了基于全球再分析數據資料的地震遙感熱異常逐項元分析方法。

相關研究表明，地震前不僅會出現衛星熱紅外異常，還會出現潛熱通量異常，但諸如云層遮蓋、地形差異、地表物理性質、大氣湍流等因素同樣會引起熱異常。例如屈春燕等（2006）人曾以內蒙古東部地震（2004-03-24，MS5.9）為例，使用震前3個月和震前2年同期的NOAA16衛星影像對熱震關系及異常提取中所遇到的相關問題進行了較為深入的研究，指出震前出現的異常可能是大氣逆溫引起的紅外現象，而非地震前兆異常。因此，為了盡可能地避免誤判，我們應該進行更為嚴謹和細致的研究。

本文利用NCEP表面潛熱通量日均值數據，對東日本大地震序列發生前后潛熱通量的時序變化進行了研究，并對1991～2011年震中周邊區域的潛熱通量異常與中強地震之間的對應關系進行了深入分析，定量化地探討了地震與異常間隔的時間、標準差倍值、目標地震震級等參數對于熱震關系研究的影響。研究結果表明，雖然東日本大地震序列發生前后震中區域的潛熱通量日值出現了較為明顯的波動，但這種波動不一定就是熱異常，且不一定與此次地震序列有對應關系。

1 數據

1.1 地震序列

據美國地質調查局（USGS，United States Geology Survey）測定，2011年3月11日5點46分（UTC時間），日本東北部宮城縣附近海域發生了MW9.0特大地震，震中位于38.322°N，142.369°E，地處太平洋板塊和北美板塊俯沖帶邊界，震源深度為24.6km，其被稱為“東日本大地震”（Great East Japan Earthquake）。在主震發生前2天（3月9日），該區域曾發生MS7.3前震，至2011年4月底，日本共發生約900次余震，其中有11次MS6.5以上余震發生在主震周圍10°×10°的范圍內。本文將前震、主震和這11次余震作為2011年的目標地震序列進行時間域上的分析和研究，其相關的地震參數見表1。

日本列島位于環太平洋火山地震帶上，由歐亞大陸板塊、北美板塊、太平洋板塊和菲律賓板塊碰撞突起形成，地殼活動不穩定，歷史上地震活動十分頻繁。本文依據USGS的地震目錄，選取了東日本大地震震中所在區域周邊10°×10°的范圍內（即33°～43°N，137°～147°E）、在1991～2011年間、震級MS≥5.5的99個震例構成21年的目標地震序列，以分析和討論這些震例與潛熱通量變化之間的對應關系。

表1 2011年目標地震序列的地震參數

1.2 NCEP數據

除了溫度、感熱通量等物理量以外，表面潛熱通量（SLHF，Surface Latent Heat Flux）也可以反映地球的物理表面與大氣之間的能量交換，它是指由水體的相變（蒸發、融化、凝結）所吸收或釋放的熱量。除了使用臺站觀測的方式獲取外，還可以使用衛星遙感觀測數據，根據相關的模型同化反演得到潛熱通量數據（Schulz et al，1997）。本文所使用的潛熱通量數據集是由美國環境預報中心（NCEP）和美國大氣研究中心（NCAR，National Center for Atmospheric Research）聯合提供的日均值數據，數據精度為10～30W／m2。潛熱通量數據通過網絡免費發布（ftp：／／ftp.cdc.noaa.gov／Datasets），采用高斯格網劃分，緯向從赤道（緯度為0°）到極點（緯度為正負88.54196°）共劃分94條高斯格網線，經向按1.875°的間隔劃分192條格網線，全球共構成18048個潛熱通量日均值數據單元。NCEP潛熱通量數據集相較于原有的單點臺站觀測數據集和單純的遙感產品而言，具有時間范圍長、空間范圍廣、全球標準統一、較少受云層干擾等優點。

2 短時間序列分析

為了掌握在東日本大地震主震前后較長時間段內潛熱通量的時序變化，我們將研究的時間區間設定為2011年1月1日至2011年4月30日，研究對象為2011年的目標地震序列（表1）。首先計算過去20年（1991～2010年）主震震中附近格網單元（經度格網編號：76，緯度格網編號：67和68）在研究時間內的同日平均值μ及其標準差σ，同日平均值反映了研究單元在這段時間內的潛熱通量基本背景值，再將同日平均值加減2倍的當日標準差作為潛熱通量背景變化范圍。由此可以得到主震震中附近的潛熱通量變化的時間序列圖（圖1），圖1中紅線是2011年的潛熱通量變化曲線，藍線是過去20年的日平均值曲線，上下兩條黑線分別代表了平均值加、減2倍標準差（μ＋2.0σ和μ-2.0σ）后的值，黑色箭頭指明了主震和前后3個較大的地震。

由圖1可以看出，震中周圍2個格網單元的潛熱通量從2011年1月1日～2011年2月5日的日均值與多年平均值的變化趨勢基本類似，且在背景變化范圍內；2月6日～3月7日，潛熱通量值2次明顯超過μ＋2.0σ，且呈現較大幅度的波動狀況，在發生MS7.3前震前出現了持續1周左右的低谷，后又有所回升；3月11日MW9.0主震發生前1天，潛熱通量有小幅度的回升，1天后又急速下降約50 W／m2，之后10天的變化趨勢與均值變化情況基本類似；3月23日～4月12日的2次波峰與4月7日和4月11日的2次較大余震也呈現比較好的時序對應關系；4月13日～5月1日，潛熱通量下降到較正常的水平，波動狀況明顯趨緩。總的說來，可以看出此次東日本大地震序列在時間上對應著較為明顯潛熱通量波動情況，但是這種波動是否屬于“熱異常”，并且是否與地震序列存在著一定的因果關系，還需要進行進一步分析研究。

圖1 東日本大地震主震震中附近單元潛熱通量的時序變化

3 長時間序列分析

為方便下文的描述和分析，先假定所有潛熱通量值超過μ＋2.0σ的部分均為熱異常。首先需要收集并篩選東日本大地震主震震中周邊區域（33°～43°N，137°～147°E）在1991～2011年期間發生的中強地震的相關信息，構成21年的目標地震序列；再將地震和異常兩者的關系進行分類；然后針對這些分類作進一步統計分析。

3.1 熱震對應關系的分類

據地震和熱異常兩者是否出現，利用二進制的計數方法將其對應關系分為3種情況：“01”（無地震有異常）、“10”（有地震無異常）、“11”（有地震有異常）。圖2展示了研究區域內地震序列與熱異常之間的3種對應關系，縱坐標為潛熱通量日均值。圖2（a）代表了第一種情況，即無地震發生卻有熱異常出現，由圖2（a）可以明顯看出在2010年3月21日～5月20日2個月內，出現了3次較為明顯的熱異常，潛熱通量日均值在4月10日到達了148 W／m2，明顯高于20年同日平均值，且比上邊界線μ＋2.0σ超出20.3W／m2；之后在5月3日及11日，潛熱通量日均值再次超過對應的上邊界。然而，在此期間，該網格所在區域10°×10°的范圍內并無地震發生。圖2（b）代表了第2種情況，即有地震發生卻沒有出現對應的熱異常，2004年3月25日發生MS5.8地震，震前潛熱通量日均值均在上下界線內變化，無明顯熱異常出現。圖2（c）代表了第三種情況，即地震和熱異常均有出現，由圖可見1999年2月20日、3月2日和3月18日分別發生了MS5.5、MS5.9和MS5.9三次中強地震，2月17日有明顯熱異常出現，潛熱通量日均值高于上邊界約70 W／m2，熱異常和地震呈現出較好的時間對應關系。

圖2 地震序列與潛熱通量異常的3種時序關系

3.2 地震與熱異常

針對上述情況，首先按照震例來統計熱異常出現的次數。分別計算21年的目標地震序列中各震例在發震前60、50、40、30、20和10天內日均值超過μ＋2.0σ的次數，按此計算結果統計“10”和“11”的個數，并計算其百分比；在此地震序列的基礎上篩選出MS≥7.0的震例，對其進行相同的計算和統計（結果如表2）。

由表2可以看出，不管是MS5.5還是MS7.0及以上的地震序列，隨著震前熱異常出現的時間窗口由長變短，有地震無異常情況（“10”）的百分比均由低變高，與之相反，有地震有異常（“11”）的百分比均由高變低。這反映了時間窗口的設定在研究地震和熱異常的關系時具有重要意義，它直接關系著是否可將一個熱異常判斷為地震前兆。此外，由表2還可以看出即使是采用60天的時間窗口時，有地震且有異常的情況（“11”）也僅占整個21年目標地震序列的65%左右，因此前文中直接將出現的“11”情況作為潛熱通量異常與地震相關的證據欠妥。

表2 “10”和“11”兩種情況發生次數統計

3.3 熱異常與地震

除了基于地震序列去尋找震前熱異常外，我們還可依照熱異常對震例進行計算和統計，也即研究“01”（無地震有異常）和“11”（有地震有異常）這二種情況。首先，我們人為設定對于所有出現的超過μ＋2.0σ的日值，如果它們之間的時間間隔≤5天，則將它們視為1次異常；然后按照這樣的規則進行篩選、合并和計數，便可以得到熱異常目標序列；最后分別計算和統計每次異常出現后60、50、40、30、20和10天內出現和未出現地震的次數及其百分比（結果如表3）。同樣，我們也按照震級MS≥5.5和MS≥7.0分別進行統計。

表3 “01”和“11”兩種情況發生次數統計表

由表3可以看出，對于MS≥5.5和MS≥7.0的地震序列，均出現距異常出現時間越近相關的震例就越少的現象。對于MS≥5.5的震例而言，異常發生后10天內發生地震的次數僅占總統計次數的7.4%，而MS≥7.0的情況更低至2.8%。即使采用60天的大時間窗口時，有地震且有異常的“11”情況出現的百分比仍較低，僅為41.7%和10.2%。由此可以看出，該研究區域在所劃定的時間范圍內，熱異常與地震在時間域上的相關度較低，單純將熱異常的出現情況作為地震是否發生的指標有欠科學，數據所顯示的潛熱通量異常現象很可能只是某日的日均值隨著20年均值波動加上洋流、大氣湍流運動等的綜合作用的結果，并不一定都是由震前熱效應所引起的。

4 討論與結論

前文中所用到的一些參數范圍多是根據前人的研究成果總結得到的，大部分是經驗性的，下面我們對其中幾個主要的參數進行討論。

4.1 標準差倍值

為了方便計算和討論，在研究最初階段，我們人為規定潛熱通量日均值超過μ＋2.0σ，則為熱異常。前人也有將標準差倍值設置為1.5，即以μ＋1.5σ作為該區域潛熱通量日均值波動的上限。對于東日本大地震序列而言，將異常判定范圍設置為μ＋1.5σ后，相關計算結果如圖3所示。

圖3 標準差倍值的2種設定

由圖3可以看出，對于相同的時間窗口，倍值為1.5時，MS5.5和MS7.0兩種狀況所對應的“11”百分比均有大幅的上升，也可視為異常日值出現的次數有了大幅增加。由此可以看出，標準差倍值的設定對于判斷熱異常來說非常關鍵，如果在地震發生之后才主觀地采用某一個倍值去挑選觀測值，得到的結果很可能是不客觀、不科學的，且無法將其用于地震熱異常前兆的識別和提取工作。此外，在本文中，僅將大于μ＋2.0σ的視為熱異常，即只考慮到了高值異常，尚未考慮小于μ-2.0σ時的情況，這將在以后的研究中進行探討。

4.2 熱震間隔的時間

由前文的研究我們可以看出，在10～60天的6級間隔中，隨著時間窗口的減小，“01”和“10”兩種情況的百分比都急劇上升，而與之相對應的“11”情況的百分比則急劇下降。可見時間窗口的設置對于判斷熱異常與地震之間的關系有很重要的作用，在對具體的某一時間段某一區域的熱震關系進行分析時，我們應當結合多年的實際情況，設置一個變長的、自適應的窗口進行異常的掃描，否則可能會遺漏掉一些重要信息。

4.3 時間間隔

在計算異常次數的時候，當相鄰2次超過μ＋2.0σ的日值之間的時間間隔≤5天時，將其合并計為一次異常，這個取值是經驗性的，對于某些潛熱通量值波動較頻繁的地區，該值可能需要擴大，反之則需要適當縮小。

4.4 震級大小

本文僅研究了MS≥5.5和MS≥7.0的震例，實際上震級級數覆蓋面較窄、震級分段區間較寬，由表2和3均可以看出，當采用不同的震級篩選標準時，所對應的“01”（圖2（a））、“10”（圖2（b））和“11”（圖2（c））這3種情況的出現次數有較大差異。

通過以上分析，我們可以得知雖然在東日本大地震序列發生前后出現了較為明顯的潛熱通量波動現象，但是由該研究區域多年的潛熱通量時序變化與震例之間的對應關系分析可以看出，這些看似“異常”的波動卻并不一定是由此次地震序列引起的。盡管海面的潛熱通量變化相較于陸地的而言，少了地形、地貌、下墊面等因素的影響，但仍有一些除地震以外的其他因素會影響其變化，例如洋流運動等。因此，我們在進行震前熱異常的提取工作時，應當盡量多地考慮到各種因素對于觀測量的影響，避免將其他因素所帶來的變化誤視為地震前兆；并且在分析熱震關系的時候，應當盡量擴大研究的時間范圍，避免僅針對個別震例，否則將可能得到局限性很大甚至是錯誤的結論；此外，提取異常時設定的各項參數對于研究結果有很大影響，應當盡量避免主觀的、經驗性的取值，如何客觀科學選取能夠更好地反映熱震關系的閾值還需要在今后的工作中進行更加深入的研究。

致謝感謝美國環境預報中心和美國大氣研究中心聯合所提供的潛熱通量數據。感謝兩名評審專家對本文提出的寶貴修改意見和建議。