地震前兆還是降雨干擾？
——與“寧強5.7級地震前陜西定點形變的異常現象”作者商榷

楊小林, 丁曉光, 楊錦玲, 危自根

(1. 陜西地震臺, 陜西 西安 710068; 2. 福建地震臺, 福建 福州 350003;3. 中國科學院精密測量科學與技術創新研究院, 湖北 武漢 430077)

0 引言

就地震前兆觀測和機理研究而言,雖然可從巖石力學實驗[2]、數值模型[3]、統計模型[4]和觀測實證[5]等視角,來揭示前兆過程的形態及演化模式,但真實的震源物理、地殼介質、場地效應和非構造影響因子等要遠比理想假設復雜,故而在這些影響因子的驅動下,地震前兆往往會涌現出多樣性和復雜性,這也使得地震預測預報業務長期面臨艱巨的挑戰[6]。

盡管現在針對前兆“震相”的診斷能力有所提升,但總體而言不盡理想,仍不乏似是而非的誤報案例。單以定點地形變(以下簡稱地形變)中的降雨干擾而論,其在不同時空尺度上所產生的地殼變動具有高度的非線性,這就足以與構造運動混淆,所以地震前兆的判識難度也隨之加劇[7]。例如,1977年新西蘭6.2級地震前4個月,惠靈頓地傾斜臺便出現了大幅傾斜(震中距約50 km),但由于降雨影響的不當校正,以致該現象被誤解為地震前兆[8-9];不僅如此,降雨的年際變化還會引起地形變臺出現群體性的趨勢異常[10]。可見,客觀判識和定量診斷降雨因子的干擾,是開展形變異常歸因研究的必要前提。

近年來,地震學者也在這一方面開展了大量而有意義的研究。例如,竹本修三[11]根據巖倉(Iwakura)地形變臺對不同降雨量的響應關系,擬合出了該臺降雨干擾的時變函數;Braitenberg[12]和Chen等[13]則分別采用預測和遞歸濾波等數字信號處理方法,來刻畫鉆孔應變對降雨的響應特性;此外,田中寅夫[14]還借助水箱模型(Tank Model)以定量模擬降雨對洞體應變的干擾特征。但這些方法均未考慮滲流和局部裂隙等因子對觀測洞室形變場的動力學影響,因此,有的研究便采用時移電阻率層析成像方法(Time-lapse Electrical Resistivity Tomography),來反演山體內雨水的滲流過程[15];更進一步,基于這一關鍵的邊界條件,就能有效算出雨水引起孔隙彈性變形的數值解[16]。

2008年5月27日16時37分,在陜西寧強縣境內的青川—平武斷裂上發生了MS5.7地震,震源機制解顯示該事件以右旋走滑為主,其質心深度為24.1 km[圖1(a)]。地震之后,論文“寧強5.7級地震前陜西定點形變的異常現象”[1],便對陜西6個地形變臺的觀測資料進行了回溯分析,指出寶雞、西安、寧陜和安康等4臺[圖1(a),(b)]在震前2～6天普遍出現了較顯著的短臨前兆異常,且一些變化在震后3天依然持續。但在5月20—30日,陜西南部和西部地區又發生了大面積的降雨事件。從圖1(a)可以看出,除西安臺外,其余3臺均分布于降水落區內。而日常觀測事實又表明,降雨是寶雞臺洞體應變觀測的主要干擾源,從圖1(c)的逐日降雨量可以看出,在寧強MS5.7地震前2天即5月25日,與該臺相距約40 km的隴縣氣象站記錄到了16.8 mm的降雨量,這和寶雞臺洞體應變異常的啟動時刻又非常吻合。那么就有理由懷疑,寶雞臺洞體應變所出現的短臨大幅異常(NS分量:約101×10-9,EW分量:約110×10-9)可能是降雨干擾所致,但其擾動量有多大？擾動形態又如何,會呈指數形式的壓縮和拉張變化嗎？此外,當青川—平武斷裂上發生類似中強地震前,該測項的異常形態能再現嗎？針對以上現象或問題,文獻[1]并未進行縝密分析,反而僅依據寶雞臺洞體應變異常時段與發震時刻的相關性,便倉促認定其為地震前兆。若單從統計物理學的角度來檢視,相關關系也并不意味著因果關系。可見,該研究[1]對寶雞臺的判據尚存不足,值得商榷和實證檢驗。

圖1 寧強MS5.7地震前寶雞臺洞體應變的短臨異常變化Fig.1 Short-term and imminent abnormal changes of cave strain at Baoji station before Ningqiang MS5.7 earthquake

為此,本文著重對寶雞臺洞體應變的短臨異常進行了系統診斷,旨在揭示該變化的物理本質;相關結果,不僅有利于寧強MS5.7地震前兆的去偽存真,而且也能為類似異常變化的物理歸因等提供借鑒。

1 臺站和儀器概況

寶雞臺位于北秦嶺造山帶內,與隴縣—寶雞斷裂帶相鄰[圖1(a)],臺站海拔高1 050 m,臺基巖性為印支期的斑狀黑云母花崗巖,引洞長22 m,洞室進深約60 m,覆蓋層最厚達47 m,洞室內年溫差≤0.1 ℃,日溫差≤0.05 ℃,臺站地形及洞室布局如圖2所示。

圖2 寶雞臺地形及其觀測洞室布局Fig.2 Terrain of Baoji station and layout of observation cave

該臺伸縮儀為SS-Y型,其NS和EW分量的基線長度均為29.8 m,采樣率為1次/分鐘。在地面氣象要素觀測方面,由于該臺雨量計故障頻發,所以本文選用了與之相距約40 km的隴縣氣象站的逐日降雨數據[圖1(a)]。需要指出的是,該臺地處山區,而在復雜地形的強迫下,降雨量的時空分布會存在明顯差異[17-19]。因此,隴縣站與寶雞臺的降雨量可能有所差異,但尚可提供半定量的分析證據。

2 資料選取和數據處理

首先,本文將寶雞臺洞體應變NS和EW分量在寧強MS5.7地震前的異常變化作為匹配模板,之后對2008—2019期間的觀測數據進行人工檢測,并最終挑選出12個較典型的個例。此外,為增加震例樣本,本文也特別選定了一例“重復地震”以作對比。通常來講,在提取或分析地形變數據中的構造信號或降雨影響時,首先要剔除其氣壓效應。從實測結果來看[20],寶雞臺洞體應變NS和EW分量的氣壓系數偏小,分別為1.84×10-9hPa和1.78×10-9hPa;加之,洞體應變“異常”形態與氣壓的相關性較差,且后者變幅也均小于10 hPa。因此,本研究未校正洞體應變數據中的氣壓負荷信號。

在洞體應變異常信號提取時,鑒于文獻[1]所提的短臨異常為低頻成分,加之洞體應變信號具有非線性非平穩特性;所以,本文在剔除洞體應變數據的線性趨勢后,便采用集合經驗模態分解方法(EEMD)[21]對預處理數據進行低通濾波,以提取長周期(>1 800 min)的非潮汐變化。在此基礎上,我們依次將非潮汐變化的第1、2個趨勢轉折點所在位置,定義為起始和最大響應時刻,二者的時差為持時,期間的應變差值即為最大響應量。

另外,寧強和青川地震的震源參數,則采用全球矩心矩張量解(GCMT)。

3 質疑和舉證

3.1 震例實證

若假定寶雞臺洞體應變短臨異常是寧強MS5.7地震的真實前兆,那么在“重復地震”且無或小雨(降水量<10 mm)的情況下,該現象還會重復么？為回答該問題,本文特意選定了2018年9月12日19時6分發生在青川—平武斷裂上的青川MS5.0地震(質心深度為24.7 km)作為實證樣本[圖1(a)]。該事件與寧強地震有3點相似:(1)震級大體相當;(2)震源性質皆以右旋走滑為主;(3)震中位置相近(間距僅9 km),且均與寶雞臺相隔約235 km[圖1(a)]。所以,本文將其視為“寬松意義”上的“重復地震”。

圖3顯示,在9月9日有2 mm的小雨天氣,但其影響極其微弱故可忽略。之后,再細觀洞體應變NS和EW分量的非潮汐變化,可以看出寧強地震的短臨前兆異常(如果確有的話)并未在青川地震前再現[圖1(b),3(a)]。這也不難理解,該測項在寧強地震前的短臨異常很可能源自降雨而非地震。因此,文獻[1]的論斷難以通過實證檢驗。

圖3 青川MS5.0地震前寶雞臺洞體應變(a)和逐日降雨(b)的短期變化Fig.3 Short-term variation of cave strain (a) and daily rainfall (b) at Baoji station before the Qingchuan MS5.0 earthquake

3.2 降雨干擾的統計實證

為客觀論證寶雞臺洞體應變在寧強地震前的短臨異常是降雨干擾所致,本文將其“異常”形態與另外12個降雨干擾的典型特征進行了半定量的統計實證。圖4給出了4例較為典型的干擾變化,其余8例的干擾統計特征詳見表1。需要指出的是,本文采用的是逐日降雨數據,所以還無法精確給出洞體應變響應時段內(分鐘級)的累計降雨量。為簡化問題,我們僅粗略統計了洞體應變起始響應前一日至最大響應當日的累計降雨量;此外,洞體應變的最大響應量即為降雨的擾動量。

從圖4大致可以看出,不同降雨量對洞體應變的擾動過程具有明顯的共性特征,即當累計降雨量較大時(>10 mm),NS和EW分量的非潮汐變化就會以指數形式響應至極值,其中,前者皆為壓性應變,后者反之;而后,兩者便會準同步轉折并延續降雨干擾前的走勢。此外,受控于降雨形式的多樣性,不同個例持時的差異也非常明顯,但主要集中在0.8～2.8天;而對于NS和EW分量而言,二者的持時分別為1.2～2.8天、0.8～2.5天,前者的響應時間要略長于后者(表1,圖1、5);二者最大響應幅度則介于34.8×10-9～476.1×10-9之間,其中,EW分量(34.8×10-9～476.1×10-9)普遍高于NS分量(-57.7×10-9～-282.4×10-9)(表1、圖1、5),最大可達193.7×10-9[圖1(b)]。再者,從這12個統計樣本來看,NS和EW分量最小的驅動降雨量均為16.6 mm。

更進一步,將以上特征與寧強地震前的短臨異常進行對比(圖5),便可發現該異常的形態[圖5(a)]、持時[圖5(a)]和量級[圖5(b)]均符合降雨干擾的統計特性。因此,從這一簡單統計所形成的半定量結果,便可有效推斷出該異常主要源于16.8 mm的降雨干擾。

3.3 降雨干擾的機理分析

從前文中可以看出,EW分量對降雨干擾的響應幅度普遍要大于NS分量,這可能是由山體覆蓋層EW和NS向地形、介質結構及裂隙網絡的差異所致[22]。

另外一個值得注意的現象是,寶雞臺洞體應變NS和EW分量對降雨的響應性質截然相反(圖5),其背后的動力學機制是什么？鑒于該臺所在山體精細的介質結構和裂隙網絡至今不詳,所以本文也只能定性地探討其降雨干擾的機理。

一般而言,當降雨滲入到山體的孔隙和裂隙后,孔隙壓力便會驅動山體膨脹變形,這也是寶雞臺洞體應變EW分量出現張性應變的內在機制,但其NS分量為何會呈壓性應變？這可能主要有以下兩種原因:(1)當覆蓋層山體EW向彈性拉張時,其NS向則應以壓縮變形進行響應;(2)可能是由于洞室覆蓋層NS剖面上的主導裂隙以大尺度和高傾角為主(圖6),即當降雨擴散到這些裂隙時,在不斷增強的孔隙壓力作用下,它們的開度也隨之變大,進而導致NS分量所在的洞室區段產生壓性應變[15]。

圖4 洞體應變受降雨干擾的4個典型個例Fig.4 Four typical cases of cave strain disturbed by rainfall

表1 其余8個典型降雨干擾個例的統計特征

圖5 降雨干擾持時、累計降雨量與洞體應變量之間的統計關系Fig.5 Statistical relationship among rainfall disturbance duration, accumulated rainfall, and cave strain

圖6 降雨干擾引致壓性應變的機理示意圖(修改自Hermann等[15])Fig.6 Schematic diagram of the mechanism of compressive strain caused by rainfall interference (Modified from Hermann, et al.[15])

4 討論與結論

針對寧強MS5.7地震前,寶雞臺洞體應變NS和EW分量所記錄到的短臨異常是否為地震前兆這一問題？本文利用“重復地震”和12個典型的降雨干擾實例,對其進行了回溯檢驗和半定量的統計實證,結果表明該異常難以通過“重復地震”檢驗,而其形態、幅度和持時等卻均符合降雨干擾的統計特征;有鑒于此,本文綜合推定該異常為降雨干擾所致。

但此處需要特別強調的是,由于寶雞臺降雨數據的缺失,加之所選取的降雨干擾的樣本數量有限,因此使得本文所統計的半定量降雨干擾特征可能與實況不符;另外,尚未探明的巖體裂隙結構,也增加了流固耦合滲流模型構建的難度。因此,我們對該臺降雨干擾機制的認識也只是定性的。

目前,地震預測預報的理論、方法和技術等仍處于探索階段;加之,地形變臺網的密集度較低,儀器的布設模式也非臺陣式[23]。所以,在形變異常的物理解釋方面,難免會存在單文孤證或穿鑿附會等問題。誠然,這無益于地震預測預報能力的提升。因此,加快發展適應于未來臺陣式的觀測需求和相應的動力診斷支撐體系,是解決地震前兆研究“軟肋”的關鍵途徑。

致謝:本文所用降雨數據來自中國氣象數據網(http://data.cma.cn)。