我国西南地区电离层垂测网数据应用研究*

刘 静 姜春华 邓 迟 杨国斌张学民 娄文宇 杨春华

1) 中国北京100036中国地震局地震预测研究所 2) 中国武汉430072武汉大学电子信息学院 3) 中国四川乐山614000乐山师范学院 4) 中国云南普洱665000普洱市地震局



我国西南地区电离层垂测网数据应用研究*

1) 中国北京100036中国地震局地震预测研究所 2) 中国武汉430072武汉大学电子信息学院 3) 中国四川乐山614000乐山师范学院 4) 中国云南普洱665000普洱市地震局

本文基于我国西南地区电离层垂测网普洱站和乐山站的基础数据， 结合空间天气事件指数， 通过限定不同阈值的滑动平均方法， 提出靠近南部的普洱站应选取中值M±1.5σ(标准差)作为限定阈值， 靠近北部的乐山站应选取中值M±IQR(四分位距)作为限定阈值． 在此基础上， 利用本文提出的扰动识别方法， 对2015年4月25日尼泊尔MS8.1地震予以分析. 研究结果显示, 震前1天普洱站和乐山站均出现了正向扰动， 震前3小时乐山站持续出现负异常． 根据规划， 我们还将在西南地区建立1—2个垂测台站， 架设数台被动接收垂测仪信号的电离层斜向探测仪， 通过组网对西南地区上空的电离层进行监测， 为分析震前电离层扰动提供数据支持．

电离层垂测 异常提取 尼泊尔MS8.1地震

引言

在近地空间中， 电离层作为电波传播介质对人类活动具有重要影响， 其时空剧烈变化会导致全球短波通信质量和卫星导航定位精度极大降低； 因此， 电离层探测研究作为近地空间环境研究的重要组成部分， 历来受到空间物理界的重视．

20世纪50年代之前， 探测电离层物理特性主要使用地面测高仪； 50年代后期， 人造地球卫星的成功发射， 为电离层探测提供了强有利的探测工具， 极大地促进了高层大气物理探测技术的发展． 现阶段， 全球定位系统(Global Positioning System， 简写为GPS)探测、 非相干散射雷达、 斜向探测、 斜向返回探测、 长波探测等多种手段， 均被广泛应用于电离层探测中(熊年禄等， 1999)． 20世纪70—90年代， 美国、 前苏联先后建立起各自的全球卫星导航定位系统， 即GPS和GLONASS (Global Navigation Satellite System)． 目前， 欧盟和我国的全球卫星导航定位系统“伽利略”(Galileo)和“北斗”也正在架设中(李强等， 2012)． 这些卫星导航定位系统的建立， 使得利用稠密的、 连续运行的多功能监测网的观测数据进行高时空分辨率电离层动态监测成为可能(万卫星等， 2007)．

我国电离层垂测站始建于20世纪40年代， 目前中国电波传播研究所已建成13个电离层垂测站， 覆盖了我国中低纬地区(徐彤等， 2012)， 积累了数个太阳周的电离层观测数据． 中国科学院地质与地球物理研究所沿120°E经度链建立了漠河、 北京、 武汉、 三亚等4个台站， 均装置了垂测仪、 流星雷达和用于气辉观测、 闪烁观测的仪器， 并使用长时间观测数据开展了大量的电离层研究(Lietal， 2013； Yuetal， 2013)．

在中国地震局地震预测研究所修缮购置项目的支持下， 2013年中国地震局地震预测研究所和武汉大学在云南省普洱市大寨台站(普洱站)和四川省乐山师范学院(乐山站)共同建立了两个常规电离层垂测站， 用于监测电离层特性的基本变化， 并通过对扰动提取方法的研究， 分析电离层扰动与非震及地震的相关性．

1 电离层垂测管理系统

1.1 台站建设

普洱站位于云南省普洱市地震局大寨观测站内． 该站始建于2013年1月， 2013年5月实现全天候无人值守常规观测. 图1给出了该站垂测仪发射天线、 接收天线及机房所在位置．

图1 普洱站构建图

图2 普洱和乐山电离层垂测站的数据管理系统示意图Fig.2 Schematic diagram of data management system for ionosonde stations Pu’er and Leshan

乐山站位于乐山师范学院院内， 始建于2013年12月， 2014年1月实现全天候无人值守常规观测．

1.2 数据管理

鉴于普洱站和乐山站均位于我国西南地区， 为了实现探测设备的网络化管理、 无人值守以及探测数据的自动处理， 我们通过互联网将观测站与北京、 武汉数据服务中心联网， 便于实现观测数据实时传输至数据服务中心． 通过自动判读软件对探测数据文件进行处理， 自动提取电离层的特性参数， 并将所获取的电离层参数存入数据库， 便于后期对该数据进行处理及分析． 利用SQLServer数据库服务器， 实现电离层探测参数的数据化管理； 利用Server-U ftp服务器， 实现探测文件在网络内的传输． 该数据管理系统的布局示意图如图2所示．

1.3 电离图编辑软件(ionoEditor)

电离层垂测网使用武汉大学自主开发的一套电离图自动判读软件ionoEditor; 从目前的判读结果来看， 其误差可以控制在合理的范围之内， 与人工判读的结果相比， 判读精度在85%以上． 如图3所示， 该软件能够给出的电离图判读参数有电离层最大反射频率(fxI)、 F2层寻常波临界频率(foF2)、 F1层寻常波临界频率(foF1)、 E层寻常波临界频率(foE)、Es层寻常波临界频率(foEs)和F2层电离层虚高(h′F2)． 在自动处理完电离图之后， 对应的电离层参数及探测文件会通过网络传输至业务服务器中心(数据库服务器、 文件服务器)． 除了自动判读功能， 电离图编辑软件还具有手动修正电离层判读参数的功能， 并可将判读结果保存至数据库．

图3 电离图编译软件界面

1.4 数据分析软件(ionoAnalyzer)

电离层垂测网所使用的数据分析软件ionoAnalyzer也是由武汉大学自主研发的． 基于该软件， 用户可以通过连接数据库与互联网， 下载并绘制空间天气事件指数及垂测数据变化图， 也可以通过选取时间段、 背景天数、 异常阈值等参数对垂测数据进行分析和展示(图4)．

图4 数据分析软件界面

目前该垂测网内仅有两个垂测站， 如后续增加台站， 该软件也具有扩展功能， 可实现多个台站的数据分析和同步显示．

2 异常提取方法

电离层扰动中， 部分来自太阳活动、 磁暴、 亚暴、 大气波动等空间事件， 部分来自无线电通讯、 火山、 地震等地面事件． 本文基于普洱站和乐山站的电离层垂测数据， 通过限定不同阈值的滑动平均方法提取垂测数据中的扰动信息， 并依据空间天气相关指数评价各阈值在提取相关空间天气事件引起电离层扰动的效能. 采用R值计算方法(张国民等， 2001)如下：

(1)

式中：a为漏报率，a=漏报次数/实际事件次数；b为空报率，b=虚报次数/实际无事件次数．

普洱站自2013年5月8日起开始有观测数据， 乐山站自2013年12月19日起开始有观测数据. 本文将以15天为背景(Liuetal， 2006)、 以1天为步长进行滑动平均方法分析， 计算观测数据前15天的中值M， 四分位距IQR， 标准差σ以及10%， 20%， 25%， 75%， 80%， 90%分位值， 分别设定M±IQR，M±1.5IQR，M±2IQR，M±σ，M±1.5σ，M±2σ， 10%和90%， 20%和80%， 25%和75%为上下阈值， 当异常连续出现2小时以上时视为电离层扰动．

按照上述标准提取普洱站2013年5月23日—2014年5月1日和乐山站2014年1月3日—2014年5月1日的电离层扰动． 同时， 将F10.7指数、KP指数、Dst指数和AE转化成北京时间的相应值， 分析该时段内的太阳活动、 磁暴和亚暴事件． 当F10.7>160时， 本文认为扰动与太阳活动有关， 该时段共发生50次； 当KP>3或Dst≤-30 nT时认为扰动为磁暴事件， 共发生123次； 当AE>500 nT时则认为扰动为亚暴事件， 共发生118次．

依据两个台站所提取的扰动及其与空间天气事件的对应关系， 分别计算R值、 扰动提取比值(扰动提取数量/该事件总次数×100)、 空报率(b)， 具体结果如表1所示．

从扰动提取比值来看， 四分位距、 标准差和百分比所限定的阈值越低， 针对每种事件所提取的扰动越好， 但其空报率也明显增高．

从R值来看， 普洱站以M±1.5σ作为阈值时R值较高， 2013年太阳活动事件较少， 如不考虑对于太阳活动事件的预报能力， 磁暴事件的R值可达0.2061， 亚暴事件的R值可达0.1983， 同时空报率也相对较低. 相对而言， 扰动提取对磁暴的预报能力要优于其对太阳活动事件和亚暴事件的预报能力， 以80%和20%作为阈值，R值可达0.1035， 以90%和10%作为阈值，R值可达0.1481． 对于乐山站， 以1倍IQR作为阈值时，R值最高， 磁暴事件的R值可达0.2760， 亚暴事件的R值可达0.2881， 太阳活动事件的R值相对较低， 为0.0914， 同时， 扰动提取比值也相对较高； 以M±1.5σ作为阈值时， 3种事件的R值均为正， 磁暴事件的R值可达0.1478， 亚暴事件的R值可达0.2226； 如不考虑太阳活动事件的R值， 分别以M±1σ， 90%和10%作为阈值限定提取扰动， 磁暴事件和亚暴事件的R值均大于0.1．

由表1可看出， 乐山站不同阀值的效果略优于普洱站， 造成这种现象的原因可能有两个： 其一， 乐山站只分析了2014年的数据， 而2014年的太阳活动明显增强， 这使得事件空报率有一定的降低； 其二， 普洱站比乐山站更靠近电离层赤道异常区， 其扰动变化会更多且更不稳定， 给空间天气事件预报造成更大困难．

依据上述分析， 不同阈值分析方法适用于不同纬度上的台站， 因此在日常数据分析应用中， 我们分别选取M±1.5σ和M±IQR作为普洱站和乐山站的限定阈值．

表1 普洱站和乐山站不同阈值条件下各类事件的R值、 扰动提取比值及空报率

注： IQR为四分位距，σ为标准差.

3 尼泊尔MS8.1地震的电离层异常分析

2015年4月25日14时11分(北京时间)尼泊尔发生MS8.1地震， 震中位置为(84.65°E， 28.15°N)， 普洱站和乐山站分别距离震中17°和19°． 按照孕震区半径D与震级M的关系D=100.43M(Dobrovolskyetal， 1979)可知，MS8.1地震可影响半径约为3300 km的圆周区域， 该范围涵盖了普洱和乐山两个垂测台站， 因此提取两个台站震前7天及震后2天数据进行研究， 有可能会揭示出震前电离层扰动． 按上述选定的扰动提取阈值分别对两个台站相应的数据进行分析， 结果如图5所示． 可以看出， 在尼泊尔地震前后10天数据中， 普洱站在震前1天(4月24日)出现正向扰动， 持续时间约为2小时30分钟； 乐山站在4月22日、 23日和24日均出现正向扰动， 25日出现负向扰动． 经对比空间天气事件指数， 本文认为22日和23日的扰动应与磁暴和亚暴事件有关， 而24日两台站的异常及25日乐山站震前持续3小时的异常应与尼泊尔MS8.1地震有一定的相关性．

图5 2015年4月18—27日普洱站和乐山站相关指数及垂测数据

4 讨论与结论

基于西南地区普洱站和乐山站的电离层垂测数据， 本文结合空间天气事件指数， 通过对限定不同阈值的滑动平均方法的研究， 提出靠近南部的普洱站应选取M±1.5σ作为限定阈值， 靠近北部的乐山站应选取M±IQR作为限定阈值． IQR 相当于1.34σ(Liuetal， 2009)， 也就是说， 普洱站提取扰动的阈值较乐山站高． 这可能是由于普洱站离赤道北驼峰较近(Ryuetal， 2014)， 扰动也相对较多所致．

利用本文提出的扰动判定方法， 对2015年尼泊尔MS8.1地震进行分析， 研究结果显示， 震前1天(4月24日)普洱站和乐山站均出现了正向扰动， 4月25日震前3小时乐山站持续出现负异常．

根据规划， 除现有的普洱站和乐山站外， 我们还将在西南地区建立1—2个垂测台站， 并根据该区域的断层分布情况， 架设数台被动接收垂测仪信号的电离层斜向探测仪， 通过组网对西南地区上空的电离层进行监测， 为分析震前电离层扰动提供数据支持．

图6 垂测数据扰动及其与各类事件的对应次数Fig.6 Numbers of ionosonde disturbancecorresponding to several kinds of events

基于现有两个台站的垂测数据， 我们一直在开展震前电离层扰动研究和示范性的应用工作． 通过分析普洱站2013年5月23日—2014年12月31日及乐山站2014年1月3日—2014年12月31日的垂测数据， 共提取正异常145次， 负异常110次． 如图6所示， 在这255次电离层异常中， 与磁暴相关的事件有60次， 与亚暴相关的事件有54次， 与太阳活动相关的事件有68次． 在排除空间天气事件的影响后， 通过对比M6.0以上地震位置及其发震时刻， 本文初步认为可能有14次异常与地震有一定的关系． 尽管如此， 但是在排除上述影响后， 仍有59次异常找不到扰动源， 占扰动总次数的23%， 尚需深入研究. 进一步探讨岩石圈-大气层-电离层的耦合机制， 逐渐探索临震电离层扰动的时空特征, 是我们近期的研究方向.

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Vertical ionosonde net and its data application in southwestern China

1)InstituteofEarthquakeScience，ChinaEarthquakeAdministration，Beijing100036，China2)ElectronandInformationSchool，WuhanUniversity，Wuhan430072，China3)LeshanNormalUniversity，SichuanLeshan614000，China4)EarthquakeAdministrationofPu’erCity，YunnanPu’er665000，China

In order to monitor the ionospheric change in southwestern China， two stations were established in Pu’er City of Yunnan Province and Leshan Normal University of Sichuan Province jointly by Institute of Earthquake Science， China Earthquake Administration and Wuhan University. Based on the vertical ionosonde data from the two stations and space weather events， we used the moving average method with different threshold to extract ionospheric perturbation， and selected median±1.5Std and median±IQR as the threshold at the stations Pu’er and Leshan， respectively. Furthermore， using this method， we analyzed the data before NepalMS8.1 earthquake occurred at 14:11 on 25 April 2015. The results showed that there were positive anomalies in April 24 at the two stations Pu’er and Leshan， and negative anomalies lasting for three hours at Leshan station before the Nepal earthquake. According to our plan， besides the two stations， one or two vertical ionosonde stations and several oblique ionosondes will be set up in southwestern China， which will monitor the ionosphere over the region， and provide data for analyzing seismo-ionospheric disturbance.

vertical ionosonde; anomaly extraction; NepalMS8.1 earthquake

国家国际科技合作专项(2014DFR21280)、 国家自然科学基金(41511130032)和亚太空间合作组织国际科技合作项目“亚太地区地基电离层监测及地震扰动特征研究”(APSCO-SP/PM-EARTHQUAKE)共同资助.

2015-10-28收到初稿， 2015-12-16决定采用修改稿.

e-mail: liujingeva@163.com

10.11939/jass.2016.03.007

P352.7

A

刘静, 姜春华, 邓迟, 杨国斌, 张学民, 娄文宇, 杨春华. 2016. 我国西南地区电离层垂测网数据应用研究. 地震学报, 38(3): 399--407. doi:10.11939/jass.2016.03.007.

Liu J, Jiang C H, Deng C, Yang G B, Zhang X M, Lou W Y, Yang C H. 2016. Vertical ionosonde net and its data application in southwestern China.ActaSeismologicaSinica, 38(3): 399--407. doi:10.11939/jass.2016.03.007.