河北赤城地震台水温观测对比分析

张秀萍,王曰风,王志敏,郑 毅,李 峰,张广莉

(1.河北省地震局张家口中心地震台， 河北 张家口 075000；2.河北省地震局赤城地震台，河北 赤城 075500；3.河北省地震局阳原地震台，河北 阳原 075800)

·观测分析·

河北赤城地震台水温观测对比分析

张秀萍1,王曰风1,王志敏2,郑 毅1,李 峰1,张广莉3

(1.河北省地震局张家口中心地震台， 河北 张家口 075000；2.河北省地震局赤城地震台，河北 赤城 075500；3.河北省地震局阳原地震台，河北 阳原 075800)

对赤城地震台同一观测深度上两套数字式温度计的观测资料运用曲线拟合、离散等方法进行分析得出，两套仪器产出的观测数据真实可靠，温度变化趋势特征一致，能反映井下温度的变化；两套水温观测仪进行同层温度的对比观测，可实现数据异常时影响因素的排查，有益于震前异常的准确判定。

水温观测；对比分析；前兆异常

0 引言

地热前兆方法是通过研究地球热状态，特别是地表层的热状态及其随时间的变化进行地震预报[1]。用于地震监测预报和科学研究的地热前兆观测，主要技术途径是精密的温度测量。温度是一个独立的物理量，在深井中较容易实现精密测量。目前,地热前兆观测主要通过深井水温和泉水温观测，测量水平地热场随时间的变化，深井温度变化非常微小，地热观测仪器必须具备高灵敏度、高稳定性，地热前兆观测仪器的温度分辨率应在0.000 1 ℃，短期稳定性要达到0.000 1 ℃，年稳定性应达到0.01 ℃。20世纪80年代，随着我国高精度石英温度计的研制成功与推广应用，利用观测深井水温来研究地下水微温度场变化的工作获得明显进展，深井水温观测已成为我国地震监测中的一个重要测项。

对于每个台站的水温测点，只有了解其正常动态特征，才能准确提取地震前兆异常信息。付子忠认为[2]，地热异常产生的主要原因有以下几方面：第一是观测系统受到外界干扰，如仪器故障、台站供电故障、仪器相互间的干扰等；第二是观测环境受到干扰，如抽水等；第三为深部因素，主要分为附加地热场因素和其他地球物理因素，其中附加地热场也就是地热前兆异常。由此可见，若想从地热数据异常中提取地震前兆信息，必先排除第一、二方面的干扰。相对而言，通过对比观测，可排除观测系统的干扰；对于观测环境影响因素，可通过现场调查、结合水位观测或临时架设辅助观测来排除。因此，为准确识别赤城台水温观测异常，对台站的两套温度观测系统多年的观测资料进行对比分析。

1 台站观测条件概况

赤城地震台(以下简称赤城台)水温测点位于台站附近地质构造，属于阴山—燕山东西向构造带的中部与新华系构造体系怀来盆地东北边缘的构造复合部位。测点附近的主要断裂有集宁—凌源断裂带(尚义—平泉段)、大兴安岭—太行山断裂带(上黄旗—乌龙沟段)和丰宁—隆化断裂，距离稍远的主要有南侧的怀涿盆地北缘断裂、延庆矾山盆地北缘断裂、西侧的张家口断裂等(见图1)。井深约70 m。赤城井水温观测有水温(地热—传感器A)、水温1(地热1—传感器B)两套仪器，分别置于井下53 m、57 m处，两套仪器并行观测，型号均为SZW—1A数字温度计，分辨率为0.000 1 ℃。多年的观测数据较为稳定，曲线形态相似，呈逐年缓慢下降的态势。在正常时段，地温观测背景值较平稳，日变幅一般在0.001 ℃以内。

图1 赤城地震台水温测点地质构造图Fig.1 The geological structure of water temperature observation point at Chicheng seismic station

2 观测数据对比分析[3]

赤城台两套水温观测仪器，在“十五”数据库中以测点5、测点9区分，仪器探头深度分别为53 m、57 m，仪器工作频率、采样率均一致。

由图2看出，该井两套仪器的年动态曲线呈线性下降变化，对2014—2015年的观测数据进行差值计算，两个传感器间接近恒定相差0.565 04 ℃。

由于研究重点是对两个传感器资料进行对比，所以必须考虑两者的趋势变化是否一致及两者差值离散度的大小。若趋势一致，且均值在允许误差内，即可；不一致，采取平移曲线后，再分析其差值的离散度。

2.1 曲线拟合

由于仪器和测区环境的影响，测量数据存在系统误差，因此寻求一个近似表达式y=f(x)来反映数据变化的规律。这种数据拟合方法需要解决两个问题：一是选择什么类型的函数；二是如何确定拟合函数中的参数。数学模型建立在合理假设的基础上，假设的合理性首先体现在选择某种类型的拟合函数，使之符合数据变化的趋势(总体的变化规律)，拟合函数的选择比较灵活，可选线性函数、多项式函数、指数函数、三角函数或其他函数，由数据分布的趋势作出选择。根据赤城台水温观测曲线的“直线型” 漂移特征，选择线性函数进行拟合计算。

图2 赤城地震台水温观测正常动态曲线Fig.2 The normal dynamic curve of water temperature observation at Chicheng seismic station

曲线拟合是将两个传感器各自的数据拟合成曲线来确定一个一元函数y=f(x)，使传感器产出值与曲线变化的趋势尽量接近。图3为两个传感器2014年9月1日至2015年12月31日的日均值，进行计算及曲线拟合的结果。

图3 赤城地震台水温观测仪两传感器数据拟合曲线Fig.3 The observation data fitting curves of two sensors at Chicheng seismic station

两个传感器的拟合曲线公式为：

传感器Ay=-0.000 02x+12.203 91，

(1)

传感器By=-0.000 02x+11.638 87。

(2)

从式(1)和(2)看出，两条曲线的斜率一致，截距相差0.565 04。由此得出，两个传感器的趋势一致，均值相差0.565 04 ℃，通过曲线平移，可将两条曲线完全重合。

2.2 相关性分析[4]

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。假设两个序列：

X：x1，x2，…，xn

(3)

Y：y1,y2,…,yn

(4)

根据统计学原理，两个序列之间的相关系数为：

(5)

。

(6)

相关系数r的取值范围为-1≤r≤1，r各种取值的意义为：r=1，序列X和Y是线性正相关;r=-1，序列X和Y是线性负相关；r=0，序列X和Y不相关；0

计算得出，传感器A的自相关系数为0.971，传感器B的为0.969，两个传感器间的相关系数为0.989。相关系数都接近1，说明两个传感器的产出资料具有很好的一致性。

2.3 离散分析

离散程度是评价观测变量各个取值之间的差异程度的指标，其中最常用的主要有极差、标准差等几种。标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，离散度分析主要应用于传感器之间的差值，即两个传感器的产出分钟值相减(大值减小值，结果为正)，然后对其结果分析极差和标准差等(见图4)。

图4 两传感器观测数据差值曲线Fig.4 The observation data difference of two sensors at Chicheng seismic station

从图4看出，两个传感器间的观测数据序列差值的最大与最小值分别是-0.561 50和-0.567 10，极差为0.005 6，该时段数据的标准方差为0.002 6。

上述可知，无论从两条曲线的斜率与相关性，还是两条曲线差的离散度来分析，采取同一井孔、同一观测深度、同一观测时间，相同的两套地热仪的对比观测，可以保证地热前兆观测系统的可靠性，可依据两者的资料确定地热异常是否为观测系统所引起。

3 水温观测映震能力与特征分析[5]

对赤城台水温测点周围2007年1月至2017年3月发生的地震按震级、震中距进行梳理(数据来源：河北省地震局地震编目系统网站)，总结分析水温观测异常与地震的对应关系。

震例一：2014年4月23日两套仪器观测曲线开始出现同步快速上升变化，27日传感器A、B分别升至最大值12.204 80和11.640 6，之后开始下降，出现2次波动型的上升—下降变化特征(见图5)，最大波动幅度分别达0.003 78 ℃、0.004 92 ℃，7月5日恢复正常的“降温”型年变规律，该异常持续约70天，2个月后发生9月6日的河北张家口涿鹿县ML4.8地震，震中距70 km。

图5 河北张家口涿鹿县ML4.8地震前赤城台水温曲线Fig.5 The water temperature at Chicheng seismic station before Zhuolu ML4.8 earthquake in Zhangjiakou, Hebei province

震例二：2013年5月10日两套仪器观测曲线出现同步下降，30日下降至最低点恢复，传感器A、B下降幅度分别达0.002 56 ℃、0.005 62 ℃，6月18日恢复至正常水平，异常变化特征为“快速下降—转平—快速上升—转平”(见图6)，该异常持续约40天，之后65天发生8月23日河北张家口蔚县ML3.2地震，震中距116 km。

图6 河北张家口蔚县ML3.2地震前赤城台水温曲线Fig.6 The water temperature at Chicheng seismic station before Yuxian ML3.2 earthquake in Zhangjiakou, Hebei province

震例三：2007年9月15日两套仪器观测曲线开始出现同步下降，11月10日下降至最低点开始恢复，下降幅度达0.001 52 ℃，12月初恢复至正常水平，异常变化特征为“快速下降—转平—快速上升—转平”(见图7)，该异常持续约60天，之后120天发生2008年8月23日河北张家口怀来县ML3.6地震，震中距52 km。

图7 河北张家口怀来县ML3.6地震前赤城台水温曲线Fig.7 The water temperature at Chicheng seismic station before Huailai ML3.6 earthquake in Zhangjiakou, Hebei province

通过对典型震例的分析，初步得出该测点的地温地震异常指标：

(1) 地温测值上升或下降的幅度一般要超过0.003 ℃。

(2) 发震时间一般在异常出现后的3～6个月内。

(3) 水温观测曲线的异常形态有“震荡型上下波动”“快速上升—转平—快速下降”“快速下降—转平—快速上升”“快速上升—转平”，异常幅度一般为0.003～0.012 ℃。

4 结论

(1) 赤城台两套水温仪观测的温度总变化趋势、变化形态甚至在细节方面均一致，通过平移两条曲线基本重合，同层观测的相关系数接近于1，在同一井孔同一深度用两套观测设备能得到更可靠的温度观测资料。

(2) 当台站的水温观测数据出现异常时，有必要进行两套仪器的对比分析，查找引起异常的原因。

(3) 赤城台水温测点的地温异常与周围地震有一定的对应，初步认为该测点地震异常表现为快速上升或下降，幅度超过0.003 ℃，异常时间一般为3～6个月,映震范围一般在测点周围100 km范围内。

[1] 中国地震局监测预报司.地震地下流体理论基础与观测技术(试用本)[M].北京:地震出版社，2007:10-112.

[2] 付子忠.地热动态观测与地震前兆[G]//地壳构造与地壳应力文集.北京:地震出版社,1988:85-92.

[3] 李国佑,白占孝,张 敏.德令哈地震台水温对比观测分析[J].地震研究，2014，37(S1)：68-71.

[4] 邱永平.宁波地震台ZK03井水温平行观测资料的对比分析[J].中国地震，2011，27(4)：431-437.

[5] 陈沅俊.地温测点的映震能力及特征分析[G]//地壳构造与地壳应力文集，1999：85-91.

TheComparativeAnalysisofWaterTemperatureObservationDataatChichengSeismicStationinHebei

ZHANGXiu-ping1,WANGYue-feng1,WANGZhi-min2,ZHENGYi1,LIFeng1,ZHANGGuang-li3

(1.ZhangjiakouCentralSeismologicalStationofHebeiEarthquakeAgency,Zhangjiakou,Hebei075000,China;2.ChichengSeismicStationofHebeiEarthquakeAgency,Chicheng,Hebei075500,China;3.YangyuanSeismicStationofHebeiEarthquakeAgency,Yangyuan,Hebei075800,China)

The observation data of two sets of digital thermometers at the same depth at Chicheng seismic station are analyzed by curve-fitting and discretization. The observation data of two sets of instruments are reliable, and the temperature variation trend is consistent, and both of them can show the change of the temperature underground. The comparison of two sets of thermometers' data at the same depth can troubleshoot factors, and it is benefit to the anomaly judgment before earthquake.

Water temperature observation; Comparative analysis; Precursory anomaly

1000-6265(2017)03-0009-04

2017-03-27

河北省地震局2016年星火计划项目(DZ2016030012)。

张秀萍(1974— )，女，甘肃省民勤县人。2000年毕业于河北地质学院，高级工程师。

P315.72

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