北武当观测站形变资料综合分析*

王晓霞，高翠珍，史双双，宫静芝，薛锦明，薛生瑞

（1.太原地震监测中心站，山西 太原 030021；2.山西省地震局，山西 太原 030021）

地震波前存在不规则变化已被大量地震实例所证实，地震前数据变化探寻已成为地震短临预测的关键手段[1]。地球物理观测形变数据产出有一套严格的管理制度、标准及规范，从而保证了观测资料的完整性和精确性，北武当观测站形变仪器自2010年安装运行以来，运行状况良好，尤其是水平摆和水管仪在2013—2018年度全国质量评比中取得优异的成绩，数据观测精度较高。因此，本文将探讨北武当观测站形变资料与地震之间的映震关系，试图找出某种数据变化形态可能会发生地震，为日常会商及在异常跟踪中提供帮助。

1 台站概括及资料基本情况

北武当观测站2011年正式投入使用，在运行水平摆、水管仪、伸缩仪，全部为数字化观测，在运行的各仪器运转情况良好，观测站选在了国家级名胜风景区，观测环境较为稳定，数据干扰较少。观测站海拔高程1 475 m，洞深31 m，洞体覆盖厚度43 m，山洞温度年变化为0.5℃，日变化＜0.03℃。仪器洞室位于关帝山强烈隆起区，该区新构造运动以来以持续抬升为主，断块内差异运动极弱，属稳定的新构造单元。距离洞室最近的断裂为刘家岔断裂，位于洞室NE向1.6 km处，断裂为前第四纪断裂，属非活动断裂[2]。洞室周边500 m范围内无活动断裂，且节理裂隙也不发育。

2 研究方法

本课题项目全面系统地收集、整理2012年1月1日—2019年12月31日的地形变产出数据，将数据中的雷电、系统故障、人为干扰等造成错误数据的畸变图像进行预处理。同时采用EIS2000地震前兆信息系统软件中的潮汐变化分析、加卸载响应比2种数据处理方法进行分析[3-4]，并与历史地震相结合，对台站形变资料数据进行作图处理。

2.1 潮汐因子变化分析

潮汐因子变化分析是指计算采用观测整时值序列，通常以48 h为滑动步长，30 d为窗长，采用月长度调和分析，解算各主要潮波的潮汐因子、相位滞后等参数，根据潮汐因子、相位滞后等参数变化与地震前兆的关系，提取地震前兆信息。在此给出2012年1月1日—2018年12月31日水平摆（M2波）整点值数据潮汐因子变化分析曲线，见第51页图1。

图1 水平摆（M2波）整点值数据潮汐因子

2.2 加卸载响应比分析

加卸载响应比分析是将孕震区作为一个非线性系统，设法对该孕震系统输入某种信号，然后重点观测该系统在临近失稳时对输入信号的各种响应。在此利用MAPSIS软件计算并给出2012年1月1日—2019年12月31日水管仪整点值数据加卸载响应比振幅因子分析曲线，见第51页图2。

图2 水管仪整点值数据加卸载响应比振幅因子分析曲线图

从图2可以看出，通过2种方法处理得到的分析曲线在不同程度上都表现出或多或少的毛刺突跳变化。曲线异常变化特征主要归纳为以下两个。

一是上升、下降、突跳、振幅变大。如，2014年水管仪东西（EW）向振幅因子2月开始持续上升出现（见图3），2014-05-30 09:20:12在云南省德宏傣族景颇族自治州盈江县发生6.1级地震。

图3 2014年水管仪东西向振幅因子趋势异常曲线图

二是趋势性异常。如，2013年伸缩仪北东（NE）向M2波潮汐因子从2013年5月底开始一直加速上升变化出现（见图4），2013-07-22 07:45:55在甘肃省定西市岷县、漳县交界发生6.6级地震。

图4 2013年伸缩仪北东向M2波潮汐因子趋势异常曲线图

3 震例分析

本文对近十年来水管仪、水平摆、伸缩仪所记录到的数据在同震响应前的异常变化进行分析，旨在研究地震前北武当观测站形变观测数据的异常变化及各形变仪器的映震能力。实际观测表明，地倾斜观测能清晰地记录到较大地震的波动响应，特别是对于强震[5]。对近十年记录到的地震统计，总共记录到国内5级以上地震21次，5级以下地方震记录不明显，同时发现水平摆和水管仪记录地震效果好，有较高的灵敏度；伸缩仪相对较差。在此，选取具有代表性的地方震和强震，分析比较水平摆、水管仪和伸缩仪的记录有关特征，典型地震基本参数见第52页表1。

表1 典型地震基本参数

同震响应特征分析。实际观测表明，地倾斜观测能清晰地记录到较大地震的波动响应，特别是对 于强远震，典型远震同震响应特征参数统计见表2。

表2 典型远震同震响应特征参数统计

为了更直观比较，本文选取远、近各一次震例，来分析比较水平摆、水管仪与伸缩仪的记录有关特征，原始的地震时序图曲线特征见图5、图6。

图5 2013年4月20日四川雅安芦山7.0级地震时序图曲线特征

图6 2016年3月12日山西运城市盐湖区4.4级地震时序图曲线特征

从图5分析得出，对于震中距比较远的地震（Ms＞6.0的国内地震），北武当观测站各形变仪器时序图曲线中能够观测到地震引起的同震响应，水平摆、水管仪观测效果较清晰，比伸缩仪更加明显；从图6看出，对于Ms＜5.0的地方震，各形变仪器时序图曲线中难以观测到地震波动，从时序图曲线中寻找地震前兆异常也非常困难。可见，在时序图曲线中难以捕捉到地震前兆异常信息特征的存在，需要通过其他方法来判断。

4 模糊数学方法检验

模糊关系矩阵R作为一个从因素集U到评语集V的映射关系，每输入一组因素的权重向量A，就可以得到一组相应的评判结果B，采用最短距离法对异常变化指标权值注进行数学建模，其具体步骤如下。需要注意的是，异常变化指标权值为命中的概率，命中的概率=命中地震的次数/总共出现异常的次数，概率越高越准确。

1）设水平摆、水管仪、伸缩仪分别为变量x1、x2、x3，打结次数、转折角度为二维变量y1、y2、y3、y4、y5、y6。异常变化指标权值见表3。

表3 异常变化指标权值

2）将所有元素自然归为一类H，每一类平台高度为零，根据公式

即f（yi）=0（i=1，2，3，4，5），这时D（Gp，Gq）=d（yp，yq）。将矩阵转化为距离方阵，把平台分为两类。模糊综合数学评价模型结果见图7。

图7 模糊综合数学评价模型结果

模糊数学评价模型结果显示水平摆、水管仪的权值在1.35以下，表示数据的映震水平较高；伸缩仪的权值较大，表示数据的映震水平较低。综合潮汐因子变化分析、加卸载响应比及同震变化分析，水平摆和水管仪数据质量较优。

5 结束语

通过分析形变资料时序图曲线和运用EIS2000地震前兆信息系统软件中的潮汐因子变化分析、加卸载响应比分析2种方法，结合台站异常有效评价范围内的历史地震，本文得出以下4点认识。

一是水平摆、水管仪观测地震效果好，伸缩仪相对较差。因此，在日常地震分析预报中，应更加侧重水平摆和水管仪的资料分析。

二是对于Ms＜4.5的地方震，各形变仪器时序图曲线中难以观测到地震波动；对于Ms＞6.0的大陆地震，各形变仪器时序图曲线中能够观测到地震引起的波动，水平摆、水管仪记录较清晰，比伸缩仪明显。

三是应用潮汐因子变化分析、加卸载响应比分析时，如果发现曲线出现上升、下降突跳，振幅增大或呈现趋势性异常，则有地震发生的可能。

四是震前异常与地震并非一一对应关系，因此需要结合多台阵、多学科分析，提供更准确、更可靠的数据研判。