日本伊豆诸岛震群超低频地磁的新方法

日本伊豆诸岛震群超低频地磁的新方法

极化分析和核心分量分析最近，磁体现象被认为是短临地震预报的最有希望的方法。已经积累了许多前兆信号的证据,这些信号的频率范围很宽,从直流到甚高频(VHF)。在上述频段中,超低频是最有前途的手段之一,因为已有一些令人信服的证据。由于震中与传感器距离太远,一般认为与大地震相关的信号非常弱。在LomaPrieta地震中,传感器恰好位于震源之上,所以成功记录到了强烈的超低频地磁信号。但是不幸地是当时只测量了一个磁场分量。Hayakawa等(1996)和Kawate等(1998)试图分析与关岛地震有关的超低频地磁数据。他们提出了一种新的谱分析方法,也就是所说的极化分析,即估算水平谱密度与垂直谱密度的比值,这种方法对于提取ULF地磁数据的震前异常变化是有效的。Hattori等(2002)认为远程参考台站的数据对于极化分析中降低外界强磁场变化的影响特别重要。已观测到的超低频地磁数据被认为是某些信号的叠加(见图1)。第一类是自然的、全球性的信号,比如源于日地相互作用的地磁场的日变化和地磁脉动以及一些非常强的信号。第二类是由直流驱动列车或工厂产生的人工信号,这种信号是区域性的。第三类是在磁力仪周围的局部性信号,如地面振动、磁性设备的移动、内部电路的噪音等。与地壳活动相关的信号通常是非常弱的。所以关键的问题是如何将与地震有关的信号同这些噪音区别开来。已经提出了几种方法,并且对所发展的方法的效率已有报道。报道所涉及的方法包括上面提到的极化分析法和破裂分析法以及主要分量分析法。Gotoh等(2002)已经报道了主要分量分析方法在信号识别中的有效性,并且发现了超低频地磁信号与2000年伊豆群岛地震的联系。他们用的是在距离近而独立的三个观测站观测到的水平分量(NS)数据。观测站的探头之间的距离大约是5km。他们认为最小的本征值对于监测即将发生的大地震有重要意义,也就是,第三主要分量中包含有即将来临的地震活动的信息。为了使主要分量分析法的有效性更加令人信服,在这篇文章中我们将更详细地展示主要分量分析法的研究结果,同时也展现其他的结果,如每个主要分量的本征矢量的变化。120关于宗教目标和地震观测站的观测2000年6月26日日本气象厅根据附近Miyake-jima岛小地震发生频率的增加,发布了该岛的Oyama火山(34.09°N,139.51°E)将会发生一次爆发的官方预警。次日早晨,在岛以西几公里的地方有海底火山喷发的迹象,几乎与此同时震群活动开始了。不久,7月8日在火山顶出现了一个大型的凹陷,而且这个凹陷一直在增大。尽管最后一次大规模的火山喷发发生在2000年8月29日,但此后持续喷发有毒气体。震中的位置也从岛以西转向了岛的西北方向。震中的转移被认为与大规模岩脉入侵或是岩浆发生了转移有关系。在这次活动中,有5次大地震(M>6)。发生在7月1日、9日、15日、30日和8月18日,震级分别为6.4、6.1、6.3、6.4和6.0,而且他们的深度较浅,分别是15、14、5、18和11km。我们研究了在日本伊豆半岛上所观测到的超低频地磁数据。有三个观测台紧密地分布在伊豆半岛(Seikoshi(34.85°N,138.82°E),Mochikoshi(34.89°N,138.86°E)和Kamo(34.86°N,138.83°E)),台站探头间相距大约5km。三分量扭力磁力仪在那里工作。Seikoshi和Mochikoshi两个站磁力仪的采样率为50Hz,Kamo站磁力仪的采样率为12.5Hz。粗略估计震中距伊豆半岛的观测站有80～100km。图2展示了观测站与大于5级的地震的相对位置。表1概述了传感器的规格。2观测信号空间的参数特性为了提取伊豆群岛震群的超低频地磁信号,应用了主要分量分析法(PCA)。我们分析了2000年2月至2001年的数据,研究了不同来源的信号(地磁场变化信号、人为噪声和其他来源的信号(如与地震有关的超低频信号))的长期变化。主要分量分析法(PCA)步骤如下。首先,以12.5Hz的采样率对Seikoshi和Mochikoshi两个观测站的超低频波形数据进行采样,然后将所有数据用无延时的数字窄带滤波器进行处理。我们将PCA法应用于数个相邻但又相互独立的观测站得到的时间序列数据。将从三个站点得到的30分钟长的时间序列数据表示为:ysks=[ysks(t1),ysks(t2),…,ysks(t22,500)]T,ymck=[ymck(t1),ymck(t2),…,ymck(t22,500)]T,ykam=[ykam(t1),ykam(t2),…,ykam(t22,500)]T,这里的sks,mck,kam下标分别对应Seikoshi,Mochikoshi和Kamo三个站。得到数据矩阵Y=[ysks,ymck,ykam]T,这里的T表示转置矩阵,接下来计算出方差矩阵R=YYT。得出本征值分解值R,R=V∧VT,其中∧是λ1,λ2,λ3的本征值矩阵,V是本征矢量值矩阵,v1,v2和v3是矩阵的列。这里下标1、2、3是表示震级大小的顺序(λ1>λ2>λ3)。PCA的数学运算过程就是对观测到的信号矩阵的协方差矩阵的本征值的分析过程。所以,在PCA方法中,所选择的投影轴(本征矢量v1)要使在Y定义的观测信号空间中数据变化最大化,本征矢量v1被认为是最主要的信号子空间或最强信号子空间,并将它称为第一主要分量。下一步就可以将观测信号空间用正交函数展开成v2和v3。他们被称为第二主要分量和第三主要分量。由于三个观测站的数据被应用到了本文提到的PCA法,所以我们可以最大限度地区别三类信号。获得的本征矢量值说明了每个信号子空间的基本功能,而它的本征值则显示了每个子空间的能量。因此用最大的本征值v1来表示最强的信号源,而v2和v3分别用来表示第二、第三主要分量的能量。3结果在这一节中将讨论本征值和本征矢量幅度的时间演变。文中将会给出在10mHz频段上,最有效的NS分量的结果。3.1本征值的变化本段将描述本征值在时间上的变化。我们首先求出本征值λ1、λ2、λ3的平方根,λ1、λ2、λ3分别对应于第一、第二和第三主要分量。这样我们将得到每个主要分量的幅度的信息。以Ap指数表示的地磁活动的变化也同时绘出。上面叙述的数据处理方法,每30分钟可以获得一组本征值,而获得Ap指数的间隔是3小时。所以分析的时间段是从2000年2月到同年12月,但遗憾的是由于一个站点受到雷击,造成了从7月16日到10月巨大的数据缺失,导致台阵观测发生故障。一般来说,超低频段的三类可能来源可以在地面测量出来:如受日地作用影响而产生的地磁脉动之类的地磁信号;如直流驱动火车产生的信号属于人类活动产生的人为信号;其中包括可能与地震有关系的超低频辐射在内的通过地下传送的超低频信号。图3表示的仅仅是在子夜(00:00-04:00LT,LT=UT+9h)的数据结果,因为我们希望晚上的人为信号会小一些。图3中用垂直的虚线表示出了在台阵良好运行期间发生的大于6级的地震。图3中,√λ1λ1−−√的变化似乎与地震没有什么关系,而√λ2λ2−−√和√λ3λ3−−√的变化恰好在6级地震发生前达到当地的最大值。最大值的时间大约持续了几天。台阵系统恢复以后,发现√λ2λ2−−√的值有点偏高,而√λ3λ3−−√表现为在11月底之前的较低水平。现在三个主要分量的值全部讨论完了。图4展示了√λ1λ1−−√和Ap指数在2000年4月夜间的变化,两者间似乎有明显的联系。这表明第一主要分量代表的是来源于日地效应的信号。图5展示了2000年4月√λ2λ2−−√的变化,这个次强分量,有明显的与人类活动相关的日变特征:在工作的时间内数值较高;晚上和周末较低。它与区域性的电能消费方式有密切关系。最弱的第三分量√λ3λ3−−√可能是前两个分量(第一和第二主要分量)的剩余,是第三类可能的信号来源,与地震相关的超低频信号也许就隐藏在这个分量中(图6)。在图6(a)中可以看出√λ3λ3−−√具有日变化,据推测很可能是受到了白天人工信号的污染。然而,夜间人类活动的影响很小,如图6中间部分便没有明显的日变化。如果有同地震有关的超低频发射存在,这就使我们或许能够检测出这种微弱的与地震相关的超低频辐射信号。在图6(b)中子夜时√λ3λ3−−√的变化表明√λ3的幅度从2000年2月中旬开始增加。在第一次M6.4级大地震前约两周,发现√λ3的值明显增大。接着我们观察到,在7月1日的第一次大地震(M6.4级)之前大约10天,√λ3的强度急剧地下降,接下来在首次大地震的前几天√λ3的强度又突然增加。我们注意到在7月9日和15日发生的第二次(M6.1级,7月9日)和第三次(M6.3级,7月15日)地震也出现非常相似的变化。这种变化在Ap指数中没有见到(图6(e))。台阵系统恢复正常后,√λ3的值变得相当稳定。在11月末√λ3的值又恢复到了该曲线开始时的水平。这里还需要考虑可能会使√λ3值增加的因素,以及所谓的机械地震波对探头本身的震动影响。在我们的台阵中没有能用的地震仪。因此,我们用日本气象厅(JMA)的地震目录来计算地震的次数和每隔30min的区域地震强度E/r2,这里的E和r分别是地震释放出的能量和台阵中某个台与震中的距离。计算中采用了公式logE=11.8+1.5M。图6(c)和图6(d)表示地震次数的变化和区域地震能量的变化。在地震活动期内30min内发生的地震次数达到了30次,甚至更多,这就意味着每分钟都有一次地震。我们还发现地震次数与√λ3表示的超低频辐射活动之间没有直接的联系。然而,有人认为地震的次数不是一个代表地面震动的好指标。最下面一栏是表示区域地震能量的E/r2指数。粗略来讲地震能量是以指数函数衰减的,但√λ3的变化中方式却完全不同。图7表示的是从2000年6月到7月间√λ3在晚上变化的放大图,我们可以更清楚地观察到以上所说的特点。图8绘制了2000年7月8日三个观测站提供给PCA方法的数据。频段是0.01Hz,MS6.1级地震的发震时间用垂直虚线表示。图中没有与主震相关的显著变化,因此,√λ3在子夜的时间演化很可能反映了在伊豆诸岛震群中与地震有关的超低频辐射。3.2信号模式的变化这一节将讨论本征矢量值的时间演化。由于我们用的主要分量分析是三维的,在矢量空间所得的本征矢量值有相同的维数。由于本征矢量的模是唯一的,这样矢量的顶端就在同一个球面上移动。这些矢量就构成了正交坐标系。为了简化起见,我们只考虑θ和φ两维曲线的变化,如图9所示。标明大震(M>6)发震时间的图10展示的是在大地震中子夜数据的结果。图10(a)是第一主要分量的本征矢量(v1)的变化。除了2月初外θ和φ的变化一直非常稳定。这说明第一主要分量足够稳定,主要信号子空间没有变化。图10(b)表示第二主要分量的本征矢量(v2)的变化。在2月初及11月后,变化相当稳定。在2月中和7月期间,θ和φ的数据都受到干扰。图10(c)是第三主要分量的本征矢量(v3)的变化,变化趋势与图10(b)相似。图11是θ和φ数据的直方图,图11(a)展示的是分析期间整个夜间的数据。其他图分别对应以下时期:(b)4月5～8日;(c)6月11～15日;(d)6月28日～7月1日;(e)7月5日～8日;(f)7月12日～15日;(g)11月28日至31日(无震期)。对应于图6中√λ3轻微增加的时期,图11(c)—(f)包括了在图6中√λ3变化为局部最大值的时期。在正常情况下,信号好象来自固定源,而在异常阶段信号的矢量空间可能被干扰过。这说明信号模式被改变了,可能有别的信号加入。在我们的分析中获取的信号模式的改变,更加有力地证明了如前所述在伊豆诸岛震群活动中发生的现象。特别是√λ3在震级大于6级的大地震前几天的异常增加,可能说明其与大地震有关。4对数据的分析考虑到对伊豆台阵数据的主要分量分析中的结果,有理由认为第一主要分量是来源于受日地交互作用影响的信号。第二主要分量是人为信号和与地震相关的信号的组合,其中人为信号的影响更强一些。第三主要分量也是人为信号和与地震相关的信号的组合。第三主要分量与地震的相关性似乎要比第二分量好。这里我们不得不提到主要分量的作用。在分析期间,子夜前后三个主要分量的平均值分别为第一主要分量94.2%、第二主要分量5.2%和第三主要分量0.6%。当第三主要分量√λ3的强度增加,并且我们确认第三主要分量的增加的贡献是平时的三倍以上(2.4%),因为第三主要分量的平均强度大约为10-2nT量级,而在被分析的频率范围内系统的灵敏度大约是pT量级,因此,即使它的贡献占的比例非常小,√λ3的数值仍然被认为是有效的,它的异常变化具有重要意义。我们也消除了由于其它震动影响使第三主要分量在大地震前(几天)异常突然增加的可能性。这可以通过分析三个观测站经过滤波的输入信号的表现以及对比区域地震活动和√λ3强度的变化之间的关系清楚地发现。基于以上事实,超低频磁力仪台阵观测数据的第三主要分量可能是预报未来的地壳活动的一种有效方法。目前的结果与Gotoh等(2002)和Uyeda等(2002)所作的结果之间有一点差别。以前的文章中只研究√λ3幅度的变化,他们认为√λ3轻微增加的时间在震群活动前大约几个月。而本文中√λ3增加的时间比以前的文章中提到的结果要早一个月。主要原因可能是数据分析所使用的采样率。Gotoh等(2002)所用数据的采样率为1Hz,我们则用12.5Hz的采样率。主要分量分析法是一种相关分析。因此,如果信号空间里数据的分布发生变化,我们会发现结果也随之变化。我们还发现对于两种采样率来讲,在信号空间中v1的方向几乎是相同的。因为分布和差异变化的改变,垂直于主轴的轴向是不同的。这可能与台阵中三个台站在0.01Hz频段上观测到的信号相移有关。然而,有意义的是在震级大于6级的地震前出现的异常变化与前人研究的结果是一致的。这意味着对两种采样率来说在整个分析过程中估算的第一主要分量的主要因素是共同的。v2和v3在信号空间里的方向,对于两种采样方式来说