地震学报
地震學報
지진학보
ACTA SEISMOLOGICA SINICA
2014年
5期
780-789
,共10页
张小涛%张永仙%夏彩韵%吴永加%余怀忠
張小濤%張永仙%夏綵韻%吳永加%餘懷忠
장소도%장영선%하채운%오영가%여부충
图像信息方法%地震热点%芦山MS7.0 地震%川滇及附近地区
圖像信息方法%地震熱點%蘆山MS7.0 地震%川滇及附近地區
도상신식방법%지진열점%호산MS7.0 지진%천전급부근지구
pattern informatics method%seismic hotspot%Lushan MS 7 .0 earth-quake%Sichuan--Yunnan and its adj acent regions
图像信息方法是一种基于统计物理学的地震预测方法.该方法通过严格的统计检验给出地震活动状态显著偏离平均状态的地区(即显著平静或显著活跃的地区),称为“地震热点”.以往研究结果表明该方法是一个预测效能较高的中长期地震预测方法.本文利用中国地震台网中心提供的1970年以来的地震目录,在剔除余震、选取完备震级的基础上,基于前期研究工作结果中预测效能较高的计算参数,即网格尺度为2°×2°、预测时间窗为9年,分析2008年汶川MS8.0地震后到2013年芦山MS7.0地震前川滇地区的图像信息演化过程.结果表明,2009-2010年间芦山MS7.0地震震中附近的鲜水河断裂带、龙门山断裂带和安宁河断裂带交汇区(29°-31°N,101°-105°E)存在明显的地震热点,2011-2012年该地震热点缩小至(29°-31°N,101°-103°E)范围,2012年以后消失,继而于2013年发生芦山MS7.0地震.本文还对比研究了网格尺度为1°×1°时的图像信息演化过程,结果显示2009-2010年芦山地震附近的新津-成都-德阳断裂南部、龙泉山西缘断裂南段、马边-盐津断裂带、峨边断裂带、天全-萦经断裂带(29°-30°N,103°-104°E)也出现过地震热点,2011年以后该热点消失,2013年发生芦山MS7.0地震.本文讨论了计算参数对预测结果的影响,并根据目前存在的地震热点分析了川滇及附近地区今后强震发生的可能地点.
圖像信息方法是一種基于統計物理學的地震預測方法.該方法通過嚴格的統計檢驗給齣地震活動狀態顯著偏離平均狀態的地區(即顯著平靜或顯著活躍的地區),稱為“地震熱點”.以往研究結果錶明該方法是一箇預測效能較高的中長期地震預測方法.本文利用中國地震檯網中心提供的1970年以來的地震目錄,在剔除餘震、選取完備震級的基礎上,基于前期研究工作結果中預測效能較高的計算參數,即網格呎度為2°×2°、預測時間窗為9年,分析2008年汶川MS8.0地震後到2013年蘆山MS7.0地震前川滇地區的圖像信息縯化過程.結果錶明,2009-2010年間蘆山MS7.0地震震中附近的鮮水河斷裂帶、龍門山斷裂帶和安寧河斷裂帶交彙區(29°-31°N,101°-105°E)存在明顯的地震熱點,2011-2012年該地震熱點縮小至(29°-31°N,101°-103°E)範圍,2012年以後消失,繼而于2013年髮生蘆山MS7.0地震.本文還對比研究瞭網格呎度為1°×1°時的圖像信息縯化過程,結果顯示2009-2010年蘆山地震附近的新津-成都-德暘斷裂南部、龍泉山西緣斷裂南段、馬邊-鹽津斷裂帶、峨邊斷裂帶、天全-縈經斷裂帶(29°-30°N,103°-104°E)也齣現過地震熱點,2011年以後該熱點消失,2013年髮生蘆山MS7.0地震.本文討論瞭計算參數對預測結果的影響,併根據目前存在的地震熱點分析瞭川滇及附近地區今後彊震髮生的可能地點.
도상신식방법시일충기우통계물이학적지진예측방법.해방법통과엄격적통계검험급출지진활동상태현저편리평균상태적지구(즉현저평정혹현저활약적지구),칭위“지진열점”.이왕연구결과표명해방법시일개예측효능교고적중장기지진예측방법.본문이용중국지진태망중심제공적1970년이래적지진목록,재척제여진、선취완비진급적기출상,기우전기연구공작결과중예측효능교고적계산삼수,즉망격척도위2°×2°、예측시간창위9년,분석2008년문천MS8.0지진후도2013년호산MS7.0지진전천전지구적도상신식연화과정.결과표명,2009-2010년간호산MS7.0지진진중부근적선수하단렬대、룡문산단렬대화안저하단렬대교회구(29°-31°N,101°-105°E)존재명현적지진열점,2011-2012년해지진열점축소지(29°-31°N,101°-103°E)범위,2012년이후소실,계이우2013년발생호산MS7.0지진.본문환대비연구료망격척도위1°×1°시적도상신식연화과정,결과현시2009-2010년호산지진부근적신진-성도-덕양단렬남부、룡천산서연단렬남단、마변-염진단렬대、아변단렬대、천전-영경단렬대(29°-30°N,103°-104°E)야출현과지진열점,2011년이후해열점소실,2013년발생호산MS7.0지진.본문토론료계산삼수대예측결과적영향,병근거목전존재적지진열점분석료천전급부근지구금후강진발생적가능지점.
The Pattern Informatics (PI )method is a new approach for earth-quake prediction based on statistical physics.This method can detect the re-gions where seismicity significantly deviates from the normal state (i.e.,seismic quiescence or seismic activation),known as “seismic hotspots”,via strict sta-tistical tests.Previous results show that PI is effective for medium- to long-term earthquake prediction.In this paper,after declustering and choosing complete-ness magnitude,the PI method was applied to earthquake catalogue from China Earthquake Networks Center since 1970,to detect the existence of seismic hotspots before the Lushan MS7.0 earthquake on April 20,2013.Based on suit-able parameters (with grid size of 2°×2°and forecast window of 9 years)with higher prediction efficiency according to the previous researches of western Chi-na,we obtained the evolution of PI anomaly during the period from Wenchuan MS8.0 earthquake to Sichuan Lushan MS7.0 earthquake.The results showed that obvious seismic hotspots appeared in the convergent region (29°-31°N, 101°-105°E)of the Xianshuihe,Longmenshan and An’ninghe faults from 2009 to 2010.These seismic hotspots shrank to the range of (29°-31°N,101°-103° E)during the years of 2011-2012 and disappeared after 2012,then the 2013 Lushan MS 7 .0 earthquake occurred.In another evaluation of the evolution of PI anomaly by using a different set of calculation parameters (with grid size of 1°× 1°and forecast window of 9 years),the results showed that there was a hotspot from 2009 to 2010 covering the southern Xinjin--Chengdu--Deyang fault,south-ern segment of Longquanshan western edge fault,Mabian--Yanjin fault,Ebian fault,and Tianquan--Yingjing fault (29°-30°N,103°-104°E).After 2011, this hotspot disappeared and the Lushan MS7.0 earthquake occurred in 2013. We also discussed the potential seismic risk in the studied area as well as the in-fluence of calculated parameters on the prediction efficiency.