地震地质 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (3): 593-621.DOI: 10.3969/j.issn.0253-4967.2023.03.001
李营1)(), 方震2,3,4), 张晨蕾5), 李继业6), 鲍志诚7), 张翔8), 刘兆飞1), 周晓成1), 陈志1), 杜建国1)
收稿日期:
2023-01-30
修回日期:
2023-03-14
出版日期:
2023-07-18
发布日期:
2023-07-18
作者简介:
李营, 男, 1978年生, 2007年于中国科学院地球化学研究所获流体地球化学专业博士学位, 研究员, 主要从事活动构造带流体地球化学特征及地球深部流体成因研究, E-mail: liying@ief.ac.cn。
基金资助:
LI Ying1)(), FANG Zhen2,3,4), ZHANG Chen-lei5), LI Ji-ye6), BAO Zhi-cheng7), ZHANG Xiang8), LIU Zhao-fei1), ZHOU Xiao-cheng1), CHEN Zhi1), DU Jian-guo1)
Received:
2023-01-30
Revised:
2023-03-14
Online:
2023-07-18
Published:
2023-07-18
摘要:
建立地震短临预测方法是减轻地震灾害损失的最有效手段, 也是科学难题。流体是地球内部最为主动、 活跃的组分, 携带了地球各圈层的地球化学信息。地震流体地球化学的组成和变化对地下物理化学条件的改变响应灵敏, 是指示地震和构造活动的有效指标。文中综述了国内外流体地球化学短临预测机理的研究进展, 介绍了国内外已经建立的流体地球化学地震短临预测模型和方法, 利用《中国震例》数据对主要预测模型和方法进行了检验分析, 评述了各方法的适用性和效能。结合团队已有的工作基础, 提出了基于前兆机理进行地震流体地球化学短临预测的思路, 并对中国地震科学实验场地球化学子系统的地震短临预测研究和应用进行了展望。
李营, 方震, 张晨蕾, 李继业, 鲍志诚, 张翔, 刘兆飞, 周晓成, 陈志, 杜建国. 地震流体地球化学短临预测研究进展与展望[J]. 地震地质, 2023, 45(3): 593-621.
LI Ying, FANG Zhen, ZHANG Chen-lei, LI Ji-ye, BAO Zhi-cheng, ZHANG Xiang, LIU Zhao-fei, ZHOU Xiao-cheng, CHEN Zhi, DU Jian-guo. RESEARCH PROGRESS AND PROSPECT OF SEISMIC FLUID GEOCHEMISTRY IN SHORT-IMMINENT EARTHQUAKE PREDICTION[J]. SEISMOLOGY AND GEOLOGY, 2023, 45(3): 593-621.
序号 | 经验公式 | 参数含义 | 适用范围 | 参考文献 |
---|---|---|---|---|
1 | ρ=100.43M | ρ为有效前兆异常区的半径,M为震级 | 是大量地球化学地震预测方法的理论基础,适用性较广泛 | Dobrovolsky et al., |
2 | logT=0.76M-1.83 | T为氡地震前兆异常的持续时间,M为震级 | Rikitake, | |
3 | ML=2logD-0.07 | D为氡地震前兆异常的持续时间,ML为震级 | 适用于美国南卡罗莱纳西北部约卡西湖2.0≤ML≤2.6的地震预测,该模型成功验证了1977年2月23日2.3级地震事件 | Talwani, |
4 | t(天)=10M/143 | M为震级,t为氡异常变化的天数 | 适用于美国蓝山湖地区的地震预测 | Fleischer et al., |
5 | M=2log(λΔR/KT)-15.3 | M为震级,λ为氡的衰变常数,ΔR为氡浓度的相对变化,K为常数,给定值为3.96×10-17,T为氡异常变化的时间 | 选取世界各地震级M>5、震中距>100km的17次主震验证了模型的有效性,表明该模型具有较为广泛的应用范围 | Ramola etal., |
6 | logTlong= | T为氡异常变化的时间, m为震级 | 适用于南极洲地区的地震预测模型 | Ilić et al., |
7 | M=1.93log103.58D | M为震级,D为震中距 | 适用于各种氡浓度检测方法 | Elmaghraby etal., |
log10DTP=0.63M-0.483 | M为震级,D为震中距,TP为地震引起的氡浓度最高值出现的时间 | 适用于地下水和温泉中的氡浓度检测方法 | ||
log10D =0.0347M2+0.802 | M为震级,D为震中距,Trise为氡浓度开始出现异常值到升至最高值的时间 | 适用于土壤气和降雨中的氡浓度检测方法 | ||
log10(DTP-V/TP)=0.508M-1.58 | M为震级,D为震中距,TP-V为氡浓度从最高值变化到最低值的时间,TP为地震引起的氡浓度最高值出现的时间 | 适用于空气中放射性氡浓度检测以及地下水和土壤气中的氡浓度检测方法 |
表 1 国外地震地球化学前兆研究的经验公式
Table 1 Empirical formulas for seismic geochemical precursors abroad
序号 | 经验公式 | 参数含义 | 适用范围 | 参考文献 |
---|---|---|---|---|
1 | ρ=100.43M | ρ为有效前兆异常区的半径,M为震级 | 是大量地球化学地震预测方法的理论基础,适用性较广泛 | Dobrovolsky et al., |
2 | logT=0.76M-1.83 | T为氡地震前兆异常的持续时间,M为震级 | Rikitake, | |
3 | ML=2logD-0.07 | D为氡地震前兆异常的持续时间,ML为震级 | 适用于美国南卡罗莱纳西北部约卡西湖2.0≤ML≤2.6的地震预测,该模型成功验证了1977年2月23日2.3级地震事件 | Talwani, |
4 | t(天)=10M/143 | M为震级,t为氡异常变化的天数 | 适用于美国蓝山湖地区的地震预测 | Fleischer et al., |
5 | M=2log(λΔR/KT)-15.3 | M为震级,λ为氡的衰变常数,ΔR为氡浓度的相对变化,K为常数,给定值为3.96×10-17,T为氡异常变化的时间 | 选取世界各地震级M>5、震中距>100km的17次主震验证了模型的有效性,表明该模型具有较为广泛的应用范围 | Ramola etal., |
6 | logTlong= | T为氡异常变化的时间, m为震级 | 适用于南极洲地区的地震预测模型 | Ilić et al., |
7 | M=1.93log103.58D | M为震级,D为震中距 | 适用于各种氡浓度检测方法 | Elmaghraby etal., |
log10DTP=0.63M-0.483 | M为震级,D为震中距,TP为地震引起的氡浓度最高值出现的时间 | 适用于地下水和温泉中的氡浓度检测方法 | ||
log10D =0.0347M2+0.802 | M为震级,D为震中距,Trise为氡浓度开始出现异常值到升至最高值的时间 | 适用于土壤气和降雨中的氡浓度检测方法 | ||
log10(DTP-V/TP)=0.508M-1.58 | M为震级,D为震中距,TP-V为氡浓度从最高值变化到最低值的时间,TP为地震引起的氡浓度最高值出现的时间 | 适用于空气中放射性氡浓度检测以及地下水和土壤气中的氡浓度检测方法 |
序号 | 方法 | 应用实例 | 参考文献 |
---|---|---|---|
1 | 分层神经网络(LNN) | 能够区分环境条件改变和地震活动引起的氡浓度变化 | Negarestani etal., |
2 | 模型树方法(MT) | 在无地震活动时期,计算得到较为真实的氡浓度测值,但在地震活动时期,计算出的氡浓度值与实测值相差较大,可根据该模型计算的结果与实测值之间的差异预测地震活动 | Zmazek et al., |
3 | 箱线图分析方法 | 分析了巴基斯坦的穆扎法拉巴德地区监测点的氡特定模式浓度,可以识别氡浓度的异常变化,预测地震活动的发生 | Aleem et al., |
4 | 主成分分析(PCA) 和变化点检测(CP) | 根据冰岛北部地下水中微量元素浓度的监测数据,分析与地震活动有关的水文地球化学前兆,为预测地震活动提供研究指标 | Barbieri et al., |
5 | 人工神经网络模型方法 (ANNs) | 建立人工神经网络模型预测东安纳托利亚断裂带的地震,对发生的147次地震进行验证,准确度较高,误差只有2.3% | Fatih et al., |
对斯洛文尼亚东南部断层土壤气中氡的浓度进行分析,在12次地震中识别出10次异常 | Zmazek et al., | ||
基于斯洛文尼亚地区的环境参数和氡浓度的监测数据预测地震,可成功预测13例地震事件中的10例 | Torkar et al., | ||
6 | 人工神经网络模型(ANN)、多元线性回归(MLR)和决策树(DT)方法 | 使用不同方法识别巴勒斯坦北部地区构造活动引起的氡异常,从而预测地震的发生 | Haider et al., |
7 | 变点分析及检测算法(DA算法)、贝叶斯CP算法 | 使用DA算法、贝叶斯CP算法对连续监测的气氡数据进行处理能够预测地震的发生,使用该方法成功预测了意大利中部地区地震 | Soldati et al., |
8 | 基于异常点画圆,根据氡监测网预测地震位置和震级 | 可成功验证1988年伊朗Kerman地区发生的地震 | Hashemi et al., |
表 2 国外地球化学短临预测分析方法及应用
Table 2 Geochemical short-imminent earthquake prediction and analysis methods abroad
序号 | 方法 | 应用实例 | 参考文献 |
---|---|---|---|
1 | 分层神经网络(LNN) | 能够区分环境条件改变和地震活动引起的氡浓度变化 | Negarestani etal., |
2 | 模型树方法(MT) | 在无地震活动时期,计算得到较为真实的氡浓度测值,但在地震活动时期,计算出的氡浓度值与实测值相差较大,可根据该模型计算的结果与实测值之间的差异预测地震活动 | Zmazek et al., |
3 | 箱线图分析方法 | 分析了巴基斯坦的穆扎法拉巴德地区监测点的氡特定模式浓度,可以识别氡浓度的异常变化,预测地震活动的发生 | Aleem et al., |
4 | 主成分分析(PCA) 和变化点检测(CP) | 根据冰岛北部地下水中微量元素浓度的监测数据,分析与地震活动有关的水文地球化学前兆,为预测地震活动提供研究指标 | Barbieri et al., |
5 | 人工神经网络模型方法 (ANNs) | 建立人工神经网络模型预测东安纳托利亚断裂带的地震,对发生的147次地震进行验证,准确度较高,误差只有2.3% | Fatih et al., |
对斯洛文尼亚东南部断层土壤气中氡的浓度进行分析,在12次地震中识别出10次异常 | Zmazek et al., | ||
基于斯洛文尼亚地区的环境参数和氡浓度的监测数据预测地震,可成功预测13例地震事件中的10例 | Torkar et al., | ||
6 | 人工神经网络模型(ANN)、多元线性回归(MLR)和决策树(DT)方法 | 使用不同方法识别巴勒斯坦北部地区构造活动引起的氡异常,从而预测地震的发生 | Haider et al., |
7 | 变点分析及检测算法(DA算法)、贝叶斯CP算法 | 使用DA算法、贝叶斯CP算法对连续监测的气氡数据进行处理能够预测地震的发生,使用该方法成功预测了意大利中部地区地震 | Soldati et al., |
8 | 基于异常点画圆,根据氡监测网预测地震位置和震级 | 可成功验证1988年伊朗Kerman地区发生的地震 | Hashemi et al., |
图 1 根据多个监测站氡浓度异常预测地震发生的地点(Hashemi et al., 2013)
Fig. 1 Predicting the location of earthquake according to radon concentration anomaly of several monitoring stations(after Hashemi et al., 2013).
序号 | 方法名称 | 适用范围 | 预测效果 | 资料来源 |
---|---|---|---|---|
1 | 统计判据预报方法 | 对MS≥5地震的预测 | 对发震时间的判断有较大的不确定性 | 张炜等, |
2 | 水化短临预报整体化方案 | 对MS≥5地震的短临预测 | 地点预测受水化观测台网分布范围的限制 | 王吉易等, |
3 | 多层次跟踪预报方法 | 大(强)地震的发震时间的预测 | 方法中包含多个规则、指标和计算式,需不断修正 | 王吉易等, |
4 | 平面图形演化方法 | 时间和地点的预测 | 可预测MS≥6的大地震,震中及附近观测井点需密集 | 邵永新等, |
表 3 地震地球化学综合预报方法
Table 3 Comprehensive seismo-geochemical method for earthquake prediction
序号 | 方法名称 | 适用范围 | 预测效果 | 资料来源 |
---|---|---|---|---|
1 | 统计判据预报方法 | 对MS≥5地震的预测 | 对发震时间的判断有较大的不确定性 | 张炜等, |
2 | 水化短临预报整体化方案 | 对MS≥5地震的短临预测 | 地点预测受水化观测台网分布范围的限制 | 王吉易等, |
3 | 多层次跟踪预报方法 | 大(强)地震的发震时间的预测 | 方法中包含多个规则、指标和计算式,需不断修正 | 王吉易等, |
4 | 平面图形演化方法 | 时间和地点的预测 | 可预测MS≥6的大地震,震中及附近观测井点需密集 | 邵永新等, |
地震三要素 | 震级 | 发震时间 | 发震地点 |
---|---|---|---|
预测标志 | 异常形态类型 | 异常形态类型 | 异常集中区的分布范围 |
异常持续时间 | 异常的开始、转折和结束时间 | 异常区的时空迁移和扩展方向 | |
异常数量 | |||
异常分布范围 |
表 4 主要的预测地震三要素的地震地球化学标志表(车用太等, 2004)
Table 4 Main indicators of the seismogeochemical method for tprediction of earthquake three elements(after CHE Yong-tai et al., 2004)
地震三要素 | 震级 | 发震时间 | 发震地点 |
---|---|---|---|
预测标志 | 异常形态类型 | 异常形态类型 | 异常集中区的分布范围 |
异常持续时间 | 异常的开始、转折和结束时间 | 异常区的时空迁移和扩展方向 | |
异常数量 | |||
异常分布范围 |
序号 | 公式 | 适用震例数量 /个 | 适用比例 /% | 不适用震例数量 /个 | 不适用比例 /% | 参考文献 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | logT=0.76M-1.83 | 25 | 92.59 | 2 | 7.41 | Rikitake, |
2 | ρ=100.43M | 26 | 96.30 | 1 | 3.70 | Dobrovolsky et al., |
3 | log10(DTP)=0.63M-0.483 | 26 | 96.30 | 1 | 3.70 | Elmaghraby et al., |
4 | ML=2logD-0.07 | 4 | 14.81 | 23 | 85.19 | Talwani, |
5 | t(天)=10M/143 | 0 | 0.00 | 27 | 100.00 | Fleischeretal., |
6 | M=2log(λΔR/KT)-15.30 | 3 | 11.11 | 24 | 88.89 | Ramola et al., |
7 | logTlong=0.685m-1.57 | 0 | 0.00 | 29 | 100.00 | |
8 | D=100.32M(10<D≤50) D=100.43M(50<D≤100) D=100.56M(100<D≤500) D=100.63M(500<D≤1250) | 5 | 18.52 | 22 | 81.48 | Virk, |
9 | Mmin<M<Mmax,Mmin=(logR)/0.43, Mmax=(logL)/0.43 | 6 | 30.00 | 14 | 70.00 | Hashemi et al., |
表 6 基于1997—2020年《中国震例》的国外预测方法检验
Table 6 Statistics on applicability of foreign prediction formulas based on China Earthquake Cases(1997—2020)
序号 | 公式 | 适用震例数量 /个 | 适用比例 /% | 不适用震例数量 /个 | 不适用比例 /% | 参考文献 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | logT=0.76M-1.83 | 25 | 92.59 | 2 | 7.41 | Rikitake, |
2 | ρ=100.43M | 26 | 96.30 | 1 | 3.70 | Dobrovolsky et al., |
3 | log10(DTP)=0.63M-0.483 | 26 | 96.30 | 1 | 3.70 | Elmaghraby et al., |
4 | ML=2logD-0.07 | 4 | 14.81 | 23 | 85.19 | Talwani, |
5 | t(天)=10M/143 | 0 | 0.00 | 27 | 100.00 | Fleischeretal., |
6 | M=2log(λΔR/KT)-15.30 | 3 | 11.11 | 24 | 88.89 | Ramola et al., |
7 | logTlong=0.685m-1.57 | 0 | 0.00 | 29 | 100.00 | |
8 | D=100.32M(10<D≤50) D=100.43M(50<D≤100) D=100.56M(100<D≤500) D=100.63M(500<D≤1250) | 5 | 18.52 | 22 | 81.48 | Virk, |
9 | Mmin<M<Mmax,Mmin=(logR)/0.43, Mmax=(logL)/0.43 | 6 | 30.00 | 14 | 70.00 | Hashemi et al., |
图 4 青藏高原东北缘(a)和张渤地震带(b)的气体地球化学运移示意图(Chen et al., 2022)
Fig. 4 The schematic diagram of gas geochemical migration in the northeastern margin of Qinghai-Tibet Plateau(a)and Zhangbo seismic belt(b)(Chen et al., 2022).
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