关玉梅，王紫燕，杨锦玲，秦双龙
（福建省地震局，福州 350003）
从2000 年以来，华南各省（自冶区）陆续形成以洞体应变仪、垂直摆倾斜仪、水管倾斜仪、重力仪、体积式钻孔应变仪为主的定点形变监测台网[1-2]。这些仪器在运行期间，记录了大量观测数据，并积累了丰富的震例总结资料[3-4]。为了提高华南地区形变资料在地震预测上的应用效能，在历史经验和多年日常工作经验积累的基础上，对华南定点形变资料进行梳理。华南地区是典型的少震弱震地区，形变小组收集整理多年的干扰信息、气象信息和仪器维修记录，依据产生的异常形态分类，归纳总结出各测项的干扰库和异常库，初步建设华南地区定点形变预测指标。使用全国形变学科组推广的自动算法及R值预测效能检验再次梳理预测指标，将两次指标结论进行对比印证，利用自动算法可有效提高工作效率和准确性，以漳州洞体应变东西分量为例，其自动算法扫描结果与经验扫描结果基本一致[5]。
1.1 观测资料概况
华南形变指标建设采用华南地区包括福建、广东、广西、江西、海南和湖南六省/自冶区定点形变观测数据，参与定点形变指标梳理的台站和显著地震分布见图1。因形变异常判定至少需要累积3年以上平稳运行数据，所以华南形变指标建设基于稳定运行3年以上的定点形变观测资料分钟采样原始数据，共梳理了34套观测仪器（65个测项分量）的数据，同一套观测仪器中东西向和北南向在梳理过程过总结出不同的预测指标，所以以测量分量为形变指标数量单位。其中垂直摆倾斜仪（30个测项）、水管倾斜仪（20 个测项分量）、洞体应变仪（20 个测项分量）为主要观测手段，钻孔应变仪、定点跨断层、水平摆等仪器观测数量较少。此外少量观测时长不足或受干扰严重的定点形变资料没有参与。重点梳理华南地区ML4.5以上地震相关的前兆异常指标，参与指标梳理的测项和地震分布如图1所示。各测项根据经验和映震效能分别给出映震范围，基于映震效能最佳的基础上，统计得到大部分台项的映震敏感区域是测点周边200～300 km范围内。
图1 华南地区显著地震（2001—2007年）和定点形变测项分布图Fig.1 Diagram of significant earthquakes from 2001 to 2007 and fixed-point deformation measurement items in South China
1.2 地震概况
参与研究的地震是2001—2017 年，华南形变观测台网内ML4.5 以上地震（湖南为ML4.0 以上）。华南是少震、弱震地区，研究时段区域17 年内仅发生7次ML5以上中强地震，分别是2004 年9月17日广东阳江5.2 级地震、2005 年11 月26 日九江6.0级地震、2007 年 3 月 13 日福建顺昌 5.1 和 5.0 级双震、2012 年2 月16 日广东新丰江5.1 级地震、2013年 2 月 22 日河源 5.0 级地震、2013 年 9 月 4 日福建仙游5.2级地震和2016 年7月31日苍梧5.4级地震。利用自动算法再次梳理福建地区2018—2021 年数据，期间发生了2018 年11 月的台湾海峡6.2 级地震，其震中距离海岸线仅109 km，距震中150～210 km 内的形变观测点如福建漳州、福建泉州、广东潮州等均有明显同震反应。
2017 年开展的华南地区预测指标梳理，将华南定点形变异常按曲线形态分为破年变、趋势转折、速率改变、潮汐畸变、大幅波动等5 类异常。2020 年中国地震局地震预测研究所印发的《震情会商技术方法业务应用推荐清单》中，定点形变的异常类型被再次分类，将潮汐畸变异常、大幅波动异常和速率改变异常这3 项合并称为速率改变异常，保留破年变异常和趋势转折异常。本文开展的基于经验扫描的工作早于《震情会商技术方法业务应用推荐清单》印发时间，所以仍以5 种异常分类进行介绍。
华南地区所有定点形变观测均设在专业的综合地震台内，有台站专职工作人员值守，可以随时关注仪器运行状态和环境干扰情况，大部分仪器均可以保证正常观测。但因城市化进程加大，原本地处较偏僻的观测台站，现频繁受到高速公路、住房基建、打井抽水或供电故障等等多种人为干扰影响，沿海台站受台风、强降雨干扰明显，且华南地区气候潮湿，山洞内潮湿渗水明显，仪器受潮后感应器反应不灵敏或者过度反应时有发生，在复杂多样的干扰源影响下，观测过程产生大量异常数据，所以华南地区形变指标体系梳理工作第一步需将干扰数据与前兆异常进行区分。
基于华南地区地壳形变定点观测数据的特殊性，形变清理小组在进行异常指标体系清理工作过程中，收集资料包括：原始数据、周边显著地震、有记录以来的气象数据、台站工作日志、仪器维修记录等，同时建立干扰库与异常库，达到定点形变异常指标清理的目的，具体包括以下步骤：
步骤一：扫描各测项分量分钟采样曲线，发现潮汐畸变、大幅波动、速率改变等中短期异常时，则查找同一时期的气象数据、台站工作日志和仪器维修记录等观测资料，以判别该中短期异常是否是由于气象、环境变化或仪器故障等因素造成；
步骤二：数据异常因干扰而产生，将干扰源起止时间、受影响起止时间和受干扰后产生的异常形态种类记入干扰库；
步骤三：不因任何干扰而起的数据异常，将异常形态种类和异常起止时间记入异常库；
步骤四：逐条扫描日均值采样曲线，发现趋势转折、破年变等中长期异常时，多次重复步骤2和步骤3，直至将所有干扰异常与前兆异常分别录入干扰库与异常库；
统计各台项不同类型异常在地震前出现的频次，得到不同指标的预报效能。
图2 定点形变指标体系建设流程图Fig.2 The flowchart for fixed-point deformation prediction index system construction
梳理异常高度依赖经验性工作，是摆在指标清理工作之前的重要预备阶段，目前需要解决的关键性问题有两个：
（1）判定数据形态是否异常，需要长期的预报工作经验，且熟悉异常形态的分类原则。预报工作人员可通过经验判断方式扫描后，再次利用形变学科组推广使用的自动算法进行对照检验。
（2）判断曲线形态异常是否由干扰引起，解决方案是尽可能多地收集当地气象资料、仪器维护资料、异常核实报告，日常跟踪数据，发现异常及时进行排查，详细记录人为干扰和周边环境干扰。进一步规范台站日志和省局监控日志，将前兆数据跟踪分析与干扰库的异常判定规则相结合，将有助于今后异常识别向标准化发展。
3.1 形变干扰信息库建设
各测项的干扰库记录内容包括：台站代码、测项及测项分量、干扰开始时间、干扰结束时间、干扰描述、干扰产生的异常类别等信息。此步骤排除了大量有明显干扰源的数据异常，是前兆指标梳理的重要预备步骤。
由大量统计可见，如台风等气象因素干扰，通常影响时长在7 d 以内，会产生潮汐畸变等短期异常形态；
如施工爆破等干扰，通常产生速率改变或大幅波动等较显著的短期异常形态；
如测点周边抽水干扰或大型基建干扰，通常造成趋势转折或破年变等长周期异常形态。定点形变测项的干扰库，不仅是人工识别异常的基础，而且也是异常自动算法软件运行的前提，排除有明确干扰源的曲线异常时段，在大量曲线变化中甄别出由地壳运动产生的形变异常信息，是建设高效能的预测指标体系的必要条件。
3.2 中期预测指标部分实例
广东河源室内短水准（瓷标和钢标）为人工观测，是华南地区连续观测时长最长的定点形变测项[7]，利用了自1990年以来持续产出观测数据，自观测以来河源台周边50 km范围内共发生7次ML4.5以上地震，排除2003—2009 年周边高速公路修建对观测的影响后，其中4 次地震前12 月内，水准仪均存在明显破年变异常现象，河源室内短水准破年变异常对应周边50 km 范围内ML4.5以上地震，地震对应率达80%。
梳理江西南昌垂直摆倾斜仪东西分量破年变异常[8]，得到其对应周边300 km 范围内ML4.5 以上地震对应率达30%。
梧州水管倾斜仪北南分量在梧州ML5.6 地震和北流ML5.2 地震前半年内，均发生趋势转折异常，除仪器维修该测项分量观测以来仅发生3次趋势转折，梧州水管倾斜仪北南分量趋势转折类异常对应周边200 km 范围内ML4.5 以上地震对应率达66%。
3.3 短期预测指标实例
福建漳州洞体应变仪2007 年正式入网观测，自观测以来在漳州台周边200 km 范围内发生了漳州ML4.8地震、仙游ML4.5地震和仙游ML5.2地震等3 次中强以上地震，排除人为干扰、仪器故障及气象干扰等因素后，漳州洞体应变东西分量非干扰产生的潮汐畸变类异常6 次，其中2 次发生在地震前一个月内，漳州洞体应变东西分量潮汐畸变类异常对应周边200 km 范围内ML4.5以上地震对应率达33%。
厦门台洞体应变仪2005 年正式入网观测，自观测以来，厦门台周边200 km 范围内发生了台湾海峡南部ML4.6地震、永春ML4.9地震、漳州ML4.8地震、仙游ML4.5 地震和仙游ML5.2 地震等5 次中强以上地震，排除人为干扰、气象和仪器故障等干扰因素后，厦门台洞体应变仪东西分量和北南分量同时发生速率改变类异常共发生20次，其中8次速率改变类异常发生在上述地震前5个月内，厦门台洞体应变仪速率改变类异常对应周边200 km范围内ML4.5及以上地震对应率达40%。
3.4 指标建设小结
通过对华南地区洞体应变、体应变、垂直摆倾斜仪、水管倾斜仪、连续重力和定点跨断层等定点形变观测数据梳理后，梳理得到定点形变的干扰库和异常库，表1列出预测效能较好的华南定点形变预测指标参数，从定点形变异常指标体系清理结果看，初步可得到以下几点认识：
表1 华南地区定点形变观测预报指标效能统计表Table 1 Statistical table of the effectiveness of fixed-point deformation prediction indexes
（1）参与定点形变指标建设共65 个测项，得到3个月以内的短期异常指标7项，3个月至1年的中长期预测指标6项。获得的指标较少，主要原因是数字化观测近20 年来，华南形变测网内发生中强地震频次较低，次要原因是仪器敏感度高且受干扰明显，导致部分仪器恰好在周边地震前受到干扰或仪器发生故障，无法判断曲线畸变是否前兆异常。
（2）总结出的13 项指标其中8 项指标由洞体应变分量总结得出，可以看出洞体应变仪运行相对稳定，映震效果较好，在潮汐畸变、速率变化、趋势转折、破年变等异常梳理中均可以发现相应预测指标；
各观测台的洞体应变映震指标并不一致，且同一台站洞体应变仪不同分量预测指标也不完全相同；
（3）趋势转折和破年变异常对应中长期预测指标较多，破年变类异常的预测时间从异常开始至发震 6 个月～1 年不等，预测空间为 200～300 km 范围内，预测震级以5级地震为主，同时也需关注附近200 km 范围内ML4.0以上地震的危险性。而潮汐畸变、大幅波动等短期影响曲线形态的异常类型较多地对应中短期预测指标。
（4）河源的室内水准仪属于华南仅有的多年持续观测定点跨断层仪器（数据），受干扰暂停观测一段时间，恢复观测后其观测数据质量并没降低，破年变异常对应周边50 km 范围内的ML4.0 以上地震，映震效能较好。
（5）与非沿海地区相比，沿海地区观测仪器受环境干扰普遍更严重，仪器折旧老化也明显快于非沿海地区，因维修和干扰导致多数仪器长期趋势规律性被打乱，所以更适合提取短期异常预测指标，而非沿海地区观测数据相对稳定，可提取到一些中期预测指标。
（6）因华南地震频次和异常频次较低，部分测项指标信度不高，运用于日常会商时，应该将多台多测项的观测资料进行综合跟踪识别，排除仪器干扰、环境干扰、人为干扰，将形变、电磁、流体等不同学科长中短临异常进行综合研判[9]。
形变异常曲线形态的辨识，目前大多基于分析人员主观经验，不同的分析人员对于同一个异常的判定持不同的意见，异常的判定准则缺乏定量化的表达，判定结果的稳定性和可重复性较低。随着前兆台网的密集布设，采样率的提高，各测项多年时间序列数据的积累量达万亿字节，为实现海量观测数据的快速高效提取，迫切需要针对不同异常类型、推广切实可行的自动识别算法。李宏伟、闫伟等研究了定点形变趋势转折异常的自动算法，大大提高了人工判别的工作效率，可快速扫描大量时序数据，从统计角度定位令指标的预测效能最佳的异常阈值[10]。苑争一等研究了基于奇异谱分析算法，在去除典型干扰及长周期趋势变化的基础上，拟合观测资料背景年变序列，自动提取破年变异常特征时段[11]。此外地震预测要求尽可能准确和精确，即与实际地震相符且预测窗口期尽可能短，以利于采取应急措施的同时尽可能地缩小影响范围，目前自动扫描算法大都结合震例进行动态R值检验，递归求解出了最高R值评分对应的异常判定阈值[12-13]。华南预测指标采用R值评分作为预测有效性检验的具体方法，即扣除随机概率的地震预测效能的R值评分方法：
③ 墙体变形过大原因分析：支撑架设滞后(且未完全到位)，每道钢支撑架设都存在滞后情况；
土方开挖过程，基坑内积水情况较严重，基坑内(含基坑外)的积水沿连续墙向下渗透，造成土体含水率增加，土体的工程性能降低，特别是造成嵌固端的土体嵌固力减弱，因而墙体向基坑内的变形过大。
R＝报对的地震次数/应预报的地震总次数-预报占用时间/预报研究的总时间
以福建漳州洞体应变东西分量为例，采用速率变化异常判定自动算法，因漳州台2019 年前后周边施工干扰明显，所以采用2008 年至2019 年漳州洞体应变东西分量原始数据和漳州台干扰信息表，通过遍历扫描0°～90°速率变化范围，递归求解出令R值最高的速率矢量转角，得到漳州台洞体应变东西分量速率变化异常的预测规则：当速率矢量转角超过阈值2.06°时，漳州台周边200 km 范围内，30 d内发生ML4.5以上的地震，预测效能R：0.65，R0：0.47，表明漳州洞体应变东西分量速率变化的预测值大于自然概率值，可做为日常跟踪的预测指标。
2019 年用自动算法扫描的福建定点形变测项共有41 个，每个测项分量分别利用破年变、趋势转折、速率变化3个异常分类自动算法扫描，部分常年没有正常年变的测项不扫描破年变异常，受干扰明显的测项也不参与异常扫描，最终各测项利分别利用不同算法共扫描110次，得到效能评估R值明显高于自然概率R0值的指标共计21 条，即通过自动算法效能检验的指标。
从福建的自动异常扫描结果可以看出，使用自动算法进行预测具有以下特点：
（1）结论具有可重复性，在相同的干扰库基础上运行同一算法，不同的操作者可产生相同的预报效果；
（2）预测三要素数据精确度高，为保证预测效果最优化，算法会根据不同观测时长的数据精确调整预测要素；
（3）虚报率较高，目前的算法无法兼顾较低的虚报率和较高的报准率，导致虚报率过高。日常使用过程中，自动算法得到的异常往往只能参考使用，自动算法还有待优化和改进。
（4）对干扰库依赖性高，自动算法预测干扰库基础上才能发挥优势，完成干扰库标准化建设，是自动算法得以完善的前提。而目前的干扰库建设高度依赖经验性总结，无法实现标准化和自动化，所以现阶段自动算法扫描可做为经验判别方法的有益补充，并不能完全替代经验判断。
2017 年以来由华南地区各省/自冶区形变分析预报人员共同努力，完成华南定点形变预测指标体系建设，通过遍历扫描所有连续观测资料较好的定点形变数据，统计各测项自观测以来的仪器故障、人为干扰和气象干扰等各种因素，详细归纳不同时段受影响的异常判定类型，总结所到各测项分量的干扰信息库。在干扰库的基础上，统计不同类型异常在测点周边200～300 km 范围内对应ML4.5 以上地震的概率，得到预测效能较好的定点形变预测指标。
通过华南定点形变预测指标的建设，总结在少震弱震的华南地区的形变预测指标特征，笔者分析认为洞体应变是华南预测指标效能较的观测仪器，此外模拟观测的定点跨断层也可得到较好的中期预测指标。以福建漳州洞体应变东西分量为例，再次用《地震分析会商技术方法列装清单》方法，采用全国学科组推荐使用的自动识别算法进行检查，扫描福建各测项的预测方法效能，能够通过R值效能检验的方法与人工判别均认为漳州洞体应变东西向速率变化异常指标较可靠，自动软件扫描的结果可形成定量化的预测指标。在地震观测海量数据的背景下，使用自动算法完成地震预测工作是提高分析预报人员工作效率的必然选择。
此次华南地区定点形变预测指标清理中，各测项的预测空间多以测点为中心，统计测点周边近圆形空间区域发生的地震，但是大量震例表明地震的孕育和发生与断层运动存在密切关系，今后应考虑测点周边断层的分布及走向，作为测点映震区域的划定依据[14]。
致谢：华南各省/自冶区预报工作人员赵爱平、黄元敏、 谭争光、文翔、原永东、李盛等提供了所在省/自冶区的定点形变观测数据，共同参与了华南定点形变预测指标体系建设工作。
猜你喜欢华南地区定点分量华南地区最大农作物种质资源保护库建成今日农业(2022年14期)2022-09-15华南地区最大农作物种质资源保护库建成今日农业(2022年13期)2022-09-15例谈圆锥曲线中的定点定值问题中学生数理化(高中版.高考数学)(2022年4期)2022-05-25定点帮扶让村民过上美好生活今日农业(2021年21期)2021-11-26解析几何中定点问题的处理策略新世纪智能(教师)(2021年2期)2021-11-052016年华南地区一次持续性异常降水过程分析成都信息工程大学学报(2021年2期)2021-07-22直线过定点的5种特优解法教育周报·教育论坛(2021年21期)2021-04-14华南地区LNG价格大幅上涨中国化肥信息(2020年11期)2020-07-22一斤生漆的“分量”——“漆农”刘照元的平常生活当代陕西(2019年19期)2019-11-23一物千斤智族GQ(2019年9期)2019-10-28