震前电离层异常图像识别
摘要
地震电离层异常的发现源于Barnes对美国阿拉斯加地震的研究,研究表明电离层扰动与地震存在一定的关联.利用电磁卫星观测记录识别中强地震前兆异常,近几年已取得了重大进展.其中,时空背景场的分析与短临异常的提取是涉及到的最关键的问题.PI方法(Pattern Informatics Method,PI)最初是根据地震活动研究提出的.通过对该算法在空间归一化、阀值形式、累积方式、空间概率上进行一定改进,形成MPI方法,且用到卫星资料背景消除和异常分析中. 基于修改的MPI方法,采用合适的时间窗长、滑动步长、固定t2-tl时间段,计算中强地震前电离层时空MPI处理图像。由这些图像可得到:修改的MPI方法既可以消除时空背景,又能很好地突出短期变化;对t2-tl空间图像滑动的结果表明,汶川、老挝、芦山等地震前和震时在震中附近的电离层中确实存在着持续时间不一的电磁异常,震后消失;汶川震前较长时间(30天)预测图像没有短临变化信息,而震前一段时间(8~23天)动态预测图像中震中附近确实存在着丰富的异常变化信息,而震前几天(0~7天)又消失了,看不到短期变化信息;中强地震一般发生在高值区或梯度变化激烈区;MPI方法所具有的时空融合特点和采用的时间滑动技术,对大地震的时间和地点预测可能具有一定的指示意义。 通过震例分析表明:MPI方法对电磁卫星数据处理的核心是通过已有的长期观测资料(t1-to)与当前短期变化资料(t2-t1)的有机搭配,基于两者的趋势相关性、同一子区中两个不同长度时间序列的自适应相减,充分利用和综合考虑卫星数据时空耦合特点,通过时空数据的合理变换,在消除当前数据中存在的背景趋势的同时,又能突出当前阶段的短期变化异常信息,具有一定的自适应性:通过实际卫星资料处理证明,MPI方法在处理电磁卫星资料时,既能消除电离层因太阳活动因素产生的空间随机异常变化,又增强了微弱的短期变化结果的稳定性;MPI与其他方法相比较,具有一定的区别,是一种时空融合处理的结果,也说明MPI方法是定量描述电磁卫星时空背景消除与短期变化信息有效挖掘的最佳选择工具之一。