張桉赫， 宋春燕， 李越帥

(新疆維吾爾自治區(qū)地震局，新疆 烏魯木齊 830011)

地震前出現(xiàn)熱異常是一種比較普遍的自然現(xiàn)象[1]。在地震孕育與發(fā)展過程中，地下深部熱物質(zhì)上涌、地層應(yīng)力集聚、斷層摩擦、巖石微破裂以及溫室氣體的釋放與聚集均可能導致地表溫度上升[2-3]。特別是在大地震發(fā)生前，斷裂活動加劇，釋放的氣體、熱量通常會引起發(fā)震區(qū)一定程度的熱紅外異常[4-6]，對這些異常的特征和變化規(guī)律進行深入研究，總結(jié)歸納震例資料，對于探索地震預測方法具有重要意義。早期對地表溫度的實地觀測便發(fā)現(xiàn)地震前存在溫度變化[7-8]，Ouzounov 等[9]指出，在中強地震發(fā)生之前，固體地球和大氣/海洋間存在著某種聯(lián)系，尤其是地表溫度的變化較為明顯；馬俊飛等[10]分析山東省地表溫度變化與地震活動的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)相較于少震地區(qū)，地震活動性較強的區(qū)域地表溫度變化幅度更大，普遍性更高；薛治國等[11]和張治廣等[12]利用MODIS數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)2015年皮山6.5級地震、2016年阿克陶6.7級地震和且末5.8級地震前地表溫度和熱紅外輻射存在階段性異常；其他學者也分析了中國新疆、廣西、青海、四川和日本等地區(qū)強震發(fā)生前后地表溫度的異常變化，認為地表溫度變化確為震前短臨異?，F(xiàn)象[13-18]。但是，以往關(guān)于地表溫度與地震關(guān)系的研究多集中于關(guān)注發(fā)震前后地表溫度的變化或同震響應(yīng)，很少關(guān)注地表溫度在發(fā)震前后的變化強度，缺少對地表溫度數(shù)據(jù)的進一步挖掘。熵的概念最早出現(xiàn)在十九世紀物理科學的熱力學和統(tǒng)計物理學中，作為熱力學系統(tǒng)平衡和演化的衡量[19]，之后Shannon又提出使用信息熵來表征系統(tǒng)的有序性[20]。熵理論作為處理大量繁雜數(shù)據(jù)的有效方法，可以將環(huán)境要素信息進一步挖掘，深入探索其中所蘊含的有用信息，將其應(yīng)用于地震短臨預報和異常識別，是一種很好的嘗試。

新疆天山中段的地震具有活動強、頻率高的特點[21-22]。但是新疆區(qū)域較廣，各類型的監(jiān)測臺站數(shù)量有限[23-25]，做為地震前兆觀測資料不足的地區(qū)，傳統(tǒng)的實地架設(shè)各類形變、流體、電磁等觀測設(shè)備，以及實地對環(huán)境要素進行監(jiān)測的觀測方法具有一定的局限性，而空間信息技術(shù)則有效解決了傳統(tǒng)觀測的不足，為地震預測的前兆觀測方法提供了新的技術(shù)手段[26]。據(jù)中國地震臺網(wǎng)正式測定，2020年3月23日3時21分和2021年3月24日5時14分，新疆阿克蘇地區(qū)拜城縣分別發(fā)生5.0級和5.4級地震。在前人研究的基礎(chǔ)上，以2次拜城5級地震為例，分析震中附近區(qū)域發(fā)震前后地表溫度的變化特征，特別是運用熵理論分析地表溫度變化與地震的關(guān)系，以期為地震預報提供一種嘗試性的新方法。

1 研究區(qū)概況

拜城縣位于天山地震帶中段，與特克斯縣、昭蘇縣、和靜縣、庫車市、新和縣、和烏什縣相鄰，平均海拔1 200 m。拜城縣地處塔里木盆地北部邊緣——庫車前陸坳陷盆地，屬塔里木次一級構(gòu)造單元，以北為天山褶皺帶，以南為秋里塔格褶皺帶，總體呈近東西向條狀分布。該盆地橫向受前緣隆起帶的影響多呈疊瓦斷陷帶，后期經(jīng)歷多期構(gòu)造疊加導致南北向受強烈的擠壓形成一系列的褶皺和斷裂[27-28]。2020年3月23日5.0 級地震和2021年3月24日5.4級地震距離最近的斷層為63°向的庫木格熱木斷裂，以逆沖為主，距離約12 km。1900年以來，震中100 km范圍內(nèi)發(fā)生了13次5級以上地震(其中6級地震2次)，其中最大地震為1959年6月28日6.7級地震(圖1)。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Study area

2 數(shù)據(jù)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源

中分辨率成像光譜儀(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)簡稱MODIS，其影像的覆蓋范圍廣，影像波段數(shù)量多、信息量大，在地球科學、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。為研究拜城近期兩次5級地震地表溫度變化特征，本文中使用MODIS地表溫度產(chǎn)品MOD11C3的全球月尺度合成地表溫度(LST)數(shù)據(jù)，其空間分辨率為0.05°，選取時間段2019年9月～2021年2月。MODIS影像數(shù)據(jù)在美國國家航空航天局(NASA)網(wǎng)站下載。

2.2 研究方法

時間信息熵可以反映生態(tài)環(huán)境要素在時間維的變化強度信息[29]，

(1)

(2)

yi-m=y1(i≤m).

(3)

yi+m=yn(i≥n-m).

(4)

時間信息熵H值表明了環(huán)境要素的變化強度，其值越大說明時間序列內(nèi)環(huán)境要素的變化強度越大，反之則說明其變化強度越小。但是時間信息熵只能反映出環(huán)境要素的變化強度，缺少對環(huán)境要素變化趨勢的表達，因此需要時間序列信息熵來反映時間序列的生態(tài)環(huán)境要素的變化趨勢[29]。

(5)

時間序列信息熵H′為正表示時間序列內(nèi)生態(tài)環(huán)境參數(shù)為上升趨勢，反之則說明生態(tài)環(huán)境參數(shù)為下降趨勢，且其值越大說明上升或下降的趨勢越明顯。

3 結(jié)果與分析

3.1 LST時間信息熵變化特征

時間信息熵能夠反映環(huán)境要素的變化強度。為揭示拜城兩次5級地震發(fā)震前后LST的變化強度，分別計算兩次地震發(fā)震前后6個月LST的時間信息熵。從圖2(a)可以看出，2020年3月23日拜城5.0級地震發(fā)震前6個月，在拜城縣至溫宿縣形成了一個近NEE向的LST時間信息熵的高值條帶，該條帶LST在發(fā)震前6個月的變化強度明顯大于周邊區(qū)域，2020年3月23日拜城5.0級地震發(fā)生在該高值條帶的端部。在本次地震發(fā)震后半年(圖2b)，震中附近LST時間信息熵顯著降低，高值條帶瓦解，LST變化強度較發(fā)震前6個月明顯減弱。而在2020年9月～2021年2月，拜城縣和拜城—新和—溫宿交接區(qū)域又分別形成2條近NEE向的LST時間信息熵高值條帶(圖2c)，雖然其時間信息熵的值較圖3(a)偏低，但2021年3月23日拜城5.4級地震就分別位于這2個高值條帶的附近。因此，LST在時間序列上的變化強度對于中強地震的發(fā)生具有一定的指示意義，其優(yōu)勢發(fā)震區(qū)域可能位于LST時間信息熵的高值條帶端部或其附近。

為了與無震年份相同時間段的時間信息熵進行對比，選取2018年9月～2019年2月MOD11C3產(chǎn)品進行計算，結(jié)果如圖3所示。與圖2(a)和圖2(c)相比，在這一時期震中附近雖然LST時間信息熵的值較大，但未出現(xiàn)LST時間信息熵的高值或低值條帶，LST的變化強度較為一致。說明兩次地震發(fā)震前半年震中附近出現(xiàn)的LST時間信息熵高值區(qū)可能為前兆異常。

圖2 震中附近LST時間信息熵(a) 2019-09～2020-02 (b) 2020-04～2020-09 (c) 2020-09～2021-02Fig.2 LST time information entropy near the epicenter

圖3 2018年9月～2019年2月震中附近LST時間信息熵Fig.3 LST time information entropy near the epicente(2018-09～2019-02)

以2020年和2021年拜城兩次5級地震的震中連線的中點為圓心，分別以50 km、100 km和200 km為半徑，計算這兩次地震震前和震后3個時段內(nèi)不同半徑圓形內(nèi)的LST時間信息熵的均值。從表1可以看出，2020年3月23日拜城5.0級地震前半年，隨著距震中半徑的擴大，其LST時間信息熵均值由4.70減小為4.61，時間信息熵與震中距成反比，即距離震中越近，其LST變化強度越強烈。而在震后半年，隨著震中距的擴大，其LST時間信息熵均值由1.65上升到1.78，在這一時期LST時間信息熵與震中距成正比，即發(fā)震后距離震中越近，其LST變化強度越平緩。同時，在發(fā)震后半年，其不同半徑大小內(nèi)的LST時間信息熵均值僅為發(fā)震前半年的36%，發(fā)震后震中附近LST變化強度明顯減弱。但在2021年3月23日拜城5.4級地震前半年，不同半徑大小內(nèi)的LST時間信息熵變化不明顯，沒有表現(xiàn)出LST變化強度隨震中距變大而減緩的特征。

表1 震中不同半徑內(nèi)LST時間信息熵

3.2 LST時間序列信息熵變化特征

LST時間信息熵只能表示時間序列內(nèi)不同區(qū)域LST的變化強度，需要通過計算時間序列信息熵來表征LST的變化趨勢。圖4為拜城兩次5級地震發(fā)震前后震中附近LST的時間序列信息熵。2020年3月23日拜城5.0級地震發(fā)震前6個月，季節(jié)由秋季向冬季轉(zhuǎn)換，LST均為下降趨勢。圖4(a)顯示，雖然在震中的南北兩側(cè)LST時間序列信息熵值為負，但其下降趨勢并不明顯。而在這一區(qū)域之間，形成了一條貫穿拜城縣至溫宿縣的LST時間序列信息熵低值條帶，其值明顯小于周邊地區(qū)，條帶內(nèi)LST呈現(xiàn)顯著的下降趨勢，并且拜城縣境內(nèi)LST下降趨勢更為明顯，本次地震就發(fā)生于該低值條帶的端部。陳順云等[30]對汶川地震前遙感參數(shù)異常進行回溯性研究時也發(fā)現(xiàn)了一條位于震中附近的LST低溫帶。圖4(b)顯示，在拜城5.0級地震發(fā)震后半年，震中附近LST時間序列信息熵低值條帶消失，大部分地區(qū)LST均呈現(xiàn)下降趨勢，僅在震中北側(cè)形成一條狹長的LST時間序列信息熵高值條帶，該條帶西側(cè)的LST下降趨勢與周邊區(qū)域相比不明顯。圖4(c)為2021年拜城5.4級地震發(fā)震前半年LST時間序列信息熵，這一時期與2019年9月～2020年2月類似，震中附近地區(qū)LST的下降趨勢不顯著，但在距震中大約20 km的東北部形成LST時間序列信息熵低值區(qū)，LST的下降趨勢更為明顯。因此，通過拜城兩次5級地震發(fā)震前后的LST時間序列信息熵可以看出，在地震發(fā)生前一段時間，震中附近LST呈現(xiàn)不顯著的下降趨勢，而在最接近震中位置的區(qū)域，會形成LST時間序列信息熵的低值條帶或低值區(qū)，LST的下降趨勢更為明顯。而在發(fā)震后一段時間內(nèi)，震中附近之前形成的LST時間序列信息熵低值區(qū)域則會消失，大范圍內(nèi)LST變化趨勢更為一致。造成這一現(xiàn)象的原因可能為發(fā)震前的斷層活動引起巖石微破裂，產(chǎn)生的熱量向外釋放，從而抑制地表溫度的快速下降，而最接近震中附近區(qū)域可能為閉鎖區(qū)，整體活動較弱，LST易隨著環(huán)境溫度的變化而改變。當?shù)卣鸢l(fā)生后，震中附近的構(gòu)造應(yīng)力得到釋放，區(qū)域LST的變化隨著整體活動狀態(tài)的改變而趨向一致。

圖4 震中附近LST時間序列信息熵(a) 2019-09～2020-02 (b) 2020-04～2020-09 (c) 2020-09～2021-02Fig.4 LST time series information entropy near the epicenter

與分析LST時間信息熵類似，同樣計算無震年份相同時間段的時間序列信息熵，結(jié)果如圖5所示。與圖4(a)和圖4(c)相比，在無震年份，震中附近LST時間序列信息熵并沒有顯示出明顯的低值條帶或低值區(qū)，時間序列信息熵的值較為接近，說明兩次地震發(fā)震前半年震中附近出現(xiàn)的LST時間序列信息熵低值條帶和低值區(qū)可能為前兆異常。為更加突出震中附近區(qū)域LST的變化趨勢，將不同時期的LST時間序列信息熵的直方圖進行分割，將區(qū)域LST變化分為“顯著下降”、“下降”、“基本不變”、“上升”、“顯著上升”這5個等級。圖6分別為圖4三個時期LST時間序列信息熵分割圖像。從圖6(a)可以看出，拜城5.0級地震發(fā)生前，震中位于LST下降區(qū)，南北兩側(cè)LST變化不明顯，而震中的東側(cè)為LST顯著下降區(qū)，在地震發(fā)生后半年震中附近區(qū)域多屬于LST下降區(qū)(圖6b)，僅在震中北側(cè)LST變化不明顯。拜城5.4級地震發(fā)震前半年(圖6c)，震中附近LST下降區(qū)域明顯增多，震中位于LST變化不明顯區(qū)域的包圍之中。LST變化等級分布圖與LST時間序列信息熵所呈現(xiàn)的結(jié)果基本一致。

圖5 2018年9月～2019年2月震中附近LST時間序列信息熵Fig.5 LST time series information entropy near the epicenter(2018-09～2019-02)

4 結(jié)論與討論

拜城近兩次5級地震前半年均出現(xiàn)LST時間信息熵高值條帶，條帶內(nèi)LST變化強度較大，發(fā)震位置即位于高值條帶端部或其附近，LST時間信息熵的高值區(qū)對于中強地震的發(fā)震位置具有一定指示意義。拜城5.0級地震發(fā)震前半年LST時間信息熵與震中距成反比，距離震中越近LST變化越強烈，而發(fā)震后半年LST時間信息熵與震中距成正比，震中附近LST變化最為平緩，且變化強度遠低于發(fā)震前。拜城5.4級地震發(fā)生前半年LST時間信息熵在不同震中距范圍內(nèi)基本不變。2020年拜城5.0級和2021年拜城5.4級地震發(fā)生前半年，震中附近多數(shù)區(qū)域LST的下降趨勢不顯著，而在最接近震中附近的部分區(qū)域LST時間序列信息熵明顯降低，LST呈現(xiàn)顯著下降趨勢；在地震發(fā)生后震中附近區(qū)域LST變化趨勢較為一致。

MODIS或NECP再分析數(shù)據(jù)集中的LST一般為地表及地下10～20 cm的溫度[31]，其會受海拔、氣候、土地利用/覆被等多種因素的影響，并且由地震引起的地熱信息變化常常隱藏在地形地貌、氣候變化中[10]。因此，去除地形地貌等靜態(tài)因素和天氣氣候等動態(tài)因素對LST的影響，并且與其他地熱資料形成相互解釋的邏輯鏈，有助于更準確的認識LST變化與地震之間的關(guān)系。

圖6 震中附近LST變化等級分布圖(a) 2019-09～2020-02 (b) 2020-04～2020-09 (c) 2020-09～2021-02Fig.6 Distribution of LST near the epicenter