统计技术对地震监测氡监测的影响 - 以汶川地震为例

抽象的

地震构造引起的地下水氡(Rn)的变化被认为是监测即将发生的大地震的重要因素。由于构造应力的作用，地下水有利于土壤气体的运移。为此，通过对氡时间序列的统计分析，确定了汶川地震可能引起的氡异常。统计分析主要包括Rn数据的确定性分析和使用准则的残差Rn分析 异常选择的置信区间为95%。确定性分析表明，Rn时间序列遵循一个持续的趋势 这证实了没有混乱的政权。另一方面，残差RN表示一个值得注意的高峰跨越汶川地震的时间，以预先发生的监测站 ．残留的RN水平通过异常选择标准 并被宣布为构造诱发的Rn异常。与此相反，远距离监测站( ）这种特定的地震进一步验证Rn和地震活动之间的联系。概括地说，本研究强调地震引起水氡异常的地震预报研究的潜在影响。

1.介绍

在过去的几十年中，地震预报研究吸引了科学界的关注，由于这种现象的破坏性本质。然而，没有明显的成功，到目前为止，由于许多变量的参与[1-4.］．因此，必须在这一方向开展研究，以减轻相关的地质灾害，最大限度地减少生命和财产损失。在这方面，许多回顾性研究强调了伴随着地震活动的大气、电离层和水文地球化学过程的存在[5.-16］．这些伴随的过程被认为是地震前兆和全局观察到11那14那17-23］．

其中，地震活动的水文响应已被广泛研究在过去的几十年[24］．水文地球化学研究主要包括水位变化监测、空气、土壤或地下水中Rn的变异、土壤气体(CO)的释放₂，CH._4.和其他成分，如Cl⁻那 那和也用作一个先导访问地震引起的变化[7.那10那11那24-27］．然而，使用Rn的在与其它前体相比，在全球范围内优选的，由于其相对长的半衰期和易于预测性[14］．

在过去几年中，提出了许多物理模型来解释地震前体[1-3.那20.那28那29］．例如，pulinet和Ouzounov [3.]提出了一个岩石圈-大气-电离层耦合(LAIC)模型，该模型解释了地震活动及其前兆之间的协同作用。根据LAIC模型，构造块体的相对运动导致构造应力的产生。此外，小池等人[30.]进行了一个实验室实验，以验证由于压缩应力而导致的Rn发射的增长。这些构造应力决定了微裂缝/裂缝的开启和闭合，这些微裂缝/裂缝促进了氡通过地下水等载流流体或CO等其他土壤气体从地壳迁移到上表面₂，CH._4.或N-²在各种地质环境中[20.］．特别是Cicerone等人[2]报道Rn的浓度和应力/应变的区域变化之间的相关性。此外，许多研究突出了显着的Rn中异常的地下水中周围存在地震活动的时间[19那31-33］．

因此，塔什干地震(5.3级;1966)首次提供了地震引起的地下水氡异常的证据，并给地震前兆研究带来了希望[34］．几年的Rn中的数据显示一个多方面增加围绕这个特定的地震时的水平Rn中，同样的模式也过短的时间尺度重复其余震的分析[35］．Rn、地震及其余震的类似行为证明了地震引起的Rn异常。后来，成功地预测了海城7.3级地震;基于多个数据集和Rn，如[36］．类似地，广隆等。[37]观测到在长野县发生6.8级地震前两周Rn计数逐渐增加;1984年)距震中65公里。之后，五十岚和Wakita [5.]分析了与1984年1月至1988年12月日本及其周边地区发生的地震有关的Rn异常。在将Rn与地震关联之前，贝叶斯统计成功地应用于去除背景变化以及异常选择标准( ），活动幅度（ ），和震中距（ ）从监控站。20个Rn异常满足异常选择标准，且分别表现出显著的震前和震后变化。神户地震(7.2级;1995年)，在距震中30公里的一口17米深的观测井也出现了明显的地下水Rn异常[38］．目前，许多研究报告了地下水氡异常，并建议对氡异常进行更详细的分析，以便更可靠地预测重大破坏性地震[11那17那20.那27那33那35］．

在这方面，本研究提供了跨大(Mw 7.9)和浅(Mw 7.9)时期地下水Rn波动的详细时间分析。 ）汶川地震。2008年5月12日，汶川地震发生在龙门山断裂带(31.0)^°103.4 N,^°E)中国四川省[39那40］．这是中国自1976年唐山大地震最具破坏性的地震[41］．这一毁灭性事件在区域范围内造成数千人伤亡和大规模破坏。汶川地震还引发了大量的地质灾害，如滑坡、滑坡、泥石流等，严重破坏了中国四川省的县[42那43］．鉴于这一事件造成的破坏，必须增加关于该地区地震前兆的知识。因此，我们分析了近处和远处地下水氡的变化。值得一提的是，许多研究也分析了不同的地面和天基参数的波动;然而，对氡缺乏系统的分析。因此，本研究将有助于建立地震预报中众多参数之间的协同作用。

2.调查区域的地震设施

在地震方面，中国是世界上板块间地震活动极为活跃的地区之一。著名的板块构造理论无法解释中国的这种板块内地震活动，这种地震发生在一个狭窄的板块边界地带[44］．中国的历史目录揭示了1000多人的发生（ ）自公元23年以来的地震那W.ith thirteen being classified as a major catastrophic ( ）事件。中国毁灭性地震的典型例子是华氏地震（1556），杀死了大约830,000人，被认为是人类历史中最致命的地震[45］．唐山大地震（M 7.8; 1976年）是在生命的损失方面在中国现代事件的最有名的例子（杀死〜25万人受伤百万）和财产[46］．特别是，中国西部地震活动主要受印-欧亚碰撞的影响，印-欧亚碰撞导致了东西向断裂系统的形成[47那48］．

该地区的主要构造特征是龙门山断裂(LMSF)在东北和西南方向平行于西藏东部和四川盆地(长约500公里，宽40-50公里)[12］．LMSF带主要受控于汶川-茂文断裂、映秀-北川断裂和观县-江油断裂(图1)1)，由扬子克拉通与青藏高原东部挤压而形成的多条逆冲断层[40］．从历史上看，直到2008年，LMSF带仅在1657年和1956年记录了两次显著的中等震级地震(6.5级和6.2级)，被认为是地震不活跃的[40那46]，而Shi等人。[12]报道只有一个地震（MW 6.1; 1989）在此故障。2008年，LMSF引发了一场（MW 7.9）和浅源（ ）汶川大地震（2008年5月12日），其获得了社会各界的关注，重新激活LMSF区的容量。这Wenchuan earthquake ruptured a 290 km long segment of the LMSF in total. This rupture is propagated 270 km unilaterally in the NE direction and 20 km in the SW direction with 80 km coseismic surface rupture. The Wenchuan earthquake resulted from the change of the LMSF dip angle (30^°-50^°SW到60.^°-70年^°)和断层运动(从西南向北东的逆冲运动到北东向的走滑运动)。40］．

汶川地震共造成69225人死亡，374640人受伤，17939人失踪，约500万人无家可归。它被认为是本世纪破坏力第二大的地震，仅次于2004年的苏门答腊大地震[41］．汶川地震之后又发生了一万多次余震 持续到2008年12月31日[50］．这次毁灭性的地震还引发了超过15000次的地质灾害(滑坡、岩崩和泥石流)，造成约20000人伤亡[39］．这次地震造成的破坏凸显了在地震活跃地区进行地震前兆研究以最大限度地减少生命和财产损失的重要性。

3.方法

在目前的研究中所采用的方法主要分为两个阶段：（1）仪器设置和（b）理论体系。该仪器设置解释了数据收集和使用氡监测仪器的简要说明采取的策略，而理论体系解释了有关氡数据的水氡异常可能是由地震活动引起的标识统计分析。

3.1。仪器设置

自1966年以来，继邢台地震序列（1966年3月22日）后，中国已经开始组织，持续和系统的努力，以证明中国地震局（CEA）地震预测背景下的捕捞异常假设。该研究计划主要集中在地震预测及其影响，以最大限度地减少主要地震所带来的不可撤销破坏。CEA主要将该研究方案分为以下分类：即将发生（数周至几周，均匀的时间），短（月至周数），中等（年）和长期（几十年）地震预测。在这方面，CEA已经安装了地震，大地电压/地质电/地磁，接地流体和用于监测潜在地震前体的发作脱机网络[42］．

特别是，CEA正在运行的地震活动的监测非常密集的氡气监测网络。对于地震预测研究中，R更是首选，由于其相对较长的半衰期，易于探测[14］．在本研究中，我们分析了汶川大地震(2008年5月12日;2008年，在地震震中附近的9个监测站进行了全年(7.9兆瓦)的监测。Rn监测站关于其位置和距离事件震中的详细信息见表1．

在目前的研究中所使用的数据Rn中采用两种仪器的方式取得。对于自动连续采样，躲过气体和从井来的水的混合物通过脱气和集气装置被传递，然后收集到的ZnS（Ag）的检测器，用于Rn中浓度测量系统。This is a digitized method of measurement, and the observation equipment is mainly SD-3A with sampling interval of one hour and a measurement precision of 0.1 Bq/L. For the acquisition of the daily variation in Rn concentration, water from the well was sampled and degassed by bubbling degassing and then transported into an ion chamber or ZnS (Ag) detector, where the Rn concentration was measured by an ionization or scintillation method using FD-125 instrument. The measurement precision is also 0.1 Bq/L with a sampling interval of one reading per day. The further detail of instrumental setups used for Rn monitoring is provided by [51］．CEA对于当前研究中使用的所有站的CEA监测降水，因此，这些数据不可用。为了克服这个问题，本文利用了2008年的热带降雨量措施（TRMM）卫星的降水数据集。TRMM数据集被认为是中国可用的降水数据来源的最佳解决方案。在表格中介绍了地下水rn异常和降雨之间观察到的负相关性和所选时间框架2．

３．２．理论设置

3.2.1之上。氡数据的分形分析

在Rn中的时间序列的动态显示出非常复杂的非线性时间模式通常特征在于非平稳和多尺度特征[52］．时间序列的这种混沌状态是通过日、季节、多年和年代际Rn周期以及关键影响参数实现的[14那53那54］．因此，Rn中的时间序列进行分形估计来确定的Rn和固有的长存储器相关性的混乱行为的程度，如果有的话[55］．除此之外，RN时间序列的分形元件的估计导致进一步探索地震活动等物理系统的潜在动态[56］．在这方面，分形量被称为Hurst指数（ ）为Rn时间序列使用标度范围( ）分析。的估计是基于以下关系: 在哪里范围,为标准差，是赫斯特指数组中的条目数。 在哪里

这里，一组观察结果( ）分为的不重叠的时间间隔 那（ ），而 与个人 ．然后，Rn时间序列被归类为抗持久的 那随机的 那和持续的 基于所获得的价值 ．特别是，反持续性意味着低现值可能会跟着高数值，反之亦然。持久性表明在时间序列中存在一种长期的自相关性，这意味着高现值之后可能会有高未来值，反之亦然。随机漫步意味着它们不相关或不具有长记忆趋势[14那56］．

3.3。氡异常的确定

检查Rn时间序列的分形动力学允许识别异常的Rn变化，如果它们存在。为了可靠地识别地震异常，监测站必须位于地震准备区内。经济加工区的定义是，在该区域内可以观测到与构造诱发的即将发生的地震相关的预监测波动。在[57]，的经验关系，提出了EPZ（ ；公里)，以震级( ）如图所示，地震事件 其中震中距离( ；(Km)，计算为 在哪里

在这里, 是地震事件的坐标， 是RN监测站的坐标，以及 是地球的半径[58］．在理想情况下，只有那些事件 被认为是地震预报的研究。在我们的情况下，所有站内躺着根据[57]在许多研究[采纳14那18那22］．

除了所有上述，所获取的地下水Rn中的数据被研究用于可能与该特定事件链接的异常周期的识别。公认的异常时期主要在于周围的地震时的±3个月的时间窗口（三月至2008年7月）之内。这种灵活的时间窗口的选择背后的基本原理是分析汶川地震的余震全序列的效果。使用残差信号处理技术来消除常规的过滤效果所识别的异常的期间进一步分析如在许多研究中所指示14那22那59］．剩余Rn ( ）是通过给出的关系来计算的 在哪里日平均Rn浓度和是7天的滚动平均rn浓度。此外，我们还应用了统计标准（ ）的置信区间为95%的残差Rn上的异常选择，与其他研究一致[14那18那23那60那61］．

4.结果和讨论

地下水RN的时间变异从2008年1月到12月在中国的LMSF区附近记录。数据分析揭示了正常气象条件下几个站点的rn的异常波动，这突出了构造诱导的rn异常的方面，而这种选定时期的地震目录的检查是由于由于的地震目录所拥有构造诱导的氡异常的方面汶川地震发生在2008年5月12日，在中国四川。地震的细节呈现在表格中3.．

在这方面，我们实施RN浓度的详细统计分析，以验证与此特定事件的Rn中的异常可能存在的关联。包括在目前的研究在RN监测站显示在图2．

其中包括中国地震局在LMSF带附近设置的汶川地震加工区内的9个台站(见表)1）.个别监测站录得的氡年际变化如图所示3.．

数字3.在汶川地震时，表示几个时期（四月 - 2008年6月）的异常上升和堕落。例如，MSS站在2008年5月的第二周中从14.6 bq / l到19.4 bq / l突然上升到19.4 bq / l（图3.（一种））。整整一年，RN水平的这种上升仍在继续。同样地，其他监测站（如MXS，KDS，GS和SP）也揭示了需要详细研究的真实RN中的异常变化（图3.(b) -3.(e))。相对较远的监测站也观测到类似的Rn水平变化 （桌子1；数据3.(h)和3.(我))。基于初步研究的结果中，RN浓度的异常周期进行了详细的分析。此详细的分析包括高级残差信号处理技术，如果其中任何一个从数据中移除的常规过滤效果。除此之外，的统计标准 并应用于残差Rn，进一步验证我们的结果。这一详细分析的结果分为两个阶段:(a)观测站的位置离震源非常近 和（b）站位于远离事件震中 做个比较。

在分析用于地震预报研究的Rn数据之前，我们已经使用分形维数(如赫斯特指数)确定了Rn时间序列的动力学。Hurst指数表明，时间序列具有持续的趋势 对于具有无关紧要波动的所有RN监测站，如图所示4.．在记录的Rn数据中发现存在一种正的自相关。这说明过去的数据趋势在未来是持续的，不存在不规则的趋势。

在第一阶段，对位于事件中心附近的观测站进行Rn的详细分析，如图所示5.和6.．它包括位于在具有LMSF区的接近7个监测站 ．数字5.图示了残留RN水平以及MSS，MX，KDS和SPS站的日常降水的变化。从2018年3月30日至6月30日开始观察到残留的RN浓度的时间变化，以及每日降水记录。RN水平似乎在正常范围内 直到2008年5月12日，汶川大地震2008年5月12日发生，中继级别违反异常选择的门槛 并显示出残余Rn从0到2.4 Bq/L和每日Rn水平13-18 Bq/L的突然上升(图)3.（一种）-5（a））.在RN水平这个特殊的变化，随后的汶川大地震凸显了震后Rn的方面的异常，而记录在MXS站每天Rn中的变化显示Rn中从四月到2008年6月降水量微不足道逐渐增加（图3.(b) -5（b））.

RN的详细检查表明，残留的RN水平在汶川地震之前通过了异常选择标准。在事件发生后缺乏这种捕食RN异常（图5（b））.

KDS监测站显示了在这一特定事件发生前后剩余Rn水平的明确变化(图)5（c））.这一异常趋势在2008年5月7日汶川地震发生前5天就开始出现，并持续到2008年7月，显示出震后异常。值得一提的是，这些地震后的变化可能与汶川地震的余震序列有关[50］．同样，SPS监测站具有 和 在汶川地震的时间内显示每日RN水平的多变增加（图3.（d））。在SPS监测站记录的平均RN值在0.2和0.3bq / L之间的范围内，而在汶川地震前一天观察到的峰值近0.52 bq / l。另外，SPS监测站的残余RN电平立即覆盖异常选择阈值，其进一步验证其与该特定事件的联系。

接着，GS、ZJS、PZHS监测站剩余Rn浓度的时间变化率如图所示6.．GS监测站显示，在事件发生前很短的时间间隔内(4-6天)，Rn水平明显增加。从2008年1月至2008年4月底，Rn水平范围在11-13 Bq/L范围内。之后，从2008年5月初开始观察到Rn急剧增加的趋势，并持续下去(图)3.(e))。这种反常的变化是受到经由用于构造上诱导Rn的可靠的识别异常残差信号处理技术进行详细的分析。残余Rn中显示发展的RN异常overpassing地震事件之前的异常选择阈值的图的结果（6(一)）.类似地，其他监测站呈现了日和剩余Rn水平的异常模式，突出了有利条件下构造诱发的Rn异常方面(图)3.(f),3.(g),6 (b)， 和6 (c)）.总的来说，LMSF带附近的所有监测站都显示出与这次特定事件相关的Rn的不同幅度的变化。

在第二阶段，分析了远端Rn监测站的Rn的时间变异性 (数据3.-6.）.它包括YQS和SYS监测站分别为1542.9公里和1563.2公里1）.在这些监测站记录的原始RN水平的时间变异性显示出近距离地震的时间差异的趋势越来越多的趋势（图3.(h)和3.(我))。YQS监测站在事件发生前显示了多个不同振幅的Rn级峰值。在2008年5月1-2日，即汶川地震发生前10-12天，观测到Rn水平的最高峰值(44.2 Bq/L)，而在这段时间的其余时间里，Rn水平保持在正常范围内(大约平均值39 Bq/L)(图)3.(h))。同样地，SYS站也显示了这个特定事件发生时Rn级别的类似变化(图)3.(我))。如图所示，对这些异常时期进一步进行了详细的调查6(一)和6 (b)．

的YQS站显示剩余Rn值于2008年4月30日，一个显著增加，立交桥异常选择的统计标准。在残余Rn中这种异常变化之后发生11天后汶川地震，而周期的其余时间期间Rn中的水平被认为是正常的范围（图中3.(h)和7(一)）.相反，对SYS站的剩余Rn的时间分析也显示，在这次毁灭性地震之前几乎12-15天，Rn水平显著上升(图)7 (b)）.

此外，对全年降雨量和选定天数的对比分析进一步证实了Rn异常与该特定事件的联系(表)2）.

值得一提的是，目前的结果显示了与汶川地震有关的地震前过程的早期调查的类比[8.那12那51那62］．例如，Shi等人[12]对汶川地震的水文响应进行了近距离监测。他们报告了水文变化的重要证据，比如汶川地震导致的水位变化。同样，Ren等人[51]，利用阶跃变化曲线分析了不同地球化学观测点地震后氡水平的变化。他们的发现证实了含水层参数的变化是动态荷载的响应，这可能有助于设计地震预报的最佳策略。此外，Ye等人[62[沿着龙门汉故障区的水位和水平波动监测土壤和水中的RN水平。他们观察到，RN浓度和水位都显示出对汶川地震的阳性和负面关系。除此之外，Liu等人。[8.]分析了2008年5月12日汶川地震的地震电离层参数(GPS总电子含量(TEC))。观测到GPS-TEC在即将到来的震中区域上方出现异常下降，为LAIC模式提供了可能的验证。总的来说，本研究的结果与早期的研究结果一致，表明Rn是一种很有前景的地震预报研究工具。

5.结论

本文对2008年5月12日发生在中国大陆的汶川地震(Mw 7.9)的地下水氡响应进行了分析。在这个问题上，在EPZ内的多个近距离地点记录了Rn水平的每日变化，而LMSF区域是触发这一特殊事件的原因。首先，我们观察到每天的Rn水平在地震发生前后表现出显著的变化。利用统计技术对显著的Rn变化周期进行详细分析，从而可靠地识别构造诱发的Rn异常。现将调查的主要结果总结如下:(一)整个时期不同监测站地下水RN的时间序列分析（2008年1月）揭示了汶川地震发生时间的RN水平的显着变化。在近乎近距离的监测站都观察到地下水RN的这种显着响应 (b)对Rn时间序列的确定性分析表明，数据集中白噪声的缺失与Rn时间序列呈正相关。这指数展示记录的数据在过去和未来数据点之间具有长的内存相关性(c)将残差信号处理技术应用于观测的Rn增强周期，以可靠地识别Rn异常，并给出异常选择的统计准则 ．与此构造活动相关的剩余Rn变化的响应表现为可能的变幅震前和震后Rn异常。目前的研究结果与早期的调查结果一致

对Rn时间序列的分析显示了可能由构造成因引起的显著响应，这可能有效地支持了对即将发生的灾难性地震事件的预测。我们的研究结果表明，在全球范围内，氡应作为地震活动区潜在的地震指示物。

数据可用性

支持本研究结果的数据(地下水氡)属于中国地震数据中心，将根据需要由相关组织提供。

的利益冲突

作者声明没有利益冲突。

致谢

作者感谢中国地震数据中心(http://data.earthquake.cn)以提供氡数据。本研究由国家自然科学基金资助项目(no。41674111)。

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