陳梅花，鄧志輝，譚爭光，劉吉平，韓玉蘭，宋文杰

（1.浙江師范大學，浙江 金華 321004；2.廣東省地震局，廣州 510070）

利用GPS觀測資料反演水汽含量及地震異常初步探討

陳梅花1，鄧志輝2，譚爭光2，劉吉平2，韓玉蘭1，宋文杰1

（1.浙江師范大學，浙江 金華 321004；2.廣東省地震局，廣州 510070）

利用GPS觀測數據反演大氣水汽技術是20世紀90年代發(fā)展起來的一種全新的大氣探測手段。根據中國大陸構造環(huán)境監(jiān)測網絡（簡稱陸態(tài)網）和廣東省地震局建設的廣東省地殼運動觀測網絡提供的GPS數據反演大氣水汽含量，用ECMWF水汽含量數據進行對比和補充，并試圖把它們應用于地震研究，探討廣東地區(qū)地震前后的水汽含量變化特征。結果表明：GPS反演結果是可靠的；廣東地區(qū)水汽含量具有夏高冬低的年變規(guī)律和南高北低的分布特征；廣東地區(qū)2000年以來3個MS4.8級地震前1個月以內震中區(qū)都出現了顯著的水汽含量增加的現象，異常幅度超過平均值30 mm，高值區(qū)沿構造帶展布，并在水汽含量出現異常的同時，伴隨著地表氣溫的異常，說明水汽含量增加與震中區(qū)熱作用增強、水汽蒸發(fā)加速有關，可能是地震前的異常反應。

GPS；水汽含量；地震；廣東；新豐江水庫

0 前言

在地震發(fā)生前，由于巖石的變形、斷層的預滑和微破裂的發(fā)育等原因，深部流體和熱量可以快速上升到地表，并引起大氣異常。在2001年印度古吉拉特7.9級大地震發(fā)生前，水汽含量異常伴隨著潛熱通量異常發(fā)生[1]。在2008年汶川8級地震、2010年玉樹7.1地震和2013年蘆山7級地震前也都出現了顯著的水汽異常[2-4]。地震前水汽的異常還可追溯到震前潛熱通量（水汽蒸發(fā)的熱通量）異常的研究，首先是沿海地區(qū)地震前的潛熱通量異常被發(fā)現[5，1]， 隨后陳梅花、 鄧志輝等[6]發(fā)現2004年印度尼西亞9級大地震前沿破裂帶出現了顯著的潛熱通量異常，遠遠超過歷史最高值。2008年汶川8級地震前潛熱通量異常沿龍門山斷裂帶展布[7]。2010年智利8.8級地震前在震中附近海域也出現了顯著潛熱通量異常[8]，并在近岸陸地出現了地表的溫度異常，兩者伴生出現。陳梅花、鄧志輝等[9]還發(fā)現地震前潛熱通量異常不局限于沿海地區(qū)，在內陸水體豐富的地區(qū)也可能發(fā)生潛熱通量異常，如2005年江西九江5.7級地震前沿構造帶分布的大片水域及周邊地區(qū)出現了顯著的潛熱通量異常。地震前潛熱通量異常是水汽含量異常的原因，當近地表水體蒸發(fā)將熱量帶到大氣的同時，也會將水汽帶到地表。地震前潛熱通量異常和水汽含量異常有共同機理，都是熱異常加速蒸發(fā)作用所致。

觀測和反演水汽含量的方法很多，近年來利用GPS觀測數據反演水汽含量得到越來越廣泛的應用。地基GPS反演大氣水汽技術是20世紀90年代發(fā)展起來的一種全新的大氣探測手段。具有實時性、連續(xù)性、精度高、不受天氣影響等特點[10]，這些優(yōu)點正是地震前水汽含量異常研究所需要的。本文利用GAMIT軟件處理了廣東地區(qū)GPS觀測資料，反演得到廣東地區(qū)大氣水汽含量，先與ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）提供的大氣中總水汽含量（Total column water vapour）進行對比分析，論證數據的可靠性，然后試圖把它應用于地震研究，探討廣東地區(qū)地震前后的水汽含量變化特征。

1 GPS/PW數據反演

地基GPS觀測數據反演水汽的基本原理是：GPS信號在對流層中傳播時會產延遲，分為干延遲和濕延遲ZWD（ZenithWet Delay），其中濕延遲與對流層中的水汽含量密切相關，由此即可反解出對流層中的水汽含量。GPS水汽反演過程具體分三步[11]。

第一步，利用GPS解算軟件，根據GPS觀測數據、氣象數據以及相關星歷文件計算對流層天頂總延遲ZTD。目前，估計天頂延遲的方法主要有單參數法、多參數法、隨機過程法和分段線性法[12]。本文利用GAMIT軟件采用分段線性法來估算天頂延遲。

第二步，利用地面氣壓和靜力延遲模型計算天頂干延遲分量ZHD；天頂干延遲可以按不同的模型來推算，本文采用Hopfield模型，需要用到測站氣壓和氣溫資料，具體公式如下：

式中：ZHD為天頂干延遲（mm），PS和Ts分別代表GPS測站氣壓（hPa）和絕對溫度（K），hs為中性大氣層頂部有效高度（m），hs為GPS測站大地高程（m）。

第三步，根據天頂總延遲和干延遲分離出ZWD，并利用ZWD和PW的轉化關系計算PW值。

本文反演所用的GPS數據由中國大陸構造環(huán)境監(jiān)測網絡（簡稱陸態(tài)網）和廣東省地震局建設的廣東省地殼運動觀測網絡提供，從2012到2014年每30 s一個觀測值。GPS臺站主要布局在廣東沿海的主要活動斷裂帶上。參與反演的GPS臺站見圖1。表1是所用GPS臺站的基本信息。

圖1 廣東省地震構造簡圖Fig.1 Tectonic setting of earthquakes in Guangdong province

表1 廣東省GPS臺站一覽表Table1 GPS stations in Guangdong province

2 GPS/PW與ECMWF水汽含量對比研究

ECMWF總水汽量由歐洲中期天氣預報中心（European Centre for MediumRange Weather Forecasts）提供，ECMWF再分析資料是利用地面資料、高空觀測資料、衛(wèi)星反演資料等同化得到的全球格網點資料[13-14]。再分析資料將觀測與模擬相結合，兼具空間覆蓋率廣及時間分辨率高的優(yōu)點[15]。本文用到的大氣柱水汽含量和地表氣溫資料的時間分辨率為一天4次，空間分辨率0.75°*0.75°，時間序列從2000—2014年。

為了論證數據資料的可靠性，本文以廣州站為例，將2013年GPS/PW與ECMWF的總水汽量進行對比分析，相互驗證?？紤]到地震研究要盡量降低太陽輻射的影響，本文用的數據均為世界時18時（相當于夜間2點）。圖2為2013年廣州站GPS/PW與ECWMF水汽含量的對比曲線，其中藍色曲線代表廣州站GPS反演得到的水汽，紅色是ECWMF再分析得到的水汽總量，從圖中可見，1～4月、9～12月二者幾乎重疊，7、8月份略有差異，ECWMF水汽量比GPS/PW略低，差異不超過10 mm。二者擬合很好，說明GPS反演結果是可靠的。

圖2 2013年1～12月廣州站GPS/PW與ECWMF水汽含量的對比曲線Fig.2 Contrast curve of precipitable water vapor over Guangzhou from the GPS data and ECWMF from January to December in 2013

3 廣東地區(qū)水汽動態(tài)分析

本研究系統(tǒng)反演了廣東地區(qū)陸態(tài)網和廣東省地殼運動觀測網12個GPS觀測站 （表1）從2012到2014年每天GPS/PW水汽含量，并試圖對其時空演化特征及其可能與地震活動的關系進行分析。廣東地區(qū)目前GPS觀測站密度較稀疏，布設也不均勻，觀測時間較短，從2012年開始才有比較完整的資料，而廣東地區(qū)從2012年開始地震活動增強，對其分析需要2012年之前的背景數據?？紤]到前文已論證GPS/PW與ECWMF具有高度的一致性，所以，本研究利用ECWMF數據對GPS/PW進行補充，建立了廣東地區(qū)2000年至2014年水汽含量數據庫，并據此對廣東地區(qū)水汽含量時空演化特征及其可能與地震活動的關系進行分析研究。將15年水汽數據按日平均得到多年日均值，圖3是河源測點年變動態(tài)曲線，從圖中看見，河源地區(qū)水汽含量具有很好的年變規(guī)律，夏天水汽含量高，接近60 mm。冬天水汽含量低，12月和1月水汽含量在20 mm左右。

圖3 河源測點水汽含量年變動態(tài)曲線Fig.3 Curve of the annual variation of precipitable water vapor in Heyuan region

將15年水汽數據按月平均得到每月水汽分布圖，圖4a、b分別是6月份和12月份廣東地區(qū)月均水汽含量分布圖。從4a圖中看見，在夏季6月，水汽含量總體是北低南高，廣州以北地區(qū)水汽含量等值線呈東西向水平分布，說明北部區(qū)域水汽含量主要受緯度控制。在珠江三角洲地區(qū)水汽含量為相對高值區(qū)，說明在夏季炎熱的天氣條件下，水網密布的珠江三角洲地區(qū)可能發(fā)生了較強的蒸發(fā)作用，給大氣輸送更多的水汽。

從圖4b中看見，在冬季12月，研究區(qū)水汽含量仍然是北低南高，韶關地區(qū)水汽含量最低，南部沿海地區(qū)較高。水汽含量等值線分布呈東西向條帶狀分布，但在近海地區(qū)偏高。說明冬季水汽含量主要受不同緯度溫度差異所控制，沿海地區(qū)也受海洋水汽的影響。

對比6月和12月的月均水汽分布圖還可以看到，6月份水汽含量整體上比12月高很多，在6月，水汽含量介于51到58 mm之間，從南到北最大水汽含量差異不超過8 mm；在12月，全區(qū)水汽含量介于16～28 mm之間，南北差異達到13 mm左右。這是由于冬季南北溫度差異較大，導致蒸發(fā)量差異較大所致。此外，由于受夏季蒸發(fā)作用增強的影響，南部沿海地區(qū)水汽含量受水體分布的影響更明顯。

圖4 廣東地區(qū)月均水汽含量分布圖Fig.4 Spatial distribution of monthly mean PW in Guangdong province

4 地震前后水汽變化特征

近幾十年來，廣東地區(qū)強地震比較少，從2000年以來共記錄到MS4.8級以上地震3次，分別是以2004年9月17日陽江MS4.9級地震、2012年2月16日河源MS4.8級地震以及2013年2月22日河源MS4.8級地震。下文將以這三個地震為例，分析地震前后6個月水汽隨時間的變化，并對異常的可靠性進行初步的分析。

水汽含量數據每天4個時次，為了盡量減少日照差異的影響，本文選用世界時18時（北京時間晚上2點）的數據。下文水汽變化曲線圖中的黑色粗實線代表研究時段內每天晚上2點的水汽含量。為了方便對比，同時增加了2條參考曲線：多年平均值曲線（黑色細實線），即2000年到2014年每天夜間2點水汽含量平均值；最大參考值曲線（黑色虛線），為多年平均值加上1.5倍標準差，凡超過這條曲線可以看作為異常。

4.1 2004年9月17日陽江4.9級地震

陽江地區(qū)活動性最強的斷裂是北東東向平岡斷裂和北西向洋邊海斷裂，它們都是晚更新世以來強烈活動過的斷裂，1969年曾發(fā)生6.4級地震，之后小震頻繁發(fā)生，1986年又發(fā)生5.1級地震[16]。2004年9月17日陽江MS4.9級地震是此后記錄到的最大地震，發(fā)生在平岡鎮(zhèn)，震源深度12 km，震中位于東經111.87°，北緯21.77°（據中國地震臺網中心）。

圖5是2004年9月17日陽江MS4.9級地震前后7～12月夜間水汽含量變化曲線。從圖中可以看到，在8月25日到8月30日，出現了一個持續(xù)6天的異常，最大值達到73 mm，明顯超過最大參考值（圖中虛線）。9月5日至9日再次出現疑似異常，異常平靜后8天發(fā)生地震。

圖5 2004年7～12月陽江4.9級地震震中區(qū)水汽變化曲線Fig.5 Variation curve of water vapor in the epicenter area of the MS4.9 Yangjiang earthquake from July to December in 2004

為了研究此次地震異常的空間分布情況，本文做出了這個地震的異常增量空間分布圖。異常期間水汽增量的空間分布圖計算方法為：針對每個格點，先計算異常時段內水汽含量平均值，然后計算同一時段從2000年到2014年共15年的多年平均值作為背景值，最后用異常時段平均值與多年背景值相減得到水汽含量增量，所有格點計算完畢就得到該時段研究區(qū)水汽增量分布圖。

圖6為2004年8月25日到8月30日水汽含量增量分布圖?？梢钥吹皆谶@一時段水汽增量表現出西南高東北低，高值區(qū)北東向展布的特點?；洊|地區(qū)水汽增量4 mm左右；粵西地區(qū)，特別是震中附近地區(qū)水汽增量最大，達到9 mm，并主要局限于北東向構造帶附近。

圖6 2004年9月17日陽江4.9級地震前水汽異常分布Fig.6 Spatial distribution of ΔPW before the Yangjiang MS4.9 earthquake in September 17th，2004 from August 25thto August 30th，2004

4.2 2012、2013年河源2次4.8級地震

廣東河源地區(qū)于2012年2月16日發(fā)生4.8級地震，震中位于東源縣新豐江水庫區(qū)（23.9°N，114.5°E），震源深度10 km。2013年2月22日在同一地區(qū)再次發(fā)生4.8級地震，震源深度11 km。北西-北北西向的斷裂帶可能是2次河源4.8級地震的主要發(fā)震構造[17]。圖7是2012年1～6月河源MS4.8級地震前后水汽含量隨時間變化曲線，在1月10日～1月15日，水汽含量出現異常，持續(xù)6天超過最大參考值。

圖7 2012年1～6月河源MS4.8級地震震中區(qū)水汽變化曲線Fig.7 Variation curve of water vapor in the epicenter area of the Heyuan MS4.8 earthquake from January to June in 2012

為了剖析異常的原因，本文還分析了地震前后同一時段世界時18時的氣溫動態(tài)，所用數據時間段與水汽含量數據相同，2000年到2014年。本研究計算了15年震中區(qū)的平均氣溫和最大參考值（15年平均值加上1.5倍均方差），將多年平均值、最大參考值、2012年河源4.8級地震震中區(qū)1～6月氣溫變化曲線繪制在一張曲線圖上得到圖8。顯著的氣溫異常出現在地震前后1周，在地震前2天氣溫達到292 K，比多年參考值高出3度，地震后2天也出現了高溫異?，F象。此外，在2012年1月中旬，震中區(qū)氣溫也出現上升趨勢，1月14日氣溫超過最大參考值，與水汽出現異常的時段重合，說明此次地震前的水汽含量增加與本地溫度升高有關，可能是地震前的異常反應。

圖8 2012年1～6月河源4.8級地震震中區(qū)氣溫變化曲線圖Fig.8 Curve of the 2-meter air temperature in the epicenter area of the Heyuan MS4.8 earthquake from January to June in 2012

圖9為2013年1～6月河源4.8級地震前后震中區(qū)水汽變化曲線，在地震前半個月，1月30日到2月4日，震中區(qū)水汽含量超過最大參考值，出現持續(xù)5天的異常，其最大值達到40 mm，超過平均值30多毫米，也超出最大參考值10多毫米。圖10為2013年2月22日河源4.8級地震前后氣溫變化曲線圖，從中可以發(fā)現，在水汽出現異常的時段，氣溫也出現了顯著異常。最大異常氣溫超出最大參考值6℃。這也說明此次地震前的水汽含量增加與本地溫度升高，水汽蒸發(fā)作用增強有關，可能是地震前的異常反應。地震之后2天氣溫再次出現短暫異常，異常值超過2℃。

圖9 2013年1～6月河源MS4.8級地震震中區(qū)水汽變化曲線圖Fig.9 Variation curve of water vapor in the epicenter area of the Heyuan MS4.8 earthquake from from January to June in2013

圖10 2013年1～6月河源4.8級地震震中區(qū)氣溫變化曲線圖Fig.1 0 Curve of the 2-meter air temperature in the epicenter area of the Heyuan MS4.8 earthquake from January to June in 2013

從上述3個震例分析可以看出，在地震前1個月以內震中區(qū)都出現了顯著的水汽含量增加的現象，異常幅度超過平均值30 mm，高值區(qū)沿構造帶展布，并在水汽含量出現異常的同時，伴隨著地表氣溫的異常，說明水汽含量增加與震中區(qū)熱作用增強有關，可能是地震前的異常反應。

5 結語

本文根據中國大陸構造環(huán)境監(jiān)測網絡 （簡稱陸態(tài)網）和廣東省地震局建設的廣東省地殼運動觀測網絡提供的GPS數據反演水汽含量，并與ECMWF水汽含量進行對比，二者擬合很好，說明GPS反演結果是可靠的，同時也說明可以用ECWMF水汽含量數據補充GPS反演的水汽數據，來構建地震研究需要的長時間的水汽含量數據庫。作者利用廣東地區(qū)現有的GPS數據反演的水汽含量數據和ECWMF水汽含量數據研究了2000年以來MS4.8級以上地震前的水汽含量時空分布特征，發(fā)現震前1月內都出現了短臨異常，持續(xù)時間5～6天，異常區(qū)分布在震中附近，水汽含量異常幅度大于多年平均值的30 mm以上。為了剖析異常的原因，研究中還分析了地震前后同一時段世界時18時的氣溫動態(tài)，結果發(fā)現在地震前水汽異常時段都伴隨有地表氣溫異常，說明水汽含量增加與震中區(qū)熱作用增強，水汽蒸發(fā)加速有關，可能是地震前的異常反應。

致謝：中國大陸構造環(huán)境監(jiān)測網絡和廣東省地殼運動觀測網絡提供了GPS數據，ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）提供了水汽含量以及地表溫度數據，在此表示感謝。

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Retrieving precipitable water vapor from GPS observation data and primary discussion of earthquake PW anomalies

CHEN Meihua1，DENG Zhihui2，TAN Zhengguang2，LIU Zhiping2，HAN Yulan1，SONG Wenjie1

（1.Zhejiang Normal University，Jinhua 321004，China；2.Earthquake Administration of Guangdong Provence，Guangzhou 510070，China)

The use of the GNSS observation technology for estimating precipitable water vapor（PWV）is a brand-new technique developed in the 1990s.Precipitable water vapor are retrieved from GPS observation data（from China Mainland Tectonic Environment Monitoring Network，CMTEMN and Crustal movement observation network of Guangdong province）and contrast with the ECMWF total column water vapor data.It was found that the GPS PW match to the ECMWF TCWV data，so the authors supplied the ECMWF TCWV data to the GPSPW data to create a database of precipitable water vapor in Guangdong province from 2000 to 2014.In order to search for probable anomalies,the temporal variations of PW before and after several earthquakes (≥MS4.8) from 2000 that occurred in Guangdong province are summarized in this paper and so did the PW background.The PW in Guangdong area shows higher value during summer than during winter and higher values in the north region than in south region.The results also show that significant PW anomalies occurred in epicentral area one months before three MS4.8 earthquakes since 2000.The abnormal amplitude is more than 30 mm and the high PW area distributed along the tectonic belt.We also found the PW anomalies accompanied by surface temperature anomalies.It means the increase of water vapor content is related to the increase of heat function in the epicenter area,which may be due to the strong volcanic activities prior to earthquake.

GPS；Precipitable water vapor；Earthquake；Guangdong；Xinfengjiang reservoir

P315.7

：A

：1001-8662（2017）01-0008-09

10.13512/j.hndz.2017.01.002

陳梅花，鄧志輝，譚爭光，等.利用GPS觀測資料反演水汽含量及地震異常初步探討[J].華南地震，2017，37（1）：8-16.[CHEN Meihua，DENG Zhihui，TAN Zhengguanget al.Retrieving Precipitable Water Vapor from GPS Observation Data and Primary Discussion of Earthquake PW Anomalies [J].South china journal of seismology，2017，37（1）：8-16.]

2016-06-02

廣東省省級科技計劃項目（項目編號：2013B020200010）和國家自然科學基金項目（項目編號：40702056）資助。

陳梅花（1976-），女，博士，主要從事衛(wèi)星遙感應用、地震異常研究。

E-mail：moonchun@126.com.