0 引言

地震是地壳应变能经过长期积累突然释放的一种自然现象。进行有效的防震减灾需要深入研究地震机理，而地震孕育过程是其中的一个难点。在严峻的震情形势和地震多发情况下，在地震频发区开展地球物理场观测，并进行地震前后的物理场变化特征分析，能有效促进对地震机制和物理机制的理解和认识，为地震异常的辨别提供宝贵的资料和经验(倪喆等，2014)。以全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，简称GNSS)为代表的空间观测技术为区域地壳运动监测及地震预测预报提供了高效、稳定、精确的数据结果(王静，2019)。多年的实践表明，GNSS是国内外公认的、重要的地球物理场观测手段之一。

中国的GNSS观测始于20世纪80年代末(王琪等，2001)。1998年，基于“国家重大科学工程”项目建成了“中国地壳运动观测网络”(马宗晋等，2001)，至此，GNSS观测网络有了一定的发展。但由于站点稀疏，GNSS主要用于获取全国范围内较大尺度的地壳运动特征。随着中国大陆构造环境监测网络、省政府十项重点工程、川滇国家地震预报实验场等项目的推进，云南地区的形变观测能力得到了显著的增强。近年来，不少学者基于GNSS资料对云南地区的应变场特征进行了研究。江在森等(2013)利用1999~2007年的GNSS区域站数据，给出了川滇地区面应变率分时段的空间分布图像，结果表明川滇地块内部以弱拉张为主，但川滇地块边缘区及其旁侧以压缩为主。高涵等(2018)利用2011~2016年云南及周边地区“陆态网络”211个区域站的观测数据，采用多尺度球面小波模型获取不同分解尺度的云南地区GNSS应变场，结果显示，云南及周边地区面应变率压缩主要集中在川滇交界北部盐源木里一带、滇西北丽江-小金河断裂南段和红河断裂交界处、滇西盈江断裂带附近以及小江断裂带南段。洪敏等(2014)、杨建文等(2018)分别利用2011年1月~2014年1月和2014年1月~2017年1月的云南地区28个GNSS连续观测站资料，获取区域面应变特征，结果显示2个时段的云南地区面应变总体特征相似，云南地区面应变总体呈拉张趋势，主要存在小江断裂带与红河断裂带的交汇地带、滇西南地区(思茅、普洱一带)和小滇西以西地区等3个面积收缩区。

利用GNSS连续观测资料获取的区域应变场可最大限度地满足地壳形变实时监测的要求。由高精度、高时空分辨率的GNSS数据所获取的面应变参数能直接反映区域的挤压(收缩)或拉张(膨胀)强弱特性(江在森等，2013)，且GNSS的连续观测特点对全天候捕捉区域形变信息、定量跟踪地震前后应变场特征、开展地壳运动时空演化与强震的关系以及地震的变形过程与产生机制的研究、解释现代地壳运动、建立地球动力学模型和地震预测研究等均具有重要的意义(江在森等，2003；Shen et al，2005)。

2014年云南地区地壳活动剧烈，强震多发，先后发生了2014年5月30日盈江6.1级、2014年8月3日鲁甸6.5级和2014年10月7日景谷6.6级地震。3次地震前后，GNSS捕捉到了一定的区域形变信息。本文以盈江6.1、鲁甸6.5和景谷6.6级地震为样本，利用2014年云南地区43个GNSS连续跟踪站的站点时间序列原始数据获取面应变参数，对GNSS面应变时空演化过程与M≥6.0地震的关系进行深入分析。

1 数据收集整理

本文的研究范围(21°~29°N、97°~107°E)共包含43个GNSS站点。GNSS数据为“中国地震局GNSS数据产品服务平台”^①提供的站点时间序列原始数据，数据起止时间为2014年1月~2014年12月。该平台采用美国麻省理工学院(MIT)和加州大学圣地亚哥分校Scripps海洋研究所(SIO)研制的GAMIT/GLOBK软件(软件版本为10.4)进行数据处理。该软件集定位和定轨为一体，是国际上广泛应用于高精度大尺度相对定位和地球动力学研究的GNSS数据处理软件之一。地震样本为2014年盈江6.1级、鲁甸6.5级和景谷6.6级强震。GNSS站点(点位信息来源于“中国地震局GNSS数据产品服务平台”^①)及地震震中分布如图 1所示。

① http://www.cgps.ac.cn

2 GNSS面应变计算方法

应变场的求解主要用到位移时间序列，考虑到GNSS站点分布的不均匀性，在获取各个站点位移时间序列的基础上，采用克里金插值方法对点位数据进行1°×1°格网化插值，格网划分结果及编号见图 1，获取均匀分布于80个格网的位移时间序列，再通过位移时间序列求取区域应变场(洪敏等，2014；杨建文等，2018)。

应变场具体解算方法为：在二维空间中假设某个测点的位移为u、υ，该点的应变状态分量为ε_x(反映东西向伸张与压缩的正应变)、ε_y(反映南北向伸张与压缩的正应变)、γ_xy(东西与南北方向剪应变)(江在森等，2013；杨建文等，2019)，那么与其无限接近的一点的位移分量u′、υ′可表示为(陈健等，1987；洪敏等，2014；Hong et al，2018)

$\left\{\begin{array}{l}u^{\prime}=u+\varepsilon_{x} d_{x}+\varepsilon_{x y} d_{y}-\omega d_{y} \\ v^{\prime}=v+\varepsilon_{x y} d_{x}+\varepsilon_{y} d_{y}+\omega d_{x}\end{array}\right. $

(1)

对式(1)进行等价变换，公式两边同时除以两点间距离d，可转变为线应变与方位角之间的关系(陆远忠等，2001；洪敏等，2014；邵德盛等，2017)

$\left\{\begin{array}{l}\frac{\Delta u}{d}=\varepsilon_{x} \cos \alpha+\varepsilon_{x y} \sin \alpha-\omega \sin \alpha \\ \frac{\Delta v}{d}=\varepsilon_{x y} \cos \alpha+\varepsilon_{y} \sin \alpha+\omega \cos \alpha\end{array}\right. $

(2)

式中，$\varepsilon_{x y}=\frac{1}{2} \gamma_{x y}$；d_x、d_y为两点间距离分量的变化量；ω为旋转量；α为两格网点间的坐标方位角。通过式(2)，每个格网点与其他各个相邻格网点的方程组进行联立，便可通过最小二乘法求解得到其应变状态分量ε_x、ε_y、γ_xy(邵德盛等，2017)。在此基础上可计算9个应变参数，包括面应变、最大剪应变、主应变等(江在森等，2013；杨建文等，2019)。其中，面应变θ的计算公式为

$\theta=\varepsilon_{x}+\varepsilon_{y} $

(3)

使用式(3)可以确定区域内任何时间段的面应变参数。通过截取任意起止时间，可获取该时间段内的累计应变量，通过滑动结束时间，可进一步获取应变场变化结果(洪敏等，2014)。

应变场的解算方法有很多，石耀霖等(2006)、王静(2019)对各解算方法的可靠性及有效性等进行了详细的论证。实践证明，克里金插值方法理论基础严密，是一种线性、无偏、最优的内插估计算法，利用该方法进行应变场的求解，其插值的优越性已经得到了充分的认可(朱守彪等，2005；陈小斌，2007)，该方法在地质采矿等领域得到了广泛的应用(侯景儒等，1998)。

3 面应变时空演化与M≥6.0地震关系分析

在获取云南地区的区域面应变参数后，通过固定2014年1月1日为起始时间、结束时间以4天为窗长进行滑动求解，获取不同时间节点的区域面应变变化特征，全年共获得91幅面应变动态变化图(最终获取的是相应时间段内的累计面应变量)。对比分析91幅图，并结合重点研究区域相关格网的面应变时序变化特征和3次强震的发震时间，挑选出面应变变化关键节点及具有较好指示意义的特征图10幅，以表征云南地区面应变时空演化过程，不同时间节点的动态变化图像如图 2所示。通过提取对应格网的面应变变化时序曲线可对重点研究区域更为详细的面应变变化情况进行分析。

由不同时间节点的面应变图像(图 2)可以发现，2014年云南地区面应变存在较为明显的时空演化过程。在盈江6.1级、鲁甸6.5级和景谷6.6级地震前，震中附近较大范围内均出现了明显的面收缩(挤压)增强现象，3次强震均发生在面应变的收缩区(图 2(d)、2(f)、2(h))，因此，面收缩区是本文研究的重点。为获取各面收缩区的动态变化信息，选取对应格网的面应变时序曲线进行分析。对比格网分布(图 1)和面应变变化(图 2)发现，3次地震前挤压应变最为明显的区域分别位于21号格网(盈江6.1级地震震中附近格网)、46号格网(鲁甸6.5级地震震中附近格网)和23号格网(景谷6.6级地震震中所在格网)，盈江6.1级和鲁甸6.5级地震震中分别位于40号格网和66号格网。分别提取上述5个格网的面应变时序曲线，并计算面应变变化年速率，如图 3所示。

由图 2(a)和图 3可知，2014年1月1日~2月6日云南地区面应变变化不明显，整体区域以轻微的面膨胀为主。从2月7日左右开始，以瑞丽为代表的小滇西地区出现了大幅的面收缩增强现象(图 2(b))，在盈江6.1级地震前(5月29日)面收缩达到峰值(图 2(d))，累计面应变收缩量最大约为-4.63 ×10^-8(图 3(a-2))。盈江6.1级地震发生在强收缩区的高梯度带上(图 2(d))，震中所在的40号格网的累计面收缩量约为-0.18 ×10^-8(图 3(a-1))。从2月7日至盈江地震前，小滇西地区的面收缩变化经历了增强-减弱-增强的过程，即2月7日~3月6日小滇西地区面收缩明显，短时间最大变化量约-3.12 ×10^-8(图 3(a-2))，此时云南地区存在大范围的面收缩区域，主要以瑞丽-腾冲-云龙一带为代表(图 2(b))；3月7日~3月30日以瑞丽为代表的小滇西地区的面收缩有较为明显的减弱趋势，且云南地区的面收缩范围有所减小(图 2(c))；从4月份开始，小滇西的瑞丽-耿马地区的面收缩快速增强，并在盈江地震前达到峰值(图 2(d))。盈江地震后，小滇西地区的面收缩短期内迅速减弱(图 2(e)、3(a-2))。盈江6.1级地震所在的40号格网因位于异常区边缘，在4月19日~5月13日期间出现了轻微的面膨胀现象(图 3(a-1))。

2014年8月3日鲁甸6.5级地震前，以东川-弥勒为代表的震中南部区域出现了大幅的面收缩增强现象(图 2(f))。结合图 3(b)可以发现，从4月18日左右至盈江地震前，该区域存在一定的面收缩现象(图 2(d))，盈江地震后，随着区域应力场的调整，面收缩现象有所减弱(图 2(e))。从7月8日开始面应变短期内快速形成收缩，并在鲁甸地震前(8月1日)达到峰值(图 2(f))，累计面应变收缩量最大约为-3.62×10^-8(图 3(b-2))。鲁甸6.5级地震并未发生在面收缩变形的高值区域，而是发生在高值区以北且面收缩变形相对较小的区域(图 2(f))，震中所在的66号格网的累计面收缩量约为-0.81 ×10^-8，并在7月20日~8月1日期间存在轻微的减弱趋势(图 3(b-1))。鲁甸地震前，云南地区的面收缩主要分布在喜德-会泽-东川-弥勒一带，且面收缩范围较大，该现象在鲁甸震后4个月内逐渐消失(图 2(j)、3(b))。值得注意的是，震中66号格网的面收缩在鲁甸地震后继续增强，并在9月14日达到最低值-1.36 ×10^-8，此后逐渐恢复(图 3(b-1))。

2014年10月7日景谷6.6级地震前，震中附近的临沧-澜沧一带也出现了短期的小幅面收缩增强现象(图 2(g)、2(h))，且该过程在景谷地震后仍然在持续(图 2(i))，震后面收缩范围有所增大，直至11月1日左右才开始逐渐恢复(图 2(j)、3(c))。景谷地震同样发生在面收缩变形区域。

4 讨论

从应变场变化特征以及地震发生的关系来看，盈江6.1级、鲁甸6.5级和景谷6.6级地震均发生在面收缩增强区，且震前短期内均存在一定幅度的面收缩增强现象，由此可以推断，3次强震均是由挤压应变短期调整所诱发。从震中分布来看，3次强震均未发生在收缩区的高值区域，而是位于收缩区的边缘或高梯度带上，这是否意味着面收缩异常区边缘更容易发生强震，值得思考。

景谷6.6级地震的发生可能与鲁甸6.5级地震存在一定的关系。从面应变变化图像(图 2(f)~2(h))来看，鲁甸地震发生后，在滇西南的景谷地震震中附近区域存在明显的面收缩增强现象。这可能是鲁甸地震的发生对小江断裂带形成解锁，川滇菱形块体南端SSE向运动受相对稳定的华南块体的阻挡而发生转向，而红河断裂带表现为弱边界作用，区域控制能力不明显，致使能量继续向前移动，在景谷地震震中附近快速形成挤压(杨建文等，2018)。随后发生了景谷6.6级地震，该地震发生在滇西南的挤压应变增强区(皇甫岗等，2015)。景谷地震后，震中以南地区出现了短期的面收缩增强现象，可能与景谷地震的发生造成局部介质强度弱化、在区域应力作用下形成面收缩并对周边应变积累形成释放效应有关。

5 结论

本文基于2014年云南地区43个GNSS连续跟踪站的站点时间序列原始数据，以盈江6.1级、鲁甸6.5级和景谷6.6级地震为样本，探讨GNSS面应变时空演化与M≥6.0地震的关系，形成以下认识：

(1) 由高精度、高时空分辨率的GNSS数据所获取的区域面应变参数，物理意义明确，能直接反映区域挤压或拉张强弱特性。随着云南地区GNSS连续观测站点的不断增加，将有助于获取更加精细的区域应变场变化信息。

(2) 从盈江6.1级、鲁甸6.5级和景谷6.6级地震的震中与面应变分布的对应关系来看，3次强震均发生在面收缩增强区，面应变挤压增强可能更有利于强震的诱发。3次强震均未发生在面收缩高值区，强挤压变形区边缘是否更易发生强震，值得关注。

(3) M≥6.0地震发生前，在震中区周边应当存在应变场大幅调整的信号，部分区域应变场变化显著可能是强震发生前的重要特征，且应该存在较大范围的压性活动增强区域。

致谢：本文所采用的GNSS数据来源于“中国地震局GNSS数据产品服务平台”，数据分析软件由云南省地震局形变测量中心提供，审稿专家提出了宝贵的修改意见，在此一并表示感谢。