地震发生后往往在短暂的时间内释放出大量的能量,其携带的动能可直接造成建筑设施的损坏甚至坍塌,还可能引发余震、海啸、山体滑坡、堰塞湖、土壤液化等次生灾害,造成严重的人员伤亡和经济损失。最大程度地减轻地震灾害造成的人员伤亡和经济损失是防震减灾工作的宗旨。得益于中国数字化地震台网的建设和扩展,我国地震监测能力得到了巨大提升,地震速报用时从30min缩减到10min(刘瑞丰等,2003、2008;邹立晔等,2017)。
然而,地震时空强参数已不能满足日益增长的最大限度减轻地震灾害的需求。2008年汶川地震发生后,在黄金救援期绝大部分救援力量集中在震中附近,而严重灾害则集中在宏观震中,即在沿NE方向300km断层附近区域,特别是对受灾最为严重的北川县城未能更及时开展有效救援。由此可见,破坏性地震发生后,除地震时空强参数外,及时产出有助于评估受灾区域和灾损程度、揭示地震成因和致灾机理的震源机制、破裂过程、地震烈度图等产品,对于指挥救援力量投放、判定震情趋势等减灾救灾工作十分重要。
当前,美国、日本等地震监测发达国家均高度重视地震学方法在防震减灾中的应用,震后及时发布多种地震参数服务于地震减灾。美国国家地震信息中心(National Earthquake Information Center,NEIC)针对世界范围内所有重大地震的位置和大小,提供7×24h的信息服务。2010—2017年间共报告了约5000次5.5级以上的地震事件,自动化产出地震矩张量、地震破裂过程、地震动模拟结果等信息,并在震后20min内对产出内容进行人工审核和报送(Hayes et al,2020)。日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)规划设计的地震灾害评估信息系统(Disaster Information Systems,DIS),可用于震前地震灾害预评估、震后实时灾害评估,制定救援计划以及震后协助修复重建计划等方面。DIS系统利用地形地貌数据、震中区建筑物数据和人口数据,在震后30min内完成灾害的初步评估,判断是否成立救灾指挥部,各部门启动应急处置,极大提高了救援工作效率(闫恩辉等,2020)。
我国社会经济的发展和人民日益增长的安全需要对地震等重大自然灾害应急处置能力提出了更高的要求。2006—2007年,中国地震台网中心开发了“大地震专题信息系统”,针对大地震专题数据产品的产出和管理方面进行了有益的探索(邹立晔等,2007)。2008年汶川地震后,社会对大震应急产品产出的准确性、时效性和丰富性有了更高的要求,我国大震应急产品服务逐渐起步。2008年11月以来,中国地震台网中心联合各研究所及部分省地震局,逐步建立起大震应急产品产出体系,在国内5.0级及国外7.0级以上破坏性震发生后,除地震三要素外,还能及时产出地震动图、震源机制解和震源破裂过程等产品。
在充分吸纳各参与单位工作经验和技术成果的基础上,中国地震台网中心联合中国地震局地球物理研究所、地质研究所、地震预测研究所、工程力学研究所和应急管理部国家自然灾害防治研究院以及15个试点省局单位,于2017年制订了新的地震监测台网应急产出和服务工作方案,逐步建立起以准实时产出、逐步更新为主要特点的大震应急产品产出与服务平台,力求应急产品能够第一时间服务于震后灾害评估、救援决策和震情会商,最大限度减少地震灾害损失。
2017年2月国家大震应急产品服务平台开始试运行,中国地震局地震监测预报业务主管部门负责总体组织协调,中国地震台网中心负责公开发布并提供共享服务,通过中国地震局网站与中国地震台网中心网站专栏发布结果并及时更新,同时编印地震监测台网应急服务产品集。中国地震台网中心作为牵头单位,负责大震应急产品产出与服务平台的运维,负责产出跟踪、质量监督和技术管理,保障产出结果的及时性、科学性和有效性,以及产出结果的一致性和唯一性。为此,中国地震台网中心实行7×24h双人待班制度,及时排除运维故障,审核产出结果。
本文简要介绍了中国地震台网中心大震应急产品产出与服务平台建设进展,重点描述了该平台的组成、功能和发挥的效益,最后对该平台的不足与改进的方向进行了总结。
1 大震应急产品产出与服务平台组成及功能大震应急产品产出与服务平台的总体功能包括:①实时接收中国地震台网中心地震速报信息,判断是否符合破坏性中强震标准;②基于实时传输的地震波形数据,自动化产出地震相关信息,包括地震矩张量、震源破裂过程、震中及附近区域烈度分布、历史地震情况统计等;③将上述地震参数或图件汇集成册,推送至相关部门,为指挥抗震救灾提供及时有效的产品服务和科技支撑。
本系统由5个子系统组成,包括矩张量准实时反演子系统、震源破裂过程反演子系统、烈度速报子系统、历史地震统计子系统、地震应急产品汇集子系统(图 1)。五个子系统采用分布式架构,地震应急产品汇集子系统部署在大震应急产品产出与服务平台上,其余4个子系统独立部署,互不干扰。地震参数或图件产出后,地震应急产品汇集子系统通过接收消息、读取数据库、FTP传输等方式完成应急产品集的汇集、管理和发布。
利用中国国家数字地震台网和地震学研究联合会(Incorporated Research Institutions for Seismology,IRIS)提供的波形数据,大震应急产品产出与服务平台可在震后30min发布系统自动产出的应急产品图集,且随着更多数据和信息的汇入,系统不断更新并产出更为准确及可靠的应急产品集(戴丹青等,2021;邓文泽等,2021;梁皓等,2022;张建勇等,2022;支明等,2022;徐泰然等,2022)。
2 矩张量准实时反演子系统地震矩张量提供震源的物理过程、标量地震矩和矩震级、断层类型和运动方向等信息,揭示发震断层的性质及构造意义。快速测定破坏性地震的矩张量对于地震灾害评估及紧急救援、地壳应力场研究、强地面运动模拟等具有重要意义。
矩张量准实时反演子系统使用两种方法反演矩张量解,分别为服务于M≥6.0地震的基于W震相的矩心矩张量(W phase centroid moment tensor,WCMT)反演方法和服务于M<6.5的CAP(Cut And Paste)反演方法。
WCMT反演方法利用W震相具有超长周期(约1000s)、较大群速度(4.5~9.0km/s)、波形相对简单、对地壳横向结构变化不敏感、不受S波或面波引起的记录限幅影响等优势(Kanamori et al,2008;Hayes et al,2009;Duputel et al,2011、2012;梁姗姗等,2018;郭志等,2021),使用5°~90°震中距范围内波形记录,实现了面向国内中强地震和全球大震的矩张量准实时自动化反演功能。系统实时接收垂向分量波形数据,获取到自动速报地震事件信息后,首先对数据进行筛查,识别和删除“坏”数据;然后计算各台站震中距和初至理论到时,截取包含了完整W震相的波形,并将其转换成SAC格式;接着判断截取的波形记录数量是否满足要求,满足要求则开始首次WCMT反演计算并保存结果;反演结束3min后,如果有更多的记录可用,则再次进行WCMT反演。如此反复不断更新WCMT结果,当震中距90°以内的台站都接收到完整的W震相后,整个反演过程结束(图 2)。
CAP反演方法将体波Pnl(P波及其后续部分)与面波分开拟合,减小了速度模型不准确造成的影响,对不同波段、不同台站设置不同权重,避免部分波形在拟合中权重过大的问题(Zhao et al,1994;Zhu et al,1996;姜金钟等,2021;周依等,2022)。使用震中距小于500km的近场数据,对中小地震进行点源与双力偶近似,从数据流中截取测震台站三分量波形数据,然后计算理论格林函数,通过网格搜索寻找最优震源参数,合成各个台站对应理论波形,通过互相关平移方法寻找最优解,获取震源机制解、震级和震源深度。对于数据质量较差或台站分布较为稀疏的区域,也可对计算进程进行人工干预,以获得更稳定且可靠的结果。该方法利用近场数据,对震源深度的约束更好,有助于更准确地勾勒出主震断层的几何形态。图 3为矩张量准实时反演子系统自动产出的2022年9月5日泸定6.8级地震震源机制解。
地震震源破裂过程是指初始破裂点破裂开始后破裂行为在震源区的传播过程,通过对震源破裂过程的研究,可以得到地震破裂的持续时间、地震矩、破裂尺度等破裂过程的详细信息,从而有助于判断未来强余震的发展趋势和地震破裂方式,为快速确定极震区的位置和范围提供有效参考(李娟等,2005;王卫民等,2005;赵翠萍等,2005、2008;郭志等,2008)。
目前,针对破坏性中强震,震源破裂过程反演子系统使用两种方法进行破裂过程反演,分别为有限断层反演方法及迭代反褶积和叠加(Iterative Deconvolution and Stacking,IDS)反演方法。系统接收自动地震速报系统产出的震源位置与发震时刻信息,根据矩张量准实时反演子系统产出的震源机制解信息确定断层面参数。
有限断层反演方法在充分考虑断层几何空间展布的情况下,把通常视作点源的地震断层离散为多个子断层面元的叠加,通过波形反演来研究每个子断层的滑动方向、滑动大小、破裂传播速度等参数,重建震源破裂过程细节,计算结果稳定可靠(Ji et al,2002a、2002b)。利用中国数字地震台网和IRIS分布在全球的地震观测台网数据,准实时截取震中距30°~90°范围内的远场地震波形数据,将断层转换为有限面源,进行不同频带信号的分离,利用模拟退火算法求解每个子断层面滑动量、滑动角、破裂开始时间和震源时间函数,产出具有较高分辨率的震源破裂时间过程图像(赵旭等,2018;邓文泽等,2022)。
IDS反演方法融合了经典的波形反演和反投影方法,利用理论格林函数校正路径和震源辐射效应,通过叠加子断层视震源时间函数得到更加真实的震源时间函数,并对潜在破裂区域逐一扫描。该方法避免了人为响应和手动操作,具有快速、稳定且高度流程自动化的特点(Zhang et al,2014;郑绪君等,2018)。利用国家地震烈度速报与预警工程项目布设的强震数据,使用实时地震波形流服务器获取地震事件波形,根据观测台站震中距、波形数据质量以及波形拟合度对台站数据进行筛选,对国内破坏性地震破裂过程进行更为可靠的约束,提供更多破裂过程细节。该子系统产出示例如 图 4所示。
地震烈度是衡量地震影响程度的重要参数。传统的地震烈度评定建立在现场人工调查结果之上,对于一个中强震往往需要数天甚至数十天才能完成,时效性较差。而基于强震动观测台网和烈度计台网的地震烈度速报系统,利用实时传输的波形数据,无需现场调查即可较为准确地估算出震中及附近区域地震动参数和地震烈度分布情况,为人员伤亡和经济损失评估以及应急救援决策提供及时的科学参考。针对我国不同区域台网密度分布不均现状,烈度速报子系统采用初始P波地震破裂方向快速判定方法和不同台网密度的地震烈度分布评估方法计算地震烈度分布(席楠等,2021)。
初始P波地震破裂方向快速判定方法不受近场测震台站限幅影响,受场地条件和大震通讯中断影响小,为大震烈度分布评估提供了关键的方向性参数,较大程度提高了大震烈度速报的准确性和时效性。不同台网密度地震烈度分布评估方法,能够适应不同震级、不同场地和不同台站密度的地震场景,可以有效应对我国不同地区的大震烈度速报需求。
自动地震速报系统结果产出后,烈度速报子系统会自动开始计算,截取波形数据并进行质量检测,波形预处理后触发地震动参数计算和地震烈度评估子程序,震后5min内快速评估大震破裂方向,震后10min内得到地震烈度分布评估结果,产出结果以专题图或专题报告的形式发布,该系统产出示例见 图 5。
历史地震统计子系统包括地震信息获取、地震目录查询、分析与统计、文档编辑和发布等模块。该子系统获取到地震信息后,根据震中经纬度查询300km范围的地震事件,分析统计各震级段地震事件个数,编辑生成文档,通过消息中间件发布到微信客户端和邮箱,实现震中历史地震统计的全流程自动化准实时推送和发布。该系统接收到正式速报时空强参数后,可实时产出本年度全国4级以上和全球6级以上地震目录、1970年以来震中100km范围内历史地震目录及地震和台站分布图。
6 地震应急产品汇集子系统为充分吸纳和应用各单位的工作经验及技术成果,大震应急产品产出与服务平台建设了地震应急产品汇集子系统。该系统汇集中国地震局地球物理研究所、地质研究所、地震预测研究所、工程力学研究所和应急管理部国家自然灾害防治研究院等机构产出的地震破裂过程、主震与强余震地震矩张量、地震序列精定位、库伦破裂应力触发分析、震中区遥感影像图、大地电磁图、GPS速率图、震中区构造应力场分析、地震动预测图、仪器地震烈度分布图、峰值加速度分布图等产品(房立华等,2014、2018;李大虎等,2015;朱音杰等,2022),进一步丰富了大震应急产品产出与服务平台的产出。
7 大震应急产品产出与服务平台应用成效大震应急产品服务平台自2017年2月开始试运行以来,已有效开展了国内外超200个中强震的应急和产出服务工作,服务成效显著,为抗震救灾提供了有力支持。
2022年国内外破坏性地震发生频次较高,国内共发生6级以上地震9次,全球7级以上地震7次,故对该年度应急产品产出与服务平台产出的产品类型和产出用时进行统计,以评估该平台的应用成效。表 1统计结果显示,大震应急产品产出与服务平台经受住了多次国内外中强震的考验,地震发生后,各子系统均正常触发,第一版应急图集平均于震后29min产出,至少包含震中周边历史地震、台站分布图、震源机制解、历史地震矩张量等信息。对于发生在国内的中强震,第一版应急图集通常还包含地震构造图、仪器烈度图、推测地震烈度分布图、构造应力场图及人口热力图等信息。随着时间的推移,应急图集不断迭代更新,包含更多由中国地震台网中心联合各研究所和试点省局单位产出的数据产品,为震后趋势判定和应急救援工作的开展提供了关键的一手参考资料。
大震应急产品产出与服务平台的建设和发展从实际工作需求出发,集多种地震学方法和多家单位产出结果于一体,不断丰富和发展应急产品类型,自动化程度增强,产出时效性大幅提升。目前,该平台可在震后30min产出第一版应急图集,且随着更多数据和信息的汇入,应急图集不断迭代更新,产出种类更为丰富且全面的应急产品。该平台的建成和运行为震后快速且精准地评估受灾区域大小及灾情严重程度提供重要资料,为分析发震区域断层活动特性和余震分布趋势研判提供依据,为震后抗震救灾工作提供科学参考。
目前,该服务平台在震后受灾群众感受数据的收集和应用以及对震中区域背景数据资料的使用方面尚有不足。中国地震台网中心正着手下一步发展,吸纳新方法新技术,不断丰富震后应急产品类型,提高产品产出的时效性、准确性和有效性,更好地满足防震减灾事业对地震监测工作的新需求。
戴丹青、孙丽、席楠等, 2021, 2021年5月21日云南漾濞MS6.4地震的快速测定与数据产品产出, 中国地震, 37(2): 532-540. |
邓文泽、刘杰、杨志高等, 2022, 青海玛多MS7.4地震震源破裂过程反演结果的初步分析, 地震地质, 44(4): 1059-1070. |
邓文泽、杨志高、席楠等, 2021, 2021年5月22日青海玛多M7.4地震的快速测定与数据产品产出, 中国地震, 37(2): 541-550. DOI:10.3969/j.issn.1001-4683.2021.02.025 |
房立华、吴建平、苏金蓉等, 2018, 四川九寨沟MS7.0地震主震及其余震序列精定位, 科学通报, 63(7): 649-662. |
房立华、吴建平、王未来等, 2014, 云南鲁甸MS6.5地震余震重定位及其发震构造, 地震地质, 36(4): 1173-1185. |
郭志、高星、路珍, 2021, 2020年1月19日新疆伽师M6.4地震的重定位及震源机制, 地震地质, 43(2): 345-356. |
郭志、高星、王卫民, 2008, 2006年12月26日台湾南部滨海MS7.2地震破裂过程研究, 地球物理学报, 51(4): 1103-1113. |
Hayes G P、Earle P S、Benz H M等, 2020, 美国国家地震信息中心战略规划(2019—2023年), 世界地震译丛, 51(6): 648-669. |
姜金钟、付虹、李涛, 2021, 2021年云南漾濞MS6.4地震序列重定位及发震构造探讨, 地震研究, 44(3): 320-329. |
李大虎、丁志峰、吴萍萍等, 2015, 鲜水河断裂带南东段的深部孕震环境与2014年康定MS6.3地震, 地球物理学报, 58(6): 1941-1953. |
李娟、王卫民、赵连锋等, 2005, 2004年7月11日西藏MW6.2地震震源破裂过程研究, 地球物理学报, 48(4): 843-850. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2005.04.016 |
梁皓、戴丹青、杨志高等, 2022, 2022年6月1日四川芦山6.1级地震应急产品及震源参数初步分析, 中国地震, 38(2): 360-369. DOI:10.3969/j.issn.1001-4683.2022.02.016 |
梁姗姗、雷建设、徐志国等, 2018, 2017年四川九寨沟MS7.0强震的余震重定位及主震震源机制反演, 地球物理学报, 61(5): 2163-2175. |
席楠、李小军、杨天青, 2021, 基于实时观测数据快速判定地震破裂方向的方法研究, 中国地震, 37(1): 185-196. |
刘瑞丰、高景春、陈运泰等, 2008, 中国数字地震台网的建设与发展, 地震学报, 30(5): 533-539. |
刘瑞丰、吴忠良、阴朝民等, 2003, 中国地震台网数字化改造的进展, 地震学报, 25(5): 535-540. |
王卫民、李丽、赵连锋等, 2005, 2003年2月24日新疆伽师MS6.5地震震源破裂过程研究, 地球物理学报, 48(2): 343-351. |
徐泰然、戴丹青、杨志高等, 2022, 2022年9月5日四川泸定6.8级地震初步研究结果, 中国地震, 38(3): 412-424. |
闫恩辉、龙海云, 2020, 日本地震灾害评估信息系统概述, 地震科学进展, 50(4): 28-33. |
张建勇、戴丹青、杨志高等, 2022, 2022年6月10日四川马尔康6.0级地震应急产品及震源参数初步分析, 中国地震, 38(2): 370-382. DOI:10.3969/j.issn.1001-4683.2022.02.017 |
赵翠萍、陈章立、郑斯华, 2008, 1998—2003年伽师三次不同类型MS6地震震源破裂过程及短期内余震活动特征, 地球物理学报, 51(4): 1093-1102. |
赵翠萍、陈章立、郑斯华等, 2005, 2003年9月27日中、俄、蒙边界MS7.9地震震源机制及破裂过程研究, 地震学报, 27(3): 237-249. |
赵旭、姚振兴, 2018, 2016年印尼苏门答腊岛海域MW7.8地震震源运动学特征, 地球物理学报, 61(3): 880-888. |
郑绪君、张勇、马强等, 2018, 基于强震动资料的破裂过程快速反演及其自动化的可行性, 地球物理学报, 61(10): 4021-4036. DOI:10.6038/cjg2018M0029 |
支明、孙丽、杨志高等, 2022, 2022年1月8日青海门源6.9级地震的快速测定与数据产品产出, 中国地震, 38(1): 30-41. DOI:10.3969/j.issn.1001-4683.2022.01.004 |
周依、王想、孙丽娜, 2022, 2020-07-12河北唐山MS5.1地震震源参数及发震构造分析, 大地测量与地球动力学, 42(2): 172~175, 220. |
朱音杰、罗艳、赵里等, 2022, 利用区域宽频地震数据反演2021年5月云南漾濞MS6.4地震震源破裂过程, 地球物理学报, 65(3): 1021-1031. |
邹立晔、梁姗姗、刘敬光等, 2017, 基于互联网的地震监测及其发展, 科技导报, 35(5): 59-64. |
邹立晔、刘瑞丰、任克新等, 2007, 大地震专题信息系统SEIS的开发与应用, 地震地磁观测与研究, 28(4): 35-43. |
Duputel Z, Rivera L, Kanamori H, et al, 2011, Real-time W phase inversion during the 2011 off the Pacific coast of Tohoku Earthquake, Earth Planets Space, 63(7): 5. |
Duputel Z, Rivera L, Kanamori H, et al, 2012, W phase source inversion for moderate to large earthquakes(1990-2010), Geophys J Int, 189(2): 1125-1147. DOI:10.1111/j.1365-246X.2012.05419.x |
Hayes G P, Rivera L, Kanamori H, 2009, Source inversion of the W-Phase: Real-time implementation and extension to low magnitudes, Seismol Res Lett, 80(5): 817-822. DOI:10.1785/gssrl.80.5.817 |
Ji C, Wald D J, Helmberger D V, 2002a, Source description of the 1999 hector mine, California, Earthquake, Part Ⅰ: wavelet domain inversion theory and resolution analysis, Bull Seismol Soc Am, 92(4): 1192-1207. DOI:10.1785/0120000916 |
Ji C, Wald D J, Helmberger D V, 2002b, Source description of the 1999 hector mine, California, earthquake, Part Ⅱ: complexity of slip history, Bull Seismol Soc Am, 92(4): 1208-1226. DOI:10.1785/0120000917 |
Kanamori H, Rivera L, 2008, Source inversion of W phase: speeding up seismic tsunami warning, Geophys J Int, 175(1): 222-238. DOI:10.1111/j.1365-246X.2008.03887.x |
Zhang Y, Wang R J, Zschau J, et al, 2014, Automatic imaging of earthquake rupture processes by iterative deconvolution and stacking of high-rate GPS and strong motion seismograms, J Geophys Res Solid Earth, 119(7): 5633-5650. DOI:10.1002/2013JB010469 |
Zhao L S, Helmberger D V, 1994, Source estimation from broadband regional seismograms, Bull Seismol Soc Am, 84(1): 91-104. |
Zhu L P, Helmberger D V, 1996, Advancement in source estimation techniques using broadband regional seismograms, Bull Seismol Soc Am, 86(5): 1634-1641. DOI:10.1785/BSSA0860051634 |