华南地区地震热异常变化特征分析

利用数据库2006年以来的卫星热红外亮温资料,统计并研究华南沿海5级及海南邻近区域4级以上地震。研究结果表明:64.7%的地震在震前存在明显的热红外异常异常总体特征为出现—增加—极大值—减弱—消亡的过程,不同地震出现异常的对应周期不同,主要以第一对应周期为主,地震大多发生在异常达到峰值后两个月内。异常的最大幅值与震级没有正相关的关系,可能与震前几年是否出现过高值异常有关,是个相对值。

新疆硫磺沟煤火治理区地表热异常遥感监测研究

为研究新疆硫磺沟煤田火区热场演化过程和治理效果,利用热红外遥感技术进行监测研究。将火区划分为万家窑、浅水河、卡拉扎3个火区块段,监测期限分为煤火燃烧期、煤火复燃风险期、煤火治理现状期3个阶段,利用单窗算法反演各阶段多期地表温度,采用离散度识别火区热异常,分析煤火空间分布格局演化过程,并对探测结果进行验证。结果表明,在2000年治理前,3个火区块段的热异常面积为467.82万m 2,2004年第一轮灭火工程治理后,热异常面积大幅减少至29.34万m 2;随后由于矿山违规开采,2018年热异常面积增加至712.74万m 2,经过第二轮灭火工程治理,2021年的热异常面积减少至16.57万m 2。经实地调查,排除烧变岩干扰影响,煤火治理现状期地表热异常与实地情况相符,浅水河火区块段仍然存在自燃现象,卡拉扎、万家窑火区块段的煤火自燃现象基本消除,治理区地表景观和生态环境大幅改善。

应用卫星热红外资料研究江苏及邻区地震热异常变化

应用地球静止气象卫星风云二号相当黑体亮温产品数据,以小波分析和相对功率谱估计方法为基础,选取主要“沿郯庐断裂带”的地震区以及江苏省以南的地震区带,提取此区域2006—2020年M_(L)≥4.3级35个地震。通过分析其热红外异常特征,结果表明:其中有18个地震存在明显的热红外异常,对比异常演化过程皆表现为:异常出现→逐渐增强持续→减弱消失,但不同地震出现异常的特征周期不同,主要以前三个周期为主,地震大多发生在异常达到峰值后三个月内,对地震发生的短期预测有一定的指示意义。异常的最大幅值与震级无正相关关系,有的幅值大震级反而较小,故从峰值方面对地震大小的判定存在困难。所得研究结果可为东部地区应用热红外资料研究地震预测提供参考。

基于LST年趋势背景场的地震热异常提取算法

地震发生前普遍存在的热红外辐射异常现象,是当前评估区域发震危险性的重要参数之一。然而,并非所有的地表红外异常都与构造活动或地震有关,如何排除非构造因素对地表热红外辐射的影响,从强噪声背景中提取微弱信号,是当前利用热红外遥感技术研究构造活动的难点。地表温度(LST)背景场是热异常提取的基础,而以往研究中所建立的背景场不能有效反映当年气候变化对其的影响,造成热异常提取精度受限。为此,文中在提取热异常的过程中对背景场进行了改进,结合地表温度时间序列的周期性特征,引入谐波分析,采用傅里叶逼近的方法拟合地表温度离散时序,从中提取其年趋势,建立1个动态的、同时包含局地信息和年际特征的、更加可靠的地表温度背景场;将其引入RST模型,基于"kσ"准则识别地震热异常信息;最终采用异常方向、异常强度和距离指数这3个指标对异常结果进行分析,验证算法的有效性。利用MODIS地表温度产品,基于所提算法对2008年汶川地震进行了再研究,结果表明:1)汶川地震前存在明显的热异常,沿龙门山断裂呈带状分布,持续时间较长;2)发震期无明显的异常现象;3)震后热异常的发生具有循环往复性,但异常幅度和影响范围明显缩小。与传统的空间温度均值RST算法异常提取结果相比,文中方法所提取的热异常在空间分布上与活动断裂带更为吻合,对异常的产生消散过程刻画更加细致,表明以地表温度年趋势作为地震构造热异常提取的背景场更加可靠。

强震前的“干热异常”与地温、降水波及应变弱停

对近30年出现在中国西部及邻区的14次MS≥6.9强震前1年多内的地温场和降水场进行了分析。发现有如下共同规律：①在震前1年左右东亚地区会出现干热异常（3.2 m地温升高,同时降水距平为负值）,持续时间约为2-6个月,最大干热面积可达2-4×106km^2;②在震前0.5-1年左右我国的月降水距平%图和3.2 m地温距平的月际变温图上,可看到波长小于1 000 km的地温波和降水波,可称为＂超低频应力密度波（应变波）＂,它是致使岩石破裂的力源;③在震前0-2个月应变波的波长会停止缩短,振幅变小,且波动方向可有一个近90°的旋转,是＂应变弱停＂的表现。以上可视为孕震三步曲。依据上述统计事实本文提出了强震成因的假设：地外核中有一股热力极不稳定的Benard上升流体对其上的壳幔层形成顶托,造成地温升高,对流热传导系数变小,形成干热异常;岩石圈中脆性层的应力不断增大,致使出现不稳定波（应变波）;出现＂应变弱停＂时意味着强震即将爆发。

峨眉火成岩省地幔热柱热异常初探

通过对峨眉火成岩省各种镁铁超镁铁质岩石放射性同位素(Th和U)丰度的分析,估算了峨眉火成岩省地幔、地幔热柱头冠和尾柱的热量;论证了峨眉火成岩省地幔内部热异常的存在,并具有明显的热梯度;最后对峨眉地幔热柱的热源特征、地幔热柱的形成和演化进行了初步探讨。

热异常酸洗作用与鄂尔多斯盆地上古生界长石消失事件

鄂尔多斯盆地上古生界煤系砂岩储层普遍具有低长石、溶蚀孔隙发育的特点,通过大量岩石薄片鉴定、X-射线衍射、扫描电镜、地层条件下高温高压真实砂岩岩芯的酸溶溶蚀实验等手段,结合鄂尔多斯盆地的构造、热演化史分析,研究了上古生界煤系地层中长石大面积消失事件的机理。认为早白垩世"热异常酸性流体酸洗地层事件"导致上古生界煤系地层中长石大面积溶蚀消失,形成广泛分布的次生溶蚀孔隙发育带,长石的分布与埋深无关,热演化程度的差异直接控制长石的消亡与否。据此,建立了鄂尔多斯盆地上古生界煤系地层成岩演化及长石溶蚀消失次生溶孔发育模式。

遂川—热水走滑断裂带热异常与热液铀成矿作用

根据遂川—热水走滑断裂及其拉分叠接带的鹿井铀矿田的地质构造、矿化特征和产铀花岗岩中生热元素的平均含量 ,对矿田内花岗岩的放射性衰变热进行了初步的计算。结果表明 ,放射性衰变热可能是鹿井矿田主要的成矿热源之一。据此可对矿田的矿床地质和矿化特征作出合理的解释。

基于引潮力附加构造应力调制的九江地震热异常时空动态过程研究

通过利用发震区域的天体引潮力附加构造应力变化模型,研究了2005年11月26日江西九江MS5.7地震发震构造与天体潮汐引力的关系,并利用该模型结合美国国家环境预报中心多源综合温度数据资料,分析了九江地震前后发震区域热异常在时空上的动态变化特征.结果显示,一方面,在时间序列变化上,孕震区热异常表现出的起始—消亡演变过程与岩石在应力加载下的形变—破裂过程相吻合.无论近地表大气还是上附多层大气,热异常主要集中在活动断裂带及其附近区域,与构造断裂带分布相一致;同时,热异常从近地表到高空消失的垂向分布,符合地面对大气加热导致大气升温→抬升→扩散→消亡的大气动力学基本特性,表明构造运动是本次温度异常变化的主控原因.另一方面,热异常变化遵循引潮力(低值—高值—低值)的变化过程,显示出天体引力对发震断层温度异常识别具有一定的指示意义以及引潮力可能对构造应力处于临界状态的发震断层具有诱震作用,预示利用引潮力附加构造应力与热异常变化相结合研究短临地震预测具有一定价值.

基于热异常信息与BP神经网络的中强地震预测试验

地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象(地表温度异常升高)普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震预测的思路,并进行了试验。基于8d合成的1km分辨率的MODIS数据,利用RST算法提取震前热异常信息,在分析震前热异常信息时空变化的基础上,确定出BP神经网络的结构,利用该网络对中国及周边100个5级以上震例,以及70个随机无震样本进行训练和仿真。试验结果表明,通过RST算法提取的震前热异常指数值,用于BP神经网络地震预测是可行的,其预测的试验结果刻画出了地震要素与热异常值间的非线性相关性。未来预测区域范围的选取以及神经网络中隐层神经元的数量将对地震预测效果产生较大的影响。

断裂活动及孕震过程遥感热异常分析的研究进展

断裂活动及孕震过程遥感热异常分析是对地观测及遥感应用的重要主题。本文从遥感数据应用、异常分析方法、异常认知理解3个方面系统回顾了近30年来该主题的研究概况与主要进展。具体包括:(1)关于遥感数据应用的红外亮温、微波亮温与长波辐射、对地观测同化数据及多源数据综合的4个方面;(2)关于地震遥感异常分析的目视解译定性分析、图像处理定量分析以及多参数时空关联分析的3个发展阶段;(3)关于地震遥感异常认知理解的地球放气、应力致热、地壳岩石电池转换、氡衰变潜热释放与多圈层耦合效应等理论学说。展望未来,提出了面向典型断裂活动区的遥感监测分析与异常识别、基于地球系统地震响应的遥感异常理解分析、空天地立体观测数据的时空关联分析等3个方面的攻关重点。

峨眉山柿子坪热田地表热异常特征初探

峨眉山是中国著名的风景旅游区，区内有３０°Ｃ左右的温泉出露，富含氡气。文章重点介绍了峨眉山柿子坪热田的地表热异常区发育特征，以及与之有关的深部地下水排泄和断裂构造特征。

1966年云南东川6．5级地震的热异常时空结构分析

本文分析了１９６６年云南东川６．５级地震前后浅层地温异常的时空结构及降水异常的水平结构。分析表明，震前数月浅层地温稳定维持正异常，发震前一个月激剧增温，发震当月达最大，震后降低；震前震中区为负地温距平区，随发震时刻临近，负距平区迅速演变为正距平区，而且强度和面积都不断增大，至发震时达最大，震后不断减小；热异常是从深层传向地表的；震中区震前为旱区，震后为涝区。本文还讨论了震源处热信息传到地表的条件和可能机制，认为在水热活动异常的断裂带上，至少对于浅源地震，对流传热是一种较为可能的传热机制。

土壤热异常对地表能量平衡影响初探

将来自土壤深部的热通量引入off line的陆面过程模式 (NCAR—LSM ) ,通过长达 2a的数值试验对比分析了它对各层次土壤温度和地表能量平衡的影响。 在土壤底部引入 5W /m2 的热通量使底层土壤显著升温 ,但升温随着接近表层而迅速衰减。积分 3个月后 ,由地下进入地表的热流量增幅可达 1W/m2 以上 ,并持续增大到 5W /m2 ,地表最大升温约 0 .5K ,同时地表感热、蒸发潜热及长波辐射通量均有 1W /m2 左右的正异常 ;若将土壤热传导系数放大一个量级以加速热量交换 ,则地表升温提高到 1K以上 ,长波辐射增加 3W /m2 以上 ,超过了气溶胶全球平均的辐射效应。结果表明 :一定量值的土壤热异常对地表能量平衡和短期气候变化 (10 -1～ 10 1a)有着不可忽略的影响。同时 ,深入的资料分析、完善的陆面过程模式以及它与大气模式的耦合试验也是亟待进行的相关工作。

应用神经网络进行卫星遥感图像的热异常信息提取

概要介绍了影响地表温度的几个主要因素 ,在此基础上提出了对 TM卫星图像进行热异常信息提取的基本方法和步骤 ,其中又着重分析了神经网络在建立热异常信息提取的数学模型方面的应用。针对神经网络的该种应用特点 ,应用了样本集批处理和加入衰减的动量因子两种 BP神经网络的改进办法 ,使神经网络对于训练样本集的学习能力得到了明显提高。把应用神经网络进行热异常信息提取后的 TM卫星图像与基于航空遥感获得的图像进行比较表明 ,这里提出的热异常信息提取方法可以应用于煤层自燃的探测 ,而且在成本和检测周期等方面均有很大的优势。

碰撞后造山带热异常形成与演化的主要控制因素

以碰撞造山过程中不同运动学参数为基础，模拟造山带热异常不同控制因素对热异常形成与演化的影响程度。研究表明造山带热异常的形成主要受绝热及加厚岩石圈应变生热影响；放射性生热只能对地壳热产生有贡献，断裂摩擦热及局部岩浆侵入在20Ma内迅速改变局域热结构，但不能成为岩石圈整体热异常形成的主导热源。这一结果在解释青藏高原中北部的地质、地球物理等资料时取得了成效；同时与世界上主要造山带后造山伸展作用发生的时间间隔及岩浆作用特征吻合。

MODIS卫星监测陕西地表热异常点时空分布规律

利用从MODIS Web Fire系统获取的2001—2009年陕西省内的热点数据,采用MODIS卫星的全球火点监测算法V04,分析得到陕西省地表热异常点发生分布的时空规律:2001—2005年逐年增加,2005—2009年逐年减少;每年的2—4月和6—7月为地表热异常点多发时段。林区热异常点的高峰期分别为3月(多发区为陕北的黄龙山林区和陕南的商洛市)及夏收后。

基于逐像元方法的2010年花莲地震前热异常分析

使用NCEP提供的气象同化资料,基于逐像元方法分析了2010年2月7日花莲地震前后两个月的地表等压面温度时空变化特征。发现:震前5天在菲律宾板块向欧亚板块移动的前端出现了孤立分布的高温区域,且随着地震的临近,向冲绳海槽和琉球海沟之间的海域移动,增温幅度最高达6℃。此结果与现有的地震热异常时空分布规律一致,表明逐像元方法不仅适用于地形起伏变化较大的内陆地震,在有海岛分布的海洋地震也同样适用。

基于热异常遥感的冀南城市群工业能耗及大气污染

选取冀南城市群为研究区,基于2012~2016年VIIRS卫星数据热异常点产品,结合工业能源消耗量、工业废气排放量以及空气质量数据,利用统计分析和空间分析探讨热异常点辐射强度的变化规律及其与工业能源消耗、污染物排放之间的关系.结果表明,热异常点的辐射强度可以表征工业能源消耗量,并间接反映工业生产规模与污染排放水平.辐射强度越大,工业生产规模越大.辐射强度与工业SO2排放量呈较高的正相关,与NOx排放量呈中度线性相关.PM10、SO2及NO2浓度与工业能源消耗和热异常点辐射强度灰色关联度均较高.工业生产活动产生的污染物中,颗粒物对大气污染的贡献最高,其次为SO2.2012~2016年,邯郸、石家庄以及廊坊的工业生产空间分布呈逐年收缩聚集的趋势,保定和沧州的工业生产分别出现向南、向西迁移趋势.

基于热异常探测的北京水泥厂大气污染排放评估

为对水泥行业实现大气污染排放动态监测,反映污染排放的时空分布特征,提出基于热异常点探测数据的新型干法水泥气态污染物排放量测算方法.利用VIIRS热异常点的FRP(fire radiation power,辐射功率)参数结合水泥产业结构特点,建立FRP与污染物排放之间的定量估算关系.利用2013—2017年北京市水泥生产统计信息和热异常点探测数据进行了大气污染排放评估,结果显示:①利用热异常产品的FRP参数估算北京市水泥厂的污染排放水平,利用NOx和SO2排放量的统计数据对排放估算值进行相关性验证,二者统计值与估算值之间的相关性系数分别为0.65和0.63.②2013—2017年北京市所有水泥厂的热异常点数据与环境统计数据中水泥总产量、熟料总产量、煤炭总产量以及NOx、SO2和烟(粉)尘排放量的相关性均较好,相关性系数均在0.7左右.③自2013年以来,北京市金隅琉水环保科技有限公司和北京金隅北水环保科技有限公司的热异常点数均呈下降趋势.由于采取了减排措施,水泥总产量和污染排放量也均呈逐年减少的趋势.研究显示,基于热异常点探测数据的新型干法水泥气态污染物排放量测算方法可快速获取水泥厂的位置信息、热释放规模,结合污染排放因子可间接评估水泥厂NOx和SO2等主要污染物的排放情况.