本文選題：地震高風險區(qū)域 + 重力異常變化��； 參考：《武漢大學》2013年博士論文

【摘要】：地震是一種危害性極大的地質災害,每年都有數以萬計的人死于地震及其引發(fā)的次生災害中。因此,地震預測研究對于減小地震帶來的重大損失有著非常重要的意義。目前,人們對于地震預測的研究都僅僅停留在實驗和探索階段,其中利用地震前兆特征進行地震預測是世界上眾多學者關注的焦點。在這一領域的研究中,震前重力異常變化是目前較為公認的與孕震關系聯系緊密的地震前兆特征。通過對震前重力變化的空間分布特點進行分析,可以較為有效的推測未來最可能發(fā)生較大地震的高風險區(qū)域。 震前重力變化特征研究早在20世紀60年代就受到了國內外學者的關注。伴隨著眾多重力變化觀測實例的報道,一系列用于解釋重力變化與孕震過程之間關系的理論和假設相應被提出。雖然也有人嘗試利用重力異常變化這一現象進行地震預測,但預測方法的客觀性和準確性都不甚理想。本文就是在前人研究的基礎上,首先嘗試對幾次大地震前重力異常變化的特征進行分析,然后結合現有的地震風險概率模型——PSHA模型,進行地震高風險空間區(qū)域的識別和預測。 通過利用GRACE時變重力場模型數據,本文對智利大地震和日本大地震前的重力場異常變化情況進行了分析。分析表明,在這兩次大地震前4-5年間,地震近場區(qū)域的確有明顯的重力異常變化,其共同特點集中表現為：在地震前的6年左右,根據年重力變化結果還無法識別出明顯的重力場變化；從地震前5年開始,已經可以看到某些區(qū)域出現明顯的重力變化趨勢,并且這一趨勢在空間上會逐漸延伸,在時間上則會持續(xù)1-2年；從地震前的2年開始,之前的一些特定重力變化區(qū)域會發(fā)生非常明顯的重力反向變化,并且在接下來的半年內達到峰值；從年度重力差分結果可以看出,震中附近的重力場會成正負變化交替分布,而震中位置會處于正負變化空間分布的交界線附近。 為了對重力變化異�，F象進行細致的量化分析,本文根據4期中國地殼運動觀測網絡重力測量數據對中國大陸及鄰近地區(qū)2001年到2005年間的5次6.8級以上大地震進行了分析,并發(fā)現這些大地震前都具有近場重力異常變化,其變化特征與GRACE檢測結果相似。同時根據這5次震前重力變化特征,對2005年到2008年6.8級以上地震進行篩選,最終也得到了4次具有一致特征的大震。根據繪制的重力變化等值線圖可以看出,除了具備GRACE觀測到的時空分布特點以外,這9次大地震震中位置還往往處在重力異常變化的高梯度帶上,其兩側重力場往往呈現反向變化趨勢,并且最大峰-谷變化差異至少超過60μGal。這為我們篩選地震高風險區(qū)域提供了重要的定量標準。 為了能夠更為有效的對地震高風險區(qū)域進行識別預測,本文嘗試將統(tǒng)計學預測方法與重力方法結合起來進行地震風險評估,并對現有的震率評估模型進行了改進。目前統(tǒng)計學地震預測方法往往只用于對未來較長時間較大范圍內地震發(fā)生概率的評估。其中應用較為的廣泛的一種計算模型是Frankel在1995年采用PSHA模型,該模型主要是針對美國中西部地區(qū)地震風險概率評估進行開發(fā)的。但與美國大陸相比,中國大陸地區(qū)的平均發(fā)震等級和頻率都更高。因此,若要將該模型更好的應用于中國大陸地區(qū)地震概率評估研究,本文建議加入震率-能量模型,從而增強大震效應的影響。通過使用兩種模型對2000年到2010年間地震概率的計算與結果比較可以看出,改進后的PSHA模型在某些特定的區(qū)域顯著提高了風險度,這也使得該模型的預測結果與實際發(fā)震情況更為吻合。 綜合了改進后的PSHA模型和震前重力異常變化特征,本文分四步進行了地震高風險區(qū)域的識別：1.重力變化等值線圖的繪制與零變化線的識別；2.高風險斷層的篩選與識別；3.利用最大重力梯度變化空間范圍對高風險段斷層區(qū)域進行二次篩選；4.根據高風險斷層與重力變化零值線的交匯區(qū)域進行最終警報區(qū)域判定。 根據研究中提出的風險區(qū)域預測識別方法,結合2000年1月1日以前的相關數據,本文對2000年到2010年間的地震高風險區(qū)域進行了模擬預測,并對最終模擬預測結果進行了統(tǒng)計檢驗。通過常規(guī)統(tǒng)計檢驗和G-S (Gambling Score Test)統(tǒng)計檢驗可以看出,該模擬預測結果明顯優(yōu)于隨機模型預測結果,表明該預測方法具備顯著的有效先兆預測信息。但G-S的完整性檢驗結果也表明,該預測方法的預測效率還有待進一步提高。 本文還首次將GIS技術與地震預測、檢驗方法相結合進行綜合運用,在ArcGIS Engine二次開發(fā)技術的基礎之上,開發(fā)出了一套針對地震預測與檢驗研究的應用軟件SeisViewer。該軟件除了包含最基本的GIS功能之外,還包含了重力分析、地震分析、統(tǒng)計檢驗等相關功能,隨著軟件的不斷完善,它將能夠更好的成為地震預測研究的重要工具。
[Abstract]:Earthquake is a kind of serious geological disaster , and tens of thousands of people die in the earthquake and the secondary disasters caused by the earthquake every year . Therefore , the research of earthquake prediction is very important to reduce the great loss caused by the earthquake .

A series of theories and assumptions used to explain the relationship between gravity change and seismogenic process have been put forward in the early 1960s . Although some attempts have been made to use gravity anomaly to predict earthquake prediction , this paper attempts to analyze the characteristics of gravity anomaly before several major earthquakes , and then combines the existing seismic risk probability model _ PSHA model to identify and predict the high - risk spatial region of the earthquake .

Based on the data of GRACE time - varying gravity field model , the anomalous changes of gravity field before and after the major earthquakes in Chile are analyzed .
From the first five years of the earthquake , there have been obvious trends of gravity change in some regions , and this trend will gradually extend in space and will last for 1 - 2 years in time ;
Starting from 2 years before the earthquake , some of the specific gravity - changing regions before the earthquake will undergo very significant changes in gravity and reach a peak over the next six months ;
From the results of the annual gravity difference , it can be seen that the gravity field near the epicenter will be distributed alternately with positive and negative changes , and the epicenter location will be near the boundary of the spatial distribution of positive and negative changes .

In order to carry out detailed quantitative analysis on the abnormal phenomenon of gravity change , this paper analyzes the magnitude 6.8 and more earthquakes in China and its adjacent areas from 2001 to 2005 according to the gravity survey data of China ' s crustal movement observation network in phase 4 .

In order to be able to identify and predict the high - risk areas of earthquakes more effectively , this paper attempts to improve the seismic risk assessment by combining the statistical prediction method with the gravity method .

Based on the improved PSHA model and the anomaly characteristics of pre - earthquake gravity anomaly , the recognition of high - risk areas of earthquake is carried out in four steps : 1 . the drawing of the contour map of gravity change and the identification of zero - change line ;
2 . Screening and identification of high - risk faults ;
3 , carrying out secondary screening on the high - risk segment fault region by utilizing a maximum gravity gradient change space range ;
4 . Make final alarm area judgment according to the intersection area between high - risk fault and zero - value line of gravity change .

According to the risk region prediction and identification method proposed in the study , this paper simulates the high - risk regions of the earthquake from 2000 to 2010 , and makes statistical test on the results of the final simulation .

In addition to the most basic GIS functions , the software includes gravity analysis , seismic analysis , statistical test and other related functions . With the improvement of the software , it will be able to become an important tool for earthquake prediction research .
【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：P315.75;P223.7

【參考文獻】

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本文編號：2029232