基于GNSS位移时空序列的断层微动态形变异常检测理论与方法研究

Detecting the small transient signal of aseismic slip and slow earthquake is very important for seismogenic process and earthquake prediction.Based on the rich spatio-temporal data provided by crustal movement observation network of GNSS, We'll study a spatiotemporal filtering and inversion method with combining Kalman filtering with principal component analysis(PCA) to detect the anomalous transient signal of active fault and quickly inverse the slip distribution of the fault.The transient signal and time-correlated noise are expressed by a first order gaussian markov(FOGM).Kalman filtering enhances the signal-to-noise ratio(SNR) in the time domain by reducing the noise level.PCA enhances the SNR in the space domain according to the high spatial coherence of the transient signal.Based on the study of the principle and relationship between the different fault slip characters and spatio-temporal response of surface displacement series,time-correlated noise is separated and the anomalous transient signal is identified. Meanwhile,combining the inversion from spatial principal component with temporal principal component, the spatio-temporal distribution of fault slip is obtained quickly.This study aims at building a processing method for quickly detecting anomalous transient signal from GNSS displacement time-space series,laying the foundation for exploring the evolution of fault rupture and uncovering earthquake mechanisms.

检测断层无震蠕滑和慢地震等微动态形变对于研究孕震过程和地震预报具有重要意义。本项目利用GNSS地壳运动观测网络提供的丰富的时空数据，重点研究一套卡尔曼滤波和主成分分析相结合的时空滤波技术与反演方法，实现活动断层微动态形变异常检测和断层滑移时空分布的快速反演。拟采用一阶高斯马尔科夫模型表述瞬态形变信息和时间相关噪声，利用卡尔曼滤波提高时间域信噪比；根据断层形变信息强空间相关性的特点，利用主成分分析提高空间域信噪比。通过对活动断层不同滑移类型与地表位移序列主成分时空响应之间的关系及其规律性研究，分离时间相关噪声的影响，提取活动断层微动态形变信息。同时，通过研究空间主成分反演与时间主成分相结合的方法，快速获取断层滑移时空分布。本项目旨在研究一套基于GNSS时空数据的断层微动态形变异常检测方法，为探索活动断层破裂过程、揭示断层孕震机理奠定基础。

检测断裂无震蠕滑和慢滑移等微形变对于地震孕震机制研究和地震危险性评估具有重要意义。项目利用日益丰富的GNSS观测数据，从不同时空尺度，抓住地壳形变高时空相关性的特点，联合卡尔曼滤波和主成分时空分析，将GNSS数据时空滤波与地壳形变信息提取相结合，集地表形变分析与深部断层滑动分布反演于一体，深入研究了一套断层微动态形变异常检测理论与方法。构建了中国大陆3-8尺度的速度场与应变场模型，更加有利于不同时空尺度地壳运动差异性比较及局部细节形变特征的突出。研究了集GNSS时空噪声处理与瞬时形变检测于一体的方法，进一步提高了数据信噪比。检测到滇西南区域时空形变分布特征与2011年缅甸Mw7.2级地震相对应，得出了滇西南区域现今断层活动可能受到了缅甸地震带影响的结论。提出了基于GNSS基线面应变和GNSS网形变化的震前形变异常检测方法，检测到2013年芦山Ms7.0地震和日本近年来的四次大地震在震前数月的时间内均有不同程度的异常偏离，尤其第一剪应变与方向变化出现了明显的闭锁状态和反向加速过程，呈现“抛物线弧形”的变化特征，这与岩石力学形变理论一致。推断震前可能产生了强烈的左旋剪切构造应力变化，加速了芦山地震的孕育发生。地表形变与断层滑动分布相结合，分析得出了不同断层活动方式与演化过程对地表位移造成的不同时空影响规律，在此基础上，构建了GNSS主成分和卡尔曼滤波时空反演模型。通过模拟试验，得出了正确反演断层滑移时空分布所需要的最低信噪比和最优台站分布密度。以2005年苏门答腊Mw8.7地震震后余滑和2006年墨西哥慢滑移事件为例，反演揭示了断层蠕滑时空分布特征及整个演变过程。上述研究成果为进一步揭示地壳应变积累与能量释放过程提供了约束条件和先验信息，为探索地球动力学机制提供了重要的科学依据。研究成果发表期刊论文11篇（SCI/EI检索6篇），获2015年中国测绘地理信息学会优秀论文特等奖，全国测绘学科博士生学术论坛最佳报告奖；出版专著1部，发明专利两项，培养博士生1名和硕士研究生2名。