利用实时GPS网总位移波形进行地震预警演示外文翻译资料

 2022-08-19 16:32:08

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利用实时GPS网总位移波形进行地震预警演示

Brendan W. Crowell,Yehuda Bock和Melinda B. Squibb

斯克里普斯海洋研究所的La Jolla, California

引言

地震早期预警系统(EEW)建立在传统地震仪器的基础上，用来快速提供定位震源及其震级。当下有地震仪器的国家有日本(Nakamur1989:Kanamori 2007)、墨西哥(Espinosa-Aranda 1995等)、台湾(Wu and Kanamori 2005a,2005b)、土耳其和罗马尼亚(Wenzel 1999等;lonescu 2007等)以及在发展中的加利福尼亚（Allen和Kanamori 2003）。仪器设备包括宽带速度和强运动加速度传感器，它们可以非常准确地测量动态地面运动(Heaton 1985)。目前，地震事件的早期预警需要对一系列监测站进行持续监测，以寻找关键参数的变化。当试图从最初的几秒估计一个事件的潜在震级大小，大多数算法会使用位移表示。震级的估计建立在从短期平均位移到长期平均位移以及初始能量的频率。对于地震数据，位移必须通过宽带传感器的集成或强模态传感器的双重集成来获得。由于地震检波器的带宽和动态范围的限制，所导出的位移精度较差。地震仪器也会受到传感器倾斜、长期漂移和直流的影响。这些问题在连续GPS(CGPS)测量位移时并不常见。虽然地震测量给GPS接收器和噪音较大的GPS测量提出严格的限制，与地震检波器不同，GPS接收器直接测量位移，从不卡壳，这使得它对大地震特别敏感，而大地震是地震系统的主要焦点。

CGPS仪器可以用来直接测量动态位移(“GPS地震学”- Nikolaidis 等2001;Larson 等 2003)以及静态(同震)位移(“地震大地测量学”-Bock 等1993;Blewitt等1993)，其中地震的震级和震源可以转换。近年来，CGPS网络在地震活动区(即地震带)得到了迅速发展。例如日本的GEONET (Mivazaki等，1998年)和UNAVICO的板块边界天文台。(PBO;http：//pboweb.unavco.org/)和美国西部的PGGA、SCIGN、BARD、BARGEN、PANGA和EBRY(参见http://sopac.ucsd.edu/maps/获得其他CGPS网络的列表)。这些网络的主要工作模式是每天下载GPS相位和以15-30s采样率采样的伪橙色数据，并生成每天的位置时间序列。CGPS网络现在正在升级，以提供更接近现代GPS接收器采样率(1-20赫兹)的更高频率的信息衰减，延迟比1秒还短(Genrich和Bock2006)。在这些采样频率中，CGPS网络成为地震网络数据的补充，可以应用于地震建模(Larson等2003;Hardebeck等2004;Ji 等 2004: Mivazaki等2004: Bock等 2004:Langbein等2005)，早期自然灾害预警(Mattia等2004;Dragert等2005;Blewitt等2006: Cervelli等2006;Song2007）和结构监测（桥梁，水坝，楼房等；Celebi和Sanli2002；Kogan等2008）。

我们采用了Bock等人(2000)的瞬时定位方法，Nikolaidis等人(2001)将其应用于GPS地震学。在这种方法中，对于一个GPS接收机网络，在每个历元中独立估计双频输入周期相位模糊和设站位置。我们参考一个单站位置变化的时间序列，在地震中观测到的位移，即“总位移波形”(图1)。“总位移”是指动、静位移的变化。在瞬时定位中位移在固定站的网络中计算。因此，在一个事件中，位移被引用到网络中的一个站点，这个站点没有因为事件而变形，或者是被其他方法精确定位(如Blewitt等，2009)。任何一种方法都提供了相对于一个全局参照系的网络中所有变形站的“绝对”总位移波形。

Langbein和Bock(2004)在垂直位置上的精度要低一个数量级基础上报道了在几秒钟到几小时内，在1赫兹瞬时位置的99%置信水平下，6毫米的水平精度。Genrich和Bock(2006)证明了10-50hz的瞬时定位在精度上可与低倍频(1hz)采样相比，低倍频采样的水平精度约为1厘米，而在几十公里的范围内，单次位移的垂直精度约为5厘米。他们得出的结论是，高频响应是大于0.05-0.5Hz(lt;2-20 s)。这对于EEW应用来说是一个明显的优势，因为可以在不损失精度的情况下提高接收机的采样率。

北位移（米）

图1，在2004年Mw6.0帕克菲尔德地震前后，在帕克菲尔德附近卡尔山美国地质勘测局(USGS)的PC工作站，利用瞬时定位方法，实时计算出了1赫兹的总地面总位移波的时间序列。插图显示了9月28日07:14到07:16之间的动、静态位移。纵轴在两个图中是相同的。

在这篇论文中，我们提供了两个例子来说明如何在当前的实时GPS网络的限制下使用一个测量EEW系统。在第一个例子中，我们回放了2003年日本北海道道崎8.3逆冲地震(Miyazaki等2004)的1hz GPS数据，并以模拟实时模式计算了总位移波形，并估算了地震震源、震级和震源参数。这次地震是由日本国家CGPS网络GEONET记录的，由地理调查研究所(GSI)(Miyazaki等1998)操作的。GEONET有1156个站点，20公里的间距(图2)1赫兹的数据流到筑波的一个中心设施。对日本北部的410个测站进行了单独的三角测量，每秒钟计算每个三角形单元的应变率的两个主成分(图2)。

第二个例子使用了加利福尼亚实时网络（CRTN-Genrich和Bock 2006;Aydin 等2007;南加州2008年11月的地震http://sopac.ucsd.edu/projects/realtime/)(图3)(Jones等2008)。自2002年以来，南加州超过100个CGPS站已经升级为1赫兹采样率，延迟小于1秒，其中包括来自SCIGN和PBO网络的站。CRTN的基线一般不超过40公里，在地震活动性和断层活动程度较高的地区，其基线大约为10-20公里。地震事件之前使用指定的地震参数,通过原型EEW系统，计算合成总位移波形。

我们通过一个集成大地测量和地震EEW系统的例子进行了优化，这个例子来自于加州大学圣地亚哥分校的室外振动台，模拟了1994年的北岭地震。这两种数据流可以通过一个多速率卡尔曼滤波器进行组合，该滤波器产生的位移波形比GPS波形的频率更高，同时还能降低噪声。

南加州地震预警系统原型

我们的原型EEW系统如图4所示。它依赖于一个密集的实时监测站网络，平均覆盖范围在20-40公里。日本的GEONET、加拿大西部变形阵列(WCDA)、湾区区域变形网络(BARID)、部分板块边界观测站(PBO)和CRTN都是满足这些要求的大地测量质量网络。CRTIN的1赫兹的数据是由加州大学圣迭戈分校(UCSD)的HPWREN(高性能无线研究和教育网络;http://hpwren.ucsd.edu)项目提供的专用微波和无线电链路处理的，延迟时间只有几分之一秒。拥有短期和长期存储能力的斯克里普斯海洋研究所(Scripps Institution of Oceanography,SIO)遥测缓冲器被部署在监测站，能帮助减少数据损失。原始数据在斯克里普斯轨道和永久阵列中心(SOPAC;http://sopac.ucsd.edu)使用自由定位的方法(Bock et al. 2000)在RTD Pro软件中实现。在服务器端，我们将CRTN站的当前CGPS坐标、超快OPAC轨道(http://garner.ucsd.edu/pub/products/)结合起来。NOAATrop模型(Gutman 2008)将单历元位的不确定性降低到水平的厘米级，垂直厘米级。为了减少编译时间，对一组(当前)数据进行分析，8个子网，每个子网有10-15个站，子网之间有一个站重叠。每个子网产生一个时间序列的位移波形，相对于一个任意的主站。然后，这些子网被动态地拼接在一起，形成一个单一的网络，其位移波形(仍然相对于任意主站)可以通过一个称为RYO的二进制格式的单一IP端口访问。异常应变检测是通过在所有CRTN站点上首先创建一个Delaunay三角网格来确定的，该网格记录了最后一秒的位置。

图2，在2003年Mw8.3 Tokachi-Oki逆冲地震期间，北海道岛上GEONET站的Delaunay三角测量和每个三角形中单个纪元的两个主应变分量

图3，在2008年模拟地震期间，使用在每个CRTN站计算的总位移波形，在格林尼治时间18:00:08进行应变率的两个主成分的Delaunay三角测量。格林尼治标准时间18:0:00在东站附近开始活动，并在TABL站附近停止活动。红线表示应变率超过40阈值的三角形，蓝线表示应变率低于40阈值的三角形。有关CRTN的实时应变率，请参见http://ingress.ucsd.edu/strainTest。

图4，在SOPAC开发的原型大地测量EEW系统流程图。对瞬时位置的CRTN数据进行处理，然后对网络进行三角化，计算应变的主成分。如果应变超过预先指定的阈值，则发送电子邮件警报，创建应变影片，并通过网络广播计算绝对位置。从这里，地震建模将提供地震源参数，并向关键人员发出警报。所有信息都在GPS Explorer数据门户(http://geoapp.ucsd.edu)中存档。

异常应变检测是通过在所有CRTN站点上首先创建一个Delaunay三角网格来确定的，该网格记录了最后一秒的位置。在此基础上，我们采用Feigl等人(1990)的方法，从三角形边长的相对变化来计算每个三角形的应变率的两个主成分，其中一个站受到严格的约束。然后创建网络中应变的地图，并在http://inqress.ucsd.edu/strainTest上每秒更新一次(图3)。一旦应变达到预先指定的阈值，将向关键人员发送电子邮件警报。电子邮件包含格林尼治时间，三角形中的每个站，以及应变的最大主成分的值。此外，事件的紧张电影存档，以供以后重播。异常应变的检测取决于网络与震源的距离。我们以2003年Tokachi-Oki地震为例，应变检测可在地震开始后的最初几秒或至多20秒或更长时间内进行。

在正常情况下，当没有地面运动时，相对位置基本上可以看作是绝对的(即相对于网络的重心)。当地面运动存在时，网络的每个部分都在以不同的方式变形，因此我们需要在每个历元进行网络调整，以获得相对于国际地面参照系(ITRF)的绝对总位移波形（ITRF Altamimi等，2007)。当一个事件发生时，在三个或更多的三角形中有异常应变，我们开始网络调整过程。我们通过找到车站最远距离的最大应变三角形和修复站的坐标,从已知CRTN坐标在ITRF车站(如果没有变形,由于事件),或对一个(或多个)站的坐标在网络中使用精确实时点定位服务(我们目前正在评估美国宇航局Global差分GPS (GDGPS)系统;http:// www.gdgps.net/)。从相对位移波形到绝对位移波形(不考虑误差)的基本网络调整解就是Ax=b，其中A是一个mtimes;（n 1）的设计矩阵，x是长度位置向量m,b是n 1的基线向量。由于设计矩阵很可能是稀疏的，并且问题是超定的，我们使用QR分解来利用住户的反馈，用最小二乘法来解决问题。绝对的完全的。由于所有的建模都直接依赖于所导出的位移波形，因此位移波形是EEW中最重要的方面。

应该注意，本节中描述的整个过程可以动态执行，延迟为1-2秒。使用位于中央处理设施的IP通信和标准计算机工作站。

图5，日本北海道海岸2003年Mw 8.3地震的震源测定。三次方位角代表了地震序列中总位移超过0.1米的前五个台站，因此可以用来确定地震的震源。这些恒星代表美国地质勘探局和日本气象厅的地震中心确定的地震数据和我们估计的震源1-HzGPS数据。

震源估计

下一步是确定地震震源，当4个或4个以上GPS站点的位移超过预设的总位移标准时，就可以确定震源。该系统目前使用0.1m，这是单一位移估计精度的5-10倍(Genrich和Bock2006)。将第一个超过位移限制的站设置为t=0。在确定震源之前，在ITRF坐标中创建一个预先设置的网格，该网格包含整个地理区域，深度为100公里，网格间距为5公里。一旦四个站点超过了位移限制，我们就可以找到每个GPS站点到本地网格中每个网格点的距离，这就是asd的定义。然后，我们最小化四个GPS站点之间的预测时差的L，即距离差除以波速v，减去四个GPS站点之间到达的实际时差t即

(1)

r最小的值与从震源到第一个GPS站的距离相关，然后除以v得到时间偏移的地震破裂。然后，我们使用从预测时间差中计算出的偏移时间来最小化实际到达时间减去每个局部网格点的预测到达时间的L。

(2)

然后，s最小的值与网格中的ITRF位置相关联，这是我们的假设中心估计值。

2003年Tokachio-oki地震的震源估计如图5所示，我们根据1赫兹的GEONET数据，在模拟实时模式下计算(绝对)总位移波形。根据GPS测量，震中距日本气象局和美国气象局分别约23公里和43公里。美国地质调查局(USGS)对震中心分别做了估计。据计算，此次地震的深度为5.9公里，比日本气象厅和美国地质勘探局分别估计的42公里和27公里要浅得多。JMA和USGS分别表示，使用1赫兹GPS测量这种方法有几个注意事项。

首先，低采样率有效地使每个GPS站点的到达时间四舍五入，在确定波速阶的震源时容易产生误差。其次，位移阈值为0.1m是一个主要问题。虽然这似乎是一个很好的决定，从目视检查记录，一个大的地震已经开始影响GPS站，这可能不能代表实际到达时间的地震，进一步造成估计误差。Wu和Kanamori(2005b)认为，如果p波到达前三秒的初始峰值地面位移(PGD)大于

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