基于LST年趨勢(shì)背景場(chǎng)的地震熱異常提取算法

宋冬梅　臧　琳　單新建　袁　媛崔建勇　邵紅梅　沈　晨　時(shí)洪濤

1)中國(guó)石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，青島　266580 2)中國(guó)石油大學(xué)(華東)研究生院，青島　266580 3)中國(guó)地震局地質(zhì)研究所，北京　100029 4)上海市地震局，上?！?00062 5)中國(guó)石油大學(xué)(華東)理學(xué)院，青島　266580

?

基于LST年趨勢(shì)背景場(chǎng)的地震熱異常提取算法

宋冬梅1)臧琳1，2)*單新建3)袁媛4)崔建勇1)邵紅梅5)沈晨5)時(shí)洪濤1，2)

1)中國(guó)石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，青島266580 2)中國(guó)石油大學(xué)(華東)研究生院，青島266580 3)中國(guó)地震局地質(zhì)研究所，北京100029 4)上海市地震局，上海200062 5)中國(guó)石油大學(xué)(華東)理學(xué)院，青島266580

地震發(fā)生前普遍存在的熱紅外輻射異?，F(xiàn)象，是當(dāng)前評(píng)估區(qū)域發(fā)震危險(xiǎn)性的重要參數(shù)之一。然而，并非所有的地表紅外異常都與構(gòu)造活動(dòng)或地震有關(guān)，如何排除非構(gòu)造因素對(duì)地表熱紅外輻射的影響，從強(qiáng)噪聲背景中提取微弱信號(hào)，是當(dāng)前利用熱紅外遙感技術(shù)研究構(gòu)造活動(dòng)的難點(diǎn)。地表溫度(LST)背景場(chǎng)是熱異常提取的基礎(chǔ)，而以往研究中所建立的背景場(chǎng)不能有效反映當(dāng)年氣候變化對(duì)其的影響，造成熱異常提取精度受限。為此，文中在提取熱異常的過(guò)程中對(duì)背景場(chǎng)進(jìn)行了改進(jìn)，結(jié)合地表溫度時(shí)間序列的周期性特征，引入諧波分析，采用傅里葉逼近的方法擬合地表溫度離散時(shí)序，從中提取其年趨勢(shì)，建立1個(gè)動(dòng)態(tài)的、同時(shí)包含局地信息和年際特征的、更加可靠的地表溫度背景場(chǎng)；將其引入RST模型，基于 “kσ”準(zhǔn)則識(shí)別地震熱異常信息；最終采用異常方向、異常強(qiáng)度和距離指數(shù)這3個(gè)指標(biāo)對(duì)異常結(jié)果進(jìn)行分析，驗(yàn)證算法的有效性。利用MODIS地表溫度產(chǎn)品，基于所提算法對(duì)2008年汶川地震進(jìn)行了再研究，結(jié)果表明： 1)汶川地震前存在明顯的熱異常，沿龍門(mén)山斷裂呈帶狀分布，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)；2)發(fā)震期無(wú)明顯的異?，F(xiàn)象；3)震后熱異常的發(fā)生具有循環(huán)往復(fù)性，但異常幅度和影響范圍明顯縮小。與傳統(tǒng)的空間溫度均值RST算法異常提取結(jié)果相比，文中方法所提取的熱異常在空間分布上與活動(dòng)斷裂帶更為吻合，對(duì)異常的產(chǎn)生消散過(guò)程刻畫(huà)更加細(xì)致，表明以地表溫度年趨勢(shì)作為地震構(gòu)造熱異常提取的背景場(chǎng)更加可靠。

地震熱異常地表溫度背景場(chǎng)傅里葉逼近年趨勢(shì)汶川地震

0　引言

地震是地球上所有自然災(zāi)害中給人類(lèi)社會(huì)造成損失最大的一種地質(zhì)災(zāi)害，研究地震監(jiān)測(cè)和防震減災(zāi)是中國(guó)乃至全世界面臨的一項(xiàng)重要任務(wù)。傳統(tǒng)的地震監(jiān)測(cè)手段受制于地質(zhì)活動(dòng)的宏觀性，遙感等新技術(shù)的出現(xiàn)增強(qiáng)了人類(lèi)在宏觀觀測(cè)地表和海量信息獲取方面的能力，遙感以其大視域、大信息量、動(dòng)態(tài)性、實(shí)時(shí)性等其他傳統(tǒng)手段不可比擬的優(yōu)勢(shì)，開(kāi)啟了地震監(jiān)測(cè)的新時(shí)代(Tronin，2006；強(qiáng)祖基等，2009)。

地震發(fā)生前存在大量的前兆異?，F(xiàn)象，熱紅外輻射異常就是其中之一(強(qiáng)祖基等，1990；Tronin, 2000, 2002; Choudhuryetal.，2006；Ouzounovetal.，2006；Sarafetal.，2008，2012；Yaoetal.，2012；宋冬梅等，2015)，它是指在地震發(fā)生前震中附近區(qū)域出現(xiàn)的地表溫度(Land Surface Temperature，LST)突變現(xiàn)象。將熱異常作為地震前兆并用于地震預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的研究始于20世紀(jì)80年代，此后逐漸受到各國(guó)學(xué)者的關(guān)注，取得了大量的研究成果，主要包括地震前兆異常機(jī)理研究(強(qiáng)祖基等，1997；吳立新等，2004a，b，c；Troninetal.，2004；Sarafetal.，2005b；Weietal.，2009)、異常分布特征研究(Qiangetal.，1992，1997，1999；Tronin, 2000; Troninetal.，2002)、異常提取算法研究(Sarafetal.，2005a；Pandaetal.，2006；陳順云，2006；陳順云等，2006；Genzanoetal.，2007，2009；陳梅花等，2008；王亞麗等，2008；Pergolaetal.，2010；張?jiān)龋?010；溫少妍，2011；Saradjianetal.，2011；Tramutolietal.，2013；張璇等，2013a，b；郭曉等，2014)等。然而地表溫度是衡量地表熱平衡的綜合性參數(shù)，它是地殼深部構(gòu)造活動(dòng)及地形地貌、地物類(lèi)型和氣象等非地震因素共同作用的結(jié)果，事實(shí)上來(lái)源于地層深部的信息只占很小一部分。因此，如何排除非構(gòu)造因素對(duì)地表熱紅外輻射的影響，從強(qiáng)噪聲背景中提取微弱信號(hào)，是當(dāng)前利用熱紅外遙感技術(shù)研究構(gòu)造活動(dòng)的難點(diǎn)和關(guān)鍵，而實(shí)現(xiàn)這一切的前提是了解構(gòu)造熱異常的特征。結(jié)合當(dāng)前的研究成果與作者的認(rèn)識(shí)，本文認(rèn)為地震熱異常具有普遍性、突發(fā)性、持續(xù)性、顯著性、異常面積與震級(jí)正相關(guān)、異常分布與活動(dòng)構(gòu)造帶緊密相關(guān)、演變過(guò)程呈現(xiàn)階段性等特點(diǎn)，而這些特點(diǎn)也正是從眾多異常現(xiàn)象中識(shí)別地震前兆信息的重要依據(jù)，尤其是異常分布與斷裂帶的相關(guān)性。

最初的紅外異?，F(xiàn)象主要是通過(guò)目視判讀發(fā)現(xiàn)的，但隨著數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)量的增多，衡量標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)化以及深入研究的量化需求，越來(lái)越多也越來(lái)越精細(xì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)提取算法開(kāi)始應(yīng)用于地震熱紅外異常信息的提取研究中。

根據(jù)各算法的實(shí)現(xiàn)原理將其主要?dú)w為3大類(lèi)，分別是基于差值分析的異常提取算法(Sarafetal.，2005a；Pandaetal.，2006；陳梅花等，2008)、基于背景場(chǎng)分析的異常提取算法(Genzanoetal.，2007，2009；Pergolaetal.，2010；Tramutolietal.，2013)和基于信號(hào)分析的異常提取算法(陳順云，2006；陳順云等，2006；王亞麗等，2008；張?jiān)龋?010；Saradjianetal.，2011；張璇等，2013a，b；郭曉等，2014)?；诓钪捣治龅漠惓Ｌ崛∷惴ǎ湫退惴òㄕ鹎罢鸷罅翜夭钪捣?、斷裂帶內(nèi)外亮溫差值法等，該類(lèi)算法原理簡(jiǎn)單，但需結(jié)合其他資料對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行識(shí)別判讀，且難以消除短臨氣象增溫造成的影響；基于信號(hào)分析的異常提取算法，主要是利用小波分解、小波包、功率譜等實(shí)現(xiàn)對(duì)熱紅外信號(hào)的轉(zhuǎn)化分解，并從中提取有用的特征信號(hào)，從而識(shí)別出地震熱紅外異常信息，該類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)熱紅外信號(hào)更高程度的分解與分析，其機(jī)理解釋有待進(jìn)一步完善；基于背景場(chǎng)分析的異常提取算法，典型算法包括歷年同期偏移指數(shù)法、RST算法等。該類(lèi)算法應(yīng)用最為廣泛，背景場(chǎng)的選擇主要包括2種，分別是歷年同期溫度均值和空間域溫度均值，但是背景場(chǎng)的穩(wěn)定性不夠，導(dǎo)致異常提取精度和細(xì)化程度受限，例如歷年同期溫度均值受氣象短臨噪聲影響，不能有效地反映氣候變化對(duì)溫度背景場(chǎng)的影響；而空間域溫度均值對(duì)微弱異常信號(hào)有抑制作用，且當(dāng)研究區(qū)被云覆蓋，熱紅外影像缺值嚴(yán)重時(shí)，該均值不具有空間代表性。本文針對(duì)基于背景場(chǎng)分析的異常提取算法的缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)，提出一種新的地表溫度背景場(chǎng)建立方法，即引入諧波分析，采用傅里葉逼近的方式提取其年趨勢(shì)，以此代替?zhèn)鹘y(tǒng)研究中的歷年同期溫度均值或空間域溫度均值；結(jié)合RST算法的核心思想，提出基于地表溫度年趨勢(shì)的RST地震熱異常提取模型，并基于該模型利用MODIS 地表溫度數(shù)據(jù)對(duì)2008年汶川MS8.0地震進(jìn)行再研究，驗(yàn)證該算法的有效性。

1　研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)明

基于地表溫度年趨勢(shì)提取地震熱異常這一過(guò)程包含2個(gè)核心問(wèn)題： 1)如何獲取地表溫度年趨勢(shì)，為地震熱異常的提取建立1個(gè)含有噪聲信息少、更為可靠的背景場(chǎng)；2)如何提取并判定異常值。如圖1，首先結(jié)合地表溫度時(shí)間序列的周期性特征，引入諧波分析思想，采用傅里葉逼近的方法逐像元擬合地表溫度年趨勢(shì)值，建立LST背景場(chǎng)；然后結(jié)合RST模型，將上一步建立的背景場(chǎng)引入其中；最終基于 “kσ”準(zhǔn)則對(duì)算法提取結(jié)果進(jìn)行篩選，識(shí)別異常信息并對(duì)異常提取結(jié)果展開(kāi)分析，具體闡述如下。

圖1　基于地表溫度年趨勢(shì)背景場(chǎng)的地震熱異常提取流程Fig. 1　Flow of earthquake thermal infrared anomalies extraction based on the yearly trend of LST.

1.1基于傅里葉逼近的地表溫度年趨勢(shì)背景場(chǎng)的建立

函數(shù)逼近的核心思想是，把全部觀測(cè)值作為1個(gè)整體加以考慮，利用函數(shù)內(nèi)在性質(zhì)與誤差之間的區(qū)別消除誤差，從而得到1個(gè)最能刻畫(huà)原分布特征的新函數(shù)(李岳生，1978)。一般情況下，采用最小二乘準(zhǔn)則作為新函數(shù)選取的標(biāo)準(zhǔn)，即最佳平方逼近。

1.1.1最佳平方逼近理論

(1)

(2)

使其滿足如下條件：

(3)

1.1.2最佳傅里葉逼近

當(dāng)所要平滑的函數(shù)是周期函數(shù)或者原函數(shù)過(guò)于復(fù)雜時(shí)，不得不將原函數(shù)進(jìn)行離散化處理，即對(duì)原函數(shù)進(jìn)行傅里葉展開(kāi)。離散函數(shù)傅氏逼近的實(shí)質(zhì)就是離散函數(shù)的最佳平方逼近，只是基空間M由三角函數(shù)(正弦函數(shù)或余弦函數(shù))組成(梁志國(guó)，2003；蘇紅等，2014)，如式(4)。

(4)

1.1.3基于傅里葉逼近提取地表溫度年趨勢(shì)

通過(guò)以上分析，以1個(gè)像元為例，建立傅里葉逼近函數(shù)，如式(5)所示，實(shí)現(xiàn)對(duì)該像元地表溫度離散時(shí)序的擬合(k值的選取可根據(jù)擬合的精度要求而定，一般取2可滿足對(duì)周期≥3的任意序列的擬合)。在這一過(guò)程中，若待逼近的時(shí)間序列過(guò)短，則擬合結(jié)果中會(huì)引入較多噪聲；若時(shí)序過(guò)長(zhǎng)，則擬合結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)平滑現(xiàn)象，影響異常提取效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，本文選擇的地表溫度時(shí)序長(zhǎng)度為5a，即周期為5，對(duì)應(yīng)的k值取2。

(5)

熱紅外遙感覆蓋范圍廣、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、能夠快速獲取地表比輻射率和溫度信息，但其易受大氣水汽影響，無(wú)法透過(guò)云層，不能進(jìn)行地表溫度的全天候監(jiān)測(cè)，例如當(dāng)前被廣泛使用的MODIS地表溫度產(chǎn)品，其部分影像缺值率高達(dá)60%。而采用擬合方法提取像元LST年趨勢(shì)時(shí)，若影像存在大量缺值，擬合效果會(huì)嚴(yán)重受損。因此，在對(duì)地表溫度離散時(shí)序進(jìn)行擬合前，需要檢測(cè)待擬合序列是否存在空值，若存在，則首先需要為該待擬合序列無(wú)值時(shí)段提供1個(gè)能滿足地表溫度時(shí)空分布特征的溫度估計(jì)值。方法如下：

(1)對(duì)待擬合序列逐時(shí)段判斷是否存在空值，若存在，即像元DN值為0，以待擬合序列中的歷年同期平均溫度值作為該無(wú)值像元的溫度估計(jì)值，若歷年同期時(shí)段均為空值則進(jìn)入步驟(2)；

(2)以待擬合序列中的無(wú)值時(shí)段為中心，建立時(shí)間窗口(時(shí)間窗口長(zhǎng)度不超過(guò)1個(gè)月)，以鄰近時(shí)段的平均溫度值作為該中心時(shí)段溫度估計(jì)值，若鄰近時(shí)段均為空值則進(jìn)入步驟(3)；

(3)以同期影像研究區(qū)內(nèi)同類(lèi)地物平均溫度值作為無(wú)值像元的溫度估計(jì)值，若不滿足條件則進(jìn)入步驟(4)；

(4)以同期影像研究區(qū)內(nèi)的有值像元的平均溫度值作為無(wú)值像元的溫度估計(jì)值。最后對(duì)填充了背景值的地表溫度離散時(shí)序進(jìn)行擬合，得到LST年趨勢(shì)。

1.2基于地表溫度年趨勢(shì)的RST算法構(gòu)建及異常提取

1.2.1RST算法

RST(Robust Satellite Techniques)是一種基于多時(shí)相數(shù)據(jù)的分析方法，旨在突出時(shí)空域上相對(duì)平靜狀態(tài)下的異常(Genzanoetal.，2007；Pergolaetal.，2010；Tramutolietal.，2013)。該算法最早由Tramutoli等人提出，用于火山爆發(fā)、森林火災(zāi)等災(zāi)害事件的檢測(cè)，后來(lái)應(yīng)用到地震熱異常的探測(cè)上，核心參數(shù)也由單一的亮溫值變化出不同的類(lèi)型，Tramutoli將其統(tǒng)一稱之為RST算法，得到的指數(shù)命名為 Alice(Absolutely Llocal Index of Change of the Environment)，“l(fā)local”中的雙 L 意在表明該指數(shù)不僅基于確定的點(diǎn)位，而且也涉及特定的時(shí)間。

(6)

(7)

1.2.2基于LST年趨勢(shì)背景場(chǎng)的RST算法

以地表溫度產(chǎn)品為例，傳統(tǒng)的RST算法以當(dāng)期影像為研究對(duì)象，將像元的LST值與研究區(qū)的溫度均值做對(duì)比，提取地表溫度場(chǎng)的空間域異常。該方法能夠消除短臨氣象增溫對(duì)LST異常提取結(jié)果的影響，然而，當(dāng)局地溫度異常幅值差異較大時(shí)，采用空間均值的方式會(huì)使得部分異常受到抑制；且若研究區(qū)缺值嚴(yán)重，計(jì)算的均值不具有區(qū)域代表性，會(huì)大大降低異常提取的精度。因此，本文提出以地表溫度年趨勢(shì)代替區(qū)域溫度均值作為異常提取的參照背景場(chǎng)，如式(8)所示。改進(jìn)之后的算法中既包含了地表溫度的局地信息，又包含了其年際變化，對(duì)背景場(chǎng)的刻畫(huà)更加精細(xì)，同時(shí)可以有效避免局部異常增溫過(guò)大對(duì)全局地震熱異常提取結(jié)果的干擾。

(8)

1.2.3地震熱異常判定

本文采用 “kσ”準(zhǔn)則作為地震熱異常判定原則?！発σ”準(zhǔn)則最早由 Wright于1884年提出，它不需要指定參數(shù)，計(jì)算方法簡(jiǎn)單、使用廣泛，其基本原理如下(李光強(qiáng)，2009)：

(9)

圖3　“kσ”準(zhǔn)則示意圖Fig. 3　Diagram of “kσ” rule.

通常，“kσ”準(zhǔn)則的系數(shù)取1.5，2或3(李光強(qiáng)，2009；Yangetal.，2010)，Jiang等的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，當(dāng)k=1.645時(shí)，式(9)判斷異常數(shù)據(jù)結(jié)果更加合理可靠，因此，將上一步計(jì)算得到的Alice>1.6的結(jié)果定義為 “熱異?！?。

基于地表溫度年趨勢(shì)的RST算法與基于空間域溫度均值的RST算法對(duì)比如圖4 所示。

圖4　基于地表溫度年趨勢(shì)的RST地震熱異常提取模型Fig. 4　Introduction of earthquake thermal infrared anomalies extraction model based on the yearly trend of LST.紅色框中標(biāo)注的內(nèi)容為算法中的關(guān)鍵

圖5　異常規(guī)模統(tǒng)計(jì)區(qū)域劃分Fig. 5　Regional division for anomaly area statistics.

1.3異常提取結(jié)果的定量分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提算法對(duì)震前熱異常識(shí)別的有效性，采用異常方向、異常強(qiáng)度和異常距離指數(shù)這3個(gè)指標(biāo)對(duì)基于地表溫度年趨勢(shì)RST算法與基于空間域溫度均值RST算法的震前2個(gè)月的異常提取結(jié)果進(jìn)行定量分析，具體闡述如下。

1.3.1異常方向統(tǒng)計(jì)

以 “異常規(guī)?！睘榻y(tǒng)計(jì)對(duì)象，統(tǒng)計(jì)一定時(shí)間一定范圍內(nèi)熱異常的面積，確定異?？臻g分布的主方向，具體過(guò)程如下： 選取以震中為圓心，100km為半徑的圓形區(qū)域?yàn)榻y(tǒng)計(jì)區(qū)，將該區(qū)域等角度劃分為32個(gè)扇區(qū)，其中每2個(gè)扇區(qū)為1個(gè)統(tǒng)計(jì)方向，求取震前2個(gè)月的異常面積之和，并繪制熱異?？臻g分布風(fēng)玫瑰圖。如圖5 所示，2區(qū)和3區(qū)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為NNE向；4區(qū)和5區(qū)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為NE向；6區(qū)和7區(qū)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為NEE向，以此類(lèi)推，最終得到統(tǒng)計(jì)區(qū)N、NNE、NE、NEE、E、SEE、SE、SSE、S、SSW、SW、SWW、W、NWW、NW、NNW 16個(gè)方位的異常分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果，然后根據(jù)繪制的風(fēng)玫瑰圖確定熱異?？臻g分布的主方向。與鄰近斷裂帶的走向相對(duì)比，探尋有無(wú)與熱異常分布走勢(shì)一致或近似一致的斷裂帶，這一結(jié)果有利于識(shí)別活動(dòng)斷裂帶，判斷提取的熱異常是否與構(gòu)造活動(dòng)有關(guān)。

1.3.2異常強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)

本文衡量震前熱異常強(qiáng)度的指標(biāo)為Alice值，即Alice值越大，異常強(qiáng)度越大。計(jì)算震前2個(gè)月每期影像異常像元的平均Alice值，對(duì)比基于上述2種算法所提取的異常的平均強(qiáng)度，判斷算法對(duì)異常識(shí)別的敏感性。

1.3.3異常距離指數(shù)統(tǒng)計(jì)

“異常距離指數(shù)”指熱異?？臻g分布的幾何質(zhì)心與震中的歐氏距離，計(jì)算式簡(jiǎn)單，不再詳述。這一統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以從側(cè)面反映異常的演化過(guò)程，檢驗(yàn)異常提取算法的有效性。

1.4數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文采用的地表溫度數(shù)據(jù)是由NASA(National Aeronautics and Space Administration，美國(guó)航空航天局)提供的2003—2008年MOD11A2地表溫度產(chǎn)品，該產(chǎn)品為8d合成產(chǎn)品，即8d LST均值，全年共46期數(shù)據(jù)，其空間分辨率為1km。由于白天太陽(yáng)輻射和地形陰影會(huì)對(duì)地物溫度信息產(chǎn)生較強(qiáng)干擾，因此采用夜間觀測(cè)數(shù)據(jù)。

2　震例分析——汶川地震

2008 年5月12日14時(shí)28分4秒(北京時(shí)間)，中國(guó)四川省汶川發(fā)生MS8.0地震，根據(jù)中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)測(cè)定，震中位于31.01°N，103.42°E，震源深度約14km。該區(qū)地處南北構(gòu)造帶，斷層發(fā)育較多。 此次地震位于龍門(mén)山斷裂帶，該斷裂帶處于青藏地塊與四川盆地地塊的縫合部位，由3條大斷裂構(gòu)成，自西向東分別是龍門(mén)山后山大斷裂、龍門(mén)山主中央大斷裂(逆走滑斷層)和龍門(mén)山主山前邊界大斷裂(逆沖斷裂)。地震破裂沿龍門(mén)山斷裂帶中央斷裂呈NE向單側(cè)擴(kuò)展，同震破裂還局部擴(kuò)展到龍門(mén)山斷裂帶前山斷裂中段，形成總長(zhǎng)約235km的地表破裂帶(Weietal.，2009；閆亮，2011；易桂喜等，2012)。截至2011年6月，由四川區(qū)域臺(tái)網(wǎng)記錄的汶川余震近8.8萬(wàn)次，其中M4以上余震超過(guò)400次，余震密集分布帶長(zhǎng)達(dá)近330km，且震后強(qiáng)余震的發(fā)生沿余震帶由南向北遞延(Weietal.，2009)。

采用本文提出的地表溫度年趨勢(shì)RST算法以及傳統(tǒng)的基于空間域溫度均值的RST算法對(duì)2008年汶川地震前后的MODIS地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取該地震發(fā)生前后的地表溫度場(chǎng)異常，結(jié)果如圖6、圖 7。

圖6　基于地表溫度年趨勢(shì)RST算法的汶川8.0級(jí)地震熱異常時(shí)空演化Fig. 6　Space-time evolution process of the thermal infrared anomalies derived from RST based on the yearly trend of LST before and after the Wenchuan MS8.0 earthquake.藍(lán)色重點(diǎn)顯示的為汶川地震活動(dòng)發(fā)震斷層——龍門(mén)山斷裂帶；紅框標(biāo)注影像即為發(fā)震期異常的提取結(jié)果

由圖6 可以看出，震前地表溫度場(chǎng)異常主要分布在斷裂帶及其以南含天然氣較豐富的盆地中，這和當(dāng)前已有的關(guān)于汶川地震震前熱異常的研究結(jié)果是一致的(張?jiān)龋?010；郭曉等，2014)。本文研究結(jié)果顯示，震前異常的變動(dòng)可以分為4個(gè)階段，約震前3個(gè)月熱異常開(kāi)始在空間上聚集，此次異常幅度較大，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，3月中旬消散；3月底有小幅度異常出現(xiàn)，持續(xù)時(shí)間短；4月中旬沿龍門(mén)山斷裂帶異常再次呈間斷性發(fā)生；發(fā)震期異常表現(xiàn)不明顯；震后異常逐漸向斷裂帶西南聚集，7月份以后異常分布再次向NE延伸，10月底消散。從這一過(guò)程可以看出，汶川地震熱異常的產(chǎn)生和消散不是一次性的，而是具有往復(fù)性，然而震前存在1次幅度最大、影響范圍最廣的熱異常集聚現(xiàn)象，這可以作為大震產(chǎn)生的預(yù)警信號(hào)。熱異常發(fā)生的循環(huán)往復(fù)性說(shuō)明該處斷層帶具有較為強(qiáng)烈的活動(dòng)性，也暗示著震后余震的發(fā)生，而這個(gè)結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況是相符的。

圖7　基于空間域溫度均值RST算法的汶川8.0級(jí)地震熱異常時(shí)空演化Fig. 7　Space-time evolution process of the thermal infrared anomalies derived from RST based on the spatial average of LST values before and after the Wenchuan MS8.0 earthquake.

對(duì)比圖6、圖7 兩種RST算法的異常提取結(jié)果可知，基于LST年趨勢(shì)的RST算法提取的熱異常，其分布與活動(dòng)斷裂帶的走向更加吻合，而這一現(xiàn)象恰恰符合了 “熱異常分布與斷裂帶緊密相關(guān)”這一空間特征，說(shuō)明提取的異常與構(gòu)造活動(dòng)有關(guān)。此外，年趨勢(shì)RST算法對(duì)熱異常的產(chǎn)生消散過(guò)程刻畫(huà)得更加清楚細(xì)致。圖6 中，震前共有7期影像明顯出現(xiàn)了與活動(dòng)斷裂帶相關(guān)的熱異常現(xiàn)象，其中表現(xiàn)最為明顯的是第(3)、(4)、(5)幅影像，而第(6)、(7)、(9)和(11)幅影像中熱異?，F(xiàn)象也較為明顯。然而圖7 中，震前只有2幅影像出現(xiàn)了與斷裂帶走向吻合較好的熱異常現(xiàn)象，其他時(shí)段熱異常不明顯，或呈現(xiàn)出團(tuán)塊分布，難以判斷該異常的出現(xiàn)是否與構(gòu)造活動(dòng)有關(guān)。另一方面，從震后異常提取結(jié)果可以看出，基于地表溫度年趨勢(shì)的RST算法能較好地反映震后熱異常的持續(xù)反復(fù)，而基于空間域溫度均值的RST算法提取結(jié)果卻在多期影像上無(wú)異常發(fā)生。由此可見(jiàn)，本文所提算法能較為有效地識(shí)別震前、震后微弱的熱異常信號(hào)，對(duì)地震熱異常的敏感度更高。對(duì)2種算法提取的熱異常結(jié)果進(jìn)行深入的定量分析，結(jié)果如下。

圖8　基于地表溫度年趨勢(shì)RST與空間域溫度均值RST算法的汶川8.0級(jí)地震前2個(gè)月熱異常提取結(jié)果的定量分析Fig. 8　Quantitative analysis of the thermal infrared anomalies extracted by RST based on the yearly trend of LST and RST based on the spatial average of LST two months before the Wenchuan MS8.0 earthquake.

由圖8a可以看出，基于地表溫度年趨勢(shì)RST算法提取的震前熱異常，其主方向?yàn)镹E-SW，該方向與龍門(mén)山斷裂帶的走向基本一致(圖8b)；而基于空間域溫度均值RST算法提取的震前熱異常，其主方向?yàn)镹WW-SEE，附近無(wú)走向與之相契合的斷裂帶。圖8c的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，隨著時(shí)間的遞進(jìn)，基于地表溫度年趨勢(shì)RST算法提取的震前熱異常，其異常平均強(qiáng)度整體呈遞增態(tài)勢(shì)，約于震前1個(gè)月出現(xiàn)異常幅度極值；而基于空間域溫度均值RST算法提取的震前熱異常，其異常平均幅度變化不明顯。且由圖8d可知，隨著時(shí)間的遞進(jìn)，基于地表溫度年趨勢(shì)RST算法提取的震前熱異常，其質(zhì)心與震中之間的距離整體呈遞減狀態(tài)，震前10d左右與震中之間的距離最近；而基于空間域溫度均值RST算法提取的震前熱異常，其質(zhì)心與震中之間距離的變化不具有明顯的規(guī)律性?；谝陨蠠岙惓５臅r(shí)空演化分析以及異常結(jié)果的定量分析可以證明，與傳統(tǒng)的空間域均值RST算法相比，本文所提算法對(duì)于熱異常更加敏感，提取結(jié)果與地質(zhì)構(gòu)造的相關(guān)性更高，對(duì)于地震的發(fā)生具有更佳的預(yù)警作用。

3　結(jié)論

本文針對(duì)當(dāng)前地震熱異常提取算法中背景場(chǎng)穩(wěn)健性不足的問(wèn)題提出改進(jìn)，考慮到地表溫度時(shí)間序列的周期性特征，引入了諧波分析思想，采用傅里葉逼近的方法擬合地表溫度離散時(shí)序，從中提取其年趨勢(shì)，以期建立1個(gè)動(dòng)態(tài)的、同時(shí)包含局地信息和年際特征的、更加可靠的背景場(chǎng)，從而提高地震熱異常的提取精度。借助RST算法的核心思想，本文建立了基于地表溫度年趨勢(shì)的RST地震熱異常提取模型，并根據(jù) “kσ”準(zhǔn)則制訂了異常選取機(jī)制。利用所提算法，采用MOD11A2地表溫度產(chǎn)品對(duì)2008年汶川MS8.0地震進(jìn)行了再研究，采用異常規(guī)模、異常強(qiáng)度和距離指數(shù)這3個(gè)指標(biāo)對(duì)震前2個(gè)月的異常提取結(jié)果進(jìn)行定量分析，并與基于空間域溫度均值RST算法的異常提取結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得到以下結(jié)論：

(1)熱異常的時(shí)空演化過(guò)程表明，汶川地震發(fā)生前具有明顯的異常增溫現(xiàn)象，持續(xù)時(shí)間約為2個(gè)月；發(fā)震期異常表現(xiàn)不明顯；震后異常逐漸向斷裂帶西南聚集，7月份以后異常分布向NE延伸，8月底消散，而且震后熱異常的發(fā)生具有循環(huán)往復(fù)性，但其異常幅度和影響范圍明顯縮小。這一結(jié)果與震后存在大量余震且余震震級(jí)逐漸衰減的現(xiàn)象相符，說(shuō)明該算法對(duì)于異常的識(shí)別較為準(zhǔn)確。

(2)與基于空間域溫度均值的RST算法相比，基于地表溫度年趨勢(shì)RST算法所提取的異常結(jié)果與活動(dòng)斷裂帶走向更加契合，能夠較為細(xì)致地刻畫(huà)異常從發(fā)生到消散的過(guò)程；隨著時(shí)間的遞進(jìn)，基于地表溫度年趨勢(shì)RST算法提取的震前熱異常，其異常平均強(qiáng)度整體呈遞增態(tài)勢(shì)，震前約1個(gè)月出現(xiàn)異常強(qiáng)度極值；且熱異?？臻g分布的幾何質(zhì)心與震中之間的距離整體呈遞減狀態(tài)，震前10d左右達(dá)到最小，而基于空間域溫度均值RST算法提取的異常結(jié)果不具有該特征。上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，基于地表溫度年趨勢(shì)的RST算法對(duì)地震熱異常信息更加敏感，從而證明了以溫度年趨勢(shì)作為異常提取的背景場(chǎng)更加可靠。

(3)本文采用的數(shù)據(jù)為MOD11A2地表溫度產(chǎn)品，屬于地表溫度的8d合成結(jié)果，若要更加細(xì)致地判讀地震熱異常的時(shí)空演化過(guò)程，則需要對(duì)地表溫度Daily產(chǎn)品進(jìn)行研究分析。

陳梅花，鄧志輝，馬曉靜，等. 2008. 斷裂帶內(nèi)外溫差法在震前紅外異常研究中的應(yīng)用 [J]. 地震地質(zhì)，29(4): 863—872.

CHEN Mei-hua，DENG Zhi-hui，MA Xiao-jing，etal. 2008. Application of the inside-outside temperature relation analysis method in study on satellite infrared anomalies prior to earthquake [J]. Seismology and Geology，29(4): 863—872(in Chinese).

陳順云. 2006. 提取現(xiàn)今構(gòu)造活動(dòng)信息的定量熱紅外遙感方法研究 [D]. 北京： 中國(guó)地震局地質(zhì)研究所.1— 62.

CHEN Shun-yun. 2006. A study on the quantitative thermal infrared remote sensing method for extracting information of current tectonic activity [D]. Institute of Geology，China Earthquake Administration，Beijing. 1— 62(in Chinese).

陳順云，劉培洵，劉力強(qiáng)，等. 2006. 地表熱紅外輻射的小波分析及其在現(xiàn)今構(gòu)造活動(dòng)研究中的意義 [J]. 地球物理學(xué)報(bào)，49(3): 824—830.

CHEN Shun-yun，LIU Pei-xun，LIU Li-qiang，etal. 2006. Wavelet analysis of thermal infrared radiation of land surface and its implication in the study of current tectonic activities [J]. Chinese Journal of Geophysics，49(3): 824—830(in Chinese).

郭曉，張?jiān)簭男?，? 2014. 汶川8.0級(jí)和仲巴6.8級(jí)地震中波紅外熱輻射異常 [J]. 地球?qū)W報(bào)，35(3): 338—344.

GUO Xiao，ZHANG Yuan-sheng，WEI Cong-xin，etal. 2014. Medium wave infrared brightness anomalies of Wenchuan 8.0 and Zhongba 6.8 Earthquakes [J]. Acta Geoscientica Sinica，35(3): 338—344(in Chinese).

李光強(qiáng). 2009. 時(shí)空異常探測(cè)理論與方法 [D]. 長(zhǎng)沙: 中南大學(xué). 15—128.

LI Guang-qiang. 2009. Theories and methods of spatio-temporal outliers detection [D]. Central South University，Changsha. 15—128(in Chinese).

李岳生. 1978. 數(shù)值逼近 [M]. 北京： 人民教育出版社.

LI Yue-sheng. 1978. Numerical Approximation [M]. People’s Education Press，Beijing(in Chinese).

梁志國(guó). 2003. 周期信號(hào)的諧波分析述評(píng) [J]. 計(jì)量技術(shù)，2: 3—5.

LIANG Zhi-guo. 2003. Harmonic analysis of periodic signal [J]. Measurement Technique，2: 3—5(in Chinese).

強(qiáng)祖基，孔令昌，郭滿紅，等. 1997. 衛(wèi)星熱紅外增溫機(jī)制的實(shí)驗(yàn)研究 [J]. 地震學(xué)報(bào)，19(2): 197—201.

QIANG Zu-ji，KONG Ling-chang，GUO Man-hong，etal. 1997. The experimental study on the satellite thermal infrared heating mechanism [J]. Acta Seismologica Sinica，19(2): 197—201(in Chinese).

強(qiáng)祖基，徐秀登，賃常恭. 1990. 衛(wèi)星熱紅外異常：臨震前兆 [J]. 科學(xué)通報(bào)，35(17): 1324—1327.

QIANG Zu-ji，XU Xiu-deng，LIN Chang-gong. 1990. Satellite thermal infrared anomalies：The pre-earthquake precursors [J]. Chinese Science Bulletin，35(17): 1324—1327(in Chinese).

強(qiáng)祖基，姚清林，魏樂(lè)軍，等. 2009. 從震前衛(wèi)星熱紅外圖像看中國(guó)現(xiàn)今構(gòu)造應(yīng)力場(chǎng)特征 [J]. 地球?qū)W報(bào)，30(6): 873—884.

QIANG Zu-ji，YAO Qing-lin，WEI Le-jun，etal. 2009. The characteristic of current stress hot field by satellite thermal infrared image in China [J]. Acta Geoscientica Sinica，30(6): 873—884(in Chinese).

宋冬梅，時(shí)洪濤，單新建，等. 2015. 基于熱異常信息與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中強(qiáng)地震預(yù)測(cè)試驗(yàn) [J]. 地震地質(zhì)，37(2): 649— 660. doi:10.3969/j.issn.0253-4967.2015.02.025.

SONG Dong-mei，SHI Hong-tao，SHAN Xin-jian，etal. 2015. A tentative test on moderately strong earthquake prediction on China based on thermal anomaly information and BP neural network [J]. Seismology and Geology，37(2): 649— 660(in Chinese).

蘇紅，劉峻明，王春艷，等. 2014. 基于時(shí)間序列MODIS LST產(chǎn)品的重構(gòu)研究 [J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào)，16(5): 99—107.

SU Hong，LIU Jun-ming，WANG Chun-yan，etal. 2014. Studies on reconstructing MODIS LST products based on time series [J]. Journal of Agricultural Science and Technology，16(5): 99—107(in Chinese).

王亞麗，陳桂華，康春麗，等. 2008. 利用小波包分析進(jìn)行地震相關(guān)熱紅外輻射異常信息檢測(cè) [J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展，23(2): 368—374.

WANG Ya-li，CHEN Gui-hua，KANG Li-chun，etal. 2008. Earthquake-related thermal infrared abnormity detection with wavelet packet decomposition [J]. Progress in Geophysics，23(2): 368—374(in Chinese).

溫少妍. 2011. 地震構(gòu)造區(qū)紅外亮溫背景場(chǎng)建立及異常提取方法研究 [D]. 青島： 中國(guó)石油大學(xué). 1—75.

WEN Shao-yan. 2011. A study on the brightness temperature background field foundation and the method for extracting anomalies of thermal infrared in seismotectonic area [D]. China University of Petroleum，Qingdao. 1—75(in Chinese).

吳立新，劉善軍，吳育華，等. 2004a. 遙感-巖石力學(xué)(Ⅰ)： 非連續(xù)組合斷層破裂的熱紅外輻射規(guī)律及其構(gòu)造地震前兆意義 [J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，23(1): 24—30.

WU Li-xin，LIU Shan-jun，WU Yu-hua，etal. 2004a. Remote Sensing-Rock Mechanics(Ⅰ)： Laws of thermal infrared radiation from fracturing of discontinuous jointed faults and its meanings for tectonic earthquake omens [J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，23(1): 24—30(in Chinese).

吳立新，劉善軍，吳育華，等. 2004b. 遙感-巖石力學(xué)(Ⅱ): 斷層雙剪黏滑的熱紅外輻射規(guī)律及其構(gòu)造地震前兆意義 [J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，23(2): 192—198.

WU Li-xin，LIU Shan-jun，WU Yu-hua，etal. 2004b. Remote Sensing-Rock Mechanics(Ⅱ): Laws of thermal infrared radiation from viscosity-sliding of bi-sheared faults and its meanings for tectonic earthquake omens [J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，23(2): 192—198(in Chinese).

吳立新，劉善軍，吳育華，等. 2004c. 遙感-巖石力學(xué)(Ⅳ): 巖石壓剪破裂的熱紅外輻射規(guī)律及其地震前兆意義 [J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，23(4): 539—544.

WU Li-xin，LIU Shan-jun，WU Yu-hua，etal. 2004c. Remote Sensing-Rock Mechanics(Ⅳ)： Laws of thermal infrared radiation from compressively-sheared fracturing of rock and its meanings for tectonic earthquake omens [J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，23(4): 539—544(in Chinese).

閆亮. 2011. 龍門(mén)山活動(dòng)構(gòu)造與汶川地震地表破裂研究 [D]. 成都： 成都理工大學(xué). 14—91.

YAN Liang. 2011. Study on the active tectonics in Longmen Mountain area and surface rupture of Wenchuan earthquake [D]. Chengdu University of Technology，Chengdu. 14—91(in Chinese).

易桂喜，龍鋒，張致偉. 2012. 汶川MS8.0地震余震震源機(jī)制時(shí)空分布特征 [J]. 地球物理學(xué)報(bào)，55(4): 1213—1227.

YI Gui-xi，LONG Feng，ZHANG Zhi-wei. 2012. Spatial and temporal variation of focal mechanisms for aftershocks of the 2008MS8.0 Wenchuan earthquake [J]. Chinese Journal of Geophysics，55(4): 1213—1227(in Chinese).

張璇，張?jiān)?，魏從信，? 2013a. 云南彝良5.7級(jí)地震前衛(wèi)星熱紅外異常 [J]. 地震工程學(xué)報(bào)，35(1): 171—176.

ZHANG Xuan，ZHANG Yuan-sheng，WEI Cong-xin，etal. 2013a. Thermal infrared anomaly prior to Yiliang of YunnanMS5.7 earthquake [J]. China Earthquake Engineering Journal，35(1): 171—176(in Chinese).

張璇，張?jiān)?，魏從信，? 2013b. 四川蘆山7.0級(jí)地震衛(wèi)星熱紅外異常解析 [J]. 地震工程學(xué)報(bào)，35(2): 272—277.

ZHANG Xuan，ZHANG Yuan-sheng，WEI Cong-xin，etal. 2013b. Analysis of thermal infrared anomaly before the LushanMS7.0 earthquake [J]. Earthquake Engineering Journal，35(2): 272—277(in Chinese).

張?jiān)?，郭曉，鐘美嬌，? 2010. 汶川地震衛(wèi)星熱紅外亮溫變化 [J]. 科學(xué)通報(bào)，55(10): 904—910.

ZHANG Yuan-sheng，GUO Xiao，ZHONG Mei-jiao，etal. 2010. The satellite thermal infrared brightness temperature changes of Wenchuan earthquake [J]. Chinese Science Bulletin，55(10): 904—910(in Chinese).

鄒劍，陳進(jìn)，耿遵敏. 2002. 波形恢復(fù)中最佳傅里葉濾波器的理論及應(yīng)用 [J]. 振動(dòng)工程學(xué)報(bào)，15(2): 239—242.

ZOU Jian，CHEN Jin，GENG Zun-min. 2002. Theory and application of optimal Fourier-filter for waveform recovery [J]. Journal of Vibration Engineering，15(2): 239—242(in Chinese).

Choudhury S，Dasgupta S，Saraf A K，etal. 2006. Remote sensing observations of pre-earthquake thermal anomalies in Iran [J]. International Journal of Remote Sensing，27(20): 4381— 4395.

Genzano N，Aliano C，Corrado R，etal. 2009. RST analysis of MSG-SEVIRI TIR radiances at the time of the Abruzzo 6 April 2009 earthquake [J]. Natural Hazards & Earth System Sciences，9(6): 2073—2084.

Genzano N，Aliano C，F(xiàn)ilizzola C，etal. 2007. A robust satellite technique for monitoring seismically active areas: The case of Bhuj-Gujarat earthquake [J]. Tectonophysics，431(1-4): 197—210.

Jiang S Y，Li Q H，Li K L，etal. 2003. A new approach for mining local outlier [C]∥ International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 1: 157—162.

Ouzounov D，Pulinets S，Taylor P，etal. 2006. Satellite thermal IR phenomena associated with some of the major earthquakes in 1999-2003 [J]. Physics & Chemistry of the Earth Parts A/B/C，31(4-9): 154—163.

Panda S K，Choudhury S，Saraf A K，etal. 2006. MODIS land surface temperature data detects thermal anomaly preceding 8 October 2005 Kashmir earthquake [J]. International Journal of Remote Sensing，28(20): 4587— 4596.

Pergola N，Aliano C，Coviello I，etal. 2010. Using RST approach and EOS-MODIS radiances for monitoring seismically active regions: A study on the 6 April 2009 Abruzzo earthquake [J]. Natural Hazards & Earth System Sciences，10(2): 239—249.

Qiang Z J，Dian C G，Li L Z，etal. 1999. Atellitic thermal infrared brightness temperature anomaly image： Short-term and impending earthquake precursors [J]. Science in China，42(3): 313—324.

Qiang Z J，Dian C G. Wang X J. 1992. Satellite thermal infrared anomalous temperature increase and impending earthquake precursor [J]. Chinese Science Bulletin，83(19): 1642—1646.

Qiang Z J，Xu X D，Dian C G. 1997. Case 27 thermal infrared anomaly precursor of impending earthquakes [J]. Pure & Applied Geophysics，149(1): 159—171.

Saradjian M R，Akhoondzadeh M. 2011. Thermal anomalies detection before strong earthquakes(M>6.0) using interquartile，wavelet and Kalman filter methods [J]. Natural Hazards & Earth System Science，11(4): 1099—1108.

Saraf A K，Choudhury S. 2005a. NOAA-AVHRR detects thermal anomaly associated with the 26 January 2001 Bhuj earthquake，Gujarat，India [J]. International Journal of Remote Sensing，26(6): 1065—1073.

Saraf A K，Choudhury S. 2005b. Thermal remote sensing technique in the study of pre-earthquake thermal anomalies [J]. J Ind Geophys Union，9(3): 197—207.

Saraf A K，Rawat V，Banerjee P，etal. 2008. Satellite detection of earthquake thermal infrared precursors in Iran [J]. Natural Hazards，47(1): 119—135.

Saraf A K，Rawat V，Das J，etal. 2012. Satellite detection of thermal precursors of Yamnotri，Ravar and Dalbandin earthquakes [J]. Natural Hazards，61(2): 861—872.

Tramutoli V，Aliano C，Corrado R，etal. 2013. On the possible origin of thermal infrared radiation(TIR)anomalies in earthquake-prone areas observed using robust satellite techniques(RST)[J]. Chemical Geology，339(2): 157—168.

Tronin A A. 2000. Thermal IR satellite sensor data application for earthquake research in China [J]. International Journal of Remote Sensing，21(16): 3169—3177.

Tronin A A. 2006. Remote sensing and earthquakes: A review [J]. Physics & Chemistry of the Earth Parts A/b/c，31(4-9): 138—142.

Tronin A A，Biagi P F，Molchanov O A，etal. 2004. Temperature variations related to earthquakes from simultaneous observation at the ground stations and by satellites in Kamchatka area [J]. Physics & Chemistry of the Earth Parts A/b/c，29(4-9): 501—506.

Tronin A A，Hayakawa M，Molchanov O A. 2002. Thermal IR satellite data application for earthquake research in Japan and China [J]. Journal of Geodynamics，33(4-5): 519—534.

Wei L J，Guo J F，Lu J H，etal. 2009. Satellite thermal infrared earthquake precursor to the WenchuanMS8.0 earthquake in Sichuan，China，and its analysis on geo-dynamics [J]. Acta Geologica Sinica-English Edition，83(4): 767—775.

Yang Y Z，Guo G M. 2010. Studying the thermal anomaly before the Zhangbei earthquake with MTSAT and meteorological data [J]. International Journal of Remote Sensing，31(11): 2783—2791.

Yao Q L，Qiang Z J. 2012. Thermal infrared anomalies as a precursor of strong earthquakes in the distant future [J]. Natural Hazards，62(3): 991—1003.

A STUDY ON THE ALGORITHM FOR EXTRACTING EARTHQUAKE THERMAL INFRARED ANOMALIES BASED ON THE YEARLY TREND OF LST

SONG Dong-mei1)ZANG Lin1，2)SHAN Xin-jian3)YUAN Yuan4)CUI Jian-yong1)SHAO Hong-mei5)SHEN Chen5)SHI Hong-tao1，2)

1)SchoolofGeosciences，ChinaUniversityofPetroleum，Qingdao266580，China2)GraduateSchool，ChinaUniversityofPetroleum，Qingdao266580，China3)InstituteofGeology，ChinaEarthquakeAdministration，Beijing100029，China4)ShanghaiEarthquakeAdministration，Shanghai200062，China5)CollegeofScience，ChinaUniversityofPetroleum，Qingdao266580，China

There are thermal infrared anomalies(TIA)before earthquake，and TIA has become one of the important parameters for assessing regional earthquake risk. However，not all of the surface infrared anomalies are related to tectonic activities or earthquakes. How to eliminate the influence of non-structural factors and extract the weak signals from strong disturbances is the key and difficult point for tectonic activities studies based on the thermal infrared remote sensing techniques. Land surface temperature(LST)background field is the basis for thermal infrared anomalies extraction. However，the established background fields in previous researches cannot eliminate the influence of climate changes，so the accuracy of thermal anomaly extraction is limited. Now an improved method is proposed. Combined with the periodic character of LST time series，harmonic analysis is lead into the process of LST background field establishment. Specifically，the yearly trend of LST is fitted based on Fourier Approximation method. As a new background field，the yearly trend is dynamic，includes the local and the yearly information. Then，based on the rule of “kσ”，the earthquake anomalies，calculated by RST with the yearly trend of LST，can be extracted. At last，the effectiveness of the algorithm can be tested by the quantitative analysis of anomalies with anomaly area statistics，anomaly intensity statistics and distance index statistics. The Wenchuan earthquake was discussed again based on the proposed algorithm with MODIS land temperature products in 2008. The results show that，there were obvious pre-earthquake thermal anomalies along the Longmen Mountains faults with a longer time; but there were no anomalies when the earthquake happened; and the post-earthquake thermal anomalies occurred with much smaller amplitudes and scopes. Compared with the results derived from the traditional RST which is based on the spatial average of LST values，the TIA extracted by the new RST，which is based on the yearly trend of LST，is more fit with the active faults，and the process of the anomalies occurring and removing can be described in more detail. Therefore，as the background field to extract earthquake anomalies，the yearly trend of LST is more reliable.

earthquake thermal anomalies，LST background field，F(xiàn)ourier Approximation，the yearly trend，Wenchuan earthquake

10.3969/j.issn.0253- 4967.2016.03.014

2016-02-04收稿，2016-06-07改回。

地震動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(LED2012B02)與上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)項(xiàng)目(14231202600)共同資助。

臧琳，女，碩士研究生，E-mail: 18765920116@163.com。

P315.72+8

A

0253-4967(2016)03-0680-16

宋冬梅，女，1973年生，2003年于中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)應(yīng)用生態(tài)研究所獲理學(xué)博士學(xué)位，副教授，研究方向?yàn)榈卣馃峒t外異常信息提取，電話： 0532-86985091，E-mail: songdongmei1973@126.com。