基于地理信息系統(tǒng)的空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在地震統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用

廖微 姚琪 廖林 張微 姜祥華 楊文

1)北京新能源技術(shù)研究所, 北京 102300 2)中國地震臺(tái)網(wǎng)中心, 北京 100045 3)中國地震局地震預(yù)測研究所，北京 100036 4)中國石油天然氣集團(tuán)有限公司國家特聘專家工作室, 北京 102200 5)浙江大學(xué)軟件學(xué)院, 浙江寧波 315048

0 引言

在地震監(jiān)測預(yù)報(bào)領(lǐng)域,地震的空間統(tǒng)計(jì)是非常重要的一部分內(nèi)容,包括但不限于地震分布、地震頻度、地震能量等研究方面,并以此延伸出了b值、c值等統(tǒng)計(jì)參數(shù)(國家地震局震害防御司,1992),但是大多僅根據(jù)簡單規(guī)則的形狀進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì),譬如矩形、圓形等(吳紹春等,2006；張瑞芳等,2018),而很少能通過復(fù)雜的形狀進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì),或者是進(jìn)行地震密度的統(tǒng)計(jì)過程較為繁瑣,且很難對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行正確性的評(píng)估。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,海量不同來源的各種數(shù)據(jù)需要?dú)w并到一起進(jìn)行深入、快速的數(shù)據(jù)挖掘(張晁軍等,2015；孫靜等,2018)。尤其各級(jí)地方政府的地震應(yīng)急響應(yīng),需要在極短的時(shí)間內(nèi)完成地災(zāi)信息的數(shù)據(jù)融合、可視域分析、通視分析、滑坡分析、人流擴(kuò)散分析等工作,為輔助決策提供科學(xué)可靠的依據(jù)。因此,傳統(tǒng)的地震空間統(tǒng)計(jì)已經(jīng)無法滿足地震應(yīng)急的高效、可視化需求。

國外地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)包括Mapinfo、Envi、ArcGIS、GeoSence,Google Earth等,國內(nèi)學(xué)者也針對(duì)不同的用途開發(fā)了各自的地理信息系統(tǒng)軟件,譬如地質(zhì)調(diào)查系統(tǒng)的MapGIS,李勝樂等(2004)研發(fā)的MapSIS,廖微等(2015)開發(fā)的應(yīng)急地理信息系統(tǒng)等。這些地理信息系統(tǒng)具有強(qiáng)大、高性能的大數(shù)據(jù)挖掘能力,通過高效的分析,能夠讓數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛能得以發(fā)掘,并通過可視化進(jìn)行展示?；诘乩硇畔⑾到y(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析在地學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域均得到了較好的應(yīng)用,包括物流運(yùn)輸設(shè)計(jì)、城市規(guī)劃、區(qū)域地質(zhì)調(diào)查、衛(wèi)星遙感等方面(楊凡等,2019)。尤其在2020年新型冠狀病毒肺炎疫情防控期間,GIS云平臺(tái)和WebGIS功能在疫情統(tǒng)計(jì)和實(shí)時(shí)發(fā)布方面起到了較大的作用。目前,地理信息系統(tǒng)在地震監(jiān)測預(yù)報(bào)領(lǐng)域尚處于初步應(yīng)用階段,主要作用是展示地震發(fā)生的地點(diǎn),或是作為監(jiān)測數(shù)據(jù)處理的某一參數(shù)(李志杰等,2020),對(duì)其強(qiáng)大的空間統(tǒng)計(jì)功能尚無大規(guī)模應(yīng)用。

通過空間位置建立各要素之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,能夠解決地震信息要素?cái)?shù)據(jù)中隱含的空間不確定因素,用統(tǒng)計(jì)方法從凌亂的地理空間數(shù)據(jù)中發(fā)掘地理空間變化規(guī)律(劉湘南等,2015)。本文以川滇地區(qū)為例,詳述了利用地理信息系統(tǒng)軟件對(duì)該地區(qū)2019年地震個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的流程,并展示了2015—2019年期間全國各省每萬平方公里地震能量釋放量和每萬人地震能量承受量統(tǒng)計(jì)的結(jié)果,對(duì)地理信息系統(tǒng)空間統(tǒng)計(jì)在地震統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用進(jìn)行了初步展望,以期為各級(jí)政府的應(yīng)急預(yù)案配比提供更直觀、更符合需求的依據(jù)。

1 空間統(tǒng)計(jì)流程

利用中國地震臺(tái)網(wǎng)中心提供的正式目錄,以川滇地區(qū)(21°～34°N,97°～107°E)2019年發(fā)生的ML≥1.0地震為例,對(duì)該地區(qū)的地震發(fā)生次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),具體流程如圖1 所示。本文基于ArcGIS軟件,詳細(xì)闡述基本的地理信息系統(tǒng)空間統(tǒng)計(jì)流程。大部分地理信息系統(tǒng)軟件和程序都有類似的功能,可以直接實(shí)現(xiàn),或是經(jīng)過二次開發(fā)實(shí)現(xiàn)。

圖1 空間統(tǒng)計(jì)流程圖

1.1 數(shù)據(jù)制備

GIS軟件平臺(tái)界面普遍比較友好,能夠接受多種格式的數(shù)據(jù),對(duì)大部分點(diǎn)格式數(shù)據(jù)來說,CSV、Excel或者txt格式均能方便地轉(zhuǎn)換為GIS接受的格式。點(diǎn)數(shù)據(jù)格式包括地震的時(shí)間、震級(jí)、經(jīng)度、緯度、深度、地點(diǎn)等空間信息和屬性信息。通過數(shù)據(jù)挑選,正式目錄中川滇地區(qū)2019年ML≥1.0地震個(gè)數(shù)為69570個(gè)。

有2種常用的將點(diǎn)格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為GIS接受的格式的方式,一種是在ArcGIS的地圖生成程序ArcMap中直接加入txt或CSV文件,然后在其中進(jìn)行轉(zhuǎn)換；另一種是在ArcGIS的數(shù)據(jù)庫管理程序ArcCatalog中進(jìn)行轉(zhuǎn)換。本文推薦將地震文件用Excel軟件或其他表格軟件進(jìn)行轉(zhuǎn)換,增加一行來指代屬性名稱,之后再在ArcCatalog中進(jìn)行ArcGIS格式的轉(zhuǎn)換。這樣有助于指定地震的屬性信息,也不容易在指定空間坐標(biāo)時(shí)發(fā)生經(jīng)緯度指向錯(cuò)誤的情況。不論是何種格式數(shù)據(jù)的加載,如果不增加一行屬性名稱,那么第一行數(shù)據(jù)將會(huì)被認(rèn)為是屬性名稱,從而造成數(shù)據(jù)丟失的情況。此外,由于大部分地震數(shù)據(jù)為經(jīng)緯度格式,因此本文采用WGC-84坐標(biāo)系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)制備具體流程如下：①在ArcCatalog中,點(diǎn)擊地震數(shù)據(jù)的Excel文件右邊的“+”,顯示Excel文件下屬的sheet 1表格文件；②右鍵點(diǎn)擊此文件,在彈出菜單中選擇“Create feature class”中的“FromXYTable…”；③按照彈出對(duì)話框的提示,選擇空間坐標(biāo)和坐標(biāo)系統(tǒng),指定存儲(chǔ)位置和文件名稱。其中需要注意的是,一般情況下,X坐標(biāo)為經(jīng)度坐標(biāo),Y坐標(biāo)為緯度坐標(biāo)。地震數(shù)據(jù)制備結(jié)果如圖2 所示。

圖2 2019年ML≥1.0地震分布和用于統(tǒng)計(jì)的0.5°×0.5°網(wǎng)格

1.2 統(tǒng)計(jì)空間制備

ArcGIS的統(tǒng)計(jì)空間可以為典型的矩形,或者不規(guī)則的幾何形態(tài),但必須是面要素。為了與典型的地震統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,川滇地區(qū)采用0.5°×0.5°的矩形進(jìn)行計(jì)算(圖2)。

統(tǒng)計(jì)空間制備具體流程如下：①在ArcCatalog中,右鍵單擊文件夾,選擇“New”中的“shapefile…”,按照彈出的對(duì)話框分別選擇新建文件的名稱、類型(Ploygon)、空間坐標(biāo)系統(tǒng)(最好選擇與地震文件相同的坐標(biāo)系統(tǒng))；②在ArcMap中,將新建統(tǒng)計(jì)空間的Ploygon文件加載,點(diǎn)擊工具欄中“Editor”中的“Start Editing”,新建面文件,并對(duì)每個(gè)點(diǎn)的經(jīng)緯度根據(jù)研究區(qū)的范圍進(jìn)行指定,然后保存改動(dòng)并停止編輯；③由于川滇地區(qū)的統(tǒng)計(jì)區(qū)域?yàn)榫匦?本文用“Fishnet”工具對(duì)其進(jìn)行網(wǎng)格劃分,打開ArcToolbox,依次選擇“Data Management Tools”、“Sampling”、“Create Fishnet”,在彈出的對(duì)話框中,按照要求輸入要建的網(wǎng)格名稱,選擇研究區(qū)范圍,輸入網(wǎng)格大小0.5°×0.5°；④將生成的網(wǎng)格轉(zhuǎn)化為面,在ArcToolbox中依次選擇“Data Management Tools”、“Features”、“Feature to Ploygon”,選擇文件進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

1.3 空間統(tǒng)計(jì)

本文所用的ArcGIS空間統(tǒng)計(jì)是通過文件之間的“Join”來實(shí)現(xiàn)的。ArcGIS用來實(shí)現(xiàn)文件關(guān)聯(lián)的方式很多,如Join、Relate、QueryLayer、ArcSDE視圖、關(guān)系類等。其中“Join”的作用是將一個(gè)要素類數(shù)據(jù)與一個(gè)普通表進(jìn)行關(guān)聯(lián),一般常規(guī)是使用“Join”將另一個(gè)表的屬性標(biāo)注顯示到面文件上,既可以實(shí)現(xiàn)“一對(duì)一”對(duì)應(yīng),也可以實(shí)現(xiàn)“一對(duì)多”、“多對(duì)一”、“多對(duì)多”等對(duì)應(yīng)方式,但是對(duì)于輸入表中的每條記錄,輸出表中必須有且只能有一條記錄。使用“Join”進(jìn)行連接。利用“Join”方式進(jìn)行關(guān)聯(lián),不僅可以實(shí)現(xiàn)表與表之間某屬性的連接,也可以實(shí)現(xiàn)利用空間位置進(jìn)行表與表之間的連接。本文通過統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格的空間位置與地震震中位置進(jìn)行連接,統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)格中的地震個(gè)數(shù)。

空間統(tǒng)計(jì)具體流程如下：①在ArcMap中加入地震數(shù)據(jù)文件和統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格文件；②右鍵點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格文件,選擇“Properties”,打開屬性框；③選擇“Joins&Relates”頁面,點(diǎn)擊“Add…”,在第一個(gè)“What do you want to join to this layer”的問句下選擇“Join data from another layer based on spatial location”,然后選擇需要連接的地震文件,選擇需要統(tǒng)計(jì)的功能,例如平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等,由于需要統(tǒng)計(jì)地震的總個(gè)數(shù),因此選擇“Sum”；④連接生成后,會(huì)獨(dú)立生成一個(gè)連接的文件,右鍵選擇“Open attribute table”,就可以看到每一個(gè)網(wǎng)格后均增加了若干屬性,其中“Count”一欄顯示了每個(gè)網(wǎng)格中包含的地震個(gè)數(shù)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,川滇地區(qū)0.5°×0.5°的網(wǎng)格內(nèi),2019年ML≥1.0地震最少發(fā)生了0次,最多發(fā)生了16831次,平均每個(gè)網(wǎng)格發(fā)生139次,發(fā)生最多次地震的區(qū)域位于四川盆地西南緣的威遠(yuǎn)-長寧地區(qū),此外汶川余震區(qū)、三岔口地區(qū)、麗江-小金河斷裂沿線以及川滇菱形塊體南緣均為地震頻發(fā)的區(qū)域(圖3)。

圖3 0.5°×0.5°網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)地震個(gè)數(shù)的結(jié)果

1.4 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

由于地震分布具有不均勻性,某些叢集的地震在不同的劃分方案中被劃分到不同的網(wǎng)格,將會(huì)導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格的大小對(duì)空間統(tǒng)計(jì)的結(jié)果具有決定性作用。因此,地震空間統(tǒng)計(jì)分析必須進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),只有統(tǒng)計(jì)結(jié)果達(dá)到平穩(wěn),找到統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)與統(tǒng)計(jì)空間之間的平衡,才能認(rèn)為統(tǒng)計(jì)結(jié)果是可信的。

川滇地區(qū)2019年ML≥1.0以上地震最大網(wǎng)格內(nèi)統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)、平均統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)與網(wǎng)格大小之間的關(guān)系如圖4 所示。網(wǎng)格內(nèi)地震統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)的平均值曲線基本較為連續(xù),隨著網(wǎng)格的增大而不斷增大。這是由于平均值是對(duì)所有網(wǎng)格內(nèi)地震個(gè)數(shù)的平均,弱化了網(wǎng)格內(nèi)個(gè)數(shù)的差異。然而地震統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)的最大值曲線并不平直,統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格從0.1°增至0.4°,網(wǎng)格中所統(tǒng)計(jì)到地震個(gè)數(shù)的最大值隨之增大,然而在網(wǎng)格邊長從0.5°增至1.5°區(qū)間,最大個(gè)數(shù)曲線趨于平緩,且在網(wǎng)格大小為0.6°和1.3°時(shí)出現(xiàn)了相對(duì)低值。事實(shí)上,在本文的統(tǒng)計(jì)時(shí)間段內(nèi),川滇交界東側(cè)的長寧-威遠(yuǎn)地區(qū)出現(xiàn)了顯著的小震叢集現(xiàn)象,統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格的邊界是否橫跨小震叢集區(qū),對(duì)最大個(gè)數(shù)的影響較大。因此最大個(gè)數(shù)曲線的不平整是由于小震的叢集造成的。由于統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)是地震個(gè)數(shù)在區(qū)域的分布情況,因此我們認(rèn)為最大個(gè)數(shù)曲線在0.5°網(wǎng)格時(shí)出現(xiàn)了拐點(diǎn),選用邊長為0.5°的正方形網(wǎng)格進(jìn)行網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)最能夠反應(yīng)地震個(gè)數(shù)在空間上的分布(圖3)。

圖4 網(wǎng)格內(nèi)地震統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)最大值、平均值與網(wǎng)格大小的關(guān)系

2 2015—2019年全國各省年均地震能量釋放密度

社會(huì)財(cái)政、政策、決策計(jì)劃一般3年或5年為一個(gè)周期,并大多以省為單位進(jìn)行統(tǒng)籌安排,因此,我們計(jì)算了2015—2019年全國各省的地震情況。由于地震不同震級(jí)釋放的能量不一樣,不同省的面積大小也不同,如果機(jī)械地按照地震個(gè)數(shù)來統(tǒng)計(jì),則無法凸顯出受地震災(zāi)害嚴(yán)重的區(qū)域,而如果忽略統(tǒng)計(jì)區(qū)域的面積,則會(huì)造成受災(zāi)面積顯示過量的問題。因此,我們統(tǒng)計(jì)了2015—2019年期間,全國各省市MS≥1.0每萬平方公里地震能量釋放釋放。計(jì)算公式如下

lgE=4.8+1.5M

(1)

(2)

式中,E為地震能量,單位為J；M為MS震級(jí)；A為統(tǒng)計(jì)區(qū)面積,單位為km2；ρE為統(tǒng)計(jì)區(qū)的每萬平方公里地震能量釋放釋放。式(1)通過地震的震級(jí)可計(jì)算每個(gè)地震所釋放的能量,這里采用經(jīng)驗(yàn)公式(國家地震局震害防御司,1992)。公式(2)則根據(jù)地震的能量和次數(shù),計(jì)算了統(tǒng)計(jì)區(qū)內(nèi)的面積單位能量釋放密度。2015年1月1日至2019年12月31日全國共有MS≥1.0地震8304個(gè),其中最大地震為2017年8月8日九寨溝MS7.1地震,此外中國大陸有9個(gè)6級(jí)以上地震,臺(tái)灣地區(qū)陸地區(qū)域有1個(gè)6級(jí)以上地震。

利用全國各省和直轄市邊界的面數(shù)據(jù)作為空間統(tǒng)計(jì)范圍,計(jì)算所得各省份5年地震釋放的總能量、面積能量密度,如圖5 所示。顯然,四川省釋放地震的總能量最多,新疆維吾爾自治區(qū)和西藏自治區(qū)次之,表明這幾個(gè)省具有較高的地震活動(dòng)背景,這與地震活動(dòng)水平是相當(dāng)?shù)?主要與地震個(gè)數(shù)和震級(jí)有關(guān)。在統(tǒng)計(jì)的時(shí)間窗和空間范圍內(nèi),四川省的絕大部分地震能量來自于2017年九寨溝MS7.1地震和2019年長寧MS6.0地震,新疆維吾爾自治區(qū)在2015至2019年發(fā)生3個(gè)6級(jí)以上地震,其中2015年皮山MS6.5地震和2017年精河MS6.6地震均為MS6.5以上的中強(qiáng)地震。西藏自治區(qū)在統(tǒng)計(jì)的時(shí)間段內(nèi)則發(fā)生了2017年米林MS6.9地震和2019年墨脫MS6.3地震。

圖5 2015—2019年地震能量總量(a)、每萬平方公里地震能量釋放量(b)、每萬人地震能量承受量(c)

將地震能量與各省的面積相除后,得到了每萬平方公里地震能量釋放量。結(jié)果顯示,四川省仍然為每萬平方公里地震能量釋放量最高的省份,臺(tái)灣地區(qū)陸地區(qū)域也變得更為顯著。臺(tái)灣地區(qū)陸地區(qū)域的地震總能量在統(tǒng)計(jì)的時(shí)間段內(nèi)并不突出,僅發(fā)生2016年高雄MS6.7地震,由于島區(qū)面積狹小,每萬平方公里地震能量釋放量則顯得較為突出。另一個(gè)較為顯著的特點(diǎn)是該統(tǒng)計(jì)時(shí)間段內(nèi)青海省的每萬平方公里地震能量釋放量小于甘肅省。在統(tǒng)計(jì)時(shí)間段內(nèi),雖然青海省境內(nèi)發(fā)生了2個(gè)6級(jí)以上地震,而甘肅省境內(nèi)未發(fā)生6級(jí)以上地震,但兩省之間顯著的面積差異,導(dǎo)致了青海省的每萬平方公里地震能量釋放量相對(duì)較低。

將地震釋放能量總量與各省份常駐人口數(shù)據(jù)相除后,可以展示各省份每萬人地震能量承受量,這對(duì)于地震應(yīng)急預(yù)案的設(shè)計(jì)具有重大意義。西藏自治區(qū)由于人口稀少而地震較多,其每萬人地震能量承受量較大。四川省作為全國地震能量釋放集中省份,由于人口眾多,每萬人地震能量承受量較高,但仍小于西藏自治區(qū)。新疆維吾爾自治區(qū)和青海省在統(tǒng)計(jì)時(shí)間段內(nèi)均發(fā)生多次6級(jí)以上中強(qiáng)震,且人口密度較小,因此每萬人地震能量承受量與這一時(shí)間段地震活動(dòng)最強(qiáng)的四川省處于同一量級(jí)。

總體來說,無論是地震釋放能量總量、每萬平方公里地震能量釋放量,還是每萬人地震能量承受量,均為地震活動(dòng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,其結(jié)果主要還是依賴于地震活動(dòng)的強(qiáng)弱。但是不同的空間統(tǒng)計(jì)方法和空間統(tǒng)計(jì)結(jié)果,能夠挖掘出更有社會(huì)意義的信息。

3 討論

快速發(fā)展的地理信息系統(tǒng)為地震數(shù)據(jù)的深入挖掘提供了更多的可能,其不僅能夠快速實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)的矩形、圓形、蜂窩型等統(tǒng)計(jì)形狀的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),也能夠根據(jù)社會(huì)需求調(diào)整統(tǒng)計(jì)區(qū),實(shí)現(xiàn)對(duì)國界、省界、研究區(qū)等不規(guī)則統(tǒng)計(jì)區(qū)的地震破壞的統(tǒng)計(jì),以及實(shí)現(xiàn)對(duì)多來源地理信息數(shù)據(jù)的共同統(tǒng)計(jì),如人口、交通、水文、地貌、滑坡等,均可以和地質(zhì)、地震等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合統(tǒng)計(jì),并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)更新,為政府制定政策、基建選址、防震減災(zāi)等工作提供更快速、更實(shí)時(shí)、更綜合、更有效的依據(jù)。

從本文的統(tǒng)計(jì)過程和統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看,無論是傳統(tǒng)的規(guī)則網(wǎng)格,還是復(fù)雜多變的空間范圍,利用ArcGIS的空間統(tǒng)計(jì)功能均能快速、高效地完成統(tǒng)計(jì),并且能夠?qū)?shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行二次加工,獲得更好、更廣泛的應(yīng)用。不論應(yīng)用何種統(tǒng)計(jì)方式,在數(shù)據(jù)制備和空間制備完成的基礎(chǔ)上,通過在數(shù)據(jù)的地理信息與統(tǒng)計(jì)范圍之間建立聯(lián)系,就可以快速獲得統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)的平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等各種常見統(tǒng)計(jì)結(jié)果,并能夠利用ArcGIS的數(shù)據(jù)展示功能,實(shí)現(xiàn)多圖層疊加和快速出圖,能夠在地震震后應(yīng)急、災(zāi)害評(píng)估、震后政府預(yù)算編制、資源評(píng)估等工作中發(fā)揮更大的作用。

地震數(shù)據(jù)是典型的不確定性地理空間數(shù)據(jù),這種不確定性不僅來自地震震中信息的誤差,更多源自于地震的空間現(xiàn)象、發(fā)展過程和發(fā)展特征無法被準(zhǔn)確確定。隨著人們將專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法等人工智能技術(shù)(劉湘南等,2008)運(yùn)用到地理信息系統(tǒng)中,智能化空間技術(shù)將極大地改進(jìn)現(xiàn)今地震監(jiān)測預(yù)報(bào)現(xiàn)狀。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,結(jié)合具體的地學(xué)知識(shí)和地理信息,以地理信息系統(tǒng)智能化空間分析和數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槭侄?有望獲得更精確的、能夠反應(yīng)實(shí)際地震發(fā)生規(guī)律的分析結(jié)果。

由于本文主要目標(biāo)是介紹方法和展示結(jié)果,因此僅展示了利用規(guī)則網(wǎng)格和公開發(fā)行的地理數(shù)據(jù)作為空間統(tǒng)計(jì)范圍的結(jié)果。從深入研究地震發(fā)生的時(shí)空規(guī)律的角度來說,應(yīng)該使用更有地質(zhì)意義的空間統(tǒng)計(jì)范圍來進(jìn)行統(tǒng)計(jì),如板塊構(gòu)造邊界,或地震帶等。在必要的時(shí)候,需要對(duì)空間統(tǒng)計(jì)范圍進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)化,并且在重點(diǎn)區(qū)域開展包括但不限于時(shí)間序列的空間統(tǒng)計(jì)。這些工作均可在ArcGIS或者其他具有空間統(tǒng)計(jì)功能的地理信息系統(tǒng)軟件上實(shí)現(xiàn)。

4 結(jié)論

本文詳細(xì)介紹了利用地理信息系統(tǒng)的空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來進(jìn)行地震數(shù)據(jù)空間統(tǒng)計(jì)的流程,并以公開發(fā)行的數(shù)據(jù)作為對(duì)象,統(tǒng)計(jì)了川滇地區(qū)2019年發(fā)生的ML≥1.0地震個(gè)數(shù),并做了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。結(jié)果表明,2019年發(fā)生地震次數(shù)最多的區(qū)域位于四川盆地西南緣的威遠(yuǎn)-長寧地區(qū),此外龍門山斷裂帶、龍門山斷裂帶與鮮水河-小江斷裂系交匯處、麗江-小金河斷裂沿線以及滇南地區(qū)均為地震發(fā)生次數(shù)較高的區(qū)域。此外,本文還展示了以不規(guī)則的行政邊界為空間統(tǒng)計(jì)范圍的例子,統(tǒng)計(jì)了2015—2019年全國各省地震能量釋放情況,包括每萬平方公里地震能量釋放量和每萬人地震能量承受量。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示了地震釋放能量、統(tǒng)計(jì)區(qū)域面積、統(tǒng)計(jì)區(qū)其他相關(guān)屬性(本文僅展示了人口數(shù)量的影響)三者聯(lián)合計(jì)算下的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,展示了地震空間統(tǒng)計(jì)更多的應(yīng)用和發(fā)展方向。