2015年尼泊尔MW7．8地震前磁扰动极化异常特征分析

第４３卷　第５期
２０２１年１０月地　震　地　质ＳＥＩＳＭＯＬＯＧＹＡＮＤＧＥＯＬＯＧＹＶｏｌ．４３，Ｎｏ．５Ｏｃｔ．，２０２１
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５３－４９６７．２０２１．０５．０１６
管贻亮，董晓娜，尹玉振，等．２０２１．２０１５年尼泊尔ＭＷ７．８地震前磁扰动极化异常特征分析［Ｊ］．地震地质，４３（５）：１３１１—
１３２５．
ＧＵＡＮＹｉ ｌｉａｎｇ，ＤＯＮＧＸｉａｏ ｎａ，ＹＩＮＹｕ ｚｈｅｎ，ｅｔａｌ．２０２１．Ｐｒｅ ｓｅｉｓｍｉｃｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｍａｇｎｅｔｉｃｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｏｆｔｈｅ
２０１５ＭＷ７ ８Ｎｅｐａｌｅａｒｔｈｑｕａｋｅ［Ｊ］．
ＳｅｉｓｍｏｌｏｇｙａｎｄＧｅｏｌｏｇｙ，４３（５）：１３１１—１３２５．２０１５年尼泊尔ＭＷ７．８地震前
磁扰动极化异常特征分析
管贻亮１）　董晓娜１）　尹玉振１）　冯丽丽２）　殷海涛１
） １）山东省地震局，济南　２５００１４
２
）青海省地震局，西宁　８１０００１摘　要 文中基于中国大陆地区４８个台站的地磁秒值资料，采用极化法对２０１５年尼泊尔ＭＷ７ ８
地震前的磁扰动特征进行了分析。

极化法的逐步计算结果与地磁Ｋ指数的对比分析表明极化高值异
常与空间磁场活动之间没有相关性，可用于提取震磁异常信息。

距震中１
５００ｋｍ范围内台站的极化值在震前９８ｄ出现了同步性高值异常，考虑到磁场变化具有区域同步性，提出了极化逐日相关分析。

研究发现地震孕育过程中各台站间的极化相关性明显增强，而地震发生在同步性转折阶段。

基于极
化值相对变化量进行的空间异常分析显示，尼泊尔地震前＞２０％的台站出现持续３ｄ以上的异常，且具有明显的区域性特征。

文中从构造动力演化角度对地磁极化异常的孕育和发展进行了解释，对
磁场变化机理进行更进一步的探索。

研究认为，多台同步性极化异常和逐日相关转折对强震具有重
要的指示意义，该成果能为强震监测预测提供新的技术途径。

关键词 地震地磁　极化法　尼泊尔ＭＷ７ ８地震　逐日相关
中图分类号：Ｐ３１５ ７２＋１文献标识码：Ａ文章编号：０２５３－４９６７（２０２１）０５－１３１１－１５〔收稿日期〕　２０２０－０５－１８收稿，２０２１－０３－２９改回。

〔基金项目〕　２０１９年度中国地震局监测、预报、科研三结合课题（３ＪＨ－２０１９０１０８４）、中国地震局地震科技星
火计划项目（ＸＨ２００６２）和山东省地震局科研基金（ＪＪ１８０３Ｙ）共同资助。

通讯作者：殷海涛，男，１
９８０年生，研究员，现主要从事地壳运动与动力学、地震危险性分析等方面的研究，Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｉｎｈａｉｔａｏ１２１＠１６３ ｃｏｍ。

０　引言
地震的孕育和发生往往伴随着产生电磁辐射，目前认为超低频（ＵＬＦ）信号中可能包含较多的震磁异常信息。

国外学者在１９８８年Ｓｐｉｔａｋ地震（Ｍｏｌｃｈａｎｏｖｅｔａｌ．，１９９２；Ｋｏｐｙｔｅｎｋｏｅｔａｌ．，１９９３）、１９８９年ＬｏｍａＰｒｉｅｔａ地震（Ｆｒａｓｅｒ Ｓｍｉｔｈｅｔａｌ．，１９９０）和１９９３年Ｇｕａｍ地震（Ｈａｙａｋａｗａｅｔａｌ．，１９９６）等多个地震震前发现了电磁辐射异常。

伴随着孕震过程，能量不断积累，产生的感应磁场信号也不断增强。

但相对于强大的背景场而言，变化磁场较为微弱，且ＵＬＦ信号从震源区到地表不断衰减，增加了电磁辐射异常信号的提取难度。

研究发现，来自岩石圈的电磁信号主要在垂
地　震　地　质４３卷直分量上体现，而外源场信号主要体现在水平分量上（Ｍｏｌｃｈａｎｏｖｅｔａｌ．，１９９５ａ，ｂ），极化法利用二者的比值进行震磁异常信息的提取。

该方法最早由Ｈａｙａｋａｗａ等（１９９６）提出，其发现１９９３年关岛ＭＳ８ ０地震前关岛台的数据出现了频带范围为０ ００２～０ ００５Ｈｚ、幅值约为０ １ｎＴ的辐射异常。

Ｈａｔｔｏｒｉ等（２００２）发现在２次Ｋａｇｏｓｈｉｍａ地震前存在明显的极化值增高现象；Ｍｏｌｃｈａｎｏｖ等（２００３）基于俄罗斯Ｋａｍｃｈａｔｋａ半岛建立的综合观测台分析了Ｍ４～６ ２震群前短时间（２～６ｄ）的极化值波动情况，并认为极化值与空间磁场活动无相关性；Ｈｏｂａｒａ等（２００４）对０ ００１７～２Ｈｚ频段的极化值进行了精细化分析，在Ｉｚｕ和Ｇｕａｍ２个地震震前提取到了０ ０１～０ ０２２Ｈｚ和０ ０５～０ １Ｈｚ超正常值约２倍的极化异常。

近年来，国内学者先后对新疆（冯志生等，２０１０；Ｌｉｅｔａｌ．，２０１１；张敏等，２０２０）、青海（廖晓峰等，２０１９；李霞等，２０２１）和云南（李琪等，２０１５；樊文杰等，２０１８）等地区的资料进行了极化分析，在震例积累方面成果颇丰。

虽然国内外学者对极化特征及其映震效果展开了一系列探索并取得了不错的效果，但目前对该方法依旧存在一定的质疑。

争议之一集中于极化异常与空间磁场变化存在一定的关系，而与地震活动关联不大。

Ｔｈｏｍａｓ等（２００９）和Ｍａｓｃｉ（２０１１）对地磁水平和垂直分量与地磁Ｋ指数（以０～９表征所在区域的地磁场扰动程度，Ｋ值越大表明磁场空间活动越强）的相关性进行了研究，认为极化值增高与外部空间磁场活动有关，而与地震活动无关。

争议之二是受限于数据采样率、台站数量等，相关研究多是基于单一台站的时序分析，由于计算参数不统一、异常提取标准不一致和分析数据时间短等，导致异常信度较低。

一系列的争议也限制了该算法的应用和发展，而从能量积累、信号衰减、空间干扰等角度分析，小地震引起的电磁辐射异常可被观测到或提取出的可能性较小，因此对大地震前的极化异常分析更有可信度。

本研究在尽可能保证数据信度（相同仪器型号、统一计算参数、多台站、长时间尺度等）的前提下，试图从时间和空间２个维度对极化异常特征进行研究，采取定量的方法深度分析极化异常与地磁活动、地震活动的关系。

２０１５年４月２５日１４时１１分在尼泊尔（２８ １５°Ｎ，８４ ７１°Ｅ）发生ＭＷ７ ８地震，震源深度
８ ２ｋｍ（ＵＳＧＳ），震源机制结果显示该地震为低角度逆冲型地震。

该地震的震中位于喜马拉雅造山带，这一地带长约２５００ｋｍ，呈ＥＷ向展布，是印度板块和欧亚板块碰撞和挤压的产物，长期处于构造强烈活动的状态，也是目前陆内地震多发区。

本次地震引发了多次中强度余震，且均为浅源地震，对尼泊尔地区、中国西藏地区以及周边国家造成了重大的人员伤亡和财产损失。

然而研究表明，该地震所释放的能量远低于空区理论预测的释放能量（刘静等，２０１５），说明该地区的地震危险性依旧很高，需要利用多种手段和方法对该地区开展地震活动性研究。

诸多学者从构造活动（杨晓平等，２０１６）、发震背景（邓起东等，２０１４；滕吉文等，２０１７）以及应力变化（占伟等，２０１５；万永革等，２０１７；王东振等，２０１７；张迎峰等，２０１７）等方面对该地震进行了分析，但对于地震前后的空间磁场变化情况研究较少，尤其是缺乏深层次的特征分析。

本文以震中附近台站的极化异常特征和同步性转折为切入点，对地震孕育发生过程中的震磁关系进行研究，基于中国地磁台站的极化数据对ＵＬＦ信号的异常辐射范围进行空间特征分析，从地质构造和动力学演化方向对震磁极化异常演化过程进行了探索性研究。

１　资料选取与计算
１ １　资料选取
近年来，随着地磁台网规模不断扩大，地震监测能力得到有效提升的同时也产出了大量的２１３１
５期管贻亮等：２０１５年尼泊尔ＭＷ７．８地震前磁扰动极化异常特征分析秒值数据，为提取ＵＬＦ信息提供了很好的数据基础。

为了研究尼泊尔地震前构造活动可能引起的区域磁场波动，本文对中国部分地磁台站数据进行了极化计算分析。

其中，震中距拉萨地磁台６２８ｋｍ，距狮泉河台６５２ｋｍ，且２个台站均有ＧＭ４和Ｍ１５２种型号的仪器，数据质量较好，故重点对其进行了时序异常特征的提取分析。

在对中国地磁台站数据进行计算时，为了减少单一台站数据畸变对空间结果的影响，基于数据有效性进行了数据筛选和质量提升。

台站
数据连续率＜
２０％的资料不参与计算，对突跳数据（＞５倍均方差）进行插值处理。

经分析，２０１４—２０１５年中国大陆地区地磁台站的数据中符合计算标准的台站共有４８个，分布如图１所示。

从图中可以看出，中西部台站相对较多，尤其是川滇地区较为密集，东北和东南地区地磁台站相对较少。

图１　参与计算的地磁观测台站空间分布
Ｆｉｇ．１　Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｇｅｏｍａｇｎｅｔｉｃｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｔａｔｉｏｎｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．
１ ２　数据计算
极化法是在谱分析的基础上，将磁场垂直分量和水平分量的频谱振幅相比（Ｈａｙａｋａｗａｅｔａｌ．，１９９６），具体定义为
Ｙｚｈ
＝Ｚ（ω）Ｈ（ω），Ｈ（ω）＝Ｈ２ｘ（ω）＋Ｈ２ｙ（ω槡）（１）其中，Ｙｚｈ为极化值，Ｚ（ω）为地磁垂直分量的谱，Ｈ（ω）为地磁水平分量的谱，由ＮＳ向和ＥＷ向的谱值计算得出。

基于该理论，对地磁秒数据的计算可以分为频谱分析、极化值计算和异常信息提取３部分。

将全天数据分为９６段（１５ｍｉｎ／段）进行离散傅里叶变换，先计算每段的谱幅度，再计算每３
１３１
地　震　地　质４３卷个频点的极化日均值。

关于频段的选取，参考大地电磁测深（ＭＴ）趋肤深度的基本理论，其勘
探深度与频率的理论关系为Ｈ＝３
５６ρｆ
槡（Ｈ为深度，ρ为观测视电阻率，ｆ为观测频率）。

按照浅源地震震源深度１０ｋｍ，参考电阻率为１０～１００Ω
·ｍ，计算得到与震源相关的磁场信号频率范围为０ ０１２～０ １２Ｈｚ，这与Ｈｏｂａｒａ等（２００４）提出的０ ０１～０ １Ｈｚ可能是极化分析优势频段的观点基本一致。

而且大地电磁测深实践验证０ １Ｈｚ信号是天然磁场的弱信号区，这将更有利于从天然背景场中提取异常信息。

因此，本研究选择０ ０１～０ ２Ｈｚ频段的数据进行极化计算
和后续的分析。

为了检验算法有效性，对拉萨台２
０１５—２０１７共３ａ的数据进行了计算，结果如图２所示。

水平和垂直分量的频谱与地磁Ｋ指数的相关系数分别为０ ６２和０ ２２，说明地磁活动对水平分量的影响远大于垂向，可从侧面验证该方法的理论基础。

图２　拉萨台２０１５—２０１７年极化各阶段的计算结果
Ｆｉｇ．２　ＴｈｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅａｃｈｓｔａｇｅｏｆＬａｓａｓｔａｔｉｏｎｆｒｏｍ２０１５ｔｏ２０１７．
ａ地磁Ｋ指数日值曲线；ｂ垂直分量频谱曲线；ｃ水平分量频谱曲线；ｄ极化值日值曲线与富氏拟合曲线；
ｅ５日滑动极化值与５日滑动Ｋ指数对比曲线
计算得到的极化日值与Ｋ指数的相关系数为－０ ３８，呈较明显的负相关，说明极化高值并
不是由空间磁场活动所引起的。

为便于提取高值异常，以富氏拟合值＋
２倍均方差为阈值对低比值进行剔除，然后再次计算极化日均值。

从长时间尺度来看，极化日均值存在明显的年变特征，当数据时间较短时这种年变趋势会影响对异常的判断甚至产生假异常，结果如图２ｄ所示。

作者认为这也可能是Ｈａｙａｋａｗａ等（１９９６）在得出“震前极化值趋势性增大”结论时受到争议的原因之一，遂对其做富氏拟合去除年变，去除年变后计算５日滑动平均值以滤除短期噪声。

５日滑动极化值与５日滑动Ｋ指数的相关系数为－０ ４６，呈比较明显的负相关，如图２ｅ所示。

基于对以上计算过程的认知和计算结果的逐步分析，认为极化法能够抑制外源场信号，突出与震源有关的局部磁异常信息，可进行震磁异常信息提取，详细计算流程如图３所示。

４１３１
５期管贻亮等：２０１５年尼泊尔ＭＷ７．８
地震前磁扰动极化异常特征分析图３　极化值计算流程
Ｆｉｇ．３　Ｔｈｅｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．
２　计算结果与极化特征分析
２ １　时序特征分析
分别计算了距离震中最近的拉萨和狮泉河２个台站ＧＭ４和Ｍ１５仪器的极化值，如图４和图５所示。

从极化时间序列中可以看出：距离震中最近的拉萨台在２０１５年１月１７日（震前９８ｄ）出现超阈值（２倍均方差，下同）异常，异常持续３ｄ；狮泉河台在１月１８日出现超阈值现象。

查看２个台站极化异常时段的原始数据和观测日志发现，数据没有受到明显的外部干扰。

极化异常期间２个台站的Ｋ指数处于明显的低值区，说明该时段外空磁场变化比较平静，可排除外部干扰和空间磁场活动的影响，此次同步性异常可能是尼泊尔震前区域磁场活动的真实反映。

根据滑动平均结果能更加清晰地对数据变化趋势进行分析，如图６所示。

２个台站的极化值在２０１５年１月１８日均出现极化超阈值现象，其中拉萨台的异常幅度和异常持续时间均大于狮泉河台。

２个台站的极化值在２０１５年２月１３日前后也出现了极化值增大的现象，部分仪器的极化值超过了阈值，但整体幅度明显低于１８日。

分析认为，此次上升可能是１８日磁场变化的延续，极化异常是成组出现的，反映了震前磁场一段时间内的变化。

对比相同台站不同仪
器的极化结果发现，Ｍ１
５仪器的极化背景值和异常幅度均高于ＧＭ４仪器，其异常灵敏度更优。

因此在进行多台分析，尤其是定量分析时，使用同型号仪器的数据更有说服力。

２ ２　逐日相关分析
对尼泊尔地震震中距≤１５００ｋｍ地磁台站的极化值进行了计算分析，如图７所示。

由于多数台站从２０１５年开始观测，故统一从２０１５年１月开始分析，全部使用ＧＭ４仪器数据的计算结果。

从各台极化曲线中可以看出，在尼泊尔地震前９８ｄ开始出现极化值超阈值的变化，多数台站异常持续约２ｄ，且部分台站在２月１３日也出现了１次同步性的高值异常，异常幅度略５
１３１
地　震　地　质４３卷
图４　拉萨台的极化结果与地磁Ｋ指数曲线对比图
Ｆｉｇ．４　ＴｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｃｈａｒｔｏｆｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｎｄＫｉｎｄｅｘｏｆＬｈａｓａｓｔａｔｉｏｎ．
ａＧＭ４仪器计算的极化值；ｂＭ１５仪器计算的极化值；ｃ拉萨台的地磁Ｋ指数
图５　狮泉河台的极化结果与地磁Ｋ指数曲线对比图
Ｆｉｇ．５　ＴｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｃｈａｒｔｏｆｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｎｄＫｉｎｄｅｘｏｆＳｈｉｑｕａｎｈｅｓｔａｔｉｏｎ．
ａＧＭ４仪器计算的极化值；ｂＭ１５仪器计算的极化值；ｃ狮泉河台的地磁Ｋ指数
低于１８日，与拉萨台和狮泉河台的变化基本一致。

多台极化值曲线具有同步性变化，反映了磁场变化的空间辐射性。

这种时间尺度上的一致性是空间磁场变化的正常体现，而在幅度上的差异性可能隐藏了一定的异常信息。

以拉萨台和狮泉河台为例，分别计算了震前和震后９８ｄ（异常距离发震时间）时间序列的相关系数，震前数据的相关系数是０ ８８，震后为０ ７２，可以看出２个台站震后数据变化的同步性明显低于震前数据的同步性。

以此为出发点，为了更加直观地显示极化值相关性随时间的变化关系，计
算了上述两两台站间的逐日滑动相关系数。

具体计算过程为：以一定时间长度作为窗长（
Ｎ）计算得到第１天的相关系数，窗长不变向后逐日滑动计算每天的系数，即用第Ｍ－Ｎ到Ｍ天的数据计算第Ｍ天的相关系数。

本研究中选取Ｎ＝６０为基准时间，尽可能在保证总体数据稳定
６１３１
５期管贻亮等：２０１５年尼泊尔ＭＷ７．８地震前磁扰动极化异常特征分析图６　５日滑动平均极化结果
Ｆｉｇ．６　Ｔｈｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆ５－ｄａｙｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ．
ａ拉萨台ＧＭ４仪器；ｂ拉萨台Ｍ１５仪器；ｃ狮泉河台ＧＭ４仪器；ｄ狮泉河台Ｍ１５仪器
图７　尼泊尔ＭＷ７ ８地震前震中附近台站的极化异常时序图
Ｆｉｇ．７　ＴｈｅｔｉｍｉｎｇｃｈａｒｔｏｆｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙｏｆｎｅａｒｂｙｓｔａｔｉｏｎｓｂｅｆｏｒｅｔｈｅＮｅｐａｌＭＷ７ ８ｅａｒｔｈｑｕａｋｅ．
道孚台（ａ）、肃北台（ｂ）、格尔木台（ｃ）、都兰台（ｄ）、喀什台（ｅ）和且末台（ｆ）２０１５年的滑动平均极化结果
性的同时突出样本的差异性。

为了保证异常期间的数据稳定，从２０１４年１０月开始计算，相关
系数的起始时间为２
０１５年１２月１日。

由于道孚台和都兰台自２０１５年开始观测，极化异常期间无法计算相关系数，故不作分析。

对拉萨台、狮泉河台、肃北台、格尔木台、喀什台和且末台６个台站的结果进行分析，如图８所示，每个子图分别为该台站与其余５个台站的逐日滑动相关系数曲线。

为了便于分析，对每个子图中的５条曲线取均值形成１条曲线，如图９所示。

从相关曲线中可以看出，多数台站在极化异常后出现逐日相关增强的现象，其中拉萨台、喀什台、格尔木台和且末台４个台站变化明显。

这种发生在地震孕育过程中的多台间相关性增强的现象，可能与地震能量积累过程中所引起的空间磁场增强有关。

其后在尼泊尔地震发生前几天，相关性出现了急剧的下降—上升转折，拉萨台、喀什台和且末台的变化尤为明显，从曲线上看地震发生在转折上升期间，这种高度的一致性转折可能代表了地震应力释放过程中的磁场变化。

７
１３１
地　震　地　质４３卷
图８　台站间逐日滑动相关曲线
Ｆｉｇ．８　Ｔｈｅｄａｉｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｔａｔｉｏｎｓ．
拉萨台（ａ）、狮泉河台（ｂ）、肃北台（ｃ）、格尔木台（ｄ）、喀什台（ｅ）和且末台（ｆ）分别与其余５个台站的逐日滑动相关曲线
图９　台站间逐日滑动相关均值曲线
Ｆｉｇ．９　Ｔｈｅｄａｉｌｙｍｅａｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｔａｔｉｏｎｓ．
拉萨台（ａ）、狮泉河台（ｂ）、肃北台（ｃ）、格尔木台（ｄ）、喀什台（ｅ）和且末台（ｆ）分别与其余５个台站的逐日滑动相关均值曲线
分析各台站的地磁Ｋ指数和原始数据，在极化异常到地震发生这段时间磁场活动均比较平静，只有２０１５年３月１７日最大Ｋ指数为７，各台原始数据均呈平稳变化，故相关性出现转折的原因可排除磁场波动和数据畸变的影响。

分析认为震前可能存在外场磁信号对区域磁场观测产生了影响，该信号强度较大，影响了区域内正常的磁场变化，使不同台站出现了较强的同步性变化，即震前的高同步性可能是与震源相关的外场信号施加造成的，是地震孕震过程中磁场变化的真实反映。

鉴于逐日相关计算是一个逐日累积计算的过程，每天的数据都影响整体的结果，将其用作异常判据需要满足一定的条件，即数据不可存在大范围缺数，此外需要排除高压直流、磁暴等确定的外部干扰。

８１３１
５期管贻亮等：２０１５年尼泊尔ＭＷ７．８地震前磁扰动极化异常特征分析２ ３　空间特征及动力演化分析
极化时序特征和多台同步性分析显示磁扰动在不同台站间也存在差异性，这种差异性可能与各台的空间位置、构造环境以及引起该异常的信号源等有一定的关系，需要关注其在空间尺度上的异常特征。

基于该认识，考虑到背景场的影响，尝试使用极化值相对变化量绘制空间
等值线图，并选取同型号仪器（ＧＭ４）的数据进行计算。

具体计算公式是：ＹＲｚｈ
＝Ｙｚｈ－ＹＴｚｈＹＴｚｈ，其中ＹＲｚｈ为极化值的相对变化量（也可称归一置零极化值），ＹＴｚｈ为极化阈值，Ｙｚｈ为极化值。

该算法
可以减少台站环境和仪器噪声引起的差异性影响，结果＞０则表明超过阈值，可判定为异常。

本文计算了中国范围内符合要求的４
８个地磁台站的极化值相对变化量，选取震中附近２５个台站的数据进行空间特征分析。

对２０１５年１月１８日的异常进行了时间和尺度上的分析，发现该组异常主要从１７日开始在部分台站出现，持续至１９日，具体如图１０所示，其中红色的
零值线为空间异常阈值线。

１
７日有１０个台站（４０％）的极化值超过阈值，伴随着地震的孕育、震磁信号的传播，异常区域随着时间的推移不断扩大，１８日异常空间范围和异常幅度均增大，１８个台站（７２％）超过阈值。

到１９日异常幅度逐渐降低，空间范围有所缩小，１５个台站（６０％）超阈值，２０日异常基本消失。

异常变化过程中空间范围和异常幅度均呈现增长—减少的变化趋势，但整个异常空间分布始终围绕震中。

该异常变化在时间上的推移和空间上的一致性是区域磁场变化的真实反映，存在比较明显的外部作用。

而引起该变化的外部场具有很强的动力学特征，可能与构造活动和地壳应力变化有关。

大范围的异常与尼泊尔地震的强度也是适应的，下文将尝试从区域构造活动和地震的孕育过程角度对极化异常的时空演化特征进行分析。

从异常空间分布图中可以看出，空间异常主要呈ＳＥ－ＮＷ向展布，异常分布区域与喜马拉
雅构造带主峰北侧青藏高原构造分布基本一致，如图１所示。

震前磁场异常可能反映了区域构造的动力学演化过程。

对地震孕育过程所引起的电磁信号而言，无论用何种震磁效应解释，磁场信号的产生和传播必然与地质结构及构造活动有着密不可分的关系。

尼泊尔地震发生前后，多位学者对这一区域的地质结构背景（杨晓平等，２０１６）、动力演化特征（邓起东等，２０１４；
滕吉文等，２
０１７）等进行了研究，通过重力、ＧＰＳ等手段对应力场变化进行了分析（占伟等，２０１５；王东振等，２０１７），证实了震前印度板块与欧亚板块之间存在持续挤压变形，这次大地震是活动带上长期以来深部物质与能量强烈交换、运动导致应力积累和释放的产物。

大地电磁测深结果也揭示青藏高原中下地壳普遍具有高导特征，研究认为可能是地壳中岩石部分熔融和含盐流体共同作用的结果（金胜等，２０１０）。

综合前人在该区域的研究成果，结合前面对震前极化增强的认识，分析认为本次极化的空间异常与尼泊尔地震前的构造活动有关。

板块运动引起地壳应力变化从而激发区域磁场变化，而该地区存在大量的熔融物质等流体为磁场的孕育和传播提供了基础和通道。

反之，大范围的磁扰动极化异常也揭示了该地区震前的构造动力学演化过程，为研究震前构造活动提供了一种地球物理方案。

不可否认的是，台站的分布密度、台基岩性等客观因素会影响极化异常的空间分布，尤其是对定量分析造成了一定的限制。

虽然能够在震后对异常演化过程进行推演，但基于极化空间异常的地震预测依旧存在诸多困难，如本研究中并没有发现震中距与极化异常幅度间的量化关系，后续需要加大对异常信息的再挖掘力度。

９
１３１
地　震　地　质４３卷
图１０　极化逐日空间异常分布图
Ｆｉｇ．１０　Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ．
ａ２０１５年１月１７日极化异常空间分布图；ｂ２０１５年１月１８日极化异常空间分布图；
ｃ２０１５年１月１９日极化异常空间分布图０２３１
５期管贻亮等：２０１５年尼泊尔ＭＷ７．８地震前磁扰动极化异常特征分析３　结论与讨论
（１）通过对极化算法的研究可以确认，该方法能够抑制外源场信号，突出与震源有关的局部磁异常信息。

本文的研究工作验证了磁暴等外空磁场变化不会引起极化值的高值异常，可
用于提取震磁异常信息。

但所需数据的时长至少应在１
ａ以上，以保证结果的可靠性。

（２）对尼泊尔ＭＷ７ ８地震震中１５００ｋｍ范围内的台站极化值进行计算分析，发现震前９８ｄ
出现了同步性高值异常，鉴于这种区域同步性变化提出了极化逐日相关分析。

台站间逐日滑动相关分析结果显示，尼泊尔地震前存在明显的极化相关增强现象，而地震发生在同步性转折阶段，分析认为该同步性变化可能是区域磁场在震源场外加作用下引起的。

（３）基于极化值相对变化量进行的空间异常分析显示，尼泊尔地震前中国有超过２０％的台站出现持续３ｄ以上的异常，且异常空间分布具有明显的区域性，可为后续震前磁扰动异常的判别提供一些启示。

（
４）研究认为极化异常的产生和分布与地质构造的动力学演化密切相关，地质活动产生的应力积累是引起磁场变化的主要原因，而区域构造结构则为磁场的发展和传播提供了通道。

因此，将地球物理场变化与地质特征相结合进行异常分析，可更加清晰地解释地震的孕育和发展过程，提高极化异常的可信度。

（５）震磁机理研究和震前异常信息的提取依旧是震磁研究的难点。

本研究中没有发现震中距与极化异常幅度间的量化关系，分析认为与站点构造环境、孕震背景、空间磁场变化复杂性和震例较少等多方面因素有关。

极化方法的应用还需要更多的震例积累和理论分析，以获取更多的证据，提高可靠性。

致谢　冯志生研究员、朱培育、李霞、贺曼秋、廖晓峰、何畅、梵文杰、艾萨·伊斯马伊力、袁文秀等在方法研究和数据计算方面提供了帮助和指导；审稿专家为本文提出了宝贵的修改意见。

在此一并表示感谢！
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