利用均線差值振幅波動水平分析汶川、雅安蘆山、九寨溝地震前熱紅外異常＊

廖洪月 董 娜 王 剛

1) 西安市地震局，西安 710007

2) 西安市地震監(jiān)測中心，西安 710007

引言

在地震監(jiān)測預(yù)報中，衛(wèi)星熱紅外觀測資料與其他地震前兆資料相比，其突出的優(yōu)點是覆蓋面廣，平面分辨率高，時間連續(xù)好，且不受地理環(huán)境限制[1]。在多山的四川省，于2008年、2013年和2017年分別發(fā)生了汶川MS8.0地震（31°N，103.4°E）、雅安蘆山MS7.0地震（30.3°N，103°E）和九寨溝MS7.0地震（33.2°N，103.8°E）。地震發(fā)生后，國內(nèi)學(xué)者相繼進行了與熱紅外相關(guān)的研究并取得了一定進展。目前，熱紅外異常提取方法主要包括4大類：①目視解譯；②基于差值分析的異常提取算法；③基于信號分析的異常提取算法；④基于背景場分析的異常提取算法[2]。本文主要運用第②類方法，較為成功的提取出了汶川、雅安蘆山、九寨溝地震前熱紅外異常的時空序列。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界主要研究方法為小波功率譜分析法、距平法等，主要側(cè)重于短時間內(nèi)絕對亮溫升溫異常的研究。本文的差值振幅分析法則側(cè)重于中短期相對升溫異常的研究，且在不需要剔除錯誤數(shù)據(jù)和去云干擾影響等人工干預(yù)手段的情況下，提取的震前震后異常時空特征較為明顯，異常時間和異常區(qū)域的研究結(jié)果與有關(guān)文獻有相同之處（在后面具體震例分析中有描述）。

1 數(shù)據(jù)選取

本文熱紅外數(shù)據(jù)是由四川省地震局提供的TERRA衛(wèi)星MODIS遙感傳感器亮溫數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)時間范圍為2004年1月1日—2020年12月31日，數(shù)據(jù)空間區(qū)域范圍為（30°N—45°N，100°E—130°E），數(shù)據(jù)分辨率為1 km，由450萬個像元組成，單個像元每天一組數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)覆蓋中國大陸西南、西北、華北、華東等部分地區(qū)。

在數(shù)據(jù)分析過程中，將分辨率為1 km數(shù)據(jù)分別反演成10 km、20 km、30 km、50 km和100 km分辨率數(shù)據(jù)后進行相關(guān)處理分析。對比發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)分辨率并非越高越好，雖然不同分辨率數(shù)據(jù)的時間曲線、空間圖形態(tài)總體相似，但是分辨率較低時，空間圖相關(guān)指數(shù)等值線平滑度更佳，且分辨率越低后續(xù)數(shù)據(jù)處理效率越高。但分辨率過低，存在影響異常空間定位精度和異常峰值時間滯后等缺點。本文以100 km分辨率熱紅外數(shù)據(jù)作為研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)處理及研究方法

前人利用不同的衛(wèi)星遙感熱紅外數(shù)據(jù)，采用不同方法研究大震前熱紅外異常的結(jié)果顯示，獲取的異常信息幾乎都是升溫異常[3]。本文研究也是以升溫異常為研究對象，不同之處在于側(cè)重研究升溫過程中均線差值振幅的變化水平異常，而非絕對的亮溫升溫異常。

2.1 數(shù)據(jù)處理

本文的數(shù)據(jù)處理流程如下：

（1）數(shù)據(jù)反演：將空間分辨率為1 km數(shù)據(jù)分別反演為10 km、20 km、30 km、50 km和100 km數(shù)據(jù)。以100 km分辨率為例，即將100 km×100 km區(qū)域內(nèi)10000組1 km分辨率網(wǎng)格數(shù)據(jù)進行均值化處理，轉(zhuǎn)化為一組數(shù)據(jù)，將450萬個1 km網(wǎng)格單元轉(zhuǎn)換為450個100 km網(wǎng)格單元。

（2）滑動均線計算：以365天作為年周期對反演后的分辨率為100 km亮溫數(shù)據(jù)進行滑動均線計算。將數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)450個網(wǎng)格單元每天的亮溫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為年均線數(shù)據(jù)。

（3）差值分析：對每個單元網(wǎng)格年均線差值的振幅變化特征進行分析。

（4）產(chǎn)出異常區(qū)域單元網(wǎng)格時間曲線、區(qū)域空間異常疊加圖和剖面圖等。

實現(xiàn)流程（3）和流程（4）相關(guān)功能的計算公式為：

式（1）中，Ai和Ai?t分 別為第i天、第（i?t）天的亮溫年均線值。在研究中發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)分辨率越低，代表網(wǎng)格區(qū)域空間范圍越大，能觀察到區(qū)域內(nèi)的亮溫異常現(xiàn)象就可能越多，觀察到異常的時間也可能越長。當(dāng)用均線分析異常時，均線周期應(yīng)大于熱紅外異常發(fā)展周期，這樣的均線值就可能包含整個異常發(fā)展周期的信息。為避免均線值受到季節(jié)變化的影響，本文特將均線周期設(shè)定為365天，默認(rèn)為1年，在理想情況下，年均線任何時間點的均線值相等。當(dāng)出現(xiàn)亮溫升溫異常時，年均線值會伴隨亮溫升溫發(fā)展過程不斷增大。△Bi是紅外亮溫均線值A(chǔ)i的 差值，t為差值分析的時間間隔，可根據(jù)需要設(shè)置。文獻[4-6]表明，熱紅外異常通常只持續(xù)10天到幾十天之間。當(dāng)前均值與t天前均線值進行差值對比時，假設(shè)t天前處于正常狀態(tài)。t值不宜過小，當(dāng)t值過小時，則可能出現(xiàn)異常值與異常值間的差值比較，因異常對沖而導(dǎo)致提取的異常減弱或異常被屏蔽現(xiàn)象；t值也不宜過大，t值過大時可能導(dǎo)致本次周期異常與上一個周期異常進行差值對比，也可能出現(xiàn)異常屏蔽現(xiàn)象。本研究經(jīng)過反復(fù)測試，認(rèn)為t值約為熱紅外異常的發(fā)展周期為最佳，但判斷異常發(fā)展周期非常復(fù)雜。不同的t值，產(chǎn)生的差值系列不一致，最后提取的異常結(jié)果也有所不同（表1）。本文研究上述3次地震時，t值統(tǒng)一設(shè)定為20天。式（2）中，△Bmin為數(shù)據(jù)起始時間到當(dāng)前時間段內(nèi)的最小差值，可能隨時間變化而變化，是一個變量，△Ti是當(dāng)前亮溫均線差值與最小均線差值的差值，也就是當(dāng)前差值的振幅變化值，振幅變化值越小，表示熱紅外活躍性越低，振幅變化值越大，表示活躍性越高。式（3）中，是當(dāng)前的平均值，n為數(shù)據(jù)起始時間到當(dāng)前的總天數(shù)，隨著時間變化而變化，也是一個變量，值高意味著對應(yīng)時段內(nèi)熱紅外活躍性高。本研究認(rèn)為，n的最大值也就是選擇的數(shù)據(jù)時段不宜過長，要避免數(shù)據(jù)時段內(nèi)存在多個熱紅外異常時段，包括已經(jīng)對應(yīng)發(fā)生地震的異常和其他離當(dāng)前時間較長的熱紅外異常，數(shù)據(jù)時段內(nèi)只存在一個異常時段最為理想。在本文中，選擇連續(xù)數(shù)據(jù)時長一般不超過2年，不小于1年。式（4）中，用于計算均線差值振幅變化值與平均變化值的變化比，比值為增大倍數(shù)，將其作為亮溫異常參數(shù)，其基準(zhǔn)值為零，大于零時表示處于升溫異常狀態(tài)，小于零時表示升溫活躍性水平下降，其活躍性低于歷史平均水平，也可理解為處于降溫異常狀態(tài)。在研究中，為突顯異常觀測效果，在不改變異常參數(shù)正負(fù)屬性條件下，對增大倍數(shù)進行3次冪運算放大，當(dāng)存在異常時，放大后的冪值在時間曲線中有一目了然的視覺效果?？臻g剖面圖等值線Yi則為原始值。

表1 地震熱紅外異常特征相似點對比Table 1 Comparison of the thermal infrared anomaly similarity

2.2 異常分析原理

異常分析原理和異常判斷標(biāo)準(zhǔn)：①時間異常分析。理論上均線差值應(yīng)該是一個穩(wěn)定值，包括兩種情形：當(dāng)均線為水平線時，差值應(yīng)該為0；當(dāng)均線為一定斜率的直線時，差值為一個穩(wěn)定值，此時差值振幅變化值應(yīng)為0。當(dāng)均線不穩(wěn)定時，差值數(shù)據(jù)系列的振幅也發(fā)生變化。振幅變化越大，出現(xiàn)異常的可能性越大。本文設(shè)定的異常判別條件是：當(dāng)振幅變化大于平均值的2倍時，則判斷為增溫異常，值越大，表示時間異常越高。②空間異常分析。當(dāng)空間平面某區(qū)域的異常值高于2且在整個空間中處于相對高位時，認(rèn)為該區(qū)域存在空間異常。當(dāng)時間和空間異常同時存在且相互對應(yīng)時，將該現(xiàn)象判定為震前異常。

3 結(jié)果分析

3.1 汶川8.0級地震

以汶川地震為例，實際工作中快速異常分析分為3步：①通過時空掃描繪制2006年8月1日—2008年5月12日即汶川地震前這段時間的異常疊加圖，通過異常疊加圖找出異常區(qū)域；②提取異常核心區(qū)時間曲線，分析該區(qū)域震前熱紅外活動特征，判斷異常發(fā)生時間等；③以5天為步長，繪制連續(xù)的異常平面圖，分析震前與震后熱紅外活動的空間變化特征。

本文的異常疊加圖是指一段時間內(nèi)產(chǎn)生的異常在同一平面上的投影，它能顯示異常發(fā)生的位置但不能顯示異常發(fā)生的時間。本文3個震例分析時選取空間的范圍為（30°N—45°N，100°E—115°E）。

由2006年8月1日—2008年5月12日時間段內(nèi)時間掃描異常疊加圖發(fā)現(xiàn)，以（37°N，102°E）為核心的較大區(qū)域出現(xiàn)異常（圖1）。異常核心區(qū)網(wǎng)格單元的時間曲線顯示異常峰值發(fā)生于3月18日，距離汶川地震55天，異常放大值約為55，折算值≈3.8（圖2），即最大峰值倍數(shù)為3.8倍，表示當(dāng)天差值振幅變化水平高于歷史平均水平3.8倍。從異常疊加圖可以看出，異常區(qū)域在震中的北部偏西，地理上異常主體區(qū)域位于柴達木塊體，該結(jié)果與路茜等[3]的研究有相同之處，異常發(fā)生時段的結(jié)果與Xie等[4]的研究有相同之處。

圖1 2006年8月1日—2008年5月12日異常疊加圖（紅圓為震中）Fig.1 Abnormal stacking diagram from August 1，2006 to May 12，2008（the red circle is the epicenter）

圖2 異常區(qū)均線差值振幅隨時間變化關(guān)系（縱軸為異常放大系數(shù)）Fig.2 The relation between the amplitude of mean difference in the abnormal area and time（the vertical axis is the abnormal amplification index）

對步長為5天的連續(xù)空間剖面分析發(fā)現(xiàn)：從2008年1月下旬開始，汶川地震中北部區(qū)域出現(xiàn)大范圍的低值異常，表明該區(qū)域熱紅外活躍性降低，該狀態(tài)持續(xù)約1個多月。從3月初開始，震中北部區(qū)域異常值開始緩慢上升，3月中旬高值異常范圍達到最大，之后開始減弱。至汶川地震時，異常值較低，震后約20天之后的整個6月份，整個數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)大范圍呈現(xiàn)低值異常狀態(tài)，說明這個時段熱紅外活躍性水平非常弱（圖3）。

圖3 汶川地震前后熱紅外活躍性水平時空變化過程Fig.3 Temporal and spatial variation of thermal infrared activity level before and after Wenchuan earthquake

3.2 雅安蘆山7.0級地震

雅安蘆山地震的分析方法步驟與汶川地震相同。2012年1月1月—2013年4月20日異常疊加圖顯示存在兩個高異常區(qū)域，一個異常位于（40°N，112°E）區(qū)域（圖4右上），異常區(qū)呈短條帶狀。該區(qū)域時間曲線顯示于2012年5月出現(xiàn)過一次高值異常，經(jīng)查詢發(fā)現(xiàn)同年5月9日和6月18日在山西與陜西交界處各發(fā)生一次4.3級地震（數(shù)據(jù)來源于USGS），本文不作詳細描述。另一個異常位于雅安蘆山震中的西北方向（圖4左下），由于受熱紅外原始數(shù)據(jù)空間范圍局限，只能顯示部分異常區(qū)域而不能看到全貌。

圖4 2012年1月1月—2013年4月20日異常疊加圖（紅圓為震中）Fig.4 Abnormal stacking diagram from January 1，2012 to April 20，2013（the red circle is the epicenter）

異常核心區(qū)域時間曲線顯示，異常峰值發(fā)生于3月16日，距雅安蘆山地震35天，最大幅度變化高于歷史平均水平3.1倍（圖5）。

圖5 異常區(qū)均線差值振幅隨時間變化關(guān)系（縱軸為異常放大指數(shù)）Fig.5 The relation between the amplitude of mean difference in the abnormal area and time（the vertical axis is the abnormal amplification index）

步長為5天的連續(xù)異常圖（圖6）顯示：從2013年2月上旬至2月下旬，震中的偏西區(qū)域，熱紅外活躍性水平低值異常持續(xù)了20多天，之后活躍性強勁上升，3月中旬達到峰值后迅速下降。至4月20日地震時，震中及附近區(qū)域無明顯異常。震后約20天之后，震中附近區(qū)域熱紅外活躍性水平開始下降，低活躍性持續(xù)了約20天，該異常現(xiàn)象與汶川地震后低值異常相似。本次地震前活躍性高值異常區(qū)域的研究結(jié)果與魏樂軍等[5]的研究結(jié)果相近。

圖6 雅安蘆山地震前后熱紅外活躍性水平時空變化過程Fig.6 Temporal and spatial variation of thermal infrared activity level before and after Lushan earthquake in Yaan

3.3 九寨溝7.0級地震

分析方法與汶川地震相同。2016年1月1日—2017年8月8日時空異常疊加圖顯示，以（35°N，101°E）為核心的較大區(qū)域存在高值異常（圖7），以（35°N，101°E）為中心的異常區(qū)域時間曲線顯示，分別在1月、5月和7月出現(xiàn)過3次較大異常，最大異常峰值發(fā)生于7月17日，距離九寨溝地震22天，當(dāng)日最大振幅變化高于歷史平均水平3.1倍（圖8）。

圖7 2016年1月1日—2017年8月8日異常疊加圖（紅圓為震中）Fig.7 Anomalous stacking diagram from January 1，2016 to August 8，2017（the red circle is the epicenter）

圖8 異常區(qū)均線差值振幅隨時間變化關(guān)系（縱軸為異常放大系數(shù)）Fig.8 The relation between the amplitude of mean difference in the abnormal area and time（the vertical axis is the abnormal amplification index）

異常剖面圖變化過程顯示，從2017年4月中旬至5月初，震中西部區(qū)域有一個明顯的異常指數(shù)下降過程，說明該區(qū)域熱紅外活動性水平在這段時間呈下降狀態(tài)，之后活動性呈現(xiàn)寬幅的振蕩變化，分別于5月20日和7月20日在該區(qū)域產(chǎn)生高值異常后迅速下降，第2次異常強度和異常區(qū)域面積均大于第1次，8月8日發(fā)震后震中南部區(qū)域活躍性指數(shù)有下降現(xiàn)象（圖9）。

圖9 九寨溝地震前后熱紅外活躍性水平時空變化過程Fig.9 Temporal and spatial variation of thermal infrared activity level before and after Jiuzhaigou earthquake

本次地震的震前異常時間與異常區(qū)域研究結(jié)果與戴勇等[6]、楊星等[7]研究結(jié)果有相同之處，但異常區(qū)域研究結(jié)果與張麗峰等[8]的研究結(jié)果不一致。

3.4 亮溫異常的時空變化特征

不同的時間間隔，均線差值振幅變化結(jié)果有所不同。汶川地震、雅安蘆山地震、九寨溝地震前與震后相關(guān)異常特征簡要對比如表1。

3.5 低分辨率反演與年均線差值分析的潛在優(yōu)點

在處理亮溫數(shù)據(jù)時，通常需要人工干預(yù)：剔除錯值、云干擾值及不符合黑體輻射公式的高值，計算剩余數(shù)據(jù)的均值，從而得到扣除部分云影響的亮溫日值[9]，本文數(shù)據(jù)處理過程中省略人工剔除錯誤數(shù)據(jù)和去云干擾工作等環(huán)節(jié)，也達到幾乎相同異常提取的效果，也就是說，本文方法具有一定的容錯功能和自動去云干擾影響功能，其原理如下：

容錯原理：將高分辨率由1 km×1 km數(shù)據(jù)反演為100 km×100 km數(shù)據(jù)后，單個錯誤值的影響稀釋到原來的1/10000，將分辨率為100 km×100 km網(wǎng)格數(shù)據(jù)進行年均線轉(zhuǎn)換后，可再將影響再稀釋為現(xiàn)有的1/365，總影響量降為最初的1/3650000，此時錯誤數(shù)據(jù)負(fù)面影響非常有限，說明低分辨率反演和年均值轉(zhuǎn)換處理具有非常理想的容錯功能。

自動去云干擾影響原理：我們可以簡單地認(rèn)為，任意一組年均值由受云干擾影響的亮溫值和正常陸地亮溫值組成，同時也可以簡單地認(rèn)為，每組年均值受云干擾影響的量值是相同的。這樣，通過差值計算，直接將雙方均擁有的云干擾影響去除。本文中時間相差20天的年均線數(shù)據(jù)包含了相差無多的云干擾影響，在差值計算過程中云干擾影響被自動全部對沖或絕大部分被對沖掉，因此，無需人工處理。本研究認(rèn)為，當(dāng)均線周期較短時，計算差值、時間間隔中可能存在季節(jié)差，尤其是存在陰雨季節(jié)差別時，不能忽略云干擾影響，仍有必要做去云干擾工作。但當(dāng)均線周期為年或年的整數(shù)倍時，均線中每組數(shù)據(jù)中包含相同的季節(jié)，滑動差值計算時不存在季節(jié)差，因此，可以忽略云干擾影響。

由于不需人工干預(yù)，且不同的數(shù)據(jù)處理流程均有統(tǒng)一的算法，因而數(shù)據(jù)處理的全流程均可實現(xiàn)計算機全自動分析完成。這樣，不但提高了數(shù)據(jù)處理效率，同時也降低了數(shù)據(jù)處理和分析的技術(shù)難度，從技術(shù)角度為研究成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用提供了便利條件。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

通過以上的系統(tǒng)分析，得出主要結(jié)論如下：

（1）本文熱紅外異常參數(shù)Yi的實質(zhì)是變化率，其基準(zhǔn)值為零，其異?；钴S性水平是針對升溫異常而言，其數(shù)值的大小僅代表升溫異?；钴S性水平的高低，其內(nèi)在的意義如下：異常值越趨近于零，表示熱紅外活動越穩(wěn)定；當(dāng)異常值大于零時，異常值越高表示熱紅外升溫異?；钴S性水平越強；當(dāng)異常值小于零時，異常值越低則表示熱紅外降溫異?；钴S性水平越強。

（2）汶川、雅安蘆山和九寨溝地震前均出現(xiàn)熱紅外亮溫均線差值振幅變化正異常，也就是活躍性上升異常，且地震均在峰值后較長時間發(fā)生，該研究結(jié)果具有地震短臨預(yù)測的意義。

（3）上述3次地震中，汶川地震級別最高，其震前異常值大于2倍的異常區(qū)域也最大。3次地震震中均在異常區(qū)域外圍而不在異常優(yōu)勢區(qū)域，震中均位于異常區(qū)東南方向。

（4）上述3次地震前伴隨有活躍性低值異常和活躍性高值異常。先有低活躍性異常，再演變?yōu)楦呋钴S性異常，低值時低至歷史平均水平50%以下，且低值狀態(tài)存續(xù)時間較長，高值時高于平均水平3倍以上。震前熱紅外存在兩種性質(zhì)相反的異?，F(xiàn)象，在文獻中較為罕見。

（5）本方法在提取異常過程中雖然缺少了剔除錯誤數(shù)據(jù)和去云干擾影響兩個看似不可或缺的環(huán)節(jié)，但仍能提取到與前人相近或相同的研究結(jié)果，說明本方法可行性較高。

（6）通過低分辨率反演原始熱紅外數(shù)據(jù)和對反演后日均值數(shù)據(jù)實行年周期均值轉(zhuǎn)換，有效地稀釋了原始數(shù)據(jù)中可能存在的錯誤數(shù)據(jù)帶來的負(fù)面影響，使本方法具有一定的容錯功能。

（7）本方法巧妙利用年周期均線差值對沖功能，從而自動地實現(xiàn)了最大限度去云干擾影響。換句話說，通過均線年周期的設(shè)定，使本方法具有抗云干擾功能。

（8）本研究方法是對全時段、大區(qū)域的衛(wèi)星原始數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)的整體的分析，不對原始數(shù)據(jù)做任何的刪改，確保在百分之百真實的原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上提取異常，所有數(shù)據(jù)參與處理的流程統(tǒng)一，分析方法統(tǒng)一，每組原始數(shù)據(jù)均同權(quán)參與全流程計算，最后得出的數(shù)據(jù)結(jié)果不含任何主觀因素。由于實現(xiàn)了高速高效的自動化數(shù)據(jù)處理流程，本文認(rèn)為該方法適合大規(guī)模、大范圍數(shù)據(jù)甚至全球熱紅外數(shù)據(jù)同步或準(zhǔn)同步處理，可用于全國性大區(qū)域熱紅外實時異常動態(tài)監(jiān)測。

4.2 討論

在研究過程中，同時也發(fā)現(xiàn)了另一些現(xiàn)象，值得進一步討論和研究：

（1）與前人通常側(cè)重于絕對升溫異常不同，本文是以相對異常作為研究方向。亮溫升溫絕對高值異常與相對高值異常并不一定同步，絕對亮溫升溫高值異常時并不一定產(chǎn)生相對亮溫高值異常，同理，相對高值異常也不一定會同時出現(xiàn)絕對升溫高值異常，因此，本文關(guān)于異常區(qū)域和異常時間的研究結(jié)論與其他學(xué)者研究結(jié)論存在出入屬于正常現(xiàn)象。

（2）汶川、雅安蘆山、九寨溝3個地震前均存在相同的異常發(fā)展過程，先有活躍性水平大幅下降，后又轉(zhuǎn)為活躍性大幅上升，高值異常峰值過后發(fā)震。震前兩種性質(zhì)相反的異常現(xiàn)象是否為大地震前共有現(xiàn)象以及其產(chǎn)生的原因，值得深入研究。

（3）對沖的作用與副作用。本文差值分析時應(yīng)用對沖特性去云干擾影響，從而省略了去云干擾數(shù)據(jù)處理人工干預(yù)工作，但差值間隔時間設(shè)置不當(dāng)可能會對沖掉部分真實異常，影響最終的異常提取效果。因此，差值間隔時間參數(shù)設(shè)置是一個值得深入研究的問題。

（4）3次地震震前異常值在3.1—3.8倍之間，以本文的2倍可作為判斷異常的參考指標(biāo)是否恰當(dāng)，需更多震例驗證和深入研究討論。

（5）汶川地震前，距震中500—600 km的大面積異常區(qū)域是不是該震前兆值得討論。本文認(rèn)為，雖然異常區(qū)域距震中較遠，但從圖2的時間曲線分析，此區(qū)域在超過10年的時間內(nèi)，僅在汶川地震前出現(xiàn)過一次這種罕見異?，F(xiàn)象，因此，從時間和概率上對應(yīng)分析，它是汶川地震前兆的可能性較大。根據(jù)馬瑾院士[10]的研究，一個地震的發(fā)生可對周邊不同構(gòu)造區(qū)造成升溫或降溫影響，距離有遠有近，500—600 km在該文獻的震例中不算是遠距離。因此，這種現(xiàn)象在空間上認(rèn)為是汶川地震前兆也是可能的。

（6）本研究方法的缺點，在特定條件下可能出現(xiàn)偽異常。假設(shè)熱紅外歷史數(shù)據(jù)非常平穩(wěn)，則其年線差值振幅變化的歷史平均值趨近于零，此時如果熱紅外出現(xiàn)小幅異常變化，則可能出現(xiàn)數(shù)值特別高的異常值，因此，要慎重對待高值異常的計算結(jié)果。

本文采用與眾不同的熱紅外分析方法，發(fā)現(xiàn)了一些有趣的現(xiàn)象，這些現(xiàn)象是否可作為地震前兆還需進一步研究。由于本文所用到的數(shù)據(jù)范圍較小，震例僅3例，雖然本文研究結(jié)果顯示，震前異常較為明顯且異常峰值出現(xiàn)在地震發(fā)生前，但由于3個震例的震中均不在異常區(qū)內(nèi)，因此，本研究方法用于實際地震預(yù)測還有很遠的距離，研究方法的科學(xué)性也有待更大范圍的數(shù)據(jù)累積和更多震例的驗證，希望獲得更多學(xué)者的批判指正。

致謝

作為一名從事行政工作的業(yè)余研究者，感謝西安市地震局領(lǐng)導(dǎo)對本人和本研究提供寬松的研究環(huán)境與相關(guān)支持，同時感謝同事田暉先生為本文圖片合成的辛苦付出。