基于RST算法的地震热异常相关性研究与多时相分析

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遥感具有快速获取大范围地表热环境的能力,在探究地表热环境变化具有诸多优势,利用卫星热红外遥感技术能够探测到大范围连续的近地表热场变化,为探索地震短临预报提供了新的技术途径。针对国内对于区域长时序地震热异常的分析研究的缺乏,本文探究了新疆地区地震活动与长时序热异常数据的关联性;为准确判定热异常是否与地震相关,改进一种热异常与地震相关性的判定条件,探究基于夜间多时相数据的热异常与地震相关性。本研究主要成果与结论如下:
  论文选取新疆地区2014—2018年主要地震作为研究对象,探究地震活跃区域内地震活动与长时序热异常数据的关联性,基于卫星数据稳健分析技术(RST )和MODIS/LST数据提取热异常,结合热异常特点及筛选方法分析发现:在新疆地区内共发现84次热异常,在热异常窗口期内出现地震39次,占比46.43%;随着震级增大,地震被热异常检测到的比例逐渐增大,当震级不小于5.8级时,研究区地震均与热异常有关;在相同震级阈值统计下,塔里木盆地中线以北区域地震与热异常相关性高于南部,针对新疆地区地震热异常提取与分析,对于该地区地震研究具有参考意义。
  夜间均值或某时刻数据提取的热异常难以反映夜间热环境的整体情况,并不能确定热异常时空分布是否符合地震热异常特性,通过改进一种热异常与地震相关性的判定条件,探究基于夜间多时相数据的热异常与地震相关性。使用第二代欧洲气象卫星搭载的SEVIRI传感器数据,基于RST方法分别提取了欧洲4次热异常,通过热异常的实例分析,认为仅以夜间均数据在判断热异常是否与地震相关,存在一定局限性,分析夜间多时相热异常可更清晰探究研究区热环境时空变化;利用静止气象卫星高时间分辨率的特性,探究夜间多时相热异常时空分布特征,根据夜间多时相热异常的时空分布分析表明,改进后的判定方法有助于判断热异常是否常可能与地震有关,云层对于热异常提取影响较大,云层的扩散与消失可能对热异常提取结果有着重要影响,这对于地震热异常演变分析具有参考价值。
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