近日，中國科學院空天資訊創新研究院遙感衛星應用國家工程實驗室孟慶岩研究員團隊，在地震紅外遙感、地震熱异常前兆研究方面取得進展。相關成果以“震前熱异常空間異質選取模型：在中國大陸的應用（Spatially variable model for extracting TIR anomalies before earthquakes: Application to Chinese Mainland）”為題，近日線上發表在領域頂刊《Remote Sensing of Environment》。
隨著衛星遙感科技發展，人們開始利用熱紅外遙感觀測數據及其反演參量對地震前後的熱變化進行檢測與分析，並在大量地震中發現了震前熱紅外或地溫异常升高現象。例如，利用NCEP多層氣溫數據，研究者選取了2014年6.2級魯甸地震的三維熱异常時空變化，研究結果表明，熱异常與震中引潮力變化存在緊密聯系，其發生於地下或近地表，以熱對流形式在底層大氣擴散，呈現出“下大上小”的金字塔垂直結構。
圖1魯甸三維熱异常强度隨引潮力變化趨勢
針對於熱异常的機理展開了諸多研究，其中包括“應力致熱說”、“氣熱說”、“P-holes理論”等。研究者針對於汶川地震的熱异常和甲烷异常之間的關係展開分析，發現甲烷异常在時間上明顯滯後於熱异常，其不大可能是導致地震熱异常的主要原因，而受引潮力調製的地應力變化則很有可能是造成熱异常的直接原因，並給出了熱异常、甲烷异常、引潮力和地應力潜在的物理關係，如下圖所示。
圖2引潮力、地應力、熱异常與甲烷异常物理關係
有學者嘗試利用展開長時間統計研究。例如利用Robust Satellite Techniques（RST）算灋對中國四川地區的熱异常進行選取和分析，結果表明該地區的熱紅外异常對於地震的預測效能十分有限。與此同時，國外團隊在希臘地區利用熱紅外异常進行地震預測取得了較好效果。但對該研究進行複演和再分析後發現，混淆了警報預測成功率（PPV）和事件漏報率（FNR）。地震的時空叢聚性和過大的時空預警視窗使得該組熱异常在希臘地區的警報實際上與隨機猜測無異。地震紅外异常研究並沒有通過統計意義上的嚴格檢驗，仍缺乏强有力統計證據證明震前熱异常的存在。
圖3希臘地區先驗概率分佈
本研究則為熱异常的存在性提出了新的强有力的統計證據。利用NOAA提供的長波輻射數據，結合一種新的3D Molchan diagram，研究者對中國大陸地區的熱异常與近6000個的四級以上地震，進行了為期11年的長時間統計研究。研究證明了地震熱异常與四級以上地震存在顯著的時空相關性。新提出的“加熱核篩檢程式”（heating core）可有效剔除非震熱异常影響，極大提高地震熱异常信噪比。在基於歷史地震數據的類比預測實驗中，模型取得了較好的預測結果，具有很好的業務化前景，現時正研究進一步提高其時空預測精度。研究中提出的基於歷史地震頻率和熱异常前兆的混合地震概率預測模型，促進了前兆二元預測向概率預測的有效轉化。
該研究成果為前兆與地震的相關性、基於前兆的地震預測模型研究提供了詳細的科技流程、定量化評估方法和完整的研究範式，可有效遷移到其他前兆研究中，為基於前兆的地震預測業務化提供了原始模型，有助於突破前兆研究的科技與方法瓶頸，並推動地震前兆研究的發展。
圖4全域一致參數組訓練結果，紅色為最優參數組
該研究得到國家重點研發計畫“基於地殼形變場、溫度場、流體場耦合的地震監測科技研究”項目的資助。
相關論文：
1. Zhang，Y.，Q. Meng，G. Ouillon，D. Sornette，W. Ma，L. Zhang，J. Zhao，Y. Qi，and F. Geng（2021），Spatially variable model for extracting TIR anomalies before earthquakes: Application to Chinese Mainland，Remote Sensing of Environment，doi:10.1016/j.rse.2021.112720.
2. Meng，Q.，and Zhang，Y.（2021），Discovery of Spatial-temporal Causal Interactions Between Thermal and Methane Anomalies Associated with the Wenchuan Earthquake，Eur.Phys.J. Special Topics（Global Earthquake Forecasting System（GEFS）Special Issue: Towards Using Non-seismic Precursors for the Prediction of Large Earthquakes），247-261，doi:10.1140/epjst/e2020-000248-4.
3. Zhang，Y.，and Q. Meng（2019），A statistical analysis of TIR anomalies extracted by RSTs in relation to an earthquake in the Sichuan area using MODIS LST data，Nat.Hazards Earth Syst.Sci.，19（3），535-549，doi:10.5194/nhess-19-535-2019.
4. Zhang，Y.，Q. Meng，G. Ouillon，L. Zhang，D. Hu，W. Ma，and D. Sornette（2021），Long-Term Statistical Evidence Proving the Correspondence between TIR Anomalies and Earthquakes is Still Absent，Eur.Phys.J. Special Topics（Global Earthquake Forecasting System（GEFS）Special Issue: Towards Using Non-seismic Precursors for the Prediction of Large Earthquakes），133-150，doi:10.1140/epjst/e2020-000252-9.
5. Zhang，Y.，Q. Meng，Z. Wang，X. Lu，and D. Hu（2021），Temperature Variations in Multiple Air Layers before the Mw 6.2 2014 Ludian Earthquake，Yunnan，China，Remote Sensing，13（5），884，doi: 10.3390/rs13050884.