云南水温异常与MS≥50地震关系研究
李琼 付虹 毛慧玲 朱荣欢 何德强
摘要：选取2009—2015年云南地区观测连续、稳定的水温观测资料共34项，采用异常过程和从属函数分析方法联合提取异常，分析水温异常与MS≥50地震的关系。结果表明：该方法提取的单项异常，具有短期指示意义，与地震有较好的对应关系，但地震的漏报率较高；采用异常频次和权重集成方法提取的全省群体异常与全省的MS≥50地震对应较好，减少了漏报，并可以通过置信度为975%的R值评分检验。按构造和地震活动进行分区后，提取小区域的水温群体异常，并只考虑对应本区的地震，则各区域内出现异常的虚报和漏报率均显著增加。分析其原因，认为水温异常和地震都是区域构造活动增强的产物，群体异常能更好地刻画区域构造活动增强，在构造活动增强的背景下是有利于地震发生的，因此区域的群体异常有更好的对应效能；异常过程和从属函数方法提取的水温异常能较好地表达震前水温变化加剧的特征，区域的群体异常可以作为云南地区有MS≥50地震的短期时间判据。
关键词：云南水温观测；从属函数方法；MS≥50地震；区域构造活动增强；群体异常
中图分类号：P315723文献标识码：A文章编号：1000-0666（2017）02-0233-08
0引言
[KG（0.15mm]地震预测目前仍处在一个经验积累的探索阶段，大量的震例总结、震前前兆观测异常特征研究可以为认识地震孕育过程提供更多的资料。在云南中等地震前兆异常特征研究方面，众多学者作了的工作（付虹等，2007，2008；张立，2013；李琼等，2014，2016），得到了一些比较有意义的结果，但这些研究大部分是基于原始数据异常识别和震例研究进行的。从属函数法主要以观测资料的斜率和相关系数作为参量，能较好地表达地震孕育进入短临阶段的涨落变化特征（林辉等，2004），因此适用于前兆观测资料的短临异常信息提取。部分地震学者（叶秀薇，2004；李杰等，2003；高小其等，2012；范雪芳等，2010）采用该方法提取震前短临异常，取得了较好的结果。[KG）][JP]
水温观测的是不同含水层由于裂隙发育导致串层温度混合的结果，高精度水温观测在地震前兆监测中发挥着重要作用（付子忠，1988）。大量的观测结果表明，水温观测具有较强的映震能力（车用太等，1999；陈沅俊等，1994a，b）。众多地震学者对水温与地震的关系进行了大量研究（车用太等，2003；金众范等，2001；李加稳，孙文波，2004；田华等，1994；尤传侠，1990；刘耀炜等，2008；鲜述东等，2011；杨从杰等，2008；张惠等，2013），得出水温异常主要在地震前的短期阶段出现，时间进程上具有显著的短临异常特征。
本文采用从属函数分析方法提取云南水温前兆异常，以2009—2015年云南省内的17组MS≥50地震作为研究样本，在不知道未来地震震中位置情况下，从全时空的角度对水温的短期异常及效能进行探讨。
1水温资料及地震样本选取
云南共有52项水温观测资料用于日常地震跟踪监视，[HJ2.4mm]资料情况大致可分为3类：（1）观测不稳定，正常和异常动态不清晰，没有对应地震的实例；（2）观测稳定，呈趋势性上升或下降，但映震效果不好，在地震监测预报中没有出现过异常对应地震的实例；（3）观测稳定，有异常对应地震实例，且有部分异常多次对应地震的事实。本研究选取了观测资料相对连续、稳定、有地震对应实例的34项水温资料，采用从属函数计算方法分别提取每项观测资料的异常，34项水温测点分布如图1所示。
2008年汶川大地震后，云南省地震局依托“十五”项目，投入了一批新的水温观测力量，这些观测资料从2009年开始相对稳定。考虑到资料的丰富性，选用2009年以来的水温资料和2009—2015年间发生在云南省内的21次17组（发生在同一个月内的2次地震视为一组）MS≥50地震作为研究样本，地震参数和分布见表1和图1。
2异常提取方法
前兆观测涨落变化幅度增大和出现加速，是地震孕育进入短临阶段的主要特征（林辉等，2004），因此选取了能表征这些特征的数学方法来提取短临异常。
21AP（Abnormal process）方法
[JP2]“AP”值是一阶差分绝对值的滑动累加值，通过过程累加可以同时达到有效抑制较长周期、消除长趋势变化、使异常变化更突出的效果。该方法可以直接用来提取异常，也可以用来对资料进行预处理（石绍先，曹刻，1999）。计算公式如下：[KH*1][JP]
[JP2] APi+T[KG-*4]=[KG-*2]∑[DD（]i+Ti[DD）][KG-*2][JB<1|]xi+1-xi[KG-*2][JB>1|]（i=1，2，3，…，n）[JY]（1）[KH*1D][JP]
其中：xi为某一测项的观测值，T为累加过程的时间窗长。本研究选取10天观测数据作为时间窗长，意在凸显短期变化，为下一步采用从属函数法提取异常做准备。图2为保山观测值与AP计算值曲线，从图中可以看出，原始曲线呈缓升变化，异常不突出，通过计算后，一些在原始观测曲线上无法识别的加速异常被提取出来。
22从属函数方法
前兆观测量是时间的函数，前兆异常表现为观测量随时间的突出变化，虽然异常形态多种多样，但其本质都是观测值曲线随时间的斜率变化。模糊数学方法中的模糊从属函数μi就是反映各种地震前兆观测曲线随时间的斜率变化的量（贺仲雄，1983）。相应的解析式为：[KH*1]
μi=[KG-*4][JB<2[]1+[SX（]∝[JB<1|]ki [KG-*4][JB>1|][KG-*2][JB<1|]ri [KG-*4][JB>1|][SX）][JB>2]]-1（i=1，2，3，…，n）[JY]（2）[KH*1D]
式中：ki为观测值变化斜率，表征的是数据变化的幅度；ri为滑动平均值M（t）与时间t之间的相关系数，反映了计算序列内在质量的好壞；∝为经验常数，不同观测的∝值需要根据从属函数μi与历史震例的最佳对应关系来确定，对同一个测项来说，∝值越小，说明测值越稳定，通过计算得到的33个∝值均小于1，其中小于001的有22个，说明采用从属函数提取异常前先用“AP”方法进行数据预处理是比较理想的；当μi≥05时，可视为异常。即当斜率增大到一定程度，可视为观测值的涨落变化增大，发生地震的危险性增大。图3为使用从属函数方法对AP值进行计算后得到的μi值，从计算结果看，进一步计算后，短期异常更为突出、容易识别。[FL）]
[SD30*1，1][JZ][XC李琼3.TIF][KH*2/3D][HT5K][JZ]
图3从属函数计算值曲线[JZ]
Fig3Graph of calculated values by using the slave function[KH*1]
[BT（12+*4]3初步结果分析
31单项异常及预测效能分析[BT）]
对34项实测数据分别采用“AP”方法进行计算，再以计算结果为基础数据，进行从属函数计算后，将μ≥05的数据作为异常，对每项资料出现异常的起止时间进行标注，出现异常，规定异常结束3个月内云南发生地震为对应，否则视为虚报。研究时间段内，用对应地震的异常次数除以异常总次数表示对应率，虚报地震次数除以地震总次数表示漏報率，按此原则得到了每个测项与地震预测的对应效能（表2）。
从单项指标分析，虽然地震对应率参差不齐，但50%以上的异常都能对应云南省内的地震，表明提取的水温短期异常有较好的对应地震的能力，但同时对地震都有漏报。
32异常频次与地震关系分析
对34项资料的从属函数值进行0-1化处理，μ≥05用“1”表示，μ<05用“0”表示，以旬为时间单位绘制频次曲线图（图4）。规定频次N≥6，并持续30 d以上视为异常，2009年以来共出现9组异常。
由图4及表3可见，频次异常一般持续时间为40～250 d，异常开始时间超前地震20～230 d，如果每组异常过程只考虑首发地震，依据震例总结规范（张肇诚等，2013），异常超前地震20～140 d全部为短期异常。8组异常对应地震，1组虚报；异常超前地震20～140 d，17组地震报准13组，漏报4组。如果异常过程中发震，则后续50～70 d内多有中等地震继续发生；如果异常结束后才发生地震，则之后再次发生中等地震的可能性小。
33权重集成异常与地震关系分析
各单项前兆，其过去的预报效能是不同的，它们有优劣之分。用权重（w）大小对其优劣或信度加以区分，对第i种前兆的预报结论yi配一个权重系数wi，好的前兆权重大，差的权重小。用下式求取权重集成预报值（陈立德，1993）：[KH*4]
P=[KG-*3]∑[DD（]ni=1[DD）]w1y1+w2y2+……+wnyn[JY]（3）[KH*2D]
各单项前兆的权重可以用下式求得：[KH*4]
wi=[HT10.][SX（][SX（]1第i种前兆虚报数+1[SX）]∑[DD（]ni=1[DD）][SX（]1第i种前兆虚报数+1[SX）][SX）][JY]（4）[KH*2D]
权重wi符合条件：[KH*2]
∑[DD（]ni=1[DD）]wi=w1+w2+……+wn=1[JY]（5）[KH*2]
根据各项异常与地震的对应关系，由式（4）计算得到各单项水温的权重（表2），从属函数值μ≥05，则y为“1”，μ<05则为“0”，同样以旬为时间单位绘制权重集成信度值曲线（图5）。当权重集成信度值大于02，并持续20 d以上为异常，2009年以来共出现9组异常。
由图5及表4可见，9组异常持续时间20～200 d，异常开始时间超前地震10～180 d，为短期异常。8组异常对应地震发生，1组虚报；17组地震报准12组，漏报5组。
34R值评分结果
采用许绍燮（1989）的R值评分法，对频次叠加值和权重集成值出现异常预报地震的效能进行评价。计算公式如下：[KH*5/4]
R=[HT10.][SX（]报准次数地震总次数[SX）]-[SX（]预报占用时间研究占用时间[SX）] [JY]（6）[KH*5/4]
根据表3和表4结果，R频次=[SX（]1317[SX）]-[SX（]8902 280[SX）]=03744≈0374，R权重=[SX（]1217[SX）]-[SX（]6802 280[SX）]=0407 6≈0408，置信水平为975%的随机预报R0值分别为0318和0299。R频次>0318，R权重>0299，异常频度和权重集成信度值预测方法，均能通过R值评分检验，说明云南地区水温用AP方法提取异常过程后，再用从属函数提取异常的研究结果对省内5级以上中等地震具有较好的时间预测意义。
35分区异常与异常区内地震相关关系分析
为了追踪未来地震的发震地点，采用更小区域的异常与该区地震对应，根据地震活动特点，将云南分为多个不同的区域，以旬为单位给出分区的水温异常频次（图6），选择发生在区内的MS≥50地震作为研究样本，采用最佳对应原则，确定各区的异常判定阈值，其分区和地震对应情况如下：
（1）滇东北地区：26°N以北，102°E以东的云南境内地区，共有东川、会泽、宣威、昭通、渔洞5个测点，将至少有2个测项出现异常（N≥2）视为异常，共出现6组异常，对应地震3次、虚报3次。
（2）滇中至滇西北地区：红河断裂以东、小江断裂带以西的云南境内，共有丽江、永胜、姚安、元谋、华宁、江川等15个测点，异常频次N≥4，且持续时间在20 d以上视为异常，共出现8组异常、2组对应地震、6组虚报、漏报地震4组。
（3）小滇西至滇西南地区：澜沧江以西的云南境内，共有保山、腾冲、孟连等8个测点，将异常频次N≥3，且持续时间在20 d以上视为异常，共出现6组异常、2组对应地震、4组虚报；区内共5组地震，对应2组、漏报3组。[JP2]
（4）滇南至滇西南地区：25°N以南，995°E以东的云南境内，共有华宁、峨山、镇沅、大寨等11个测点，将异常频次N≥3且持续时间在20 d以上视为异常，共出现6组异常、1组对应地震、5组虚报；区内共2组地震，对应1组、漏报1组。[JP]
分区的结果显示，如果把云南划分为更小的构造单元，用更小构造单元的异常对应本单元的地震，虚报、漏报率会大大增加，这一结果表明：地震不一定都发生在异常集中的地区，异常集中的小区域也不一定发生地震，这一观测事实表明如果跟着异常走，地点错报的可能性会加大。分析认为当云南地区构造活动增强时，表现为大范围多点的前兆观测出现异常，以云南地区大区域为单元，当异常增加的时候是有利于地震发生的。
4结论及讨论
利用从属函数方法提取单项水温异常，分析地震预测效能，对单项异常进行频次叠加，提取综合异常，分析与地震的关系。根据本文研究结果，得出如下几点认识：[JP2]
（1）云南目前上报数据用于会商的水温观测资料共有52项，其中挑选出34项相对较好的资料，表明云南水温资料的利用率大致为65%，有35%的资料没有应用效能。34个测项资料中，通过采用AP和从属函数计算方法提取异常，出现异常后，14个测项对应率在70%～89%间，4个测项对应率在60%～69%间；8个测项对应率在50%～59%间；若全省有8个测项同时出现异常，其后云南省内发生5级以上地震的对应率为100%，表明水温在震前短临阶段的涨落变化是存在的，井水温对地震在时间上有相对较好的预测效能。[JP]
（2）全省水温的异常频次和权重集成方法对省内MS≥5地震都有较好的预测能力，预测效能都能通过置信水平为975%的R值评分检验。从2种方法的结果看，权重集成比直接用频次预测，漏报多1次。说明在云南的水温观测中，出现异常的数量更为重要，异常数量足矣刻画云南的构造活动特征，并可用该特征进行发震时间预测。
（3）如果把水温测点按照构造和地震活动进行分区，用区内的异常对应区内的地震，虚报率和漏报率都大大增加，说明在云南地区，采用水温异常找未来的地震地点是困难的，水温的异常变化更适合作短期尺度的时间预测。
（4）震前大范围水温异常增多的事实，与前兆观测到的大量异常是区域构造活动增强的结果，异常与地震都是区域应力水平增加的认识是一致的（陈立德，付虹，2003），当区域构造活动增强时，我们能观测到整个区域的异常增多，这个结果为地震短期预测提供了可能。从2009年以来的水温群体异常特征还发现，如果地震发生在异常结束以后，其后继续发生中等地震的可能性小，反之则有继续发生地震的危险。表明前兆异常数量居高不下，可能反映的是区域应力水平继续维持高值，在这种状态下有利于地震的发生，这与数值模拟得到的结果也是一致的（耿鲁明等，1993），表明异常的持续发展可以作为判断后续是否有地震的指标。
（5）微观前兆异常是监视区域地壳应力增强作用下地壳介质产生应变和应力集中并达到一定量的结果和传递出的信息。水温测值异常可被视为当构造活动增强时，观测站及附近地壳中含流体的介质受力后其裂隙、孔隙、裂缝等发生变化，引起流体移动速度及物质交换发生变化的结果（陈立德等，2008）。
（6）当区域构造活动增强，应力水平發生变化时，水温短期群体异常增多，与地震有较好的相关性，因此可以作为云南有震的时间判别指标，但地点需要用其他方法进行确定，如云南4级地震活动增强的区域多为未来6级地震发生的地区（付虹等，2015）。如果每个观测手段均发挥自己的优势，统筹考虑其作用，可能对提高地震短期预测水平更行之有效。
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[STHZ][WT4HZ][JZ]Study on the Relationship Between Abnormal Water[JZ]Temperature and Earthquakes in Yunnan Area
[WT5B1][STBZ][JZ]LI Qiong1，FU Hong1，MAO Huiling1，ZHU Ronghuan2，HE Deqiang3
[WT5"B1X][JZ]（1 Earthquake Administration of Yunnan Province，Kunming 650224，Yunnan，China）[JZ]
（2 Earthquake Administration of Kunming Municipality，Kunming 650500，Yunnan，China）[JZ]
（3 Earthquake Administration of Zhaotong Municipality，Zhaotong 657000，Yunnan，China）
[WT5HZ][JZ]Abstract[WTB1]
This paper selects the observations data of a total of 34 continuous and stable water temperature，using the aomalous process and subordinate function analysis method to extract abnormal jointly and analyze the relationship between water temperature and the MS≥50 earthquakes The results show that the single anomaly extracted by this method has short-term implications and good relationship with earthquake，but increased the omission rate of earthquake；The groups anomalies in Yunnan Province extracted by anomaly frequency and weight integration method have obvious correspondence with MS≥50 earthquakes，which reduce the omission，and can pass the R-value inspection of a confidence level of 975%；After Yunnan region has been divided into different areas by tectonic and seismic activity，we extracted small area groups anomaliesOnly considering earthquake at the same area，then the omission and false rate of earthquake significantly increased in each area；Analyzes its reason，we found that the water temperature anomaly and earthquake are the products of increasing regional tectonic activities，and the water temperature shows a better characteristics of increasing regional tectonic activities，and the earthquake will occur easily based on increasing regional tectonic activities，therefore regional groups anomalies have more correspondent potency；The temperature abnormity extracted by using the anomalous process and subordinate function analysis method shows the characteristic of accelerated water temperature before earthquake，and regional groups anomalies can be used as short-term time indicators of the earthquakes（ MS≥50）in Yunnan region
[WTHZ]Keywords：[WTB1]water temperature observation in Yunnan；subordinate function analysis method； MS≥50 earthquakes；increasing of regional tectonic activities；groups anomalies[LM]
摘要：选取2009—2015年云南地区观测连续、稳定的水温观测资料共34项，采用异常过程和从属函数分析方法联合提取异常，分析水温异常与MS≥50地震的关系。结果表明：该方法提取的单项异常，具有短期指示意义，与地震有较好的对应关系，但地震的漏报率较高；采用异常频次和权重集成方法提取的全省群体异常与全省的MS≥50地震对应较好，减少了漏报，并可以通过置信度为975%的R值评分检验。按构造和地震活动进行分区后，提取小区域的水温群体异常，并只考虑对应本区的地震，则各区域内出现异常的虚报和漏报率均显著增加。分析其原因，认为水温异常和地震都是区域构造活动增强的产物，群体异常能更好地刻画区域构造活动增强，在构造活动增强的背景下是有利于地震发生的，因此区域的群体异常有更好的对应效能；异常过程和从属函数方法提取的水温异常能较好地表达震前水温变化加剧的特征，区域的群体异常可以作为云南地区有MS≥50地震的短期时间判据。
关键词：云南水温观测；从属函数方法；MS≥50地震；区域构造活动增强；群体异常
中图分类号：P315723文献标识码：A文章编号：1000-0666（2017）02-0233-08
0引言
[KG（0.15mm]地震预测目前仍处在一个经验积累的探索阶段，大量的震例总结、震前前兆观测异常特征研究可以为认识地震孕育过程提供更多的资料。在云南中等地震前兆异常特征研究方面，众多学者作了的工作（付虹等，2007，2008；张立，2013；李琼等，2014，2016），得到了一些比较有意义的结果，但这些研究大部分是基于原始数据异常识别和震例研究进行的。从属函数法主要以观测资料的斜率和相关系数作为参量，能较好地表达地震孕育进入短临阶段的涨落变化特征（林辉等，2004），因此适用于前兆观测资料的短临异常信息提取。部分地震学者（叶秀薇，2004；李杰等，2003；高小其等，2012；范雪芳等，2010）采用该方法提取震前短临异常，取得了较好的结果。[KG）][JP]
水温观测的是不同含水层由于裂隙发育导致串层温度混合的结果，高精度水温观测在地震前兆监测中发挥着重要作用（付子忠，1988）。大量的观测结果表明，水温观测具有较强的映震能力（车用太等，1999；陈沅俊等，1994a，b）。众多地震学者对水温与地震的关系进行了大量研究（车用太等，2003；金众范等，2001；李加稳，孙文波，2004；田华等，1994；尤传侠，1990；刘耀炜等，2008；鲜述东等，2011；杨从杰等，2008；张惠等，2013），得出水温异常主要在地震前的短期阶段出现，时间进程上具有显著的短临异常特征。
本文采用从属函数分析方法提取云南水温前兆异常，以2009—2015年云南省内的17组MS≥50地震作为研究样本，在不知道未来地震震中位置情况下，从全时空的角度对水温的短期异常及效能进行探讨。
1水温资料及地震样本选取
云南共有52项水温观测资料用于日常地震跟踪监视，[HJ2.4mm]资料情况大致可分为3类：（1）观测不稳定，正常和异常动态不清晰，没有对应地震的实例；（2）观测稳定，呈趋势性上升或下降，但映震效果不好，在地震监测预报中没有出现过异常对应地震的实例；（3）观测稳定，有异常对应地震实例，且有部分异常多次对应地震的事实。本研究选取了观测资料相对连续、稳定、有地震对应实例的34项水温资料，采用从属函数计算方法分别提取每项观测资料的异常，34项水温测点分布如图1所示。
2008年汶川大地震后，云南省地震局依托“十五”项目，投入了一批新的水温观测力量，这些观测资料从2009年开始相对稳定。考虑到资料的丰富性，选用2009年以来的水温资料和2009—2015年间发生在云南省内的21次17组（发生在同一个月内的2次地震视为一组）MS≥50地震作为研究样本，地震参数和分布见表1和图1。
2异常提取方法
前兆观测涨落变化幅度增大和出现加速，是地震孕育进入短临阶段的主要特征（林辉等，2004），因此选取了能表征这些特征的数学方法来提取短临异常。
21AP（Abnormal process）方法
[JP2]“AP”值是一阶差分绝对值的滑动累加值，通过过程累加可以同时达到有效抑制较长周期、消除长趋势变化、使异常变化更突出的效果。该方法可以直接用来提取异常，也可以用来对资料进行预处理（石绍先，曹刻，1999）。计算公式如下：[KH*1][JP]
[JP2] APi+T[KG-*4]=[KG-*2]∑[DD（]i+Ti[DD）][KG-*2][JB<1|]xi+1-xi[KG-*2][JB>1|]（i=1，2，3，…，n）[JY]（1）[KH*1D][JP]
其中：xi为某一测项的观测值，T为累加过程的时间窗长。本研究选取10天观测数据作为时间窗长，意在凸显短期变化，为下一步采用从属函数法提取异常做准备。图2为保山观测值与AP计算值曲线，从图中可以看出，原始曲线呈缓升变化，异常不突出，通过计算后，一些在原始观测曲线上无法识别的加速异常被提取出来。
22从属函数方法
前兆观测量是时间的函数，前兆异常表现为观测量随时间的突出变化，虽然异常形态多种多样，但其本质都是观测值曲线随时间的斜率变化。模糊数学方法中的模糊从属函数μi就是反映各种地震前兆观测曲线随时间的斜率变化的量（贺仲雄，1983）。相应的解析式为：[KH*1]
μi=[KG-*4][JB<2[]1+[SX（]∝[JB<1|]ki [KG-*4][JB>1|][KG-*2][JB<1|]ri [KG-*4][JB>1|][SX）][JB>2]]-1（i=1，2，3，…，n）[JY]（2）[KH*1D]
式中：ki为观测值变化斜率，表征的是数据变化的幅度；ri为滑动平均值M（t）与时间t之间的相关系数，反映了计算序列内在质量的好壞；∝为经验常数，不同观测的∝值需要根据从属函数μi与历史震例的最佳对应关系来确定，对同一个测项来说，∝值越小，说明测值越稳定，通过计算得到的33个∝值均小于1，其中小于001的有22个，说明采用从属函数提取异常前先用“AP”方法进行数据预处理是比较理想的；当μi≥05时，可视为异常。即当斜率增大到一定程度，可视为观测值的涨落变化增大，发生地震的危险性增大。图3为使用从属函数方法对AP值进行计算后得到的μi值，从计算结果看，进一步计算后，短期异常更为突出、容易识别。[FL）]
[SD30*1，1][JZ][XC李琼3.TIF][KH*2/3D][HT5K][JZ]
图3从属函数计算值曲线[JZ]
Fig3Graph of calculated values by using the slave function[KH*1]
[BT（12+*4]3初步结果分析
31单项异常及预测效能分析[BT）]
对34项实测数据分别采用“AP”方法进行计算，再以计算结果为基础数据，进行从属函数计算后，将μ≥05的数据作为异常，对每项资料出现异常的起止时间进行标注，出现异常，规定异常结束3个月内云南发生地震为对应，否则视为虚报。研究时间段内，用对应地震的异常次数除以异常总次数表示对应率，虚报地震次数除以地震总次数表示漏報率，按此原则得到了每个测项与地震预测的对应效能（表2）。
从单项指标分析，虽然地震对应率参差不齐，但50%以上的异常都能对应云南省内的地震，表明提取的水温短期异常有较好的对应地震的能力，但同时对地震都有漏报。
32异常频次与地震关系分析
对34项资料的从属函数值进行0-1化处理，μ≥05用“1”表示，μ<05用“0”表示，以旬为时间单位绘制频次曲线图（图4）。规定频次N≥6，并持续30 d以上视为异常，2009年以来共出现9组异常。
由图4及表3可见，频次异常一般持续时间为40～250 d，异常开始时间超前地震20～230 d，如果每组异常过程只考虑首发地震，依据震例总结规范（张肇诚等，2013），异常超前地震20～140 d全部为短期异常。8组异常对应地震，1组虚报；异常超前地震20～140 d，17组地震报准13组，漏报4组。如果异常过程中发震，则后续50～70 d内多有中等地震继续发生；如果异常结束后才发生地震，则之后再次发生中等地震的可能性小。
33权重集成异常与地震关系分析
各单项前兆，其过去的预报效能是不同的，它们有优劣之分。用权重（w）大小对其优劣或信度加以区分，对第i种前兆的预报结论yi配一个权重系数wi，好的前兆权重大，差的权重小。用下式求取权重集成预报值（陈立德，1993）：[KH*4]
P=[KG-*3]∑[DD（]ni=1[DD）]w1y1+w2y2+……+wnyn[JY]（3）[KH*2D]
各单项前兆的权重可以用下式求得：[KH*4]
wi=[HT10.][SX（][SX（]1第i种前兆虚报数+1[SX）]∑[DD（]ni=1[DD）][SX（]1第i种前兆虚报数+1[SX）][SX）][JY]（4）[KH*2D]
权重wi符合条件：[KH*2]
∑[DD（]ni=1[DD）]wi=w1+w2+……+wn=1[JY]（5）[KH*2]
根据各项异常与地震的对应关系，由式（4）计算得到各单项水温的权重（表2），从属函数值μ≥05，则y为“1”，μ<05则为“0”，同样以旬为时间单位绘制权重集成信度值曲线（图5）。当权重集成信度值大于02，并持续20 d以上为异常，2009年以来共出现9组异常。
由图5及表4可见，9组异常持续时间20～200 d，异常开始时间超前地震10～180 d，为短期异常。8组异常对应地震发生，1组虚报；17组地震报准12组，漏报5组。
34R值评分结果
采用许绍燮（1989）的R值评分法，对频次叠加值和权重集成值出现异常预报地震的效能进行评价。计算公式如下：[KH*5/4]
R=[HT10.][SX（]报准次数地震总次数[SX）]-[SX（]预报占用时间研究占用时间[SX）] [JY]（6）[KH*5/4]
根据表3和表4结果，R频次=[SX（]1317[SX）]-[SX（]8902 280[SX）]=03744≈0374，R权重=[SX（]1217[SX）]-[SX（]6802 280[SX）]=0407 6≈0408，置信水平为975%的随机预报R0值分别为0318和0299。R频次>0318，R权重>0299，异常频度和权重集成信度值预测方法，均能通过R值评分检验，说明云南地区水温用AP方法提取异常过程后，再用从属函数提取异常的研究结果对省内5级以上中等地震具有较好的时间预测意义。
35分区异常与异常区内地震相关关系分析
为了追踪未来地震的发震地点，采用更小区域的异常与该区地震对应，根据地震活动特点，将云南分为多个不同的区域，以旬为单位给出分区的水温异常频次（图6），选择发生在区内的MS≥50地震作为研究样本，采用最佳对应原则，确定各区的异常判定阈值，其分区和地震对应情况如下：
（1）滇东北地区：26°N以北，102°E以东的云南境内地区，共有东川、会泽、宣威、昭通、渔洞5个测点，将至少有2个测项出现异常（N≥2）视为异常，共出现6组异常，对应地震3次、虚报3次。
（2）滇中至滇西北地区：红河断裂以东、小江断裂带以西的云南境内，共有丽江、永胜、姚安、元谋、华宁、江川等15个测点，异常频次N≥4，且持续时间在20 d以上视为异常，共出现8组异常、2组对应地震、6组虚报、漏报地震4组。
（3）小滇西至滇西南地区：澜沧江以西的云南境内，共有保山、腾冲、孟连等8个测点，将异常频次N≥3，且持续时间在20 d以上视为异常，共出现6组异常、2组对应地震、4组虚报；区内共5组地震，对应2组、漏报3组。[JP2]
（4）滇南至滇西南地区：25°N以南，995°E以东的云南境内，共有华宁、峨山、镇沅、大寨等11个测点，将异常频次N≥3且持续时间在20 d以上视为异常，共出现6组异常、1组对应地震、5组虚报；区内共2组地震，对应1组、漏报1组。[JP]
分区的结果显示，如果把云南划分为更小的构造单元，用更小构造单元的异常对应本单元的地震，虚报、漏报率会大大增加，这一结果表明：地震不一定都发生在异常集中的地区，异常集中的小区域也不一定发生地震，这一观测事实表明如果跟着异常走，地点错报的可能性会加大。分析认为当云南地区构造活动增强时，表现为大范围多点的前兆观测出现异常，以云南地区大区域为单元，当异常增加的时候是有利于地震发生的。
4结论及讨论
利用从属函数方法提取单项水温异常，分析地震预测效能，对单项异常进行频次叠加，提取综合异常，分析与地震的关系。根据本文研究结果，得出如下几点认识：[JP2]
（1）云南目前上报数据用于会商的水温观测资料共有52项，其中挑选出34项相对较好的资料，表明云南水温资料的利用率大致为65%，有35%的资料没有应用效能。34个测项资料中，通过采用AP和从属函数计算方法提取异常，出现异常后，14个测项对应率在70%～89%间，4个测项对应率在60%～69%间；8个测项对应率在50%～59%间；若全省有8个测项同时出现异常，其后云南省内发生5级以上地震的对应率为100%，表明水温在震前短临阶段的涨落变化是存在的，井水温对地震在时间上有相对较好的预测效能。[JP]
（2）全省水温的异常频次和权重集成方法对省内MS≥5地震都有较好的预测能力，预测效能都能通过置信水平为975%的R值评分检验。从2种方法的结果看，权重集成比直接用频次预测，漏报多1次。说明在云南的水温观测中，出现异常的数量更为重要，异常数量足矣刻画云南的构造活动特征，并可用该特征进行发震时间预测。
（3）如果把水温测点按照构造和地震活动进行分区，用区内的异常对应区内的地震，虚报率和漏报率都大大增加，说明在云南地区，采用水温异常找未来的地震地点是困难的，水温的异常变化更适合作短期尺度的时间预测。
（4）震前大范围水温异常增多的事实，与前兆观测到的大量异常是区域构造活动增强的结果，异常与地震都是区域应力水平增加的认识是一致的（陈立德，付虹，2003），当区域构造活动增强时，我们能观测到整个区域的异常增多，这个结果为地震短期预测提供了可能。从2009年以来的水温群体异常特征还发现，如果地震发生在异常结束以后，其后继续发生中等地震的可能性小，反之则有继续发生地震的危险。表明前兆异常数量居高不下，可能反映的是区域应力水平继续维持高值，在这种状态下有利于地震的发生，这与数值模拟得到的结果也是一致的（耿鲁明等，1993），表明异常的持续发展可以作为判断后续是否有地震的指标。
（5）微观前兆异常是监视区域地壳应力增强作用下地壳介质产生应变和应力集中并达到一定量的结果和传递出的信息。水温测值异常可被视为当构造活动增强时，观测站及附近地壳中含流体的介质受力后其裂隙、孔隙、裂缝等发生变化，引起流体移动速度及物质交换发生变化的结果（陈立德等，2008）。
（6）当区域构造活动增强，应力水平發生变化时，水温短期群体异常增多，与地震有较好的相关性，因此可以作为云南有震的时间判别指标，但地点需要用其他方法进行确定，如云南4级地震活动增强的区域多为未来6级地震发生的地区（付虹等，2015）。如果每个观测手段均发挥自己的优势，统筹考虑其作用，可能对提高地震短期预测水平更行之有效。
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[STHZ][WT4HZ][JZ]Study on the Relationship Between Abnormal Water[JZ]Temperature and Earthquakes in Yunnan Area
[WT5B1][STBZ][JZ]LI Qiong1，FU Hong1，MAO Huiling1，ZHU Ronghuan2，HE Deqiang3
[WT5"B1X][JZ]（1 Earthquake Administration of Yunnan Province，Kunming 650224，Yunnan，China）[JZ]
（2 Earthquake Administration of Kunming Municipality，Kunming 650500，Yunnan，China）[JZ]
（3 Earthquake Administration of Zhaotong Municipality，Zhaotong 657000，Yunnan，China）
[WT5HZ][JZ]Abstract[WTB1]
This paper selects the observations data of a total of 34 continuous and stable water temperature，using the aomalous process and subordinate function analysis method to extract abnormal jointly and analyze the relationship between water temperature and the MS≥50 earthquakes The results show that the single anomaly extracted by this method has short-term implications and good relationship with earthquake，but increased the omission rate of earthquake；The groups anomalies in Yunnan Province extracted by anomaly frequency and weight integration method have obvious correspondence with MS≥50 earthquakes，which reduce the omission，and can pass the R-value inspection of a confidence level of 975%；After Yunnan region has been divided into different areas by tectonic and seismic activity，we extracted small area groups anomaliesOnly considering earthquake at the same area，then the omission and false rate of earthquake significantly increased in each area；Analyzes its reason，we found that the water temperature anomaly and earthquake are the products of increasing regional tectonic activities，and the water temperature shows a better characteristics of increasing regional tectonic activities，and the earthquake will occur easily based on increasing regional tectonic activities，therefore regional groups anomalies have more correspondent potency；The temperature abnormity extracted by using the anomalous process and subordinate function analysis method shows the characteristic of accelerated water temperature before earthquake，and regional groups anomalies can be used as short-term time indicators of the earthquakes（ MS≥50）in Yunnan region
[WTHZ]Keywords：[WTB1]water temperature observation in Yunnan；subordinate function analysis method； MS≥50 earthquakes；increasing of regional tectonic activities；groups anomalies[LM]
