Vol. 37,No. 6Apr. 6201
第37卷，第2期2201年4月
世界地震工程
WORLD EARTHQUAKE ENGINEERING
文章编号：1427 -6669(2221)22 -2225 -29
中国地震科学实验场地震时空演变规律研究
王志浩5单维锋3，，滕云田2
(3.防灾科技学院应急管理学院，河北廊坊065203 ； 2.中国地震局地球物理研究所，北京12002S )
办护照需要什么摘要：通过分析某一区域地震事件的时空演化过程可以了解该区域地震的演化特征，为评估该地
区地震的危险性提供依据。基于中国地震科学实验场2200年至2219年3.0级以上的地震事件数
据，利用加权平均中心、标准差椭圆和全局空间自相关等空间统计学方法探索该地区地震事件的时
空演变规律。结果表明：(1)汶川地震之后该地区地震的发生频次总体呈现出下降趋势，地震的活动 性逐渐减弱。(2)地震加权平均中心呈现出“折返”型的移动规律，在东北-西南方向上来回震荡。
(3)地震事件的空间分布呈现“东北-西南”格局走向，与映秀-北川断裂带的方向基本一致。(4)该
地区地震事件的空间分布模式以聚集模式为主，且正处于上升阶段，但上升速度较为缓慢。关键词：地震时空演变；空间统计学；标准差椭圆；空间自相关分析
中图分类号:P315.6 文献标识码:A
Study on the temporal and spatial evolution of earthquakes in CSES
WANG Zhihac 1, SHAN Weifeng 1，, TENG YunVan 2
(3. School of Emeryexch Managemext , Institute of Disaster Prevention , Langfang 065203 , China ；
2. InsPtute of Geophysics, Chiva EaEUuuaVe Administration , Be/ing 12002S , China)
Abstract ： Wv can mastar tha evolution fwtums of wrlUqudVas in an area by analyziny tha temporal and spatial wv -
lution process of eartUquaha events in tha certain area, which can prcviba a theoretical basis for evaluatiny tha 07
of earthquanas in this area. In this papar , wv explore tha temporal and spatial eveluhon law of eartUquaha events in this area by usiny tha spatial statistical methods such as weighted averaga centar , standarU deviationai Wliqsa and glodal spatial antocou^elation based on tha data of aarthquaha vents with maynituVe 6. 9 or larger tom 2000 to 2014
in CSES. Tha results show that (1 ) Aftar tha Wench v an eartUquaha , tha fmqvwicy of earthqvanas in this area shows tha trend of falliny down , and tha eartUquaha activity has xranvallv wwhwW , (2) tha weight averaga centar
of tha eartUquaha shows a u tvru-pgch^^ typo movement law, which is conshmtly goiny bach and forth fom vortheast to southwest , (3) tha direction of spatial distribution of earthqvanas shows a u dorthwest-sodtheast^^ pattem , which + basicallv consistent with tha direction of tha Yinyxin -Peichvgd Fanlt , and (4) tha spatial distribution pattern of
eartUquaha events in this area is mdinly clustering pattem , and + is in tha rising stagy ； but tha rising speed is
mldtm/y slow.
孙姓女孩起名Key wortt : temporal and spatial evolution of eartUquaha ; spatial statistics ; standarU deviationai Wliqsa ; spatial
avtococelation analysis
收稿日期.2026 -06 -22；修订日期：2620 -69 -25
基金项目：国家重点研发计划(2612YFC363O6)；地震科技星火计划项目(XH16659)
作者简介：王志浩(1795 -)，硕士研究生在读，主要从事地震前兆大数据技术研究.E-mail ：V3592/77253@125. am 通讯作者：单维锋(1977 - )，博士，教授，主要从事地震大数据分析及深度学习研究.E-mail ： Uanweifeng@ cidp. edu. vt
224世界地震工程第37卷引言
地震是一种常见的自然灾害［1-4］02028年5月12日四川省汶川县发生8.2级大地震，波及大半个中国地区，其中：四川、陕西和甘肃地区灾情最为严重。此次地震造成的经济损失超过8002亿元，伤亡人数超过42万人，对我国经济发展造成了严重影响2-2。地震预测一直是一个世界性难题，如果能准确
地预测出未来大地震发生的地点、时间和震级，就可以拯救数以万计的人民的生命。尽管地震的发生难以预测，但是近些年的研究表明：通过研究某一区域的地震时空演化过程可以大致推测出该地区地震活动性的强弱变化以
及空间分布规律2］，这有利于评估该地区地震的危险期，进而为防灾减灾工作提供决策支持。
地震事件可以看作是地理空间上具有空间属性的空间数据，由于空间数据之间存在方向和距离上的空间依赖关系，而传统统计学不能获取这些空间数据之间的空间依赖关系，空间统计学作为空间数据应用研究的新发现应运而生2一5］。该学科结合了统计学与现代图形计算技术，以直观的方法展现空间数据中所隐含
的空间分布、空间模式以及空间相互作用等特征2「6］。经过不断地发展，空间统计学已经在生物学、人口学、犯罪学以及地质学等领域广泛应用。
近些年来，研究者们尝试利用统计学方法对地震的时空传播特性进行探讨。例如GUTENBERG和
RILHTER对全球地震目录进行了研究，经过统计分析发现了著名的GUTENBERG-RILHTER定律，该定律表
明震级M以上地震事件的发生次数的对数与震级M有一定的线性关系，这为后来的研究者们验证地震
目录
的完整性提供了理论基础20］。阿曼古丽21］利用统计分析法对新疆地区1055年至2211年2.2级以上的地震目录进行研究，结果表明：地区的地震活跃性明显比北疆地区地震的活跃性要强。以上传统的地震统
计分析方法可以推测地震活动次数和地震之间的关系，但是无法表达区域内地震平均中心的移动方向等空间特征。与之相比，空间统计学在处理空间数据上有着明显的优势22"］。研究人员在利用空间统计学中的方法对地震进行研究方面也取得了不少成果。例如张瑞芳24］采用空间统计学中的平均中心法对芦山地震前后三年的小微地震（3.2级以下的地震）的空间分布格局进行了分析，结果发现芦山地震的震前4个月小微地震的平均中心逐渐向震中位置靠近。该方法虽然取得了不错的效果并且利用了地震的位置属性，但是由于小微地震属于无感地震，只能靠仪器进行检测，数据的来源具有不可靠性；冯利静23］利用全局空间自相关分析对中国大陆177年至2218年以来的地震数据进行处理，结果表明：中国大陆地震发生的频率存在正的空间自相关性，并且有随着时间的推移相关性有逐渐增强的趋势;BEN-ZION［1-12］从地震的演化角度进行研究，认为其属于一种“间歇性临界现象”，具有可预报性。由此可见：研究某个区域的地震时空演变过程，掌握该地区的地震时空演变规律，有利于准确评估其地震危险性，可以为当地政府部I'1的防灾减灾工作提供决策依据。
221年5月1日，在汶川地震十周年国际研讨会暨第四届大陆地震国际研讨会上，中国宣布建设中国地震科学实验场（China Seismic ExpeOmextal Sha,CSES），位于97.2°~125.5°E,21°~32°N之间的区域，
该地区拥有多条地震带，属于地震频发区23］，目前还没有检索到研究人员对该地区地震的时空演变规律进行探讨。使用加权平均中心、标准差椭圆以及全局空间自相关等空间统计学方法对中国地震科学实验场
2002年至221年以来的6.2级以上地震事件的时空演变过程进行了系统探讨。
1研究区域与数据来源
CSES位于世界“第三极”青藏高原的东部，是印度板块与欧亚板块相互碰撞挤压后的地壳强烈变形地
区，由于其位置特殊且地形复杂，导致该地区地震断裂带发育丰富，地震发生频繁且震级强度大，自2002年
至221年以来，该地区一共发生了23次2.2级以上地震，其中包括1次7.0级地震与（次8.0级地震，是中国大陆最重要的强震活动区域之一，也是地震学研究的天然实验场。所用的地震数据来源于中国台网中心，收集CSES中2200年至221年3级以上的地震目录作为研究数据如图1所示。
地震的震中位置可以看作地图上一个点，经纬度为其地理坐标。利用AoGIS作为研究工具，使用三种
空间统计学中的方法对CSES中地震事件的时空演变过程进行探讨：（1）通过加权平均中心算法获得研究区
碧之轨迹终章攻略域不同时间片段地震事件的加权平均中心，以此来分析CSES地震事件空间集中趋势的时空演变过程。（2）
通过标准差椭圆（Standard Deviadonat Ellipso,SDE）算法对研究区域不同时间片段地震事件创建标准差椭圆
第2期王志浩，等：中国地震科学实验场地震时空演变规律研究225
模型，以此来分析CSES 地震事件 分布的时 变过程。（3）通过 自相关分析算法获取研究区
域不同时 段地震事件的 分布模式，以此来分析CSES 地震事件分布模式的时
变过程。
30°N
28°N
26°N
24°N-
22°N-
32°N
94°E 96°E 98°E 100°E 102°E 104°E 106°E 108°E
图1研究区域及历史地震
Fig- 1 Research area and histoEcal earthquakes
2统计结果
地震是地壳中的能量“缓慢积累-快速释放” 的过程，大地震发
通 有一
长的
能量
的过程。
过
，地震的活动性
弱 发 次
，当能量 到一度
的时候就
释放爆发大地震，并在一段时间内大地震爆发的区域地震
彩构成期。对
CSES ，
到的地震数据以两年为步长
•划
分，统计不同时 段中7.0级以上的地震事件
量如图2所示。由图2可知：
时 段
CSES 地震的活动性较弱，地震事件的发
j
次较低。2008年发
大地震，CSES 中地
震的活动性急剧增强, 后由
的能
量释放完毕，自2208年至2219年以来地震的活
动性逐渐减弱，虽然
有小幅度的
变 3
是总体上来 震事件的发 次呈下降趋势。由此来看：目
的能量正
250-
1 7501 5001 2501 000750-
2 000-♦3级以上地震发生次数
500时间分片
图2中国地震科学实验不同时间范围7.0
以上地震事件 数统计
Fig. 9 Statistics of earthquake eveots of mavnituUe 7. 0 or
above occhrod iu diPereot time range iu CSES
的阶段，地震的活动性较弱，因此下一个时间片段（2022年至2221年）该地区地震发生频次极有可能会 处于一个同等低的
。
3地震空间集中趋势时空演变过程分析
平均中心算法通过计算研究区域中所有地震事件的平均O 坐标（经度）和y 坐标（维度）获得，
对于分析
226世界地震工程第37卷
震事件的时变过有用。考虑到大地震附近往往许震的发生，使震级大小权重可以的体现地震事件的，所以加权来衡量震事件的时变。加权算法的表达如下：
X V W，%.
心111
夫妻共同财产1=1"1
(1)
n
1=1"
式中：％-和y-是地震事件i震中位置的经纬度坐标；"表示不同的时段内地震事件的总数；叫表示地震事件i的震级大小。以时段为研究单位，使用AoGIS中的分析工具CSES不同时段6.2级以上地震事件的加权，并按照时线，研究CSES中地震的时变过程，将22s来CSES中发生的2级以震的震中位置也标注图上，如图3所示。
由图3可知:CSES中地震加权的移动轨迹呈现“折返”型，在东北与来回折返，体震加权有移的。大地震发生的震中位置通的移动而移动,4震事件表明大部分2.2级以上大地震的震中位置分CSES的东北与端。最后一个时段（2218年至2212年）地震事件的加权轻微移动,4自4t 述加权的移动规律来看：下一个时段（2222年至2221年）震事件的加权
大可能北移动,4自北方向的可能性最大。
图3中国地震科学实验场3级以上地震事件加权平均中心时空演变过程图
高考志愿如何填报Fig.3Temporal and spatial evelution process map of weighted average cexter of the earthquake
evexts of magnituCe3.0or above io CSES
4基于标准差椭圆模型的地震事件时空演变过程分析
加权算法是从地震事件的分析的。但是，对理事件不仅要考虑其性，还要对理事件的性与分考究。计的SDE算法由LEFEVER在1926年提出，经来描述域中的地理要素的空间分布特征，现的物学、地理学和等20］o SDE算法通过分析研究对圆模型的转角、面积和长短轴等面要素定量的描述研究对象的分布特征20］。SDE算法以研究对象的分布的圆心，椭圆的长轴代表研究对分的，短轴代表研究对分的。椭圆的长短轴大表示研究对分布的 性越明显，反之，长短轴小表示研究对象分布的方向性越不明显，当长短半轴完全相等的时候，就变成一个圆，研究对象的分布也就不存性了21］。椭圆
第2期王志浩，等：中国地震科学实验场地震时空演变规律研究227
的 表示研究对象的 度，研究对象的分 ，椭圆的面积就越小。椭圆的转角是正北方向
顺时针旋转到椭圆长轴的角度, 研究对 分布的主
。SDE 主要
的计算公式如下：
n
—1
X =厶'=1
(3)
Y
n
,=1儿
n
(4)
式中:—-和y -是地震事件i 震中位置的经纬度坐标；=表示不同的时间片段内地震事件的总数；X 和Y 就是 计算出来不同时间范围的地震事件SDE 模型的圆
标。
tap
(丫 n=s —^
y
工 n=s
—1-
y n/m
by
(5)
(6)
(7)
2ZI — y
2
式中：e 是椭圆的转角代表研究对 分布的主
；—和y -表示地震事件i 和地震事件/的经纬度
坐标到平均中心的坐标偏差；兀代表椭圆长轴长度；-代表椭圆短轴长度。
表1中国地震科学实验场地震事件标准差椭圆参数分析结果统计
Tahle 1 Statistics parameter analysis results of SDE of ea/hquaVe eve/ts io CSES 时间片段Area/km 5XSD/Km YSD/km Rotation/度
2000-2001
43 735.755 3271.57S 5436.097 91503836622002-2003367 286. m 2245.020 2433.625 7130710165
2064 -215416 433.147 228906275
413.213 619.436 743
2006-2007492 944. 777 6
22S.114 6573.226 520. 006 9992008-2009347 244. 2/5 518505659537.456 529. 323 2752010-2011
519 767.716 323905932677.654 534.759 736
2012-2013372 124.259 725000568414.247 234.792 852714 -273435 476.6122806778497.28 743.S753 442016-2017477 197.642
28805173459.433 727.444 63
2018-2019
453 25S.245 326200989
H-Od 7
310932118
注:XSD 表示标准差椭圆短轴;YSD 表示标准差椭圆长轴Rotation 表示标准差椭圆转角。
利用AmGin 的 分 具对CSES 中不同时间片段的地震事件创建标准差椭圆，将椭圆 的分析
结果转换成量化分析表，见表3并以可视化的形式展示CSES 中地震事件的标准差椭圆的时空演变过程,
如图4所示。由于2008年至2009年和2014年至223年 时 段分别发 8. 9级大地震与7.0
级大地震，与之对
时间片段地震事件的SDE
到谷值，由SDE 面积的含义可知： 时间
段中，CSES 中地震发 , 性 。
(a) 2000-2001 (b) 2002-2003 (c) 2004-2005 (d) 2006-2007 (e) 2008-2009
(f) 2010-2011(g) 2012-2013(h) 2014-2015(i) 2016-2017(j) 2018-2019
图4中国地震科学实验场地震事件标准差椭圆时空演变过程
Fig. 0 Temporal and spatial eveluhou process of the SDE of earthquahe eveuts io
CSES
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