利用多时相InSAR技术分析地震前兆变形

《Geodesy and Geodynamics》：Multi-temporal InSAR analysis for assessment of earthquake precursory deformation

本研究基于Sentinel-1数据，采用PS-InSAR与SBAS-InSAR融合分析，揭示了2023年土耳其Mw7.8地震前地表变形规律。通过波let功率谱和主成分分析发现， epicenter周边区域在2022年10月至2023年5月间呈现持续高能异常，变形速率范围PS-InSAR为-42.9至+44.3 mm/yr，SBAS-InSAR为-58.5至+47.7 mm/yr，融合后LOD变形稳定提升。PC1月变化率显示2022年底至2023年初变形稳定性下降，与地震前兆特征吻合。

　　在研究地震前的地表变形时，科学家们发现这些变形模式为理解地震活动的前兆提供了关键信息。这种地表变形的监测对于地震机制、断层过程和可能的前兆识别至关重要。为了实现这一目标，研究者采用了一种结合多种技术的方法，其中包含了合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术，这是一种能够以高精度测量地表变形的强大工具。InSAR技术通过分析从卫星平台获取的合成孔径雷达（SAR）图像的相位差异，从而获得地表位移数据。这种技术特别适用于大规模区域的地表变形监测，并且可以用于地震前、地震期间以及地震后的情况。

研究者选择了在土耳其地震发生前后的40幅Sentinel-1 SAR图像，这些图像以12天的周期重复获取，覆盖了2022年1月至2023年5月的时间段。这些图像主要采用了升轨模式（Path-014），以确保高时间相干性和更一致的覆盖范围。与之相比，降轨图像则因为较高的时间失相干和间歇性的数据缺失，不适合作为时间序列变形分析的数据源。为了提高数据的准确性，研究者使用了Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)提供的30米分辨率数字高程模型（DEM）进行地形相位校正，以减少地形高度变化带来的误差。

研究中应用了两种InSAR技术：持续散射体InSAR（PS-InSAR）和小基线子集InSAR（SBAS-InSAR）。PS-InSAR通过识别稳定的散射体，如建筑物和裸露的岩石出露点，能够测量时间上连续但幅度较小的地表变形。而SBAS-InSAR则通过利用多个小基线干涉图，减少失相干效应，从而能够获取密集的空间和时间位移数据。这两种技术的结合，使研究者能够更全面地捕捉地震前的地表变形模式。研究发现，在地震发生前的区域，PS-InSAR检测到的地表变形速度范围为?42.9 mm/yr至+44.3 mm/yr，而SBAS-InSAR则检测到?58.5 mm/yr至+47.7 mm/yr的变形范围。将PS-InSAR和SBAS-InSAR结果合并后，线-of-sight（LOS）变形速度范围缩小为?43.4 mm/yr至+36.0 mm/yr，表明结合两种技术能够提高数据的可靠性和精度。

为了进一步分析这些变形模式的动态变化，研究者采用了基于Morlet小波变换的连续小波变换（CWT）方法，对PS-SBAS合并后的变形时间序列进行了处理。Morlet小波因其在非平稳信号分析中的广泛应用而受到青睐，能够有效识别随时间变化的频率成分。这种方法有助于捕捉地震前地表变形的多尺度行为，并通过计算小波功率谱来揭示异常变形信号。研究发现，在2022年10月至2023年5月期间，小波功率谱显示出持续的高功率值，这表明地震前存在异常活动。此外，通过主成分分析（PCA）对小波系数进行处理，研究者发现地震前的主成分（PC1）每月变化趋势逐渐下降，地震后则迅速回升。这种趋势可能反映了地壳应力的积累和释放过程，从而为地震前兆的识别提供了重要线索。

在分析过程中，研究者还考虑了可能影响结果的非构造因素，如大气相位延迟、季节性变化和地表过程。为了减少大气相位延迟的影响，研究采用了PS-SBAS框架，结合了PS-InSAR的振幅分散指数（ADI）与SBAS-InSAR的时间相干性和空间密度。此外，使用TRAIN模型估计大气相位屏（APS）和应用高程相位相关滤波技术，有助于进一步降低大气效应带来的干扰。然而，研究发现，这些异常变形并不符合已知的季节性变化模式，且在地震前的特定时间段内表现出非周期性的特征。因此，研究者认为这些变形更可能是构造活动的结果。

研究结果表明，地震前的地表变形是地震准备过程的重要组成部分，其监测对于提高地震预测的准确性具有重要意义。通过结合PS-InSAR、SBAS-InSAR以及小波分析和PCA技术，研究者不仅能够识别地震前的地表变形信号，还能够区分构造活动与非构造因素。这种方法在构造活动复杂的区域尤其有效，能够为地震风险评估提供重要的科学依据。研究还指出，未来的研究应进一步拓展这种多技术融合的方法，应用于其他活跃断层系统，并结合更广泛的地质和地球物理数据，以提高地震前兆识别的可靠性。此外，随着高分辨率SAR任务的推进，如NASA-ISRO合成孔径雷达（NISAR），未来的观测可能将提供更精确的数据，从而进一步提升地震前兆监测的能力。