近紅外高光譜傳感器在地震有關氣體監測中的應用：以青藏高原東邊界為例*

黃迦南 崔月菊 鄒鎮宇 張 瑩 劉兆飛，3 李婷婷

（1.中國地震局地震預測研究所，中國地震局地震預測重點實驗室 北京 100036；2.中國科學院空天信息創新研究院，遙感科學國家重點實驗室 北京 100101；3.中國地質大學（北京）地球科學與資源學院 北京 100083；4.山東省第三地質礦產勘查院 山東煙臺 264004）

斷裂帶、火山等地表薄弱地帶會出現地下氣體（Rn、Hg、CO2、CH4等）向上運移到地表和大氣的現象。地殼內部運動很大程度上會加劇氣體運移的速率，使得土壤（Irwin and Barnes，1980；King，1986；Famin et al.，2008；李營等，2009；Zhou et al.，2016；趙文斌等，2018）和大氣（郭廣猛等，2006；Singn et al.，2010）中氣體組分和含量發生變化，產生地震前兆異常。搭載具有大氣痕量氣體探測功能高光譜傳感器的衛星平臺以其探測范圍廣、覆蓋均勻、重復觀測周期短、受地面條件限制較小等優勢（Liu et al.，2023），可以彌補傳統斷層氣監測受時空限制的不足，對地震監測預測具有重要促進作用。

隨著具有大氣探測功能的高光譜傳感器發展，國內外學者相繼開展了地震、火山活動相關的氣體變化與地震、火山活動的關系研究，如郭廣猛等（2006）利用MOPITT 數據研究發現2002 年3 月臺灣M7.5 級地震前一天震中附近出現CO 升高異常；Jing and Singh（2021）利用AIRS 數據發現2020 年6 月25 日新疆于田M6.3 地震前2 天至地震當天出現CO 高值異常。孫玉濤等（2017）發現MOPITT 和AIRS 數據在2002～2005 年出現的CO、O3、水汽和地表溫度的異常特征與長白山天池火山區地震活動具有較高一致性。目前被應用于地震有關氣體觀測的傳感器可以分為熱紅外和近紅外傳感器兩種（陳良富等，2015）；二者相比較而言，近紅外傳感器（OMI、TROPOMI、OCO-2 等）空間分辨率更高，且對近地表數據更為敏感，熱紅外傳感器（AIRS、IMG、IASI 等）時間分辨率和有效數據量更優。在地震監測預報中對時間分辨率的要求較高，因此目前地震有關氣體的監測大部分采用熱紅外傳感器，如一些學者利用AIRS 數據觀測到2010 年玉樹M7.1 地震（崔月菊等，2011a）、墨西哥下加利福尼亞MW7.2 地震（崔月菊等，2011b）和2013 年于田M7.3 地震（劉海博等，2020b）前后出現CO 異常，2008 年汶川M8.0 地震（Cui et al.，2016）、2013 年蘆山MS7.0 地震（Cui et al.，2016）、2015 年阿拉善左旗M5.8 地震（李新艷等，2019）、2004 年蘇門答臘安達曼MW9.1 地震和2005 年蘇門答臘—尼亞斯MW8.6 地震（Cui et al.，2023）前后出現CH4和CO 異常。在這些研究中一些學者在部分典型大震前發現了氣體異常與構造關系密切（崔月菊等，2016a，2016b；Cui et al.，2019；劉海博等，2020a；丁志華等，2022；Liu et al.，2023），但是受傳感器空間分辨率較低的影響，異常與構造空間關系方面研究程度較弱。與此同時，不同高度的氣體變化研究表明近地表氣體異常對地震異常判斷貢獻較大（Singh et al.，2010；Jing et al.，2019；劉海博等，2020b）。因此，對近地表氣體權重占比更大、空間分辨率較高的近紅外傳感器的研究對于地震異常判定有重要意義。

本文利用近紅外傳感器TROPOMI 數據分析研究了青藏高原東邊界大氣CO、CH4的時空變化特征及其對地震和構造的響應，簡單評價了近紅外傳感器在地震監測領域的應用前景。

1 地震地質概況

青藏高原東邊界發育多種類型斷裂帶，中強地震頻發且震源深度淺，是構造和地震活動監測的重點關注區域。在該區域內選擇青藏高原東北緣（圖1）（a 區）和川滇地區（b 區）兩個典型區域進行近紅外高光譜遙感技術應用研究。青藏高原東北緣地處青藏高原和鄂爾多斯地塊的交界位置，是高原和平原的過渡地帶，歷史上發生多次強震，如1920 年海原M8.5 地震就發生在該區域。川滇地區位于青藏高原東南緣，區域內有鮮水河、安寧河、龍門山、紅河、小江等斷裂帶。2008 年以來該區域先后發生了四川汶川8.0 級地震、蘆山7.0 級地震、九寨溝7.0 級地震。

圖1 研究區區域劃分圖（紅色圓圈表示2012～2021 年間地震發生的位置；a 區為青藏高原東北緣，其中，Ⅰ為海原斷裂帶、Ⅱ為六盤山斷裂帶、Ⅲ為渭河斷裂帶；b 區為川滇地區，其中，Ⅰ為鮮水河斷裂帶、Ⅱ為安寧河—則木河斷裂帶、Ⅲ為小江斷裂帶）Fig.1 Geographic division map of the study area（the red circles indicate the locations of earthquakes during 2012～2021；area a is the northeastern edge of the Tibetan Plateau，Ⅰis the Haiyuan fracture zone，Ⅱis the Liupanshan fracture zone，and Ⅲis the Weihe fracture zone；area b is the Sichuan-Yunnan region，Ⅰis the Xianshuihe fracture zone，Ⅱis the Anninghe-Zemuhe fracture zone，and Ⅲis the Xiaojiang fracture zone）

在圖1 中的a 區和b 區根據構造背景和區域的應力狀態分別劃分為海原斷裂帶（Ⅰ）、六盤山斷裂帶（Ⅱ）、渭河斷裂帶（Ⅲ）和鮮水河斷裂帶（Ⅰ）、安寧河—則木河斷裂帶（Ⅱ）和小江斷裂帶（Ⅲ）3 個典型區域進行對比研究（圖1）。a 區海原斷裂帶由持續構造擠壓形成的向北發散的逆沖斷層構成（Burchfiel et al.，1991）；六盤山斷裂帶是一個擠壓構造應力環境下走滑斷層的匯聚帶；渭河斷裂帶則是包含多條正斷層的拉張性裂谷系統（Zhang et al.，2019）。b 區3 條斷裂帶均為左旋走滑斷層，其中鮮水河斷裂帶兼具逆沖性質，是中國大陸構造活動最為強烈的斷裂帶之一（張培震，2008），平均滑動速率在11～16 mm/a 之間（宋劍，2016）；則木河斷裂帶在汶川地震后閉鎖程度一直處于加強狀態，其中則木河斷裂帶北段閉鎖程度最高，平均滑動速率為2.8 mm/a，目前可能在持續地應變積累中（宋劍，2016；劉辛中等，2022）。蘆山、九寨溝等地震后安寧河、小江斷裂帶大部分地區閉鎖程度較高，處于擠壓應變狀態，平均滑動速率分別為5.0 mm/a、9.4 mm/a（宋劍，2016）。

2 數據和方法

對 流 層 監 測 儀 TROPOMI（Tropospheric Monitoring Instrument）是搭載于2017 年歐空局發射的S-5P（Sentinel-5 Precursor）上的近紅外高光譜傳感器，空間分辨率3.5 km×5.5 km，光譜覆蓋范圍主要集中在近紅外和短波紅外波段，包括270～495 nm，710～775 nm，2 305～2 385 nm，光譜分辨率均達到0.55 nm，重訪周期為16 天（每天14 個軌道，每個周期227 個軌道）。CO 和CH4測量是利用2.3 μm 光譜波段的晴空和多云天空地球輻射測量（Schneising et al.，2019），可在歐洲太空局衛星數據網站（https：//s5phub.copernicus.eu/dhus/#/home）下載（Veefkind et al.，2012）。CO 和CH4氣體數據由TROPOMI 二級標準產品數據反演得到，反演方法選用最優化估計法，精度分別達到5.1×10-9、14×10-9（Schneising et al.，2019），二級標準產品的空間分辨率為7.0 km×7.5 km。

由于每天觀測數據中的有效數據量較小，且發射時間較短，因此通過計算月均值對研究區的時間、空間背景特征分析。計算各月內對應經緯度氣體含量的算數平均值（公式1）得到2018 年5 月至2021 年12 月的月均值（CO 數據的起始時間為2018 年7 月），后對背景場進行可視化處理。

其中Gbac為t月N天數據的算術平均值，i為具有有效數據對應日期序列號（0＜i≤31），N為當月有效天數，t為2018 年5 月至2021 年2 月的月份，（x，y）為對應像元的經緯度。

通過對比分析a 和b 研究區內3 個典型區域氣體的時間序列變化進一步詳細分析大氣CH4和CO氣體時空背景特征，比較其對地震活動時間以及差異構造背景的響應。各典型區域的各像元均值數據的算數平均值代表該區域氣體變化：

用于對照的CH4和CO 數據均選自美國宇航局對地觀測衛星Aqua 上搭載的大氣紅外探測器AIRS的月尺度降軌數據。在NASA 的戈德地球科學數據和信息服務中心提供的標準產品數據包含了CH4和CO 總含量參數（http：//disc.sci.gsfc.nasa.gov），從2002 年9 月開始向地面提供觀測數據，它包含2 378個通道覆蓋熱紅外波段3.74～15.4 μm 的光譜范圍，分辨率可達λ/Δλ＞1 200。AIRS 分別利用熱紅外波段4.50～4.58 μm 和7.66 μm 對大氣中的CH4和CO 濃度進行反演（Barnet et al.， 2003；McMillan et al.，2005；Xiong et al.，2008）。CO 和CH4產品的精度分別為15%（21×10-9）和1%（19×10-9），相應的空間分辨率分別為1°×1°。本文選取三級標準產品數據中2019 年1 月的月平均CH4總含量和CO 總含量降軌（晚上）數據。

3 結果與分析

3.1 近地表氣體時空分布特征及其成因

（1）CH4和CO 時空分布特征

2018 年5 月至2021 年12 月研究區CH4氣體的月均值時空變化圖（圖2）（因為篇幅有限，只展示了2020 年每個季度中的一個月，具體為3、6、9、12 月），顯示青藏高原CH4的有效數據量較少且為明顯低值，四川盆地和渭河盆地值較高。a 區和b 區各典型區域CH4的時間序列變化（圖3）表明，空間上CH4濃度存在地區差異，但大致變化趨勢基本一致。在a 區CH4濃度呈現為海原/六盤山斷裂帶小于渭河斷裂帶，b 區表現為鮮水河斷裂帶小于安寧河—則木河斷裂帶小于小江斷裂帶，但是b 區在2019 年5～9 月和2021 年3～7 月期間小江斷裂帶與鮮水河斷裂帶表現出與其他時間相反的趨勢。時間上均表現為冬春季低、夏秋季高的特點，最大值出現較為固定，均在7、8 月左右。

圖2 研究區2020 年3、6、9、12 月平均CH4時空變化圖Fig.2 Spatial and temporal variations of monthly CH4 in the study area in March，June，September and December 2020

圖3 研究區各典型區域月平均CH4時間變化Fig.3 Curves of monthly CH4 as a function of time in typical areas of the study area

2018 年5 月至2021 年12 月研究區CO 氣體的月均值時空變化圖（圖4）（同CH4只展示2020 年3、6、9、12 月）顯示四川盆地、銀川地塹和渭河盆地等地區均出現高背景值現象。此外在銀川、蘭州、西寧等大城市也呈現明顯的高背景值。a、b 兩區各典型區域CO 的時間序列變化圖（圖5）表明CO 空間分布特征與CH4相似，時間上，呈秋季低、冬春季高的特點，此外夏季存在一個小高峰（圖4，圖5）。a、b 區各典型區域CO 變化趨勢基本一致。

圖4 研究區2020 年3、6、9、12 月平均CO 時空變化圖Fig.4 Spatial and temporal variations of monthly CO in the study area in March，June，September and December 2020

圖5 研究區各典型區域月平均CO 時間變化Fig.5 Curves of monthly CO as a function of time in typical areas of the study area

（2）CH4和CO 空間分布特征成因

CH4和CO 是重要的大氣組分，其空間分布特征受來源控制。CH4和CO 來源可分為自然來源和人為來源，其中自然來源有濕地、海洋、油氣藏、礦藏等，人為來源包括畜牧業、農業、化石燃料和生物質燃燒等。長期以來對人為源的研究較多，近年來越來越多的學者通過對火山（Etiope et al.，2002）、斷裂帶（M?rner and Etiope，2002）等自然源的氣體排放研究，認為氣體的自然排放控制大氣組分背景含量，是影響大氣環境的主要因素。因此文中重點關注自然來源CH4和CO 的控制因素。

首先，CH4和CO 空間分布特征主要受地質背景、地形地貌特征影響，主要表現為盆地高（四川盆地、渭河盆地、銀川地塹），高原低。四川盆地是我國4 大盆地之一，盆地內存在大量含天然氣頁巖，這為氣體“源”提供了很好的地質條件。同時特殊的地形條件更加有利于污染氣團在盆地內聚集，一定程度上在局部地區對氣體具有一定的抬升，同時盆地地形也不利于氣體的擴散，渭河盆地和銀川地塹類似；相反青海、川西高原地區低值可能與該地區海拔較高，生態環境惡劣，氣體排放量較少有關。此外，相同地形地貌地區氣體含量差異可能與下墊面的植被類型不同及其土壤微生物種類有關（Saikia et al.，2022），比如b 區由北向南植被覆蓋量增大，氣體濃度升高（圖3，圖5）。

其次，CH4和CO 濃度還與斷層的類型、巖石破碎程度等構造因素有著密不可分的關系，導致海原/六盤山斷裂帶CH4和CO 濃度小于渭河斷裂帶，鮮水河、安寧河—則木河斷裂帶、小江斷裂帶濃度依次升高。不同類型的斷層受力狀態和通道通暢程度不同，雖然川滇地區的小江、安寧河—則木河和鮮水河斷裂帶主要類型均為左旋走滑（徐錫偉等，2003；王閻昭等，2008），然而其滑動速率和閉鎖程度存在一定的差異。蘆山、九寨溝等地震發生后安寧河、小江斷裂帶大部分地區閉鎖程度較高，安寧河斷裂帶平均滑動速率小于小江斷裂帶，因此，排氣量安寧河—則木河斷裂帶小于小江斷裂帶；鮮水河斷裂帶雖然滑動速率較大，卻是我國最著名的蠕滑斷層，孔隙通道受阻，導致排氣量較小。

CH4和CO 空間分布特征還受人類活動影響。四川盆地農業種植以水稻為主，同時油氣資源高強度開采是導致區域CH4濃度過高的主要原因（趙引弟，2014）。CO 的人為來源主要有發動機燃燒和生物質燃燒，高值地區人口聚集，工業較為發達，同時由于地形、氣象等因素將CO 滯留在該區域；反之低值地區海拔較高，人口密度小，工業發展較為落后，CO 排放“源”較少。因此，在銀川、蘭州、西寧等人口眾多的大城市CO 呈現明顯的高值（圖4）。

（3）CH4和CO 時間變化特征成因

CH4和CO 時間變化特征主要受氣候變化和溫度、濕度控制，同時部分區域受地貌、人類活動影響。

CH4時間上呈明顯的季節變化，這是因為CH4的自然“匯”主要是與大氣中的OH 自由基反應生成CO 和H2O。OH 自由基的大氣含量主要受溫、濕度條件控制，在秋、冬季節溫度降低，太陽輻射減弱使得大氣中OH 自由基含量降低，會促進CH4的積累作用；相反夏季溫濕度高、太陽輻射強，大氣中OH 自由基含量升高，消耗了大氣中的CH4。但是CH4的含量卻表現為與“匯”強度相反的冬春季低、夏秋季高的特征，推測其主要是受地貌和人類活動的影響。前人研究表明，我國稻田、植被在7 月和8 月排放大量的CH4（Gong and Shi，2021），導致CH4排放在夏季達到峰值，冬季出現低谷。

CO 時間上呈明顯的季節變化，也是因為在夏季OH 自由基濃度最高，CO 作為OH 自由基最主要的消耗者（Novelli et al.，1998），其濃度通常表現為冬春季達到最大、秋季降至最小。夏季溫濕度高、輻射高，較強的太陽輻射對OH 自由基的產生有利，生成的OH 自由基與大氣中的CO 反應，使得CO 含量減少；冬季的溫度和濕度降低，太陽輻射降低，大氣中OH 自由基含量減少，大氣CO 在較長時間的累積作用下含量逐漸增加。此外，人類活動，比如冬季采暖產生的CO 也是冬季CO 濃度較高的一個原因。CO 在夏季出現的一個小高峰，可能與夏季CH4排放量大，CH4與OH 反應轉化為CO 相關。

3.2 氣體特征與構造和地震關系

CH4和CO 氣體的空間分布特征除地質背景、地形地貌和人類活動因素的影響外，還與構造和地震活動關系密切。

（1）與構造活動關系

拉張環境有利于地下氣體釋放，擠壓環境不利于氣體釋放，例如拉張環境的銀川地塹氣體濃度高于擠壓環境的青藏高原東北緣（Tamburello et al.，2018）。鄂爾多斯南緣渭河斷裂帶（Ⅲ）是拉張環境，較以擠壓為主的青藏高原東北緣地區的海原（Ⅰ）和六盤山（Ⅱ）斷裂帶更有利于地下氣體的釋放。此外，正斷層地球脫氣作用強于逆沖斷層和走滑斷層。鄂爾多斯南緣的渭河斷裂帶是以正斷層為主的拉張構造，促進了裂縫的發育，同時海原和六盤山斷裂帶原有的裂隙在大量的構造擠壓下出現了部分閉合（李強等，2014）。斷層閉鎖導致滲透率降低，這是因為斷層的自封閉過程（如膠結、再結晶、礦物沉淀或粘土充填）限制了氣體從深部向地表的逸出（Yang et al.，2021）。因此，在區域尺度上，位于拉張環境、以正斷層為主的渭河斷裂帶（Ⅲ）氣體排放強于以強烈擠壓和走滑為主的海原（Ⅰ）和六盤山（Ⅱ）斷裂帶（圖3，圖5，圖6），該空間分布特征與大地熱流分布趨勢、溫泉氣和近地表土壤氣濃度分布趨勢一致（Li et al.，2023）。

圖6 TROPOMI 的CO 和CH4對近地表構造背景響應Fig.6 CO and CH4 from TROPOMI in response to near-surface tectonic background

（2）與地震活動關系

雖然CH4和CO 的影響因素復雜多變，但是在圖3 和圖5 中的青藏高原東北緣的時間序列可以看出，在沒有地震活動時，氣體的時間序列存在大致相同的時間變化趨勢，這說明在一定程度上我們可以認為其含量變化在一個穩定的范圍內。但是在川滇地區的安寧河—則木河區域CH4濃度值打破背景變化，超過小江斷裂帶區域（圖3 中紅色圓圈位置），很有可能是地震活動引起的地下氣體大量釋放。檢索地震目錄，對應2019 年6～7 月在四川長寧發生5 次5.0 級以上地震，可能為第一個異常的響應。所選安寧河—則木河區域位于巴顏喀拉菱形塊體東南邊界，構造位置特殊，該地區的地下流體可能對巴顏喀拉塊體產生的大震較為敏感，第二個異?？赡芘c2021 年5 月22 日瑪多7.4 級地震有關。CO 時間序列未出現異?，F象，可能是因為OH 自由基在大氣中含量較少，光化學反應微弱，使得CH4反應生成的CO 維持在一個相對穩定的狀態下。

3.3 近紅外傳感器地震監測應用前景展望

通過對青藏高原東邊界典型構造區的大氣CH4和CO 氣體時空分布特征研究，發現近紅外高光譜數據（TROPOMI）對構造有關氣體的監測比較敏感，尤其是相對熱紅外傳感器（AIRS）特性，近紅外傳感器的探測波段對近地表氣體敏感，能夠獲取較為精細的構造特征（圖6，圖7），比如圖6 中TROPOMI 獲取的2019 年1 月CO 和CH4在渭河斷裂帶表現的“線性”高值現象，對應時間段AIRS 中CH4表現不明顯，CO 沒有表現（圖7）。這是因為AIRS 反演CH4和CO 所用波段主要在紅外波段，其反演敏感層在中對流層以上，對近地表觀測不敏感，而TROPOMI 用于CH4和CO 反演的近紅外和短波紅外波段對近地表氣體組分敏感，可用于精確反演獲取大氣底層氣體濃度，研究其源和匯分布（程杰等，2007）。近紅外高光譜傳感器彌補了熱紅外傳感器對地表氣體信息探測不敏感的缺憾，有望提高地震有關氣體異常和構造活動之間關系判斷能力。但是在川滇地區有效數據較少、時間分辨率較差，目前很難單獨用于地震監測預測。今后在高光譜地震有關氣體監測應用中，可結合熱紅外和近紅外技術，發揮熱紅外時間分辨率高、數據覆蓋范圍大，近紅外對近地表數據敏感的優勢，利用熱紅外數據判斷地震時間、強度，近紅外數據判斷地點和發震構造。

圖7 AIRS CO 和CH4對近地表構造背景響應（單位：/cm2）Fig.7 CO and CH4 content of AIRS in response to near-surface tectonic background（unit：/cm2）

4 結 論

本研究通過利用近紅外高光譜傳感器TROPOMI 數據獲取青藏高原東邊界典型構造區的CH4和CO 氣體時空變化特征，分析其時空分布特征的影響因素及其與構造和地震活動的關系，簡單評價其用于地震監測的潛力。得到如下結論：

（1）近紅外傳感器TROPOMI 數據獲取的CH4和CO 氣體背景場時間上具有明顯的周期性季節變化，空間上較好地反映了近地表構造信息，其時空背景特征主要受到氣候變化、地質背景、地形地貌及人類活動等因素影響。

（2）近紅外傳感器數據空間分辨率高，能夠較好地反映空間背景信息，獲取更為可靠的地震和構造活動信息，然而其有效數據量和時間分辨率具有一定的局限性，對地震活動的時間判斷能力較為一般。

（3）近紅外傳感器的應用可以彌補熱紅外傳感器對近地面氣體信息敏感度差的不足，填補圈層耦合中近地表大面積連續觀測的空白。同時隨著近紅外高光譜傳感器技術的進步，未來或可成為地震監測預測的有效手段。