提取地震热异常信息的功率谱相对变化法及震例分析

地震测防管理事业单位的地震监测数据的异常事件检测与识别方法研究地震是自然界一种具有巨大破坏力的地质灾害，给人们的生命财产安全带来了严重威胁。

为了及时准确地掌握地震活动的情况，地震测防管理事业单位进行地震监测工作至关重要。

然而，在海量的地震监测数据中，如何有效地检测和识别地震异常事件成为了一个挑战。

本文将探讨地震测防管理事业单位的地震监测数据的异常事件检测与识别方法。

一、数据预处理地震监测数据常常受到各种干扰因素的影响，如噪声、仪器故障等。

为了使地震监测数据更加准确可靠，需要对数据进行预处理。

常见的预处理方法包括滤波、去噪和数据修复等。

滤波可以去除高频和低频噪声，提取出有效的地震信号。

去噪可以通过信号处理技术，如小波变换和小波包分析等，去除噪声对地震数据的影响。

数据修复可以通过插值和外推等方法，恢复因故障或其他原因导致的数据缺失。

二、异常事件检测地震监测数据中的异常事件通常具有较高的震级和震源特征，可以通过一系列异常检测算法进行检测。

常用的方法有基于阈值的方法、基于统计学的方法和基于机器学习的方法等。

基于阈值的方法通过设置一定的阈值，当地震监测数据超过或低于阈值时即被判定为异常事件。

基于统计学的方法则利用均值、方差、偏度等统计特征来判断是否为异常事件。

基于机器学习的方法可以通过训练大量的地震数据，构建分类模型，从而对异常事件进行分类和检测。

三、异常事件识别在对地震监测数据进行了异常事件检测后，需要对异常事件进行识别和分类。

异常事件的识别可以通过特征提取和分类器构建来实现。

特征提取可以通过提取地震监测数据的频率、能量、振幅等特征来描述异常事件的特点。

常见的特征提取方法包括时域特征提取和频域特征提取等。

分类器构建可以利用支持向量机、人工神经网络和决策树等机器学习算法，将异常事件进行分类和识别。

四、异常事件分析与决策在异常事件检测和识别的基础上，地震测防管理事业单位可以进行进一步的异常事件分析和决策。

通过对异常事件进行时序分析和空间分析，可以进一步确定异常事件的发生时间、震源位置和震级等。

文章编号:１００１￣８９５６(２０１８)０３￣０２０６￣０７中图分类号:Ｐ３１５.７㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀２０１６~２０１７年新疆区域震磁异常信息提取①张敏ꎬ赵石柱ꎬ贾路(新疆维吾尔自治区地震局ꎬ新疆乌鲁木齐８３００１１)摘要:利用极化方法ꎬ提取和分析２０１６年１月１日~２０１７年１０月的垂直分量极化值ꎬ分析极化值异常与地震的关系ꎮ分析期间发生的５次急始磁暴时的极化值ꎬ发现磁场扰动时极化值会出现低值ꎮ统计的９次地震ꎬ在传播范围内的台站除了温泉台在呼图壁地震之前漏报ꎬ其余均出现极化值高值异常ꎮ分析结果表明ꎬ异常幅度最大的为呼图壁ＭＳ６.２地震震中距最小(７５ｋｍ)的乌鲁木齐台ꎬ呼图壁地震震级小于精河地震ꎬ但是呼图壁地震震中距乌鲁木齐较近ꎬ所以就异常幅度而言ꎬ呼图壁地震前乌鲁木齐极化值异常大于精河地震前乌鲁木齐台极化值ꎮ异常幅度最小的为且末ＭＳ５.８地震且末台的极化值ꎬ可以看到新疆区域的４个台站ꎬ且末台的极化值较小ꎬ这可能与且末台仪器噪声和背景噪声为全疆最好有关ꎮ关键词:极化法ꎻ地磁秒数据ꎻ短临异常ｄｏｉ:１０.１６２５６/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１￣８９５６.２０１８.０３.００３㊀㊀利用新疆区域的乌鲁木齐㊁喀什㊁温泉㊁且末这４个台站的预处理秒数据ꎬ采用每个台站背景噪声较小的那套相对观测仪秒采样数据ꎬ利用极化方法ꎬ提取和分析２０１６年１月１日~２０１７年１０月３１日的垂直分量极化值ꎬ分析地震前的极化值短临异常ꎮ新疆区域各个地磁台站自建造以来仪器运行稳定ꎬ背景噪声较小ꎬ连续多年获得国家局地磁资料评比多项前三名的好成绩ꎬ观测环境无明显干扰ꎮ１㊀数据选取本研究采用预处理秒数据ꎬ采样率为１Ｈｚꎬ地磁秒数据采用的是ＦＨＤＺ￣Ｍ１５或ＦＧＭ￣０１磁通门磁力仪记录到的地磁秒数据ꎬ由于地磁原始秒数据或多或少会受到人为活动的干扰ꎬ所以对原始数据经过去尖峰㊁台阶等干扰噪声的影响后得到预处理秒数据ꎬ数据由中国地震局地球物理研究所收集㊁审核和入库ꎮ选择的台站为新疆区域内的乌鲁木齐㊁喀什㊁且末㊁温泉台ꎬ拥有秒记录的台站ꎬ因为大部分异常现象出现在地震前２~３个月ꎬ故在此选取的是此地震前６个月的地磁秒数据进行分析[１￣３]ꎮ乌鲁木齐㊁喀什㊁且末台拥有２套以上相对观测仪ꎬ在此选择的是背景噪声较小的那套仪器ꎬ乌鲁木齐和喀什选择的是ＦＨＤＺ￣Ｍ１５产出的秒数据ꎬ温泉㊁且末台选择的是ＧＭ４产出的第３２卷㊀第３期２０１８年㊀㊀９月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀内陆地震ＩＮＬＡＮＤ㊀ＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｖｏｌ.３２㊀Ｎｏ.３Ｓｅｐ.㊀２０１８①收稿日期:２０１７￣０８￣３０ꎻ修回日期:２０１８￣０１￣０３.课题项目:新疆地震科学基金(２０１６１０㊁２０１８１３).作者简介:张敏(１９８６~)ꎬ女ꎬ工程师ꎬ硕士ꎬ２０１２年毕业于中国地震局地球物理研究所ꎬ主要从事前兆数据处理分析工作.Ｅ￣ｍａｉｌ:２７３８９３２８９＠ｑｑ.ｃｏｍ秒数据ꎮ２㊀计算方法和原理采用极化方法利用地磁场Ｄ㊁Ｈ㊁Ｚ三分量的秒采样数据ꎬ首先进行傅里叶变化得到虚实傅氏谱ꎬ然后再计算极化值ꎬ本文选择的是垂直分量极化ꎬ即地磁垂直分量和水平分量全矢量谱比值ꎬ其定义为:ＹＺＨ＝Ｚ(ω)/Ｈ(ω)㊀㊀㊀㊀.(１)式中ꎬＺ(ω)为地磁垂直分量的谱值ꎬＨ(ω)为地磁水平分量的谱值ꎮ观测和分析表明ꎬ来自高空电离层和磁层的ＵＬＦ磁场极化值ＹＺＨ一般都<１ꎬ而来自震前震源区磁场的ＹＺＨʈ１或ＹＺＨ>１ꎬ因此认为ＹＺＨ是区分磁场信息来自高空还是震源区地下的关键ꎬ它可能是提取与地震破裂有关的电磁辐射信息的重要参数ꎮ许多学者分析了ＹＺＨ在地震前后的变化ꎬ发现震前ＹＺＨ增高的现象很普遍[４￣８]ꎮ３㊀研究步骤为了避开日间的人为和工业干扰ꎬ选取当地时间的子夜０~２点(也就是世界时的１７:００:００~１８:５９:５９)的预处理秒数据进行计算ꎮ具体的计算流程为:(１)以１５ｍｉｎꎬ也就是９００ｓ为分段长度ꎬ对各个测点垂直分量Ｚ㊁水平分量Ｈ预处理秒数据进行分段ꎬ这样每天的数据就包括８个１５ｍｉｎ数据段ꎮ(２)计算出每段数据的傅里叶谱值ꎬ取平均值代表该天的频率域傅里叶谱幅值ꎮ(３)低于０.０１Ｈｚ以下的数据为准直流数据ꎬ不是我们讨论的范围ꎬ高于０.２Ｈｚ的数据幅度很小ꎬ在０.０１~０.２Ｈｚ的频率域内变化最为明显ꎬ选择此频段为分析对象ꎬ得到分析对象的极化值ꎮ(４)对垂直幅度比(垂直幅度极化)做粗差处理(超１０倍均方差的作为缺测)ꎮ(５)对垂直幅度比(垂直幅度极化)５日滑动平均得到最终的极化值结果ꎮ(６)在分析中为了排除外源场的影响ꎬ采用了与Ｋｐ指数对比分析ꎬ中低纬度地区地磁场活动强度常用Ｋｐ指数来表示ꎬＫｐ指数每３ｈ一个数值ꎬ>４表示地磁场处于扰动状态ꎬＫｐ指数越小ꎬ说明地磁场越平静ꎮ４㊀结果分析４.１㊀极化值与磁场活动的关系地磁场观测容易受到空间电流体系的影响ꎬ极化值在地震前通常表现出高值异常ꎬ怎样排除外源场对数据的影响显得尤为关键ꎬ因此本文中首先分析在地磁场扰动时ꎬ计算出的极化值是否会出现高值ꎮ２０１６年１~７月新疆区域无６级以上地震发生ꎬ在２０１６年１２月发生了３次中强震ꎬ２０１７年８月９日发生了精河ＭＳ６.６地震ꎬ而且２０１６年全年总共发生了４次磁暴ꎬ２０１７年７月发生了１次磁暴ꎬ因此选择２０１６年１月１日~２０１７年８月８日的预处理秒数据ꎬ７０２３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀张敏等:２０１６~２０１７年新疆区域震磁异常信息提取㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀计算得到垂直幅度极化值ꎬ分析磁暴时极化值的表现ꎮ磁暴目录来自中国地震局地球物理研究所发布的磁暴报告ꎬ磁暴目录如表１ꎮ磁暴期间极化值结果如下图１ꎮ表１㊀磁暴极化值结果表磁暴开始时间(年￣月￣日Ｔ时:分)乌鲁木齐喀什温泉且末２０１６￣０１￣１８Ｔ２１:５８０.２３８２３０.３８１５４０.５４５７５０.５４８０２２０１６￣０３￣０６Ｔ０５:１２０.３５４８５０.４８４７６０.４０９６７０.４１７８９２０１６￣０３￣１１Ｔ０５:３２０.２７１７１０.２５８９００.４３３１２０.４９５０８２０１６￣０７￣１９Ｔ２３:５００.２２４５４０.２５４４３０.５３８０２０.５０００２２０１７￣０７￣１６Ｔ０６:０１０.３０７２１０.０７３８８０.２３０９００.２９７４５二倍均方差０.６５９０００.５９００００.６０６０００.６９２００图１㊀磁暴期间极化值图(ａ)乌鲁木齐㊀(ｂ)喀什㊀(ｃ)温泉㊀(ｄ)且末Ｆｉｇ.１㊀Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｇｅｏｍａｇｎｅｔｉｃｓｔｏｒｍ图中的红色虚线为各台极化值２倍均方差控制线ꎬ可以看到４个台站在５次磁暴期间极化值都非常小ꎬ都小于２倍均方差ꎬ从表１的磁暴目录提取出４个台站磁暴时的极化值可以看出全部都小于二倍均方差ꎬ所以可以判断极化值在磁场扰动时应该表现为低值ꎬ而地震前极化值表现为高值ꎬ因此可以判断磁场扰动时不会影响利用极化值进行震前异常的研究ꎮ４.２㊀震例分析ＵＬＦ信号传播最大距离Ｄｍａｘ与震级ＭＳ的关系满足如下公式[６]ꎬＭＳ＝－０.８７＋２.６１ｌｇ１Ｄ㊀㊀㊀㊀㊀.(２)震级越大ꎬ可观测到的电磁信号距离越大.根据此经验公式计算出各个地震的传播距离ꎮ计算出的极化值结果如下图２~５ꎬ图中红色横实线为３倍均方差ꎬ把其作为阈值ꎮ根据经验公式２０１６年１月~２０１７年１０月总共有９个(删除余震㊁包含境外地震)５级以８０２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀内㊀陆㊀地㊀震㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３２卷图２㊀乌鲁木齐台５~１００ｓ极化值图Ｆｉｇ.２㊀Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆ５~１００ｓｅｃｏｎｄｆｒｏｍＵｒｕｍｑｉｓｔａｔｉｏｎ图３㊀喀什台５~１００ｓ极化值Ｆｉｇ.３㊀Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆ５~１００ｓｅｃｏｎｄｆｒｏｍＫａｓｈｉｓｔａｔｉｏｎ图４㊀温泉台５~１００ｓ极化值图Ｆｉｇ.４㊀Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆ５~１００ｓｅｃｏｎｄｆｒｏｍＷｅｎｑｕａｎｓｔａｔｉｏｎ９０２３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀张敏等:２０１６~２０１７年新疆区域震磁异常信息提取㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀图５㊀且末台５~１００ｓ极化值图Ｆｉｇ.５㊀Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆ５~１００ｓｅｃｏｎｄｆｒｏｍＱｉｅｍｏｓｔａｔｉｏｎ上的地震ꎬ其中且末台满足条件的地震有２个ꎬ温泉台满足条件的地震有２个ꎬ乌鲁木齐台满足条件的地震有２个ꎬ喀什台满足条件的地震有６个ꎮ２０１７年８月９日精河ＭＳ６.６地震传播距离同时覆盖了３个台站ꎬ同时覆盖２个台站的地震有２０１６年１２月８日呼图壁地震总共１个地震ꎮ其他地震满足条件的台站只有１个(表２)ꎮ表２　地震目录(删除余震)㊁震中距㊁传播距离表台站发震时间(年￣月￣日Ｔ时:分:秒)纬度φＮ(ʎ)经度λＥ(ʎ)震级(ＭＳ)传播距离/ｋｍ震中距/ｋｍ乌鲁木齐２０１６￣１２￣０８Ｔ１３:１５:０３４３.８３８６.４０６.２５１１７５乌鲁木齐２０１７￣０８￣０９Ｔ０７:２７:５１４４.３０８２.９０６.６７２８３２３喀什２０１６￣０４￣１０Ｔ１８:２９:０１３６.６２７１.５０７.１１１３１４９４喀什２０１６￣０６￣２６Ｔ１９:１７:０８３９.３８７３.２５６.７７９５２２１喀什２０１６￣１１￣２５Ｔ２２:２４:３０３９.２５７４.０７６.７７９５１５３喀什２０１７￣０５￣０３Ｔ１２:４７:１３３９.３０７１.５２６.２５１１３６３喀什２０１７￣０５￣０５Ｔ１３:０９:３５３９.４７７１.４５６.０４２８３６９喀什２０１７￣０５￣１１Ｔ０５:５８:１９３７.５５７５.３０５.５２７５２１８温泉２０１６￣１２￣０８Ｔ１３:１５:０３４３.８３８６.４０６.２５１１４４２温泉２０１７￣０８￣０９Ｔ０７:２７:５１４４.３０８２.９０６.６７２８１６５且末２０１６￣１２￣２０Ｔ１８:０４:３８３７.１７８４.８３５.８３５９１１２且末２０１７￣０８￣０９Ｔ０７:２７:５１４４.３０８２.９０６.６７２８７１９从图２可以看出ꎬ在精河地震之前ꎬ乌鲁木齐台在２月和４月出现２次超阈值情况ꎬ乌鲁木齐台在呼图壁地震前也出现１次超阈值情况ꎬ虽然呼图壁地震震级小于精河地震ꎬ但是呼图壁地震震中距乌鲁木齐较近ꎬ所以就异常幅度而已ꎬ呼图壁地震前乌鲁木齐极化值异常大于精河地震前乌鲁木齐台极化值ꎮ从图３可以看出喀什台的６次地震之前均出现１次超阈值异常ꎮ从图４可以看出ꎬ温泉台在２月也出现超阈值情况ꎬ但是在呼图壁地震前ꎬ温泉台虽然在传播范围之内仍没有出现任何异常情况ꎬ查看温泉台２０１６~２０１７年的秒数据预处理错误率可以发现温泉台存着比较多的处理错误情况ꎬ而且台站周边受到比较大的干扰ꎬ目前正在准备搬０１２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀内㊀陆㊀地㊀震㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３２卷迁选址的过程中ꎬ造成极化值总体值偏高ꎬ呼图壁地震异常不显著ꎬ而精河地震距温泉台比较近ꎬ虽然在比较高的干扰背景下ꎬ仍然出现高值异常ꎬ综上所述认为温泉台在精河地震前的异常有一定的参考意义ꎮ从图５且末台２０１６~２０１７年的极化值可以看出符合条件的２次地震之前ꎬ分别是２０１６年１２月２０且末ＭＳ５.８地震和２０１７年８月９日精河ＭＳ６.６地震ꎬ分别出现了１次超阈值异常ꎮ４个台站在地震之前极化值异常出现时间㊁异常幅度㊁异常持续时间㊁对应地震情况㊁发震时间间隔以及各个台站距离地震的震中距如表３ꎮ表３㊀极化值异常与地震对应情况统计表台站异常出现时间(年￣月￣日)异常持续时间/ｄ异常幅度对应地震发震时间震级发震时间间隔/ｄ震中距/ｋｍ乌鲁木齐２０１６￣１２￣０４１１.６１２０１６￣１２￣０８ＭＳ６.２４７５乌鲁木齐２０１７￣０２￣２１１１.５７２０１７￣０８￣０９ＭＳ６.６１６７３２３乌鲁木齐２０１７￣０４￣１７１１.０６２０１７￣０８￣０９ＭＳ６.６１１３３２３喀什２０１６￣０３￣０５１１.１８２０１６￣０４￣１０ＭＳ７.１３５４９４喀什２０１６￣０４￣１９１０.９８２２０１６￣０６￣２６ＭＳ６.７６７２２１喀什２０１６￣０８￣２０１１.０８２０１６￣１１￣２５ＭＳ６.７９６１５３喀什２０１７￣０３￣１７１０.９８３２０１７￣０５￣０３ＭＳ６.２４６３６３喀什２０１７￣０３￣１７１０.９８３２０１７￣０５￣０５ＭＳ６.０４８３６９喀什２０１７￣０３￣１７１０.９８３２０１７￣０５￣１１ＭＳ５.５５４２１８且末２０１６￣０８￣２８１０.９０９２０１６￣１２￣２０ＭＳ５.８１１３１１２且末２０１７￣０６￣０９１０.９２８２０１７￣０８￣０９ＭＳ６.６６０７１９漏报２０１６￣１２￣０８ＭＳ６.２温泉２０１７￣０２￣２６１０.９５０２０１７￣０８￣０９ＭＳ６.６１６３１６５５㊀结论与讨论(１)地磁场观测容易受到空间电流体系的影响ꎬ极化值在地震前通常表现出高值异常ꎬ怎样排除外源场对数据的影响显得尤为关键ꎬ首先分析在地磁场扰动时ꎬ极化值的表现ꎮ分析了２０１６年１月１日~２０１７年１０月３１日发生的５次急始磁暴时的极化值ꎬ发现磁场扰动时极化值会出现低值ꎬ与冯志生２０１０的研究结果一致ꎮ(２)在２０１６年１２月８日呼图壁ＭＳ６.２地震ꎬ该地震传播范围内的台站有乌鲁木齐和温泉台ꎬ乌鲁木齐台在呼图壁地震前也出现１次超阈值情况ꎬ温泉台漏报ꎮ查看温泉台２０１６和２０１７年的秒数据预处理错误率可以发现温泉台存着比较多的处理错误情况ꎬ而且台站周边受到比较大的干扰ꎬ目前正在准备搬迁选址的过程中ꎬ造成极化值总体值偏高ꎬ呼图壁地震异常不显著ꎮ在２０１６年１２月２０日发生的且末ＭＳ５.８地震之前ꎬ且末台出现一次超阈值异常ꎮ在２０１７年８月９日发生在新疆精河ＭＳ６.６地震ꎬ在该地震传播范围内的乌鲁木齐㊁温泉㊁且末台均在地震前出现超阈值异常ꎮ喀什台在２０１６~２０１７年１０月总共发生了６次５级以上满足传播条件的地震ꎬ在这些地震之前ꎬ均出现超阈值情况ꎮ(３)从表３可以看出ꎬ在出现的这些震前地磁异常ꎬ最短的为地震前４ｄꎬ最长的为地震前半年ꎬ异常幅度最大的为２０１６年１２月８日呼图壁ＭＳ６.２地震震中距最小(７５ｋｍ)的乌鲁木１１２３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀张敏等:２０１６~２０１７年新疆区域震磁异常信息提取㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２１２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀内㊀陆㊀地㊀震㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３２卷齐台ꎬ异常幅度最小的为２０１６年１２月２０日且末ＭＳ５.８地震且末台的极化值ꎬ虽然呼图壁地震震级小于精河地震ꎬ但是呼图壁地震震中距乌鲁木齐较近ꎬ所以就异常幅度而言ꎬ呼图壁地震前乌鲁木齐极化值异常大于精河地震前乌鲁木齐台极化值ꎮ就新疆区域的４个台站而言ꎬ且末台的极化值较小ꎬ这可能与且末台仪器噪声和背景噪声为全疆最好有关ꎮ本文中分析了２０１６~２０１７年新疆区域４个台站的极化值与地震的对应关系ꎬ在有限的９个震例中得到的分析结果可能并不能反应地震发生过程的复杂性ꎬ得到的结果还需要在以后的研究工作中加以检验ꎮ参考文献:[１]ＰｒａｔｔｅｓＧꎬＳｃｈｗｉｎｇｅｎｓｅｈｕｈＫꎬＥｉｃｈｅｌｂｅｒｇｅｒＨＵꎬｅｔａｌ.Ｍｕｌｔｉ ｐｏｉｎｔｇｒｏｕｎｄ ｂａｓｅｄＵＬＦｍａｇｎｅｔｉｃｆｉｅｌｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｉｎＥｕｒｏｐｅ￣ｄｕｒｉｎｇｓｅｉｓｍｉｃａｃｔｉｖｅｐｅｒｉｏｄｓｉｎ２００４ａｎｄ２００５[Ｊ].ＮａｔｕｒａｌＨａｚａｒｄｓａｎｄＥａｒｔｈＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２００８ꎬ８:５０１￣５０７. [２]ＬｉＱｉꎬＺｈｕＰｅｉｙｕꎬＡｌｉｍｊａｎＭａｍａｔｅｍｉｎꎬｅｔａｌ.ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＵＬＦｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｅｍｉｓｓｉｏｎｓａｓａｐｒｅｃｕｒｓｏｒｔｏｔｗｏｅａｒｔｈｑｕａｋｅｓｉｎＣｈｉｎａ[Ｊ].ＥａｒｔｈｑｕｋｅＳｃｉｅｎｃｅꎬ２０１１ꎬ２４(６):６０１￣６０７.[３]李琪.极化方法应用于地磁台阵的震例分析[Ｊ].震害防御技术ꎬ２０１５ꎬ１０(２):４１２￣４１７.[４]刘奕君ꎬ张建国.极化方法在分析地磁秒数据异常信息中的应用[Ｊ].地震地磁观测与研究ꎬ２０１４ꎬ３５(５/６):１１３￣１１９. [５]冯志生ꎬ李琪ꎬ卢军ꎬ等.基于磁通门秒值数据的地震ＵＬＦ磁场可靠信息提取研究[Ｊ].华南地震ꎬ２０１０ꎬ３０(２):１￣７. [６]ＲｉｋｉｔａｋｅＴ.ＮａｔｕｒｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎＰｒｅｃｕｒｓｏｒｙｔｏａｎＥａｒｔｈｑｕａｋｅ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｍａｇｎｅｔｉｓｍａｎｄＧｅｏｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙꎬ１９９７ꎬ４９:１１５３￣１１６３.[７]张敏ꎬ赵石柱ꎬ杨福喜ꎬ等.新疆区域地磁垂直分量日变背景变化分析[Ｊ].内陆地震ꎬ２０１７ꎬ３１(４):３８５￣３９２. [８]张敏ꎬ赵石柱ꎬ雷晴.感应式磁力仪和磁通门磁力仪数据对比分析[Ｊ].内陆地震ꎬ２０１８ꎬ３２(２):１１２￣１１８.ＥＸＲＡＣＴＳＥＩＳＭＩＣＡＮＯＭＡＬＹＢＥＦＯＲＥＸＩＮＪＩＡＮＧＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥＦＲＯＭ２０１６ＴＯ２０１７ＺＨＡＮＧＭｉｎꎬＺＨＡＯＳｈｉ￣ＺｈｕꎬＪＩＡＬｕ(ＥａｒｔｈｑｕａｋｅＡｇｅｎｃｙｏｆＸｉｎｊｉａｎｇＵｙｇｕｒＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＲｅｇｉｏｎꎬＵｒｕｍｑｉ８３００１１ꎬＸｉｎｊｉａｎｇꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｕｓｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎꎬｅｘｔｒａｃｔｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｖｅｒｔｉｃａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｆｐｏｌａｒｉｚａ￣ｔｉｏｎｖａｌｕｅｆｒｏｍ２０１６ｔｏ２０１７ꎬａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎａｎｏｍａｌｉｅｓａｎｄｅａｒｔｈ￣ｑｕａｋｅｓ.Ｗｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｆｉｖｅｇｅｏｍａｇｎｅｔｉｃｓｔｏｒｍａｎｄｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｖａｌｕｅｓꎬａｎｄｆｏｕｎｄｔｈａｔｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｖａｌｕｅｗｏｕｌｄｂｅｌｏｗｗｈｅｎｔｈｅｍａｇｎｅｔｉｃｆｉｅｌｄｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅａｐｐｅａｒｅｄ.ＩｎｔｈｅｎｉｎｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｅｘｃｅｐｔｆｏｒｔｈｅＷｅｎｑｕａｎｓｔａｔｉｏｎｂｅｆｏｒｅＨｕｔｕｂｉｅａｒｔｈｑｕａｋｅꎬａｌｌｏｆｔｈｅｏｔｈ￣ｅｒｓｓｈｏｗｅｄｈｉｇｈａｂｎｏｒｍａｌｖａｌｕｅ.ＴｈｅｌａｒｇｅｓｔａｎｏｍａｌｙａｍｐｌｉｔｕｄｅｗａｓｏｎＤｅｃｅｍｂｅｒ８ｔｈꎬ２０１６ＭＳ６.２ｅａｒｔｈｑｕａｋｅａｎｄｔｈｅｅｐｉｃｅｎｔｅｒｄｉｓｔａｎｃｅｉｓｍｉｎｉｍｕｍ(７５ｋｍ)ｏｆＵｒｕｍｑｉꎬａｌｔｈｏｕｇｈｉｔｓｍａｇｎｉｔｕｄｅｗａｓｌｅｓｓｔｈａｎＪｉｎｇｈｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅꎬｉｔｗａｓｃｌｏｓｅｔｏｔｈｅｅｐｉｃｅｎｔｅｒꎬｔｈｅａｎｏｍａｌｙａｍｐｌｉｔｕｄｅꎬｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎａ￣ｎｏｍａｌｉｅｓｉｎｈｕｔｕｂｉｗａｓｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎｔｈｅＪｉｎｇｈｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅ.Ｔｈｅｓｍａｌｌｅｓｔａｂｎｏｒｍａｌａｍｐｌｉｔｕｄｅｏｆｐｏ￣ｌａｒｉｚａｔｉｏｎｖａｌｕｅｓｗａｓｉｎＱｉｅｍｏｓｔａｔｉｏｎꎬｔｈｉｓｍａｙｂｅｒｅｌａｔｅｄｔｏｉｔｓｓｍａｌｌｅｓｔｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｎｏｉｓｅｗｉｔｈｉｎＸｉｎｊｉａｎｇ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ＰｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄꎻＧｅｏｍａｇｎｅｔｉｃｓｅｃｏｎｄｄａｔａꎻＳｈｏｒｔｔｅｒｍａｎｏｍａｌｙ。