断裂带与地震、 滑坡等自然灾害的发生有着密切关系, 精准提取断裂带不仅可为地震断层的定量化研究提供指导, 还可为地震灾害风险评估及防震减灾决策的制定提供科学依据。针对现有方法中LiDAR点云断裂带提取不完整、 连续性差及错误率高等问题, 文中提出了一种基于 RS-Conv 的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法, 以便更好地解决复杂地形区域的断裂带自动提取问题。该方法首先构建不同空间尺度的邻域点集, 从而更全面地考察点云的局部几何结构特征。考虑到RS-Conv算子能够很好地表征中心点与邻域点的空间关系, 文中以RS-Conv算子作为卷积模块构建了多尺度神经网络模型, 以提取出LiDAR点云不同尺度的深层次特征, 对其进行堆叠并输入到全连接层, 以完成对断裂带点的提取。最后, 在ISPRS点云数据集、 川滇点云数据集和鲜水河数据集上对文中所述方法与张量分解方法和Deep Neural Networks(DNN)方法进行了对比实验, 结果表明, 文中方法的分类精度最高, 分类总误差最低仅为0.3%, 较其他方法降低了0.91%~2.79%, 证实了该方法在点云断裂带提取方面的优越性。

地震监测是一项非常重要且具有挑战性的任务, 遥感技术的不断发展加强了在宏观尺度上对地球表面的监测能力。研究表明, 地震前通常都会出现地表温度异常升高的现象, 因此各种异常提取算法被应用于地震热异常研究中。其中, 基于背景场的提取方法由于具有较强的机理解释性而受到广泛应用。然而, 以往基于背景场的异常提取方法更多将背景场限定于某一固定阈值, 忽略了受外界因素(非震)影响导致的地表温度的小范围正常波动。据此, 文中提出了一种基于GPR-LSTM的地震热红外背景场的构建方法。该方法包括两大部分: 震期年变基准场的建立、 实际LST的残差波动范围计算及背景场的构建。基于MODIS地表温度产品, 以2008年四川汶川和新疆于田地震为研究对象, 使用所述方法对地震前兆热异常信息进行提取与分析, 经过实验得出以下结论: 1)地震热异常通常沿青藏高原的断层分布, 这不仅证明了文中方法能够减弱地表温度数据中噪声的干扰, 同时也证明该方法在热异常信息提取方面的有效性; 2)地震年份的构造活动比非地震年份更加活跃, 导致地表温度的异常增温更加明显; 3)不同地震案例震前的热异常时空特征各不相同。

MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, 中分辨率成像光谱仪)LST(Land Surface Temperature, 地表温度)产品在大气物质和能量交换、 气候变化研究及地震前兆热异常探测等方面具有重要价值。然而, 由于云的遮挡导致MODIS LST数据产品中存在大量空值, 限制了其广泛应用。为此, 文中提出了一种基于混合模型的地表温度重建方法——SCLSTM(即SSA-CLSTM)。与传统方法相比, 该方法无需建立复杂的回归关系模型。此外, 由于CNN(Convolutional Neural Network, 卷积神经网络)能够充分提取一维时间序列数据的局部特征, 而LSTM(Long Short-Term Memory, 长短期记忆)能够充分学习数据的长时间序列特征, 因此将CNN和LSTM结合能够更加充分地学习数据的潜在特征。首先, 使用SSA(Singular Spectrum Analysis, 奇异谱分析)模型提取出地表温度时间序列中的趋势值用于填补缺值像元, 实现地表温度的初步重建。然后, 再利用SCLSTM(即1DCNN-3层堆叠LSTM)模型学习数据的局部时序特征和长期依赖关系, 并实现对缺失像元的地表温度进行迭代预测, 完成数据的精细重建。新疆和田地区和四川汶川地区的实验结果表明, 文中方法与现有其他2种基于混合模型的重建方法相比, 重建后的LST数据误差最小, 与原始数据的一致性最高。其中, 文中方法的RMSE可降至0.712K, AD为0.695K, 重建后的LST数据与原始数据的相关系数可达0.95以上。此外, 气象站的实测地表温度数据也进一步验证了该方法的可靠性。文中所提方法为基于深度学习的LST重建工作提供了一种新的技术手段和思路, 同时也为基于LST的地表过程和地震热异常研究提供了坚实的数据基础。

在破坏性地震中, 快速估算震级对于早期预警和应急响应具有重要意义。然而, 利用强震动地面峰值速度(Peak Ground Velocity, PGV)快速准确地估算震级仍是一项挑战。文中开展了基于强震动PGV的震级快速估算方法研究。首先, 基于全球范围内23次 M_W6.0 ~9.0地震事件的5 596条强震动PGV, 构建了可用于震级快速估算的强震动PGV震级模型。其次, 采用未参与建模的4次地震事件进行模型验证, 并开展了震级快速估算研究。结果表明: 23次地震事件的强震动PGV预测值与观测值基本一致, 残差的均方根误差为0.296。4次地震事件的强震动PGV估算震级与美国地质调查局报告的矩震级基本相符, 其绝对偏差分别为0.15个、 0.14个、 0.05个、 0.13个震级单位, 震级快速估算的收敛时间分别为76s、 50s、 84s、 70s。

地震作为最严重的地质灾害之一, 具有突发性和巨大的破坏性, 开展地震监测预警工作具有十分重要的意义。地表热红外辐射增强的现象是普遍存在的中强地震前兆, 目前已被作为地震监测预警与短临预报的重要参考信息。学者们对其产生的内在机理给出了多种解释。其中, 应力致热假说已被广泛接受, 并已在实验室的岩石力学加载实验中得到证实, 即岩石受力挤压时升温、 拉张时降温, 但这种地壳的挤压拉张运动和热辐射异常间的对应关系能否在野外条件下被观测到, 一直以来尚未有相关研究报道。为此, 文中采用GRACE重力和MODIS热红外2种卫星遥感数据, 以构造应力变化明显的大地震——汶川地震为时间节点开展应力致热假说的野外遥感验证研究。首先, 借助GRACE卫星反演得到的地壳质量密度进行与热红外辐射增温的比对分析; 然后, 分别采用基于最大切应变的重力异常提取方法和原地温度法获得重力异常和热异常, 并分别从时间尺度和空间尺度上检测震前重力异常和热异常的关联性, 对二者与构造断裂带的空间展布进行一致性分析, 得到以下结论: 1)应力致热假说在野外条件下能够被遥感手段验证。地壳的升温区(热偏移指数为正)与挤压区(地壳质量密度增加)、 降温区(热偏移指数为负)与拉张区(地壳质量密度减少)皆高度对应, 二者正、 负变化的一致性高达88.9%, 这为应力致热假说提供了野外观测证据。2)震前重力异常和热异常的时空变化具有较强的关联性。在时间域上, 重力异常和热异常具有较强的相关性, 主要表现为在震前3个月, 2种异常的强度同步出现了突增现象, 并同时达到最大值。在空间域上, 重力异常多出现在热偏移指数值的正、 负值交界处, 这表明重力异常和热异常的空间分布亦具有一定的关联性。此外, 2种异常多次呈现出沿断裂带分布的现象, 由此可知, 二者与构造活动皆密切相关。

随着大地测量观测理论、观测平台和观测技术的发展与进步, InSAR作为一种新型的遥感地质观测途径和数据源, 在同震形变获取、地震应急监测、抗震救灾和发震构造科学研究中发挥了越来越重要和不可替代的作用。其中, InSAR在同震形变监测中的应用最为广泛, 能够在重要灾害性地震事件发生后及时响应, 在识别隐伏断层、确定发震断层、监测地表破裂、研究发震断层的运动学特征、获取三维形变以及厘定发震构造等问题中能提供有效的地表观测数据和模型约束。InSAR观测以其大范围、高精度、及时性等技术和数据优势, 在地震应急观测方面的科技支撑作用逐渐凸显, 能解决防震减灾的实际需求并逐渐趋于业务化。梳理近年来InSAR技术在不同活动构造区和地震危险区地震周期形变监测中的应用、分析基于InSAR同震形变观测的断层运动学特征和发震构造研究、讨论InSAR技术的前沿发展趋势, 能更好地服务于当前青藏高原及周边广大地区的防震减灾事业, 有助于实现活动断层的地震危险性评估等科学目标。基于此, 文中简要综述了近20年来InSAR技术在同震形变获取、应用中的现状、业务化、科学认识和存在的问题。

地震的发生与地壳构造运动密切相关, 而地壳构造运动会造成地下介质密度的改变, 从而导致地球重力场发生变化。GRACE重力卫星所提供的全球时变重力场数据可用于发现大地震的震前重力异常。然而, GRACE数据中存在的南北条带噪声严重干扰震前异常信息的提取。目前常用的高斯滤波等处理方法在抑制噪声的同时, 也削弱了有价值的重力异常信号。为此, 文中提出了一种基于最大切应变的震前重力异常信息提取方法。该方法通过计算扰动引力位的2阶梯度对南北条带噪声进行压制, 并基于地壳形变理论得到最大切应变以获取重力的变化信息。最后, 利用最大切应变的偏移指数K进一步探究震前重力异常的时空演变规律。文中以汶川地震和尼泊尔地震为例, 采用上述方法完成震前重力异常信息提取, 并进行了断裂带的震前构造活动分析。结果显示, 在震前半年内, 发震断裂带上出现了与断裂带空间展布一致的大面积重力异常区, 且最大异常值出现在震中距50km范围内, 而在非震期并未出现异常现象。此外, 经分析发现, 与传统方法相比, 本文方法对重力场的异常信息提取能力更强, 这为利用GRACE数据认识大地震的动力机制提供了新思路。

地震震前热参数异常提取方法的可靠性对于地震震前热参数异常变化研究至关重要。文中以2014年2月12日于田 M_W6.9 地震为典型震例, 以2008年汶川 M_W7.9 地震为验证震例, 对目前研究中广泛使用的2种异常提取方法: ZS(Z-score)法和RST(Robust satellite technology)法在实际震例中的提取效果、 对异常变化的敏感程度、 对背景信息的抑制能力和对地震信息的指示性4个方面进行了详细的定性和定量化评估。于田地震震前, 地表温度和长波辐射出现了多次间歇性突发异常, 随着地震的邻近, 异常出现的频次增加, 异常空间分布逐渐向断裂带周围集中, 最大异常变化出现在地震前一个月。2种方法提取结果的差异主要表现在异常变化出现的频率和幅度上, RST法得到的异常频次和幅度都高于ZS法。为探究造成差异的原因, 我们进一步结合地震前后2个地震平静年的数据, 对2种方法进行了定量化评估, 结果表明: 1)ZS法和RST法对于微弱异常变化都具有一定的敏感性; 2)ZS法相较于RST法对于其他因素引起的热参数异常变化的抑制作用更强; 3)针对地表温度数据, ZS法的提取结果对地震震中的指示性略优于RST法, 而RST法对于长波辐射数据的效果则更好; ZS法的归一化距离指数最大值出现的时段距离发震时段更近; 4)汶川地震的定量化对比结果与于田地震略有不同, 这可能是受到研究区地物类型分布的影响。综合上述研究成果, 我们认为ZS法是更为简便有效的地震热参数异常提取方法。针对震前热参数异常提取方法的对比研究有助于我们了解不同方法的优缺点和适用性, 提高地震热参数异常提取的可靠性。

地表温度(LST)是研究地表与大气之间物质和能量交换、 地表过程变化以及地热探测与地震热异常前兆等方面不可或缺的重要参数, 然而云覆盖现象导致MODIS LST产品存在大量空值, 限制了LST的广泛应用。文中提出了一种基于同类地物不同时刻LST日变化相关性的MODIS LST重建算法。以新疆和田为研究区, 使用2003-2015年MODIS 8d合成地表温度产品为实验数据, 根据一天中同类地物不同时刻LST之间的相关性, 以地表覆盖类型产品为依据, 分别创建各类地物上午、 下午和晚上与凌晨的LST回归模型, 将三者的LST拟合回归至凌晨时刻的LST, 然后取上午、 下午和晚上拟合结果的最优组合以实现对凌晨LST的两步重建。实验结果表明, 该方法的最小误差为0.57K, 误差均在1.2K以下, 平均误差为0.92K。经验证, 将该方法应用于其余3个时刻的地表温度重建工作中仍可得到较好的补值效果。与现有的LST补值方法进行对比可知, 本方法以少量辅助数据实现了较高的补值精度和补值率, 可为基于温度的地表过程研究和地震热异常检测等研究提供坚实的数据基础。

随着合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)的飞速发展, 海量高质量的干涉图使得大面积地表形变监测成为可能。但星载SAR的标准景幅宽有限, 需要将多轨InSAR数据进行拼接来开展大范围地表形变的监测。聚焦于地震震间形变研究中广域形变场重建的应用需求, 文中首先基于模拟数据集定量分析了入射角对多轨道InSAR形变拼接的影响, 讨论了多轨道单一方向观测时InSAR形变场拼接中的主要误差来源; 提出了基于多项式估计的比值法修正入射角的方法; 面向大型走滑断裂, 讨论并分析了转换到地距向(Azimuth Look Direction, ALD)后进行拼接的应用场景和效果。最后, 以青藏高原东南部为实验区域, 利用GPS水平速度场进行参考基准校正, 分别使用比值法和转换到ALD方向对基于哨兵1号卫星重建的3个轨道InSAR数据进行拼接, 获得了大范围、 高精度的InSAR形变速率场。结果表明, 入射角的差异会造成相邻轨道同一区域InSAR震间形变速率场的差异, 当难以对InSAR形变场进行三维分解时, 文中提出的拼接策略可将多轨道的InSAR形变速率场的参考基准统一到同一空间参考框架下, 能够有效抑制入射角的影响, 实现广域InSAR震间形变速率场产品的拼接。

2021年5月21日的漾濞6.4级地震发生在青藏高原东南缘川滇块体的西边界, 震中地区分布有多条活动断裂, 构造较为复杂。 震源机制解和地震波形反演显示该地震为右旋走滑型, 破裂面走向NW, 与川滇块体西边界的维西-乔后、 红河断裂带的运动性质和走向一致。 在野外调查中没有发现明显的地震地表破裂, 只在漾濞县城西侧震中区一带发育一条NW向地表裂缝带, 分为间隔约6km的北西和南东2段, 长度分别为2.5~3km和3~3.5km, 分析认为此裂缝带为本次地震发震断裂活动在地表的表现。 而维西-乔后断裂在漾濞6.4级地震中未见同震变形, 说明该断裂在此次地震中没有活动。 根据野外地质调查结果, 并结合他人关于震源机制解、 余震精定位、 InSAR和GNSS形变观测等结果进行综合分析, 认为维西-乔后断裂西侧的一条NW向次级断裂是此次漾濞6.4级地震的发震构造, 该断裂走向310°~320°, 长约30km, 以右旋走滑运动为主, 断裂面陡立, 略向SW倾, 可能为川滇块体西边界向W扩展中形成的较新构造。

2021年5月21日云南漾濞县城西侧发生M_S6.4地震。 文中以欧洲航空局升、 降轨Sentinel-1 SAR为数据源, 基于D-InSAR技术获取了此次地震的InSAR同震形变场: 升轨LOS(Line of Sight)向最大形变量约为0.07m, 降轨最大LOS向形变量约为0.08m。 以升、 降轨同震形变场数据和GNSS数据为约束, 反演了断层滑动分布。 反演结果表明, InSAR/GNSS数据对断层倾向的约束能力较弱, NE倾向和SW倾向2种断层模型都能够在误差范围内拟合观测数据, 其中: SW倾向断层模型的最大滑动量约为0.8m, NE倾向断层模型的最大滑动量约为0.6m; 其余参数, 如滑动角为-170°、 倾角为80°、 矩震级为M_W6.07均一致, 破裂也都集中在地下2~10km深度范围内。 结合主震发生后3h内的余震精定位结果分析, 我们认为倾向SW的发震断层模型可能更符合实际情况。 根据断层滑动模型、 同震滑动分布并结合破裂运动学特征, 初步判定发震断层为维西-乔后-巍山断裂以西的一条次级断裂。 基于反演得到的断层滑动模型计算了漾濞地震破裂导致周边断裂的库仑应力变化情况, 结果表明漾濞地震对维西-乔后-巍山断裂、 红河中段断裂和红河北段断裂的南段具有显著的应力卸载作用, 初步认为漾濞地震之后周围断裂的地震危险性有所缓解。

文中基于D-InSAR技术, 利用欧空局C波段升降轨哨兵SAR数据, 获取了2021年5月22日青海玛多M_W7.3地震的InSAR同震形变场, 并对同震形变的空间特征、 量级和断层破裂的分段性进行了分析。 哨兵卫星的高质量观测数据清晰地描绘了玛多地震的地表破裂迹线, 地表破裂长度约210km。 为了进一步认识玛多地震断层深部的同震滑动分布特征和发震断层几何性质, 基于升、 降轨InSAR形变场及精定位余震数据确定的断层几何反演了同震滑动分布, 并基于同震库仑应力变化分析了本次地震对周边区域的应力扰动。 结果表明, 玛多M_W7.3地震发生在巴颜喀拉块体内部的一条次级断层上, 且与东昆仑断裂带的主断裂近平行, 结合野外考察、 地质资料和InSAR地表破裂迹线确定的发震断层为昆仑山口-江错断裂。 玛多地震产生的同震形变场空间影响范围广, 形变场的长轴呈NWW向, 升、 降轨观测的形变量符号相反, 结合哨兵数据的观测几何确定发震断层的运动性质以左旋走滑为主。 基于升、 降轨InSAR数据得到的最大视线向(Line of Sight, LOS)形变量约为0.9m。 同震滑动分布模型显示, 整体上断层的走向为276°, 倾角为80°, 倾向NE, 最大滑移量约为6m, 平均滑动角为4°, 矩震级为M_W7.45, 地震主体破裂发生在0~10km深度范围内, 同震破裂至地表, 与野外考察所观测到的广泛分布的同震地表破裂带一致。 以玛多-甘德断裂为接收断层的同震库仑应力模型显示, 玛多地震在玛多-甘德断裂西段附近产生了明显的应力降, 表明玛多地震释放了玛多-甘德断裂的库仑应力, 导致后者的地震危险性可能大大降低; 而在玛多-甘德断裂和昆仑山口-江错断裂交叉的区域存在应力加载效应, 但考虑到玛多地震的余震会释放多余的能量, 该区发生较大地震的危险性可能降低。 以东昆仑断裂为接收断层的同震库仑应力模型显示, 玛多地震在东昆仑断裂东段附近产生了明显的应力加载效应, 结合该段震间较高的应变率特征, 其地震危险性需要引起关注。

2019年9月24日, 巴基斯坦北部新米尔普尔发生M_W6.0地震。 文中利用欧空局升降轨Sentinel-1A SAR数据重建了此次地震的InSAR同震形变场。 结果表明, 同震形变呈NW-SE向非对称性地分布于喜马拉雅主前缘逆冲断裂的次级断裂带南缘, 最大LOS向形变量为10cm, 升、 降轨观测的同震形变场结果一致, 但南盘的形变量明显大于北盘。 在反演过程中, 通过InSAR升降轨形变场约束出SW倾向和NE倾向2种不同的初始断层模型, 通过反演并结合该区域的地质构造背景, 最终发现NE倾向断层模型的拟合度远高于SW倾向的断层模型。 该断层模型的反演结果显示, 同震破裂集中于地下2~4km深处, 产生的最大滑动量约为0.64m, 平均滑动角约为125°, 矩震级为M_W6.0, 断层的运动性质以N倾逆冲(倾角为15°)为主, 兼具少量右旋走滑运动。 从同震断层模型和破裂运动学特征推测, 此次地震的发震断层为喜马拉雅主前缘逆冲断裂的次级断裂。

塔里木盆地基底与天山造山带之间的持续挤压会聚, 不仅造就了天山不断隆升的山体, 也导致了遍布整个造山带的破坏性地震, 而位于其山体两侧盆山交接区域的破坏性地震更是严重威胁着沿线居民和基础设施的安全。 文中以2020年M_W6.0柯坪塔格地震为切入点, 获取了该地震的InSAR同震形变场, 并基于强震台加速度记录经双重积分得到了位移矢量, 以此为约束反演了本次地震发震断层的运动学参数; 此外, 综合该区域历史地震和构造特征的最新研究成果, 讨论了本次地震与历史地震之间的关系, 进而评估了柯坪塔格褶皱带周边的地震危险性。 研究表明, 2020年柯坪塔格M_W6.0地震的破裂范围受限于褶皱构造, 其产生的地表形变促进了柯坪塔格前缘褶皱的抬升, 由此推测该地震导致了褶皱带下伏沉积层底部滑脱面的位错, 是褶皱带内SN向挤压应力集中释放的表现。 包括本次地震在内的区域历史地震(1902年M_W7.7伽师地震、 1996年M_W6.3伽师地震和1997—2003年伽师地震群)均可以解释为塔里木盆地基底向西南天山下插过程中地壳对不同部位应力积累特征的响应。 经简单计算所得的结果表明, 在不考虑障碍体的情况下, 柯坪塔格周边可发生M_W7.0以上地震。

文中利用Sentinel-1A升、 降轨数据获取了2016年新疆阿克陶地震的同震形变场。 形变场以水平运动为主, 形变主要发生于断层南盘; 升、 降轨最大形变量分别约为12cm和-21cm; 基于雷达影像观测右视成像的特点可知阿克陶地震具有右旋走滑的破裂特征, 结合形变场形态特征与余震剖面推断认为, 阿克陶地震的发震断层为S倾的木吉断裂。 基于均匀弹性半空间模型反演双断层面的静态滑动分布, 结果显示: 2个断层面上各存在1个椭圆状的滑动集中区, 破裂基本到达地表, 滑动主要发生在沿断层面走向长约50km、 沿断层面倾向方向0~20km的范围内, 最大滑动量位于约9km深处, 量级约为0.7m; 西段主要以走滑为主, 东段为走滑兼具少量正断性质, 反演得到的地震矩约为8.81×10¹⁸N·m, 相当于M_W6.57。 综合分析认为, 本次地震的震源特征为右旋走滑兼有少量正断分量, 是发生在公格尔拉张系内拉张环境下的构造地震事件。

引起电离层电子浓度总含量（Total Election Content，TEC）变化的因素有很多，而地震TEC扰动只是很小的一部分。文中尝试构建一个考虑了太阳活动与地磁活动影响的TEC非震动态背景场，对比分析TEC非震动态背景场和传统的滑动时窗背景相对于原始TEC值的残差情况，滑动时窗背景的残差存在明显的月周期与半年周期，该周期性残差将对后续的地震电离层异常探测造成重要影响。同时，利用非震动态背景场法与滑动时窗法探测了汶川附近研究点（30°N，100°E）2008年3月1日—9月26日长时间序列的TEC异常情况，发现在太阳活动、地磁活动等非震干扰的情况下，相较于传统的滑动时窗法，TEC非震动态背景场法很少检测出TEC异常扰动；而在地震发生前，基于文中的方法提取的TEC异常较滑动时窗法提取的异常强度更大、异常次数更多。最后，文中分析了汶川地区2008年5月12日、8月21日、8月30日3次地震前的TEC异常表现，均主要为负异常扰动，且异常主要分布在震中靠近赤道一侧。

地震孕育的过程中，在一定时空范围内会出现热异常现象，该异常可能与构造活动存在密切联系，能否利用与构造活动相关的物理过程解释该热异常现象，目前尚未取得共识。为进一步揭示构造应力与地震热异常的关系，文中基于二维多孔介质热流固（THM）耦合模型，模拟了汶川地震前由于断层应力释放引发的热异常演化特征，发现流体对流和岩体应力致热效应导致的热异常现象在空间分布、时间演化、异常量级上皆与观测数据有较好的一致性。结果显示：汶川地震前，受断层应力释放的影响，热异常现象主要出现在断裂带及其相邻的上盘区域，沿断层走向呈带状分布，以增温异常为主，断裂带区域可发生短时降温；断裂带区域热异常受流体对流和应力致热作用联合控制，增温强度先增大后减小，通常可产生高于1K量级的空气增温；非断裂带区域的增温强度主要取决于流体对流作用的强弱，在地震前逐渐增强，对渗透率的响应显著，通常当渗透率≥ 10^-13m²时，才能出现1K量级的空气增温异常。文中分析认为，地震前断层应力释放引起的流体热对流浅地表存在蠕滑现象，蠕滑速率为4和应力致热作用可以解释地震前的热异常现象。

文中利用2003—2010年2个轨道上的Envisat ASAR长条带雷达数据，采用PSInSAR时序处理方法，获取了海原断裂带毛毛山—老虎山段及狭义海原断层段（1920年8.5级地震破裂带）的InSAR视线向平均形变速率场，发现南、北2盘的形变速率场存在明显差异，与海原断裂带左旋走滑的运动特征相符。通过对老虎山段进行高密度跨断层形变速率剖面分析，确定老虎山段的蠕滑长度约19km。基于二维反正切模型对InSAR形变剖面进行了拟合，获得了海原断裂带不同位置的断层闭锁深度及深部滑动速率。结果表明，老虎山段的滑动速率自西向东逐渐减小，由西段的7.6mm/a减小至最东端的4.5mm/a；老虎山西段与中段处于闭锁状态，西段的闭锁深度为4.2～4.4km，中段的闭锁深度为6.9km，而老虎山东段的闭锁深度1km，即浅地表存在蠕滑现象，蠕滑速率为4.5～4.8mm/a。1920年海原断裂带破裂段整体处于闭锁状态，滑动速率与闭锁深度自西向东均逐渐增加，滑动速率由西段的3.2mm/a增加至东段的5.4mm/a，闭锁深度由西段的4.8km增加到东段的7.5km。文中的研究结果细化了对海原断裂带不同段的滑动速率和闭锁深度的认识，并为探讨断裂带不同段的应变积累状态及区域地震危险性评估提供参考信息。

GNSS连续站分布密度较低，难以满足地震近场位移准实时观测的需求，强震仪加速度记录可作为地表形变观测的重要补充手段。文中利用自动经验基线校正方法分析了汶川M_S8.0地震龙门山断裂带附近的震时强震数据，通过校正处理和2次积分得到了同震位移场分布。将强震仪所得的位移时间序列与高频GPS的结果进行对比分析，发现两者具有较好的一致性。强震仪与GPS计算的同震形变场在位移幅值、方向和总体分布特征方面较为接近。联合使用强震仪、GPS和InSAR数据，基于相同断层模型反演的断层滑动空间展布形态、滑动范围、滑动量、应力降和矩震级等与前人的研究成果均吻合较好。结果表明，强震记录可作为获取地震近场位移序列的有效手段，为研究地表破裂过程和地震参数快速获取提供有价值的基础资料。联合使用多种数据，可提高数据覆盖密度，实现数据优势互补。

北京时间2017年11月18日6时34分在西藏林芝市米林县发生6.9级地震，震源深度10km。本次地震发生在由印度板块向欧亚板块碰撞形成的喜马拉雅造山带的东端构造急剧转向的东构造结南迦巴瓦地区。文中首先采用远、近场的宽频带地震波波形联合反演（CAPJoint）了本次地震的震源机制，经过Bootstrap法测试后得到2组节面，节面Ⅰ的走向、倾角和滑动角依次为302°、76°和84°，节面Ⅱ的走向、倾角和滑动角依次为138°、27°和104°。接着利用Sentinel-1A卫星数据获取了InSAR同震形变场，所得到的形变场总体趋势同甘卫军研究小组发布的GPS同震位移场相吻合。大地测量（InSAR和GPS）的形变场显示北东盘隆升而南西盘下沉，结合大地测量的观测结果及逆冲断层形变场应有的特征，推测节面Ⅰ应为发震断层面，断层倾向NE。在此基础上使用InSAR观测数据作为约束进行了滑动分布反演，并结合短期余震的分布情况，认为发震断层为一高角度逆冲断层，本次地震可能是由南迦巴瓦变质体复式背形构造北侧向N倾斜楔入拉萨地体而引发。

文中以Sentinel-1A升、降轨为数据源，利用"二轨法"获取门源地震的同震形变场，结果显示门源地震以抬升形变为主，其抬升形变值明显大于沉降形变值，升、降轨抬升区最大视线向形变分别为6cm、8cm。同时基于Okada位错模型，构建不同倾向断层模型，以升、降轨形变场数据为约束联合反演得到此次地震的断层滑动分布及震源参数，最佳断层模型参数分别为：倾角43°，走向128°，平均滑动角85°，最大滑动量为0.27m，反演矩张量约为1.13×10¹⁸N·m，矩震级达M_W5.9。结合震源机制解、余震精定位结果和区域构造背景，综合分析认为，门源地震的发震构造可能为SW倾向的民乐-大马营断裂，震源性质为以逆冲为主，兼具微量左旋走滑特征；本次地震是青藏高原向NE方向推挤生长的大背景下，冷龙岭断裂附近的1次局部应力调整。

首先利用地震地质调查、地震剖面探测结果对汶川地震的发震断层几何形态及周边块体介质参数进行约束，建立了3个包含有不同主断层的龙门山断裂带二维黏弹性有限元模型；然后基于连续-离散单元法对汶川地震的孕育与发生进行了全周期模拟，包括震间应力积累阶段、同震应力释放阶段及震后恢复调整阶段。模型对比研究结果表明，龙门山断裂带中由于断层几何结构及断层面剪切应力与正应力的综合作用，使得最先达到断层破裂准则阈值的灌县-江油断层率先破裂，初始破裂在深度15～20km处，破裂进一步传导至映秀-北川断层；同时由于灌县-江油断层与映秀-北川断层的破裂导致系统内应力大幅度降低，使得灌县-江油断层不具备产生同震破裂的应力条件。然而，尽管汶川-茂汶断层上的应力水平与汶川地震前相比有所减弱，但仍积累了较高的震间应力，可能预示其在汶川地震后具有较高的地震危险性。模拟结果还表明，铲型逆冲断层系统的深部断层破裂能够推动浅部高倾角区域发生被动破裂，因而其发震断层的倾角上限很可能比传统认识的大。

对发生在青藏高原东北缘-柴达木盆地北缘的4个中等震级地震分别做了研究，其中1个地震发生在2008年，另外3个发生在2009年。利用D-InSAR技术采用Envisat ASAR降轨数据获得了这4个地震的同震形变场。结果显示，2008年地震形变场只有1个形变中心，而2009年地震有3个形变中心。2008、2009年地震引起的卫星视线向最大形变分别为0.097m和0.41m。基于弹性半空间模型和InSAR获得的地表形变场，反演了断层面滑动分布。对于2008年地震，采用了一分段断层模型，反演结果得出最大滑动为0.47m，发生在地下19km处。对于2009年发生的3个地震，结合分析InSAR同震形变场后分别采用了一分段断层、两分段断层和三分段断层模型反演，结果得出三分段断层模型模拟的形变场最符合观测到的InSAR地表形变场且残差最小，认为三分段断层模型最可靠。

根据喜马拉雅断裂系的构造形态，采用缓倾角反铲型断层模型模拟MHT上地震破裂部分的坡坪式发震构造。利用Alos-2及Sentinel-1获取的InSAR数据，反演获得了2015年尼泊尔Gorkha地震及其最大余震Kodari地震的同震滑动分布模型。与单独利用Alos-2或Sentinel-1 InSAR数据的反演结果相比，利用Alos-2和Sentinel-1 InSAR数据联合反演能够提供Gorkha地震破裂的更多细节信息，尤其对深部信息的约束更加明显。联合反演得到的破裂深度最大可达24km，穿过了该区域的闭锁线，到达了闭锁和蠕滑的转换区域。反演的断层模型倾角在3°~10°之间，最大滑动量出现在地下17km处，约4.5m。Gorkha地震和Kodari地震发震性质相似，都是发生在MHT断层上的低角度逆冲型地震，其中Gorkha地震略带右旋分量。反演结果还显示，Gorkha地震与Kodari地震的破裂滑动在空间上存在互补性，Kodari地震就发生在Gorkha地震的破裂空区内。通过计算Gorkha地震对Kodari地震发震断层的库仑破裂应力加载，发现Kodari地震震中恰位于库伦破裂应力正负交界区域，库仑破裂应力加载达0.4MPa，表明Kodari地震可能受到了Gorkha地震的触发。

2008年西藏改则M_W6.4地震发生于青藏高原腹地拉萨块体与羌塘块体之间的张性活动构造带上，是一次典型的正断层破裂事件。基于InSAR对SN向形变的极度不敏感性，文中利用结合先验条件的最小二乘迭代逼近法解算了改则地震的三维同震形变场。结果显示：主震断层两盘的垂直运动差异明显，上盘存在明显的沉降“双心”特征，量值分别为-41.4 cm、-48.9cm，而下盘的最大隆升量仅5cm；除余震断层附近存在小量级（<5cm）的N向形变外，SN向形变总体趋势向S；三维形变场的整体以垂直形变为主，并集中于上盘，而水平形变具有明显的EW向分离和E向旋转特征；所得到的各形变分量与模拟值的残差标准差不超过6cm，说明此方法能够用于获取精度较高的三维同震形变场。整体上，三维形变场的分解结果与改则地震的张性破裂特征及其所处的EW向拉伸、SN向压缩构造应力背景呈现一致性特征。

地震发生前普遍存在的热红外辐射异常现象，是当前评估区域发震危险性的重要参数之一。然而，并非所有的地表红外异常都与构造活动或地震有关，如何排除非构造因素对地表热红外辐射的影响，从强噪声背景中提取微弱信号，是当前利用热红外遥感技术研究构造活动的难点。地表温度（LST）背景场是热异常提取的基础，而以往研究中所建立的背景场不能有效反映当年气候变化对其的影响，造成热异常提取精度受限。为此，文中在提取热异常的过程中对背景场进行了改进，结合地表温度时间序列的周期性特征，引入谐波分析，采用傅里叶逼近的方法拟合地表温度离散时序，从中提取其年趋势，建立1个动态的、同时包含局地信息和年际特征的、更加可靠的地表温度背景场；将其引入RST模型，基于“kσ”准则识别地震热异常信息；最终采用异常方向、异常强度和距离指数这3个指标对异常结果进行分析，验证算法的有效性。利用MODIS地表温度产品，基于所提算法对2008年汶川地震进行了再研究，结果表明：1）汶川地震前存在明显的热异常，沿龙门山断裂呈带状分布，持续时间较长；2）发震期无明显的异常现象；3）震后热异常的发生具有循环往复性，但异常幅度和影响范围明显缩小。与传统的空间温度均值RST算法异常提取结果相比，文中方法所提取的热异常在空间分布上与活动断裂带更为吻合，对异常的产生消散过程刻画更加细致，表明以地表温度年趋势作为地震构造热异常提取的背景场更加可靠。

利用欧洲空间局新发射的Sentinel-1A卫星获取的第1对同震SAR影像，采用30m×30m分辨率的ASTER GDEM数据去除地形效应，应用枝切法解缠，得到了2014年8月24日美国加利福尼亚州纳帕地震的地表同震形变场。为了获取最优同震形变场，对比使用了90m×90m分辨率的SRTM数据去除地形相位，以及最小费用流方法进行相位解缠。结果显示此次地震造成形变场在LOS方向（Line Of Sight）的最大抬升量和最大沉降量分别达到了0.1m和0.09m。基于获取的同震形变场，采用限制性最小二乘算法进行敏感性迭代拟合，获取了此次地震的断层滑动分布及部分震源参数。反演结果表明发震断层的走向为341.3°，倾角为80°，破裂以右旋走滑为主，平均滑动角为-176.38°，最大滑动量达0.8m，位于地表下约4.43km处。此次地震累计释放地震矩1.6×10¹⁸N·m，约合矩震级M_W6.14。

地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象(地表温度异常升高)普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点, 提出将热异常信息作为地震预测的信息源, 通过构建神经网络, 进行地震预测的思路, 并进行了试验。基于8d合成的1km分辨率的MODIS数据, 利用RST算法提取震前热异常信息, 在分析震前热异常信息时空变化的基础上, 确定出BP神经网络的结构, 利用该网络对中国及周边100个5级以上震例, 以及70个随机无震样本进行训练和仿真。试验结果表明, 通过RST算法提取的震前热异常指数值, 用于BP神经网络地震预测是可行的, 其预测的试验结果刻画出了地震要素与热异常值间的非线性相关性。未来预测区域范围的选取以及神经网络中隐层神经元的数量将对地震预测效果产生较大的影响。

针对InSAR与GPS 两类独立的观测数据, 利用广义测量平差理论中方差分量估计法, 合理分配权重, 有效地融合了这两类观测数据, 从而估算出了地表在三维方向上的形变场。以四川汶川地震为例, 利用InSAR干涉测量结果和一定数量的GPS观测值, 通过该方法获取了地震断层两侧高相干区域上三维形变场, 清晰地显示了汶川地震的逆冲和右旋走滑分量的位置分布整体特征。结果表明, 在EW、SN和UD方向上地表形变量与GPS结果能够很好地吻合, 融合结果在三维方向上的均方根误差均不超过5cm, 证明了该方法能够得到精度较高的地震同震三维形变场, 也揭示了利用方差分量估计法对相互独立数据之间有效融合的可行性。