Архив
Том 22, 2025
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 1. С. 56-68

Предсейсмические возмущения метеопараметров в нижней атмосфере по данным спутниковых измерений

Л.Г. Свердлик 1, 2 
1 Научная станция РАН в г. Бишкеке, Бишкек, Кыргызстан
2 Кыргызско-российский славянский университет, Бишкек, Кыргызстан
Одобрена к печати: 03.12.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-56-68
Представлены новые результаты исследования возмущений в вариациях температуры и скорости ветра в периоды сильной сейсмической активности на территории Евразии. Анализ был сосредоточен на наиболее крупных землетрясениях последних двух лет с магнитудой M ≥ 7,0, произошедших в Турции (6 февраля 2023 г.), Китае (22 января 2024 г.), Японии (1 января 2024 г.) и на Тайване (2 апреля 2024 г.). Для исследования предсейсмических эффектов были использованы данные архива глобального реанализа MERRA-2 (англ. Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2). В соответствии с выбранным алгоритмом обработки спутниковых данных в качестве показателя атмосферной возмущённости применялся интегральный параметр аномальных вариаций, вычисленный как произведение отношений скользящих дисперсий временных рядов температуры в верхней тропосфере и нижней стратосфере. В результате анализа выявлены предсейсмические мезомасштабные аномалии температуры, которые были локализованы вблизи эпицентральных областей и могли быть вызваны процессами, происходящими в литосфере в периоды подготовки землетрясений. Максимум интенсивности атмосферных возмущений наблюдался за 1–7 сут до рассматриваемых событий, что можно интерпретировать как проявление атмосферных гравитационных волн. В изменениях ветрового режима также выявлены предсейсмические эффекты. Анализ годографов вариаций скорости ветра в исследуемом интервале высот (~5–25 км) подтвердил, что предсейсмические периоды характеризовались преимущественным переносом волновой энергии вверх. Сочетание двух наборов спутниковых данных позволило получить более подробную информацию об атмосферных эффектах крупных землетрясений.
Ключевые слова: спутниковые измерения, температура, скорость ветра, землетрясение, верхняя тропосфера, нижняя стратосфера, критерий STA/LTA, интегральный параметр, аномалия, годограф
Полный текст

Список литературы:

  1. Гохберг М. Б., Шалимов С. Л. Воздействие землетрясений и взрывов на ионосферу. М.: Наука, 2008. 296 с.
  2. Кашкин В. Б. Внутренние гравитационные волны в тропосфере // Оптика атмосферы и океана. 2013. Т. 26. № 10. С. 908–916.
  3. Линьков Е. М., Петрова Л. Н., Осипов К. Ц. Сейсмогравитационные пульсации Земли и возмущения атмосферы как возможные предвестники сильных землетрясений // Докл. АН СССР. 1990. Т. 313. № 5. С. 1095–1098.
  4. Свердлик Л. Г. Идентификация предсейсмических возмущений в атмосфере с использованием модифицированного критерия STA/LTA // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 141–149. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-3-141-149.
  5. Свердлик Л. Г. Атмосферные эффекты крупнейших землетрясений Альпийско-Гималайского сейсмического пояса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 81–90. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-81-90.
  6. Свердлик Л. Г. Динамика возмущений в нижней атмосфере в сейсмически активных регионах Азии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 2. С. 144–152. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-144-152.
  7. Свердлик Л. Г. Сейсмоатмосферные эффекты в изменениях метеопараметров нижней атмосферы по данным спутниковых измерений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 2. С. 122–130. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-122-130.
  8. Свердлик Л. Г., Ибраев А. Э. Использование модифицированного алгоритма STA/LTA для выделения предсейсмических возмущений температуры в нижней атмосфере // Вестн. КРСУ. 2022. Т. 22. № 12. С. 190–196. DOI: 10.36979/1694-500X-2022-22-12-190-196.
  9. Свердлик Л. Г., Ибраев А. Э. Программа «IPPLA» (Identification of Preseismic Perturbations in the Lower Atmosphere). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023612499. Рег. 03.02.2023.
  10. Biswas S., Kundu S., Sasmal S. et al. Preseismic perturbations and their inhomogeneity as computed from ground- and space-based investigation during the 2016 Fukushima earthquake // J. Sensors. 2023. V. 2023. Article 7159204. DOI: 10.1155/2023/7159204.
  11. Freund F. T., Mansouri Daneshvar M. R., Ebrahimi M. Atmospheric storm anomalies prior to major earthquakes in the Japan region // Sustainability. 2022. V. 14. Iss. 16. Article 10241. DOI: 10.3390/su141610241.
  12. Gavrilov N. M., Fukao S. Numerical and the MU radar estimations of gravity wave enhancement and turbulent ozone fluxes near the tropopause // Annales Geophysicae. 2004. V. 22. P. 3889–3898. DOI: 10.5194/angeo-22-3889-2004.
  13. Hoinka K. P. Statistics of the global tropopause pressure // Monthly Weather Review. 1998. V. 126. Iss. 12. P. 3303–3325. DOI: 10.1175/1520-0493(1998)126<3303:SOTGTP>2.0.CO;2.
  14. Jiao Z., Shan X. Pre-seismic temporal integrated anomalies from multiparametric remote sensing data // Remote Sensing. 2022. V. 14. Iss. 10. Article 2343. DOI: 10.3390/rs14102343.
  15. Kundu S., Chowdhury S., Ghosh S. et al. Seismogenic anomalies in atmospheric gravity waves as observed from SABER/TIMED satellite during large earthquakes // J. Sensors. 2022. V. 2022. Article 3201104. DOI: 10.1155/2022/3201104.
  16. Ma W., Zhang X., Liu J. et al. Influences of multiple layers of air temperature differences on tidal forces and tectonic stress before, during and after the Jiujiang earthquake // Remote Sensing of Environment. 2018. V. 210. P. 159–165. DOI: 10.1016/j.rse.2018.03.003.
  17. Mehdi S., Shah M., Naqvi N. A. Lithosphere atmosphere ionosphere coupling associated with the 2019 Mw 7.1 California earthquake using GNSS and multiple satellites // Environmental Monitoring and Assessment. 2021. V. 193. Article 501. DOI: 10.1007/s10661-021-09278-6.
  18. Panchal H., Saraf A. K., Das J., Dwivedi D. Satellite based detection of pre-earthquake thermal anomaly, co-seismic deformation and source parameter modelling of past earthquakes // Natural Hazards Research. 2022. V. 2. Iss. 4. P. 287–303. DOI: 10.1016/j.nhres.2022.12.001.
  19. Réchou A., Kirkwood S., Arnault J., Dalin P. Short vertical-wavelength inertia-gravity waves generated by a jet–front system at Arctic latitudes — VHF radar, radiosondes and numerical modelling // Atmospheric Chemistry and Physics. 2014. V. 14. Iss. 13. P. 6785–6799. DOI: 10.5194/acp-14-6785-2014.
  20. Shao J., Zhang J., Tian Y. et al. Tropospheric gravity waves increase the likelihood of double tropopauses // Geophysical Research Letters. 2023. V. 50. Article e2023GL105724. DOI: 10.1029/2023GL105724.
  21. Strelnikova I., Baumgarten G., Lübken F.-J. Advanced hodograph-based analysis technique to derive gravity-wave parameters from lidar observations // Atmospheric Measurement Techniques. 2020. V. 13. Iss. 2. P. 479–499. DOI: 10.5194/amt-13-479-2020.
  22. Tramutoli V., Corrado R., Filizzola C. et al. From visual comparison to Robust Satellite Techniques: 30 years of thermal infrared satellite data analyses for the study of earthquake preparation phases // Bollettino di Geofisica Teorica ed Applicata. 2015. V. 56. No. 2. P. 167–202. DOI: 10.4430/bgta0149.
  23. Xu X., Chen S., Yu Y., Zhang S. Atmospheric anomaly analysis related to Ms > 6.0 earthquakes in China during 2020–2021 // Remote Sensing. 2021. V. 13. Iss. 20. Article 4052. DOI: 10.3390/rs13204052.
  24. Xu X., Chen S., Zhang S., Dai R. Analysis of potential precursory pattern at Earth surface and the above atmosphere and ionosphere preceding two Mw ≥ 7 earthquakes in Mexico in 2020–2021 // Earth and Space Science. 2022. V. 9. Iss. 10. Article e2022EA002267. DOI: 10.1029/2022EA002267.
  25. Zhang Y., Meng Q., Wang Z. et al. Temperature variations in multiple air layers before the Mw 6.2 2014 Ludian earthquake, Yunnan, China // Remote Sensing. 2021. V. 13. Iss. 5. Article 884. DOI: 10.3390/rs13050884.