مشاهده‌ی آنومالی در سری زمانی هواویزها قبل از وقوع زلزله‌های بزرگ با تصاویر مودیس

نوع مقاله : Articles

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی، دانشگاه تهران

2 گروه سنجش از دور، دانشکده مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی، دانشگاه تهران

چکیده

زلزله یکی از مخرب‌ترین سوانح طبیعی است که پیش‌بینی آن به‌طور جامع، محقق نگشته است. به کمک داده‌های سنجش از دور می‌توان به اطلاعاتی دسترسی پیدا کرد که رابطه‌ی نزدیکی با وقوع زلزله دارند. این اطلاعات همان پیش‌نشانگرهای زلزله هستند. ضخامت نوری هواویز1 (AOD) پارامتری است که در این مقاله به بررسی ارتباط آن با وقوع چند زلزله‌ی بزرگ پرداخته می‌شود. پارامتر هواویز از طریق روش‌های مختلفی مانند ایستگاه‌های زمینی شبکه‌ی رباتیک هواویز2 و یا از طریق داده‌های ماهواره‌ای با به‌کارگیری الگوریتم‌های اهداف تیره3 (DDV)، روش SYNTAM 4 و غیره به دست می‌آید. با بررسی سری‌های زمانی AOD حاصل از محصولات سنجنده‌ی مودیس بر روی سکوی ترا، برای پنج زلزله‌ی بزرگ در ایران، نابهنجاری‌هایی قبل و بعد از وقوع زلزله مشاهده شد. نتایج نشان می‌دهند که بین وقوع زلزله‌های بزرگ و تغییرات غیر عادی پارامتر ضخامت نوری هواویز رابطه‌ی معناداری وجود دارد و ضخامت نوری هواویز به‌عنوان یک پیش‌نشانگر زلزله می‌تواند در تحقیقات بعدی مورد بررسی و مطالعه قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها


  1. Wang, W., Cao, X., and Song, X. (2001) Estimation of the Earthquakes in Chinese Mainland by using artificial neural networks. Chinese Journal of Earthquakes, 3(21), 10-14 (in Chinese).
  2. Wang, K., Chen, Q., Sun, S., and Wang, A. (2006) Predicting the 1975 Haicheng earthquake. Bulletin of the Seismological Society of America, 96, 757-795.
  3. Alarifi, A.S.N., Alarifi, N.S.N., and Al-Humidan, S. (2011) Earthquakes magnitude predication using artificial neural network in northern Red Sea area. Journal of King Saud University.
  4. Pulinets, S.A. and Boyarchuk, K.A. (2004) Ionospheric Precursors of Earthquakes. Springer, Berlin, p. 288.
  5. Molchanov, O.A. and Hayakawa, M. (2008) Seismo-Electromagnetics and Related Phenomena: History and Latest Results. TERRAPUB, Tokyo, 190, ISBN: 978-4-88704-143-1.
  6. Akhoondzadeh, M. (2011) Comparative Study of the Earthquake Precursors Obtained from Satellite Data. Ph.D. Thesis, University of Tehran, Surveying and Geomatics Engineering Department, Remote Sensing Division.
  7. Saradjian, M.R. and Akhoondzadeh, M. (2011) Prediction of the date, magnitude and affected area of impending strong earthquakes using integration of multi precursors earthquake parameters. Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 11, 1109-1119.
  8. Chu, D.A., Kaufman, Y.J., Ichoku, C., Remer, L.A., Tanre, D., and Holben, B.N. (2002) Validation of MODIS aerosol optical depth retrieval over land. Geophysical Research Letters, 29, http://dx.doi.org/10.1029/ 2001GLO13205.
  9. Akhoondzadeh, M. (2015) Ant Colony Optimization detects anomalous aerosol variations associated with the Chile earthquake of 27 February 2010. Science Direct.
  10. Pulinets, S.A. and Ouzounov, D. (2011) Lithosphere-atmosphere-ionosphere coupling (LAIC) model - a unified concept for earthquake precursors validation. Journal of Asian Earth Sciences, 41, 371-382.
  11. Pulinets, S.A., Morozova, L.I., and Yudin, I.A. (2014) Synchronization of atmospheric indicators at the last stage of earthquake preparation cycle. Res. Geophys., 4, 45-50.
  12. Okada, Y., Mukai, S., and Singh, R.P. (2004) Changes in atmospheric aerosol parameters after Gujarat earthquake of January 26. Adv. Space Res., 33(3), 254-258.
  13. Qin, K., Wu, L.X., Zheng, S., Bai, Y., and Lv, X. (2014) Is there an abnormal enhancement of atmospheric aerosol before the 2008 Wenchuan earthquake. Advances in Space Research Journal, http://dx.doi.org/10.1016/j.asr.2014.04.025.
  14. Kaufman, Y.J., Tanri, D., Remer, L.A., Vermote, E.F., Chu, A., and Holben, B.N. (1997) Operational remote sensing of tropospheric aerosol over land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 102(D14), 17,051-17,067.
  15. Tang, J., Xuea, Y., Yuc, T., and Guan, Y. (2005) Aerosol optical thickness determination by exploiting the synergy of TERRA and AQUA MODIS. Remote Sensing of Environment, 94, 327-334.
  16. NASA Data. [online]. Available: http://gdata1.sci. gsfc.nasa.gov/daacbin/G3/gui.cgi?254instance_id=MODIS_DAILY_L3 [2016, April 1].