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首頁 > 行業新聞 > 明察地殼毫末之變——探訪中國大陸構造環境監測網

明察地殼毫末之變——探訪中國大陸構造環境監測網

2019-04-15 熱度:3880 ℃

  青藏高原是升了還是降了?周邊國家發生的大地震,對我國有哪些影響?臺風到來前后,大氣中的水汽變化大嗎?大災發生之前電離層是否有變化?山體滑坡變形與氣象因素有多大的相關性?……

  科學地回答這些問題首先需要數據。數據從哪里來?必須從觀測中來。

中國大陸構造環境監測網絡

  這正是中國大陸構造環境監測網絡(以下簡稱陸態網絡)誕生的緣由——在全國建數百個基準站和數千個流動觀測點,實時獲取全國地殼運動、重力場變化、斷裂帶微動態變化、電離層電子密度變化、大氣可降水含量變化等情況,把那些從前只能用“大概、也許、可能”的回答變成詳實精確的數據。

  上天下地入海,觀測網大顯身手

  中國地震臺網中心的辦公樓里,掛著一張1999—2017年度“中國大陸地殼運動水平速度場”圖,密集的矢量箭頭標示出地殼運動的方位,代表著中國大陸相對于歐亞板塊運動的方向和大小,多年以來我們對此只有大致概念,而現在我們掌握的數據越來越精確了。

  這些數據的來源正是陸態網絡工程,它是我國迄今為止建設規模最大、觀測精度最高、數據質量最佳的國家級地殼運動觀測骨干網絡,覆蓋了中國大陸約95%的國土。最近20多年來,觀測點的持續穩定運行,為我們更清晰地了解中國地殼形變情況配上一副高精度的“顯微鏡”。

  2011年,日本9級大地震,造成我國東北和華北地區產生毫米至厘米級的同震水平位移, 最大值為35毫米;2015年,尼泊爾8.1級大地震,造成我國西藏地區毫米至厘米級的同震水平位移?!熬耪瘻系卣?、海棠臺風、溫比亞臺風等等,我們也獲得了非常詳實的數據。”中國地震臺網中心主任王海濤向科技日報記者介紹說。

  詳實豐富的基礎數據,不僅可以大大提升我國對大地震的監測預報能力,更重要的是可以服務于地球科學研究、大地基準框架建立、氣象預報預警、電離層監測、海平面監測和高精度智能導航等多個領域,同時在航空、航海、公路、鐵路、農業、礦業、環境、公共安全等領域應用前景廣闊,從而激發可觀的社會經濟效益。

  從城市到荒野,上千個觀測點是怎么建起來的

  眾所周知,觀測數據的起步就是科學合理地布點和建設。國土遼闊,有人口密集的城市,也有人煙稀少的荒野,更有人跡罕至的無人區。從1997年第一期工程開始,該重大工程的建設持續了14年,在全國范圍內建成260個不同采樣率的連續GNSS觀測站、30個連續重力站、3個超導重力站、3個并置甚長基線干涉測量站(VLBI)、6個并置人造衛星激光測距站(SLR)、2000個流動GNSS觀測站(RTK)、近1000余個流動重力觀測站。

  “我們會根據不同地區構造特點和需求,建設不同類型的站點,6個部委1500多位科學家和技術人員通力協作完成了這項國家重大科技基礎設施。”從十幾年前開始,中國地震臺網中心地殼運動觀測臺網部主任張銳和他的同事們一直都是這項重大工程的關鍵落實人,經歷了站點從設計勘選到全面建設乃至運營維護的全過程。“有許多觀測點修建在荒蕪人煙的地區,實施過程和后期的維護都很不容易,一方面盡量做到站網布局設計更科學合理,另一個方面使用智能化的設備和創新性的管理方法?!?/span>

  在這一標準下,陸態網絡不僅實現了建站布網的科學化技術流程、快速實時處理和高精度事后數據處理技術,還建成了一套完整的無人值守、遠程監控、自動報警和在線故障處理系統。

  從數據到科學,共享不是“說說而已”

  數據是獲得科學結論的第一步,但是怎么用好數據卻是一門大學問。

  陸態網絡項目由中國地震局、中國科學院、自然資源部、中國氣象局和教育部等6個部門聯合實施?!半m然是工作領域完全不同的6個部門,但是在這個項目的實施上卻真正做到了整齊劃一,共建共享?!表椖繄F隊認為這是項目實施中最值得驕傲的一點。工程一直采取“統一設計、統一規程、統一進度、統一監理、統一驗收,分級實施、部門負責”的管理措施,到目前為止,全國近2000個共享站點的數據線上線下均可傳輸至中心,相關的地震、測繪、氣象等行業,高校、院所、科研機構以及其他申請單位都可以申請使用這些數據,產出豐富的科學研究成果,并服務于國民經濟建設諸多領域。

  在知名學術論文網站中國知網上,與陸態網絡相關的論文有上千篇。根據項目組的官方數據,僅利用該工程觀測數據完成的論文就已超過500余篇,其中100余篇發表在SCI系列的刊物上,如國內的《中國科學》《科學通報》及國外的Science、Nature和JGR等權威雜志,并出版科學專著3冊。

  陸態網絡的建成使我國對地殼運動的監測在空間和時間上有了大幅提升,觀測效率提高了幾十倍,這一方面是有賴于數量眾多、布點科學的站點建設,另一方面有賴于大范圍和時空密集的地殼運動數據為科學研究提供了豐富的基礎數據資源,而深度挖掘數據本身的科學和應用效益,以及及時、科學、有序的共享機制才是這些數據最終“發光發熱”的關鍵。

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