可视化助力理解地震活动

近些年来,世界范围内频繁的地震活动对人类社会造成了巨大的影响。十年前,2008年的5月12日,发生在四川省汶川的8级地震就造成了数十万人死伤,破坏面积超过数十万平方公里。在地震领域,科学家们已经开展了长期的针对地震发生过程的研究,并期望通过研究来减少强震带来的伤亡。其中,一些观测和研究表明地震活动可能与电离层中的异常信号相关,并据此提出了一个假说:在地震发生前,震中以及附近的岩石圈活动会释放电磁辐射到空气中,从而导致电离层相关信号的扰动。DEMETER卫星是由法国发射的、第一颗用于研究电离层扰动与地震活动相关性的卫星。北京大学可视化与可视分析实验室和中国地震台网中心的张永仙研究员合作,提出了一个可视分析系统,用于帮助科学家研究分析DEMETER卫星采集的电离层数据和地震事件之间的相关性。这个工作也于去年被SIGGRAPH Asia Symposium on Visualization接收,获得最佳论文提名奖。应组织者的邀请,今年5月12日至14日成都举办的“汶川地震十周年国际研讨会 暨第四届大陆地震国际研讨会”上,由实验室袁晓如研究员作了进一步交流。

图1:DEMETER卫星

图1:DEMETER卫星

地震数据主要记录地震发生的时间、地点、震级、震源深度等信息。而DEMETER采样数据则记录在不同时间和空间位置下,电离层中不同属性的数值。需要注意的是,DEMETER采样数据所覆盖的时空位置完全由卫星的轨道决定。这也导致DEMETER采样数据沿南北方向采样十分密集,但沿东西方向和时间维度十分稀疏,因此我们采用了地理学中广泛应用的克里金插值,使我们能获取任意时空位置各个电离层属性的数值。具体细节请参看论文。

已有的地震领域工作,对于这两类数据的联合分析主要是基于单个地震事件的,流程如下:地震学家根据经验或者研究目标选择一个地震,并圈定周围的一块区域以及前后一段时间,DEMETER卫星在这个时空区域内采样的数据点被过滤出来;然后,或者进行秒或分粒度的分析、或者按天或小时平均值进行分析。在进行了足够多个单个事件分析之后,科学家们可以总结出一些共有的电磁扰动模式,从而提出相关假说,之后可能进行更多的探索。这个工作流程主要有以下几点局限性:1. 地震事件和DEMETER采样数据这两类异构数据的可视化存在一定的距离,导致探索两者相互关系需要耗费更多的精力;2. 已有的对扰动模式的总结通常来自于直接观察或者统计数值,而没有进行系统的参数空间的研究,从而具有一定的局限性;3. 对于大多数找到的扰动模式还只局限于单个事件中,而没有在更多的地震中进行验证,从而说服力不够。

基于以上已有工作流程的局限性,我们实现了一个查询驱动的可视分析系统,用户应对这些挑战。我们的系统主要达到以下三个分析任务:1. 支持两类异构数据在同一个时空场景下的可视化和探索;2. 集成已有的针对单个地震事件扰动模式的探索流程,并提供对模式的参数空间更加便捷的探索;3. 对已有的探索流程进行扩展,使其能在全球范围内的地震事件上对假说进行探索与验证。整个系统的工作流程如图2所示。

图2:系统工作流程,包括时空探索、模式提取、假说探索以及模式改进

图2:系统工作流程,包括时空探索、模式提取、假说探索以及模式改进

系统界面如图3所示。系统的功能主要包含两个部分:对异构数据集的探索,以及对扰动模式的提取和探索。对于第一部分,我们在地图视图和时间线视图上提供两类数据的可视化,其中地图视图上之间展示地震事件点或者DEMTER采样点,并用颜色表示数值的大小。而在时间线视图上,用户可以控制所要分析的时间段。用户可以通过这两个视图,选择合适的地震事件,进行接下来的扰动模式提取。

图3:系统界面。(a)地图视图和(b)时间线视图提供异构数据集的统一探索空间;(c)矩阵视图和(d)曲线视图用于从样例DEMETER时间序列中提取模式。(e)(f)参数设置面板。

图3:系统界面。(a)地图视图和(b)时间线视图提供异构数据集的统一探索空间;(c)矩阵视图和(d)曲线视图用于从样例DEMETER时间序列中提取模式。(e)(f)参数设置面板。

对扰动模式的提取和探索实际上采用的是一种“按样例搜索”(search-by-example)的形式,即以一些DEMETER时间序列为样本参照,从中提取模式,然后再在更多的序列上去匹配和检验。为了对扰动模式有系统化的探索,我们受正则表达式的启发,对模式进行形式化的定义。在定义中,模式用若干区间的序列[a1,b1][a2,b2]…[am,bm]来表示。如果一个时间序列的子序列<t_p,t_{p+1},…,t_{p+m}>满足这个模式,那么a_i<=t_{p+i}/t_p-1<=b_i,即对应时间步相对于前一个时间步的相对变化值应该在的范围。其中,a_i和b_i还可以取min或者max,分别表示正负无穷大。尤其特别的是,我们可以在区间后加上星号(*),表示这个区间匹配连续多个时间步,从而表示连续变化,这也是已有扰动模式中很常见的一种情况。

基于这个定义,我们在可视分析系统中开始对扰动模式的提取。用户首先通过地图视图和时间线视图选择若干地震事件,然后在这些事件附近的时空范围通过密集插值得到电离层属性的时间序列。这些序列用于在系统的矩阵视图中展示,帮助用户选择感兴趣的时间序列,如图4所示。在这个视图中,每一行表示一个时间序列,每一个方格表示在某个时间的数值,用颜色表示相对值的大小。用户可以对所有序列按一定的准则进行排序。例如,图中深红色区域表示对应电离层属性有剧烈增加然后回落。用户可以选择这些序列进行之后的模式提取。

图4:矩阵视图,每一行表示一个时间序列,序列根据相似度进行排序

图4:矩阵视图,每一行表示一个时间序列,序列根据相似度进行排序

在曲线视图中,基于前述选择的感兴趣的时间序列,用户进一步提取扰动模式,如图5所示。在这个视图中,用户首先需要选择一个基准时间步,对应于扰动模式的开始,其后的若干时间步作为提取过程的主区域。主区域里每一个纵轴对应于扰动模式的每个区间,用户通过调节轴上的滑块来调节对应的区间数值。通过设置一定的标记,可以表示星号区间。在用户调节话滑块的同时,我们在轴上展示数值的分布以及当前匹配的数量,来表示扰动模式的参数的敏感程度,从而帮助用户选择更好的模式。图中就是将属性有剧烈增加然后回落的模式通过交互进行了形式化。

图5:曲线视图中提取扰动模式,用户在通过交互调整参数时,能从样例序列中获取即时反馈

图5:曲线视图中提取扰动模式,用户在通过交互调整参数时,能从样例序列中获取即时反馈

之后,基于所提取的模式,科学家可以假设地震的发生与这个模式存在一定的关系,然后在其他地震上进行匹配检验。对于匹配的地震,我们将在地图视图和时间线视图上进行展示。而所匹配的时间序列也将展示在曲线视图上,帮助进行更进一步的改进。

在我们的案例分析中,我们首先对地震领域已有的一篇工作进行复现[2]。这篇工作中,研究者发现在震中正负10度的区域内,前后15天中,电子密度(N_e)多次扰动,超过整个均值的1个标准差,从而能在DEMETER采样数据中观察到多个峰值和谷底。我们在系统中重现了这个发现过程:首先圈定地震附近的对应时空区域,并将扰动模式设置为[0.10,max][min,0]来检测峰值。在图6中,我们将匹配这个模式的时间和空间分布可视化出来。与原作中的图进行比较可以发现大部分的时间点是匹配的,并且我们的工作还能将空间分布展示出来。对于其他电离层属性,我们也可以检测类似的模式。

图6:汶川地震电子浓度扰动模式的时空可视化

图6:汶川地震电子浓度扰动模式的时空可视化

接着,我们测试一个完整的模式提取和探索过程。我们在全球范围内选取了4个震级较大的事件(图3),提取对应的时间序列(图4)和扰动模式(图5)。最终得到的扰动模式形式化为[0.34,0.37][0.14,0.19]。然后我们在2008年所有震级在5到6级之间的地震事件附近检测这个模式,结果如图7所示。基于匹配的结果,用户可以进一步探索单个地震匹配模式的时空分布情况,从而可以进一步改进假说。

图7:扰动模式在全球范围内的匹配结果,并选取三个具体事件观察模式的时空分布

图7:扰动模式在全球范围内的匹配结果,并选取三个具体事件观察模式的时空分布

总结起来,本文提出了一个可视分析系统,用户支持对地震事件和电离层扰动相关性的探索。我们的系统不仅通过可视查询、高效率地支持已有工作流程,还通过全球范围内的大规模查询扩展了已有的工作模式,从而能对两者关系提供更加深入的理解。

今年年初,我国发射了自行研制的电磁检测试验卫星——张衡一号,在轨测试工作正在有序进行,并且已经取得了初步的分析与研究结果。这也将为研究电磁信号与地震活动的相关性提供更加及时和完善的数据,将更加有利于这方面的研究,我们的可视化工作也可以提供更大的帮助。

图8:电磁监测试验卫星工程“张衡一号”模型

图8:电磁监测试验卫星工程“张衡一号”模型

[1] Fan Hong, Siming Chen, Hanqi Guo, Xiaoru Yuan, Jian Huang, and Yongxian Zhang.
Visual Exploration of Ionosphere Disturbances for Earthquake Research. SA’17: Proceedings of SIGGRAPH Asia 2017 Symposium on Visualization, Bangkok, Thailand, November 27-30, 2017.

[2] Yufei He, Dongmei Yang, Jiadong Qian, and Michel Parrot. Anomaly of the ionospheric electron density close to earthquakes: Case studies of Pu’er and Wenchuan earthquakes. Earthquake Scence 24 (2011), 549-555.

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