Correlation Analysis of Electromagnetic Disturbance and Earthquakes Based on AETA

YONG Shanshan†, WANG Xin’an, GUO Qinmeng, LIU Cong, YANG Chao, WANG Jing, JIANG Binghui

The key Laboratory of Integrated Microsystems, Peking university Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055; † E-mail: yongshanshan@pku.edu.cn

Abstract According to electromagnetic disturbance (EMD) data based on AETA, a multi-component seismic monitoring and prediction system, this paper conducts features analysis, anomalies identification and correlation analysis combining with seismicity. The result shows that EMD data are different with environmental noise and human noise. It might be generated by the change and movement of free charge near the surface according to the principle of magnetic sensor and the derivation of Maxwell’s equations. Take Jiuzhaigou Ms 7.0 earthquake and Changning Ms 6.0 earthquake in Yibin as examples, a determined connection between EMD anomalies and earthquake was found. Periodic SRSS and ultra-low frequency EMD along the relerant bands of the Longmenshan fault and Xianshuihe fault zones might imply a risk of strong earthquake. We also discuss the physical mechanism of the EMD source and suggest that it may be related to the overflow of charged particles from the molten mantle into the crust. Under movement of earth rotation and revolution, the daily periodic fluctuation of the sunrise and sunset will occur in a specific related latitude and longitude region or area close to epicenter. Key words AETA; electronic-magnetic disturbance; precursory anomaly identification; earthquake physical mechanism

地震电磁扰动观测, 即电磁波观测[1], 是捕捉地震短临异常的方法之一。电磁扰动现象在岩石破裂实验和地震事件中均存在, 一些观测和研究也表

明其具有临震特性[2–8], 是重要的地震前兆。过去的研究中有大量关于地震电磁异常的报道, 其中以超低频频段居多。张建国等[9]发现, 2008年汶川地

震之前, 地震中心周边20 Hz以下的电磁扰动信号在震前一个月出现异常, 其中距离较近的台站电磁

[10]异常对应的频段相对较高。姜峰 利用滑动相关系数法分析岷县–漳县 6.5级地震中心周边的电磁信号, 发现0.01 Hz的低频频段与地震序列出现较强的异步相关性。韩鹏[11]在分析 2000年伊豆群岛地震群期间日本3个观测台站的地磁信号时, 发现小波变换的db5小波基对应的0.01Hz频段与地震有较强的相关性。Bernardi 等[12]、Hayakawa等[13]和

[14] Smirnova 等 在对日本和美国加州地区的地震研究中也发现较普遍的超低频频段电磁异常现象。

截至2010年, 全国范围内有电磁扰动台站约150个。电磁扰动台以电场、磁场和电磁场为观测对象, 观测频段覆盖超低频、甚低频和低频, 观测仪器性能差异大, 埋设方式、标记方法和观测数据输出形式不一致, 对观测环境的要求以及实际所处的环境均不同, 使得针对这些观测数据的分析可信度和泛化性等均存疑。为了系统性地论证地震电磁扰动分量的异常变化与地震的相关性, 本团队研制了多分量地震监测预测系统(AETA), 并在全国范围进行广泛的观测实验和数据分析[15–17], 提供了长期、稳定和一致性较好的观测数据。

本文基于AETA电磁扰动的观测数据, 对信号来源和地震相关性进行分析, 探讨AETA电磁扰动观测数据的有效性和适用性, 期望可以对基于电磁扰动的地震短临前兆观测及其应用于地震短临预测的可信度和泛化性进行讨论。

1 AETA电磁扰动观测数据与分析方法1.1 AETA电磁扰动观测

多分量地震监测预测系统AETA由地声传感探头、电磁传感探头、地面处理终端以及云平台数据存储和分析系统组成, 用于感知来自地下的电磁扰动和地声信号, 实时监测其变化。采集的数据通过有线或无线传输到云平台, 可通过互联网实时访问云平台的监测数据。AETA系统的框架和实物照片如图1所示。

截至目前, 我们已经在川滇藏、首都圈、广东和台湾等地区布设221个AETA台站, 累计观测时间为3年多, 积累了丰富的观测数据。AETA电磁扰动传感探头采用自主研发的感应式磁传感器[18],将传感与信号采集和供电集成在一起, 采用直流供电, 其输出为数字信号。电磁扰动传感探头的性能参数如下: 1) 频率范围为0.1 Hz~10 khz; 2) 动态范围为0.1~1000 nt; 3) 灵敏度>20 mv/nt@0.1 Hz~10 khz; 4) 数据分辨率为18 bits; 5) 直径为90 mm, 高度为850 mm, 线缆长度为40 m。

AETA电磁传感探头观测的原始数据分为<200 Hz的低频数据和<10 khz的全频数据, 图 2为一个1秒钟的低频原始数据, 采样频率为500 Hz。

由图2可以看出, 电磁扰动低频原始数据的信号形态以正弦波为主。通过小时、天甚至更长的时间尺度观测, 发现数据变化分为两种: 一种是形态变化, 如正弦波变锯齿状和不规则状; 另一种是信号幅度变化。第一种情况往往是信号的频率成分发生变化, 第二种情况是信号的幅度因外界场或源的调制作用而发生改变。为了反映这两种变化, 本文提出幅度均值和峰值频率两种特征值。幅度均值是按照取1分钟内信号幅值的平均值作为特征值输出,得到电磁扰动的均值, 电磁扰动均值分为<200 Hz的低频均值和<10 khz的全频均值。峰值频率是通过对原始数据进行傅里叶变化提取频谱图, 选取其

中占比最大的频率值为峰值频率。AETA云平台对实时采集的电磁扰动观测数据进行均值和峰值频率提取的计算。

1.2 分析方法

本文采用对比法和震例关联法进行数据分析。对比法是对地表环境中电磁信号的干扰来源进行总结, 然后与AETA电磁扰动数据变化进行比对, 判断其是否相关。震例关联法是通过提取震前一定时间范围内AETA电磁扰动均值特征的特殊形态和异常波动,以及AETA电磁扰动峰值频率频段分布, 与地震事件关联分析来判断是否存在相关性。选取的地震事件为过去3年观测期间发生在AETA覆盖区域内及边缘地带的两次Ms 6.0级以上地震事件: 2017年8月8日21:19:46四川省九寨沟县(103.82°E, 33.20°N) Ms 7.0级地震, 2019年6月17日22:55:43 四川宜宾市长宁县(104.90°E, 28.34°N)MS 6.0级地震。

本文采用的AETA电磁扰动信号的特征形态为电磁扰动日周期波动(图 3(a), (b)和(d))和SRSS波(Sunrise & Sunset, 图3(c))[19]。日周期波动(即电磁扰动)均值呈现日周期变化规律, 全国范围的AETA台站都发现该均值形态, 包括地震频发区与地震少发区。日周期变化规律并非在每个台站的每个时段都可以观察到, 该信号的出现在时间和空间上均有一定的选择性。在日周期的变化中有一种特殊的变化形态, 该形态的变化与所处台站的日升日落同步,日升时均值阶跃下降并保持, 日落时均值阶跃上升并保持, 我们称其为日升日落波形SRSS。该波形具有较强的时空选择性, 我们在部分AETA台站发现SRSS 波, 出现该波形的台站占比约为10%, 大多数在地震频发或历史大震区。本文采用的异常波动提取方法为异常波形描述法, 根据对震前10天内数据波动的变化情况确定是否为异常。对于日周期波形采用PCA[14]分析方法,

对于非日周期的波动, 采用标准差计算波动值, 以10天为时间窗口, 计算该时间窗口内的数据标准差, 识别波动较大的区域及其空间分布。

2 AETA电磁扰动观测的信号来源与机理2.1 大地电磁场观测噪声与AETA电磁扰动观测数据的对比

在地表环境中测量电磁场信号, 必然会受环境噪声和人文噪声的干扰, 导致数据的可解释性和可靠性受到严重影响。已知的环境噪声和人文噪声分为雷电干扰、磁暴与磁亚爆、地磁脉动以及工频干

[20]扰 。雷电噪声以3~30 khz的甚低频电磁信号为主[21],且呈现时间上的短时(微妙)波动。AETA的观测信号在10 khz范围内, 信号分为<200 Hz的低频均值和<10 khz的全频均值信号, 本文使用的所有数据均为<200 Hz的低频均值, 雷电噪声对这个频段的数据不会产生显著的或可识别性的影响。磁暴与磁亚爆信号分为急始型和缓始型, 前者通常以发生突然的跳跃性变化为主, 在全球均可观测到;后者则表现为缓慢增加, 很难精确地定位发生的具体时间, 但持续时间通常为一天到几天, 频率为几十分钟的单个脉冲[22]。本文选取 2018 年5月 27日和 2018 年9月9日两次磁暴, 对应的时间范围分别为6月6至 6月 22日和9月 2日至9月 17日。将两次磁暴对应时间范围内的Dst指数(来自日本京都地磁数据中心, http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/dstae/index. html)和同时期分布在全国范围内7 个 AETA观测台站的电磁扰动均值数据进行对比, 分析磁暴对电磁扰动信号的干扰影响, 结果如图4所示。

由图4可以看出, 在磁暴期间, Dst指数剧烈变化, 7 个 AETA台站的电磁扰动均值几乎不受影响。在2018年5月 27日的磁暴期间, LJ 台(26.9°N, 100.23°E)的电磁扰动均值波动有规律地变化, 从无波动变为日周期波动。该变化始于磁暴期间, 但磁暴结束后, 日周期的波动仍然保持, 所以此变化与本次磁暴不相关。

一般认为, 地磁脉动是低于1 Hz的低频电磁场, 属于短周期变化, 振幅范围在几十nt 内, 持续时间为几分钟至几小时, 其形态可分为两大类, 一类为连续脉动(Pc), 另一类为不规则脉动(Pi)。在AETA的电磁信号中也可观察到类似的变化形态,

对地磁脉动与地震的相关性已有一些研究[23–24]。本文认同地磁脉动变化可能与地震相关, 可能是AETA电磁观测的信号来源之一。

AETA电磁传感探头的频谱范围涵盖工频频段,信号中不可避免地会包含环境中的工频信号。对AETA电磁扰动原始信号的分析表明, 工频信号是作为一个载波信号而存在。AETA台站多数分布在专业的地震台, 少数分布在单位办公区和学校等,因此环境中的工频噪声特征相对较弱, 并且稳定。AETA电磁均值数据的变化存在多种形态, 包括向上或向下的尖脉冲、阶跃跳变保持和趋势性变化等, 部分台站的数据形态还具有日周期特征和日升日落同步变化的特征。因此, 我们认为AETA电磁扰动传感探头观测的信号虽然包含工频信号, 但电磁扰动体现的并不是工频信号的变化特征, 而是其他来源, 可能与地震的发生相关。

2.2 AETA电磁扰动观测信号来源分析

根据电磁扰动传感探头的感知原理, 并结合麦克斯韦方程式, 对AETA电磁扰动信号来源进行理论推导。

根据电磁场基本理论, 麦克斯韦方程组的表示如下:

 ·D =4 πδ f , (1) 1 B,

 E  (2) c t  B  0, (3) 4  1 D,  H  j  (4) c f c t

D = εe, (5) B = μh, (6) jf = σe, (7) D, E, B和H分别是电位移矢量、电场、磁感应强度和磁场, δf 和 jf分别是自由电荷和传导电流, ε, μ和σ分别为介质的介电常数、磁导率和电导率。AETA电磁扰动传感探头以磁感应的方式探测电磁场中的磁场变化。根据实际观测的信号可知,磁场信号的频率成分相对稳定, 以幅值变化为主。电磁传感探头的磁感应公式如下:

B

e ( t )  NS0 a , (8) t其中, e(t)为感应电动势, N为感应线圈匝数, S0为磁

芯横截面积, μa为有效导磁率, B为磁感应强度。

由于AETA只观测垂直的磁场变化, 因此假设水平磁场变化分量为0。将式(8)代入麦克斯韦方程组的式(2)中, 可得

1  B 1 e ( t)

 E  z。 (9) c  t CNS a 0根据式(5), 式(9)可等价为

 x y z   D 1   。 E   (10)  x y z    Dx Dy Dz 由于AETA电磁传感探头只检测垂直的感应磁场,因此式(9)中只包含垂直分量, 式(10)中的 x和y分量为0。所以式(10)可简化为

1  Dy Dx   E     z。 (11)

  x y 假定驱动自由电荷运动的激励背景场为一个固定的交变场, 自由电荷在水平面上的运动方向为单一方向。进一步假设在水平面上, 电位移矢量D只有一个方向, 即假设 Dy=0, 则式(11)可简化为1 Dx  E  z。 (12) (12)可进一步推导如下: y

式1 Dx x  E  z, (13)  x y

x

其中, 是一个常量, 假设其为常量A, 则式(13) y可表示为

A Dx  E  z。 (14)  x根据式(9)和(14)可得

1 e ( t) A Dx z  z, (15) CNS   x 0 a再根据式(1)可知

 Dx Dy Dz

 D  4  x y  z。 (16) f x y z

由于电位移矢量D的垂直分量引起的磁场变换不在检测范围内, 同时水平面上只保留x分量的值, 因

由此,

Ac e ( t )  4NS0   f。 (19)  a根据式(19)可知, AETA电磁扰动传感探头感知的感应电动势与其周边的自由电荷呈正比:

e(t)~δf。(20)根据上述推导可知, 传感器感知的电动势信号与所处区域内的自由电荷相关。自由电荷的数量变化会在传感探头上产生感应电动势。根据电磁学理论, 自由电荷必须在外场的驱动下变速运动才可以产生电磁场。因此, 我们认为环境中的背景交变电磁场为这些自由电荷的运动提供了外力, 从而产生感生交变磁场。

2.3 AETA电磁扰动观测的信号源机理

地震电磁学的物理基础关注源和介质。根据地下应力积累导致岩石破裂产生地震的猜想, 人们将破裂过程中微裂隙发育过程与伴随的电磁辐射现象相联系。丁鉴海等[25]开展室内岩石破裂实验, 观察到电磁辐射现象, 并研究电磁辐射的频段、方向性和信号特征, 分析地震前兆产生的机理和影响因素。还有一些研究发现岩石在破裂过程中发射带电粒子[26–28],其辐射机制可能是岩石破裂过程中摩擦产生热辐射和压电效应, 或者是断裂面上电荷分离产生强电场, 使得空气击穿放射电子。

AETA电磁扰动观测信号源可能来自环境中的自由电荷量变化, 这与文献[26–28]中的实验结果相符。另外, 我们在观测中发现, 1 Hz以下的超低频信号占主要比例, 比如在 2019 年 6月 13日乐山地区的五通桥台发现超低频的信号(深灰色), 如图5所示。我们通过对九寨沟防震减灾局AETA 台2019年3—7月的电磁扰动频率成分分析, 也发现5 Hz以下的信号强度变强(图6中方框标识的深灰色),与周边150 km范围内的地震(灰色竖线)具有较好的时间对应关系。这与岩石破裂实验中释放超低频

[2] (0.01~20 Hz)电磁辐射信号 相符。

根据赫姆霍兹方程, 电磁场在地下介质中振幅衰减到地面振幅值的1»e 时, 为趋肤深度或穿透深度δ[29]:

2 103

δ  10T 。 (21)  2假定地球介质电阻率为500 Ωm, 频率为1 Hz的信号的穿透深度为11 km。因此我们观测到的1 Hz以下超低频信号很可能来自震源处。假设环境中的工频交变电磁场是驱动地表自由电荷运动的场源之一, 可根据式(21)计算得到工频交变电磁场可穿透的地下介质深度约为1.57 km。那么震源处释放的电子流是否可以从震源处的地方传递到地表1.57 km以内的区域呢？

通过分析, 我们发现电磁扰动均值的日周期、日升日落同步和保持型阶跃跳变的特性以及这些特性的时空选择性, 并得出这些信息并不是人为活动引起, 也不是单纯由太阳和月球的作用引起, 其变化与来自地球内部某种信号或物质性质的变化相关。He等[30]观察到电离层的电子密度变化, 并提出地表电荷与空间电离层的空间电荷形成互相感应的场, 用来解释空间电离层在大震前异常的物理机理。在空间有电荷数目的变化, 可以推断在对应的

地表也有类似的变化。我们认为地表的电荷数目变化与来自地球深处(如地幔)大量带电粒子的溢出相关。可以将地球粗略地划分为地壳、地幔以及地核(硬核和软核), 在地幔中有大量熔融物质在做对流运动。熔融物质中存在很多带电粒子, 随着熔融物质在地壳内的对流运动, 在地球公转和自转等运动的离心力作用下不断冲击地壳, 使得在地壳的不同位置可能不断地溢出带电粒子至地表, 尤其是在孕震区域, 溢出量相对较大。公转和自转综合作用下的离心力在白天和晚上存在差别, 与AETA电磁扰动传感探头观测到的日升日落同步的幅值变化相对应。

3 AETA电磁扰动观测数据与地震的相关性

我们以九寨沟Ms 7.0地震和长宁Ms 6.0级地震为实例, 分析AETE电磁扰动观测数据与地震的相关性。截至2020年初, 全国在网运行的AETA台站达 221个。如图7所示, 本研究使用的台站均分布在川滇地区, 共计140多个台站。

3.1 九寨沟县Ms 7.0级地震震前AETA数据分析

2017年8 月 8 日 21:19:46 在四川省九寨沟县(103.82°E, 33.20°N)发生 Ms 7.0级地震, 震源深度为 20 km。此次地震发生前, 四川省共有AETA观测台站36个。对地震前10天内的AETA电磁扰动均值进行分析, 发现有10个台站出现SRSS波。通过 PCA分析, 我们发现在九寨沟防震减灾局台站(104.25°E, 33.26°N)出现渐变的热条带, 距离震中约 40 km (图8)。该条带在震前4天出现, 一直持续到震后15天, 在此期间地震余震频发[16,31]。这样的异常信号通常出现在地震发生前几天到十几天以内, 属于典型的临震异常信号。

出现SRSS波的台站主要分布在两个断裂带上,一个是九寨沟–松潘–青川–茂县–宝兴县条带, 属于龙门山断裂带区域; 另一个是金川–宝兴–峨眉–犍为县条带, 属于鲜水河断裂带区域。冕宁和西昌小庙两个台站位于历史大震区。

对此次地震前10天的非日周期的台站电磁扰动均值以及所有台站的地声均值进行统计, 发现多个 AETA台站的电磁扰动和地声均出现明显波动(图9)。由于此次地震前, 四川有AETA台站数量有限, 尤其是震中周边区域台站数据较少, 因震中附近信号波动不明显, 而是以SRSS波分布及其变化为主。根据波动明显台站的数据, 在四川省主要的大断裂带以及历史大地震区都出现不同程度的震前异常。3.2 长宁县Ms 6.0级地震震前AETA数据分析

2019年6月17日 22:55:43四川省宜宾市长宁县(104.90°E, 28.34°N)发生 Ms 6.0 级地震, 持续到2019年7月18日, 宜宾市周边发生多次强震。

此次地震前, 川滇地区共有15个SRSS波台站,其中13个台站分布在四川省, 且主要集中在甘孜–炉霍–小金–宝兴–乐山–犍为条带上。与该条带对应的主要断裂带为鲜水河断裂带以及该断裂带往东南的延长线, 此次地震震中就在该延长线的东南边缘,在历史大震区九寨沟县和冕宁台站也同步出现SRSS波。采用PCA方法对 SRSS波台站数据进行分析, 结果表明九寨沟防震减灾局台站(104.25°E, 33.26°N)在震前出现短时的高亮异常点(图 10), 是典型的临震异常。

如图 11 所示, 对此次地震前10天非日周期的台站电磁扰动均值以及所有台站的地声均值进行统计, 发现多个AETA台站的电磁扰动和地声均出现明显波动。此次地震发生在AETA台站覆盖区域的西南边缘, 周边台站不多, 但地震前乐山沐川防震减灾局台站(103.9°E, 28.96°N)和冕宁的大桥镇台(102.19°E, 28.65°N)均出现显著的地声波动。同时,甘孜–炉霍–道孚–雅安–乐山–宜宾条带自西北到东南也有一些台站出现一定程度的地声波动, 对应鲜水河断裂带及其东南延长线。电磁扰动波动显著的台站分布在青川–北川–汶川–雅安–西昌–丽江–大理–腾冲–陇川条带上, 对应龙门山断裂带及其西南延长线。由此可知, 此次地震前, 四川省主要断裂带均出现一定程度的震前异常。

我们还发现, 此次地震前, 川滇地区很多台站均捕捉到1 Hz以下超低频的电磁扰动信号(图12)。这些台站主要分布在龙门山断裂带相关的东北至西

南延长线上。然而, 震中并不在该条带上。虽然我们观测到与岩石微破裂辐射电磁波的实验和观测相

[2]符 的数据, 但还不能依靠这些数据确定震中的位置。

4 总结

本文对多分量地震监测预测系统AETA观测数据的信号来源与地震前兆的相关性进行分析。根据观测数据的时频特点, 与已知的大地电磁观测的噪声类型和特征进行比对, 排除了环境噪声中雷电干扰和磁暴影响, 提出地磁脉动是可能的信号波动来源之一, 并认为工频信号的存在不影响数据的可识别性。基于磁感应原理和麦克斯韦方程式推导, 提出AETA电磁扰动的观测输出可能来自地表的自由电荷变化和运动。通过对地表自由电荷变化的物理机理进行分析, 提出地震前AETA电磁扰动的异常可能与来自地幔熔融物质中带电粒子溢出至地壳有关。通过对与之相关的特征信号的捕捉和分析, 为地震短临预测预报提供数据依据和参考。

以 2017年8月8日九寨沟Ms 7.0级地震和2019年6月17日宜宾长宁Ms 6.0级地震为例, 分析电磁扰动观测数据与地震的相关性。根据两次地震前AETA电磁扰动数据的情况, 我们提出 SRSS 波会在主要的大断裂带分布区域存在, 如果出现基于PCA分析的异常高亮条带, 则预示着强震风险。在基于异常判定识别方法提取电磁扰动异常的分析中, 发现两次强震前, 在主断裂带区域会出现时空联动的异常现象。在震前主断裂带及其延长线上,多个台站出现超低频的电磁扰动信号。基于以上分

析, 我们认为AETA电磁扰动数据能够反应强震前大断裂带及其延长线或平行的条带上时空联动的异常。但是, 基于这些异常进行震中、临震和震级的精确判定, 还需要进一步的研究和验证。

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图 1 AETA系统的框架(左)和实物照片(右) Fig. 1 System diagram (left) and picture (right) of AETA

图 3 AETA电磁扰动均值日周期波动示例[19] Fig. 3 Example of daily periodic AETA electromagnetic average data[19]

图 2 AETA 电磁扰动低频原始数据Fig. 2 AETA electromagnetic original data in low frequency range

7个台站的经纬度分别为XFJ: 23.72°N, 114.71°E, CC: 40.91°N, 115.84°E, ZB: 41.4°N, 114.49°E, LJ: 26.9°N, 100.23°E, CX: 25.03°N, 101.54°E, JL: 28.15°N, 104.5°E, LD: 29.92°N, 102.23°E图 4 AETA电磁扰动均值波动与两次磁暴数据Fluctuation of AETA electromagnetic average data and two magnetic storms data Fig. 4

图 5五通桥 AETA 台 2019 年 6 月 13 日某 3分钟电磁扰动数据频率成分占比Fig. 5 Frequency component proportion of a 3-minute electromagnetic disturbance data from Wutongqiao AETA station on June 13, 2019

图 6九寨沟防震减灾局 AETA 台站 2019 年 3—7月电磁扰动数据频率成分占比Fig. 6 Frequency proportion of electromagnetic disturbance data from Jiuzhaigou AETA station from March to July 2019

图 7 川滇地区AETA台站分布以及九寨沟Ms 7.0地震和长宁Ms 6.0地震震中位置 Fig. 7 Distribution of AETA stations in Sichuan-yunnan region and epicentre locations of Jiuzhaigou Ms 7.0 and Changning Ms 6.0 earthquakes

图 8九寨沟 Ms 7.0 级地震前电磁 SRSS 波以及异常台站分布和九寨沟台站 PCA 分析结果Fig. 8 Distribution of electromagnetic SRSS waves and anomalous stations before the Jiuzhaigou Ms 7.0 earthquake and PCA anomaly in Jiuzhaigou Station

图 10 Fig. 10宜宾长宁 Ms 6.0 级地震前 SRSS 台站分布和九寨沟台站 PCA 分析结果Distribution of SRSS stations and PCA analysis results before Changning Ms 6.0 earthquake in Yibin and PCA anomaly in Jiuzhaigou Station

图 9九寨沟 Ms 7.0 级地震前 10 天川滇 AETA台站电磁扰动和地声波动情况Fig. 9 Electromagnetic disturbance and acoustic fluctuation of Sichuan-yunnan AETA stations 10 days before the Jiuzhaigou Ms 7.0 earthquake

图 12 宜宾长宁Ms 6.0地震前出现超低频信号的台站分布和马边彝族台2019年6月13日12: 00至12:01的频谱图Fig. 12 Distribution of the stations with ultra-low frequency signals before the Changning Ms 6.0 earthquake in Yibin and the spectrum of the Mabian Yi Station from 12:00 to 12:01 on June 13, 2019

图 11宜宾长宁Ms 6.0级地震前10天川滇AETA台站电磁扰动和地声波动情况Fig. 11 Electromagnetic Disturbance and Acoustic fluctuation of Sichuan-yunnan AETA stations 10 days before the Changning Ms 6.0 earthquake in Yibin