Geochemical Characteristics of Volcanic Hot Spring Gas in China and its Applications in Volcanic Monitoring
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摘要: 中国火山温泉主要分布在吉林长白山、云南腾冲和黑龙江五大连池等火山区。这些火山虽然处于休眠状态，但大面积的温泉分布指示着岩浆房存在的可能性。本文总结了前人研究成果，分析了中国主要火山区温泉气体地球化学特征，并探讨了温泉气体在火山监测中的应用。长白山、腾冲和五大连池火山区温泉气体地球化学性质类似，都以CO2为主要气体，含量在80%以上，最高可达99%以上，其它气体组分包括CH4、N2、O2、SO2、H2S、He和H2等。长白山火山温泉气体中氦同位素比值（3He/4He）最高，约为4—6RA，CO2中碳同位素比值（δ13C）为-7.9‰—-1.3‰，CH4中碳同位素为-48.0‰—-28.7‰；腾冲火山温泉气体氦同位素比值为3—5.5RA，CO2中的碳同位素为-6.49‰—-2.07‰，CH4中碳同位素为-23.5‰—-9.3‰；五大连池火山温泉气体氦同位素比值约为3RA，CO2中的碳同位素比值为-9.6‰—-3.1‰，CH4中碳同位素为-47.2‰—-44.4‰。3个火山区的温泉气体均显示地幔来源的岩浆气体特征，并在上升运移过程中受地壳或古俯冲物质的影响。Abstract: The volcanic hot springs in China are mainly distributed in the Changbaishan volcanic region in Jilin Province, the Tengchong volcanic region in Yunnan Province, and the Wudalianchi volcanic region in Heilongjiang Province. Although these volcanoes are dormant, wide distribution of hot springs indicates the existence of magma chambers. This paper summarizes the results of previous studies, analyzes the geochemical characteristics of hot spring gas in major volcanic regions of China, and discusses the applications of hot spring gases in volcano monitoring. The geochemical characteristics of the hot spring gases in the Changbaishan, Tengchong, and Wudalianchi volcanic regions are similar, with CO2 as the main gas, the content of which is above 80%, and the highest is more than 99%. Other gas components including CH4, N2, O2, SO2, H2S, He and H2. The helium isotopic ratios (3He/4He) in the Changbaishan volcanic hot spring gases are the highest, about 4-6RA. The carbon isotopes (δ13C) in CO2 are from -7.9‰ to -1.3‰ and the carbon isotopes in CH4 are between -48.0‰ and -28.7‰. The helium isotopic ratios of the Tengchong volcanic hot spring gases are 3-5.5RA. The carbon isotopes of CO2 are from -6.49‰ to 2.07‰ and from -22.22‰ to -13.70‰ in CH4. The helium isotopic ratios of the Wudalianchi volcanic hot spring are about 3RA. The carbon isotopic ratios in CO2 are between -9.6‰ and -3.1‰ and from -47.2‰ to -44.4‰ in CH4. The hot spring gases in the three volcanic areas all indicate mantle sources, which may be contaminated by the crustal or ancient subduction materials during the up-immigration processes. Combined with the results of earthquakes and topographic deformation, the geochemical characteristics of gases in volcanic hot springs are of great importance to the monitoring of active volcanoes.
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Key words:
- Volcanic hot springs /
- Geochemical characteristics /
- Isotopes /
- Volcanic monitoring
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引言
长波辐射（Outgoing Long-wave Radiation，简称OLR），又称热辐射通量密度，是指地-气系统向外层空间发射的电磁波能量密度，OLR是对红外单波段遥测数据经再处理后形成的宽波段（5—50μm）信息（康春丽等，2007；刘德富等，2003）。1990年孙洪斌等探讨了OLR与地震的关系，首次将OLR引入地震预测领域（孟庆岩等，2014）。此后，我国科研人员陆续利用美国国家海洋大气局（NOAA）等机构提供的OLR数据，研究其与地震的关系，并研制如距平、涡度、小波等异常提取方法，研究2004年苏门答腊岛8.7级地震、2008年汶川8.0级地震、2013年岷县漳县6.3级地震、2015年阿拉善左旗5.8级地震等典型震例，总结OLR相关异常判定依据和预测指标（魏志恒等，2017；戴勇等，2016；康春丽等，2009；荆凤等，2009；戴勇等，2009；康春丽等，2008；王亚丽等，2008；Ouzounov等，2007；刘德富等，2005；刘德富等，2003；刘德富等，1999；刘德富等，1997），同时通过开展岩石试验、尝试结合气象参数等对异常机理进行研究（康春丽等，2008；吴立新等, 2004a, 2004b, 2004c, 2004d；邓明德等，1997；Freund，2003；徐秀登等，2001；强祖基等，1992）。OLR在地震预测领域中的应用具有广阔前景，地震学家可在震例积累、强干扰弱信息提取技术、机理分析等方面开展深入研究。
2017年8月8日21时19分（北京时间），四川省阿坝州九寨沟县（103.82°E，33.20°N）发生7.0级强震（简称九寨沟地震），震源深度20km，此次地震是继2008年汶川8.0级地震和2013年芦山7.0级地震后，在四川发生的又一次破坏性地震。九寨沟地震附近有塔藏断裂、虎牙断裂、岷江断裂和雪山梁子断裂等多条活动断裂带，这些断裂是青藏高原或其块体的边界断裂带，周边地震活动极为强烈，震中附近200km范围内曾发生9个7.0级以上地震，其中包括1654年甘肃天水8.0级地震和1879年甘肃武都8.0级地震（房立华等，2018；杨彦明等，2017）。本文将九寨沟地震震中所在区域（95.00°—110.00°E，25.00°—45.00°N）作为研究区，重点分析九寨沟地震前后研究区内OLR时空演化特征。
1. 资料与处理方法
研究所用的OLR数据是由美国国家海洋大气局（NOAA）提供的分辨率为2.5°×2.5°网格化数据（夜间），单位为W/m2。为剔除OLR地形、地貌和季节等因素，利用式（1）计算OLR距平值网格数据（康春丽等，2009）：
$$ \Delta OLR(t) = {S^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t) - {\overline S ^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t) $$ (1) 式中$\Delta OLR(t)$表示各格点OLR距平值；$S{\rm{*}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t)$表示各格点位月度OLR在2017年的值；${\overline S ^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t)$表示各格点位月度OLR在2006—2016年的平均值；x表示纬度；y表示经度；i，j表示格点位标。
2. 主要结果
2.1 OLR空间演化特征
图 1所示为九寨沟地震震区月尺度OLR背景场变化特征。由图 1可知，冬季（12、1、2月）和春季（3—5月），研究区未出现显著的逐月变化，仅在30°N以南区域存在呈纬向分布的OLR大于228W/m2的高值区。夏季（6—8月）和秋季（9—11月），夏季和秋季期间，青藏高原OLR逐月变化不明显，环青藏高原区域OLR逐月变化显著，其中，35°N以北区域主要分布有巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、乌兰布和沙漠、库布齐沙漠、毛乌素沙漠等（李宽，2017），区域内植被稀少，地面比热容小，OLR自6月开始显著增强，至8月达到最强，之后逐月减弱；35°N以南、104°E以东区域主要分布有海拔相对较低的成都平原，季节性变化显著，夏季气温高且雨水充沛，OLR自7月开始显著增强，至8月达到最强，9月显著减弱。
图 1 九寨沟地震震区OLR背景场逐月变化图（一）Figure 1. Monthly variation of OLR background field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017
图 1 九寨沟地震震区OLR背景场逐月变化图（二）Figure 1. Monthly variation of OLR background field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017图 2所示为九寨沟地震震区在2017年的OLR逐月变化特征，与该区域OLR月尺度背景场相比，相同之处是环青藏高原区域OLR存在明显的逐月变化特征；不同之处是：①研究区2017年的OLR逐月变化比背景场逐月变化更加显著；②对于巴颜喀拉块体来说，2017年7月OLR值明显高于OLR多年以来的背景场值，该异常现象出现后，巴颜喀拉块体西北缘发生九寨沟地震。
图 2 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR场逐月变化图（一）Figure 2. Monthly variation of OLR field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017
图 2 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR场逐月变化图（二）Figure 2. Monthly variation of OLR field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017研究区OLR原始值的变化受地形、地貌、季节等因素的影响，为了对可能的异常进行有效识别，采用距平方法剔除OLR背景变化特征，结果如图 3所示。由图 3可知，震前1个月内九寨沟地震震中附近出现Y形态高值区，其主体区域沿着巴颜喀拉块体南缘边界带，重要分支横跨巴颜喀拉块体，直接延伸至九寨沟地震震中。在震时和震后，上述高值区消失。
图 3 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR距平场逐月变化图Figure 3. Monthly variation of OLR anomalies in the Jiuzhaigou Earthquake region in 20172.2 震中附近格点OLR时序特征
本节重点分析紧邻震中的（105.00°E，32.50°N）、（105.00°E，35.00°N）、（102.50°E，35.00°N）、（102.50°E，32.50°N）4个格点OLR时序特征（见图 4）。
图 4 九寨沟地震震中附近格点OLR时序曲线Figure 4. OLR time series curves of grids near the epicenter of the Jiuzhaigou Earthquake由图 4可知，4个格点OLR背景值在4—9月均存在由季节变化引起的上升—转折—下降的变化过程，其中最高值均出现在8月。4个格点OLR在2017年4—9月同样出现上升—转折—下降的变化，但与背景变化的区别是，最高值出现在7月，比由季节引起的OLR变化提前一个月。去除背景变化后的4个格点OLR值在2017年4—9月未出现连续的上升和下降变化，仅在2017年7月出现显著大于其他月份的现象，说明九寨沟地震发生前震中区域附近存在显著OLR增加异常现象。
3. 结论
（1）九寨沟地震震区月尺度OLR背景场存在分区特征，青藏高原OLR逐月变化不明显，而环青藏高原区域OLR逐月变化显著。其中，35°N以北区域显著变化时段为6—10月，35°N以南、104°E以东区域显著变化时段为7—9月。
（2）2017年7月巴颜喀拉块体OLR值明显高于该区域OLR多年以来的背景场值，该异常现象出现后，巴颜喀拉块体东北缘发生九寨沟地震。
（3）距平结果显示，震前1个月内九寨沟地震震中附近出现OLR高值区，其主体区域沿着巴颜喀拉块体南缘边界带，重要分支横跨巴颜喀拉块体，直接延伸至九寨沟地震震中（见图 5）。
图 5 巴颜喀拉块体东缘活动构造特征和历史强震（谢祖军等，2018）Figure 5. Characteristics of active tectonics and historical strong earthquakes in the eastern margin of the Bayan Hara block (Xie Zujun et al., 2018)（4）紧邻九寨沟地震震中的4个格点OLR变化特征基本一致，即在2017年4—9月出现上升—转折—下降变化，最高值出现在7月。去除背景变化后的4个格点OLR值变化特征也基本一致，即在2017年4—9月未出现连续的上升和下降变化，仅在2017年7月出现显著大于其他月份的现象，说明九寨沟地震发生前震中区域存在显著OLR增加异常现象。
（5）运用地球放气假说（强祖基等，1997；徐秀登等，1995）对九寨沟地震前OLR异常机理进行初步探讨：九寨沟地震前，OLR异常区出现在构造块体边界带上或断裂附近，可能由于震前CO2、CH4等气体沿断裂逸出，增加了断裂及其附近区域低空温室气体含量，致使上述区域OLR增强显著，当然，这仅是合理假设，九寨沟地震OLR异常变化也可能是由多种因素综合引起的，需要通过搜集气象、地质、地球物理等方面的资料进行处理、分析和论证。
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图 1 2002—2012年温泉气体的CO2/N2与CH4/N2比值连续观测图（a）和2001—2012年长白山火山每月地震次数（引自Xu等，2012）（b）
Figure 1. The CO2/N2 and CH4/N2 ratios from 2002 to 2012 (a) and monthly number of earthquakes of Changbaishan Volcano between 2001 and 2012 (revised from Xu et al., 2012)(b)
图 2 中国主要火山区温泉气体的氦同位素比值
Figure 2. Helium isotope ratios of hot spring gases in major volcanic regions of China
图 3 中国主要火山区温泉气体中的碳同位素比值
Figure 3. Carbon isotopes of hot springgases in major volcanic regions in China
图 4 中国主要火山区温泉气体碳同位素平衡温度
Figure 4. Carbon isotopic equilibrium temperature of hot spring gases from major volcanic regions in China
表 1 长白山聚龙温泉15号采样点温泉气体中CO2、CH4和N2含量及比值
Table 1. Concentrations of CO2, CH4 and N2 and the ratios of Sampling site No.15 of Julong hot spring at Changbaishan Volcano
采样年份 CH4/% CO2/% N2/% CO2/N2 CH4/N2 2002 0.16 95.02 3.44 27.6 0.047 2003 0.41 97.52 0.54 180.6 0.759 2004 0.07 93.23 5.90 15.8 0.012 2005 0.32 95.50 3.02 31.6 0.106 2006 0.16 98.46 0.81 121.6 0.198 2007 0.18 96.46 2.18 44.2 0.083 2009 0.11 93.74 4.77 19.7 0.023 2010 0.12 97.66 1.56 62.6 0.074 2011 0.3 96.90 1.40 69.2 0.179 2012 0.31 94.25 3.17 29.7 0.098 
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