区域地电观测网地电场日变化模型研究

王 丽 杜学彬 武 震 章 鑫刘 君 崔腾发

1） 中国兰州730000中国地震局兰州地震研究所 2） 中国兰州730000兰州地球物理国家野外科学观测研究站



区域地电观测网地电场日变化模型研究

1） 中国兰州730000中国地震局兰州地震研究所 2） 中国兰州730000兰州地球物理国家野外科学观测研究站

应用泰勒多项式和曲面样条函数法建立了我国地电场观测台网中华东、 华北两个区域台网的地电场日变化（Kp≤5）模型， 并对拟合结果进行了对比分析. 结果表明： ① 尽管地电场变化复杂， 但用这两种方法建立的日变化模型相当吻合， 模型曲线随时间的变化符合样本曲线随时间的变化; ② 用模型曲线可以描述其它年份同农历日期、 同等磁情时实测的地电场日变化; ③ 用模型曲线描述实测地电场日变化时， 低磁情时得出的结果要优于高磁情时的结果; ④ 用多日样本曲线得到的模型曲线更能清晰地展示出地电场日变化的两次起伏波形、 幅度以及极值集中在午前午后等变化特点. 今后建立全国各区域台网不同磁情、 不同农历日期的地电场日变化模型可定量评价区域台网的地电场观测资料的质量， 同时根据该模型能够分离出地电场的非正常变化， 进而研判真实的异常， 以服务于地震等灾害事件的预测以及地球电磁环境变化的监测等方面.

地电场 地电场日变化 泰勒多项式模型 曲面样条函数模型

引言

地球电场包括大地电场和自然电场. 大地电场在全球或大区域范围有变化波形的相似性以及快变化成分的同步性（准均匀场）， 其与变化地磁场具有相同的场源， 均由固体地球外部的空间电流体系对地球介质电磁感应所引起. 大地电场变化分为静日变化和扰日变化， 其中扰日变化包括高频地电变化、 地电脉动、 湾扰和地电暴（在地磁暴期间记录的地电场变化）等. 自然电场起因于地下介质中的某些物理、 化学作用所引起的电荷运动和分布. 与大地电场相比， 自然电场变化主要表现为局部区域和时间上相对稳定的变化， 为非均匀场. 地电场变化既受场源控制又受地下局部介质电性结构的影响而表现出局部差异， 其中地电场日变化是每日出现的变化成分（克拉耶夫， 1954； 曾融生， 1957； 孙正江， 王华俊， 1984； 傅承义等， 1985； 李金铭， 2005）. 经过长期努力， 人们关于地电场随时间变化的研究取得了有益进展， 但目前研究工作还主要集中在认识地电场变化的波形和周期特征等方面（杜学彬等， 2007； 叶青等， 2007； 谭大诚等， 2010， 2011； 崔腾发等， 2013）， 尚未像地磁场那样（安振昌， 谭东海， 1994； 徐文耀， 2002， 2003； 徐文耀等， 2008； 刘辉等， 2009； 柳士俊等， 2011）用变化模型描述地电场的变化规律.

我国现运行观测有约120个固定位置的地电场台站， 本文尝试建立地电场日变化（随时间变化）模型， 期望今后能基于该模型实现3个目的： ① 进一步认识正常的地电场日变化规律； ② 应用其评价地电场台网的观测数据质量； ③ 从正常背景变化中分离出非正常变化， 其中的异常变化可服务于地震等灾害事件预测以及地球电磁环境变化监测等方面. 在地电场观测中， 除了地震、 火山等自然事件引起异常变化外， 场地环境、 台站测量系统（包括仪器、 测量电极和线路等）故障也是造成观测数据出现非正常变化的原因. 例如， 图1a为甘肃天水台NS测道测量的2007年9月10日地电场分钟值曲线， 图中一天两次起伏的地电场日变化波形、 峰-谷极值幅度、 周期以及主要极值集中在午前午后等特点和场强均符合人们关于地电场日变化的认识（杜学彬等， 2007； 叶青等， 2007； 崔腾发等， 2013； 谭大诚等， 2014）， 似乎其变化是正常的. 图1b为2007年8月18日该测道分钟值曲线， 其与图1a中所谓的正常变化却完全不同. 该图中出现了上升漂移现象和同场地的电阻率观测供电引起的突跳变化（非正常变化）， 其次地电场场强与图1a差异也较大. 如果图1a的变化是正常的， 则可用类似该图数据建立日变化模型， 由该模型曲线描述图1b的变化， 可以得到图1b偏离模型的差异程度， 进而评价图1b的数据质量； 同时剔除图1b中的地电阻率供电干扰后得到的偏离模型的差异， 可分析图1b是否出现了非正常变化， 并对出现的非正常变化利用地电场多极距观测（Varotsos， Alexopoulos， 1984a， b； 李伟等， 2014； 马钦忠等， 2014）、 日变化“波形畸变”（李宁等， 2007）等方法， 对台站观测环境、 台站测量系统运行情况等进行研判， 看其是否出现了与地震等事件有关的异常变化， 即分离异常变化.

图1 天水台地电场NS测道2007年9月10日（a）和2007年8月18日（b）的分钟值曲线

1 原理和方法

1.1 建模原理

地电场观测台站在地表水平布设NS、 EW 2个正交观测方向和1个斜方向， 每个观测方向布设长、 短极距测道（共6个多极距测道）； 测量仪器频带为0—0.005 Hz， 进行24小时连续观测， 仪器分辨率为10 μV， 数据产出不低于1次/（分钟·测道）. 中国地震局先后颁布了地电场台站环境保护、 台站建设、 观测方法和观测仪器入网等国家/行业标准、 规范（中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局， 中国国家标准化管理委员会， 2004； 中国地震局， 2006， 2008）； 全国地电台网技术管理部门制定了管理和监督台站执行标准的技术规定， 并对仪器、 线路、 电极和观测环境等进行日常监控. 这些规范、 标准和技术管理措施强化了台网产出高质量的观测数据， 能测定变化幅度大于0.5 mV/km的地电场变化.

我国观测地电场水平分量， 还不能使用地磁学中的球谐函数法等三维模型， 故采用泰勒多项式和曲面样条函数法， 按地电场单分量Ex（北分量）、Ey（东分量）进行建模和描述地电场日变化， 所建模型为选定区域内若干台站单分量随时间变化的空间二维（平面）模型. 地电场日变化明显响应太阳、 月球对地球的潮汐作用（黄清华， 刘涛， 2006； 谭大诚等， 2010； 崔腾发等， 2013）， 主要的日变化成分按其幅度大小依次为半日波（主太阴半日波M2波周期和主太阳S2波周期）、 全日波（太阳日周期）； 其次， 日变化还存在逐日相位差和半月潮的现象. 同时， 磁情天气也影响地电场变化. 因此， 本文按一年中农历日期的地电场样本曲线建模， 再用模型曲线描述不同年份或同年份中同农历日期和同等磁情的地电场日变化.

需要说明的是， 地电场变化对地下介质电导率结构响应敏感， 不同区域的台站或同区域的不同台站以及同台站不同测道观测的场强往往存在差异， 故用若干台站某分量（某测道的测量数据）建立的日变化模型， 只适用于描述该台站该分量在同农历日期和同等磁情时的地电场日变化.

1.2 泰勒多项式法

安振昌和谭东海（1994）应用泰勒多项式法建立了中国大陆地区的地球主磁场模型和东亚地磁场模型， 柳士俊等（2011）应用该方法建立了区域地磁场模型， 本文应用该方法建立地电场日变化模型. 泰勒多项式的基本公式为

（1）

式中:F为测点（台站）的地电场某分量测值；φ和λ分别为测点的地理纬度和经度；φ0和λ0分别为泰勒多项式模型展开原点的纬度和经度， 展开原点一般选在区域中心；N为多项式的截断阶数， 共有（N+1）（N+2）/2个模型系数；Anm为多项式模型系数， 通过测量点测值及φ和λ用最小二乘法求得.

1.3 曲面样条函数法

安振昌等（1982）应用曲面样条函数法建立了局部地区地磁场的长期变化模型， 刘辉等（2009）应用该方法建立了海洋局部地磁场模型. 曲面样条函数的基本公式为

（2）

2 地电场日变化模型拟合和描述

2.1 观测数据

我国地电场台站空间分布不均匀， 主要集中在地震系统俗称的“南北地震带”、 大华北和东部沿海地区. 由于台站长期定点观测， 其观测环境和测量系统（电极、 外线路、 仪器等）的长期稳定性会影响观测数据质量， 因此必须首先对观测数据进行筛选. 筛选的原则为： ① 被选取数据的台站空间分布尽可能均匀， 观测数据质量须合格（往往一个区域中有个别台站观测数据质量不高）； ② 考虑到地电场日变化对潮汐响应的逐日变化， 需选取相同农历日期或前后相差一天的各台站观测数据.

本文首先选取北京延庆、 通州， 天津宝坻、 徐庄子， 河北昌黎、 大柏舍等6个台站为Ⅰ号区域（图2a）， 选取江苏高邮、 新沂、 南京、 海安和山东郯城、 陵阳等6个台站为Ⅱ号区域（图2b）， 以及两个区域2010—2014年NS测道的观测数据； 然后， 用所选观测数据作为拟合模型的样本数据及模型描述的实测数据. 磁情指数分别取Kp=1， 2， Kp=3， 4和Kp=5等3种情况.

图2 Ⅰ号区域（a）和Ⅱ号区域（b）地电场台站分布

目前我国数字化地电场观测技术仍在发展中， 台站测量电极、 外线路和测量仪器等测量系统的长期稳定性仍需进一步发展和完善. 台站观测数据有时会出现线性漂移或/和更换电极等出现的每千米若干毫伏的数据阶跃和台阶变化等. 为此需先对观测数据进行预处理， 内容包括地电场观测数据时间序列去倾和中心化（减去平均值）处理， 研究对象为地电场日变化的波形、 幅度、 周期和相位等特征.

2.2 地电场日变化模型

分别采用多天和1天观测数据作为样本曲线拟合建立模型. 其中用多天观测数据拟合的模型系数为平均模型系数， 即各天观测数据拟合的模型系数的平均值， 所建模型称为平均系数模型.

2.2.1 平均系数模型

1） Kp=3， 4时的日变化模型. 用2012年4月19—20日（农历3月29—30日， Kp=3）Ⅰ号区域6个台站NS测道的观测数据分钟值， 拟合出6个台站的泰勒多项式和曲面样条函数模型（计算出的模型系数数量庞大， 故文中省略模型系数表， 下同）. 图3给出了其中河北大柏舍台和北京延庆台NS测道的两条模型曲线和样本曲线. 可以看出： ① 泰勒多项式模型曲线与曲面样条函数模型曲线完全一致； ② 泰勒多项式模型曲线与样本曲线随时间的变化很吻合， 模型展示的日变化波形更清晰， 呈现出“两次起伏”波形， 极值主要集中在午前午后； ③ 模型的场强值与实测值及日变化峰-谷幅度相吻合. 大柏舍台泰勒多项式模型和曲面样条函数模型与2天样本数据的差值绝对均值分别为0.4670和0.4723mV/km， 延庆台分别为0.1231和0.1213mV/km， 说明模型曲线与样本曲线的误差较小， 大致为日变化峰-谷幅度的6%. 两条模型曲线代表了两个台站在这2天的地电场日变化. 两个台站差值平均值大小不同， 其原因是各台站背景噪声不同， 故各台站之间的差值绝对均值不具有可比性（下同）.

2） Kp=1， 2时的日变化模型. 图4给出了2013年3月7—8日（农历1月26—27日， Kp=1）Ⅰ号区域6个台站中的河北大柏舍台和北京延庆台NS测道的地电场分钟值日变化模型曲线和2天的样本曲线. 由于泰勒多项式模型曲线与曲面样条函数模型曲线几乎一致， 故在图4中仅给出泰勒多项式模型曲线（下同）. 可以看出， 泰勒多项式模型曲线与两个台站样本曲线的波形变化和测值大小均吻合. 大柏舍台模型曲线与两天样本曲线的差值绝对均值分别为0.3843和0.3792mV/km， 延庆台分别为0.1251和0.1248mV/km. 说明模型曲线代表了两个台站在这两天的地电场日变化.

图3 大柏舍台和延庆台NS测道2012年4月19—20日（农历3月29—30日， Kp=3）的地电场日变化模型曲线和实测样本分钟值曲线

图4 大柏舍台和延庆台NS测道2013年3月7—8日（农历1月26—27日, Kp=1）的地电场日变化模型曲线和实测样本分钟值曲线（a, b） 大柏舍台和延庆台泰勒多项式模型曲线； （c， e） 大柏舍台实测样本曲线； （d， f） 延庆台实测样本曲线

3） Kp=5时的日变化模型. 图5给出了2010年5月29—30日（农历4月16—17日， Kp=5）Ⅰ号区域6个台站中的天津徐庄子台， 北京通州台、 延庆台NS测道的地电场分钟值日变化模型曲线和2天实测样本曲线. 可以看出， 泰勒多项式拟合模型曲线与3个台站样本曲线的波形变化和场强值大小均吻合. 徐庄子台模型曲线与2天样本曲线的差值绝对均值分别为0.1919和0.2021mV/km， 通州台分别为0.4685和0.4311mV/km， 延庆台分别为0.2574和0.2611mV/km. 说明模型曲线代表了3个台站这两天的地电场日变化. 同时注意到， 延庆台在高磁情Kp=5时（中常磁暴）模型曲线与样本曲线的差值绝对均值均大于Kp=1， 2和Kp=3， 4时的情况.

图5 徐庄子台、 通州台和延庆台NS测道2010年5月29—30日（农历4月16—17日， Kp=5）的地电场日变化模型曲线和实测样本分钟值曲线 （a, b, c） 徐庄子台、 通州台和延庆台泰勒多项式模型曲线； （d， g） 徐庄子台实测样本曲线； （e， h） 通州台实测样本曲线； （f， i） 延庆台实测样本曲线Fig.5 The minute-value curves of geo-electric field model and measured sample in channel NS at the stations Xuzhuangzi, Tongzhou and Yanqing on May 29 and 30, 2010 （on Lunar April 16 and 17, Kp=5） （a）， （b） and （c） are the Taylor polynomial model curves of the stations Xuzhuangzi, Tongzhou and Yanqin, respectively; （d, g）, （e, h） and （f， i） are the measured sample curves of the three stations, respectively

2.2.2 模型描述

用两个区域的地电场NS测道分钟值曲线样本拟合泰勒多项式模型曲线和曲面样条函数模型曲线， 然后用模型曲线描述同等磁情、 相同农历日期的实测曲线， 结果表明模型曲线与实测曲线的吻合度较高， 说明用地电场日变化模型曲线可以描述其它年份、 相同农历日期和同等磁情的地电场日变化.

用2012年4月19—20日（农历3月29—30日， Kp=3）I号区域中的大柏舍台（图3a）和延庆台（图3b）的泰勒多项式模型（NS测道分钟值拟合的平均系数模型）描述2013年5月8日（农历3月29日， Kp=3）大柏舍台（图6a）和延庆台（图6b）NS测道的地电场日变化. 可以看出， 2013年5月8日大柏舍台和延庆台实测地电场日变化与上述模型给出的日变化波形相当吻合， 其差值绝对均值分别为1.0526和0.3435mV/km. 说明两台站两年内观测环境、 电极等测量系统稳定性未发生明显改变. 但毕竟图3模型曲线与图6曲线的测量时间相隔1年多， 还是存在观测环境和/或电极等测量系统的略微改变， 两台站差值绝对均值略大于图3中的误差. 实际上， 分别比较图3中两台站样本曲线与图6a，b中被描述的曲线， 即可以看出地电场日变化和叠加在日变化上的高频次变化存在略微差异.

用2013年3月7—8日（农历1月26—27日， Kp=1）I号区域大柏舍台（图4a）和延庆台（图4b）的泰勒多项式模型（NS测道分钟值拟合的平均系数模型）描述2014年2月26日（农历1月27日， Kp=1）大柏舍台（图6c）和延庆台（图6d）NS测道的地电场日变化. 可以看出， 2014年大柏舍台地电场日变化与上述模型给出的日变化相当吻合, 延庆台二者也吻合， 但实测曲线表现出比模型曲线更严重的地铁干扰. 大柏舍台模型与实测数据的差值绝对均值为1.2877mV/km, 延庆台为0.3311mV/km. 依然是大柏舍台的差值绝对均值较大， 但从整体来看， 用上述模型可以描述图6c，d中两个台站的地电场日变化.

图6 大柏舍台和延庆台NS测道2013年5月8日（农历3月29日， Kp=3）和2014年2月26日（农历1月27日， Kp=1）被描述的实测分钟值曲线 （a， c） 大柏舍台被描述的实测曲线； （b， d） 延庆台被描述的实测曲线 Fig.6 The described minute-value curves of geo-electric field in channel NS at the stations Daboshe and Yanqing on May 8, 2013 （on Lunar March 29, Kp=3） （upper） and on February 26, 2014 （on Lunar January 27, Kp=1） （lower） （a, c） and （b, d） are the described curves of the stations Daboshe and Yanqing, respectively

选取2012年7月18日（农历5月30日， Kp=1）Ⅱ号区域6个台站的NS测道分钟值样本曲线拟合泰勒多项式模型和曲面样条函数模型（单日数据拟合的模型）曲线. 用其中的高邮台和海安台泰勒多项式模型曲线（图7a，b）描述2010年7月11日、 2011年6月30日和2014年6月26日（农历5月30日， Kp=2）两台站实测的地电场日变化曲线（共3天， 图7c—h）. 可以看出， 两台站日变化模型曲线与实测曲线的波形变化、 场强大小等均相当吻合， 且地电场变化的部分细结构也吻合. 高邮台模型曲线与3天实测曲线的差值绝对均值分别为0.1969， 0.1684和0.2848mV/km， 海安台分别为0.2108， 0.1849和0.3037mV/km. 说明模型曲线与实测曲线的误差非常小， 用模型描述不同年份（同等磁情、 同农历日期）的地电场日变化是可行的. 这两个台站观测环境优越， 其描述结果明显优于受到环境影响较多的北京延庆台等台站的结果.

图7 高邮台和海安台NS测道2012年7月18日（农历5月30日， Kp=1）泰勒多项式模型分钟值曲线及2010年7月11日、 2011年6月30日和2014年6月26日（农历5月30日， Kp=2）被描述的实测分钟值曲线 （a, b） 高邮台和海安台泰勒多项式模型曲线； （c， e， g） 高邮台被描述的实测曲线； （d， f， h） 海安台被描述的实测曲线

本文仅介绍了应用两个区域地电场台站NS测道观测数据建立的地电场日变化模型， 并用该模型描述不同年份的同农历日期、 同等磁情的地电场日变化结果. 实际上， 在研究过程中作者还应用这些台站EW测道的观测数据拟合了泰勒多项式和曲面样条函数模型曲线， 并用于描述EW测道的地电场日变化， 其结果与本文NS测道给出的结果类似； 另外， 用2010年5月29—30日（农历4月16—17日， Kp=5， 中常磁暴）徐庄子台（图5a）、 通州台（图5b）和延庆台（图5c）泰勒多项式模型曲线描述了2013年5月25日（农历4月16日， Kp=5） 3个台站的日变化曲线， 其误差大于Kp≤4的情况. 其原因是由于这两次磁暴类型、 起止时间和建模所用的样本曲线存在差异造成的. 同时， 作者也研究了其它日期、 磁情条件下的地电场日变化模型， 限于篇幅本文未出示图形结果.

3 讨论与结论

目前关于地电场日变化（随时间变化）的研究多集中在时间域的波形分析、 频率域主要变化成分的频率（或周期）成分分析及其变化机理的研究等. 本文引入泰勒多项式和曲面样条函数法建立不同磁情条件下的地电场日变化模型， 两种方法建立的模型相当吻合， 两类模型曲线随时间的变化几乎是一致的， 模型曲线与样本曲线的误差较小（远小于日变化峰-谷幅度）. 同时， 模型曲线特别是平均系数模型曲线更清楚地展示了地电场日变化特点， 如日变化波形、 幅度、 相位、 主要为每天两次起伏的半日波变化及峰-谷极值主要集中在午前午后等变化特点. 用模型曲线描述不同年份同农历日期、 同等磁情天气的实测曲线， 在低磁情（Kp≤4）和正常观测条件下， 模型曲线与被描述的实测曲线之间的误差较小（远小于日变化峰-谷幅度）. 上述结果表明， 用这两种方法可以建立低磁情条件下的地电场日变化模型， 并用以描述不同年份或同年份中同农历日期、 同等磁情（低磁情）条件的实测地电场日变化. 需要说明的是， 用这两种方法建立地电场日变化模型时， 需选择一个展开原点， 展开原点一般选在研究区域中心位置. 展开原点经、 纬度不同， 所得模型系数也不同， 但不影响结果.

我国地电场观测特别是数字化观测起步较晚， 只经历了10多年的时间， 大规模的台网观测只有7年时间. 经过“九五”后期特别是“十五”期间的建设， 我国地电场台网已发展成为世界上最大规模、 规范化观测的地电场台网， 但地电场测量系统的长期稳定性等还有待进一步发展和完善. 同时由于台站地表观测环境的逐步恶化， 影响观测数据质量的因素较多， 加之地电场台网仅观测每千米若干毫伏的地电场变化， 所以亟需对地电场观测数据质量进行量化评价. 本文对地电场日变化模型的研究虽然是初步的， 仅研究了华东、 华北区域Kp=1， 2， Kp=3， 4和Kp=5时的地电场日变化模型， 但研究结果证明可以建立地电场日变化模型， 对Kp≤5（特别是Kp≤4）时的地电场日变化进行模型化的定量描述. 随着研究工作的逐步进展， 今后期望能建立全国地电场台网中每个台站各测道在各种磁情天气（低磁情指数）下的地电场日变化模型， 通过模型定量评价地电场观测数据质量的优劣.

另一方面， 国内外研究者作了大量与地震、 火山发生相对应的地电场短临前兆现象的研究（Varotsos，Alexopoulos， 1984a，b；Zlotnickiet al， 2001； 黄清华， 刘涛， 2006； 马钦忠等， 2009； 范莹莹等， 2010， 2013； 刘君等， 2011； 田山等， 2012）， 但目前主要是从观测数据的图像分析方法来识别地电场日变化“波形畸变”以及叠加在日变化上的高频次脉冲变化和大幅度的自然电场变化等短临异常信息. 本文研究结果表明可以对地电场特别是地电场日变化进行模型描述， 这样一方面可以更清晰地认识地电场日变化时空分布规律， 另一方面基于正常的地电场日变化模型也可以分离出非正常变化， 进而利用多极距观测原理、 图像分析、 多台对比等方法以及分析观测环境、 台站测量系统运行等手段， 对出现非正常变化的台站研判其观测数据中出现的真实异常.

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Daily variation model of the geo-electric field based on the geo-electric data from the regional geo-electric observation networks

1）LanzhouInstituteofSeismology，ChinaEarthquakeAdministration，Lanzhou730000，China2）LanzhouNationalObservatoryofGeophysics，Lanzhou730000，China

The planar and time-varying models （geomagnetic indexKp≤5） of the daily variation of the geo-electric field in two regional geo-electric networks in East China and North China are built up based on the Taylor polynomial and surface spline function methods, respectively. Then the fitting results are compared and analyzed. The results show that although the geo-electric field variation is more complex, the models of the daily variation fitted by the two methods are identical to each other, and the two model curves are consistent with the measured sample curves with the variation of time. The two model curves could be used to describe the measured daily variation on the same lunar date in other years with the similar geomagnetic indexKp. The daily variation results based on the two models on the condition of a low geomagnetic index are better than that on a high geomagnetic index. The average model curves based on multi-day sample curves more clearly show the daily variation features of geo-electric field such as the twice fluctuation waveform in some day and its amplitude and the extreme value concentrating on before and after noon. It is important to establish the daily variation models of geo-electric field for the different lunar date in the different geomagnetic indices in each regional network. The models can be used to quantitatively evaluate the quality of observation data of regional geo-electric field networks, and the geo-electric field anomaly measured by the networks can be picked up based on these models, which can be applied to prediction of disasters like earthquakes and monitoring the changes in the electromagnetic environment.

geo-electric field； geo-electric daily variation； Taylor polynomial model； surface spline function model

国家自然科学基金项目（41374080）资助.

2015-01-07收到初稿， 2015-05-18决定采用修改稿.

e-mail: duxb@163.com

10.11939/jass.2015.05.011

P315.72+2

A

王丽, 杜学彬, 武震, 章鑫, 刘君, 崔腾发. 2015. 区域地电观测网地电场日变化模型研究. 地震学报, 37（5）: 830--841. doi:10.11939/jass.2015.05.011.

Wang L, Du X B, Wu Z, Zhang X, Liu J, Cui T F. 2015. Daily variation model of the geo-electric field based on the geo-electric data from the regional geo-electric observation networks.ActaSeismologicaSinica, 37（5）: 830--841. doi:10.11939/jass.2015.05.011.