2015年尼泊尔MS8.1地震红外特征分析*

荆 凤 申旭辉 王 辉 康春丽 熊 攀

1) 中国北京100036中国地震局地震预测研究所2) 中国北京100085中国地震局地壳应力研究所3) 中国北京100045中国地震台网中心



2015年尼泊尔MS8.1地震红外特征分析*

1) 中国北京100036中国地震局地震预测研究所2) 中国北京100085中国地震局地壳应力研究所3) 中国北京100045中国地震台网中心

本文利用改进的红外异常鲁棒估算(RETIRA)法对2015年尼泊尔MS8.1地震震区2007年1月—2015年8月共104个月的NOAA长波辐射日数据进行了处理， 获得了该地震前后的红外辐射变化． 结果显示， 在长达3158天的时间尺度内， 尼泊尔地震破裂面区域的长波辐射值仅在震前半年内呈现显著的异常变化． 进一步对喜马拉雅构造带的分段研究表明： 震前长波辐射异常出现在尼泊尔地震震中以西区域， 说明地震孕育过程中喜马拉雅构造带西侧的应力积累高于东侧， 这与前人利用GPS观测资料所得到的该区域应变积累特征一致； 长波辐射异常的空间分布主要集中在喜马拉雅构造带南部， 这一结果与地震震源机制所显示的发震断层南部区域为断层压缩区、 北部为断层拉张区的应力状态相吻合． 因此， 综合考虑检测到的长波辐射异常所呈现的空间和时间特征， 本文认为该异常与尼泊尔MS8.1地震有关．

尼泊尔MS8.1地震 长波辐射(OLR) 地震红外异常

引言

自20世纪80年代前苏联科学家在红外遥感影像上第一次发现红外异常与地震的关系(Gornyietal, 1988)后， 卫星红外技术以其能够探测到大范围的、 连续的地表-云顶热辐射变化的优势， 成为各国科研人员研究地震前兆的重要手段之一． 众多震例研究结果(Ouzounovetal， 2007； Pandaetal， 2007； Qinetal， 2012； Wuetal， 2012； 郭晓等， 2013； Jingetal， 2013； Genzanoetal， 2015)表明， 卫星红外数据能够有效地捕捉到地震孕育过程中伴随的“热”异常信息． 这些“热”异常信息具有共同特点： 在时间上， 多出现在震前数月或数天； 在空间上， 异常区域范围较大， 可达数万平方千米； 在强度上， 并非简单得与震级成正比， 但通常M>7.0地震前的红外异常更加明显(荆凤等， 2012)．

2015年4月25日尼泊尔发生MS8.1地震， 震中位于(28.2°N， 84.7°E)， 震源深度约20 km． 该地震发生在印度板块与欧亚板块交界的喜马拉雅构造带上， 是印度板块低角度俯冲到欧亚板块下的结果． 喜马拉雅构造带由于受到印度板块NE向的俯冲和挤压作用， 地震活动强烈， 曾发生过多次M≥8.0地震(邓起东等， 2014)． 该构造带从北到南由主中央断裂、 主边界断裂和主前缘断裂3条大型逆断裂组成， 这些断裂由距离喜马拉雅山区南部约20 km的主喜马拉雅逆冲(main Himalayan thrust， 简写为MHT)断裂所控制． 尼泊尔MS8.1地震的主震震源点位于MHT上(赵文津， 2015)， 震源机制显示该地震的破裂方式为NW-SE向的单侧破裂(郭祥云等， 2015)．

本文拟整理和分析尼泊尔地震震区2007年1月—2015年8月的美国NOAA卫星长波辐射(outgoing longwave radiation， 简写为OLR)数据， 以获取地震破裂面及板块边界上长波辐射异常变化指数长达3158天的时间序列， 对该地震前长波辐射异常的时空特征进行研究， 并结合震源机制及GPS观测资料等， 对红外异常与应力变化的关系进行初步探讨．

1 数据与方法

1.1 长波辐射数据介绍

NOAA OLR数据产品是极轨卫星搭载的辐射测量仪在红外窗区通道(10.5—12.5 μm)对地球表面和大气进行扫描所获得的数据， 经过定位和定标处理后， 由普朗克公式计算出红外通道的亮温， 将其与大型气象实验卫星NIMBUS获取的4—50 μm宽波段总测值进行匹配， 进而将红外窗区窄波段测定的亮温值转换成宽波段的总测值， 再依据斯蒂芬-波尔兹曼公式计算出相应的辐射通量密度． NOAA OLR数据产品的生成采用时间-空间内插法， 即首先对初始数据按照一定的标准进行预处理， 再分别对白天和夜晚的观测值以先进行时间内插、 后进行空间内插的次序来填补缺测值． 目前OLR数据产品的平均误差为11 W/m2(Liebmann， Smith， 1996)．

长波辐射能够反映地气系统的能量辐射， 同时也受地表温度、 大气温度、 水汽和云量等的影响， 因此， 该数据能够反映地表与大气层之间的能量变化情况(Ohringetal， 1984)． 本文使用的NOAA OLR数据产品空间分辨率为1.0°×1.0°， 考虑到白天太阳辐射和人类活动等会造成干扰， 所以仅选取夜间数据．

1.2 改进的红外异常鲁棒估算(RETIRA)法

图1 2015年尼泊尔MS8.1地震震区高程分布星号为震中位置， 红色实线为喜马拉雅构造带， 下同. 黑色实线为高程划分线， 黄色实线为本文对板块边界分段研究的分段位置Fig.1 The elevation distribution of the Nepal MS8.1 seismic zone in 2015Star indicates the epicenter， red line indicates Himalayan tectonic zone， the same below. Black line divides the different elevation regions, yellow lines indicate the segment of the plate boundary in this study

目前， 利用红外数据开展地震异常特征研究的一个基本思路是通过对比无震时期的红外数据来获得红外异常变化， 并根据异常变化的强度及其空间分布特征来判断是否为地震异常． 而卫星红外数据变化往往受下垫面类型、 高程等因素的影响， 不同类型下垫面红外数据的变化幅度往往存在较大差异． Tramutoli等(2005)针对该问题， 提出了一种红外异常鲁棒估算(robust estimator of thermal infrared radiation anomalies, 简写为RETIRA)因子算法用于检测地震异常， 该因子将陆地与海水区分开， 分别建立背景参考场， 进而消除不同区域由于气象和季节所带来的异常干扰． 除水体和陆地具有显著的红外变化差异外， 陆地地区高程的差异(如山区和平原)也会引起红外辐射的显著差异． Strahler和Strahler(1978)的研究表明， 气温随高程的增加而降低， 其平均值为6.4 ℃/km． 马晓静等(2008)利用卫星红外亮温的研究结果表明， 我国青藏高原地区亮温梯度的变化范围为1.4—3.75 ℃/km．

基于此， 本文对RETIRA法进行了改进， 通过对陆地区域按照不同高程进行划分， 进而构建不同高程区的背景场来获得不同区域的红外变化信息． 具体作法为将地形数据按照1.0°×1.0°(与长波辐射空间分辨率相同)进行网格化， 首先依据单个网格内高程均值将其进行划分， 如图1黑色实线所示， 其次再对各像素进行运算处理以获得每个位置的长波辐射变化情况， 具体计算过程为

(1)

(2)

式中，T(p, t)为t时刻p像元的长波辐射值，Tt为t时刻某高程区的长波辐射均值， ΔT(p, t)为p像元相对于该像元所属高程区的长波辐射变化量，Tab(p, t)为t时刻p像元的长波辐射异常变化指数，μΔT(p, t)为长时间尺度的ΔT(p, t)均值，σΔT(p, t)为长时间尺度的ΔT(p, t)标准偏差． 异常判断依据统计学上的3σ准则来确定， 该准则认为超出检测数据均值与3σ之和的数据不超过数据总数的0.3%， 可判断其为异常值， 因此， 将均值与3σ之和作为判断数据变化是否异常的阈值．

2 结果与分析

2.1 时序特征分析

根据2015年尼泊尔MS8.1地震破裂过程的反演结果(张勇等， 2015)， 本文计算了2007年1月—2015年8月覆盖断层破裂面在地面投影(地震破裂面)像元的长波辐射异常变化指数， 如图2所示． 可以看出， 8年多的时间内， 长波辐射异常变化指数仅在2015年尼泊尔地震前出现突破阈值的现象， 最高接近8， 异常出现的时间开始于2014年10月上旬， 即地震发生前半年在地震破裂面区域出现异常．

图2 尼泊尔MS8.1地震破裂面长波辐射(OLR)异常变化指数的时间序列， 灰色实线为阈值线

尼泊尔地震是发生在板块交界处的逆断层型地震， 基于此， 我们对板块边界的喜马拉雅构造带(图1中红色实线)的长波辐射数据进行了分段分析． 根据纬向分布将其分为A，B，C等3个部分(图1中黄色实线)， 对2007年1月—2015年8月期间各段长波辐射异常变化指数的均值进行分析， 结果如图3所示． 可以看出， 喜马拉雅构造带A，B两段长波辐射异常变化指数在2015年尼泊尔地震前显著增强(图3a， b)， 异常出现的时间与地震破裂面长波辐射异常出现的时间一致， 而C段的长波辐射变化则相对平稳(图3c)．

考虑到尼泊尔地震区高程变化及板块边界位置大致沿纬向分布， 又对该区域内各纬向上的长波辐射异常变化指数的时间序列进行分析． 图4给出了尼泊尔地震震中所在纬度的28°N长波辐射异常变化指数的时间序列. 可以看出， 在104个月内， 该指数仅在尼泊尔地震前出现高值异常． 为进一步了解异常的分布特征， 对2014年和2015年沿28°N的长波辐射异常变化指数时间序列进行放大(图4b)， 结果显示异常出现的时间为2014年下半年(震前半年)， 异常断续出现， 且主要分布在震中以西， 震后则逐渐消失．

图3 2007—2015年喜马拉雅构造带长波辐射异常变化指数的时间序列. 箭头指示异常变化

图4 尼泊尔地震震区沿28°N的长波辐射异常变化指数时间序列， 椭圆区为异常区

2.2 空间特征分析

通过对长时间序列的数据分析获得了尼泊尔地震长波辐射异常出现的时间及大致方位. 为了进一步明确该异常的空间位置， 需对长波辐射异常变化指数的空间分布进行分析．

本文首先计算研究区长波辐射异常变化指数的逐月累加值， 如图5所示． 累加值能够反映异常在某个固定位置的强度． 从研究区全区来看， 异常出现的时间为2014年10月

图5 尼泊尔MS8.1地震前、 后长波辐射异常空间分布的逐月变化

图6 尼泊尔MS8.1地震长波辐射平均异常的空间分布Fig.6 The spatial distribution of average OLR anomalies caused by MS8.1 Nepal earthquake

(震前半年)， 这与前面对地震破裂面、 板块边界构造带以及震中纬向长波辐射异常变化指数的长时间序列分析所获得的异常出现时间一致． 而从异常出现的空间位置来看， 异常最初出现在尼泊尔地震震中以西， 且沿板块边界分布； 2014年11月异常则正好出现在尼泊尔地震震中位置； 之后几个月异常连续出现， 且多位于板块边界及其以南地区， 直至震后基本消失．

在此基础上， 本文又计算了2007年1月—2015年8月研究区内各点位所有长波辐射异常变化指数大于设定阈值的均值， 其中设定阈值为该点位上所有数据均值与3倍标准偏差之和． 计算结果代表了该时间段内长波辐射增强的平均幅度和空间位置， 如图6所示． 可以看出， 最大值出现在尼泊尔地震以西和以南地区， 且恰好分布在板块边界构造带上．

3 讨论与结论

2015年尼泊尔MS8.1地震发生在印度板块与欧亚板块交界的喜马拉雅构造带上． 印度板块以40 mm/a的速度向北运动， 其中1/3以上的缩短量被喜马拉雅构造带所吸收， 因此， 该构造带为应力高度集中区(赵文津， 2015)． 尼泊尔地震正是由于印度板块和欧亚板块沿南北向的持续汇聚使得主喜马拉雅逆冲断层带上的应力不断积累， 并超过岩层摩擦阻力而发生的破裂地震(郭祥云等， 2015)． 已有研究表明， 地壳应力变化与地表“热”场之间有很强的相关性(陈顺云等， 2009， 2014)， 因此， 本研究检测到的出现在尼泊尔地震震前高应力区的“热”异常对理解“热”前兆机理具有重要意义．

目前， 学术界对于地震“热”前兆还存在争论， 主要集中在所谓的异常只在地震前出现， 还是在任何时候都有可能出现． Eneva等(2008)通过对美国加州2000—2007年卫星红外数据的分析指出震前温度增强只是偶然现象， 在无震时也会出现， 认为红外辐射异常与地震间的关联性并不确定． 之后， Tramutoli(2011)认为Eneva等(2008)的结果虽然考虑了对长时间序列卫星红外数据的分析， 但并未考虑红外异常的时空关系， 而这对于确定地震异常至关重要． Eleftheriou等(2016)以希腊为试验区， 分析了2004—2013年红外异常与M≥4.0地震的关系， 结果显示识别出的异常在地震时空窗内的比例超过93%． 因此， 地震红外异常检测应该从时间和空间上同时考虑．

本文分析了尼泊尔地震前后104个月共3 158天的长波辐射日数据， 结果表明， 仅在尼泊尔地震发生半年前出现显著异常， 且幅度较高， 远超过3倍标准偏差的阈值线， 而通过检索地震目录， 在104个月内在板块边界及周边地区仅发生这一次M>7.0地震， 在时间窗上与地震吻合， 可以认为这种变化并不是一次随机事件． 从异常出现的空间位置来看， 长波辐射增强主要集中在喜马拉雅构造带西段及其以南区域． 由于地壳应力状态与地表“热”场之间有很强的相关性(陈顺云等， 2009， 2014)， 构造带西段出现的异常现象可以用GPS观测资料显示的喜马拉雅构造带的震前面应变率西部高于东部来解释(苏小宁等， 2015). 此外， 岩石力学实验结果(陈顺云等， 2009)表明岩石受挤压温度上升， 拉张温度下降． 尼泊尔地震的震源机制显示发震断层南部区域为断层压缩区， 北部为断层拉张区， 因此， 检测到的异常多集中在喜马拉雅构造带南部这一结果与震源机制和力学试验结果均吻合． 综上， 本研究检测到的长波辐射异常均位于2015年尼泊尔地震的时空窗内．

此外， 本文提出的改进的RETIRA法通过对不同高程等级像素的归一化处理， 进一步削弱了地形变化对红外辐射的影响， 在尼泊尔地震应用中有效地获取了震前红外异常的时空变化信息． 在实际地震监测应用中， 可根据板块分区或重点地震监视区划分等获取不同区域的红外辐射背景变化， 进而对每个区域的红外辐射异常变化进行跟踪研究． 特别值得指出的是， 本研究所使用的长波辐射数据主要反映云顶辐射信息， 不需要进行去云处理， 如果将该方法应用于红外亮温数据则必须在计算前进行去云处理， 可能会造成数据在时间上的不连续(有云数据被剔除)， 因此， 若应用于红外亮温数据可考虑使用高时间分辨率的静止卫星红外数据．

美国国家海洋和大气管理局地球系统研究实验室提供了极轨长波辐射数据， 作者在此表示感谢．

陈顺云, 刘力强, 刘培洵, 马瑾, 陈国强. 2009. 应力应变与温度响应关系的理论与实验研究[J]. 中国科学： D辑, 39(10): 1446--1455.

Chen S Y, Liu L Q, Liu P X, Ma J, Chen G Q. 2009. Theoretical and experimental study on relationship between stress-strain and temperature variation[J].ScienceinChina：SeriesD, 52(11): 1825--1834.

陈顺云, 马瑾, 刘培洵, 刘力强, 扈小燕, 任雅琼. 2014. 利用卫星遥感热场信息探索现今构造活动: 以汶川地震为例[J]. 地震地质, 36(3): 775--793.

Chen S Y, Ma J, Liu P X, Liu L Q, Hu X Y, Ren Y Q. 2014. Exploring the current tectonic activity with satellite remote sensing thermal information: A case of the Wenchuan earthquake[J].SeismologyandGeology, 36(3): 775--793 (in Chinese).

邓起东, 程绍平, 马冀, 杜鹏. 2014. 青藏高原地震活动特征及当前地震活动形势[J]. 地球物理学报, 57(7): 2025--2042.

Deng Q D, Cheng S P, Ma J, Du P. 2014. Seismic activities and earthquake potential in the Tibetan Plateau[J].ChineseJournalofGeophysics, 57(7): 2025--2042 (in Chinese).

郭晓, 张元生, 魏从信, 钟美娇, 张璇. 2013. 芦山MS7.0 地震长波辐射异常现象[J]. 地震学报, 35(5): 731--737.

Guo X, Zhang Y S, Wei C X, Zhong M J, Zhang X. 2013. OLR anomalies for the LushanMS7.0 earthquake[J].ActaSeismologicaSinica, 35(5): 731--737 (in Chinese).

郭祥云, 陈运泰, 房立华, 刘瑞丰. 2015. 2015年4月25日尼泊尔MW7.9地震的震源机制[J]. 地震学报, 37(4): 705--707.

Guo X Y, Chen Y T, Fang L H, Liu R F. 2015. Focal mechanism of the NepalMW7.9 earthquake on 25 April 2015[J].ActaSeismologicaSinica, 37(4): 705--707 (in Chinese).

荆凤, 申旭辉, 康春丽, 熊攀, 孙珂. 2012. 2010年新西兰M7.1地震前的长波辐射变化特征[J]. 地球科学进展, 27(9): 979--986.

Jing F, Shen X H, Kang C L, Xiong P, Sun K. 2012. Variation of outgoing longwave radiation around the time of New Zealand earthquakeM7.1, 2010[J].AdvancesinEarthScience, 27(9): 979--986 (in Chinese).

马晓静, 邓志辉, 陈梅花, 祖金华, 王煜. 2008. 中国大陆卫星红外亮温与海拔高度关系的研究[J]. 地震地质, 30(2): 562--572.

Ma X J, Deng Z H, Chen M H, Zu J H, Wang Y. 2008. Study on the relationship between the satellite infrared brightness temperature and ground elevation in the mainland of China[J].SeismologyandGeology, 30(2): 562--572 (in Chinese).

苏小宁, 王振, 孟国杰, 徐婉桢, 任金卫. 2015. GPS观测的2015年尼泊尔MS8.1级地震震前应变积累及同震变形特征[J]. 科学通报, 60(22): 2115--2123.

Su X N, Wang Z, Meng G J, Xu W Z, Ren J W. 2015. Pre-seismic strain accumulation and co-seismic deformation of the 2015 NepalMS8.1 earthquake observed by GPS[J].ChineseScienceBulletin, 60(22): 2115--2123 (in Chinese).

张勇, 许力生, 陈运泰. 2015. 2015年尼泊尔MW7.9地震破裂过程: 快速反演与初步联合反演[J]. 地球物理学报, 58(5): 1804--1811.

Zhang Y, Xu L S, Chen Y T. 2015. Rupture process of the 2015 NepalMW7.9 earthquake: Fast inversion and prelimi-nary joint inversion[J].ChineseJournalofGeophysics, 58(5): 1804--1811 (in Chinese).

赵文津. 2015. 尼泊尔大地震发生的构造背景及发展趋势[J]. 科学通报, 60(21): 1953--1957.

Zhao W J. 2015. Geological background of the Nepal’sMS8.1 earthquake and its trend in the future[J].ChineseScienceBulletin, 60(21): 1953--1957 (in Chinese).

Eleftheriou A, Filizzola C, Genzano N, Lacava T, Lisi M, Paciello R Pergola N, Vallianatos F, Tramutoli V. 2016. Long-term RST analysis of anomalous TIR sequences in relation with earthquakes occurred in Greece in the period 2004—2013[J].PureApplGeophys, 173(1): 285--303.

Eneva M, Adams D, Wechsler N, Ben-Zion Y, Dor O. 2008.ThermalPropertiesofFaultsinSouthernCaliforniaFromRemoteSensingData[R]. SAIC. NO. NNH05CC13C, 70.

Genzano N, Filizzola C, Paciello R, Pergola N, Tramutoli V. 2015. Robust Satellite Techniques (RST) for monitoring earthquake prone areas by satellite TIR observations: The case of 1999 Chi-Chi earthquake (Taiwan)[J].JAsianEarthSci, 114: 289--298. doi: 10.1016/j.jseaes.2015.02.010.

Gornyi V I, Salman A G, Tronin A A, Shilin B V. 1988. The Earth’s outgoing IR radiation as an indicator of seismic activity[J].ProcAcadSciUSSR, 301(1): 67--69.

Jing F, Shen X H, Kang C L, Xiong P. 2013. Variations of multi-parameter observations in atmosphere related to earthquake[J].NatHazardsEarthSystSci, 13(1): 27--33.

Liebmann B, Smith C A. 1996. Description of a complete (interpolated) outgoing longwave radiation dataset[J].BullAmerMeteorSoc, 77(6): 1275--1277.

Ohring G, Gruber A, Ellingson R. 1984. Satellite determinations of the relationship between total longwave radiation flux and infrared window radiance[J].JClimateApplMeteor, 23(3): 416--425.

Ouzounov D, Liu D F, Kang C L, Cervone G, Kafatos M, Taylor P. 2007. Outgoing long wave radiation variability from IR satellite data prior to major earthquakes[J].Tectonophysics, 431(1/2/3/4): 211--220.

Panda S K, Choudhury S, Saraf A K, Das J D. 2007. MODIS land surface temperature data detects thermal anomaly preceding 8 October 2005 Kashmir earthquake[J].IntJRemoteSens, 28(20): 4587--4596.

Qin K, Wu L X, De Santis A, Meng J, Ma W Y, Cianchini G. 2012. Quasi-synchronous multi-parameter anomalies associated with the 2010—2011 New Zealand earthquake sequence[J].NatHazardsEarthSystSci, 12(4): 1059--1072.

Strahler A N, Strahler A H. 1978.ModernPhysicalGeography[M]. New York: John Wiley & Sons, Inc: 1--502.

Tramutoli V, Cuomo V, Filizzola C, Pergola N, Pietrapertosa C. 2005. Assessing the potential of thermal infrared satellite surveys for monitoring seismically active areas: The case of Kocaeli (Izmit) earthquake, August 17, 1999[J].RemoteSensEnviron, 96(3/4): 409--426.

Tramutoli V. 2011. Comments on: Thermal properties of faults in southern California from remote sensing data[R/OL]. [2015-03-03]. http:∥www.researchgate.net/publication/272348754.

Wu L X, Qin K, Liu S J. 2012. GEOSS-based thermal parameters analysis for earthquake anomaly recognition[J].ProcIEEE, 100(10): 2891--2907.

Infrared characteristics analysis of the 2015 NepalMS8.1 earthquake

1)InstituteofEarthquakeScience,ChinaEarthquakeAdministration,Beijing100036,China2)InstituteofCrustalDynamics,ChinaEarthquakeAdministration,Beijing100085,China3)ChinaEarthquakeNetworksCenter,Beijing100045,China

The infrared radiation variation of the 2015 NepalMS8.1 earthquake were analyzed by using improved robust estimator of thermal infrared radiation anomalies (RETIRA) method based on NOAA outgoing longwave radiation (OLR) daily data from January 2007 to August 2015. The results show that the significant OLR anomalies over the earthquake rupture surface only appeared half a year before the event in long-term scale (3158 days). And the study on the Himalayan tectonic segmentation in this paper shows that the OLR anomalies appeared to the west of the epicentral area, revealing that the stress concentration on the west side of Himalayan tectonic zone is higher than that of the east during the seismogenic process, which is consistent with the stress variation characteristic based on GPS observation by other researches. The spatial distribution of OLR anomalies were mainly concentrated on the southern Himalayan tectonic zone, which is in agreement with the compressional zone in the southern region and the extensional zone in the northern region of the seismogenic obtained from the focal mechanism. Considering the spatio-temporal characteristics of OLR anomaly variation, the anomalies detected in this study were considered to be related with the NepalMS8.1 earthquake.

NepalMS8.1 earthquake； outgoing longwave radiation； seismic thermal infrared anomaly

中国地震局尼泊尔地震科考专项和高分辨率对地观测系统重大专项(31-Y30B09-9001-13/15)共同资助.

2015-10-12收到初稿， 2015-12-29决定采用修改稿.

e-mail: jennyfer1111@163.com

10.11939/jass.2016.03.010

P315.72

A

荆凤， 申旭辉， 王辉， 康春丽， 熊攀. 2016. 2015年尼泊尔MS8.1地震红外特征分析. 地震学报, 38(3): 429--437. doi:10.11939/jass.2016.03.010.

Jing F, Shen X H, Wang H, Kang C L, Xiong P. 2016. Infrared characteristics analysis of the 2015 NepalMS8.1 earthquake.ActaSeismologicaSinica, 38(3): 429--437. doi:10.11939/jass.2016.03.010.