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冰川地震学是一门年轻的正在发展中的交叉学科. 国外的冰川地震学研究开始于十九世纪末，在1955年，Róthlisberge第一次开始展开关于冰震的研究. Hatherton和Evison在1962年就已经报道过南极地区与冰相关的地震现象. 直到2003年，在Ekstróm等（2003）研究格陵兰岛大规模冰崩事件期间产生的长时间地震波时，才正式以“Glacial earthquakes”来命名冰川地震. 过去十几年中，源于对全球记录的冰震现象的认识增强以及冰震现象与气候变化的明显关系，冰震学的研究数量突增，如图1所示. 近年来，对冰川内部震动及其影响的研究迅速发展，国际著名地学期刊《Reviews of Geophysics》专门发表了以“Cryoseismology”（冰冻圈地震学）为题的评述文章（Podolskiy and Walter, 2016）.
图 1 1950～2019年冰川地震学的论文数量增长情况（修改自Podolskiy and Walter, 2016）
Figure 1. Cumulative number of papers on passive glacier seismology, 1950～2019 (modified from Podolskiy and Walter, 2016)
长期以来，冰川学家们用雷达干涉、卫星影像、瞬时照相和GPS等方法来研究冰川的结构和冰川的运动，但这些研究方法没有足够的时间分辨率，只能记录到长时间的冰川变化，不能记录短时效应（晏鹏，2018）. 随着便携式地震仪器的出现，在恶劣和偏远的环境中，如极地、冰川和其他类型山区等，也可以安装地震仪记录地震. 地震学已经成为冰川学研究的重要组成部分. 冰在缓慢的应变率下会发生黏滞变形，但在快速应变率下表现出弹性，从而传播地震波（通常是低衰减）. 并且冰中的弹性波速度与地球表面附近的地壳岩石相当，因此冰和岩石之间的弹性波场通常能很好地耦合（与水或空气的耦合程度不那么高）. 所以地震台网可以连续观测不同周期的冰冻圈震动，远距离对地震进行定位，并对震源进行分析，往往对冰川传统测量进行有价值的补充. 利用地震学方法，国内外研究学者发现了对冰盖/川的基底运动、冰山崩塌、冰川/山及海冰动力学的新认识，并观测到不稳定冰川和冰结构变化的前兆现象，为认识冰川结构和冰川动力学机制夯实基础（Podolskiy and Walter, 2016）.
冰震和地震的原理相同，均为地下介质（冰和岩石）在应力作用下发生破坏失稳. 研究冰川也可以类比断层的活动，这是一种独特的研究方法. 当前，冰川学家们的研究重点在于冰川内部结构及冰川灾害的危险性评估，还未具体将冰川地震的特征与天然地震相结合. 本文回顾了冰川地震学的发展历史，主要介绍冰冻圈中的冰震类型及其相关特征，讨论影响冰震活动性的可能因素，并介绍了冰川地震学的研究方法以及国内研究人员在青藏高原地区开展的部分冰川地震研究工作，最后结合冰川地震学的特征，综合探讨了冰川地震对天然地震研究的几点启示.
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目前，冰震是指冰川运动和破裂过程中产生的振动，包括从微小的嘎吱声到相当于7级地震的突发性破裂或滑动，这种破裂或滑动是由于冰川的非均匀运动或与岩石基底间的相对运动造成的. 相对于天然地震而言，冰震的波形持续时间从不到1 s到几十分钟或几小时，频率范围较宽，为10−3～102 Hz，矩震级范围很大（−3<MW<7），特征频率随震级增大而减小. 如图2，根据冰震发生的位置以及发生机理的不同（Larose et al., 2015），可以将冰震活动大致分为五类：冰川表层破裂、冰川终端崩解、冰内水力压裂、冰腔水流震荡、冰层基底黏滑. 且不同的冰震事件类型对应不同的发震机理，在地震波形记录中表现出不同的频率特征（Podolskiy and Walter, 2016）.
图 2 典型冰震的位置和发生机理示意图（修改自Larose et al., 2015）
Figure 2. Schematic diagram of the location and mechanism of typical icequakes (modified from Larose et al., 2015)
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表面冰裂隙的形成与延伸是冰震活动最显著的类型之一. 在冰川运动的过程中，当冰的应力或应变率达到冰川内部某一深度的破裂准则时，就会形成裂隙. 冰裂隙的形态、数量等与冰川运动速率密切相关（杨康和刘巧，2016）. 冰川表层裂隙冰震一般是负震级，频率较高（约为10～50 Hz），持续时间约0.1 s左右（Neave and Savage, 1970; Deichmann et al., 2000; Faillettaz et al., 2008; Walter et al., 2008; Mikesell et al., 2012），且信噪比较低. 地震波形通常表现为纯压缩P波，这说明在冰的表面，拉伸作用占主导地位（Colgan et al., 2016）. 在震源深度不超过一个波长的条件下，P波和S波叠加可以形成瑞利波. 所以，相对于更深的震源深度，在浅地表的冰裂隙冰震波形中，低频的瑞利波占主要成分，如图3a.
图 3 （a）含P波的浅表冰裂隙冰震及瑞利波频谱；（b）深部冰震及更高频的P波频谱（修改自Roosli et al., 2014）
Figure 3. (a) Surface crevasse icequake with P-arrival and dominant Rayleigh wave; (b) Deep icequake with dominant P-arrival, higher frequencies (modified from Roosli et al., 2014)
对该类事件时间分布进行研究发现，此类事件具有日周期性和季节性周期的特征，体现了冰川对气候的响应. 有学者认为融水的作用对浅表冰震的日周期影响很大，另有学者认为冰裂隙冰震的日周期性特征是在气温变化下产生的，气温变化导致冰表面应力变化. 白天气温升高时冰裂隙冰震减少；夜间气温下降时，冰裂隙冰震事件增多（陈宇乔, 2018; MacAyeal et al., 2018）. 在高应变或高应变率的陡峭地形区域中，近地表裂隙造成的冰震事件占短周期检测事件的主导地位（Métaxian, 2003, Walter et al., 2009）. 同时浅层冰震活动可以作为应变计，还可以研究裂隙的变化，分析终端冰山的危险性，对陡峭或潜在的不稳定冰川的研究具有价值（Faillettaz et al., 2008; Canassy et al., 2013）.
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冰川/盖终端的冰山崩解也是冰川冰震的重要类型之一. 2016年，西藏阿里地区的阿汝冰川便发生两次冰崩，造成重大社会影响. 以前主要用卫星图像来检测冰崩，但时间和空间分辨率不够，地震学方法则能远程监控短时间内的冰山崩解事件（Kohler et al., 2015）. 冰崩波形主要是由于气候变暖，冰川融化、裂开，同时冰川发生位移，形成的地震波信号被地震仪记录得到. 2010年格陵兰岛发现的大规模冰崩事件，记录到很长时间的地震活动记录波形（Walter et al., 2013），如图4. 但实际的冰山崩解只持续几分钟，且频谱范围为0.01～5 Hz之间，矩震级可达5级. 格陵兰岛和南极大规模冰崩事件期间产生了长周期（30～150 s）面波. 早期由于地震仪器记录频带较窄，在数千米外可以观测到这些长周期面波（Ekstrom et al., 2003; Amundson et al., 2008; Nettles and Ekström, 2010; Chen et al., 2011），却观测不到高频成分. 对该冰崩事件的波形进行震源机制分析（Tsai et al., 2008），发现单力偶模型符合形成面波的震源特性. 这类事件更容易发生在夏季，表面温度的升高可能导致冰川末端消融，从而控制冰山的崩塌，冰崩事件具有的季节性特征和长周期性，体现了冰川对气候的响应. 冰川流动的地表形变很容易观测，GPS和激光地貌扫描等技术都能够精确地测定冰川形变. 冰川运动与冰震研究的结合，或许可以从机制上解释冰崩的发生.
图 4 格陵兰岛冰崩的波形特征。（a）冰震时间序列的水平南北分量（红色）和附近测量的海洋水位（青色），清楚显示了冰山崩解事件引发长达1小时的水位振荡；（b）冰崩事件的开始时的频谱（红色）和前期噪声谱（黑色）（修改自Walter et al., 2013）
Figure 4. Seismic signature of a calving event at Kangerdlugssup Sermerssua (Greenland), recorded on the station NUUG of the Greenland Ice Sheet Monitoring Network. (a) Horizontal north-south component of seismic time series (red) and nearby measured ocean water level (cyan). Both time series clearly show the hour-long water level oscillation triggered by the iceberg calving event. (b) Spectrum of the calving event's onset (red) and prevent noise (black) (modified from Walter et al., 2013)
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与水力压裂相关的事件大多发生在中深源，冰震震源深度增加与裂缝水位的升高有关，且水压的波动会导致中深源冰震事件的爆发（Helmstetter et al., 2015）. 这类冰震波形与拉伸断层一致，波形记录主要为P波和S波（Roosli et al., 2014），主频较高（>100 Hz），波形事件短（约0.1 s），如图3b. 对南极干燥冰川的研究发现，冰冻圈对融水及其敏感，很少的融水都会促进水力压裂（Carmichael et al., 2015）. 而冰体破裂面的粗糙程度，冰内的拉伸应力、冰川厚度及裂缝内的水位等因素限制了水能到达的深度（van der Veen, 1998）. 当融水足够多时，冰川表面的融水可以通过冰内的管道渗透到冰川内部甚至基底，且冰川底部也存在消融，由此形成冰川复杂的排水系统. 对中深源的冰震震源进行精确定位，便可以探究冰川冰内部的水流系统的变化.
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冰川内部有很复杂的排水系统，而冰川内部及底部的地震信号可能在富含水的空腔或缝隙中产生共振. 最典型的是在格陵兰岛上发现的冰洞震颤（“moulin” tremor），频率为2～8 Hz，持续时间长达1小时，这是格陵兰冰原上的主要环境噪声，会在每天气温较高的时候降低其他类型冰震的检测率，如图5（Roosli et al., 2014; Walter et al., 2015）. 而且这类事件大多在水力压裂事件之后记录到，类似于火山地震中的“混合事件”，高频信号伴随低频尾波. 同时，研究发现这些基底冰震信号的共振频率会在一天内发生变化，正说明裂缝的体积发生变化（Heeszel et al., 2014）. 这类共振频率的降低就可能是冰川底部裂缝的尖端扩展的指示（Helmstetter et al., 2015）. Roeoesli等（2016）观察到冰腔水流震颤还与冰洞中水位的变化有关.
图 5 冰腔水流震颤与水位有关（修改自Roeoesli et al., 2016）
Figure 5. The tremor caused by subglacial water flow is related to rising water levels (modified from Roeoesli et al., 2016)
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近几十年的研究发现，冰川基底的运动并非是一个平稳的过程，可能是以突发的黏滑事件形式发生（Goldberg et al., 2014）. 全球都能记录到冰川基底黏滑事件的发生，而南极的威廉斯冰溪（Whillans Ice Stream，WIS）和大卫冰川则记录到很多这类事件，可作为理想的观测地（Winberry et al., 2013）. Winberry等（2009）在威廉斯冰川研究发现大量间隔几小时发生的冰震. 大部分在短暂的20～30 min内爆发，随后有6～25小时的停滞期. 这些长周期的波形（0.012～0.04 Hz）有些持续了30～60 s，大规模的长达几十分钟，最大震级可达7级，由于持续时间较长，振幅不大. 经过矩张量分析，这类由冰川流动引起的黏滑事件的震源符合低角度逆冲断层，和构造地震的断层滑动相似. 大卫冰川也发现了间隔25 min重复发生的冰震（Danesi et al., 2007）. 在阿尔卑斯冰川也检测到大量的小规模基底黏滑冰震，如图6所示. 这些事件有规律的发震间隔时间，在空间上形成多个单独的冰震集群，且波形具有高度相似性，这些特征表明了冰川床上反复发生着剪切破裂（Allstadt and Malone, 2014）. 黏滑事件震源的矩震级随着间隔时间的延长而增加，表明断层在黏滑事件间期愈合.
图 6 冰层基底黏滑的相似波形（修改自Allstadt and Malone, 2014）
Figure 6. The similar waveforms of stick-slip motion (modified from Allstadt and Malone, 2014)
而在发生大规模的黏滑运动之前，威廉斯冰溪和大卫冰川都记录到了大量负矩震级的冰震，频率高达100～130 Hz，并与潮汐相关（Smith et al., 2015）. 冰川基底在滑动时产生的中心微凸体和接地微凸体的接触变化与潮汐相关，这两个成核区都与构造地震断层作用的高摩擦区域类似（Pratt et al., 2014）. 在基底黏滑事件开始时，这些局部微震活动增加；随后在滑动接近结束时减少. 经分析，可能为一个单一断层上的反复剪切滑动产生高频信号，累积后才产生大规模的黏滑运动（Winberry et al., 2013）. 更好的台站覆盖能减少方位间隙，才能严格限制震源位置和断层机制，从而提供准确的P波和S波辐射花样来研究断层面（Seth et al., 2003）.
在火山地区也观察到了与重复滑动相关的地震信号（Powell and Neuberg, 2003; Dmitrieva et al., 2013）. 所以，这种现象可能在剪切断层环境中广泛存在，进一步的研究可以为断层破裂过程中的中小尺度和大尺度摩擦的相互作用提供新的观点. 而发生基底黏滑事件的时间间隔却远小于构造断层滑动，可以将这类事件作为天然地震发生的大型实验进行研究.
影响基底运动的因素可能有多种，冰下的流变学性质、应力以及水压条件，冰川基底的黏滑运动在冰川动力学中起着极其重要的作用（Tsai et al., 2015）. 正是因为冰下水压对排水系统很敏感，水渗透到冰川基底，会增加基底岩石的孔隙压力，减小基底的阻力，有利于增加滑动速度从而影响基底黏滑事件的产生（Walter et al., 2014; Ritz et al., 2015）. 同时，突发的黏滑运动可能会使得冰下含水的空洞迅速张开，使得局部水压急剧下降，水压的波动会促进基岩中裂隙的生长，从而增强基底的侵蚀（Cohen et al., 2006; Zoet et al., 2013）. 格陵兰也记录到冰震的冰震矩与有效冰下管道中测得的基底水压力具有明显的反相关关系. 这可以解释为冰碛层内的剪切破坏，其剪切强度取决于孔隙压力，而孔隙压力反过来又受冰下压力日变化的调节（Walter et al., 2014）. Allstadt等（2014）发现在降雪期间基底的剪切事件会增加，但降雪不是直接诱发因素，可能是积雪造成的附加负荷挤压冰下洞穴，水进入冰川基底导致速度增加，冰川由平滑滑动转换到黏滑状态. 正是由于多种因素的叠加，才使得冰川基底的运动成为模拟冰川运动的最大不确定性之一，同时也是影响构造断层模拟的重要因素之一.
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由于冰川和冰盖异常活跃，且含水量、孔隙度及物质组成等性质都会影响地震波的传播速度等性质，冰川地震学可使用勘探地震学的方法来对冰层及地下进行结构成像，了解冰层内部及基岩的结构特征. 冰川冰中缺乏散射，抑制了尾波或连续地震背景噪声，由此可以恢复冰上地震仪之间的脉冲响应（Wapenaar, 2004）. 在地表冰震数量充足并分布良好的情况时，表面裂隙冰震也可以恢复地震仪的脉冲响应，用来探测冰川的地下结构（Walter et al., 2015）. 横波分裂是南极洲的基底黏滑事件的突出特征（Harland et al., 2013, Smith et al., 2015），由于冰川底部的高剪切变形和冰裂缝首选方向，冰川基底附近的晶体排列叠加形成各向异性. 深部冰震包含了来自于冰川床的折射波记录，结合其特有的横波分裂特征，是一种有效分析冰川内部及冰床的结构特征的重要手段（Roeoesli et al., 2016）. 地震接收函数可以突出冰层的P-S波转换，同时也通过冰层的VP/VS来测量冰盖的地震波速度结构，并探测冰层中液态水含量（Farra and Wittlinger, 2013; Wittlinger and Farra, 2015）. 接收函数还可以利用波阻抗的不同来探测冰川底部与基岩之间的沉积物厚度（Anderson et al., 2004），由于沉积物的存在与否在冰川动力学中起关键作用，接收函数为冰川的流动提供了重要信息（Anandakrishnan et al., 1998）. 同时，震源机制也是研究冰震的重要方法. Walter等（2008）利用全波形反演，计算冰震的矩张量解，浅层冰震反演显示为拉伸裂缝，很好对应波形主要记录的P波和瑞利波震相，并发现少量对应剪切破裂的双力偶矩张量，以及冰川深部的拉伸裂缝.
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多学科融合可以探究冰崩灾害的发生过程及危险性评估. 冰川时刻处于运动状态，其运动速度可以从几十米/天到几厘米/年. 冰川快速变化期间，GPS能记录到明显的位移变化，而冰震活动性也明显增强（Carmichael et al., 2015）. 近年来，应用GPS定位技术来观测冰川运动取得了重大进展. 科学家们发现冰川表面运动存在季节性变化，而动力学机制主要与温度、冰川孔隙水压裂及冰—岩接触带性态（冻结程度、物理化学性质）等有关，温度的升高和降水量增加的共同作用改变冰川的几何形态和基底摩擦力，冰川末端和边缘处的应力不断增加，当超过某临界值时，冰川由稳态发生冰崩（Anderson et al., 2004; Walter et al., 2011; Carmichael et al., 2015; 胡文涛等, 2018）.
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冰震的研究离不开冰震震相到时的拾取，但随着冰震记录的数据量不断增加，传统的人工拾取地震方法不能满足要求. 同时，与能量很强的天然地震相比，冰震的能量较弱，缺乏明显的脉冲波初至. 现在大多用长短时窗比法（STA/LTA）来拾取冰震初至到时，能有效识别到不同类型的冰震事件（陈宇乔，2018）. 但由于该方法适合信噪比高的冰震信号，对于部分背景噪声强的台站就不太适合了，由此会漏拾很多冰震事件. Peng等（2014）发现同类型的冰震大多有相似的波形，便利用模板匹配法来识别到更多的冰震波形，减少了到时误差，并拾取到更多冰震波形. Mikesell等（2012）用模板匹配法检测冰震活动性，将冰震波形分为三类：A类以Rayleigh波为主，在垂直分量上有明显P波；B类和C类缺乏明显P波，且B类Rayleigh波随时间变化，而C类Rayleigh波不随时间变化. 利用深度神经网络可以判别波形记录中的信号类型并寻找震相的初至时间(杨旭等，2021)，如卷积网络(Perol et al., 2018)，现在主要自动拾取地震震相到时，由于冰震波形与地震波的相似性，今后也可将人工智能法精确地拾取冰震震相到时，记录不同类型的冰震，但当前还没有人将该方法用于冰震数据处理中，这将是冰震震相到时拾取的重要研究方向.
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上世纪六十年代，国内学者许绍燮先生在官厅水库台站曾记录到水库冬天结冰后发生的冰震（许绍燮，个人通讯）.也有学者在南极地区开展了冰震研究工作：晏鹏（2018）总结了冰震的研究概况，并利用远震接收函数方法、背景噪声H/V谱和远震尾波自相关三种方法研究南极冰盖结构；常利军等（2012）进行第 27 次南极科学考察期间，在长城站地震台观测到冰震具有尖锐的初至波，频率高且衰减快的特征；Ma等（2020）在乌鲁木齐一号冰川开展冰震研究，发现冰震的日周期变化与气温呈现一定相关性. 目前，冰震的主要研究区域包含阿拉斯加、格陵兰、阿尔卑斯山和南极洲等地，还缺少拥有大规模冰川的青藏高原. 在青藏高原开展冰震研究不仅比极地地区容易很多，而且可同时进行地表形变和冰川内冰震的观测，等同于超大型原位岩石压裂实验，非常有助于揭示天然地震的发生机制. 青藏高原的冰震也可以用来研究地震触发机制，并且邻近喜马拉雅地震带，比在南极研究冰震具有非常明显的优势.关于青藏高原，目前只有一篇针对祁连山地区冰川地震的研究（陈宇乔，2018），对于青藏高原冰川地震的研究还处于探索阶段.
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2015年10月，陈宇乔（2018）用便携式宽频带地震仪，在祁连山老虎沟冰川进行为期9天的冰震观测，利用长短时窗比法识别冰震波形. 根据频率特征，观测到的冰震信号可分为短周期冰震和长周期冰震. 短周期冰震的频谱集中在20～100 Hz，持续时间大多小于0.1 s，每天能检测可达6 000多个. 长周期冰震的持续时间约几十秒至数小时，频率集中在0.1～10 Hz. 对比冰震发震时间和当地气温发现：气温下降，短周期冰震事件数量快速增加；气温升高，短周期冰震数量逐渐减少，如图7所示. 利用麦克斯韦模型模拟发现，当气温下降，冰川温度下降，冰面收缩并产生应变，相应的拉张应力使得冰裂隙破裂而产生短周期冰震信号.
图 7 观测气温、气温梯度与高频冰震的时间分布（陈宇乔，2018）
Figure 7. The temporal distribution of air temperature, air temperature gradient and number of detected short-period icequakes ( Chen, 2018)
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2016年夏季，青藏高原阿里地区的阿汝冰川于7月17日和9月21日分别发生两次冰崩事件，造成了严重的人员伤亡以及财产损失，引起重大社会反响. Kaab等（2018）运用卫星遥感、数值模拟和野外调查等方法，初步认为低角度的阿汝冰川发生冰崩的原因是近期气候变暖和降水的增加及特殊的地质地貌，再加上阿汝冰川的多温型结构叠加导致. 同时，中国科学院青藏高原研究所裴顺平研究员课题组在阿汝冰崩附近冰川开展冰震研究工作，希望获得冰震的基本特征和发生机理，及其与冰崩的关系，为减轻或避免冰崩灾害提供基础支撑，同时冰震和天然地震有共同之处，多学科直接观测冰震的深入研究有望进一步提升对天然地震发震机理的普遍认识，并且一些天然地震研究关心的热点问题，如地震触发、慢滑移等，在冰震中可能被观测到.
我们在阿汝冰川附近布设了20个短周期地震台站（如图8），有效记录到2017年12月至2020年9月的冰震波形信号. 原始波形记录中包含了丰富的信息：包括远震地震信号、近震（局部）地震信号、冰震信号、背景噪声等. 图9是发生在冰川前缘（图8中星号位置）的典型冰震信号，冰震主频约为20 Hz，持续时间约1 s左右. 相对于天然地震而言，浅层冰震信号主频较高，且持续时间较短，能量衰减很快，较远台站初至波起跳不太明显.
图 8 阿汝冰川的冰震观测台站分布（五角星为震中）
Figure 8. Distribution of icequake observation stations in Aru glacier (star is epicenter)
我们采用长短时窗比法对1号冰川（图8右侧）的冰震记录初步拾取初至波到时，对2018年冬季3月1日至10日和夏季7月6日至15日共20天的数据进行初步分析发现，夏季的冰震事件明显比冬季多且震级大，可能与季节性气温高引起冰川温度升高、冰川运动加快关系密切. 进一步利用手工挑选的波形质量较好、信噪比大的冰震信号作为模板，对连续波形进行扫描识别冰震. 目前发现阿里冰川主要有两种主频的冰震，分别为约20 Hz主频的中频冰震及约40 Hz主频的高频冰震. 分别统计这两类冰震发现，中频和高频冰震比较相似，虽然也是夏季多冬季少，但日变化夏季和冬季则有明显的差别，夏季的冰震白天多晚上少，而冬季却是白天少晚上多，推测高频与中频冰震发生在冰川近地表，并与冰体表层和内部温度差有关，夏季气温高于冰体内部温度，白天温差大晚上温差小，冬季气温普遍低于冰体内部温度，晚上温差大白天温差小. 温差越大，产生的应变越大，因此冰震就越多.
目前我们仅是将常规的地震学方法应用于冰震研究，但很多技术细节不能简单套用，需要进行修改. 现在的研究处于初步阶段，工作还在进行中，但冰震非常值得深入研究.
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为反映近年来国内外关于冰川地震学研究的进展，本文介绍了冰震的主要类型及其特征，并简要介绍了冰川地震学的主要研究方法以及我国在青藏高原地区的冰震研究进展. 从当前的研究来看，冰川地震学家的重心还多限于冰川本身的研究，而着眼于地震研究的较少. 冰震和地震的原理基本相同，均为地下介质（冰和岩石）在特定应力状态下发生破坏失稳，并且冰震研究相比地震研究具有诸多优势，因此冰震研究对促进天然地震研究具有很高的价值. 结合当前对冰川地震学已经获得的主要认识，探讨几点对天然地震研究的启示：
（1）冰震研究可以当成天然地震研究的大型原位实验，具有易观测、可重复、可验证等优势. 首先，冰川体的规模介于实验室和天然地震之间，远大于实验室样品，更接近天然地震的尺度；其次，冰川的运动速度较快（米/年量级），冰震复发周期比天然地震短很多，短期内可以在同一地点观测到多次接近特征地震的冰震，获得整个冰震活动周期的信息，Danesi等（2007）就曾在大卫冰川发现间隔25 min发生的冰震；同时，冰川运动的地表形变和温度、降水等环境因素也很容易观测，GPS和激光地貌扫描等技术都能够精确的测定冰川形变，Carmichael等（2019）曾记录到在冰川具有明显位移变化时，冰震活动性也明显增强. 冰川运动与冰震研究的结合，可以从应力应变的物理力学机制上研究冰震发生过程；并且，冰震比天然地震更容易观测，冰震发生在非常浅的部位（通常只有几百米深），甚至可以打开来验证，而天然地震通常发生在很难直接观测的几千米到几百千米深度处.
（2）冰震研究能够提升对天然地震发生过程的认识. 根据冰震发生的位置及机理的不同，可以将冰震活动大致分为五类：冰川表层破裂、冰川终端崩解、冰内水力压裂、冰腔水流震荡、冰层基底黏滑. 其中与天然地震比较接近的当属冰层基底黏滑，冰震的深入研究不仅可以观测到冰层基底黏滑的过程，更可以观测到基底黏滑发生前的环境因素变化和微小冰震发生情况，以及基底黏滑发生后的条件变化. 这种全过程观测研究以及多样本的重复检验非常有利于研究天然地震发生前的变化，破裂过程以及震后恢复过程等地震循环中各阶段的应力应变条件和结构演化. 提升对地震发生全过程的理解和认识.
（3）最新的天然地震学前沿可能在冰震研究中找到答案. 一是地震触发机制，特别是动态触发. 当远震传播经过特定应力状态的构造区域时，可以触发产生小地震，天然地震中存在这种触发但并不常见，而触发冰震则要容易得多. Peng等（2014）研究南极洲的地震数据时发现，2010年8.8级智利地震在传播至南极洲地区的瑞利波中识别出了很多高频地震波信号—冰震，并且这些触发冰震的波形彼此之间呈现高度相似性. 经分析，这些冰震可能是冰川浅表的局部应力超过临界应力或者应力扰动超过某阈值产生的，因为瑞利面波振幅随深度的增加衰减很快. 系统地研究冰震触发，不仅可以获得触发机制，甚至可以通过触发事件计算出冰震发生处的应力状态. 二是慢地震或慢滑移，天然地震目前在俯冲带才能够观测到慢滑移，推测俯冲板片脱水造成摩擦系数很低从而产生慢滑移，在冰震研究中，由于冰川运动很快，应该很容易观测到慢滑移. 进一步根据环境因素观测获得应力应变条件，使得精确计算得到慢滑移发生的条件和机制成为可能.
冰震研究对天然地震研究具有很多有利之处，但目前冰震研究多集中在极地地区，我国的冰震研究非常少. 在此呼吁广大地震科学研究人员关注冰震研究，这可能是天然地震研究之捷径、未来产生突破性进展之所在.
致谢
非常感谢赵连锋研究员的建设性建议和评审专家的宝贵意见.
冰川地震学研究进展
Research progress of the glacier seismology
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摘要: 冰川地震学结合了冰川学和地震学的综合优势，形成一门年轻的交叉学科. 冰震是指冰川运动和破裂过程中产生的振动，包括从微小的嘎吱声到相当于7级地震的突发性破裂或滑动. 当前，根据冰震发生的位置以及发生机理的不同，将冰震大概分为五类：冰川表层破裂、冰川终端崩解、冰内水力压裂、冰腔水流震荡、冰层基底黏滑. 冰震研究除了可以采用传统地震学方法外，也可以结合GPS、数值模拟、冰川物性等多学科综合方法来研究，进一步可以探究冰崩的发生过程及危险性评估. 本文回顾了国内外冰川地震学的研究进展，介绍了我国研究人员在青藏高原地区开展的冰川地震研究工作，综合探讨了冰川地震对天然地震研究的启示.Abstract: Combining the advantages of Glaciology and seismology, Glacier seismology formes a young interdisciplinary subject. Icequakes refer to the vibration generated during the movement and rupture of a glacier, ranging from small creaks to sudden rupture or sliding equivalent to an earthquake (MW7). According to the location and mechanism of icequakes, the icequakes can be divided into five types: surface crevasses, stick-slip motion, iceberg calving, subglacial water flow and hydrofracturing. In addition to traditional seismological methods, icequake research can be used combing with multidisciplinary methods such as GPS, numerical simulation, and glacier physical properties. Icequake research can further explore the occurrence process and risk assessment of ice avalanches. We reviewed the research progress of glacier seismology. Moreover, we introduced part of the glacial earthquake research work carried out by domestic researchers in the Tibetan Plateau. Finally, we comprehensively discussed the enlightenments from glacier earthquakes to natural earthquake research.
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Key words:
- glacier seismology /
- Tibetan Plateau /
- earthquakes
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图 1 1950～2019年冰川地震学的论文数量增长情况（修改自Podolskiy and Walter, 2016）
Figure 1. Cumulative number of papers on passive glacier seismology, 1950～2019 (modified from Podolskiy and Walter, 2016)
图 2 典型冰震的位置和发生机理示意图（修改自Larose et al., 2015）
Figure 2. Schematic diagram of the location and mechanism of typical icequakes (modified from Larose et al., 2015)
图 3 （a）含P波的浅表冰裂隙冰震及瑞利波频谱；（b）深部冰震及更高频的P波频谱（修改自Roosli et al., 2014）
Figure 3. (a) Surface crevasse icequake with P-arrival and dominant Rayleigh wave; (b) Deep icequake with dominant P-arrival, higher frequencies (modified from Roosli et al., 2014)
图 4 格陵兰岛冰崩的波形特征。（a）冰震时间序列的水平南北分量（红色）和附近测量的海洋水位（青色），清楚显示了冰山崩解事件引发长达1小时的水位振荡；（b）冰崩事件的开始时的频谱（红色）和前期噪声谱（黑色）（修改自Walter et al., 2013）
Figure 4. Seismic signature of a calving event at Kangerdlugssup Sermerssua (Greenland), recorded on the station NUUG of the Greenland Ice Sheet Monitoring Network. (a) Horizontal north-south component of seismic time series (red) and nearby measured ocean water level (cyan). Both time series clearly show the hour-long water level oscillation triggered by the iceberg calving event. (b) Spectrum of the calving event's onset (red) and prevent noise (black) (modified from Walter et al., 2013)
图 5 冰腔水流震颤与水位有关（修改自Roeoesli et al., 2016）
Figure 5. The tremor caused by subglacial water flow is related to rising water levels (modified from Roeoesli et al., 2016)
图 6 冰层基底黏滑的相似波形（修改自Allstadt and Malone, 2014）
Figure 6. The similar waveforms of stick-slip motion (modified from Allstadt and Malone, 2014)
图 7 观测气温、气温梯度与高频冰震的时间分布（陈宇乔，2018）
Figure 7. The temporal distribution of air temperature, air temperature gradient and number of detected short-period icequakes ( Chen, 2018)
图 8 阿汝冰川的冰震观测台站分布（五角星为震中）
Figure 8. Distribution of icequake observation stations in Aru glacier (star is epicenter)
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[1] Allstadt K, Malone S D. 2014. Swarms of repeating stick-slip icequakes triggered by snow loading at Mount Rainier volcano[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 119(5): 1180-1203. doi: 10.1002/2014JF003086 [2] Amundson J M, Truffer M, Lüthi M P, et al. 2008. Glacier, fjord, and seismic response to recent large calving events, Jakobshavn Isbræ, Greenland[J]. Geophysical Research Letters, 35(22):L 22501. doi: 10.1029/2008GL035281 [3] Anandakrishnan S, Blankenship D D, Alley R B, et al.1998.Influence of subglacial geology on the position of a West Antarctic ice stream from seismic observations[J]. Nature, 394(6688): 62-65. [4] Anderson R S, Anderson S P, Macgregor K R, et al. 2004.Strong feedbacks between hydrology and sliding of a small alpine glacier[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 109(F3):F03005. [5] Canassy P D, Walter F, Husen S, et al. 2013. Investigating the dynamics of an Alpine glacier using probabilistic icequake locations: Triftgletscher, Switzerland[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 118(4): 2003-2018. doi: 10.1002/jgrf.20097 [6] Carmichael J D.2019. Narrowband signals recorded near a moulin that are not moulin tremor: a cautionary short note[J]. Annals of Glaciology, 60(79): 231-237. [7] Carmichael J D, Joughin I, Behn M D, et al. 2015. Seismicity on the western Greenland Ice Sheet: Surface fracture in the vicinity of active moulins[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 120(6): 1082-1106. doi: 10.1002/2014JF003398 [8] 常利军, 丁志峰, 孙为国. 2012. 第27次南极科学考察度夏期间长城站地震观测[J]. 极地研究, 24（01）: 98-103. Chang L J, Ding Z F, Sun W G.2012. Seismological observation at the Great Wall station during the 27th Chinese antarctic expedition in the summer[J]. Chinese Journal of Polar Research, 24(1): 98-103 (in Chinese). [9] Chen X, Shearer P M, Walter F, et al. 2011. Seventeen Antarctic seismic events detected by global surface waves and a possible link to calving events from satellite images[J]. Journal of Geophysical Research-Solid Earth, 116:B06311. [10] 陈宇乔. 2018. 大陆型山谷冰川冰震的规律和影响因素——以老虎沟12号冰川为例[J]. 海洋学研究, 36(3): 50-56. Chen Y Q. 2018. Rule and affecting factors of seismic events in valley glacier with continental features: A case study on Laohugou Glacier No. 12[J]. Journal of Marine Sciences, 36(03): 50-56 (in Chinese). [11] Cohen D, Hooyer T S, Iverson N R, et al. 2006. Role of transient water pressure in quarrying: A subglacial experiment using acoustic emissions[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 111(F3):F03006. [12] Colgan W, Rajaram H, Abdalati W, et al. 2016. Glacier crevasses: Observations, models, and mass balance implications[J]. Reviews of Geophysics, 54(1): 119-161. doi: 10.1002/2015RG000504 [13] Danesi S, Bannister S, Morelli A. 2007. Repeating earthquakes from rupture of an asperity under an Antarctic outlet glacier[J]. Earth and Planetary Science Letters, 253(1): 151-158. [14] Deichmann N, Ansorge J, Scherbaum F, et al. 2000. Evidence for deep icequakes in an Alpine glacier[J]. Annals of Glaciology, 31: 85-90. doi: 10.3189/172756400781820462 [15] Dmitrieva K, Hotovec-Ellis A J, Prejean S, et al. 2013. Frictional-faulting model for harmonic tremor before Redoubt Volcano eruptions[J]. Nature Geoscience, 6(8): 652-656. doi: 10.1038/ngeo1879 [16] Ekstrom G, Nettles M, Abers G A. 2003. Glacial earthquakes. Science, 302(5645): 622-624. doi: 10.1126/science.1088057 [17] Faillettaz J, Pralong A, Funk M, et al. 2008. Evidence of log-periodic oscillations and increasing icequake activity during the breaking-off of large ice masses[J]. Journal of Glaciology, 54(187): 725-737. doi: 10.3189/002214308786570845 [18] Farra V, Wittlinger G. 2013. Observation of low shear-wave velocity at the base of the polar ice sheets: evidence for enhanced anisotropy[OL]. EGU2013-5296.https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2013EGUGA..15.5296F. [19] Goldberg D N, Schoof C, Sergienko O V. 2014. Stick-slip motion of an Antarctic Ice Stream: The effects of viscoelasticity[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 119(7): 1564-1580. doi: 10.1002/2014JF003132 [20] Harland S R, Kendall J M, Stuart G W, et al.2013. Deformation in Rutford Ice Stream, West Antarctica: measuring shear-wave anisotropy from icequakes[J]. Annals of Glaciology, 54(64): 105-114. [21] Heeszel D S, Walter F, Kilb D L.2014. Humming glaciers[J]. Geology, 42(12): 1099-1102. [22] Helmstetter A, Moreau L, Nicolas B, et al. 2015. Intermediate-depth icequakes and harmonic tremor in an Alpine glacier (Glacier d'Argentière, France): Evidence for hydraulic fracturing?[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface,120(3). [23] 胡文涛, 姚檀栋, 余武生, 等. 2018. 高亚洲地区冰崩灾害的研究进展[J]. 冰川冻土, 40(6): 1141-1152. Hu W T, Yao C D, Yu W S, et al. 2018.Advances in the study of glacier avalanches in High Asia[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 40(6): 1141-1152 (in Chinese). [24] Kaab A, Leinss S, Gilbert A, et al. 2018. Massive collapse of two glaciers in western Tibet in 2016 after surge-like instability[J]. Nature Geoscience, 11(2): 114-120. doi: 10.1038/s41561-017-0039-7 [25] Kohler A, Nuth C, Schweitzer J, et al. 2015.Regional passive seismic monitoring reveals dynamic glacier activity on Spitsbergen[J]. Svalbard. Polar Research, 34, 26178. doi: 10.3402/polar.v34.26178 [26] Larose E, Carrière S, Voisin C, et al. 2015. Environmental seismology: What can we learn on earth surface processes with ambient noise?[J]. Journal of Applied Geophysics, 116: 62-74. doi: 10.1016/j.jappgeo.2015.02.001 [27] Ma H C, Chu R S, Sheng M H, et al. 2020. Template matching for simple waveforms with low signal-to-noise ratio and its application to icequake detection[J]. Earthquake Science, 33: 1-8. [28] Macayeal D R, Banwell A F, Okal E A, et al. 2018. Diurnal seismicity cycle linked to subsurface melting on an ice shelf[J]. Annals of Glaciology, 60(79): 137-157. [29] Métaxian J-P. 2003. Seismicity related to the glacier of Cotopaxi Volcano, Ecuador[J]. Geophysical Research Letters, 30(9):1483. doi: 10.1029/2002GL016773 [30] Mikesell T D, Van Wijk K, Haney M M, et al. 2012. Monitoring glacier surface seismicity in time and space using Rayleigh waves[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 117(F2):F02020. [31] Neave K G, Savage J C. 1970.Icequakes on the Athabasca Glacier[J]. Journal of Geophysical Research, 75(8): 1351-1362. doi: 10.1029/JB075i008p01351 [32] Nettles M, Ekström G. 2010. Glacial Earthquakes in Greenland and Antarctica[J]. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 38(1): 467-491. doi: 10.1146/annurev-earth-040809-152414 [33] Peng Z, Walter J I, Aster R C, et al. 2014. Antarctic icequakes triggered by the 2010 Maule earthquake in Chile[J]. Nature Geoscience, 7(9): 677-681. doi: 10.1038/ngeo2212 [34] Perol T, Gharbi M, Denolle M.2018. Convolutional neural network for earthquake detection and location[J]. Science Advances,4(2): e1700578. doi: 10.1126/sciadv.1700578 [35] Podolskiy E A, Walter F. 2016. Cryoseismology[J]. Reviews of Geophysics, 54(4): 708-758. doi: 10.1002/2016RG000526 [36] Powell T W, Neuberg J. 2003. Time dependent features in tremor spectra[J]. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 128(1-3): 177-185. doi: 10.1016/S0377-0273(03)00253-1 [37] Pratt M J, Winberry J P, Wiens D A, et al. 2014. Seismic and geodetic evidence for grounding-line control of Whillans Ice Stream stick-slip events[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 119(2): 333-348. doi: 10.1002/2013JF002842 [38] Ritz C, Edwards T L, Durand G, et al. 2015. Potential sea-level rise from Antarctic ice-sheet instability constrained by observations[J]. Nature, 528(7580): 115-118. [39] Roeoesli C, Walter F, Ampuero J P, et al. 2016.Seismic moulin tremor[J]. Journal of Geophysical Research-Solid Earth, 121(8): 5838-5858. doi: 10.1002/2015JB012786 [40] Roosli C, Walter F, Husen S, et al. 2014. Sustained seismic tremors and icequakes detected in the ablation zone of the Greenland ice sheet. Journal of Glaciology, 60(221): 563-575. doi: 10.3189/2014JoG13J210 [41] Seth S, Dominic L, Michael W, et al. 2003. An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure[M]. Blackwell Publishing. [42] Smith E C, Smith A M, White R S, et al. 2015. Mapping the ice-bed interface characteristics of Rutford Ice Stream, West Antarctica, using microseismicity[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 120(9): 1881-1894. doi: 10.1002/2015JF003587 [43] Tsai V C, Rice J R, Fahnestock M.2008. Possible mechanisms for glacial earthquakes[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 113(F3):F03014. [44] Tsai V C, Stewart A L, Thompson A F. 2015. Marine ice-sheet profiles and stability under Coulomb basal conditions[J]. Journal of Glaciology, 61(226): 205-215. doi: 10.3189/2015JoG14J221 [45] Van Der Veen C J. 1998. Fracture mechanics approach to penetration of surface crevasses on glaciers[J]. Cold Regions Science and Technology, 27(1): 31-47. [46] Walter F, Deichmann N, Funk M. 2008. Basal icequakes during changing subglacial water pressures beneath Gornergletscher, Switzerland[J]. Journal of Glaciology, 54(186): 511-521. doi: 10.3189/002214308785837110 [47] Walter F, Olivieri M, Clinton J F. 2013. Calving event detection by observation of seiche effects on the Greenland fjords[J]. Journal of Glaciology, 59(213): 162-178. doi: 10.3189/2013JoG12J118 [48] Walter F, Chaput J, Lüthi M P. 2014. Thick sediments beneath Greenland’s ablation zone and their potential role in future ice sheet dynamics[J]. Geology, 42(6): 487-490. doi: 10.1130/G35492.1 [49] Walter F, Clinton J F, Deichmann N, et al. 2009. Moment Tensor Inversions of Icequakes on Gornergletscher, Switzerland[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 99(2A): 852-870. doi: 10.1785/0120080110 [50] Walter F, Roux P, Roeoesli C, et al. 2015. Using glacier seismicity for phase velocity measurements and Green\"s function retrieval[J]. Geophysical Journal International, 201(3): 1722-1737. doi: 10.1093/gji/ggv069 [51] Walter J I, Brodsky E E, Tulaczyk S, et al. 2011. Transient slip events from near-field seismic and geodetic data on a glacier fault, Whillans Ice Plain, West Antarctica[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 116:F01021. [52] Wapenaar K.2004. Retrieving the elastodynamic Green's function of an arbitrary inhomogeneous medium by cross correlation[J]. Physical Review Letters, 93: 254301. [53] Winberry J P, Anandakrishnan S, Wiens D A, et al. 2013. Nucleation and seismic tremor associated with the glacial earthquakes of Whillans Ice Stream, Antarctica[J]. Geophysical Research Letters, 40(2): 312-315. doi: 10.1002/grl.50130 [54] Winberry J P, Anandakrishnan S, Alley R B, et al. 2009. Basal mechanics of ice streams: Insights from the stick-slip motion of Whillans Ice Stream, West Antarctica[J]. Journal of Geophysical Research-Earth Surface, 114:F01016. [55] Wittlinger G, Farra V. 2015. Evidence of unfrozen liquids and seismic anisotropy at the base of the polar ice sheets[J]. Polar Science,9(1): 66-79. [56] 晏鹏. 2018. 基于被动源地震学方法的南极冰盖结构研究[D]. 武汉: 武汉大学. Yan P. 2018. Antarctic ice sheet structure inferred from passive seismic methods[D]. Wuhan: Wuhan Univeisity (in Chinese). [57] 杨康, 刘巧. 2016. 冰川表面水文过程研究进展[J]. 冰川冻土, 38(6): 1666-1678. Yang K, Liu Q. 2016. Supraglacial drainage system: a review[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 38(6): 1666-1678 (in Chinese). [58] 杨旭, 李永华, 盖增喜. 2021.机器学习在地震学中的应用进展. 地球与行星物理论评, 52（1）: 76-88. doi: 10.16738/j.dqyxx.2020-006 Yang X, Li Y H, Ge Z X. 2021. Machine learning and its application in seismology. Reviews of Geophysics and Planetary Physics, 52(1):76-88. doi:10.16738/j.dqyxx.2020-006 [59] Zoet L K, Alley R B, Anandakrishnan S, et al. 2013. Accelerated subglacial erosion in response to stick-slip motion[J]. Geology, 41(2): 159-162. doi: 10.1130/G33624.1 -
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图(9)
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