青海玛多MS7.4地震前后秒采样地电场动态变化

席继楼，赵家骝，高尚华，王晓蕾，李国佑，张兴，王涛

1 中国地震局地震预测研究所，北京 100036 2 中国地震局地震预测重点实验室，北京 100036 3 青海省地震局，西宁 810001

0 引言

据中国地震台网中心测定，北京时间2021年5月22日2时4分29秒，在青海省果洛藏族自治州玛多县黄河乡(E98.34°，N34.59°)发生了7.4级地震，震源深度为17 km(王龙等，2021).玛多MS7.4地震是我国大陆地区继2017年九寨沟MS7.0地震之后，也是2008年汶川MS8.0地震以来，震级最高的一次地震.

地电场是重要地球物理场之一，以地球表层的天然电场及其随时间变化为主要观测对象，以地下介质场源产生的地电场及其动态变化过程为重要研究目标.多年来开展的理论分析、数值模拟和试验研究等研究结果表明，在强地震活动过程中，地电场的动态变化，主要与地应力和地应变作用下，地下介质的构造断层活动、裂隙发育和电解质运移和渗流等物理过程，以及地下介质电磁学属性及其动态变化等相关联(孙正江和王华俊，1984；Huang and Ikeya，1999；Huang, 2002；钱复业和赵玉林，2005；苏巍等，2006；黄清华和林玉峰，2010；徐志锋和吴小平，2010；汤吉等，2010；Ren et al.，2010；张丹等，2013；谭大城等，2013，2014；Huang et al.，2015；Ren et al.，2016；王军等，2016；席继楼等，2018b；王宇等，2020).

21世纪以来，基于最新建设完成的数字化地电场观测台网，我国地震工作者对发生在中国大陆及周边地区的印尼苏门答腊MS8.7、尼泊尔博克拉MS8.1、汶川MS8.0、玉树MS7.1、芦山MS7.0、九寨沟MS7.0、长宁MS6.0等多次中强以上地震前后的区域性地电场异常变化，开展了大量数据分析、信息识别和异常特征提取等研究工作，逐步积累了一系列非常宝贵的地电场观测数据及震例信息资料(张学民等，2006；汤吉等，2010；Huang, 2011；田山等，2012；马钦忠等，2013；席继楼等，2016a，2018a，2020).

“十二五”期间，“中国地震背景场探测项目”实施前后，部分台站新建和改建了可观测和存储秒采样数据的地电场观测系统，主要用于在该台站日常运维检测和异常变化落实过程中，能够准实时评判和校验地电场观测数据变化的可靠性.研究显示，相对于分钟采样地电场观测，在这种基于秒采样的地电场观测数据中，包含更为丰富的较短周期地电场变化，能够比较完整的记录和再现地震活动过程中地电场时变特性，并且可在较宽频率范围(DC～0.5 Hz)内更精确反映地电场的动态变化信息(席继楼等，2016b，2020).

大武地震台是青海省地震局所属的专业地震台站，位于青海省果洛藏族自治州玛沁县大武镇(E100.22°、N34.49°)，地处甘肃、青海和四川三省的交界地段，库玛断裂带东段北侧，巴颜喀拉山和阿尼玛卿山之间，距离玛多MS7.4地震震中约170 km，如图1所示.同时，大武地震台的地电场观测系统始建于2007年，并于2013年进行了系统性技术改造，是我国大陆地区第一个改造和建设完成的可以实现秒采样数据观测和存储的地电场台站.

本文主要针对玛多地震前后，在大武地震台观测记录的地电场秒采样观测数据资料，利用传统的统计分析和信号处理方法，就其动态变化特征及其可能的物理机制开展分析和讨论，以期获取地震活动过程中，地电场的场源模型及其可能变化机理方面的进一步深入认识.

图1 玛多MS7.4地震震中位置图1)Fig.1 The epicenter location about Madoi MS7.4 earthquake

1 大武地震台地电场观测

地电场观测遵循如下基本观测原理：即在地表选定两个以上观测方位，每个方位按照图2所示方法，布设测量电极M和N，观测M和N电极之间的电位差ΔUMN及电极间距LMN，并按照公式(1)所示方法，计算在该测量方位的地电场强度EMN，单位记为mV·km-1.

(1)

为准确分析和检验地电场观测数据的可靠性及观测精度，检测和识别电磁环境干扰、观测场地、系统故障等人为因素产生的非天然电场变化，大武地震台的地电场观测系统采用了“双L”型测量装置布设方式，沿着台站围墙的内侧布设和埋设观测外线路，如图3所示.其中，两个正交测向(实线所示)约为北东(NE)和北西(NW)方位，第三测向(虚线所示)接近北南(NS)方位，每个测向均布设长、短两种极距的独立装置，长极距装置用下标L表示、短极距装置用下标S表示，共组合成为6组独立的测道(ch0～ch5).

图2 地电场观测基本原理示意图Fig.2 The basic principle of geoelectric field observation

图3 大武地震台地电场观测系统布设示意图Fig.3 The layout method of the geoelectric field observation system at Dawu seismic station

图3所示的大武地震台地电场观测系统中，测量电极采用Pb-PbCl2固体不极化电极，电极之间100%浓度盐水电位差不大于1.0 mV，地下埋设深度不小于3 m.测量外线路采用高绝缘、高防腐性能的铠装多芯铜电缆，地下埋设深度不小于0.5 m.观测仪器采用新型网络化地电场观测仪器“ZD9A-2B地电场仪”，配置6个高精度数据采集通道，依次与图3所示ch0～ch5测道配接，主要技术性能包括：①测量准确度优于(0.1%读数+0.02%满度)；②测量分辨力优于10 μV；③频带范围覆盖DC～0.1 Hz；④测量范围≥±1000.00 mV；⑤动态范围≥100 dB；⑥工频共模抑制比≥150 dB；⑦工频串模抑制比≥100 dB；⑧最大电源功率损耗≤5 W；⑨工作环境温度范围-30～40 ℃(实验室温度测试试验).

由于秒采样地电场观测的数据量比较大，为了全面反映该地电场动态变化全过程，图4给出了2020年1月—2021年8月期间，大武地震台地电场秒采样观测数据的日均值曲线和日标准偏差曲线(以NES、NWS、NSS三个测道为例).其中，图4a、图4b和图4c分别为三个测向短极距测道的日均值曲线，图4d、图4e和图4f分别为对应测道的日标准偏差曲线.从图4可以看到，在2020年4月至2021年8月期间，大武地震台的地电场秒采样观测数据中出现了比较显著性的异常变化.

图4 大武地震台地电场秒采样数据统计分析曲线(2020-01-01—2021-08-22)(a) NES日均值； (b) NWS日均值； (c) NSS日均值； (d) NES标准偏差； (e) NWS标准偏差； (f) NSS标准偏差.Fig.4 Statistical analysis curve of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (from Jan 1, 2020 to Aug 22, 2021)(a) NES daily mean; (b) NWS daily mean; (c) NSS daily mean; (d) NES standard deviation; (e) NWS standard deviation; (f) NSS standard deviation.

2 地电场观测数据时序分析

2.1 时序分析方法

一般来说，地表观测的地电场变化主要可分为三类：第一类，信号源与地电场台站的直线距离远远大于测区观测装置系统的几何尺寸，该地电场变化可视为“远源”场，具有较强的均匀性变化特征，如外空源产生的地电日变化、地电暴等背景变化；第二类，信号源与地电场台站的直线距离比较接近测区观测装置系统的几何尺寸，该地电场变化可视为“近源”场，具有一定的非均匀性和局部性特征，如近场地电磁环境干扰变化；第三类，当信号源与地电场台站的距离介于“远源”和“近源”之间时，如果该地电场的时空变化无明显局部性特征，则可近似视为“准远源”场.

分析和研究显示，与地震活动性有关的地电场变化，由于其信号源距离观测台站的距离比测区尺寸大得多，一般具有“远源”场或“准远源”场变化特征(马钦忠，2008；马钦忠等，2011).具体表现在，在图3中所标示各测道记录到的地电场变化动态过程，应具有较强同步性，且同测向的不同测道地电场变化具有较强的一致性，或近似一致性.

本文主要依据上述理论研究结果，以及地电场场源特性的分析和识别方法，基于图4所示的统计分析数据资料，对大武地震台的地电场秒采样观测数据的变化特征及可能变化机理，进行分析和讨论.

2.2 震前动态变化

通过逐日查阅大武地震台地电场观测的工作日志记录，在排除雷电、磁暴和磁扰等空间因素、降雨等气象因素、电磁环境干扰因素、以及观测系统故障等影响的情况下，玛多MS7.4地震之前大武地震台的地电场异常变化主要表现为单向阶跃变化和双向扰动变化.

2.2.1 阶跃变化

阶跃变化是典型的地电场动态变化之一，在多次大地震之前有过记录(马钦忠，2008；马钦忠等，2011；席继楼等，2016a，2018a，2020).图4所示玛多地震前后的多发性地电场阶跃变化，其时序变化过程具有一定的显著性.

为进一步分析和讨论该阶跃变化的客观性和可靠性，首先对大武地震台地电场观测数据及台站工作日志等资料，进行了逐日分析和核准，明确了图4中各大幅度阶跃变化的发生时间，以及电磁环境干扰、气象因素以及场地因素等相关信息，如表1所示.在此基础上，主要选取具有代表性的地电场秒采样观测数据资料，如图5—7所示，对这种阶跃变化的时序特征进行量化分析.

图5为2020年11月16日秒采样地电场日变化曲线，即图4所示多发性大幅度阶跃变化之一.从图5可以看到，在该阶跃变化的前后，均有一个相对缓慢的过渡性变化过程，同时伴随着小幅度的扰动变化，其变化特征主要表现在两个方面：①各测道的该地电场变化，具有较强的同步性和相关性；②同测向、不同测道地电场跃变幅度有一定的差别，比值约为0.3～0.5左右.

图6为2020年11月12日地电场秒采样观测数据的日变化曲线，其中在正常背景变化曲线之上，叠加了一段小幅度阶跃变化，持续时间约8 h.该阶跃变化的基本特征为：①各测道的该地电场变化，具有较强的同步性和相关性；②同测向、不同测道地电场变化幅度基本一致.

图7为2020年6月28日地电场秒采样观测数据的日变化曲线，其中在正常的背景变化曲线之上，短时间叠加了一段小幅度的阶跃变化，持续时间约40 min，其基本特征与图6所示的阶跃变化基本相似.

图5 大武地震台地电场秒采样数据大幅度阶跃变化曲线(2020-11-16)(a) NEL日变化； (b) NWL日变化； (c) NSL日变化； (d) NES日变化； (e) NWS日变化； (f) NSS日变化.Fig.5 Large amplitude step change curve of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (Nov 16, 2020)(a) NEL daily variation; (b) NWL daily variation; (c) NSL daily variation; (d) NES daily variation; (e) NWS daily variation; (f) NSS daily variation.

图6 大武地震台地电场秒采样数据小幅度阶跃变化曲线(2020-11-12)(a) NEL日变化； (b) NWL日变化； (c) NSL日变化； (d) NES日变化； (e) NWS日变化； (f) NSS日变化.Fig.6 Small amplitude step change curve of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (Nov 12, 2020)(a) NEL daily variation; (b) NWL daily variation; (c) NSL daily variation; (d) NES daily variation; (e) NWS daily variation; (f) NSS daily variation.

图7 大武地震台地电场秒采样数据叠加性脉冲变化曲线(2020-06-28)(a) NEL日变化；(b) NWL日变化；(c) NSL日变化；(d) NES日变化；(e) NWS日变化；(f) NSS日变化.Fig.7 Superimposed pulse variation curve of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (Jun 28, 2020)(a) NEL daily variation; (b) NWL daily variation; (c) NSL daily variation; (d) NES daily variation; (e) NWS daily variation; (f) NSS daily variation.

依据大武地震台的工作日志记载，2020年10月10日—2021年1月31日期间，台站内部曾实施过打钻作业两处，该打钻作业位置在B2电极附近，距离东围墙直线距离约15 m左右，计划在此开展钻孔倾斜观测，如表1所示.由于在该时段的地电场观测数据中，未发现局部性或频发性干扰变化，初步分析认为，大武地震台的地电场秒采样观测数据中出现的这种显著性阶跃变化，与台站内部实施的打钻作业过程无明确关联性.

表1 大武地震台地电场大幅度阶跃变化的影响因素调查Table 1 Investigation on influencing factors about large step changes of the geoelectric field at Dawu seismic station

综合分析显示，图5、图6和图7所示的阶跃变化过程，有一个共同的特点，就是该变化均具有单向性和变化同步性，以及比较典型的“远源”场或“准远源”场变化特性.其波形特征主要表现为：在正常背景变化基础上，不定期向某一个方向突然增大，并且在持续一段时间以后瞬间减小，随后逐步恢复平稳.分析认为，这种单向阶跃变化，可能与较强地应力和地应变持续作用下，地下流体运移过程和渗透作用的突发性变化有关.

2.2.2 扰动变化

扰动变化也是玛多MS4.7地震前出现的比较典型地电场动态变化.从2020年6月份开始，在大武地震台地电场秒采样观测数据中，不定期叠加了如图8所示的较高频率突发性扰动变化，该变化的出现时间、持续时间段以及变化幅度均具有一定不确定性.但总体来看，各个测道地电场变化同步性，以及同测向、不同测道地电场变化一致性均比较强，变化幅度与当天日变化幅度大约在同一数量级，且与电磁环境、场地条件及气象变化等影响因素无直接关联，表现出较强的“远源”场变化特性.

另外，从2021年5月2日开始，各测道同步出现如图9所示另一类扰动变化，其主要变化特征为：①变化过程持续性，2021年5月2日至5月24日期间，该扰动性变化一直存在，中间未曾间断过；②脉冲宽度渐变性，由最大约200多秒渐变至约2 s左右；③正反交替性，正反两个方向脉冲变化交替出现；④变化间隔渐变性，每一组正反向脉冲变化的时间间隔，经历了由最大约710 s左右到最小约270 s渐变过程；⑤扰动变化同步性，各个测道扰动变化具有较强同步性，且每个测道的正反向脉冲幅度基本保持稳定.

针对图9b所示NWL测道与其他测道的变化不一致现象，2021年5月8日至5月9日期间，大武地震台对观测外线路进行了全面检查，并且将连接“ZD9A-2B地电场仪”长、短极距测道的信号线进行互换测试，以检测观测系统可能存在的相关问题.测试结果显示，图9b所示的变化差异性与观测系统的工作状态无关.通过对台站周边的环境因素的仔细考察，由于A1电极附近的地形地貌比较复杂(斜坡、断崖式陡坎等)，目前尚不排除由此产生的可能影响.

综合分析图8和图9所示地电场扰动变化，其共同特点为同步性、相关性和双向性，各测道地电场数据均在正反两个方向同步出现交替性或非交替性的脉冲变化.其中，每一组脉冲变化均表现为突然增大，并在持续一段时间以后瞬间截止和快速恢复，基本特征与图7所示的小幅度阶跃变化比较类似.分析认为，这种双向扰动变化，可能与较强地应力和地应变的持续作用下，地下流体运移过程和渗透作用的震颤性变化有关.

2.3 同震变化

2021年5月22日玛多MS7.4地震发震期间，在大武地震台的地电场秒采样观测数据中，出现了图10所示的同震变化，基本特征为：各个测道的地电场变化具有较好的同步性，但变化形态略具差异性，同测向、各测道数据变化的峰值时刻、峰峰值大小等特性也不尽相同.由于大武地震台的“ZD9A-2B地电场仪”观测不到大于1 Hz及以上较高频率地电场变化，图10所示各测道变化形态的差异性，可能与高频信号欠采样产生的频率混叠效应有关.

图8 大武地震台地电场秒采样数据高频扰动变化曲线(2020-09-06)(a) NEL日变化； (b) NWL日变化； (c) NSL日变化； (d) NES日变化； (e) NWS日变化； (f) NSS日变化.Fig.8 High frequency disturbance variation curve of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (Sep 6, 2020)(a) NEL daily variation; (b) NWL daily variation; (c) NSL daily variation; (d) NES daily variation; (e) NWS daily variation; (f) NSS daily variation.

图9 大武地震台地电场秒采样数据持续性扰动变化曲线(2021-05-03)(a) NEL日变化； (b) NWL日变化； (c) NSL日变化； (d) NES日变化； (e) NWS日变化；(f) NSS日变化.Fig.9 Continuous disturbance variation curve of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (May 3, 2021)(a) NEL daily variation; (b) NWL daily variation; (c) NSL daily variation; (d) NES daily variation; (e) NWS daily variation; (f) NSS daily variation.

图10 大武地震台秒采样地电场同震变化曲线(2021-05-22)(a) NEL同震变化； (b) NWL同震变化； (c) NSL同震变化； (d) NES同震变化； (e) NWS同震变化； (f) NSS同震变化.Fig.10 Co-seismic variation curve of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (May 22, 2021)(a) NEL co-seismic variation; (b) NWL co-seismic variation; (c) NSL co-seismic variation; (d) NES co-seismic variation; (e) NWS co-seismic variation; (f) NSS co-seismic variation.

图11 大武地震台秒采样地电(磁)场同震变化对比分析曲线(a) N地震波形； (b) E地震波形； (c) Z地震波形； (d) H地磁场变化； (e) Z地磁场变化； (f) D地磁场变化； (g) 合成地电场变化.Fig.11 Co-seismic variation comparative analysis curve of second sampling geoelectric (magnetic) field data at Dawu seismic station(a) N seismic waveform; (b) E seismic waveform; (c) Z seismic waveform; (d) H geomagnetic field variation; (e) Z geomagnetic field variation; (f) D geomagnetic field variation; (g) Synthetic geoelectric field variation.

图12 大武地震台地电场秒采样数据典型震后变化曲线(2021-08-08)(a) NEL日变化； (b) NWL日变化； (c) NSL日变化； (d) NES日变化； (e) NWS日变化； (f) NSS日变化.Fig.12 Typical post-earthquake variation curve of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (Aug 8, 2021)(a) NEL daily variation; (b) NWL daily variation; (c) NSL daily variation; (d) NES daily variation; (e) NWS daily variation; (f) NSS daily variation.

图13 大武地震台地电场秒采样数据变化功率谱密度(2020-01-01—2021-08-22)(a) NEL功率谱密度； (b) NWL功率谱密度； (c) NSL功率谱密度； (d) NES功率谱密度； (e) NWS功率谱密度； (f) NSS功率谱密度.Fig.13 Power spectral density of second sampling geoelectric field data at Dawu seismic station (from Jan 1, 2020 to Aug 22, 2021)(a) NEL power spectral density; (b) NWL power spectral density; (c) NSL power spectral density; (d) NES power spectral density; (e) NWS power spectral density; (f) NSS power spectral density.

为进一步分析图10所示地电场同震变化的基本特性，首先对该同震变化数据进行了矢量合成(以NES和NWS两个正交测道为例)，计算结果如图11g所示.与此同时，仔细分析和核对大武地震台“GM4磁通门磁力仪”记录的地磁场秒采样观测数据，截取了相关时间段的H、Z、D三个分量的相对地磁变化，如图11d—f所示.特别是，专门提取了大武地震台“CTS-1E宽频带地震计”记录到的玛多地震的波形信息(1 Hz抽样)，如图11a—c所示.

在图11中，为完整呈现和分析地电场的同震变化，分别截取了玛多MS7.4主震前后的500 s测震、地电场和地磁场同步观测数据资料.其中，GM4磁通门磁力仪和CTS-1E宽频带地震计的时间信息，已经利用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)进行授时，与世界时(Greenwich Mean Time，GMT)自动同步；ZD9A-2B地电场仪的时间信息，则利用地电场变化与地磁场变化的时序相关性，按照GM4磁通门磁力仪时间信息进行了校对和同步.

对比分析图11所示的同震变化曲线，其基本特征为：①地电场变化和地磁场变化具有较强的时序相关性；②地电场和地磁场的主要变化过程与直达横波(Sg波)基本同步；③与直达纵波(Pg波)相关的地电场变化幅度比较微弱；④地电(磁)场变化尾波衰减均比较快，未识别到与面波相关的变化过程.

由于图11显示的地电(磁)场变化形态与地震波形具有较大差异，分析认为，图10所示该频段(DC～0.5 Hz)地电场的同震变化，主要与强震动过程中，在横波(S波)作用下，台站及周边地区地下流体振荡性运移及渗流作用有关，与地表介质的弹性振动过程的关联性不是太大.

2.4 震后变化

据中国地震台网中心测定，2021年8月13日12时21分35秒，在青海省果洛州玛多县(E97.54°，N34.58°)又发生了一次MS5.8地震，震源深度8 km，距离玛多MS7.4地震震中的直线距离约73 km，如图1所示.由于两次地震的可能关联性，在这里特别对大武地震台2021年5月份至8月份的地电场秒采样观测数据，进行了补充分析和讨论.

逐日分析结果显示，在玛多MS7.4地震的震后时间段，大武地震台的地电场秒采样观测数据，主要经历了如下变化过程：①2021年5月22日玛多MS7.4地震主震过后，图9所示持续性扰动变化于2021年5月24日开始大幅度减小，并在5月27日之后基本恢复平稳；②在2021年5月27日—7月15日期间，在排除降雨、雷电、磁暴和磁扰等影响因素的情况下，该地电场秒采样观测数据未发现明显异常变化；③从2021年7月16日开始，该地电场秒采样观测数据中，又一次不定期出现多种形态的突发性脉冲变化和扰动变化；④从2021年7月26日开始，该地电场观测数据中再次出现如图9所示持续性扰动变化过程；⑤2021年8月7以后，在持续性扰动变化波形中，每天不定期叠加了如图12所示的较高频率、较大幅度的随机性扰动变化.

从上述分析结果可以看到，在2021年8月13日发生的玛多MS5.8地震前后，大武地震台的地电场秒采样观测数据出现了与玛多MS7.4地震前后比较类似的动态变化过程，显示了在该发震区域的不同地震前后，地电场的异常特征及演化过程可能具有的重现性.

3 地电场观测数据频谱分析

结合前面的时序分析结果，基于开源计算机编程软件Numerical Python的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)数字信号处理算法，对大武地震台的地电场秒采样观测数据进行逐日频谱分析.同时，利用周期图方法，对每一天的不大于1小时周期的地电场功率谱密度(Power Spectral Density，PSD)进行计算、分析和讨论.

主要分析过程如下：①针对每一天的地电场秒采样观测数据，以7200 s周期长度加汉宁窗(Hanning)函数；②采用单边快速傅里叶变换(FFT)算法，分段计算加窗函数之后的地电场离散傅里叶变化数据(Discrete Fourier Transform，DFT)，并进一步计算其功率谱密度(PSD)；③将每天加窗函数以后分段得到的多组功率谱密度，逐频点计算其算术平均值；④将计算得到的功率谱密度(PSD)数值换算为分贝值(dB)表示；⑤利用Matplotlib Python绘图函数，针对上述分析和计算结果，绘制地电场功率谱密度的时频图像.

图13为2020年1月1日至2021年8月22日(横坐标每段标识的间隔时间为四个月)期间，大武地震台地电场秒采样观测数据功率谱密度计算结果，频率范围约为0.0002～0.5 Hz(对数坐标).其中，2020年4月8日—5月30日期间数据空缺(未及时收集)，为了绘图方便，用2020年4月7日数据进行填充.

分析图13所示地电场功率谱密度数据，其基本变化特征为：①各测道的地电场秒采样观测数据的功率谱密度计算结果，具有较强一致性；②从2020年4月份开始，地电场功率谱密度较之前逐步抬升，最高可达50～60 dB左右，并经历了“抬升-回落-平稳-再抬升”变化过程，该变化过程与时间序列分析结果基本对应；③从玛多MS7.4地震发生之后，至玛多MS5.8地震发生之前，地电场功率谱密度再一次经历了“(抬升)-回落-平稳-再抬升”的变化过程，该变化过程与玛多MS7.4地震之前的变化过程基本类似.

从上述功率谱密度的变化特征可以看到，在玛多MS7.4地震前后，大武地震台秒采样地电场动态变化过程，在“时间域”和“频率域”分析结果具有比较强的一致性，进一步检验了该地电场动态变化的客观性和可靠性.与此同时，图13所示的分析结果，也从“频率域”再一次佐证，在该发震区域的不同地震前后，地电场动态变化特征及演化过程可能具有的重现性.

4 结论与讨论

地电场是重要的地球物理场，本文利用传统的时间序列统计分析方法和FFT信号处理方法，从“时间域”和“频率域”两个方面，对玛多MS7.4地震前后，距离震中约170 km的青海省果洛州大武地震台记录到的秒采样地电场动态变化的基本特征，进行了多方面的分析和讨论.

研究结果显示：(1)玛多地震前后，大武地震台记录到了比较典型的地电场震前异常变化和同震变化，该变化过程在不同的观测装置下，具有较强的同步性和相关性；(2)在玛多地震发生之前，大武地震台的地电场异常变化，主要表现为不定期交叉和交叠出现的单向阶跃变化和双向扰动变化，其中双向扰动变化延续更长时间段，并在不同阶段，表现为突发性或持续性变化特征；(3)玛多地震的地电场同震变化，其主要变化过程与横波(S波)相关，而与纵波(P波)相关的变化幅度比较微弱，未识别到与面波相关的波形记录；(4)在玛多地震前后，大武地震台的秒采样地电场动态变化过程，在“时间域”和“频率域”具有较强一致性.

综合分析认为，在排除电磁暴、雷电等空间电磁信号变化的情况下，在玛多MS7.4地震前后，大武地震台秒采样(DC～0.5 Hz频段)地电场动态变化过程，主要与较强地应力和地应变作用下，地下流体在构造断层、孔隙及裂隙中的运移过程和渗流作用的突发性、振荡性和震颤性变化有关.其中：①单向阶跃变化，可能与大区域较强应力和地应变持续作用下，地下流体的突发性变化有关，并且该突发性变化可能不定期源自震源构造体、以及台站及周边区域构造断层带，从而产生“远源”或“准远源”地电场阶跃变化；②双向扰动变化，可能与裂隙发育过程、以及非震构造断层带的蠕滑过程中，地下流体震颤性变化有关，该震颤性变化可能源自震源构造体、以及震源临近区域的断层构造带等，从而产生“远源”或“准远源”地电场扰动性变化；③地电场同震变化则主要与横波(S波)到达台站及周边区域时，该区域的地下流体在构造断层及孔隙、裂隙中的振荡性变化过程有关.

青海省大武地震台位于库玛断裂带东段北侧，巴颜喀拉山和阿尼玛卿山之间，与玛多MS7.4地震的发震构造(昆仑山口—江错断裂)，同属于巴颜喀拉块体边界构造带.由于这种地理位置和地质构造的特殊性，玛多地震活动过程中，在较强地应力和地应变作用下，地下流体在发震构造体和台站周边构造断层中发生运移和渗流的可能性均比较大，可以较好的支持上述分析和讨论过程及结论.特别是，当地下流体在台站周边所在构造断层中突发性运移和渗流时，由此产生的地电场变化过程，在高导介质的近距离传播时，由地面记录到的相关动态变化可能具有一定的显著性.从这个角度来看，本文所讨论的玛多MS7.4地震前后，大武地震台秒采样地电场动态变化过程及变化特征，以及所揭示的可能物理机制和变化机理等，对于地电场观测台站勘址、建设及观测数据分析和应用，以及地电场观测技术系统的进一步研究和发展，均具有一定的启迪和借鉴意义.

总体而言，在玛多MS7.4地震前后，大武地震台记录到的地电场震前变化和同震变化，是我国在7.0级以上的大地震前后，首次近距离观测记录的秒采样地电场动态变化信息，相关数据资料弥足珍贵.本文通过对该数据及其动态变化信息的综合性分析和讨论，在地电场场源特性及变化机理等方面，获得了一些比较明确的认识，积累了一定的数据、资料和经验.该研究结果，可望在地震监测、预测研究方面发挥积极的参考、促进和推进作用.

致谢感谢上海市地震局马钦忠研究员、甘肃省地震局谭大诚研究员的多方面交流和指导，感谢云南省地震局李文新高级工程师，重庆市地震局陈敏高级工程师、董蕾工程师，四川省地震局颜晓晔高级工程师，甘肃省地震局牛延平高级工程师、张彩艳高级工程师等提供的不同区域和时段的地电场秒采样观测数据资料，感谢中国地震局地震预测研究所王斌高级工程师提供的测震数据资料，感谢审稿专家及编辑部的全方位指导意见和建议.