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热带海洋学报 >

2026 , Vol. 45 >Issue 1: 44 - 59

DOI: https://doi.org/10.11978/2025087

海洋地质学

印度洋海啸灾害事件及基于T波的海啸预警初探*

  • 张泽铭 , 1 ,
  • 周勇 , 2 ,
  • 徐敏 2, 3 ,
  • 赵明辉 2, 3 ,
  • 谢谨谦 4 ,
  • 陈浩朋 1 ,
  • 张亚运 2
展开
  • 1广东工业大学土木与交通工程学院测绘遥感系, 广东 广州 510006
  • 2热带海洋环境与岛礁生态全国重点实验室(中国科学院南海海洋研究所), 广东 广州 511458
  • 3中国科学院大学, 北京 100049
  • 4中国科学技术大学地球和空间科学学院, 安徽 合肥 230026
周勇(1989—), 男, 副研究员, 研究方向为海洋地震学。email:

*感谢中国科学院中国-斯里兰卡联合科教中心在数据采集及后期研究中给予的支持; 数据处理以及绘图中使用GMT软件; 感谢两位匿名审稿人建设性意见

张泽铭(2000—), 男, 硕士研究生, 研究方向为基于T波的地震定位。email:

Editor: 孙翠慈

收稿日期: 2025-06-25

  修回日期: 2025-07-17

  网络出版日期: 2025-08-31

基金资助

国家自然科学基金面上项目(42474071)

海南省自然科学基金联合项目(2021JJLH0054)

中国科学院国际伙伴计划项目(059GJHZ2023104MI)

中国科学院中国-斯里兰卡联合科教中心联合资助

收起

A preliminary study on Indian Ocean tsunami hazards and T-wave-based tsunami early warning*

  • ZHANG Zeming , 1 ,
  • ZHOU Yong , 2 ,
  • XU Min 2, 3 ,
  • ZHAO Minghui 2, 3 ,
  • XIE Jinqian 4 ,
  • CHEN Haopeng 1 ,
  • ZHANG Yayun 2
Expand
  • 1Department of Surveying, Mapping and Remote Sensing, School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
  • 2State Key Laboratory of Tropical Oceanography, South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou 511458, China
  • 3University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 4School of Earth and Space Sciences, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China
ZHOU Yong. email:

Editor: SUN Cuici

Received date: 2025-06-25

  Revised date: 2025-07-17

  Online published: 2025-08-31

Supported by

National Natural Science Foundation of China(42474071)

Joint Project of the Natural Science Foundation of Hainan Province(2021JJLH0054)

International Partnership Program of the Chinese Academy of Sciences(059GJHZ2023104MI)

China-Sri Lanka Joint Center for Education and Research of the Chinese Academy of Sciences

Fold

摘要

印度洋及周边地区是全球受海啸威胁最严重的区域之一, 历史上多次海啸事件造成了重大的人员伤亡和经济损失。增加海啸预警效能, 对提升该区域防灾减灾能力至关重要。本文首先回顾并总结了印度洋区域的历史海啸事件特征及其影响, 选取三次典型海啸事件进行深入分析, 探讨海啸生成与区域构造背景等之间的关联; 讨论地震、海底滑波和火山活动3种主要的海啸生成机制, 分析其特征及潜在的耦合作用。最后, 基于地震台网数据开展了印度洋T波海啸预警的探索性研究, 并评估了T波海啸预警的可行性, 为未来印度洋区域实施更高效的海啸预警提供科学参考。

关键词： 海啸灾害; 生成机制; 海啸预警; T波; 印度洋

本文引用格式

张泽铭 , 周勇 , 徐敏 , 赵明辉 , 谢谨谦 , 陈浩朋 , 张亚运 . 印度洋海啸灾害事件及基于T波的海啸预警初探*[J]. 热带海洋学报, 2026 , 45(1) : 44 -59 . DOI: 10.11978/2025087

Abstract

The Indian Ocean is one of the most tsunami-prone regions globally, with numerous historical events causing significant loss of life and economic damage. Establishing effective early warning systems is critical for enhancing regional disaster prevention and mitigation capabilities. This study reviews historical tsunami events in the Indian Ocean and their impacts, and conducts an in-depth analysis of three representative cases to examine the relationship between tsunami generation and tectonic settings. We specifically discuss the three primary tsunami generation mechanisms—earthquakes, submarine landslides, and volcanic activity—and analyze their characteristics and potential interactions. Furthermore, we explore the potential use of T-waves in tsunami early warning in the Indian Ocean and evaluate the feasibility of this approach, offering new insights into more efficient early warning strategies for the Indian Ocean in the future.

Key words： tsunami hazards; generation mechanisms; tsunami early warning; T-waves; Indian Ocean

印度洋连接亚洲、非洲和大洋洲3大洲, 其海上航道贯穿中东、南亚和东非等“一带一路”共建国家, 是我国国际贸易和能源运输的重要枢纽, 也是我国“21世纪海上丝绸之路”战略布局的核心区域(图1)。该区域地处印度-澳大利亚板块、非洲板块、南极洲板块及欧亚板块的交会地带, 构造活动频繁, 地震与火山活动活跃, 导致海啸发生频率较高。作为全球海啸灾害高风险区之一, 印度洋历史上多次海啸事件造成了严重的人员伤亡和经济损失。例如, 2004年12月苏门答腊-安达曼特大地震(Mw9.1)引发了越洋海啸, 最大爬高达50m, 波及印度洋沿岸十多个国家, 造成约23万人死亡(Saatcioglu et al, 2005), 成为近代最严重的海啸灾难之一。此外, 印度洋周边分布着印度、印度尼西亚、斯里兰卡、泰国等人口密集的沿岸国家, 大量生命财产和关键基础设施暴露于海啸风险之下, 防灾减灾形势严峻, 亟需深化对海啸生成机制与预警技术的科学认知, 提升海啸灾害应对能力。
图1 印度洋历史海啸发生位置分布

该图基于自然资源部标准地图服务网站下载审图号为GS(2016)1665号的标准世界地图制作; 制图所用数据来自NCEI (National Centers for Environmental Information)

Fig. 1 Locations of historical tsunamis occurrences in the Indian Ocean

海啸由海底地震、滑坡或火山喷发等突发性事件产生, 是一种长周期重力波, 具有波长长(可达数十至数百千米)、传播速度快(深水区约200~300m·s⁻¹)及跨洋传播能力强等特点(俞慕耕, 1996)。由于其在深海传播过程中能量衰减较小, 海啸可跨越数千千米仍保持较强破坏力, 对远距离海岸构成威胁(王君成, 2012)。
及时、准确的海啸预警是减轻灾害损失的关键手段。有效的预警系统可为沿海地区争取宝贵的应急响应与人员疏散时间, 显著降低人员伤亡和经济损失。自2004年印度洋海啸事件后, 国际社会高度重视海啸预警体系建设。印度洋沿岸国家在联合国教科文组织政府间海洋学委员会(Intergovernmental Oceanographic Commission of the United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, IOC/UNESCO)协调下, 联合建立了印度洋海啸预警系统(Indian Ocean Tsunami warning system, IOTWS) (Kumar et al, 2014), 初步形成了区域性的监测与预警能力。
由引发海啸的地震所释放的部分弹性波能量, 通过地壳耦合进入海洋, 并在海洋声学通道(sounding fixing and ranging channel, SOFAR channel, 中心深度约1000m的低速层)中以声波形式长距离传播，这样产生的水声波被称为地震T波。其传播速度约为1500m·s−1, 显著快于海啸传播速度, 具备在海啸预警应用的潜力。
本文基于历史海啸数据与典型事件分析, 系统梳理印度洋区域海啸的时空分布特征与主要生成机制, 综述当前海啸预警技术的发展现状, 并重点探讨T波在海啸监测与预警中的应用潜力。研究旨在为提升印度洋区域海啸预警能力、优化预警响应流程提供科学依据, 同时服务于“一带一路”倡议下的海洋防灾减灾国际合作。

1 印度洋历史海啸事件分析

自1762年以来, 印度洋地区共记录了47次确定性海啸事件(表1, 数据源自NCEI)。在所记录的47次海啸事件中, 有40次由大地震引发。此外, 海底火山和滑坡也可能触发海啸。从地理位置来看, 大部分海啸集中在印度洋东部, 特别是安达曼-苏门答腊俯冲带区域。这一地区曾发生过造成最大死亡的海啸事件, 如2004年12月26日Mw9.1地震引发的海啸浪高超过50m, 导致超过22万人丧生(表1)。北部的莫克兰俯冲带尽管海啸事件较少, 但也曾有过严重的灾害, 例如1945年的莫克兰海啸, 其浪高达到了10m以上, 导致4000多人丧生。根据表1的数据统计, 大部分海啸地震的震级都在Mw6.5以上, 且海啸爬高与其造成的死亡人数整体上呈正相关关系(图2)。
表 1 1762年至今印度洋海域海啸汇总

Tab. 1 Summary of Tsunamis in the Indian Ocean from 1762 to present

时间 经度 纬度 震级Mw 震源深度/km 海啸爬高/m 死亡人数
1762-04-02 92°E 22°N * * 1.83 *
1797-02-10 99°E 0°00′3.6″N 8.0 * * 300
1815-04-10 118°E 8°12′S * * 4 *
1820-12-29 119°E 7°S 7.5 80 25 500
1833-11-24 100°30′E 2°30′S 8.3 75 * *
1843-01-05 98°E 1°30′N 7.3 70 * *
1857-05-13 115°30′E 8°S 7 50 3.4 *
1859-10-20 111°E 9°S * * * 2
1861-02-16 97°30′E 1°S 8.5 70 7 1105
1861-03-09 98°E 0°00′32.4″N 7.0 20 * 950
1883-08-27 105°25′22.8″E 6°6′7.2″N * * 41 34417
1907-01-04 95°30′E 2°40′52″N 8.2 50 15 2188
1921-09-11 111°E 11°S 7.5 * 0.1 *
1928-08-04 121°42′E 8°18′S * 1 10 128
1930-05-05 96°30′E 17°18′S 7.3 * 1.06 *
1941-06-26 96°36′E 11°54′S 8 20 1.5 *
1945-11-27 63°E 24°30′N 8 * 17 4000
1977-08-19 118°22′41″E 11°9′50.4″S 8.3 25 15 189
1979-07-18 123°30′E 8°36′S * * 9 1239
1983-11-30 72°6′E 6°48′S 7.7 10 1.5 *
1992-12-12 121°53′46.6″E 8°28′48″S 7.8 28 26.2 1169
1994-06-02 112°50′6.6″E 10°28′37.2″S 7.8 18 13.9 238
1994-06-03 112°53′31.2″E 10°21′43.2″S 6.6 26 3.7 *
1994-06-05 113°22′8.8″E 10°20′27.6″S 6.1 17 3 *
1995-05-14 125°2′56.4″E 8°27′7.2″S 6.9 13 4 11
2000-06-18 97°27′10.8″E 13°48′7.2″S 7.9 10 0.3 *
2002-09-13 93°6′E 13°S 6.5 21 * *
2004-11-11 124°52′4.8″E 8°9′7.2″S 7.5 10 2 *
2004-12-26 95°58′55.2″E 3°17′42″N 9.1 30 50.9 227899
2005-03-28 97°6′29″E 2°5′6″N 8.6 30 4.2 16
2005-04-10 99°36′E 1°36′S 6.7 19 0.4 *
2006-07-17 107°24′39.6″E 9°15′14.4″S 7.7 34 20.9 802
2007-09-12 101°22′1.2″E 4°26′17″S 8.4 34 5 *
2008-02-25 99°58′19.9″E 2°29′9.6″S 6.5 25 0.12 *
2009-08-16 99°29′24″E 1°28′44.4″S 6.7 20 0.18 *
2009-09-02 107°17′49.2″E 1°46′55.2″S 7 46 0.4 *
2009-09-30 99°52′1.2″E 0°43′12″S 7.5 81 0.27 *
2010-04-06 97°2′52.8″E 2°22′58.8″N 7.8 31 0.44 *
2010-06-12 91°56′9.6″E 7°52′51.6″N 7.5 35 0.03 *
2010-10-25 100°4′55.2″E 3°29′13.2″S 7.8 20 16.9 431
2012-04-11 93°3′46.7″E 2°19′37.2″N 8.6 20 1.08 *
2012-04-11 92°27′46.7″E 0°48′7.2″N 8.2 25 * *
2016-03-02 94°19′48″E 4°57′7.2″S 7.8 24 2.4 *
2018-08-05 116°26′16.8″E 8°15′29″S 6.9 34 2 *
2018-12-22 105°25′55.2″E 6°6′7.2″S * * 85 437
2021-12-14 122°12′E 7°36′11″S 7.3 18 0.07 *
2023-04-24 98°31′26.4″E 0°47′56.4″S 7.1 34 0.11 *

注: *代表无明确记录

图2 印度洋海啸爬高与海啸地震震级(a)、震源深度(b)、海啸死亡人数(c)关系散点图

Fig. 2 Scatter plots of tsunami run-up versus earthquake magnitude (a), earthquake focal depth (b) and death toll (c) in the Indian Ocean

本文将对三个典型的印度洋海啸事件进行详细分析, 分别是: 2004年苏门答腊海啸、1945年莫克兰海啸以及2018年由火山引起的喀拉喀托海啸。

1.1 2004年苏门答腊海啸事件

2004年12月16日, 印度洋发生了一次由Mw9.1大地震引发的海啸事件。此次地震发生在印澳板块与巽他板块之间的边界区域, 释放的能量约为4.2×1015J, 相当于23000个广岛原子弹的能量, 是继1960年智利Mw9.5地震之后有记录以来第二强的地震。该地震引发了历史上最为致命的海啸之一。地震的震源深度为30km, 其震源机制解显示: 走向(strike)为329°、倾角(dip)为8°、滑动角(rake)为110°, 断层呈现西北—东南走向, 主要表现为逆冲断层(Ammon et al, 2005)。地震破裂从苏门答腊岛西北部开始, 向西北方向延伸至安达曼群岛, 总长度约为1200km。地震初期的破裂速度较慢, 在最初的600km内为2.0km·s−1, 随后在后半段以2.5~3.0km·s−1的速度扩展至1200km处(Lay et al, 2005)。
地震发生后, 断层剧烈的垂直运动导致海底突然抬升, 数十亿吨水体随之发生垂直位移。当海啸波接近海岸时, 随着水深变浅, 水体传播速度骤降, 但波高急剧增加, 形成高达30m的“水墙”。海啸在地震发生后的3min内抵达印尼, 并在2h内到达泰国和斯里兰卡, 影响了印度洋沿岸14个国家(Srinivasa Kumar et al, 2021)。此次灾难中, 印尼有106532人遇难, 12047人失踪; 斯里兰卡遭受反向海啸袭击, 平均浪高达到6.0m, 部分地区浪高甚至达到10.0m, 造成30893人死亡, 6088人失踪; 印度有10672人死亡, 5711人失踪; 而泰国则有5303人遇难, 3396人失踪。海浪继续传播至马尔代夫, 导致100人死亡, 并进一步传播至非洲东海岸, 在索马里、坦桑尼亚和肯尼亚共造成超过300人丧生(图3, 数据源自NCEI)。
图3 2004年苏门答腊海啸在各区域产生的爬高及造成的灾难影响

该图基于自然资源部标准地图服务网站下载审图号为GS(2016)1665号的地图制作; 制图所用数据来自NCEI (National Centers for Environmental Information)

Fig. 3 Devastating impacts of the 2004 Sumatra tsunami across affected regions

2005年3月28日, 在2004年12月26日Mw9.1苏门答腊地震震中东南200km处再次发生Mw8.6地震, 这两次地震的发震位置、震源深度、震源机制解都很相似, 但后者引发的海啸灾害影响较小。除了震级差异外, 以下因素对两者爬高差异造成了影响: 1)断层滑动的垂直位移, 2004年地震的断层最大滑动量为15~20m, 而2005年地震仅为6~10m; 2)地震破裂范围, 2004年地震的单侧破裂长度约1300km, 2005年地震仅约300km; 3)震中区域的水深: 2004年滑动区的上覆水深较大(苏门答腊段约1100m, 尼科巴段约2300m), 而2005年滑动区的平均水深变化范围仅约600~700m。这些因素共同导致了两次地震引发的海啸爬高存在显著差异(Geist et al, 2006)。
此外, 2004年12月26日Mw9.1苏门答腊地震产生的信号还被多种非传统观测方法所记录, 包括卫星测高、电离层扰动监测及国际监测系统(international monitoring system, IMS)的水听器。许多学者对水听器所记录的T波信号进行了研究(Graeber et al, 2005; Okal et al, 2007)。IMS水听器最初设计用于检测水下核试验, 可探测1~100Hz的爆炸信号, 但由于此次海啸的强度, 低频段信号(1~25mHz)也被成功捕获。频谱分析表明, 海啸信号具有“啁啾”特征, 即低频成分(< 1mHz)先于高频成分到达, 这一现象与理论上海啸频散特性高度一致(Hanson et al, 2005)。

1.2 1945年莫克兰海啸事件

1945年11月27日, 莫克兰俯冲带东部发生了Mw8.1的地震, 震源深度约为30km。莫克兰俯冲带从伊朗西部延伸至巴基斯坦东部, 西侧为扎格罗斯山脉, 东侧为喜马拉雅山脉, 整体长度约为1000km。该俯冲带由阿拉伯板块以20~35mm·a−1的速度向东北俯冲至欧亚板块之下(Gutscher et al, 2009; DeMets et al, 2010)。这次地震导致整个莫克兰地区约五分之一的区域发生破裂, 帕斯尼和奥尔马拉地区上升约2m, 地震引发的海啸在帕斯尼地区造成了12~15m高的潮位。该地震及其引发的海啸共导致巴基斯坦南部超过4000人死亡, 并波及西印度、伊朗、阿曼、斯里兰卡等地, 造成了重大人员伤亡和财产损失(Heidarzadeh et al, 2008)。
通过分析1945年海啸的观测资料, 包括卡拉奇和孟买的潮位仪记录及沿海区域的地表形变数据, 研究人员反演得出此次地震的震级为Mw8.0~8.3, 近场沿岸海啸浪高达到10~12m。由于当时正值第二次世界大战结束, 加之全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)和地震仪等观测设备的匮乏, 此次地震的构造机制及其引发的海啸特征的记录相当有限(Okal et al, 2015)。目前的研究已提出多个海啸源模型, 但各个模型的解释存在不一致的现象, 且未能充分解释现有观测数据的特征。Neetu等(2011)通过对该事件进行数值模拟分析, 发现海啸波能量被束缚于莫克兰大陆架, 导致卡拉奇地区出现持续7h的高浪, 并指出地震是该事件唯一的海啸源。Heidarzadeh 等(2015)在对海啸信号进行频谱分析的基础上, 结合潮汐计波形和沿海地壳形变数据, 重新约束了1945年莫克兰海啸的震源模型。然而, 数值模拟所得的沿岸海啸波高结果仅为6m, 远小于实际观测结果。两年后, 作者提出了一个位于63.0°E、24°48′N, 长宽各为15km、厚度为600m、体积约为40km3的海底滑坡模型, 将其作为次级震源加入到先前的源模型中, 结果显示这种地震-滑坡组合源能够与观测结果和历史记录一致(图4), 推断莫克兰海啸的成因可能是板块俯冲引发的地震叠加海底滑坡的复合效应(Heidarzadeh et al, 2015, 2017)。
图4 1945年莫克兰海啸数值模拟结果

本图修改自Heidarzadeh 等, 2017; 蓝色线为等时线代表海啸发生后不同时间(单位: min)所到达的位置; 红色虚线为板块边界

Fig. 4 Numerical simulation results of the 1945 Makran tsunami (revised from Heidarzadeh et al, 2017)

自1945年海啸以来, 2017年帕斯尼发生的Mw6.3地震是莫克兰地区唯一一次震级大于6.0的地震, 该地震引发了5m高的小型海啸。Yang 等(2022)结合地震活动性、多波束测深、地震剖面图绘制、干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)测量和潮位计观测, 研究了此次地震的震源结构、同震形变和海啸特征, 发现帕斯尼Mw6.3事件标志着莫克兰俯冲带进入地震活动周期中的关键阶段, 其与1945年Mw8.1地震形成的构造应力协同作用, 可能加速了大型逆冲断层的破裂进程。莫克兰俯冲带是全球最大的增生楔之一, 历史记录与地质证据表明, 该区域每100~250a可能发生一次震级为8.0的地震。

1.3 喀拉喀托海啸事件

喀拉喀托之子(Anak Krakatau)是位于印度尼西亚巽他海峡的一座活火山。1883年, 喀拉喀托(Krakatau)火山经历了4次剧烈喷发, 摧毁了数百米高的山峰, 大量海水涌入, 引发了毁灭性的海啸(图5)。在喀拉喀托火山爆发后的几十年里, 岩浆持续活跃, 喷发的岩浆不断在水下积累, 最终在1928年浮出海面, 形成了喀拉喀托之子火山锥体(图5), 高度已超过300m, 在印度尼西亚语中被称为“Anak Krakatau”(Giachetti et al, 2012)。2018年, 喀拉喀托火山进入活跃期, 其西南侧火山锥结构逐渐失稳, 对爪哇岛和苏门答腊岛的沿海居民构成威胁, 同时也影响通过巽他海峡的航运路线。该火山于2018年6月出现小规模活动现象, 持续到2018年12月22日。喀拉喀托火山发生部分侧翼坍塌, 引发了高达13m的海啸, 海啸对爪哇岛和苏门答腊岛的多个沿海城市造成了灾难性破坏, 造成437人遇难, 14000人受伤, 33000多人流离失所(Grilli et al, 2019)。
图5 a. 喀拉喀托火山海啸位置与海底地形图; b. 喀拉喀托火山海啸模拟爬高结果(Grilli et al, 2019)

图a基于自然资源部标准地图服务网站下载审图号为GS(2016)1665号的地图制作

Fig. 5 (a) Location of the Krakatau volcanic tsunami and the submarine topography; (b) simulated tsunami run-up results of the Krakatau volcanic tsunami (Grilli et al, 2019)

目前, 研究人员使用数值模拟、合成孔径雷达、地震观测等多种技术对Anak Krakatau海啸进行研究, 多样化的观测手段为火山喷发引发的灾害风险评估及提升海啸预警能力提供了重要参考。Giachetti 等(2012)使用VolcFlow模型模拟了火山的潜在侧翼坍塌及其引发的相关海啸, 火山西南部的不稳定区域可能导致43m的海啸爬高, 对巽他海峡区域构成严重的灾害威胁。Ren 等(2020)使用双层模型和非线性浅水方程模拟了火山爆发和侧翼滑坡引发的海啸, 发现滑坡的数值模拟结果与潮位仪观测数据能够较好拟合。Ye 等(2020)通过印度尼西亚的宽频带地震台网记录海啸引起的长周期地震波来量化火山滑坡源, 发现滑坡产生的长周期地震波可为滑坡海啸的快速预警提供参考。Hunt 等(2021)通过合成孔径雷达数据和航空照片对发生侧翼坍塌的地表和海底区域进行了高分辨率特征化分析, 全面揭示了滑坡的总面积及沉积物的分布情况。Borrero 等(2020)通过Boussinesq模型模拟滑坡海啸传播至巽他海峡的淹没高度, 发现模型的模拟结果与实地调查的淹没高度相符。综合分析推测, 喀拉喀托海啸事件主要由滑坡主导。

2 海啸生成与传播机制

基于对印度洋历史海啸事件的分析, 海啸通常分为3个阶段: 生成、传播和淹没。在生成阶段, 海啸通常由海底大范围的垂向位移(抬升或下沉)引发, 导致海水发生剧烈的垂直运动。这种位移可以由多种因素引起, 包括海底地震、火山喷发、海底滑坡、行星撞击等自然现象, 也可能是海底核爆等人为活动导致水体的巨大波动(Setyonegoro et al, 2024)。当海底发生垂直位移后, 源区附近的海水产生剧烈的垂向运移, 形成波浪形式传播。在深海中, 海啸的波高较小, 通常只有几十厘米, 并不会造成灾害。然而, 随着海啸逐渐接近岸边, 水深变浅, 波速显著降低, 波长缩短, 海浪的能量在垂直方向上不断集中, 最终形成海啸的爬高现象(图6)。破坏力强的海啸爬高甚至可达30~40m。海啸的传播速度(v)公式如下:
v = g h
其中, g为重力加速度, h为水深。代入区域水深数据, 可得出海啸波在深海的传播速度一般为200~300m·s−1。作为长周期波, 海啸在传播过程中能量损失较小, 速度衰减缓慢(宋林涧 等, 2023)。根据其主要原因, 海啸可分为地震海啸(图6a)、滑波海啸(图6b)及火山海啸(图6c)。
图6 海啸分类与传播示意图

Fig. 6 Schematic diagram of tsunami classification and propagation

2.1 地震海啸

地震海啸是由海底地震引起的, 地震使海底地壳发生突然错动, 导致水体在垂直方向上发生瞬时隆起或凹陷, 从而引起海啸(图6a), 这是典型的海啸源。多数研究认为, 地震震级越大, 断层破裂所释放的能量越多, 其引发的海啸规模也越大(岳汉, 2023)。然而, 除了震级外, 判断一场地震是否能引发海啸还需考虑其他因素, 如: (1)海水深度。通常情况下, 只有发生在深海的地震, 海底上方才有足够的水体, 地震释放的能量才能有效转化为水体扰动的能量。破坏性海啸的震源区水深通常在200m左右, 而灾难性海啸的震源区水深则一般超过千米(魏国光 等, 2023)。(2)震源深度。震源越浅, 所造成的海底位移越大, 能够带来更大范围的海水抬升。根据历史记录, 震源深度小于50km的地震占所有引发海啸地震的80%(魏柏林 等, 2010)。印度洋海啸地震的震源深度统计结果显示, 其平均值为32km(图2b)。(3)地震断层类型。走滑断层地震主要表现为水平位移, 缺乏显著的垂直位移, 通常不易引发海啸。能引发破坏力海啸的地震往往发生在俯冲带上, 因为俯冲带区域常发生逆断层地震, 能让海底发生大范围的垂向位移, 给水体带来更多的垂向扰动, 更容易产生海啸(赵旭 等, 2017)。此外, 地震还可能引发滑坡, 而滑坡本身也能触发海啸。即便是发生在不稳定滑坡体区域的走滑断层地震, 如果能够引发滑坡, 同样可能导致水体位移引发海啸。

2.2 滑坡海啸

海底滑坡通常发生在海洋大陆边缘、深海沟、海底山脉、海山或海台等地形起伏较大的区域, 这些地区由于地震活动、压力积累等因素, 往往具有较强的不稳定性, 并且滑坡发生地点距离海岸较近, 因此其引发的海啸能够迅速传播到岸边(图6b)。当滑坡物质进入海洋时, 会迅速推动水体, 形成向外传播的海啸波(Bachay et al, 2022)。根据20世纪90年代太平洋地区的海啸振幅与地震震级记录, 发现约30%的海啸与海底滑坡相关(Watts, 2004)。海底滑坡和陆上滑坡会在靠近滑坡源头的海岸附近生成显著的海啸爬高。这类海啸的波长通常仅为几千米, 并且频散效应会使波高迅速衰减。相比之下, 地震引发的海啸影响范围更广, 其波长通常达到数百千米, 频散效应较弱, 波高主要受震级控制, 衰减速度也相对较慢(Papadopoulos et al, 2003; Watts, 2004)。滑坡海啸的影响范围较小, 但其破坏力依然极为惊人。例如, 1988年巴布亚新几内亚发生了一次Mw7.0浅源地震并诱发了海底滑坡。地震和滑坡共同引发了海啸爬高达10~15m, 在巴布亚新几内亚北海岸登陆, 海啸席卷了沿海村庄并造成超过2200人遇难, 约7000人无家可归。2018年苏拉威西海啸在沿海地区滑坡后仅几分钟便抵达了帕卢市, 造成了严重破坏(Nagai et al, 2021)。此外, 在分析2011年东日本地震海啸时, 还需要考虑滑坡对其产生的影响, 若将其完全归因于地震断层的滑动, 则已有模型与观测数据之间仍存在一些差异。例如, 本州岛三陆地区海岸沿线的观测到的爬高达40m, 远超模型预测值; 近海浮标和深海DART(deep-ocean assessment and reporting of Tsunamis)浮标记录到的高频短周期海啸波, 也无法通过单一地震震源模型解释; 基于海啸波反演的震源位置比地震波反演的结果偏北约60km (Tappin et al, 2014)。

2.3 火山海啸

火山海啸是指由火山活动释放的能量直接或间接传递到海洋中, 从而引发的海啸(图6c)。火山海啸和滑坡海啸同属于非典型海啸源, 但相比于滑坡海啸, 火山海啸所受的关注较少。目前, 火山爆发生成的波浪及其具体动力学机制仍未被完全掌握, 这一领域仍被视为海洋灾害研究的盲区。火山海啸主要发生于环太平洋火山带, 特别是东南亚地区, 约占过去四个世纪所记录海啸的5%(Latter, 1981)。尽管火山海啸的发生频率较低, 但其所带来的破坏力仍可能极为惊人。例如, 1883年喀拉喀托火山剧烈喷发伴随着巨大的海底爆炸和火山碎屑流, 这些碎屑流直接进入海洋, 导致大量水体位移, 从而引发海啸爬高达40m, 造成直接死亡人数约为36000人(Choi et al, 2003)。火山海啸的形成是一个复杂的过程, 其生成机制包括火山地震、水下爆炸、冲击波、火山碎屑流、火山口塌陷和侧翼崩塌(Paris, 2015)。据Paris 等(2014)统计, 火山碎屑流、侧翼崩塌和火山口坍塌是破坏力最强的机制, 涉及物质移动体积超过1km3。2022年汤加火山海啸的触发机制在火山近场区域包括火山碎屑流、火山口坍塌、侧翼坍塌和火山爆炸等因素。此外, 火山剧烈喷发瞬间导致大气压上升, 产生一种大气中传播的低频声波(Lamb波)。这些波绕地球传播多圈, 其传播速度接近地面声速。当Lamb波掠过海面时, 会对海水施加周期性的气压扰动, 推动水位变化向外传播, 从而导致全球范围内的水位震荡(李琳琳 等, 2024)。目前, 火山海啸的研究仍处于初步阶段, 其形成涉及多种复杂的物理机制。

3 海啸预警研究进展

海啸预警系统通过监测可能引发海啸的事件, 快速预测海啸波的传播路径、抵达时间及潜在影响区域, 并向可能受威胁的沿海地区发布预警信息。由于大多数海啸由海底地震触发, 因此大多数海啸预警系统依赖于地震信息的实时监测。在海底地震发生后, 需迅速确定地震的位置、深度、震级和震源机制解, 并将相关数据及时传输至海啸预警系统, 以进行初步灾情评估(于福江 等, 2020)。
潮位站通常建在岸边, 能够记录海啸的波高及振幅。尽管这种监测方法提供的预警时间有限, 但其布设及运维成本较低。DART(deep-ocean assessment and reporting of tsunamis)系统是一种实时海啸监测工具, 由海底压力(ocean bottom pressure, OBP)传感器和系泊浮标组成(Li, 2022)。当海啸经过时, 海底压力传感器会监测水压变化, 并将数据传输至浮标, 再通过卫星将数据实时传输至海啸预警中心(图7)。目前, 前沿的海底监测设备主要集中在日本沿太平洋海岸的密集海底观测网系统, 从近岸一直延伸至海沟。例如, 在日本海沟部署的S-net(seafloor observation network for earthquakes and tsunamis)系统包含150个OBP传感器, 通过总长超过5800km的海底电缆网络连接; 而在日本南海海槽部署的DONE(deep ocean-floor network system for earthquakes and tsunamis)系统则包含约50个OBP传感器。这些高分辨率、高采样率的OBP数据能够实时传输至日本气象厅(Japan Meteorological Agency, JMA), 使系统能够直接探测深海中的海啸波, 并结合地震数据预测海啸的到达时间、波高及潜在影响范围, 从而及时向受影响地区发布预警(Mori et al, 2022)。
图7 海啸预警系统结构图

Fig. 7 Structural diagram of a tsunami warning system

海啸预警的应用在减轻海啸灾害造成的损失方面发挥了重要作用。然而, 目前的海啸预警的准确性仍需进一步提高。例如, 2012年4月11日, 苏门答腊岛西侧海域发生了一次Mw8.6地震, 在地震发生后的4min内, 印尼气象局通过地震台网检测到该事件的震级和震源参数。尽管此事件被判断为走滑型地震, 但由于震级很大, 印度洋海啸预警系统仍向包括斯里兰卡在内的28个国家发出了海啸预警警报。在印度尼西亚亚齐省, 约4万名居民通过社区广播、手机短信及警报塔接收到预警信息, 并在约15min内撤离至高地。在泰国, 普吉岛立即启动应急机制, 组织约10万名游客向内陆转移。印度与斯里兰卡沿海的多个港口也临时关闭, 渔船紧急返港避浪。尽管观测到的海啸浪高显著低于预警值, 海啸预警在高效响应和公众动员方面展现出了显著作用(Kumar et al, 2012)。
然而, 海啸预警技术的发展仍面临多方面的挑战。首要的是快速准确地确定震源参数。对大地震进行快速评估时, 容易导致短时间内震级被低估, 进而造成对海啸灾害预测强度不足的情况(安超, 2021)。例如, 2004年苏门答腊地震的实际震级为Mw9.1, 但在地震发生后的第一小时内, 初步估计震级仅为Mw8.0~8.5 (Menke et al, 2005; Blewitt et al, 2006)。同样, 在2011年日本东北Mw9.0大地震发生后, 日本气象厅最初给出的震级估计为Mw7.9 (Yamao et al, 2015)。此外, 海啸监测技术的局限也不容忽视。浮标技术通过实时监测海平面压力变化能够提升海啸预警的预测精度, 但其维护成本较高, 全球仅约60个DART浮标在运行, 覆盖范围有限。另外, 当前的海啸预警技术主要针对地震海啸设计, 对于由滑坡或火山爆发引发的滑坡海啸, 尚未有系统化的预警方法(Srinivasa Kumar et al, 2021)。
海啸预警利用不同类型的信号(包括电磁波、体波、面波等)传播速度较快, 从而先于海啸到达, 进而利用时间差向潜在受灾区域进行预警。由于受信号强度、观测手段等因素的影响, 目前海啸预警的准确性还需要进一步提高。而T波信号主要由海底地震、火山和滑坡等事件产生的一种稳定信号, 其能量在海洋中传播衰减较小, 且传播速度远大于海啸传播速度, 因而是提高海啸预警能力及准确性的潜在信号(表2)。
表2 T波与传统监测方法在海啸预警中适用性对比

Tab. 2 Comparison of the applicability of T-waves and traditional monitoring methods in tsunami early warning

指标 预警时间 准确性 适用范围 缺点
潮位站监测 海啸抵达时间 可直观反映实际海平面变化 以近岸为主 预警时间有限
(Holgate et al, 2008)
DART系统监测 可实时接收深海压力变化数据 能直接监测海啸波引起的压力变化 仅限浮标覆盖区域 建设和维护成本高
(Bernard et al, 2001)
地震信息监测 地震台站能快速接收地震信号 依赖震源参数, 存在低估震级风险 全球范围均可适用 难以分辨近海和海底地震
(Gou et al, 2025)
T波监测 传播速度虽慢于地震波, 但远快于海啸波, 可提前预警 多数海啸地震伴随明显T波信号, 但非所有T波都对应海啸 具有一定的适用范围 传播特性复杂

4 T波海啸预警探讨

当引发海啸的地震(通常为海底或近海地震)发生后, 部分地震能量会通过固-液界面耦合进入海洋, 转化为在水中传播的T波。T波能量主要集中在海洋中约1km深度的SOFAR通道内, 传播过程中能量衰减比较缓慢, 因此可实现数千千米的远距离传播(图8)。沿海区域、海底断层及俯冲带的地震不仅会触发海啸, 还会激发显著的T波信号(Zhou et al, 2021)。T波在海水中的传播速度约为1500m·s−1 (Shen et al, 2024b), 远高于海啸的传播速度 (200~300m·s−1), 因此T波能够在海啸抵达之前被远场台站率先接收, 为海啸预警提供宝贵的时间窗口。此外, T波信号携带了震源机制、震级、破裂持续时间等关键信息, 通过对其波形特征的分析, 有助于快速评估地震引发海啸的潜力, 从而实现高效预警。
图8 T波生成和传播示意图

地震能量通过海底-海水界面耦合进入海洋, 在SOFAR通道中以声波形式长距离传播

Fig. 8 Schematic diagram of T-wave generation and propagation. Seismic energy couples into the ocean through the seafloor-water interface and propagates over long distances in the SOFAR channel in the form of acoustic waves

自20世纪50年代起, T波与海啸预警的关系一直受到关注。Ewing 等(1950)首次提出将T波用于海啸预警, 指出T波与海啸的激发机制具有共源性: 震源越浅, 地震活动与海水耦合效率越高, T波和海啸的激发强度也越强。Okal 等(1986)通过对太平洋地区400多次太平洋区域地震的T波记录分析, 发现T波持续时间与地震矩之间存在显著相关性, 并建立了定量关系模型。Okal 等(2003)进一步量化了T波能量通量(TPEF), 并定义了T波效率参数Γ=TPEF/M0, 其中M0为地震矩。研究发现, 引发海啸的地震Γ值普遍比同震级非海啸地震低1.5~2.5个数量级。Okal (2003)分析了1998年巴布亚新几内亚地震的T波信号, 发现其持续时间47s显著高于同震级地震的平均值13s, 这一异常特征被解释为地震可能诱发了海底滑坡, 从而增强了水体扰动和T波辐射, 凸显了T波在识别复合型海啸源(如地震-滑坡耦合)方面的潜力。
然而, T波的应用也面临挑战。Wadati 等(1953)指出, T波振幅通常显著低于P波和S波, 且从陆地进入海洋时需经历复杂的转换机制, 在复杂海底地形传播中易受干扰。此外, T波的优势频带集中在2~8Hz, 而海啸波是甚低频信号, 两者还存在显著频域差异, 难以通过单一频段建立有效关联。尽管如此, 研究表明即使是深源地震也能产生可检测的T波信号(Okal, 2001), 说明其传播机制具有一定的普适性。因此, T波在海啸预警中的应用具有一定的理论优势, 但也面临一些挑战, 能否有效应用于海啸预警仍需进一步探索。
为探索T波在印度洋区域的海啸预警潜力, 本文利用IRIS (incorporated research institutions for seismology)提供宽频带地震数据, 选取斯里兰卡PALK台站和科科斯群岛COCO台站进行观测分析(图9)。选择PALK台站的原因在于斯里兰卡紧邻印度洋, 近海地形陡峭, 有利于地震能量向海洋辐射并激发T波并被台站接收; 同时, 该国东南沿海缺乏岛链或大陆架等天然屏障, 一旦发生海啸, 极易受到冲击, 因此具备较高的预警需求。COCO台站位于印度洋中部(图9), 可作为辅助观测点, 增强对T波传播路径与信噪比的空间分析能力。
图9 PALK台站、COCO台站及其接收的印度洋区域海啸地震位置分布

该图基于自然资源部标准地图服务网站下载审图号为GS(2016)1665号的标准世界地图制作。制图所用数据来自IRIS(Incorporated research institutions for seismology)

Fig. 9 Distribution of tsunami earthquake locations in the Indian Ocean recorded at stations PALK and COCO

研究获取了自2004年以来17个印度洋海啸地震的参数信息(图10), 其震中主要集中在苏门答腊俯冲。目前T波的到时拾取方法有: 最大振幅法、包络线拟合法(Yang et al, 2003), 根据对印度洋的海啸地震波形的观测分析, 本文采用以下准则来识别T波: (1)T波在2~8Hz频带的能量较强(Shen et al, 2024a); (2)根据T波的传播速度, 计算其理论到时, 并在该时间窗口进行识别和验证; (3)T波持续时间较长、呈纺锤形状(Okal, 2021)。我们对每个海啸地震事件的地震波形数据进行了去仪器响应、去均值、去趋势、灭尖、2~8Hz带通滤波处理, 并计算T波信号的理论到时。
图10 a. PALK台站接收的17个印度洋海啸地震信号; b. COCO台站接收的12个印度洋海啸地震信号(部分事件的波形数据在IRIS中无记录)

Fig 10 (a) Seventeen Indian Ocean tsunami earthquake signals recorded at the PALK station; (b) twelve Indian Ocean tsunami earthquake signals recorded at the COCO station (waveform data for some events are not available in IRIS). Time zero marks the origin time of the event; yellow and red dots indicate the theoretical arrival times of P-waves and T-waves, respectively

结果表明, T波在P波和S波之后出现, 表现为高频、长持续时间的信号, 在79%以上事件中清晰可辨(图10)。T波的走时远小于海啸的走时, 可在海啸发生后迅速被台站接收, 为预警提供了充裕的响应时间(图11)。
图11 印度洋海啸地震事件的震中距与T波、P波走时关系散点图

Fig. 11 Epicentral distance versus T-wave and P-wave travel times for Indian Ocean tsunami earthquakes

T波的接收具有一定的区域限制, 例如2018年7月28日Mw6.4地震在COCO台站记录的波形中未发现显著的T波信号, 该事件震中位于印度尼西亚龙目岛上方, 受到岛链地形的遮挡, 其产生的T波信号未能有效通过海洋传播至PALK台站。此外, T波传播还受震源深度、海底地形及入射角等因素的影响(Sáez et al, 2018), 联合多个台站开展T波观测, 有助于提高T观测的准确性。在引入了COCO台数据后, 两个台站对同一事件所记录的T波信号在信噪比方面存在差异, 例如2007年9月12日Mw8.5及2012年4月11日Mw8.6和Mw8.2的地震事件中, COCO台站记录的T波信噪比明显优于PALK台站, 弥补了使用单一台站观测的局限(图10)。
整体来讲, T波作为海啸前兆信号, 在印度洋区域具备良好的可检测性与预警潜力。将T波引入海啸预警, 发挥其优势并与传统多种方法相结合, 可能是提高海啸预警准确性的途径。然而, T波海啸预警还需更多的深入研究。未来的研究应致力于开发更精确的T波检测和分析技术, 以克服现有技术的局限性, 并进一步验证其在实际海啸预警中的有效性。T波海啸预警将有助于提升海啸预警系统的整体性能, 更好地保护沿海地区的生命财产安全。

5 结论与展望

印度洋作为全球海啸灾害的高风险区域, 其沿海地区人口密集、经济活动频繁, 不仅是全球海上贸易的关键通道, 也是我国推进“一带一路”倡议、深化与共建国家合作的战略区域。本文基于印度历史海啸事件的系统分析, 结合现有海啸预警技术的发展现状, 开展了基于T波的海啸预警探索性研究, 取得以下初步认识。
1)海啸成因机制复杂多样, 需综合识别潜在风险源。印度洋地区的海啸成因复杂, 虽主要由海底地震产生, 但与其构造背景密切相关, 包括地震、滑波和火山等不同生成机制之间的相互作用。1945年莫克兰海啸展示了地震及其引发的滑坡对海啸形成的重要影响, 喀拉喀托火山爆发导致的海啸证明了火山活动也能触发严重海啸。海啸预警成为减轻海啸灾害的有效手段。
2)T波在海啸预警中具备显著潜力与可行性。T波能量集中在水下约1km的SOFAR通道内, 能够长距离传播且几乎不衰减, 传播速度约为1500m·s−1, 远高于海啸的传播速度(200~300m·s−1), 因此可在海啸抵达前被远场台站率先接收, 提供宝贵的预警时间窗口。本文基于IRIS地震台网中PALK(斯里兰卡)与COCO(科科斯群岛)两个宽频带地震台站的数据分析表明, 在印度洋典型海啸地震事件中, T波信号清晰可辨, 具备实际预警价值。
3)T波预警仍面临诸多挑战与突破。T波激发效率受震源深度、破裂机制、地形耦合条件等多重因素影响, 信号识别易受噪声干扰; 且T波的优势频段(2~8Hz), 与海啸的甚低频信号相比, 二者在物理尺度上存在显著频域差异, 需发展跨频段关联模型。T波展现出良好的应用前景, 但仍需更深入的技术验证, 以提升与完善实际预警系统中的集成。
本文的工作为未来降低印度洋海啸灾害提供了新的参考。今后的研究应致力于开发更精确的T波检测和分析技术, 验证其在实际海啸预警中的有效性, 从而提升海啸预警系统的整体性能, 更好地保护沿海地区的生命财产安全。同时, 结合传统预警方法与新兴技术, 如T波预警系统, 将有助于构建更加全面和高效的海啸预警体系。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
安超, 2021. 海啸和海啸预警的研究进展与展望[J]. 中国科学: 地球科学, 51(1):1-14.

AN CHAO, 2021. Tsunamis and tsunami warning: Recent progress and future prospects[J]. Science China Earth Sciences, 51(1):1-14 (in Chinese).

[2]
李琳琳, 胡桂, 王伟涛, 等, 2024. 全球近期“非典型”海啸源事件机制分析及其对南海海啸研究的启示[J]. 科学通报, 69(18): 2480-2497.

LI LINLIN, HU GUI, WANG WEITAO, et al, 2024. Analysis of recent atypical tsunami source events worldwide and their implications for tsunami research in the South China Sea[J]. Chinese Science Bulletin, 69(18): 2480-2497 (in Chinese with English abstract).

[3]
宋林涧, 安超, 2023. 海啸生成过程研究及其在海啸预警中的运用[C]//2023年中国地球科学联合学术年会论文集——专题五十四海啸及海啸预警研究、专题五十五青藏高原交通工程重大地质灾害:致灾机制、隐患识别与风险预测. 珠海: 中国地球物理学会 (in Chinese).

[4]
王君成, 2012. 基于海啸浮标的海啸数值预报技术研究[D]. 北京: 国家海洋环境预报研究中心.

WANG JUNCHENG, 2012. A study on Tsunami numerical forecasting technology based on Tsunami buoys[D]. Beijing: National Marine Environmental Forecasting Center (in Chinese with English abstract).

[5]
魏柏林, 何宏林, 郭良田, 等, 2010. 试论地震海啸的成因[J]. 地震地质, 32(1): 150-161.

DOI

WEI BAILIN, HE HONGLIN, GUO LIANGTIAN, et al, 2010. On the causes of earthquake-generated tsunami[J]. Seismology and Geology, 32(1): 150-161 (in Chinese with English abstract).

[6]
魏国光, 陈克杰, 朱海, 等, 2023. 贝叶斯有限断层破裂分布模型反演研究进展[J]. 地球与行星物理论评(中英文), 54(6): 684-698.

WEI GUOGUANG, CHEN KEJIE, ZHU HAI, et al, 2023. Review of Bayesian finite-fault source model inversion[J]. Reviews of Geophysics and Planetary Physics, 54(6): 684-698 (in Chinese with English abstract).

[7]
岳汉, 2023. 大地震破裂过程反演中的灵活性需求: 现状及探讨.[J]. 地球与行星物理论评(中英文), 54(1): 1-11.

YUE HAN, 2023. Advances and perspectives of flexible inversion for earthquake rupture processes.[J] Reviews of Geophysics and Planetary Physics, 54(1): 1-11 (in Chinese with English abstract).

[8]
于福江, 原野, 王培涛, 等, 2020. 现代地震海啸预警技术[M]. 北京: 科学出版社:222 (in Chinese).

[9]
俞慕耕, 1996. 海啸的特点及其危害[J]. 天津航海 (3): 7-9 (in Chinese).

[10]
赵旭, 徐敏, 曾信, 等, 2017. 北印度洋苏门答腊和莫克兰俯冲带地震海啸综述[J]. 热带海洋学报, 36(6): 62-70.

DOI

ZHAO XU, XU MIN, ZENG XIN, et al, 2017. Review of tsunami caused by large earthquakes along the Sumatra and Makran subduction zones in the North Indian Ocean[J]. Journal of Tropical Oceanography, 36(6): 62-70 (in Chinese with English abstract).

DOI

[11]
AMMON C J, JI CHEN, THIO H K, et al, 2005. Rupture process of the 2004 Sumatra-Andaman earthquake[J]. Science, 308(5725): 1133-1139.

PMID

[12]
BACHAY H A, ALDEFAE A H, ZUBAIDI S L, et al, 2022. Tsunami waves, causes and its implications: a review[C]// Geotechnical Engineering and Sustainable Construction. 2022. Singapore: Springer: 63-77.

[13]
BERNARD E N, GONZALEZ F I, MEINIG C, et al, 2021. Early detection and real-time reporting of deep-ocean tsunamis[C]. ITS 2001 PROCEEDINGS, U. S. National Tsunami Hazard Mitigation Program Review Session: R-6.

[14]
BLEWITT G, KREEMER C, HAMMOND W C, et al, 2006. Rapid determination of earthquake magnitude using GPS for tsunami warning systems[J]. Geophysical Research Letters, 33(11): L11309.

[15]
BORRERO J C, SOLIHUDDIN T, FRITZ H M, et al, 2020. Field survey and numerical modelling of the December 22, 2018 Anak Krakatau tsunami[J]. Pure and Applied Geophysics, 177(6): 2457-2475.

DOI

[16]
CHOI B H, PELINOVSKY E, KIM K O, et al, 2003. Simulation of the trans-oceanic tsunami propagation due to the 1883 Krakatau volcanic eruption[J]. Natural Hazards and Earth System Sciences, 3(5): 321-332.

[17]
DEMETS C, GORDON R G, ARGUS D F, 2010. Geologically current plate motions[J]. Geophysical Journal International, 181(1): 1-80.

DOI

[18]
EWING M, TOLSTOY I, PRESS F, 1950. Proposed use of the T phase in tsunami warning systems[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 40(1): 53-58.

DOI

[19]
GEIST E L, BILEK S L, ARCAS D, et al, 2006. Differences in tsunami generation between the December 26, 2004 and March 28, 2005 Sumatra earthquakes[J]. Earth, Planets and Space, 58(2): 185-193.

DOI

[20]
GIACHETTI T, PARIS R, KELFOUN K, et al, 2012. Tsunami hazard related to a flank collapse of Anak Krakatau Volcano, Sunda Strait, Indonesia[J]. Geological Society, London, Special Publications, 361(1): 79-90.

DOI

[21]
GOU YUANCONG, ALLEN R M, ZHU WEIQIANG, et al, 2025. Leveraging submarine DAS arrays for offshore earthquake early warning: a case study in Monterey Bay, California[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 115(2): 516-532.

DOI

[22]
GRAEBER F, GRENARD P, KOCH K, 2005. Observations at IMS hydrophone stations from the December 2004 Indian Ocean tsunami event[C]// Geophysical research abstracts (GRA)—European Geosciences Union General Assembly, 7: 08773.

[23]
GRILLI S T, TAPPIN D R, CAREY S, et al, 2019. Modelling of the tsunami from the December 22, 2018 lateral collapse of Anak Krakatau volcano in the Sunda Straits, Indonesia[J]. Scientific Reports, 9(1): 11946.

[24]
GUTSCHER M A, WESTBROOK G K, 2009. Great earthquakes in slow-subduction, low-taper margins[M]//Subduction zone geodynamics. Berlin, Heidelberg: Springer: 119-133.

[25]
HANSON J A, BOWMAN J R, 2005. Dispersive and reflected tsunami signals from the 2004 Indian Ocean tsunami observed on hydrophones and seismic stations[J]. Geophysical Research Letters, 32(17): L17606.

[26]
HEIDARZADEH M, PIROOZ M D, ZAKER N H, et al, 2008. Historical tsunami in the Makran Subduction Zone off the southern coasts of Iran and Pakistan and results of numerical modeling[J]. Ocean Engineering, 35(8-9): 774-786.

DOI

[27]
HEIDARZADEH M, SATAKE K, 2015. New insights into the source of the Makran tsunami of 27 November 1945 from tsunami waveforms and coastal deformation data[J]. Pure and Applied Geophysics, 172(3): 621-640.

DOI

[28]
HEIDARZADEH M, SATAKE K, 2017. A combined earthquake-landslide source model for the Tsunami from the 27 November 1945 M8. 1 Makran earthquake[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 107(2): 1033-1040.

DOI

[29]
HOLGATE S J, WOODWORTH P L, FODEN P R, et al, 2008. A study of delays in making tide gauge data available to tsunami warning centers[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 25(3): 475-481.

DOI

[30]
HUNT J E, TAPPIN D R, WATT S F L, et al, 2021. Submarine landslide megablocks show half of Anak Krakatau island failed on December 22nd, 2018[J]. Nature Communications, 12: 2827.

DOI PMID

[31]
KUMAR T S, NAYAK S, KUMAR C P, et al, 2012. Successful monitoring of the 11 April 2012 tsunami off the coast of Sumatra by Indian Tsunami Early Warning Centre[J]. Current Science, 102(11): 1519-1526.

[32]
KUMAR T S, NAYAK S, GUPTA H K, 2014. India’s tsunami warning system[M]//ISMAIL-ZADEH A, FUCUGAUCHI J U, KIJKO A, et al. Extreme natural hazards, disaster risks and societal implications. Cambridge: Cambridge University Press: 322-330.

[33]
LATTER J H, 1981. Tsunamis of volcanic origin: Summary of causes, with particular reference to Krakatoa, 1883[J]. Bulletin Volcanologique, 44(3): 467-490.

DOI

[34]
LAY T, KANAMORI H, AMMON C J, et al, 2005. The great Sumatra-Andaman earthquake of 26 December 2004[J]. Science, 308(5725): 1127-1133.

PMID

[35]
LI HUI, 2022. Deep-ocean assessment and reporting of tsunamis (DART) BUOY[M]//CUI WEICHENG, FU SHIXIAO, HU ZHIQIANG. Encyclopedia of ocean engineering. Singapore: Springer Nature Singapore: 306-314.

[36]
MENKE W, LEVIN V, 2005. A strategy to rapidly determine the magnitude of great earthquakes[J]. Eos, Transactions American Geophysical Union, 86(19): 185-188.

[37]
MORI N, SATAKE K, COX D, et al, 2022. Giant tsunami monitoring, early warning and hazard assessment[J]. Nature Reviews Earth & Environment, 3(9): 557-572.

[38]
NAGAI K, MUHARI A, PAKOKSUNG K, et al, 2021. Consideration of submarine landslide induced by 2018 Sulawesi earthquake and tsunami within Palu Bay[J]. Coastal Engineering Journal, 63(4): 446-466.

DOI

[39]
NEETU S, SURESH I, SHANKAR R, et al, 2011. Trapped waves of the 27 November 1945 Makran tsunami: observations and numerical modeling[J]. Natural Hazards, 59(3): 1609-1618.

DOI

[40]
OKAL E A, 2001. “Detached” deep earthquakes: are they really?[J]. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 127(1-4): 109-143.

DOI

[41]
OKAL E A, 2003. T waves from the 1998 Papua New Guinea earthquake and its aftershocks: Timing the tsunamigenic slump[J]. Pure and Applied Geophysics, 160(10):1843-1863.

DOI

[42]
OKAL E A, 2021. T waves[M]//GUPTA H K. Encyclopedia of solid earth geophysics. Cham: Springer International Publishing: 1751-1753.

[43]
OKAL E A, ALASSET P J, HYVERNAUD O, et al, 2003. The deficient T waves of tsunami earthquakes[J]. Geophysical Journal International, 152(2): 416-432.

DOI

[44]
OKAL E A, FRITZ H M, ALI HAMZEH M, et al, 2015. Field survey of the 1945 Makran and 2004 Indian Ocean tsunamis in Baluchistan, Iran[J]. Pure and Applied Geophysics, 172(12): 3343-3356.

DOI

[45]
OKAL E A, TALANDIER J, 1986. T-wave duration, magnitudes and seismic moment of an earthquake - application to tsunami warning[J]. Journal of Physics of the Earth, 34(1): 19-42.

DOI

[46]
OKAL E A, TALANDIER J, REYMOND D, 2007. Quantification of hydrophone records of the 2004 Sumatra tsunami[J]. Pure and Applied Geophysics, 164(2): 309-323.

DOI

[47]
PAPADOPOULOS G, KORTEKAAS S, 2003. Characteristics of landslide generated tsunamis from observational data[C]// LOCAT J, MIENERT J, BOISVERT L. Submarine mass movements and their consequences. Dordrecht: Springer: 367-374.

[48]
PARIS R, 2015. Source mechanisms of volcanic tsunamis[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 373(2053): 20140380.

[49]
PARIS R, SWITZER A D, BELOUSOVA M, et al, 2014. Volcanic tsunami: a review of source mechanisms, past events and hazards in Southeast Asia (Indonesia, Philippines, Papua New Guinea)[J]. Natural Hazards, 70(1): 447-470.

DOI

[50]
REN ZHIYUAN, WANG YUCHEN, WANG PEITAO, et al, 2020. Numerical study of the triggering mechanism of the 2018 Anak Krakatau tsunami: eruption or collapsed landslide?[J]. Natural Hazards, 102(1): 1-13.

DOI

[51]
SAATCIOGLU M, GHOBARAH A, NISTOR I, 2005. Effects of the December 26, 2004 Sumatra earthquake and tsunami on physical infrastructure[J]. ISET Journal of Earthquake Technology, 42(4): 79-94.

[52]
SÁEZ M, RUIZ S, 2018. Controls on the T phase energy fluxes recorded on Juan Fernandez Island by continental seismic wave paths and Nazca bathymetry[J]. Geophysical Research Letters, 45(6): 2610-2617.

DOI

[53]
SETYONEGORO W, HANIF M, KHOIRIDAH S, et al, 2024. Exploring tsunami generation and propagation: A case study of the 2018 Palu earthquake and tsunami[J]. Kuwait Journal of Science, 51(3): 100245.

[54]
SHEN ZHICHAO, WU WENBO, 2024a. Ocean bottom distributed acoustic sensing for oceanic seismicity detection and seismic ocean thermometry[J]. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 129(3): e2023JB027799.

[55]
SHEN ZHICHAO, WU WENBO, CALLIES J, 2024b. Genesis and propagation of low-frequency abyssal T-waves[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 129(10): e2024JC021518.

[56]
SRINIVASA KUMAR T, MANNEELA S, 2021. A review of the progress, challenges and future trends in tsunami early warning systems[J]. Journal of the Geological Society of India, 97(12): 1533-1544.

DOI

[57]
TAPPIN D R, GRILLI S T, HARRIS J C, et al, 2014. Did a submarine landslide contribute to the 2011 Tohoku tsunami?[J]. Marine Geology, 357: 344-361.

DOI

[58]
WADATI K, INOUYE W, 1953. On the T phase of seismic waves observed in Japan[J]. Proceedings of the Japan Academy, 29(2): 47-54.

DOI

[59]
WATTS P, 2004. Probabilistic predictions of landslide tsunamis off Southern California[J]. Marine Geology, 203(3-4): 281-301.

DOI

[60]
YAMAO S, ESTEBAN M, YUN N Y, et al, 2015. Estimation of the current risk to human damage life posed by future tsunamis in Japan[M]//MIGUEL E, HIROSHI T, TOMOYA S. Handbook of coastal disaster mitigation for engineers and planners. Oxford: Butterworth-Heinemann: 257-275.

[61]
YANG XIAODONG, QIU QIANG, FENG WANPENG, et al, 2022. Mechanism of the 2017 Mw 6. 3 Pasni earthquake and its significance for future major earthquakes in the eastern Makran[J]. Geophysical Journal International, 231(2): 1434-1445.

DOI

[62]
YANG YINGJIE, FORSYTH D W, 2003. Improving epicentral and magnitude estimation of earthquakes from T phases by considering the excitation function[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 93(5): 2106-2122.

DOI

[63]
YE LINGLING, KANAMORI H, RIVERA L, et al, 2020. The 22 December 2018 tsunami from flank collapse of Anak Krakatau volcano during eruption[J]. Science Advances, 6(3): eaaz1377.

[64]
ZHOU YONG, CHEN XIAOFEI, NI SIDAO, et al, 2021. Determining crustal attenuation with seismic T waves in southern Africa[J]. Geophysical Research Letters, 48(15): e2021GL094410.

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