2025年堪察加8.8级地震引发的海啸在太平洋的跨洋传播

《Ocean Engineering》：Transoceanic propagation of the tsunami from 2025 Mw 8.8 Kamchatka Earthquake across the Pacific Ocean

　　** Gui Hu | Mohammad Heidarzadeh | Iyan E. Mulia | Shingo Watada **
**英国巴斯大学建筑与土木工程系，巴斯，BA2 7AY**

**摘要**
2025年7月发生的卡姆??地震（震级8.8兆瓦）引发了横跨太平洋的海啸，其显著的波高和海岸振荡现象在远至智利的地区均有观测到。我们整理了一个包含40个高质量深海浮标和10个沿海潮汐计的综合性观测数据集，这些设备分布于太平洋沿岸。我们应用了美国地质调查局（USGS）开发的三种断层滑动模型，并采用了一个专用框架来计算多层弹性地球中的海啸生成过程。通过将模型输出与海啸观测结果进行比较，我们确定了一个可靠的震源模型。我们对深海和沿海海啸数据进行了详细的波形、频谱和能量分布分析。频谱分析表明，海啸能量集中在8-128分钟的宽频率带内：垂直于断层走向的站点以8-42分钟的周期为主，而沿断层走向的站点则以42-128分钟的周期为主。这种宽频谱特性使海啸能够在不同空间尺度的沿海盆地产生共振，导致太平洋沿岸的潮汐计出现长时间振荡；同时，局部海底地形对海啸能量的衰减作用在近场区域也非常明显。总体而言，跨洋海啸的行为反映了震源几何形态、能量辐射方向以及区域特定海岸地貌的综合影响，这解释了在海啸在太平洋范围内呈现的空间异质性和持久性影响。

**1. 引言**
2025年7月29日的卡姆??地震（震级8.8兆瓦）及其引发的海啸对沿海和海洋工程领域具有重大意义，因为这类地震属于极少数能够产生跨洋海啸的事件之一。该海啸在卡姆??近场区域造成了严重破坏，并在包括日本、智利、美国在内的远场地区导致了间接的人员伤亡和财产损失（见图1）。根据美国地质调查局（USGS，2025年）的数据，地震发生时间为7月29日23:24:52（UTC），震中位于北纬52.495°、东经160.240°，深度为35.0公里。在近场区域，地震后记录到的海啸涌浪高度范围从4米到19米不等（国家地球物理数据中心，2025年）。在包括日本、美国和智利在内的远场地区，观测到的波高约为1-2米（美国国家海洋和大气管理局，2025年）。如图1所示，海啸在地震发生后约19-21小时抵达智利海岸，而到达日本海岸则需要约2-4小时，到达美国西海岸则需要约7-9小时。

**图1.** 太平洋地图，显示了2025年7月29日卡姆??地震（红色星号）和1952年地震（绿色星号）的震中位置，以及深海海啸评估与报告（DART）站点（粉色圆圈）、潮汐计（橙色三角形）和1小时间隔的海啸传播时间等高线（灰色虚线）。2025年和1952年卡姆??地震的震源机制分别基于美国地质调查局（USGS）和Johnson与Satake（1999年）的研究结果。蓝色阴影色的地图展示了2025年7月海啸在太平洋传播过程中的最大振幅模拟值。“TTT”代表海啸传播时间，单位为小时（关于图中颜色符号的解释，请参考本文的网络版本）。

跨洋海啸对沿海社区和资产的安全构成重大威胁。Satake等人（2020年）研究了多起仪器记录的跨洋海啸案例，包括1854年楠海岸地震（日本）、1883年克拉卡托亚火山喷发海啸（印度尼西亚）、1946年阿留申地震海啸（美国）、1960年和2010年智利海啸、2004年印度洋海啸（印度尼西亚）以及2011年日本东北海岸海啸。根据Satake等人（2020年）的研究，跨洋海啸具有与断层走向相关的强方向性特征，并且由于多次波反射和盆地尺度振荡而持续时间较长。此外，Watada等人（2014年）指出，与长波海啸模拟相比，跨洋海啸的远场记录显示出两个独特特征：传播时间的延迟和初始海啸相位的反转。Watada（2023年）提出了两种克服这些误差的技术。Okal（1988年）指出，远场海啸振幅主要受震源深度和震源几何形态的影响较小，而受破裂方向性的影响较大。Carvajal等人（2025年）研究了1868年和1877年智利-秘鲁地震及其伴随的跨洋海啸，发现最大海啸振幅主要受地震震级控制，但也受到破裂方向、破裂长度和滑动量的影响。Heidarzadeh等人（2018年）研究了几起跨洋海啸的远场振幅和海洋范围内的传播特性，并提出了经验公式。

研究跨洋海啸在距震中不同距离和方位角下的传播特性对于理解其行为至关重要。2025年7月的卡姆??海啸为研究真实跨洋海啸的远场传播特性提供了难得且宝贵的机会。在本研究中，我们分析了2025年7月8.8兆瓦卡姆??地震引发的海啸的跨洋传播特性，具体选取了一个合适的有限断层地震源模型并计算了相应的同震变形。然后使用这个经过验证的震源模型来模拟海啸在太平洋的传播过程，捕捉到了该事件的关键动态过程。研究使用了来自40个深海海啸评估与报告站点（DARTs）和10个沿海潮汐计的高质量观测数据（见图1）。我们对模拟数据和观测数据进行了统计、频谱和小波分析，探讨了震源特性如何影响海啸的传播，包括能量方向性和空间分布。通过量化地震震源对跨洋海啸传播的控制机制，本研究为改进海啸危险评估模型中的震源-传播关联参数提供了见解，从而提高了对遥远沿海地区海啸到达时间、波高和能量分布的估计精度，进而有助于提升对这些地区的海啸危险评估和预测能力。

**2. 数据与方法**
**2.1. 地震和海啸震源模型**
美国地质调查局（USGS）发布了五个针对2025年7月8.8兆瓦卡姆??逆断层地震的有限断层破裂模型，这些模型表现出显著的滑动分布差异（USGS，2025年）。为了确定一个现实的海啸震源模型，我们通过海啸正向建模评估了USGS提供的最新三个模型，并将结果与最近的DART观测数据进行了比较。在三个候选模型中，模型V3（版本3）在模拟和观测海啸波形方面表现出最佳一致性（Hu等人，2026年）。因此，本研究采用了USGS的有限断层滑动模型V3作为地震震源模型（见图2a）。

**图2.** 2025年7月29日卡姆??地震的震源模型。(a) 美国地质调查局有限断层滑动模型版本3（V3），绿色星号表示震中。(b) 基于USGS V3的同震地壳变形模型（使用PSGN/PSCMP框架计算）。标记了3.0米和0.1米地壳变形的等高线。（关于图中颜色符号的解释，请参考本文的网络版本。）

美国地质调查局的有限断层滑动模型是基于远震P波和SH波以及长周期表面波共同确定的，该模型包含一个690公里×225公里的破裂面，其中包含345个非零滑动的子断层。破裂断层的走向角为218°，倾角为20°，属于无海沟穿透的埋藏型事件。超过1米的滑动主要集中在3.6-75.5公里的深度范围内，最大滑动量约为14.5米（美国地质调查局，2025年）。遵循海啸建模的常规做法，我们使用同震地壳变形作为海啸的初始条件（Heidarzadeh等人，2025年；Hooper等人，2013年；Lynett等人，2012年；Ulrich等人，2022年）。同震变形（见图2b）是使用PSGN/PSCMP（预计算的格林函数和表面计算程序）框架计算的（Wang和Fialko，2018年；Wang，2003年，2006年），该框架基于预计算的格林函数，能够在分层地球结构中精确计算变形。与简单的弹性半空间公式相比，PSGN/PSCMP模型能够提供更真实的变形结果，并有效处理复杂的有限断层几何形态和异质滑动分布，非常适合用于大地震和海啸源建模。震中区域采用了Litho 1.0模型（Pasyanos等人，2014年）得到的侧向均匀分层地球模型。初始海啸高度还考虑了水平海底运动的贡献（Tanioka和Satake，1996年）和Kajiura滤波器（Kajiura，1963年）。

**2.2. 跨洋海啸建模**
海啸传播模拟使用了JAGURS海啸软件包（Baba等人，2015年，2020年）。该模型在球形坐标浴蚀网格上使用交错式跳蛙有限差分（FD）方案求解非线性浅水方程。底部摩擦采用Manning粗糙系数0.025 m/s1/3表示，并考虑了科里奥利效应。本研究仅模拟了深海中的DART数据，未模拟潮汐计。浴蚀数据来源于15弧秒分辨率的全球海洋一般浴蚀图（GEBCO）数据集（GEBCO编译组，2024年），并在本研究中重新采样为45弧秒分辨率。模拟过程中使用了覆盖震源区域、所有分析DART站点以及整个太平洋盆地的单层网格（见图1）。模拟时间持续24小时，时间步长为0.5秒，满足Courant–Friedrichs–Lewy（CFL）条件以确保FD模拟的稳定性（Courant等人，1928年；Heidarzadeh等人，2025年）。

为了定量评估模拟结果的准确性，计算了观测数据（Ho）与模拟数据（Hs）之间的几何平均比率（GMR）：
$$
\log(K) = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^{N} \log(H_{o,j}, \max(H_{s,j})
$$
其中$H_{o,jmax}$表示站点j处的观测最大振幅，$H_{s,jmax}$表示站点j处的模拟最大振幅，$N$表示站点数量，j表示站点索引。$\log$表示以10为底的对数函数，$\sum$表示对所有站点的求和。拟合精度表示为$100\% \times K$（当$K \geq 1$时）或$K \times 100\%$（当$K < 1$时），因此，较大的拟合精度表示模拟波形与观测波形更为吻合。

**2.3. 去潮处理、频谱分析、TTT分析和小波分析**
为了从连续观测数据中提取海啸传播特性并验证模拟结果，我们从美国国家海洋和大气管理局（NOAA）平台（https://nctr.pmel.noaa.gov/Dart/）下载了多个DART浮标记录。经过质量控制处理后，我们获得了40条高质量DART数据。该过程排除了受信号干扰、数据缺失或海啸振幅无法检测到的记录，仅保留了高质量数据。所选数据集用于后续的统计、频谱和小波分析。

潮汐成分的估计和去除使用了UTide软件包（Codiga，2011年），这是一个能够处理不规则采样海平面数据的统一潮汐分析和预测框架。UTide将观测到的水位变化分解为谐波潮汐分量，通过迭代加权最小二乘法估计振幅和相位，并基于瑞利准则、信噪比和参数相关性进行成分诊断。随后去除了重建的潮汐分量，以分离出海啸波形。

原始DART记录的采样间隔分别为15秒、30秒和60秒，重新采样为统一的15秒间隔。DART数据被重新采样为15秒，以确保一致性（原始数据间隔为15/30/60秒）。这种插值方法没有产生虚假的高频信号；潜在的微小影响仅限于小于60秒的周期，因为所有频谱分析都是针对1分钟或更长时间的周期进行的。除了波形比较外，我们还使用基于Welch（1967年）方法的功率谱密度（PSD）分析了海啸信号的频率-能量特性，该方法采用半窗口重叠技术。该方法将原始时间序列分割成重叠段，计算每个段的修正周期图，然后对各个周期图进行平均，以获得低噪声的功率谱密度估计。频谱分析涵盖了地震到达时间及其后3小时的时间范围。不同周期带中的光谱能量对总海啸能量的百分比贡献（E%(f)）使用以下公式进行量化：(2)E%(f)=∫f1f2S(f)df∫fminfmaxS(f)df×100%，其中S(f)是频率f处的光谱密度，[f1, f2]表示感兴趣的频率带，[fmin, fmax]代表考虑的总频率范围。为了简单地估计主要的海啸源周期（T），我们使用线性浅水波近似公式，根据海啸源的典型尺寸（L）进行计算（Heidarzadeh和Satake，2015；Hu等人，2022；Rabinovich，1997）：(3)T=2LgH，其中H是源区域的平均水深，g是重力加速度，L是海啸源的特征长度，T是主要的海啸周期。L和H的具体值及其确定方法（采用自USGS研究事件的源模型）在本研究的第3.2节中有详细说明。为了研究海啸波的时频特性，我们对分布在太平洋沿岸的10个代表性海岸潮汐计进行了连续小波变换分析（Hu等人，2022；Kristeková等人，2006）。我们从政府间海洋学委员会（IOC）的海平面监测设施网站（https://www.ioc-sealevelmonitoring.org/index.php）下载了潮汐计数据。小波分析中使用了Morlet母小波。根据应用于DARTs的质量控制程序，选择了10个去潮处理后的高质量潮汐计波形。潮汐计的采样间隔为60秒。分析了地震前16小时到地震后48小时的潮汐计时间序列。小波功率以分贝（dB）表示为：(4)dB=10log(AA0)，其中A是小波功率，A0是参考最大功率（Thomson和Emery，2014）。通过从小波图中获取海啸开始到其波能达到海啸到达前的背景能量水平之间的时间来计算海啸持续时间。海啸传播时间（TTT）分析使用了Geoware的海啸传播时间软件包（https://www.geoware-online.com/tsunami.html）进行。该软件包利用实际的海洋和海域地形，应用惠更斯原理计算地震震中第一个海啸波的到达时间。

2.4. 远场海啸传播的相位校正
在我们研究中也观察到了与长波海啸模拟相关的固有跨洋传播时间延迟。这归因于各种地球物理因素，如海水的可压缩性、地球的弹性和地球引力扰动（Watada等人，2014）。为了将这些效应纳入我们模拟的海啸波形中，我们实施了Watada等人（2014）提出的相位校正方法。简而言之，该方法通过估计在刚性海底地形上传播的传统长波与在弹性海底地形上传播的色散海啸之间的理论相位差来工作。他们解释了一个理论，即只要海啸是长波，两个海啸之间的相位差就不依赖于实际地形，因此沿实际地形的海啸路径的相位差可以用在任何深度的球形对称1-D地球模型上两个海啸之间的相位差来表示。对于1-D地球模型，计算深度无关的相位校正是快速的且可以预先完成。将与路径长度成比例的相位校正应用于将每个传统长波海啸波形转换为真实地球中的色散海啸波形。这种方法已在许多海啸研究中得到广泛应用（例如，Gusman等人，2016；Mulia等人，2022）。

3. 结果
3.1. 由同震抬升和方向性驱动的海啸波变化
地震引起的同震地壳变形通过PSGN/PSCMP建模框架进行了定量计算。图2b中的地壳变形结果表明，垂直位移主要由地壳抬升主导，最大值为3.8米。相比之下，初始沉降幅度较小，在有限的沉降区域内最大值为1.2米。这种以抬升为主、伴随较小沉降的位移模式是典型的大型逆冲带地震的特征。值得注意的是，抬升呈现出明显的矩形空间模式，这与破裂断层的表面投影一致，为后续海啸波传播和能量辐射的方向性差异提供了基本的几何基础。
基于同震地壳变形模型，模拟结果与观测结果（图3）非常吻合，特别是在近场站点，使用方程（1）计算的拟合精度超过80%，最近的DART站点21416的拟合精度达到了98%的卓越水平。这种一致性在太平洋的其他DART站点中也得到了验证（图3）。对远场DART站点的模拟与观测结果的一致性有限，主要是由于地球的弹性加载、海水的可压缩性以及与质量重新分布相关的重力势变化的综合效应，如Watada等人（2014）和Watada（2023）所讨论的。经过相位校正后，可以看到与观测结果的匹配显著改善（图3）。

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图3. 2025年7月29日 Kamchatka 地震（Mw 8.8）产生的海啸的DART波形。黑色波形显示去潮处理的观测DART数据，红色波形表示相应的模拟波形，蓝色波形是经过相位校正的波形。（有关此图例中颜色参考的解释，请参阅本文的网页版本。）
为了准确修改海啸到达时间延迟，对模拟波形进行相位校正以改善时间匹配。如图3所示，经过相位校正的（蓝色）和模拟的（红色）波形表明，这种方法在保持波的内在频率特性的同时引入了系统性的向右时间偏移（Watada等人，2014；Watada，2023），从而提高了与观测结果的一致性。随着传播距离的增加，时间偏移也在增加：最近站点DART 21416的偏移为48秒（<1分钟），远场站点DART 32413（距离震中11762公里）的偏移为9.3分钟。这些结果证实，相位相关性增强了时间连贯性，而没有改变波的物理特性，证明了其在长距离波传播模拟中的有效性。
图4a显示了观测到的最大DART振幅，表明了太平洋上的变化情况。最近的DART站点21416（距离震中534公里）记录的最大振幅为94厘米，而距离震中14,549-15,164公里的三个最远站点32402、32403、32404记录的最大振幅为2-4厘米（图4a）。尽管波浪相对较小，智利站点的海啸振幅仍然明显高于距离震中更近的站点，例如阿拉斯加北部湾和新西兰的站点。例如，位于阿拉斯加北部湾的站点46403、46409、46410、46414和46415（距离震中2912-4048公里）记录的最大振幅在0.1-3厘米之间（图4a）。这些站点主要分布在断层走向方向上。为了清晰起见，我们在图4a中用三个椭圆标记了沿断层走向方向的DART站点。其余站点则分布在垂直于断层走向的方向上。
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图4. 2025年7月29日 Kamchatka 地震（Mw 8.8）产生的海啸的最大DART振幅。（a）观测到的最大DART振幅。（b）模拟的最大DART振幅。最大值由垂直颜色条表示，图中的数值（厘米）表示。图中的三个椭圆标记了沿断层走向方向的DART站点。一些DART站点的名称在图1中提供。（有关此图例中颜色参考的解释，请参阅本文的网页版本。）
值得注意的是，DART站点记录的波幅的明显方向依赖性在模拟中得到了很好的重现（图3，图4b）。观测和模拟都表明，沿垂直于断层走向方向排列的站点记录的波幅显著高于沿断层走向方向排列的站点（例如阿拉斯加北部湾和新西兰的站点），即使前者位于更大的震中距离。深海洋DART记录主要受源特征的控制，保留了海啸源的关键特征。这种方向性差异在所有模拟和观测站点中都是一致的，直接表明沿断层走向方向辐射的海啸振幅比垂直于断层走向方向辐射的振幅弱。我们将这种差异归因于海啸的方向性效应（Ben-Menahem和Rosenman，1972；Okal，1988；Heidarzadeh和Satake，2013）。

3.2. 光谱特性和能量分布
图5、图6显示了DART海啸波形的光谱分析。这表明观测到的和模拟的功率谱总体上是一致的（图5）。结果还显示，海啸能量主要集中在8-128分钟的周期带内。此外，这种能量分布表现出明显的方向依赖性，这与图4中观察到的波高模式紧密对应。图6显示，大多数沿断层走向方向排列的站点的 dominant 周期较长，光谱能量集中在42分钟以上。相比之下，沿垂直于断层走向方向排列的大多数站点的 dominant 周期较短，光谱能量主要集中在42分钟以下的周期。

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图5. 2025年7月29日 Kamchatka 地震（Mw 8.8）产生的海啸的DART波形的功率谱。黑色谱线显示去潮处理后的观测DART数据光谱，红色谱线表示相应的模拟DART光谱。（有关此图例中颜色参考的解释，请参阅本文的网页版本。）
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图6. 2025年7月29日 Kamchatka 地震产生的海啸的峰值光谱周期。（a）DART波形的观测峰值光谱周期。图中的三个椭圆标记了沿断层走向方向的DART站点。（b）模拟的峰值光谱周期。数值由圆圈的颜色和图中的数字标签（分钟）表示。一些DART站点的名称在图1中提供。（有关此图例中颜色参考的解释，请参阅本文的网页版本。）
对所有DART站点的光谱结果进行平均处理后，确认了8-128分钟的海啸能量带（图7），可以明显分为两个周期带：8-42分钟和42-128分钟。在这个8-128分钟的区间内，来自观测（图7中的红色曲线）和模拟（图7中的蓝色曲线）的能量分布非常一致。相比之下，对于小于8分钟的周期，观测到的能量高于模拟产生的能量。这种差异可能归因于多种因素产生的高频振幅振荡的包含。45弧秒（约1.3公里）的网格足以分辨深海洋中大约8分钟的海啸周期，而较短周期的波，如大约3分钟的波，接近分辨率极限，可能会被欠分辨率（Baba等人，2020）。因此，对于大约8分钟以下的波的差异可能是由多种因素共同引起的，包括地震和水声信号、NSW方程的非色散性质、对小尺度地形的敏感性以及网格分辨率的限制（Baba等人，2020；Heidarzadeh等人，2018；Rabinovich，1997）。因此，据信海啸源能量主要集中在8-128分钟的周期带内（图5，图6，图7），这主要捕捉了海啸源的特征。

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图7. 2025年7月29日 Kamchatka 地震产生的海啸的光谱分析。（a）图5中显示的DART波形的观测光谱。（b）相应的模拟光谱。厚实的蓝色和红色光谱分别代表观测数据和模拟数据的平均光谱。（关于图中颜色参考的解释，请参阅本文的网页版本。）2025年7月堪察加8.8级地震的理论海啸源周期是使用方程（3）估算的，根据美国地质调查局（USGS）的断层模型，典型的源尺寸为长度690公里、宽度225公里，平均水深（H）为4000–9000米（基于水深数据集）。由此得出的主要周期分别为：沿断层走向方向大约65–101分钟（以长度作为特征尺寸），以及垂直于断层走向方向大约21–33分钟。为了考虑倾角可能的影响，通过将倾斜的板块投影到地球表面来进行这种简化转换，作为对先前方法的一种交叉验证，以提供我们对结论的双重确认。通过水平投影考虑20°的断层倾角后，估算值略微减小到沿两个方向的65–101分钟和20–31分钟周期带。可以看出，这些理论上的主要周期与DART站点观测到的主要周期一致（见图7）。因此，理论计算、DART观测和数值模拟都支持沿断层走向和垂直于断层走向方向的海啸周期可以分别区分大约为42分钟。

3.3. 海啸能量与源方向的依赖性
鉴于波幅和光谱能量之间的变化趋势相似，而光谱能量与波幅的平方成正比，我们不再展示不同方向的DART站点的平均光谱；相反，我们专注于分析特定周期带对沿断层走向和垂直于断层走向方向的海啸能量的贡献，以进行更详细的调查。为了量化两个源周期带对总海啸光谱能量的贡献，我们计算了每个周期带内DART站点的能量比例。图8显示，对于与断层走向对齐的站点，42–128分钟的周期带占总能量的主导地位，超过50%的总光谱能量。相反，对于垂直于断层走向对齐的站点，8–42分钟的周期带占总能量的主导地位，大多数站点的能量贡献也约为50%。这种能量分布模式进一步验证了由海啸源的几何属性控制的跨洋海啸传播的方向性。

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图8. 2025年7月8.8级堪察加地震所产生的海啸的总光谱能量中不同源效应的地理分布，使用饼图表示。(a) 观测数据。(b) 模拟结果。背景颜色图表示最大模拟海啸波幅。(关于图中颜色参考的解释，请参阅本文的网页版本。)
这些结果表明，在2025年7月堪察加跨洋海啸期间，海啸的方向性在能量辐射中起到了重要作用，而这种方向性本质上受到海啸源几何属性的约束。与沿断层走向对齐的站点记录到更大的波幅、更短的主导周期，以及在8–42分钟周期带内的更高海啸能量比率，与沿断层走向对齐的站点相比。

3.4. 宽源周期带和共振海啸响应
为了探讨海啸到达海岸线时的行为，我们选择了太平洋上10个具有高波幅的代表性潮汐计进行近岸分析。分析了这些位于太平洋上的代表性潮汐计站点，涵盖了包括堪察加半岛、阿留申群岛、北美和南美的西海岸、新西兰、各种太平洋岛链以及日本北海道和本州在内的关键地理区域（见图9、图10）。这些潮汐计站点的位置如图1所示。这些站点是根据第2节描述的质量控制程序选出的，并对其波形进行了分析。

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图9. 2025年7月堪察加海啸在太平洋上的五个潮汐计（彼得罗巴甫洛夫斯克、花崎、草本、阿特卡和雅库塔特）记录的海啸波形的小波分析：水平白色虚线分别标记8分钟和42分钟的参考周期。垂直实线表示地震发生时间。图9a的插图显示了阿瓦查湾的海深图。(关于图中颜色参考的解释，请参阅本文的网页版本。”

图9a和b显示，位于源区最近的彼得罗巴甫洛夫斯克（堪察加半岛，阿瓦查湾）的潮汐计站点的波形和小波图，该站点距离震中仅110公里。它在10个潮汐计站点中表现出最小的波幅（图9a）、最低的小波能量强度（图9b）和最短的小波振荡持续时间（表1）。相比之下，其余九个太平洋站点记录的海啸信号具有显著更高的波幅和延长的小波能量振荡（图9c–j和10a–j）（表1）。我们将彼得罗巴甫洛夫斯克较弱的海啸波归因于阿瓦查湾的海深特性，这是由于地形屏蔽效应的结果（见图9a的插图）。阿瓦查湾是一个半封闭的海湾，与开阔海洋的开口相对狭窄，形成了天然的屏障，阻挡了来袭的海啸。尽管海湾与外部海洋有水力连接，但周围的地形和狭窄的入口可以有效减弱传入的海洋波浪。

表1. 各潮汐计站点海啸振荡的持续时间。
站点名称 经度（°） 纬度（°） 最大零到波峰振幅（厘米） 海啸持续时间（小时）
彼得罗巴甫洛夫斯克 158.6 53.0 167.8 3.0 2.0
花崎 145.5 70.0 43.2 8.0 14.0 7.6
草本 135.7 70.0 33.4 8.0 13.6 5.3
阿特卡 ?174.1 73.0 52.2 17.4 8.5 7.2
雅库塔特 ?139.7 35.0 59.5 48.0 12.2
楚克环礁 151.8 82.7 75.3 15.7 0.4 6.9
北尖 ?124.2 170 40.7 67.0 40.1 9.4
科金博 ?71.3 35.0 ?29.9 50 112.7 3.1
吉斯伯恩 178.0 229 ?38.6 75.4 116.8 6.9

注：海啸持续时间是根据小波能量分析估算的，从海啸最初到达时到能量恢复到海啸前的水平。海啸前的能量水平通常使用海啸到达之前的最大小波能量值。当这个最大值不能代表背景条件时，会选择一个更具代表性的背景水平。

在其余站点，波幅显著更高，振荡时间超过两天（表1）。图9、图10的小波能量分析（除图9b外）显示，某些周期带在海啸前后都表现出持续的高能量，证明了这些特定带内的共振。这与（Rabinovich, 1997）的分析方法一致，该方法用于识别共振和受地形影响的频率带。这种广泛的现象可以归因于宽阔的海啸源光谱，如前一节所讨论的，其覆盖了8–128分钟的广泛周期带，可能引发了共振波。这种宽范围的源光谱覆盖使得与太平洋中不同尺度的沿海几何和地貌特征（例如，小规模的海湾、港口和封闭水域的港口、具有复杂水深的中小型沿海海湾，以及具有广阔大陆架区域的大型海洋岛屿和群岛）的有效耦合和共振成为可能（Heidarzadeh和Satake, 2014；Hu等人, 2022）。具体来说，当沿海水域的自然振荡周期与海啸宽源光谱的任何一段相匹配时，就会引发共振，从而放大波幅并延长振荡持续时间（Satake等人, 2020）。这解释了为什么在图9、图10的海啸源周期带的某些部分观察到持续的小波能量。类似的共振引起的长期振荡在过去的事件中也有记录，包括2011年东北地震引发的海啸，其源周期带范围为20至90分钟（Heidarzadeh和Satake, 2013, 2014；Mori等人, 2017），以及2022年 Hunga Tonga–Hunga Ha?apai火山爆发引发的海啸，其周期带范围更广，为3–100分钟（Amores等人, 2022；Hu等人, 2023；Matoza等人, 2023）。在这两种情况下，宽大的源周期带都导致了整个太平洋盆地的广泛共振和长时间振荡。

值得注意的是，海啸波从深海向海岸线传播时的长期能量行为受到源特性以及局部、区域性和整个盆地范围的水深特征的共同影响。

4. 结论与启示
本研究首次系统地、定量地分析了2025年8.8级堪察加地震的海啸，从源到跨洋传播以及太平洋沿海响应，重点关注跨洋海啸的传播。通过综合数值建模和全面的波形分析，利用来自太平洋上40个深海DART浮标和10个沿海潮汐计的高质量观测数据，系统地、定量地研究了跨洋传播特性。通过模拟和观测比较，仔细评估并选择了一个有限断层滑移模型作为最具代表性的源模型，然后用它来研究海啸的产生、传播和能量辐射。主要结论总结如下：
- **源几何的方向性控制**：跨洋海啸的振幅和光谱能量分布强烈依赖于相对于断层的方向。垂直于断层走向的站点记录到更大的振幅和较短周期的能量（8–42分钟）。沿断层走向的站点则主要受到较长周期能量的影响（42–128分钟）。这些结果量化了源几何在塑造跨洋海啸异质性方面的主导作用，这得到了大量高质量观测和数值模拟的证实。
- **综合源-传播-海岸分析**：通过将地震源特性与深海和沿海观测数据联系起来，我们揭示了太平洋上光谱能量的系统划分。具体来说，垂直于断层走向的站点有超过50%的能量集中在8–42分钟周期带内，而沿断层走向的站点则有超过50%的能量集中在42–128分钟周期带内。这首次证明了源几何、方向振幅和跨洋传播中的光谱能量分布之间的牢固联系。
- **宽源带的复杂海岸影响**：2025年堪察加地震源光谱的宽泛特性产生了整个太平洋范围内的增强沿海响应。当这种宽泛的光谱能量与复杂的沿海水深以及由源几何控制的方向性辐射结合时，导致海啸传播和沿海影响变得高度多样化。这使得灾害评估和海啸预测变得复杂。

本研究表明，2025年7月8.8级堪察加地震的跨洋海啸具有宽泛的源周期带，这是由大地震引发的大规模海啸的典型特征。例如，根据现有数据，2004年苏门答腊-安达曼地震产生的跨洋海啸的波周期主要在约40–140分钟之间（Abe, 2006；Rabinovich等人, 2017）；2011年东北地震的波周期范围为20–90分钟（Heidarzadeh和Satake, 2013, 2014；Mori等人, 2017）。2025年堪察加海啸与这些历史事件一致，这种宽泛的源光谱为海啸建模引入了相当大的不确定性和挑战。具有宽泛源周期的海啸的短周期成分特别难以模拟。它们对水深细节和小尺度地形变化非常敏感（Baba等人, 2020），并且使用传统的非线性浅水（NSW）方程很难捕捉其色散行为（Baba等人, 2017；Lynett, 2006）。结合NSW方程和线性相位校正的数值框架试图平衡非线性和色散，但它们有固有的局限性：NSW方程能够捕捉非线性效应（如波浪陡度变化），但忽略了内在的色散（Baba等人, 2017；Synolakis和Bernard, 2006），而线性相位校正虽然考虑了色散，但忽略了靠近海岸的潜在非线性相互作用，例如波浪破碎与色散的相互作用（Watada等人, 2014）。准确模拟短周期波还需要高分辨率的水深和地形数据，而粗糙的网格分辨率可能无法解析小规模的沿海特征（Heidarzadeh等人, 2018；Rabinovich, 1997）。总体而言，大地震引发的海啸具有较宽的震源时间范围，这一特性给精确建模带来了方法论、计算和数据方面的限制。从灾害缓解的角度来看，这些研究结果为远洋海啸预报和沿海风险评估提供了有价值的物理洞察。特别是，通过识别出一个宽广的震源时间范围（8-128分钟）及其能量的方向性分布，可以为预测远场海啸影响的时空变化提供实用的基础，包括共振放大效应、港口区域的长时间振荡以及遥远沿海地区海啸波形的延迟峰值。将这些震源特性纳入海啸预警系统和灾害模型中，可以提高估算海啸到达时间、持续时间以及能量分布的能力，从而支持更有效的沿海灾害预防和缓解策略。

**作者贡献声明：**
- **Gui Hu**：负责撰写初稿、数据可视化处理、验证、软件开发、方法论研究、资金筹集、数据分析以及概念框架的构建。
- **Mohammad Heidarzadeh**：参与撰写、审稿与编辑工作，负责项目监督、资金筹集以及概念框架的完善。
- **Iyan E. Mulia**：参与撰写、审稿与编辑工作以及软件开发。
- **Shingo Watada**：参与撰写、审稿与编辑工作。

**数据与资料的来源：**
本研究分析的DART数据集来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的公开DART数据库（https://nctr.pmel.noaa.gov/Dart）。潮位计数据集来源于国际海洋学委员会（IOC）的数据库（https://www.ioc-sealevelmonitoring.org/index.php）。地震震源参数来源于美国地质调查局（USGS）的地震灾害项目（https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/eventpage/us6000qw60/executive）。海啸模拟使用的数值软件是JAGURS（Baba等人，2015年；https://doi.org/10.5281/zenodo.6118212）。层状弹性介质中的同震变形计算采用了PSGN/PSCMP软件包（Wang等人，2006年；Wang和Fialko，2018年；https://pyrocko.org），其中弹性结构基于Litho 1.0地球模型（https://igppweb.ucsd.edu/～gabi/litho1.0.html#:～:text=The%20LITHO1.,lithospheric%20lid%20and%20underlying%20asthenosphere）。海底地形数据来源于GEBCO 15弧秒级全球数据集（https://download.gebco.net/）。潮汐信号的处理使用了UTide MATLAB软件包（https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46523-utide-unified-tidal-analysis-and-prediction-functions）。功率谱密度采用Welch（1967）方法计算，并通过SciPy Python库实现（https://scipy.org/）。所有图表均使用Python的Matplotlib（https://matplotlib.org/）和通用制图工具（GMT，https://www-generic-mapping-tools.org/）生成。

**资金支持：**
- **Gui Hu**的研究工作得到了欧盟“地平线2024”研究与创新计划（Horizon 2024 Research and Innovation Program）资助的Marie Sk?odowska-Curie博士后奖学金的支持，项目编号为101205704。
- **Mohammad Heidarzadeh**的研究工作得到了英国 Sasakawa基金会（GBSF）（2022年）以及Hydro-Coast Consulting Engineers有限公司（https://www.hydro-coast.com/）的资助。
- **Shingo Watada**的研究工作得到了日本学术振兴会（JSPS）KAKENHI项目的支持，项目编号为JP24K00716。
- 本研究还得到了巴斯大学（University of Bath）机构开放获取基金的支持。
- **IEM**的研究工作得到了万隆理工学院（Institut Teknologi Bandung）研究与创新局（Direktorat Research and Innovation）ITB 2026研究计划的支持，项目编号为2235/IT1.B07.1/TA.00/2026。