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        云南漾濞地區(qū)地殼層析成像與地震精定位

        2021-09-27 08:05:02尹欣欣蔣長勝郭祥云王祖東鄒小波
        地震地質 2021年4期
        關鍵詞:漾濞余震震源

        尹欣欣 蔣長勝 蔡 潤 郭祥云 姜 叢 王祖東 鄒小波

        1)甘肅省地震局,蘭州 730000 2)中國地震局地球物理研究所,北京 100081 3)中冶成都勘察研究總院有限公司,成都 610063

        0 引言

        強震的發(fā)生與地殼速度異常分布密切相關。 一些研究表明強震發(fā)生在中上地殼的高速異常體與低速異常體的過渡帶或低速異常體內(Qiongetal.,2014),對震源區(qū)速度結構的精細成像和地震定位有助于揭示強震的孕育環(huán)境(Michaeletal.,1991; Peietal.,2016)。 此外,通過對強震序列的定位和震源區(qū)進行速度結構成像,還可探明強震的發(fā)生機理(Negiaetal.,2017)、 斷裂帶同震結構演化過程和震源區(qū)應力重新分布情況(Peietal.,2019),并解釋俯沖帶的特殊結構(Dorbathetal.,2008)等。

        在基于地震走時的地殼速度結構成像中,到時讀取誤差等造成的地震定位的不確定性往往與速度結構模型的不確定相互影響(Thurber,1992)。 Zhang等(2003)基于雙差定位方法(HypoDD)(Waldhauseretal.,2000)提出的雙差層析成像方法(TomoDD)很好地解決了這一耦合問題,同時可獲得較為可靠的地震震源位置和速度結構成像結果。 目前,國內外已開展了大量基于TomoDD方法的案例研究,并持續(xù)對該方法進行改進(Zhangetal.,2005,2006,2009,2012; Pesiceketal.,2010),這些工作都為區(qū)域尺度的強震孕育環(huán)境和發(fā)生機理研究提供了技術條件。

        1 數(shù)據(jù)與方法

        1.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)資料

        2021年漾濞MS6.4地震序列所在的滇西地區(qū)位于青藏高原東南緣,是中國構造活動強烈的地區(qū)之一。 漾濞所在地區(qū)的區(qū)域應力表現(xiàn)為SN向擠壓、 EW向拉張作用(Zhaoetal.,2013)。 根據(jù)中國地震臺網中心的地震編目系統(tǒng)《統(tǒng)一快報目錄》給出的初步地震定位結果,漾濞MS6.4地震序列沿NW向展布,序列的N側鄰近川滇塊體西部邊緣的維西-喬后斷裂(圖 1)。 維西-喬后斷裂走向NNW,為右旋走滑型,全長約280km,向S與紅河斷裂相連,向N與金沙江斷裂相接,是連接川滇塊體西緣南、 北2條活動斷裂的樞紐(常祖峰等,2016)。

        圖 1 研究區(qū)的地質構造及歷史大地震Fig. 1 Geological tectonic setting and historical big earthquakes of the research area.F1大廠-平川斷裂; F2程海-賓川斷裂; F3紅河斷裂; F4鶴慶-洱源斷裂; F5中甸-龍婚-喬后斷裂; F6金沙江斷裂; F7維西-喬后斷裂; F8哀牢山斷裂; F9阿墨江斷裂; F10把邊江斷裂; F11無量山斷裂; F12蘭坪-云龍-永平斷裂; F13瀾滄江 斷裂; F14漕澗斷裂; F15保山-施甸斷裂; F16勐波羅河斷裂; F17昌寧斷裂

        圖2 研究所用地震事件的分布圖Fig. 2 Epicenter distribution from the seismic data used in this paper.

        1.2 雙差層析成像

        雙差層析成像方法(TomoDD)(Zhangetal.,2003)是在雙差定位法(HypoDD)(Waldhauseretal.,2000)的基礎上提出的,眾多研究人員以此為基礎對TomoDD方法進行了擴展和改進(Zhangetal.,2005,2006,2009,2012; Pesiceketal.,2010)。 國內外許多研究和應用均證明,即使在研究區(qū)域范圍較大的情況下,雙差定位相對于其他常規(guī)的絕對定位方法可得到更加準確的震源位置以及震源深度結果,且整體上使地震事件集更加收斂。

        TomoDD方法首先假定相鄰地震事件(以下稱為事件對)到相同臺站具有相似的路徑,這樣保證了在區(qū)域尺度范圍內的收斂效果(王偉平,2016)。 TomoDD方法考慮了介質空間速度的變化,引入絕對到時數(shù)據(jù),減少了將波速假設為恒定值引起的誤差,且未限制事件對間的距離,定位準確度較高(王長在等,2013),依靠更加準確的震源位置可以得到更精細的地殼三維速度結構,另外,由于速度結構與震源位置之間存在耦合效應(Thurber,1992),速度結構的改進也能進一步提高地震震源位置的精度,二者起到了相互促進的作用。

        TomoDD的基本思想為: 假設2個地震事件空間位置接近,可認為二者到相同臺站的傳播路徑是重合的,因此通過一定的篩選條件可對地震事件進行兩兩配對,通過計算相對到時差降低事件對在共同傳播路徑上的速度誤差(Waldhauseretal.,2000)。 具體而言,TomoDD可以由下面2個公式來簡述:

        (1)

        (2)

        由此,利用式(2)可得到震源附近小尺度范圍的速度結構以及相對震源位置。

        1.3 初始模型與參數(shù)選取

        TomoDD方法反演結果的可靠性非常依賴初始速度模型的準確度,因此本文使用 “節(jié)點法”(Xinetal.,2018)對速度模型進行參數(shù)化,通過多次試驗對比,最后將水平方向節(jié)點的間距設為0.25°×0.25°,垂直方向上的節(jié)點位置分別設定為0km、 5km、 10km、 15km、 20km、 25km、 35km、 45km、 65km,對于未落在網格節(jié)點處的速度值采用線性插值法(蔡鎖章等,2016)進行插值。 圖 3 為本文選取的網格和地震射線分布圖。 從圖中可以看出,本文所用的數(shù)據(jù)射線的覆蓋率較高,但西北角和東南角存在部分空隙,覆蓋率較差,這也導致了后面檢測板測試結果在這2個區(qū)域的效果稍差。

        圖3 本文選取的網格和地震射線分布圖Fig. 3 Grid and seismic ray distribution map used in this paper.

        無論是成像還是地震重定位,速度結構的選取都能決定最后計算結果的準確性。 經過多次嘗試和調研后,最終決定采用人工地震探測結果(熊紹柏等,1993)以及相關學者(王未來等,2014; Wangetal.,2014)在研究區(qū)進行反演時所使用的速度模型(表1)。 之后,通過和達法擬合得到P波和S波的到時曲線(圖 4),并計算出研究區(qū)的平均波速比約為1.79。

        表1 初始一維P波速度模型Table1 Initial 1D P-wave velocity model

        圖4 P波和S波震相到時Fig. 4 P- and S-wave arrival times.

        TomoDD方法對于數(shù)據(jù)量偏小的情況一般采用最小二乘分解算法(LSQR)(Paigeetal.,1982)進行求解反演,可縮短計算時間,此外,在反演過程中還引入了阻尼系數(shù)和光滑因子,這將降低反演結果因數(shù)據(jù)誤差所產生的偏差(Thurberetal.,2009)。 為了降低反演誤差,本文利用L-curve均衡曲線方法(Hansen,1993),使數(shù)據(jù)方差較小的同時保證解的變化量不會嚴重增加。 最終選取的阻尼系數(shù)為200,光滑因子為20。

        2 反演結果與分析2.1 模型分辨率

        圖5 不同深度的P波檢測板測試結果Fig. 5 The resolution of checkerboard test of P-waves at different depths.

        圖6 不同的深度S波檢測板測試結果Fig. 6 The resolution of checkerboard test of S-waves at different depths.

        圖7 不同深度的P波速度成像結果Fig. 7 Tomography results of P-wave velocity at different depths.

        圖8 不同深度的S波速度成像結果Fig. 8 Tomography results of S-wave velocity at different depths.

        2.2 水平剖面速度結構

        由成像結果可見,受地震深度分布以及射線影響,0km的成像結果僅局部可靠,且水平分布的不均勻性較明顯,其中S波的成像結果顯示多數(shù)區(qū)域呈現(xiàn)低速異常,反映了近地表沉積層的特性。 5km深處主震附近出現(xiàn)明顯的高、 低速分界線,且深度為10km處主震SE側出現(xiàn)1個EW長約0.6°、 SN長約0.2°的高速異常體。 在10~20km深度范圍內,主震震源附近的地震分布明顯呈條帶狀,清楚地勾畫了斷層的幾何形態(tài)。 本次地震余震序列的震源深度主要分布在5~20km,P波成像結果顯示在5~15km深度處余震主要分布在高、 低速異常的交界處,P波速度在15km以深又恢復為低速異常。

        2.3 地震序列重定位結果及其與速度結構的關系

        為了更直觀地考察漾濞地震序列與區(qū)域活動構造的關聯(lián),圖 9 只展示了2021年5月21日漾濞MS6.4地震的余震空間分布。 由圖可見,余震主要分布在維西-喬后斷裂的W側,但該區(qū)沒有已探明的活動斷裂。 為進一步分析研究區(qū)的構造特征,沿余震擴展方向和垂直方向構建了AA′、BB′、CC′ 3條剖面,其中AA′的走向與余震展布方向一致,BB′和CC′是2條平行的剖面,與AA′剖面正交。BB′經過多數(shù)4級以上地震的震中附近,CC′經過2021年5月27日發(fā)生的MS4.1地震(圖 9 中C′處紫紅五角星)及其NNE向展布的地震震中處。

        圖9 漾濞地震序列精定位地震的時空分布圖Fig. 9 Temporal and spatial distribution of precisely relocated earthquakes of Yangbi earthquake sequence.紅色五角星為主震,紫紅色五角星為MS>4余震,黑色五角星為最大前震及最大余震

        為考察漾濞MS6.4地震序列的時空演化特征,圖 10 給出了本次地震序列沿余震分布長軸AA′剖面的距離-時間圖。 由圖可見,重定位后的地震展布于AA′剖面附近約20km的范圍內,但多數(shù)地震主要分布在10km以內。 早期余震的擴展距離較短,但隨著時間推移逐漸向SE擴展。 盡管這種余震單側擴展的模式尚不能說明主震也為單側破裂,但提供了一種用于比較的科學參考。

        圖10 漾濞地震序列沿AA′剖面的時空擴展圖Fig. 10 Spatial and temporal extension of the Yangbi earthquake sequence along AA′.

        圖11 3條垂直剖面上的P波和S波速度結構Fig. 11 P- and S-wave velocity structures on three vertical profiles.

        3 結論與討論

        為探討2021年5月21日云南漾濞MS6.4地震序列所在區(qū)域的孕震環(huán)境以及此次地震序列的活動特征,本文利用云南地震觀測臺網記錄到的2011年5月1日—2021年5月31日10a的地震觀測資料,采用雙差層析成像(TomoDD)方法進行了地殼三維速度結構反演和地震精定位,并獲得如下結論:

        (2)時空遷移分析表明,MS6.4地震的余震主要向SE單側擴展。MS6.4主震震中N側存在NNE向展布并延伸至維西-喬后斷裂上的1組地震,其中包括5月27日發(fā)生的MS4.1地震。

        (3)對漾濞MS6.4地震序列所在周邊區(qū)域的速度結構成像結果表明,研究區(qū)橫向與縱向不均勻分布明顯。 從AA′剖面上看,P波和S波速度均顯示在主震SE側存在高速異常,結合余震分布特征認為速度結構的非均勻變化可能是控制余震分布的主要因素,導致余震序列沿SE向破裂更長。

        與周邊活動構造進行對比后可知,此次地震序列發(fā)生在維西-喬后斷裂SE側的一條未探明的分支斷裂上。 重定位后的地震序列分布擬合結果顯示,這條斷裂的走向為312°、 傾角為78°,與走向約300°、 傾角60°~80°的維西-喬后斷裂(湯沛,2013)大致接近。 這種相鄰構造接近的幾何參數(shù)以及序列中4級以上地震以走滑性質為主、 部分帶正傾分量的震源機制解,為進一步分析漾濞MS6.4地震序列所在發(fā)震斷裂的構造屬性研究提供了一定線索。

        包括5月27日MS4.1地震在內呈的NNE向展布的1組地震,勾畫出另一條未探明的分支斷裂。 根據(jù)5月27日MS4.1地震的震源機制解分析,這條小的分支斷裂可能為右旋走滑屬性,結合序列中4級以上地震的震源機制解,可初步推測這條分支斷裂與漾濞MS6.4地震序列多數(shù)地震所在的發(fā)震斷層可能為共軛關系。 由于數(shù)據(jù)在不同深度分辨率的覆蓋程度、 檢測板分辨率有限等因素限制,0km深度速度結果的精度和可靠度可能不足,僅可用于參考。

        致謝中國科技大學張海江教授為本研究提供了TomoDD程序; 云南測震臺網提供了震相報告資料; 作者在撰寫論文過程中與美國佐治亞州立大學楊秀隆博士進行了有益的探討; 文中圖件使用GMT軟件繪制; 審稿人提出了諸多有益建議,使得稿件的質量得到了很大提升。 在此一并表示感謝!

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