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四川地區一維地殼速度模型研究

2019-02-13 13:33:42王宇航黃春梅
四川地震 2019年3期
關鍵詞:區域方法模型

王宇航,唐 淋,黃春梅,傅 鶯,蔣 波,管 勇

(四川省地震局,四川 成都 610041)

四川省位于中國西南部,地跨青藏高原、橫斷山脈、秦巴山地、四川盆地等幾大地貌單元,地勢西高東低,由西北向東南傾斜,地形復雜多樣。以龍門山—大涼山一線為界,東部為四川盆地及盆緣山地,西部為川西高山高原及川西南山地。新生代以來,由于受青藏高原地殼物質向東側運移和阿薩姆構造結頂點楔入的共同作用,使得這一地區的地殼變動十分復雜,新構造變形和地震活動十分強烈,是中國大陸最顯著的強震活動區域。本區大部分地震都分布在龍門山斷裂帶、鮮水河斷裂帶與安寧河—則木河斷裂帶組成的Y型地帶附近,川西高原的地震數量次之,川東地區的地震則相對較少。基于地質結構復雜、地震多、大震頻繁的特點,本區域一直是中外地學界的研究熱點,大家對該地區的速度結構、地震時空分布特征的研究從未停止過。1987年,趙珠等(1987)使用了10個工業爆破和154個天然地震,以及四川地震臺網50個臺站記錄的P波到時等資料,以龍門山斷裂和二級大地構造單元分界線為界,將四川地區分為A、B兩個區,得出四川東部盆地和西部高原不同的地殼上地幔分層速度模型。2003年,王椿鏞等(2003)根據位于川西藏東地區的巴塘(竹巴龍)至四川資中深地震測深剖面沿線的爆破記錄截面圖中各震相走時資料,結合相關的振幅信息,確定了剖面二維P波地殼速度結構模型(見圖1)。2008年,樓海等(2008)對龍門山及其鄰近地區20個寬頻帶地震臺站的記錄提取遠震P波接收函數,并應用H-K疊加方法,求得每個地震臺站下方的地殼厚度和波速比。同時以此為約束,進一步作接收函數反演,獲得各個地震臺站下方的S波速度結構。2009年,劉啟元等(2009)利用中國地震局地質研究所地震動力學國家重點實驗室在川西地區布設的大規模密集流動寬頻帶地震臺陣記錄的遠震P波波形數據和接收函數非線性反演方法,得到了沿北緯31°線的19個地震臺站下方100 km深度范圍內的S波速度結構;同年,胥頤等(2009)則利用四川地震臺網的觀測資料和體波地震層析成像方法反演了龍門山地區的S波速度結構。2011年,李志偉等(2011)利用四川地震臺網2000年1月至2008年4月的地震數據,使用地震層析成像方法反演了龍門山及其鄰近地區的地殼P波速度結構。2014年,鄧文澤等(2014)利用川西流動地震臺陣、汶川地震震后應急臺網記錄到的P波到時資料,對2008年5月至2008年10月期間發生的汶川地震余震序列應用雙差層析成像方法進行了地震震源和三維P波速度結構的聯合反演。2013~2015年,蘆山“4·20”7.0級強烈地震科學考察項目采用人工源地震探測技術獲得了蘆山地區剖面速度結構(王帥軍等,2015)。由上文可知,本區域地震資料豐富,速度模型多樣,既有簡單的一維多層速度結構模型,也有復雜的三維速度結構模型。但是,這些一維模型或是針對某一個構造帶,如龍門山構造帶,或是對四川地區進行了分區,而分區的速度模型又不能很好的適用于過渡帶上的地震,精細的三維速度模型又可能存在定位速度慢、計算復雜等問題。因此,一個適合四川全區域且簡單的一維平均速度模型對于快速定位地震具有十分重要的意義。

圖1 川西藏東地區人工剖面速度結構(王椿鏞等,2003)

1 數據和方法

本研究主要進行了以下幾項工作:(1)資料篩選:此次工作的基礎資料來源于四川地震臺網2009~2014年的編目報告,選擇的是定位精度為1且記錄臺站數大于30的地震,通過篩選,去除其中因定位深度誤差或者空隙角偏大而造成的異常結果,共得到了 4 529次共 211 189個震相的數據。(2)數據分析:用經篩選的數據擬合得到層速度,并選擇不同震中距的數據分別進行速度擬合,分析數據變化情況,以驗證數據的合理性和穩定性。(3)精選地震:為了使模型能普遍適應區域內的地震,應選擇均勻分布的地震,且射線能盡可能全面覆蓋整個四川區域。根據這一原則優選出了47個地震,對其重新判讀,以保證到時讀取的準確性,并經過數據擬合結果的檢驗。(4)模型建立:根據優選的47個地震擬合的速度以及前人研究中速度模型的深度確定本區域的初始速度模型,通過折合走時調整以及Hyposat批處理方法優化初始模型,以得到最適應本區域地震的速度模型。(5)模型驗證:為了檢驗最優模型的適用性和準確性,分別對人工爆破事件、PTD方法和Hyposat批處理方法的地震定位結果進行對比,分析使用不同模型的結果差異。

表1 分震級統計震相與地震數量

2 資料處理及模型建立

本文震相統計的基本原則和依據是:地震發生時間為2009年1月至2014年12月,記錄臺站數目達到30個以上(包括鄰省臺站),地震震級ML≥1。基于上述依據,本區共統計獲得符合條件的地震事件 4 529個(見圖2a),震相 211 189個,其中Pg、Pn、Sg和Sn震相數量分別達到 96 584個、16 718個、97 618個和269個(見表1)。基于上述統計數據,提取每個地震中Pg、Pn、Sg和Sn震相的震中距及走時,以震中距為橫坐標,走時為縱坐標作散點圖,并根據水平層狀介質中的折射波時距曲線公式(1),可計算出層速度:

T=Δ/V+b

(1)

式中:T—走時;Δ—震中距;V—層速度;b—擬合得到的常數。T對應不同震相的走時,V分別代表不同的意義。Vp1表示Pg震相對應的第一層縱波波速;VPn表示Pn震相對應的Moho界面下層縱波波速;Vs1表示Sg震相對應的第一層橫波波速;VSn表示Sn震相對應的Moho界面下層橫波波速。利用公式(1)對散點圖進行擬合可知,Pn震相時距曲線的斜率為0.1318,對應的波速為VPn=7.59 km/s;Pg震相時距曲線的斜率為0.1695,對應的波速為Vp1=5.90 km/s;Sn震相時距曲線的斜率為0.2196,對應的波速為VSn=4.55 km/s;Sg震相時距曲線的斜率為0.2855,對應的波速為Vs1=3.45km/s,上地殼和Moho下層縱橫波速度比分別為Vp1/Vs1=1.71,VPn/VSn=1.67。前述接收臺站數量超過30的 4 529次地震大部分集中在龍門山斷裂帶上,會對一維速度模型產生較大的權重,且由于沒有外省地震,射線不能很好的覆蓋四川全境,據此得到的平均一維速度模型難以適用全區。為了增強一維速度模型在全區的適用性,需進一步對上述地震進行了精細篩選,使得這些地震盡量在區域內均勻分布,并增加了一些能被四川地震臺網大部分臺站記錄到的省外地震,保證射線能覆蓋全部區域,最終篩選出47個地震(見圖2b),并重新進行了地震震相的分析識別以及震相的檢驗校核,得到Pg震相1836個,Pn震相1620個,Sg震相682個,Sn震相41個。

圖2 篩選前后的地震分布

基于川滇三維走時表的定位結果,通過速度擬合方法與折合走時方法得到四川地區上地殼速度Vp1,下地殼速度Vp2、上地幔速度VPn、以及上地殼與下地殼厚度H1、H2,以確立本區域初始速度模型。根據上述結果,并參考本區域其他速度模型,形成了四川區域初始模型:速度值使用擬合得到的速度值,Vp1為5.95 km/s,Vp2為6.35 km/s,VPn為8.05 km/s。康氏界面與莫霍界面的深度則參考分區速度模型,選取為AA模型和BB模型的中間值,為28 km和55 km,具體可見表2。為了建立最優模型,需要在初始模型的基礎上,利用不同震源深度的理論走時、折合走時方法對初始模型進行調整,分別得到上地殼速度Vp1,下地殼速度Vp2、莫霍面速度VPn,以及上地殼與下地殼厚度H1、H2的取值范圍,據此并結合實際地質情況,對選定的地震數據進行Hyposat批處理。最后根據Hyposat處理結果的殘差大小以及與四川地區其他速度模型的結果進行對比,結合實際地質情況確立整個四川區域最終的速度模型(見表3)。

表2 四川初始模型

表3 四川區域最優模型

3 模型驗證

2013年4月20日蘆山7.0級地震之后,中國地震局蘆山7.0級強烈地震科學考察項目于10月21~23日進行了人工地震折射剖面探測。四川地震臺網記錄了此間的爆破信號,由于藥量有限,僅有部分近距離臺站記錄到了本次信號,經過分析,2次地震共識別到26個Pg震相,根據此震相的震中距—走時圖得到的Vp1=5.8 km/s,分析可能是因為藥量少使得震級偏小,接收到信號的臺站多為近臺且為地表臺,受風化層影響較大,故而速度偏低。用各個不同速度模型分別定位,求得的定位結果見表4。

PTD方法是在震中位置已知的情況下,利用不同震中距上的初至震相,即初至Pn波到時減去直達Pg波到時來確定地震震源深度的方法(朱元清等,2003)。該方法相較于一般方法,克服了其他確定震源深度的定位方法震相讀取的誤差和不穩定性。使用PTD方法進行地震定位過程中,使用的Pg、Pn震相數量越多,且定位程序中圖形結果越符合高斯分布,說明所使用的速度模型越符合實際情況。圖3選取了分布于四川不同區域內的幾個地震,利用PTD方法對其進行處理,以驗證最優模型的有效性。在處理過程中發現,有效震相越多,分布圖更服從高斯分布特征,且最優模型的震相分布更服從高斯分布。

表4 各速度模型定位結果

圖3 最優模型及AA模型的PTD處理結果對比

4 結論

本文得到了適應四川地區的平均速度模型,經計算分析比較具有如下特點:(1)利用蘆山地震科考人工爆破數據對最優模型和其它模型進行對比驗證,結果顯示,使用三維速度模型的單純型定位方法獲得的震中位置與實際爆破位置的誤差最小。(2)利用PTD方法對各模型進行了驗證,結果表明,使用最優模型時的震相分布更服從高斯正態分布,表明一維速度模型更為符合實際情況。

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