張盛峰張永仙莊建倉
1)中國江蘇210023 南京大學地球科學學院
2)中國北京100036 中國地震局地震預測研究所
3)日本東京190-8562 日本數理統計研究所
新疆于田地區歷史上發生過多次6.0 級以上地震,北京時間2020 年6 月26 日在此地區再次發生MS6.4 地震。震后,中國地震局地震預測研究所緊急開展地震應急會商,并組織多家單位針對此次地震開展了虛擬科考工作。其中,所發生的地震是否屬于其他強震的余震,與歷史上已發生的多個強震存在怎樣的關系,或者還是屬于獨立的背景地震活動,這是震后科考工作需要回答的一系列問題,而時—空ETAS 模型為解答此類問題提供了良好的統計工具。
為更好地研判此次于田MS6.4 地震是否為周圍地區已發生強震的余震,尤其是與2008年3 月21 日和2014 年2 月12 日2 次MS7.3 地震序列之間存在怎樣的關系,本工作利用時—空ETAS 模型對1970 年以來研究區發生的地震序列進行分析,通過模型擬合獲得了若干表征地震序列特征的模型參數,給出了區域背景地震活動水平、表示地震活動叢集特征的叢集率指標以及包含背景和叢集活動的總地震活動水平等結果,并利用隨機除叢方法將背景地震活動與叢集活動剝離開來,得到了每一個地震事件作為背景事件或者觸發余震事件的概率。結果顯示,研究區叢集地震活動為研究區內地震活動的主要部分,表明該地區若發生一定級別的強震,后續將在較大程度上觸發大量余震事件。此外,計算結果顯示,此次地震作為背景地震的概率為74.5%,被2008 年3 月21 日和2014 年2 月12 日2 次MS7.3 地震觸發的概率分別為0.04%、0.9%,2014年以來的地震活動對此次地震的觸發貢獻相對集中。通過系統分析研究區地震活動的觸發能力,發現在對其他地震事件具有觸發貢獻的震例中,2014 年2 月12 日MS7.3 地震“干預”后續地震事件發生過程的平均能力最高,達到0.15。
ETAS 模型近年來應用廣泛的一個主要原因是,可以接近真實地擬合地震活動,在此基礎上建立起來的隨機除叢方法,可在概率水平上判定地震事件屬于背景地震活動還是叢集地震活動。因此,可以看出,以時—空ETAS 模型為代表的統計地震學方法,可為解決一些常規方法不易解答的問題提供新的角度。同時,類似的工作思路可能是銜接純粹的基礎研究和我國地震會商業務體系的有效途徑。