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2022-06-01蘆山MS6.1地震流動地震臺網部署及余震序列監測

2024-01-25 12:47:06林麗萍王宇航
大地測量與地球動力學 2024年2期
關鍵詞:余震

林麗萍 王宇航 吳 朋 諶 亮

1 四川省地震局,成都市人民南路三段29號,610041

據中國地震臺網中心測定,北京時間2022-06-01 17:00四川省雅安市蘆山縣(30.37°N,102.94°E)發生MS6.1地震,震源深度17 km。四川省地震局監測信息中心在震中區域建設了數據質量較高的固定地震臺網[1],為該區域實時中強地震預警和地震速報提供服務。2013-04-20蘆山MS7.0地震并未產生典型的地表破裂,其發震斷層為一條NW向盲逆斷層[2],震區深反射剖面探測結果顯示區域內隱伏斷層發育[3-4]。但本次地震分布明顯與蘆山MS7.0地震不同(圖1)。

中強地震發生后,快速啟動流動地震觀測是提高震區臺站密度和方位角覆蓋的重要手段之一,可以精確監測震后余震的演化和潛在遷移。該方法在四川歷次中強地震科學研究中取得了較好的效果[5-6],而對國外中強地震的科學研究,特別是地震孕震構造和震源機制的判定,同樣依賴于主震后通過快速部署流動地震臺站獲取的余震序列[7-8]。近年來,四川地區中強地震頻發,除受傳統大型活動斷裂帶影響外,在傳統少震、弱震的四川盆地內部也發生多次破壞性地震。盡管隨著國家地震烈度速報與預警工程項目的建設,省內臺站覆蓋率有較大提升,但多數地震臺站間距仍較大,難以獲取震區精細的余震分布。因此,在流動地震臺站部署過程中,站點選址、儀器設備選擇安裝及臨時地震臺網性能和臺站數據監測質量評估等,對提升四川甚至全國地震應急流動觀測水平至關重要。

1 地震臺網部署

1.1 臺站布局

蘆山地震震中位于青藏高原東緣巴顏喀拉塊體東邊界、NE向龍門山構造帶南段,是四川盆地西部邊緣與橫斷山脈交匯過渡地帶。該地區東南多為盆地丘陵,西北多為河谷平壩地帶,整體地勢西北高、東南低。

與固定地震臺站的選址及建設過程不同,流動地震臺站的部署必須在時間、預算、可行性和任務目標之間快速找到平衡方案,兼顧地震臺網布局及臺站數據質量。綜合現有固定地震臺站分布及現場交通、供電、通信等基礎條件,結合震后24 h余震序列,按平均臺間距10 km進行流動地震臺站的部署,以提高震區地震臺站方位角。本次流動地震臺站以蘆山MS6.1地震震中為中心,臺站空間分布見圖1,其中蘆山縣太平鎮至大川鎮受地震影響導致道路不暢,因此L5131臺和L5536臺的臺間距為18 km;寶興縣城至蜂蛹寨鄉道路嚴重塌方,通信中斷,因此沒有在震中正N向部署流動地震臺。

1.2 臺站基本配置

流動地震臺站選取CMG-40TDE、CMG-40T和GL-PS2短周期地震計和大動態范圍24位數據采集器,由交流電和蓄電池提供不間斷電源,統一采用GNSS授時服務,通過4G LTE無線路由器進行實時數據傳輸。臺站數據除通過自建VPN網絡實時傳輸至四川省地震局地震臺網中心服務器外,還存儲在本地數據采集器內置8 GB或16 GB閃存卡上。地震臺站實時傳輸數據時整體功耗約為12 W,關閉4G LTE無線路由器后整體功耗約為5 W,當遇到震區供電不足或無線通信網絡受損時,優先保障本地臺站數據記錄,同時關閉無線路由器以降低整體功耗。另外,臺站還配置一體化集成電源(50 Ah蓄電池),或交流電與100 Ah蓄電池組合供電,以保障供電受阻時數據采集器至少可運行4~8 d,待臺站通信及電力恢復后仍可重新收集缺失數據。

1.3 現場踏勘及儀器安裝

與川西地區高原山地氣候不同,雅安地區為亞熱帶季風性濕潤氣候,雨量充沛,地震計采用地下掩埋的方式進行安裝很難保證其干燥的工作環境,還會額外增加設備被水浸泡的風險[1,5,9]。因此,在流動地震臺網部署過程中應避免采用地下掩埋的方式安裝地震計,同時選擇與地表固定地震臺站相似的場地環境。在進行現場踏勘選址時還需注意以下原則:

1)交通便利性和安全性。選擇在正常天氣條件下車輛可直接抵達或徒步30 min內可到達的位置,以避免較高的建設和維護成本,同時降低維修時限。另外,為安全起見,優先選擇可以上鎖和公眾不易進入的場所,以避免儀器設備被淋濕或受人為破壞等風險。

2)背景噪聲源評估。避開人類活動密集的場所,同時遠離河流、高大樹木等自然噪聲源,盡量與鐵路和高速公路保持2 km以上距離,與鄉道保持至少100 m的距離,以降低交通干擾。另外,在選定已有建筑物作為觀測場地時,周圍不能有發電機、水泵、空調外機等設備,這些設備在運行過程中會產生固定頻率的噪聲源[6]。

3)實時數據流傳輸。地震數據的實時傳輸是部署流動地震臺站的主要目標之一,可快速提升震區實時地震監測能力,因此所選位置的4G LTE網絡必須覆蓋良好且穩定,以支持100 sps采樣率的連續數據流實時傳輸服務。

4)供電。優先選擇國家電網220 V交流電作為主供電電源,同時配備獨立蓄電池,以保障供電受阻時的用電需求。

5)GNSS授時服務。數據采集器采用GNSS授時,衛星接收天線應安裝在室外開闊地帶,周圍無明顯遮擋物,確保衛星信號接收天線能夠定期鎖定至少5顆衛星,以保障授時和定位精度。

經震區現場踏勘,在震后48 h內以震中為中心部署了5個流動地震臺站,平均臺間距為10 km,臺站空間分布如圖1所示,詳細信息見表1。

表1 蘆山地震流動臺網臺站信息

2 流動臺站噪聲分析

蘆山地震流動臺站部署工作完成后,采用地震臺站噪聲功率譜密度-概率密度函數(PSD-PDF)方法[10-11]對數據進行質量監控,臺站三分量環境噪聲加速度功率譜密度的計算基于改進的周期圖經典功率譜估計Welch方法[12]。為減少PSD數據的方差,將各分量連續波形數據分為1 h長度的時間序列,每段數據重疊50%,再對每段序列進行去均值、去長周期成分處理,將其劃分為1 310.72 s時長的時間序列,每段數據重疊75%,PSD則由該時段所有分段數據的PSD平均得到。為減少數據中斷的影響,若各分段數據的中斷時間超過整段數據時長的10%,則將整段數據刪除。

圖2(a)為L5132臺2022-06-02~07-02垂直分量噪聲PSD-PDF分布,臺站配置Güralp CMG-40T型地震計和港震EDAS-24IP型數據采集器。如圖2(b)~2(d)所示,流動臺站1 Hz以上高頻噪聲水平明顯高于全球新高噪聲模型(NHNM)和新低噪聲模型(NLNM)的平均值,部分臺站噪聲水平接近或高于NHNM值;小于1 Hz的頻帶內,短周期地震計記錄的噪聲水平多由儀器自噪聲決定[5]。L5536臺和LSDC地震臺位于蘆山縣大川鎮(臺間距約2 km),0.5~4 Hz頻段內垂直分量記錄的噪聲相似,而水平分量則在0.5~1 Hz頻段內記錄的噪聲相似,僅5~15 Hz頻段內L5526臺NS分量的噪聲水平優于LSDC地震臺。四川地區微震頻段噪聲存在較明顯的地區和季節性差異,但長時間內微震頻段的平均噪聲水平一般都在-120 dB以下[1],L5130臺和L5131臺受CMG-40TDE一體化地震計自噪聲的影響,微震頻段平均噪聲水平明顯大于-120 dB,該頻段的波形記錄會存在較大失真,而L5132臺、L5511臺和L5536臺微震頻段噪聲功率譜密度與區域內寬頻帶地震計記錄相似,在保證波形不明顯失真的情況下可將臺站記錄頻段適當擴寬至5 s。臺站高頻噪聲受附近噪聲源的影響最為明顯,隨距離的增加噪聲快速衰減,即使在同一地區相鄰臺站的高頻噪聲也存在較大波動,通常較為完善的臺站基礎建設可有效降低臺站的高頻噪聲。

圖2 蘆山地震震區流動和固定地震臺站噪聲功率譜密度曲線

短時間內在人口稠密的地震現場找到可接受的噪聲場地環境是非常困難的,因此流動臺站的噪聲水平一般高于附近固定臺站,特別是4~20 Hz頻帶內。而位于寶興蜂蛹寨鄉的BXFYZ地震臺高頻噪聲水平仍與流動臺站相當,部分頻段甚至高于流動臺站,說明該臺附近高頻噪聲源較復雜,即使通過標準化基礎建設,有些噪聲源的影響也難以消除。綜合考慮固定臺站的建設周期、成本及背景噪聲源的復雜性,本次部署的流動臺站提供了可接受的性能水平,適合對震區的余震活動進行監測。

與之前四川地區固定和流動地震臺站觀測到的高頻噪聲特征相似[1,6],此次蘆山地震流動臺站觀測到的高頻噪聲也呈現出與附近人為活動相關的晝夜變化特征,如圖3所示。由于臺站所處位置不同,高頻噪聲的日變化特征也各不相同,其中L5511臺噪聲水平升高時段分別在每天08:00~12:00和16:00~20:00,12:00~16:00時段出現小幅下降,但噪聲水平較夜晚時段仍偏高;L5536臺13:00時噪聲水平下降,L5131臺在該時間則有所升高,而L5132臺12:00時的噪聲水平有短暫升高,L5130臺和L5131臺07:00~23:00噪聲水平均較高。圖3(f)為蘆山地震余震序列24 h時頻統計,可以看出,07:00~16:00記錄的地震數量只有00:00~6:00和17:00~24:00的一半,即發生在晚上的地震事件被更多地監測到。

圖3 流動地震臺站垂直分量噪聲功率譜密度值的日變化

3 地震臺網的監測效能

通過部署流動臺站,提高了震區的地震監測能力,降低了余震的監測震級下限,有效提高了震區微小地震事件的定位精度[5]。2022-06-01蘆山MS6.1主震后發生了大量余震,截至2022-06-30 24:00共記錄到余震1 184次,其中ML<1.0地震288次,ML1.0~1.9地震744次,ML2.0~2.9地震140次,ML3.0~3.9地震11次,ML>4.0地震1次,如圖1所示。本文采用雙差定位法[13]對主震和余震序列進行重定位,選取一維速度模型,綜合了蘆山地區反射地震剖面資料[3-4]和Fang等[14]的分層速度模型,采用最小二乘法反演得到重定位后的余震序列平均定位誤差水平分量為0.18 km,垂直分量為0.21 km,平均走時殘差為0.21 s,重定位后余震序列分布見圖4。重定位后主震的初始破裂深度為18.9 km,余震序列主要分布在小關子斷裂帶北側,呈NE向展布,NE向約10 km,NW向約6 km。與魯人齊等[15]使用震后3 d地震序列得到的結果類似,由于本文使用了更多的余震序列,得到更多的地震精定位結果,余震序列明顯沿NE向分布,由剖面AA′和BB′可知,余震主要分布在10~20 km深度范圍。

圖4 蘆山MS6.1地震主震和余震序列重定位分布

基于地震震級-頻度分布滿足G-R關系[16],使用ZMAP軟件[17]采用最大曲率(maximum curvature)法[18]計算得到2022年蘆山地震余震序列的完整性震級MC=1.2,b值為0.86±0.06,其中白天時段余震序列的完整性震級MC=1.4,b值為0.88±0.09,夜晚時段余震序列的完整性震級MC=1.1,b值為0.88±0.10,如圖5(a)所示。由于地震是一個突發的隨機性事件,沒有明顯的時間分布特征,為了確保記錄地震事件的可靠性,地震計監測地震信號的信噪比不變,因此當地震臺站受附近噪聲源影響時,臺站能監測到的最小地震信號振幅會增大,能監測到的最小地震震級也會相應變大,也就是說,很多震級較小的地震事件在白天時段被湮沒在噪聲信號中,因而未能被監測到。

圖5 蘆山地震余震序列

區域最小完整性震級MC的大小反映了地震臺網監測地震的能力,MC越小臺網的地震監測能力越高。MC隨時間的變化有3個不同的階段:地震發生前MC最高,震后24 h內震區小震密集,MC迅速下降后又上升,隨著流動臺站的部署及運行,MC再次下降,之后保持平穩,如圖5(b)所示。2013年MS7.0蘆山地震的密集臺陣中,很多臺站地表覆蓋層較厚,大部分沒有基巖出露,其高頻噪聲水平優于本次流動地震臺網,但平均臺間距(14 km)比本次流動臺網大,2次流動地震臺網的區域最小完整性震級MC水平相當[14],說明在流動地震臺網的部署中,可通過提高臺站密度來減小臺基環境噪聲水平對地震監測閾值的影響。

本次蘆山地震流動地震臺網的性能較好,即使臺站的背景噪聲水平較高,也能清晰記錄到區域內地震事件。圖6分別為2022-06-04 08:20蘆山縣ML1.2余震和2022-06-06 03:30寶興縣ML0.5余震的定位及波形,可以看出,流動臺站波形數據可清晰識別到震相及相應到時,表明該臺站數據可用于地震定位和科學研究。流動地震臺網的部署提高了震區臺站覆蓋率,減小了臺站方位角,有助于降低震區最小地震監測震級,提高余震定位精度,對了解地震成因至關重要。此外,通過定期計算臺站噪聲功率譜密度曲線,能夠監測各臺站的噪聲情況,并在需要時進行干預。

圖6 蘆山流動地震臺網記錄的余震事件波形

圖7為余震序列的震級-時間分布及每天余震頻次分布。可以看出,主震后前3 d震區地震活動性仍然很高,每天余震超過100次。隨著時間的推移,余震強度和頻次迅速衰減,主震后前9 d記錄到余震1 004次,從第10 d開始每天余震少于20次,余震序列主要發生在主震后5 d內,累積余震832次。因此,為更好地認識余震序列的發展并有效部署震后應急響應方案,流動地震臺網的快速部署是先決條件。

圖7 2022年蘆山地震余震序列

4 結 語

在本次蘆山MS6.1地震的流動地震臺網部署過程中,通過嚴格選址及高質量儀器設備的安裝,減小了震區臺站方位角,提高了臺站覆蓋率,有助于震區余震,特別是小震事件的精確定位。流動地震臺站受限于儀器設備、場地條件及附近人為活動等影響,其噪聲水平高于區域大部分固定臺站,且平均水平明顯高于NHNM和NLNM均值,部分臺站接近甚至高于NHLM值。與區域內固定地震臺站觀測到的噪聲特征相似,流動地震臺站的高頻噪聲呈現明顯的日變化特征,即白天噪聲水平升高、夜晚降低,與附近居民生活規律相關。區域地震監測能力在白天時段較夜晚低,白天記錄到的小震事件數量明顯較少,流動地震臺網的最小完整性震級MC由夜晚時段1.1升高至白天時段1.4。采用雙差定位方法對震后余震序列進行重定位,結果顯示,余震分布在小關子斷裂北部,呈NE向分布,具有明顯的叢集性,震源深度主要分布在10~20 km,為明顯的隱伏斷層。

流動地震臺網布設是一件復雜而重要的工作,除了面臨震區復雜的地質環境、未知的次生地質災害外,還面臨通信、電力及生活保障等問題。大地震后余震序列的衰減速度非常快,這就要求工作人員利用豐富的實踐經驗及專業的技術水平,快速制定合適的流動地震臺網部署方案,保障任務目標的達成。

致謝:感謝蘆山流動地震觀測組成員的辛苦付出,感謝重慶市地震局及雅安市人民政府工作人員的大力支持。本文流動臺站噪聲功率譜概率密度函數計算使用了四川省地震局謝江濤工程師編寫的軟件,在此一并表示感謝。

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