Quantitative effect of regional one-dimensional velocity models on earthquake relocation：Take the 2017 Jiuzhaigou MS7.0 earthquake sequence as an example
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摘要: 利用2017年8月1日至2017年12月31日四川地震台网和甘肃地震台网记录到的发生在青藏高原东缘的731个地震事件的9 284条Pg震相到时数据，首先反演了该地区的“最小一维速度模型”，并将该模型和选取的速度模型建立对比模型，以九寨沟地震序列为研究目标，定量讨论了两种速度模型分别在绝对定位和相对定位方法中对定位结果的影响。所得定位结果表明：反演获得的“最小一维速度模型”在重定位中可以有效地减小地震走时均方根残差；绝对定位比相对定位更加依赖于一维速度模型，一维速度模型会直接影响绝对定位结果中的震源分布形态，但在相对定位结果中仅起到调整地震事件相对位置的作用；在地震绝对定位中，震级越大的地震对于速度模型越敏感，而这一特点在相对定位中表现得并不明显。通过本项研究可知，在地震定位研究中，联合采用绝对定位和相对定位方法是最佳策略。
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关键词:
- 2017年九寨沟MS7.0地震 /
- “最小一维速度模型” /
- 绝对地震定位 /
- 相对地震定位
Abstract: Using 9 284 Pg phase arrival times of 731 earthquakes occurred in the eastern margin of the Tibetan Plateau recorded by Sichuan and Gansu Seismic Networks from August 1, 2017 to December 31, 2017, this paper determine “the minimum one-dimensional velocity model” for the area by inversion. “The minimum one-dimensional velocity model” and the selected comparative velocity model are used to establish the comparative models. Taking the Jiuzhaigou earthquake sequence as the research object, we quantitatively discuss the effects of two velocity models on the positioning results in absolute seismic location and relative seismic location methods. The results show that “the minimum one-dimensional velocity model” obtained by inversion can effectively reduce the root-mean-square residuals of travel time in relocation. Absolute seismic location method is more dependent on one-dimensional velocity model than relative seismic location. Furthermore, one-dimensional velocity model will directly affect the distribution pattern of hypocenters in absolute location, but only adjust the relative position of seismic events in relative location. In absolute location of earthquakes, the earthquake with larger magnitude is more sensitive to velocity model, which is not obvious in relative location. Therefore, the combination of absolute location method and relative location method is the best strategy in earthquake relocation. -
引言
近年来，宽频带地震仪、数字化重力仪及倾斜仪在全国得以广泛布设，特别是在同一台站同时安装此类摆式仪器，为分析、对比这些仪器观测信号之间的关系提供了基础条件. 越来越多的研究（郝晓光等，2008；蒋骏等，2012；王梅等，2014）显示，这些仪器均能观测到一种连续的地震动信号，该信号的周期通常介于2—20 s之间，持续时间可长达十几小时至十几天不等. 国内在该领域的早期研究主要是将这种连续的地震动信号对应为大地震的前兆异常或震前慢地震（郝晓光等，2008），但随后大量的研究表明，这种连续震动信号与台风和大风天气有关（傅容珊等，2009；张雁滨等，2013；王梅等，2014）. 实际上，自1950年以来国际地学界对这种连续震动信号的研究已有较明确的认识，剑桥大学Longuet-Higgins （1950）教授发表了一篇具有里程碑意义的研究报告，该报告揭示出微震起源于海浪驻波，并在洋底产生斯通利波，微震强度与海浪频率及海水深度有关. 目前通常把这种迭加在地脉动或固体潮观测曲线上的周期在2—20 s之间的连续微弱震动称为微震，是暴风雨期间海洋波浪对固体地球连续作用而造成的（Longuet-Higgins，1950；Essen et al，2003 ；Rhie，Romanowicz，2006；Tanimoto，2007；Kedar et al，2008 ；Traer et al，2012 ；Nishida，Takagi，2016）. 以往国内的研究对这种信号有不同的称谓，例如震颤波、扰动、地脉动等，本文采用国际上较为普遍的用法，称之为微震.
目前国内在微震信号的产生机制和来源方面的研究仍存在模糊的认识，譬如在一些大震前未出现台风天气，但地震仪和重力仪仍记录到了微震现象，于是仍有研究人员将这些微震信号作为短临地震异常. 本文拟利用山东省泰安台连续率较好的地震仪及重力仪观测资料，提取其中的微震信号，并结合气象实况观测资料，对微震现象产生的原因进行对比分析，进一步证实泰安台宽频带地震仪及重力仪在一年中的任何时间均可记录到微震信号，而且所有微震过程均与西太平洋远距离的台风和近海的风暴天气过程一一对应，并利用时频分析方法对这两种天气系统激发的微震信号的频谱演化过程进行对比研究，发现两种天气条件引起的微震信号能量的分布范围、强度及优势频带均基本一致，周期均在2—20 s之间，能量均在4—7 s附近最为集中；但两种天气条件下微震信号频率的动态演化过程有所不同，在近海风暴天气下微震信号均有明显的由高频逐渐向低频发展的特征，而在台风天气下微震信号则无明显变化规律.
1. 微震现象
山东省泰安台位于泰山南麓，台基为太古代花岗片麻岩，结晶基底，岩体完整致密均匀，测量数据信噪比高，可靠性良好，为全国一类测震、形变基准台. 仪器洞室安装有LaCoste-PET重力仪和JCZ-1甚宽频带数字地震仪.
本文对泰安台自2008年进行重力观测以来的观测数据进行了全面分析，并以2016年以来的数据为主要分析对象，对重力仪及宽频带地震仪记录到的微震过程进行信息提取，以分析不同天气条件引起的微震类型.
地震仪是记录地震波的仪器，能客观而及时地将地面的震动记录下来. 宽频带地震仪既可以记录以中长周期为主的远震，也可以记录较短周期的近震和地方震，重力仪观测到的主要地球物理现象为重力潮汐变化，但这两种仪器均可以记录到同一类噪声信号，其表现形式为：记录曲线加粗，持续时间长达一天至十几天，周期为2—20 s. 这类背景噪声相对于地震波为低频信号，相对于固体潮则为高频噪声信号. 一直以来，科学家主要通过全球地震台阵和台网的高采样率宽频带地震仪对此类背景信号进行研究（Longuet-Higgins，1950；Essen et al，2003 ；Rhie，Romanowicz，2006；Tanimoto，2007；Kedar et al，2008 ；Traer et al，2012 ；Nishida，Takagi，2016），并将此类背景信号称为“微震”. 图1为2017年2月19—21日山东省泰安台重力仪和宽频带地震仪观测到的微震过程，以及对微震信号的滤波、时频分析和频谱分析的处理结果. 在此期间山东内陆及海域为大风天气，内陆最大风力达8级，渤海海峡、黄海北部和中部出现6—8级大风，阵风达9—10级. 从图1a可以看到重力仪固体潮曲线上显著加粗的微震信号；滤波去除固体潮信号后 （图1b），微震现象更加明显，其形态呈纺锤形，持续时间超过一天. 时频分析可以更清晰地反映微震信号的频率和能量随时间的连续演化过程，图1c，d分别为重力仪和地震仪对2月19—21日微震事件信号进行分析得到的时频曲线. 本文同时选用重力和地震资料是为了说明这两种仪器均能观测到微震现象，但由于地震仪频带较重力仪宽，且采样率是重力仪的100倍，所以主要利用地震仪数据进行频谱方面的分析. 图1e，f即为利用地震仪观测数据对2—8 s及10，13，16，18，20 s 等各独立频带的信号强度在时间域进行傅里叶频谱分析的结果，该结果从另一个角度反映了微震信号在各频带的能量分布及演化过程.
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图 1 泰安台2017年2月19—21日重力观测曲线（a）及其滤波曲线（b），重力（c）及宽频带地震仪（d）时频曲线，宽频带地震仪2—8 s （e）和10—20 s （f）微震信号强度演变曲线Figure 1. Observing (a), filtering (b) and time-frequency curves (c) of gravity, time-frequency curves (d)，changes of 2−8 s (e) and 10−20 s (f) of microseisms of broadband seismometer at Tai’an seismic station during February 19−21，20172. 时频分析
自2008年安装以来，泰安重力仪观测记录了大量的微震过程，并由此引发了相关人员对微震现象的关注和研究. 结合气象实况观测数据可以看出，重力仪和地震仪记录的微震不但与台风有关，还与风暴天气有关. 对照台风发展路径可以看出，泰安台在台风天气出现微震现象时，台风既可能发展至沿海大陆架或台湾半岛附近，也可能在远海太平洋地区活动，山东内陆及胶东半岛附近海域气象条件不一定发生明显变化；但未出现台风时，泰安台也记录到了大量微震信号. 对照山东地区天气实况记录，这些微震过程均伴有山东内陆及胶东半岛两侧海域的风暴天气（王梅等，2014）. 风暴天气一般被描述为受“强冷空气、强对流、高空槽、低切变线、冷涡、西南暖湿气流”等气象条件影响且均伴有山东内陆及胶东半岛两侧海区6级以上大风.
时频分析是时频联合域分析的简称，作为一种新兴的信号处理方法，主要用来分析非平稳时变信号，时频分析提供时间域与频率域的联合分布信息，并可清楚地描述信号频率随时间变化的关系，给出各个时刻的瞬时频率及其幅值，以便进行时频滤波和时变信号等的研究（陈雨红等，2006；崔鑫等，2016）.
泰安地震台重力仪及地震仪记录到的微震可与台风及风暴天气明确对应，但不同天气条件下微震信号的演变过程又有所不同. 由于微震过程持续时间较长，强度也随时间而发展变化，是一种随时间变化的非平稳信号，利用时频分析法对此类动态信号进行解析，可以反映任意时间点或时段内的微震活动频谱信息，更加全面地、直观地展示信号频率的连续变化过程，也便于快捷地将重力及测震数据用于日常震情会商. 本文以2016年以来泰安地震台记录到的微震为例，根据微震信号基本变化特征，经过反复试验，在时频分析中采用短时傅里叶变换，窗函数用汉宁窗，频率范围设定为0—0.5 Hz，对地震仪数据采用较高的原信号采样率，即100 Hz，对重力仪也采用原采样率1 Hz，时间窗长均为30分钟，步长均为20分钟，分别对近海风暴及远海台风天气过程中出现的微震信号的频率特征进行分类分析.
2.1 风暴天气引起的微震
2016年泰安台受风暴天气影响出现6次幅度较大的微震过程，对应的天气实况分别为受强冷空气、气旋和高空槽等影响出现的海上大风天气（表1）. 由此可见，除台风天气外，微震发生的条件均为海上6级、内陆5级以上的风暴天气.
表 1 2016年泰安台重力及宽频带地震仪微震过程对应的天气条件Table 1. Weather conditions with microseisms recorded by gravimeter and broadband seismograph at Tai’an station in 2016微震事件编号 微震发生时段 对应天气实况 1 1月16—26日 受强冷空气影响，渤海和渤海海峡7级大风、阵风8—9级，黄海北部和中部出现7—8级大风 2 2月13—17日 受强冷空气影响，渤海、渤海海峡、黄海北部和中部7—8级大风、阵风9—10级 3 4月16—18日 受江淮气旋和高空槽先后影响，渤海海峡、黄海北部和中部，南风6—7级、阵风8级转北风 7—8级和阵风9—10级，半岛地区北风达6—7级、阵风8—9级 4 5月2—4日 受气旋影响，渤海、渤海海峡、黄海北部和中部5—7级大风、阵风8—9级 5 7月15—17日 受气旋影响，黄海北部和中部北风6—7级、阵风8级，渤海和渤海海峡北风，风力5—6级 6 12月21—25日 受强冷空气影响，渤海海峡、黄海北部和中部6—7级大风、阵风8级，半岛地区北风达 6—7级、阵风8—9级 注：表中资料引自宋嘉佳等（2016）、孙青等（2016）和杨璐瑛等（2016）. 利用时频分析方法在时频域对泰安重力仪上述时段内的微震过程进行信号提取，得到图2所示6次微震过程的时频曲线. 根据这些重力仪时频曲线可以基本了解微震信号的频率分布范围和能量变化过程. 而地震仪相对于重力仪具有频带范围宽、采样率高的特点，因此进一步对宽频带地震仪同步观测数据进行了分析（图1e—f）. 图3为利用地震仪数据对2016年12月21—25日微震过程（图2f）进行的时频分析及独立频带上的傅里叶频谱分析.
综合分析图1d—f及图2和图3可以看出，此类由风暴天气引起的微震信号具有以下特征：① 能量分布基本介于2—20 s之间，但不均匀，以4—6 s最为集中；② 能量分布连续，存在一个频率由高向低逐渐演变、同时能量显著集中的条带，该条带呈指数形式分布，在9 s和15 s附近存在两个呈直线分布且较平稳的低能量条带；③ 随着时间的发展，微震信号首先在3 s附近（高频）开始加强，在4—6 s范围能量最强，7 s后又逐渐变弱，后期能量更为消减，12—18 s范围内的信号能量已不明显.
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图 2 2016年近海风暴天气泰安台重力仪时频分析曲线（a） 1月16—26日；（b） 2月13—17日；（c） 4月16—18日；（d） 5月2—4日；（e） 7月15—17日；（f） 12月21—25日Figure 2. Time-frequency curves of gravimeter under offshore storm condition at Tai’an station in 2016（a） January 16−26；（b） February 13−17；（c） April 16−18；（d） May 2−4；（e） July 15−17；（f） December 21−25![]()
图 3 2016年12月21—25日泰安台宽频带地震仪时频曲线（a）和2—17 s微震信号强度的演变曲线（b）Figure 3. Time-frequency curve of broadband seismometer （a） and evolution curve of 2−17 s microseisms signal intensity of broadband seismometer （b） at Tai’an seismic station during December 21−25，20162.2 台风天气引起的微震
利用时频分析得到2016年泰安台重力仪受台风天气影响出现的6次较明显的微震过程的时频曲线（图4）. 表2为这6次微震过程对应的台风情况. 观察泰安台地震仪2016年9月26—30日17号台风在台湾东南海域（距福建沿海约1 000 km）至福建内陆活动期间的时频分析曲线可知（图5），台风天气期间泰安台出现的微震过程，其信号能量主要分布在2—20 s范围内，其中5—8 s范围最为集中且信号强度大，在15 s左右存在一个信号平稳加强的频段；但每次台风产生的能量随时间的变化无明显规律.
表 2 泰安台重力仪及宽频带地震仪记录到的微震过程所对应的台风Table 2. Typhoons with microseisms recorded by gravimeter and broadband seismograph at Tai’an station微震事件编号 微震发生时段 台风编号 登陆地点 1 7月31日—8月3日 4 登陆广东沿 2 4月4—13日 5 东海以东远海 3 8月25日—9月1日 10 东海以东远海 4 9月16—21日 16 台湾以北海域 5 9月26—30日 17 福建沿海 6 10月4—6日 18 东海海域 注：引自浙江水利（2016）. ![]()
图 4 2016年泰安台台风天气过程重力仪时频分析曲线（a） 7月31日—8月3日；（b） 4月4—13日；（c） 8月25日—9月1日；（d） 9月16—21日；（e） 9月26—30日；（f） 10月4—6日Figure 4. Time-frequency curve of gravimeter under typhoon condition at Tai’an station in 2016（a） July 31−August 3；（b） April 4−13；（c） August 25−September 1；（d） September 16−21；（e） September 26−30；（f） October 4−6![]()
图 5 2016年9月26—30日泰安台宽频带地震仪时频分析曲线Figure 5. Time-frequency curve of broadband seismometer during September 26−30, 20163. 讨论与结论
气象实况资料与山东泰安地震台重力仪及宽频带地震仪记录的微震过程的对比显示，泰安台的微震现象可以发生在一年中的任何时段，且总是伴随着近海海上大风或远海台风，并一一对应. 近海海上大风天气通常为渤海、渤海海峡、黄海北部和中部6级以上风暴天气，而台风天气可以为台风发展至东南沿海、台湾海峡、东海，甚至是东海以东海域.
无论是近海风暴还是台风天气引起的微震，总体上均具有连续、高频、持续时间长的性质，这些性质均为移动波源激发信号传播过程所特有的，天然点源震动（破裂）则很难维持此类能量激发过程. 根据本文对微震现象的频谱发展演化特征的综合分析及其与天气实况资料的对比，可以明显看出微震过程与海上风暴天气在时间上存在明确的对应关系，其频率变化特征也符合移动激发源信号的传播特性，基本可以排除地震前兆的可能.
近海风暴和台风天气引起的微震过程，其信号频率分布虽不均匀，但存在一定的分布范围和优势频带. 通过时频分析和傅里叶频谱分析结果的综合比较，发现微震信号基本分布在2—20 s之间，能量在4—7 s附近最为集中. 与没有微震的平静期（本底）相比，平静期信号能量主要集中在4—5 s附近，而这部分信号是人们所熟知的地脉动，即地球表层时刻存在的非地震引起的稳定的微弱震动，在微震发生过程中，这部分信号得以增强；近海风暴天气与远海台风天气相比，其产生的微震信号的能量分布范围、强度及优势频带基本一致，但在近海风暴天气下微震信号存在明显的由高频逐渐向低频发展的动态演化过程，而在台风天气下微震信号则无明显变化规律.
暴风雨期间，海洋波浪会对固体地球造成影响，引发微震现象，无论是沿海还是内陆台站均可以观测到微震信号，全球地学研究人员对这一现象已形成了基本的共识. Tanimoto（2007）曾描述：微震在地震仪记录曲线上无处不在，其在全球的优势频带均介于0.05—0.4 Hz （2.5—20 s）之间，可反映海洋活动的强度. 目前普遍将微震分为第一类脉动波（信号周期集中在10—20 s）和第二类脉动波（信号周期集中在2—10 s）. 第一类脉动周期同全球海浪的主要周期一致，Hasselmann （1963）认为此类震动是浅海海岸在海浪压力驱动下所产生的，Stehly 等（2006）认为此类震动是由大洋深水区的海浪波动引起的；而第二类脉动则是由同频反向海浪耦合碰撞产生的（Peterson，1993）. 泰安台的观测表明，无论是近海大陆架（渤海、渤海海峡）的风暴天气还是远海（东海、东海以东）的台风天气，均可以引发微震，微震信号的频率介于2—20 s之间，能量呈不均匀分布，但近海风暴天气与远海台风天气产生的微震信号的动态发展过程存在一定的差异. 泰安台距海岸线最近约200 km，基本为近海风暴对其产生影响的最小距离；而台风对泰安台观测产生影响时，台风中心尚处于距海岸线较远处的海域，一般距泰安台1 000—2 000 km，因此微震信号的传播可能还与激发源与台站的距离及传播路径有关.
早期针对微震的研究主要分析其面波成份，后期已可以识别P波成分，并能利用定位技术确定海上风暴的位置（Matthieu et al，2010 ）. 目前Nishida和Takagi （2016）已经成功地监测到了遥远且强烈的北大西洋风暴所触发的S波，分析出了微震波的方向，并揭示出其传播路径和所经过的大地结构. 国内在这方面的研究起步较晚，关注度低，认识上存在一定的偏差. 随着观测及分析技术的进步，特别是对微震定位技术研究的深入，对微震现象的认识也将逐步提高.
感谢中国科学院测量与地球物理研究所倪四道研究员、南方科技大学夏英杰博士就本文研究方向和程序开发方面提供的建议和帮助.
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图 1 研究区域内地震台、地震震中及射线分布图（a），P波走时曲线图（b）及初始震源深度直方图（c）
Figure 1. Distribution of seismic stations，epicenters and seismic rays （a），travel time versus epicentral distance curve of P wave （b） and histogram of the initial focal depth （c）
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图 2 初始一维输入速度模型 （a），反演得到的一维输出速度模型 （b）及不同速度模型下地震走时均方根（RMS）残差随迭代次数增加对应的变化 （c）
Figure 2. Initial 1-D input P wave velocity model （a），1-D output velocity model obtained by inversion （b）， variation of root mean square （RMS） of travel time residuals corresponding to different velocity models with increasing iterations （c）
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图 3 模型Ⅲ与“最小一维速度模型”的对比图
Figure 3. Comparison of the model Ⅲ with “the minimum one-dimensional velocity model”
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图 4 速度模型反演稳定性检验
（a） 输入模型；（b） 输出模型
Figure 4. Stability testing of velocity model inversion
（a） Input model; （b） Output model
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图 5 使用“最小一维速度模型”及台站校正值进行绝对定位前后的震源分布图（a，b，c）及走时均方根（RMS）残差统计分布图（d）
蓝色圆圈表示初始震源位置，红色圆圈表示绝对定位后的震源位置，黄色星形和绿色星形分别表示九寨沟MS7.0主震初始位置和绝对定位后的位置；图（a）中AA′和BB′分别表示平行于、垂直于余震分布方向的两条剖面线，两条剖面线交于O点。图（b）和图（c）分别为震源沿经度和纬度方向的投影. 图6中相应符号的意思同此
Figure 5. Distribution of hypocenters before and after absolute relocation by using “the minimum 1-D velocity model” and station correction （a，b，c） and statistical distribution of travel time RMS residuals （d）
Blue solid circles denote the initial focal location，red solid circles denote the hypocenters after absolute relocation，yellow and green stars denote the initial location and absolute relocation of Jiuzhaigou MS7.0 mainshock，respectively. In Fig. （a） AA′ and BB′ represent two profile lines parallel to and perpendicular to the distribution direction of aftershocks，respectively. The two profiles intersect at O. Figs. （b） and （c） denote the distribution of focal depths along longitude and latitude directions，respectively. All these are the same in Fig. 6
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图 6 使用模型Ⅲ进行绝对定位前后的震源分布图（a，b，c）及走时均方根（RMS）残差统计分布图（d）
Figure 6. Distribution of hypocenters before and after absolute relocation by using model Ⅲ （a，b，c） and statistical distribution of travel time RMS residuals （d）
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图 7 AA′和BB′深度剖面上绝对定位后的震源分布图
图（a）和（b）表示使用“最小一维速度模型”及台站校正值进行绝对定位的结果，图（c）和（d）表示使用模型Ⅲ进行绝对定位的结果，红色星形表示九寨沟MS7.0主震绝对定位后的位置
Figure 7. Distribution of hypocenters after absolute relocation along profiles AA′ and BB′
Figs. （a） and （b） denote the hypocenters after absolute relocation by using “the minimum 1-D velocity model” and station correction，Figs. （c） and （d） denote the hypocenters after absolute relocation by using model Ⅲ，and the red stars denote the location of Jiuzhaigou MS7.0 mainshock after absolute relocation
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图 8 使用“最小一维速度模型”进行相对定位前后的震源分布图（a，b，c）及走时均方根（RMS）残差统计分布图（d）
蓝色圆圈表示相对定位前的震源位置，这里采用的是使用“ 最小一维速度模型”和台站校正值在初始位置上进行绝对定位之后的位置，红色圆圈表示相对定位后的震源位置，黄色星形和绿色星形分别表示相对定位前九寨沟MS7.0主震位置和相对定位后九寨沟MS7.0主震位置。图（a）中AA′和BB′分别表示平行于余震分布方向和垂直于余震分布方向的两条剖面线（剖面线位置同图5），两条剖面线交于O点；图（b）和（c）分别为震源沿经度和纬度方向的投影。图9中相应符号的意思同此
Figure 8. The distribution of hypocenters before and after relative relocation by using “the minimum 1-D velocity model” （a，b，c） and statistical distribution of travel time RMS residuals （d）
Blue solid circles denote the hypocenters before relative relocation，and here we use the data after absolute relocation at the initial position by using “the minimum 1-D velocity model” and station correction，red solid circles denote the hypocenters after relative relocation，yellow and green stars denote the location of Jiuzhaigou MS7.0 main shock before and after relative relocation，respectively. AA′ and BB′ represents the two profile lines parallel to and perpendicular to the distribution direction of aftershocks，respectively. The position of profile lines is the same as Fig. 5. The two profiles intersect at O. Figs. （b） and （c） denote the distribution of focal depths along longitude and latitude directions. All these are the same in Fig. 9
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图 9 使用模型Ⅲ进行相对定位前后的震源分布图（a，b，c）及走时均方根（RMS）残差统计分布图（d）
Figure 9. Distribution of hypocenters before and after relative relocation by using model Ⅲ （a，b，c） and statistical distribution of travel time RMS residuals （d）
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图 10 AA′及BB′深度剖面上相对定位后震源分布图
图（a）和（b）表示使用“最小一维速度模型”进行相对定位的结果，图（c）和（d）表示使用模型Ⅲ进行相对定位的结果，红色星形表示九寨沟MS7.0主震相对定位后的位置
Figure 10. Distribution of hypocenters after relative relocation at profiles of AA′ and BB′
Figs. （a） and （b） denote the hypocenters after relative relocation by using “the minimum 1-D velocity model”，Figs. （c） and （d） denote the hypocenters after relative relocation by using model Ⅲ，the red stars denote the location of Jiuzhaigou MS7.0 mainshock after relative relocation
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图 11 相对定位后不同震级的震源深度分布统计图
图（a）−（c）表示使用“最小一维速度模型”进行相对定位的结果，图（d）−（f）表示使用模型Ⅲ进行相对定位的结果
Figure 11. Histogram of depth distribution of hypocenters with different magnitudes after relative relocation
Figs. （a）−（c） denote the hypocenters after relative relocation by using “the minimum 1-D velocity model”，Figs. （d）−（f） denote the hypocenters after relative relocation by using model Ⅲ
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