Identification of the temporal changes of site nonlinearity during 2011 MW9.0 Tohoku earthquake by moving time window deconvolution method
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摘要: 利用模拟记录和2011年日本东北MW9.0大地震观测记录分析了基于移动窗解卷积法识别场地非线性时变特征的可行性，并与移动窗谱比法的结果进行了对比分析。研究表明：基于移动窗解卷积法可以较好地揭示场地非线性随地震动水平的变化过程，识别非线性发生的阈值、非线性变化程度及强震动后的恢复程度；与移动窗谱比法相比，移动窗解卷积法更容易获得较为稳定的土体非线性时变过程，但对于存在强阻抗比的浅表层土体，移动窗谱比法可以获得更准确的非线性程度。对2011年日本东北MW9.0大地震中8个KiK-net台站进行了非线性时变分析，结果表明；两种方法识别的非线性阈值较接近，约在40—100 cm/s2之间，且与场地vS30没有明显的相关性；在峰值加速度PGA较低的IBRH20台站，非线性引起的波速下降较小（3%）且震后几乎完全恢复；PGA 处于386—822 cm/s2之间的其余7个台站，场地等效剪切波速下降13%—37%，产生了显著的场地非线性，且震后未完全恢复；PGA大于380 cm/s2时，非线性所导致的场地波速下降、恢复与PGA无明显相关性。Abstract: In this paper, the feasibility of identifying nonlinear temporal changes of sites by moving time window deconvolution method is analyzed based on the simulation records and observation records from the 2011 MW9.0 Tohoku earthquake, and the results are compared with those by the moving time window spectral ratio method. The results show that the moving time window deconvolution method can reveal the nonlinear change process of the site with ground motion level. Based on this method, the threshold of nonlinearity, the degree of nonlinearity change and the recovery degree after strong ground motion process can be identified. Compared with the moving time window spectrum ratio method, the moving time window deconvolution method can obtain more stable nonlinear temporal changes process of soil, but for the shallow surface soil with strong impedance ratio, the moving time window spectrum ratio method can obtain more accurate nonlinear degree results. The nonlinear temporal changes analysis of eight KiK-net stations during the 2011 MW9.0 Tohoku earthquake shows that the nonlinear thresholds identified by the two methods are close to each other, ranging from 40 cm/s2 to 100 cm/s2, and there is no obvious correlation with site vS30. At IBRH20 station with low PGA, the decrease of wave velocity caused by nonlinearity was small （3%） and the recovery was almost complete after the earthquake. At the other seven stations with high PGA （range of 386—822 cm/s2）, the site equivalent shear wave velocity decreased by 13%—37%, resulting in significant site nonlinearity and not fully recovered after the earthquake. As PGA is larger than 380 cm/s2, there is no significant correlation between PGA and the decrease/recovery of wave velocity caused by nonlinearity.
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Keywords:
- deconvolution /
- moving time windows /
- site nonlinearity /
- temporal changes
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引言
北京时间2017年8月8日21时19分，我国四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县发生MS7.0地震。根据中国地震台网中心测定，此次地震震中位置为（33.20°N，103.82°E）；根据面波振幅谱确定的震源深度为8.2 km （赵博等，2018）；此次地震的极震区烈度达Ⅸ度以上，受灾范围近3万平方千米。截至2017年9月3日，九寨沟地震震源区发生MS1.0以上地震2 571次，其中最大主震为MS7.2。与2008年5月12日汶川MS8.0地震一样，九寨沟MS7.0地震也发生在巴颜喀拉地块的边缘地带，是巴颜喀拉地块边界断裂持续活动的结果（邓起东等，2010；张旭等，2017）。巴颜喀拉地块从帕米尔高原一直延伸至龙门山断裂带，地块内部地质构造复杂，历史强震频发。从1976年开始，巴颜喀拉地块已成为整个西部地区M7.0地震的主体活跃区（徐锡伟等，2008；邓起东等，2010，2014；闻学泽等，2011）。
九寨沟MS7.0地震震中处于巴颜喀拉地块东部岷江断裂、虎牙断裂与塔藏断裂交会区域，震源区内断裂构造交错复杂，区内近南北向的岷江断裂和北西西走向的东昆仑断裂东段分别为巴颜喀拉地块的东边界和北边界（Burchfiel et al，1995 ）。任俊杰等（2017）的研究表明九寨沟地震是左旋走滑的东昆仑断裂带东端继续向东扩展的结果。单新建等（2017）关于InSAR同震形变场的研究结果判定该地震的发震断层为虎牙断裂的北侧延伸分支。杨宜海等（2017）和谢祖军等（2018）的震源机制解反演结果则显示此次地震主要受南南东走向、近直立的左旋走滑断层控制，主压应力轴的优势方向为南东东向。
地震的发生往往伴随着地壳应力的释放，应力释放通常会较大程度地影响周围区域的地震活动、形变场、应力场及断层上的应力积累（Lin，Stein，2004；Stein，2005；黄禄渊等，2017）。一次地震的发生，虽然原因很多且非常复杂，但是地壳应力的变化是其中一个非常重要的因素，把握地震震源区地壳应力场的变化特征对理解地震的发生机制起着重要作用。剪切波分裂现象对地壳应力场的变化极为敏感，因而研究剪切波分裂参数的特征对理解地壳应力场的变化有非常重要的意义。鉴于此，本文利用九寨沟MS7.0地震震源区（32.8°N—33.6°N，103.5°E—104.3°E）内流动地震台站记录到的地震波形数据进行剪切波分裂参数计算，分析该地区剪切波分裂参数的空间分布特征以及参数随时间的动态变化特征，进而探讨九寨沟地震震源区地壳应力的调整变化，并结合该地区其它地球物理研究结果从各向异性的角度对九寨沟震源区的应力特征予以讨论。
1. 构造背景与地震数据
1.1 构造背景
九寨沟MS7.0地震震中及邻区构造背景较为复杂，发育有多条断裂（图1a），包括南北向的岷江断裂、北西西走向的东昆仑断裂、塔藏断裂和近南北向的虎牙断裂（张培震等，2003；闻学泽等，2011），其中：东昆仑断裂是青藏高原中北部的一条巨型左旋走滑断层，西起新疆与青海交界的鲸鱼湖以西，向东延伸至甘肃玛曲以东，其地震活动十分强烈，自从1900年有历史记载以来，发生了6次M7.0以上地震（中国地震局震害防御司，1999）；岷江断裂为岷山隆起西边界的主控断层，大致沿岷江西岸向南延伸，总体走向近南北向，断面倾向北西方向；塔藏断裂位于东昆仑断裂东段，总体呈北西走向，西起若尔盖盆地北缘，向北西西向延伸，向东转为北西向，经东北、塔藏、九寨沟，至马家磨转为北西西向（张军龙等，2012）；虎牙断裂为岷山隆起东边界的主控断层，其北段显示兼有逆冲分量的左旋走滑性质（周荣军等，2006）。
九寨沟MS7.0地震震源区的构造应力场最大水平主应力方向为近东西向，该区域曾发生走滑型和逆冲型地震（杨宜海等，2017）。九寨沟地震的余震定位结果显示主震和余震沿虎牙断裂北段呈北北西向密集条带分布，密集条带长约36 km，优势方位为330° （图1b）。九寨沟地震的发震断层为北北西向虎牙断裂北段（徐锡伟等，2017）。美国地质调查局的震源机制结果显示此次地震是北北西走向的走滑型地震（USGS，2017），GPS数据研究显示九寨沟地区的水平速度场方向为近似东西向（庞亚瑾等，2017）。
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图 1 九寨沟地震震源区及邻区的构造背景（a）和震源区余震及台站分布图（b）Figure 1. Tectonic settings of the source region of Jiuzhaigou earthquake and its vicinity （a） as well as distribution of the aftershocks and seismic stations in the source region （b）1.2 地震活动性与地震数据
2017年8月8日21时九寨沟地区发生MS7.0地震，当时距离主震震中30 km范围内没有固定地震台站，无法满足地震监测以及地震精确定位等后期地球物理研究的需要。为了更好地监测余震活动并顺利进行后续的地球物理研究，四川省地震局在震源区架设了4个流动地震台站L5110，L5111，L5112，L5113 （图1b），其中台站L5110，L5111，L5112采用CMG-40TDE短周期地震仪，L5113采用GL-PS2短周期地震仪，频带宽度均为2 s—50 Hz，地震记录采样率均为100 sps。
图1b中的地震定位数据来自于四川省地震局地震台网目录。由图1b可见，九寨沟地震余震序列的震中呈南东向分布，延伸近40 km，4个地震台站围绕余震分布，较好地覆盖了整个震源区。
图2给出了九寨沟地震震源区的余震分布柱状图和M-t图，可见震源区的地震活动性在九寨沟MS7.0地震前后有较大的变化。九寨沟MS7.0地震发生在2017年8月8日21时，M-t图显示8月8日在MS7.0地震发生之前震源区内的地震发生频率较低，MS7.0地震发生之后，地震活动迅速增强，特别是8月9日，地震次数高达500多次，而且地震震级也相对较高，MS4.0以上地震有6次（图2b）。在随后的10天内，地震活动依然处于较高水平，每天的地震多达200次以上，MS3.0以上地震可达46次。8月22日之后，地震活动性明显下降，地震震级也有所降低，地震震级多集中在MS2.0以下。由此可见，九寨沟MS7.0地震后，震源区地震活动性迅速增强，而后随着地壳应力的释放，地震活动性和地震强度均有所降低。
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图 2 九寨沟震源区余震分布柱状图（a）和M-t图（b）Figure 2. Histogram （a） and M-t （b） of the aftershocks in the source region of Jiuzhaigou earthquake2. 剪切波分裂分析
剪切波分裂分析旨在识别快波（快剪切波）和慢波（慢剪切波）到时，计算出快波偏振方向和慢波延迟时间。快波偏振方向可用于评估裂隙走向和最大水平主压应力方向，慢波延迟时间则是对应力强度的定性描述。当剪切波入射到地表时，如果入射角大于临界角，剪切波会受到明显的SP转换波的干扰。因此，选取剪切波窗口内的地震波形记录是剪切波分裂计算的前提条件（Crampin，Peacock，2005；刘莎等，2014）。本文挑选出P波和S波到时差小于5 s的波形数据，从中筛选出剪切波波形信噪比高于7.0的数据；用于剪切波分裂计算的地震震级均在MS1.0—6.0范围内，而且为了消除地表低速层的影响，选用地震震源深度处于5—15 km的地震事件。
剪切波分裂各向异性在偏振图上的特点是质点振动方向突然发生垂直变化，因此，由剪切波质点偏振图可以直观地展示剪切波分裂现象，并可测量出快波偏振方向和慢波延迟时间（Crampin，Gao，2006）。本文截取剪切波到时前20个采样点和到时后40个采样点的一段波形数据进行剪切波分裂计算，通过分析这60个采样点数据的质点偏振图特征获得两个剪切波的分裂参数，结果如图3所示。由于地壳中各向异性介质的存在，剪切波质点偏振图显示有两个偏振方向相互垂直的地震波。根据剪切波偏振方向的转变来确定快慢波的到达时间，然后测量快、慢剪切波到时差，该差值即为慢波延迟时间（图3b）。
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图 3 L5112台站记录的地震数据剪切波分裂分析所记录事件的发震时间为2017年8月10日20时12分59秒；震中位于（33.31°N，103.74°N），震源深度为7 km；震级为MS1.2；震中距为6.5 km。 （a） 三分量地震波行记录，两条红色竖虚线是截取的用于质点偏振图分析的剪切波段；（b） 质点偏振图，箭头标示了快慢波的质点运动方向，红点标记了快慢波的到达Figure 3. The shear wave splitting analyses of the earthquakes recorded by station L5112The earthquake with MS1.2 occurred at 20:12:59 on 10 August 2017，the epicenter is located at （33.31°N，103.74°E） with focal depth 7 km and epicentral distance 6.5 km。 （a） Three-component seismic waveforms，where the two red vertical dashed lines delineate the scope of shear wave shown in polarization figure；（b） Particle trail where the arrows are their particle motion directions of fast and slow waves，and red dots mark their arrivals3. 剪切波分裂分析结果
经过剪切波分裂计算获得了九寨沟地区4个流动台站的剪切波分裂参数，共计583对结果（表1），特别是距离余震序列较近的L5111和L5112两个台站，均获得了200对以上剪切波分裂参数，这两个台站的快波偏振方向误差均在30°以内，慢波延迟时间误差在2.5 ms/km以内。L5110和L5113台站分别获得了4对和58对剪切波分裂参数，虽然位于剪切波窗口内的事件数目较少，但二者的快波偏振方向误差均在20°以内，快波偏振方向结果的一致性较高，慢波延迟时间误差也均2.0 ms/km左右。
表 1 九寨沟地区4个流动台站的剪切波分裂参数Table 1. Parameters of shear wave splitting at the four portable seismic stations in Jiuzhaigou area台站 窗口内波形个数 平均偏振方向/° 偏振方向误差/° 平均慢波延时
/（ms·km−1）慢波延时误差
/（ms·km−1）L5110 4 104 6.9 4.23 1.63 L5111 217 97 26.7 5.35 2.35 L5112 304 99 23.8 5.08 2.18 L5113 58 82 19.5 4.76 2.14 4个台站的快波偏振方向等面积投影玫瑰图显示，九寨沟MS7.0地震震源区的快波偏振方向多为南东东向（图4），4个台站快波偏振方向的平均值为98°。图4显示了各台站位于剪切波窗口内用于计算剪切波分裂参数的地震分布。L5110台站的快波偏振方向只有4条结果，但是误差较小，均显示为南东向；L5111台站的快波偏振方向结果较多，有217条，快波偏振优势方向显示为南东东向；L5112台站获得了最多的剪切波分裂参数结果，304条结果显示快波偏振优势方向有两个，即近东西向和南东东向；L5113台站获得了58条快波偏振方向结果，快波偏振优势方向为北东东向。研究区域内慢波延迟时间的平均值为5.04 ms/km，其中慢波延迟时间最大值源于距离主震震中位置最近的L5111台站，最小值来自L5110台站，可见距离主震震中越近，慢波延迟时间相对较大，表明其各向异性程度相对较强。
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图 4 研究区域内4个台站快波偏振方向等面积投影玫瑰图Figure 4. The homolographic projection rose diagrams of the fast shear wave polarizations at four seismic stations4. 震源区地壳应力场的讨论
4.1 快波偏振方向与构造背景
剪切波分裂现象对地壳应力环境的变化非常敏感，尤其是对探讨小尺度应力环境特征非常有效（Gao，Crampin，2004；赖院根等，2006）。快剪切波偏振方向近似平行于裂隙面的走向和区域最大水平压应力方向，反映了区域应力场的作用方向（Zatsepin，Crampin，1997）。地壳各向异性分布除与区域构造活动、地壳应力特征密切相关以外，还会受到断裂分布、地质结构和应力场等因素的影响（高原等，2010；Gao et al，2011 ），而且位于活动断裂上的台站快波偏振方向往往受活动断裂的影响较大（高原，吴晶，2008）。
图5将震源区内4个台站的快波偏振方向绘制于九寨沟地震余震分布图上，可见快波偏振方向与断裂走向以及余震的展布方向均存在一定夹角。L5110台站的快波偏振方向为南东向，与塔藏断裂走向一致；L5111台站距离主震震中位置最近，快波偏振方向为南东东向，虽然该台站位于塔藏断裂上，但其快波偏振方向与断裂走向呈一定角度；L5112台站位于塔藏断裂与岷江断裂交叉口内，快波偏振方向为南东东向，与断裂走向斜交；L5113台站位于岷江断裂上，快波偏振方向为北东东向，与岷江断裂斜交。另外，L5112台站的快波偏振方向与L5111台站的一致。
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图 5 九寨沟震源区各台站快波偏振方向等面积投影玫瑰图分布Figure 5. The distribution of the homolographic projection rose diagrams at stations in Jiuzhaigou focal areaGPS观测数据资料揭示了现今地壳变形的细节特征。根据GPS测量得到的主压应变方向为南东东向，与快波偏振方向一致（Gan et al，2007 ）。震源机制解反映了震源的破裂过程以及深部构造应力场的重要信息（Yang et al，2017 ），由浅源地震的震源机制得到的区域主压应力方向与本文所得的快波偏振方向相同（许忠淮，2001）。九寨沟MS7.0地震序列的震源机制解反演结果显示九寨沟地震序列主要受南南东走向、近似直立的左旋走滑断层控制，压应力轴方向为南东东向，与塔藏断裂和虎牙断裂大概呈30°—45°夹角，符合走滑断层的应力特征（杨宜海等，2017）。九寨沟地区区域应力场近似东西向（徐纪人，赵志新，2006），L5111，L5112和L5113台站的快波偏振方向与其一致，这与巴颜喀拉地块向东推挤的动力学背景一致。但是L5110台站距离震源区相对较远，快波偏振方向为南东向，与塔藏断裂的走向一致，反映了该台站快波偏振方向受周围活动断裂的影响相对较大。
4.2 慢波延迟时间的变化
选取有200条以上慢波延迟时间结果的L5111和L5112台站来分析震源区地壳应力的变化特征，结果如图6所示。在剪切波分裂研究中，慢波延迟时间通常表现出较高的离散，这是由压力分布状况、微裂隙的方向和密度分布、孔隙压强、地质构造、震源深度等多方面因素造成的（Crampin，1999）。但是慢波延迟时间的变化趋势能够反映出区域应力的变化特征，尤其是大地震发生前后慢波延迟时间会表现出明显的变化（常利军等，2015）。本文采用慢波延迟时间7点滑动平均结果来表示慢波延迟时间的变化趋势。由图6可见：L5111台站的慢波延迟时间自8月10日明显下降，8月17日降至4 ms/km后有所回升，20日之后慢波延迟时间波动较小；L5112台站的慢波延迟时间自8月10日有所下降，但下降幅度相对较缓，直到8月15日出现了小幅度的回升。可见，距离主震震中较近的L5111台站的慢波延迟时间变化程度比L5112台站大，震源区应力积累和释放对其影响也相对较大。
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图 6 L5111和L5112台站慢波延迟时间变化结果黑点为慢波延迟时间计算值，红色曲线为7点滑动平均结果Figure 6. The delay time changes of slow wave at the seismic stations L5111 and L5112The black dots denote the time delay of slow shear wave，and red lines are the results of 7 points moving average地震是在一定的构造应力场条件下断层相对运动的结果，断层活动通常会使得邻区的应力状态发生改变（缪淼，朱守彪，2012）。剪切波分裂现象对地壳应力的特征性变化非常敏感，通过慢波延迟时间的变化来监测地壳应力的变化已广泛应用于地震、火山地区地壳应力变化的研究（Gao，Crampin，2008；Liu et al，2014 ）。由于流动台站是在8月8日九寨沟MS7.0地震之后架设的，故不能观测主震发生之前的地壳应力变化。8月10日之后观测到慢波延迟时间持续降低，表明主震发生之后震源区的地壳应力不断释放，且随着余震的不断发生，地壳应力一直处于调整状态，后期逐渐减小最后趋于稳定；但是慢波延迟时间在震后的变化程度并不大，而且8月底震源区内的地震活动水平趋于平缓，揭示了此次九寨沟MS7.0地震之后未发生大规模的应力调整。谢祖军等（2018）关于九寨沟地震库仑应力场变化的研究结果表明，本次地震库仑应力影响的范围较小，主要是增强了塔藏断裂南段及虎牙断裂上的应力积累。杨宜海等（2017）的震源机制解结果则反映了此次地震不存在复杂的断层活动和大规模应力调整。本文的剪切波分裂结果与上述结果吻合，表明九寨沟MS7.0地震之后地壳应力调整的规模并不大。
5. 讨论与结论
本文对2017年8月8日九寨沟MS7.0地震之后震源区的地震活动性和地壳应力场特征进行了初步分析。九寨沟地震震源区在MS7.0地震发生之后，余震序列沿虎牙断裂北段呈北北西向密集条带展布。通过对剪切波分裂参数特征性变化的研究，获得了震源区地壳应力场的特征。
2017年8月8日九寨沟MS7.0地震发生之后，地震活动迅速增强，特别是8月9日，地震频次高达500多，地震震级也相对较高。在随后的10天内，地震活动依然处于较高水平，每天的地震多达200次以上；8月22日之后，地震活动水平有所下降，地震震级也有所降低，多集中在MS2.0以下。
通过对九寨沟地震震源区4个流动台站记录的地震数据进行剪切波分裂计算，获得了震源区的剪切波分裂参数特征。L5111，L5112和L5113台站的快波偏振方向为近似东西向，与GPS测量结果和震源机制解结果一致，反映了九寨沟MS7.0地震震源区区域主压应力方向为近似东西向。L5110台站的快波偏振方向为南东向，与塔藏断裂走向一致。震源区慢波延迟时间均值为5.04 ms/km。距离主震震中位置最近的L5111台站慢波延迟时间最长，而距离主震震中位置最远的L5110台站慢波延迟时间最短。从L5111和L5112台站的慢波延迟时间变化可以看出，慢波延迟时间在主震发生后的短时间内持续降低，表明地壳应力的释放与调整。慢波延迟时间在8月底趋于平缓，而且地震活动水平也明显降低，进一步推断震源区地壳应力场逐渐减小并趋于稳定。
九寨沟地区的剪切波分裂结果表明九寨沟MS7.0地震之后，随着余震的发生，发震断裂一直处于应力调整阶段，直到8月底，地壳应力场方趋于稳定。由于文中并未探讨九寨沟MS7.0地震之前地壳应力场的状态，因此无法对比MS7.0地震发生前后地壳应力的变化。一次大地震的发生是一个相对复杂的过程，剪切波分裂方法获得的应力场结果相对单一，在下一步的工作中还需要结合其它研究结果综合评价地壳应力场的变化特征。
感谢四川省地震局提供九寨沟地震目录，感谢两位审稿专家提出建设性的意见与建议。
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图 1 IWTH15台站地表（上）和井下（下）的模拟记录
A点代表非线性发生的阈值，B，C和D点分别代表等效剪切波速的明显下降点、最小值点和非线性恢复点，图2同此
Figure 1. The simulated records of surface （upper） and borehole （lower） at the station IWTH15
The red box represents one deconvolution time window，and the black box represents the next window. The point A represents the threshold of nonlinearity， the points B，C and D represent the location of obvious decrease，minimum value and nonlinearity recovery of equivalent shear wave velocity，respectively，which are the same in Fig. 2
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图 2 不同窗长（4 s，6 s，8 s，10 s和12 s）下基于移动窗解卷积的等效剪切波速与时间窗内PGA的关系
蓝色圆点表示以该点为中心的时间窗内解卷积的等效剪切波速，黑色圆点为每个时间窗内的PGA
Figure 2. The relationship between the equivalent shear wave velocity by moving-window deconvolution method of different window lengths （4 s，6 s，8 s，10 s and 12 s） and PGA in each time window
The blue dots represent the equivalent shear wave velocity by the deconvolution in the time window centered on this point，and the black dots represent the PGA in each time window
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图 3 （a） FSKH11台站地表和井下东西分量的加速度时程；（b） 基于移动窗解卷积法的等效剪切波速vS随窗内PGA的变化；（c） 基于移动窗谱比法的峰值频率随窗内PGA的变化；（d） 基于移动窗谱比法的地表和井下的谱比随时间的变化
图（a）和（b）中，A点为非线性发生的阈值，B，C和D点分别代表等效剪切波速的局部最小值、小幅恢复点和最小值，E点为强震动后等效剪切波速的恢复值；图（b）中红色框为等效剪切波速vS振荡区域，红色圆圈为该区域的vS平均值；图（d）中白色圆点表示峰值频率的变化轨迹
Figure 3. （a） The surface and borehole accelerations of EW component at the station FSKH11；（b） Temporal changes of equivalent shear wave velocity with PGA of each time window；（c） Temporal changes of peak frequencies with PGA of each time window；（d） Color-coded surface/borehole spectral ratios plotted against time based on moving window spectral ratios method
In Figs. （a） and （b），the point A represents the threshold of nonlinearity，the points B，C and D represent the local minimum value，small recovery and minimum value of equivalent shear wave velocity vS，the point E represents the recovery vS after the strong motion. In Fig. （b） the red frame is the oscillation area of vS，the red circle is the average vS；in Fig. （d） the white dot represents the trajectory of the peak frequency
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图 4 FSKH11台站在2011年日本东北大地震前3个月内16次弱震记录（a）和震后10天内25次弱震记录（b）的东西分量解卷积波形
Figure 4. The deconvolved waveforms of EW component from 16 weak earthquakes recorded within three months before the 2011 Tohoku earthquake （a） and 25 weak earthquakes recorded within ten days after the earthquake （b） at the station FSKH11
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图 5 2011年日本东北大地震中台站IBRH12 （a），IWTH21 （b），IWTH27 （c）和FKSH19 （d）的场地非线性时变过程识别结果（各子图意思同图3，A和F点分别表示两种方法识别到的非线性阈值的位置）
Figure 5. The identification results of the temporal changes in site nonlinearity at the stations IBRH12 （a），IWTH21 （b），IWTH27 （c） and FKSH19 （d） during 2011 Tohoku earthquake （The meanings of subfigures are the same as Fig. 3，and the points A and F denote the position of the nonlinear threshold by two methods）
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图 5 2011年日本东北大地震中台站IBRH20 （e），MYGH04 （f）和MYGH10 （g）的场地非线性时变过程识别结果（各子图意思同图3，A和F点分别表示两种方法识别到的非线性阈值的位置）
Figure 5. The identification results of the temporal changes in site nonlinearity at the stations IBRH20 （e），MYGH04 （f） and MYGH10 （g） during 2011 Tohoku earthquake （The meanings of subfigures are the same as Fig. 3，and the points A and F denote the position of the nonlinear threshold by two methods）
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图 6 （a） 非线性阈值与vS30的关系；（b） 等效剪切波速vS下降比与PGA的关系；（c） vS恢复比与PGA的关系
Figure 6. （a） Relationship between the nonlinear threshold and vS30；（b） Relationship between the decrease ratio of equivalent shearing velocity vS and PGA；（c） Relationship between the vS recovery ratio and PGA
表 1 IWTH15台站的场地参数
Table 1 Site parameters of the station IWTH15
序号 层厚/m 深度/m 土性 土类 vP/（m·s−1） vS/（m·s−1） ρ/（g·cm−3） 1 4 4 凝灰角砾岩 砂土 480 150 1.451 2 8 12 凝灰质砂岩 砂土 1780 360 2.014 3 26 38 凝灰岩 砂土 1780 450 2.014 4 72 110 凝灰角砾岩 基岩 1870 540 2.039 5 12 122 凝灰角砾岩 基岩 2160 680 2.113 
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表 2 土的动剪切模量比G/Gmax和阻尼比λ与剪应变γ的关系
Table 2 Relationship between dynamic shear modulus ratio G/Gmax and damping ratio λ and shear strain γ of soil
剪应变γ 砂土 基岩 G/Gmax λ G/Gmax λ 0.000 5% 0.976 0% 1.35% 1.0% 0.80% 0.001 0% 0.954 4% 1.76% 1.0% 1.00% 0.005 0% 0.838 9% 3.46% 1.0% 1.50% 0.010 0% 0.800 8% 4.67% 1.0% 2.10% 0.050 0% 0.398 5% 8.44% 1.0% 3.00% 0.100 0% 0.276 3% 9.83% 1.0% 3.60% 0.500 0% 0.086 8% 11.75% 1.0% 4.60% 1.000 0% 0.043 1% 12.12% 1.0% 5.40%
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表 3 利用DEEPSOIL进行时域非线性分析时所需拟合参数
Table 3 Nonlinear fitting parameters in time-domain nonlinear analysis by DEEPSOIL
土类 小应变阻尼比 参考压应力/MPa 参考有效应变 拟合参数 β s b d 砂土 0.269 4% 0.18 0.07 1.47 0.72 0 0 基岩 0.778 4% 0.18 0.35 0.15 0.72 0 0 注：β和s为土的双曲线本构模型参数，b为参考剪应变拟合参数，d为小应变阻尼比拟合参数。
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表 4 2011年日本东北MW9.0大地震中8个台站的信息及非线性识别结果
Table 4 Information and nonlinear identification results of eight stations during the 2011 Tohoku MW9.0 earthquake
序号 台站
编号北纬
/°东经
/°测井
深度
/mvS30
/（m·s−1）场地
类别台站
土层vS
/（m·s−1）地表
PGA
/（cm·s−2）井下
PGA
/（cm·s−2）非线性阈值/（cm·s−2） vS下
降比峰值
频率
下降比vS恢
复比移动窗
谱比移动窗
解卷积1 IBRH12 36.8 140.3 200 486 C 968 519.2 111.8 96 97 18% 38% 92% 2 IWTH21 39.5 141.9 100 498 C 1085 392.4 54.3 42 40 23% 19% 94% 3 IWTH27 39.0 141.5 100 670 C 1366 576.6 94.2 76 75 17% 23% 90% 4 FKSH11 37.2 140.3 115 240 D 439 386.3 152.8 60 55 20% 33% 89% 5 FKSH19 37.5 140.7 100 338 D 843 822.4 277.3 70 64 24% 39% 90% 6 IBRH20 35.8 140.7 923 244 D 677 172.6 59.2 - 56 3% - 99% 7 MYGH04 38.8 141.3 100 850 B 1635 393.6 92.1 58 59 37% 48% 76% 8 MYGH10 37.9 140.9 205 348 D 585 786.9 142.9 - 97 13% - 96% * 场地类别引自National Earthquake Hazards Reduction Program （2015），vS代表等效剪切波速。
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陈学良. 2006. 土体动力特性、复杂场地非线性地震反应及其方法研究[D]. 哈尔滨: 中国地震局工程力学研究所: 3−6. Chen X L. 2006. Study on Soil Dynamic Characteristics, Nonlinear Seismic Response of Complex Site and Its Methods[D]. Harbin: Institute of Engineering Mechanics, China Earthquake Administration: 3−6 （in Chinese）.
李晓飞,孙锐,袁晓铭,李波. 2015. 现有等效线性化分析程序在实际软场地计算结果方面的比较[J]. 自然灾害学报,24(4):56–62. Li X F,Sun R,Yuan X M,Li B. 2015. Comparison of existing equivalent linear analysis program in calculation results of actual soft site[J]. Journal of Natural Disasters,24(4):56–62 (in Chinese).
李小军. 1993. 非线性场地地震反应分析方法的研究[D]. 哈尔滨: 中国地震局工程力学研究所: 2−10. Li X J. 1993. Study on the Method for Analysing the Earthquake Response of Nonlinear Site[D]. Harbin: Institute of Engineering Mechanics, China Earthquake Administration: 2−10 （in Chinese）.
苗雨,施洋,王苏阳,王海云. 2018. 基于竖向台阵地震记录的非线性场地反应研究[J]. 自然灾害学报,27(6):51–58. Miao Y,Shi Y,Wang S Y,Wang H Y. 2018. Assessing nonlinear soil behavior using vertical array data:A case at TCGH16 station from KiK-Net in Japan[J]. Journal of Natural Disasters,27(6):51–58 (in Chinese).
任叶飞. 2015. 基于强震动记录的汶川地震场地效应研究[J]. 国际地震动态,(4):37–38. doi: 10.3969/j.issn.0235-4975.2015.04.008 Ren Y F. 2015. Study on site effect in the Wenchuan earthquake using strong-motion recordings[J]. Recent Developments in World Seismology,(4):37–38 (in Chinese).
王海云. 2014. 基于强震观测数据的土层场地反应的研究现状[J]. 地震工程与工程震动,34(4):42–47. Wang H Y. 2014. A review of study on soil site response estimating from strong motion data[J]. Earthquake Engineering and Engineering Dynamics,34(4):42–47 (in Chinese).
王苏阳. 2017. 基于日本KiK-net地震动数据的场地反应研究[D]. 哈尔滨: 中国地震局工程力学研究所: 75−107. Wang S Y. 2017. Study on Site Effect Using Ground Motion Data From KiK-Net in Japan[D]. Harbin: Institute of Engineering Mechanics, China Earthquake Administration: 75−107 （in Chinese）.
Beresnev I A,Wen K L. 1996. Nonlinear soil response: A reality?[J]. Bull Seismol Soc Am,86(6):1964–1978.
Bonilla L F,Tsuda K,Pulido N. 2011. Nonlinear site response evidence of K-NET and KiK-net records from the 2011 off the Pacific coast of Tohoku earthquake[J]. Earth Planets Space,63:50.
Bonilla L F,Guéguen P,Ben-Zion Y. 2019. Monitoring coseismic temporal changes of shallow material during strong ground motion with interferometry and autocorrelation[J]. Bull Seismol Soc Am,109(1):187–198. doi: 10.1785/0120180092
Federico D, Bonilla L F, Foti S. 2016. In situ shear modulus reduction computation using seismic interferometry by deconvolution from borehole and surface data: Theory and examples[C]//Proc. 5th IASPEI/IAEE International Symposium: Effects of Surface Geology in Seismic Motion. Taiwan, China: NARLabs: 1−14.
Hartzell S. 1998. Variability in nonlinear sediment response during the 1994 Northridge,California,earthquake[J]. Bull Seismol Soc Am,88(6):1426–1437.
Hashash Y M A,Park D. 2001. Non-linear one-dimensional seismic ground motion propagation in the Mississippi embayment[J]. Engineering Geology,62(1/2/3):185–206.
National Earthquake Hazards Reduction Program. 2015. Recommended Provisions for Seismic Regulations for New Buildings and Other Structures （FEMA P-1050）[S]. Washington D.C.: Building Seismic Safety Council: 14−18.
National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience. 2020. Strong-motion seismograph networks （K-NET, KiK-net）[EB/OL]. [2020-10-21]. https://www.kyoshin.bosai.go.jp/kyoshin/data/index_en.html.
Noguchi S, Sasatani T. 2008. Quantification of degree of nonlinear site response[C]//Proceedings of the 14th World Conference on Earthquake Engineering. Beijing: Seismological Press: 1−8.
Pavlenko O,Irikura K. 2002. Nonlinearity in the response of soils in the 1995 Kobe earthquake in vertical components of records[J]. Soil Dynam Earthq Eng,22(9/12):967–975.
Ren Y F,Wen R Z,Yamanaka H,Kashima T. 2013. Site effects by generalized inversion technique using strong motion recordings of the 2008 Wenchuan earthquake[J]. Earthq Eng Eng Vibrat,12(2):165–184. doi: 10.1007/s11803-013-0160-6
Rubinstein J L,Beroza G C. 2004a. Evidence for widespread nonlinear strong ground motion in the MW6.9 Loma Prieta earthquake[J]. Bull Seismol Soc Am,94(5):1595–1608. doi: 10.1785/012004009
Rubinstein J L,Beroza G C. 2004b. Nonlinear strong ground motion in the ML5.4 Chittenden earthquake:Evidence that preexisting damage increases susceptibility to further damage[J]. Geophys Res Lett,31(23):L23614.
Sawazaki K,Sato H,Nakahara H,Nishimura T. 2006. Temporal change in site response caused by earthquake strong motion as revealed from coda spectral ratio measurement[J]. Geophys Res Lett,33(21):L21303. doi: 10.1029/2006GL027938
Sawazaki K,Sato H,Nakahara H,Nishimura T. 2009. Time-lapse changes of seismic velocity in the shallow ground caused by strong ground motion shock of the 2000 western-Tottori earthquake,Japan,as revealed from coda deconvolution analysis[J]. Bull Seismol Soc Am,99(1):352–366. doi: 10.1785/0120080058
Wen K L,Beresnev I A,Yeh Y T. 1994. Nonlinear soil amplification inferred from downhole strong seismic motion data[J]. Geophys Res Lett,21(24):2625–2628. doi: 10.1029/94GL02407
Wu C Q,Peng Z,Assimaki D. 2009. Temporal changes in site response associated with the strong ground motion of the 2004 MW6.6 mid-Niigata earthquake sequences in Japan[J]. Bull Seismol Soc Am,99(6):3487–3495. doi: 10.1785/0120090108
Wu C Q,Peng Z G,Ben-Zion Y. 2010. Refined thresholds for non-linear ground motion and temporal changes of site response associated with medium-size earthquakes[J]. Geophys J Int,182(3):1567–1576. doi: 10.1111/j.1365-246X.2010.04704.x
Wu C Q,Peng Z G. 2011. Temporal changes of site response during the 2011 MW9.0 off the Pacific coast of Tohoku earthquake[J]. Earth Planets Space,63(7):51.
Yamada M,Mori J,Ohmi S. 2010. Temporal changes of subsurface velocities during strong shaking as seen from seismic interferometry[J]. J Geophys Res:Solid Earth,115(B3):B03302.
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1. 黄春梅，吴朋，苏金蓉，王宇航，魏娅玲，李大虎，颜利君. 2017年8月九寨沟M_S7.0地震序列S波分裂特征. 华北地震科学. 2020(01): 29-37 . 
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