冲绳海槽和琉球岛弧的地震活动与应力场
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摘要: 依据1977-1991年mb5.0的地震目录和汇编的68个地震机制解, 分析了冲绳海槽和琉球岛弧的地震活动特征和应力状态, 提出了29N附近的吐噶喇海峡断裂带是一条切穿岩石圈的地震断裂带, 指出产生该断裂带南北两侧俯冲板舌内应力状态不一样的主要原因是两者俯冲深度不同所致。提出了冲绳海槽在进行NW-SE方向的扩张过程中同时伴有垂直于海槽的正断层作用。并初步提出了冲绳海槽区有两个发震层分布的可能。
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引言
处理实际资料时，地震台站的方位角是关键参数之一。中高纬地区台站定北易受磁偏角影响而偏离地理北极，若不及时修正台站方位角，可能会对最终分析结果产生影响。现有的地震台站方位角校正方法大致可分为两类：一类是用陀螺寻北仪实地确定真北方向，再确定是否需要校正地震台站的方位角，而及时摆正地震台站（张正伟，杨洪刚，2016）比较耗费人力和时间，不具有普适性；另一类是理论计算，选取台站实际资料中的特定震相进行极化分析，通过统计分析得到北分量方位角，以此来确定是否需要校正以及校正的角度。根据地震资料来进行方位角校正的常用方法有P波极化分析（Schulte-Pelkum et al，2001；Niu，Li，2011）、噪音互相关（Zha et al，2013）、理论计算面波与观测面波互相关（Ekström，Busby，2008）和瑞雷波极化分析（Selby，2001；Eli Baker，Stevens，2004；Stachnik et al，2012），其中：P波极化分析方法需手动拾取大量地震事件的P波到时，对地震事件的信噪比和数量要求高；理论计算面波与观测面波互相关则需要较为准确的地壳模型和大量的理论波形计算，先模拟面波波形再计算方位角；噪音互相关方法更适合密集且短时间布设的台站阵列；瑞雷波极化分析方法通过计算瑞雷波理论到时自动拾取瑞雷波并计算极化方向，由此推算得到地震台站的方位角。
本研究选定处于中高纬地区阿留申群岛上的地震台站。该地区台网稀疏，覆盖范围大，布台历史悠久，且靠近地理北极，定北时易受到磁偏角影响，是研究台站方位角的绝佳观测区。由于台站分布在岛屿，噪声偏大，P波极化分析方法应用难度大，而人工摆正地震仪器耗时长、经济效益低，因此选择利用瑞雷波极化分析方法测定阿留申地区的台站方位角，以期为后续开展横波分裂等与角度相关的研究奠定基础。
引言
处理实际资料时，地震台站的方位角是关键参数之一。中高纬地区台站定北易受磁偏角影响而偏离地理北极，若不及时修正台站方位角，可能会对最终分析结果产生影响。现有的地震台站方位角校正方法大致可分为两类：一类是用陀螺寻北仪实地确定真北方向，再确定是否需要校正地震台站的方位角，而及时摆正地震台站（张正伟，杨洪刚，2016）比较耗费人力和时间，不具有普适性；另一类是理论计算，选取台站实际资料中的特定震相进行极化分析，通过统计分析得到北分量方位角，以此来确定是否需要校正以及校正的角度。根据地震资料来进行方位角校正的常用方法有P波极化分析（Schulte-Pelkum et al，2001；Niu，Li，2011）、噪音互相关（Zha et al，2013）、理论计算面波与观测面波互相关（Ekström，Busby，2008）和瑞雷波极化分析（Selby，2001；Eli Baker，Stevens，2004；Stachnik et al，2012），其中：P波极化分析方法需手动拾取大量地震事件的P波到时，对地震事件的信噪比和数量要求高；理论计算面波与观测面波互相关则需要较为准确的地壳模型和大量的理论波形计算，先模拟面波波形再计算方位角；噪音互相关方法更适合密集且短时间布设的台站阵列；瑞雷波极化分析方法通过计算瑞雷波理论到时自动拾取瑞雷波并计算极化方向，由此推算得到地震台站的方位角。
本研究选定处于中高纬地区阿留申群岛上的地震台站。该地区台网稀疏，覆盖范围大，布台历史悠久，且靠近地理北极，定北时易受到磁偏角影响，是研究台站方位角的绝佳观测区。由于台站分布在岛屿，噪声偏大，P波极化分析方法应用难度大，而人工摆正地震仪器耗时长、经济效益低，因此选择利用瑞雷波极化分析方法测定阿留申地区的台站方位角，以期为后续开展横波分裂等与角度相关的研究奠定基础。
1. 数据和方法
1. 数据和方法
1.1 数据
选取阿拉斯加阿留申群岛（162°E—149°W，49°N—59°N）内有三分量地震记录的59个地震台站，分属AK，AT，AV，IM，TA，XJ台网，如图1所示。Hanna和Long （2012）用P波极化分析方法校正了部分AK台网方位角。根据美国地质调查局（United States Geological Survey，缩写为 USGS）的地震目录，在美国地震学研究联合会（Incorporated Research Institutions forSeismology，缩写为IRIS）网站下载上述台站运行期间ML＞6.0且震中距处于30°—100°之间的所有地震，从中筛选信噪比大于5.0的地震事件，在频率域进行0.02—0.04 Hz带通滤波。取瑞雷波的平均速度为4 km/s，截取信号样本点的起始时间为震中距除以瑞雷波速度再减去30 s，截断时间设定为起始时间加上660 s，而后进行瑞雷波极化分析（图2）。
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图 1 本文所用阿留申群岛台站的分布Figure 1. Distribution of seismic stations on the Aleutian Islands used in this study![]()
图 2 选取信号样本的示例台站AK_UNV接收到2017年7月13日ML6.4地震，经0.02—0.04 Hz频带滤波后的波形，t1为信号起始点，t2为截止点Figure 2. An example of selecting signal pointsThe figure shows the waveforms of the earthquake on July 13，2017 received by the station AK_UNV and filtered in the 0.02−0.04 Hz band. t1 and t2 are the initial point and cut-off point of the signal，respectively1.2 瑞雷波极化分析方法
若一个地震记录被投影到RTZ坐标系，在台站方位角无偏差的情况下，瑞雷波应该仅在径向和垂向分量上有能量，且两者应该是相关的。依据这一特点，Chanel （1997）和Selby （2001）提出了瑞雷波极化分析的算法：以正北向标记为0°，向东方向每次以1°为步长递增至360°搜索角度θ （图3），在此角度下，希尔伯特变换后的瑞雷波垂向分量与径向分量的互相关度最高。由于以地理北极为参照的地震后方位角是已知的（记为α），则台站偏离北向角度a可由α减去θ得到。
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图 3 台站位置示意图（修改自 Stachnik et al，2012）Figure 3. The station location diagram （modified from Stachnik et al，2012）本文将根据瑞雷波极化分析算法（Chanel，1997；Selby，2001）以及Eli Baker和Stevens （2004）的改进，在全角度域（0°—360°）内搜索并确定台站北分量的方位角。
由于垂向分量与径向分量存在90°相位差，所以初始信号首先需要经过希尔伯特变换，之后定义零延迟互相关系数。瑞雷波的垂直分量与径向分量之间的关系为
$ {S_{{{{\textit{z}}r}}}} {\text{＝}} \sum\limits_{\tau = 1}^N {{x_{{{\textit{z}}}}}\!\!\!{\text{（}}\tau{\text{）}}\!\!\!{x_{{r}}}\!\!\!{\text{（}}\tau{\text{）}}}\!\!\!{\text{，}} $
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在零延迟互相关系数基础上计算两个信号间的相关性，其定义为
$ {C_{{\textit{z}}r}} {\text{＝}} \frac{{{S_{{\textit{z}}r}}}}{{\sqrt {{S_{{\textit{zz}}}}{S_{rr}}} }}{\text{，}} $
(2) 式中，Szr为垂向分量与径向分量的零延迟互相关系数，Szz为垂向分量自相关系数，Srr为径向分量自相关系数。
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$ C_{{\textit{z}}r}' {\text{＝}} \frac{{{S_{{\textit{z}}r}}}}{{{S_{{{{\textit{zz}}}}}}}}{\text{，}} $
(3) 这样式（3）的最大值所对应的θ即为所求角度。台站方位角记为a，则
$ a {\text{＝}} \alpha {\text{－}} \theta \text{，} $
(4) 台站偏东向即为正值，偏西向为负值。
1.2 瑞雷波极化分析方法
若一个地震记录被投影到RTZ坐标系，在台站方位角无偏差的情况下，瑞雷波应该仅在径向和垂向分量上有能量，且两者应该是相关的。依据这一特点，Chanel （1997）和Selby （2001）提出了瑞雷波极化分析的算法：以正北向标记为0°，向东方向每次以1°为步长递增至360°搜索角度θ （图3），在此角度下，希尔伯特变换后的瑞雷波垂向分量与径向分量的互相关度最高。由于以地理北极为参照的地震后方位角是已知的（记为α），则台站偏离北向角度a可由α减去θ得到。
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图 3 台站位置示意图（修改自 Stachnik et al，2012）Figure 3. The station location diagram （modified from Stachnik et al，2012）本文将根据瑞雷波极化分析算法（Chanel，1997；Selby，2001）以及Eli Baker和Stevens （2004）的改进，在全角度域（0°—360°）内搜索并确定台站北分量的方位角。
由于垂向分量与径向分量存在90°相位差，所以初始信号首先需要经过希尔伯特变换，之后定义零延迟互相关系数。瑞雷波的垂直分量与径向分量之间的关系为
$$ {S_{{{{\textit{z}}r}}}} {\text{＝}} \sum\limits_{\tau = 1}^N {{x_{{{\textit{z}}}}}\!\!\!{\text{（}}\tau{\text{）}}\!\!\!{x_{{r}}}\!\!\!{\text{（}}\tau{\text{）}}}\!\!\!{\text{，}} $$ (1) 式中
${x_{\textit{z}}}\!\!\!\!{\text{（}}\tau{\text{）}}$ 和${x_{{r}}}\!\!\!\!{\text{（}}\tau{\text{）}}$ 分别代表希尔伯特变换后的垂向分量和经旋转后得到的径向分量。在零延迟互相关系数基础上计算两个信号间的相关性，其定义为
$$ {C_{{\textit{z}}r}} {\text{＝}} \frac{{{S_{{\textit{z}}r}}}}{{\sqrt {{S_{{\textit{zz}}}}{S_{rr}}} }}{\text{，}} $$ (2) 式中，Szr为垂向分量与径向分量的零延迟互相关系数，Szz为垂向分量自相关系数，Srr为径向分量自相关系数。
由于式（2）的分母上自相关项
${{\rm{S}}_{rr}}$ 和分子上的互相关项${{\rm{S}}_{{\textit{z}}r}}$ 呈现同趋势变化，很难在值域范围内求解${C_{{\textit{z}}r}}$ 的最大值。为简化计算，Eli Baker和Stevens （2004）提出改进，线性简化形式如下：$$ C_{{\textit{z}}r}' {\text{＝}} \frac{{{S_{{\textit{z}}r}}}}{{{S_{{{{\textit{zz}}}}}}}}{\text{，}} $$ (3) 这样式（3）的最大值所对应的θ即为所求角度。台站方位角记为a，则
$$ a {\text{＝}} \alpha {\text{－}} \theta \text{，} $$ (4) 台站偏东向即为正值，偏西向为负值。
2. 结果
2. 结果
2.1 阿留申群岛方位角校正结果
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表 1 阿留申群岛宽频带地震台站方位角的瑞雷波极化分析结果Table 1. The azimuths of broadband seismic stations in the Aleutian Islands determined by Rayleigh wave polarization analyses台网 台站 时段 方位角/° 方差 事件个数 台网 台站 时段 方位角/° 方差 事件个数 AK ATKA 2004—2018年 3.46 0.18 174 AV MCIR 2017—2018年 5.06 0.17 19 AK CHI 2017—2018年8月 3.87 0.27 55 AV MGOD 2014—2018年 10.84 0.18 34 AK FALS 2004—2011年10月 18.50 0.18 50 AV MNAT 2014—2018年 2.74 0.16 40 AK FALS 2011年10月—2018年 6.51 0.23 64 AV MSW 2012—2018年 −2.58 0.23 91 AK NIKH 2008—2018年 4.74 0.19 215 AV OKCE 2014—2018年 4.18 0.22 37 AK NIKO 2004—2008年 9.55 0.29 57 AV OKFG 2009—2012年 8.48 0.23 38 AK SII 2012—2019年 4.66 0.30 105 AV OKNC 2014—2018年 6.29 0.18 21 AK SPIA 2004—2015年8月 10.79 0.21 95 AV OKSO 2010—2011年 8.55 0.23 13 AK SPIA 2015年8月—2018年 0.57 0.21 19 AV PLBL 2018年 4.76 0.21 11 AK UNV 2004—2015年7月 16.35 0.16 116 AV PLK1 2018年 2.75 0.17 14 AK UNV 2015年7月—2018年 2.58 0.15 25 AV PLK2 2018年 0.99 0.15 14 AT OHAK 2007—2018年 9.14 0.26 165 AV PLK3 2018年 −3.52 0.12 14 AT SDPT 2005—2018年 −85.14 0.23 251 AV PLK5 2018年 5.85 0.11 11 AT SMY 2005—2018年 −6.41 0.20 179 AV PN7A 2017—2018年 −1.74 0.18 22 AV ACH 2017—2018年 10.10 0.14 44 AV PS1A 2018年 −3.66 0.24 24 AV AHB 2018年 −0.60 0.09 5 AV SSLN 2018年 175.36 0.13 8 AV AKBB 2014—2018年 4.50 0.18 25 AV SSLS 2015—2018年 −22.87 0.31 16 AV AKGG 2007—2018年 14.56 0.21 82 AV WEBT 2018年 −5.04 0.18 21 AV AKLV 2011—2017年 2.21 0.20 57 AV WECS 2015—2018年 −20.93 0.19 19 AV AKMO 2013—2018年 −2.39 0.31 45 AV ZRO 2018年 −5.19 0.12 4 AV AKRB 2006—2018年 −10.52 0.21 98 IM ATTUB 2008—2009年 −15.16 0.19 17 AV AKSA 2014—2018年 −1.17 0.15 33 TA P08K 2018年 −1.74 0.17 18 AV AMKA 2017—2018年 0.64 0.36 3 TA Q16K 2016—2018年 8.35 0.17 55 AV ANCK 2017—2018年 4.66 0.23 44 TA Q18K 2016—2018年 4.97 0.24 37 AV BOGO 2018年 14.70 0.08 12 TA Q20K 2016—2018年 3.81 0.30 61 AV CLCO 2015—2018年 9.10 0.22 39 TA R16K 2016—2018年 1.78 0.15 25 AV ISLZ 2015—2018年 1.68 0.26 26 TA R17K 2016—2017年 −0.65 0.16 34 AV KABU 2006—2013年 7.96 0.25 112 TA R18K 2017—2018年 0.93 0.12 34 AV KAKN 2009年 26.49 0.27 22 TA S12K 2017—2019年 −1.14 0.30 31 AV KAKN 2010—2018年 3.57 0.23 21 TA S14K 2016—2018年 −4.13 0.21 28 AV LVA 2017—2018年 2.44 0.16 21 XJ BNG 1998—1999年 −1.25 0.19 7 AV MAPS 2014—2018年 0.30 0.15 51 ![]()
图 4 AT台网SDPT台站的方位角（a） 玫瑰图显示方位角偏西；（b） 方位角及对应相关系数$C_{zr}'$ 值统计图Figure 4. The azimuth distribution for the station SDPT of the network AT（a） The rose diagram；（b） The statistics of the orientations and their corresponding correlation coefficient$C_{zr}'$ 2.1 阿留申群岛方位角校正结果
本研究对阿留申群岛的59个地震台站进行瑞雷波极化分析，每个地震台站的方位角算术平均值结果列于表1，可见大多台站方位角偏离正北的角度均较小，只有AT_SDPT和AV_SSLN两个台站的方位角偏离角度大于45°。图4为AT_SDPT方位角计算结果的玫瑰图和
$C_{{\textit{z}}r}'{\text{＞}}0.7$ 的地震统计结果。这里，$C_{{\textit{z}}r}'{\text{＞}}0.7$ 的地震事件方位角一致性较好，$C_{{\textit{z}}r}'{\text{＜}}0.7$ 的即认定为可信度较低。表 1 阿留申群岛宽频带地震台站方位角的瑞雷波极化分析结果Table 1. The azimuths of broadband seismic stations in the Aleutian Islands determined by Rayleigh wave polarization analyses台网 台站 时段 方位角/° 方差 事件个数 台网 台站 时段 方位角/° 方差 事件个数 AK ATKA 2004—2018年 3.46 0.18 174 AV MCIR 2017—2018年 5.06 0.17 19 AK CHI 2017—2018年8月 3.87 0.27 55 AV MGOD 2014—2018年 10.84 0.18 34 AK FALS 2004—2011年10月 18.50 0.18 50 AV MNAT 2014—2018年 2.74 0.16 40 AK FALS 2011年10月—2018年 6.51 0.23 64 AV MSW 2012—2018年 −2.58 0.23 91 AK NIKH 2008—2018年 4.74 0.19 215 AV OKCE 2014—2018年 4.18 0.22 37 AK NIKO 2004—2008年 9.55 0.29 57 AV OKFG 2009—2012年 8.48 0.23 38 AK SII 2012—2019年 4.66 0.30 105 AV OKNC 2014—2018年 6.29 0.18 21 AK SPIA 2004—2015年8月 10.79 0.21 95 AV OKSO 2010—2011年 8.55 0.23 13 AK SPIA 2015年8月—2018年 0.57 0.21 19 AV PLBL 2018年 4.76 0.21 11 AK UNV 2004—2015年7月 16.35 0.16 116 AV PLK1 2018年 2.75 0.17 14 AK UNV 2015年7月—2018年 2.58 0.15 25 AV PLK2 2018年 0.99 0.15 14 AT OHAK 2007—2018年 9.14 0.26 165 AV PLK3 2018年 −3.52 0.12 14 AT SDPT 2005—2018年 −85.14 0.23 251 AV PLK5 2018年 5.85 0.11 11 AT SMY 2005—2018年 −6.41 0.20 179 AV PN7A 2017—2018年 −1.74 0.18 22 AV ACH 2017—2018年 10.10 0.14 44 AV PS1A 2018年 −3.66 0.24 24 AV AHB 2018年 −0.60 0.09 5 AV SSLN 2018年 175.36 0.13 8 AV AKBB 2014—2018年 4.50 0.18 25 AV SSLS 2015—2018年 −22.87 0.31 16 AV AKGG 2007—2018年 14.56 0.21 82 AV WEBT 2018年 −5.04 0.18 21 AV AKLV 2011—2017年 2.21 0.20 57 AV WECS 2015—2018年 −20.93 0.19 19 AV AKMO 2013—2018年 −2.39 0.31 45 AV ZRO 2018年 −5.19 0.12 4 AV AKRB 2006—2018年 −10.52 0.21 98 IM ATTUB 2008—2009年 −15.16 0.19 17 AV AKSA 2014—2018年 −1.17 0.15 33 TA P08K 2018年 −1.74 0.17 18 AV AMKA 2017—2018年 0.64 0.36 3 TA Q16K 2016—2018年 8.35 0.17 55 AV ANCK 2017—2018年 4.66 0.23 44 TA Q18K 2016—2018年 4.97 0.24 37 AV BOGO 2018年 14.70 0.08 12 TA Q20K 2016—2018年 3.81 0.30 61 AV CLCO 2015—2018年 9.10 0.22 39 TA R16K 2016—2018年 1.78 0.15 25 AV ISLZ 2015—2018年 1.68 0.26 26 TA R17K 2016—2017年 −0.65 0.16 34 AV KABU 2006—2013年 7.96 0.25 112 TA R18K 2017—2018年 0.93 0.12 34 AV KAKN 2009年 26.49 0.27 22 TA S12K 2017—2019年 −1.14 0.30 31 AV KAKN 2010—2018年 3.57 0.23 21 TA S14K 2016—2018年 −4.13 0.21 28 AV LVA 2017—2018年 2.44 0.16 21 XJ BNG 1998—1999年 −1.25 0.19 7 AV MAPS 2014—2018年 0.30 0.15 51 ![]()
图 4 AT台网SDPT台站的方位角（a） 玫瑰图显示方位角偏西；（b） 方位角及对应相关系数$C_{zr}'$值统计图Figure 4. The azimuth distribution for the station SDPT of the network AT（a） The rose diagram；（b） The statistics of the orientations and their corresponding correlation coefficient $C_{zr}'$2.2 台站方位角随时间的变化
考虑到一部分地震台站建台时间长，因此可以通过对下载的这部分台站记录到的地震事件按照不同年份进行瑞雷波极化分析，以此来研究其北分量方位角随时间的变化。结果显示，AK台网FALS，SPIA和UNV台站以及AV台网的KAKN台站的方位角年平均值发生过明显突变。图5给出了AK台网这三个台站方位角随时间的变化，可见：FALS台站的方位角均值在2011年发生突变，由18.50°变为6.51°，经与台站安装管理人员核实得知，确实于2011年10月5日对该台站进行了重新定北操作；SPIA台站的方位角在2015年由10.79°变为0.57°，经与台站安装管理人员核实得知，于2015年8月18日该址安装了新的传感器；UVN台站由于在2015年7月15日安装了新的传感器，方位角由原来的16.35°变为2.58°。总体来说，这三个台站的方位角是向着更接近真北的方向变化。
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图 5 AK台网FALS （a），SPIA （b）和UVN （c）台站的方位角随年份的变化图中数字分别代表虚线左、右两边时段内方位角的平均值Figure 5. Azimuths against years for the stations FALS （a），SPIA （b） and UVN （c） of the network AKNumbers represent the average value of azimuths in the time period on the left and right of the vertical dashed line，respectively地震台由于安装时容易受磁偏角影响而造成台站北向与真正地理北极不一致，后经人为操作包括重定北、安装新仪器等发生变化，因此若下载数据的时间跨度长，则有可能面临由于台站方位角不唯一而导致后续运算结果受到影响。
2.2 台站方位角随时间的变化
考虑到一部分地震台站建台时间长，因此可以通过对下载的这部分台站记录到的地震事件按照不同年份进行瑞雷波极化分析，以此来研究其北分量方位角随时间的变化。结果显示，AK台网FALS，SPIA和UNV台站以及AV台网的KAKN台站的方位角年平均值发生过明显突变。图5给出了AK台网这三个台站方位角随时间的变化，可见：FALS台站的方位角均值在2011年发生突变，由18.50°变为6.51°，经与台站安装管理人员核实得知，确实于2011年10月5日对该台站进行了重新定北操作；SPIA台站的方位角在2015年由10.79°变为0.57°，经与台站安装管理人员核实得知，于2015年8月18日该址安装了新的传感器；UVN台站由于在2015年7月15日安装了新的传感器，方位角由原来的16.35°变为2.58°。总体来说，这三个台站的方位角是向着更接近真北的方向变化。
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图 5 AK台网FALS （a），SPIA （b）和UVN （c）台站的方位角随年份的变化图中数字分别代表虚线左、右两边时段内方位角的平均值Figure 5. Azimuths against years for the stations FALS （a），SPIA （b） and UVN （c） of the network AKNumbers represent the average value of azimuths in the time period on the left and right of the vertical dashed line，respectively地震台由于安装时容易受磁偏角影响而造成台站北向与真正地理北极不一致，后经人为操作包括重定北、安装新仪器等发生变化，因此若下载数据的时间跨度长，则有可能面临由于台站方位角不唯一而导致后续运算结果受到影响。
2.3 台站方位角对横波分裂的影响
地震台站方位角的准确性会对地震学研究产生影响，尤其是需要用到与水平分量相关的研究主题，如地震各向异性、接收函数、震源机制反演和水平分量的波形模拟等。
这里以台站AT_SDPT （方位角如图4所示）为例，阐述方位角校正对波形和横波分裂的影响。图6a和6b为一个地震台站方位角校正前后的台站波形图，该地震SKS波形在切向能量最小化后（Silver，Chan，1991），径向和切向分量的波形在台站方位角校正前、后有明显不同，经台站方位角校正后，切向分量上能量变小（图6c），快波与慢波波形匹配度更高（图6d），表明台站方位角校正后再进行切向能量最小化的方法效果更好。这说明当方位角偏离真北度数较大时，方位角对研究横波分裂的影响是不可以被忽略的，需要分时段进行相应的方位角校正。以AK台网SPIA台站为例研究方位角随时间变化对横波分裂参数的影响。如图7所示，选取方位角变化前、后各一次地震，分别用方位角变化前、后的均值进行校正。图7a和7b分别给出了按该时段的实际方位角10.80°和下一个时段的即错误的方位角0.57°对2015年4月16日地震进行校正后的横波分裂快慢波和质点振动轨迹对比，图7c和7d给出了分别按上一个时段的即错误的方位角10.80°和按该时段的实际方位角0.57°对2018年9月10日地震进行校正后的横波分裂快慢波和质点振动轨迹对比。对比可见：图7a和7d的横波分裂效果稍好，用于校正的方位角为各自时段对应的方位角均值；虽然方位角变化前后只相差10.23°，但还是会对横波分裂结果造成一定的影响。因此，下载长时间尺度数据时，若要考察横波分裂结果，需先对台站方位角及其随时间的变化进行检验。
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图 6 方位角校正前后基于切向能量最小化法所获取的AT台网SDPT台站2009年9月2日地震的横波分裂结果图（a）和（c）是直接用原始波形切向能量最小化方法进行横波分裂校正前、后的波形图和质点运动轨迹图；图（b）和（d）为台站方位角校正后再用同样的方法进行横波分裂校正前、后的波形图和质点运动轨迹图Figure 6. The splitting results of an event occurred on September 2，2009 recorded by the station SDPT of network AT by the transverse component minimization methodFig. （a） shows the original and corrected radial and transverse components. The two upper panels of Fig. （c） exhibit the original and corrected fast and slow components，while the two lower panels display the original and corrected particle motions. Figs. （b） and （d） are the same as Figs. （a） and （c），but after the seismometer orientation correction![]()
图 7 根据AK台网SPIA台站不同时段内的方位角均值分别在方位角校正前、后对两个地震进行切向能量最小化得到的横波分裂结果图（a）和（b）是对2015年4月16日地震分别按10.80°和0.57°进行方位角校正前、后的横波分裂的快慢波和质点振动对比图；图（c）和（d）是对2018年9月10日地震分别按10.80°和0.57°进行方位角校正前、后的横波分裂的快慢波和质点振动对比图。对于这两个校正方位角，10.8°是安装新仪器前求得的台站实际方位角，0.57°是安装新仪器之后求得的台站实际方位角Figure 7. The shear wave splitting results before and after seismometer orientation correction according to the average orientation at different time interval for the station SPIA from network AKFigs. （a） and （b） show the orientaion-corrected results using an azimuth of 10.80° and 0.57°，respectively，for an event occurred on April 16，2015. Figs. （c） and （d） are the same as Figs. （a） and （b），but for another event occurred on September 10，2018. The right value of 10.80° was utilized for orientation correction before August 2015 in Fig.（a），and the right value of 0.57° was applied for orientation correction after August 2015 in Fig. （d）. Note that new seismometer was installed in August of 20153. 讨论与结论
阿留申群岛由于靠近地理北极，岛上地震台站定北易受磁偏角影响造成方位角偏离正北。本次研究显示由于部分台站布台时间长，受到台站维护或者仪器更换等因素影响，台站方位角发生过改变，在利用这些台站长时间段内大量地震事件时可参考本次研究中的台站方位角的变化值。
用切向能量最小化法进行横波分裂分析时，若台站北分量的方位角偏离北向的绝对值小于5°，方位角误差对利用这些台站三分量记录进行横波分裂的影响不大；当台站的方位角偏离北向大于45°时，其误差对台站记录的地震事件水平分量波形的影响会对横波分裂解造成极大偏差。但由于台站方位角变化并未形成全角度域（0—180°）覆盖，存在观测空白区，对结果讨论并不完整。因此为确保横波分裂结果的精确性，需要先验证台站方位角。
3. 讨论与结论
阿留申群岛由于靠近地理北极，岛上地震台站定北易受磁偏角影响造成方位角偏离正北。本次研究显示由于部分台站布台时间长，受到台站维护或者仪器更换等因素影响，台站方位角发生过改变，在利用这些台站长时间段内大量地震事件时可参考本次研究中的台站方位角的变化值。
用切向能量最小化法进行横波分裂分析时，若台站北分量的方位角偏离北向的绝对值小于5°，方位角误差对利用这些台站三分量记录进行横波分裂的影响不大；当台站的方位角偏离北向大于45°时，其误差对台站记录的地震事件水平分量波形的影响会对横波分裂解造成极大偏差。但由于台站方位角变化并未形成全角度域（0—180°）覆盖，存在观测空白区，对结果讨论并不完整。因此为确保横波分裂结果的精确性，需要先验证台站方位角。
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