Estimating stress drop of the 2013 Lushan earthquake sequence based on the empirical Green’s function spectral ratio method
-
摘要: 本文以芦山地震余震为例，分析了基于强震动观测记录的经验格林函数（EGF）谱比法估计地震的拐角频率和应力降的可行性。首先给出能够可靠估计地震拐角频率和应力降的经验格林函数谱比曲线的质量标准；然后利用其估算出17次ML3.8—5.4芦山强余震的拐角频率；最后，参考其它研究给出的地震矩震级，计算出地震应力降。结果显示，芦山强余震的拐角频率主要介于1.0—2.0 Hz之间，应力降平均值为9.98 MPa，且地震应力降表现出明显的震级相关性。Abstract: We adopted the 2013 Lushan aftershocks as a typical example, to investigate the feasibility of estimating corner frequency and stress drop by the empirical Green’s function （EGF） spectral ratio method based on the strong motion observation data. Firstly, we suggested the quality standard on the EGF spectral ratio curve to guarantee the reliable estimation of seismic corner frequency and stress drop. The corner frequencies for the 17 Lushan aftershocks with magnitude in the range of 3.8−5.4 were then estimated. Referring to the seismic moment magnitude given by other studies, we further computed the seismic stress drops.The results show that the corner frequency of Lushan strong aftershocks is mainly in the range of 1.0−2.0 Hz, the average stress drop is 9.98 MPa, and seismic stress drop presents obvious dependency on seismic magnitude.
-
Keywords:
- Empirical Green’s function /
- spectral ratio /
- Lushan earthquake /
- stress drop
-
引言
地震应力降是描述地震震源特性的关键参数，它将地震矩与震源破裂尺度建立了联系（Eshelby，1957），它是认识地震震源破裂、评估地震危险性、可靠模拟高频地震动等的关键物理量。地震应力降可以用来揭示地震震源自相似特性、发震区构造环境以及解释地震中高频地震动特性。由于震源破裂尺度不能直接测量，所以地震应力降也难以测定，需要利用震源辐射的地震波来估算，尽管单个地震的应力降具有很大的不确定性，且地震应力降的变化范围很大（0.1—100 MPa），但地震的统计平均应力降仍然具有重要意义。对于可看作点源的小地震，根据圆盘震源模型（Brune，1970），震源破裂半径与地震体波谱拐角频率的球面平均有关，震源辐射出的体波在传播时经过地壳介质和地表浅层土层时发生了变化，因此，从地震动观测记录中有效地剔除传播介质衰减和局部场地效应来获得可靠的地震体波谱是估计地震应力降的关键问题，目前已经发展了多种有效的方法，例如：多台多震联合谱反演法（Boatwright et al，1991）、经验格林函数（empirical Green function，缩写为EGF）谱比法（Hartzell，1978）。
EGF谱比法已广泛应用于地震动的传播路径衰减和局部场地效应的消除，进而估计地震的拐角频率和应力降，已有研究主要针对具有大量小地震（M＜3.0）的测震记录开展（Viegas et al，2010；Abercrombie et al，2017；Trugman，Shearer，2018；Yoshimitsu et al，2019），为了探究基于中小地震（M4.0—5.9）强震动观测记录的EGF谱比法估计地震应力降的可行性，完善应力降相关领域的研究工作，以及更全面地了解2013年ML7.0芦山地震序列的震源特性，本文基于芦山地震序列强震动观测记录的EGF谱比法估计芦山强余震的地震拐角频率和应力降，拟根据给出的强震动观测记录的EGF谱比曲线的定量质量指标，给出ML3.8—5.4芦山地震17次余震的拐角频率和应力降，以期为EGF谱比法在国内强震动记录的应用提供参考资料。
1. 经验格林函数 （ EGF ） 谱比法
经验格林函数（EGF）谱比法利用震源靠近、震源机制近似一致、震级不同的两次地震在同一观测台站记录的体波加速度傅里叶幅值谱U之比来消除传播介质衰减项P和局部场地效应G，分离出震源辐射地震体波谱（震源谱）E之比，即
$$ \frac{{{U_{1i}} （ f ） }}{{{U_{ji}} （ f ） }} ＝ \frac{{{E_{1i}} （ f ） {P_{1i}} （ f ） {G_i} （ f ） }}{{{E_{ji}} （ f ） {P_{ji}} （ f ） {G_i} （ f ） }} {\text{≈}} \frac{{{E_{1i}} （ f ） }}{{{E_{ji}} （ f ） }} \text{，} $$ (1) 式中，f为频率；下标i表示第i个台站；下标1表示大震级的目标地震；下标j表示目标地震的第j个EGF地震，一个目标地震可以有多个EGF地震。两个地震震源位置接近以保证其在同一台站观测记录的传播介质衰减近似一致，为避免地震震源辐射模式不同引起的地震动空间分布的差异，两次地震的震源机制解应尽可能相同。
根据圆盘震源模型式（1），目标地震及其第j个EGF地震中第i个台站观测记录的傅里叶谱比A可近似为理论震源谱谱比B，表示为A＝B，即
$$ \frac{{{U_{1i}} （ f ） }}{{{U_{ji}} （ f ） }} ＝ {\frac{{{M_{01}}}}{{{M_{0j}}}}}\left[ {{\frac{{1 ＋ {{\left( {\dfrac{f}{{{f_{{\text{c}}j}}}}} \right)}^{\gamma n}}}}{{1 ＋ {{\left( {\dfrac{f}{{{f_{{\text{c1}}}}}}} \right)}^{\gamma n}}}}} }\right]^{\tfrac{1}{\gamma}}\text{，} $$ (2) 式中：M0为地震矩，根据Hanks和Kanamori （1979），lgM0＝1.5（MW＋10.7），其中MW为地震矩震级；fc为地震的拐角频率；γ和n分别为与拐角频率附近谱形状和高频衰减有关的常数，一般n＝2，γ的取值与采用的理论震源模型有关，例如应用 Boatwright （1980）模型时，γ＝2，而应用Brune （1970）模型时，γ＝1，本文中γ取为2。
采用Nelder-Mead单纯形法基于理论震源谱比B拟合观测记录谱比A，其中待求解的M01/M0j，fc1和fcj均为变量，分别取其初始值为观测记录谱比的最大值、最小可用频率和最大可用频率，根据观测记录谱比与理论震源谱比残差（
$\mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{s}＝\sum\limits _{m=1}^{{N}_{f}}{ （ \mathrm{l}\mathrm{n}A－\mathrm{l}\mathrm{n}B ） }^{2}$ ，Nf表示频率点数）最小的原则，给出目标地震和其第j次EGF地震的拐角频率fc1，fcj和地震矩之比M01/M0j的初始估计值。为评估地震拐角频率估计的不确定性，再次以震源谱比B拟合观测记录谱比A，但将目标地震的拐角频率设定为在fc1初始估计值附近变化的一系列可能值，对于每一个fc1可能值，均采用Nelder-Mead单纯形法搜索给出相应的fcj和M01/M0j的估计值，并分别计算针对每个fc1可能值的归一化拟合方差Var，其中Var＝Res/（Nf M01/M0j），根据Var随fc1可能值的变化（一般为开口向上的抛物线型）最终给定fc1的最佳估计值，即当Var为最小值时的fc1可能值，以1.05倍的Var最小值对应的两个fc1可能值（fc1max和fc1min）表示fc1的不确定性，参考Viegas等（2010）和Abercrombie等（2017）的规定判断fc1最佳估计值是否可靠，即当（fc1max－fc1min）/fc1≤2时认为fc1最佳估计值不确定性较小，估计可靠。基于第j个EGF地震中第i个台站EGF的目标地震拐角频率最佳估计值，可将基于多个EGF地震多个台站的目标地震fc1估计值表示为以归一化拟合方差倒数为权重的加权平均值（Abercrombie et al，2017），即
$$ {f_{{\text{c}}1}} ＝ \frac{{\displaystyle\sum\limits_i {\displaystyle\sum\limits_j { {\dfrac{f_{{\text{c}}1ij}}{{\rm{Va}}{{\rm{r}}_{ij}}}} } } }}{{\displaystyle\sum\limits_i {\displaystyle\sum\limits_j { {\dfrac{1}{{\rm{Va}}{{\rm{r}}_{ij}}}} } } }}，$$ (3) 根据地震矩和拐角频率，地震应力降Δσ可表示为
$$ \Delta \sigma {{ ＝ }}\frac{7}{{16}}{M_0}{\left( {\frac{{{f_{\text{c}}}}}{{k{\beta ^{}}}}} \right)^3} \text{，} $$ (4) 式中β为震源附近的剪切波速，k为与特定理论震源模型拐角频率球面平均相关的常数，根据Brune （1970），将S波k取0.37，根据Kaneko和Shearer （2014），k与震源破裂速度负相关，破裂速度为0.8β时，k分别取为0.35 （P波）和0.26 （S波）。
2. 芦山地震序列的应力降
2.1 芦山地震序列
2013年4月20日四川省雅安市芦山县发生MS7.0地震，主震后余震活动频繁，至2013年7月20日已累计发生余震5 800余次，主要分布于宝兴县、芦山县和天全县，大多数余震ML≤1.0，ML≥2.0余震约480次，余震最大震级为ML5.4，芦山地震序列发生于龙门山断裂西南段。我国数字强震动观测台网和主震后布设的5个流动观测强震动台站共收集到芦山地震序列的1200余组三分量强震动加速度记录，记录震中距主要介于5—300 km之间，记录到ML2.0—5.4余震176次，震源机制解表明多数余震与主震具有相似的逆冲破裂特征（林向东等，2013； 吕坚等，2013）。然而记录中震级较小的余震其记录数量较少，仅有约为26%的ML3.0—3.8余震和约为90%的ML3.8—5.4余震的记录数不少于4组，为确保可以获得足够多的小震记录作为EGF，本文选择32次ML3.8—5.4余震作为目标地震，目标地震和EFG地震分布如图1所示。
![]()
图 1 目标地震及其经验格林函数地震分布图中数字编号为筛选后的目标地震编号（按发震时间排序）Figure 1. Distribution of target earthquakes and its EGF earthquakesThe numbers in the figure mean the selected target earthquakes’ number （sorted by occuring time）2.2 应力降计算
本文以32次ML3.8—5.4芦山地震余震作为目标地震，根据EGF地震与目标地震震中距不超过10 km （Boyd et al，2017）、EGF地震至少比目标地震震级小1.0的原则，筛选符合条件的EGF地震。尽管林向东等（2013）和吕坚等（2013）表明芦山地震序列多数余震震源机制解与主震具有类似的逆冲破裂特征，为确保目标地震与EGF地震具有相似的震源机制，本文规定了在同一个台站两次地震的观测记录波形的互相关系数不小于0.5 （Viegas et al，2010），较高的互相关系数说明记录波形相似，可进一步表明两次地震震源机制较为一致。计算互相关系数时采用窄带宽0.4—1.0 Hz的巴特沃斯带通滤波对同台站观测记录进行处理，可保证高频截止远低于目标地震的拐角频率，且信号在大于低频截止的频带范围有较好的信噪比条件。本文采用全时程加速度观测记录进行计算，为避免不同记录的初始时刻不一致，本文将滤波后的记录经快速傅里叶变换转至频域，对目标地震记录及其EGF的振幅谱计算互相关系数。
选取出目标地震及其EGF后，依次采用对强震动记录进行零线校正、记录首尾加余弦窗并补零、带宽0.2—50 Hz巴特沃斯非因果带通滤波处理。计算两个水平分量在对数空间下均匀分布的1000个频率点的傅里叶幅值谱，频率在对数空间下采样可对拟合中的低频和高频进行权重（Ide et al，2003）。采用Konno和Ohmachi （1998）窗函数平滑傅里叶谱，以两个水平分量傅里叶谱的矢量和来表示水平向傅里叶谱。计算每个目标地震记录及其EGF的傅里叶谱比，最后给出目标地震拐角频率的最佳估计值。
为保证EGF谱比法估计地震拐角频率的可靠性，本文规定了以下EGF谱比曲线的质量标准：
1） 当且仅当EGF地震的拐角频率fcj在有效频带内且高频段范围内的谱比曲线出现明显的平台段时，fcj可看作是EGF地震拐角频率的可靠估计值。
2） 为确保谱比曲线的中间频段出现明显的ω−2衰减，低频段和高频段平台幅值应相差足够大，因此规定M01/M0j≥5.6，即目标地震和EGF地震的矩震级相差不小于0.5，确保了EGF地震的震源时间函数相对目标地震可近似看作delta函数（Holmgren et al，2019）。
3） 再次拟合目标地震拐角频率时，随fc1可能值变化的Var应呈开口向上的抛物线型，且（fc1max−fc1min）/fc1≤2，如不满足此条件，则给出的fc1最佳估计值不可靠，fc1最佳估计值低于有效频段，谱比曲线的低频段无明显平台段。
4） Var最小值应不大于3×10−2。
图2给出了基于EGF谱比法计算目标地震拐角频率的算例，以2013年4月20日08:06:35发生的ML4.8地震作为目标地震，根据筛选原则，选择了16次ML3.3—3.7余震作为EGF地震（图2a），共获得了22条符合的质量标准EGF谱比曲线，以2013年4月24日21:36:36发生的ML3.3地震中051BXD台站记录作为EGF地震时，目标地震及EGF地震在051BXD台站观测记录的水平向傅里叶谱如图2b所示，相应的傅里叶谱比如图2c中黑色虚线所示，低频段和高频段均出现明显的平台段，而中间频段则为明显的ω−2衰减，低频段和高频段平台幅值相差很大，经拟合得到M01/M0j＝56.26≥5.6，满足要求。拐角频率不确定性如图2c所示，可见fc1可能值变化时的一系列拟合曲线（彩色实线）和最小方差的最佳拟合（粗黑实线），随fc1变化，拟合得出的fcj和M01/M0j如图2d所示，Var随fc1的变化如图2e所示，可见Var的拟合值呈开口向上的抛物线型，Var最小值为8.96×10−4≤3×10−2，（fc1max−fc1min）/fc1＝0.19＜2，均满足谱比曲线质量标准。利用这两次地震在051BXD台站的记录谱比，计算拐角频率的最佳估计值fc1＝1.4 Hz和fcj＝5.1 Hz。而利用22条EGF谱比曲线计算出的目标地震拐角频率fc1估计值及其加权平均值和加权标准差范围如图2f所示。
![]()
图 2 EGF谱比法计算目标地震拐角频率算例（a） 目标地震及其EGF地震和触发台站位置分布；（b） 水平向傅氏谱；（c） EGF谱比曲线拟合；（d） M01/M0j，ƒcj随ƒc1可能值的变化；（e） Var随ƒc1可能值（颜色与图（c）对应）的变化；（f） 基于多个EGF谱比曲线的目标地震拐角频率估计值Figure 2. An example of estimating target earthquake 's corner frequency by spectral ratio method（a） Target earthquakes ，EGF earthquakes and trigger stations location distribution ； （b） Horizontal fourier spectrum ；（c） EGF spectral ratio curve fitting；（d） M01/M0j，fcj vary with the possible value of fc1；（e） Var varies with the possible value of fc1 ，color corresponding to figure （c）；（f） Estimated value of target earthquake’s corner frequency based on multiple EGF spectral ratio curves本文选用32个目标地震中，17个目标地震（见表1）具有不少于2个满足质量标准的EGF谱比曲线，根据式（2）对每个目标地震基于不同EGF的拐角频率选取最佳估计值，再根据式（3）给出17个目标地震的拐角频率加权平均值（见表1），这些拐角频率主要介于1.0—2.0 Hz之间。为计算这些地震的应力降，本文直接采用其它研究给出的芦山余震地震矩震级，包括易桂喜等（2016）基于CAP波形反演方法给出的地震矩震级和温瑞智等（2015）基于地震动广义谱反演给出的地震矩震级，并根据式（4）给出目标地震的应力降（见表1），其中k取0.37，根据龙门山断裂带南段速度结构（郑勇等，2013）并考虑到选用地震的震源深度范围（10—20 km），取β＝3.6 km/s。地震应力降在0.77—24.31 MPa范围内，应力降中位值为9.41 MPa，平均值为9.98 MPa，明显高于温瑞智等（2015）基于广义谱反演方法给出的30次芦山余震的平均应力降（3.14 MPa），也明显高于Wang和Wen （2020）给出的46次MW3.4—5.9伽师地震序列的平均应力降（3.942 MPa）以及喻畑和李小军（2012）给出的13次汶川MW＞5.0余震的平均应力降（3.80 MPa）。EGF谱比法的应力降估计值偏高可能与低频段信噪比质量较差引起的目标地震拐角频率估计偏高有关。本文估计的芦山余震（ML3.8—5.4）的拐角频率主要在1.0—2.0 Hz范围内，接近或位于噪声影响大的低频段，若EGF谱比法估计M2和M3左右小震的应力降，则信噪比质量对拐角频率估计结果影响相对较小。
表 1 目标地震的震源参数Table 1. Source parameters of target earthquakes地震序号 发震时间 ML 震中位置 EGF地震个数 记录数 ƒc1/Hz MW Δσ/MPa 年-月-日 时:分:秒 北纬/° 东经/° 1 2013-04-20 08:06:38 4.8 30.18 102.88 16 22 1.56 2 2013-04-20 08:31:34 4.1 30.39 103.01 2 3 1.91 5 2013-04-20 09:02:57 4.6 30.28 102.93 9 9 1.28 4.67* 4.41 6 2013-04-20 09:11:51 4.3 30.25 102.83 9 14 1.67 4.76* 13.35 7 2013-04-20 09:20:09 4.6 30.17 102.99 3 3 2.48 4.59* 24.31 8 2013-04-20 09:26:00 4.4 30.19 102.95 3 4 1.66 4.21† 1.96 9 2013-04-20 09:37:28 4.9 30.28 102.99 18 20 1.87 4.78* 20.09 10 2013-04-20 09:39:34 4.5 30.13 102.84 5 5 1.44 4.54* 4.00 14 2013-04-20 11:34:17 5.3 30.24 102.94 23 114 1.16 5.15* 17.21 16 2013-04-21 11:59:37 4.9 30.26 103.00 7 8 1.34 4.85* 9.41 17 2013-04-21 12:39:18 3.8 30.22 102.89 2 2 1.64 3.95* 0.77 18 2013-04-21 17:05:22 5.4 30.34 103.00 15 91 1.14 5.09* 13.28 19 2013-04-21 17:30:24 4.2 30.28 102.98 14 15 2.21 4.27* 5.70 21 2013-04-21 22:16:54 4.3 30.33 102.93 20 28 1.91 4.32* 4.37 22 2013-04-23 05:54:49 4.5 30.35 103.00 6 6 1.67 4.32* 2.92 23 2013-04-23 22:07:15 3.8 30.29 102.96 4 4 5.14 3.76* 12.31 24 2013-05-01 02:14:13 4.1 30.25 102.89 9 9 3.2 4.24* 15.59 注：标*数据来自易桂喜等（2016），标†数据来自温瑞智等（2015）。 地震应力降随震级变化如图3所示，小震级地震的应力降的离散性更明显，地震应力降与震级有较为明显的相关性，震级越大则地震应力降普遍较高，此次地震序列可能不服从地震的自相似性，虽然地震自相似性在很多研究中得到证实（Allmann，Shearer，2009；Oth et al，2010），但在很多具体的地震序列中也发现了随震级明显变化的地震应力降（Pacor et al，2016；Li et al，2020；Trugman，2020）。随震级大而增大的应力降预示着震级更大的地震在相对较小的震源破裂尺度上的破裂滑动相对较大，相应的会产生更强的高频地震动。
针对17个目标地震所选的一系列EGF地震，根据式（2）可得出小震作为经验格林函数与不同的目标地震建立谱比的拐角频率估计值ƒcj，同时将得出的满足质量标准的EGF谱比曲线数量较多的EGF地震的拐角频率加权平均值，列于表2。
表 2 部分EGF地震的拐角频率Table 2. Corner frequency of partial EGF earthquakes发震时间 ML 震中位置 记录数 ƒcj/Hz 年-月-日 时:分:秒 北纬/° 东经/° 2013-04-20 22:10:32 3.1 30.28 102.39 4 6.78 2013-04-29 13:45:40 3.0 30.26 102.88 3 2.79 2013-04-25 01:20:15 3.2 30.29 102.88 5 3.58 2013-04-25 14:11:22 3.0 30.28 102.92 12 6.51 2013-04-22 19:04:52 3.1 30.21 102.96 3 2.42 2013-04-24 21:36:35 3.1 30.26 102.90 12 3.91 3. 结论
EGF谱比方法是估计震源参数的常用方法之一，本文基于EGF谱比方法，利用2013年芦山强余震的强震动观测记录，给出了17次芦山余震的地震拐角频率及应力降，主要结论如下：
1） 为确保地震拐角频率和应力降的可靠估计，给出了EGF谱比曲线的质量评判标准，谱比曲线应满足高频和低频平台段水平差异明显且中间频段为明显的ω−2衰减，谱比曲线拟合方差随fc变化呈开口向上且明显谷值的抛物线型。
2） 基于EGF谱比方法，估计了芦山余震中17次ML3.8—5.4目标地震的拐角频率，主要介于1.0—2.0 Hz之间。拐角频率估计值偏高，噪声对低频地震动更大的影响可能是导致拐角频率估计偏大的原因，而采用P波或S波的EGF谱比结果可能优于本文采用的全波形的EGF谱比结果.
3） 采用前人研究所给出的地震矩震级，计算给出芦山地震15次余震的应力降，介于0.77—24.31 MPa之间，平均值为9.98 MPa，应力降表现出明显的震级相关。
-
![]()
图 1 目标地震及其经验格林函数地震分布
图中数字编号为筛选后的目标地震编号（按发震时间排序）
Figure 1. Distribution of target earthquakes and its EGF earthquakes
The numbers in the figure mean the selected target earthquakes’ number （sorted by occuring time）
![]()
图 2 EGF谱比法计算目标地震拐角频率算例
（a） 目标地震及其EGF地震和触发台站位置分布；（b） 水平向傅氏谱；（c） EGF谱比曲线拟合；（d） M01/M0j，ƒcj随ƒc1可能值的变化；（e） Var随ƒc1可能值（颜色与图（c）对应）的变化；（f） 基于多个EGF谱比曲线的目标地震拐角频率估计值
Figure 2. An example of estimating target earthquake 's corner frequency by spectral ratio method
（a） Target earthquakes ，EGF earthquakes and trigger stations location distribution ； （b） Horizontal fourier spectrum ；（c） EGF spectral ratio curve fitting；（d） M01/M0j，fcj vary with the possible value of fc1；（e） Var varies with the possible value of fc1 ，color corresponding to figure （c）；（f） Estimated value of target earthquake’s corner frequency based on multiple EGF spectral ratio curves
表 1 目标地震的震源参数
Table 1 Source parameters of target earthquakes
地震序号 发震时间 ML 震中位置 EGF地震个数 记录数 ƒc1/Hz MW Δσ/MPa 年-月-日 时:分:秒 北纬/° 东经/° 1 2013-04-20 08:06:38 4.8 30.18 102.88 16 22 1.56 2 2013-04-20 08:31:34 4.1 30.39 103.01 2 3 1.91 5 2013-04-20 09:02:57 4.6 30.28 102.93 9 9 1.28 4.67* 4.41 6 2013-04-20 09:11:51 4.3 30.25 102.83 9 14 1.67 4.76* 13.35 7 2013-04-20 09:20:09 4.6 30.17 102.99 3 3 2.48 4.59* 24.31 8 2013-04-20 09:26:00 4.4 30.19 102.95 3 4 1.66 4.21† 1.96 9 2013-04-20 09:37:28 4.9 30.28 102.99 18 20 1.87 4.78* 20.09 10 2013-04-20 09:39:34 4.5 30.13 102.84 5 5 1.44 4.54* 4.00 14 2013-04-20 11:34:17 5.3 30.24 102.94 23 114 1.16 5.15* 17.21 16 2013-04-21 11:59:37 4.9 30.26 103.00 7 8 1.34 4.85* 9.41 17 2013-04-21 12:39:18 3.8 30.22 102.89 2 2 1.64 3.95* 0.77 18 2013-04-21 17:05:22 5.4 30.34 103.00 15 91 1.14 5.09* 13.28 19 2013-04-21 17:30:24 4.2 30.28 102.98 14 15 2.21 4.27* 5.70 21 2013-04-21 22:16:54 4.3 30.33 102.93 20 28 1.91 4.32* 4.37 22 2013-04-23 05:54:49 4.5 30.35 103.00 6 6 1.67 4.32* 2.92 23 2013-04-23 22:07:15 3.8 30.29 102.96 4 4 5.14 3.76* 12.31 24 2013-05-01 02:14:13 4.1 30.25 102.89 9 9 3.2 4.24* 15.59 注：标*数据来自易桂喜等（2016），标†数据来自温瑞智等（2015）。 
下载: 导出CSV
表 2 部分EGF地震的拐角频率
Table 2 Corner frequency of partial EGF earthquakes
发震时间 ML 震中位置 记录数 ƒcj/Hz 年-月-日 时:分:秒 北纬/° 东经/° 2013-04-20 22:10:32 3.1 30.28 102.39 4 6.78 2013-04-29 13:45:40 3.0 30.26 102.88 3 2.79 2013-04-25 01:20:15 3.2 30.29 102.88 5 3.58 2013-04-25 14:11:22 3.0 30.28 102.92 12 6.51 2013-04-22 19:04:52 3.1 30.21 102.96 3 2.42 2013-04-24 21:36:35 3.1 30.26 102.90 12 3.91
下载: 导出CSV
-
林向东,葛洪魁,徐平,Dreger D,苏金蓉,王宝善,武敏捷. 2013. 近场全波形反演:芦山7.0级地震及余震矩张量解[J]. 地球物理学报,56(12):4037–4047. doi: 10.6038/cjg20131209 Lin X D,Ge H K,Xu P,Dreger D,Su J R,Wang B S,Wu M J. 2013. Near field full waveform inversion:Lushan magnitude 7.0 earthquake and its aftershock moment tensor[J]. Chinese Journal of Geophysics,56(12):4037–4047 (in Chinese).
吕坚,王晓山,苏金蓉,潘林山,李正,尹利文,曾新福,邓辉. 2013. 芦山7.0级地震序列的震源位置与震源机制解特征[J]. 地球物理学报,56(5):1753–1763. doi: 10.6038/cjg20130533 Lü J,Wang X S,Su J R,Pan L S,Li Z,Yin L W,Zeng X F,Deng H. 2013. Hypocentral location and source mechanism of the MS7.0 Lushan earthquake sequence[J]. Chinese Journal of Geophysics,56(5):1753–1763 (in Chinese).
温瑞智,王宏伟,任叶飞,冀昆. 2015. 芦山余震震源参数及震源区品质因子反演[J]. 哈尔滨工业大学学报,47(4):58–63. doi: 10.11918/j.issn.0367-6234.2015.04.010 Wen R Z,Wang H W,Ren Y F,Ji K. 2015. Estimation of source parameters and quality factor based on generalized inversion method in Lushan earthquake[J]. Journal of Harbin Institute of Technology,47(4):58–63 (in Chinese).
易桂喜,龙锋,Vallage A,Klinger Y,梁明剑,王思维. 2016. 2013年芦山地震序列震源机制与震源区构造变形特征分析[J]. 地球物理学报,59(10):3711–3731. doi: 10.6038/cjg20161017 Yi G X,Long F,Vallage A,Klinger Y,Liang M J,Wang S W. 2016. Focal mechanism and tectonic deformation in the seismogenic area of the 2013 Lushan earthquake sequence,southwestern China[J]. Chinese Journal of Geophysics,59(10):3711–3731 (in Chinese).
喻畑,李小军. 2012. 汶川地震余震震源参数及地震动衰减与场地影响参数反演分析[J]. 地震学报,34(5):621–632. doi: 10.3969/j.issn.0253-3782.2012.05.004 Yu T,Li X J. 2012. Inversion of strong motion data for source parameters of Wenchuan aftershocks,attenuation function and average site effect[J]. Acta Seismologica Sinica,34(5):621–632 (in Chinese).
郑勇,葛粲,谢祖军,Yang Y J,熊熊,许厚泽. 2013. 芦山与汶川地震震区地壳上地幔结构及深部孕震环境[J]. 中国科学:地球科学,43(6):1027–1037. Zheng Y,Ge C,Xie Z J,Yang Y J,Xiong X,Hsu H T. 2013. Crustal and upper mantle structure and the deep seismogenic environment in the source regions of the Lushan earthquake and the Wenchuan earthquake[J]. Science China Earth Sciences,56(7):1158–1168. doi: 10.1007/s11430-013-4641-2
Abercrombie R E,Bannister S,Ristau J,Doser D. 2017. Variability of earthquake stress drop in a subduction setting,the Hikurangi Margin,New Zealand[J]. Geophys J Int,208(1):306–320. doi: 10.1093/gji/ggw393
Allmann B P,Shearer P M. 2009. Global variations of stress drop for moderate to large earthquakes[J]. J Geophys Res:Solid Earth,114(B1):B01310.
Boatwright J. 1980. A spectral theory for circular seismic sources; simple estimates of source dimension,dynamic stress drop,and radiated seismic energy[J]. Bull Seismol Soc Am,70(1):1–27.
Boatwright J,Fletcher J B,Fumal T E. 1991. A general inversion scheme for source,site,and propagation characteristics using multiply recorded sets of moderate-sized earthquakes[J]. Bull Seismol Soc Am,81(5):1754–1782.
Boyd O S,McNamara D E,Hartzell S,Choy G. 2017. Influence of lithostatic stress on earthquake stress drops in North America[J]. Bull Seismol Soc Am,107(2):856–868. doi: 10.1785/0120160219
Brune J N. 1970. Tectonic stress and the spectra of seismic shear waves from earthquakes[J]. J Geophys Res,75(26):4997–5009. doi: 10.1029/JB075i026p04997
Eshelby J D. 1957. The determination of the elastic field of an ellipsoidal inclusion,and related problems[J]. Proc Roy Soc A:Math Phys Eng Sci,241(1226):376–396.
Hanks T C,Kanamori H. 1979. A moment magnitude scale[J]. J Geophys Res:Solid Earth,84(B5):2348–2350. doi: 10.1029/JB084iB05p02348
Hartzell S H. 1978. Earthquake aftershocks as Green's functions[J]. Geophys Res Lett,5(1):1–4. doi: 10.1029/GL005i001p00001
Holmgren J M,Atkinson G M,Ghofrani H. 2019. Stress drops and directivity of induced earthquakes in the western Canada sedimentary basin[J]. Bull Seismol Soc Am,109(5):1635–1652. doi: 10.1785/0120190035
Ide S,Beroza G C,Prejean S G,Ellsworth W L. 2003. Apparent break in earthquake scaling due to path and site effects on deep borehole recordings[J]. J Geophys Res:Solid Earth,108(B5):2271.
Kaneko Y,Shearer P M. 2014. Seismic source spectra and estimated stress drop derived from cohesive-zone models of circular subshear rupture[J]. Geophys J Int,197(2):1002–1015. doi: 10.1093/gji/ggu030
Konno K,Ohmachi T. 1998. Ground-motion characteristics estimated from spectral ratio between horizontal and vertical components of microtremor[J]. Bull Seismol Soc Am,88(1):228–241. doi: 10.1785/BSSA0880010228
Li J Y,Zhou B G,Rong M S,Chen S,Zhou Y. 2020. Estimation of source spectra,attenuation,and site responses from strong‐motion data recorded in the 2019 Changning earthquake sequence[J]. Bull Seismol Soc Am,110(2):410–426.
Oth A,Bindi D,Parolai S,Di Giacomo D. 2010. Earthquake scaling characteristics and the scale-(in)dependence of seismic energy-to-moment ratio:Insights from KiK-net data in Japan[J]. Geophys Res Lett,37(19):L19304.
Pacor F,Spallarossa D,Oth A,Luzi L,Puglia R,Cantore L,Mercuri A,D’Amico M,Bindi D. 2016. Spectral models for ground motion prediction in the L’Aquila region (central Italy):Evidence for stress-drop dependence on magnitude and depth[J]. Geophys J Int,204(2):697–718. doi: 10.1093/gji/ggv448
Trugman D T. 2020. Stress-drop and source scaling of the 2019 Ridgecrest,California,earthquake sequence[J]. Bull Seismol Soc Am,110(4):1859–1871. doi: 10.1785/0120200009
Trugman D T,Shearer P M. 2018. Strong correlation between stress drop and peak ground acceleration for recent M1−4 earthquakes in the San Francisco bay area[J]. Bull Seismol Soc Am,108(2):929–945. doi: 10.1785/0120170245
Viegas G,Abercrombie R E,Kim W Y. 2010. The 2002 M5 Au Sable Forks,NY,earthquake sequence:Source scaling relationships and energy budget[J]. J Geophys Res:Solid Earth,115(B7):B07310.
Wang H W,Wen R Z. 2020. Earthquake source characteristics and S-wave propagation attenuation in the junction of the Northwest Tarim Basin and Kepingtage fold-and-thrust zone[J]. Front Earth Sci,8:567939. doi: 10.3389/feart.2020.567939
Yoshimitsu N,Ellsworth W L,Beroza G C. 2019. Robust stress drop estimates of potentially induced earthquakes in Oklahoma:Evaluation of empirical green's function[J]. J Geophys Res:Solid Earth,124(6):5854–5866. doi: 10.1029/2019JB017483
-
期刊类型引用(0)
其他类型引用(2)
计量
- 文章访问数: 371
- HTML全文浏览量: 128
- PDF下载量: 112
- 被引次数: 2
