Characteristics of deep structure beneath Lhasa from multi-layer H-κ stacking method
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摘要:
对不同深度莫霍面正演模拟的每条接收函数进行H-κ扫描，将得到的H和κ投影到平面图，发现同深度莫霍面的投影点能够拟合成一条曲线，进而通过该曲线能够分离不同深度界面对应的接收函数。在此基础上，再利用H-κ-θ方法计算估计倾斜界面的倾角和倾向。最终实现倾斜界面和“双莫霍”现象的辨识。利用此流程处理了拉萨固定台站（LSA）记录的大量接收函数，获得了拉萨台下方的地壳厚度约为70 km，地壳平均波速比约为1.67，莫霍面倾向北东，倾角为24°，而莫霍面下俯冲的印度板块界面深度约为106 km，倾向正北，倾角约为40°，其上方地幔楔内部的平均波速比约为1.69。正演模型计算结果和实际观测数据检验综合表明该方法能较好地区分不同界面对应的接收函数，藉此获取其界面的构造变化特征，有助于获得更加精细的壳幔结构特征。
Abstract:The Moho discontinuity, marking the boundary between the Earth’s crust and mantle, carries abundant information about the structure and evolution of the crust-mantle system. The “doublet Moho” phenomenon observed beneath the Tibetan Plateau complicates the investigation of Moho structure. The H-κ stacking of teleseismic receiver functions is a widely employed technique for determining Moho depth and crustal vP/vS ratios of horizontal layered crustal structure. The H-κ stacking was performed on each receiver function for different depth of the Moho from synthetic model. And, the obtained values of H and κ is projected onto a planar map, which reveals that the projected points corresponding to the same depth Moho interface align along a curve. Thus, the separated receiver functions is easily associated with distinct interface depths. Then, one can determine the dip direction of a tilted interface by analyzing the crustal thickness projection map. Subsequent processing can be targeted at each layer of receiver functions individually. Utilizing a large dataset of seismic recordings from LSA station of China Digital Seismograph Network, we follow the above-mentioned steps to separate the receiver functions of LSA and identify two key interfaces. Finally, employing the H-κ-θ method independently for each interface, we derived the following characteristics of the two interfaces: ① the crustal thickness beneath the Lhasa station is approximately 70 km with an average vP/vS ratio of about 1.67, and the Moho interface dips at an angle of 24°; ② the subducting Indian Plate interface lies at a depth of about 106 km with a dip angle of 40°. Above this interface of 106 km depth, the average vP/vS ratio within the mantle wedge between the two interfaces is approximately 1.69. Our results demonstrate the effectiveness of this method in distinguishing receiver functions corresponding to different interfaces. By integrating this approach with other techniques, more accurate subsurface structures can be elucidated, providing valuable insights into the geologic structure beneath the Qinghai-Xizang Plateau. This work contributes to a better understanding of the complex tectonic processes in this seismically active region.
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Keywords:
- receiver function /
- multi-layer interface /
- dipping interface /
- LSA station
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引言
北京时间2016年4月16日0时25分，日本九州岛熊本县发生MW7.0地震. 得益于日本完备的强震台网覆盖，本次地震中日本防灾技术研究所（National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience，简写为NIED）所属KiK-net和K-NET台网有超过690个台站记录到了震相完整的主震强震动加速度记录，其中61个台站获得了加速度大于0.98 m/s2的记录，255个台站的断层距小于200 km，150个台站的断层距小于100 km （Kato et al，2016 ；NIED，2016；Xieet al，2017 ）. 此次熊本地震中获取到的大量近场记录为研究走滑型地震的近场强地震动特征以及场地效应影响提供了非常宝贵的资料.
本文将选取断层距小于200 km的82个近场KiK-net台站记录到的熊本地震三分量数据，采用分段校正的方法对该地震的近场强震记录进行基线校正，获取其近场加速度、速度时程，然后利用校正后的记录计算出近断层地震动的水平向峰值加速度（peak ground acceleration，简写为PGA）、峰值速度（peak ground velocity，简写为PGV）和特定周期的反应谱值，并与基于美国NGA-West2数据库中世界范围内获取的强震动记录得到的地震动预测模型相比较，以分析熊本地震的近断层地震动衰减特征. 每个KiK-net台站均可以同时在井下和地表获取强震动记录，这为我们研究场地放大效应提供了完备的数据，本文将通过比较KiK-net井底与地表记录结果，研究浅层场地的放大效应.
1. 强震记录数据
本文选取断层距小于200 km的82个KiK-net台站记录到的熊本地震三分量数据，来研究此次地震的近场强地面运动特征，并利用KiK-net台站的井底和地表记录结果，研究浅层场地的放大效应，选取的强震动台站分布如图1所示. KiK-net台站的井底和地表测点所获取的均为东西、南北和竖向的三分量加速度记录，每条记录的采样频率为100 Hz. 所使用的KiK-net台站的强震动记录数据可以在日本防灾技术研究所的网站下载（NIED，2016）. 此外，我们收集了这82个强震动台站的场地钻孔资料，钻孔深度均大于30 m，可以由钻孔波速资料直接计算场地的30 m平均剪切波速vS30 （Boore，2004；Booreet al，2011 ）. 强震动台站的场地类别可依据场地剪切波速vS30划分，参照美国国家地震减灾项目（National Earthquake Hazard Reduction Program，简写为NEHRP）建筑抗震规范中的分类标准进行场地分类（Luco et al，2015 ）. 为了研究近场强震动随距离的衰减特性，我们所选用的断层距Rrup定义为台站到断层面的最短距离（Kaklamanos et al，2011 ），断层模型为USGS （2016）反演给出的有限断层模型（如图1）.
2. 强震记录数据的基线校正
由于熊本地震的震级较大，部分近断层台站的加速度记录产生了一定程度的偏移. 虽然基线偏移对加速度时程的影响较小，但积分运算后，其对速度、位移时程的影响将急剧放大，因而需对获取的近场强震动记录进行基线校正. 数字化强震仪产生基线偏移的原因主要有两个：低频误差和仪器倾斜，其中低频误差主要包括场地背景噪声和仪器噪声，仪器倾斜主要由地震引起的地表变形所造成（Boore，2001）. 由波动现象的因果律和地震辐射能量的限时性可知，地震波传播到地表前，地表的加速度、速度、位移均为零；地震结束足够长时间后，地表加速度、速度为零，位移为一常数，这两条规律是判断基线校正是否有效的最重要的准则. 此外，由于地面永久位移发生在强震阶段，在地震动末尾部分的位移时程曲线应该大致平行于时间轴，这也是判定基线校正是否有效的一条重要准则（王国权，周锡元，2004）.
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图 2 本文以KMMH14台站地表的东西向记录为例进行的基线校正方法图解Figure 2. Graphical illustration of baseline correction method used in this study taking east-west ground motion recordings of the station KMMH14 as an example目前，强震记录的基线校正方法主要分为两类：一类是针对低频噪音、误差的滤波方法，例如美国地质调查局的BAP （basic acceleration processing）程序（Converse，Brady，1992）；另一类是Iwan等（1985）提出的分段校正方法，下文简称Iwan方法. BAP的思路是先用一条直线拟合加速度时程，然后在加速度时程中减去该直线，再进行滤波处理；Iwan方法主要针对强震仪的磁滞效应，核心假设是由磁滞效应引起的基线偏移在加速度大于0.49 m/s2时开始出现，校正方法是选取加速度时程首次和最后一次达到0.49 m/s2的时间节点对加速度进行分段校正. Boore （2001）以及王国权和周锡元（2004）将Iwan方法简化为v0校正法，即用一直线拟合速度时程的末尾部分，并将拟合直线与时间轴的交点选取为基线偏移的起始点，再分段校正加速度时程记录，本文采用的即是这种基线校正方法，将速度时程末尾部分用
${{v_{ f} = v_0 + a_{ f}t}}$
(1) 拟合，式中vf为速度时程末段，v0为初始速度，af为速度时程基线的偏移斜率，对应加速度时程基线的偏移量. 拟合直线与时间轴的交点为 tf，表示基线偏移的开始时刻. 校正方法为：在tf之后的加速度记录中减去af，即可消除加速度时程中的基线偏移（王国权，周锡元，2004；谢俊举等，2013）. 图2以KMMH14台地表的东西向记录为例给出本文所采用的基线方法，图3给出了KMMH14台站地表记录经校正后三分向的加速度和速度时程.
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图 3 KMMH14台站地表记录经过基线校正后的三分向加速度和速度时程Figure 3. Three-component acceleration and velocity time histories obtained after baseline correction from surface recordings of the station KMMH143. 地表和井下记录的强震动衰减特征
美国太平洋地震工程研究中心（Pacific Earthquake Engineering Research Center，简写为PEER） 2003年发起了一项大型研究计划NGA （next generation attenuation），旨在为构造活动区的浅地壳地震构建新一代地震地面运动预测方程（next generation ground motion prediction equations，简写为GMPEs），该计划（现称作NGA-West1）于2008年完成. 2013年，PEER在NGA-West1的基础上补充了2003—2011年世界范围内发生的构造活动区浅地壳地震记录，并发布新的NGA-West2数据库，包含607次地震的21 539条地震记录. 随同NGA-West2发布的还有5个地震水平向地面运动预测方程，分别为ASK14 （Abrahamsonet al，2014 ），BSSA14 （Boore et al，2014 ），CB14 （Campbell，Bozorgnia，2014），CY14 （Chiou，Youngs，2014）和I14 （Idriss，2014）.
本文选取断层距小于200 km的82组KiK-net台站记录分析熊本地震近断层地震动的水平向PGA和PGV，以及阻尼比为5%、周期为0.2，1，2，3，5，10 s的加速度反应谱值的衰减特征，用Matlab进行数据统计回归分析，并与ASK14，BSSA14，CB14，CY14这4种模型的预测值作比较. 与NGA-West2的地震动预测模型一致，计算中我们取东西和南北两个分量的几何平均值作为水平向的PGA （或PGV）和加速度反应谱值. 本文拟合采用的衰减模型为lnIMs=a+bln（R2+c2）+dRrup+elnvS30，式中：IMs为衡量地面运动的具体参数，包含峰值加速度，峰值速度和反应谱；Rrup为断层距，定义为台站到断层面的最短距离，单位为km；a，b，c，d为模型参数. 表1给出了基于KiK-net井下记录数据所得的该模型的回归参数.
表 1 KiK-net井下记录回归得到的熊本地震近场地震动衰减模型的参数Table 1. Regression coefficients of the attenuation model obtained based on KiK-net borehole records地震动参数 a b c d e PGA 8.155 − 0.651 9 − 8.413 0 0 PGV 4.337 − 0.345 9 1.427 0 0 SA02 9.894 − 0.774 2 12.77 0 0 SA1 7.097 − 0.490 9 − 3.338 0 0 SA2 6.18 − 0.416 5 4.176 0 0 SA3 5.438 − 0.357 8 − 2.024 0 0 SA5 4.537 − 0.300 4 1.718 0 0 SA10 2.406 − 0.145 8 − 0.003 876 0 0 注：SA02，SA1，SA2，SA3，SA5，SA10表示阻尼比为5%，周期分别为0.2，1，2，3，5，10 s的加速度反应谱值，单位为cm/s2，下同. 图4给出了依据KiK-net井下台站记录得出的水平向地震动衰减曲线. 可以看出，NGA-West2的地震动模型（取vS30=760 m/s）对PGA和短周期地震动（例如周期为0.2 s的反应谱）的预测值与井下观测值相比整体偏高，而对PGV和较长周期地震动（例如周期T=1，2和3 s的反应谱），其预测值与观测值较为吻合，这可能是由于井下位置的岩石硬度比波速为760 m/s的基岩高所致. 考察所选取的KiK-net台站的场地波速资料，结果显示井下位置的实际剪切波速往往超过760 m/s，导致短周期部分的实际观测值较取波速vS30=760 m/s的预测结果整体偏小.
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图 4 KiK-net井下记录的水平向地震动衰减特征Figure 4. The attenuation of horizontal ground motion of KiK-net borehole records表2给出了基于KiK-net地表记录数据得到的衰减回归参数. 图5给出了基于KiK-net地表记录得到的水平向地震动衰减曲线. 可以看出，NGA-West2的地震动模型（取vS30=360 m/s）对PGA，PGV和短周期0.2 s地震动反应谱的预测值与真实值较为吻合，而对较长周期1，2和3 s地震动的预测值略高于观测值. 此外，从图4和图5我们注意到，随着周期的增大，NGA-West2的4个地震动模型预测结果之间的差异在增大（周期为3，5和10 s时最为明显），即NGA预测模型的可靠性在长周期有所降低（离散性增大），其中一个重要原因为每条强震动记录都有一个可用的有效周期范围，在长周期时可用的数据量大大减小（Gregor et al，2014 ）.
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图 5 KiK-net地表记录的水平向地震动衰减特征Figure 5. The attenuation of horizontal ground motion of KiK-net surface records表 2 基于KiK-net地表记录得到的地震动衰减参数Table 2. Ground motion attenuation coefficients based on KiK-net surface records地震动参数 a b c d e PGA 10.43 – 0.310 2 – 5.649 – 0.013 79 – 0.463 6 PGV 6.873 – 0.447 8 – 2.452 0 – 0.2262 SA02 12.92 – 0.622 2 – 14.03 – 0.006 032 – 0.390 9 SA1 11.84 – 0.619 – 3.605 0 – 0.509 5 SA2 9.813 – 0.492 6 – 3.989 0 – 0.440 9 SA3 8.135 – 0.399 7 – 2.641 0 – 0.351 7 SA5 5.159 – 0.312 5 – 1.449 0 – 0.068 8 SA10 2.691 – 0.17 – 0.001 549 0 0 4. 浅层场地的放大效应
日本KiK-net台站在井下和地表同时设有记录仪器，井下的钻孔底部深度到达基岩层，井下测点处的剪切波速往往超过760 m/s，相对于地表记录，井下记录可以作为很好的基岩参考台站. 我们利用KiK-net获取的井下与地表记录数据的对比，来研究浅层场地的放大效应. 图6给出了地表与井下记录到的水平向地震动峰值和反应谱值的对比结果，可以看出，相对于井下记录，地表记录地震动PGA，PGV和周期为0.2，1和2 s的反应谱有明显的放大效应，而周期为3，5和10 s的长周期地震动的放大效应很小. 该结果也进一步验证了李小军（2016）场地反应的数值模拟结果，即短周期地震动受场地放大影响显著，而长周期部分所受影响较小.
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图 6 KiK-net地表与井下地震动对比Figure 6. Comparison of surface and borehole ground motion records from KiK-net stations![]()
图 7 Kik-net台站记录井下与地表的地震动比值随vS30的变化Figure 7. Variation of borehole to surface ratio for various intensity measures with vS30 of KiK-net records图7通过研究KiK-net同一台站测得的井下与地表的地震动参数的比值，进一步考察放大效应受浅层场地剪切波速vS30的影响，结果表明：对于地震动峰值PGA，PGV和周期为0.2，1和2 s的反应谱，井下与地表的地震动比值有随vS30增大而增大的趋势，这说明浅层场地剪切波速vS30越大，场地放大效应越小；对于周期为3，5和10 s的长周期地震动，井下与地表的地震动比值受浅层场地剪切波速变化的影响小，比值接近于1.
由于选用的KiK-net台站的井下测点所处深度往往有所不同，而相对于井下观测，自由地表本身会对地震波产生一定的放大作用. 将图7中的记录数据按照测井深度分为3组，进一步考察测井深度的影响，结果如图8所示. 可以看出：深度h<150 m和150<h<250 m两组数据的差别不明显，而在测井深度h>250 m时，井下与地表的地震动比值整体上要小于h<150 m和150<h<250 m两组数据，周期为1 s的反应谱值对比结果尤为明显. 这说明，测井深度h<250 m时对地震动放大作用的影响较小，h>250 m时则有一定影响.
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图 8 按照测井深度h分组的井下与地表地震动比值分布Figure 8. Variation of borehole to surface ground motion ratio （grouped by logging depth h） with vS30图9将近断层的KMMH02，KMMH03，KMMH06和KMMH16这4个台站的地表与井下水平向反应谱进行比较，对比结果进一步验证了图6的结果，即相对于井下记录，地表观测的地震动PGA，PGV和周期为0.2，1和2 s的反应谱有明显的放大效应，而周期为3，5和10 s的长周期地震动的放大作用则很小.
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图 9 近断层台站地表与井下记录的反应谱值对比（阻尼比为5%）Figure 9. Comparisons of observed surface-to-borehole acceleration spectrum ratio from near-fault stations我们利用地表与井下的反应谱比曲线进一步考察场地放大效应的影响，按照场地剪切波速vS30对反应谱比曲线进行分组，图10 给出了分组后每一组的平均谱比曲线，结果表明：场地放大效应的影响在周期T<0.5 s时最为显著，各组的最大谱比值介于3.5—6.0；整体上，随着场地剪切波速vS30的减小（场地卓越周期的增大），场地放大效应的影响向长周期方向移动；在周期T>1 s时，vS30>600 m/s的3组平均谱比曲线的谱比值（地表/井下）接近1.0，而vS30<600 m/s的两组平均谱比曲线显著受到放大作用影响，其中200<vS30<400 m/s这一组的平均谱比曲线在周期1—3 s之间的谱比值超过1.5，这说明场地剪切波速越小，对超过1 s的长周期地震动的放大作用影响越显著.图11按照场地类别进行分组，给出了B，C，D类场地的平均谱比曲线，可以看到，从B类到D类，场地放大作用的影响范围逐渐向长周期方向移动. 图10与图11的结果表明场地放大效应作用受到场地剪切波速（卓越周期）的显著影响，即不同场地的放大效应影响作用于其特定的周期范围，随着场地剪切波速vS30的减小（场地卓越周期的增大），放大效应的影响向长周期方向移动.
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图 10 依据剪切波速vS30分组的地表与井下平均谱比曲线对比Figure 10. Comparison of average surface-to-borehole spectra ratio curve for five grouped vS30 bins![]()
图 11 B，C和D类场地的地表与井下平均谱比曲线对比Figure 11. Comparison of surface-to-borehole spectrum ratio curves for site classes B，C and D当输入地震动超过一定水平（例如PGA>50—100 cm/s2），场地反应往往会出现明显的非线性特征，这主要表现为场地放大系数随输入地震动PGA的增大而减小以及场地卓越周期在强震动作用下增大两个方面（Wenet al，1994 ；Wuet al，2010 ；Ronget al，2016 ）. 为了进一步探讨此次熊本地震作用下的场地非线性效应，对近场KMMH02，KMMH03，KMMH06和KMMH16这4个台站记录进行分析，选取包括熊本地震主震在内的5次地震事件（见表3），将同一台站场地分别在强震动（本文取PGA>100 cm/s2）与弱震动（本文取PGA<100 cm/s2）作用下的场地放大效应曲线结果进行比较，结果如图12所示. 可以看到，在强震动作用下放大效应曲线的卓越周期向长周期方向移动，此外强震动作用下地表与井下的放大倍数明显减小，这在场地剪切波速vS30=279.7 m/s的KMMH16台站表现尤为明显.
表 3 对比研究中选取的地震事件Table 3. Earthquakes events chosen for comparison地震事件 发震时间 北纬/° 东经/° 震源深度/km M 年-月-日 时:分 1 2016-04-16 01:25 32.75 130.76 12 7.3 2 2016-04-16 01:46 32.86 130.90 11 5.9 3 2016-04-16 03:03 32.96 131.09 7 5.9 4 2016-04-15 05:10 32.76 130.81 10 4.6 5 2014-08-29 04:14 32.14 132.15 18 6.0 ![]()
图 12 强震动与弱震动作用下地表与井下平均反应谱比曲线的对比Figure 12. Comparison of surface-to-borehole spectrum ratio curve for strong and weak motions5. 讨论与结论
本文选取日本熊本MW7.0地震中断层距小于200 km的82个KiK-net台站记录到的三分量数据，将获取的井下和地表记录结果与美国NGA-West2的地震动预测模型相比较，研究了熊本地震地表和井下地震动峰值及反应谱的衰减特征，通过比较KiK-net地表与井下的地震动数据，探讨了浅层场地放大效应的影响，主要结论如下：
1） 对于井下观测结果，NGA-West2的地震动模型（取vS30=760 m/s）对PGA和短周期0.2 s的反应谱的预测值整体高于观测值，而对PGV和较长周期地震动（如1，2和3 s的反应谱）的预测值与实际观测值符合得较好，究其原因可能是井下岩石的实际波速较基岩波速760 m/s要高. 另外，NGA-West2的地震动模型是利用基于全球范围内自由地表的强震动记录得到的，不太适合对井下地震动进行经验预测.
2） 基于地表记录的残差分析结果显示，PGA，PGV和周期为0.2—3 s反应谱的残差整体上随vS30对数值的增大而呈线性减小的趋势，这表明场地剪切波速对地表周期为0.2—3 s的地震动反应谱的线性影响特征，而周期为5和10 s的长周期部分，其场地效应的影响很小.
3） 相对于井下记录，地表记录的地震动峰值PGA，PGV和周期为0.2，1和2 s的反应谱有明显的放大，而周期为3，5和10 s的长周期地震动的放大效应很小. 该结果也进一步验证了李小军（2016）场地反应的数值模拟结果，即短周期地震动受场地放大影响显著，而长周期部分所受影响较小. 对于地震动峰值PGA、PGV和周期为0.2，1和2 s的反应谱，浅层场地剪切波速vS30越大，场地放大效应越小.
4） 近场记录观测到了明显的场地非线性反应，相对于弱震动作用的情况，在PGA>100 cm/s2的强震动作用时，放大作用曲线的卓越周期向长周期方向移动，地表与井下地震动的放大倍数显著减小，这在场地剪切波速vS30=279.7 m/s的KMMH16台站表现尤为明显.
由于选用的KiK-net台站的井下测点位于地下的深度有所不同，我们通过分组考察了测井深度对放大作用的影响，结果显示：在测井深度小于250 m时，对放大作用的影响较小；当超过250 m时，测井深度对地震动的放大作用会有一定影响. 通过场地剪切波速vS30地表与井下的反应谱比曲线的影响，发现地表与井下的反应谱比值随周期而显著变化，场地放大作用的影响在周期0.1—0.5 s时最强，最大谱比值介于3.5—6.0；随着场地剪切波速vS30的减小（场地卓越周期的增大），场地放大作用的影响向长周期方向移动，表现出明显的非线性特征. 基于本文的对比研究以及场地数值模拟（李小军，2016）结果，周期超过3 s的地震动受浅层场地的影响很小. 因此，在基岩台站缺少的情况下，利用土层场地的地震动观测结果对基岩地震动的长周期部分进行预测不失为一种有效的替代方法.
日本防灾科学技术研究所（NIED）所属的K-NET和KiK-net台网提供了强震动记录数据，审稿专家为本文的完善提供了意见和建议，作者在此一并表示感谢.
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图 1 依据表1模型编号的正演模型及其按后方位角排列的接收函数特征
Figure 1. The forward models （the model number sees Table 1） and their corresponding receiver functions arranged according to back azimuth
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图 2 正演模型（表1中所列）的分方位H-κ扫描结果
图中红色箭头为最大梯度方向，红色箭头长度为归一化后的梯度大小。（a） 模型界面水平，界面深度H为60 km；（b） 模型界面倾角θ为10°，H为60 km；（c） 模型界面θ为20°，H为60 km；（d） 模型界面θ为10°，H为50 km
Figure 2. The H-κ stacking result in azimuth for the four forward models listed in Table 1
The red arrow points to maximum gradient，the length of the red arrow represents the size of the normalized gradient. （a） Horizontally interface and interface depth 60 km；（b） Interface with inclination 10° and depth 60 km；（c） Interface with inclination 20° and depth 60 km；（d） Interface with inclination 10° and depth 50 km
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图 3 界面倾角、界面深度、各项异性不同的模型的分方位H-κ扫描结果的H-κ平面分布
Figure 3. The distribution of H-κ stacking results in azimuth on the H-κ plane for the models with varying interface dip angles，interface depths，and different anisotropy
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图 4 分方位H-κ-θ扫描所得倾角的平面图（a，c）和直方图（b，d）
模型界面深度为60 km，图（a）和（b）的界面倾角为10°，图（c）和（d）的界面倾角为20°
Figure 4. Planars （a，c） and histograms （b，d） of dip angles from H-κ-θ stacking in azimuth for an interface with depth of 60 km and dip angle of 10° （a，b） and 20° （c，d）
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图 5 基于莫霍面倾角θ为10° （a）和20° （b）正演模型的H-κ-θ扫描结果
蓝色圆点代表扫描结果最大值位置
Figure 5. H-κ-θ stacking results based on the forward models with Moho dip angle θ of 10° （a） and 20° （b）
The blue dots represent the position of the maximum stacking result
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图 6 拉萨台站位置和P波接收函数80 km深度穿透点（黑色圆点）的分布
Figure 6. LSA station and penetration points （black dots） of P-wave receiver function at depth of 80 km
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图 7 拉萨台站P波接收函数和H-κ平面图
（a） 拉萨台站全部接收函数按方位角5°范围叠加排列；（b） 拉萨台站分方位扫描后的H-κ平面图
Figure 7. P-wave receiver functions beneath LSA station and their H-κ stacking image
（a） All of stacked receiving functions of LSA stations arranged in 5° azimuth bin；（b） The H-κ plan diagram of the LSA station after stacking in azimuth
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图 8 拉萨台下方界面A （a）和B （b）的接收函数按后方位角5°范围叠加排列
Figure 8. The stacked receiver functions for interfaces A （a） and B （b） beneath the station LSA in 5° back azimuth bin
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图 9 拉萨台站下方界面A （a）和B （b）的分方位H-κ扫描投影图
图中红色箭头的方向和长度代表梯度的方向和大小，黑色虚线代表80 km等深线
Figure 9. The projected map of H-κ scanning in azimuth results of interfaces A （a） and B （b） beneath LSA station
The direction and length of the red arrow represents the direction and size of the gradient，the black dashed line represents the 80 km iso-depth contour line
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图 10 利用H-κ-θ扫描所获拉萨台站下方的界面A （a）和B （b）的结果及其与全部接收函数H-κ扫描结果（c）的对比
Figure 10. The results obtained from the H-κ-θ scanning for interfaces A （a） and B （b） beneath the Lhasa station，and their comparison with the H-κ scanning results for all receiver functions （c）
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图 11 拉萨台站下方界面模型与层析成像结果对比（引自He et al，2010）
Figure 11. Comparison of subsurface interface model beneath the LSA station with tomographic imaging results （after He et al，2010）
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图 12 拉萨台站径向接收函数的原始数据（a）与正演模型模拟的径向接收函数（b）的对比
Figure 12. Comparison of the original data of the radial receiver function of the LSA station （a） withthe radial receiver function （b） from the forward model
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图 13 LSA台站切向接收函数原始数据（a）与正演模型模拟的切向接收函数（b）的对比
Figure 13. Comparison of the original data of the transverse receiver function of the LSA station （a） with the transverse receiver function （b） from the forward model
表 1 正演模型参数
Table 1 Forward model parameters
模型编号 界面深度/km 界面倾向 界面倾角/° 各向异性 震中距/° 模型层数 模型参数 vP/（km·s−1） vP/vS a 60 − − − 30，60，90 2 上层
下层6.2
8.11.77
1.77b 60 正东 10 − 30，60，90 2 c 60 正东 20 − 30，60，90 2 d 50 正东 10 − 30，60，90 2 e 50 − − 5% 60 2 f 50，60 正东 10 − 30，90 3 上层
中层
下层6.2
7.1
8.11.77
1.77
1.77
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