Evaluating seismometer orientation of ChinArray-Ⅰ using teleseismic P-wave and Rayleigh-wave polarization
-
摘要:
利用远震P波和瑞雷面波偏振特征的两种独立分析方法,对2011—2013年间在南北地震带南段布设的中国地震科学探测台阵一期台站的方位偏差进行了评估。研究使用了震中距30°—90°范围内696次远震的P波数据和震中距10°—170°范围内1 928次地震的瑞雷面波数据。结果显示:两种偏振分析方法所得台站的水平方位角偏差具有较好的一致性。在全部352个台站中,除4个台站由于可用数据较少而未进行评估外,281个台站的南北向分量与地理北向偏差小于10°,21个台站的方位偏差在10°—20°之间,其余台站则出现故障或偏差较大。所获结果与前人基于远震P波的结果类似,但存在7个台站的方位偏差与其结果差异超过5°,进一步的分析表明这些台站在不同时段水平方位角偏差发生过改变,需要分时段进行评估。同时,研究发现仪器不同分量的增益故障会影响仪器水平方位角的偏差估计,可与噪声功率谱结合开展协同评估。
-
关键词:
- 中国地震科学探测台阵 /
- 地震计方位 /
- 远震P波 /
- 瑞雷面波 /
- 偏振分析
Abstract:The accurate estimation of seismometer orientation is considered essential for seismological studies that depend on three-component seismic records. It is necessary to align the north-south horizontal component with the geographic north during station deployment to achieve accurate recording and analysis of seismic waveforms. Orientation deviation is influenced by a variety of factors. Ocean-bottom seismometers cannot achieve alignment with geographic directions due to limitations of the deployment method. Local magnetic anomalies or incorrect corrections for magnetic declination corrections can cause the magnetic compass fail to align to geographic north when seismometers are deployed on land. Ground subsidence and instrument movement during the operation stage can additionally cause orientation deviations. It is therefore considered an important step in enhancing the accuracy of subsequent research to employ seismological methods to estimate the orientation deviation during instrument deployment.
Because of the large surface deformation and high seismicity in Yunnan Province, many seismic studies have been carried out in this area using data recorded by China Earthquake Administration (CEA) permanent stations. However, the large distances between the stations of the permanent seismic stations can lead to the phenomenon of low resolution of the research results on a small scale. In order to conduct an in-deep study of the seismicity and deep structure of the region, 350 broadband transportable array were deployed in Yunnan and the surrounding areas of the southern section of the North-South Seismic Belt during 2011 to 2013, known as the ChinArray phase Ⅰ . Due to changes in the observation environment, the positions of two stations were shifted by a few kilometers in the middle of the deployment period during the observation period, so that a total of 352 stations were observed in the study area.
We estimate the seismometer orientations of ChinArray phase Ⅰ . Two independent polarization analysis methods, teleseismic P-wave and Rayleigh surface wave, are used for the study, and the two methods relies on the polarization characteristics of seismic waveforms. We selected P waves from 696 teleseismic events located in the epicentral distances range of 30 to 90 degrees, and Rayleigh waves from 1 928 events located within the range of 10 to 170 degrees of epicentral distances, and used both waveform data for orientation estimation, respectively.
By comparing the two methods, we found that the results were very consistent. The comparison shows that out of 348 stations that were measurable, 343 of them have an average difference of less than 10 degrees between the results obtained using the two methods, and only five stations have a difference of more than 10 degrees. There are some errors in the different measurement methods, considering that the means of orientation deviations for each station obtained from P-waves and surface-waves are similar, and that P-waves have a smaller overall dispersion, the P-wave measurement results were utilized in this thesis for a statistical analysis of the orientation deviation of the ChinArray phase Ⅰ . The statistical results indicated that orientation deviation measurements for 281 stations were less than 10 degrees, 21 stations have seismometer orientation deviations between 10 to 20 degrees, and the remaining stations encountered instrument failure or greater deviations. The results of this study are similar to previous analyses of teleseismic P-waves, but deviations greater than 5 degrees were observed at seven stations. It was further determined that the primary cause of these deviations was changes in the orientations of instruments at some stations during deployment, affecting five stations. For the other two stations, we analyze the noise level of the stations based on the power spectrum analysis method of probability density to detect the observation quality of the stations during the observation period, and find that the relevant anomalous measurements are due to the gain failures of the horizontal components.
In the current methodologies, the error range for measurements obtained from P-waves is typically smaller, while surface-waves measurement are relatively discrete. Surface wave-based measurements possess a higher temporal resolution when it comes to resolving time variations of orientations. High-quality Rayleigh surface-wave signals are easier to obtain than teleseismic P-wave, but the local subsurface structures lead to large error values. A broader range of epicentral distances can be chosen when we use surface waves to achieve better orientation coverage and stable results.
The results in this paper and a number of previous studies show that both teleseismic P-wave and Rayleigh surface-wave polarization methods can provide effective estimates of orientation deviation in seismometer placement after reliable data quality control. And the methods and outcomes of this research provide orientation correction information for the ChinArray phaseⅠand contribute to the data quality assessment of other transportable stations.
-
引言
地震是由沿断层的应力迅速转化为非弹性应变(岩石破坏)而引起的,断层的破坏可以表现为小地震或大地震、抗震滑移或火山地震。实验室研究表明,由于应力会引起裂缝性质的变化,故地震对应力场很敏感。获取地下介质的动态变化一直是热门的话题,越来越多的研究表明,与地震和火山爆发等构造事件相关的地震波其速度会随时间发生变化(Patanè et al,2006;Lei et al,2011;Obermann et al,2014;Koulakov et al,2016)。目前,研究地震波速随时间变化的方法较多,且应用广泛。其中,地震层析成像是可以提供高精度空间分辨率的方法之一,该方法通常仅分析一组地震波到时数据并建立一个速度模型,假设速度结构不随时间变化,使用此方法可需独立地反演不同时间段的数据集,并假定得到的模型差异代表了真实的速度变化。然而,Julian等(2008),Julian和Foulger (2010)的研究表明此方法得出的变化可能不真实,由于地震事件和台站分布的不确定性导致了不同时段的地震射线分布对速度模型采样不同,为消除震源位置不确定性和仪器误差所产生的非真实变化,可以使用复杂的迭代方法,将所得到的一个时段的速度模型当作初始模型,然后同时反演两个时段的数据,依此可以确定真正的速度变化。在此基础上,Qian等(2018)基于双差层析成像方法(Zhang,Thurber,2003)提出了一种新的时移层析成像方法,通过最小化模型的差异和不同时段的到时残差来同时反演多个数据集,使用不同时段的事件对构建的到时差来克服由部分观测误差和不同时段地震射线分布差异造成的影响,因此该方法可以确定高精度空间分辨率的地震波速随时间的变化。Qian等(2018)将该方法应用于美国西部地下煤矿开采诱发微震的数据并得到了高精度的与开采过程相关的速度变化。通常在中强地震发生前后,震源区及其附近的地震分布和地震定位所使用的台站差异很大,所以使用此方法还可以消除以上差异所造成的非真实变化并得到可靠的结果。
云南盈江地处云南省西部的中缅交界地区,位于以顺时针旋转的喜马拉雅东构造的东南端,其东邻腾冲火山区。该地区地质构造复杂(图1),地震活动频繁(肖卓,高原,2016),特别是2008年汶川MS8.0地震以来区域内地震活动更加频繁,这些地震活动可能与印度板块深俯冲所形成的“大地幔楔”结构相关(Lei et al, 2009,2019;Lei,Zhao ,2016)。该地区台站分布稀疏,台站间空隙角较大,且仅有一侧有台站分布,因此对其地震数据进行分析存在一定局限。此外,该地区的历史地震记录不够完备,虽然云南省地震台网的建立使该地区的地震监控能力得以提升,但台站对地震的包围性较差的问题仍然存在,致使该地区地下介质特征的相关研究较少。
2014年5月24日4时49分在云南省德宏傣族景颇族自治州盈江县发生MS5.6地震,震中位置(25.0ºN,97.8ºE),震源深度为12 km,5月30日9时20分再次发生MS6.1地震,震中位置(25.0ºN,97.8ºE),震源深度为12 km。两次地震震中距约为5 km,其中MS6.1地震震中更靠近卡场—大竹寨断裂,且该地震的极震区烈度为Ⅷ度,共造成45人受伤,多处房屋倒塌倾斜,经济损失十分严重(张彦琪等,2017)。此次双震产生的大量余震数据,为该地区的相关研究提供了基础,许力生等(2014)运用经验格林函数技术提取了两次地震的震源时间函数,获得了破裂过程,上述研究仍缺乏针对盈江地区地下介质特性的研究成果;徐甫坤等(2015)和杨婷等(2016)对余震序列进行了重定位;肖卓和高原(2016)利用尾波干涉技术分析了地震序列持续期间地壳介质的物性变化;孙楠等(2017)对近场流动台站记录的大量波形数据进行横波分裂研究;秦敏等(2018)分析了余震序列应力降的时空演变过程。鉴于此,本文拟基于云南数字地震台网2009—2019年间的地震到时记录,利用基于双差层析成像的时移层析成像方法,拟得到2014年云南盈江两次地震前后震源区地下P波速度的时空变化,并结合已有研究结果探讨引起该变化的原因,以期了解此次双震的孕育和发生过程。
1. 资料选取和研究方法
根据杨婷等(2016)和地震应急现场科考结果可知,2014年盈江两次地震的发生与卡场—大竹寨断裂相关,但震源区更靠近苏典断裂。而2008年8月21日和2008年9月3日苏典—盈江断裂上分别发生了MS6.0和MS5.0地震,为了消除这两次中强地震及其余震对本研究的影响,将这两次中强震的余震结束时间作为研究的起始时间来进行数据搜集,最终选取了2009—2019年云南地震台网记录的发生在卡场—大竹寨断裂及苏典断裂附近区域的地震观测报告数据(图2)。盈江MS5.6地震后,云南省地震局在震中附近架设了3个流动台(卡场台、勐弄台和昔马台),盈江MS6.1地震后又新增了2个流动台(新城台和盏西台),震源区的台站密度和地震定位的精确度得到了提升,然而盈江地震前震中附近的台站分布不够密集且尚未对地震形成包围,对地震定位有一定的影响。最终,本文选取了22个台站(图1)记录的6 124次地震事件(图2),为了保证反演结果的可靠性,每个事件需被震中距小于200 km的5个以上台站记录到。同时使用初始一维速度模型(表1)绘制了理论走时曲线和P波震相走时曲线,如图3所示。可以看出在所选取的震中距范围内P波走时呈现出明确的线性趋势,震相的离散度小,表明原始震相观测数据具有较高的可靠性。
表 1 初始一维速度模型Table 1. The initial 1D velocity model深度/km 速度/(km·s−1) 0 5.000 2 5.367 5 5.803 7 6.033 10 6.126 14 6.400 18 6.600 25 6.800 30 7.200 38 8.000 基于双差层析成像的时移层析成像方法可以确定真正的速度变化,即同时反演多个数据集,最小化不同时段速度模型之间的差异。在双差层析成像方法中,用来构建事件对的事件均来自同一时段,为了求解两个时段间的速度变化,需选取两个不同时段的事件来构建事件对,将双差层析成像方法(Zhang,Thurber,2003,2006)进行转变。对于同一观测台站k,分属于两个时间段的事件i和事件j的到时差之差为
$$ r_k^i {\text{-}} r_k^j {\text{=}} \sum\limits_{l {\text{=}} 1}^3 {\frac{{{{{\text{∂}}}} T_k^i}}{{{\text{∂}} x_l^i}}} \Delta x_l^i {\text{+}} \Delta {\tau ^i} {\text{+}} \int\nolimits_i^k {\delta {u_1}} {\rm{d}}s {\text{-}} \Bigg(\sum\limits_{l {\text{=}} 1}^3 {\frac{{{\text{∂}} T_k^j}}{{{\text{∂}} x_l^i}}} \Delta x_l^i {\text{+}} \Delta {\tau ^j} {\text{+}} \int\nolimits_j^k {\delta {u_2}{\rm{d}}s} \Bigg){\text{,}} $$ (1) 式中,δu1和δu2为时段1和时段2的慢度参数;i和j为时段1和时段2中构建事件对的事件;Tk为发震时刻;∆τ为事件的发震时刻扰动量;xl为三分量的位置扰动,其中l=1,2,3。
首先,利用双差层析成像方法得到时段1的三维速度模型;然后,将其作为初始模型解决采样问题;最后,使用基于式(1)的时移层析成像方法得到时段1和时段2之间的速度变化。在此过程中仅使用由分属于两个时段的事件所构建的事件对的到时差数据,事件对的构建要求与双差层析成像方法一致,需由一定距离范围内的事件所构成,并至少被一定数量的相同台站记录到。保持时段1的慢度u1固定,到时差数据用来升级时段2的慢度u2。通过同时反演两个时段的数据,可以确定真实的变化,并能提供高空间分辨率的结果。
为了获得两次盈江地震发生前后震源区的P波速度变化,得到两次中强震的发生所造成的影响,将收集到的数据划分为4个时段(表2)进行研究,其中t1为前震期,t2为MS5.6地震发生后至MS6.1地震发生前,t3为MS6.1地震发生后两个月内,t4为MS6.1地震后三个月至2019年12月31日。盈江地震发生前研究区监控能力较弱,地震记录数据较少,并且各时段的时间长度不同,致使四个时段的地震次数不同。虽然4个时间段的时间窗尺度不一,但本文所使用的基于双差层析成像的时移层析成像方法可以消除由不同时间段的射线分布差异带来的误差。
表 2 盈江两次中强震四个时段的数据分布Table 2. Data of the four periods for two moderate strong earthquakes in Yingjiang时间段 时间窗 台站个数 地震次数 绝对到时/条 相对到时/条 t1 2009−01−01—2014−05−23 12 679 4310 64208 t2 2014−05−24—2014−05−29 14 947 6054 67628 t3 2014−05−30—2014−07−31 16 3982 35139 160560 t4 2014−08−01—2019−12−31 21 1007 8517 78155 首先选取盈江MS6.1主震的震中位置为(25.0ºN,98.7ºE)作为坐标原点来建立坐标系(图2),并综合考虑地震和台站的分布来划分网格。由于地震和台站分布不均匀,在划分网格时应考虑此种不均匀性,同时测试不同的网格间隔分布,最后得出横向网格间隔在震源区为2 km×2 km,外围区域为4 km×4 km较为合理(图2),垂向网格分别位于0,2,5,7,10,14,18,25,30,38 km深度处。
初始一维速度模型参考了多个地壳模型(房立华等,2011;肖卓,高原,2016;杨婷等,2016;陈飞,2017)后建立,为了获得更加稳定的结果,三维初始速度模型相对于一维速度模型的精度更高,因此本文首先使用初始一维速度模型(表1)且对所有的地震数据进行双差层析成像反演得到三维速度结构和地震重定位结果,然后根据基于双差层析成像的时移层析成像方法的技术路线,将所得到的三维速度模型作为初始速度模型分别对4个时段的地震数据(表2)进行反演,从而得到这4个时段的较为稳定的P波速度结构。
2. 层析成像结果
2.1 盈江地震震源区的双差层析成像结果
首先将所有地震事件进行配对,地震对之间的最大距离为30 km,每次地震最多可与20次地震组成地震对来构建相对到时数据。为了保证反演结果的稳定性,对不同的光滑权重和阻尼因子进行了权衡分析,最后确定光滑权重为30,阻尼因子为150。经过20次迭代后,到时残差的均方根由0.387降低到0.037,最终获得6028次地震的震源参数,重定位后的MS5.6和MS6.1地震的震源深度分别为10.22 km和8.6 km,同时得到了研究区的P波速度结构。并对反演结果进行了棋盘测试,结果如图4所示。可以看出,地震分布较为集中的盈江地震震源区的分辨率恢复得较好,由于地震监控能力不同,震源区以西即边境线以外分辨率较差。在5 km和10 km深度处余震分布较多,主要分布于低速异常区内,而在14 km深度处余震分布较少,主要分布在高速异常内,可能与不同深度处的岩石类型有关,在10 km和14 km深度处的震源区及其附近存在相邻的条带状的高速异常区和低速异常区,而盈江地区周围的主要断层(F1,F2,F3)无明显的P波速度分布特征。由于盈江地区位置偏远,地震监控能力不足,对该地区地下介质性质的研究很少,已有的研究结果也不够全面。黄璟(2012)和杨婷等(2014)分别使用不同的近震走时层析成像方法对滇西地区的三维速度结构做了研究,虽然两文中均未专门对盈江地区做讨论,但根据其结果,在10 km深度处,盈江地区主要表现为低速区,与本文的结果相符合。李飞等(2011)利用Pn波数据反演了川滇地区的Pn波速度结构和各向异性,结果表明盈江地下的Pn波速度偏低,基本也与本文的结果相一致。由已有的滇西地区电性结构、速度结构研究(孙洁等,1989;Wang et al,2003)也可知,滇西地区地壳内普遍存在低阻、低速区。
2.2 4个时间段的双差层析成像结果
采用2.1节所得到的三维速度结构作为初始速度模型,重定位结果作为初始地震定位,分别对4个时段进行双差层析成像得到相应的P波速度结构。首先根据4个时段的地震分布来进行地震匹配,其中t1和t4时段的地震较为分散,采用相同的匹配参数,地震对之间的最大距离为30 km,每次地震最多可与20次地震组成地震对。t2和t3时段的地震集中分布在震源区,采用另一组匹配参数,即地震对之间的最大距离为20 km,每次地震最多可与10次地震组成地震对,最终构建了4个时间段的相对到时数据(表2)。由图5a中可看出盈江地震震源区4个时间段的射线密度均较密集,基本能覆盖震源区。反演过程中,为了得到更加稳定的结果,对4个时段均进行了光滑权重及阻尼参数权衡分析,并建立解的方差与数据方差(图5b)和模型方差与数据方差(图5c)均衡曲线,分别得到最优阻尼因子和最优光滑权重,4个时段的阻尼因子和光滑权重的选取均不相同。从图5c中可看出,由于数据集不同,4个时段的曲线变化趋势不尽相同,但都存在拐点,可得到相应的最优光滑权重。经过18次迭代后使结果收敛,反演前后4个时间段的到时残差均方根均显著降低(表3),说明最终模型的稳定性有了很大的提高。通过对比初始速度模型及最后得到的三维速度模型的均方根残差变化(图5d)可以看出,最后的三维速度模型相对于初始速度模型更加集中且对称地分布于均方根拟合差零值的两侧,表明最终的三维速度模型能够更好地对数据进行拟合。
图 5 四时段的参数信息(a) 二维射线分布;(b) 不同阻尼参数的解的方差和数据方差的均衡曲线;(c) 不同平滑权重参数的模型方差和数据方差的均衡曲线;(d) 不同模型下的观测走时与理论走时的均方根拟合差变化Figure 5. The parameter information of four periods(a) Distribution of 2-D P wave ray paths;(b) The trade-off curves of solution variance and data variance for different damping parameters;(c) The trade-off curve of slowness model variance and data variance for a set of smoothing weight parameters;(d) The root-mean-square misfit improvement between observation travel times and theoretical ones based on 3D models表 3 4个时段反演前后到时差的均方根残差变化Table 3. The RMS residuals between observed and predicted differential travel times after and before tomography for the four periods时段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 时段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 初始三维速度模型 最终三维速度模型 初始三维速度模型 最终三维速度模型 t1 0.519 0.203 60.9% t3 0.318 0.052 83.6% t2 0.317 0.048 85.8% t4 0.404 0.117 71% 本文同时对4个时段的反演结果分辨率进行了棋盘测试,分别选取了5,10,14 km深度处的分辨率测试结果进行展示。由图6可见,对于所有时间段,地震分布比较集中的盈江地震震源区其P波速度恢复结果明显好于其它区域,因为5 km和10 km深度处的地震分布较多,震源区的P波速度恢复结果好于14 km深度处。并且地震集中分布的t2,t3和t4这3个时段其分辨率恢复较地震分布分散的t1时段好,在t1时段盈江地震震源区也能恢复出部分分辨率。图7显示了整个研究区在不同时段内的不同深度层面的P波速度分布,为了更加直观的展示可信度较高的区域而加入了衍生加权总和(derivative weight sum,缩写为DWS)值分布,该值表示给定网格节点附近所有射线长度(乘以数据权重)的总和。DWS=150 (图7中的红色等值线)基本可以包围棋盘测试恢复较好的盈江地震震源区,等值线分布基本能与棋盘测试结果相对应,表明本文所得到的盈江地震震源区的P波速度结构具有一定的可信度。由于此结果将作为下一步时移层析成像的初始模型,所以此处不再赘述。
2.3 不同时间段之间的时移层析成像
根据时移层析成像方法的技术路线,将2.2节中得到的两个相邻时段中的前一个时段的P波速度结构作为初始模型,两个时段的地震数据进行配对得到的相对到时数据进行升级后,得到一个时段相对于前一个时段的P波速度变化。地震配对时,要求两个地震事件分属于两个时段,由于地震配对会受地震和台站分布的影响,为了构建尽可能多但又不影响结果稳定性的相对到时数据,要求地震对之间的最大距离为50 km,一个时段内的每次事件最多可以与30次事件相连接,最后得到的相对到时数据如表4所示。t1和t2时段所使用的台站和地震分布差异较大,配对后所得到的相对到时数据较少,将影响最后结果精度。3个时移层析成像经过30次迭代后均能很好地收敛。经过对比初始三维速度模型和最后的三维速度变化的均方根残差变化(表5)可以看出,最终得到的P波速度变化与所使用的地震数据较为适宜,精度显著提高。同双差层析成像方法一样,使用棋盘测试来分析结果的分辨率,具体如图8所示。对于t1和t2时段,射线分布差异大,虽然已选取尽量多的地震对,其分辨率仍然恢复不佳,再加上盈江地区地震监控能力不均,均会影响反演结果的精度;而其余时段分辨率恢复相对较好,受地震数据数量及台站分布的影响,使得棋盘测试结果总体表现不佳。但在一定程度上依然恢复出了盈江地震震源区的分辨率,就此本文将重点讨论盈江地震震源区的P波速度变化特征。
表 4 时移层析成像所用到的数据Table 4. The data of time-lapse tomography时间段 地震次数 台站/个 P波到时差/个 t2-t1 1626 14 10364 t3-t2 4929 16 41193 t4-t3 4989 21 43656 表 5 相邻两个时间段反演前后到时差的均方根残差变化Table 5. The RMS residuals between observed and predicted differential travel times after and before tomography varies for two adjacent time periods时间段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 初始三维模型 三维速度变化 t2-t1 0.279 0.097 65.2% t3-t2 0.140 0.016 88.6% t4-t3 0.180 0.015 91.7% 3. 盈江地震震源区P波速度变化
图9主要显示了5,10和14 km深度处的P波速度变化,为突出显示,在图中将DWS≤500的区域阴影化。虽然在一些深度处DWS>500的区域与棋盘测试结果并无精确对应,但基本均包含了盈江地震震源区。从图9a可看出,t2时段相对于t1时段,每个深度处震源区的P波速度均呈下降趋势,且下降幅度较小,其中5 km深度处MS5.6地震震中区下降了约0.5%,10 km和14 km深度处下降的区域延伸至该震中区以南区域,分别下降了0.7%和0.5%左右。图9b显示,t3时段相对于t2时段,5 km深度处的余震分布较多区域的P波速度下降幅度增大,约为1%,而10 km和14 km深度处变化不大,分别为0.6%和0.3%左右。从图9c可以看出,震后至2019年底整个震源区在愈合,无论是浅层还是深层都是P波速度上升,但是上升幅度均未达到之前下降的幅度,其中浅层5 km的P波速度上升幅度更明显,约为0.4%,深层10 km和14 km处均为轻微上升。
综上所述,在MS5.6地震发生后,震源区的P波速度下降,下降幅度较小,区域较小。而在MS6.1地震发生后,震源区的P波速度下降至最大,且对浅层深度的影响较大。在MS6.1地震发生后至2019年底震源区愈合,但愈合程度未达到地震前的水平。
沿着余震分布优势方向,选取两条剖面位置见图2,其中AA′剖面与卡场—大竹寨断裂平行,BB′剖面与AA′剖面相交且穿过卡场—大竹寨断裂。图10显示了沿着这两条剖面的P波速度变化分布,同时将两个相邻时间段的后一个时间段的地震事件投影到剖面上。从图10a可以看出,在剖面上投影的是MS5.6地震的余震,t2时段相对于t1时段,MS5.6地震上方的浅层深度的P波速度轻微下降,余震主要分布在AA′剖面上MS5.6地震以北区域,靠近A′端的、与MS5.6地震大体相同深度处P波速度也是下降。BB′剖面的卡场—大竹寨断裂以东区域(B′端),不仅余震分布较多,浅层深度处的P波速度也轻微下降。图10b中两个剖面上投影的是MS6.1地震发生后两个月内的余震,在MS6.1地震发生后,整个AA′剖面基本都有余震分布,BB′剖面的卡场—大竹寨断裂以东区域(B′端)的余震分布也很密集,且余震分布深度加深。在两个剖面上,t3时间段相对于t2时间段的P波速度在余震主要分布的深度范围内(<15 km)基本表现为下降,下降幅度大于图10a,其中在AA′剖面上可观察到,在MS6.1地震发生后,原来没有余震分布的MS5.6地震以北区域(A端)不仅余震增加,P波速度下降更为显著,而余震分布密集的BB′剖面的B′端的P波速度下降也很明显。以上说明P波速度变化与余震的发展有关。图10c中剖面上投影的是MS6.1地震发生后至2019年底的地震事件,基本可看到整个区域内所有深度处的P波速度均为上升,说明整个区域都在愈合,只是愈合的程度不及之前地震发生所产生的影响。
4. 讨论与结论
对于P波速度变化的原因,需结合其它的地球物理研究结果进行分析讨论。本研究表明震源区P波速度的下降与余震的发生相关,在5月24日MS5.6地震发生后至5月30日MS6.1地震发生前这6天内,余震主要分布于卡场—大竹寨断裂以东以及MS5.6地震震中以南区域,接近地表的余震数量较少,余震大多分布在5-10 km深度内。本文的重定位结果显示MS5.6地震的震源深度为10.22 km,表明大多数余震分布比MS5.6地震震中浅,MS5.6地震对浅层区域的影响较大,所以P波速度在盈江地震震源区的浅层区域呈轻微下降。5月30日MS6.1地震震中更靠近卡场—大竹寨断裂,重定位结果显示震源深度为8.6 km,比MS5.6地震震源深度要浅。在MS6.1地震发生后两个月内,余震仍主要分布于卡场—大竹寨断裂以东,但该断裂以西区域的余震增多,且延伸的距离更远,余震区范围相较于MS5.6地震更加向北延伸。深度分布方面,虽然MS6.1地震的余震主要分布于2—10 km,但是主震下方仍然分布很多余震。综上,MS6.1地震的发生扩大了横向和纵向上的影响范围,从而P波速度下降的范围也随之扩大,但是在余震的主要分布深度范围内其下降较为显著,并且向北延伸的余震分布区域的P波速度下降幅度更显著,可能与主震的震级有关,MS6.1地震相较于MS5.6地震所产生的能量更大,因此影响范围和程度更大。分析影响地震波速变化的原因,可能是由于地震速度变化与余震分布的时空变化同步相关,余震的动态和静态应力造成震源区介质物理属性的改变而导致地震波速的变化(刘志坤,黄金莉,2010)。
MS6.1地震发生后,P波速度下降至最低,下降的幅度约不超过1%,这个幅度与肖卓和高原(2016)得出的波速变化约为3‰基本符合,虽然波速变化大小不太一致,但数量级相一致,并且也同样监测出大地震发生后明显的波速下降,表明本文结果可靠。同时肖卓和高原(2016)也监测出MS6.1地震后走时延迟的减小,即出现地震波速的上升现象,这也与本文的观测结果相符合。MS6.1地震发生后至2019年底,整个震源区的P波速度上升,在这个过程中岩石裂纹闭合,受损岩石刚度恢复,但上升的幅度不及之前下降的幅度,然而这也不能说明该区域还在愈合,因为本文的观测结果对应于时间的平均值,震后至2019年底的时间跨度较长,可能还包含其它的物理过程,还需要进一步研究才能得出更加确切的结论。
盈江地区位于地质构造和应力分布情况复杂的中缅交界地区,一直是地震高发区,地震监控能力分布不均匀,对于监测该地区地下介质特征存在一定的桎梏。2014年盈江两次地震只间隔了6天,短时间内两次中强地震的接连发生,杨婷等(2014)认为是因为盈江地区处于火山区的边缘,地下介质比较破碎,强度较低引起的。但本文并未得出表明介质强度特征的证据,因此还未找到短时间内发生两次地震的原因。未来随着地震监控能力的不断增强,地震数据精度的不断提高以及观测方法的不断升级,在以后的工作中对发震原因的研究将成为重点。
云南省地震局王光明助理研究员协助绘制了本文提供了画图件,孙楠助理研究员提供了断层数据,审稿专家对本文提出了宝贵的意见,作者在此一并表示感谢。
-
图 4 P波(左列)和瑞雷面波(右列)偏振分析估算的台站X1.53035.01的方位角
(a,b) 两个地震事件的三分量波形,蓝色虚线标识计算信噪比和偏差角度所使用的噪声和信号窗口;(c) 台站记录到所有地震事件加权后的切向能量与方位角变化的关系;(d) 记录到的每个地震事件得到的偏差角度与水平分量信噪比之和的分布关系;(e) 一个远震事件在取得最佳视反方位角时的三分量波形,红色垂直虚线表示瑞雷波的时间窗;(f) 两个相关系数$C_{{\textit{z}}\bar r} $和$C_{{\textit{z}}\bar r }^{*} $随偏差角度的变化;(g) 所有事件的单次偏差角度与最佳互相关系数的分布
Figure 4. An example of orientation estimation for station X1.53035.01 using P-wave (left column) and Rayleigh-wave (right column) polarization analysis
(a,b) The waveforms from two seismic events,the blue dashed lines indicate the time windows of noise and signal for SNR calculation and orientation deviation estimation,respectively;(c) Variation of the SNR-weighted-transverse energy concerning the orientation deviation between the north component and the north;(d) Distribution of the orientation deviation and the sum of horizontal component SNR obtained for each recorded seismic event;(e) The three-component seismic waveforms rotated to R,T,Z components using the optimal apparent back-azimuth,and the red vertical dashed lines mark the Rayleigh wave time window;(f) Variations of $C_{{\textit{z}}\bar r} $ and $C_{{\textit{z}}\bar r }^{*} $ concerning the orientation deviation;(g) The distribution of the orientation deviations and the corresponding best cross-correlation coefficients for multiple seismic events
图 3 面波信号筛选策略
(a) 多个台站记录到的2012年1月17日MW5.7地震的垂直分量波形。红线和蓝线分别表示选取的面波相速度最大值和最小值对应的走时,蓝点表示各个波形在此视窗内的包络最大值,红点表示线性拟合后所得的峰值位置,绿线表示由此峰值优化选取后的面波视窗。所有波形经过20—60 s带通滤波;(b) 部分面波波形及相应信噪比
Figure 3. Schematic on optimal surface wave selection procedure
(a) The vertical records of a MW5.7 earthquake on January 17,2012. The red and blue lines represent the arrival times at each station using the default min/max phase velocity,and the blue dots are the envelope peaks of each band-passed (20−60 s) waveform. Red dots show the envelope peaks after linear fit and the green lines mark the final selected surface wave signal window at each station; (b) Examples of the surface waveforms and corresponding SNRs
图 6 两种偏振分析方法的结果对比
(a) 两种偏振分析方法所得结果对比。右侧图分别显示了两种结果两倍均方差的分布;(b) 两种结果均值差异分布;(c) 出现不同问题的台站分布
Figure 6. Comparisons of the orientation estimation results from the two polarization approaches
(a) Orientation estimation from the two independent estimation methods. The right figures show the distribution of twice stand deviation for 95% confidence level for the two methods;(b) Distribution of the difference in mean of orientation deviation between the two methods; (c) Distribution of the stations with abnormal orientation estimations,and all these stations have problems
图 7 本文与Zeng等(2021)地震计方位偏差测量结果的对比
(a) 本文结果与Zeng等(2021)得到的方位偏差结果对比;(b) 本文结果与Zeng等(2021)中94个异常台站测量结果的差异分布统计图;(c) 对应图(a)中坐标−20°—45°范围内的放大部分,并将Zeng等(2021)中未列出的台站偏差视为0°,对Zeng等(2021)测量结果小于5° 的台站只表示出差值大于10° 的台站
Figure 7. Comparison of orientation deviation measurement results from Zeng et al (2021) with those from this study
(a) Comparison of deviations from P-wave analyses;(b) Histogram of the difference between the two studies for the 94 abnormal stations listed in Zeng et al (2021);(c) Zoom in of the −20°−45° range in Fig. (a),and consider the station deviations as 0 degrees not listed in Zeng et al (2021),the solid dots mark the difference greater than 10 degrees if the results are less than 5 degrees
图 9 增益故障台站X1.53012.01示例
图(a)−(c)为P波偏振法分析的结果,图(d)−(f)为瑞雷波偏振分析的结果。(a) 单个地震事件计算的方位偏差与几何反方位角的分布;(b) 地震事件的视反方位角与几何反方位角的分布;(c) 该台站记录到某一个地震事件的三分量波形;图(d)−(f)与图(a)−(c)对应
Figure 9. An example of a gain failure station X1.53012.01
Figs. (a)−(c) and Figs. (d)−(f) represents the results obtained through P-wave polarization analysis and Rayleigh-wave polarization analysis. (a) The distribution relationship between back-azimuth and their orientation deviation of the individual event;(b) The relationship between BAZ and apparent back-azimuth;(c) The three-component waveforms from a certain earthquake event. Figs. (d)−(f) are corresponding to Figs. (a)−(c)
图 10 X1.53012.01台站基于概率密度函数(PDF)的噪声功率谱密度(PSD)分析的仪器增益判别
(a−c) 2011—2013年BHZ,BHE,BHN三个分量的噪声功率谱概率密度图;(d) BHN分量中偏低分支对应数据的独立概率密度统计图;(e,f) BHE和BHN分量每周平均功率谱随时间的演化;(g) 图(c)中低于全球最低噪声模型部分对应的数据观测时段
Figure 10. The noise power spectral density (PSD) analysis based on probability density function (PDF) of the station X1.53012.01 for gain discrimination of seismometers
(a−c) The PDF-PSD images using records during 2011−2013 for BHZ,BHE,BHN components,respectively;(d) The PDF-PSD image calculated using the corresponding records related to the anormal branch in Fig. (c) for the BHN component;(e,f) The time variation of weekly averaged PSD for BHE and BHN components,respectively;(g) Date and time distribution of the records related to the anormal branch of the BHN component
表 1 不同时间段得到的方位偏差测量结果比较
Table 1 Comparison of orientation estimation results at different time periods
台站名 本文P波偏振分析法测量结果/° Zeng等(2021)的P波偏振
分析法测量结果/°本文瑞雷波偏振分析法测量结果/° X1.51 008.01 −4.36±2.94
(2 011-06-18—2 012-11-02)
29.74±1.84
(2 013-02-14—2 013-06-15)30.00±5.00
(—2 013-03-29)−2.12±22.21
(2 011-06-18—2 012-11-07)
26.26±21.22
(2 013-02-06—2 013-06-05)X1.51 019.01 −5.00±11.30
(2 011-06-22—2 012-12-17)
−15.69±6.36
(2 013-01-31—2 013-10-01)−14.00±3.00
(—2 012-10-16)2.72±21.83
(2 011-06-21—2 012-12-17)
−14.57±23.83
(2 013-01-05—2 013-10-06)X1.51 059.01 −2.37±4.29
(2 011-07-06—2 011-09-16)
10.43±13.00
(2 012-01-01—2 013-09-15)17.00±6.00
(2 011-12-21—2 012-10-21)
10.00±5.00
(—2 013-04-10)−0.80±20.99
(2 011-07-06—2 011-12-30)
7.28±19.39
(2 012-01-09—2 013-09-28)X1.53 103.01 1.60±9.37
(2 011-10-18—2 012-08-14)
−44.29±7.22
(2 012-09-03—2 013-05-26)−45.00±3.00
(—2 012-08-27)−10.92±20.35
(2 011-10-14—2 012-08-31)
−52.28±19.76
(2 012-09-03—2 013-05-29)X1.53 148.01 6.60±6.00
(2 011-09-02—2 013-04-21)
1.60±15.00
(2 013-09-04—2 013-11-12)
只包含7个地震事件<5
(—2 013-09-02)
20.00±6.00
(2 013-09-02—)8.08±18.82
(2 011-07-29—2 013-04-23)
2.02±29.76
(2 013-09-04—2 013-11-12)X1.52 028.01 12.00±17.00
单个地震事件计算的方位角分布
分散,方位偏差随几何反方位角的分布
存在线性关系,有效地震数少6.00±5.00
存在波形被干扰的现象3.70±38.60
方位偏差随几何反方位角的
分布中,存在线性关系X1.52 048.01 74.00±16.00
单个地震事件计算的方位角分布分散,
有效地震数少重新标记到时
反方位偏差小于5°5.20±93.00
方位偏差随几何反方位角的分布
存在明显的线性关系 -
陈继锋,李亮,李少睿,刘白云,陈晓龙. 2016. 甘肃省测震台网地震台站地震计方位角检验与校正[J]. 地震工程学报,38(3):460–465. doi: 10.3969/j.issn.1000-0844.2016.03.018 Chen J F,Li L,Li S R,Liu B Y,Chen X L. 2016. Check and correction of seismometer azimuth for Gansu Seismic Network stations[J]. China Earthquake Engineering Journal,38(3):460–465 (in Chinese).
黄静,房立华,王长在,郭永霞. 2015. 采用P波分析法校正北京遥测地震台网地震计方位角[J]. 地震地磁观测与研究,36(4):47–53. Huang J,Fang L H,Wang C Z,Guo Y X. 2015. Application of P waveform analysis in the seismometer azimuth correction of Beijing Seismic Telemetry Network[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research,36(4):47–53 (in Chinese).
黄建平,李振春,孔雪,国强,严君. 2012. 基于PWD的绕射波波场分离成像方法综述[J]. 地球物理学进展,27(6):2499–2510. doi: 10.6038/j.issn.1004-2903.2012.06.025 Huang J P,Li Z C,Kong X,Guo Q,Yan J. 2012. The review of the wave field separation method about reflection and diffraction based on the PWD[J]. Progress in Geophysics,27(6):2499–2510 (in Chinese).
龙剑锋,张学应,骆佳骥,赵希磊. 2016. 偏振分析算法测定井下地震计方位角偏差[J]. 地震地磁观测与研究,37(1):86–90. Long J F,Zhang X Y,Luo J J,Zhao X L. 2016. To measure the azimuth deviation of the bore-hole seismograph using polarization analysis method[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research,37(1):86–90 (in Chinese).
眭怡,吴庆举,张瑞青. 2018. 基于三重震相拟合的华南地区上地幔P波与S波速度结构[J]. 地球物理学报,61(8):3237–3250. doi: 10.6038/cjg2018L0507 Sui Y,Wu Q J,Zhang R Q. 2018. P- and S-wave velocity structures of upper mantle beneath South China derived from seismic triplications[J]. Chinese Journal of Geophysics,61(8):3237–3250 (in Chinese).
王芳,王伟涛,龙剑锋,牟磊育,傅磊. 2019. 中国大陆地区宽频带地震台网台基噪声特征[J]. 地震学报,41(5):569–584. doi: 10.11939/jass.20190031 Wang F,Wang W T,Long J F,Mu L Y,Fu L. 2019. Seismic noise characteristics of broad-band seismic networks in Chinese mainland[J]. Acta Seismologica Sinica,41(5):569–584 (in Chinese).
赵玲云,王伟涛,王芳,李娜. 2021. 噪声源的时空分布及其对噪声互相关函数的影响:以ChinArray二期数据为例[J]. 地球物理学报,64(12):4327–4340. doi: 10.6038/cjg2021O0054 Zhao L Y,Wang W T,Wang F,Li N. 2021. The distribution of noise source both in space and time and its influence on noise cross-correlation functions[J]. Chinese Journal of Geophysics,64(12):4327–4340 (in Chinese).
郑秀芬,欧阳飚,张东宁,姚志祥,梁建宏,郑洁. 2009. “国家数字测震台网数据备份中心”技术系统建设及其对汶川大地震研究的数据支撑[J]. 地球物理学报,52(5):1412–1417. Zheng X F,Ouyang B,Zhang D N,Yao Z X,Liang J H,Zheng J. 2009. Technical system construction of Data Backup Centre for China Seismograph Network and the data support to researches on the Wenchuan earthquake[J]. Chinese Journal of Geophysics,52(5):1412–1417 (in Chinese).
Anderson P N,Duennebier F K,Cessaro R K. 1987. Ocean borehole horizontal seismic sensor orientation determined from explosive charges[J]. J Geophys Res:Solid Earth,92(B5):3573–3579. doi: 10.1029/JB092iB05p03573
Bahavar M,Spica Z J,Sánchez-Sesma F J,Trabant C,Zandieh A,Toro G. 2020. Horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR) IRIS station toolbox[J]. Seismol Res Lett,91(6):3539–3549. doi: 10.1785/0220200047
Baker G E,Stevens J L. 2004. Backazimuth estimation reliability using surface wave polarization[J]. Geophys Res Lett,31(9):L09611.
Berens P. 2009. CircStat:A MATLAB toolbox for circular statistics[J]. J Stat Softw,31(10):1–21.
Büyükakpınar P,Aktar M,Petersen G M,Köseoğlu A. 2021. Orientations of broadband stations of the KOERI seismic network (Turkey) from two independent methods:P- and Rayleigh-wave polarization[J]. Seismol Res Lett,92(3):1512–1521. doi: 10.1785/0220200362
Davis P M. 2003. Azimuthal variation in seismic anisotropy of the southern California uppermost mantle[J]. J Geophys Res: Solid Earth,108(B1):2052.
Doran A K,Laske G. 2017. Ocean-bottom seismometer instrument orientations via automated Rayleigh-wave arrival-angle measurements[J]. Bull Seismol Soc Am,107(2):691–708. doi: 10.1785/0120160165
Ekström G,Busby R W. 2008. Measurements of seismometer orientation at USArray transportable array and backbone stations[J]. Seismol Res Lett,79(4):554–561. doi: 10.1785/gssrl.79.4.554
Ensing J X,van Wijk K. 2019. Estimating the orientation of borehole seismometers from ambient seismic noise[J]. Bull Seismol Soc Am,109(1):424–432. doi: 10.1785/0120180118
Kennett B L N. 1991. IASPEI 1991 seismological tables[J]. Terra Nova,3(2):122. doi: 10.1111/j.1365-3121.1991.tb00863.x
Laske G. 1995. Global observation of off-great-circle propagation of long-period surface waves[J]. Geophys J Int,123(1):245–259. doi: 10.1111/j.1365-246X.1995.tb06673.x
Laske G,Masters G. 1996. Constraints on global phase velocity maps from long-period polarization data[J]. J Geophys Res: Solid Earth,101(B7):16059–16075. doi: 10.1029/96JB00526
Lay T,Wallace T C. 1995. Modern Global Seismology[M]. San Diego:Academic Press:7−8.
McNamara D E,Buland R P. 2004. Ambient noise levels in the continental United States[J]. Bull Seismol Soc Am,94(4):1517–1527. doi: 10.1785/012003001
Niu F L,Li J. 2011. Component azimuths of the CEArray stations estimated from P-wave particle motion[J]. Earthquake Science,24(1):3–13. doi: 10.1007/s11589-011-0764-8
Ojo A O,Zhao L,Wang X. 2019. Estimations of sensor misorientation for broadband seismic stations in and around Africa[J]. Seismol Res Lett,90(6):2188–2204. doi: 10.1785/0220190103
Ringler A T,Hutt C R,Persefield K,Gee L S. 2013. Seismic station installation orientation errors at ANSS and IRIS/USGS stations[J]. Seismol Res Lett,84(6):926–931. doi: 10.1785/0220130072
Rueda J,Mezcua J. 2015. Orientation analysis of the Spanish Broadband National Network using Rayleigh-wave polarization[J]. Seismol Res Lett,86(3):929–940. doi: 10.1785/0220140149
Scholz J R,Barruol G,Fontaine F R,Sigloch K,Crawford W C,Deen M. 2017. Orienting ocean-bottom seismometers from P-wave and Rayleigh wave polarizations[J]. Geophys J Int,208(3):1277–1289. doi: 10.1093/gji/ggw426
Schulte-Pelkum V,Masters G,Shearer P M. 2001. Upper mantle anisotropy from long-period P polarization[J]. J Geophys Res:Solid Earth,106(B10):21917–21934. doi: 10.1029/2001JB000346
Silver P G,Chan W W. 1991. Shear wave splitting and subcontinental mantle deformation[J]. J Geophys Res:Solid Earth,96(B10):16429–16454. doi: 10.1029/91JB00899
Son Y O,Seo M S,Kim Y H. 2022. Measurement of seismometer misorientation based on P-wave polarization:Application to permanent seismic network in South Korea[J]. Geosci J,26(2):235–247. doi: 10.1007/s12303-021-0031-5
Stachnik J C,Sheehan A F,Zietlow D W,Yang Z,Collins J,Ferris A. 2012. Determination of New Zealand ocean bottom seismometer orientation via Rayleigh-wave polarization[J]. Seismol Res Lett,83(4):704–713. doi: 10.1785/0220110128
Tanimoto T,Rivera L. 2005. Prograde Rayleigh wave particle motion[J]. Geophys J Int,162(2):399–405. doi: 10.1111/j.1365-246X.2005.02481.x
Wang X,Chen Q F,Li J,Wei S J. 2016. Seismic sensor misorientation measurement using P-wave particle motion:An application to the NECsaids array[J]. Seismol Res Lett,87(4):901–911. doi: 10.1785/0220160005
Wessel P,Luis J F,Uieda L,Scharroo R,Wobbe F,Smith W H F,Tian D. 2019. The Generic Mapping Tools Version 6[J]. Geochem Geophys Geosyst,20(11):5556–5564. doi: 10.1029/2019GC008515
Xu W W,Yuan S Y,Wang W T,Luo X H,Li L. 2020. Comparing orientation analysis methods for a shallow-water ocean-bottom seismometer array in the Bohai Sea,China[J]. Bull Seismol Soc Am,110(6):3174–3184. doi: 10.1785/0120200174
Zeng S J,Zheng Y,Niu F L,Ai S X. 2021. Measurements of seismometer orientation of the first phase ChinArray and their implications on vector-recording-based seismic studies[J]. Bull Seismol Soc Am,111(1):36–49. doi: 10.1785/0120200129
Zha Y,Webb S C, Menke W. 2013. Determining the orientations of ocean bottom seismometers using ambient noise correlation[J]. Geophys Res Lett,40(14):3585–3590. doi: 10.1002/grl.50698