模拟退火算法在江苏及邻区地震定位中的应用

使用模拟退火算法,以2019年4月6日江苏溧水M_L 3.3地震为典型震例,进行地震定位反演试算,确定适用于江苏及邻区地震定位的最佳初始温度、降温策略和扰动函数。设置初始温度为25,降温策略为T = 0.96T,选用效率较高的局部收敛加强型方法产生随机模型,对2019年江苏及周边地区105次M_L≥1.8地震进行重新定位,结果表明,76%的事件震中经、纬度定位误差绝对值在0.1°以内,但深度定位误差较大。鉴于该算法对P波到时信息及地震台站空间分布的依赖性,认为模拟退火算法在江苏及邻区陆地地震定位中效果较好,对于海域地震,则定位误差较大。     

基于U形卷积神经网络的震相识别与到时拾取方法研究

精确获取震相到时是地震定位和地震走时成像等研究的重要基础.近年来,随着地震台站的不断加密,地震台网监测到的地震数量成倍增长,发展快速、准确、适用性强的震相到时自动拾取算法是地震行业的迫切需求.本文在前人工作基础上,发展了Pg、Sg震相自动识别与到时拾取的U网络算法（Unet_cea）,使用汶川余震和首都圈地震台网记录的89344个不同震级、不同信噪比的样本进行训练和测试.研究表明,U网络能够较好地识别Pg、Sg震相类型和拾取到时,Pg、Sg震相的正确识别率分别为81%和79.1%,与人工标注到时的均方根误差分别为0.41 s和0.54 s.U网络在命中率、均方根误差等性能指标上均明显优于STA/LTA和峰度分析自动拾取方法.研究获得的最优模型可以为区域地震台网的自动处理提供辅助.     

用于地震定位的SAMS方法

由于地震定位受发震时刻与震源深度间强烈的折衷关系的困扰及反演问题的非线性影响,该问题一直未得到根本解决. 为此,本文提出了一种新的定位方法--SAMS法,该方法利用走时残差和到时残差之绝对值极小作为目标函数,用快速模拟退火法求解反演问题的解答. 并将该方法用于1999年9月21日台湾集集地震的再定位,其结果与其他方法相比,SAMS方法不仅降低了发震时刻与震源深度间的折衷关系对定位结果的影响,而且其定位结果具有很高的稳定性和分辨率.     

基于DFP算法的小尺度微震定位方法研究

针对小尺度微震活动监测的需要,本文基于DFP优化算法以传感器监测到时和计算到时的残差平方和最小为目标函数来进行微震震源位置定位,并对该方法进行了计算机数值仿真。仿真结果表明,DFP算法可用来进行地震定位,其定位结果受计算初值影响较小,而受走时误差和波速误差影响较大。通过野外微震观测实验研究,证明DFP法定位精度较高,适用于小尺度微震活动定位分析。     

国际地震中心改进的定位程序

国际地震中心(ISC)是一个非政府的、非营利性机构,它的首要任务是产出权威的地球地震活动性报告。《国际地震中心公报》报道了50年(1960~2011年)的地震活动性。近年来由于全球台站日益增加,使得报告的地震事件尤其是事件的震相数量急剧增加。相似的射线路径会引起相关的走时预测误差,这些误差归因于:模型中没有加入地球非均匀性,这导致了对定位不确定性的低估和不利的台网几何结构以及定位偏差。因此,全球的台站分布越密集和越不均衡,大多数定位算法中所做出的假设(观测数据是独立的)越不成立。为了应对这一挑战,我们为国际地震中心开发了一种新的定位算法,这种算法考虑了相关误差结构。我们采用国际地震学与地球内部物理学协会(IASPEI)所有的在ak135模型中有有效走时预测的标准震相来得到更精确的事件定位。本文中,我们阐述了新的国际地震中心定位方法,为检验此方法的可靠性,我们用该方法重新定位在国际地震学与地球内部物理学协会参考事件表中的地面真实事件,我们也对整个《国际地震中心公报》做了重新定位。我们的定位算法虽然只有很小的改进,但是对定位结果的改进却很显著,尤其是在深度的确定上和更精确的形式不确定性分析上。我们论证了新的定位算法;通过后续震相的使用和深度解的测试,相当多的地震震群变得更紧密了;因此该算法为地球地震活动性提供了一个改进的观点。     

提高地震定位精度新方法的研究

根据现有台网的分布密度、仪器配置的状况和目前震相判读精度提出了一些新的措施来提高地震定位的效率和精度。主要思想有采用“全局搜索和单纯形综和求解法”求解方程的极值，计算中考虑地球曲率，并做椭球校正。采用“翻台法”来改善目标函数、实现“目标函数拉伸”的思想、控制解域和自行调整发震时刻提高求解的稳定性和精度。采用“模拟退火法”的物理性质来控制试错解的跨越长度，提高求解效率和解的分辨精度。采用区域走时表加台站校正值的思想来减小速度模型的复杂性。采用ＰＴＤ方法和ｓＰｎ－Ｐｎ方法来求震源深度。在地震定位过程中显示地图经纬度，同步演示定位过程及结果。同时还在屏幕上显示传统的交切结果以帮助分析人员判定定位结果的可靠性。区域走时表采用地壳曲面模型，允许模型带有低速层，各层具有梯度，且不限层数，自动使用台站校正值并给出定位误差。根据上述思想和不同的需要分别编制了地方、区域台网定位程序，全国、全球地震定位程序，极远震定位程序用于速报和专门用于研究的地震定位程序。这些程序还带有求震源深度和震级的功能。对于专门进行地震定位研究的工作，还提供了绘制地震定位误差二维等值线图和三维误差分布图的功能。     

快速地震关联与定位

快速震相关联和事件定位对实时地震监测至关重要。我们提出了一种快速自动关联地震震相并同时对地震事件进行定位的方法(简称REAL)。REAL综合了基于到时和基于波形的检测定位方法的优点。它关联不同震相到时的同时,通过首先计数P波、S波到时个数、其次计算走时残差的方式来实现定位。只要有足够的到时个数在理论走时窗之内,我们就可以把这些到时自动关联到特定地震。地震位置确定在对应拥有最多拾取个数的网格点,如果有多个网格点具有相同的最大拾取数,则选取它们中走时残差最小的那个。我们使用最小二乘定位法(VELEST)和高精度相对定位法(hypoDD)做进一步精定位。REAL计算很高效,可用于快速地震分析。我们将REAL应用于2016年10月意大利亚平宁中部地震序列中的其中5天,这5天位于两个最大震级地震的中间。REAL关联和定位了比意大利国家地球物理学与火山学研究所日常编目记录(862)超过3倍的地震事件(3 341)。与编目事件相比,这些重定位事件的时空分布显示了相似但更为集中的式样。我们的研究证明了使用REAL和震相数据快速自动地进行地震活动性分析是可行的。     

干涉走时微地震震源定位方法

本文基于地震波场干涉原理,建立了干涉走时微地震震源定位方法.该方法将两个接收点相对于一个微地震事件的走时差(称为干涉走时)的扰动作为残差函数,通过迭代求解最小残差函数,最终获得震源的空间位置.干涉走时震源定位方法利用两个接收点的到时差消除发震时刻未知和速度模型误差的影响,简化了震源定位算法.数值计算表明,本文提出的干涉走时定位方法在速度模型有误差的情况下仍然可以获得准确的微地震震源定位.     

“J—B”表在PC—1500机上编入应用

本文应用了多项式f(x、y)=sum from r=0 to n sum from s=0 to nu＿rs_r(x)_(y),把震中距,震源深度和震相走时之间,建立最小二乘意义下的最佳拟合多项式,并编入程序。这样,只输入每次地震的震中经、纬度,发震时间和震源深度,计算机利用球面三角公式算出震中距离,再根据震中距,震源深度和震相走时之间的函数关系,算出每次地震对于台站的各个震相的理论到时,并打印出每次地震的震中距,各个震相的走时和到时,然后返回到实际记录图上,逐个落实。其好处是即不会漏分,又不致于花很多时间,在大量的重复分图工作中,使我们快速、准确地编制单台地震报告。求最佳拟合多项式系数的时候,考虑到实际量算震相误差可能超过l_s,我们把最大偏差控制为±0.5_s。     

利用均值寻查法精确测定福建及周边地震震源位置

本文利用近震、地方震的各种震相的走时方程，经过变换，取得相应的二次型目标函数。对目标函数用一维寻查法、均值寻查法求出其零值点的自变量，即求得各个方程的解；再用均值寻查法求得各个方程的共解，即得震源位置。随机地处理了自2000～2003年6月福建数字地震遥测台网记录到的本省及周边地区的205个地震，定位结果显示走时残差的平均值为0．25s。在可供比较的前提下，将159个地震数据的奇异值分解法的结果与本文的结果进行对比，前者的平均走时残差为0．72s，后者为0．25s，且后者的每一个地震的走时残差都比前者小。     

Study on the method of optimal location on explosion events at near-source site

IntroductionEarthquake location is one of the inverse problems in seismology. The accurate earthquake source location is the basis of studies of earthquake images, the relation analysis between seismicity and tectonics, and the important parameters of earthquakes. It is also the basic data used to study the space distribution of aftershocks after a strong earthquake. The earthquake location accuracy mainly depends on reliability of the velocity models for the earth(s crust, the reasonable desi…     

Seismic phase picking in China Seismic Array using a deep convolutional neuron network*

Seismic phase picking is the preliminary work of earthquake location and body-wave travel time tomography. Manual picking is considered as the most accurate way to access the arrival times but time consuming. Many automatic picking methods were proposed in the past decades, but their precisions are not as high as human experts especially for events with low ratio of signal to noise and later arrivals. As the increasing deployment of large seismic array, the existing methods can not meet the requirements of quick and accurate phase picking. In this study, we applied a phase picking algorithm developed on the base of deep convolutional neuron network (PickNet) to pick seismic phase arrivals in ChinArray-Phase III. The comparison of picking error of PickNet and the traditional method shows that PickNet is capable of picking more precise phases and can be applied in a large dense array. The raw picked travel-time data shows a large variation deviated from the traveltime curves. The absolute location residual is a key criteria for travel-time data selection. Besides, we proposed a flowchart to determine the accurate location of the single-station earthquake via dense seismic array and phase arrival picked by PickNet. This research expands the phase arrival dataset and improves the location accuracy of single-station earthquake.     

地震检测与震相自动拾取研究

针对微震事件易受噪声干扰等特点,本文将STA/LTA方法和基于方差的AIC方法（var-AIC）相结合,在震相到时初步拾取的基础上,使用台站的德洛内（Delaunay）三角剖分及台站间最大走时差约束来减少噪声干扰的影响. 利用到时进行地震定位之后,根据台站预测到时,在设定的时间窗内对地震震相进行更精细的分析. 特别是针对微震事件信噪比低的特点,设计了基于偏振分析的拾取函数,根据窗内STA/LTA方法和var-AIC方法的拾取结果自动选择合适的值作为震相到时. 最后,对西昌流动地震台阵2013年304个单事件波形数据的分析处理和检验结果表明,本文方法较传统方法具有更高的地震事件检测能力和更高的震相拾取精度.      

考虑到时误差的地震定位算法及其在四川地区2001-2008年地震定位的应用

精确的地震位置对于地震活动性、地震层析成像和地壳应力场反演具有相当重要的意义,对于地震速报也具有重要的应用价值。将观测到时的不确定性、台站高程、地震震源深度进行约束的同时,根据反演理论给出了地震震源位置精确估计和误差估计的方法。该算法联合考虑Pg波、Sg波、Pn波和Sn波的到时进行反演,数据量的增加可以增强地震位置的准确性,并可同时应用于地方震和区域地震。采用模拟数据对该地震定位算法进行检验发现,该算法在观测数据的不确定性不等时明显优于其他方法。将该算法应用于四川地区2001-2008年间的地震定位,得到的地震位置更加符合地震的丛集性并集中于断裂带附近。这些结果为四川地区的地震活动性、断层构造以及地震层析成像研究打下了基础,并且为汶川地震之前的地震活动前兆研究也提供了有益帮助。     

Comparison of ground truth location of earthquake from InSAR and from ambient seismic noise:A case study of the 1998 Zhangbei earthquake

Because ambient seismic noise provides estimated Greenos function (EGF) between two sites with high accuracy, Rayleigh wave propagation along the path connecting the two sites is well resolved. Therefore, earthquakes which are close to one seismic station can be well located with calibration extracting from EGF. We test two algorithms in locating the 1998 Zhangbei earthquake, one algorithm is waveform-based, and the other is traveltime-based. We first compute EGF between station ZHB (a station about 40 km away from the epicenter) and five IC/IRIS stations. With the waveform-based approach, we calculate 1D synthetic single-force Greenos functions between ZHB and other four stations, and obtain traveltime corrections by correlating synthetic Greenos functions with EGFs in period band of 10-30 s. Then we locate the earthquake by minimizing the differential travel times between observed earthquake waveform and the 1D synthetic earthquake waveforms computed with focal mechanism provided by Global CMT after traveltime correction from EGFs. This waveform-based approach yields a location which error is about 13 km away from the location observed with InSAR. With the traveltime-based approach, we begin with measuring group velocity from EGFs as well as group arrival time on observed earthquake waveforms, and then locate the earthquake by minimizing the difference between observed group arrival time and arrival time measured on EGFs. This traveltime-based approach yields accuracy of 3 km, Therefore it is feasible to achieve GT5 (ground truth location with accuracy 5 km) with ambient seismic noises. The less accuracy of the waveform-based approach was mainly caused by uncertainty of focal mechanism.     

太原基准地震台震相分析在数字地震观测中的应用

以太原基准地震台数字观测记录的地震波形为基础,对不同类型地震所出现的震相从到时、周期、先后次序等方面进行了对比分析,对台站一线的观测人员在震相的准确判别,提高地震定位精度方面,有实际的指导意义。     

关于网外地震的定位问题--利用福建区域数字地震台网资料测定台湾地震震源位置

针对地壳内部的网外地震震源的定位问题，由震相组合成不同的方程组，利用均值寻查定位法迭代求解。在选取地球物理参数模型时，考虑了台湾地震部门定位时所用的模型和华南地区地震走时表等。利用福建数字地震台网记录到的绕射波Pn、Sn的到时资料，通过定位程序测定了134个位于台湾区域的壳内地震的震源位置。测定结果与台湾地震部门在其网址上公布的结果进行比对．平均震中位詈相差9km．震源深度相差8km．     

单纯形定位方法在新疆数字地震台网的测定精度分析

地震定位是地震学中最基本的问题之一,现阶段大部分采用基于走时的方法。单纯形定位方法作为一种直接搜索类的方法,在新疆测震台网日常地震目录产出中发挥了重要作用。本文采用数值模拟的方法,利用新疆测震台网现有布局,结合“3400”走时表,分析单纯形定位方法在新疆测震台网的测定精度。研究表明,对于新疆测震台网网内浅源地震,单纯形定位方法能够得出较为精确的震中位置,而得出的网外地震震中位置存在一定偏差;初至折射波对震源深度有一定的控制能力,速度模型的准确性对震源深度和发震时刻的测定影响较大。     

2017年9月4日河北临城M_L4.4地震震源深度测定

震源深度是地震定位中的重要参数之一。对于一个地震,sPn与Pn震相到时差是一个常量,与震中距无关,只与震源深度和地壳模型有关。基于该理论,以河北数字台网数据为基础,识别sPn震相和Pn震相,计算2017年9月4日河北临城ML4.4地震震源深度,结果为6.86km。双差定位法是目前确定震源深度比较精确的方法,双差定位得到的震源深度为7.01km。双差定位法所用数据量比较大,计算过程繁杂。利用sPn与Pn到时差计算震源深度的结果与双差定位法结果接近,计算快速、简单,所需数据量小。因此,将该方法应用到实际工作中,可以快速、准确地测定近震震源深度。