南加州橡树岭地下18km深处一断层小震丛集的证据

在1989年近一个月内南加州橡树岭发生了一组约50个小震(M≈1.5)的震群。由于在地震图上的到时信号弱及其突然性,因此用一般的到时分析方法,这些事件的定位精度受到了限制。然而,由于在各个单台上记录到的地震波形的相似性,用波形互相关技术可以得到精确的相对的事件位置。重新定位后的事件形成了一个小丛集,约1km跨度,18km深,沿着一个向北西倾35°角的平面排列。估计定位的标准误差一般小于50m。序列的时间演化过程表明,地震活动逐渐离开它的起始点向外迁移。有3个续发性事件发生在几个月以后,它们沿着同一平面排列,但从主震群向南东方向偏移了约500m。由于可得到的台站记录少,发射角的范围受到限制,以及在许多地震图上初至波信号弱,因此对这些事件很难得到可靠的断层面解。把每一个台上不同事件的记录叠加起来,大大地降低了到时前的噪声水平,有助于分辨平均P波初动。对这些初动资料的分析表明,震源机制解的滑动面与由地震活动分布确定的平面不一致。地震活动排列面可能是锡米断层的进一步延伸,在此情况下,只有断层倾角变浅,才能在18km深处与观测到的35°倾角相当。     

利用震源特有台站项得到的南加利福尼亚的地震定位

为了提高相对定位精度，我们用空间上变化的台站项对南加州地震台网（SCSN）1975－1998年记录的297400个地震进行了重新定位。我们的方法应用了已有的SCSN的P波和S波到时，平滑一维速度模型和基于L1范数的迭代网格搜索方法。通过计算作为震源位置函数而连续变化的台站到时校正。我们对三维结构应用了经验校正。通过将地震活动性在天然邻区进行棋盘形布量来平滑相邻地震的残差，获得每个地震的台站项，然后进行迭代直到得到一组稳定的地震位置和台站项。该方法得到的相对定位精度在局部上与主震方法相当，但同样能用于较大范围，我们最终定位的中值估计标准误差，水平位置上为328m，深度上为741m。我们的定位显示出，与SCSN目录相比，离散要小得多，特别是在深度上，而且显示出能说明断层结构的排成线性和平面特征的更大趋势。我们的结果和先前SCSN用联合震源－速度反演技术重新定位的结果相当。且在某些情况下更好。白天与夜间的事件对比图能分辨出天然地震和人工地震群。我们没有观察到地震活动的最大深度和地表地质间有简单关系。     

利用井下摆近震记录研究华北盆地沉积层速度结构

收集了2015—2018年首都圈地区M1.0以上地震的波形数据,选取近场井下地震计观测记录,通过拾取直达P、S波及相应地表反射波的到时并测量其到时差,获得了台站下方地壳浅部300 m的P波、S波平均速度,并分析了波速的水平分布特征,结果表明,华北盆地近地表P波平均速度约为1.98 km/s,S波平均速度约为0.46 km/s,平均波速比约4.3;利用不同速度模型对27个地震事件进行定位,结果显示:沉积层模型可有效改善华北盆地地震定位精度。     

使用互相关和双差法对北加州20年的地震活动进行大范围重定位

采用双差（DD）定位算法同时结合波形互相关（CC）方法,重新分析了北加州近20年（1984～2003）的数字化地震资料,将北加州地震台网（NCSN）现有地震目录中震源的定位精度提高了3个数量级。定位过程中结合使用了由所有震中距离不超过5km的相关事件对测得的30亿个互相关到时差数据以及北加州地震台网观测报告中列出的700万个P波到时读数。双差法重定位后获得311273个事件。重定位后的地震目录能够勾画出非常精细的、与活断层相关的地震活动构造图像,并且能够揭示诸如地震条带、重复地震等的时空构造特征。结果显示,约有90％的地震在同一个台站具有相关的P波、S波列,并且有12％的事件属于重复地震。通过对重复地震的分析认为,在95％置信水平下,现有台网定位的不确定性在水平方向平均约0．7km,垂直方向平均约2km。地震事件的相关性以及重定位后相对位置的改善在北加州大部分地区非常一致,这就意味着使用该方法高精度地确定由不同板块构造或者人为因素造成的地震活动图像是普遍适用的。本文认为,长期的、一致性好的地震监测以及数据分析工作是提高现有震源目录中地震定位精度和以后精确定位日常化的关键问题。     

首都圈地区“重复地震”及其在区域地震台网定位精度评价中的应用

根据Schaff和Richards^[1]对“重复地震”的定义,利用波形相关识别出首都圈地区2002~2006年发生的“重复地震事件”.对宽频带/甚宽带和短周期记录,分别采用0.5~5.0 Hz、1.0~5.0 Hz带通滤波,识别出859例“重复地震”事件,占总数约24%.假定“重复地震对”间的距离小于1 km,地震台网测得的两个地震之间的距离系台网定位误差所致,而相应的震相走时差为人工拾取误差,给出了首都圈数字地震台网的定位精度估计.结果显示观测条件较好的首都圈东北部地区平均定位精度约为5 km;西南部地区约为13 km,是观测条件有待改善地区.     

地震自动定位的综合解决方案

针对已有两类地震自动定位方法各自的优点和限制，提出了综合利用这两类方法以形成一个统一系统的方案，希望以此提高地震自动定位能力。该方案的基本流程是：利用波形相关方法在连续地震波形上检测出地震事件并初定其震源位置和发震时刻；利用初定的震源位置和发震时刻，预测各台站各震相的到时；以预测的各震相到时为参考点，利用单台波形(单道或三分向)在该参考点附近精确测定震相到时；利用修定后的震相到时测定震源位置和发震时刻；根据震中距判定地震类型(地方震、近震、远震)，在预期的波形段自动测定波形最大振幅和相应周期，进而测定相应类型的震级(ML、Ms或mb)。     

遗传算法在提高非包围地震定位精度中的应用

利用一种非线性方法——遗传算法,对到时残差,即观测到时与理论到时之差进行最小值求解,得到由于台站分布不均匀导致非包围地震事件的定位结果,再利用MSDP中的单纯形定位法得到非包围地震事件定位结果,将2种定位结果分别与编目结果进行对比。结果表明,遗传算法定位的结果更加接近编目结果,发震时刻、震中位置2个参数更为精确,从而提高了非包围地震事件定位精度。     

两种地震预警定位方法的比较

根据福建地震台网的地震目录,利用各个地震事件前4台的P波到时对Tnow定位方法和4台连续定位方法进行检验,结果表明,两种方法的定位结果相差不大,大部分地震事件的定位偏差也都较小;随震中距的增大,两种方法对网外地震的定位偏差可能增大,这可能和台站集中在震中的一侧、参与定位的台站与地震之间的张角较小有关。波速结构对4台连续定位方法的定位结果存在一定的影响,选择合适的速度模型将有助于改善地震预警定位结果。采用Tnow定位方法不能定位的地震事件相对于4台连续定位方法要多,这可能是由于Tnow定位方法应用了未触发台站的信息,而部分P波到时信息因台站断记或震相记录不清晰等原因而未在地震目录中体现导致的;综合考虑两种定位方法的局限性有助于提高地震预警系统的稳定性和可靠性。     

峰度和AIC方法在区域地震事件和直达P波初动自动识别方面的应用

提出了一种基于直达P波信号的峰度和Kurtosis-AIC方法进行区域地震事件实时检测和直达P波初动精细识别的新方法,并应用于山东地震台网记录的地震波资料处理.结果表明:(1)应用峰度方法能够有效识别出地震事件,可有效减低地震事件的错误报警率和漏报率;(2)与人工识别震相到时的结果相比,根据Kurtosis-AIC震相自动识别方法得到的震相到时的平均绝对值误差为(0.09±0.08)s。     

1679年三河-平谷8级地震发震断层的古地震及其重复间隔

通过大探槽开挖和断层陡坎分析，揭示出发生于１６７９年８级地震的新夏垫断层自距今约２万ａ以来共发生了４次地震事件。前两次为砂体液化显示的事件；后两次为可见直接断错证据的事件。分析得到的１６７９年地震最大垂直位移为１．７５ｍ，前１６７９年事件为１．４１ｍ，是两次震级非常接近的特征地震。４次事件发生的时间分别为距今约２００００，１３０００，７５００和３１７ａ，平均重复间隔时间为（６５６１±６９１）ａ，显示了准周期重复的特征     

联合概率法在合并相邻台网地震目录中的应用:以2014年鲁甸序列为例

中国目前实行的区域地震台网独立运行机制,使得在相邻不同台网的交界地区可能存在多个版本的地震目录和震相观测报告,影响了地震活动性分析与研究.为此,本文提出了一种基于联合概率的方法,可标明两个或多个相邻台网目录中相同的事件,合并它们的震相数据开展重新定位,并重构不同台网交界地区的统一地震目录.该方法的思路与分析步骤是：首先,计算获得不同台网之间具有最小发震时刻差异的两两地震的时空强差异分布,查找并剔除独立地震,计算事件合并的联合概率;其次,基于联合概率分析合并不同台网的地震目录和震相观测报告,对合并事件进行重新定位和定位误差分析,并基于G-R关系检验重构目录的完整性.本文以2014年鲁甸地震序列为例的初步应用结果显示,震相合并之后的地震定位精度相比之前单个台网的结果,特别是相比四川台网的目录,定位精度提高非常显著,合并后的目录与之前相对完整的云南目录接近,但相比由两个台网目录简单拼凑而成的目录更加准确.此外,研究还发现在目录合并过程中,对于4级以上的中强震,应选择M_S而不是以M_L震级标度;震相合并后被复用台站记录的到时信息可用于检测不同台网间的震相拾取是否存在系统偏差.本文提出的方法使得在相邻不同台网的过渡区形成一个统一且尽可能准确可靠的地震目录成为可能.     

实时智能地震处理系统研发及其在2021年云南漾濞Ms6.4地震中的应用

本文介绍了一套基于人工智能的实时地震处理系统,该系统采用深度学习方法检测地震,具备地震检测、到时拾取、震相关联、地震定位和震级测定功能,可实时和离线处理连续地震波形数据和密集地震序列,产出的地震目录定位精度高、完备性和一致性好.以云南漾濞Ms 6.4地震序列为例,可在震后2～4 min内产出地震目录,检测出的地震数量比人工多2～3倍,定位精度与人工处理结果相当,震级测量误差小,震级处理下限可达ML 0.0级左右.该系统不仅可应用于省级区域地震台网,也可用于密集地震台阵,水库、矿山和火山等专用台网的实时处理,基于该系统产出的结果,可进一步计算b值变化,分析地震时空演化特征,开展序列实时精定位,为地震应急、地震预测预报和相关科学研究提供重要数据.该系统对于优化我国地震数据自动处理流程,提升地震编目工作的自动化水平具有重要意义.     

利用数字地震记录计算震中方位角方法简介

本文介绍了一种利用数字地震记录计算震中方位角的方法，给出了计算程序中的关键语句源码，并通过实例分析证明该方法可以提高地震事件的定位精度。     

人工爆破检验区域地震台网地震定位精度

利用广东地震台网记录的2015年6月珠江口海陆联合地震构造探测项目人工爆破资料,采用MSDP地震分析软件提供的3种常用地震定位方法,对6次人工爆破事件进行分析,将定位结果与已知爆破位置进行对比,验证地震定位精度。结果表明,当地震定位数据满足台网分布方位均匀度ΔU≤0.35、次空隙角(S_(gap))≤160°时,广东地区地震震中定位精度优于3 km。     

高阶统计量及AIC方法在区域地震事件和直达P波初动识别中的应用

利用高阶统计量（偏斜度和峰度）与赤池信息量准则（简称AIC）相结合,进行区域地震事件实时检测和P波初至精细识别的新方法研究,通过处理山东地震台网记录的地震波资料,结果表明：应用高阶统计量（偏斜度和峰度,尤其是峰度）能够有效识别地震事件,降低地震事件的错误报警率和漏报率;与人工识别震相到时结果相比,根据Ske-AIC、Kur-AIC震相自动识别方法得到的震相到时的平均绝对值误差小.     

2001年11月14日昆仑山口西M 8.1地震前的缓慢地震事件

2001年11月14日昆仑山口西M8．1地震前发生了缓慢运动事件，新疆地震台网记录分析结果表明，这次事件在大震前3．5天开始出现，长周期前驱波持续约47小时，波列呈现规则的正弦波形，视周期约为8．8秒。笔者认为，该慢地震事件是M8．1大震前中昆仑断裂临震预滑动引起的。事实表明，慢地震的观测与研究对深入了解断层失稳过程和实现地震短临预报具有重大意义，同时也显示了宽频带数字地震台网的优越性。     

汶川8.0级地震序列联合定位研究

使用联合定位方法对2008年5月12日至7月7日M<,L>≥3.0的1 028次地震进行重新定位.针对EVT格式的波形数据,重新求取视出射角参数和到时参数,建立地震波到时与视出射角联合定位方法.视出射角参数对深度较敏感,其联合定位结果能保证经度和纬度方向上的定位精度,特别是能提高对深度的分辨能力.联合定位结果表明,地震...     

2010年1月12日海地地震破裂过程快速反演

运用地震破裂过程快速反演方法,在2010年1月12日海地地震发生后,采用全球地震台网(GSN)的宽频带地震资料,反演了这次地震的破裂过程,得到了这次地震破裂过程的反演结果.结果表明,这次海地地震的破裂过程具有如下基本特征:①矩震级约为MW7.1;②地震主要破裂持续时间约为22s;③包括3个滑动量集中分布区域,最大滑动量约为4.9m,最大滑动速率约为3.3m/s;④这次地震基本上是一次双侧破裂事件,破裂从震中同时向东西两个方向延伸.     

浙江珊溪水库重复地震事件研究

重复地震是发生在同一断层位置上的一组地震,具有相似的震级、高度相似的波形和震源机制。由于具有相同的震源和传播路径,重复地震的走时变化可以反应的介质波速的变化,从而可以作为测量地壳中介质波速变化的有力工具。而对区域地震的重复性研究,也可以反过来说明该地区地震发震机制的变化情况。利用波形互相关的方法对浙江温州境内珊溪水库附近发生的地震事件序列进行处理,计算波形互相关系数,选取相关系数大于0.8的地震对进行研究,分析珊溪水库地区地震事件的相似性和重复性,并分析此方法对地震研究的意义。     

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.