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利用地震观测波形直达纵横波能量的差异,在时间域创建标志地震事件震源性质的新参量a,计算182个台站记录的24个地震事件的a值,并用以分析2017年9月3日敏感地区发生的地震事件性质。结果表明,判据a具有良好的震源性质依附效应,从而为地震与爆炸的识别引进了一种新方法。 相似文献
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本文提出用四维空间的欧氏距离DFM来表示不同地震震源机制之间的一致性,并以1975年辽宁海城ML7.3地震序列和1999年辽宁岫岩MS5.4地震序列为例分析了主震与前震和余震的震源机制一致性与DFM值之间的关系,其结果显示,当欧氏距离DFM<50时,两次地震的震源机制接近。为了对若干次地震组成的一组地震的震源机制一致性进行判定,引入了显著性检验方法。根据陈颙提出的震源机制一致性参数K,以符号检验法和统计检验量Z值检验法对岫岩MS5.4地震前小震的震源机制一致性进行了分析,其结果表明,在临近岫岩MS5.4地震前所发生地震的震源机制的一致性显著,置信度可达98%。 相似文献
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2024年1月23日02时09分(北京时间)新疆阿克苏地区乌什县发生M S7.1地震。中国地震局地球物理研究所在震后启动快速响应,组织相关领域研究人员对此次地震的震源参数、地震辐射能量等进行了估计,并对余震序列进行了重定位,同时基于震源模型进行了震动图模拟、同震形变场模拟。结果表明,此次地震发生在天山山脉内,以逆冲机制为主,能量集中在前约25 s内释放;极震区震动烈度可能达Ⅸ度以上,可能的受灾范围近65 000 km2;此次地震引起了显著的同震位移,最大水平向位移达到21 cm、垂直向位移达到38 cm。 相似文献
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郭祥云 《地震地磁观测与研究》2011,32(4):159-162
中国地震局地球物理研究所中国数字地震台网数据管理中心(CDSN DMC)根据美国地震联合研究会数据管理中心(IRIS DMC)发布的2011年5—6月全球地震动态,通过修订后给出以下监测结果。 相似文献
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郭祥云 《地震地磁观测与研究》2011,(5):182-186
中国地震局地球物理研究所中国数字地震台网数据管理中心(CDSN DMC)根据美国地震联合研究会数据管理中心(IRIS DMC)发布的2011年7—8月全球地震动态,通过修订给出以下监测结果。 相似文献
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2022年1月8日青海省海北州门源县发生MS6.9地震,震后产生了长约22 km的地表破裂带,青海、甘肃和宁夏等多地震感强烈。本文基于区域地震台网资料,通过多阶段定位方法对门源MS6.9地震早期序列(2022年1月8日至12日)进行了重定位,并利用gCAP方法反演了主震和MS≥3.4余震的震源机制和震源矩心深度,计算了现今应力场体系在门源MS6.9地震震源机制两个节面产生的相对剪应力和正应力。结果表明:门源MS6.9地震的初始破裂深度为7.8 km,震源矩心深度为4 km,地震序列的优势初始破裂深度主要介于7—8 km之间,而MS≥3.4余震的震源矩心深度为3—7 km;该地震序列的震源深度剖面显示震后24个小时内的地震序列长度约为25 km,与地表破裂带的长度大体一致,整体地震序列长度约为30 km,其中1月8日MS6.9主震和MS5.1余震位于余震区西段,1月12日MS5.2余震位于余震区东段。2022年1月8日门源MS6.9主震的震源机制解节面Ⅰ为走向290°、倾角81°、滑动角16°,节面Ⅱ为走向197°、倾角74°、滑动角171°,根据余震展布的总体趋势估计断层面走向为290°,表明此次地震为近乎直立断层面上的一次左旋走滑型事件;MS≥3.4余震的震源机制解显示这些地震主要为走滑型地震,P轴走向从余震区西段到东段之间大体呈现NE向到EW向的变化。现今应力场体系在门源MS6.9主震震源机制解节面Ⅰ上产生的相对剪应力为0.638,而在节面Ⅱ上的相对剪应力为0.522,表明这两个节面均非构造应力场的最大释放节面,这与2016年门源MS6.4地震逆冲型震源机制为构造应力场的最优释放节面有着明显差异。结合地质构造、震源机制和余震展布,2022年1月8日门源MS6.9主震的发震构造可能为冷龙岭断裂西段,其地震断层错动方式为左旋走滑。根据重定位结果、震级-破裂关系以及剪应力结果,本文认为门源地区存在一定的应力积累且应力未得到充分释放,该地区仍存在发生强震的危险。 相似文献
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利用宁夏区域地震台网的波形数据,基于三种不同速度模型分别使用相对稳定的 Hash方法、Snoke方法及gCAP方法计算2017年9月2日宁夏固原 MS4.6地震的震源机制解,并根据这些结果给出了该地震的震源机制中心解.结果表明,该地震的震源机制中心解为节面Ⅰ:走向: 41°,倾角:79°,滑动角:-175°;节面Ⅱ:走向:310°,倾角:85°,滑动角:-11°.基于速度模型3的Hash方法结果和中心解结果之间的最小空间旋转角数值相对最小,震源机制解参数最接近中心解的结果.速度模型分层越精细,结果的精度相对越高,其中 Hash方法及Snoke方法的反演结果受速度模型的影响较为明显,与 Snoke方法相比,Hash方法对台站分布的要求较低,但对波形质量要求较高,要确保整个波形段和剪切波段具有一定范围的高信噪比.在实际应用中,对于台站方位角覆盖不是很好的区域地震台网来说,或者地震震中位于台站分布相对稀少的地区且可利用台站数目不是很多的情况下,在精细速度模型和波形信噪比的阈值等参数设置较为准确的情况下,可以考虑使用 Hash方法来丰富计算结果. 相似文献