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1.
均一滑动模型与郯城地震断层的再研究杨一冲,高维明(中国北京100036国家地震局分析预报中心)一、两种断层滑动模型与活断层分段的标准活断层分段是近期来活动构造学家尤为关注的问题,它在理论和实践上均具有举足轻重的作用。由于活断层分段的重要地位,美国地质...  相似文献   
2.
大地震的发生会引起区域位移场和应力场发生变化,进而改变区域内及临近断层的应力状态和地震活动性.目前,研究学者可据已有的断层滑动模型来计算分析大地震同震应力变化,同时采用库仑应力触发理论来进一步分析震后余震分布和断层危险性.然而,历史上曾经发生过不少大地震,例如,1920年的海原MS8.5大地震,是全球范围内少见的特大地震之一.局限于无确切的地震台站地震波等资料,前人在研究历史地震的影响时往往给出一些简单的断层滑动模型,将断层面上错动量视为均匀分布.为更准确地了解历史地震对后续地震的影响,基于前人研究和一般地震滑动形态分布规律及地震反射剖面等资料,以海原MS8.5大地震为例,探讨了如何建立海原大地震断层滑动模型,并分别搭建了简单断层滑动模型和复杂断层滑动模型的全球同震横向不均匀并行椭球型地球模型.通过对海原MS8.5地震的同震位移场和应力场的计算,发现采用复杂断层滑动模型比简单断层滑动模型地表位错分布更切合实际.同时,进一步计算和分析了此次大地震对青藏高原东北缘近100年历史地震和周围断层的应力触发作用,得出断层滑动模型对同震计算结果的影响集中在发震断层附近而对远场影响较小.  相似文献   
3.
最近几年,一些消减带内的俯冲大地震再次破裂了以前巨大地震曾破裂过的板块边界地段引人注目。有关破裂了板块边界同一部位的相继发生的两次大地震的已有地震资料,提供了比较这两次地震的地震矩释放空间分布的机会。本文对发生在板块边界地段的地震作了此种比较,这些地段曾在下列地震中遭到破坏;(1)1957年(MW=8.6),1986年(MW=8.0和1996年(MW=7.9)的阿留申群岛地震;(2)1963年(NW=85)和1995年(MW=8.5)和1995年(MW=7.9)的千岛群岛地震;(3)1971年(MW=8.0)和1995年(MW=7.7)的所罗门群岛地震;(4)1968年(MW=8.2)和1994年(MW=7.7)的本州北部地震。以前的研究已经确定了4次初步大地震和2次复发地震的矩释放的空间分布。这里,运用长周期面波和宽频带体波的经验格林函数分析得到的震源时间函数,反演确定了最近3次地震的滑动分布。通过比较相继地震破裂矩释放的空间分布,发现断层重复滑动图象有很大差异。1994年本州北部地震和1995年所罗门群岛地震,基本上填充了以前地震遗留下来的没有滑动的地区,而不是同一凹凸体的重新断裂。1995年千岛群岛地震和1996年阿留申群岛地震重新破裂了先前地震确定的凹凸体分布地段,但具有不同的滑动量。本研究提供了环太平洋板块边界的大震的复发性质比主要凹凸体的重复破裂更为复杂的一个直接的证据,无论是从整个断分段上发生的破裂是通过重复发生的具有接近相同的破裂长度、破裂地点及滑动大小的事件来实现这一点来说,还是从各个凹凸体在后续的地震循环中以相同的滑动函数发生破裂这一点来说,所研究的4个板块边界的断层滑动都不支持特征地震式的滑动模型。这些连续发生的滑动图象与滑动复杂性仅取决于不变的几何和构造的非均匀性的物理模型不符,而表明考虑动力学同样是重要的。  相似文献   
4.
指出逆冲地震的触发、抑制和丛集的主要特性可以用库仑破裂应力变化来解释。解释中我们采用了一套代表模型及详细实例。虽然地表破裂的逆冲断层使得大部分周围地壳的应力降低,但逆冲盲断层的滑动却使得某些附近区域,特别是震源断层上方的应力增加。这样逆冲盲断层可以触发浅部次生断层的滑动,并产生广泛分布的余震。短逆冲破裂对于触发大小相差不多的邻近逆冲断层特别有效。我们的计算结果表明,在加利福尼亚中部连续的逆冲序列中,1983年Mw6.7级科林加地震使得1983年Mw6.0级努涅斯地震和1985年Mw6.0级凯特尔曼山地震破裂与库仑破裂应力分别接近了10bar和1bar。理想化的应力变化计算与伴随大逆冲事件的地震活动性分布一致,这与前人的研究结果是一致的。俯冲带破裂的计算结果促使了俯冲前缘隆起发生正断层事件,并有利于地震破裂带周围及其下倾延伸区发生逆断层事件。这些特性在1957年Mw9.1级阿留申地震和其他大逆冲地震是明显的。我们进一步研究了能得到详细滑动模型的1960年Mw9.5和1995年Mw8.1级智利地震引起的破裂面上的应力变化。计算的库仑破裂应力增加为2-20bar,与余震地点和震后滑动密切相对应,而应力降低10bar的地区余震缺失。我们也提出主走滑系统的滑动调制了附近逆冲和走滑断层的应力。我们计算得到圣安德烈斯断层上1857年Mw7.9级蒂洪堡地震以及后续震间滑动使得科林加断层接近破裂约1bar,但抑制了全部海岸山岭的逆冲断层。1857年的地震也促使于1952年发生Mw7.3级科恩县地震的怀特沃尔夫逆冲断层接近破裂约10bar,但抑制了自1857年以来从来没有破裂的左旋加洛克断层上的滑动。于是我们有充分理由认为,应力转移在很宽的时间和空间尺度上对逆冲断层的地震活动性有控制作用。  相似文献   
5.
谌芳 《北京测绘》2018,32(4):447-451
为了克服建筑物变形预测中单一模型预测精度差、不稳定的问题,本文融合了适应性强、互补性好的自回归滑动模型、灰色模型和三次指数平滑法三种模型,基于误差平方和最小准则,采用滚动时间域的方式构建了非负变权组合预测模型。工程应用表明:非负变权组合预测模型的预测精度、可靠性优于三种单一预测模型、方差倒数组合预测模型以及等权组合预测模型。研究成果对建筑物沉降预测具有较好的参考价值。  相似文献   
6.
利用自动经验基线校正方法,分析2013年4月20日芦山MS7.0级地震13个近场强震动台的观测资料,以估算同震位移场分布,并据此反演了震源滑动模型.经与GPS结果比较,两种不同方法给出的芦山7级地震的水平近场同震位移场幅度都不超过cm级,均显示为典型的逆冲型地震(兼有少量左旋走滑错动).强震最大水平和垂直永久位移分别为4.9cm和4.4cm,分别出现在51YAM台和51QLY台.两种资料反演的震源滑动模型虽显示多事件特征,但主要滑动均集中在第一次事件,即初始滑动点两侧的走向长约30km、倾向长约25km的相对集中的较小范围内,强震和GPS模型的最大滑动量分别为1.14m和1.09m,较为一致.其余子事件滑动量小且分布零散,不能排除其数值效应的因素.反演矩震级均在Mw6.7左右,地表破裂应该不明显.文章还讨论了目前在我国利用近场强震动记录估计Mw6~7级地震同震位移场存在的困难和问题,为今后类似工作提供参考.  相似文献   
7.
利用自动经验基线校正方法,分析2013年4月20日芦山MS7.0级地震13个近场强震动台的观测资料,以估算同震位移场分布,并据此反演了震源滑动模型.经与GPS结果比较,两种不同方法给出的芦山7级地震的水平近场同震位移场幅度都不超过cm级,均显示为典型的逆冲型地震(兼有少量左旋走滑错动).强震最大水平和垂直永久位移分别为4.9 cm和4.4 cm,分别出现在51YAM台和51QLY 台.两种资料反演的震源滑动模型虽显示多事件特征,但主要滑动均集中在第一次事件,即初始滑动点两侧的走向长约30 km、倾向长约25 km的相对集中的较小范围内,强震和GPS模型的最大滑动量分别为1.14 m和1.09 m,较为一致.其余子事件滑动量小且分布零散,不能排除其数值效应的因素.反演矩震级均在Mw6.7左右,地表破裂应该不明显.文章还讨论了目前在我国利用近场强震动记录估计Mw6~7级地震同震位移场存在的困难和问题,为今后类似工作提供参考.  相似文献   
8.
以汶川地震前后GPS观测得到的同震形变场为约束,利用带约束的最小二乘反演方法,分别反演考虑与不考虑滑脱层的最优同震断层滑动模型,并在此基础上正演了同震重力变化。结果表明,含滑脱层的断层滑动模型模拟的GPS台站的同震水平形变和重力台站的同震重力变化都更接近实际的观测结果,证实龙门山的中央断裂带南段存在大规模的近水平的滑脱层参与了汶川地震的同震滑动。  相似文献   
9.
利用改进的自动经验基线校正方法SMBLOC,对2016年8月24日意大利佩鲁贾MW 6.2级地震震中周围约60 km内的近场强震记录进行基线校正并尝试给出同震位移场,与GPS观测结果进行对比分析,分别独立和联合两种资料反演震源滑动模型,并根据震源模型进一步给出全空间预测位移场分布.研究结果表明:(1)两种不同的资料给出的水平位移场幅值均为cm级,且均表明断层的错动以正断为主.(2)两种同震位移场分别独立和联合反演所得的震源静态滑动范围基本一致,最大滑动均发生在震中东北侧,强震模型表现出明显的双事件特征,较大滑动分布在震中东北侧和东南侧,GPS模型在震中东南侧的滑动相对较小,其双事件特征不明显.两种模型的最大滑动量分别为0.96 m和0.86 m,较为一致,反演的矩震级均在MW 6.3左右.(3)根据震源滑动模型计算所得的佩鲁贾地震全空间预测的水平同震位移场中最大位移分布区域与震后报告中受灾严重的地区基本一致.表明在一定的条件下,利用SMBLOC方法解算震级较小的MW 6.0左右地震强震记录的同震位移场,并反演震源滑动模型具有一定的可行性,且其同震位移场和滑动模型可为震后灾害快速评估、救援力量分配、余震趋势判定等快速应急响应工作提供参考依据.  相似文献   
10.
在路堤沉降预测中,线性模型是应用最为广泛的模型之一。但是随着观测信息的丰富,常规的线性模型的不足凸现,影响了模型的精度,为了克服常规模型的缺点提出了滑动线性回归模型。滑动线性回归模型要求参与建模的数据个数保持不变,新观测的数据取代旧有的数据,从而获得了新的模型参数,通过实例验证,得到了理想的结果。  相似文献   
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