遥测台网的震相分析

遥测地震台网要给出较好的地震定位结果，需要正确地判断各类震相，总结提高快速处理方法，使地震分析和速报水平不断提高。     

震相分析是地震科学的心脏

引言傅承义教授在４０年前说过一句名言：“震相分析是地震科学的心脏”。我理解：震相分析是微观地震学的核心工作,是提取数据的主要手段,震相应该发挥更多的作用。关于震相分析至今仍存在一些争论：属于技术性工作还是科学研究以及“震相”定义。我认为震相分析工作是科学研究,并非单纯技术。震相如同地震学的“眼睛”,画龙必须点睛,否则,地震学这条“龙”既不能启动更不能腾飞;又如同人的脸面表情,欲知震源心底事,全在震相不言中。实际上,我国对于震相的利用率并不高。１　科学和技术既明确界定又互相依存科学是实践经验的结晶…     

用sPn震相测定近震震源深度

用近震深度震相ｓＰｎ与Ｐｎ波的到时差测定近震深度，方法以求简捷准确。为此，对我国部分地区台网记录的ｓＰｎ震相进行了初步分析研究，通过研制的计算ｓＰｎ走时程序运算，给出华北、山西、华东、西北及四川地区的ｓＰｎ－Ｐｎ走时差对应震源深（ｈ）表和ｓＰｎ－Ｐｎ求震源深度列线图。经过震例检验，该表比较适合本地区的走时特性。为应用ｓＰｎ震相测准我国部分地区震源深度，提供了有利工具。     

西沙地块海底地震仪转换横波的数据处理与震相识别

主动源海底地震仪（OBS）转换横波震相的分析和模拟,能够从泊松比的角度更准确地约束地下结构和物质组成,有助于地壳精细结构和构造属性的研究.本文对南海北部陆缘西沙地块的OBS2013-3测线进行了转换横波数据处理和分析,通过能量扫描法求取极化角,并对OBS水平分量数据进行旋转,获取了径向分量数据.结合本测线的地质情况,求解佐布里兹（Zoeppritz）方程,得到了不同转换模式的能量分配关系,定量地指示了沉积基底和海底面为主导的P-S转换界面,Moho面为次一级转换界面.在OBS2013-3测线的各个台站径向分量地震剖面上识别出了一系列PPS和PSS型转换震相,最大偏移距达到130km,并进行了初步的正演模拟试算和验证.结合本测线实际情况,对OBS转换横波研究的基础问题进行了探讨.这些工作为后续的二维横波速度结构和泊松比结构模拟、物质组成和地壳属性分析打下了坚实的基础,为研究方法的进一步完善提供思路.

     

在格陵兰地区地震图上记录到的一个附加震相——i震相的特征

在1976 ～1983 年期间,格陵兰地区共记录到53 个地震.所有的地震资料都用检查地震记录图纸的方式进行了复核审查,得到了该地区Pn ,Pg ,P11(PMP) ,Sn 和Lg 波的走时曲线及其视速度,这些结果与加拿大的走时曲线相一致.发现有9 个地震的11 张地震图上记录到一个附加的i震相.初步研究认为,i 震相的存在与震中距、震源深度和地震方向有关,不过此现象尚须进一步研究.     

德令哈地震台国内外中强震震相记录特征

选取德令哈地震台2007-2017年数字地震记录,对于国内外不同方位、不同震中距、不同地区、不同深度的典型中强地震,使用广东省地震局研发的单台分析处理软件MSDP,从地质构造、波列特征、P波初动、S波与P波震相到时差、主要震相、最大振幅、震中距等方面,分析所选取地震震相特征。结果表明,不同构造区域的介质差异性及震源深度、地震波传播路径的不同,导致德令哈地震台记录的各地区地震震相特征不同。     

沈阳台利用sPn震相确定近震深度的对比分析

通过沈阳台记录到20个壳内近震和26个营海岫地区近震,利用s Pn与Pn震相的到时差重新计算这46个近震的震源深度,并和国家台网中心结果及辽宁台网中心结果进行比对,表明沈阳台记录到的s Pn震相可用于计算震源深度,计算得出的深度与国家台网中心及辽宁台网中心所测定深度基本相近,误差较小。     

山西大同数字遥测地震台网记录的震相特征

从地球及地壳的分层结构出发，使用较成熟的理论，从地震波传播的基本原理入手，结合多年的震相观察分析工作实践，选取了山西大同数字遥测地震台网近年来的一些典型震相进行了分析，得出本台网记录到震中距小于100km的地方震震相有Pg，P11，Sg，S11震中距在100km～500km的近震震相有Pn，Pg，P11，Sn，Sg,S11对比分析了在本台网内及周边地区发生的爆破与天然地震在震相上的差异性，并对其特征作了较详细的描述。     

井下记录的PP和SS震相

本文在系统分析静海台井下地震记录图的基础上,发现并解决了具有一定实际和理论意义的两个问题:其一是证明了最初误认为是干扰的“双脉冲”图形实际上均是微地震。从而指出研究静海周围地区的地震活动性应考虑微震活动问题。其二确认静海周围地区微震波形的4个主要震相是P、PP、S和SS,并对地面反射波PP和SS能够观测到的条件作了初步分析,其结果进一步说明井下地震记录较之地面记录更为“逼真”,复杂和丰富。     

吉林松原5.8级震群震相特征

选取2013年松原5.8级震群23个M_S≥3.0地震事件,通过地震波的振动持续时间、速度、周期、振幅等,进行震相识别,综合分析发现：该区域土层较厚,且震源相对较浅,面波较发育,波列的振动持续时间较长;地震震相主要以Pn、Sn、Pg、Sg、PmP、SmS为主：其中PmP、SmS震相在震中距70—110 km范围内较易识别;Pn、Sn震相在震中距150 km以上可较清晰的识别,随着震中距增大,Sn震相在震中距350 km以上将不易识别。     

初始震相不清的地震震中距的确定

利用台网测震观测资料集中的优势,通过一些震例,探讨了对震级偏小,上清晰度差的地震,利用Ｓｇ波到时,求出露中距,解决定位的方法。     

浅源极远震的震相特征与识别方法

介绍了纵波在地球内部的传播过程和浅源极远震的震相特点。由不同震中距的地震反映在三分向地震记录图上的初至震相振幅比的差异,归纳出由地震初动判别地震类型的方法,结合实际工作经验,得出如何判别ＰＫＳ震相、如何由ＰＰ推Ｓ、由ＳＳ反推ＰＰ震相,以及根据地震面波的到时,通过《Ｒｍ－Ｐ》表来验证震中距等几种识别极远震及其震相的方法。     

远震S波前驱震相的成因

本文叙述了远震S波极化为P波的问题,这种前驱震相一般被认为是在地震台站下面由SV波转换成P波的。GEOSCOP台网在震中距45°-90°的范围内给出了周期10秒左右的宽频带字记录资料。根据这些记录,被极化成P波类型的S波前驱震相不能解释为台站下面的转换震相。这些前驱震相被认为是由于S波在地壳内传播时,在自由面内转换和散射而形成的。在散射区内S波的视速度是7km/s。这意味着要在大陆地壳内转换成波长较长的P波。显然在形成10秒左右的中长周期远地震波场过程中,是S到P和P到P的散射起了重要作用。但也不排除在台站下面岩石圈内S波向P波转换的可能性。值得注意的是有时候散射波会被错误地当作转换波。     

西安地震台典型数字记录震相特征

按天然地震和诱发地震分类,以多震地区典型事件为例,分析并总结西安地震台数字记录震相特征,为地震台站进行震例分析和更深层次的相关研究提供参考。     

考虑震相清晰度时的最优化定位方法

在文献[1]的基础上详细讨论了各台站直达波初动震相清晰度存在差异时如何利用井下和地面观测资料联合确定震源位置、发震时刻及区域平均波速的最优化方法。理论和实际检验表明,对于一个台网而言,考虑各台站震相清晰度间的差异,会使定位主要依赖于震相清晰的台站的资料,而震相不太清晰的台站的资料只对定位起参考作用。从而提高了整个台网定位的可信度。     

基于机器学习算法的银川台阵资料自动化震相分析和定位

近年来快速发展的机器学习算法显著提高了震相拾取的精度和效率。采用卷积神经网络和递归神经网络的震相识别方法对银川台阵2019年6～7月的连续波形数据进行事件检测和P、 S震相拾取,并通过快速震相关联和事件定位得到了银川地区较全的地震目录。结果表明,当震相数小于10时,虽然可以检测出较多事件,但分布呈弥散状,与区域地震活动特征不符。进一步对震相数≥10的事件进行了人工复核。总体而言,随着震相数量的增加,事件的误检率逐步降低。震相数16是该地区自动检测和定位结果准确性的拐点。当震相数≥20时,全部召回了地震目录中的13个地震事件,二者平均定位差异4.27 km。经过人工复核,检测到的真实地震事件为区域内地震目录中事件数量的9倍。本文使用的基于机器学习和快速震相关联和定位方法的流程可在确保准确率的基础上降低人工检测的难度,提高地震检测的效率。     

利用反射横波测定震源深度

提出了联合使用反射波横波Ｓ１１,Ｓｉｌ,Ｓｉ２在地震台网较疏的地区求解地震震源深度的原理和方法,并以新丰江水库区１２次地震为例,对该方法的结果进行检验。结果表明,利用反射皮法测定的震源深度与新丰江遥测台网的测定结果吻合较好。