龙门山地区的P波速度结构与汶川地震的深部构造特征

利用四川地震台网2000年1月～2008年4月的地震数据,使用地震层析成像方法反演了龙门山及其邻近地区的地壳P波速度结构,以此为依据分析了龙门山断裂带和汶川Ms8.0地震的深部构造特征.研究结果表明,龙门山的地壳速度结构和深部动力学性质与汶川Ms8.0地震的破裂起始点、震源深度以及破裂传播方向密切相关.龙门山西侧的彭灌杂岩体是地壳内部应变强度较大、易于应力长期积累的主要载体,汶川Ms8.0地震即位于彭灌杂岩体的南端,毗邻四川盆地的西部边缘,该块体与四川盆地地壳的碰撞是引发汶川Ms8.0地震的直接原因.在汶川以北,沿着龙门山断裂的高速异常有利于破裂的发生和传递,而汶川以南地壳强度相对较弱,不易产生脆性破裂而引发地震,这可能是地震破裂自汶川向东北方向延伸、汶川以南缺少地震活动的重要原因.汶川Ms8.0地震的深部动力成因与龙门山断裂两侧的构造差异有关,松潘-甘孜造山带中下地壳强度较弱,青藏高原的向东运动受到四川盆地刚性岩石层阻碍,迫使龙门山发生垂向变形,中下地壳厚度增加,莫霍面弯曲下沉,基底则褶皱抬升向山前盆地逆冲,地壳形变所产生的应力积累为汶川地震的发生提供了深部动力来源.     

南海前新生代残留盆地分布综合地球物理研究

为了对南海海域的前新生代残留盆地分布有个整体而全面的认识,本文开展了南海残留盆地宏观分布的综合地球物理研究.通过岩石物性分析,综合重、磁、震等地球物理方法,利用正演与反演方法,分区计算并求取了南海的重力基底和磁性基底埋深,得到了中生界及前中生界残余厚度,给出了整个南海前新生代残留盆地的宏观格架与残余厚度分布特征并讨论了...     

南海及邻区莫霍面深度分布特征及其与各构造单元的关系

为了研究南海及邻区莫霍面分布特征及其与边缘海盆、海沟、岛弧、新生代沉积盆地的关系等构造单元的关系,本文通过对研究区的空间重力异常数据进行全布格改正,得到研究区内的布格重力异常,并以近年来的声纳浮标探测与海底地震仪探测剖面所得到的莫霍面深度资料为控制点采用三维带控制点界面反演方法得到了研究区的莫霍面深度图和地壳厚度图.本...     

中国海陆1:500万莫霍面深度图及其所反映的地质内涵

莫霍面深度图的编绘与研究一直都是岩石圈构造研究中的重点内容之一.本文在搜集了我国50年以来有关莫霍面深度研究的各种地球物理调查结果与资料基础上,大量引入近年来各种专项的最新成果,将海陆结合一体.以重力数据为基础,在统一数字化投影基础上,经过完全布格校正、格莱尼改正等步骤,并将图幅内依据构造特征划分成不同的分区.研究中以120条地震测深等剖面数据为控制点来计算各分区的莫霍面平均深度反演参数和开展偏差分析.在对重力数据异常场分离方法及界面反演方法优化的基础上,编绘了中国海陆1:500万莫霍面深度图.依据地壳性质与莫霍面深度分布特征,划分了梯度带与分区,并对每个分区的莫霍面深度分布特点进行了归纳和总结,并就图幅内莫霍面深度图所反映出的地质内涵及东亚地区的宏观构造格架进行了讨论.     

喜玛拉雅“东构造结”地区特异重力场的探讨

跨越中、印、缅三国交界的青藏高原东南的喜玛拉雅“东构造结”地区（92°E~97°E，26°N~30°N）一半以上的面积尚没有重力测点，是重力数据空白区,故无法直接研究其重力场特征与深部地壳结构（构造）.本文分析了卫星重力异常的特性，提出应用卫星重力异常作为近似空间重力异常，并作布格改正后，得到的布格重力异常具有与该地区地形高程呈镜像相关的特征，可用以研究深部地壳结构.据三条重力剖面计算得到该地区三个地壳深部结构剖面的结果，给出青藏高原地壳厚度>70 km；喜马拉雅造山带为55 km左右；布拉马普特拉河谷盆地为33~35 km；那加山山脉地区为40~45 km，显示出三者为三个不同的构造单元.同时给出布拉马普特拉构造单元为相对高密度的刚性物质构成，随着印度洋板块向北运移，在碰撞、挤压下，插入青藏高原东南缘一带.导致该地带的强烈构造运动，和频发大、小地震.最后提出了几点认识和建议.     

海洋重力勘探中的完全布格校正

海洋重力测量由于海底地形的复杂性,需要在简单布格校正的基础上加入海底地形校正,从而使理论地球模型更好的符合实际的地球椭球体.本文总结了完全布格校正的理论,从空间域和频率域的角度对中间层和地形校正的方法作了介绍,并引入了一种综合的方法且将之运用到了实际的工作中,并取得了很好的效果.     

台湾地区的壳幔P波速度和Vp／Vs波速比结构研究

利用中国台湾地震台网1992-2004年间记录到的P波和S波到时数据,使用地震层析成像方法联合反演了台湾及邻近地区地壳上地幔的P波速度和Vp/Vs波速比结构。与已有结果相比,采用的球坐标系有限差分算法适合于地壳波速结构强烈不均匀的情况,能够提高走时计算和三维射线追踪的准确程度,而联合反演得到的P波速度、Vp/Vs波速比及其重新定位后的地震分布为揭示壳幔结构的横向变化和深部特征提供了更多约束。结果表明：在地壳浅表层,沉积盆地和造山带具有明显不同的波速特征,沉积盆地P波速度偏低、Vp/Vs波速比偏高,造山带P波速度偏高、Vp/Vs波速比偏低;台东纵谷作为欧亚大陆和菲律宾海板块的碰撞缝合带,Vp/Vs波速比明显偏高,并延伸至中、下地壳和上地幔,反映了岩石破裂、部分熔融和流体活动对壳幔深部物质的影响;台湾东北部琉球岛弧附近的P波速度、Vp/Vs波速比和重新定位后的地震分布勾画出了菲律宾海板块俯冲至欧亚大陆下方的形态,高速的海洋俯冲板片及板片上方P波低速和高Vp/Vs波速比的特征一直延伸至80km;沿着东西向的纵向波速剖面,地壳厚度在中央山脉东侧达到60km左右,并呈现向东倾的趋势,反映出欧亚大陆板块的向东俯冲和挤压使造山带中下地壳物质变形增厚。     

南海磁性基底分布特征的地球物理研究

利用南海最新的磁力资料,在岩石物性分析基础上,选择南海一条典型剖面拟合反演其密度与磁性结构并以拟合结果作为约束,反演全海域磁性基底的宏观分布.对南海磁力数据进行了低纬度化极处理,利用Halo小波基对化极磁异常进行了多尺度分析并依据磁力异常特征进行了磁场分区.根据剖面与全海域磁性基底反演结果认为：南海北部陆缘更倾向于非火山型的构造属性.磁性基底对浅部沉积作用的控制关系在莺歌海一带表现得非常明显.中—西沙和南沙块体的磁性基底特征十分相似,推测在海盆拉张之前,二者为同一块体.     

基于稀疏表达的OBS去噪方法

海底地震仪（OBS）采集数据的去噪处理是开展OBS震相分析及后续处理反演的基础.本文结合曲波（Curvelet）变换及压缩感知提出一种稀疏化表达的OBS去噪方法,并通过与小波变化对比等探讨去噪效果.曲波变换具有抛物尺度及识别线性异常的优点,可以稀疏地表示OBS数据,再结合压缩感知思想对稀疏表达OBS数据进行去噪处理和重构.通过对变换后的系数进行基于L₁范数的冷却阈值迭代滤波,获得最优的变换系数,本文指出基于曲波变换的冷却阈值迭代法能够很好地对OBS数据去噪.对比小波和曲波两种变换在相同迭代次数下对理论模型数据进行去噪处理,表明曲波变换得到的结果信噪比更高.利用本文方法对渤海地区采集的OBS数据进行去噪处理获得了更加清晰连续的震相,噪声压制效果更明显,为震相拾取及后续速度模型反演奠定了良好的基础.     

地球物理信号特征识别与解释的机器学习方法及应用综述

地球物理信号是地下介质对物理场的响应,其特征是解释地下结构和性质的主要依据.但受限于地下介质构造及物性分布特征的复杂性,地球物理信号特征的识别和解释具有不确定性.机器学习基于数据与特征的映射关系为判别地球物理信号特征和解释提供了新的思路和方法.本文围绕机器学习方法在地球物理信号特征识别及解释应用主题,梳理得到机器学习用于地球物理信号特征识别与解释的一般逻辑思路和工作流程,在提炼机器学习所涉及的处理技术和评价体系的基础上,进一步总结了机器学习在解决岩石图像识别与分类、地层岩性预测与成图、地震事件检测和到时提取、微小地震信号解释等问题时的技术要点;并对深度学习模型和简单的机器学习模型针对不同地球物理信号进行特征识别与解释的适用性和应用实效进行了分析.针对目前的发展趋势和已有研究,对机器学习在地球物理信号特征识别应用方面进行了讨论和展望.