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  大地测量与地球动力学  2018, Vol. 38 Issue (4): 351-355  DOI: 10.14075/j.jgg.2018.04.004

引用本文  

丁文秀, 申学林, 廖武林, 等. 秦岭-大别及邻区S波速度及其在秭归地震定位中的应用[J]. 大地测量与地球动力学, 2018, 38(4): 351-355.
DING Wenxiu, SHEN Xuelin, LIAO Wulin, et al. S Wave Velocity of Qinling-Dabie Applied to the Zigui Earthquake Location[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2018, 38(4): 351-355.

项目来源

中国地震局“三结合”课题(CEA-JC/3JH-161705); 国家自然科学基金(41572354);中国地震局地震研究所所长基金(IS201426143, IS201556232)。

Foundation support

Combination Project with Monitoring, Prediction and Scientific Research of Earthquake Technology, CEA, No.CEA-JC/3JH-161705; National Natural Science Foundation of China, No.4152354; Director Fund of Institute of Seismology, CEA, No.IS201426143, IS201556232.

第一作者简介

丁文秀,高级工程师,主要从事层析成像方面的研究,E-mail:dwx_cug@qq.com

About the first author

DING Wenxiu, senior engineer, majors in tomography, E-mail:dwx_cug@qq.com.

文章历史

收稿日期:2017-09-09
秦岭-大别及邻区S波速度及其在秭归地震定位中的应用
丁文秀1     申学林1     廖武林1     周闻云2     李媛1     魏贵春1     曹正琦3     
1. 中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室),武汉市洪山侧路40号,430071;
2. 陆军工程大学军械士官学校,武汉市珞喻路1038号,430074;
3. 湖北省地质调查院,武汉市古田五路9号,430034
摘要:在秦岭-大别造山带及邻区背景噪声相速度成像的基础上,用近邻算法反演得到深度6~38 km范围内的S波速度分布图像。依据S波速度结构建立湖北分区速度模型,并将该模型应用到2017-02-23秭归3.8级地震和06-16秭归4.3级地震定位中。结果显示,分区模型得到的总体平均误差比一维模型的更小,与三峡台网定位结果相比分区模型得到的定位结果偏差也更小。
关键词秦岭-大别造山带背景噪声近邻算法S波速度结构地震定位

秦岭-大别造山带西起青藏高原东北缘,东至郯庐断裂,是复合型大陆造山带,历经前寒武纪基底形成演化、三叠纪板块拼合和新生代陆内造山等多次构造变动,具有复杂的地壳组成和结构[1]

秦岭-大别造山带是研究大陆动力学以及陆内构造变形的关键地区,前人先后在该地区开展过多次人工地震探测[2-7],而体波地震层析成像主要集中在大别[8-9]和三峡地区[10-12]。随着背景噪声成像技术的发展,国内外学者在该区域也开展了背景噪声S波速度成像[13, 14]。噪声成像的主要优点是不依赖于震源位置,可以获得较多短周期频散数据,对地壳分辨能力有大幅度提高,因此,利用背景噪声进行面波成像得到广泛应用。本文在1°×1°背景噪声Rayleigh波相速度成像[15]基础上,用近邻方法反演得到6~38 km范围内的S波速度分布图像。

1 数据处理

Rayleigh波相速度与传播路径中各层介质的厚度、S波波速、P波波速、介质密度等有关,但相对于S波速度更为敏感。本文用接收函数得到的莫霍面深度[16]结合Crust1.0全球地壳模型建立初始模型,采用近邻方法逐点反演一维S波速度。图 1为其中一个观测点的反演结果,图 1(a)为不同误差对应的S波速度模型,图 1(b)为相应的S波速度模型计算的理论频散曲线和实际观测结果(黑色线条)。从图 1可以看出,根据最终反演速度模型计算的理论频散曲线与实际观测频散曲线一致性较好,说明该点反演结果比较可靠。本文对每个点的S波速度反演的残差进行控制,保证其小于0.05,图 2给出了整体残差分布。从残差分布来看,本文采用的反演方法能够得到比较可靠的S波速度反演结果。将所有观测点的反演结果综合起来,得到研究区域不同深度1°×1°的S波速度分布。

图 1 某点反演的S波速度模型及理论频散曲线 Fig. 1 The S wave velocity and the theory dispersion curve 黑色实线为实际观测的频散曲线

图 2 S波速度残差分布 Fig. 2 Residual of S wave velocity
2 S波速度图像

图 3给出了深度6~38 km范围内S波速度分布图像。6~8 km范围内(图 3(a))S波速度分布图像反映了上地壳顶部的速度结构,与地表地质构造单元有较大的相关性。其中,沉积层较厚的渭河盆地、江汉盆地、四川盆地东北部等表现为相对低速,约2.8~3.1km/s;秦岭-大别造山带、庐山、黄山等表现为相对高速,约3.3~3.6 km/s,与前人噪声成像研究结果[13, 14]基本吻合。

图 3 不同深度S波速度分布 Fig. 3 The S wave velocity of different depth NCB 华北板块;NCS 华北板块南缘陆坡带;NQL 北秦岭构造带;SQL 南秦岭构造带;SGT 松潘-甘孜地体;YZN 南秦岭前陆褶冲带;YZB 扬子板块;B1 鄂尔多斯块体;B2 渭河盆地;B3 江汉盆地;B4 南襄盆地;B5 合肥盆地; B6 四川盆地

14~16 km范围内(图 3(b))S波速度分布图像大致反映中上地壳特征,其中,四川盆地东北部表现为相对低速,约3.3 km/s;幕阜山呈现NW向相对高速,约3.7 km/s。其他区域S波速度的横向变化差异不大。24~38 km范围内(图 3(c)图 3(d))S波速度分布图像主要反映下地壳至上地幔顶部附近的速度结构。据接收函数结果显示江汉盆地地壳厚度为30 km左右,之下存在地壳减薄的区域[5]

34~38 km范围内(图 3(d))江汉盆地相对较高的S波速度结构反映Moho面的起伏。接收函数结果显示,以太行-武陵重力梯度带为界,东部的地壳平均厚度约35 km,西部地壳平均厚度40 km以上[17]图 3(d)中大致以重力梯度带为界,东部以高速异常为主,西部以低速异常为主,反映了地壳东薄西厚的结构特征。人工地震探测研究表明[18],大别地区地壳厚度比其南北两侧的扬子板块和华北板块的地壳厚4~6km。图 3(d)中大别地区为相对低速,北部的合肥盆地和南部的扬子板块为相对高速,反映了Moho面的起伏。图 3(b)图 3(d)显示幕阜山呈现NW向高速区域,与幕阜山呈花岗岩体走向较为一致。地球化学资料显示[19],幕阜山呈北西向延伸的花岗岩体形成于侏罗纪-白垩纪,与扬子板块深俯冲时期较为吻合。董树文等[20]依据南大别-幕阜山的深地震反射剖面提供了扬子陆块向北俯冲的地震学证据。因此,本文推断幕阜山中下地壳的高速区域可能反映扬子板块深俯冲的构造遗迹。

3 地震定位应用

研究表明,速度模型对定位结果影响较大[21]。本文依据S波速度结构图像特征,以太行-武陵重力梯度带为界将湖北分成东、西部两个区域,用接收函数获取的VS/VP[16]计算VP ,得到东、西部VP和VS平均速度模型,并以2017-02-23秭归3.8级地震和06-16秭归4.3级地震为例,选取湖北省地震台网中P、S震相都清晰的台站波形数据,分别采用一维模型和分区模型进行地震定位。

为了去除发震时刻误差,用S-P时差进行分析。将台站记录的S-P时差观测值作为基准,分别计算一维模型和分区模型中各台站S-P时差的误差及其分布(图 4图 5)。秭归3.8级地震定位结果显示,东部地区一维模型的误差分布范围为0.2~2.5 s,平均误差为1.22 s,而分区模型的误差分布范围为0.2~2.0 s,平均误差为0.86 s;西部地区一维模型的误差分布范围为0.1~1.2 s,平均误差为0.43 s,而分区模型的误差分布范围为0.1~1.2 s,平均误差为0.36 s(图 4)。秭归4.3级地震定位结果显示,东部地区一维模型的误差分布范围为0.2~1.6 s,平均误差为0.74 s,而分区模型的误差分布范围为0.1~1.0 s,平均误差为0.53 s;西部地区一维模型的误差分布范围为0.1~1.8 s,平均误差为1.09 s,而分区模型的误差分布范围为0.5~1.2s,平均误差为0.81s(图 5)。S-P的误差及其分布说明,东、西部地区的台站采用分区模型定位得到的总体平均误差比一维模型的更小,分区模型的误差分布范围也更小。上述2个地震定位结果与三峡台网定位结果相比(表 1),分区模型得到的震中和深度更加接近三峡台网定位结果,说明分区模型定位结果更加合理。

图 4 秭归3.8级地震S-P误差及其分布 Fig. 4 The S-P error of one-dimensional model and partition model of Zigui M3.8 earthquake

图 5 秭归4.3级地震S-P误差及其分布 Fig. 5 The S-P error of one-dimensional model and partition model of Zigui M4.3 earthquake

表 1 秭归3.8级和4.3级地震定位结果 Tab. 1 Seismic localization of Zigui M3.8 and M4.3
4 结语

本文在背景噪声Rayleigh波相速度成像基础上,反演得到秦岭-大别造山带的S波速度分布,为研究该区地壳速度结构提供了重要依据。研究结果显示,上地壳顶部的S波速度结构与地表地质构造单元有较大的相关性。下地壳底部大致以重力梯度带为界,东西部地区的速度差异反映地壳东薄西厚的结构特征;江汉盆地、大别及邻区的速度差异反映Moho面的起伏。幕阜山中下地壳NW向高速体可能反映扬子板块深俯冲的构造遗迹。

本文依据S波速度结构建立了湖北东、西部分区模型,并以秭归3.8级和4.3级地震为例进行地震定位,结果显示与一维模型相比分区模型的S-P时差更加接近观测值, 且误差分布范围和总体平均误差更小。与三峡台网定位结果相比,分区模型定位结果的偏差更小。因此,在地震定位中采用分区速度模型比一维速度模型更加合理。

致谢 感谢姚运生研究员给予的帮助和建议。感谢中国地震局地球物理研究所国家数字测震台网数据备份中心和中国地震台网中心提供的部分连续波形数据。

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S Wave Velocity of Qinling-Dabie Applied to the Zigui Earthquake Location
DING Wenxiu1     SHEN Xuelin1     LIAO Wulin1     ZHOU Wenyun2     LI Yuan1     WEI Guichun1     CAO Zhengqi3     
1. Key Laboratory of Earthquake Geodesy, Institute of Seismology, CEA, 40 Hongshance Road, Wuhan 430071, China;
2. Army Engineering University, 1038 Luoyu Road, Wuhan 430074, China;
3. Hubei Geological Survey, 9 Fifth-Gutian Road, Wuhan 430034, China
Abstract: Ambient noise tomography is a powerful method to image the structure of the crust and upper mantle with better resolution. We use the nearest neighbor algorithm to map S wave velocity based on the ambient noise phase speed tomography of the Qingling-Dabie orogenic belt. With depths of 6~38 km S wave velocity, we build the partition velocity model, and apply it to the seismic localization of the June 16, 2017 Zigui M4.3 and the February 23, 2017 Zigui M3.8 earthquakes. The results show that the average error of the partition model issmaller, and the seismic localization results of the partition model is closer to the results from the Three Gorges digital seismological network. So, the partition velocity model is more reasonable than the one-dimensional velocity model in seismic localization.
Key words: Qinling-Dabie orogenic belt; ambient noise; nearest neighbor algorithm; S wave velocity; seismic location