2. 中国地震台网中心地震台网部, 北京 100045;
3. 中国科学院大学地球与行星科学学院, 北京 100049;
4. 北京大学地球与空间科学学院, 北京 100871;
5. Department of Geology, University of Illinois at Urbana-Champaign, IL 61801, USA
2. Department of Seismic Networks, China Earthquake Networks Center, Beijing 100045, China;
3. College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
4. School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China;
5. Department of Geology, University of Illinois at Urbana-Champaign, IL 61801, USA
新生代以来,印度板块和欧亚板块的陆陆碰撞和持续的推挤作用造就了当今的青藏高原.GPS(Global Positioning System)观测到青藏高原边缘地表位移在高原边缘的狭窄区域快速降低(Zhang et al., 2004; Zheng et al., 2017),说明青藏高原现今仍处在强烈的构造活动中.该区域积累了大量青藏高原的应变,是中国大陆浅源地震最活跃的区域之一(张培震等,2003;张国民等,2005;Xu et al., 2009; Tobita et al., 2011).
青藏高原东缘和东北缘是青藏高原与中朝板块和扬子块体的汇聚带.青藏高原边缘反映了印度板块与欧亚板块汇聚的远程效应(Dewey et al., 1998, Wei et al., 2017),是研究青藏高原生长和变形机制的理想区域.目前地学界用不同的模型来解释青藏高原抬升和侧向生长机制,例如根据地质资料和地震层析成像结果提出的青藏高原倾斜阶梯抬升与生长(Tapponnier et al., 2001),通过剪切波分裂与地表GPS和接收函数方位各向异性的一致性支持的岩石圈连续形变(王椿镛等,2007;Wang et al., 2016; Chang et al., 2017);根据青藏地表高程以及数值模拟实验提出的中下地壳流模型(Royden et al., 1997, 2008).
研究青藏高原的生长变形机制,需要结合多种地球物理方法.面波噪声层析成像提供高分辨率速度结构(Yao et al., 2008; Li et al., 2009, 2014, 2017; Yang et al., 2012; Bao et al., 2013; 黄忠贤等,2013;Liu et al., 2014; Jiang et al., 2014; 鲁来玉等,2014;Deng et al., 2015, 2018),能分辨地下低速层(Bao et al., 2013; Li et al., 2014; Jiang et al., 2014).但它对速度间断面不敏感,可以通过远震接收函数来弥补(Pan and Niu, 2011;Liu et al., 2017; Wang et al., 2017a).在速度结构的基础上,地下介质的电导率(Unsworth et al., 2004; Bai et al., 2010; Le Pape et al., 2012)和Q值(Wang et al., 2007; Zhao et al., 2013)对地下介质热状态可提供更多约束.
由于受研究方法和数据时空连续性限制,有关青藏高原边缘抬升和生长机制尚存在争议.勒夫波层析成像能给出SH波(水平方向偏振)速度结构,反应地下介质信息.三维SH与SV波(垂直方向偏振)速度模型的差异反映地下介质的径向各向异性,我们近期开展的勒夫波层析成像工作展示了中国大陆尺度的三维SH结构和径向各向异性(Yang and Song, 2019).噪声互相关提取勒夫波的处理流程复杂且信噪比较低(Yang and Song, 2019),需要处理更长时间的噪声互相关来获得可靠的勒夫波信号.因此关于青藏高原的勒夫波噪声层析成像的研究(Li et al., 2010, 2016;Xie et al., 2013;贺伟光等,2015;郑定昌和王俊,2017;Fu et al., 2018)相对少.
本研究收集青藏高原东缘和东北缘187个固定地震台站长达7年的三分量连续波形数据和189个流动台站3年的数据,进行噪声勒夫波和瑞利波层析成像研究.在瑞利波和勒夫波群速度的基础上反演三维SH波和SV波速度结构.SH波与SV波速结构的差异提供地下介质三维径向各向异性信息.由于瑞利波层析成像的研究较多,本研究主要展示勒夫波的层析成像和径向各向异性.我们分析了主要构造单元径向各向异性的特征,探讨青藏高原边缘的生长机制.研究结果表明青藏高原东缘和东北缘的径向异性特征存在显著差异,预示着高原不同的生长机制.
1 数据和方法 1.1 数据本研究收集了中国地震台网位于青藏东缘和东北缘的187个宽频带地震台站(图 1红色符号)的三分量连续波形数据.这些台站仪器的平坦响应周期至少可达到60 s,采样率为100 Hz.这些波形数据包含两个时间段,分别是2008—2009年期间(配合同期的流动观测数据)和2013—2017年期间,共计7年的连续波形数据.固定台站主要分布在地震活跃的断裂带附近和人口密集的区域,西部高海拔地区的台站数量相对少.为了弥补研究区域西部台站分布不理想的现状,我们从IRIS上申请了2007—2009年189个流动地震台站(图 1深蓝色符号)的数据作为固定台站的补充.
台站对之间路径的格林函数可通过长时间的波形互相关叠加得到.Bensen等(2007)系统的介绍了噪声互相关提取台站对路径的瑞利面波经验格林函数的数据处理流程.Lin等(2008)在此基础上给出了噪声互相关提取勒夫波格林函数的处理流程.Z分量互相关提取瑞利波经验格林函数已经成为常规性工作,这里简要的描述T分量互相关提取勒夫波经验格林函数的数据处理流程.首先需要将固定台站和流动台站的数据统一对齐到国际时间.对水平分量地震波扣除平均值,趋势和仪器响应以及应用5~60 s带通滤波后,通过滑动绝对平均法去除天然地震等短时强信号的影响.滑动绝对法的权重统一选取相同时间窗E分量和N分量滑动绝对平均的最大值.通过频率域白化获得白噪声以提高频散曲线测量频带宽度,E和N分量谱白化权重统一选取E分量的频谱振幅.然后计算所有可能台站对的波形互相关并叠加和旋转(Lin et al., 2008, 式1)得到信噪比较高的T分量波形互相关.噪声源分布的非随机性使得噪声互相关并没有表现出完美对称性,因此通过叠加正延迟和负延迟获得“对称”分量(图 2a),以减小噪声源的非理想分布影响以及提高信噪比.图 2b给出了T,R和Z分量互相关对比情况.Z和R分量互相关以瑞利波信号为主,T分量互相关以勒夫波为主,勒夫波整体包络(图 2b上)传播速度比瑞利波快(图 2b中和下).
1.3 频散曲线测量关于频散曲线Bensen等(2007)进行了较详细的描述,这里大致介绍该方法.频散曲线测量使用传统的时频分析法,鉴于台站对数量较多,我们使用计算机程序自动完成.
与测量瑞利波频散相似,使用多重滤波技术来自动测量勒夫波频散(Bensen et al., 2007).利用希尔伯特变换将信号s(t)变换为H(t),解析信号定义为Sa(t)=s(t)+iH(t).对Sa(t)应用多个算子为exp[-α(ω-ω0)2/ω02)]的高斯窄带滤波器,其中ω0为中心频率,α是中心频率范围,用来调节时间和频率分辨率.滤波后的一系列波形反变换到时间域得到一系列波形包络,用平滑的线条连接这些包络的最大值得到群速度频散曲线.
自动测量频散曲线的方式没有手动拾取稳定,需要控制其数据质量.本研究的数据质量控制基于以下原则:(1)台站距离大于三倍波长,因为台站距离过短容易受到前驱波影响.Bensen等(2007)也指出台站距离小于三倍波长的频散曲线很可能变得不可靠.(2)互相关波形的信号与噪声的比值大于10,这将大大提高最终的成像稳定性.(3)残差匹配.前面的两个步骤可以很大程度上提高最终层析成像的稳定性,但层析成像后一些台站对的观测走时与理论走时仍然存在较大差别.这里采用数据一致性原则来剔除异常走时.首先设置较高的平滑系数,利用层析成像方法反演出比较光滑的初始速度结构,剔除该速度模型下理论走时和观测走时差大于两倍均方根残差的走时数据.第二次反演设定正常的光滑因子,得到最终的速度模型.
1.4 群速度层析成像每个周期的瑞利和勒夫波群速度分布采用FMST(Fast Marching Surface wave Tomography, Rawlinson and Sambridge, 2004a, b, 2005)程序来完成.研究区域被划分成0.5°×0.5°空间网格,FMST程序使用快速行进算法FMM(Fast Marching Method,FMM)计算走时.FMM方法不需要假设传播路径沿大圆弧,允许射线路径在复杂介质中传播时偏离大圆弧.该方法可以适用于地下介质不均匀性较强的区域(Fang et al., 2015).本研究区域地壳横向不均匀性较强,上地壳沉积层厚度变化较大,中下地壳存在局部低速层,地壳厚度分布横向变化显著等特点,使得波动传播偏离大圆路径.
为了检验群速度空间分辨能力和可靠性,本研究进行了不同尺度的检测板测试.利用噪声互相关提取的瑞利波的信噪比高于勒夫波,本文仅展示勒夫波检测板结果作为层析成像结果的分辨率下限估计.图 3给出了多个周期检测板测试结果.速度模型初始速度为3 km·s-1,添加10%的速度扰动,检测板使用1°、1.5°和2°大小的扰动网格.整体而言检测板结果显示各个周期面波反演得到的速度结构在台站分布密集处能得到较好的反演结果.具体来说青藏高原东缘的分辨能力为1°,松潘甘孜块体和柴达木的分辨能力是1.5°~2.0°.对于研究区域边缘射线路径覆盖不到的区域(尤其是研究区域西部),只能分辨相对大尺度的速度异常.
不同周期的面波频散对不同深度的剪切波速度敏感(图 4),据此可以反演地下不同深度的剪切波速度结构.利用8~40 s周期的混合路径面波速度结构可以得到每个网格点下方8~40 s的频散曲线,通过每个网格点的频散曲线即可反演每个网格点下方的层状剪切波速度(Herrmann, 2013).我们在反演SV波速度结构时,初始的速度模型是采用Bao等(2015)的SV速度模型;反演SH波速度结构时,是以本研究得到的SV波为初始速度模型.这样可以避免不同的参数化引起SH波和SV波速度结构的差别.我们的初始速度结构模型在0~10 km深度范围内层厚为2 km,10~80 km深度范围内层厚为5 km.将每个网格点反演的一维速度结构进行合并,即得到研究区域0.5°×0.5°网格的三维SH波和SV波速度结构.
有关研究区域瑞利波层析成像的结果较多(Li et al., 2009, 2014; Yang et al., 2012; Bao et al., 2013; Liu et al., 2014; Jiang et al., 2014),这里主要介绍勒夫波群速度和SH波速度结构的特征.
2.1 勒夫波群速度结构各个周期勒夫波群速度结构上表现出很强的横向不均匀性(图 4).10 s周期勒夫波低速体位于四川盆地、鄂尔多斯盆地、祁连山西部、柴达木盆地和羌塘块体西部.高速体分布在四川盆地以西和以南区域以及东昆仑、西秦岭和东祁连造山带.20 s周期的速度结构与10 s周期速度结构特征相似,但四川盆地的低速体强度减弱,研究区域西北部柴达木盆地及其以南区域低速特征明显.30 s周期速度模型表现出东部速度高,西部速度低的特征.40 s周期速度模型上东部高速体和西部低速体出现明显的分界线.高速异常区域和低速异常区域的分界线与地表高程梯度带吻合.
不同周期的勒夫面波群速度对不同深度的速度结构敏感(图 5).一般来说短周期勒夫波对浅层速度结构敏感,长周期勒夫波对浅层和深部速度结构都敏感.10 s周期的勒夫波主要对10 km以内深度敏感,40 s周期勒夫波群速度对0~50 km深度速度结构都敏感.由于勒夫波信噪比和三倍波长原则的限制,本研究使用的勒夫波频散最大周期是40 s.这个周期的面波可以反映50 km深度范围的速度结构,因此本研究只探讨50 km深度以内的地壳速度结构.
浅层速度结构(2.5 km,图 6)分布特征与10 s周期勒夫面波群速度结构一致.局部的低速体主要分布在构造盆地,例如四川盆地、鄂尔多斯盆地和柴达木盆地.这些大型沉积盆地浅层有很厚的沉积物,在速度结构上表现出低速特征.局部的高速体主要分布在四川盆地周边.其中最显著的高速体分布在四川盆地以西的松潘甘孜块体.这些高速体主要分布在造山带.造山带浅层没有很厚的沉积层,这些岩石的地震波速度高于沉积层的波速.随着深度增加,局部的高低速特征被大尺度的高速和低速特征取代.扬子块体、西秦岭造山带、鄂尔多斯、柴达木盆地、祁连造山带东部呈现高速度异常.青藏高原的松潘甘孜地块祁连山西部显示低速特征.接收函数的研究表明(Wang et al., 2016, 2017a)青藏高原的莫霍面深,向东和向北埋深逐渐变浅.在50 km深度上,东部的高速异常特征反映了上地幔顶部.西部低速异常在这个深度反映的是下地壳的速度值.因此这个深度的速度结构特征反映了莫霍面的横向差异.
图 7给出4个(剖面位置标记在图 6a)深度剖面图.各个速度结构的深度切片都存在强烈的横向不均匀性,显示不同地质构造下方速度模型的差异.沿深度剖面的速度切片图给出3.7 km·s-1的速度等值线,作为上下地壳分界面的提示线(Wang et al., 2017b).剖面A-A′穿过松潘甘孜块体和四川盆地.速度结构沿深度切片上显示松潘甘孜块体下方存在大范围低速体,而四川盆地以高速异常为主,表现为稳定块体的特征.剖面B-B′穿过四川盆地、西秦岭和鄂尔多斯西缘.整体而言该剖面下方中下地壳以高速体为主,但四川盆地以南中地壳出现低速特征.剖面C-C′穿过松潘甘孜块体、东昆仑和祁连山.松潘甘孜下方出现大范围低速体,低速体的强度向北逐渐减弱.剖面D-D′穿过松潘甘孜、柴达木和祁连山.柴达木下方表现出相对高的速度值,呈现稳定块体的特征.
2.3 S波速度结构误差估计误差估计通过bootstrap方法(Tichelaar and Fuff, 1989)得到,处理流程如下:(1)从频散测量数据中随机抽样,形成新的频散数据集;(2)使用新的频散数据集反演三维S波速度结构;(3)重复以上两个步骤100次,得到100个三维S波(SH和SV)速度结构;(4)计算这些S波速结构的标准差作为误差估计.
图 8给出了5 km,20 km和45 km深度SH和SV波误差估计.对S波的误差总结如下:(1)各个深度的S波误差整体上低于0.03 km·s-1;(2)浅层(图 8a和b)SH波速误差小于SV波速误差,深层(图 8e和f)SH波速误差大于SV波速误差,这可以用面波群速度敏感核来解释,勒夫波对浅层速度结构敏感,而瑞利波对深部的速度值变化更敏感;(3)研究区域西部的误差大于东部,这是因为西部台站相对稀疏,可用的流动台站数据的观测时间相对较短.
面波层析成像可以给出研究区域大尺度的地下速度结构.总体来说本研究的SH波和SV波速度模型具有相似的主要特征,与已发表的SV速度模型(Yang et al., 2012; Bao et al., 2013; Jiang et al., 2014; Li et al., 2014)特征一致.鄂尔多斯盆地、四川盆地和柴达木盆地中下地壳保持较高的速度值,显示稳定块体下方介质波速高的特征.松潘甘孜块体下方存在大范围低速结构,这与青藏高原较高的温度和较低的岩石圈强度一致(Deng and Tesauro, 2016).
三维SV速度模型给出松潘甘孜块体下方以及祁连山西部存在大范围低速体(Yang et al., 2012; Bao et al., 2013; Jiang et al, 2014; Li et al., 2014).SV速度模型显示祁连山下方低速异常是孤立的结构,它和松潘甘孜的低速体似乎没有连成一体.本研究SH速度模型显示松潘甘孜下方低速体和祁连山下方低速体连为一体.SH与SV波速度模型的差异表明区域地下介质存在径向各向异性.
在SH和SV波速度模型的基础上,定义径向各向异性为ψ=2(vSH-vSV)/(vSH+vSV),可以获得不同深度径向各向异性结构(图 9).地壳深部的径向各向异性主要由各向异性矿物的优势取向引起.地壳中云母矿物定向排列引起地壳径向各向异性(Zhang and Karato, 1995; Nishizawa and Yoshino, 2001; Erdman et al., 2013).例如,扩张的地壳(水平向物质流)使云母晶体的快波轴近乎水平向排列,该情况下地壳为正的径向各向异性(vSH>vSV).反之,垂向增厚的地壳(垂直向物质流)中云母晶体快波轴高角度排列,引起地壳负的径向各向异性(vSH < vSV).Shapiro等(2004)提出青藏南部地壳扩张减薄引起的云母晶体优势取向来解释该区域地壳的径向各向异性.
需要注意的是,SH和SV波的误差影响径向各向异性可靠性.上文(2.3节)提到SH和SV波的误差在不同深度存在差别,但整体上不超过0.03 km·s-1.因此vSH-vSV的误差是0.06 km·s-1,取S波速的下限为3 km·s-1,径向各向异性的误差为0.02.下文中我们将不讨论径向各向异性小于0.02(图 9黄色区域)的特征.
为了进一步展示本研究径向各向异性的可靠性,我们对比了不同初始速度模型对径向各向异性的影响.在利用勒夫波频散反演SH波速度结构时,考虑了两种初始速度模型:(1)本研究反演的SV速度模型;(2)Bao等(2015)的SV波速度模型.图 9给出两种初始速度模型得到的不同深度径向各向异性的差异.使用两个速度模型得到径向各向异性虽然存在一些差别,但整体上有较好的一致性,尤其是异常幅度较大的区域.两者最大的差异在15 km深度上,第二个模型的正异常范围更大.我们的径向各向异性结果整体上是稳定的,尤其是大尺度的高强度径向各向异性特征.由于我们的层析成像使用了更长时间的波形数据,因此下文的讨论都是针对第一个模型.
不同深度的径向各向异性有不同的特征(图 9).浅层(5 km深度,图 9a)以负的径向各向异性为主,但四川盆地和柴达木盆地表现为正的径向各向异性.在30 km深度(图 9e)的径向各向异性切片上,整体表现出正的径向各向异性.正的径向异性对解释SKS波分裂有重要的意义(Wang et al., 2016).在更深处(45 km,图 9g)负的径向各向异性区域增加,例如祁连山和鄂尔多斯西缘.正的径向各向异性主要分布在柴达木盆地、西秦岭和四川盆地以南.
Agius和Lebedev(2014)给出青藏高原及周边地质单元径向各向异性分布特征,青藏高原东南缘表现为正径向各向异性,青藏东北缘表现出负或弱的径向各向异性.整体而言,我们的径向各向异性结果与其相符.青藏高原东南缘(图 9,四川盆地以南)存在强的正径向各向异性,对应地壳的伸展扩张.青藏高原东北缘(图 9,松潘甘孜块体和祁连山)表现为弱和负的径向各向异性,对应地壳的横向缩短和垂向增厚.这与天然地震面波获得的径向各向异性结果相符(Chen et al., 2009;Li et al., 2016).四川盆地中上地壳表现出正的径向各向异性(图 9a和c),下地壳表现为弱的径向各向异性(图 9e和g),这与Li等(2010)的结果一致.四川盆地以南中下地壳表现为正的径向各向异性,对应青藏东南缘的扩张运动,与Huang等(2010)的结果一致.
不同于四川盆地,柴达木盆地(图 9c,图 9e,图 9g和图 7d)中下地壳和鄂尔多斯盆地西部(图 9e和g,图 7b)中地壳表现为正的径向各向异性.这与中国东部的盆地(渤海湾盆地和松辽盆地)下方正的径向各向异性(Cheng et al., 2013; Fu et al., 2016; Guo et al., 2016; Yang and Song, 2019)特征一致.盆地下方拉张构造适应整体沉降和持续接受沉积.四川盆地中下地壳没有表现出强的径向各向异性,可能预示着四川盆地下方由形变量很小的坚硬物质构成.GPS观测结果(Zheng et al., 2017)证实四川盆地内部较小的应变量.
3.2 对青藏高原扩展变形的启示SV速度结构显示松潘甘孜块体和祁连山块体下方存在低速体结构(Yang et al., 2012; Bao et al., 2013; Jiang et al., 2014; Li et al., 2014).基于密集台阵的接收函数研究也验证了低速体分布(Wang et al., 2017a).松潘甘孜地下的低速体还表现为高电导率(Unsworth et al., 2004; Bai et al., 2010; Le Pape et al., 2012),指示这些区域下方介质存在部分熔融或者高含水率.
Jiang等(2014)提出这些低速体指示了管道流在青藏高原东北缘的一个分支.祁连山的热流值高于柴达木和松潘甘孜块体(Wang, 2001),说明祁连山造山带下方构造活动强度大或地下热物质上涌.祁连山的低速体是华北克拉通和青藏高原相互作用的结果(Li et al., 2014),也是青藏高原生长的边界.祁连山地下的低速层相对松潘甘孜块体的低速体来说剪切波速度更大,预示着它处在青藏高原生长的早期阶段(Bao et al., 2013).该区域下方介质的非弹性衰减Q值较低(Zhao et al., 2013),意味着地壳深处物质在高温和高压条件下表现出流变特征.本研究的径向各向异性结果显示这些低速区表现为负的径向各向异性特征(图 9g),可能意味着该地区垂直向物质运动占主导.水平向中下地壳流(Royden et al., 1997; Royden et al., 2008)可能不是青藏高原东北缘扩展变形的主要机制.
接收函数研究(Zheng et al. 2016; Wang et al., 2016)认为青藏高原东北缘下地壳减薄或缺失.这些区域的地壳表现为低波速比,但这并不能排除地壳局部存在高波速比的可能性.地壳的低平均低波速比意味着面波层析成像(Jiang et al., 2014; Li et al., 2014; Bao et al., 2013, Yang et al., 2012)展示的青藏东北缘低速体的部分熔融现象程度较低.该区域的热流值表现为低和中等值(Wang et al., 2001),部分熔融可能局限在较小的空间范围.祁连山西部的低速体表现出负的径向各向异性(图 9g),可能意味着区域的垂向物质运动为主.祁连山在青藏高原北向和东向的挤压作用下以及以北稳定地质块体的阻挡下发生横向缩短垂向增厚,预示祁连山是青藏高原生长的早期阶段(Deng et al., 2018).
松潘甘孜和祁连山之间的柴达木盆地下方表现为强的正径向各向异性(图 7d,图 9c, 图 9e和图 9g).结合GPS数据观测到的柴达木盆地的应变情况(Zhang et al., 2004; Zheng et al, 2017),我们推测柴达木盆地下方存在近乎水平的物质流.柴达木盆地水平物质流持续推挤北侧的祁连山造山带,使其表现出较强的负径向各向异性(图 7d和图 8d).祁连山是青藏高原东北缘生长的早期阶段(Deng et al., 2018),其物质构成和径向各向异性与青藏高原内部有显著的差异.
秦岭下方表现出正的径向各向异性(图 7b,图 9e和g),但这不大可能是青藏高原物质横向流动产生的,而是反映了晚白垩纪到新生代秦岭地区扩张的构造背景(Mercier and Vergely et al., 2013).地壳剪切波分裂(刘庚等,2017)和瑞利面波方位各向异性(苏伟等,2008)的研究也揭示了该区域与华南块体联系更紧密.
青藏高原东缘深部径向各向异性表现出与地质构造单元对应的关系.四川盆地南部为正的径向各向异性,四川盆地内部整体表现为弱的径向各向异性(图 7d,图 9e和图 9g).这个分布与Clark和Royden(2000)根据地表高程提出的青藏高原可能存在的中下地壳流分布区域一致.
Clark和Royden(2000)指出青藏高原中下地壳流的理论.大地电测测深研究(Bai et al., 2010)给出青藏高原东南缘存在两个中下地壳高导通道层,指示中下地壳流通道.其中一个通道终止于四川盆地南侧.本研究给出的径向各向异性显示四川盆地南部(图 7d,图 8e和g)20~40 km深处存在正径向各向异性层.指示出该区域地下介质存在水平物质流动.该区域也与中下地壳流的边界(Royden and Clark, 2008;Bai et al., 2010)吻合.本研究支持青藏高原东南缘地下的中下地壳流模型.
4 结论利用187个固定地震台站7年的三分量连续波形数据,辅以189个流动台站3年的数据,本研究通过噪声层析成像给出青藏高原东缘和东北缘SH和SV波三维速度结构.该速度模型与地壳地质单元和地下莫霍面深度有很好的相关性.SH波速度模型与SV波速度模型的差异反映了地下介质的径向各向异性.径向各向异性在各个深度都表现出强烈的横向不均匀性.青藏东北缘和东南缘地下介质径向各向异性特征的差异反映了青藏高原边缘不同的生长机制.青藏高原东北缘整体上表现出负的径向各向异性,反应出青藏高原边缘物质在构造作用下地壳的横向缩短和垂向增厚.中下地壳流模型不能很好的解释青藏东北缘的径向各向异性.青藏高原东南缘表现为正的径向各向异性,支持中下地壳流模型.柴达木盆地和四川盆地下方的径向各向异性不同.前者表现为强烈的正径向各向异性,对应拉张构造环境或水平向物质流.这可能是青藏高原推挤作用下,柴达木盆地北向移动.后者中下地壳表现为弱的径向各向异性,预示四川盆地下方弱的物质流和稳定的构造环境.这说明四川盆地下方坚硬的物质对青藏高原物质流动起到阻挡作用.
致谢 中国地震台网中心(CENC)和美国地震学研究联合会(IRIS)提供了连续观测地震波形数据.M. H. Ritzwoller (http://ciei.colorado.edu/Products/)提供了频散曲线测定的软件.勒夫波群速度反演使用FMST软件包(http://rses.anu.edu.au/~nick/surftomo.html).深度反演时使用线性反演程序来自CPS330软件包(http://www.eas.slu.edu/eqc/eqccps.html).用GMT软件绘制了多数图形(http://www.soest.hawaii.edu/gmt/).感谢两位匿名评审专家的宝贵审稿意见和建议.
Agius M R, Lebedev S. 2014. Shear-velocity structure, radial anisotropy and dynamics of the Tibetan crust. Geophysical Journal International, 199(3): 1395-1415. DOI:10.1093/gji/ggu326 |
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