2020, Vol. 63
2. 中国地震局地质研究所地震动力学国家重点实验室, 北京 100029;
3. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉 430079
2. State Key Laboratory of Earthquake Dynamics, Institute of Geology, China Earthquake Administration, Beijing 100029, China;
3. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan 430079, China
根据地震台网中心(http://news.ceic.ac.cn/)确定，北京时间2016年5月22日9时32分，西藏南部日喀则市定结县(28.31°N，87.62°E)发生MW4.1地震，震源深度约为6 km；同日，9时48分在其西北方向(28.36°N，87.60°E)发生MW5.3地震，震源深度约为10 km；10时05分，在附近区域定日县(28.41°N，87.59°E)发生MW5.3地震，震源深度6 km；此外，当日该地区还发生一次震源机制与深度不详的MW4.1地震(表 1中列出了当日发生的这四次地震的相关信息).
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表 1 2016年5月22日定结地区发生的地震及其震源机制 Table 1 The focal mechanisms of 2016 MW5.4 earthquake from different agencies |
根据USGS提供的地震目录发现，2015年4月25日，印度板块北边界中段的尼泊尔地区发生8.1级地震；同日，在西藏省日喀则市定日县发生5.9级地震.据王双绪等(2017)研究表明，尼泊尔地震后，青藏高原中部受到沿着印度板块挤压青藏高原的NE向主动力作用，定结地震序列也在其中.地震发生在中国西藏日喀则定结地区，位于青藏高原南部，喜马拉雅山北缘，地势南北高，中间低，平均海拔4500 m(马建军等，2018).地震发震区域位于藏南的伸展构造交汇区域，震中的南侧是东西向展布的藏南拆离构造，东侧是南北向的裂谷申扎—定结断裂.前者记录了垂直于喜马拉雅造山带方向的拉张，后者则是近平行于造山带的东西伸展的表现(刘静，2015).据吴中海等(2004)研究表明，该地区盆-山地貌发育，由断陷盆地和周围的山脉组成，地貌单元以断层为分界线，山脉与盆地的走向受断裂带控制，山盆之间相对高度差达到数百甚至上千米，盆地宽度在5~15 km.
根据中国地震台网中心数据显示，有历史记录以来，震中附近70 km范围内共发生5级以上地震3次，分别是2015年4月25日M5.9的定日地震，2016年5月22日当天定结—定日地区MW5.3(28.36°N，87.60°E)和MW5.3(28.41°N，87.59°E).如图 1所示，三个红色球显示了Global Centroid Moment Tensor Project(GCMT)发布的5月22日地震的震源机制；红色圆圈是United States Geological Survey(USGS)发布的2015年之前的3级以上历史地震分布；蓝色圆圈则是USGS发布的2015年之后3级以上地震分布.如图 1所以，2015年尼泊尔MW7.9地震之后，图 1区域内MW3以上地震呈两个中心分布，一个围绕尼泊尔地震主震区域，另一个在2016年定结地震序列周边区域，即申扎—定结断层与藏南拆离系区域交汇处并向西扩展.针对2016年5月22日当天定结地区的几次地震，多个机构发表的震源机制解(表 1)显示，当日地震发震断层走向均接近于NS向，倾角在32°~59°之间.但是，不同机构给出的震中位置差异较大.此外，对首个MW5.3地震的破裂性质，不同机构的结果存在一定差异，USGS和中国地震台网中心震源机制显示为正断型事件，而GCMT震源机制带有显著的左旋走滑分量.震源机制的差异限制了中小型地震的研究，主要原因是发震区域偏远，近场地震观测台站较少，常规地面观测资料和精细构造特征资料少.
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图 1 中国西藏定结地震区域构造背景 红色震源机制解对应了GCMT发布的2016年5月22日前三次地震，黑色震源机制解为1970至今4级以上地震.红色圈为USGS发布的该地区1970—2015年之间发生过的3级以上的地震，蓝色圈为2015年至今发生的3级以上的地震.图中灰框对应图 4范围. Fig. 1 Regional tectonic map of area in Dingjie The red focal mechanism solution denotes the first three earthquakes on May 22, 2016 (GCMT). The black focal mechanism solutions are the M>4 events since 1970. The red circle is the M>3 earthquakes between 1970 and 2015 (USGS); blue circles denote M>3 events occurred since 2015. The grey frame in the figure indicate spatial coverage of Fig.4. |
星载合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential SAR Interferometry，DInSAR)作为一种成熟的空间对地观测手段，不依赖于地面观测台站，具备全天时、全天候、大范围、高分辨率的技术特点，在对青藏高原活动构造和断层几何学运动学定量研究中，具有其他依赖于地面观测的大地测量手段所无法比拟的优势，据此开展的活动构造研究取得了丰硕成果，例如，2010年MW6.9玉树地震(屈春燕等，2013)，2008年MW7.9汶川地震(Shen et al., 2009)，2001年MS8.1昆仑山口西(张艳梅等，2007)，2001年MW6.3当雄地震(Elliott et al., 2010)等.相对于远场地震波而言，DInSAR同震形变场能够强有力地约束发震断层参数，利用DInSAR研究2016年5月22日定结地震，能够给出更加可靠的震源位置和破裂特征.根据以往的研究经验，高质量的中小型地震同震形变场比较难以获取，其主要原因是常规的DInSAR技术仅采用地震前后两景数据进行差分干涉处理，假设同震形变为主要相位信号并简单地忽略了其他噪声相位的影响，例如大气延迟误差(Hanssen, 2001).但是，小于MW6的中小型地震，地表形变较小，其同震地表形变信号往往被噪声淹没，不能进行有效监测(查显杰，2007)，对地震震源机制的反演难以提供可靠的数据约束.
本文基于欧空局Sentinel-1(S1)卫星获取的多期时序SAR数据，采用多时相干涉像对叠加技术(Stacking)对同震形变场进行重建，削弱大气噪声的影响，提升干涉图信噪比，从而获取稳定可靠的同震形变场，并对多时相干涉像对叠加结果与常规单像对干涉形变结果进行定量分析和比较.在此基础上对发震断层几何参数和深部同震滑动分布进行了定量反演，并结合区域构造，对发震断层运动特征进行分析.
1 构造背景中国地震台网中心发布的震源机制显示，2016年5月22日两次MW5.3定结地震均位于藏南滑脱拆离系断裂与申扎—定结断裂带交汇处.藏南拆离系记录了垂直与造山带方向的拉张，藏南地区的东西向拉张使得申扎—定结断裂带沿南北向裂谷分布延申(刘静等，2015).由于该区域活动断层研究程度较低，5月22日定结地震的发震构造特征研究有助于了解青藏高原南缘的构造活动特征，为反演该地区应力场的时空变化、捕捉强震前兆信息和地震危险性评估提供有利的判据.
2016年5月定结地震发生在申扎—定结正断体系和藏南拆离体系交汇区.其中，申扎—定结正断体系为近南北走向的伸展构造，向北切割喀喇昆仑—嘉黎断裂带至羌塘高原中部，向南至定结附近切过藏南拆离系延入高喜马拉雅地块.申扎—定结正断体系是由多个特征不同的段落组成的(张进江等，2002)：以雅鲁藏布江缝合带为分割，北端为倾向南东东的正断层体系，该部分主要为脆性断层，靠近雅鲁藏布江缝合带的部分发育了与岩浆作用相关的低角度拆离断层；雅鲁藏布江缝合带至藏南拆离系的中段为倾向北西西且具有中等倾角的正断层，断层面走向约为30°~45°，倾角40°~50°；藏南拆离系以南的申扎—定结断裂南段为倾向南东东的拆离断层.藏南拆离系则是一系列相互平行，近东西走向的北倾(倾角10°~20°)正断层体系，主滑动面位于高喜马拉雅结晶岩系与古生界浅变质岩系之间(刘德民和李德威，2003).藏南拆离系记录了垂直于喜马拉雅造山带方向的拉张，是特提斯喜马拉雅带和高喜马拉雅结晶岩系之间的界限.此外震中区域的另一个重要地质构造是岗巴—定日盆地，该盆地，位于印度板块北缘的被动陆缘盆地(鲁兵等，2000)，其南边界为高喜马拉雅结晶岩带(杜佰伟等，2015)，而定结地震震中位于盆地中南部的边缘地带，该地区受到造山作用的影响，盆地地形地貌的改造强烈，变形复杂.
2 DInSAR数据与同震形变场重建 2.1 数据信息S1卫星星座是欧洲航天局于2014年(A星)和2016年(B星)发射的对地观测卫星，是欧洲航天局哥白尼计划中的地球观测C波段SAR卫星星座.S1卫星星座采用太阳同步轨道，在中国的重点观测区是青藏高原、新疆地区以及南北地震带，通过A/B双星观测模式，在西藏地区重访周期可为6天、12天或24天，并且数据可以免费获取，为雷达干涉测量技术的应用和发展提供了丰富而稳定的数据支持(ESA, 2019).此外，为了处理生成差分干涉影像，我们还采用了美国宇航局的SRTM数字地形模型(DEM)数据来模拟和去除地形相位.为了提高干涉像对的几何配准精度和基线估计精度，本研究中采用了由欧空局提供的S1卫星精密轨道数据.
2.2 时序DInSAR与同震形变场重建思路由于定结地震震级相对较小，并且所在区域地形复杂、高差大，且具有丰富的水系，植被以沼泽湿地为主(马飞，2011)，采用常规的单一干涉像对提取的同震形变场受到较大的大气噪声、失相干噪声等的干扰.此外，本次地震震级相对较小，虽然当日发生两次5级以上地震，但是产生的地表形变较常见的利用DInSAR重建6级或以上地震的形变场要小的多.因此，我们针对上述地震同震形变和该区域噪声影响的特点，采用平均形变速率场叠加法，最大程度抑制与形变量级相当的各种噪声，提高同震形变场提取精度.
常规的多干涉图叠加方法是将多幅差分干涉条纹图进行线性叠加来消除时间域的随机相位噪声(例如大气湍流大气信号)，提高微小形变观测精度.其基本思想是假设地表形变信号呈稳定线性变化，基于大量冗余观测，通过时间域的线性平均削弱干涉图中的其他随机扰动量.如Wright T.等利用叠加法得到北Anatolian东部断层的震间形变(Wright et al., 2001)，即通过多干涉图叠加技术将大气信号产生的误差减少到原来的
假设有M景SAR影像，通过差分干涉处理得到N对差分干涉图，其中有K对干涉图中包含了同震位移.根据差分干涉原理，针对某一点上的差分干涉相位Δφi可以用以下数学公式表示：
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(1) |
其中，φm为主影像相位；φs为辅影像相位；假设φd为同震形变分量，则Δξj为其余相位噪声分量，包括大气延迟误差、轨道误差、DEM误差、失相干误差等(Hanssen, 2001).将N景干涉图进行叠加平均运算得到：
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(2) |
考虑到噪声分量包含大量随机部分，例如大气湍流相位和失相干噪声被认为是时间上随机的且符合正态分布，该部分的均值为零(Hanssen，2001).对于不满足时间随机性的噪声信号部分，在DInSAR处理中对其进行了抑制，并在叠加处理前对像对进行了优化选择.除了大气湍流相位，大气误差中其他部分往往被描述成与地形相关的部分，董杰等(Dong et al., 2019)的研究表明这一部分具有较强的季节变化，因此我们通过选择相似季节干涉像对这一部分进行了削弱；外部DEM引起的地形误差与像对空间基线成正比(Rosen et al., 2000; Hanssen，2001)，S1卫星飞行中的轨道差异半径不超过50 m，垂直基线往往不超过100 m(ESA, 2019)，因此该误差产生的相位影响也比较小，可以通过使用精密轨道数据，减少轨道误差产生的影响.
多时相差分干涉相位直接叠加后的均值φAVE(即
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(3) |
采用上述叠加平均处理能够有效地抑制噪声，提高同震形变场重建的精度，整体的处理思路如图 2所示.
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图 2 数据处理流程图 Fig. 2 Data processing flow chart |
本文获取了S1卫星T121降轨轨道2015年6月至2017年9月之间的16景影像数据.考虑到该区域的季节性地表覆盖变化，选取了观测季节相近的SAR数据进行干涉像对组合，一方面可以提高干涉相干性(Meyer and Gong, 2016)，另一方面减少降低由于季节变化引起的大气延迟误差产生的影响(Dong et al., 2019).采用常规的DInSAR处理手段(例如，廖明生，2002)针对所有满足以上条件的干涉像对分别进行了处理，并利用最小费用流算法(Minimum Cost Flow，MCF，Werner et al., 2002)进行相位解缠，形成了多时相解缠干涉图.
最后通过人工筛选没有解缠误差的干涉图，最终选取15组相干性好且没有相位解缠误差的干涉图(表 2)用于后续的叠加平均处理.
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表 2 用于2016年5月22日定结地震Sentinel-1干涉图信息 Table 2 SAR data used in the InSAR analysis |
由于本次地震导致的形变区域面积有限，以形变区域为中心，我们对干涉形变场进行了裁切，既可以减小数据量，提高运算效率，也可以减少远场区域其他信息和噪声所带来的影响，例如定结地震西南方约300 km处尼泊尔地区2015年4月25日MW7.9地震震后形变对该区域产生的影响(Wang et al., 2018).此外，为了进一步抑制空间平滑的误差信号(例如大尺度大气信号以及轨道残余相位)，针对裁切后的形变场，我们进行了空间平均，将裁切区域的空间均值从叠加的结果中减掉.由于空间平滑的大气信号在一定距离的空间上连续，因此消除小范围的空间均值一定程度上可以降低其产生的影响(Hooper et al., 2007).我们选取了时间基线为48天的干涉像对(2016-04-06和2016-05-24)同震形变场结果，采用同样的裁切和空间平均方法进行了处理，与叠加的结果进行定量反演的比较和分析.
2.4 形变场特征分析基于叠加技术重建得到的地震雷达卫星视线向(line-of-sight，los)同震形变场如图 3b所示，与之相比较的是图 3a中间隔48天的单像对DInSAR同震形变场.基于叠加法重建的DInSAR形变场中存在两个形状相似变形相反的形变中心，左侧形变中心位移为负值，方向为沿雷达卫星视线向远离卫星；右侧形变中心位移为正值，与卫星之间沿雷达卫星视线向距离缩短，相对于形变场左侧呈隆起状态.而图 3a单像对形变场，受到多种噪声的严重干扰，仅能够较为清晰地识别出一个视线向隆升的区域.这表明本文改进的叠加法对形变场中的噪声有明显的抑制作用，对中小地震微小同震形变场的提取效果明显.形变场剖面(图 3c—d)显示叠加法重建同震形变场中最大沉降量约为6.3 cm，最大隆升量约为2.3 cm，而单像对形变场中最大沉降量为7.4 cm，最大隆升量为4.2 cm.基于上述结果，也验证了本次定结地震由正断层活动所引起，其中主动盘位于形变区域西北侧，可以初步判断断层倾向为西北侧.
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图 3 (a) 单像对DInSAR形变场条纹图；(b)多时序DInSAR同震形变场条纹图；(c)单像对DInSAR形变场剖面图；(d)多时序DInSAR同震形变场剖面图 Fig. 3 (a) Coseismisc deformation field of single pair observed by Sentinel-1 dataset; (b) Coseismisc deformation field of temporal averaging observed by Sentinel-1 dataset; (c) Single pair InSAR result; (d) Temporal averaging result |
此外，如图 4所示，基于DInSAR形变结果确定的2016年5月22日定结多次地震累计位移的宏观震中位置与各家机构基于地震波确定的震中位置有较大的差异.考虑到该地区位于青藏高原南部偏远地区，台网密度低，影响了各机构速报结果的精度，而同震形变场更能够反映地震真实的发震位置.因此，在类似的中小型浅源地震研究中，DInSAR形变场能够提供更加准确的发震位置和断层几何信息，可以作为传统地震学定位方法的重要补充.
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图 4 震中位置 图中圆圈为GCMT确定的震中位置；三角形为USGS确定的震中位置；菱形为台网确定的震中位置；红色五角星为定结地震的震中位置. Fig. 4 The epicenter of the Dingjie earthquake Circles denote the epicenter position determined by GCMT; Triangles denote the epicenter position determined by USGS; Diamonds denote the epicenter position determined by the CENC network; the red pentagram is averaged the epicenter position the multiple Dingjie earthquakes derived by InSAR. |
利用上述同震形变场结果，本文进一步反演了定结地震的同震滑动分布，以帮助分析地震的破裂特征和发震断层的几何形态.由于DInSAR数据量庞大，原始干涉形变场需要进行四叉树降采样处理，以提高计算效率.本次地震产生的形变场空间范围有限，约为20 km×15 km(见图 3)，上下两盘运动方向相反，四叉树采样法采样的点密度与形变场梯度成正比，能够更好地保存边缘的形变信息(Jonsson et al., 2002)，这样在降低数据量的同时也去掉了一部分的噪声信息，并尽可能多地保留了形变场重要信息.
对于中小型(MW < 6.5)正断、逆冲地震而言，受其震级和深度的影响，在地表形成的形变量级较小，在观测噪声的影响下，经常出现发震区域仅有一个形变中心的情况，此时的断层位置和倾向难以确定，如2016年1月21日的门源MS6.4地震(刘云华，2016)、2017年MS6.6精河地震(刘传金，2018).本次定结地区的地震形变场，基于单像对得到的形变产品仅有一个明显的形变中心，被动盘形变被背景区域大量噪声淹没，对发震断层的位置约束程度低.但是，通过多时相干涉图叠加后的结果可以明显地看到，左右两盘对发震断层位置起到约束作用.
在进行反演的过程中，首先要给出发震断层的几何结构参数，如表 3所示，根据DInSAR同震形变场形变特征和震源机制解节面参数构建了断层走向基本参数.对于叠加法的结果，断层走向约188°，断层长度为8 km(见表 3).由于叠加法和单景像对重建干涉形变场的空间特征略有差异，因此所确定的断层走向位置稍有不同.对于单像对形变场结果，断层走向约183°，断层长度为8 km.由于同震破裂范围较小，针对叠加法和单景像对对应的两个断层模型将断层面的长度限定在10 km，断层面上端设定在地表，下端设定在20 km，并将断层面离散为1 km×1 km的断层片.此后，本文采用Wang等(Wang et al., 2013)提出的SDM(Steepest Descent Method)程序反演定结地震的滑动分布，该程序根据地震性质，基于地震位错产生的地表形变对地下位错进行模拟，建立破裂模型.基于叠加法所重建的形变场清晰地捕捉了断层上下盘信息，由此可知断层倾向为西北方向.在进一步确定断层几何参数的过程中，我们以2°为步长，在5°~80°的区间内对断层倾角进行搜索，同时调整模型的平滑因子(roughness)，步长为0.02，并对每次反演的结果计算模型全局误差(RMSE)，如公式4所示.
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表 3 反演模型参数和结果 Table 3 The source parameters for the Dingjie earthquake inverted from InSAR data |
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其中，zobs是观测值；zmod是模型值；采用同样的反演方法，我们对叠加法和单像对的形变结果进行了处理，如图 5所示.单像对形变场反演结果如图 5a所示，随着倾角趋于0°，模型结果收敛效果较差，搜索得到倾角最优结果为12°.叠加法重建的形变场对断层倾角有更好的约束作用，对叠加法重建的形变场搜索反演的结果如图 5b所示，倾角与平滑因子组合之间的关系有明显的变化，且当倾角为43°时，观测值与模型的匹配程度最好.可见单像对与叠加法形变场反演的结果具有较大差异，其主要原因是由于单像对影像构建的形变场尤其是被动盘形变量几乎被噪声掩盖，对于倾角的约束相对较差；而叠加法重建的形变场对噪声起到抑制作用，主动盘和被动盘明显，对倾角的约束较好.对于青藏高原内部的正断型地震，已有研究表明，其倾角主要集中在39°~52°之间，倾角小于30°的正断型地震十分罕见(Elliott et al, 2010; Jackson and White, 1989)，因此本文选取倾向西北向，倾角为43°的滑动模型作为最优断层破裂模型.
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图 5 位错模型倾角、粗糙度和数据吻合程度之间联系 (a)单像对形变场反演结果; (b)多时序形变场反演结果; x轴为倾角，y轴是平滑因子，颜色变化为数据吻合程度的对数视图. Fig. 5 Contour map of the logarithmic view of the misfit determined by the different combination of dip and smoothing factor (a) Inversion result of sigle pair; (b) Inversion result of temporal averaging. The x-axis is the dip angle, the y-axis is the smoothing factor, and the color change is the logarithmic view of the misfit. |
因此，仅针对叠加法得到的同震形变场和相应确定的断层几何模型，我们对其断层滑动分布进行了定量反演.图 6为反演得到的定结地震拟合残差分布.反演结果拟合残差均集中分布在5 cm以内, 并呈现随机分布状态.图 7为其滑动分布模型, (a)至(c)分别为其在地面投影、垂向投影和三维方向上的视图.如图 7b所示，同震滑动是光滑连续的一整块破裂区域，破裂集中在1~7 km垂直深度以内，尚未破到地表，整个滑动区域沿断层走向呈长10 km的椭圆状分布，以正断为主兼具少量左旋走滑，滑动角从浅到深逐渐增大，平均滑动角-78°，最大滑动量0.25 m，位于地下3 km处，计算所得最大地震矩为2.20×1017，矩震级为MW5.58.基于DInSAR同震形变场滑动分布定量反演得到的滑动破裂深度较其他研究机构基于台网得到的震源深度更浅.此外，考虑到2016年5月22日当天共发生四次地震，其中两次为MW5.3左右，另外两次略大于MW4，反演结果模拟所释放的能量也有较大的一致性.
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图 6 (a) 定结地震同震地表形变场；(b)模拟结果；(c)拟合残差分布 Fig. 6 (a) Co-seismic surface deformation fields; (b) Simulation results; (c) Residual distributions |
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图 7 基于反演得到的定结地震断层滑动分布 (a)断层走向与滑动分布；(b)滑动分布与滑动角，x轴为剖线方向，y轴为垂直方向；(c)断层滑动分布三维图. Fig. 7 The slip distribution based on geodetic inversion (a) Fault strike and slip distribution; (b) Slip distribution and slip angle (x-axis is the line direction, y-axis is the vertical direction); (c) Three-dimensional map of the fault slip distribution. |
本次地震序列的发震断层位于已知的申扎—定结断层中段的西侧和藏南拆离滑脱系的交汇区域，在已有的断层数据库中并无标识(徐锡伟等，2016)，是一次盲断层的破裂事件.发震区域为定结地区中西部的河谷区，震中南侧为朋曲和协林藏布两条河流汇合处，附近地表受到河流冲刷侵蚀的影响，地表覆盖具有明显的风沙地貌特征(马建军等，2018)，光学影像上并无显著的断层构造特征.DInSAR同震形变场表明，本次地震产生了20 km×15 km的地表形变区域，视线向最大形变量约6.3 cm，主要形变区发生在断层西盘.反演结果表明，滑动主要集中在断层深度3~8 km处，以正断倾滑为主，最大滑动量约为0.25 m，位于沿断层面倾斜陷落深度5 km处，震级为MW5.58.定结地震断层面走向和倾向与申扎—定结断层相近，但是由本次地震得到的发震断层具备少量左旋走滑性质，与已知的申扎—定结断层性质有一定差异.
此外，本研究得到的发震断层为正断层，但是同震形变下降的主动盘位于西侧山脊区域，而被动盘所在位置则是东侧低洼区域，同震形变与地貌特征不耦合.为了解释这一现象并更好地讨论发震断层与地形地貌的关系，我们提取了该区域的地形图(见图 8).我们沿着一条近东西向并穿过震中的剖面(图 8a红线位置)提取了其沿剖面高程变化(图 8b)，用于反映该地区的地形特征.其中，图 8b中F1、F2均为西倾的正断层，F1的位置对应于活动断层数据库(徐锡伟等, 2016)中已知的申扎—定结断裂带的南段，F2是根据InSAR同震形变场得到的发震断层，定结地震形变区域的另一个重要构造为藏南拆离滑脱系，震中位于滑脱系与申扎—定结断层交汇区域.根据张进江等(2007)的研究显示F1所对应的申扎—定结断裂带南段的倾角大约在40°~50°之间，可能等于或略大于本研究中所得到的发震断层F2的倾角(43°).
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图 8 (a) 地形图；(b)沿(a)中红色剖面上的地形起伏与断层位置相对关系的示意图 其中，F1为活动断层数据库标识的断层，F2为本研究中得到的地震发震断层；F1、F2均为西倾的正断层；黄线、蓝线分别代表F1、F2两条正断层运动可能引发形变在同一剖面上的投影，绿线表示两者综合作用产生的影响. Fig. 8 (a) Topography; (b) Conceptual map of the regional topography and historical earthquake superposition F1 is the fault mapped by the database; F2 is the generating fault; F1 and F2 are all west dipping normal faults; The yellow line and the blue line respectively represent the surface depression caused by F1 and F2 normal faults. The green line is the comprehensive result. |
由于青藏高原内部的正断型地震主要发生在海拔4500 m以上的区域，且震级<MW6.0，地震很难在地表找到对应地貌特征(Elliott et al., 2010).因此，我们猜测震中附近的区域地形主要受到F1断层的控制，但是F2断层仅对细微地貌产生一定的影响.这是因为F1断层对应的申扎—定结断层具备发生6级或以上地震的能力(例如，1934年申扎北东7级地震、1935年申扎南东6.5级地震和1980年申扎南6.8级地震(吴章明等，1990))，而本次研究得到的发震断层F2形成中强地震的能力小，对地貌改造的能力有限.假设两个断层的不同时期同震产生形变：(1)F1发震能力强且影响范围广导致F2被动盘位于F1主动盘所在区域；(2)因此F2主动盘所在区域距离F1更远，受到F1断层运动的控制导致其下降变形量较F2被动盘所在区域(即F2与F1之间的区域)要小；(3)最终导致F2被动盘所在区域海拔低于其主动盘所在区域.因此，我们猜测该区域主体地形特征主要受到F1的控制，如图 8b所示绿色线示意了以上描述中F1和F2引发的同震形变叠加对区域地貌控制的假设.研究人员在其他构造活动活跃区域也发现了类似的地貌特征，例如Copley等基于高分辨率地形模型产品对希腊中部多条平行的正断层(Kenchreai、Pisia和Heraion)开展了研究，认为多条正断的共同作用形成了阶地，其中Kenchreai断层的上盘所在区域位于Pisia和Heraion断层的下盘(Copley et al., 2018).另一方面，本次地震发震断层被动盘区域位于西藏河流朋曲河道附近(见图 1)，该区域受河流冲刷剥蚀严重，可能加剧了山脊与下降变形影响区域的高差.总体来说，高原内部的5~7级正断型地震揭示了高原上地壳拉张减薄的运动特征(Elliott et al., 2010; Ge, 2015)；其次，正断型地震对区域地貌特征的塑造作用以6级以上地震为主，释放局部张应力，但是M5地震能够对残存应力进行调整，从而刻画更为细微的地貌特征，但各类型地震共同促进了高原内部的塌陷和地貌特征的平坦.
2015年4月25日，距离研究区西南面300 km处的尼泊尔地区发生MW7.9地震，尼泊尔地震主震后十余天内发生了百余次余震，包括定结—定日之间地区出发的正断层型小震群(刘静等，2015).熊维等(2015)、万永革等(2015)通过分析尼泊尔地震同震库仑应力对周边地区的影响，得出包括申扎—定结断层在内的藏南地区一系列正断层震后应力持续上升的结论.旦增等(2016)通过对尼泊尔地震余震分布的分析，发现当日发生的定日县附近M5.9地震及其周围小震略呈现出南北展布，属于藏南拆离系与控制近南北向拉张断陷盆地的正断层张性活动，认为该M5.9地震区域本身就具备较高的应力累计，受到了同一天尼泊尔MW7.9地震的触发，而导致当日日喀则地区正断事件的发生.类似地，定结地震也是藏南拆离体系与拉张断陷盆地区域的一次正断事件.王双绪等(2017)认为2015尼泊尔地震后，青藏高原中强以上地震活动呈现NE向条带分布的现象，震后一年多时间内从西藏南部沿NE方向至青藏高原东北缘发生了十余次五级以上地震，其中包括本研究中讨论的2016年定结地震序列，一方面高原内部本身具备较高的应力水平，另外一方面也是对印度板块北推挤压动力作用增强的响应.总的来说，2016年定结地震序列从一定程度上反映了该地区对2015年尼泊尔地震同震叠加震后的应力调整对喜马拉雅山北缘产生的应力上升的响应.虽然已有的研究结果和报道显示，本次地震并未造成明显的地表破裂，与构造形变得到的滑动分布的结果一致，总体来说滑动面上缘接近地表，认为该局部区域未来浅部发生再次破裂的风险较小.
5 结论本研究利用叠加技术对2016年5月22日定结地震的形变场进行了重建，并对断层的滑动分布进行了反演.反演结果表明，本次地震的发震断层是藏南拆离系和申扎—定结断裂带交汇区域的一条近南北向的盲断层，断层走向为188°，倾角为43°.破裂集中在1~7 km垂直深度以内，尚未破到地表，整个滑动区域沿断层走向呈长10 km的椭圆状分布，以正断为主兼具少量左旋走滑，滑动角从浅到深逐渐增大，平均滑动角-78°，最大滑动量0.25 m，位于地下3 km处，计算所得最大地震矩为2.20×1017，矩震级为MW5.58.
本文利用多期时序Sentinel-1数据有效抑制了大气等相位噪声，叠加技术重建的DInSAR同震形变场较单景DInSAR产品，能够更好地消除背景噪声的影响，提高形变场重建精度，有利于构造定量反演和发震断层的特征分析.在参数确定的过程中，叠加技术重建的DInSAR同震形变场较单景DInSAR产品，为断层几何参数，尤其是盲断层，提供了有效的约束.由于能够更为全面地重建整体同震形变场，明确主动与被动盘形变量，对倾角起到了更好的约束作用.基于叠加法的DInSAR方法弥补了台站布设不足的问题，为未来MW5、6浅源中小型地震的同震构造分析提供了重要补充.值得注意的是，为了提高大气相位改正的效果，需要尽可能多地使用独立干涉像对，以保证所用数据能够更好地满足大气湍流噪声时间上随机分布的假设.通过对本次地震的定量反演研究，认为本次地震是对2015年尼泊尔地震同震叠加震后积累应力的调节释放，此外通过对区域地貌特征的初步分析，认为类似的5级左右的中小型地震对精细地貌特征的形成也产生了重要影响，与其他6级以上地震共同促进了高原内部的塌陷和地貌特征的平坦.
致谢 感谢欧洲航天局(ESA)提供的Sentinel-1(S1)卫星所获取的多期时序SAR数据以及S1卫星的精密轨道数据(https://qc.sentinel1.eo.esa.int/)，感谢美国宇航局提供的SRTM数字地形模型(DEM，http://srtm.csi.cgiar.org/)，感谢中国地震局地质研究所“活动断层探测数据汇交与共享管理中心”提供的断层数据，感谢哈佛大学(GCMT)、美国地质调查局(USGS)、中国地震台网中心(CNEC)三家机构提供的震源机制解及历史地震等信息，感谢德国地球科学研究中心GFZ汪荣江教授提供的SDM(Steepest Descent Method)程序.文中图件使用GMT 5.2.1 (Generic Mapping Tools)绘制.
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