青藏高原是全球造山带研究的热点地区，关于青藏高原的隆升及变形机制，已成为研究的重要主题.近年来，国内外学者对该问题的讨论提出了许多模型(Tapponnier et al., 1982；Houseman and England, 1993；Royden et al., 1997；Xu et al., 1999；Clark and Royden, 2000；Beaumont et al., 2001；Burchfiel et al., 2008；Liu et al., 2014；Zhao et al., 2013)，包括上地壳的纯剪切增厚和中下地壳的黏性物质管道流.前者认为脆性上地壳发生增厚，主要为上地壳的断层和褶皱作用，而黏性的中下地壳发生缩短(Hubbard and Shaw, 2009)；后者认为黏性中下地壳使上地壳从上地幔解耦，地表不存在显著的水平缩短(Clark et al., 2005).在这个争论中，青藏高原东缘被认为是高原内部物质向东运移途径的地区之一.因此，青藏高原东缘的地壳结构，对认识青藏高原的隆升变形和动力学演化具有重要意义.

此外，青藏高原也是中国大陆强震频繁发生的地区，是中国大陆7级地震活动的主要区域(邓起东等, 2014).自1995年以来，青藏高原已进入又一次地震丛集高潮期(邓起东等, 2014).在青藏高原东缘，一系列规模不等、力学性质不同的活动断裂带控制着该区地震的不均匀空间分布(徐锡伟等, 2003)，近年来即已密集发生了2008年汶川M8.0地震(朱介寿, 2008；易桂喜等, 2012)、2013年芦山M7.0地震(杨宜海等, 2015；易桂喜等, 2016)和2017年九寨沟M7.0地震(杨宜海等, 2017；易桂喜等, 2017a).因此，研究该地区的地壳精细结构，可以帮助提升对该地区地震成因机制的认识.

背景噪声层析成像摆脱了传统成像方法对地震事件的依赖性，利用相同时间段不同台站记录的连续背景噪声，采用互相关获取台站间的经验格林函数(Weaver and Lobkis, 2001；Wapenaar, 2004；Roux et al., 2005；Yao et al., 2006；Bensen et al., 2007)，目前已有多个研究组在青藏高原东缘及邻区开展噪声成像研究(如Yao et al., 2008, 2010；Li et al., 2009；Yang et al., 2012；Liu et al., 2014).然而，已有的研究大部分采用线性共轭梯度法进行三维速度反演(Mitchell and Herrmann, 1979)，该方法的主要优点是反演速度快，但对初始模型的依赖较大，当反演区域仅使用单一的初始模型时，区域内各点的值均向初始模型的局部极优解收敛，同时会导致反演的三维模型平滑程度过大.现有研究表明，青藏高原东缘的深部结构存在显著的横向变化(如Liu et al., 2014；王苏等，2015；郑晨等，2016)，因此很难给出一个单一合理的初始模型来约束反演.此外，该方法一般仅用于反演S波速度变化，很少用来反演其他物性特征(如波速比、地壳各向异性)，而这些特征在综合解释成因机制及构造变形方式中同样具有重要作用.

因此，本文采用Liang和Langston(2009)应用的模拟退火(Simulated Annealing)程序进行三维结构反演.该方法对初始模型的要求较小，在给定的区域模型中搜寻全局最优解，可以更真实的反演研究区横向速度变化的同时反演波速比(V_p/V_s)等物性特征，结合其他地球物理资料，共同对青藏高原东缘的侧向生长机制及区域地震成因进行探讨.

本研究共搜集了127个宽频带固定地震台站记录的连续一年的波形数据，分别来自四川地震台网、云南地震台网全部宽频带固定地震台站及部分中国地震台网宽频带固定地震台站(图 1).在提取互相关函数前，对垂直分量波形数据以天为单位进行预处理，包括降采样到0.2 s、去均势、去平均、去仪器响应以及带通滤波(0.01~0.5 Hz)，最后对预处理数据进行挑选，去除数据有大量缺失的天数据.

图 1

Fig. 1

图 1 研究区地质构造与台站分布 黑色三角表示四川、云南区域地震台网的宽频带地震台站，白色三角表示中国地震台网的宽频带地震台站.红色实心圆圈表示M≥7.0的历史地震.灰线表示断裂.白线表示块体边界.SCB四川盆地；SGB松潘—甘孜地块；EKLB巴颜喀拉地块；QTB羌塘地块；CDB川滇地块；NCDB川滇地块北部；SCDB川滇地块南部；WYB滇西地块；SYB滇南地块；EYB滇东地块；YZB扬子地块；RB若尔盖盆地；MU岷山隆起；TB构造边界带；LMSF龙门山断裂带；XSHF鲜水河断裂带；ANHF安宁河断裂带；XJF小江断裂；RRF红河断裂；JSJF金沙江断裂；NJF怒江断裂；LJF丽江断裂；EKLF东昆仑断裂；LTF理塘断裂；LRBF龙日坝断裂；MJF岷江断裂. Fig. 1 Topographic map of the study region and seismic stations distribution Black triangles denote broadband seismic stations from Sichuan and Yunnan regional seismic networks, white triangles denote broadband seismic stations from China Earthquake Network.Red circles indicate the historic earthquakes with magnitude larger than 7.0.Gray lines denote the faults.White lines denote the block boundaries.SCB Sichuan basin; SGB Songpan-Garzê block; EKLB Bayan Har block; QTB Qiangtang block; CDB Sichuan-Yunnan diamond block; NCDB Northern Sichuan-Yunnan diamond block; SCDB Southern Sichuan-Yunnan diamond block; WYB West-Yunnan block; SYB South-Yunnan block; EYB East-Yunnan block; YZB Yangtze block; RB Ruoergai basin; MU Minshan uplift; TB Tectonic boundaries; LMSF Longmenshan fault; XSHF Xianshuihe fault; ANHF Anninghe fault; XJF Xiaojiang fault; RRF Red river fault; JSJF Jinsha river fault; NJF Nujiang fault; LJF Lijiang fault; EKLF East-Kunlun fault; LTF Litang fault; LRBF Longriba fault; MJF Mingjiang fault.

通常，背景噪声层析成像研究有四个主要步骤：

(1) 通过互相关计算提取两台站间的互相关函数作为经验格林函数(Bensen et al., 2007；Weaver and Lobkis, 2001).在时间域中，以天为单位将预处理数据进行台站对的互相关计算，去掉信噪比较低的互相关函数后，将以天为单位的互相关函数叠加，得到每个台站对一年期的经验格林函数，获得更为清晰的面波信号.图 2给出与MAL台间距在100~800 km的台站之间的互相关函数，按台间距排列后，可以看出MAL台来自各方位的互相关函数显示出均匀且明显的位移信号.

图 2

Fig. 2

图 2 MAL台站与其他台站互相关计算得到的互相关函数 Fig. 2 Cross-correlation functions between station MAL and other stations

(2) 利用FTAN(Frequency Time Analysis)方法从经验格林函数中提取群速度频散曲线(Dziewonski et al., 1969；Herrmann, 1973).很多学者基于此方法原理开发了不同程序，本研究所用的程序来自Liang和Langston(2008)，该程序加入了相位均衡和相位拟合技术来提高信噪比，同时设置理论时频曲线用于对比真实速度值，确保群速度提取的准确性.理论时频曲线(图 3a)参考了AK135全球模型及杨宜海等(2015)利用接收函数方法建立的区域速度模型.通过人工选取，用于群速度成像及三维S波速度反演的频散曲线数量分布如图 3b所示，最大数量频散曲线主要分布在10 s到30 s周期范围内.

图 3

Fig. 3

图 3 四川盆地、青藏高原东部、青藏高原南部及云南地区的理论频散曲线(a)和用于反演的频散曲线数量分布(b) Fig. 3 Theoretical curves of Sichuan Basin, eastern Tibet, southern Tibet and Yunnan region (a) and the distribution of dispersion measurements used in the inversion (b)

(3) 群速度成像的获取本文参考Barmin等(2001)，将研究区划分成0.5°×0.5°的网格，频散曲线的速度在每个网格中的分布基于最小二乘法计算，得到每个网格点确定的群速度值，不同周期下，每个网格点的群速度经过插值计算便可组成群速度结构分布.为了更好的检测反演的可靠性，同时利用该方法对所选频散曲线的分辨率和稳定性进行了测试.

(4) 通过提取不同周期下各网格点的群速度，可以得到该网格点独立的频散曲线，进一步反演频散曲线可以获取相应的一维S波速度，而所有网格点一维S波速度即构成了三维S波速度结构.由于各网格点的频散曲线与一维速度模型是非线性关系，所以利用频散曲线反演三维S波速度一般采用两种方法，一种是线性共轭梯度法(Herrmann and Ammon, 2004)，另一种为非线性类反演方法(Panza, 1981; Zhang et al., 2014).前者定义的分层模型一般较为精细并假设相邻层的速度变化比较连续，且容易以局部极值代替最大值，因此要获取较准确合理的结果，对初始模型的要求较高；而非线性类反演法中的源于统计热力物理学的模拟退火(SA)法(Kirkpatrick et al., 1983; Rothman, 1985)则较好的规避了线性反演的弊端.SA是基于统计力学的模拟热平衡退火过程的一种Monte Carlo法(姚姚，1995).该方法在不断的统计实验中进行组合优化，在解空间中寻找拟合度最佳的模型.Rothman(1985)首次将该方法引入到地震勘探资料中，以解决剩余静校正问题.随后，Sen和Stoffa(1991)再次将其应用于一维地震波形反演和一维电测深反演中.自此，产生了大量基于模拟退火法的地震资料研究，Shapiro和Ritzwoller(2002)在对全球壳幔S波速度结构研究中，将此方法改进并应用于面波频散曲线反演.本文延用Liang和Langston(2009)介绍的基于Boltzmann采样技术(Ingber, 1989)的模拟退火法反演程序对三维S波速度和V_p/V_s进行反演.研究中，初始模型相邻层的速度变化可以是任意范围，能够较好体现速度跃变，降低了最优解模型对初始模型的依赖性，同时，除了S波速度的反演，该方法还可设定其他物性参数(如：地壳各向异性、密度、V_p/V_s等)进行共同反演.

检测板测试利用的射线路径和反演方法与真实群速度成像相同.将研究区划分为0.5°×0.5°的网格，每个网格采用±0.3 km·s^-1的速度扰动，反演出较为清晰的异常速度变化模式的网格大小可达1.0°×1.0°.图 4展示了30 s的射线分布图和检测板初始棋盘格模型以及10 s、20 s、30 s和45 s的反演结果.从结果可以看出本文选取的射线可清晰的反演出研究区域的速度异常结构.

图 4

Fig. 4

图 4 30 s周期射线分布图及检测板测试初始模型、不同周期检测板测试结果 Fig. 4 Paths coverage and initial model of checkerboard resolution test at 30 s, inversion results of checkerboard resolution test at different periods

为了测试检测板模型和真实模型之间的差异，本文参考Zelt(1998)，采用分辨系数R作为衡量参数，R的变化范围为0~1，R值越大，表明检测板模型与真实模型越接近.Zelt(1998)定义R>0.7的区域为可分辨区域.图 4中10 s、20 s、30 s和45 s检测板反演结果图像中用白色曲线圈出的范围为R>0.7的区域，也就是分辨率达到1.0°的区域.可见研究区绝大部分区域反演结果的R值都大于0.7，说明检测板测试结果可以很好地代表真实反演，且本文结果具有较高的分辨率和可靠性.

图 5选取了不同周期的群速度反演结果.周期为10 s的结果代表了近地表的面波群速度分布.10 s周期图显示，青藏高原东缘近地表的平均速度特征为高速异常，其速度值基本在3.0 km·s^-1以上；而四川盆地(SCB)由于受近地表沉积层的影响(Xu et al., 2008)，表现出明显的低速特征(< 2.8 km·s^-1)，这与该地区的接收函数及面波成像研究结果基本一致(如Zhu et al., 2012; 范莉苹等, 2015；朱介寿等, 2017).

图 5

Fig. 5

图 5 周期为10 s、20 s、30 s和40 s的Rayleigh波群速度分布 Fig. 5 Rayleigh wave group velocities at 10 s, 20 s, 30 s and 40 s respectively

15~35 s范围的群速度主要对10~40 km深度的S波速度较为敏感，而36~45 s群速度可以反映深至60 km的S波速度特征.青藏高原东缘在30 s的群速度显示出大范围的低速异常，与10 s的结果形成明显差异；在40 s低速异常范围有所缩小，主要分布在松潘—甘孜地块(SGB)的西部和川滇地块(CDB)大部分地区，其中川滇地块北部(NCDB)比南部(SCDB)具有更明显的低速特征，而滇南地块(SYB)、滇东地块(EYB)和SCB的群速度则为高速异常.SCB的群速度在10~40 s周期与青藏高原东缘形成明显差异，表现出典型的克拉通构造特征.

除了S波速度，地壳的泊松比变化也密切的反映了壳内结构特征，在一定程度上与地壳的物质组成及熔融程度有关.胡家富等(2003)及Hu等(2005)在对云南的泊松比分布研究中指出岩石的泊松比变化范围大致在0.20~0.35，铁镁质含量越高泊松比越大，长英质含量越高泊松比越小.同时，泊松比值与壳内二氧化硅含量也紧密相关，与地壳熔融程度成正比，当泊松比大于0.3时地壳可能存在部分熔融(张培震, 2008).因此，研究地壳泊松比为探测地壳岩石类型和组成提供了一个有效方法.

由此，本文根据三维反演得到的V_p/V_s推导出泊松比，从而进行泊松比成像与分析.反演应用的初始模型参数设置如表 1所示，该初始模型参数参考了全球模型AK135以及杨宜海等(2015)通过接收函数反演得到的区域速度模型.对于模型第一层，给定沉积层的速度，反演沉积层的厚度及V_p/V_s，以下各层给定地层厚度，反演每层的速度及V_p/V_s，通过V_p/V_s与泊松比的关系(王兴臣等，2017)进一步推导每一层的泊松比值.

表 1 (Table 1)

表 1 初始速度模型 Table 1 Initial model 层数 层底深度/km Vs/(km·s-1) ρ/(g·cm-3) Vp/Vs 1 0~5 2.50 2.02 1.53~2.00 2 5.0 2.75~3.67 2.60 1.53~2.00 3 7.5 2.82~3.77 2.60 1.53~2.00 4 10.0 2.74~3.87 2.92 1.53~2.00 5 12.5 2.96~3.89 2.92 1.53~2.00 6 15.0 3.01~3.89 2.92 1.53~2.00 7 20.0 3.10~4.41 3.24 1.53~2.00 8 25.0 3.09~3.99 3.24 1.53~2.00 9 30.0 3.07~4.06 3.24 1.53~2.00 10 35.0 3.04~4.29 3.24 1.53~2.00 11 40.0 3.11~4.51 3.24 1.53~2.00 12 45.0 3.32~4.70 3.36 1.53~2.00 13 50.0 3.32~4.70 3.36 1.53~2.00 14 55.0 3.87~4.67 3.36 1.53~2.00 15 60.0 3.89~4.69 3.36 1.53~2.00 16 Mantle 4.05~4.88 3.36 1.53~2.00

表 1 初始速度模型 Table 1 Initial model

图 6给出了10~40 km的S波速度分布.在上地壳，10 km深度SCB表现为相对低的速度特征(~3.0 km·s^-1)，而这一深度下青藏高原东缘普遍为高速特征.20 km的低速异常主要分布在SYB和EYB，而SGB和CDB依然显示高速特征.30 km，在青藏高原东缘出现大范围的低速异常，具体而言，SGB的速度特征大致以龙日坝断裂为界，与鲜水河断裂带、龙门山断裂带及岷山隆起所围限区域呈现明显的低速异常，而龙日坝断裂以西为高速异常；CDB基本全部为低速异常；SCB、SYB和EYB均显示明显的高速异常，推测已进入高速的下地壳(>3.6 km·s^-1).40 km的低速异常范围明显减小，其中龙日坝断裂以东地区从低速异常变为高速异常，而以西则变为低速；CDB大范围的低速异常也基本消失，S波速度大致在3.8~4.0 km·s^-1，仅NCDB仍有少量低速异常.SCB、SYB和EYB的S波速度可达4.0 km·s^-1以上，表明这些地区已到下地壳底部或岩石圈上地幔.

图 6

Fig. 6

图 6 不同深度的S波速度分布 Fig. 6 S-wave velocities at different depths

图 7对应给出了与S波速度成像相同深度的泊松比分布.结果显示，上地壳高泊松比与地壳S波低速异常分布较为吻合，10 km深度的高泊松比(~0.30)主要分布在SCB边缘，龙门山断裂带至龙日坝断裂以及CDB内部.到20 km高泊松比范围逐渐缩小到主要断裂带附近，如东昆仑断裂带、龙门山断裂带、鲜水河断裂带、丽江断裂等.30 km深度的泊松比分布延续了20 km的泊松比特征，东昆仑断裂带、金沙江断裂带、安宁河断裂带附近都出现了大范围的高泊松比分布；在CDB内，高泊松比值区域同样有所增大，但主要集中在SCDB内，NCDB基本不存在高泊松比，这与该深度下S波速度特征完全相反.40 km的泊松比普遍在0.25左右，只有极少地区具有高泊松比结构，这一特征与该深度下S波速度相一致.

图 7

Fig. 7

图 7 不同深度的泊松比分布 Fig. 7 Poisson′s ratio distributions at different depths

青藏高原是由不同时期的多个地块拼合而成，尤其在新生代发生了显著的地壳增厚和地表抬升(Yin and Harrison, 2000).松潘—甘孜地块与扬子克拉通的相互碰撞导致了龙门山在早新生代即开始抬升，其抬升速率在青藏高原的隆升过程中显著增大(Xu et al., 2008).毫无疑问，青藏高原与扬子克拉通的碰撞，以及随后龙门山的加速抬升和高原在东南方向的逃逸，对青藏高原东缘，主要是SGB和CDB，以及龙门山的地壳结构及变形都有巨大的影响.本文在不同构造单元获取的地壳结构剖面(图 8)，也揭示了不同构造单元之间的地壳结构及强度存在着明显差异.

图 8

Fig. 8

图 8 S波速度及泊松比剖面成像结果 P2剖面中黑色圆点为震源机制反演获取的2008年5月至2015年12月3级以上地震的矩心深度(Yang et al., 2018). Fig. 8 Vertical cross sections of S-wave velocity and Passion′s ratio The black dots in profile P2 indicate the centroid depths of the earthquakes with M≥3 between May 2008 and December 2015, which were inverted from focal mechanism inversion (Yang et al., 2018).

SGB是古老的三叠纪造山带，N-S向宽约1000 km，E-W向长约2000 km，以龙门山造山带为其东部边界，在平面上呈三角形展布(Xu et al., 2008).在Clark和Royden(2000)提出的下地壳流模型中，SGB是地壳流主要途经地区之一，而本文研究区覆盖了SGB的东部地区，因此提供了一个探讨下地壳流模型的窗口.此外，在SGB东部边界，近50年来密集发生了一系列强烈地震，包括1976年松潘—平武双震(M7.2)，2008年汶川M8.0地震，2013年芦山M7.0地震及2017年九寨沟M7.0地震，所以根据成像结果，本文还将对该区域的孕震环境进行探讨.

根据三维反演结果，本文选取了2条横跨龙门山断裂带的S波速度及泊松比剖面(图 8中P1和P2).剖面成像显示，P1剖面在SGB的中下地壳存在显著的壳内低速异常，其低速层厚度自西向东发生减薄，穿过构造边界带(TB)，截止于龙门山断裂带下方；而泊松比剖面显示SGB中下地壳泊松比值基本在0.25左右，不具有显著的高泊松比特征，与SGB巨厚的壳内低速层特征不吻合；P2剖面在SGB也存在明显的中下地壳(~30 km)低速层，低速层同样没有延伸到龙门山下方，与Liu等(2014)采用噪声与接收函数联合反演结果相吻合.龙门山下方的低速软弱物质只发育在15 km以上的地壳中，而汶川和芦山震源区的地震矩心深度大部分分布在10~20 km，也就是高低速的跃变区，并未有深源地震的发生，因此难以用下地壳流模型解释龙门山的抬升.

徐锡伟等(2008)利用GPS资料研究认为龙门山断裂带到龙日坝断裂带是巴颜喀拉地块SE向运移过程中受到华南地块的强烈阻挡而形成的后展式推覆构造，本文在SGB获取的中下地壳低速异常分布与其后展式推覆构造的范围基本吻合.因此本文推测，SGB中下地壳的低速物质可能是青藏高原与扬子块体长期相互作用产生的塑性低速滑脱层；上地壳脆性物质在板块作用下沿中地壳低速滑脱层顶面发生逆冲增厚，造成龙门山的持续抬升和地形起伏，并在TB形成了应变积累和应力集中；而龙门山断裂带的上地壳低速软弱物质为地壳发生破裂提供了有利条件，从而在某种程度上促进了汶川地震和芦山地震的发生.

P1剖面不仅横跨龙门山造山带，同时也横跨岷山隆起.岷山隆起及以南的龙门山中南段第四纪活动比较活跃，被认为共同构成了川西高原的最新活动边界(邓起东等，1994).本文在TB及岷山隆起一带获取了显著的中地壳(~20 km)低速层及呈“凸起”形态的下地壳高泊松比，与接收函数CCP成像结果(Liu et al., 2017；Wang et al., 2018)基本一致，此前的研究显示该地区具有较高的热流及岩石快速抬升等现象(Kirby and Harkins, 2013；姜光政等, 2016)，因此本文推测岷山隆起附近大范围且较厚的壳内高泊松比物质可能是由于岩石圈拆沉导致的地幔热物质上涌所致.

已有的研究中已揭示了川滇菱形块体壳内低速层发育的复杂性(Yao et al., 2010；Yang et al., 2012；Chen et al., 2013；Xie et al., 2013；Bao et al., 2015；王苏等，2015).关于该区域低速层的形成机制也有很多不一样的解释：其中一种认为川滇菱形块体的低速层来自青藏高原中部，其中部软弱物质在横向压力梯度差的作用下向东南缘挤出，从而形成川滇地区中下地壳大面积的低速区域(如Li et al., 2009；Liu et al., 2014)；另一种解释认为川西高原存在的中下地壳低速层可能为地壳的部分熔融，其高泊松比、低Q值和高导低阻层的物性特征，以及贡嘎山出露的浅色花岗岩都为部分熔融现象提供了有力证据(如Xu et al., 2007；王椿镛等, 2008).为了更清晰地显示川滇菱形块体下方的速度结构，本文给出了2条横跨川滇菱形块体的剖面成像结果.

P3剖面显示了2条不同形态的中下地壳低速层：其西侧的低速层从QTB延伸到NCDB，主要分布在~40 km深的下地壳，而东侧的低速层分布在NCDB东部至SGB约30 km的下地壳，两条低速层在理塘断裂附近交汇增厚.然而，在P4剖面中SCDB已不存在明显的壳内低速层，仅在构造边界及两侧的SYB及EYB存在少量中地壳低速异常，表明SCDB的地壳结构相对稳定，其相对高速的中下地壳部分可能和峨眉山大火成岩省有关.泊松比结果显示P3和P4剖面都仅在中地壳存在一条厚度不足5 km的高泊松比异常带，因此难以支持下地壳流模型.

本文在CDB获取的剖面成像结果与Liu等(2014)利用联合反演得到的成像结果存在差异，但是与Chen等(2013)根据接收函数方法计算的V_p/V_s结果相吻合；前者的结果显示低速层在整个川滇菱形块体内具有很好的延续性，而后者根据获取的V_p/V_s推测SCDB不存在明显的壳内低速层，该地区深部地壳变形较小，主要受到红河断裂、鲜水河—小江断裂等活动边界的控制，所以丽江断裂以北的低速层也就无法达到“层流”的条件.GPS观测也发现SCDB的地表形变速率明显低于NCDB(Shen et al., 2005).此外，通过Lg波能量的高衰减来探明地壳高温熔融区域的研究表明，低Q_Lg值(~120)截止在NCDB，以丽江断裂为界，与SCDB的高Q_Lg值(~285)形成强烈对比，可能预示着NCDB与SCDB不同的壳内结构(Zhao et al., 2013).利用SKS分裂测量获取的地幔各向异性结果表明，26°以南的快波方向发生明显变化，同样说明NCDB和SCDB具有不同的深部变形特征(Lev et al., 2006).Chen等(2013)综合Pms和SKS分裂测量结果认为，NCDB存在壳内解耦，可能为下地壳流变形模式，且岩石圈地幔变形主要受软流圈作用，而SCDB主要受到活动边界断裂的控制.地震震源机制揭示了上地壳构造应力场的特征：Luo等(2016)发现JSJF存在大量的正断型地震，表明CDB的西侧可能主要通过上地壳剪切增厚发生构造变形，同时，该研究还发现在SCDB的构造应力场为低倾角近N-S向挤压作用，而NCDB的构造应力场为近E-W向高倾角挤压作用.此外，在易桂喜等(2017b)对四川理塘M4.9和M5.1地震发震构造分析中同样得到NCDB上地壳近E-W向高倾角挤压作用的构造应力场特征.

因此，综合以上研究，本文认为CDB在软流圈地幔的驱动下，其岩石圈沿NW-SE向发生变形，壳内低速物质在NCDB向理塘地块的浅部汇聚，同时形成了左旋走滑的理塘断裂(4.0±1.0 mm·a^-1；徐锡伟等, 2005)，吸收了高原在SE方向生长的部分形变.作为NCDB和SCDB边界的丽江断裂再次吸收了剩余的大部分形变量，因此SCDB受高原侧向生长的作用相对较弱；结合前人在该地区的地震各向异性研究(Chen et al., 2013)，本文推测SCDB变形主要受活动边界断裂控制.

本文搜集了青藏高原东缘及邻区布设的127个宽频带固定地震台站记录的连续波形资料，反演获取了研究区的面波群速度、三维S波速度及泊松比分布.结合GPS观测、构造应力场和各向异性等研究结果，对青藏高原东缘的深部结构及变形过程进行了探讨，取得以下主要结论：

(1) SGB的中下地壳低速异常主要分布在龙日坝断裂带、鲜水河断裂带、龙门山断裂带和岷山隆起所围限的区域，而该区域的中下地壳仅具有中等泊松比值，推测SGB中下地壳低速物质可能是青藏高原与扬子块体长期相互作用产生的塑性低速滑脱层；上地壳脆性物质在板块作用下沿中地壳低速滑脱层顶面发生逆冲增厚，造成龙门山的持续抬升和地形起伏，并在TB形成了应变积累和应力集中；而龙门山断裂带的上地壳低速软弱物质为地壳发生破裂提供了有利条件，从而在某种程度上促进了汶川地震和芦山地震的发生.

(2) 岷山隆起一带中下地壳的高泊松比异常呈“凸起”形态，结合前人研究发现的较高热流和岩石快速抬升现象，推测岷山隆起一带可能存在岩石圈的拆沉，导致地幔热物质上涌而形成下地壳高泊松比物质.

(3) NCDB和SCDB具有不同的S波速度和泊松比分布特征.30 km深的NCDB具有明显的低速异常，而该深度下并不具有明显的高泊松比值特征.此外剖面成像结果也显示CDB内的低速异常与高泊松比的分布不一致，因此与下地壳流模型不符.综合其它地震学证据，本文认为CDB的变形模式为上地壳纯剪切增厚，块体变形主要受块体内部的走滑断裂及活动边界断裂控制.