地球物理学进展  2017, Vol. 32 Issue (1): 95-100   PDF    
山西地区Pb震相识别及特征研究
殷伟伟1, 李颖1, 赵永2, 李自红1     
1. 山西省地震局, 太原 030021
2. 中国地震局台网中心, 北京 100045
摘要:针对山西地区Pb震相难以准确识别的现状,本文首先根据地壳速度模型计算了能够记录到Pb震相的震中距范围.然后针对Pb作为初至、后续震相分别提出了相应的识别方法:当Pb作为初至震相时周期大于Pg,振幅小于Pg,波性特征与Pn相似,可使用理论到时与波形特征相结合的方法识别;当Pb作为后续震相时,振幅和周期都不稳定、存在突变点,综合使用理论到时、波形特征和离散小波变换三种方法进行识别.最后,依照上述方法识别、标定了56个地震事件中的236个Pb震相,计算得出山西地区下地壳P波的速度为6.73 km/s,康拉德面的埋藏深度为21 km.
关键词Pb震相    康拉德面    离散小波变换    PTD    
Study on identification and characteristics of the Pb phase in shanxi area
YIN Wei-wei1 , LI Ying1 , ZHAO Yong2 , LI Zi-hong1     
1. Earthquake Administration of Shanxi Province, Taiyuan 030021, China
2. China Earthquake Networks Center, Beijing 100045, China
Abstract: The Pb phase of Shanxi area is difficult to be identified accurately in the present. Based on the crustal velocity model, we firstly calculate the range of the epicenter distance which can record the Pb phase in this paper. For Pb as initial and later seismic phase, we put forward the corresponding identification methods, respectively. When the Pb is as the initial seismic phase, the period is longer than the Pg and the amplitude is less than Pg. The characteristic of Pb waveform is similar to Pn, then we can use the combined method of the theoretical arrival time and waveform characteristics to identify the Pb. When Pb is as the later seismic phase, the amplitude and period are unstable and has some breaking points, using the three methods of theoretical arrival time, waveform characteristic and discrete wavelet transform for identification. Finally, according to the above methods, we identified 236 Pb phase in 56 seismic events, and calculated that the velocity of P wave in the lower crust of Shanxi area is 6.73 km/s and the depth of Conrad's discontinuity is 21 km.
Key words: the Pb phase     Conrad's discontinuity     discrete wavelet transformation     PTD    
0 引言

震相分析是提取地震学和地球物理学研究数据的基础手段,也是测定地震震源位置和震级等基本参数的基础 (赵荣国,1999高立峰等,2007).震相分析对深入研究震源性质和地球内部构造,研究地震的时、空、强活动图像,了解地震孕育、发生、发展的活动规律,寻求地震学前兆进行以震报震等工作都有着极为重要的意义 (张诚,1986).因此,震相分析是微观地震学的核心工作、地震科学的心脏,地震工作者应该对地震图进行全面的量化解释 (Bormann et al,2002;邹立晔,2004).

康拉德面在我国青藏高原东北部 (刘明军等,2008)、龙门山断裂带 (唐新功等,2012)、渭河盆地 (任隽等,2013)、东南部沿海地区 (胡德昭,1989郭晓然等,2016) 以及渤海湾盆地 (赵利和李理,2016) 广泛存在,这样在近震范围内便可产生沿着该界面滑行的波-Pb波,其传播路径如图 1所示.Pb震相携带有丰富的下地壳信息,通过对Pb震相的识别与分析不仅可以在测定震源位置时减小残差、提高精度,产出连续可靠的地震观测报告;还可以确定康拉德面的埋深及地震波在下地壳传播速度、研究地震活动性,提高防震减灾能力.然而,由于康拉德界面不是一个统一的间断面,部分区域内地震波速度随深度变化比较均匀 (张诚,1986),导致Pb震相的识别难度较大,得不到地震工作者的广泛关注.

图 1 P波传播路径图 Figure 1 The diagram of P wave propagation path

前人鲜有单独针对Pb震相进行研究,笔者查到最早的是1982年赵鸿儒和刘宝诚 (1982)利用超声波方法在层状介质中进行地震模型试验研究,得出Pb振幅小于Pg但周期大于Pg的特征,同时认为第二层介质的速度较大时Pb震相较为突出;之后在1990年广东省地震局范玉兰等 (1990)在研制华南地区近震走时表的过程中对Pb震相的特征做出归纳:震中距从150 km开始即可记到清晰的Pb,出现在Pn和Pg之间,振幅大于Pn小于Pg,并且与Pn波的走时差随着震中距的增大而增加;直到2012年,山西地震局张蕙 (2012)在《浅析太原盆地地震波形特征》一文中提到太原盆地中震中距187 km之后清晰的记录到Pb震相;同年,戚浩等 (2012)在安徽台网地方震中也记录到Pb震相;2010年郭永霞等 (2010)对华北地区天然地震震相特征做了研究,将Pb震相作为重点进行分析辨认,但是绘制的时距曲线效果并不理想.究其原因是Pb震相的识别存在一定困难,但是也有前人为克服类似困难做出努力,刘希强等 (1998, 2002) 在1998年和2002年分别利用小波包变换和高斯线调频小波变换来识别弱震相.Pb属于典型的弱震相,使用该方法有着诱人的前景.本文以山西地区能够记录到Pb震相震中距范围内的台站为目标,综合前人对Pb震相波形特征的研究、Pb震相理论到时以及一维离散小波变换的结果识别并标注Pb震相.

1 Pb震相的识别方法

为了提高Pb震相识别的精度和效率,本文首先确定了能够记录到Pb震相的震中距范围,接着在事件波形中挑选在此范围内的台站,然后分析波形特征、计算理论到时同时进行一维离散小波变换,最后综合分析识别并标注Pb震相.

1.1 山西地区记录到Pb震相的震中距范围

地震台站记录到的Pb震相位置与台站所处的震中距有关,具体表现为:当震中距达到P波在康拉德面发生全反射时,开始出现Pb震相;随着震中距的增大,当Pb波的走时小于Pg波时,Pb便作为台站的初至震相;当震中距继续增大到P波在莫霍面发生全反射时 (即出现Pn震相),并且Pn的走时小于Pg和Pb时,Pb震相为后续震相.

由于山西地区地质构造复杂,南北、东西向差异较大,不同区域由于地壳速度结构的差异使得Pb震相出现的震中距范围也有差别.为了所确定的震中距范围能够适用于山西全部地区,收集了本省及周边省份使用的地壳速度模型,对于不同的情况选择多种模型结果的最大范围作为参考范围.其中包括修正J-B模型、IASP91模型、陕西模型、华南模型和河北模型,各个模型参数如表 1所示.

表 1 地壳结构速度模型 Table 1 The crustal velocity structure model

山西地区发震层主要集中在上地壳内,因此假设震源深度为10 km,分别计算每个模型的Pg、Pb和Pn理论走时,将Pb波走时小于Pg波走时所对应的震中距确定为Pb作为初至震相的起始震中距,将Pn波走时小于Pg波和Pb波走时的震中距确定为为Pb作为后续震相的起始震中距.不同模型对应不同的结果,如表 2所示.Pb作为初至震相的起始震中距范围70~125 km,而作为后续震相的起始震中距为135~185 km.由此可知,在山西地区当震中距小于70 km时,没有Pb震相,初至震相为Pg;当震中距在70~135 km时,Pb震相开始出现,初至震相为Pg或Pb;当震中距在135~185 km时,Pn震相开始出现,初至震相为Pb或Pn;当震中距大于185 km时,初至震相为Pn.

表 2 不同模型Pb震相的起始震中距 Table 2 The initial epicenter distance of Pb phase in different models
1.2 Pb作为初至震相的识别方法

依据速度模型正演的结果,当台站处于震中距70~185 km时,Pb可作为初至震相.由于Pb波传播路径类似Pn波,并且地震波速度在康拉德面的变化率小于莫霍面的,因此其波形特征与Pn震相相似,能量弱于Pn.Pb震相的波形特征为:周期大于Pg,振幅小于Pg.

本文以近年来发生在山西地区震级最大、影响范围最广的山西阳曲地震中部分台站作为识别对象.根据中国地震台网中心测定的结果,发震时刻为2010年6月5日20时58分11.10秒,震中位置为北纬38.180°东经112.63°,震源深度6 km,震级MS 4.6.其中,雁门关地震台距震中111.7 km,由前文的论述可知,此台记录的地震波初至为Pg或者Pb.图 2为雁门关台记录的地震速度时程 (南北向),利用不同的地壳速度模型分别计算Pb震相的理论到时,结果见表 3.可知,雁门关台接收的Pb震相的理论到时的范围在20:58:31.772~20:58:32.197.

图 2 雁门关台记录的地震速度时程 (南北向) Figure 2 The time history seismic velocity records of Yanmenguan (N-S direction)

表 3 雁门关台不同的地壳速度模型对应的Pb理论到时 Table 3 The Pb theory time of Yanmenguan with different crustal velocity model

结合波形特征:地震波在G点处的振幅和周期都有变化,BG段的周期大于G点之后,但振幅较小,类似Pb和Pg的特征.综合分析得出:B点处为Pb震相,而G点处为Pg震相.

1.3 Pb作为后续震相的识别方法

2010年山西阳曲地震上皇庄台所处的震中距为230.14 km,图 3为上皇庄台20时58分46~52秒记录的地震速度时程 (南北向).由前文可知,当台站所处的震中距大于185 km时,Pb为后续震相.山西测震台网提供的震相资料标注了Pn与Pg震相的位置,从波形图中可看出,二者之间存在两处振幅和周期都不稳定的突变点B1和B2.

图 3 上皇庄台记录的地震速度时程 (南北向) Figure 3 The time history seismic velocity records of Shanghuangzhuang (N-S direction)

选取不同的速度模型分别计算上皇庄台Pb震相的理论到时,结果见表 4.B1和B2都在Pb理论走时的范围内,难以准确识别.为了最终确定Pb震相的到时,本文引入离散小波变换的方法进行识别.

表 4 上皇庄台不同的地壳速度模型对应的Pb理论到时 Table 4 The Pb theory time of Shanghuangzhuang with different crustal velocity model

小波变换 (WT) 是在短时傅立叶变换的基础上,提供随频率改变的“时间-频率”窗口的信号处理工具 (葛哲学和陈仲生,2006).小波变换的思想:将信号分解为一个个频带信号的叠加,其中低频部分作为信号的近似,高频部分作为信号的细节,细节部分是一组组小波分量的叠加,即小波级数.它的主要特点是通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,而且非常灵活.所以把小波被称为“数学显微镜”(Burke,1994).

从信号处理的角度看,震相识别实质是信号奇异点的检测 (吴正国等,2003).当多种地震波与地脉动等混在一起时,在时间域波形上将难以确定不同地震波的起始时刻.离散小波变换可以有效地检测暂态扰动发生的时间区段,借助不同尺度下的小波系数幅值还可以了解暂态扰动所包含的频率分量范围及强度 (伯勒斯,2013).因此通过对地震波进行离散小波变换,得到不同频率的细节信号,可实现震相准确识别.图 4是利用haar小波对上皇庄台记录的地震信号进行2层分解后得到的各层细节信号.d1是信号中频率最高的部分,d2和a2为低频率部分.在含噪信号的小波变换中,低尺度下噪声占主要成分;大尺度情况下模极大值点由信号决定 (朱延功等,2001).由图 4可以看出,每层信号都显示Pn与Pg之间只在B1处有突变,尤其是大尺度d1层信号更为明显,并且B2与B1有较好的连续性.所以认为B1处为Pb震相.

图 4 上皇庄台地震信号小波变换各层细节信号 Figure 4 Wavelet transformation detail signal of Shanghuangzhuang seismic signal
2 山西地区Pb震相的研究 2.1 资料选取及条件限定

依照前文提出的Pb震相识别方法,选择2010年以来山西测震台网记录的ML2.0级以上地震事件重新标定了Pb震相.提取Pb震相走时和台站的震中距,利用二者的关系分析研究山西地区下地壳P波的传播速度和康拉德面的埋藏深度.

为了减小地壳速度模型引起的震中位置误差、提高测定精度,在资料选取时选择参与定位台站数大于45(占全省台站数80%) 个的地震事件.全省80%的台站有记录的地震事件震中大多处在台站包围之中,其中2010年山西阳曲地震记录到的台站有42个.选用不同的地壳速度模型重新定位,并与中国地震台网中心测定的震中位置作对比,结果见表 5.可见,对于台站包围震中较好的地震事件,采用不同的速度模型测定的震中位置差在5 km范围内,达到一类地震的精度.

表 5 不同模型测定的震中位置差 Table 5 The difference in position of different model

在震中位置和台站震相到时固定的情况下,发震时刻主要受震源深度的影响.为了削弱这种影响,得出准确的发震时刻.首先采用PTD方法 (朱元清等,1990) 测定所选地震事件的震源深度,然后在固定震源深度的基础上使用Hyposat方法定位.PTD方法又称震源深度测定的确定性方法,所测定的地震事件要求记录到一定数量的Pn震相,在保证定位台站和震相数量的前提下测定误差不大于5 km.

2.2 山西地区地壳内P波的传播速度

当地壳简化为两层模型时,Pb波的速度近似为P波在下地壳的传播速度,对震中距和走时做线性拟合,斜率的倒数即为Pb波的速度.

遵照上述设定条件,选出山西地区56个地震事件作为基础数据,其中包括2479个Pg震相和236个Pb震相.由地震事件的震中分布图 (图 5) 可知,所选的地震均匀分布在山西地区,震中与台站的连线遍布整个区域,具有较好的代表性.分别提取Pg和Pb震相的震中距和走时,并做线性拟合,得出山西地区Pg波 (P波在上地壳) 的速度为6.15 km/s,Pb波 (P波在下地壳) 的速度为6.73 km/s.

图 5 地震震中分布图 Figure 5 The distribution map of earthquake epicenter
2.3 山西地区康拉德面的埋藏深度

康拉德面是地球内部的次级不连续面,在陆壳内平均深度约20 km,其深度范围在10~40 km之间,本文使用Pb波的走时方程 (式1) 反演康拉德面的埋藏深度.公式为

(1)

式中,t为Pb波的走时,H为康拉德面深度,V1为P波在上地壳的传播速度,V2为P波在下地壳的传播速度,h为震源深度,Δ为震中距.

设Pb震相的走时残差为C=t理论-t实测,当康拉德面深度Hi以1 km为步长从10 km依次增大到40 km时,把Pb震相的实测震中距代入 (式1) 可得理论走时t理论,并与实测走时t实测做差,得出走时残差Ci

(2)

Ci取最小值时的对应的Hi值即为所求.

最终得出残差值Ci的最小值为0.589,此时康拉德面的深度H=21 km.

3 结论与讨论 3.1

本文在计算了山西地区能记录到Pb震相震中距范围的基础上,针对Pb作为初至和后续震相分别提出了不同的识别方法,并依据标注的Pb震相对山西地区做了相应的研究,得出如下结论:

1) 在山西地区当震中距小于70 km时,无Pb震相;当震中距在70~135 km时,出现Pb震相并有可能成为初至;当震中距在135~185 km时,由于局部地区开始出现Pn震相,Pb震相出现位置不定;当震中距大于185 km时,Pb作为后续震相出现.

2) Pb为初至震相时,波形特征与Pn震相类似,振幅较弱,特征为周期大于Pg,振幅小于Pg;Pb为后续震相时,振幅和周期都不稳定存在突变点,单纯从波形特征难以准确识别.

3) 离散小波变换对于弱震相的识别具有较好的效果,山西地区地震信号相对噪声频率较高,由高频部分的细节信号更容易识别震相.

4) 山西地区P波在下地壳的传播速度为6.73 km/s,康拉德面的平均埋藏深度为21 km.

3.2

需要指出的是,本文只探讨了震源发生在上地壳内的情况,对于发生在下地壳的地震需做进一步分析;文中计算的P波速度和康拉德面的埋藏深度是山西地区的平均结果,对于小区域范围内应参照本方法做具体研究.

致谢 感谢审稿专家提出的修改意见和编辑部的大力支持!
参考文献
[] Burrus C S, et al. 2013. Introduction to Wavelets and Wavelet Transforms:APrimer[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry.
[] Burke B. 1994. The mathematical Microscope:Waves, wavelets and beyond[A].//Bartusiak M F, Burke B, Chaikin A, et al eds. A Positron Named Priscilla:Scientific Discovery at the Frontier[M]. Washington D C:National Academy Press, 196-235.
[] Fan Y L, Lin J Z, Hu R H, et al. 1990. The development of travel timetable for near earthquake in South China[J]. South China Seismological Journal, 10(2): 1–16.
[] Gao L F, Wang H Y, Chen F, et al. 2007. Digital seismic phase collection[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 28(6): 16–18.
[] Ge Z X, Chen Z S. 2006. Matlab time-frequency analysis technology and application[M]. Beijing: People Post Press.
[] Gopinath R A. 2013. Introduction to Wavelets and Wavelet Transforms:A primer (in Chinese)[M]. Rui G S, Cheng Z X, Wang W, Trans. Beijing:Publishing House of Electronics Industry.
[] Guo X R, Zhao M H, Huang H B, et al. 2016. Crustal structure of Xisha block and its tectonic attributes[J]. Chinese Journal of Geophysics, 59(4): 1414–1425. DOI:10.6038/cjg20160422
[] Guo Y X, Huang Y, Zhang T Z, et al. 2010. Primary research of natural earthquake phases in the north china region[J]. Earthquake Research in China, 26(1): 112–122.
[] Hu D Z, Yun L L, Jiang Y J, et al. 1989. On the low velocity layer and Conrad surface within the crust of southern parts of China[J]. Experimental Petroleum Geology, 11(4): 331–340.
[] Liu M J, Li S L, Fang S M, et al. 2008. Study on crustal composition and geodynamics using seismic velocities in the northeastern margin of the Tibetan plateau[J]. Chinese Journal of Geophysics, 51(2): 412–430. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2008.02.014
[] Liu X Q, Zhou H L, Cao W H, et al. 2002. Gauss linear frequency modulation wavelet transform and its application to seismic phases identification[J]. Acta Seismologica Sinica, 24(6): 607–616.
[] Liu X Q, Zhou H L, Zheng Z Z, et al. 1998. Phase identification method based on wavelet packet transform of weak earthquake[J]. Acta Seismologica Sinica, 20(4): 373–380.
[] Qi H, Cai Y C, Xia S A, et al. 2012. Inversion of crustal velocity structure in Anhui area with P wave travel-time[J]. Earthquake Research in Sichuan(3): 9–11, 19.
[] Ren J, Feng X J, Wang F Y, et al. 2013. Fine crust structures of Xi'an sag in the Weihe basin revealed by a deep seismic reflection profile[J]. Chinese Journal of Geophysics, 56(2): 513–521. DOI:10.6038/cjg20130215
[] Tang X G, You S S, Hu W B, et al. 2012. The crustal density structure underneath Longmenshan fault zone[J]. Seismology and Geology, 34(1): 28–38.
[] Wu Z G, Xia L, Yin W M. 2003. Modern Signal Processing Technology[M]. Wuhan: Wuhan University Press.
[] Zhang C. 1986. The Basis of Seismic Analysis[M]. Beijing: Seismological Press.
[] Zhang H. 2012. Primary analysis on earthquake waveform characteristic of Taiyuan basin[J]. Earthquake Research in Shanxi(2): 1–4.
[] Zhao H R, Liu B C. 1982. The analysis of seismic phases in a three-layer model and the structure of the crust[J]. Acta Geophysica Sinica, 25(3): 227–296.
[] Zhao L, Li L. 2016. The extensional pattern and dynamics of Bohai Bay basin in Late Mesozoic-Cenozoic[J]. Geology in China, 43(2): 470–485.
[] Zhao R G. 1999. Phase analysis is the heart of seismology[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 20(5): 121–126.
[] Zhou L Y. 2004. Developments in the analysis and determination of seismic phases[J]. Recent Developments in World Seismology(10): 1–8.
[] Zhu Y G, Gao X S, Liu S, et al. 2001. Extraction of welding seam position information by wavelet analysis[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 33(3): 389–392.
[] Zhu Y Q, ShiY L, Li P. 1990. A new method to determine focal depth[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 11(2): 4–12.
[] 伯勒斯. 2013.小波与小波变换导论[M].芮国胜, 程正兴, 王文译.北京:电子工业出版社.
[] 范玉兰, 林纪曾, 胡瑞贺, 等. 1990. 华南地区近震走时表的研制[J]. 华南地震, 10(2): 1–16.
[] 高立峰, 王海云, 陈飞, 等. 2007. 数字地震震相集[J]. 地震地磁观测与研究, 28(6): 16–18.
[] 葛哲学, 陈仲生. 2006. Matlab时频分析技术及其应用[M]. 北京: 人民邮电出版社.
[] 郭晓然, 赵明辉, 黄海波, 等. 2016. 西沙地块地壳结构及其构造属性[J]. 地球物理学报, 59(4): 1414–1425. DOI:10.6038/cjg20160422
[] 郭永霞, 黄媛, 张天中, 等. 2010. 华北地区天然地震震相特征研究[J]. 中国地震, 26(1): 112–122.
[] 胡德昭, 恽玲舲, 姜永基, 等. 1989. 中国东南部的壳内低速层与康拉德面[J]. 石油实验地质, 11(4): 331–340.
[] 刘明军, 李松林, 方盛明, 等. 2008. 利用地震波速研究青藏高原东北缘地壳组成及其动力学[J]. 地球物理学报, 51(2): 412–430. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2008.02.014
[] 刘希强, 周蕙兰, 曹文海, 等. 2002. 高斯线调频小波变换及其在地震震相识别中的应用[J]. 地震学报, 24(6): 607–616.
[] 刘希强, 周蕙兰, 郑治真, 等. 1998. 基于小波包变换的弱震相识别方法[J]. 地震学报, 20(4): 373–380.
[] 戚浩, 蔡一川, 夏仕安, 等. 2012. P波走时反演安徽地区地壳速度结构[J]. 四川地震(3): 9–11, 19.
[] 任隽, 冯希杰, 王夫运, 等. 2013. 深地震反射剖面揭示的渭河盆地西安坳陷的地壳精细结构[J]. 地球物理学报, 56(2): 513–521. DOI:10.6038/cjg20130215
[] 唐新功, 尤双双, 胡文宝, 等. 2012. 龙门山断裂带地壳密度结构[J]. 地震地质, 34(1): 28–38.
[] 吴正国, 夏立, 尹为民. 2003. 现代信号处理技术——高阶谱、时频分析与小波变换[M]. 武汉: 武汉大学出版社.
[] 张诚. 1986. 地震分析基础[M]. 北京: 地震出版社.
[] 张蕙. 2012. 浅析太原盆地地震波形特征[J]. 山西地震(2): 1–4.
[] 赵鸿儒, 刘宝诚. 1982. 三层介质模型震相分析与地壳结构[J]. 地球物理学报, 25(3): 227–296.
[] 赵利, 李理. 2016. 渤海湾盆地晚中生代以来伸展模式及动力学机制[J]. 中国地质, 43(2): 470–485.
[] 赵荣国. 1999. 震相分析是地震科学的心脏[J]. 地震地磁观测与研究, 20(5): 121–126.
[] 邹立晔. 2004. 地震震相分析与测量的进展[J]. 国际地震动态(10): 1–8.
[] 朱延功, 高学山, 刘嵩, 等. 2001. 使用小波分析方法提取焊缝位置信息[J]. 哈尔滨工业大学学报, 33(3): 389–392.
[] 朱元清, 石耀霖, 李平. 1990. 一种确定地震深度的新方法[J]. 地震地磁观测与研究, 11(2): 4–12.