2018, Vol. 61
2. 中山大学地球科学与工程学院, 广州 510275
2. School of Earth Science and Engineering, SunYat-sen University, Guangzhou 510275, China
青藏高原及其周边区域因其复杂的地质、地貌及深部结构背景, 一直吸引着地学研究者的目光, 也是地震学家们研究的一个热点区域.甘肃东南部地区(简称甘东南)位于青藏高原东北缘, 在印度板块和欧亚板块的碰撞作用、以及扬子地块和鄂尔多斯地块的阻挡作用下, 造成了该区域地形的急剧变化, 发育了一系列大规模的断裂及活跃的大震活动(沈旭章等, 2013).其中最近的两次强震分别是2017年8月8日21时19分46秒发生在四川省北部阿坝州九寨沟县的7.0级地震(33.14°N, 103.79°E, 震源深度20 km)和2013年7月22日7时45分56.2秒发生在甘肃省定西市的岷县、漳县交界(南北地震带中北段)地区MS6.6地震(简称岷漳地震), 其震中位于34.5°N, 104.2°E(徐锡伟等, 2017; 郑文俊等, 2013; 孙蒙等, 2015).图 1显示了该区7级以上历史大地震.
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图 1 研究区域构造背景图 五角星表示发生在该研究区中最近两次大震.红色圆圈表示8级历史大震, 绿色圆圈表示7—8级历史大震, 黑线代表块体分界线, 蓝线表示断裂.F1:西秦岭北缘断裂; F2:临潭—宕昌断裂; F3:光盖山—迭山北麓断裂; F4:光盖山—迭山南麓断裂; F5：迭部—白龙江断裂; F6:塔藏断裂; F7：岷江断裂; F8：雪山断裂; F9:虎牙断裂; F10：平武—青川断裂; F11：映秀—北川断裂; F12：文县断裂; F13：康县北断裂; F14：成县盆地南缘断裂; F15：成县盆地北缘断裂; F16：麻河沿断裂; F17：礼县—罗家堡断裂; F18：陇县—宝鸡断裂带; F19：会宁—义岗断裂; F20：马衔山断裂. Fig. 1 Regional tectonic settings The yellow stars mean two major earthquakes recently occurred in the study.The red circle indicate MS8.0 historical earthquake, the green circle indicate 7.0≤MS < 8.0 historical earthquake, black lines denote dividing line between the blocks, blue lines indicate faults.F1: the northern margin of the West Qinling fault; F2: Lintan-Dangchang fault; F3: the northern foothill of Guanggaishan-Dieshan fault; F4: the southern foothill of Guanggaishan-Dieshan fault; F5: Diebu-Bailongjiang fault; F6: Tazang fault; F7: Minjiang fault; F8: Xueshan fault; F9: Huya fault; F10: Pingwu-Qingchuan fault; F11: Yingxiu-Beichuan fault; F12: Wenxian fault; F13: Northern Kangxian fault; F14: the fault of southern Chengxian basin; F15: the fault of northern Chengxian basin; F16: the Maheyan fault; F17: Lixian-Luojiapu fault; F18: Longxian-Baoji fault; F19: Huining-Yigang fault; F20: Maxianshan fault. |
前期研究结果表明, 甘东南地区的地壳发生了明显的缩短, 地壳及地幔物质都有向东流动的痕迹(Liu et al., 2014), 使得该区域深部结构表现出较为复杂的特征.因此该区地壳内部结构的探测对于讨论青藏高原隆升机制、横向生长模式及强震孕育的深部结构背景都具有重要意义(沈旭章等, 2013).
近年来, 不同研究者在该区域开展了大量研究工作, 获得了对该区域深部结构认识方面极为重要的一些成果(Shen et al., 2014, 2015a, 2015b, 2017; Tian and Zhang, 2013; Wang et al., 2016, 2017; Ye et al., 2015; 李永华等, 2006; 周民都等, 2012; 王椿镛等, 2016).这些结果对“下地壳流”、“地壳增厚”、“下地壳存在低速异常”等都进行了详细讨论.然而, 由于以往观测资料分辨率的限制, 已有研究结果的精细程度尚需进一步提高.
本研究整理收集了青藏高原东北缘密集台阵数据, 利用双差层析方法(Zhang and Thurber, 2003, 2006), 反演了该区域的地震位置和地壳速度结构.高密度台阵的记录, 可以尽可能保证所得结果的分辨率.该研究为青藏高原东北缘的地壳结构特征提供一个可靠的参考结果.同时, 我们对九寨沟地震和岷漳地震震源区的深部结构也进行了深入分析, 以此讨论了该区域发生的中强地震的深部结构特征.
1 数据与方法 1.1 数据资料来源2009年11月, 中国地震局地质研究所与中国地震局兰州地震研究所合作, 在甘肃省东南部布设了高密度的宽频带野外流动观测台阵(高见等, 2013; 惠少兴等, 2012).该台阵包括7条测线, 合计150个流动台站, 平均台间距大约为10 km(如图 2所示), 观测从2009年11月持续到2011年11月(高见等, 2013).该高密度台阵采用仪器为Guralp公司生产的CMG-3ESP地震计, 频带范围为60 s~50 Hz, 使用的数据采集器为REFTEK-130型数采.
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图 2 台站分布图 黑色三角形表示流动台站, 红色三角形表示固定台站. Fig. 2 The distribution of seismic stations Black triangles denote the mobile stations and red triangles represent the permanent stations. |
在数据处理过程中, 首先对该台阵的原始波形数据以及周边69个固定台站的原始波形数据进行整合处理, 生成EVT格式的小时文件(刘旭宙等, 2014).通过地震波形的幅频特征分析, 利用STA/LTA方法进行事件检测, 并通过人工识别的方法筛选出地震事件.然后, 利用常用的MSDP测震分析软件, 再次识别每个地震事件, 并对其进行震相分析和初始定位, 最终得到了11051个地震事件的定位结果.
为了使反演结果更可靠, 首先对震相数据的质量进行严格的控制, 利用筛选出的震相数据进行反演, 从而确保反演的精度.由于人工拾取震相时难免出错, 因此必须先根据时距曲线拟合的方法删除走时中离散较大的震相数据, 即利用时距曲线拟合数据的方式剔除一些明显的异常值(图 3).在反演过程中, 根据震相拾取的相对可靠程度, 我们将初至P波权重设为1, 初至S波的权重设为0.5.地震事件对与台站之间的最大距离为800 km, 事件对之间的最小距离设为0.1 km、最大距离设为30 km, 其中每一个事件对所需要的震相数的最小值设为8、最大值设为120, 且将每个地震事件的最大邻居数设为30.最终从11051个地震事件中选出了9644个地震事件, 用于联合反演的绝对到时数据有311538个, 相对到时数据有2671254个(射线路径分布图如图 4所示).
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图 3 时距曲线拟合图 Fig. 3 The diagram of fitting time and distance |
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图 4 射线路径分布图 Fig. 4 The distribution of ray paths |
自Waldhauser和Ellsworth(2000)提出双差定位方法后, Zhang和Thurber(2003, 2006)在其基础上发展了双差层析成像方法.此方法中, 若只利用地震对之间的相对到时差信息, 则只能确定震源区的速度结构; 若只利用地震事件的绝对到时信息, 则只能得到震源到台站之间(即震源区以外)的速度结构.所以该方法在利用了绝对到时信息的基础上, 进一步用到了到时差信息.用绝对到时信息的主要目的是可以很好地约束地震的绝对定位, 同时也可以准确地得到整个研究区域尺度上的模型.而引入地震对的到时差信息, 可以在此基础上进一步提高地震定位和地震成像的精度.双差层析成像方法通过采用联合反演(即同时定位和成像)的方式, 使得地震定位的结果和速度结构的精度有了明显提高(Zhang and Thurber, 2003).在反演过程中, 首先赋予绝对走时较大权重, 以此来确定地震的定位以及大尺度的模型.再对地震对的到时差赋予一个较大权重, 进一步精确地得到震源区的速度结构以及地震之间的相对定位结果(肖卓和高原, 2017).本文利用联合反演的双差层析成像方法, 最终使地震定位和成像的精度均得到了明显提高.
1.3 参数选取首先, 本文所用的初始模型由远震接收函数反演结果(沈旭章等, 2013)线性插值所得(表 1).在反演初期, 根据地震台站和地震数据的分布情况, 从0.5°×0.5°的网格间隔逐渐尝试细分到了0.3°×0.3°.Z方向的网格节点分别位于0、5、10、15、20 km、30、40、47.5 km.其次, 由于阻尼因子和光滑权重的大小对于反演结果的稳定性有着较大影响, 即若在阻尼因子很大的情况下, 模型的范数会比较小; 若阻尼因子很小, 可以拟合数据, 但模型的变化会比较大.因此需要权衡这二者参数的最终选取并寻找一个平衡点, 保证在该点既能很好地拟合数据, 同时确保在该点模型也不会变化得太大.所以在反演过程中, 为了能够很好地拟合数据, 又能够满足模型变化不是太大的要求，本文对于这两个参数的选择进行了众多数值实验.最终采用L曲线(数据方差与模型方差之间的均衡曲线)的方法设置阻尼因子和光滑权重这两个重要参数.其中平滑因子的搜索范围是1~400, 阻尼因子的搜索范围是200~1000.最后通过阻尼因子和平滑因子的不同组合以及根据条件数的经验值范围, 经过众多的尝试, 最终确定的最优组合是阻尼因子为600, 光滑权重为40(图 5和图 6).
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表 1 初始模型 Table 1 Initial model |
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图 5 利用L曲线选择最佳的阻尼因子 Fig. 5 The optimum damping parameter selected by trade-off curves |
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图 6 选取光滑权重的均衡曲线 Fig. 6 The optimum smoothing parameter selected by trade-off curve |
棋盘测试(Zhao et al., 1992)是对模型评价最常见的手段之一, 这对反演而言, 也是一个非常重要的部分.我们在初始一维速度模型的基础上, 加上±5%相间的速度扰动, 并将此三维速度模型(棋盘格速度模型)作为理论模型合成相应的走时数据.然后使用该合成数据集以及初始模型进行反演, 最后观察反演结果的恢复情况.若棋盘在一些区域恢复得好, 说明在这些区域其分辨率相对较高, 则其对应的结果是可信的.若是在一些区域棋盘模型几乎没有恢复出来, 则说明在这些区域得到的模型不可信.棋盘测试结果显示, P波速度结构从地表直至地下47.5 km深度处, 数据均得到了较好的恢复.然而S波速度结构只能从地表恢复到地下30 km深度处.因此S波速度结构只讨论到30 km.造成这种P波和S波恢复深度不同的原因是由于Pn波能够穿透更深处, 即在深处仍有射线穿过, 而震相中却没有Sn, 所以在深度较深时, 没有S波射线穿过, 导致S波在深度较大时分辨率较差, 则其对应的速度结构的结果也不可靠.我们通过大量的检测板测试, 最终确定该区网格精度为0.3°×0.3°时结果较为稳定(图 7).
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图 7 不同深度剖面的棋盘格测试结果 Fig. 7 The checkboard resolution test at different depths |
图 8和图 9分别显示了重定位前和重定位后的震中分布图，图 10和图 11分别显示了重定位前后的震源深度分布图和残差均方根直方图.由双差层析成像方法得到的重定位结果显示, 重定位后的地震事件沿着断裂呈条带状或簇状分布的特点更加明显.此外, 从深度方面来看, 重定位前的震源深度主要分布在0~10 km的范围, 而重定位后震源深度集中分布在0~20 km的范围.这与利用到时信息得到的地震精定位研究结果一致(高见等, 2013).此外, 重定位后所有地震事件的残差均方根平均值显著减小, 由重定位前的0.32 s降低到了重定位后的0.091 s.
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图 8 重定位前震中分布图 Fig. 8 The distribution of initial epicenters |
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图 9 重定位后震中分布图 Fig. 9 Distribution of epicenters after relocation |
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图 10 重定位前(a)和重定位后(b)震源深度分布图 Fig. 10 Distribution of focal depth before (a) and (b) after relocation |
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图 11 重定位前(a)和重定位后(b)残差均方根直方图 Fig. 11 Histograms of travel time residual RMS before (a) and after (b) relocation |
图 12显示了在不同深度处的P波速度结构和S波速度结构分布.可以看出, P波和S波速度结构具有明显的横向不均匀性特征.此外, P波速度结构和S波速度结构总体呈现出东高西低的特征.从整体来看, 青藏高原地区表现为低速异常, 鄂尔多斯表现为高速异常, 而扬子地块亦表现为高速异常.这与前人研究结果所述的青藏高原东北缘上地幔P波平均速度低, 而鄂尔多斯地块的P波平均速度高的结果(郭彪等, 2004; 沈旭章等, 2013; Yang et al., 2012)一致.
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图 12 不同深度速度分布图 Fig. 12 Distribution of P wave velocity and S wave velocity at different depth slices |
不同深度处的速度结构表现不一致, 同一深度处的P波速度结构和S波速度结构也有明显差异.由西秦岭北缘断裂带、临潭—宕昌断裂以及礼县—罗家堡断裂围限区域是一个构造相当复杂且大震频发的区域.在该区域中, P波速度结构由深度0 km时呈现的低速异常, 逐渐过渡到5 km时呈高低速相间分布的特征, 且深度越深, 高低速相间分布的特征越明显, 直到20 km时, 该区域又表现为大面积的低速异常, 这种低速异常持续到45 km开始变为大面积的高速异常; 而S波速度结构在此区域中, 由近地表 0 km时高低速相间分布的特征, 逐渐过渡到30 km时几乎表现为低速异常.由西秦岭北缘断裂和青藏块体分界线以及临潭—宕昌断裂围限区域中的西段部分的S波速度结构在10 km深度处开始改变, 由地表至10 km以上的高速异常逐渐过渡到了10 km处的低速异常.光盖山—迭山北麓断裂至迭部—白龙江断裂所围成的区域中, P波和S波速度结构整体呈现低速异常.而由迭部—白龙江断裂、塔藏断裂和青藏块体以东、扬子块体以西构成的围限区域中, P波速度结构出现了明显的高速异常.该高速异常持续到30 km处, 直至40 km时已过渡为低速异常, 但到47.5 km时又表现为明显的高速异常.而S波速度结构并没有出现这样的异常结果.研究结果还发现, 块体分界线和断裂明显地分割了高低速异常体.
2017年8月8日发生的九寨沟地震处于塔藏断裂、岷江断裂和雪山断裂围限区, 在深度20 km处的P波速度结构发生了明显的变化, 九寨沟震源区处于高速异常与低速异常的过渡带内.2013年7月22日岷漳地震的震源区亦处于高低速过渡带.虽然有结果显示岷漳地震的震源深度为20 km, 但根据本研究结果, 在15 km附近, 震源区的速度结构变化较为剧烈, 因此推断岷漳地震的震源深度可能为15 km, 这与USGS机构给出的定位结果一致(https://www.isc.ac.uk/iscbulletin/search/catalogue/).该区域最近发生的这两次地震都发生在由大断裂围限区域中的高低速过渡带上.这表明该区域地震的发生与大断裂密切相关.在高低速过渡带上, 应力分布相当集中, 因此导致了大地震的发生.这与前人在其他区域得到的震源区深部结构特征有较好的一致性(于湘伟等, 2010; 王长在等, 2011; 王小娜等, 2015; 赵国泽等, 2004).
从重定位后的地震事件分布图可以看出(图 9, 图 13, 图 14), 大量地震沿着断裂带方向展布的特点很明显.强震发生后作为具有脆性特征的高速体更容易发生余震.沿平武—青川断裂带展布的余震(汶川地震的余震), 其震源位置几乎都沿着高速异常区分布, 余震震源的展布方向与高速异常带的走向非常一致.这与于湘伟等(于湘伟等, 2010)的结果一致.由西秦岭北缘断裂和临潭—宕昌断裂、礼县—罗家堡断裂(“V”字型构造体系)所围限的区域在不同深度上具有不同的结构特征.地震的发生一般与该区的构造特征密切相关, 在该区域内P波速度结构由0 km时呈现出低速异常的特征, 在中间经过各种变化, 最后直至47.5 km时基本呈现为高速异常的特征.
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图 13 九寨沟地震震源区地壳结构特征 Fig. 13 Crustal structure characteristics of Jiuzhaigou earthquake source area |
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图 14 岷漳地震震源区地壳结构特征 Fig. 14 Crustal structure characteristics of Min-Zhang earthquake source area |
为了解九寨沟地震震源区的地壳结构特征, 沿着A(32.84°N, 103°E), A′(34.35°N, 107°E)和B(35.25°N, 103°E), B′(32°N, 104.22°E)做了两个相互垂直的剖面(图 9).为进一步分析地壳速度结构与地震活动性之间的对应关系, 将距离剖面两侧50 km范围内重定位后的地震震中投影到剖面速度图像中.从图中可以看出, 地震事件沿着断裂带呈现带状或簇状分布的特征明显.这与精定位结果基本一致(高见等, 2013).在剖面AA′上P波速度结构显示, 九寨沟地震发生在显著的高低速过渡带上, 而S波速度结构显示其发生在低速体的边缘(从纵向特点来看).P波和S波速度结构BB′剖面显示, 九寨沟地震分布在低速体的边缘.
利用如上方法, 本文也探究了岷漳地震震源区地壳结构特征.结果显示, 岷漳地震震源区位于低速体的边缘(从纵向变化来看).地震沿断裂带呈条带状或簇状分布的特点依然很明显.
3 结论本文利用青藏高原东北缘密集台阵以及固定台站的数据, 通过双差层析成像方法获得了该区高分辨率的地壳速度模型.与以前人工地震和体波面波等方法相比, 结果分辨率明显提高.且同时得到了高精度地震定位结果.
从整体结果看, 青藏高原地区由于可能存在高温和部分熔融物质, 使得该区地壳表现为低速异常; 坚硬的鄂尔多斯地块, 表现为高速异常; 而扬子地块亦表现为高速异常.此外, 同一深度处的P波速度结构和S波速度结构也有明显差异.由西秦岭北缘断裂带、临潭—宕昌断裂以及礼县—罗家堡断裂围成的区域中, P波速度结构由深度0 km时呈现的低速异常, 逐渐过渡到5 km时高低速相间分布的特征; 而S波速度结构在此区域中, 由近地表 0 km时高低速相间分布的特征, 逐渐过渡到30 km时几乎表现为低速异常.临潭—宕昌断裂附近的S波速度结构在10 km深度处开始发生了改变, 由高速异常逐渐过渡到了低速异常.研究结果还发现, 塔藏断裂、岷江断裂和雪山断裂围限区中, 在深度20 km处的P波速度结构发生了明显的变化, 九寨沟地震处于高速异常与低速异常的过渡带, 同时岷漳地震震源区也处于高低速过渡带(从横向变化来看).沿震源区所做的两两垂直的剖面结果显示, 九寨沟地震和岷漳地震震源区基本处于低速异常体的边缘(从纵向变化来看).这种深部结构特征, 可能是该区域强震孕育的一个重要原因.
致谢衷心感谢中国科学技术大学张海江教授无私提供的TOMODD程序.感谢审稿专家对本文提出的修改意见及建议.本文使用了GMT(Wessel and Smith, 1995)进行制图, 在此一并表示感谢.
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