2016, Vol. 31
日常开展的区域地震活动性和地震危险性分析、余震监测、速度结构探查等基础研究都依赖于地震台网，对区域地震台网进行定量化、科学的地震监测能力评估已成为基础而又关键的研究内容(Stein，1999; Knopoff，2000; Main，2000;Gomberg et al.，2001; Wiemer and Wyss，2002;Enescu and Ito，2002).
现有的区域地震台网监测能力评估方法一般分为两个方面：一方面是评估台网的定位能力，主要是台站分布和台址条件的理论监测能力的评估(吴开统等，1991)、“参考事件”的标定(郭飙等，2002)、不同区域测震台网定位结果的对比(Wüster et al.，2000)、使用统计算法评价台网“优化”的程度(Rabinowitz and Steinberg，1990; Doufexopoulou and Korakitis，1992; Batal et al.，2000)以及利用“重复”地震的分布和间距小于1km的假定(Schaff and Richards，2004)描述台网监测能力空间分布特征(蒋长胜和吴忠良，2005；蒋长胜等，2008)等.另一方面是对地震100%被地震台网记录到的震级水平的评估，即最小完整性震级(Minimum Magnitude of Completeness，Mc)(Rydelek and Sacks，1989; Taylor et al.，1990; Wiemer and Wyss，2000)，方法上大致分为两类，一类是假定震级-频度的分布满足G-R 关系(Gutenberg and Richter，1944)的统计地震学方法，并认为对G-R关系的线性拟合较好的震级档是完整的，例如“最大曲率”(MAXC)方法、拟合度分别为90%和95%的GFT 方法(Wiemer and Wyss，2000)、“完整性震级范围”(EMR)方法(Woessner and Wiemer，2005)等，该类方法多基于研究时段内全部地震给出平均结果，无法开展实时评估；另一类则基于震级衰减关系和噪声水平给出理论监测能力(Sereno Jr and Bratt，1989)、振幅阈值(Gomberg，1991)以及地震记录昼夜信噪比(Rydelek and Sacks，1989)等方法.这种基于理论评价的方法与实际的地震监测能力差距较大，也无法同时满足对特定深度和无震区与弱震区的地震监测能力的评价.
近年来新发展的“基于概率的完整性震级”(Probability-based Magnitude of Completeness，PMC)方法(Schorlemmer and Woessner，2008;Schorlemmer et al.，2010)受到了广泛关注.由于PMC方法对最小完整性震级的分析不依赖于假定震级的分布关系，可利用地震台网实际产出的资料进行客观评估，且评估误差低于0.1个震级单位(Nanjo et al.，2010)，以及考虑了无震区或弱震区的地震监测能力等优点，目前已在美国南加州地震台网(Schorlemmer and Woessner，2008)、瑞士(Nanjo et al.，2010)和意大利(Schorlemmer et al.，2010;Gentili et al.，2011)等地区，以及国内的内蒙古区域地震台网(刘芳等，2014)和首都圈地震台网(李智超和黄清华，2014)等地区得到了广泛应用.PMC方法目前仍在改进发展中，Nanjo等(2010)将PMC方法改进并用于台网优化布局，Plenkers等(2011)和Maghsoudi等(2013)改进了PMC方法以考虑地震监测能力的方向性差异的识别，蒋长胜等(2015)利用PMC方法实现了对高密度、宽频带流动地震台阵地震监测能力的实时、不同深度评估.
山东省位于中国大陆的东部，地质构造复杂，山东陆地及附近沿海主要分布着三条大型断裂构造带：NNE向的沂沭断裂带、NE向的聊考断裂带和NW向的渤海—威海断裂带.此外，还有北西向、北东向、近南北向的多组中小型活动断裂，它们共同构成了山东陆地及附近沿海活动断裂构造的主要格架，1668年郯城8 1/2 级大地震就发生在山东境内.山东区域测震台网经过“九五”、“十五”和“十一五”的长期建设，目前山东省数字测震台网由117个直属固定数字地震台站组成，其中包括1个九五国家台、3个十五国家台、34个十五新建区域台、2个背景场台站和77个地方台组成.并且通过行业网从国家测震台网中心回传周边省市10个台站的数据，因此山东测震台网中心接收实时波形的台站数量最终为127个.地震监测能力已经显著提高，但由于台站布局等原因，地震监测能力还是存在着区域的不平衡现象，为该地区地震活动和地震地质的相关研究带来了一定的阻碍.本文在山东区域测震台网记录的观测资料的基础上，利用PMC方法计算了127个台站的单台检测概率、台网的合成检测概率以及最小完整性震级，进一步分析合成检测概率和最小完整性震级的空间分布特征.
1 PMC方法介绍PMC方法基于地方震级定义，利用区域台网实际产出的震相报告，使用了测震台网实际产出的地震目录中各个地震事件的发震时刻、震中位置、震级、地震震相报告中每个台站的震中距、PG/SG到时、单台测定震级等参数，以及各台站坐标和测定震级的衰减关系等信息，计算每个台站对全部地震在时空上的监测能力(Schorlemmer and Woessner，2008).利用“单台检测概率(PD)”得到“合成检测概率(PE)”，并计算出基于概率的完整性震级(MP).详细计算步骤如下：
第一为“单台分析”，利用实际观测资料的震级和震源距给出各个台站对不同震级和不同震源距地震的检测概率(PD).首先要求在研究时段内各台站地震震级的定义、台网对地震的触发条件保持不变；将每个台站记录到的地震情况标注在震级和震中距的二维坐标系中；基于区域测震台网震级的定义，获得震级和震中距的经验换算关系.对于同一台站上测定的振幅相同的两个地震事件，根据震级测定的经验衰减关系有：
|
(1) |
其中A为仪器记录的振幅，L*为震中距，c1 、c2和c3为常数.对于某个台站记录到两个地震的振幅均为A的情况下，测得的与两个时间震中距L1和L2相对应的的震级分别为：
|
(2) |
|
(3) |
在震级-距离坐标系上表示的台站检测概率需要构建M与L的经验转换关系.将公式(2)与(3)相减可得：
|
(4) |
上式中震级差ΔM*仅与震中距L有关.目前我国各个区域地震台网的地方震震级(ML)的测定采用相同方法，即利用仿真短周期位移记录(DD-1或伍德-安德森)的S波或Lg波最大振幅来测定(中国地震局监测预报司，2003)，公式为
|
(5) |
其中R(L)为台站的量规函数.由此，公式(4)中的ΔM*实际上仅与相应震中距L的量规函数R(L)有关.由以上计算可实现震源距L与震级M的单位转化.在计算震级-距离坐标系上位置(M，L)对应的台站检测概率时，需选定计算所用数据.Schorlemmer和Woessner(2008)定义了如下选取原则：
对台站周围发生的某次震级为M′、震中距为L′的地震事件，计算与位置(M，L)对应的震级差ΔM=(M′-M)，以及利用公式(4)和(5)计算因不同距离引起的震级差ΔM*=R(L′)-R(L).数据遴选的度量条件采用公式为(Schorlemmer and Woessner，2008; Gentili et al，2011)：
|
(6) |
当符合上述条件的地震事件数Nt≥10时，统计被台站检测到的地震事件数N+和未被检测的地震事件数N-，并计算台站在(M，L)处的检测概率，公式为
|
(7) |
由上式可见，PD被表示为在(M，L)空间中的概率分布，且概率值由N+占全部事件的比例得出，由此二维空间中的PD可展示出更为客观、信息量更大的各台站地震检测概率实际情况.
第二为“理论计算”.“合成检测概率 PE(M，x，t)”定义为4个以上台站能记录到的联合概率，综合各台结果，形成时刻t、震级M、位置为x时的“合成检测概率”PE(M，x，t)和完整性震级MP(x，t).相关计算原理如下：
由(M，x，t)由1减去PEi得到(式9).其中：PE0、PE1、PE2和PE3分别表示有0、1、2和3个台站记录到的概率，公式为
|
(8) |
上式中PEi为在x处的地震同时被i个台站检测到的概率.其中PE0实际上是未被ｓ个台站中的任何一个检测到的概率，计算公式为
|
(9) |
对i≠1时，PEi的计算则为在
|
(10) |
其中Q为地震被漏记的阀值水平，Q的设定带有主观期望性，本文中设为0.001(刘芳等，2014).
2 研究范围和所用资料经过“九五”、“十五”建设，山东省进行了大量的数字化台站改造，数字地震台网基本建成，地震监测能力显著提高.改造后，山东省区域测震台网包括了117个固定数字测震台站.加上通过SDH行业网从国家测震台网中心回传的邻省河北、河南、安徽、江苏和辽宁的10个台站的数据，台网中心接收实时波形的台站数量最终为127个.图 1是2008年以来M 0.0以上地震的空间分布和山东区域测震台网的台站分布.可以看到，山东内陆测震台站较为密集，尤其是郯庐断裂带及其分支断裂，这种测震台网的布局显著提高了山东地区的地震监测能力，但是山东胶东半岛两侧海域地震监测能力较差，只有部分海岛上有测震台站.区域台网中台站数量、触发条件等的变化对台网的监测能力有较大的影响，为考察山东测震台网117个台站对地震事件的监测能力，要选取山东台网稳定运行的阶段进行分析，2007年以后测震台网的台站数量和布局基本稳定，因此选取2008年1月-2015年9月的地震观测报告，利用PMC方法进行山东测震台网监测能力的评估.
|
图 1 2008年以来M0.0级(ML≥1.0)地震和地震台站空间分布图 Figure 1 The distribution of M 0.0(ML≥1.0)earthquakes and seismic stations in space Since 2008 |
单台检测概率PD(M，L)是PMC方法计算的基础(蒋长胜，2015).选取垂直向P波震相≥4的地震事件，利用PMC方法进行台站检测概率PD的计算.图 2给出了山东测震台网的郯城台(TCH)、泰安台(TIA)和莘县台(SHX)的检测结果.从图中可以看到，郯城台在0.2~1.5级的低震级档有着较高的检测概率(PD≥0.8)，而泰安台次之，莘县台最差.对于郯城台而言，在0~270 km范围内，检测概率值随着震级M和震源距L的增大而增大，这一现象也符合一般的台网对地震检测能力的变化特点.而当震级M大于2.7级时，检测概率不再随着震中距的增加而增大，可能是因为人工定位操作时限制了＞270 km的观测资料的使用，从而引起了检测概率PD的下降.同时在震级M＜0.7时，基本限制在用50 km范围内的资料进行计算.这一现象在检测能力最差的莘县台更为明显，在＜2.6级时仅对50 km以内的地震进行识别，在2.6~4.0震级档识别地震时也只用了100 km范围内的资料.但对泰安台来说，对于＞3.7级时用了较远距离的资料进行地震识别.这些差异可能是由台站布局所引起的，也有可能是地震识别时人工操作所造成的影响.
|
图 2 山东测震台网单台检测概率 (a)、(c)和(e)是震级-距离图的原始点阵，图中红点为在台站周围发生的但未被该台站记录的地震，绿点为台站实际记录到的地震；(b)、(d)和(f)为PMC检测方法计算得到的单台检测概率，色标表示相应震级和震源距下的检测概率值. Figure 2 Single station detection probability of Shandong seismic network (a)，(c)and(e)are the original dot matrix of magnitude-distance map，the red dot in the picture is an earthquake that occurred around the station but not recorded by the station，green ones are actual records of the seismic stations.(b)，(d)and(f)are the probability of a single detection calculated by PMC detection method，and the color bar shows that the detection probability of corresponding magnitude and hypocentral distance. |
以上是选取了山东西部、中部和郯庐断裂带地区的三个台站作为示例进行说明，未展示的其他台站的检测结果也在后续的合成检测概率PE和计算基于概率的完整性震级MP的过程中得到了应用.基于PMC方法检验测震台网的监测能力也主要以这两种形式体现，即检测某一震级档的监测能力在空间上的分布情况和基于概率的完整性震级MP的空间分布特征.
4 测震台网监测能力空间分布特征通过合成检测概率PE和完整性震级MP来反映测震台网在空间上的监测能力.利用117个台站的单台检测概率，依据某个地震同时被台网中的4个以上的台站记录到的概率为合成检测概率的准则，得到了1.0、1.5和2.0级地震的合成检测概率的分布特征.
因为在估算检测概率时，震源距L是必不可少的变量，而深度H也参与了震源距的计算，所以也可以对不同深度的检测能力进行分析.图 3是H=15 km时对应的检测概率空间分布，其中PE分别为ML 1.0、ML 1.5和ML 2.0时的检测概率.由图 3a可知，ML 1.0震级水平下的检测概率值高于0.99的范围主要分布在胶东半岛和沂沭带中南段，这和两个区域的台站密度和高实时传输率有关，而台站分布相对较稀疏的鲁北地区和鲁西地区，合成检测概率PE值就很低，几乎等于零，所以鲁西和鲁北地区对ML 1.0级地震的检测很差.图 3b和图 3c分别对应的ML 1.5和ML 2.0震级水平下的检测概率，其中ML 1.5的检测概率的范围明显比ML 1.0时的大，高于0.99的范围几乎涵盖了整个山东省界，只有鲁北和鲁西边缘的地区检测概率相对较弱，这和邻省实时传输数据的台站数量也有一定关系，而ML 2.0时的检测概率高于0.99的值则完全覆盖了整个山东行政区域，说明山东对于ML≥2.0的地震的检测能力是很高的.图 3d是基于概率的最小完整性震级MP的空间分布，与合成检测概率类似，在胶东半岛和沂沭带中南段这些台站密度大的地区MP较小，均≤1.5级，而台站密度相对较为稀疏的鲁西和鲁北地区MP则明显增大，大约控制在1.5~2.0之间，部分边缘地区在2.0~2.5之间，与图 3相应的合成检测概率也是吻合的.
|
图 3 深度15 km对应的检测概率分布图 (a)ML 1.0级地震检测概率的空间分布；(b)ML 1.5级地震检测概率的空间分布；(c)ML 2.0级地震检测概率的空间分布；(d)最小完整性震级MP的空间分布. Figure 3 Detection probability distribution of depth 15 km (a)Spatial distribution of ML 1.0 seismic detection probability；(b)Spatial distribution of ML 1.5 seismic detection probability；(c)Spatial distribution of ML 2.0 seismic detection probability；(d)Spatial distribution of the minimum complete magnitude MP. |
从深度H=7.5 km的地震检测能力空间分布(图 4)可见，PE＞0.99的区域与H=15 km时的空间分布范围是基本一致的，从图 4a和图 4b可以看到，H=7.5 km时合成检测概率高于0.99的区域要略微大一些，尤其在沂沭带北西向分支断裂的西段和胶东半岛北部的北隍城岛附近，由于山东范围的中小地震基本都在10 km以内，而且深度也影响震源距的大小，深度小震源距就小，所以对于深度7.5 km对应的检测能力相对来说要略好一些.对于最小完整性震级MP的分布，与H=15 km的MP的空间分布是近乎一致的.
|
图 4 深度7.5 km对应的检测概率分布图 (a)ML 1.0级地震检测概率的空间分布；(b)ML 1.5级地震检测概率的空间分布；(c)ML 2.0级地震检测概率的空间分布； (d)最小完整性震级MP的空间分布 Figure 4 Detection probability distribution of depth 7.5 km (a)Spatial distribution of ML 1.0 seismic detection probability；(b)Spatial distribution of ML 1.5 seismic detection probability；(c)Spatial distribution of ML 2.0 seismic detection probability；(d)Spatial distribution of the minimum complete magnitude MP. |
总之，由于台站布局和密度的影响，山东测震台网的监测能力分布不均衡，在台站较为密集的沂沭带中南段和胶东半岛地区的监测能力很好，而在台站较为稀疏的鲁西和鲁北地区的监测能力则相对较差.
5 讨论和结论 5.1关于影响山东测震台网单台和合成检测概率的原因，最主要还是台站密度，对于台站分布密集的地区，如胶东半岛和沂沭带中南段，检测概率明显要高于其他地区；其次为了保证结果的可靠性，本文选取了4个P波震相清晰的地震事件进行计算，对结果也有一定的影响；尤其是山东省的边界地区，由于邻省接入共享台站的数量较少的缘故，山东只利用了10个邻省共享台站数据，所以受台站分布的方位的影响较为严重；此外，由于在地震定位的实际操作中，往往以“降低定位误差、提高定位精度”为第一准则，难免会人为的舍弃震中距较大或者震相不够清晰的台站数据，导致部分台站的检测概率降低，部分地区的合成检测概率也会偏低.除了台站密码的影响，台站的布局对监测能力也是至关重要的，比如台站切勿分布在直线、二次曲线和四次曲线上，因此选取台站时也要加以注意，在分析参数偏差较大的地震时，应首先从台站布局入手，调整选用的台站数据进行分析.
5.2本文利用PMC方法通过单个台站对地震事件的检测概率、合成检测概率和最小完整性震级对山东省测震台网的监测能力进行评估，也可以较为客观的反映台站对地震事件的实际检测情况，有利于对台网布局进行优化，以及对个别检测能力差的台站进行整改维护.此外，PMC方法还可以实现对不同震源深度的地震的检测概率的评估.从结果可以看到台站密度是影响台网监测能力的最主要的因素，因此不同区域的台站的检测能力存在着差异，台站稀疏的区域监测能力较差，尤其是海域地区的监测能力还是很差的；台站的台基的土质条件和地质构造特征也对监测能力有一定的影响，相对来说处于基岩之上的胶东半岛和沂沭带中南段的台站要更好一些，而位于平原地区的鲁西和鲁北地区的台站的检测能力总体要偏低；由于邻省共享的台站数量较少，靠近省界的区域检测能力较差，需要进一步加强邻省数据的共享和应用，这也是未来区域测震台网发展的很好的途径.此外，对于靠近省界的地区，比如鲁西和鲁北地区，也要增设台站，加大台站密度，这样将大幅提高这些地区的地震监测能力.
5.3由于PMC方法要求测震台站附近的地震活动要具有均匀性，而实际的地震活动在时空分布的丛集可能会对计算结果产生一定的影响，同时，PMC方法对不同方位的地震具有各项同向性(刘芳，2014)，与实际情况也存在差异.此外，不同的地震监测能力评估方法得到的结果可能会不同，本文得到的监测能力的空间分布特征可能与其他方法的结果存在一定的差异.
致谢 本研究中利用内蒙古地震局刘芳主任改进的PMC方法计算程序，在计算中得到了内蒙古地震局张帆的帮助，以及审稿专家给了很好的建议，一并感谢.| [] | Batal Y, Somer Z, Leonard G, et al .2000. Optimal seismic networks in Israel in the context of the comprehensive test ban treaty[J]. Bull. Seism. Soc. Amer., 90 (1) : 151–165. DOI:10.1785/0119980164 |
| [] | Doufexopoulou M, Korakitis R .1992. Resolution analysis of seismic networks[J]. Phys. Earth. Planet. Interi., 75 (1-3) : 121–129. DOI:10.1016/0031-9201(92)90123-D |
| [] | Enescu B, Ito K .2002. Spatial analysis of the frequency-magnitude distribution and decay rate of aftershock activity of the 2000 Western Tottori earthquake[J]. Earth Planet Space, 54 (8) : 847–859. DOI:10.1186/BF03352077 |
| [] | Gentili S, Sugan M, Peruzza L, et al .2011. Probabilistic completeness assessment of the past 30 years of seismic monitoring in northeastern Italy[J]. Phys. Earth Plane. Inter., 186 (1-2) : 81–96. DOI:10.1016/j.pepi.2011.03.005 |
| [] | Gomberg J .1991. Seismicity and detection/location threshold in the southern great basin seismic network[J]. J. Geophys. Res., 96 (B10) : 16401–16414. DOI:10.1029/91JB01593 |
| [] | Gomberg J, Reasenberg P A, Bodin P, et al .2001. Earthquake triggering by seismic waves following the Landers and Hector Mine earthquakes[J]. Nature, 411 (6836) : 462–466. DOI:10.1038/35078053 |
| [] | Gutenberg R, Richter C F .1944. Frequency of earthquakes in California[J]. Bull. Seism. Soc. Amer., 34 : 185–188. |
| [] | Jiang C S, Fang L H, Han L B, et al .2015. Assessment of earthquake detection capability for the seismic array:A case study of the Xichang seismic array[J]. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 58 (3) : 832–843. DOI:10.6038/cjg20150313 |
| [] | Jiang C S, Wu Z L, Li Y T .2008. Estimating the location accuracy of the Beijing Capital Digital Seismograph Network using repeating events[J]. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 51 (3) : 817–827. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2008.03.022 |
| [] | Knopoff L .2000. The magnitude distribution of declustered earthquakes in Southern California[J]. Proc. Nat. Acad. Sci. U. S. A., 97 (22) : 11880–11884. DOI:10.1073/pnas.190241297 |
| [] | Li Z C, Huang Q H .2014. Assessment of detectability of the Capital-circle Seismic Network by using the probability-based magnitude of completeness (PMC) method[J]. Chinese Journal Geophysics (in Chinese), 57 (8) : 2584–2593. DOI:10.6038/cjg20140818 |
| [] | Maghsoudi S, Cesca S, Hainzl S, et al .2013. Improving the estimation of detection probability and magnitude of completeness in strongly heterogeneous media, an application to acoustic emission (AE)[J]. Geophys. J. Inter., 193 (3) : 1556–1569. DOI:10.1093/gji/ggt049 |
| [] | Main I .2000. Apparent breaks in scaling in the earthquake cumulative frequency-magnitude distribution:Fact or artifact[J]. Bull. Seism. Soc. Amer., 90 (1) : 86–97. DOI:10.1785/0119990086 |
| [] | Nanjo K Z, Schorlemmer D, Woessner J, et al .2010. Earthquake detection capability of the Swiss Seismic Network[J]. Geophys. J. Int., 181 (3) : 1713–1724. |
| [] | Plenkers K, Schorlemmer D, Kwiatek G .2011. On the probability of detecting picoseismicity[J]. Bull. Seism. Soc. Amer., 101 (6) : 2579–2591. DOI:10.1785/0120110017 |
| [] | Rabinowitz N, Steinberg D K .1990. Optimal configuration of a seismographic network:A statistical approach[J]. Bull. Seism. Soc. Amer., 80 (1) : 187–196. |
| [] | Rydelek P A, Sacks I S .1989. Testing the completeness of earthquake catalogues and the hypothesis of self-similarity[J]. Nature, 337 (6204) : 251–253. DOI:10.1038/337251a0 |
| [] | Schaff D P, Richards P G .2004. Repeating seismic events in China[J]. Science, 303 (5661) : 1176–1178. DOI:10.1126/science.1093422 |
| [] | Schorlemmer D, Mele F, Marzocchi W .2010. A completeness analysis of the national seismic network of Italy[J]. J. Geophys. Res., 115 (B4) : B04308. DOI:10.1029/2008JB006097 |
| [] | Schorlemmer D, Woessner J .2008. Probability of detecting an earthquake[J]. Bull. Seismol. Soc. Amer., 98 (5) : 2103–2117. DOI:10.1785/0120070105 |
| [] | Sereno T J Jr, Bratt S R .1989. Seismic detection capability at NORESS and implications for the detection threshold of a hypothetical network in the Soviet Union[J]. J. Geophys. Res., 94 (B8) : 10397–10414. DOI:10.1029/JB094iB08p10397 |
| [] | Stein R S .1999. The role of stress transfer in earthquake occurrence[J]. Nature, 402 (6762) : 605–609. DOI:10.1038/45144 |
| [] | Taylor D W A, Snoke J A, Sacks I S, et al .1990. Nonlinear frequency-magnitude relationships for the Hokkaido corner, Japan[J]. Bull. Seismol. Soc. Am., 80 (2) : 340–353. |
| [] | Wiemer S, Wyss M .2000. Minimum magnitude of completeness in earthquake catalogs:Examples from Alaska, the Western United States, and Japan[J]. Bull. Seism. Soc. Amer., 90 (4) : 859–869. DOI:10.1785/0119990114 |
| [] | Woessner J, Wiemer S .2005. Assessing the quality of earthquake catalogues:Estimating the magnitude of completeness and its uncertainty[J]. Bull. seism. Soc. Amer., 95 (2) : 684–698. DOI:10.1785/0120040007 |
| [] | Wüster J, Rivière F, Crusem R, et al .2000. GSETT-3:Evaluation of the detection and location capabilities of an experimental global seismic monitoring system[J]. Bull. Seism. Soc. Amer., 90 (1) : 166–186. DOI:10.1785/0119970206 |
| [] | 郭飙, 刘启元, 陈九辉, 等.2002. 首都圈数字地震台网的微震定位实验[J]. 地震地质, 24 (3) : 453–260. |
| [] | 蒋长胜, 吴忠良.2005. 由"重复地震"给出的中国地震台网的定位精度估计[J]. 中国地震, 21 (2) : 147–154. |
| [] | 蒋长胜, 房立华, 韩立波, 等.2015. 利用PMC方法评估地震台阵的地震检测能力——以西昌流动地震台阵为例[J]. 地球物理学报, 58 (3) : 832–843. DOI:10.6038/cjg20150313 |
| [] | 蒋长胜, 吴忠良, 李宇彤.2008. 首都圈地区"重复地震"及其在区域地震台网定位精度评价中的应用[J]. 地球物理学报, 51 (3) : 817–827. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2008.03.022 |
| [] | 李智超, 黄清华.2014. 基于概率完备震级评估首都圈地震台网检测能力[J]. 地球物理学报, 57 (8) : 2584–2593. DOI:10.6038/cjg20140818 |
| [] | 刘芳, 蒋长胜, 张帆, 等.2014. 内蒙古区域地震台网监测能力研究[J]. 地震学报, 36 (5) : 919–929. |
| [] | 吴开统, 焦远碧, 杨满栋.1991. 中国地震台网布局的优化方案[J]. 地震学刊 (1) : 22–37. |
| [] | 中国地震局监测预报司.2003. 数字地震观测技术[M]. 北京: 地震出版社 : 521 -522. |