杜广宝， 吴庆举， 张雪梅， 张瑞青

1 中国地震局地球物理研究所， 北京 100081 2 中国地震台网中心， 北京 100045

0 引言

四川盆地位于扬子地台西缘，是在扬子地台内形成的构造-沉积盆地(吕宝凤，2005)，其北邻秦岭构造带，西靠松潘—甘孜褶皱带，南部与华南构造带毗邻.根据现今构造与基底结构，盆地分成了川东、川中和川西三大区块，华蓥山断裂以东为川东斜坡高陡构造区，龙泉山断裂以西为川西坳陷低陡构造区，两断裂之间为川中隆起平缓构造区，以平缓褶皱构造为主(郭正吾等，1996；梅庆华等，2014).威远地区位于川中构造区西南部，威远背斜、白马镇向斜和自流井背斜构成区域内主要构造格架(四川省地质局，1980)，其中威远背斜为大型穹窿状背斜构造，长轴走向为NE向，大体与龙门山一致(朱瑜等，2010)(图1)，是区内主要构造单元.自流井背斜位于区域南部，轴向基本沿重滩断层向至长岩断层方向呈弧形分布.白马镇向斜位于威远背斜和自流井背斜之间，两翼宽缓，近对称展布，轴向为北东向(四川省地质局，1980).研究区分布着系列以逆冲型为主的断层(四川省地质局，1980)，如大垭口断层、墨林场断层、资中断层、黄桷坡断层、长岩断层、重滩断层等.

图1 四川威远地区地形、地震台站和2018年以来M 4.0以上地震分布图蓝色三角形表示新建密集台站.Fig.1 The topography of theWeiyuan area, distribution of seismic stations and M≥4.0 earthquakes since 2018The blue triangle indicates the new dense stations.

自2014年以来，威远及邻区的地震活动频次明显增强.统计结果显示，2.0级以上地震在2014年前的年频次约40次，2015至2017年之间的年频次增至140次，2018年年频次已达600次，2019年则突升至1000次以上(图2).与此同时，研究区中强地震的发震次数也明显增加，包括2018年7月23日四川威远M4.2地震，2019年2月24日、25日四川荣县M4.7、M4.3和M4.9地震，2019年9月8日四川威远M5.4、M4.3地震，2019年9月10日四川荣县M4.0地震，2019年12月18日四川资中M5.2地震以及2020年2月16日四川荣县M4.4地震等(图1).有研究表明，该区域多数地震活动可能与水力压裂有关(Lei et al.,2013,2017; Meng et al.,2018, 2019; Sheng et al.,2020; Wang et al.,2020)，Yang等(2020)对威远—荣县2019年2月25的地震序列进行了双差定位和震源机制解等研究，指出此次地震可能与页岩气压裂活动有关，是由孔隙弹性压力变化诱发所致.另一方面，易桂喜等(2020)利用CAP波形反演方法，获得了荣县—威远—资中地区MS≥3.0地震的震源机制解，认为研究区的主要发震构造可能是发育在威远背斜南翼的一系列走向NNE-NE的缓倾角盲冲断层，反映区内构造活动主要受区域应力场控制.这体现出了研究区地震序列的复杂性，而要进一步理解其发震机制，则需要开展更精细的背景结构研究.

图2 研究区2.0级以上地震M-t(a)和N-t(b)图Fig.2 Diagrams of M-t (a) and N-t (b) (M≥2.0)

目前研究区开展的速度结构研究以大尺度居多，赵珠和张润生(1987)研究了四川地区地壳上地幔速度结构；王椿镛等(2002)研究了川滇地区上地壳三维速度结构；Wang等(2016)综合了1166口油井、600多条地震反射剖面和地形资料等数据得到了四川盆地上地壳高分辨率的三维速度结构；王小龙等(2020)利用远震数据获得了四川盆地的瑞利面波相速度结构.另外，李永华等(2006)、韦伟等(2010)、胡亚平等(2017)、刘伟等(2019)、Zheng等(2019)分别研究了青藏高原东缘的速度结构.但以上结果尺度较大，不能很好地分辨出荣县—威远地区的精细速度结构.曾求等(2020)利用流动台站资料，基于地震背景噪声成像获得了威远地区高分辨率的浅层速度结构，但缺少对地震空间分布的探讨.因此，为进一步研究威远及周边地区中小地震的时空分布特征和相对准确的震源深度，以及探讨地震活动与速度结构之间的关系，本文收集了2019年荣县M4.9地震后在荣县—威远布设的密集观测台站数据，以及固定台站震相报告(图1)，采用双差层析成像方法(Zhang and Thurber，2003，2006)，对威远及邻近地区地震事件的震源位置和地壳速度结构进行了联合反演.并在此基础上，深入探讨了该区域内发生的中强地震的深部结构特征.

1 数据与方法

1.1 数据

图1给出的本文研究区范围(104.3°E—105.0°E，29.2°N—29.7°N)，为保证足够的射线覆盖，将用于反演的范围向四周各扩展0.5°(103.8°E—105.5°E，28.7°N—30.2°N)(图3).2019年2月25日荣县M4.9地震后，在荣县—威远地区布设了25个密集地震观测台站，平均台间距8 km，最小间距约4 km左右(图3).此外，本文还收集了2019年1月至2020年6月期间荣县—威远及周边地区固定台站所记录的P和S波震相报告数据.

图3 射线路径及台站地震分布黑框为研究区范围.Fig.3 Geographical distribution of the seismic stations (yellow triangles), earthquake hypocenters (red circles) and ray paths (blue lines) considered in this study. The black lines represent the boundary of the study area.

为保证观测数据定位精度和可靠性，我们做如下挑选：震中距小于200 km，地震对间距小于10 km，每个地震事件至少被6个台站记录到，时距曲线如图4.最终用于反演的台站38个，地震事件9034个，绝对走时数据P、S波分别为131098条和125225条，相对走时数据P、S波分别为562363条、521662条.

图4 P(a)、S(b)波时距曲线Fig.4 Time-distance curves of P (a) and S (b) wave

1.2 双差层析成像方法

双差层析成像(TomoDD)方法是Zhang和Thurber(2003)在双差定位方法(Waldhauser and Ellsworth，2000)的基础上发展而来.该方法利用绝对走时数据与每个台站记录的邻近事件之间的走时差数据，进行三维速度结构与震源位置的联合反演，其基本思路为：假设相邻的两个地震事件到达同一台站有相似路径，对其到时残差做差，得到双差数据，将其为反演中的观测数据来反演速度结构(例如，王伟平，2016；李敏娟等，2018；刘伟等，2019； 缪思钰等，2019).采用阻尼最小二乘法求解，使由双差和绝对走时数据残差的2范数系统构成的目标函数最小化，同时反演VP和VS速度结构，从而获取最优的震源位置和三维速度结构(肖卓和高原，2017).

1.3 初始模型和参数的选择

本文所选用的初始模型参考了区域背景噪声成像(曾求等，2020)和四川地区人工地震结果(赵珠和张润生，1987；姚忠瑞和何惺华，2007；Wang et al., 2016)，并根据数据的残差分布做了适当调整，如表1所示.通过和达法拟合研究区纵横波波速比为1.72.水平方向上采用0.1°×0.1°的网格间隔，垂直方向上的网格节点分别为-10 km、0 km、2 km、5 km、7 km、10 km、15 km、20 km、40 km.

表1 P波初始速度模型Table 1 Initial model of P wave velocity

双差层析成像方法采用带阻尼的LSQR算法，以总走时残差2范数为目标函数进行迭代求解(Zhang and Thurber，2003).反演中使用的最佳阻尼因子和平滑权重通过构建数据方差和模型方差间的平衡曲线来确定(Eberhart-Phillips，1986)，最终选取的最佳阻尼因子和平滑因子分别为300、150(图5).

图5 阻尼参数(a)和平滑因子(b)选择曲线Fig.5 Damp (a) and smooth (b) coefficients chosen for tomography

2 结果

2.1 分辨率测试

为验证反演结果的稳定性和可靠性，本文采用测试板方法测试结果的分辨率.检测板测试就是在初始速度模型基础上，加一定的速度扰动计算理论走时，再采用与实际反演相同的策略进行反演计算，观察反演结果对理论模型的恢复情况.本文以0.1°×0.1°网格和±5%异常相间的棋盘模型作为理论模型进行分辨率测试.图6 给出了不同深度的检测板结果，在2～10 km深度范围内，P波和S波的速度模型得到了不同程度的恢复，P波的恢复度优于S波.

图6 不同深度剖面P、S波检测板测试结果(0.1°×0.1°)Fig.6 P and S wave checkboard resolution tests (0.1°×0.1°) at the depths of 2,5,7 km and 10 km

2.2 地震重定位结果

图7给出了地震重定位前后的地震空间分布变化，其中图7a为震相报告结果，主要是采用单纯型法(Nelder and Mead，1965)获得的震源位置，图7b是采用双差层析成像方法得到的地震定位结果.

由图7b可知，重定位后的地震事件分布更加聚集，多呈南北条带状分布.但整体而言，震源位置在空间上无明显的簇集特征，与研究区内已知断层的分布并不相关.其次，从图7b中也可以看到，研究区内中小地震发震位置的迁移也无明显规律.如，2020年以来发生的地震事件分布范围较广，无明显的带状或蔟状分布特征.在震源深度方面，重定位后的地震事件集中分布在2～5 km的深度范围(图8)，这与利用震源机制解得到的中小地震矩心深度结果基本一致(易桂喜等，2020)，但比长宁—兴文地区(Zuo et al., 2020)重定位后地震的平均震源深度5～10 km要浅.重定位后所有台站的残差均方根显著减小，由0.23 s降低到了0.03 s，参见图9.

图8 重定位前(a)后(b)震源深度变化Fig.8 Numbers of earthquakes with different epicentral depths before (a) and after (b) relocation

图9 重定位前(红)后(蓝)残差直方图Fig.9 Histograms of travel time residual before (red) and after (blue) relocation

本文结果与以往研究有所不同.例如，利用威远及周边地区台站所记录到的2018年9月至2019年3月份的震相报告数据，Yang等(2020)采用双差定位方法发现，研究区的地震主要簇集在两个区域，一个是荣县附近，另一个是威远—资中地区.与他们的研究结果相比，本文结果显示一部分特别是2020年以来的地震事件分布在黄桷坡断层以北地区.

2.3 三维速度结构

本文利用双差层析成像方法同时反演了P、S波速度，其在不同深度的水平切片如图10所示.总体而言，在不同深度，P波和S速度结构特征基本相同，但相比较而言，同一深度的P波比S波速度结构要复杂.

图10 不同深度剖面VP(左)、VS(右)分布白色圆圈代表地震，黑色五角星表示4级以上地震，绿色五角星表示5级以上地震.Fig.10 VP (left) and VS (right) distributions at the depths of 2,5,7 km and 10 kmThe white circles represent events，black stars represent earthquakes with M≥4 and green stars represent earthquakes with M≥5

本文结果显示，在2 km深度处，长岩断层以北地区整体表现为VP和VS高速异常区，而以南地区则表现为低速异常.在该深度，中小地震的分布与VS相关联，主要发生在VS高速异常区，而对应VP则略显低速.在5 km深度处，速度分布特征与地质构造具有一定的相关性，如，威远背斜基本表现为P波和S波高速异常，而以南地区则呈现低速异常.墨林场断裂的东、西两侧的P波速度结构也存有差别.在该深度，研究区地震多发生在VP和VS的高、低速异常转换带.在7～10 km深度，P波和S波速度结构特征无明显变化，但中小地震事件的个数急剧减少.值得注意的是，与其他中强地震相比，2019年9月8日威远M5.4地震和2019年12月18日资中M5.2地震的震源深度较深，但也基本位于P波的高、低速交界区.

此外，利用VP/VS本文还获得了研究区不同深度的波速比分布，见图11.整体上波速比随深度的增加而降低.我们发现，在2 km深度，中小地震多位于低波速比地区.但在5～10 km深度，上述特征则不明显，例如在5 km深度，黄桷坡断层以北地区的中小地震位于高波速比地区，参见图11.

图11 不同深度剖面波速比分布白色圆圈代表地震，黑色五角星表示4级以上地震，绿色五角星表示5级以上地震.Fig.11 VP/VS distributions at the depths of 2,5,7 km and 10 kmThe white circles represent events，black stars represent earthquakes with M≥4 and green stars represent earthquakes with M≥5.

为进一步探讨研究区地震活动性与速度结构之间关系，我们沿着纬度29.4°N、29.5°N和29.6°N，分别给出了AA′，BB′和CC′纵剖面的VP、VS和VP/VS，参见图12，并将剖面两侧0.05°以内的地震震中投影到速度图像上.结果显示，研究区地震主要发生在2～5 km深度之间，且多数位于P波和S波的高低速交界区.其次，如前文所述，除部分中小地震沿着墨林场断裂分布以外，多数地震事件的空间位置与地表已知断层无明显对应关系.如BB′剖面中，在104.75°附近，可观测到一些近乎直立、带状分布的地震事件，其震源深度从近地表逐渐加深到7 km左右，而地表并无已知断层相对应，推测该处可能存在高倾角的隐伏断层.此外，剖面结果显示，研究区多数有感及破坏性地震(≥3.0)的震源深度明显要深，特别是一些中强地震，如威远M5.4和资中M5.2地震的震源深度达约6 km，而其他小震的震源深度相对要浅，参见CC′剖面.需要指出的是，由剖面结果可知，墨林场断裂带下方2019年2月25日荣县M4.9主震的震源深度较浅(约1.4 km)，而两次前震的震源深度明显要深(4～6 km).

图12 VP、VS和VP/VS纵向剖面与地震分布图红色五角星表示4级以上地震.Fig.12 VP, VS and VP/VS images along different vertical profiles and earthquakes distributionThe red stars represent earthquakes with M≥4.

(图12续)

与以往研究结果相比(Yang et al., 2020)，2019年荣县M4.9主震的震源深度基本相当，但两次前震(M4.7和M4.3)的震源深度有所区别.Yang等(2020)认为荣县M4.9主震发生在向西倾的墨林场断层上，且该断层为一逆冲断层，深度只有1.5 km，而两次前震的震源深度在2.7 km左右，比本文的估计值明显要浅.

3 讨论

本文的重定位结果显示，研究区地震序列主要沿NS向或NNE向展布，这与震源机制走向(易桂喜等，2020)基本一致.在2 km深度，研究区地震的分布与VS相关联，主要发生在VS高速异常和低波速比地区，这与我国西南地区某页岩气压裂井浅部的微地震事件分布特征基本相符(缪思钰等, 2019).在5～10 km深度，研究区地震多发生在高、低速异常交界的区域，甚至更偏向低速区.可能是此类区域更有利于能量的积累与释放进而引发地震.由AA′-CC′剖面可知，地下4～6 km存在一比较明显的速度界面，结合区域地质剖面(王贝等，2017；Wang et al.，2020；Zou et al.，2020)，推测该界面为结晶基底顶部，其上为沉积层.研究区两次5级以上地震(CC′剖面)均位于此界面以下，此外还有3次4级以上地震(BB′剖面)位于界面之下，其他绝大多数小震位于界面之上，表明该区域地震主要受沉积层结构的控制.

前文将研究区地震分成了荣县附近、威远—资中地区和黄桷坡断层以北三个部分.其中黄桷坡断层以北地区2019年以前少有地震发生，进入2020年以后地震开始大量发生(图7)，且该区域地震均小于3级，本文试图结合速度结构和构造应力给出可能的解释.易桂喜等(2020)系统研究了区域内MS≥3.0地震的震源机制解，认为研究区主要受区域构造应力场控制，处于相对简单的构造应力环境，最大水平应力方向为NW-SE向.从分辨率更高的P波速度结构(图10)看，在研究区7～10 km深度，威远背斜和自流井背斜及其北部为高速异常区，低速异常区夹在两高速异常区中间，呈扇形分布，研究区各深度层地震基本位于此扇形区域内.当受到NW-SE向的压力时，扇尾处的威远—资中地区比较窄，应力集中，能量积累快，这可能是该区域发生两次5级以上地震的原因.荣县和黄桷坡断层以北两个区域位于扇形区域的头部，应力状态相似，但黄桷坡断层以北地区P波速度更高，高速结构对应着高密度、强力学性质(Tenthorey et al.，2003)，要使其破裂，则需要更大的应力积累.这可能是黄桷坡断层以北地区直到2020年才开始大量发生地震的原因.另外，在受外力挤压时，扇形的低速区域会向外挤出，这可能是导致沉积盖层一系列逆冲断层的缘由.

4 结论

本文利用2019年1月—2020年6月期间四川荣县—威远布设的密集地震观测台站，以及部分国家和区域固定台站，所记录到的P波和S波震相到时数据，采用双差层析成像方法，进行中小地震的重定位和层析成像研究，获得了该区高分辨率的三维地壳速度结构，主要结论如下.

(1)研究区一部分中小地震沿墨林场断裂分布.整体上，地震事件在空间上无明显的簇集特征，与研究区内已知断层无明显关联.在震源深度上，地震主要集中在2～5 km的深度范围内.

(2)地震活动与速度结构变化具有相关性.在2 km深度，地震主要发生在VS高速异常区.在5～10 km深度，地震常发生在VP和VS的高、低速异常交界区域，甚至更偏向低速区.

(3)速度纵剖面结果显示，研究区结晶基底的顶部约在4～6 km深度附近，中强地震多发生在该深度层，区域内绝大多数地震发生在6 km以浅，表明该区域地震活动主要受沉积层结构控制.

(4)在研究区深部，黄桷坡断层以北地震区比荣县地震区具有更高的P波速度，因此，在相似的应力状态下，力学性质更强的黄桷坡断层以北地区更难以破裂，可能是导致该地区直到2020年才开始发生地震的缘由.

致谢感谢中国科学技术大学张海江教授提供的双差地震层析成像程序(TomoDD)，感谢二位审稿专家提供的宝贵修改意见及建议，感谢全国地震监测人员为地震编目付出的辛勤工作.