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四川不同区域定位方法和速度模型选取对定位结果的影响

2018-09-10李兴泉

四川地震 2018年3期
关键词:台站残差定位

李兴泉,吴 朋,唐 淋

(四川省地震局,四川 成都 610041)

四川省位于我国西南部,地势西高东低,由西北向东南倾斜,地跨青藏高原、横断山脉、秦巴山地、四川盆地等几大地貌单元,地形复杂多样。以龙门山—大凉山一线为界,东部为四川盆地及盆缘山地,西部为川西高原及川西南山地,区域内地质构造复杂多样,为了得到更好的定位结果常根据区域特点选取合适的速度模型进行定位。研究地震定位方法和提高地震定位精度,一直是地震工作的重要课题,并对于研究诸如地震活动构造、地球内部结构、震源的几何构造等此类地震学中的基本问题有着重要意义。本文收集了2013年-2015年四川不同区域MS≥3的地震并重新拾取震相,挑选出满足一定条件的21个地震,在不同的速度模型下选取不同的定位方法进行重新定位,统计定位结果并进行对比,地震定位方法和速度模型的选取,直接影响定位结果的精度,四川地区横跨区域广且地壳结构差异较大,工作中会根据区域选取合适的速度模型进行定位,以期得到更好的定位结果。

1 地震序列的重新定位

1.1 台站分布和数据

收集四川省地震监测中心记录到的原始地震波形数据,为了保证原始资料的可靠性,对已选的资料进一步精选,选取台网中仪器运行正常、数据可靠、记录清晰的地震台记录数据,舍弃了个别异常数据。此外,根据条件(台站数≥20、最大空隙角≤50°、震源深度是最近台站的震中距的2倍、垂直定位误差为2 km、水平定位误差为0.15 km)挑选出2013年—2015年四川不同区域MS≥3的21个地震(参见图1)。其中川西高原11个地震、四川盆地5个地震和凉山州5个地震,针对每个地震记录的具体情况,综合考虑最大空隙角、近台距离、远台距离、定位台数各因素,选取台站分布相对合理的定位台站。

1.2 定位方法

图1 选取地震分布图

Hypo2000方法由Klein(2002)开发,用于地震监测台网地方震、近震的定位;HYPOSAT方法由Schweitzer(2001)开发,用于地方震、近震和远震的定位。Hypo2000和HYPOSAT定位程序都是采用传统的Geiger法,其基本思路是把走时在初值附近作泰勒展开,取一级近似公式,在此基础上建立观测方程组,然后求解观测方程组。二者在具体计算方法上相同,即先将观测方程组降维转化成正规方程组,直接用奇异值分解最小二乘法求解条件方程组,在实际计算中还采用了多种数据加权。Hypo2000可采用分区水平分层速度模型,为每个台站指定不同的速度模型,HYPOSAT可采用全球模型ISAP91,AK135等或者水平分层速度模型,二者均采用近台初值。二者不同点在于,Hypo2000只适用于网内近震及地方震,而HYPOSAT不仅适用于近震,对远震甚至极远震定位也有相对好的效果(陈桂美,2009)。

1.3 速度模型

1987年,赵珠将四川地区分为A、B两个区,通过台站原始记录资料,得出四川东部盆地和西部高原不同的地壳上地幔分层速度模型(参见图2a)(赵珠,1987),此模型在四川省台网地震定位工作,得到了较好的地震定位结果。2013年4月以后,使用的是JOPENS5.2地震分析软件,使用的速度模型是专门为四川和云南设计的川滇三维走时表(参见图2b)。

图2 四川常用速度模型

速度/(km/s)深度/km上地壳(Vp1,H1)5.9528下地壳(Vp1,H2)6.3555上地幔(Moho面之下)8.05

2015年根据折合走时重新校订的四川区域模型——四川区域一维速度模型。目前,已对多个常用模型进行了对比验证,得到了很好的对比结果。一维速度模型速度值使用拟合得到的速度值,Vp1为5.95 km/s,Vp2为6.35 km/s,Vpn为8.05 km/s。康氏界面与莫霍界面的深度则参考分区速度模型,选取为AA模型和BB模型的中间值,为28 km和55 km,具体可见表1。

2 定位结果与分析

台站分布好坏是影响地震定位结果可靠性的重要指标,合理的台站分布取决于最大空隙角、最近台的震中距、最远台的震中距和参加定位台站数(赵英萍,2006)。本文通过Hypo2000(一维速度模型)、Hypo2000(赵珠速度模型)、HYPOSAT(一维速度模型)和川滇三维速度模型四种组合分别对川西高原、四川盆地和凉山地区三个区域的21个地震进行重新定位分析,统计不同组合方式下定位结果的差异。统计数据结果如表2所示,从图3和图4中可以看出四种组合下定位结果的震源深度和总残差均在允许的误差范围内。在相同台站包围的情况下,震源深度分布方面,四种组合定位结果差异不大;定位残差方面,川滇3D定位三个区域的定位残差分布均匀稳定,定位残差在0.2~0.4 s之间,Hypo2000(赵珠模型)和Hypo2000(一维速度模型)的组合在三个区域定位结果中震源深度分布和残差分布趋势一致,并在川西高原和凉山区域定位残差最小,HYPOSAT(一维速度模型)定位结果相对较差,其中残差分布总体相对其他三种组合较高。

表2 不同组合地震定位参数对比

影响地震定位精度的因素很多,如地震空间位置、地下速度结构、台网密度、台站分布、震相、测震台站周围的地壳特性参数及到时读数精度等因素影响(季爱东,2011)。根据《区域台网地震月报目录与地震观测报告编目技术规范》定位精度可划分为:Ⅰ类:震中误差≤5 km;Ⅱ类:5 km<震中误差≤15 km ;Ⅱ类:15 km<震中误差≤30 km;Ⅳ类:震中误差>30 km。现以川滇3D的定位结果为基准,在不考虑GPS测量误差的前提下,其它三种组合与川滇3D的数据相比较,最大误差96.2 km,除2014年7月30日地震定位误差偏大,定位结果整体相对较好。

图3 四种组合定位结果震源深度分布图

图4 四种组合定位结果残差分布曲线图

图5 与川滇3D定位结果震中误差曲线

HYPO2000(赵珠模型)HYPO2000(一维速度模型)HYPOSAT(一维速度模型)1198.5419851048.7242361717.1920391185.98098802668.45722493433.6211296234.155462011.6760382826.9145871934.204718595.1399131298.61696531194.467861298.6169653741.23811780662.22726251177.0628121177.0628121765.594218827.626091403345.3678751482.476236741.23811781630.7238591033.877463825.1602716953.2731029532.95705361253.279294444.7428707896.7265604896.72656042247.266221904.7530156904.7530156301.5843385300.62484846764.059093306.8733331111110150.31242421653.436666150.3124242447.9254481194.4678612986.1696531778.9714832520.20967560.6288011037.7333651185.9809881778.9714831048.7242362097.4484734194.8969464194.8969462097.4484736741.798663

定位台站的选取是影响地震定位结果可靠性的一个非常主要的因素,也是现实可改进的因素,因此为了提高定位精度,尽量选择合理的台站分布,使所选地震基本被周围观测台站包围,且台站构成的网形合理。此外,在地震定位中,并不是参与地震定位的台站越多越好,近台和远台的联合使用,可获得更为精确的定位结果(张天忠,2007)。

在定位台站和震相数据相同的情况下,HYPO2000(一维速度模型)、HYPO2000(赵珠速度模型)、HYPOSAT(一维速度模型)三种组合的定位结果略有差异,从图5和表3可以看出2014-07-30和2014-05-09地震定位中HYPO2000(赵珠速度模型)和HYPO2000(一维速度模型)组合的定位误差较大,这可能是定位台站相对于震中的分布起到了主要的作用,图6a和图6b可以看出台站分布并不合理,可知台站分布对一维速度模型和HYPO2000定位方法定位结果影响较大,尤其对一维速度模型影响明显。2014-10-20地震事件HYPOSAT(一维速度模型)定位震中误差较大,通过定位台站分布图6c可知参与定位台站分布比较均匀,但参与定位的近台较少。

3 结论

结合工作常用地震定位方法和速度模型选取方式,采用不同组合方式对川西高原、四川盆地和凉山地区三个区域精选出来的21个地震(2013—2015年四川不同区域MS≥3的)进行了重新定位,从定位结果的震源深度、残差、震中误差三个方面,阐述了定位结果了差异情况。结果表明,在不同区域的定位中,定位方法和速度模型的选取会造成定位结果差异。提高定位精度,不仅要选择合适的速度模型和定位方法,还要尽量选择合理的台站分布。此外,在地震定位中,并不是参与地震定位的台站越多越好,近台和远台的联合使用,可获得更为精确的定位结果。

图6 定位台站分布

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