龚丽文 陈丽娟 黄世源

（中国重庆401147 重庆市地震局）

对发震构造形态特征和地震迁移规律的研究，有利于震情形势研判和震源物理的研究，也可为后期三维地壳介质结构建模提供数据支持。本研究结合大量中小地震的分布特征规律，利用机器学习的相关算法，提取断层形态特征和地震迁移规律。

近年来，随着观测精度的不断提高，中小地震数据大量产出。在川滇块体等重点观测区域，中小地震活动显示明显的丛集特征，对断层面位置和形态特征具有一定指示意义。中强地震发生后通常伴随大量余震，丰富的余震记录可为震情形势跟踪、研判及现场应急提供重要的参考依据，如发震断层的形态特征、余震破裂的迁移方向等。但是，余震并不完全按照断层的展布方向分布，在邻近区域会出现不同程度的背景地震，加之地震定位精度和断层交汇处余震归属等问题，使得断层形态特征识别难度增加，有必要借助机器学习的相关算法，对余震进行归类，剔除背景噪声地震，凸显余震沿断层展布的优势方向。文中以石棉—冕宁—西昌地区（101.7°—102.8°E，27.4°—29.6°N）2013—2019 年记录的9 338 次地震为样本，基于机器学习算法，研究发震构造形态特征及地震迁移规律，并分析该算法的应用前景。

石棉—冕宁—西昌地区是川滇块体的重要组成部分，发育有安宁河断裂带、则木河断裂带、大凉山断裂带等大型断裂带，地震活动相对活跃。2012 年，中国地震局地球物理研究所在该区布设……