基于自动检测方法的福建地区断裂带地震活动性研究.pdf
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1、刘芳,孙冬军,周一剑,朱艾斓,魏薇,朴健.2023.基于自动检测方法的福建地区断裂带地震活动性研究.地震学报,45(3):538549.doi:10.11939/jass.20220188.LiuF,SunDJ,ZhouYJ,ZhuAL,WeiW,PiaoJ.2023.SeismicitycharacteristicsoffaultzonesinFujianareabasedonautomaticseismicdetectionmethod.Acta Seismologica Sinica,45(3):538549.doi:10.11939/jass.20220188.基于自动检测方法的福建地
2、区断裂带地震活动性研究*刘芳1,2),孙冬军1,2)周一剑3)朱艾斓1,2)魏薇1,2)朴健4)1)中国上海200062上海市地震局2)中国上海200062上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站3)美国加利福尼亚州滨河92521加州大学滨河分校地球科学学院4)中国北京100087北京大学地球与空间科学学院摘要利用福建地震台网 88 个地震台站于 2015 年记录的 10 个月的连续波形数据,基于台网约束下的长短窗特征触发式震相检测的模板事件识别方法和匹配滤波自动检测方法,识别出模板事件 919 个,匹配滤波后重新识别和定位了共计 2243 个地震事件,其中 ML1.0 以上地震1991 次,主
3、要集中在 ML1.01.5 之间,这极大扩充了该震级范围内的福建地震台网目录。重新定位的地震震源深度分布在 020km 之间,多数发生在 10km 内的上地壳。沿长乐诏安断裂带和永安晋江断裂带,地震分布集中且表现出明显的分段活动性。在长乐诏安断裂带上检测到较福建台网目录更多的地震,且地震活动性表现为西南段较强、东北段较弱,沿断裂带的震源深度分布由南向北逐渐变浅,与莫霍面深度的变化相一致;在与之共轭的永安晋江断裂带上则北西段地震活动更为集中,而东南段地震活动稍显分散。重新识别与精定位后的地震与福建地区地壳水平形变南强北弱、东强西弱的特点相一致。关键词 自动地震检测方法长乐诏安断裂带永安晋江断裂带
4、地震活动性doi:10.11939/jass.20220188中图分类号:P315.5文献标识码:ASeismicity characteristics of fault zones in Fujian areabased on automatic seismic detection methodLiuFang1,2),SunDongjun1,2)ZhouYijian3)ZhuAilan1,2)WeiWei1,2)PiaoJian4)1)Shanghai Earthquake Agency,Shanghai 200062,China2)Shanghai Sheshan National Geo
5、physical Observatory,Shanghai 200062,China3)Department of Earth Sciences,University of California,Riverside,California 92521,USA4)School of Earth and Space Sciences,Peking University,Beijing 100871,China*基金项目上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站海洋地震观测研究室课题(2021SSY01)资助.收稿日期2022-10-07 收到初稿,2022-12-25 决定采用修改稿.作者简介刘芳,硕士
6、,工程师,主要从事测震、噪音和面波成像方面的研究,e-mail:第45卷第3期地震学报Vol.45,No.32023年5月(538549)ACTASEISMOLOGICASINICAMay,2023Abstract:DrivenbythetectonicloadingofTaiwanandTaiwanStrait,thereareseverallargeQuaternaryfracturezonesintheFujianarea,withstronghistoricalandcurrentseismicity.Webuildacomprehensiveseismiccatalogwithane
7、wautomaticworkflowcalledPALM(phasepicking,association,location,matchedfilter),whichcombinesSTA/LTAandmatchedfilter.PALMisappliedto10monthscontinuousdatain2015of88stationsfromtheFujianEarth-quakeAgency.Werecognized919templateeventsandfinallyrelocated2243eventsaftermatchingfilter,amongwhich1991eventsw
8、ithmagnitudegreaterthanML1.0,anditgreatlyexpandedthecatalogfromFujianEarthquakeAgencyintherangeofML1.01.5.Thedepthofrelocatedearthquakeeventsaredistributedbetween0and20km,withmostofthemoccurredwithin10km.TheeventsareconcentratedalongChangle-ZhaoanfaultzoneandYongan-Jinjiangfaultzoneandshowedobviouss
9、egmentalactivity.WedetectedmoreearthquakesthanthecatalogfromFujianEarthquakeAgency,andtheseismicitywasstrongerinthesouthwestsectionandweakerinthenortheastsection.Thedepthdistributionalongthefaultzonebecameshallowerfromsouthtonorth,whichwasconsistentwiththechangeofMohodepth.Besides,wecanseeahighlyclu
10、steredfeatureofseismicityatnorthwestsectionandslightlydispersedat southeast segment in Yongan-Jinjiang fault zone,which forms a conjugate shape withChangle-Zhaoanfaultzone.TherepickedandrelocatedeventsinFujianareawasconsistentwiththecharacteristicsofhorizontalcrustaldeformation,whichwasstrongerinsou
11、thandeastwhileweakerinnorthandwest.Key words:automatic seismic detection method;Changle-Zhaoan fault zone;Yongan-Jinjiangfaultzone;seismicity 引言1/2受太平洋板块、菲律宾海板块和欧亚板块的俯冲和碰撞作用,我国台湾及台湾海峡地区的地震活动较为强烈。受台湾及台湾海峡强烈的构造运动影响,福建地区构造活动较为复杂。该地区自西而东存在三条 NE 走向的地震构造带,分别为邵武河源、政和海丰和长乐诏安地震构造带(徐锡伟等,2016;郭晓然等,2019),与之共轭的三
12、条断裂带自南向北分别为上杭云霄、永安晋江和闽江断裂带(李祖宁等,2014)(图 1)。福建地区地质构造较为复杂,历史上曾发生过多次 M7.0 以上地震,例如 1600 年广东南澳附近的 M7.0 地震、1604 年 12 月 29 日福建泉州外海 M7地震、1918 年 2 月 13 日南澳附近 M7.3 地震(国家地震局震害防御司,1995;中国地震局震害防御司,1999)。M5.0 以上破坏性地震主要分布在福建西南地区。福建地区及台湾海峡现今中小地震也较为频繁,仅 2015 年福建地震台网记录到的编目地震就达 974 条(除单台记录外),震级主要集中在 ML0.02.9,地震主要分布在各断
13、裂带上。因此,研究福建地区断裂带的地震活动性,预测未来中强地震可能发生的区域,是防震减灾工作的重要内容。目前针对福建省和台湾海峡地质构造和地震活动性的研究十分广泛,包括:利用天然地震 Pg 和 P 震相走时联合反演地壳上地幔顶部结构(李细兵等,2019a);震源机制解的应力分析(钟继茂,2009);气枪激发震源的一维 P 波速度结构(李细兵等,2019b)和三维 P 波层析成像(金震等,2018)等。虽然研究者通过人工激发地震的方式获取研究区域的精细速度结构,但精确的三维速度结构模型在目前的地震定位中应用不够广泛;而人工震相识别受人为因素影响存在系统偏差,且受背景噪声干扰,从而导致地震定位精度
14、不高、地震目录完备性欠3期刘芳等:基于自动检测方法的福建地区断裂带地震活动性研究539缺,不能满足现今断裂活动性及地震活动性研究的需要。因此,高精度地震事件自动检测技术成为目前主流的研究方向。近年来,机器学习和匹配滤波技术在获取较完整地震目录方面取得了很好的成效。随着机器学习的突破性发展,基于数据驱动的机器学习微震检测识别技术极大地扩充了地震目录数量,在国内外地震活动性、断裂精细结构及活动习性、诱发地震等研究中得到了广泛应用(Zhanget al,2019;Zhuet al,2019;Liuet al,2020)。但机器学习需要从大量训练样本中提取统计特征,除对地震样本数有一定要求外,还对计算
15、机性能有较高要求。匹配滤波方法(matchedfiltertechnique)(Turin,1960;Gibbons,Ringdal,2006)是通过波形互相关寻找与已知模板事件相似的地震事件,可在信噪比相对较低的条件下获取更为完备的目录(Shellyet al,2007),但其检测能力仍然受限于模板事件的分布和数量,且运行效率较低。为了规避匹配滤波方法在地震自动检测中的局限性,在计算机配置有限的条件下,我们采用基于台网约束下的长短窗特征触发式震相检测的模板事件识别方法和匹配滤波自动检江西广东浙江三明莆田厦门漳州116 E11812028N 262422F4F5F3F6F7F1F2晚更新世断裂
16、2.0ML3.06.0MS7.0全新世断裂历史强震2015年中小地震0ML2.05.0MS6.0前第四纪断裂福建台网台站分布ML4.0早中更新世断裂3.0ML4.0MS7.0台湾海峡台湾福州图1福建地震台网台站、历史中强地震、2015 年中小地震分布和区域断裂带分布图F1:滨海断裂带;F2:长乐诏安断裂带;F3:政和海丰断裂带;F4:邵武河源断裂带;F5:闽江断裂带;F6:永安晋江断裂带;F7:上杭云霄断裂带,下同Fig.1Thedistributionofseismicstations,historymoderateandstrongearthquakes,mid-smallearthqua
17、kesin2015andfaultzonesinFujianareaF1:Binhaifaultzone;F2:Changle-Zhaoanfaultzone;F3:Zhenghe-Haifengfaultzone;F4:Shaowu-Heyuanfaultzone;F5:Minjiangfaultzone;F6:Yongan-Jinjiangfaultzone;F7:Shanghang-Yunxiaofaultzone,thesamebelow540地震学报45卷测方法(phasepicking,association,location,matchedfilter,缩写为 PALM)(Zho
18、uet al,2019)对2015 年福建地震台网连续波形进行扫描和地震精定位,以期获得断裂带的地震活动性。1 方法和数据 1.1 方法PALM 方法是一种基于匹配滤波技术的自动目录扩展方法,利用 STA/LTA(Allen,1978)拾取震相,在台网的约束下,通过震相关联算法去除单台误识别,获得完整的模板事件,再由基于匹配滤波技术的目录扩展方法,利用高性价比 GPU 计算地震模板事件与原始连续波形的互相关函数,提高地震识别率,尤其是在福建地区这类背景噪音相对较高的区域,可有效扩展地震目录数目,为后续地震构造背景研究提供可靠数据。PALM 方法在构建 2021 年漾濞 MS6.4 高精度地震序
19、列时(Zhouet al,2021)与 Liu 等(2022)用类似方法获取的地震条目在同一数量级上,且地震分布具有较好的一致性,该方法在 2019 年 7 月 4 日南加州里奇克莱斯特(Ridgecrest)地震序列(Zhouet al,2022)的构建上亦取得了良好效果。PALM 方法由两部分构成:PAL 模板拾取和 MSMS 匹配滤波。PAL 模板拾取部分分为三个步骤:震相拾取(phasepicking)、台网约束下的震相关联(association)及地震事件的定位(location)。首先震相拾取基于 STA/LTA 特征的触发式震相检测和寻峰式震相拾取算法(Allen,1978,1
20、982),利用STA/LTA 长短窗能量比检测 Z 分量的 P 波峰值,再通过偏振滤波器在水平分量上将 P 波能量进行压制后利用 STA/LTA 正确识别出 S 波峰值,该方法可以准确地给出 P 波和 S 波震相到时。其次,震相关联算法基于台站记录在时间和空间上的关联,地震事件在各台站的记录需满足:在时间域,由各台站的 P 波和 S 波到时估算出的发震时刻与实际发震时刻相近;在空间域,台站的震中距与 P 波和 S 波到时差估算出的震中距相近。时间域的关联通过搜索发震时刻丛集实现,而空间域的关联则通过网格搜索走时残差最小的震中位置实现。最后,利用 HypoInverse(Klein,2002)定
21、位法进行地震事件定位,得到 PAL 模板事件目录。MSMS 匹配滤波部分是一种可在 GPU 上进行计算的自动匹配滤波技术方法。该方法共分为四步:计算事件模板与待检测连续波形的互相关函数;根据模板时间走时将各台站的互相关函数对齐;用蒙版的方式拓展互相关函数峰值的范围,由于模板事件与被检测事件的震中位置差异、模板事件震相拾取的误差以及介质波速变化等因素,仅通过走时偏移无法完全对齐互相关峰值,造成后续叠加时相消,而通过应用峰值蒙版可以减少此类偏差,从而提高模板的检测能力;将各台用蒙版拓展过的互相关函数进行线性叠加(Zhouet al,2019),多台叠加可有效压制噪声的互相关值,从而降低误识别率。基
22、于互相关的震相拾取可以准确地确定相对走时:ttcorrtorgttemp,(1)式中:tcorr为互相关峰值位置确定的震相到时;torg为被检测事件的发震时刻;ttemp为模板事件在该台站的走时。根据模板事件与被检测事件的相对走时,即可使用双差重定位算法(HypoDD)确定事件间的相对位置(Waldhauser,Ellsworth,2000)。基于 PALM 方法(Zhou,2022),我们可以构建从原始波形到获取精定位地震事件的整体架构。在 HypoInverse 绝对定位和 HypoDD 相对定位中,我们均使用一维福建 2015 模型(朱元清等,2017)作为初始速度模型。图 2 分别为以
23、 2015 年 1 月 27 日和 2015 年 4 月 19 日为起始时间的不同台站垂向原始波形记录,这两个波形事件在未滤波前初始 P 波震相较为清晰但后续 S 波震相肉眼较难识别,因3期刘芳等:基于自动检测方法的福建地区断裂带地震活动性研究541此均未被福建台网拾取为地震事件,但利用 PALM 方法可识别为模板事件,并参与后续匹配滤波算法,可获得更多地震事件。1.2 数据本文收集了福建台网 88 个台站 2015 年 14 月和 712 月共 10 个月的连续波形数据。台站分布如图 1 所示,中部和南部台站密度相对较大,北部台站密度较为稀疏。将收集到的连续波形数据进行预处理,并在 240H
24、z范围内进行带通滤波,得到可进行 PAL 计算的波形数据。由于本试验使用的 GPU 具有显存为 8G 的 M4000 显卡,在 MSMS 自动检测过程中,需要将福建地震台网一整天所有台站的连续波形读入内存中,因此,需要将 88 个台站的连续波形数据降采至每秒 25 个数据才能读入显卡内存中,以便快速进行 GPU 运算。另外,为了减少运算时间和降低噪声、脉冲标定等局部影响以确保地震事件识别的准确性,设定至少有 6 个台站同时接收到信号才被当作一个地震事件。PALM 方法可高效地从连续波形中自动检测出地震事件,配合定位程序 HypoInverse 和 HypoDD 获得高精度震源位置,从而给出构造
25、带的地震活动特性。2 计算结果在进行 STA/LTA 特征触发式震相检测和寻峰式震相拾取算法时,将信噪比阈值设置为12,将长短窗平均能量比阈值设置为 8,S 波窗长设置为 20s,以避免福建地震台网外部及台湾地区的地震被计算。由于噪声、脉冲等非天然事件的随机性,当非天然地震事件被当作模板进行后续的 MSMS 自动检测并与原始连续波形进行互相关时,互相关系数会远小于设置的互相关阈值 0.4,不会检测出新的地震事件,即被淘汰。为了使模板事件波形质量更高,更好地服务于后续模板匹配滤波检测,我们规定保留由最少 6 个台站参与计算的模板事件进行后续计算,在进行 PAL 计算后进行目录整理,最终获得地震事
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