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利用自动经验基线校正方法,分析2013年4月20日芦山MS7.0级地震13个近场强震动台的观测资料,以估算同震位移场分布,并据此反演了震源滑动模型.经与GPS结果比较,两种不同方法给出的芦山7级地震的水平近场同震位移场幅度都不超过cm级,均显示为典型的逆冲型地震(兼有少量左旋走滑错动).强震最大水平和垂直永久位移分别为4.9cm和4.4cm,分别出现在51YAM台和51QLY台.两种资料反演的震源滑动模型虽显示多事件特征,但主要滑动均集中在第一次事件,即初始滑动点两侧的走向长约30km、倾向长约25km的相对集中的较小范围内,强震和GPS模型的最大滑动量分别为1.14m和1.09m,较为一致.其余子事件滑动量小且分布零散,不能排除其数值效应的因素.反演矩震级均在Mw6.7左右,地表破裂应该不明显.文章还讨论了目前在我国利用近场强震动记录估计Mw6~7级地震同震位移场存在的困难和问题,为今后类似工作提供参考. 相似文献
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利用自动经验基线校正方法,分析日本2008年岩手-宫城内陆Mw6.9地震震中周围密集强震动观测台网资料,快速解算出了同震位移场分布,并据此反演了震源滑动模型.经与GPS结果比较,两种不同方法给出的同震位移幅值、方向和总体分布特征较为接近.基于相同断层面参数反演的震源模型空间展布形态、主要滑动范围、平均和最大滑动量、滑动方向以及由模型计算的矩震级等均吻合较好,从而验证了方法的可行性.讨论了自动经验基线校正方法尚存在的问题和不足,为今后利用强震资料快速解算Mw6-7级及以上地震的同震位移场并反演震源滑动分布提供参考. 相似文献
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利用2016年4月16日日本熊本MW7.0地震震中周围94个近场强震动台的观测资料和新近改进的强震经验基线校正方法SMBLOC,尝试解算并绘制了一个内陆M7左右走滑型地震的同震位移场全貌,并反演了其震源滑动模型.与日本国土地理院(GSI)公布的该地震57个GPS同震位移结果的比较显示,两种完全不同资料、不同解算方法给出的水平同震位移场的最大幅值均为100 cm左右,均呈右旋走滑为主兼具部分正断分量的震源机制.强震最大水平和垂直永久位移分别为104.5 cm和58.0 cm, 分别出现在震中东北侧的KMMH162台和KMM005台.两种资料单独以及联合反演的震源滑动模型均表明,此次地震为北东侧破裂为主并呈双事件特征,且主要滑动均不在初始破裂点附近, 而是集中于第二次事件周围,即距离初始破裂点东北侧约20 km处的走向长约40 km、倾向宽约20 km的范围内.基于强震和GPS模型所得的最大滑动量分别为5.10 m和5.87 m,量级一致,反演矩震级均为MW7.1左右;主破裂区近地表滑动量比野外调查结果略微偏大,可能与数值效应有关.此外,还利用不同方法得到的解算结果比较了熊本地震特有的12组台间距在3 km以内的GPS-强震台站对各自的三分量同震位移,其结果表明对于M7左右的地震而言,SMBLOC方法解算同震位移时方向和幅值的可靠性下限约为2 cm. 相似文献
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利用改进的自动经验基线校正方法SMBLOC,对2016年8月24日意大利佩鲁贾MW 6.2级地震震中周围约60 km内的近场强震记录进行基线校正并尝试给出同震位移场,与GPS观测结果进行对比分析,分别独立和联合两种资料反演震源滑动模型,并根据震源模型进一步给出全空间预测位移场分布.研究结果表明:(1)两种不同的资料给出的水平位移场幅值均为cm级,且均表明断层的错动以正断为主.(2)两种同震位移场分别独立和联合反演所得的震源静态滑动范围基本一致,最大滑动均发生在震中东北侧,强震模型表现出明显的双事件特征,较大滑动分布在震中东北侧和东南侧,GPS模型在震中东南侧的滑动相对较小,其双事件特征不明显.两种模型的最大滑动量分别为0.96 m和0.86 m,较为一致,反演的矩震级均在MW 6.3左右.(3)根据震源滑动模型计算所得的佩鲁贾地震全空间预测的水平同震位移场中最大位移分布区域与震后报告中受灾严重的地区基本一致.表明在一定的条件下,利用SMBLOC方法解算震级较小的MW 6.0左右地震强震记录的同震位移场,并反演震源滑动模型具有一定的可行性,且其同震位移场和滑动模型可为震后灾害快速评估、救援力量分配、余震趋势判定等快速应急响应工作提供参考依据. 相似文献
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Yabuki & Matsu'ura反演方法是利用ABIC最佳模型参数选取方法和平滑的滑动分布作为约束条件,由形变观测数据计算发震断层滑动分布.本文基于日本列岛同震GPS观测数据和发震断层曲面构造模型,利用Yabuki & Matsu'ura反演方法计算2011年日本东北地区太平洋海域Mw9.0级地震的发震断层同震滑动分布.反演结果表明,断层面上的最大滑动量为35 m,较大滑动分布在浅于30 km的震源中心上部,最大破裂集中在20 km深度的地方.其地震矩约为3.63×1022N·m,对应的矩震级为Mw9.0.模拟结果显示Yabuki & Matsu'ura反演方法更适用于倾角低于40°的断层模型反演.最后,本文基于上述方法获得的发震断层滑动模型,利用地球体位错理论正演计算该地震在中国及其邻区产生的远场形变,正演计算结果基本可以解释由中国GPS陆态网络观测到的同震形变. 相似文献
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2013年4月20四川省芦山县发生MS7.0级地震,目前的研究资料表明地震发生在龙门山断裂南段,但地表未发现明显破裂.本研究利用InSAR技术与Radarsat-2雷达数据,获取了芦山地震同震的部分形变场,结果表明,近场区域的LOS位移发生视线向隆升,量值在7 cm左右.随后利用弹性半空间的位错模型反演了断层面参数,综合反演结果及震源机制解最终确定了发震断层的初始模型,以形变场观测数据为约束,基于梯度下降法反演获得了断层面上的滑动分布,反演得到的矩震级为Mw6.45级,断层走向213°,倾角39°~43°,最大滑动位于地表以下约13 km深度位置,最大滑动量0.91 m,平均滑动角71°,整体上仍以逆冲滑动为主,兼具左旋走滑.推测在双石-大川断裂以东12 km处展布一条隐伏断裂,为本次的发震断裂. 相似文献
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2011年3月24日缅甸东北部发生Mw6.8级地震.本文利用覆盖该地区的升降轨ALOS PALSAR数据,获取了该次地震的同震形变场,并采用灰度配准技术获取了其地表破裂位移.针对影像中因轨道不精确造成的非线性长波长误差,本文采用二次多项式曲面法予以去除,获取了更为精确的同震形变场.最后,基于弹性半空间形变模型反演了该地震的断层滑动分布.结果表明,该地震断层滑动以左旋走滑为主,兼具少许的倾滑运动分量,断层滑动主要集中分布在断层面0~10 km深度范围,最大滑动量达5 m,位于地表以下5 km深处.反演获得的地震标量矩为2.49×1019N·m,震级约为Mw6.8级. 相似文献
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基于黏弹性球体位错理论, 联合陆地和海底同震GPS数据以及日本本岛330个陆地GPS站点5~10年的震后数据, 反演了日本MW9.0地震的断层滑动模型, 提升了断层滑动分布在细节上的合理性。 首先, 基于日本本岛330个陆地GPS站点震前2年和震后10年的连续观测数据, 获取了日本MW9.0地震震后5~10年的年平均位移, 该时段的位移几乎完全由地幔黏弹性松弛效应引起; 接着, 利用黏弹性球体位错理论对震后5~10年的位移进行反复拟合, 确定了日本MW9.0地震震源及周边地区的地幔黏滞性系数最优解(9.0×1018 Pa·s)。 然后, 联合同震和震后位移数据, 引入黏弹性位错格林函数, 反演了2011年日本MW9.0地震的断层滑动分布。 结果表明, 该地震同震破裂的最大值达到了62.72 m, 同震滑动的总地震矩为4.48×1022 Nm, 相应的矩震级为MW9.03。 由于黏弹性松弛效应引起的震后位移中包含了同震破裂的信息, 基于黏弹性球体地震位错理论, 联合同震和震后位移数据反演断层同震破裂, 有效提高了日本MW9.0地震断层滑动分布的可靠性。 最后, 本文提出的反演方法为同震观测结果缺乏的大地震震后科考提供了理论支撑: 在大地震发生之后, 即使在同震期间没有足够的观测数据, 也可以在震后通过对震源区的加密观测积累的震后数据, 使用本文提出的反演方法优化同震断层滑动模型。 相似文献
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2009年4月6日意大利L'Aquila地区发生了Mw6.3级地震,该地震造成了300余人的人员死亡. 本文联合不同波长、不同入射倾角的升降轨Envisat和ALOS卫星的差分干涉数据对该地震进行震源机制解的反演研究. 研究首先对卫星雷达影像进行二通差分干涉处理,获取了覆盖L'Aquila地震震区的完整InSAR同震形变场,然后结合四叉树和均匀采样方法对原始观测数据进行降采样. 在此基础上,联合GPS形变观测数据,利用弹性半空间矩形和三角位错模型,以及断层自动剖分技术对断层面进行最优离散剖分,反演获取了发震断层的精确几何参数和最优断层滑动分布,结果显示分布式三角位错滑动模型能够很好地解释观测到的地表形变场. 反演结果表明发震断层是一个以正倾滑为主兼有少量右旋走滑的盲断层;基于观测数据最优确定的断层单元的最短边长为0.4 km,最长边长为6.3 km;此次地震的滑动分布主要发生在5～14 km深度的范围内,最大滑移量为1.07 m,释放的能量为3.43×1018 N·m(Mw6.32),与地震学的研究结果非常一致. 相似文献
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利用于田震中300 km范围内的1个GPS连续站和12个GPS流动站数据,解算得到了2014年新疆于田MS7.3地震地表同震位移,并反演了发震断层滑动分布,探讨此次地震对周边断裂的影响.地表同震位移结果显示,GPS观测到的同震位移范围在平行发震断裂带的北东-南西向约210 km,垂直发震断裂带的北西-南东方向约为120 km,同震位移量大于10 mm的测站位于震中距约120 km以内;同震位移特征整体表现为北东-南西方向的左旋走滑和北西-南东方向的拉张特征,其中在北东-南西方向,I069测站位移最大,约为32.1 mm,在北西-南东方向,XJYT测站位移最大,约为28.1 mm;位错反演结果表明,最大滑动位于北纬36.05°,东经82.60°,位于深部约16.6 km,最大错动量为2.75 m,反演震级为MW7.0,同震错动呈椭圆形分布,以左旋走滑为主并具有正倾滑分量,两者最大比值约为2.5：1,同震错动延伸至地表,并向北东方向延伸,总破裂长度约50 km,地表最大错动约1.0 m;同震水平位移场模拟结果显示贡嘎错断裂、康西瓦断裂和普鲁断裂等不同位置主应变特征具有差异性,这种差异特征是否影响断裂带以及周围区域的应力构造特征,值得关注. 相似文献
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2016年11月25日新疆克孜勒苏州阿克陶县发生MW6.6地震。 本文利用合成孔径雷达差分干涉测量技术, 对Sentinel-1卫星获取的升、 降轨雷达数据进行了处理, 提取了该次地震的同震形变场, 并结合形变场特征与震源机制解, 采用梯度下降法反演发震断层的滑动分布。 结果表明, 升、 降轨LOS向同震形变场在发震断层两侧具有明显不同的形变特征, 主要形变区域分布在断层两侧, 升轨LOS向形变量可达-8.2 cm与11.2 cm, 降轨LOS向形变量可达-21.4 cm与13.1 cm; 反演的升、 降轨干涉形变场与InSAR测量值之间的残差得到有效控制, 大部分的残差介于±5 cm之间; 断层滑动分布主要集中于沿断层面深约2~18 km处, 最大滑动量位于沿断层面深约7 km处可达0.96 m; 平均滑动角约182.29°, 最大滑动处的滑动角约197.13°, 两个滑动分布中心的滑动角均接近180°, 表明阿克陶地震为一典型的右旋走滑破裂性事件; 当剪切模量取32 Gpa时, 反演的发震断层地震矩M0可达9.75×1018, 相当于矩震级MW6.60, 与地震波形反演结果一致。 相似文献
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2010年9月4日新西兰南岛Canterbury平原发生了Mw7.1地震,震源深度约为10 km.本次地震发生在一条震前不为人所知的断层上.我们利用覆盖整个震区的合成孔径雷达(SAR)观测资料,通过干涉处理分析获得雷达视线向(LOS)同震形变场;以此资料为约束反演了断层的几何参数以及同震破裂分布.结果显示,该地震造成四条相对独立断层的破裂.大部分的地震矩释放发生在Greendale断层(编号1-4),其错动以右旋走滑为主,最大破裂约为8.5 m.其它三条断层中,经过震源的逆冲断层最大破裂为5.1 m (编号6),位于Greendale断层以西的逆冲断层最大破裂为3.5 m (编号5),位于Greendale断层北面的走滑断层最大破裂为1.9 m(编号7).反演的Greendale断层地表滑动与地质调查得到的地表破裂在形态和数值上均吻合较好.本次地震释放的地震矩为5.0×1019N·m,矩震级为7.1.板块边界带形变场分析表明,Darfield地震的发生受边界带应变分配在该地区残留构造应力场控制,其复杂性体现了区域构造应力场的特点.地震对其周围地区的应力场影响较大,库仑应力增加区与余震分布有一定对应关系,并在2011年Christchurch 6.3级地震发震断层区域造成约0.1bar的库仑应力增加,对此地震有一定的触发作用. 相似文献
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应用有限单元方法,计算了2015年尼泊尔MS8.1大地震发生产生的同震变形和应力变化.计算中考虑地球为球体以确保远场应力场变化得到可靠结果,采用PREM模型的地球分层模型,考虑了中国地震局(CEA)和美国地质调查局(USGS)各自提供的断层滑动模型.结果表明:尼泊尔MS8.1地震是一个比较典型的低角度逆冲地震,水平位移和应力降较大;地震造成南北方向上的水平位移最突出,且集中在首都加德满都附近区域.USGS断层滑动模型地表最大位移量达到3.5m,CEA滑动模型最大为1.2m;东西向和垂直方向上的同震位移相对较小;同震位移量级在0.1m的影响区域可达300km;地震造成尼泊尔地区最大库仑应力变化可达到MPa量级,地震危险性依然较大.此次MS8.1地震对我国西藏地区有一定影响,特别是雅鲁藏布江地区和拉萨块体南北走向的正断层,库仑应力变化为正,量级可达数千帕乃至十余千帕,应该注意该区被诱发中强震的可能性. 相似文献
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Yongge Wan Zheng-kang Shen Min Wang Yuehua Zeng Jichao Huang Xiang Li Huawei Cui Xiwei Gao 《地震科学（英文版）》2015,28(3):187-195
We analyze co-seismic displacement field of the 26 December 2004, giant Sumatra–Andaman earthquake derived from Global Position System observations,geological vertical measurement of coral head, and pivot line observed through remote sensing. Using the co-seismic displacement field and AK135 spherical layered Earth model, we invert co-seismic slip distribution along the seismic fault. We also search the best fault geometry model to fit the observed data. Assuming that the dip angle linearly increases in downward direction, the postfit residual variation of the inversed geometry model with dip angles linearly changing along fault strike are plotted. The geometry model with local minimum misfits is the one with dip angle linearly increasing along strike from 4.3oin top southernmost patch to 4.5oin top northernmost path and dip angle linearly increased. By using the fault shape and geodetic co-seismic data, we estimate the slip distribution on the curved fault. Our result shows that the earthquake ruptured *200-km width down to a depth of about 60 km.0.5–12.5 m of thrust slip is resolved with the largest slip centered around the central section of the rupture zone78N–108N in latitude. The estimated seismic moment is8.2 9 1022 N m, which is larger than estimation from the centroid moment magnitude(4.0 9 1022 N m), and smaller than estimation from normal-mode oscillation data modeling(1.0 9 1023 N m). 相似文献
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模拟2015年尼泊尔地震（主震MW7.8及最大余震MW7.3） GPS/InSAR同震位移、远震体波、高频GPS位移波形和强震加速度记录,构建统一震源模型.统一模型分布特征主要由InSAR观测决定,地震矩释放过程则与P波模型相似,静态与高频GPS观测增加了对破裂时空特征的约束强度;各种比对表明,该模型对各基于单一类型反演模型具有很好的兼容性,棋盘测试展现其具有更优空间分辨率,最小可恢复20 km×20 km尺度的空间特征,压缩了非同震信号或误差导致的零散瑕疵,主、余震破裂具有更好的空间对应关系.主震展布范围为140 km×80 km;4 m以上破裂集中在加德满都以北30 km、深度15 km的狭长区域内,最大滑动量为7.4 m;破裂持续总时长为60 s,破裂速度为3.3 km·s-1,子断层上升时间在10 s内.MW7.3余震破裂区域位于主震东侧边缘,滑动量围绕震中扩散,扩展范围为30 km×20 km,最大滑动量约为4.4 m,总破裂持续时间为35 s.本次地震中静态和高频的GPS观测亦具备独立约束主震破裂扩展过程的能力. 相似文献
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COSEISMIC DISPLACEMENT FIELD OF THE WENCHUAN EARTHQUAKE DERIVED FROM STRONG MOTION RECORDS AND APPLICATION IN SLIP INVERSION 
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下载免费PDF全文 The development of high-rate GNSS seismology and seismic observation methods has provided technical support for acquiring the near-field real-time displacement time series during earthquake. But in practice, the limited number of GNSS continuous stations hardly meets the requirement of near-field quasi-real-time coseismic displacement observation, while the macroseismographs could be an important complement. Compared with high-rate GNSS, macroseismograph has better sensitivity, higher resolution(100~200Hz)and larger dynamic range, and the most importantly, lower cost. However, baseline drift exists in strong-motion data, which limits its widespread use. This paper aims to prove the feasibility and reliability of strong motion data in acquiring seismic displacement sequences, as a supplement to high-rate GNSS.
In this study, we have analyzed the strong-motion data of Wenchuan MS8.0 earthquake in Longmenshan fault zone, based on the automatic scheme for empirical baseline correction proposed by Wang et al., which fits the uncorrected displacement by polynomial to obtain the fitting parameters, and then the baseline correction is completed in the velocity sequence. Through correction processing and quadratic integration, the static coseismic displacement field and displacement time series are obtained. Comparison of the displacement time series from the strong motions with the result of high-rate GPS shows a good coincidence. We have worked out the coseismic displacement field in the large area of Wenchuan earthquake using GPS data and strong motion data. The coseismic displacement fields calculated from GPS and strong motions are consistent with each other in terms of magnitude, direction and distribution patterns. High-precision coseismic deformation can provide better data constraint for fault slip inversion. To verify the influence of strong-motion data on slip distribution in Wenchuan earthquake, we used strong motion, GPS and InSAR data to estimate the stress drop, moment magnitude and coseismic slip model, and our results agreed with those of the previous studies. In addition, the inversion results of different data are different and complementary to some extent. The use of strong-motion data supplements the slip of the fault in the 180km segment and the 270~300km segment, thus making the inversion results of fault slip more comprehensive.
From this result, we can draw the following conclusions:1)Based on the robust baseline correction method, the use of strong motion data, as an important complement to high-rate GNSS, can obtain reliable surface displacement after the earthquake. 2)The strong motion data provide an effective method to study the coseismic displacement sequence, the surface rupture process and quick seismogenic parameters acquisition. 3)The combination of multiple data can significantly improve the data coverage and give play to the advantages of different data. Therefore, it is suggested to combine multiple data(GPS, strong motion, InSAR, etc.)for joint inversion to improve the stability of fault slip model. 相似文献