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根据山西数字地震台网14个地震台的310条波形资料，研究了山西地区的非弹性衰减系数；采用Atkinson和Moya方法，研究了各台的场地响应和几种震源参数，并对这两种方法的反演结果进行了对比分析. 得到山西地区非弹性衰减Q值随频率f的关系为Q(f)=323.2f 0.506；得到的14个台站的场地响应均没有显示出明显的放大效应，这与山西台站均处于岩石地基相符；得到了拐角频率与地震矩、地震矩与应力降、震源半径与应力降之间存在依赖关系. 相似文献
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文中利用福建数字地震台网1998年建网以来记录的2.5级以上地震的波形资料,采用Atkinson等提出的方法计算了福建地区地震波非弹性衰减系数、几何扩散系数和台站场地响应。考虑到该方法在计算台站场地响应时得到的结果是相对场地响应,利用Moya等提出的方法对台站场地响应进行重新计算,对震源谱的低频水平和拐角频率进行联合反演,并计算了参与反演的地震的新参数(地震矩、应力降和破裂半径),同时讨论了它们之间的关系。反演结果表明福建地区地壳平均Q值与频率的关系为Q=504.1×f0.332,而场地响应均表现为与频率相关并基本在1附近波动,这与福建数字地震台站基本建立在基岩之上的实际情况相符合。震源参数的计算结果表明,地震矩与震级以及震源谱拐角频率的相关性较好,而地震矩与应力降以及应力降与震源半径之间的依赖关系不很明确,这可能与参与计算的地震数量以及震级范围有关 相似文献
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利用山东台网记录的长岛震群2017年2月14日—9月1日期间的波形与震相资料研究长岛地区非弹性衰减系数,得到该地区介质平均Q值与频率f的关系式为Q(f)=363.9f1.374 1。采用Moya等[1]提出的利用遗传算法联合反演得到长岛周边台站的场地响应,根据Brune模型震源参数计算公式求解长岛震群序列地震震源参数。结果显示,各个震源参数之间均存在一定的相关关系,地震矩随ML震级的增大而增加,地震矩与破裂半径R之间存在半对数关系,拐角频率fc随地震矩的增大而减少;长岛地震序列的应力降数值普遍偏小,最大不超过0.9MPa,这意味着长岛震源区整体构造应力较低,也可能指示长岛震群为低摩擦应力的断层作用;震源参数随时间的变化方面,整体而言,长岛震群地震应力降变化起伏很大,在M4.1地震发生前,拐角频率与应力降均发生快速下降后随即翻转上升的现象,证明在M4.1地震发生前震源区整体应力的挤压逐渐增强。 相似文献
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新疆北天山非弹性衰减、场地响应及其震源参数研究 总被引：4，自引：0，他引：4
本文利用新疆北天山22个数字地震台的地震波形资料,首先采用Atkinson方法得到了北天山Q值随频率f的关系式为Q(f)=465.2f0.53;其次采用Moya方法反演得到了22个台站的场地响应,结果显示,绝大多数台站的场地响应在1附近,其中5个台站的场地响应表现出不同程度的放大效应,可能与台基岩性和仪器工作状态有关;最后用ω平方震源模型计算了161次地震的震源参数,结果表明,在单对数坐标下,161次地震震级(MS)与地震矩的对数、震源破裂半径、矩震级呈正相关关系、与拐角频率呈负相关关系、与应力降并无明显的依存关系,进而利用震源参数中的应力降时序图,分析了研究区内2次6级地震前后应力降随时间的变化特征:表现为震前出现高应力异常,震后趋于低值的变化过程。 相似文献
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基于安徽数字地震台网2010年1月至2017年12月记录到的ML2.5～5.0级地震,根据中小地震震源参数测定原理,利用多台多地震联合反演Atkinson方法和Moya方法分别计算了安徽地区地壳平均非弹性衰减因子Q值和安徽24个省属专业地震的台站场地。在此基础上,运用遗传算法求得安徽地区96个地震事件的震源谱参数,进而根据Brune中小地震圆盘模型计算其拐角频率、地震矩、应力降、矩震级、震源尺度等震源参数,并分析其特征及相互之间的关系。研究结果表明:安徽地区中小地震的ML震级与其他震源参数之间存在一定相关关系,而地震矩M_0与应力降Δσ、震源尺度r和拐角频率f_c之间并未表现出明显的相关关系。 相似文献
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根据天津数字地震台网记录的发生在天津地区的中小地震波形资料,采用Moya方法,反演天津地区39个地震的震源谱低频水平、拐角频率和28个台站的场地响应,计算了参与反演的地震矩、拐角频率、应力降和震源半径等参数,并讨论了它们之间的关系.结果表明: 27个井下台的场地响应曲线形态基本一致,低频有不同程度的放大,高频衰减较快;蓟县地表基岩台的场地响应低频基本在1附近变化,高频也有明显衰减.地震矩与震级及震源谱拐角频率的关系密切;拐角频率随震级的增大,有明显的下降;对于3级以上的地震,应力降、震源半径随地震震级的增大有明显的增大. 相似文献
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山西地区非弹性衰减系数、场地响应和震源参数的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据山西数字地震台网14个地震台的310条波形资料,研究了山西地区的非弹性衰减系数,采用Atkinson和Moya方法研究了各台的场地响应和几个震源参数,并对这两种方法的反演结果进行了对比分析.得到山西地区介质品质因子Q值随频率f的关系为;Q(f)=323.2f0.506;得到的14个台站的场地响应均没有显示出明显的放大效应,这与山西台站均处于岩石地基相符;得到拐角频率和地震矩、地震矩和应力降、震源半径和应力降之间存在依赖关系. 相似文献
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本文根据昆明区域数字台网记录的数字地震波形资料,采用Atkinson方法反演了施甸地震震源区非弹性衰减,运用Moya方法反演了施甸震中200km区域内6个数字地震台的场地响应。首先扣除了地震记录数据中传播路径、场地响应和仪器响应的影响,继而利用遗传算法测定了2001年施甸震群的震源参数。结果表明:①地震矩和近震震级有很好的线性关系,地震矩范围为1×1012~1014N.m,震源破裂半径为157~973m,地震矩与震源半径之间亦呈线性关系。②拐角频率随地震矩的增大而减小。用最小二乘法拟合出拐角频率与地震矩之间的关系式,据此关系式可计算出拐角频率的估计值。拐角频率与其估计值之差的时间进程曲线表明,强余震发生之前会连续出现拐角频率与其估计值的差值呈高值或低值异常。③地震应力降范围为0.07~1.55MPa,应力降与近震震级无明显的依赖关系,强余震发生之前会出现高应力降异常。④余震的震源深度主要分布在5~10km,表明地震能量释放主要集中在这一深度范围内。 相似文献
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Introduction Seismic recording is the information recorded by seismograph when earthquake occurs, which is a kind of comprehensive information, including the characteristics of earthquake focus, propagation path of seismic wave and site response, etc. Therefore, we must try to distinguish source effect, propagation path and site response in the seismic recordings in order to obtain accu-rate parameters. The method of Atkinson has better solved the problem (Atkinson, Mereu, 1992), which is bas… 相似文献
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安徽地区震源参数特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据安徽数字测震台网记录的23个地震波形事件,首先采用Atkinson方法得到安徽地区的非弹性衰减特征,再用Moya方法得到24个台站的场地响应。在此基础上,扣除传播路径、场地响应和仪器响应的影响,利用遗传算法得到2009年以来安徽测震台网记录的42个ML≥2.0地震的震源参数,并对这些震源参数特征进行了系统的分析与研究。研究结果表明,安徽地区地震的地震矩与近震震级之间存在较好的线性关系,近震震级与矩震级存在一定的偏差,应力降与近震震级存在明显的正相关,震级越大,拐角频率越小,震源破裂半径越大。 相似文献
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基于遗传算法，采用Atkinson方法，选取2009-2017年内蒙古数字地震台网记录的内蒙古西部地区ML ≥ 2.7地震事件波形资料，反演得到83个地震的震源参数。分析结果表明：该地区的拐角频率、地震矩、零频振幅与震级之间的相关性较好，而地震矩与应力降以及应力降与震级之间呈弱相关性，地震矩与拐角频率呈良好负相关性。其中，应力降集中分布在0.7-20 MPa，当ML > 3.6时，随着震级增大，应力降呈现较为离散的特征。 相似文献
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本文利用呼和浩特数字地震遥测台网7个子台记录的119个质量较高的地震事件资料，基于遗传算法，采用Atkinson方法、Moya方法，反演得到了地震的震源谱参数、震源参数。在此基础上，从视应力的定义出发，根据反演得到的震源谱参数以及地震能量与震级的相互关系，计算得到了119个地震的视应力。并对它们之间的相互关系进行了讨论，结果显示，应力降、视应力与震级具有较好的线性关系，震源半径、应力降与视应力具有一定的相关关系。内蒙古中西部地区的高应力降和视应力区域主要集中在研究区的西南部。 相似文献
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It gradually becomes a common work using large seismic wave data to obtain source parameters, such as seismic moment, break radius, stress drop, with completingof digital seismic network in China (Hough, et al, 1999; Bindi, et al, 2001). These parameters are useful on earthquake prediction and seismic hazard analysis.Although the computation methods of source parameters are simple in principle and the many research works have been done, it is not easy to obtain the parameters accurately. There are two factors affecting the stability of computation results. The first one is the effect of spread path and site respond on signal. According to the research results, there are different geometrical spreading coefficients on different epicenter distance. The better method is to introduce trilinear geometrical spreading model (Atkinson, Mereu, 1992; Atkinson, Boore, 1995; WONG, et al, 2002). In addition, traditional site respond is estimated by comparing with rock station, such as linear inversion method (Andrews, 1982), but the comparative estimation will introduce some errors when selecting different stations. Some recent research results show that site respond is not flat for rock station (Moya, et al, 2000; ZHANG,. et al, 2001; JIN, et al, 2000; Dutta, et al, 2001). The second factor is to obtain low-frequency level and corner frequency fromdisplacement spectrum. Because the source spectrum model is nonlinear function,these values are obtained by eye. The subjectivity is strong. The small change of corner frequency will affect significantly the result of stress drop. 相似文献