我国西南地区地震预警快速震级估计参数及模型研究

发布时间：2020-04-17 20:07

【摘要】：为控制和减轻我国西南地区的潜在地震威胁,建立一套适用并服务于该地区地震预警系统的震级估计模型就显得尤为重要。针对该问题,本文论述了短时地震动信号与震级估计参数的理论关系,分析并验证了快速震级估算的常用方法,研究了不同地区中震级估计模型的差异特征,介绍了地震预警震级估算的新参数和新方法。本研究为我国西南地区地震预警系统的建立提供了参考。本文的主要内容包括:(1)利用2008年汶川地震(M_W 7.9)主、余震和2013年芦山地震(M_W 6.6)主、余震短时地震动信息,研究了最大卓越周期(τ_p~(max))、特征周期(τ_c)和最大位移幅值(P_d)三个预警参数与地震震级的相关性,并建立了对应的震级估计模型。结果表明,τ_p~(max)参数与所选数据库地震震级呈现分段相关,分别为4.0~6.0级和6.0~8.0级;而τ_c参数在所选数据库整段震级范围内呈现明显的相关,且没有出现震级饱和现象,但是该参数的拟合回归线斜率略低于其它地区;而P_d参数与震级在4.0~6.0级的相关性最好,对于大震级却出现了较为明显的震级饱和现象。值得注意的是,通过增长时间窗口或缩窄滤波频带可以在一定程度上改善震级饱和现象,但是拟合回归线斜率会有所减小。(2)利用2014年云南地区三次大地震主震及余震短时地震动信息,验证与研究了上一章节所建立的震级估计模型在云南地区的适用性,结果表明三种参数模型均能在短时间内有效地进行震级估算,三个参数模型求得的估计震级在大震下均没有出现明显的震级饱和现象。但由于目前难以在短时窗下得到准确的震源距或震中距,因此推荐在西南地区的地震预警系统中使用τ_p~(max)和τ_c模型来估计震级。为了说明本研究所建立的模型与前人基于其它地区数据所建立模型的异同,还对它们进行了比较、分析和评价,结果表明不同参数所表现出来的差异性以及与其它区域模型的差异应与西南地区的地区区域特性有关。(3)介绍了一种新型的震级估计参数,即对数周期(τ_(log)),利用2008年汶川主震及其余震短时地震动信息,研究了该参数与震级的相关性,并与前人研究同为周期/频率相关算法的τ_p~(max)和τ_c参数进行对比,结果表明该方法能够有效地降低对于小震事件的误(漏)报率。随后,为克服震级饱和现象,本研究借鉴位移源谱方法探讨了基于单台站P波位移源谱开展地震震级估算的适用性,进一步研究了震源距、场地条件对该方法估算地震震级可靠性的影响,结果表明位移源谱法能较好的估算大地震震级,可以有效地解决震级估算时震级饱和问题,此外,在不同震源距和场地条件下,该方法均能提供稳定的震级估算。
【图文】：

分布图,芦山,鲁甸,景谷

逆冲型的、自东北向西南沿着四川盆地边缘分布的断裂带，长约 500 km，，宽达 30～70 km。近十余年来，龙门山地震带十分活跃，控制着四川地区主要的大地震。值得注意的是，从图 1-1a 中余震分布可以看出，2013 年芦山地震的破裂与 2008 年汶川地震的破裂在龙门山断裂带上并没有贯通，即在地震带的南部中段存在一个“破裂空段”，因此龙门山断裂带仍存在发生大震级地震的危险性。2014 年，同样位于我国西南地区的云南省在４个多月的时间内接连发生了 3 次 6级以上地震，让广大人民的生命财产遭受了巨大的损失。2014 年 5 月 30 日，在云南省德宏傣族景颇族自治州盈江县发生了 MS6.1 强烈地震，震中位置为 25.0°N，97.8°E，震源深度为 12 km，反演结果表明，发震断裂位于近南北向的苏典断裂，为右旋走滑型断裂[4]。同年 8 月 3 日，云南省昭通市鲁甸县发生 MS6.5 强烈地震，震中位于 27.1°N，103.3°E，震源深度 12 km，发震断裂位于包谷垴-小河断裂，属于左旋走滑型断裂[5]，鲁甸地震诱发了多处灾难性滑坡灾害，造成了大量人员伤亡财产损失。两个月后，10月 7 日云南省普洱市景谷傣族彝族自治县发生 MS6.6 强烈地震（震中 23.4°N，100.5°E），震源深度 5 km，发震断裂位于北西向的普文断裂，属于走滑型断裂[6]。三次地震的主余震序列以及附近固定台站分布位置如下图 1-1b 所示。

震源距,地震记录,震级,平均法

图 2-1 本章节所采用的四川地区地震记录震级与震源距分布2.1.3 滤波本文将对加速度、速度和位移记录采用 2 阶巴特沃斯（Butterworth）滤波器进行处理，使用的滤波频带范围为：对于 τp、τc和 τlog参数，均采用 0.075 Hz 高通滤波处理，而对于 Pd参数，研究了不同滤波频带（0.075 Hz 高通、0.075-3 Hz 带通和 0.25-3 Hz 带通）对参数的影响。2.1.4 P 波和 S 波到时的捡拾目前国内外常用的 P 波自动捡拾方法主要有：长短时平均法（STA/LTA），赤池准则法（AIC），长短时平均法与 AIC 准则结合的方法（STA/LTA+AIC）以及基于小波系数与 AIC 准则结合的方法（W-AIC）。上述自动捡拾方法虽然操作简单，容易实现，方便批量处理数据，但是自动捡拾到时与实际到时相比仍存在一定的误差，因此与前
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P315.75

【参考文献】