王永哲

（中國(guó)北京 100081中國(guó)地震局地球物理研究所）

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利用GPS和InSAR數(shù)據(jù)反演2011年日本東北MW9.0地震斷層的同震滑動(dòng)分布

（中國(guó)北京 100081中國(guó)地震局地球物理研究所）

本文首先對(duì)Envisat/ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉處理， 獲取2011年日本東北MW9.0地震的地表InSAR同震形變場(chǎng)； 然后通過(guò)對(duì)InSAR同震形變數(shù)據(jù)重采樣方法的深入分析， 選擇條紋率法結(jié)合干涉圖的空間相干性對(duì)InSAR同震形變數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣； 最后基于彈性半空間位錯(cuò)模型， 聯(lián)合InSAR與GPS形變數(shù)據(jù)， 采用最小二乘法反演發(fā)震斷層的滑動(dòng)分布． 研究結(jié)果表明： 考慮相干性的條紋率重采樣方法， 更適用于形變場(chǎng)中存在除斷層外的有限邊界、 且形變場(chǎng)范圍較大的InSAR數(shù)據(jù)重采樣處理； 斷層滑動(dòng)主要發(fā)生在地表以下50 km范圍內(nèi)， 最大滑動(dòng)量為49.9 m， 矩張量為4.89×1022N·m， 所對(duì)應(yīng)的矩震級(jí)為MW9.1， 與地震學(xué)反演的結(jié)果比較吻合．

日本東北MW9.0地震 合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量 數(shù)據(jù)重采樣 同震滑動(dòng)分布

引言

日本位于歐亞、 菲律賓、 太平洋和北美等四大板塊交匯處， 太平洋板塊向北美板塊移動(dòng)形成俯沖帶， 并以80—90 mm/a的速率向西北部的北美板塊俯沖（Sellaetal， 2002）， 導(dǎo)致兩大板塊邊界應(yīng)力不斷積累． 雖然地震在該板塊邊界經(jīng)常發(fā)生并釋放出一定能量， 但更大的能量于2011年3月11日以日本東北MW9.0地震的形式得到了釋放． 此次地震不僅直接造成了人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失， 而且還引發(fā)了巨大的海嘯及其它次生災(zāi)害， 給日本帶來(lái)了巨大的災(zāi)難．

對(duì)斷層滑動(dòng)分布的研究可以進(jìn)一步為日本東北MW9.0地震的研究提供依據(jù)． 該地震發(fā)生后， 不同研究者分別利用不同數(shù)據(jù)對(duì)此次地震發(fā)震斷層的滑動(dòng)分布進(jìn)行了反演研究． 例如： Ozawa等（2011）利用GPS數(shù)據(jù)確定了同震和余震的滑動(dòng)分布， 并對(duì)滑動(dòng)分布結(jié)果進(jìn)行了分析， 其中同震滑動(dòng)分布顯示最大滑動(dòng)量集中在近震區(qū)， 達(dá)到27 m， 釋放的矩張量為3.43×1022N·m； Zhang等（2012）利用GPS形變數(shù)據(jù)和遠(yuǎn)震數(shù)據(jù)分別反演了斷層的同震滑動(dòng)分布， 并聯(lián)合反演了斷層的破裂過(guò)程， 認(rèn)為日本東北MW9.0地震為雙側(cè)破裂事件； Yagi和Fukhata（2011）通過(guò)遠(yuǎn)震P波數(shù)據(jù)反演了斷層的破裂過(guò)程， 得到總滑動(dòng)量的最大值為50 m， 地震矩張量為5.7×1022N·m； 許才軍等（2012）通過(guò)GPS形變數(shù)據(jù)對(duì)PALSAR和ASAR的干涉測(cè)量結(jié)果進(jìn)行軌道誤差校正后， 對(duì)InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻采樣， 然后聯(lián)合PALSAR、 ASAR的干涉測(cè)量數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)反演了斷層的滑動(dòng)分布， 反演的最大滑動(dòng)量為50.3 m， 震級(jí)為MW8.9； 刁法啟等（2012）基于分層模型， 利用陸上GPS數(shù)據(jù)并加入海底GPS/聲波資料反演了斷層的滑動(dòng)分布， 結(jié)果顯示最大滑動(dòng)量為45.8 m， 震級(jí)為MW9.0； Wang等（2012a）利用ASAR的干涉測(cè)量數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)觀測(cè)時(shí)間段的不同， 分別確定了該地震同震和余震的斷層滑動(dòng)分布， 認(rèn)為InSAR數(shù)據(jù)可以對(duì)斷層的滑動(dòng)量提供更豐富的約束； Feng等（2012）以及Feng和Jónsson（2012）先利用GPS數(shù)據(jù)對(duì)InSAR形變結(jié)果進(jìn)行校正， 以消除大氣和軌道的影響， 再通過(guò)不同的數(shù)據(jù)組合對(duì)斷層的同震滑動(dòng)分布進(jìn)行反演和比較分析． 由于不同研究者所選用數(shù)據(jù)以及使用方法的不同， 導(dǎo)致出現(xiàn)了不同的結(jié)果．

通過(guò)上述研究可知， 雖然陸上GPS觀測(cè)資料數(shù)量不少， 但I(xiàn)nSAR仍然可以彌補(bǔ)GPS在空間約束上的不足． 同時(shí)， 由于海底GPS/聲波測(cè)站目前只有幾個(gè)， 相對(duì)于陸地上的GPS和InSAR觀測(cè)資料來(lái)講， 其對(duì)斷層滑動(dòng)量的約束能力很難體現(xiàn)． 另外， 日本東北MW9.0地震所引起的地表破壞范圍較大， 幾乎包括了整個(gè)日本主島， 且所能觀測(cè)到的地表形變只位于斷層的一側(cè)， 因此， 利用InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行反演時(shí)， 只采用單純的均勻采樣或者四叉樹(shù)采樣（Jónssonetal， 2002）方法并不合適， 而選擇更為合適的數(shù)據(jù)點(diǎn)重采樣方法就顯得尤為重要． 本文首先對(duì)Envisat/ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉處理， 得到地震同震形變場(chǎng)； 然后對(duì)InSAR同震形變數(shù)據(jù)重采樣的方法進(jìn)行深入分析， 選擇條紋率結(jié)合相干性的方法對(duì)InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣； 最后基于彈性半空間位錯(cuò)模型（Okada， 1985）， 用重采樣后的InSAR和GPS數(shù)據(jù)對(duì)發(fā)震斷層的滑動(dòng)分布進(jìn)行聯(lián)合反演， 并對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行分析．

圖1 GPS測(cè)站位置（三角形）及InSAR覆蓋范圍（矩形框）

1 GPS和InSAR同震形變場(chǎng)

1.1 GPS同震形變場(chǎng)

日本在其大陸布設(shè)了“地球觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)”， 并于2011年3月11日在日本東北MW9.0地震前后分別進(jìn)行了觀測(cè)． 美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室的“先進(jìn)的快速成像和分析”（ARIA）團(tuán)隊(duì)及加利福尼亞理工學(xué)院對(duì)日本地球空間信息局的“地球觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)”的GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理， 得到并發(fā)布了GPS同震形變數(shù)據(jù)（ARIA， 2011）． 本文考慮到InSAR覆蓋范圍以及對(duì)斷層滑動(dòng)分布反演的需要， 只選取了35°N—43°N、 136°E—142°E范圍內(nèi)的GPS點(diǎn)進(jìn)行分析. GPS測(cè)站分布如圖1所示. 可以看出， GPS測(cè)站覆蓋了整個(gè)日本主島且分布比較均勻， 平均間距為20—30 km． 圖2給出了GPS測(cè)定的水平及垂直同震位移場(chǎng)． 可以看出， 水平方向形變集中在36°N—40°N范圍內(nèi)的陸地地區(qū)， 位移方向指向震源方向， 最大水平形變量為4—5 m； 垂直方向形變集中在38°N—40°N范圍內(nèi)的陸地地區(qū)， 并呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)， 垂直方向形變量相對(duì)于水平方向較弱， 但也達(dá)到了1—2 m． 單從GPS測(cè)量結(jié)果來(lái)看， 此次地震釋放了非常大的能量， 對(duì)地面造成了巨大影響．

圖2 GPS測(cè)定的日本東北MW9.0地震的水平（a）和垂直（b）同震位移場(chǎng)

1.2 InSAR形變數(shù)據(jù)處理及分析

日本東北MW9.0地震發(fā)生前后， 日本宇航局ALOS衛(wèi)星L波段的PALSAR傳感器以及歐洲空間局Envisat衛(wèi)星C波段的ASAR傳感器對(duì)地震區(qū)進(jìn)行了觀測(cè)． 根據(jù)本文研究區(qū)域， 通過(guò)各空間局的數(shù)據(jù)獲取計(jì)劃獲取了一定的SAR數(shù)據(jù)， 同時(shí)又通過(guò)Supersites網(wǎng)站（Supersites， 2011）下載了部分SAR數(shù)據(jù). 由于PALSAR數(shù)據(jù)存在較顯著的軌道誤差及大氣電離層誤差， 因此， 本文只選用ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉處理及作為滑動(dòng)分布的約束．

本文所獲取的SAR數(shù)據(jù)均為原始數(shù)據(jù)， 這些數(shù)據(jù)不能直接用于干涉處理. 因此， 在SAR數(shù)據(jù)獲取后， 首先要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理， 主要包括： 原始數(shù)據(jù)參數(shù)文件的生成， 原始數(shù)據(jù)拼接， 以及距離向壓縮和方位向壓縮等． 從GPS數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)， 日本東北MW9.0地震震區(qū)范圍較大， 單景影像只能覆蓋小部分震區(qū)， 因此在生成原始數(shù)據(jù)的參數(shù)文件后， 必須對(duì)同一軌道的多景影像進(jìn)行拼接處理． 經(jīng)過(guò)拼接以及后續(xù)的SLC數(shù)據(jù)生成后， 根據(jù)InSAR形變測(cè)量的要求， 從眾多ASAR數(shù)據(jù)中選取表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉處理. 該數(shù)據(jù)的覆蓋范圍如圖1中矩形框所示.

表1 Envisat/ASAR數(shù)據(jù)信息Table 1 Details of Envisat/ASAR data

對(duì)于經(jīng)過(guò)干涉處理生成的初始干涉圖， 采用二軌差分干涉測(cè)量方法去除地形相位的影響， 使用的外部地形數(shù)據(jù)來(lái)自“航天飛機(jī)雷達(dá)地形測(cè)繪任務(wù)”（shuttle radar topography mission, 簡(jiǎn)寫(xiě)為SRTM）的90米分辨率的數(shù)字高程模型（Farretal， 2007）. 將研究區(qū)域的SRTM數(shù)據(jù)投影到干涉圖所對(duì)應(yīng)的雷達(dá)坐標(biāo)系下， 然后根據(jù)高程與相位的轉(zhuǎn)換關(guān)系模擬地形相位， 再將地形相位部分從干涉相位中去除， 生成差分干涉圖（D-InSAR）． 為獲取地表的視線向真實(shí)形變， 需要對(duì)差分干涉圖進(jìn)行解纏處理. 在解纏之前首先采用改進(jìn)的Goldstein濾波方法（Lietal， 2008）對(duì)差分干涉圖進(jìn)行去噪處理， 以減小噪聲的影響； 然后采用最小費(fèi)用流和不規(guī)則三角網(wǎng)的方法對(duì)差分干涉圖進(jìn)行解纏， 去除大氣影響后得到了僅包含形變相位的差分干涉圖； 最后再將干涉圖轉(zhuǎn)化為形變圖． 由于該形變圖為雷達(dá)坐標(biāo)系下的視線向形變圖， 經(jīng)過(guò)地理編碼的處理后便得到了WGS-84坐標(biāo)系下的形變圖. ASAR同震形變干涉圖如圖3所示． 通常ASAR形變干涉圖中每個(gè)條紋代表0.028 m的形變值， 但由于日本東北MW9.0地震所引起的地表形變非常大， 使得形變干涉條紋非常密集， 不便顯示， 因此圖3中形變以每個(gè)條紋0.118 m進(jìn)行顯示．

從圖3可以看出， 大部分地區(qū)的干涉相干性較高， 相位條紋保持著比較好的連續(xù)性， 并未出現(xiàn)由于形變梯度過(guò)大而引起的條紋混疊現(xiàn)象. 圖中東北地區(qū)及最南部地區(qū)相干性比較好， 條紋也很連續(xù)； 但在中間的西部地區(qū)存在比較嚴(yán)重的相位失相干， 使得噪聲相對(duì)比較明顯. 失相干可能是由地表植被或者冰雪覆蓋所引起的． 可見(jiàn)， 日本本土絕大部分地區(qū)均受到了地震的嚴(yán)重影響， 產(chǎn)生了大的形變， 在37°N—40°N之間地區(qū)的干涉條紋比較密集， 在其南部及北部地區(qū)條紋相對(duì)較稀疏， 故此次地震對(duì)日本北部地區(qū)的影響要比南部大． 本文的形變干涉結(jié)果與已有研究結(jié)果（許才軍等， 2012； Feng， Jónsson， 2012； Wangetal， 2012a）具有很好的一致性， 與GPS所測(cè)得的形變特征（圖2）也比較吻合．

圖3 日本東北MW9.0地震的同震形變干涉圖（星號(hào)代表震中位置， 下同）

2 InSAR形變場(chǎng)重采樣方法

由于InSAR數(shù)據(jù)具有高空間分辨率的特點(diǎn)， 決定了利用該數(shù)據(jù)獲取同震形變場(chǎng)的數(shù)據(jù)量相當(dāng)大. 如果將所有的形變數(shù)據(jù)點(diǎn)均用作反演， 不但影響計(jì)算效率， 而且有可能超出計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力． 因此， 如何選擇合理的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行反演就顯得尤為重要． 本文首先對(duì)常用的平均選點(diǎn)法（許才軍等， 2012）、 四叉樹(shù)法（Jónssonetal， 2002）和條紋率法（Feng， Jónsson， 2012）進(jìn)行分析和比較， 分析不同方法的適用性及各自特點(diǎn)， 確定最終用于反演的選點(diǎn)方法并進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣．

考慮到日本東北MW9.0地震的數(shù)據(jù)量非常大， 為便于計(jì)算， 本文在進(jìn)行四叉樹(shù)選點(diǎn)試驗(yàn)時(shí)， 只對(duì)T347形變場(chǎng)的部分（圖4）進(jìn)行了選點(diǎn)分析． 從InSAR結(jié)果已知此次地震產(chǎn)生了很大的形變， 形變梯度較大. 從四叉樹(shù)選點(diǎn)方法的特點(diǎn)來(lái)看， 該方法適用于此次地震InSAR結(jié)果的選點(diǎn)． 本文采用四叉樹(shù)選點(diǎn)的方法， 將所選部分區(qū)域的均方根差閾值設(shè)為0.5 m， 選到的點(diǎn)數(shù)為9628個(gè)， 所選的采樣點(diǎn)多集中在陸地邊界以及不同InSAR條帶邊界處． 由于此次地震形變范圍廣， 整個(gè)形變場(chǎng)中存在陸地邊界及不同條帶間的邊界， 因此無(wú)論閾值選擇大與小， 按照四叉樹(shù)方法進(jìn)行處理時(shí)， 在邊界處的數(shù)據(jù)點(diǎn)更容易被選中， 而在邊界內(nèi)部的數(shù)據(jù)點(diǎn)則不容易被選中， 從而使邊界內(nèi)部被選中的數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯少于邊界處的數(shù)據(jù)點(diǎn)． 從四叉樹(shù)方法提出的初衷以及用于反演的思路來(lái)看， 靠近震源的地方受地震影響更大， 應(yīng)采樣更多的點(diǎn)用于約束震源模型； 而遠(yuǎn)離震源的地方則影響較小， 應(yīng)采樣較少的點(diǎn)． 由此可知， 通過(guò)四叉樹(shù)方法很難實(shí)現(xiàn)合理的數(shù)據(jù)點(diǎn)采樣， 即整個(gè)InSAR形變場(chǎng)采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)由右向左遞減， 故該方法并不適用于日本東北MW9.0地震InSAR數(shù)據(jù)點(diǎn)的重采樣工作．

圖4 四叉樹(shù)方法重采樣示例圖

圖5 日本東北MW9.0地震的InSAR相干圖

本文同樣也對(duì)平均選點(diǎn)法及條紋率法進(jìn)行了試驗(yàn)和分析， 并結(jié)合干涉圖的相干性（圖5）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣． 可以看出， 高相干區(qū)域主要集中在T347中部以及整個(gè)形變場(chǎng)的南部地區(qū)． 為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量， 在采用條紋率法和平均選點(diǎn)法進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣處理時(shí)， 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)將相干性小于0.3的點(diǎn)剔除， 最終的采樣結(jié)果如圖6所示． 條紋率法共采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)3 473個(gè)（其中T347條帶2393個(gè),T74條帶158個(gè),T189條帶922個(gè)）， 平均選點(diǎn)法共采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)3467個(gè)（其中T347條帶2401個(gè),T74條帶163個(gè),T189條帶903個(gè)）. 采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)上有所差異， 但總數(shù)相當(dāng)． 從兩種采樣方法的采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)分布（圖6）可知： 平均選點(diǎn)法的結(jié)果對(duì)相干性的依賴性較高， 在高相干地區(qū)選擇的點(diǎn)較多， 即在整個(gè)干涉圖的下部， 所采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)較多； 條紋率法對(duì)相干性的依賴性則相對(duì)較低， 所選數(shù)據(jù)點(diǎn)分布主要依賴于條紋分布． 利用形變數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行反演時(shí)， 點(diǎn)位梯度分布越好， 對(duì)斷層模型的約束越合理. 由此可知， 條紋率采樣法更適用于日本東北MW9.0地震， 采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)不至于全部集中在高相干點(diǎn)處， 這樣既保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量， 也保證了能全面反映形變信息． 因此， 本文最終將條紋率法所采樣的數(shù)據(jù)作為斷層同震滑動(dòng)分布反演的觀測(cè)數(shù)據(jù)．

圖6 條紋率法（a）和平均選點(diǎn)法（b）重采樣InSAR數(shù)據(jù)點(diǎn)分布圖

3 斷層滑動(dòng)分布反演及分析

在得到日本東北MW9.0地震的同震形變之后， 聯(lián)合GPS和InSAR數(shù)據(jù)對(duì)斷層的同震滑動(dòng)分布進(jìn)行反演．

3.1 滑動(dòng)分布反演

本文反演所用的斷層幾何參數(shù)采用Zhang等（2012）確定的結(jié)果． 在進(jìn)行反演前， 將斷層分成若干個(gè)小的斷層單元， 根據(jù)確定的斷層幾何參數(shù)， 將斷層沿走向方向劃分為31列， 深度方向劃分為20行， 斷層單元總數(shù)為620個(gè)． 反演模型采用均勻介質(zhì)彈性半空間位錯(cuò)模型（Okada， 1985）， 介質(zhì)的泊松比定為0.25． 在確定斷層幾何參數(shù)后， 形變數(shù)據(jù)與滑動(dòng)量之間變?yōu)榫€性關(guān)系， 于是可以構(gòu)建觀測(cè)數(shù)據(jù)d與地震斷層滑動(dòng)量s之間的關(guān)系， 即

（1）

式中， D為拉普拉斯平滑算子，k2為平滑因子，W為數(shù)據(jù)權(quán)比參數(shù)，G為格林函數(shù)． 該式可利用線性反演方法求解．

利用最小二乘法對(duì)GPS和InSAR形變數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合反演計(jì)算， 得到了日本東北MW9.0地震的斷層滑動(dòng)分布． 在進(jìn)行GPS和InSAR聯(lián)合反演時(shí)， 通過(guò)經(jīng)驗(yàn)定權(quán)（Fengetal， 2010； Wangetal， 2012b）確定權(quán)比參數(shù)的大?。?反演結(jié)果如圖7所示．

圖7 同震滑動(dòng)分布（a）及其誤差（b）

3.2 反演結(jié)果分析

從反演滑動(dòng)分布（圖7a）可知， 斷層滑動(dòng)主要集中在斷層中上部， 最大滑動(dòng)量為49.9 m． 根據(jù)該反演結(jié)果獲得的矩張量為M0=4.89×1022N·m， 所對(duì)應(yīng)的矩震級(jí)為MW9.1. 該結(jié)果與Yagi和Fukhata（2011）通過(guò)遠(yuǎn)震P波數(shù)據(jù)反演的結(jié)果較吻合． 本文還對(duì)反演結(jié)果的誤差進(jìn)行了計(jì)算， 結(jié)果表明滑動(dòng)量越大的地方誤差也越大， 計(jì)算結(jié)果如圖7b所示．

最后利用反演結(jié)果正演模擬了InSAR形變場(chǎng)（圖8）和GPS形變場(chǎng)（圖9）， 并對(duì)InSAR與GPS觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比（圖8、 圖9）． 可以看出， 模擬形變場(chǎng)的結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)較接近．

圖8 日本東北MW9.0地震的模擬形變干涉圖（a）和殘差干涉圖（b）

圖9 水平方向（a）和垂直方向（b）的實(shí)測(cè)（藍(lán)色箭頭）和模擬（紅色箭頭）GPS形變

從InSAR殘差干涉圖（圖8b）可以看出， 大部分區(qū)域的形變擬合較好， 只能看到少量的干涉條紋， 南部地區(qū)的干涉條紋擬合較差． 通過(guò)分析InSAR形變場(chǎng)和GPS形變場(chǎng)可知， 由于InSAR形變結(jié)果覆蓋整個(gè)區(qū)域， 南北跨度較大， 而本文所采用反演模型為簡(jiǎn)單的均勻半空間彈性位錯(cuò)模型， 并未考慮介質(zhì)的非均勻變化以及地球曲率的影響， 這勢(shì)必會(huì)造成反演結(jié)果存在一定程度的偏差．

4 討論與結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)InSAR形變數(shù)據(jù)重采樣方法的比較和分析， 并聯(lián)合GPS反演得到了日本東北MW9.0地震的斷層同震滑動(dòng)分布， 得出如下結(jié)論：

1） 所得差分干涉圖的相位條紋保持了比較好的連續(xù)性， 并未出現(xiàn)由于形變梯度過(guò)大而引起的條紋混疊現(xiàn)象， 較好地反映了此次地震對(duì)日本陸上地區(qū)地表所造成的影響， 即絕大部分地區(qū)均受到了該地震的嚴(yán)重影響， 在地表產(chǎn)生了很大的形變， 并以震中為中心由東向西逐漸減?。?在37°N—40°N之間的陸上區(qū)域， 條紋比較密集， 形變較大； 在37°N以南地區(qū)條紋相對(duì)較稀疏， 形變較小， 這與GPS所測(cè)的形變特征較吻合．

2） 利用InSAR技術(shù)能夠檢測(cè)高空間分辨率的同震地表形變， 利用該數(shù)據(jù)可進(jìn)行斷層滑動(dòng)量反演， 但在反演數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)需進(jìn)行重采樣處理． 日本東北MW9.0地震所引起的地表形變范圍及梯度均較大， 且在地震影響區(qū)域內(nèi)存在除斷層外的有限邊界（如陸地邊界）， 所以采用考慮相干性的條紋率法對(duì)InSAR形變數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣是比較合理的．

3） 利用GPS和InSAR同震形變數(shù)據(jù)可以聯(lián)合反演斷層的滑動(dòng)分布， InSAR數(shù)據(jù)可以很好地彌補(bǔ)GPS數(shù)據(jù)空間分辨率的不足． 聯(lián)合反演得到的滑動(dòng)量主要分布在地表以下50 km范圍內(nèi)， 最大滑動(dòng)量為49.9 m， 矩張量為4.89×1022N·m， 所對(duì)應(yīng)的矩震級(jí)為MW9.1. 該結(jié)果與Yagi和Fukhata（2011）通過(guò)遠(yuǎn)震P波數(shù)據(jù)反演的結(jié)果比較吻合， 與其他研究者（刁法啟等， 2012； 許才軍等， 2012； Feng, Jónsson, 2012）所得到的滑動(dòng)分布稍有差異， 最大滑動(dòng)量也存在一定的差異. 造成這些差異的原因， 主要是所采用的數(shù)據(jù)、 反演方法以及模型不同所造成的．

歐洲空間局提供了部分ASAR數(shù)據(jù)（項(xiàng)目CIP.14439）， 北京大學(xué)張勇研究員和中國(guó)科學(xué)院測(cè)量與地球物理研究所刁法啟博士對(duì)本研究給予了幫助， 在此一并表示感謝．

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Coseismic slip distribution of the 2011 TohokuMW9.0 earthquake inferred from GPS and InSAR data

（InstituteofGeophysics，ChinaEarthquakeAdministration，Beijing100081，China）

To determine the causative fault slip distribution of the TohokuMW9.0 earthquake in Japan， the coseismic deformation field of this earthquake was obtained with synthetic aperture radar interferometry （InSAR） technique based on Envisat/ASAR data. With detailed analysis and comparison of different methods used to resample InSAR deformation data， the fringe rate method taking into account spatial coherence of the interferogram was chosen for data resampling. Based on the elastic half-space dislocation model， the slip distribution of causative fault was inverted from InSAR and GPS data using the least squares method. The research results show that the fringe rate with coherence method is more suitable for data resampling of wider range InSAR deformation field, within which there are finite boundaries except fault. The majority of the fault slips occurred mainly in the range of 50 km below the surface， and the maximal slip on the fault is 49.9 m， meanwhile， the moment tensor is 4.89×1022N·m， the corresponding moment magnitude isMW9.1. All these are consistent well with the results from seismological inversion， suggesting this inversion result in this study is reliable.

TohokuMW9.0 earthquake; synthetic aperture radar interferometry; data resampling; coseismic slip distribution

10.11939/jass.2015.05.008.

中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)（DQJB12B23）資助.

2015-02-12收到初稿， 2015-05-20決定采用修改稿.

e-mail: yzwang@cea-igp.ac.cn

10.11939/jass.2015.05.008

P315

A

王永哲. 2015. 利用GPS和InSAR數(shù)據(jù)反演2011年日本東北MW9.0地震斷層的同震滑動(dòng)分布. 地震學(xué)報(bào), 37（5）: 796--805.

Wang Y Z. 2015. Coseismic slip distribution of the 2011 TohokuMW9.0 earthquake inferred from GPS and InSAR data.ActaSeismologicaSinica, 37（5）: 796--805. doi:10.11939/jass.2015.05.008.