王樂洋，李海燕，溫?fù)P茂，許才軍

1.東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院，江西 南昌 330013； 2.武漢大學(xué)測繪學(xué)院，湖北 武漢 430079； 3.流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330013

?

地震同震滑動(dòng)分布反演的總體最小二乘方法

王樂洋1,3，李海燕1，溫?fù)P茂2，許才軍2

1.東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院，江西 南昌 330013； 2.武漢大學(xué)測繪學(xué)院，湖北 武漢 430079； 3.流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330013

同震滑動(dòng)分布參數(shù)與地表形變間的線性關(guān)系依賴于格林函數(shù)矩陣的構(gòu)造，格林函數(shù)矩陣元素與破裂面位置、幾何參數(shù)、破裂方式及位錯(cuò)模型假設(shè)等因素有關(guān)。本文嘗試考慮格林函數(shù)矩陣元素的誤差來補(bǔ)償上述原因在一定程度上對反演參數(shù)的影響，采用同時(shí)顧及系數(shù)矩陣(格林函數(shù)矩陣)和觀測向量兩者誤差的總體最小二乘方法反演同震滑動(dòng)分布。首先確定了系數(shù)矩陣元素和觀測向量的協(xié)因數(shù)矩陣，考慮到格林函數(shù)矩陣的病態(tài)性(秩虧)，借助拉普拉斯二階平滑得到正則化矩陣，采用總體最小二乘正則化法反演同震滑動(dòng)分布。并對2009年意大利中部拉奎拉(L’Aquila)Mw6.3級地震實(shí)例進(jìn)行同震滑動(dòng)分布反演研究。結(jié)果表明，拉奎拉地震的走向?yàn)?44.37°,傾角為59.06°，滑動(dòng)分布的最大滑動(dòng)量為0.95 m，平均滑動(dòng)角為-96.4°，主要滑動(dòng)深度為4～15 km的范圍，地震矩為3.63×1018N·m，對應(yīng)的矩震級為Mw6.34。總體最小二乘與最小二乘法的滑動(dòng)分布解存在一定差別，但差別的量級在10-4以內(nèi)。

同震滑動(dòng)分布；總體最小二乘；反演；正則化；拉奎拉地震

大地測量反演主要是通過大地測量觀測手段獲得地表形變值求解地球物理模型參數(shù)的過程，在震源機(jī)制研究中，位錯(cuò)模型是反演震源參數(shù)的有效模型[1]，也是最常用的模型之一。利用彈性半空間均勻矩形位錯(cuò)模型[2]反演地震震源參數(shù)，通常包括非線性反演斷層幾何參數(shù)和線性反演滑動(dòng)分布兩個(gè)過程，在確定斷層位置等幾何參數(shù)后，滑動(dòng)參數(shù)與形變觀測值為線性關(guān)系，此時(shí)滑動(dòng)參數(shù)模型的系數(shù)矩陣即為格林函數(shù)矩陣。系數(shù)矩陣的元素通常是由剖分得到的每個(gè)子斷層塊的單位滑動(dòng)引起的地表點(diǎn)的位移構(gòu)成，矩陣中的元素與模型本身、模型的幾何參數(shù)、觀測點(diǎn)位等因素有關(guān)，地殼的復(fù)雜性、模型參數(shù)求解存在的不確定性及形變導(dǎo)致的觀測點(diǎn)的坐標(biāo)誤差等都會(huì)引起系數(shù)矩陣的變化，可以將這部分影響看成系數(shù)矩陣存在誤差，并考慮系數(shù)矩陣誤差對滑動(dòng)參數(shù)解的影響。目前在求解滑動(dòng)參數(shù)時(shí)，通常都是采用普通最小二乘法，即只考慮了觀測形變量的誤差影響；若采用同時(shí)顧及系數(shù)矩陣和觀測向量誤差的總體最小二乘方法[3-6]來求解滑動(dòng)參數(shù)，顯然更具合理性。而國內(nèi)外未見相關(guān)研究發(fā)表。

基于大地測量觀測資料(如InSAR、GPS數(shù)據(jù)等)反演同震滑動(dòng)分布是研究震源參數(shù)的重要手段，國內(nèi)外許多學(xué)者利用InSAR或GPS等數(shù)據(jù)對同震滑動(dòng)分布進(jìn)行了研究[7-12]，研究結(jié)果充分體現(xiàn)了采用InSAR或GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)分布反演的優(yōu)越性。

本文研究中，首先給出滑動(dòng)分布反演的總體最小二乘函數(shù)模型，考慮到系數(shù)矩陣的病態(tài)性，借助拉普拉斯二階平滑得到了正則化矩陣，通過正則化法解決病態(tài)情形下總體最小二乘問題。模擬滑動(dòng)分布反演試驗(yàn)，并利用Envisat衛(wèi)星升降軌數(shù)據(jù)約束同震地表形變場研究2009年意大利拉奎拉(L’Aquila)Mw6.3級地震滑動(dòng)分布，研究了同時(shí)顧及系數(shù)矩陣誤差和觀測值誤差對滑動(dòng)分布反演結(jié)果的影響。

1 滑動(dòng)分布反演的總體最小二乘方法

1.1 滑動(dòng)分布總體最小二乘函數(shù)模型及算法

采用Okada矩形位錯(cuò)模型反演同震滑動(dòng)分布，首先需要確定斷層的位置、走向等幾何參數(shù)，這些參數(shù)可以利用非線性最優(yōu)化方法反演獲得。當(dāng)這些參數(shù)確定后，有

d=GM

(1)

式中，d為同震形變觀測值；M為滑動(dòng)參數(shù)；G為格林函數(shù)矩陣，定義為[12]

(2)

矩陣G中ss、ds分別表示斷層子塊單位走滑和傾滑引起的地表位移，上標(biāo)表示斷層的編號(hào)；下標(biāo)表示同震形變觀測值個(gè)數(shù)。

同時(shí)考慮觀測值d和系數(shù)矩陣G含有誤差的情況，得到

d+e=(G+EG)M

(3)

式中，e為觀測向量的誤差向量；EG為系數(shù)矩陣G的誤差矩陣。

精細(xì)滑動(dòng)分布反演時(shí)，將斷層面離散化為均勻的小斷層片，此時(shí)矩陣G是嚴(yán)重病態(tài)(秩虧)的，即為病態(tài)情形下的總體最小二乘參數(shù)估計(jì)，國內(nèi)外許多學(xué)者開展了相關(guān)研究，主要方法包括Tikhonov正則化法[13-14]、廣義正則化法[15]、嶺估計(jì)法[16]、虛擬觀測法[17]等。本文采用Tikhonov正則化解法[14]來反演滑動(dòng)分布?；瑒?dòng)分布反演時(shí)，為克服系數(shù)矩陣的病態(tài)性，對參數(shù)施加拉普拉斯二階平滑約束，使得

HM=0

(4)

式中，H為拉普拉斯平滑矩陣，而R=HTH視為正則化矩陣。

根據(jù)Tikhonov正則化理論[18]，得到估計(jì)準(zhǔn)則為

(5)

結(jié)合同震滑動(dòng)分布參數(shù)反演，采用病態(tài)加權(quán)總體最小二乘正則化解法來迭代求解式(5)，具體如下：

(1) 通過最小二乘法得到參數(shù)最初估計(jì)值

(6)

(7)

(8)

(3) 迭代求解第(2)步，滿足條件

(9)

時(shí)，計(jì)算結(jié)束。

值得注意的是，在滑動(dòng)分布反演算法中，由于系數(shù)矩陣G是嚴(yán)重秩虧的，因此式(6)中的N需使用廣義逆N+。

1.2 權(quán)陣P及協(xié)因數(shù)陣QG的確定

權(quán)陣P可通過觀測數(shù)據(jù)的誤差來確定，本文認(rèn)為觀測數(shù)據(jù)是獨(dú)立且不相關(guān)的；假設(shè)QG=Q0?QM，必須確定Q0和QM，Q0表示系數(shù)矩陣每一列元素只存在數(shù)量因數(shù)不同且互不相關(guān)；QM表示系數(shù)矩陣每一行元素只存在數(shù)量因數(shù)不同且互不相關(guān)[4]。本文假設(shè)Q0為單位陣，即Q0=I2n，對于QM，進(jìn)行如下分析。

根據(jù)位錯(cuò)模型，地表某一點(diǎn)的形變量di(i=1,2,…,m)是斷層破裂面上每一個(gè)子塊斷層的走滑地表響應(yīng)dsj(j=1,2,…,n)和傾滑地表響應(yīng)ddj(j=1,2,…,n)的總和，即

(10)

故可以假設(shè)系數(shù)矩陣每一行元素的協(xié)因數(shù)為

(11)

即有

QM=diag([q(1),q(2),…,q(m)])

(12)

2 試驗(yàn)與分析

2.1 模擬滑動(dòng)分布反演

為驗(yàn)證總體最小二乘方法反演滑動(dòng)分布的有效性，本文首先對模擬滑動(dòng)分布進(jìn)行反演，分別采用總體最小二乘法和最小二乘法反演最優(yōu)滑動(dòng)分布。

假定斷層破裂面的幾何參數(shù)為：斷層面中心位置X=0 km，Y=0 km，斷層上底深度MinDep=0 km，長度L=36 km，寬度W=16 km，走向角α=90°，傾角Dip=70°。共模擬了328個(gè)GPS地表形變觀測點(diǎn)。將斷層面均勻剖分為2 km×2 km的矩形單元，模擬的斷層面的滑動(dòng)分布見圖1(a)，其中最大滑動(dòng)量為1.426 8 m，平均滑動(dòng)量為0.303 9 m。結(jié)合位錯(cuò)模型正演得到地表形變位移，分別給形變位移觀測量和系數(shù)矩陣元素施加隨機(jī)誤差，水平位移誤差為N(0，32mm2)，垂直位移誤差為N(0，52mm2)，相應(yīng)的系數(shù)矩陣元素誤差分別為N(0，32/(2n)2mm2)及N(0,52/(2n)2mm2)。總體最小二乘法、最小二乘法及兩者的殘差結(jié)果分別如圖1(b)、圖1(c)及圖1(d)所示。

模擬不同的觀測數(shù)據(jù)，基于蒙特卡羅誤差傳遞法估計(jì)公式[19]給出了參數(shù)的均方根誤差(root mean square error，RMSE)作為估計(jì)參數(shù)的精度水平。RMSE的計(jì)算公式如下

(13)

反演時(shí)總體最小二乘法和最小二乘法所選取的最優(yōu)滑動(dòng)因子分別為0.01、0.1。從圖1及表1的結(jié)果可以看出，總體最小二乘解與最小二乘解的結(jié)果非常接近，其中總體最小二乘結(jié)果中最大滑動(dòng)量及平均滑動(dòng)量分別為1.344 5 m、0.243 3 m，誤差的最大值和平均值分別為0.148 6 m、0.038 1 m，殘差中誤差(RMS)為4.7 mm，最小二乘反演結(jié)果的最大滑動(dòng)量、平均滑動(dòng)量及RMS與總體最小二乘結(jié)果一致，誤差最大值和平均值分別為0.148 7 m、0.038 8 m。總體最小二乘與最小二乘滑動(dòng)分布解的差別最大量級在10-4，說明此時(shí)系數(shù)矩陣誤差對滑動(dòng)參數(shù)解有一定影響，但影響程度有限。

表1 反演統(tǒng)計(jì)結(jié)果比較Tab.1 Comparison of the statistical inversion results

2.2 意大利拉奎拉地震震源滑動(dòng)分布反演

2009年4月6日發(fā)生在意大利中部拉奎拉地區(qū)的Mw6.3級地震，據(jù)美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS)網(wǎng)站發(fā)布，地震震中位置為(13.334°E，42.334°N)，震源深度為8.8 km。地震造成一千余人的傷亡，大量的房屋被損毀或破壞[20]。地震發(fā)生后，許多研究機(jī)構(gòu)通過不同手段對震源機(jī)制進(jìn)行了較詳細(xì)的研究。其中，文獻(xiàn)[21—22]分別通過GPS數(shù)據(jù)反演了地震震源參數(shù)，認(rèn)為此次地震的主斷層為西南走向的正斷層。文獻(xiàn)[20]通過ASAR數(shù)據(jù)反演斷層的幾何參數(shù)和滑動(dòng)分布，結(jié)果也表明該斷層為正斷層。文獻(xiàn)[23]利用不同的InSAR數(shù)據(jù)集反演比較后獲得了最優(yōu)震源模型。文獻(xiàn)[11]則結(jié)合拉奎拉地區(qū)的地形特點(diǎn)，聯(lián)合Envisat衛(wèi)星的升降軌數(shù)據(jù)、ALOS衛(wèi)星數(shù)據(jù)及GPS形變觀測數(shù)據(jù)，提供比較完整的震區(qū)三維形變場，反演得到斷層幾何模型參數(shù)及滑動(dòng)分布。

本文研究該地震的InSAR數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)[11]：項(xiàng)目組對獲取的ASAR數(shù)據(jù)采用二通法對影像進(jìn)行干涉差分處理后得到地表同震形變場；使用瑞士的Gamma軟件處理，分別采用了ESA和JAXA提供的DOR精密軌道和精密軌道用于修正軌道誤差，并利用90 m分辨率的SRTM DEM去除地形影響；采用基于能量譜的局部自適應(yīng)濾波方法對干涉圖進(jìn)行了濾波處理；最后采用枝切法進(jìn)行相位解纏，得到差分干涉相位。本文研究選用了其中Envisat衛(wèi)星降軌Track097和升軌Track129兩幅影像的數(shù)據(jù)，而沒有采用數(shù)據(jù)誤差較大的ALOS衛(wèi)星數(shù)據(jù)，通過對遠(yuǎn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻采樣，對近場數(shù)據(jù)進(jìn)行四叉樹采樣，獲得了降軌數(shù)據(jù)1254個(gè)，升軌數(shù)據(jù)1282個(gè)(見圖2)，能有效約束斷層滑動(dòng)參數(shù)的反演。

首先利用多峰值顆粒群算法(MPSO)[24-25]反演得到拉奎拉地震單一均勻滑動(dòng)斷層的走向、傾角及斷層矩形中心位置等幾何參數(shù)(見表4)，在此基礎(chǔ)上，將斷層破裂面沿走向、傾向?qū)㈤L度、寬度分別拓展至30 km、26 km，并將破裂面延伸至地表，然后將拓展后的破裂面均勻剖分為2 km×2 km的矩形單元，共得到195個(gè)矩形斷層單元。采用上述的總體最小二乘方法進(jìn)行滑動(dòng)分布的反演研究。

關(guān)于反演涉及的觀測值和系數(shù)矩陣元素定權(quán)問題，根據(jù)InSAR觀測值的先驗(yàn)中誤差確定觀測值的權(quán)陣P，由式(11)、式(12)可以確定協(xié)因數(shù)陣QM，Q0仍為單位陣，進(jìn)而可以確定協(xié)因數(shù)陣QG(此時(shí)n=390)。總體最小二乘算法和最小二乘算法最優(yōu)滑動(dòng)分布解對應(yīng)的最優(yōu)滑動(dòng)因子分別為0.36和0.6，反演結(jié)果如圖3所示。

從圖3可以看出，震源滑動(dòng)分布總體最小二乘法反演結(jié)果表明，滑動(dòng)主要發(fā)生在4～15 km的深度范圍內(nèi)，總體最小二乘法的平均滑量為0.22 m，最大滑動(dòng)量為0.95 m，滑動(dòng)角為-96.4°，深度位于6～8 km的范圍，總體最小二乘與最小二乘結(jié)果幾乎一致。反演得到此次地震的地震級3.63×1018N·m，對應(yīng)的矩震級為Mw6.34?；瑒?dòng)分布解的最大誤差為0.17 m，分布在斷層面下部邊緣，不在主要的滑動(dòng)區(qū)域，平均誤差為0.05 m，反演模型比較穩(wěn)定。

為驗(yàn)證滑動(dòng)分布模型與觀測數(shù)據(jù)的擬合程度，圖4給出了升降軌觀測數(shù)據(jù)與滑動(dòng)分布模型預(yù)測數(shù)據(jù)的散點(diǎn)分布。觀測數(shù)據(jù)擬合殘差的總體中誤差為1.26 cm，其中降軌、升軌數(shù)據(jù)擬合殘差中誤差分別為1.19 cm、1.33 cm，小于均勻滑動(dòng)的殘差中誤差(數(shù)據(jù)總體擬合中誤差、降軌及升軌擬合中誤差分別為1.43 cm、1.37 cm、1.48 cm)。從圖4可以看出，總體上升降軌數(shù)據(jù)都擬合得較好，只有少數(shù)遠(yuǎn)場數(shù)據(jù)未能很好擬合，這是由于這些遠(yuǎn)場數(shù)據(jù)點(diǎn)形變值很小且數(shù)據(jù)受到斷層模型簡化、大氣延遲誤差等影響。

圖1 模擬試驗(yàn)的震源滑動(dòng)分布反演結(jié)果Fig.1 Slip distribution inversion results of simulation

圖2 InSAR采樣后的點(diǎn)位分布(五角星為震中位置)Fig.2 The distribution of InSAR samples points(The star is the epicenter)

從總體最小二乘解、最小二乘解及誤差可以看出，差別并不明顯。表2及表3比較了兩者的反演結(jié)果， 最大滑動(dòng)量、平均量、RMSE最大值及平均值都幾乎一致，總體最小二乘法與最小二乘法的滑動(dòng)分布平均差值量級為10-4，誤差分布平均差值量級為10-5。

表2 拉奎拉地震的TLS和LS反演結(jié)果Tab.2 Inversion results of TLS and LS in L’ Aquila earthquake

表3 拉奎拉地震TLS法與LS反演的滑動(dòng)量、誤差差值Tab.3 The slip and its error residuals of TLS and LS in L’Aquila earthquake m

圖3 拉奎拉地震的滑動(dòng)分布、誤差分布及TLS解與LS解的殘差Fig.3 Slip and its error distribution of L’Aquila earthquake, the residuals of TLS-LS

圖4 拉奎拉地震觀測位移值和滑動(dòng)分布模型預(yù)測值位移的散點(diǎn)分布Fig.4 Scatter points of the observed and the distribution slip modeled displacement in L’Aquila earthquake

表4列舉了此次地震震源參數(shù)的部分研究成果?？梢钥闯?，本文確定的斷層走向、傾角、滑動(dòng)角等參數(shù)與USGS機(jī)構(gòu)得到的機(jī)制解(走向122°，傾角53°，滑動(dòng)角-122°)很相似，只是走向相差了22°，余震分布顯示出該發(fā)震斷層為NW-SE結(jié)構(gòu)及SW傾向的正斷層[11]，參數(shù)反演結(jié)果印證了此結(jié)論。本文方法得到的最大滑動(dòng)量為0.95 m，平均滑動(dòng)量為0.22 m，地震矩為3.63×1018N·m，對應(yīng)的矩震級為Mw6.34，而均勻滑動(dòng)反演的滑動(dòng)量、矩張量及矩震級分別為0.70 m、2.68×1018N·m、Mw6.34。文獻(xiàn)[11]聯(lián)合了不同波長、不同入射角的Enviast和ALOS衛(wèi)星差分干涉數(shù)據(jù)，并聯(lián)立了震區(qū)部分GPS三維形變數(shù)據(jù)，通過彈性三角位錯(cuò)模型，反演得到滑動(dòng)分布的最大滑動(dòng)量為1.07 m，平均滑動(dòng)量為0.34 m，給出的矩張量矩震級分別為3.43×1018N·m、Mw6.32；其最大滑動(dòng)量大于本文的結(jié)果，這可能與約束地表的數(shù)據(jù)源有關(guān)。文獻(xiàn)[20]聯(lián)合ASAR數(shù)據(jù)反演得到的斷層滑動(dòng)量為0.66 m，給出的矩張量2.80×1018N·m；利用L’Aquila震中附近的GPS觀測站數(shù)據(jù)，文獻(xiàn)[22]研究了此次地震的同震滑動(dòng)分布和震后的余震滑動(dòng)分布，得到的最大滑動(dòng)量為1.1 m，矩張量為3.90×1018N·m。

野外地質(zhì)調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，拉奎拉地震在地表附近區(qū)域發(fā)生了7～10 cm的破裂，已有的GPS數(shù)據(jù)[21-22]、InSAR數(shù)據(jù)[20,27]反演結(jié)果都表明在斷層接近地表處沒有滑動(dòng)的跡象，本文研究結(jié)果也驗(yàn)證了這一結(jié)論，只有部分接近地表處的滑動(dòng)在10 cm左右，此地表破裂可能是由地下的滑動(dòng)能量傳遞到地表脆性區(qū)域造成[11]。許多研究者認(rèn)為，Paganica斷層與相鄰斷層比較，其地形活動(dòng)表現(xiàn)更弱，而來自遙感觀測結(jié)果卻揭示此次地震就發(fā)生在Paganica斷層帶，Paganica斷層正好位于兩個(gè)主要的活動(dòng)斷層之間的位置[22,28]。此次觀測對于該地震區(qū)域和與之相似地質(zhì)條件的區(qū)域確定潛在的危險(xiǎn)斷層顯得更為重要，有必要提高觀測手段對地震震后及震間的應(yīng)變積累進(jìn)行更為細(xì)致和長久的研究。

表4 拉奎拉地震斷層幾何及滑動(dòng)參數(shù)Tab.4 The various source parameters for L’Aquila earthquake

3 結(jié) 論

地震同震滑動(dòng)分布反演是分析地震發(fā)震機(jī)理，研究活動(dòng)斷層破裂擴(kuò)展、震后形變、巖石圈應(yīng)力變化及后期地震危險(xiǎn)性評估的基礎(chǔ)。本文研究了顧及格林函數(shù)矩陣的誤差的同震滑動(dòng)分布反演。研究表明，滑動(dòng)分布反演時(shí)顧及格林函數(shù)矩陣誤差是合理的，但系數(shù)矩陣元素與系數(shù)矩陣元素中誤差的比值(信噪比)較大，導(dǎo)致總體最小二乘與最小二乘反演結(jié)果差別僅在10-4以內(nèi)的量級，即本文同震滑動(dòng)分布反演中格林函數(shù)矩陣含有的隨機(jī)誤差對參數(shù)估計(jì)的影響很有限。

本文利用總體最小二乘法研究了2009年意大利拉奎拉(L’Aquila)Mw6.3級地震，反演結(jié)果表明，發(fā)震斷層的走向?yàn)?44.37°，傾角為59.04°，傾向?yàn)镾W，是一次以正傾滑為主兼少量右旋滑動(dòng)事件，滑動(dòng)分布的最大滑動(dòng)量為0.95 m，平均滑動(dòng)量為0.22 m，主要滑動(dòng)深度范圍為4～15 km。研究表明，此次地震的發(fā)震斷層Paganica斷層正好位于兩個(gè)主要的活動(dòng)斷層之間的位置。因此，應(yīng)該對地震震后及震間的應(yīng)變積累進(jìn)行更為細(xì)致和長久的研究。

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(責(zé)任編輯：陳品馨)

Total Least Squares Method Inversion for Coseismic Slip Distribution

WANG Leyang1,3，LI Haiyan1，WEN Yangmao2，XU Caijun2

1.Faculty of Geomatics, East China Institute of Technology, Nanchang 330013, China; 2.School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China; 3.Key Laboratory of Watershed Ecology and Geographical Environment Monitoring, NASG, Nanchang 330013, China

The coefficient matrix (Green matrix) is composed of surface point offset caused by unit slip of sub-fault patches.The elements of the coefficient matrix are related to the location, geometry of rupture surface, assumption of model and other factors.In this paper, we attempted to consider the Green’function matrix (coefficient matrix) errors in order to compensate for the effects of above-mentioned factors to some extent.The total least squares (TLS) method, which both errors of coefficient matrix and observation vector are considered, is proposed for fault slip inversion.So we dealt with the errors in both of coefficient matrix and observation at same time.And by analysis of the relations between observation vector and coefficient matrix elements, we obtained the covariance matrix of coefficient matrix elements and observation vector.Considering the coefficient matrix was ill-posed, we used the second-order Laplace smoothing to constrain the slip parameters each other, then we used the regularized total least squares method to estimate slip distribution.the total least squares (TLS)slip inversion method was applied to simulate oblique fault event and Mw6.3 earthquake occurred in L’Aquila (central Italy) on April 6, 2009, respectively.To L’Aquila earthquake, the results by total least squares method indicate that the inverted geodetic moment is 3.63×1018N·m (Mw6.34).With a maximum slip of 0.95 m, and a average rake of -96.4°, the main slip occurred at depth of 4 km-15 km.The difference of slip distribution solutions between total least squares and least squares method is less than 10-4order.

coseismic slip distribution; total least squares inversion; regularization; L’Aquila earthquake

National Natural Science Foundation of China (Nos.41664001; 41204003; 41574002; 41431069); Support Program for Outstanding Youth Talents in Jiangxi Province (No.20162BCB23050); National Department Public Benefit Research Foundation (Surveying, Mapping and Geoinformation) (No.201512026); National Key Research and Development Program(No.2016YFB0501405); Science and Technology Project of the Education Department of Jiangxi Province (No.GJJ150595)

WANG Leyang (1983—), male, PhD, associate professor, majors in geodetic inversion and geodetic data processing.

王樂洋，李海燕，溫?fù)P茂，等.地震同震滑動(dòng)分布反演的總體最小二乘方法[J].測繪學(xué)報(bào)，2017,46(3)：307-315.

10.11947/j.AGCS.2017.20160212.

WANG Leyang，LI Haiyan，WEN Yangmao，et al.Total Least Squares Method Inversion for Coseismic Slip Distribution[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(3):307-315.DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20160212.

P227

A

1001-1595(2017)03-0307-09

國家自然科學(xué)基金(41664001; 41204003; 41574002; 41431069)；江西省杰出青年人才資助計(jì)劃項(xiàng)目(20162BCB23050)；測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201512026)；國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFB0501405)；江西省教育廳科技項(xiàng)目(GJJ150595)

2016-05-19

修回日期：2016-10-25

王樂洋(1983—)，男，博士，副教授，主要研究方向?yàn)榇蟮販y量反演及大地測量數(shù)據(jù)處理。

E-mail：wleyang@163.com