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基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)建2021年5月21日云南漾濞MS6.4地震序列高分辨率地震目錄

2021-08-03 10:56蘇金波劉敏張云鵬王偉濤李紅誼楊軍李孝賓張淼
地球物理學(xué)報 2021年8期
關(guān)鍵詞:漾濞主震列式

蘇金波, 劉敏 , 張云鵬, 王偉濤, 李紅誼,楊軍, 李孝賓, 張淼

1 中國地震局地球物理研究所, 北京 100081 2 中國地質(zhì)大學(xué)(北京), 北京 100083 3 中國地震局烏魯木齊中亞地震研究所, 烏魯木齊 830011 4 中國地震科學(xué)實(shí)驗(yàn)場大理分中心, 云南大理 671000 5 Dalhousie University, Halifax, B3H 4R2, Canada

0 引言

根據(jù)中國地震臺網(wǎng)正式測定,北京時間2021年5月21日21時48分在云南省大理白族自治州漾濞彝族自治縣發(fā)生了MS6.4地震(震中位置25.67°N,99.87°E;圖1),造成3人遇難、28人受傷,極震區(qū)烈度為Ⅷ度,造成大理白族自治州56個鄉(xiāng)鎮(zhèn)受災(zāi),大量房屋建筑在地震中遭到破壞(云南省地震局,http:∥www.yndzj.gov.cn/yndzj/_300559/_300651/629959/index.html).本次地震的發(fā)震斷層為維西—喬后—巍山斷裂附近的一條隱伏斷裂(雷興林等, 2021).孕震區(qū)域位于川滇塊體的西部邊緣地帶,晚第四紀(jì)活動明顯,運(yùn)動性質(zhì)以走滑為主,本次漾濞MS6.4地震是該斷裂有記載以來發(fā)生過的最大地震.主震之前3天有顯著的前震活動,最大的前震為MW5.2(雷興林等,2021).主震之后余震活動頻繁.因此2021年MS6.4漾濞地震是一個典型的前-主-余震型地震序列(Yang et al.,2021).

圖1 漾濞MS6.4主震位置及研究區(qū)域圖黑色和藍(lán)色三角形分別代表固定臺站和短周期流動臺站的分布.紅色五角星為MS6.4主震震中.兩個粉色五角星分別代表著兩次大震級前震MW4.6和MW5.2.黑色倒三角形為亞失穩(wěn)臺站.黑色實(shí)線代表著研究區(qū)域內(nèi)的斷層分布.黑點(diǎn)代表高分辨率的漾濞地震序列震中分布.Fig.1 Map view of the study area. Red star indicates the epicenter of the MS6.4 mainshockTwo pink stars show the epicenters of the MW4.6 and MW5.2 foreshocks. Black and blue triangles represent the permanent and temporary stations, respectively. Black dots show the epicenters of 2021 Yangbi earthquake sequence. Black inverted triangles represent metastable stations, which only provide P- and S-wave arrival times. Black lines mark the faults in our study area.

高分辨率地震目錄有助于描繪斷層的精細(xì)結(jié)構(gòu).近些年,很多地震學(xué)及大地測量方法均可對孕震斷層的幾何結(jié)構(gòu)進(jìn)行探查,但相對較高分辨率的地震目錄,其在某些方面受到一定的制約.例如通過反演震源機(jī)制解只能揭示主要發(fā)震的斷層面(Gephart and Forsyth, 1984);大地測量方法在深度上的分辨率通常較低(Ward and Valensise, 1989);地表破裂的現(xiàn)場調(diào)查無法發(fā)現(xiàn)隱伏斷層(Xu et al., 2009).地震通常發(fā)生在預(yù)先存在或者新激活的斷層上(Ross et al., 2019; Waldhauser, 2009; Waldhasuer and Ellsworth, 2002),因而高精度的震源位置是刻畫斷層精細(xì)結(jié)構(gòu)最直接也是最有效的工具.

地震目錄的構(gòu)建方法主要分為基于震相走時和地震波形的兩個主要類別(Grigoli et al., 2018; Pesicek et al., 2014; Stewart, 1977; Zhang et al., 2019).基于震相走時的地震目錄構(gòu)建方法通過震相拾取、震相關(guān)聯(lián)和地震定位 (Zhang et al., 2019; Liu et al., 2020a).其中震相識取最為關(guān)鍵.傳統(tǒng)的震相拾取依賴于研究人員肉眼識別和手動挑選,時間成本需求大且容易受到人為因素的干擾.長短窗技術(shù)(STA/LTA)能夠從連續(xù)地震記錄中自動地識別出地震震相到時(Allen, 1982; Withers et al., 1998),大大地降低了時間成本,但是它可能檢測到一些假的地震事件,且可能遺漏低信噪比地震事件.最近,機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用于震相拾取工作(Ross et al., 2018; Wang et al., 2019; Zhu et al., 2019; Zhu and Beroza, 2019; 于子葉等,2018),并表現(xiàn)出高效率、高精度的優(yōu)勢,在地震目錄構(gòu)建中展現(xiàn)出了很好的應(yīng)用前景(Tan et al., 2021; Liu et al., 2020a; Wang et al., 2020).基于地震波形類的方法主要基于延遲疊加理論,通過尋求能量的最大化完成地震檢測和定位,而省略震相識別的過程(Liu et al., 2020b; Kao and Shan, 2007; Peng and Zhao, 2009; Shelly et al., 2007; Zhang and Wen, 2015).這一類方法在臺網(wǎng)分布較好時對小震級事件具有很高的敏感性,但是識別和定位過程需要對連續(xù)記錄進(jìn)行疊加分析,對計算具有較大需求.相比之下,基于震相走時類的方法更加適用于快速構(gòu)建高分辨率地震目錄.

本文利用深度學(xué)習(xí)方法,從原始連續(xù)波形中進(jìn)行了P和S震相的拾取,進(jìn)而為漾濞地震序列構(gòu)建了一個高分辨率地震目錄.所得的地震目錄勾勒出了MS6.4漾濞地震精細(xì)的孕震斷層結(jié)構(gòu).結(jié)果顯示孕震斷層表現(xiàn)為一個多級雁列式結(jié)構(gòu),并含有多條穿過該結(jié)構(gòu)的共軛斷層.精細(xì)的地震目錄也顯示了漾濞地震序列的時空遷移過程,有助于研究主震成因機(jī)制.

1 數(shù)據(jù)

漾濞MS6.4地震發(fā)生在川滇塊體的西側(cè)邊緣,以主震為中心120 km范圍內(nèi)僅有5個云南地震臺網(wǎng)固定臺站,且臺站方位約束較差(圖1).在漾濞主震震中東側(cè)64 km處架設(shè)有賓川大容量氣槍震源地震信號發(fā)射臺.為了配合大容量氣槍震源觀測,在發(fā)射臺周邊布設(shè)有50個流動觀測臺站,均采用CMG-40T型0.5~50 Hz短周期地震儀,形成了一個觀測密度較高的臺網(wǎng)(圖1),此次地震的前震和余震都被該觀測臺網(wǎng)完整記錄.同時,中國地震科學(xué)實(shí)驗(yàn)場大理分中心在該處也架設(shè)有下關(guān)小孔徑臺陣.除此之外,中國地震局地質(zhì)研究所也在該地區(qū)架設(shè)了一個短周期臺網(wǎng),用于進(jìn)行大地震前斷層亞失穩(wěn)方面的研究(簡稱亞失穩(wěn)臺站).我們收集了此次地震周邊120 km內(nèi),2021年5月18日至5月30日的云南地震臺網(wǎng)、賓川氣槍震源觀測臺網(wǎng)的連續(xù)波形數(shù)據(jù)以及一個亞失穩(wěn)臺站提供的震相到時,作為構(gòu)建高精度地震目錄的基礎(chǔ)數(shù)據(jù).

2 方法

本文根據(jù)Liu等(2020a)發(fā)展的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高精度地震目錄構(gòu)建流程進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,主要分為以下4個步驟:

(1)基于深度學(xué)習(xí)算法PhaseNet,在連續(xù)波形數(shù)據(jù)中進(jìn)行P/S波初動拾取(Zhu and Beroza, 2019);

(2)利用震相關(guān)聯(lián)算法REAL,將拾取到的震相關(guān)聯(lián)成特定的地震事件(Zhang et al., 2019);

(3)利用絕對定位算法VELEST(Kissling et al., 1994)反演地震絕對位置和研究區(qū)域速度模型;

(4)利用相對定位方法hypoDD (Waldhauser and Ellsworth, 2000) 和GrowClust (Trugman and Shearer, 2017) 精細(xì)化地震的相對位置.

具體處理方法如下:

2.1 基于遷移學(xué)習(xí)的P波、S波震相拾取

首先,采用遷移訓(xùn)練后的震相拾取算法PhaseNet從三分量地震資料中,對P波和S波初動進(jìn)行自動拾取.PhaseNet的原始訓(xùn)練集包含了北加州地震臺網(wǎng)中心研究人員近30年手動標(biāo)記的P波和S波震相到時 (Zhu et al., 2019).趙明等(2021)進(jìn)一步對PhaseNet進(jìn)行了遷移訓(xùn)練,訓(xùn)練集為2019年四川臺網(wǎng)5—8月間人工拾取震相資料,包含了16595個地震事件,120233條P波和S波震相.通過對比遷移訓(xùn)練前后的拾取精度,趙明等(2021)發(fā)現(xiàn)遷移訓(xùn)練后的模型更加適用于中國西南地區(qū)P波和S波震相到時的拾取.利用PhaseNet遷移訓(xùn)練的模型以及一個經(jīng)驗(yàn)性的拾取閾值0.3,在2021年5月18日—5月30日的連續(xù)數(shù)據(jù)中,共識別到589063條P波到時,677864條S波到時.

2.2 震相關(guān)聯(lián)與初步定位

Zhang等(2019)發(fā)展了一種震相關(guān)聯(lián)算法-REAL,可以將多個臺站拾取到的P波和S波震相關(guān)聯(lián)成單獨(dú)的地震事件并對其進(jìn)行初始定位.REAL是一種三維網(wǎng)格搜索算法,可以將按照時間順序排列的多臺P波和S波震相到時,依據(jù)走時曲線進(jìn)行關(guān)聯(lián),通過P波和S波震相到時的數(shù)量來確認(rèn)相應(yīng)的地震事件,進(jìn)而通過理論和實(shí)際到時的殘差對地震事件進(jìn)行粗略定位.在數(shù)據(jù)處理中,網(wǎng)格搜索中心為最早記錄到P波的地震臺站,水平搜索范圍為0.4°,步長為0.02°,深度搜索范圍為0~20 km,步長為2 km.由于研究區(qū)域的臺站分布并不均勻,為獲取穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)結(jié)果,我們將相應(yīng)關(guān)聯(lián)閾值設(shè)置為:一個有效的地震擁有著2個P波震相、3個S波震相和至少兩個臺站同時記錄到P和S波震相.在震相關(guān)聯(lián)的過程中,使用的初始速度模型由房立華研究員提供.REAL算法在漾濞地震序列破裂區(qū)域共關(guān)聯(lián)到17009個地震事件,包含了 169903條P波震相,198938條S波震相(圖2).

圖2 絕對定位后保留的P波、S波走時曲線圖Fig.2 Travel time curves of P- and S-waves after absolute location

2.3 地震精定位

我們使用絕對定位方法(VELEST)對關(guān)聯(lián)到的地震事件進(jìn)行絕對定位.首先我們選擇漾濞地震序列破裂區(qū)域內(nèi)1049個具有至少70個P波和S波震相的地震事件,然后應(yīng)用VELEST更新我們的一維速度模型(Kissling et al., 1994;Liu et al., 2020a).基于更新后的速度模型(表1),我們對破裂帶內(nèi)的其余地震進(jìn)行絕對定位.為了確保檢測到的地震事件準(zhǔn)確性以及定位分辨率,此處僅保留臺站空隙角小于150°且走時殘差小于0.6 s的7405個地震事件(圖3a).

表1 一維速度模型Table 1 1-D velocity model

在Liu等(2020a)的數(shù)據(jù)處理流程基礎(chǔ)上,除了hypoDD定位外,我們還采用了震相到時的互相關(guān)走時差和GrowClust算法對地震事件進(jìn)行高精度相對定位.相比于hypoDD定位算法,GrowClust算法能夠更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定地確定小震相對位置(Trugman and Shearer, 2017).GrowClust算法定位過程是完全基于地震對的波形互相關(guān)資料,而較大震級事件與小震級事件的波形互相關(guān)系數(shù)通常較低且難以被保留在波形互相關(guān)資料中,所以震級較大的地震事件無法被GrowClust算法定位.因此,本研究首先仍然使用hypoDD算法基于地震對的震相相對到時差對地震事件進(jìn)行初始相對定位校正,以保證能獲得較大震級事件的震源位置.在hypoDD相對定位過程中,震中距的上限被設(shè)置為120 km,最大的地震對震源距離為10 km,地震事件最多與10個地震事件組成地震對,且每一對地震事件至少包含8個相同震相,總共有 6741個地震事件符合條件并被hypoDD算法進(jìn)行了相對定位(圖3b).

接下來,我們?yōu)镚rowClust算法構(gòu)建了波形互相關(guān)資料.每一個地震事件將與它最近的150個地震成對進(jìn)行波形互相關(guān)計算.參與波形互相關(guān)計算的波形窗口為P波到時前0.2 s至P波到時后1 s,允許的滑動窗口0.6 s;S波到時前0.5 s至S波到時后1.5 s,允許的滑動窗口1 s,所有的事件波形都被進(jìn)行了2~8 Hz的帶通濾波.在GrowClust定位過程中,地震事件至少包含8個波形互相關(guān)系數(shù)大于0.65的震相.GrowClust最終對4574個地震事件進(jìn)行相對位置校正(圖3c),并同時對這些事件進(jìn)行了100次Bootstrapping分析獲得了它們的平均水平誤差為73 m,平均深度誤差為147 m,發(fā)震時刻誤差為9.4 ms.

圖3 VELEST、hypoDD和GrowClust漾濞地震目錄的震中分布不同的顏色代表著地震的深度.相應(yīng)地震目錄中地震的個數(shù)在圖中右上角標(biāo)注.Fig.3 Epicenter distribution of VELEST, hypoDD and GrowClust catalogsColored dots represent the earthquakes with different depths.

3 數(shù)據(jù)處理結(jié)果

3.1 漾濞地震序列時空演化

漾濞MS6.4地震是一個典型的前—主—余震型地震序列.前震序列于2021年5月18日18點(diǎn)49分30秒發(fā)生于6.4級主震東南方向約10 km處,并在接下來約25個小時內(nèi)沿著北西方向破裂約2.5 km(圖4a).隨后一個MW4.6前震于5月19日20點(diǎn)5分56秒發(fā)生在破裂區(qū)域的北西端,在后續(xù)的24個小時內(nèi),前震繼續(xù)朝著北西方向破裂約5 km(圖4b).2021年5月21日21分25秒,最大的MW5.2前震發(fā)生在破裂區(qū)域的南東端,并在接下來的27分鐘內(nèi)激活了位于破裂區(qū)域北東側(cè)一條長達(dá)10 km的斷層(圖4c).2021年5月21日48分35秒,MS6.4主震發(fā)生在了破裂區(qū)域的北西端,并朝著南東方向持續(xù)破裂約20 km,形成了一個多級雁列式的斷層構(gòu)造(圖4d;雁列式構(gòu)造一般指一組平行錯列或者斜列的產(chǎn)狀及性質(zhì)相同的斷裂,斷裂總體上呈帶狀或脈狀分布).

圖4 漾濞地震序列的時空分布(a) 發(fā)生在MW4.6前震之前的地震事件(紅點(diǎn)),具體的時間范圍見圖中正上方標(biāo)注,黑色空心五角星指示MW4.6地震的震中,相應(yīng)沿斷層走向AB(灰色虛線)分布圖見下側(cè).(b)介于MW4.6與MW5.2兩次大震級前震之間的地震事件(紅點(diǎn)).其余的符號與圖a相同.圖c展示了介于MW5.2前震與MS6.4主震之間的地震事件(紅點(diǎn)).其余符號與圖a相同.圖d展示了整個研究區(qū)間地震序列的空間分布(彩色點(diǎn)),不同顏色指示著地震發(fā)生在5月的第幾天.Fig.4 Sptio-temporal distribution of Yangbi earthquake sequence(a) Red dots represent the foreshocks occurred before the MW4.6 foreshock, detailed time range can be found above. Black star marks the MW4.6 foreshock. Below panel shows the corresponding cross-section along AB (marked in Fig.3d). (b) Red dots represent the foreshocks occurred between the MW4.6 and MW5.2 foreshocks. (c) Red dots represent the foreshocks occurred between the MW5.2 foreshock and MS 6.4 mainshock. (d) Colored dots represent the distribution of the whole 2021 Yangbi earthquake sequence.

3.2 多級雁列式構(gòu)造

漾濞MS6.4主震激活的多級雁列式斷層構(gòu)造的深度范圍主要在5~10 km(圖4d),這與雷興林等(2021)得到的重定位結(jié)果基本一致.然而,本文采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)到時識取和波形互相關(guān)資料構(gòu)建的高分辨率地震目錄,揭示的斷層結(jié)構(gòu)更加精細(xì).該多級雁列式斷層構(gòu)造沿著主震破裂方向整體上分為三級(圖5).第一級位于破裂區(qū)域的北西側(cè),包含了三條呈南東向放射狀的子斷層,斷層長度約為5 km(圖5).第二級位于破裂區(qū)域的中部,且繼續(xù)呈放射狀朝著南東方向延展第一級構(gòu)造,其長度約為4 km(圖5).2021年5月19日發(fā)生的MW4.6前震恰好位于第一級和第二級雁列式結(jié)構(gòu)之間,形成了一個地震活動性明顯降低的中斷區(qū)域(圖5).根據(jù)雷興林等(2021)反演的漾濞地震序列中5月19日到22日4.0級以上地震的震源機(jī)制解以及破裂傳播方向,MW4.6前震為南西向破裂的純走滑地震事件.我們沿著MS6.4主震的破裂方向投影了漾濞地震序列中所有的地震事件后,發(fā)現(xiàn)MW4.6前震附近的地震事件勾勒出一條共軛斷層(圖6).第三級雁列式構(gòu)造位于破裂區(qū)域的南東側(cè),且僅有北東側(cè)一條斷層朝著南東方向延展了前兩級的雁列式結(jié)構(gòu),長度約為10 km(圖5).其余兩條雁列式構(gòu)造取而代之的是四條顯著的近南向破裂的子斷層,長度分別介于2~5 km之間(圖5).

圖5 漾濞地震序列孕震結(jié)構(gòu)圖紅色虛線指示著多級雁列式結(jié)構(gòu).黑色五角星標(biāo)記著MS6.4主震震中.彩色點(diǎn)和灰色點(diǎn)分別代表著前震和余震的震中.震源球上粉色實(shí)線指示著MW4.6前震的破裂面(雷興林等,2021).粉色虛線指示著根據(jù)前震分布推斷出的破裂面.兩個灰色的“T”型符號指示著圖6中的投影剖面.Fig.5 Seismogenic structure of the Yangbi earthquake sequenceRed dashed lines indicate the multistage echelon structure; Black star marks the epicenter of the mainshock.Colored and gray dots represent the epicenters of foreshocks and aftershocks, respectively. Pink dashed line highlights the rupture plane of the MW4.6 foreshock (Lei et al., 2021). Two gray “T” shape symbols indicate the cross section of Fig.6.

4 討論

維西—喬后斷裂南與活躍的紅河斷裂相連,新生代以來具有與右旋走滑紅河斷裂相似的運(yùn)動學(xué)特征,相同的地質(zhì)演化歷史和構(gòu)造變形機(jī)制,因此維西—喬后斷裂被認(rèn)為是紅河斷裂的北向延展(常祖峰等,2016).淺部雁列式結(jié)構(gòu)是深部走滑斷裂作用下的普遍表現(xiàn).本文構(gòu)建的漾濞MS6.4地震高分辨率地震目錄揭示了一個多級雁列式結(jié)構(gòu)(圖5),除此之外,發(fā)生在漾濞地震序列北西方向約20 km處的2013年洱源地震序列同樣呈現(xiàn)出類似的雁列式構(gòu)造樣式(另文介紹),說明這種雁列式結(jié)構(gòu)沿著維西—喬后斷裂是廣泛分布的,這或許支持了紅河斷裂在深部上的北向擴(kuò)張.

雷興林等(2021)利用雙差定位算法重定位了漾濞地震序列,并反演了較大震級事件的震源機(jī)制解和破裂傳播方向,確定了這些大震級地震的發(fā)震斷層面.本文基于深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了一個包含4574個地震的高分辨率地震目錄,更加清楚地刻畫出一個自北西端朝南東方向呈放射狀分布的多級雁列式構(gòu)造(圖5).前震的分布還清晰地展示出MW4.6前震的斷層面(圖6).此外,MW5.2前震周圍存在明顯的斷層面錯動,這說明該區(qū)域存在一個與主震破裂方向共軛的斷層面(圖6),進(jìn)一步支持了沿著MS6.4主震的發(fā)震斷層存在多條共軛斷層(雷興林等,2021).

本研究構(gòu)建的地震目錄包含了571個前震事件,其精定位結(jié)果為調(diào)查MW6.4主震成核機(jī)制提供了參考.目前,地震成核機(jī)制主要被解釋為兩種模型(Beroza and Ellsworth, 1996; Dodge et al., 1996; Ellsworth and Beroza, 1995; Mignan, 2014):1)與耐震滑移相關(guān)的預(yù)滑模型(Preslip model);2)與應(yīng)力擾動相關(guān)的級聯(lián)模型(Cascade model).本文構(gòu)建的高分辨率地震目錄揭示了前震序列依次激活了一個多層次的斷層結(jié)構(gòu)(圖6).南西向破裂的MW4.6前震和北東向破裂的MW5.2前震,可能松開了MS6.4主震所處的南東向主斷層.并且根據(jù)雷興林等(2021)計算的兩次大震級前震在空間上引起的應(yīng)力變化,MS6.4主震處于應(yīng)力升高區(qū)域.因此,我們更傾向于本次MS6.4地震主要是由應(yīng)力擾動所觸發(fā).然而,耐震滑移仍然有可能存在,因?yàn)閿?shù)值模擬和巖石實(shí)驗(yàn)已經(jīng)表明兩種機(jī)制在地震的成核過程中可以共存并相互反饋(McLaskey, 2019; MaLaskey and Lockner, 2014; Cattania and Segall, 2021; Dublanchet, 2018; Noda et al., 2013).在后續(xù)研究中,我們可以進(jìn)一步通過搜索重復(fù)地震等方法檢驗(yàn)?zāi)驼鸹剖欠翊嬖?

圖6 漾濞地震序列沿著主震破裂方向投影黑色五角星表示主震震源位置.彩色點(diǎn)和灰色點(diǎn)分別代表前震和余震的震源位置.兩個沙灘球分別代表MW4.6和MW5.2前震的震源機(jī)制解,其破裂面由粉色實(shí)線指示(雷興林等,2021).粉色虛線指示著由前震分布推斷的斷層面.Fig.6 Projection of the Yangbi earthquake sequence along the rupture direction of the mainshockBlack star marks the hypocenter of the mainshock.Light blue dots and red dots represent the foreshocks and aftershocks, respectively. Two beach balls indicate the focal mechanism of the two large foreshocks (provided by Xinglin Lei), and corresponding rupture planes are marked by pink dashed lines.

地震活動性還會受到流體運(yùn)移的影響.雷興林等(2021)發(fā)現(xiàn)此次漾濞MS6.4主震前后的地震活動性與潮汐活動有著密切的相關(guān)性,暗示著本次地震序列可能受到了流體運(yùn)移的影響.本文構(gòu)建的漾濞高分辨率地震目錄顯示早期的前震有明顯朝主震遷移的現(xiàn)象,其移動的路徑呈現(xiàn)出一條狹長的帶狀結(jié)構(gòu),長度約為2.5 km.如果本次漾濞MS6.4地震的觸發(fā)機(jī)制包含了流體運(yùn)移作用,那么這種帶狀構(gòu)造很可能是流體運(yùn)移的通道(Ross et al., 2020).

5 結(jié)論

本文基于深度學(xué)習(xí)的震相拾取算法PheaseNet為2021年云南漾濞地震序列構(gòu)建了一個10天包含4574個地震的高分辨率地震目錄.該地震目錄不僅揭示了一個深度介于5~10 km的多級雁列式結(jié)構(gòu),還詳細(xì)地追蹤到了前震的時空演化.在后續(xù)的研究工作中,我們的高分辨率地震目錄將為調(diào)查MS6.4主震成核、孕震區(qū)域體波成像、地震活動性分析(例如模板掃描)等提供重要參考.

致謝作者感謝兩位匿名審稿人提出的寶貴意見,以及日本產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所雷興林研究員和中國地震局地質(zhì)研究所張會平研究員的有益討論.中國地震科學(xué)實(shí)驗(yàn)場大理分中心為本文提供數(shù)據(jù)支持.中國地震局地球物理研究所房立華研究員提供了初始速度模型,在此一并表示衷心的感謝.文中圖件使用GMT軟件(Wessel et al,2013)繪制.2021年漾濞地震序列高分辨率地震目錄可以從https:∥www.researchgate.net/publication/352758600_High_resolution_earthquake_catalog_building_for_the_21_May_2021_Yangbi_Yunnan_MS_64_earthquake_sequence_using_deep-learning_phase_picker下載.

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