锦屏一级水电站库区中小地震震源机制解与局部应力场特征

利用四川及邻区数字地震台网2013—2018年的波形资料,基于CAP和HASH方法反演得到锦屏一级水电站(以下简称锦屏水库)库区及周边M_(L)≥2.5地震的震源机制解,根据DRSSI方法计算得到库区局部应力场信息,结合该区域的地质资料,从震源机制参数和局部应力场变化等方面讨论了水库加卸载对该区域地震活动的影响.取得的主要认识如下:(1)库区地震活动类型以走滑型为主,不同加卸载阶段震源机制类型存在一定差异,库区蓄水前期震源机制类型呈现多样性,蓄水后期与区域背景场趋于一致;(2)库区应力场最大主应力方向以NNW-SSE向为主,分时段结果显示,蓄水后期局部应力场最大主应力方向由NNW向逐渐发生偏转至NW向;(3)库区周边的地质构造和岩性条件有利于库水的渗透,蓄水后重力载荷和流体渗透的共同作用导致岩体断层面库仑应力的变化,从而呈现出库区蓄水前后中小地震活跃程度的显著差异特征.

基于机器学习算法的银川台阵资料自动化震相分析和定位

近年来快速发展的机器学习算法显著提高了震相拾取的精度和效率。采用卷积神经网络和递归神经网络的震相识别方法对银川台阵2019年6~7月的连续波形数据进行事件检测和P、S震相拾取,并通过快速震相关联和事件定位得到了银川地区较全的地震目录。结果表明,当震相数小于10时,虽然可以检测出较多事件,但分布呈弥散状,与区域地震活动特征不符。进一步对震相数≥10的事件进行了人工复核。总体而言,随着震相数量的增加,事件的误检率逐步降低。震相数16是该地区自动检测和定位结果准确性的拐点。当震相数≥20时,全部召回了地震目录中的13个地震事件,二者平均定位差异4.27 km。经过人工复核,检测到的真实地震事件为区域内地震目录中事件数量的9倍。本文使用的基于机器学习和快速震相关联和定位方法的流程可在确保准确率的基础上降低人工检测的难度,提高地震检测的效率。

基于接收函数和面波联合反演的银川盆地下方正断层系统三维壳幔S波速度结构

贺兰山-银川盆地构造带分布有一系列平行的正断层,历史上发生过8.0级强震,这种在大陆内部具备8级以上发震能力的正断层系统是非常罕见的.为深刻认识这一构造系统的精细结构特征,在该构造系统附近布设了104个宽频带流动台站,同时收集周边固定台站和其他流动台站资料,通过对206个台站的接收函数与面波联合反演研究,获得了构造区下方高精度三维S波速度结构.结果显示,在银川盆地内部以四条断裂为界呈现典型的“堑中堑”盆地特征;通过对正断层系统的地震活动性分析,在盆地南侧发现一个沉积层厚度变化显著、地震分布集中的条带,推测为正断层系统的南部边界.贺兰山与银川盆地交界两侧,存在地壳厚度差异和壳内速度结构分异现象,而交界处在上地幔呈现低速带,这可能与构造带位于阿拉善和鄂尔多斯块体之间有关.银川-平罗8.0级主震发生在银川盆地下方四条断裂交汇部位,位于盆山交界高低速分异部位偏高速区一侧,盆山交界下方的上地幔低速异常体可能促进了地震成核.综合地质钻探证据、微震活动性、区域应力场和本文速度模型,推测贺兰山东麓断裂带是1739年银川-平罗8.0级大地震的发震构造.