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基于机器学习和短周期密集台阵资料研究北流地震余震特征
被引量:
1
1
作者
文玺翔
沈旭章
周启明
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期3297-3308,共12页
本文基于广西北流5.2级地震震源区震后约30天的短周期密集台阵连续观测资料,利用机器学习方法,对震后余震进行了识别,确定了可靠性较高的441个余震事件,约为同时期固定地震台网目录中余震数量的34倍.进而利用事件波形中P、S波到时信息,...
本文基于广西北流5.2级地震震源区震后约30天的短周期密集台阵连续观测资料,利用机器学习方法,对震后余震进行了识别,确定了可靠性较高的441个余震事件,约为同时期固定地震台网目录中余震数量的34倍.进而利用事件波形中P、S波到时信息,对299个余震事件进行了精定位,对信噪比较高的65个地震事件进行了震源机制解反演.根据余震空间分布及震源机制解特征,对该区域中强地震发震构造进行了探讨.结果表明:北流地震的余震主要集中在主震北西约1~3 km的范围内,且大部分余震震源机制解接近于前震;主震的孕震断裂为石窝断层,其走向NWW-SEE,倾角近70°;该区域还存在一条走向NEE-SWW倾角近乎直立的断裂,可能是前震的孕震断层;主震受前震的触发而产生,而后续两条断裂同时处于活动状态,产生了不同震源机制解的余震.此外,在蕉林断裂北端及石窝断裂南端同样拾取到了大量余震事件,这些事件的震源机制解多为逆冲型与走滑型,一致性较差,表明北流地震可能对这两个区域的地震活动起了一个触发作用,但具体触发机制较为复杂.
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关键词
北流地震
短周期密集台阵
机器学习
微震识别
震源机制解
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职称材料
题名
基于机器学习和短周期密集台阵资料研究北流地震余震特征
被引量:
1
1
作者
文玺翔
沈旭章
周启明
机构
中山大学地球科学与工程学院
南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期3297-3308,共12页
基金
国家自然基金项目(41874052和41730212)
广东省引进人才创业创新团队((2016ZT06N331和2017ZT07Z066)
+2 种基金
国家重点研发计划(2017YFC1500103)
广东省防震减灾协同创新中心(2018B020207011)
第二次青藏高原综合科学考察研究(2019QZKK0701)联合资助。
文摘
本文基于广西北流5.2级地震震源区震后约30天的短周期密集台阵连续观测资料,利用机器学习方法,对震后余震进行了识别,确定了可靠性较高的441个余震事件,约为同时期固定地震台网目录中余震数量的34倍.进而利用事件波形中P、S波到时信息,对299个余震事件进行了精定位,对信噪比较高的65个地震事件进行了震源机制解反演.根据余震空间分布及震源机制解特征,对该区域中强地震发震构造进行了探讨.结果表明:北流地震的余震主要集中在主震北西约1~3 km的范围内,且大部分余震震源机制解接近于前震;主震的孕震断裂为石窝断层,其走向NWW-SEE,倾角近70°;该区域还存在一条走向NEE-SWW倾角近乎直立的断裂,可能是前震的孕震断层;主震受前震的触发而产生,而后续两条断裂同时处于活动状态,产生了不同震源机制解的余震.此外,在蕉林断裂北端及石窝断裂南端同样拾取到了大量余震事件,这些事件的震源机制解多为逆冲型与走滑型,一致性较差,表明北流地震可能对这两个区域的地震活动起了一个触发作用,但具体触发机制较为复杂.
关键词
北流地震
短周期密集台阵
机器学习
微震识别
震源机制解
Keywords
Beiliu earthquake
Short-period dense nodal seismic array
Machine learning
Earthquake signal detection
Focal mechanism solution
分类号
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习和短周期密集台阵资料研究北流地震余震特征
文玺翔
沈旭章
周启明
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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