上海及邻区微震检测与定位

本文利用基于图像处理器加速的模板匹配定位法(Graphics Processing Unit-based Match&Locate, GPU-M&L)和双差定位法(HypoDD),对上海及邻区13个台站记录的2011年至2020年共10年的连续地震数据资料进行分析.首先从中国地震台网中心提供的146个地震事件目录中挑选了136个地震事件作为模板事件,使用模板匹配定位技术对上海及邻区10年的连续资料进行遗漏地震事件的扫描和检测,共识别出824个地震事件,约为台网中心提供地震目录事件数量的5.5倍.然后对识别出的地震事件通过深度去噪方法(DeepDenoiser)将信号与噪声分离,并对去噪后地震波形的频率和振幅特性分析来进一步确认识别出的地震事件.同时利用基于机器学习的震相拾取技术(PhaseNet),对去噪后的333个地震事件进行了震相拾取.检测后的地震目录完备震级由台网目录的Mc1.0降为Mc0.8.最后利用双差定位法对479个地震事件进行精定位,精定位的结果显示,上海地区整体地震活动性较弱,地震的空间分布相对较为分散,定位后的地震事件部分集中于安角断凹,部分事件沿北东向的枫泾—川沙隐伏断裂带和沿北西向的南通—上海断裂分布.我们的结果,为研究上海及邻区地震活动性、地震发生灾害程度和风险性评价等,奠定了重要的数据基础.