随着复杂速度结构反演的发展和高性能计算能力的提升,基于高精度3D介质模型计算格林函数反演震源机制更具可行性。中小地震因具有更好的覆盖和近似点源效应,在区域结构成像中有着广泛的应用。基于波形类的反演方法如波动方程层析成像\,...随着复杂速度结构反演的发展和高性能计算能力的提升,基于高精度3D介质模型计算格林函数反演震源机制更具可行性。中小地震因具有更好的覆盖和近似点源效应,在区域结构成像中有着广泛的应用。基于波形类的反演方法如波动方程层析成像\,全波形反演都需要震源机制解,而传统的震源机制反演方法不能很好地应用于中小地震。采用有限差分法构建应变格林张量(Strain Green Tensor,SGT)数据库,将合成波形和实际波形按震相截窗并滤波到不同的频带范围,先通过最小化互相关走时差来进行震源重定位,再通过最小化波形残差反演震源机制。通过合成数据测试验证方法的正确性,随后将该方法应用于青藏高原东部边缘龙门山地区,反演一系列M W3.4~5.7的中小地震震源机制。由于应变格林张量数据库可预先构建,该方法可以应用于(近)实时震源机制解反演。展开更多
文摘随着复杂速度结构反演的发展和高性能计算能力的提升,基于高精度3D介质模型计算格林函数反演震源机制更具可行性。中小地震因具有更好的覆盖和近似点源效应,在区域结构成像中有着广泛的应用。基于波形类的反演方法如波动方程层析成像\,全波形反演都需要震源机制解,而传统的震源机制反演方法不能很好地应用于中小地震。采用有限差分法构建应变格林张量(Strain Green Tensor,SGT)数据库,将合成波形和实际波形按震相截窗并滤波到不同的频带范围,先通过最小化互相关走时差来进行震源重定位,再通过最小化波形残差反演震源机制。通过合成数据测试验证方法的正确性,随后将该方法应用于青藏高原东部边缘龙门山地区,反演一系列M W3.4~5.7的中小地震震源机制。由于应变格林张量数据库可预先构建,该方法可以应用于(近)实时震源机制解反演。
