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

摘要：

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

所属期刊栏目：65

分类号：P315(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：国家自然科学基金;广东省引进人才创业创新团队和2017ZT07Z066;国家重点研发计划;广东省防震减灾协同创新中心;第二次青藏高原综合科学考察研究联合资助

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：3297-3308