S6.4地震震区地壳厚度及波速比研究'> 门源MS6.4地震震区地壳厚度及波速比研究

摘要：收集2015年宁夏、甘肃和青海地震台网63个三分量地震台站观测到的远震波形数据，使用H-k扫描法研究了区域地壳厚度和平均波速比。地壳厚度分布清晰地展示出自东向西地壳厚度不断增加的趋势，并伴随着2个地壳深度梯度带。研究区域平均地壳厚度为50.8 km，显著高于大陆地壳平均厚度；平均波速比为1.73，对应泊松比为0.25，略低于大陆平均泊松比（0.265）。分析认为研究区域中东部地壳增厚主要发生在上地壳，长英质岩石含量增加使整体泊松比下降。某些区域表现出超高的泊松比，推测这些区域可能存在岩石部分熔融现象。古浪大地震、海原大地震和这次门源地震都发生在泊松比梯度带和地壳厚度梯度带泊松比较低的一侧。

关键词：接收函数；泊松比；地壳厚度；门源地震

中图分类号：T315.3 文献标识码：A 文章编号：1000-0666（2016）04-0566-08

0 引言

2016年1月21日，青海省门源县发生MS6.4地震。此次地震是1986年门源6.5级地震以来，该地区发生的又一次6.0级以上地震，2次地震震中相距约10 km。距离该区域最近的一次大地震是1927年5月23日古浪8.0级地震（马玉虎等，2014），与本次地震震中相距约60 km。

门源MS6.5地震位于地震活动性强的青藏高原东北缘地区，该区域大的构造背景较复杂，是中国大陆一级块体结合部位。中国大陆西部受到印度板块―欧亚板块的碰撞及印度板块持续挤入作用的影响，形成了青藏高原及其周缘地壳缩短增厚和强烈的地表变形。青藏高原块体的运动在东部被稳定地块所阻挡，使地表出现剧烈变化的地形梯度带（沈旭章等，2013），形成龙门山褶皱系、祁连山褶皱系和昆仑―西秦岭褶皱系。从大震震源机制和GPS观测结果来看，青藏高原块体推动中国大陆向东和向北运动，整体为顺时针方向。

从小的构造背景来看，本文研究区域是青藏高原、鄂尔多斯和阿拉善3个块体的结合部位。该区域构造环境特殊，区域地震活动性较强，1920年曾发生海原8.5级大地震，近几十年来一直受到学术界的关注，是研究地下物质迁移和速度结构不均匀性的理想区域。研究区是青藏高原块体向大陆内部扩展的前沿部位，存在多个活动断层和断裂，地壳内部速度结构横向变化显著，普遍存在壳内低速层结构（陈九辉等，2005；李永华等，2006；嘉世旭，张先康，2008）。总体上该区域地壳厚度从北东方向到南西方向逐渐增厚（赵金仁等，2005），从靠近青藏高原的60 km逐渐减少到40 km（刘启民等，2014）。研究区域西部以北东向地壳缩短为主，东部以顺时针旋转为主，东部的隆升速度高于西部（崔笃信等，2009）。

门源MS6.4地震的孕震环境复杂，孕震区物质组成和地壳增厚的研究对揭示地震孕育环境特征是有益的。岩石的泊松比在一定的条件下与构成岩石的物质组成有关，可以用来研究深部物质组成情况。地下深部物质的泊松比难以取得，但可以通过计算岩石波速比间接获取。对于远震P波接收函数，利用H-k扫描法可以获得地震台站下方的平均波速比和Moho面深度。研究区域内关于Moho面的地壳震相（Pn和PmP）通常能量较小，可以使用的资料数量较少，因此利用远震波形研究Moho面深度是一种切实可靠的方法。该区域已经有研究人员利用接收函数研究地下速度结构的成果，但随着我国数字地震台网资料质量不断提升，地震台网密度逐渐增加，有必要使用大量新的观测数据来开展研究。

1 资料选取与研究方法

本文收集了宁夏、甘肃和青海地震台网的2015年远震波形数据，研究区域大体空间分布展示在图1a上，地震台站分布如图1b所示。选取地震震中距范围30°～95°，M≥6.0的地震，其分布情况见图2。对每个台站的波形数据，截取P波前10 s和后60 s的数据并重采样为10 Hz，经过去平均、带通滤波和扣除仪器响应后，由ZNE分量旋转到ZRT分量。地震台站接收到的远震P波包含了震源、传播路径和台站下方附近介质的信息。为了能够排除震源和传播路径的影响，Langston（1979）提出利用远震P波提取接收函数的方法。该方法使用远震波形数据，即使在缺乏地震的区域也可以发挥作用，通过叠加多个地震的接收函数能增加信噪比并获得关于台站下方介质的可靠信息。接收函数尤其对速度间断面敏感，因此该方法得到广泛应用，并成为研究地下圈层结构的独立手段（Cassidy，1992；Ligorría，Ammon，1999；Ryberg，Weber，2000）。接收函数可以通过频率域反褶积法或时间域迭代反褶积法获得，本文采用的是时间域迭代反褶积方法（Ligorría，Ammon，1999；Ammon et al，1990）。得到接收函数后需要应用低通高斯滤波器来降低高斯噪音干扰。高斯滤波器由常数α来控制：较大的α值对应高频，但会引入高频的噪音干扰；较小α值对应更长的周期，但减少了细节信息。选择α值要在压制高频噪音和保留细节信息之间折中，这里选择的α值是1.0。我们对单个地震事件的接收函数采取了半人工筛选的质量控制方式，编写了简单的脚本程序来完成数据质量控制。对于大多数记录来说满足一定的条件后会被程序自动采用，数据筛选方法如下：（1）t=0时刻附近有一个正最大值，正最大值对应的时间范围在0～0.5 s之间，因为台站下方如果有巨厚沉积层会使直达波到时滞后；（2）4～9 s时间段内存在局部最大值，这个是考虑Ps转换波。不符合上述判据的接收函数会采用人机交互的方式决定是否采用。上述方法在可以保证大部分接收函数的可靠性，同时也保证了效率。

2 研究结果

从本文的结果（表1）与已有的研究成果（表2）（陈九辉等，2005；李永华等，2006，刘启民等，2014）对比来看，大体是一致的。刘启民等（2014）利用接收函数方法研究了青藏高原东北缘的地壳结构，与本文研究区域有重叠但小于本研