地震地质

作者：尹欣欣, 左可桢, 赵翠萍, 蔡润

单位：1)甘肃省地震局, 兰州 7300002)中国地震局地震预测研究所, 北京 1000363)中冶成都勘察研究总院有限公司, 成都 610063

关键词：定日地震,发震构造,深度学习检测,前震序列,b值,

基金：中国地震局地震预测研究所基本科研业务专项(2023 IESLZ01); 国家自然科学基金(42371404); 甘肃省科技计划项目(23YFFA0015)

摘要： 2025年1月7日西藏定日发生 MS6.8 地震。文中采用双差定位法对主震及其前后7 951个地震进行重定位, 获得4 370个精确震源位置。重定位结果显示, 主震位置为(28.501°N, 87.477°E), 震源深度9.3km, 余震序列整体呈近SN向展布, 长约70km, 深度主要集中在3~15km。由于震中位于台站覆盖稀疏区域, 传统台网监测难以全面捕捉地震前的小地震活动。为此, 文中创新性地将深度学习方法PhaseNet与单台振幅-震级估算相结合, 对距震中最近的ZHF台站(震中距约50km)连续波形数据进行系统分析。结果表明, 在主震前56h内共识别出90次地震事件, 其中88.89%为ML<2.0的小地震, 大大超过了同期区域台网识别的8次地震。对293次已知震级的余震进行分析, 建立了可靠的单台震级标定关系(log10 A=0.77ML+1.36)。基于改进后的地震目录, 在考虑震级误差的情况下采用最大曲率法确定完备震级为ML1.10, 通过最大似然法计算得到b值为 0.58±0.07。从空间分布来看, 精定位结果显示这些前震事件主要发生在主震震中约20km范围内的余震区内; 时间演化特征表明, 主震前1h内记录到8次地震事件, 其中最大前震(ML3.7)发生在主震前约1h。文中结果验证了基于深度学习的单台检测方法在台站稀疏区域的有效性, 为研究地震孕育过程提供了重要观测资料。这一方法对其他台站覆盖稀疏地区的地震监测具有重要的借鉴意义。

来源：2025年第3期

《地震地质》期刊编辑部

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