Analysis of Monitoring Capability of Jiangsu Seismic Network Based on PMC Method
-
摘要: 江苏测震台网经近20年的高速发展,已拥有75个数字测震台站,针对江苏台网监测能力的评估需求,同时为进一步优化台网布局,提高江苏测震台网监测能力提供参考意见,本文使用基于概率的完整性震级方法,利用江苏台网2009—2021年正式编目观测报告数据,对江苏台网进行监测能力评估。研究结果表明,江苏台网监测能力较好的地区为北部连云港周边地区,监测能力达到了
$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 1.0 $ ;其次为南部南京、镇江、常州及周边地区,监测能力达到了$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 1.5 $ ;监测能力较差的地区为中部地区及近海海域,监测能力达到了$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 2.0 $ 。整个江苏台网基本实现了$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 2.0 $ 的监测能力,周边地区及中部近海海域基本实现了$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 2.5 $ 的监测能力。-
关键词:
- 江苏测震台网 /
- 监测能力评估 /
- 完整性震级PMC方法
Abstract: After nearly two decades of rapid development, the Jiangsu Seismic Network has expanded to include 75 digital seismic stations. This study aims to evaluate the monitoring capabilities of the Jiangsu network and provide recommendations for optimizing the network layout and improving its monitoring effectiveness. The evaluation utilizes the Probability-based Magnitude of Completeness (PMC) method and examines the official cataloged observation report data from 2009 to 2021. The research findings indicate variations in monitoring capabilities across different regions of the Jiangsu network. The northern regions, particularly around Lianyungang, exhibit relatively robust monitoring capabilities, with a threshold of$ {M}_{{\rm{L}}} $ ≥1.0. The southern regions, including Nanjing, Zhenjiang, Changzhou, and the surrounding areas, demonstrate relatively stronger monitoring capabilities, reaching approximately$ {M}_{{\rm{L}}} $ ≥1.5. The central regions and nearshore areas exhibit lower monitoring capabilities, with a threshold of$ {M}_{{\rm{L}}} $ ≥2.0. Overall, the entire Jiangsu network has achieved a satisfactory level of monitoring capabilities for$ {M}_{{\rm{L}}} $ ≥2.0, while the surrounding areas and central nearshore regions have achieved a higher level of seismic monitoring capabilities, reaching$ {M}_{{\rm{L}}} $ ≥2.5. -
引言
测震台网的监测能力评估是地震学相关研究工作重要的内容之一,可评估区域台网监测能力是否完善,是评价观测资料质量优劣的重要手段,同时也是地区地震活动性、三维速度结构等研究的重要基础。台网监测能力是否完善、台网布局是否合理、如何提高台网观测资料质量等均可利用台网监测能力的评估进行研究(Stein,1999;Knopoff,2000;Main,2000;Gomberg等,2001;Wiemer等,2002;Enescu等,2002)。
测震台网监测能力评估主要分为两大类。一类是基于统计地震学的方法,主要通过G-R关系的研究方法进行分析(Gutenberg等,1944),常见方法有基于90%和95%拟合度的GFT方法、最大曲率法(MAXC方法)(Wiemer等,2000)及完整性震级范围方法(EMR方法)(Woessner等,2005)等。MAXC方法和GFT方法可能会低估最小完整性震级
$ {M}_{\mathrm{C}} $ 值,而EMR方法一般可给出较合适的$ {M}_{\mathrm{C}} $ 值(黄亦磊等,2016)。另一类方法主要是基于理论计算监测能力的方法,主要有计算噪声水平和震级衰减关系的理论值方法(Sereno等,1989)、计算昼夜信噪比方法(Rydelek等,1989)及通过振幅阈值评估方法(Gomberg,1991),这类方法通常计算量较大,与实际的监测能力可能相差较大,且要求处理的数据不能有明显干扰,受人为因素的影响较大,无法满足对特定深度、地震数量较少的弱震区监测能力的评估。近年来,基于概率的完整性震级方法(Probability-based Magnitude of Completeness,PMC)(Schorlemmer等,2008,2010)受到了国内外学者的广泛关注。美国南加州地震台网(Schorlemmer等,2008)、瑞士地震台网(Nanjo等,2010)和意大利地震台网(Schorlemmer等,2010;Gentili等,2011)使用PMC方法研究完整性震级。我国已将PMC方法应用于多个区域地震台网监测能力评估中,首都圈地震台网(李智超等,2014)、内蒙古地震台网(刘芳等,2014)、流动台阵(蒋长胜等,2015)、山东地震台网(王鹏等,2016)、辽宁地震台网(安祥宇等,2019)等均采用PMC方法评估监测能力。PMC方法基于台网编目观测报告资料进行客观评估,评估精度高,也适用于地震较少的弱震地区监测能力评估。
从地震区划上看,江苏地区隶属于长江中下游—南黄海地震带,是中国东部沿海地区地震较活跃的省份,历史上发生多次6级以上的地震,如1624年扬州M6地震、1927年南黄海南部凹陷中的M6½地震、1979年溧阳M6地震,主要断裂带有郯庐断裂带、苏北-滨海断裂、淮阴响水口断裂等。江苏台网经过近20年的高速发展,已拥有75个数字测震台站,针对江苏台网监测能力的评估需求,同时为进一步优化台网布局、提高江苏台网中部及近海海域台站监测能力提供参考,本文使用PMC方法,利用江苏台网2009—2021年正式编目观测报告数据,对江苏测震台网监测能力进行评估分析。
1. PMC方法原理
PMC方法利用台网统一编目的正式报告作为研究资料,首先计算单台检测概率
$ {P}_{\mathrm{D}} $ ,然后利用单台检测概率得到合成检测概率$ {P}_{\mathrm{E}} $ 和基于概率的完整性震级$ {M}_{\mathrm{P}} $ 。单台检测概率作为最基础组成部分,首先要求单台台站的震级定义在研究时段内保持不变,同时台网的触发条件也保持不变;然后将获得每个台站的震级M和震中距L的记录信息作为计算单台的检测概率基础资料;最后基于区域台网的震级定义获得震级M和震中距L的换算关系(Schorlemmer等,2008)。震级测定的衰减关系公式如下:
$$ M = {c_1}\log A - {c_2}\log {L^{}} + {c_3} $$ (1) 式中,A为仪器记录的振幅;L为震中距;c1、c2和c3为常数。当某个台站记录到相同振幅、不同震中距
$ {L}_{1} $ 和$ {L}_{2} $ 的地震时,震级测定的衰减关系可分别表示为:$$ {M}_{1}={c}_{1}\log A-{c}_{2}\log{L}_{1}+{c}_{3} $$ (2) $$ {M}_{2}={c}_{1}\log A-{c}_{2}\log {L}_{2}+{c}_{3} $$ (3) 在震级-距离二维图上表示的台站监测概率需要构建M与L的经验转换关系。将式(2)与式(3)相减可得:
$$ \Delta {M}^{*}=\left|{c}_{2}\log {L}_{1}-{c}_{2}\log{L}_{2}\right| $$ (4) 由式(4)可知,震级差ΔM*与震中距L有关。江苏台网测定震级时,采用仿真短周期(DD-1或W.A.)的S波或Lg波,取其最大振幅测算(王鹏等,2016),公式为:
$$ {M}_{{\rm{L}}}=\lg(A)+R(L) $$ (5) 式中,
$ R\left(L\right) $ 为台站的量规函数,此时ΔM*仅与震中距L的量规函数$ R\left(L\right) $ 相关。从上述分析中,实现了震源距L与震级M之间的单位转化。当我们在计算震级-距离坐标系上的特定位置$ (M,L) $ 对应的台站检测概率时,我们需要选取计算数据样本。选取计算单台检测概率所需的数据时使用Schorlemmer等(2008)定义的选取原则:对某个台站记录到的震级
$ {M}{{'}} $ 震中矩$ {L}{{'}} $ 的地震事件,计算与位置$ (M,L) $ 对应的震级差$ \mathrm{\Delta }M=({M}{{{'}}}-M) $ ,并利用公式(4)和(5)计算因不同距离引起的震级差$\Delta {M}^{*}=R\left(L'\right)-R\left(L\right)$ 。数据的选取采用以下形式:$$ {L}_{{\rm{M}}}\equiv \sqrt{\Delta {M}^{2}+\Delta {M}^{*2}}\leqslant 0.1 $$ (6) ΔM表示地震事件的震级与参考点
$(M,L) $ 的震级M之间的差异;ΔM*则是地震事件的震级与通过震级计算公式将震源距离L转化为震级M*的差异。当符合上述条件的地震事件数量Nt≥10时,计算台站在$ (M,L) $ 时的检测概率:$$ {P}_{{\rm{D}}}(M,L)=\frac{{N}_+}{{N}_++{N}_-} $$ (7) 式中,
$ {N}_{+} $ 为被检测到的地震事件;$ {N}_{-} $ 为未被检测到的地震事件;PD被表示在位置(M,L)处的概率值。合成检测概率
$ {P}_{\mathrm{E}}(M,x,t) $ 是多台同时记录到1个地震事件的概率,根据江苏台网自身的台站布局选择4个以上的台站,综合各台站结果,形成时刻、震级、位置$ (t,M,x) $ 的合成检测概率$ {P}_{\mathrm{E}}\left(M,x,t\right) $ 和完整性震级$ {M}_{\mathrm{P}}\left(x,t\right) $ ,计算公式为:$$ {P}_{\mathrm{E}}\left(M,x,\mathrm{t}\right)=1-\displaystyle\sum _{i=0}^{3}{P}_{\mathrm{E}}^{i} $$ (8) $ {P}_{\mathrm{E}}^{0} $ 、$ {P}_{\mathrm{E}}^{1} $ 、$ {P}_{\mathrm{E}}^{2}\mathrm{、}{P}_{\mathrm{E}}^{3} $ 分别表示0、1、2、3个台站的单台概率,其中$ {P}_{\mathrm{E}}^{0} $ 也是台站检测能力为0的概率,计算公式为:$$ {P}_{\mathrm{E}}^{0}=\prod _{i=1}^{s} [1-P_{D,i}(M,L)] $$ (9) 通过单台检测概率合成基于概率的完整性震级
$ {M}_{\mathrm{P}} $ 在不同震级下的$ {M}_{\mathrm{P}} $ 分布图。对所有震级档M,在位置x处,时刻t的最小完整性震级MP通过如下公式获得:$$ {M}_{\mathrm{P}}\left(\mathit{x},t\right)=\underset{M\in \mathcal{M}}{\mathrm{min}}M|{P}_{\mathrm{E}}\left(M,\mathit{x},t\right)=1-Q $$ (10) 式中,取Q=0.000 1(误差标准)(刘芳等,2014)。
2. 研究区概况
江苏省测震台网目前已拥有75个数字测震台站,图1为提高对网缘地震的监测能力,从中国地震台网中心接收河南、山东、安徽、浙江和上海共32个地震台站实时传输的地震波形数据,如图1所示。江苏台网拥有的75个台站中井下台站有31个,主要分布在江苏中部地区,其主要受江苏中部地区地理环境影响,江苏中部地区主要为松散沉积覆盖层,且覆盖层较厚,难以找到合适的台基,所以基本以井下台站为主;地面台站44个,主要分布在江苏北部和南部地区,主要以基岩台站为主,观测条件相对较好,同时拥有2个海岛台站。本研究以江苏省测震台网2009—2021年全国编目系统的观测报告作为基础资料,震中分布如图1所示,利用PMC方法对75个台站单台检测能力进行分析,对江苏测震台网监测能力进行评估。
3. 单台检测概率分析计算
PMC方法以单台检测概率
$ {P}_{\mathrm{D}}(M,L) $ 为基础(蒋长胜等,2015),本文选取至少4个台站记录到的地震事件,利用PMC方法计算PD,同时为直观观察江苏测震台网各台站检测能力的差异性,本文采用以下方法进行评估:(1)检查当某个台站周围发生$ {M}_{\mathrm{L}}=1.0 $ 地震时,$ {P}_{\mathrm{D}} $ 是否达到100%,同时计算$ {P}_{\mathrm{D}}=100\% $ 时的震中距;(2)计算$ L=100\;\mathrm{k}\mathrm{m} $ 、$ {P}_{\mathrm{D}}=100\% $ 时的震级$ {M}_{\mathrm{L}} $ ;(3)计算$ {M}_{\mathrm{L}}=3.0 $ 且$ {P}_{\mathrm{D}}=100\% $ 时的震中距;(4)检查$ L=250\;\mathrm{k}\mathrm{m} $ 时$ {P}_{\mathrm{D}} $ 是否达到100%及$ {P}_{\mathrm{D}}=100\% $ 时的震级。因台站较多,表1仅展示了参加中国地震局评比的42个台站的单台检测概率,此外表1中还加入了每个台站的噪声级别和台基类型信息,这些信息参考了立凯等(2021)的研究结果。表 1 江苏台网典型台站单台检测概率Table 1. Statistical table of single station detection probability of typical stations of Jiangsu network台站名称/代码 L/km
(ML=1.0、PD=100%)ML/级
(L=100 km、PD=100%)L/km
(ML=3.0、PD=100%)ML/级
(L=250 km、PD=100%)噪声级别 台基
类型常熟/CS 40 1.6 150 3.5 Ⅱ 石英砂岩 常州/CZ — 1.4 150 — Ⅲ 混合花岗岩 邳州/PZ — 1.7 150 3.8 Ⅱ 石英砂岩 徐州/XZ — 2.7 150 — Ⅰ 灰岩 东海/DH 20 1.8 150 3.5 Ⅰ 混合花岗岩 赣榆/GAY 30 1.4 150 3.3 Ⅰ 混合岩 高淳/GC 30 1.6 150 3.5 Ⅰ 紫红长石砂岩 灌云/GUY 50 2.0 150 3.2 Ⅰ 花岗片麻岩 镇江/ZJ — 2.1 150 — Ⅱ 砂岩 江宁/JN — 3.4 90 3.5 Ⅱ 砂岩 浦口/PK — — 50 — Ⅲ 灰岩 靖江/JJ — 3.1 20 — Ⅲ 石英砂岩 金坛/JT — 4.6 50 — Ⅱ 砂岩 溧水/LIS 20 2.1 150 3.6 Ⅱ 片麻岩 泗洪/SH — 2.0 150 3.3 Ⅱ 安山岩 宿迁/SQ — 2.4 150 3.6 Ⅱ 安山凝灰岩 —锡/WX 20 1.7 150 3.5 Ⅱ 石英砂岩 新沂/XIY 20 2.2 150 3.3 Ⅱ 砂岩 徐圩/XW 20 2.4 150 3.7 Ⅱ 花岗片麻岩 盱眙/XY — 1.9 100 3.7 Ⅰ 灰岩 大丰(井下)/DF — — — — Ⅲ 松散沉积层 高邮(井下)/GY — 3.9 20 — Ⅱ 松散沉积层 海安(井下)/HA — 3.2 30 — Ⅱ 松散沉积层 淮安(井下)/HUA — 2.5 150 — Ⅱ 松散沉积层 涟水(井下)/LIS — — 30 — Ⅱ 石英岩 溧阳(井下)/LY 10 2.0 150 — Ⅰ 安山玄武岩 南通(井下)/NT — — 10 — Ⅱ 石英砂岩 沛县(井下)/PX — 2.4 50 — Ⅱ 石英砂岩 启东(井下)/QD — — — — Ⅱ 混合花岗岩 如东(井下)/RD — — 50 — Ⅱ 灰岩 射阳(井下)/SY — — 20 — Ⅲ 松散沉积层 泰州(井下)/TZ — 2.9 130 — Ⅲ 沉积岩 兴化(井下)/XH — — — — Ⅲ 混合花岗岩 盐城(井下)/YC — — 60 — Ⅱ 松散沉积层 阳光岛(井下)/YGD — — — — Ⅱ 基岩 宝应(井下)/BY — 3.1 40 — Ⅱ 石英砂岩 昆山/KS — 2.5 150 — Ⅲ 灰岩 六合/LH — 2.7 150 — Ⅰ 白云岩 前三岛/QSD — — — — Ⅱ 片麻岩 宜兴/YX — 2.5 150 — Ⅰ 砂岩 南京/NJ2 — 1.9 150 3.3 Ⅱ 安山玄武岩 连云港/LYG 40 1.7 150 3.1 Ⅰ 片麻岩 由表1可知,当ML=1.0时,PD达到100%的台站有常熟、东海、赣榆、高淳、灌云、溧水、无锡、新沂、徐圩、溧阳、连云港;当
$ L=100\;\mathrm{k}\mathrm{m} $ 、$ {P}_{\mathrm{D}}=100\% $ 时对应的震级$ {M}_{L} $ 范围是$1.4\leqslant {M}_{\mathrm{L}}\leqslant 4.6$ ,有11个台站$ {P}_{\mathrm{D}} $ 未达到100%,包括浦口、大丰、涟水、南通、启东、如东、射阳、兴化、盐城、阳光岛、前三岛,且PD未达到100%的台站主要以井下台站为主;当$ {M}_{\mathrm{L}} $ =3.0、$ {P}_{\mathrm{D}}=100\% $ 时,10 km≤L≤150 km。在L=250 km处,
$ {P}_{\mathrm{D}}\mathrm{达}\mathrm{到}100\% $ 的台站有16个,此时$ 3.1\leqslant {M}_{\mathrm{L}}\leqslant 3.8 $ ,其余26个台站未达到100%的单台检测概率。由表1可知,江苏省单台检测概率较好的台站主要集中在北部和南部,单台检测概率相对较差的台站主要为中部深井台站。通过分析台站背景噪声级别和台基类型可知江苏北部地区台基条件较好,一般以基岩为主,台站选址较合理,且无大的干扰源,台站背景噪声较稳定,多以Ⅰ类台站为主,所以江苏北部地区台站监测能力较好;江苏南部地区因地处长江三角洲地区,经济较发达,基础建设和人为活动等背景噪声干扰较大,且多以Ⅱ类台站为主,这是造成江苏南部地区部分台站检测能力较江苏北部地区基岩台站差的主要原因,但总体上来看江苏南部台站检测能力相对较好;江苏中部地区地理特点是堆积了厚厚的沉积层,难以找到合适的基岩条件,因此以井下台站为主,井深基本为几百米,地震波通过厚厚的沉积层通常会造成振幅衰减(He等,2021),导致地震计的信噪比相对较低,这可能是造成江苏中部深井台站检测能力较低的原因。江苏地区对震级
${M}_{\mathrm{L}}\leqslant 2.0$ 的地震检测能力较好的台站为常熟、常州、邳州、东海、赣榆、高淳、灌云、泗洪、无锡、盱眙、南京、连云港,检测能力较好的台站主要以基岩台站为主,检测能力较差的台站为大丰、启东、兴化、阳光岛、前三岛,其中大丰、启东、兴化为深井台站,阳光岛、前三岛为海岛台站。图2~图4分别为江苏北部台站连云港台、江苏中部深井台站盐城台和江苏南部台站南京台单台检测概率分布。由图2可知,对于连云港台,当
$ {M}_{\mathrm{L}}=0.7\mathrm{、}{P}_{\mathrm{D}}=100\% $ 时,检测震级下限可达$ 0.4 $ 级,说明连云港台对低震级地震有较高的检测能力,当发生$ {M}_{\mathrm{L}}=3.5 $ 的地震时,最远可监测到400 km的距离,说明连云港台的台基环境较好,地震计放大倍数高,台站检测能力较好。由图3可知,对于盐城台,当$ {M}_{\mathrm{L}} $ >2.0时,单台检测概率不再随着震中距的增加而增大,可能原因是人工定位操作时限制了超过200 km观测资料的使用,也可能是因为该台站为深井地震台,而江苏地区发生的地震震源深度多集中在10 km附近,江苏中部地区浅地表部分多以松散的沉积层为主,地震波经过沉积层会造成能量衰减,导致台站记录到的信号弱,甚至淹没在背景噪声中。南京台作为国内第一批建设的台站,具有悠久的历史,基岩条件较好,但受周边工程建设人为活动干扰,背景噪声属于Ⅱ类台站。由图4可知,对于南京台,当$ L=100\;\mathrm{k}\mathrm{m} $ 、$ {P}_{\mathrm{D}} $ =100%时,震级$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 1.9 $ ,同时南京台对周边小震有较好的检测能力,可监测到ML为0.5级左右的低震级地震。深井台站单台检测概率明显低于基岩台站,以南京台和盐城台为例,2个台站的背景噪声均属于Ⅱ类台站,但南京台检测能力较盐城台高,深井台站如何提高监测能力值得深入研究。受篇幅所限,其他台站的单台检测概率统计结果未展示,但这些结果作为基础数据均应用于合成检测概率中。
4. 合成检测概率与完整性震级空间分布特征
PMC方法的2种综合结果分别为合成检测概率
$ {P}_{\mathrm{E}} $ 和完整性震级$ {M}_{\mathrm{P}} $ ,其均可用于表示测震台网监测能力。通过江苏台网75个台站的单台检测概率得到合成检测概率PE时,以0.1级为分级档位计算$ {M}_{\mathrm{L}} $ 为1.0~3.5所有震级档的合成检测概率,并绘制江苏测震台网完整性震级$ {M}_{\mathrm{P}} $ 空间分布图,$ {M}_{\mathrm{L}}\mathrm{为}1.0 $ 、$ 2.0 $ 、$ 2.5 $ 级的结果如图5所示。计算合成检测概率
$ {P}_{\mathrm{E}} $ 时,震源距L是必不可少的变量,而震源深度H也参与了震源距的计算,所以可对不同深度的检测能力进行分析。江苏地区地震深度多集中在5~20 km(霍祝青等,2016),通过对不同深度进行研究发现计算结果差别较小,所以仅选取10 km的深度进行计算。由图5可知,江苏台网监测能力较好的地区为北部连云港周边地区和南部南京周边地区,连云港周边地区的监测能力达到了$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 1.0 $ ,江苏南部南京、镇江、常州及周边地区监测能力达到了$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 1.5 $ ,监测能力较差的地区为江苏中部地区及近海海域,整个江苏台网基本实现了$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 2.0 $ 的地震监测能力全覆盖,周边地区及江苏中部沿海区域基本实现了$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 2.5 $ 的地震监测能力。通过对江苏地区合成检测概率及基于概率的完整性震级的分析,江苏台网监测能力薄弱的地区主要为中部地区及近海海域,深井地震计的安装和维护存在困难、设备老化和维护不及时,同时江苏中部地区主要是沉积层为主,地震波通过厚厚的沉积层通常会造成振幅衰减等种种因素是造成江苏中部监测能力薄弱的主要原因。徐州与安徽、山东交界地区的低震级监测能力也较薄弱,该地区属郯庐断裂带地区,所以应加强该地区的监测,有利于郯庐断裂带周边地区小震的研究。5. 讨论
为进一步检验单台检测概率能否真实反映台站监测能力,本文以2021年11月17日江苏大丰区海域发生的M5.0地震(33.50°N,121.19°E)为例,此次地震是近年来江苏及邻区发生的震级较大且影响力较大的地震,震源深度17 km,距海岸线最近约45 km,江苏大部分城市报告有震感,且地震发生在江苏台网监测能力相对薄弱的中部沿海地区,因此以该地震事件为例,分析江苏中部地区台站的单台检测能力。截至2021年12月31日,江苏测震台网记录到的大丰区海域地震震中及周边共发生13次地震,其中ML2.0~2.9地震7次,ML3.0~3.9地震5次,ML5.0~5.9地震1次。未记录到ML2.0以下的地震信息,这从侧面反映了江苏中部沿海地区的监测能力情况,对近海海域ML2.0以下的地震监测能力较差。通过对沿海地区射阳、滨海、阜宁、建湖、盐城、大丰、响水单台检测概率的分析可知,滨海、阜宁、建湖、响水几乎无检测
$ {M}_{\mathrm{L}}\leqslant 2.0 $ 地震的能力,而这4个台站恰好未记录到${M}_{\mathrm{L}}\leqslant 2.0$ 的地震,这是因为这些台站的地震计常出现断计、失真等问题,地震计信噪比低,所以造成监测能力较低,这也从侧面反映了本文的结果是相对可靠的。大丰台仅零散地记录到几个地震信息,数据量少。所以对上述检测能力较差的台站进行改造优化可提升江苏中部海域的监测能力。射阳、大丰台由于台基环境原因,地震计信噪比相对较低,仅记录到50 km之内的${M}_{\mathrm{L}}\leqslant 2.0 $ 地震,所以此次大丰区海域地震的小震监测缺失,这对于监测江苏中部沿海海域地震是远远不够的,因此加强江苏中部沿海海域监测台站的建设对于江苏台网监测能力提高具有重要作用。江苏地区监测能力薄弱的地区主要集中在中部,这是因为中部地区分布厚厚的沉积层,其对地震波具有衰减作用,同时地震计的信噪比相对较低。江苏中部海域地区监测能力相对较差,如何提高近海海域测震台网地震监测能力值得深入研究。6. 结论
为科学评估江苏测震台网地震监测能力,本文利用基于概率的PMC方法,使用江苏台网2009—2021年编目的观测报告资料实际产出的地震观测数据,对江苏测震台网监测能力进行评估,得出以下结论:
(1)PMC方法是基于实际地震数据进行计算的,通过PMC方法对江苏地震台网整体监测能力的评估结果表明,江苏北部连云港周边附近地区可达到
$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 1.0 $ 地震的监测能力,江苏南部南京、镇江、常州及周边地区可达到$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 1.5 $ 地震的监测能力,整个江苏省基本可达到$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 2.0 $ 地震的监测能力,江苏省周边及近海地区基本可达到$ {M}_{\mathrm{L}}\geqslant 2.5 $ 地震的监测能力。基岩台站的监测能力较深井台站强。(2)单台检测概率是影响整个江苏台网监测能力的关键,江苏台网有较多台站的检测能力较低甚至没有检测能力。影响单台检测概率的因素较多,江苏多个深井台站为地方台站,且为无人值守的台站,数据的完整性可能会影响台站的检测能力;江苏地处长江三角洲地区,城市发达,人为噪声是台站背景噪声的主要干扰源,台站的背景噪声干扰也影响了单台检测能力,台站背景噪声为Ⅰ类的台站检测能力较好,所以保护台站观测环境、降低地震计的背景噪声也可有效提升台站检测能力;提升深井台站单台检测能力可大幅度提升江苏台网整体监测能力;对某些检测能力较差的台站甚至没有检测能力的台站进行优化改造,可有效提升整个江苏台网的监测能力。
(3)总体上看,江苏台网的台站布局较合理,分布较均匀,监测能力较好,台站监测能力薄弱地区主要集中在中部地区及近海海域,特殊的地质条件是限制监测能力的主要原因,如何提高深井台站监测能力值得深入研究。为适应江苏中部某些特殊的地质条件,对深井台站的要求较高,要求的井深更大,但目前难以达到要求,同时如何提高深井地震计信噪比是提高江苏中部地区台站监测能力的主要因素,因此江苏中部地区台站监测能力提高是需要长久规划的问题。
致谢 衷心感谢内蒙古自治区地震局刘芳研究员提供的改进版PMC方法计算程序。
-
表 1 江苏台网典型台站单台检测概率
Table 1. Statistical table of single station detection probability of typical stations of Jiangsu network
台站名称/代码 L/km
(ML=1.0、PD=100%)ML/级
(L=100 km、PD=100%)L/km
(ML=3.0、PD=100%)ML/级
(L=250 km、PD=100%)噪声级别 台基
类型常熟/CS 40 1.6 150 3.5 Ⅱ 石英砂岩 常州/CZ — 1.4 150 — Ⅲ 混合花岗岩 邳州/PZ — 1.7 150 3.8 Ⅱ 石英砂岩 徐州/XZ — 2.7 150 — Ⅰ 灰岩 东海/DH 20 1.8 150 3.5 Ⅰ 混合花岗岩 赣榆/GAY 30 1.4 150 3.3 Ⅰ 混合岩 高淳/GC 30 1.6 150 3.5 Ⅰ 紫红长石砂岩 灌云/GUY 50 2.0 150 3.2 Ⅰ 花岗片麻岩 镇江/ZJ — 2.1 150 — Ⅱ 砂岩 江宁/JN — 3.4 90 3.5 Ⅱ 砂岩 浦口/PK — — 50 — Ⅲ 灰岩 靖江/JJ — 3.1 20 — Ⅲ 石英砂岩 金坛/JT — 4.6 50 — Ⅱ 砂岩 溧水/LIS 20 2.1 150 3.6 Ⅱ 片麻岩 泗洪/SH — 2.0 150 3.3 Ⅱ 安山岩 宿迁/SQ — 2.4 150 3.6 Ⅱ 安山凝灰岩 —锡/WX 20 1.7 150 3.5 Ⅱ 石英砂岩 新沂/XIY 20 2.2 150 3.3 Ⅱ 砂岩 徐圩/XW 20 2.4 150 3.7 Ⅱ 花岗片麻岩 盱眙/XY — 1.9 100 3.7 Ⅰ 灰岩 大丰(井下)/DF — — — — Ⅲ 松散沉积层 高邮(井下)/GY — 3.9 20 — Ⅱ 松散沉积层 海安(井下)/HA — 3.2 30 — Ⅱ 松散沉积层 淮安(井下)/HUA — 2.5 150 — Ⅱ 松散沉积层 涟水(井下)/LIS — — 30 — Ⅱ 石英岩 溧阳(井下)/LY 10 2.0 150 — Ⅰ 安山玄武岩 南通(井下)/NT — — 10 — Ⅱ 石英砂岩 沛县(井下)/PX — 2.4 50 — Ⅱ 石英砂岩 启东(井下)/QD — — — — Ⅱ 混合花岗岩 如东(井下)/RD — — 50 — Ⅱ 灰岩 射阳(井下)/SY — — 20 — Ⅲ 松散沉积层 泰州(井下)/TZ — 2.9 130 — Ⅲ 沉积岩 兴化(井下)/XH — — — — Ⅲ 混合花岗岩 盐城(井下)/YC — — 60 — Ⅱ 松散沉积层 阳光岛(井下)/YGD — — — — Ⅱ 基岩 宝应(井下)/BY — 3.1 40 — Ⅱ 石英砂岩 昆山/KS — 2.5 150 — Ⅲ 灰岩 六合/LH — 2.7 150 — Ⅰ 白云岩 前三岛/QSD — — — — Ⅱ 片麻岩 宜兴/YX — 2.5 150 — Ⅰ 砂岩 南京/NJ2 — 1.9 150 3.3 Ⅱ 安山玄武岩 连云港/LYG 40 1.7 150 3.1 Ⅰ 片麻岩 -
安祥宇, 赵倩, 王晓睿等, 2019. 基于PMC方法的辽宁测震台网监测能力评估. 地震工程学报, 41(6): 1545—1552 doi: 10.3969/j.issn.1000-0844.2019.06.1545An X. Y. , Zhao Q. , Wang X. R. , et al. , 2019. Assessment of earthquake monitoring capability of Liaoning seismic network based on PMC method. China Earthquake Engineering Journal, 41(6): 1545—1552. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-0844.2019.06.1545 黄亦磊, 周仕勇, 庄建仓, 2016. 基于地震目录估计完备震级方法的数值实验. 地球物理学报, 59(4): 1350—1358 doi: 10.6038/cjg20160416Huang Y. L. , Zhou S. Y. , Zhuang J. C. , 2016. Numerical tests on catalog-based methods to estimate magnitude of completeness. Chinese Journal of Geophysics, 59(4): 1350—1358. (in Chinese) doi: 10.6038/cjg20160416 霍祝青, 瞿旻, 2016. 江苏地区小震精定位及构造意义分析. 地震工程学报, 38(5): 802—807 doi: 10.3969/j.issn.1000-0844.2016.05.0802Huo Z. Q. , Qu M. , 2016. Precise relocation of small earthquakes in the Jiangsu area and associated tectonic implications. China Earthquake Engineering Journal, 38(5): 802—807. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-0844.2016.05.0802 蒋长胜, 房立华, 韩立波等, 2015. 利用PMC方法评估地震台阵的地震检测能力——以西昌流动地震台阵为例. 地球物理学报, 58(3): 832—843 doi: 10.6038/cjg20150313Jiang C. S. , Fang L. H. , Han L. B. , et al. , 2015. Assessment of earthquake detection capability for the seismic array: a case study of the Xichang seismic array. Chinese Journal of Geophysics, 58(3): 832—843. (in Chinese) doi: 10.6038/cjg20150313 立凯, 陈浩, 张朋等, 2021. 江苏省测震台网背景噪声特征. 华北地震科学, 39(3): 66—71, 76Li K., Chen H., Zhang P., et al., 2021 Background noise characteristics of Jiangsu seismological network. North China Earthquake Sciences, 39(3): 66—71, 76. (in Chinese) 李智超, 黄清华, 2014. 基于概率完备震级评估首都圈地震台网检测能力. 地球物理学报, 57(8): 2584—2593 doi: 10.6038/cjg20140818Li Z. C. , Huang Q. H. , 2014. Assessment of detectability of the capital-circle seismic network by using the probability-based magnitude of completeness (PMC) method. Chinese Journal of Geophysics, 57(8): 2584—2593. (in Chinese) doi: 10.6038/cjg20140818 刘芳, 蒋长胜, 张帆等, 2014. 内蒙古区域地震台网监测能力研究. 地震学报, 36(5): 919—929Liu F. , Jiang C. S. , Zhang F. , et al. , 2014. A study on detection capability of the Inner Mongolia regional seismic network. Acta Seismologica Sinica, 36(5): 919—929. (in Chinese) 王鹏, 郑建常, 李铂, 2016. 基于PMC方法的山东省测震台网监测能力评估. 地球物理学进展, 31(6): 2408—2414 doi: 10.6038/pg20160607Wang P. , Zheng J. C. , Li B. , 2016. Analysis of detection capability of Shandong regional seismic network based on PMC method. Progress in Geophysics, 31(6): 2408—2414. (in Chinese) doi: 10.6038/pg20160607 Enescu B., Ito K., 2002. Spatial analysis of the frequency-magnitude distribution and decay rate of aftershock activity of the 2000 western tottori earthquake. Earth, Planets and Space, 54(8): 847—859. Gentili S., Sugan M., Peruzza L., et al., 2011. Probabilistic completeness assessment of the past 30 years of seismic monitoring in northeastern Italy. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 186(1—2): 81—96. Gomberg J. , 1991. Seismicity and detection/location threshold in the southern great basin seismic network. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 96(B10): 16401—16414. doi: 10.1029/91JB01593 Gomberg J. , Reasenberg P. A. , Bodin P. , et al. , 2001. Earthquake triggering by seismic waves following the landers and hector mine earthquakes. Nature, 411(6836): 462—466. doi: 10.1038/35078053 Gutenberg B. , Richter C. F. , 1944. Frequency of earthquakes in California. Bulletin of the Seismological Society of America, 34(4): 185—188. doi: 10.1785/BSSA0340040185 He Y. C. , Li J. L. , Tian W. , et al. , 2021. Characterization of the near-surface shear wave attenuation in the Groningen gas field using borehole recording. Geophysical Journal International, 226(3): 2057—2072. doi: 10.1093/gji/ggab186 Knopoff L. , 2000. The magnitude distribution of declustered earthquakes in Southern California. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 97(22): 11880—11884. Main I., 2000. Apparent breaks in scaling in the earthquake cumulative frequency-magnitude distribution: fact or artifact? Bulletin of the Seismological Society of America, 90(1): 86—97. Nanjo K. Z. , Schorlemmer D. , Woessner J. , et al. , 2010. Earthquake detection capability of the Swiss seismic network. Geophysical Journal International, 181(3): 1713—1724 Rydelek P. A. , Sacks I. S. , 1989. Testing the completeness of earthquake catalogues and the hypothesis of self-similarity. Nature, 337(6204): 251—253. doi: 10.1038/337251a0 Schorlemmer D. , Woessner J. , 2008. Probability of detecting an earthquake. Bulletin of the Seismological Society of America, 98(5): 2103—2117. doi: 10.1785/0120070105 Schorlemmer D. , Mele F. , Marzocchi W. , 2010. A completeness analysis of the national seismic network of Italy. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 115(B4): B04308. Sereno T. J. Jr. , Bratt S. R. , 1989. Seismic detection capability at NORESS and implications for the detection threshold of a hypothetical network in the Soviet Union. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 94(B8): 10397—10414. doi: 10.1029/JB094iB08p10397 Stein R. S. , 1999. The role of stress transfer in earthquake occurrence. Nature, 402(6762): 605—609. doi: 10.1038/45144 Wiemer S. , Wyss M. , 2000. Minimum magnitude of completeness in earthquake catalogs: examples from Alaska, the western United States, and Japan. Bulletin of the Seismological Society of America, 90(4): 859—869. doi: 10.1785/0119990114 Wiemer S. , Wyss M. , 2002. Mapping spatial variability of the frequency-magnitude distribution of earthquakes. Advances in Geophysics, 45: 259—302, I-V. Woessner J. , Wiemer S. , 2005. Assessing the quality of earthquake catalogues: estimating the magnitude of completeness and its uncertainty. Bulletin of the Seismological Society of America, 95(2): 684—698. doi: 10.1785/0120040007 -