基于深度学习地震检测的2022年门源MS6.9地震序列活动性分析
高雅1
张晓东1
周连庆1
张元生2
张盛峰1
1.中国北京 100036 中国地震局地震预测研究所2.中国兰州 730030 中国地震局兰州地震研究所
摘要：本研究收集了 2022 年 1 月 8 日青海省门源MS6.9 地震震中 200 km范围内,主震前 129 天至震后 235 天的高密度观测台网资料,利用基于深度学习模型的微震检测定位对此次地震的地震活动性进一步进行解剖.使用深度学习拾取模型DiTingPicker从连续原始地震波形数据中自动检测事件并拾取震相,然后利用REAL模型进行震相关联,再利用Hypoinverse和HypoDD程序分别进行绝对定位和相对定位,最终得到 2021 年 9 月 1 日到 2022 年 8 月 31 日的地震目录 3 637 条,检测到的地震数量为台网正式观测目录的两倍.地震在深度方向的投影显示:冷龙岭断裂和托莱山断裂倾角近乎垂直,大多数余震位于 10-20 km的深度范围内.通过传染型余震序列模型(ETAS)对序列进行分析表明,此次门源地震无明显前震.同时,地震序列b值的时空分布显示,门源地区处于应力作用增强区域,其中冷龙岭断裂东侧和托莱山断裂西侧应力未完全释放,未来具有一定的强震危险性.
关键词：青海门源MS6.9地震AI地震检测地震精定位地震活动性
分类号：P315.7(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
资助基金：国家重点研发计划(2021YFC3000700)国家重点研发计划(2021YFC3000704)
论文发表日期：2025-07-30
在线出版日期：2025-09-04（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：16( 479-494 )
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