2016年新疆輪臺MS 5.3地震序列尾波Qc值分析

李姍姍 張小飛 李曉東 夏愛國

1）中國新疆維吾爾自治區 841000 新疆維吾爾自治區地震局庫爾勒地震監測中心站

2）中國烏魯木齊 830011 新疆維吾爾自治區地震局

0 引言

地震尾波是地震波在介質中傳播時，由于介質不均勻產生的。因此，能夠通過近震尾波來研究地殼介質的非均勻程度。在對介質非均勻性和非彈性進行研究時，品質因子Q值是一項能夠直觀描述地震波能量隨距離衰減的物理參數，與區域構造活動密切相關，能在一定程度上反映該區域地震活動性和構造應力變化（Chouet，1979；Jin et al，1986，1989）。理論上，Q值描述的地震波衰減可表現為地震波能量轉換為熱能或其他形式能，也表現為地震波從震源到臺站的傳播過程中由于速度非均勻體引起的地震波能量的散射（Aki，1969；Sato，1978），實際上也包括由于幾何擴散模型誤差及分析中的各種參數取舍可能導致的誤差。

基于單次散射模型的尾波衰減參數計算方法是以同一臺站、同一地震的記錄、同一頻率不同流逝時間與尾波相關的幅度變化求解品質因子Q值，因而計算結果在儀器響應、震源機制、場地條件，在震源機制、場地響應等未知情況下，仍可獲得穩定可靠的解。同時，由于該方法簡單且易于數據運算，被廣泛應用于尾波值、散射系數、自由程等研究。

2016 年1 月14 日新疆輪臺縣發生MS5.3 地震，地震序列為主震—余震型，選取輪臺地震臺（下文簡稱輪臺臺）單臺記錄，基于Sato 單次散射模型，計算得出該區S 波尾波Qc值，分析震后尾波Qc值的時序變化特征，并探討其在中強地震預報中的意義。

1 資料選取

根據中國地震臺網測定，北京時間2016 年1 月14 日凌晨5 時18 分13 秒，新疆輪臺縣發生MS5.3 地震，震中位置（42°11′N，84°07′E），震源深度5 km。截至2016 年4 月30 日，輪臺MS5.3 地震序列共發生1.0 級以上地震79 次，其中最大余震為1 月20 日ML4.5地震，具有顯著的主震—余震型序列特征。該地震發生在依奇克里克斷裂帶上，該斷裂帶為逆沖型斷裂帶（張仲培等，2003）。新疆地震臺網對輪臺MS5.3地震序列定位結果見圖1。由圖1 可知，輪臺MS5.3 地震余震主要分布在主震西北向和東北向30 km 范圍內，其中西北向余震震級偏小，東北向2 級以上余震集中。

圖1 2016 年1 月14 日輪臺MS 5.3 地震序列震中分布Fig.1 Sequence epicenter distribution of Luntai earthquake with MS 5.3 on January 14，2016

尾波Qc值可反映觀測臺站到震源之間區域介質的平均性質，是統計結果，與地震波具體傳播路徑無關，與選取的區域有關。輪臺臺是距輪臺MS5.3 地震最近的臺站，位于輪臺縣內西北部，臺基為晚第三紀砂礫石層，配備BBVS-60 寬頻帶地震計，觀測頻帶為0.016 7—40 Hz，數據采集器型號為EDAS-24IP，采樣頻率為100 Hz。該臺站與地震序列的震中距在10—30 km 范圍內。選取2016 年1 月14 日至4 月30 日輪臺MS5.3 地震序列中ML≥1.5 地震事件（據新疆臺網月報目錄），挑選信噪比高、干擾小的地震事件記錄計算尾波Qc值。

2 方法原理

1969 年Aki 首次提出單次散射理論，在后續研究中Sato 等學者對計算方法進行了修正，目前在國內外的尾波研究中，最常用的方法為基于單次散射的Aki 和Sato2 種模型（劉長生等，2015）。Sato 模型是對Aki 模型的修正與發展，考慮到臺站與震源之間距離的影響，在假定臺站與震源不在同一位置的條件下推導出尾波衰減公式，該方法廣泛用于分析震中距較小的地震。在本研究中，由于所選取的地震震中距普遍較小，記錄長度較短，且大部分震級偏小，更適合采用Sato 模型進行計算。

依據Sato單次散射模型（Sato，1978；Domínguez et al，1997），在一定頻率下，尾波振幅與時間的函數關系可表示為

式（1）中，Ac(t)為尾波流逝時間t附近的尾波均方根振幅，AS為S 波最大振幅，K(a)為依賴于時間的傳播因子。Ac(t)及K(a)分別由式（2）、（3）表示：

式（2）中，AT為所取時間窗內地震波平均振幅，An為 P波到達前某一時段的地震波平均振幅，用以進行地震波的噪聲校正（Pulli，1984）；式（3）中，tS為S 波流逝時間，t為從發震時刻起計算的尾波流逝時間。

式（1）中C(f)是與頻率f有關的影響因子，對于相同地震的同一頻率，可將其視為常數。由此可擬合得到F(t)和(t-tS)線性關系，得出斜率b。b與Q的關系為

對不同頻率點分別求出斜率b，即可得到該頻率點的Qc值，由各個頻率點Qc值，擬合得到尾波品質因子，公式如下

式中，Q0是頻率為1 Hz 時的尾波衰減參數，η是Qc值對頻率的依賴性指數。

3 資料處理

采用朱新運等（2005）研制的基于Sato 模型的近震尾波Q值求解及分析軟件，對選取的數字地震記錄三分向分別進行處理。首先進行分頻段濾波處理，分析頻率段為4—18 Hz，頻率間隔1 Hz，對原始波形數據以濾波帶寬為[0.7f，1.3f]的6 級Butterworth 濾波器進行濾波。采樣時間窗長取2 s，滑動步長取0.5 s，對濾波后的數據從S 波到時開始依次計算各時間窗內的均方根振幅。尾波起算時間為S 波到時之后3 s，以P 波初至時刻前約2 s 的平均信號幅度作為背景噪聲，為保證計算結果可靠，當采樣信號時間窗內的信號平均幅度小于相同窗長內背景噪聲平均幅度的倍時，終止采樣。

由于尾波流逝時間是影響尾波衰減參數的重要因素，在臺站和震源固定的情況下，不同的流逝時間反映了不同采樣深度的Q值（朱新運，2006）。對同一地震，選取尾波流逝時間越大，表示尾波采樣深度越深，為了排除不同采樣深度對結果的影響，計算時所截取的尾波流逝時間應基本一致。為保證擬合結果準確性，尾波流逝時間不可過短，同時，必須確保絕大多數地震的尾波在截斷處的信噪比大于。因此，根據輪臺臺波形記錄的實際情況，本研究選取的尾波流逝時間約40 s，最終挑選出符合條件的58 條地震記錄進行Qc值計算。圖2 為2016 年1 月21 日19 時04 分ML3.0 地震在f=11 Hz 時的Qc值計算結果。

圖2 2016 年1 月21 日19 時04 分ML 3.0 地震的計算結果(a)尾波截取；(b)11 Hz 濾波實例；(c)11 Hz 數據擬合結果；(d)Q 值與頻率的關系Fig.2 The calculating result of earthquake with ML 3.0 occurred at 19:04 on January 21，2016.

4 結果分析

4.1 序列各Qc 值擬合結果

采用Sato 單次散射模型，計算研究區內每條地震記錄的Qc值，將4—18 Hz 范圍內15 個頻率點分別作為中心頻率點，計算各頻率點Qc值，求其平均值作為研究區內該頻率點的Qc值，采用最小二乘法擬合Qc平均值與相應頻率點之間的關系。結果顯示，Qc值普遍偏低，最低值為13.9，最高值為29.1，其變化基本不受震級大小影響，擬合結果為Qc(f)=（18.0±3.19）f1.184±0.072。由Qc值與頻率的擬合曲線[圖3(a)]可以看出，Qc值在頻率4—18 Hz 之間有較強的頻率依賴性。擬合結果殘差分布[圖3(c)]顯示，殘差值集中在0 值附近，擬合效果較好。

圖3 基于Sato 模型的輪臺MS 5.3 地震序列Qc 值計算結果(a)Qc 值與頻率的關系；(b) Q0 值變化；(c)擬合殘差；(d)依賴性指數變化Fig.3 The calculating result of Qc value of Luntai MS 5.5 earthquake sequence based on Sato model

尾波Qc值反映了區域的構造活動強度。一般，區域構造活動越穩定，該區域地下介質的非均勻性程度越低，Qc值表現為相對高值，反之，區域構造活動越強烈的地區，Qc值表現為相對低值。η值為Qc值對頻率的依賴性指數，與地殼介質的非均勻程度密切相關，依賴性指數越高，表明地下介質非均勻程度越高（張洪艷等，2014）。輪臺MS5.3 地震序列計算結果表現出低Q值、高頻率依賴性，說明余震區介質非均勻性程度高，因此地震波經過該區域時能量衰減較劇烈，該區域為活動強烈地區。阿依仙姑·買買提等（2017）基于Sato模型研究阿克陶MS6.7 地震序列尾波Qc值，其結果為Qc(f)=（60.85±14.78）f0.975±0.088，明顯高于本研究結果，而該區域歷史地震活動性較強，理論上Qc值應相對較低，造成這種結果的原因可能是，其研究中取尾波流逝時間最大為80 s，而本研究使用的流逝時間固定為40 s，流逝時間越長，Qc值越大。

4.2 序列Qc 值變化

輪臺MS5.3 地震序列不同中心頻率點尾波Qc值隨時間的演化過程見圖4，可見主震發生后3 天內，尾波Qc值波動幅度較大，處于調整階段，1 月20 日序列中最大余震4.5 級地震發生后，Qc值變化趨于穩定。王偉君等（2006）認為，在主—余型地震序列中，強震發生后Qc值會由劇烈波動狀態逐漸趨于穩定，這種變化反映了震區應力的調整過程，說明該區域應力進入相對平衡狀態。

由圖4 可見，在1 Hz、4 Hz 和6 Hz 頻點時，Qc值變化趨勢較為接近，在幾次3 級余震前，Qc值均出現一定程度的上升變化，而后回歸均值附近；在16 Hz 頻點時，Qc值變化與以上3 頻點存在一定差別，與3.0 級以上地震關系并不顯著。1 月16 日至1 月19 日Qc值表現為由低值轉為上升再降低的趨勢，之后在1月20日發生序列中最大余震。據韋士忠等（1992）的研究，Qc值表現為“上升—下降—發震”的變化趨勢，是由于較大地震發生前，區域應力的積累造成了地下介質的均勻性增強，導致Qc增高，而隨著應力積累，介質的破碎度增加，造成Qc值下降，然后發生地震，因此上述變化與后期較大余震的發生有一定相關性。

圖4 不同中心頻率點的尾波Qc 值隨時間變化過程Fig.4 Coda Qc value variation at different center frequency points

5 結論與討論

采用Sato 單次散射模型，利用輪臺數字地震臺記錄的地震波形資料進行尾波Qc值計算，得到2016 年輪臺MS5.3 地震序列尾波Qc值擬合關系：Qc(f)=（18.0±3.19）f1.184±0.072。結果表明，該區域總體屬于低Q值區，地震活動水平偏高，地震波能量衰減較快。1 月14日輪臺MS5.3 地震的發生，造成地殼介質破碎程度增加，Qc值的變化反映了該區域在震后介質衰減特性的變化，與同類研究結果相符。

（1）通過與使用相同方法得到的新疆地區其他地震活動相對強烈區域Qc值結果進行對比，輪臺余震區Qc值更低，與理論結果不符。不同研究表明，尾波流逝時間及震中空間分布存在較大差異，這些因素將對Qc值計算結果產生較大影響，因此認為不同地區的Qc值大小不具有可比性，但震后Qc值變化趨勢可以進行對比且具有較好的相關性。本研究選取震中距較小的事件，尾波流逝時間較短，僅反映了輪臺數字地震臺站周邊的局部、淺層區域地震波衰減性質。

（2）在地震序列發展過程中，尾波Qc值存在起伏變化，且前期起伏大，后期起伏小，無趨勢性上升或下降變化。這是因為，地震活動與尾波衰減是相互影響的，一般，尾波衰減特性反映了區域介質非均勻性，而介質的非均勻性與地震的發生有一定相關性；地震的發生也會改變介質的非均勻性程度，中強地震發生后震區介質均勻程度通常會降低（朱新運等，2013）。國內外各項研究結果表明，尾波衰減系數低，地震波衰減程度高，地震活動強烈。通過本研究也可以發現，地震活動相對平靜時段，尾波Qc值變化較平穩，在相對活躍時段，Qc值波動較大。

（3）較大余震發生前，低頻段Qc值表現為“上升—下降—發震”的特點，與李強等（2016）的研究結果類似。Qc值在低頻部分的變化與地震序列中的顯著事件存在一定對應關系，可能反映了震前應力調整和地下介質的變化程度；而高頻部分的衰減機制較為復雜，可能與微觀物理尺度的熱散耗有關。

研究結果在一定程度上反映了大震后Qc值的變化趨勢，可在日常地震監測預報中發揮一定作用。受實際地震監測能力、數據連續率和波形質量等因素的影響，該區域研究樣本較少，仍需收集資料進行深入分析。

本研究采用浙江省地震局朱新運研制的尾波分析軟件進行相關計算，在此表示感謝。