| 摘要：第一部分着重介绍了利用背景噪声和重复地震研究震中区介质速度结构变化的进展，对2004年Parkfield 6.0级地震和2008年汶川8.0级大地震的研究表明，同震阶段介质速度都出现了降低变化，随后是一个震后恢复的过程，震前的变化可能与水位的变化有关系，但是目前还有一些相关问题有待进一步研究，例如到底是什么原因导致了介质的速度变化以及震后恢复过程是否与地震复发周期或主震大小有关等。第二部分主要介绍了慢地震和tremor的研究现状和进展，日本的Hi-net地震台网观测到了很多慢地震事件，连续GPS观测数据也记录到了慢滑移现象。断层闭锁段容易产生比较大的地震，而在闭锁段或部分闭锁段周围或深部中下地壳则是属于蠕滑的，因此就可能产生一些tremor或者低频地震，形成观测到的慢滑移事件，大地震发生后可能在其附近或者较远的地方激发慢地震。最后介绍了一些地震学研究前沿，包括人为诱发地震、超密集地震台阵及机器学习在地震学中的应用研究等。 |
一、引言
今天我的报告主要介绍有关震源方面的一些研究进展和前沿。地震学研究主要涉及震源和结构两方面，通常的研究中是想办法把震源信息和结构信息分开，当然如果做得好的话可以同时反演得到震源和结构的信息，这是最理想的情况了。
首先给大家介绍一下信号和噪声这两个概念，简单来说，信号就是我们想要的，噪声就是我们不想要的（From <Aki and Richards, Quantitative Seismology, 1980>）。一个经典的例子就是噪声成像，可能大家都知道这个方法，有两个地震台站分别记录到了很长的连续波形，把它们做一下相关得到一个互相关函数，进一步就得到了这两个台站间的经验格林函数，因为两个台站都在地表，一般最大的信号是面波的信号，但是有些时候做得好的话，体波也可以提取出来，有了这个信号之后，你可以继续提取频散曲线，然后进行结构成像。
二、背景噪声和重复地震研究震源结构的变化
最近做得比较多的，是通过提取两个台站间的经验格林函数来看地下介质的变化，因为两个台站的位置是固定的。现在比如你有几年的数据，每两个台站每天有一个互相关函数，接着做一下叠加得到最终的一个互相关函数，然后你把每天的互相关和最终的这个互相关进行比较，最后就可以把当地速度结构随着时间的变化情况做出来。一般来说大家不会用直达的最大振幅，而是用后面振幅比较小的波形，他们认为后面这段信号会更稳定一点，也就是说受到噪声源的影响不是很大。
举个例子，2004在加州Parkfield发生了一个6.0级的地震，在2003年有一个6.5级的地震，Brenguier等人[1]将8年的连续数据做了噪声互相关，他们算出来的结果是震前有一些小的扰动，主要的两个最大的信号都发生在同震速度减弱的时候，和地震发生的时间对得甚好，这个方法现在被很多人用来看震前、震后，甚至一些火山区的速度结构变化。
其实这个方法本身还有一些问题，其中一个问题就是大家一般都是把一个地区的很多台做一个叠加，但实际上应该是有的地方变化大，有的地方变化小，所以如果有条件的话你可以把台站间的互相关分开进行比较，这样可以看出哪些地方变化大，哪些地方变化小。
这是用噪声互相关做的，除此之外还有其他方法做关于断层破坏和愈合的过程，比如说大家熟悉的重复地震。在某些地区一些断层不是完全闭锁的，是半蠕滑半闭锁的状况，有些地方处于闭锁状态，称之为asperity（凹凸体），它的周围是属于蠕滑的，随着应力的加载，那么隔一段时间闭锁区域就可能发生一次破裂，因为它是在同一个地方不停地破裂，所以它最终产生的地震波形非常相像，有时它的波形相关系数能达到0.95，这个一个非常高的波形相关系数了，我们有一些方法可以确定这些地震基本上是从同一个地方产生的。另外一方面，如果你能确定地震确实是在同一个地方重复发生的，那么你可以接着做很多事情，比如说你可以把它当成所谓的地下应变仪，通过计算每次地震释放的能量和位错，我们可以把该区域应力加载的速率算出来。另外一个就是把它当作地下的主动源，用它来看速度变化，因为这些地震如果确实是发生在同一个地方，你可以去计算一个小窗口内地震波形的走时，然后得到走时的变化。
举个例子，这是1984年发生在北加州的一个6.2级地震，主震发生后朝东南传播，断层是圣安德鲁斯断层的一个分支，这个断层也是属于半蠕滑半闭锁的，深部是闭锁的，浅部是蠕滑的。我们将找到的一组重复地震的P波对齐，第一个地震发生在1984年，最后一个地震发生在1992年，隔了近10年，我们可以发现早期地震的时间延迟比较大，后面延迟时间越来越小。在离断层比较近的一个剖面，可以看出基本上是一个高倾角的走滑断裂，我们可以把重复地震大致分成3到4丛，可以看到每丛产生的同震变化和震后衰减的速率不太一样，浅部同震跳跃比较大，而且之后有一个快速的衰减，当然衰减是随对数时间成正比的，刚开始衰减快，到后来衰减慢，而且还可以从曲线图中看出来余震又产生了一些破坏和变化，然后也开始衰减，一直到了大概10年之后，基本上衰减到了震前的水平。层析成像的结果显示在浅部4-5 km有一个低速区，有松散沉积层的存在，所以我们猜想当主震来了之后，在沉积层内产生的破坏比周围要大，所以总体上我们看到深部的变化比浅部要小很多，当然这只是我们的一个猜想，具体是什么原因还有待进一步对结构的精细研究。
下面我给大家介绍一下同样是用背景噪声去看汶川地震震中区的速度变化（图1），大家知道汶川地震发生的3年前附近有一个水库开始蓄水，至于这个水库蓄水是否和这个地震有关系还有很多人在研究，包括我们组现在也在做一些相关的研究，刘志坤他们利用了水库附近的8个台，采用噪声互相关[2]来看水库蓄水前后速度的变化。这是所有台叠加出来的效果，可以看到震前似乎是有一些小小的扰动，尤其是5月12日主震前似乎有一个速度的增强。不同的频段面波敏感深度不一样，1-2 s大概对应3 km以上，2-4s大概对应3-5 km，4-8 s大概对应5-10 km，我们可以看出同震变化在3-5 km是最大的。汶川地震发生在水库水位很低的时候，如果我们把水库水位和速度变化画在一起，可以看出速度变化和水位变化似乎有一定的关系，水位高的时候速度低，水位低的时候速度高，看到震前速度似乎有一个增加的过程。震后这个对应关系似乎还在，但是看得不是很清楚。我们猜想速度与水位之间的变化关系可能与当地裂隙的发育有关，同震阶段有强地表运动时，可能很多裂隙都打开了，物质对加载的扰动可能会变得更敏感，另外垂直分布的裂隙在打开之后，由于水的灌入就会导致S波速的变化，这也是一个猜想，我们假设这些裂隙分布都是近垂直的，当然也有近水平和不同角度的，大家也可以去算一下到底是什么导致了速度的变化。有一点是可以确定的，至少在浅部1-3 km，结构的变化和水位的卸载是很明显的，也是很容易做出来的。
图1 汶川地震前后震中区地下介质的速度随时间的变化
我们可以用重复地震和噪声成像的方法来分析地震发生前后介质速度的变化情况，基本结论就是同震速度的降低然后跟着的是震后一个恢复的过程，震前的变化可能与水位的变化有关系。当然我们还有很多问题没有解决，一个是恢复的速率不太一样，刚才加州那个例子2到3年就恢复到了震前的水平，而汶川地震过了6到7年才基本恢复到一半，恢复的过程是否和地震的发震周期或者主震的大小有关还有待进一步的讨论；还有一个就是变化的空间范围，刚才讲了3-5km变化更大，那为什么这个区域变化更大，是不是分布在断层的附近，我们目前还是不太清楚。要解决这些问题，一个是方法的改进，比如有人在做所谓4D的成像研究，也就是在3D成像加上一个时间的变化，做这样工作的一个条件就是台站要足够的密集，所以将来密集台阵有很大的作用，一方面结构可以做得更好，另外一方面还可以做出结构随着时空的演化。
三、慢地震和Tremor
下面我要换一个话题，就是关于慢地震的内容。慢地震可以用传统的地震仪，也可以用测地学中的应变仪或者GPS记录到。慢地震并不是一个新的概念，在1970年代就有人提出来了，Carnegie的Selwyn Sacks和Alan Linde两位老先生[3]当时造出来的strain-meter布在了全球很多地方，尤其是在加州还有台湾的很多地方都布了台，他们观测到了持续时间为几个小时、一两天的慢地震。他们布设的仪器主要是在浅部蠕滑的区域，除了正常蠕滑以外，有的地方还有加速蠕滑，他们就把短时间内加速蠕滑的现象称为慢地震。除了用strain-meter以外，早期还有不少用free oscillation（自由震荡）来观察在洋中脊的一些走滑断层，观察到一些地震的持续时间要比普通地震的持续时间长很多，因此认为在洋中脊的走滑断层有产生慢地震的倾向。最近观察到的慢地震基本都是用普通地震仪器监测到的，比如说日本的数据质量很好的短周期Hi-net台网，每个台都在井下200 m到500 m，相对来说噪声非常小，每隔10 km左右就有一个台，全球很多慢地震都是Hi-net台网先观测到的。
慢地震和普通地震有一定的区别，给大家看一下图，这是一个普通地震的序列，这边是一个4.6级的地震，这个地震其实是玉树地震的一个前震，你把它放大的话，你可以清楚看到它的P波和S波，与此对比，看这个在加州Parkfield观测到的信号，如果你只看一道你会发现长得确实就跟噪声一样，谁也不敢说，但你把十几个台的波形放在一起，你会发现这十几个台的波形都长得差不多，如果你把它放大的话，看一分钟内的波形，你会发现其中有些信号到得比较早，有的信号到得比较晚，而且在一段时间内长得都差不多，所以他们认为每个信号都是当时产生的一个小事件，后来把这样的事件叫做低频地震，因为它的频率要比普通地震的频率低不少，后来我们就认为这种所谓的tremor就是很多低频地震相互叠加在一起，这种情况下你要挑震相就没办法了，因为它就近乎靠近这个噪声水平，但是我们可以用一些方法，比如波形互相关或者扫描的方法把这些东西给挑出来。
Rogers和Dragert等人[4]约从1995年开始在加拿大进行连续GPS观测，他们发现大约每隔13～14个月GPS就会发生一次反转（图2），刚开始他们还以为可能是某个GPS台出了问题，但是结果发现各个台都有类似的情况。于是他们接着进行了相应的反演研究，结果也是得到约有一个35-40 km的位错，因此他们认为在GPS出现反转的时候出现了1到2个星期的慢滑移事件。这张图展示了其中2012底发生的慢滑移事件，你可以看到它大致是一个向两边传播的过程，其实你可以把它想象成一个放慢的地震，每次发生这个的时候相当于释放了一个7级地震的能量，一般的7级地震也就是20-30s就结束了，这个慢滑移事件则持续了有一两个星期，其间有时你可以看到它从两边向中间汇集，似乎没有明显的规律，但基本上可以把它分成几段，这边北边靠近温哥华地区算一段，中间这一段在这儿，南边发生tremor的频率看起来又更复杂一点，但你可以看出来比较大的tremor有一个迁移的现象，这里就是沿着俯冲带的走向做一个水平的迁移，迁移的速度大概是每天几公里到十几公里，除了这种大范围的迁移以外，在短时间一两个小时内也会发生快速的迁移。
图2 连续GPS记录观测到的慢滑移事件
这里给大家小结一下慢地震的内容。一般认为俯冲带几十公里深度位置有一个闭锁区，闭锁区下方是一个自由的稳滑区，这是以前的认识，现在一般在这上面和下面都加了一个转换区，这些区域既可以产生慢滑移事件，也可以产生tremor，它们都可以被测地学或地震学的仪器记录到，深部的在这种情况下反而比较好观测，因为深部正上方就是陆地，所以一般来讲直接用陆地上的仪器就可以观测到，而靠近海沟附近，需要用海底地震仪或者是海底测地仪器才能观测到，当然有些长周期的信号是可以用陆地上的仪器观测到的。
慢地震一般是发生在闭锁区的上盘或者是下盘，尤其是我们知道很多大地震的孕震都是在闭锁区的下部，所以当下部开始蠕滑的时候它会对上部产生一个加载，如果我们能对这些慢地震做一个长期的跟踪，我们可以去看一下大地震之前这个区域是否有这样的慢地震事件。目前还没有很明显的令人信服的实例，但我可以给大家举一两个例子。
一个是历史事件，1944和1946年分别在日本南海发生了8.2级和8.3级的地震，这2个地震都是在所谓的南海海沟发生的，间隔了两年时间。在这2起事件发生之前，井下水位、海潮等都有明显的异常变化，所以它们后来猜想这2次事件之前，闭锁区的下盘发生了慢滑移事件。这个慢滑移事件积累的能量和位错要比现在日常记录到的大很多，位错大概有50-100 cm左右，而现在日常观测到的位错只有几cm左右，所以他们认为通过观测当地慢地震事件产生位错的量级，可能可以为下次该区域再发生这样的大地震提供一些征兆信息。另外一个工作是关于日本2011年东北9.0级大地震的，这个地震发生的2年前有一个7.3级的前震。后来他们用地震扫描的方法把当地的小地震补齐之后发现7.3级地震之后，它的余震有一个明显的迁移过程，当余震迁移到主震区的时候，这个9.0级地震就发生了，所以他们认为这个迁移的过程可能反映当地出现的一个慢滑移事件。
我们来看一下全球哪些地方有tremor或者是慢滑移事件，研究发现大部分都是沿着俯冲带，当然有些地区是走滑断层，后来在加勒比海的古巴和海地等地也发现有tremor存在。中国大陆也有不少大型的走滑断裂，但是目前还没有令人信服的tremor被观测到，所以如果有条件的话咱们可以布密集台阵，因为要观测到它首先就是台要足够多。
下面我主要讲讲怎么用低频地震的方法去研究tremor，其实这种方法跟我们用模板扫描去识别地震是一样的。当然你用模板去做扫描的话首先要有一个事件是被识别到的，你知道这是一个普通地震，但是在研究tremor的时候你没有这样的模板，你不知道它是什么东西，那么怎么样产生这个模板呢，这个工作主要是美国地调局里我们一个合作者做的工作。比如这是一段大概10分钟的tremor，他就从里面挑了一些振幅比较大的波形，放大之后就是这样，然后用这段挑选出来的波形去扫描这段10分钟的波形，去找跟它长得相像的一些波形，找到之后就做一下叠加，叠加完了又可以继续扫，重复几次之后你就可以得到这样一个东西，这是同样的模板叠加了一百次，你可以看到叠加完之后绝大部分信号信噪比就比之前的高很多。同时又出现了新的东西，其实这就是P波和S波，扫着扫着P波就清楚了，S波也开始清楚了，如果你仔细看的话，之前P波也在那里，只不过之前单个事件它的信噪比不高，你不敢确定这个信号是什么，但是通过扫描之后呢P波和S波都可以识别出来了，这个例子中他大概扫了400多次后就出来了这样的东西，P波和S波都很清楚。有了P波和S波之后呢，你就可以把它当成一个普通地震去定位，然后你可以发现这样找到的事件绝大多数都位于中下地壳，最浅的大概18 km，最深的大概30多km，这个地方的莫霍面大概是20-30 km，所以刚好是发生在接近莫霍面，在莫霍面的上方。而该地区的普通地震主要发生在1-2 km深度，最深的4-5 km，所以说这些低频地震都是发生在中下地壳，以前认为是无震区的地方，现在我们可以用这样的方法把它扫出来。最后他用了88个模板，连续扫了大概16年的数据，结果扫出来有150万个这样的低频事件，这个数据量是很大的，同时间段当地的普通小震大概有3万个。我们现在在做另外一个工作，我们想用这3万个事件去扫15年，我们保守的估计可能会扫出来30万个，这是根据以往的经验估算的。也就是说这些低频地震它要比浅部的这些小震发震更加频繁，为什么呢，这是因为低频地震每次位错的时候都只位错一点点，可能每隔几天它就会自发一次，而普通地震可能每隔几个月或者一两年才自发一次，所以它的自发周期比较短，零误差低频地震对应力的扰动比普通地震更加敏感，我们可以想象地震总是接近破裂的临界边缘，也就是起始应力和屈服强度非常接近，你稍微推它一点，它就破了。Tremor易于受到潮汐的调制，而当远处发生一个7级或8级的地震，tremor的活动性同样也会受到影响，这说明这个地方对应力非常的敏感。
这里给大家总结一下这部分的内容，有些情况下断层从地表到上地壳都是闭锁的，容易产生比较大的地震，在有些地区断层则是部分闭锁部分蠕滑的，这个就像刚才讲的2004年Parkfield地震，地震发生在4-8 km，这个位置是闭锁的，但是它的上面和下面都是自由蠕滑的，这期间还有一些小区域是闭锁的，也就是产生所谓重复地震的地方；而在深部中下地壳，大部分是属于蠕滑的，但有些时候也有可能存在一些凹凸体，就可能产生一些tremor或者低频地震，同样也有条件产生一个加速蠕滑，形成我们观测到的慢滑移事件。大地震发生后可能在它附近或者较远的地方激发慢地震，至于这些慢地震是否有可能在大地震之前发生呢，我们刚才举了2个例子，目前观测还不是很多，将来有了更多密集台阵之后，我们可以在发生大地震的地方做一个长期持续的观测，我想应该可能会看到这样一些信号的变化。
四、地震学研究前沿
刚才给大家主要都是讲的地震学研究进展，有很多地震学研究前沿也值得关注，比如说人为诱发的地震，用地震学去研究河流冲刷、物质运移、冰川活动、城市活动等等。另外一个是新仪器方面，例如布设超密的短周期仪器、分布式的光纤等。方法呢，现在比较流行的是机器学习的方法。
人为诱发地震活动基本上可以分为三类，包括注水、开采活动及水库诱发活动等等。这是美国中部地区地震活动的变化，它的背景地震活动也就每年几十个，大概从2008和2009年开始，地震活动的数目就明显的增加，最高的时候是2015年，3级地震超过了1000多个，这个数比加州发生的3级以上的地震要多2到3倍的样子，所以短短的几年之间这个地区从美国基本不发生地震的地方变成了美国本土发生地震最多的地方。
这里展示的是几千个地震仪在城市里面沿着街道布的工作，大家能看到能量的集中，尤其是这个地方，这是他们的轻轨，你可以看出这个轻轨在一个站停住和走的过程。除了看地下的之外，地上的活动也能看出来，这里有个机场，每天有直升飞机，它们的活动都可以看得很清楚。
现在比较新的就是光纤传感，这是将光纤记录到的信号和broadband（宽频带）记录到的信号进行了比较，可以看出来光纤的记录还可以，但是有些地方还是有差别的，现在大家在想这个记录的可能还是一个应变，那怎么样把应变转化成速度现在也有人在研究。
最后给大家讲一下这个机器学习的方法，现在机器学习大部分都是应用在图像处理和影音处理，近两年也开始应用到地震学上面来了。去年地震局有一个AI大赛，公开了一些数据，我们通过搭建卷积神经网络的方法去识别震相和挑到时，比如说这是一个连续的地震记录，我们可以用滑动窗口的方法，20 s做一个窗口，通过卷积神经网络的方法让它学习几万个，然后上连续的数据，让它去识别P波和S波这些震相（图3）。这两个例子是我们的方法识别出来的P波和S波，原来的目录里面并没有，我们用模板扫描的方法也可以把这些事件扫出来，说明机器学习这个方法基本上可以代替模板扫描的方法去识别出一些目录中没有的事件。
图3 利用机器学习方法识别汶川地震的震相和到时
报告最后提供挂在网上的一些资源了（Earthquake Music，seismicsoundlab，GT Matched Filter Technique，CNN for earthquake detection and location，HowTo Page），包括模板识别方法和其他一些开源程序，大家有兴趣的可以去看一下和下载使用，由于时间关系我就讲到这里，最后谢谢大家！
【主要参考文献】
[1] Brenguier F, Campillo M, Hadziioannou C, et al. Postseismic relaxation along the San Andreas fault at Parkfield from continuous seismological observations[J]. Science, 2008, 321(5895): 1478-1481.（原文链接）
[2] Liu Z, Huang J, Peng Z, et al. Seismic velocity changes in the epicentral region of the 2008 Wenchuan earthquake measured from three‐component ambient noise correlation techniques[J]. Geophysical Research Letters, 2014, 41(1): 37-42.（原文链接）
[3] Sacks I S, Linde A T, Suyehiro S, et al. Slow earthquakes and stress redistribution[J]. Nature, 1978, 275(5681): 599-602.（原文链接）
[4] Rogers G, Dragert H. Episodic tremor and slip on the Cascadia subduction zone: The chatter of silent slip[J]. Science, 2003, 300(5627): 1942-1943.（原文链接）
[5] Bürgmann R. The geophysics, geology and mechanics of slow fault slip[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2018, 495: 112-134.（原文链接）
