蔣長勝 莊建倉 龍 鋒 韓立波 郭路杰
1)中國北京 100081 中國地震局地球物理研究所
2)日本東京 106-8569 數(shù)理統(tǒng)計研究所
3)中國成都 610041 四川省地震局
據(jù)中國地震臺網(wǎng)測定,2013年4月20日8時2分46.0秒,四川省蘆山縣發(fā)生MS7.0強烈地震.至4月23日6時,該地震已造成193人死亡,25人失蹤,1萬2 211人受傷(中華人民共和國中央人民政府,2013).蘆山MS7.0地震是繼2008年汶川MS8.0地震后在龍門山斷裂帶上發(fā)生的又一次災(zāi)害性地震,兩次強烈地震的余震區(qū)相距僅約45km(劉杰等,2013).因涉及到與汶川MS8.0地震的關(guān)系(陳運泰等,2013)及龍門山斷裂帶南段的地震危險性等問題,蘆山地震的發(fā)生引起了社會、政府和地震學(xué)界的高度關(guān)注.
余震序列的衰減特征和激發(fā)余震的能力可通過序列的統(tǒng)計參數(shù)來表征,不同構(gòu)造區(qū)域、序列類型、主震的震源機制類型、震源區(qū)局部構(gòu)造應(yīng)力水平及大地?zé)崃鞯鹊厍蛭锢硖卣鞫伎赡鼙憩F(xiàn)為序列參數(shù)的顯著差異(Kaganetal,2010).對余震序列參數(shù)尤其是早期參數(shù)特征(蔣海昆等,2007)的研究一直是地震學(xué)和地球物理學(xué)研究的熱點問題.近年來,作為“大森-宇津”公式(Omori,1894;Utsu,1961)的推廣,“傳染型余震序列”(epidemic-type aftershock sequence,簡寫為ETAS)模型(Ogata,1988,1989,2001)得到長足發(fā)展.ETAS模型除可對地震序列參數(shù)進行接近真實的估計外,還被用于地震活動平靜識別(Ogata,1992,2001;Zhuang,2000)與地震活動的觸發(fā)(Pengetal,2012)等研究.
與蘆山MS7.0地震相關(guān)的一個重要科學(xué)問題,就是地震序列參數(shù)及其表征的震源區(qū)地震學(xué)特征.本文使用ETAS模型和最大似然法對蘆山MS7.0地震序列進行參數(shù)估計,并討論參數(shù)估計的可靠性以及參數(shù)的地震學(xué)含義.
余震序列隨時間的衰減常用修正的“大森-宇津”公式(Omori,1894;Utsu,1961)來表示:
式中,f(t)為t時刻對應(yīng)的余震發(fā)生率,t為主震發(fā)生后的離逝時間,μ表示背景地震的發(fā)生率,p表示余震序列衰減的快慢,c為主震后余震頻次達到峰值時對應(yīng)的時間,K表示余震的活躍程度.式中的μ,K,c和p均為非負常數(shù).
實際上,真實的余震序列遠比簡單的修正的“大森-宇津”公式復(fù)雜.針對每次余震都可激發(fā)自己的余震的情況,Ogata(1988,1989,2001)在“大森-宇津”公式基礎(chǔ)上,提出了基于隨機點過程的ETAS模型.ETAS模型假設(shè)研究區(qū)的背景地震發(fā)生率μ為常數(shù),所有余震遵從“大森-宇津”公式激發(fā)自己的余震,被激發(fā)的余震數(shù)僅與其“母震”的震級相關(guān),且震級的分布是獨立的.ETAS模型假定主震的發(fā)生為初始零時刻,在其后的一個觀測時間段[0,T]內(nèi)的地震序列{(ti,Mi);i=1,2,…,N}的強度函數(shù)可表示為(Ogata,1988)
其中,Mi和ti分別表示第i個事件的震級和發(fā)生時間;M0為參考震級,一般可取截止震級.p與修正的“大森-宇津”公式中的p有相同的物理含義,均表示序列衰減的快慢,p越大衰減越快,反之亦然.α表示觸發(fā)次級余震的能力(Ogata,1989,1992).對于震群型序列,一般情況下α<1,而序列中無明顯的次級余震時,α則較大(Ogata,2001).
ETAS模型參數(shù)可使用最大似然法進行估計.由于主震發(fā)生后短時間內(nèi)主震的波形振幅較大,使得后續(xù)余震檢測的信噪比顯著降低,余震頻次難以達到峰值,因此擬合常在[S,T]范圍內(nèi)進行,其中0<S<T.似然函數(shù)L的形式為
其中,待估參數(shù)為μ,K,c,α,p.盡管上式中的參數(shù)在[S,T]內(nèi)進行擬合,但實際上[0,S]范圍內(nèi)的事件也參與了計算,具體體現(xiàn)在上式右側(cè)的λ(t)中(Ogata,2001).對于模型的適用性檢測,常使用赤池準(zhǔn)則(Akaike information criteria,簡寫為AIC)(Akaike,1974)進行判斷:
AIC值越小表示適用效果越好.值得注意的是,上式中k為待定擬合參數(shù)的數(shù)量.因此,AIC準(zhǔn)則既考慮了模型對數(shù)據(jù)的適用程度,也考慮了對增加參數(shù)個數(shù)提高擬合效果的“懲罰”.ETAS模型研究中常使用AIC準(zhǔn)則判斷不同模型的擬合效果(Guo,Ogata,1997),以及對擬合變點問題(change-point problem)的討論(Ogata,1992;Zhuang,2000)等.
本研究所用的蘆山MS7.0地震序列目錄來自中國地震臺網(wǎng)中心“全國地震編目系統(tǒng)”提供的《四川地震臺網(wǎng)速報目錄》①全國地震編目系統(tǒng).http:∥10.5.202.22/bianmu/index.jsp.查閱日期:2013年5月15日..選用2013年4月1日—5月14日0級以上地震,限定地震序列的空間范圍為29.8°—30.6°N,102.6°—103.2°E.
研究中采用“震級-序號”法(Huang,2006;蔣長勝,吳忠良,2011;Zhuangetal,2012)定性討論蘆山地震序列目錄的完整性震級Mc.震級-序號法按地震發(fā)生時間的先后順序排序,地震密度較大的區(qū)域的連線大致為Mc的時序變化.這種分析一方面避免了主震發(fā)生后短期內(nèi)余震較為密集,在時間軸上難以分析余震監(jiān)測能力的快速變化;另一方面,由于監(jiān)測分析工作中的人為因素,Mc在震后短期內(nèi)常出現(xiàn)分段和不連續(xù)性的變化,震級-序號法則易于分辨這種人為因素(圖1).由圖1a給出的震級-序號點圖和放大的子圖可見,蘆山地震發(fā)生后的短時間內(nèi),Mc僅為ML3.0左右,其后余震區(qū)的監(jiān)測能力逐漸提升,Mc逐漸減??;至第190個事件,即震后0.31天左右,Mc可達ML2.0.
圖1 蘆山MS7.0地震序列目錄的完整性分析(a)蘆山MS7.0地震序列的震級-序號圖.子圖為序列第1—240個事件的放大圖,垂直虛線標(biāo)出了ML2.0以上地震完整的位置,約為第190個事件,即主震后0.31天;(b)震級-序號法給出的地震密度分布Fig.1 Catalogue completeness of the Lushan MS7.0earthquake sequence(a)Magnitude-rank distribution of the Lushan MS7.0earthquake sequence.Grey subplot shows the partial enlarged view of the first 240events,and the vertical dashed line indicates the completeness of ML≥2.0aftershocks,which is the position of the 190th event or 0.31days after the main shock;(b)Seismic rate distribution given by magnitude-rank analysis
在對蘆山MS7.0地震序列進行ETAS模型參數(shù)的最大似然估計時,選定2013年4月1日—5月14日的地震序列,設(shè)定Mc=ML2.0,參數(shù)擬合所用的時段為震后0.31—24.12天(5月14日24時).由此獲得的蘆山MS7.0地震序列的ETAS模型參數(shù)為μ=0.0000,K=0.009 5,c=0.045 7,α=1.886 4和p=1.220 5,結(jié)果如圖2所示.圖2a為利用最大似然估計獲得的ETAS模型條件強度曲線,即單位時間內(nèi)地震發(fā)生率隨時間的變化.由該圖可見,在震后10天內(nèi),序列衰減較為平穩(wěn);10天后由于序列地震事件的顯著減少,較大余震事件引起的強度曲線變化較為明顯.
為檢測ETAS模型對實際地震序列的擬合效果,除AIC準(zhǔn)則外,一般還常使用“轉(zhuǎn)換時間”域的“殘差分析”(Ogata,1988;Daley,Vere-Jones,2003).對條件強度函數(shù)λ(t)可采用下式對時間序列{ti}進行轉(zhuǎn)換:
根據(jù)上式,{ti}被逐個地轉(zhuǎn)化為{τi},且{τi}服從單位速率的穩(wěn)態(tài)泊松分布(Zhuanget al,2012),經(jīng)過轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)稱為“殘差點過程”(residual point process,簡寫為RPP).如果模型與數(shù)據(jù)擬合得較好,RPP在轉(zhuǎn)換時間-累積圖上就表現(xiàn)為線性,接近標(biāo)準(zhǔn)的穩(wěn)態(tài)泊松過程的理論直線.圖3a給出了蘆山MS7.0地震序列累積地震數(shù)與ETAS擬合曲線在“轉(zhuǎn)圖2 利用ETAS模型擬合給出的蘆山MS7.0地震序列ML2.0以上地震的條件強度曲線(a)和M-t圖(b).縱坐標(biāo)上的頻度指每天發(fā)生的地震次數(shù)
Fig.2 Temporal variation of the conditional intensity from fitting the ETAS model to the LushanMS7.0earthquake sequence with cutoff magnitude ML2.0(a)andM-tplot(b).The frequency on the ordinate axis means the earthquake number per day換時間”域τ的比較情況,即RPP分析結(jié)果.由圖3b給出的M-τ圖可見,蘆山MS7.0地震序列在“轉(zhuǎn)換時間”域τ已被轉(zhuǎn)換為穩(wěn)態(tài)泊松分布.實際上就一般強余震預(yù)測而言,對“轉(zhuǎn)換時間”域τ的預(yù)測和預(yù)測效能進行檢驗可能更有意義(Jiang,Wu,2012).
圖3 蘆山MS7.0地震序列ML2.0以上地震的累積地震數(shù)與ETAS模型擬合曲線的比較(a)累積地震數(shù)與ETAS擬合曲線在“轉(zhuǎn)換時間”域τ的比較;(b)M-τ圖,τ為將時間轉(zhuǎn)換為穩(wěn)態(tài)泊松分布的“轉(zhuǎn)換時間”Fig.3 Comparison of the observed and modeled cumulative numbers of the Lushan MS7.0earthquake sequence with magnitude larger than ML2.0.(a)Observation(black curve)and ETAS formula(thick gray dashed line)in the transformed time(τ)domain;(b)M-τplot whereτis the transformed time which is according to the stationary Poisson process
由于真實地震序列的復(fù)雜性,參數(shù)估計的不確定性一直是ETAS模型研究關(guān)注的重要問題.例如截止震級對序列分支比(Sornette,Werner,2005)、模型參數(shù)的估計偏差(Schoenbergetal,2010)的影響,以及地震序列時空選取對ETAS模型參數(shù)估計的影響(Wangetal,2010a)等.為考察蘆山MS7.0地震序列ETAS模型參數(shù)早期特征的穩(wěn)定性,本研究從截止震級Mc的選取及擬合截止時間兩個角度分別討論.
由于ETAS模型假定每一次地震都可觸發(fā)其后發(fā)生的任何震級的地震,因此,截止震級Mc在確保地震目錄完整性的同時,也可能切斷了Mc以下地震與以上地震的觸發(fā)關(guān)系,從而造成“鏈接缺失”現(xiàn)象(Wangetal,2010a).為考察Mc的選取對ETAS模型參數(shù)估計的影響,研究中設(shè)定Mc=ML2.0,2.1,…,3.0,分別考察模型參數(shù)的最大似然估計結(jié)果.此外,還采用基于對數(shù)似然函數(shù)的Hessian矩陣(Ogata,1978)估計擬合參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,結(jié)果見表1.
由表1可見,當(dāng)Mc自ML2.0—3.0逐漸升高時,參數(shù)K總體有減小的趨勢,α有明顯的線性增加,表明序列觸發(fā)次級余震的能力隨著截止震級的增加逐漸變?nèi)酰畃值則隨Mc的變化不大,約為1.22—1.26,表明在蘆山MS7.0地震序列早期階段,序列衰減快的特征較為穩(wěn)定.
表1 不同截止震級下ETAS模型擬合參數(shù)Table 1 Parameters of ETAS model with different cutoff magnitude
由于板內(nèi)地震所處構(gòu)造運動速率不同,地震序列持續(xù)時間存在明顯差別(Stein,Liu,2009),震源的破裂特征、斷層愈合速度、周邊構(gòu)造場的調(diào)整等諸多方面也會使地震序列的衰減特征、激發(fā)余震能力等出現(xiàn)明顯差異.因此,所用序列的長度或擬合截止時間不同,獲得的ETAS模型參數(shù)可能不同,擬合參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差也將存在差異(Wangetal,2010b).為考察震后短期內(nèi)序列參數(shù)早期特征的穩(wěn)定性,設(shè)定序列擬合的截止時間tend=[2.0,2.5,3.0,3.5,4.0,5.0,…,23,24.12],利用最大似然法分別進行參數(shù)估計.
除考察ETAS模型主要參數(shù)α和p外,研究中還考慮了相應(yīng)的地震序列b值的穩(wěn)定性.在b值計算中采用最大似然法(Aki,1965;Utsu,1965):
式中,〈M〉為平均震級;ΔMbin為地震目錄的震級滑動寬度,一般ΔMbin=0.1.對b值的不確定度δb估計采用Shi和Bolt(1982)給出的方法:
計算獲得的α值、p值和b值結(jié)果如圖4所示.由該圖可見,在震后10天內(nèi)上述參數(shù)均存在顯著變化,標(biāo)準(zhǔn)差幅值較大.其中α值變化范圍為2.47—2.10,p值變化范圍為0.93—1.24,b值則逐漸由0.64增加至0.71.在震后10—24.12天(5月14日),α值逐漸減小至1.89,p值逐漸增加至1.22,b值相對平穩(wěn)地保持在0.72左右.由此可見,在估算蘆山MS7.0地震序列的ETAS模型參數(shù)時,震后10天內(nèi)獲得的結(jié)果隨時間變化較為明顯,而其后各參數(shù)盡管有所變化但總體較為平穩(wěn).
圖4 ETAS模型參數(shù)α,p和b隨擬合截止時間的變化(a)和M-tend圖(b)Fig.4 Parametersα,pand b against the end time tendin ETAS fitting(a)and the M-tendplot(b)
為考察2013年4月20日蘆山MS7.0地震序列參數(shù)的早期特征,本文利用ETAS模型和最大似然法進行了參數(shù)估計.選用截止震級Mc=ML2.0,擬合所用的時段為震后0.31—24.12天,計算得到α=1.89和p=1.22.序列總體表現(xiàn)為觸發(fā)次級余震的能力較弱,序列衰減速率較快;利用最大似然法估計的b值也較低,約為0.72,表明余震區(qū)應(yīng)力水平相對較高.
為檢測上述結(jié)果穩(wěn)定性,設(shè)定Mc=ML2.0,2.1,…,3.0,以及選用不同的擬合截止時間分別進行參數(shù)擬合和參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差估計.結(jié)果表明,截止震級Mc的選取對α和K值影響明顯,但對p值影響則較?。送猓鸷?0天內(nèi)得到的參數(shù)擬合結(jié)果隨時間變化較為明顯,而其后各參數(shù)變化總體較為平穩(wěn).
根據(jù)蔣海昆等(2007)給出的中國大陸294次M>5.0中強震余震序列參數(shù)ETAS模型擬合結(jié)果,西南地區(qū)的平均序列參數(shù)為b=0.871,α=0.933,p=0.760;中國大陸地區(qū)斜滑型主震對應(yīng)的平均序列參數(shù)為b=0.865,α=0.979,p=0.876;中國大陸M>7.0地震的平均序列參數(shù)為b=0.956,α=0.509,p=0.684.與上述結(jié)果比較并考慮結(jié)果的離散范圍,本研究獲得的蘆山MS7.0地震序列b=0.72,低于上述相同區(qū)域(西南地區(qū))、主震類型(逆沖型)和主震震級(M>7.0)的平均結(jié)果;α=1.89顯著高于上述結(jié)果,并高于日本地區(qū)板內(nèi)地震的平均結(jié)果(Guo,Ogata,1997),表明該地震對次級地震的激發(fā)能力較弱;此外p=1.22也明顯高于上述各結(jié)果,表明序列衰減速率較快.
本文采用時間序列ETAS模型并重點研究了地震序列參數(shù)的早期特征.計算結(jié)果顯示蘆山MS7.0地震序列參數(shù)與以往研究的中國大陸震例存在顯著差異,可能有兩方面原因:一方面是龍門山斷裂帶南段的構(gòu)造特點和介質(zhì)屬性,但與2008年汶川MS8.0地震衰減速率和斷層愈合過程相比差別較大來看,這種影響可能性很小;另一方面是受區(qū)域構(gòu)造應(yīng)力場的影響,此次地震的序列參數(shù)顯示了區(qū)域較強的構(gòu)造應(yīng)力背景,而這種影響可能造成斷層愈合過程較快,或發(fā)生強余震、后續(xù)強震的可能性較大.但對斷層愈合過程的討論仍需更多直接的觀測證據(jù)證明.實際上,目前已有多種形式的ETAS模型,例如,基于隨機除叢法的時-空ETAS模型(Ogata,1998;Zhuangetal,2002;Zhuang,Ogata,2006),考慮變化的背景地震活動的時間序列ETAS模型(Pengetal,2012)等;本文中的ETAS模型選取主要出于使研究問題盡量簡化的考慮.此外,在參數(shù)估計中未考慮地震目錄中震級等的測定誤差,這可能是本研究的不足之處.
本文使用了中國地震臺網(wǎng)中心“全國地震編目系統(tǒng)”提供的四川省區(qū)域地震臺網(wǎng)速報目錄,中國地震局“四川省蘆山‘4·20’7.0級強烈地震科學(xué)考察”總指揮吳忠良研究員對本文給予了指導(dǎo),周仕勇教授和蔣海昆研究員提出了有益建議.作者在此一并表示感謝.
陳運泰,楊智嫻,張勇,劉超.2013.從汶川地震到蘆山地震[J].中國科學(xué):地球科學(xué),43(6):1064-1072.
蔣長勝,吳忠良.2011.玉樹MS7.1地震前的中長期加速矩釋放(AMR)[J].地球物理學(xué)報,54(6):1501-1510.
蔣海昆,鄭建常,吳瓊,曲延軍,李永莉.2007.傳染型余震序列模型震后早期參數(shù)特征及其地震學(xué)意義[J].地球物理學(xué)報,50(6):1778-1786.
劉杰,易桂喜,張致偉,官致軍,阮祥,龍鋒,杜方.2013.2013年4月20日四川蘆山MS7.0級地震介紹[J].地球物理學(xué)報,56(4):1404-1407.
中華人民共和國中央人民政府.2013.民政部:蘆山地震已造成193人死亡,25人失蹤[EB/OL].[2013-04-23].http:∥www.gov.cn/jrzg/2013-04/23/content_2386791.htm.
Akaike H.1974.A new look at the statistical model identification[J].IEEETransAutomatControl,19(6):716-723.Aki K.1965.Maximum likelihood estimate ofbin the formula logn=a-bmand its confidence limits[J].BullEarthquake ReInst,43(2):237-239.
Daley D D,Vere-Jones D.2003.AnIntroductiontoTheoryofPointProcesses——Volume1:ElementaryTheoryand Methods[M].Second Edition.Springer:New York:17-33.
Guo Z,Ogata Y.1997.Statistical relations between the parameters of aftershocks in time,space and magnitude[J].J GeophysRes,102(B2):2857-2873.
Huang Q.2006.Search for reliable precursors:A case study of the seismic quiescence of the 2000Western Tottori prefecture earthquake[J].JGeophysRes,111(B4):B04301,doi:10.1029/2005JB003982.
Jiang C S,Wu Z L.2012.Testing the forecast of aftershocks:A simple method with an example of application[J].ResearchinGeophysics,2(1):29-33.
Kagan Y Y,Bird P,Jackson D D.2010.Earthquake patterns in diverse tectonic zones of the globe[J].PureApplGeophys,167(6/7):721-741.
Ogata Y.1978.The asymptotic behavior of maximum likelihood estimators for stationary point processes[J].AnnInst StatistMath,30(2):243-261.
Ogata Y.1988.Statistical models for earthquake occurrences and residual analysis for point processes[J].JAmerStatist Assoc,83(401):9-27.
Ogata Y.1989.Statistical model for standard seismicity and detection of anomalies by residual analysis[J].Tectonophysics,169(1/3):159-174.
Ogata Y.1992.Detection of precursory relative quiescence before great earthquakes through a statistical model[J].J GeophysRes,97(B13):19845-19871.
Ogata Y.1998.Space-time point-process models for earthquake occurrences[J].AnnInstStatistMath,50(2):379-402.
Ogata Y.2001.Increased probability of large earthquakes near aftershock regions with relative quiescence[J].JGeophys Res,106(B5):8729-8744.
Omori F.1894.On aftershocks of earthquakes[J].JCollSciImpUnivTokyo,7:111-200.
Peng Y J,Zhou S Y,Zhuang J C.2012.An approach to detect the abnormal seismicity increase in Southwestern China triggered co-seismically by 2004SumatraMW9.2earthquake[J].GeophysJInt,189(3):1734-1740.
Schoenberg F P,Chu A,Veen A.2010.On the relationship between lower magnitude thresholds and bias in ETAS parameter estimates[J].JGeophysRes,115(B4):B04309,doi:10.1029/2009JB006387.
Shi Y,Bolt B A.1982.The standard error of the magnitude frequencyb-value[J].BullSeismolSocAm,72(5):1677-1687.
Sornette D,Werner M J.2005.Apparent clustering and apparent background earthquakes biased by undetected seismicity[J].JGeophysRes,110(B9):B09303,doi:10.1029/2005JB003621.
Stein S,Liu M.2009.Long aftershock sequences within continents and implications for earthquake hazard assessment[J].Nature,462:87-89.
Utsu T.1961.A statistical study on the occurrence of aftershocks[J].GeophysMag,30:521-605.
Utsu T.1965.A method for determining the value ofbin a formula logn=a-bmshowing the magnitude frequency for earthquakes[J].GeophysBullHokkaidoUniv,13:99-103.
Wang Q,Jackson D D,Zhuang J C.2010a.Missing links in earthquake clustering models[J].GeophysResLett,37(21):L21307,doi:10.1029/2010GL044858.
Wang Q,Schoenberg F P,Jackson D D.2010b.Standard errors of parameter estimates in the ETAS model[J].Bull SeismolSocAm,100(5A):1989-2001.
Zhuang J C.2000.Statistical modeling of seismicity patterns before and after the 1990Oct 5Cape Palliser earthquake,New Zealand[J].NZJGeolGeophys,43(3):447-460.
Zhuang J,Harte D,Werner M J,Hainzl S,Zhou S.2012.BasicModelsofSeismicity:TemporalModels[M/OL].Community Online Resource for Statistical Seismicity Analysis.doi:10.5078/corssa-79905851.http:∥www.corssa.org.
Zhuang J,Ogata Y.2006.Properties of the probability distribution associated with the largest event in an earthquake cluster and their implications to foreshocks[J].PhysicalReviewE,73(4):046134,doi:10.1103/PhysRevE.73.046134.
Zhuang J,Ogata Y,Vere-Jones D.2002.Stochastic declustering of space-time earthquake occurrences[J].JAmerStat Assoc,97(458):369-380.