【摘 要】
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北天山是地震活动最活跃的地区之一,受到学者们的广泛关注。该地区构造环境多样,孕震条件复杂,地震事件多发,是研究内陆地震的理想场所。近些年来,该区域多次发生中强地震,导致了一定的人员伤亡、心理伤害和经济损失。新疆地区固定台网比较稀疏,对地震的监测能力不强,地震目录不够完善。最近几年,机器学习技术,特别是深度学习的迅速发展,在地震检测和震相拾取应用中取得了令人振奋的进展。本文选择北天山（43°N～46
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北天山是地震活动最活跃的地区之一,受到学者们的广泛关注。该地区构造环境多样,孕震条件复杂,地震事件多发,是研究内陆地震的理想场所。近些年来,该区域多次发生中强地震,导致了一定的人员伤亡、心理伤害和经济损失。新疆地区固定台网比较稀疏,对地震的监测能力不强,地震目录不够完善。最近几年,机器学习技术,特别是深度学习的迅速发展,在地震检测和震相拾取应用中取得了令人振奋的进展。本文选择北天山（43°N～46°N;80°E～90°E）为研究区域,结合该地区布设的流动地震台站加密观测,利用深度学习算法EQTransformer重新扫描检测地震事件,并用Hypoinverse绝对定位和hypo DD相对定位改善地震定位,完善研究区域2016-2018年地震活动的完备性和定位精度。研究表明,研究时间窗内,北天山重新检测并初步定位后的地震数量（23078个）是台网目录（8248个）的3倍左右;新的目录囊括了北天山地区91.43%的台网地震事件。这些事件经hypo DD重定位后获得了9268个高精度定位地震,展现出更为集中的地震分布,能较好的描绘断层走向。本文对北天山精河地区的地震活动进行了更深入的研究。在深度学习检测的基础上,对精河地区还开展了波形模版匹配检测,发现还可以继续检测出大量遗漏的微震事件。如2017年精河Ms6.6地震后台网目录遗漏了22个3级以上的地震事件。最终检测目录的数量是台网目录的11倍,完备震级从台网目录的1.3降至0.4,大大提升了目录的完备性。2016-2018年精河地区的目录事件在空间上表现为3个丛集,从北东向南西呈现带状分布。从南向北两个丛集分别为2018年精河Ms5.4地震和2017年精河Ms6.6地震的震中区。最北部位于2017年精河主震西北方向的丛集,根据波形特征、互相关计算结果、事件时间分布和高精度卫星图片,综合推测为采矿爆破。利用深度学习识别的震相数据改进了2017年和2018年精河地震定位结果。2017年精河地震的余震序列位于主震的西部,向西展布约25 km,深度主要集中在10-20km之间,相比前人的研究结果（如翟亮等,2019）,余震条带分布更加清晰,发震断层倾向可以量化为西南45°方向。2018年精河地震检测出930个新检测的事件,相比于台网目录中的42个余震事件,数量增加了20多倍,丰富的余震定位结果可以更好地刻画出断层北倾80°。从地震的空间分布,可以看到2018年精河Ms5.4地震不是2017年精河Ms6.6地震的余震。精河两次强震震源机制均为高角度逆冲,单侧破裂,但倾向相对。2017年精河Ms6.6地震的静态库伦应力变化图像表明,2018年地震的发震区域处于负应力变化阴影区,有一定程度的抑制作用,推测两次地震不存在应力触发关联。本文研究结果表明,深度学习识别地震的新技术和波形模版匹配检测法在研究区域都有较高的可靠性,通过重新扫描检测可以建立震源区较为完备的地震目录,根据余震分布剖面特征得到2次精河地震的时空迁移规律和发震构造。
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