Inversion of geoelectrical resistivity observed with multi-separation of electrodes
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摘要: 地电阻率多极距观测的目的是借助对观测数据的反演获得地下介质中不同层位真电阻率的变化.本文以3层结构为例，对地电阻率多极距观测的一维反演的效果进行了初步地理论研究.首先研究了一维地电阻率结构下观测数据一维反演的模拟效果，得到了各层电阻率值，且与真电阻率值很接近，说明在地下电性结构为一维的情况下，电阻率多极距观测可以区分出不同地层的电阻率变化.其次，考虑到台址下电阻率结构的复杂性，研究了上两层界面存在起伏的情况下，多极距观测数据一维反演的效果，结果显示：当电阻率变化较小时，各层反演得到的电阻率的变化与真电阻率十分符合；当上两层介质的电阻率变化较大时，各层反演得到的电阻率出现畸变，与真实电阻率的变化情况存在一定差别，表明浅层电阻率变化达到一定程度后将会影响对深部电阻率变化情况的正确判断.一般情况下，观测的时间间隔越短，则连续两次观测时段内各层介质的电阻率变化越小，因此缩短多极距观测的时间间隔可能是避免出现上述畸变现象的有效观测手段.Abstract: Preliminary theoretical studies were dealt with in this paper on the efficiency of one-dimensional inversion of apparent resistivity data observed with multi-separation array, for understanding the true resistivity variations with time inside the media. To this end a three-layer model has been taken as an example. Firstly, we did the inversion of the theoretical apparent resistivity data by forward modeling calculation for each layer in one-dimensional resistivity structure. The result shows a good consistency between the true resistivity variations and that obtained with inversion of each layer, suggesting that one-dimensional inversion technology is adequate for recognizing the variations of resistivity in each layer. Secondly, more complex model was taken due to some interface fluctuation, which deviated from one-dimensional model to some extent. The same process of forward-inversion was conducted in the case of the fluctuation of interfaces of the three-layer model, the results showed that good fitting can be found only in the condition of non-large variations of resistivity of the first-and second-layers, otherwise the inverted resistivity of each layer will turn up distortion. Usually the shorter the time interval of observation, the smaller the medium resistivity change during the two consecutive observation. Therefore, to reduce the distortion, it could be available by taking short time interval of observation with multi-separation array.
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引言
青藏高原东缘的侧向挤出和阿萨姆角的楔入作用，以及东部华南地块的强烈阻挡，使得川滇地块成为构造最复杂的活动地块（崔效锋等，2006），川滇地块及其边界断裂带也因此成为中国大陆地震活动最强烈的地区之一，由金沙江断裂带（西边界）、甘孜—玉树—鲜水河断裂带（北边界）、安宁河—则木河—小江断裂带（东边界）和红河断裂带（南边界）等活动断裂围限（阚荣举等，1977；邓起东等，2002；张培震等，2003；徐锡伟等，2005a；Shen et al，2005）。晚第四纪以来，NW−SE向甘孜—玉树—鲜水河断裂带以左旋走滑运动为主，滑动速率大约为10 mm/a，历史上发生多次M＞7.0地震；金沙江断裂带整体走向近NS，其南段沿NNE−SSW向延伸，北段沿NNW−SSE向延伸，以右旋走滑运动为主，滑动速率为3—5 mm/a，活动性较甘孜—玉树—鲜水河断裂带弱；NW−SE走向的理塘断裂，与甘孜—玉树—鲜水河断裂带相似，左旋走滑速率为（4±1） mm/a，此断裂上1948年曾发生M7.3地震（徐锡伟等，2003；程佳，2008；王阎昭等，2008；Shen et al，2005；Wang，Shen，2020；Ji et al，2021）。相较于川滇地块其它三个边界，西边界金沙江断裂带上M＞6.0地震分布明显减少。该断裂带被NE−SW向巴塘断裂和NW−SE向中甸—德钦断裂切割成了三段，从南向北地震活动性逐渐降低，其中金沙江断裂带北段M≥6.0地震缺失，并且由于该地区地理环境恶劣、人烟稀少等，其研究程度目前很低。
近年来，随着卫星影像精度的逐步提高，金沙江断裂带北段麦宿断裂的卫星影像解译显示其北侧存在明显的地震地表破裂现象. 对该地震地表破裂带开展发震构造研究，能够进一步探究该区域的地震活动性。早期的发震构造集中使用地质学方法，主要通过野外地质调查、钻探、槽探、测年等方式对断层展开研究（邓起东，闻学泽，2008），但是地质学方法只能研究地表或浅地表的发震构造特征，并不能反映深部的情况，因此还需要结合地球物理学方法来进行发震构造研究. 目前主要的地球物理学方法包括：地球物理勘探、地震定位、震源机制解反演、背景噪声反演等，且这些方法已被广泛应用（Ye et al，2020；鲁人齐等，2022）。
本文拟基于麦宿断裂地震地表破裂带周围架设的15台宽频带地震仪2020年12月至2022年7月记录到的地震观测数据，通过地震定位、震源机制解反演、应力场反演等方法，结合野外地质调查结果综合分析该地震地表破裂带的发震构造特征，深入探究川滇地块西边界金沙江断裂带北段地震活动性特征，为该地区的抗震设防提供参考。
1. 地震地表破裂带的地震地质特征
麦宿断裂位于金沙江断裂带北段，地处羌塘地块、川滇菱形地块和巴颜喀拉地块交会处（图1a），构造环境复杂。麦宿断裂西起西藏江达县字呷乡北，向东穿过金沙江，经八帮乡、麦宿镇，于赠科乡一带与赠科—硕曲断裂相连，长约120 km，其走向由近EW转为WNW−ESE，倾向不一，断裂性质以左旋走滑为主，兼有逆冲性质，最新活动时代为晚更新世（徐锡伟等，2015）。
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图 1 区域构造背景（a）和研究区内断裂、台站分布（b）图（a）中地形起伏数据来源于SRTM15＋ （Tözer et al，2019）Figure 1. Regional tectonic background （a） and distribution of faults and stations in the study area （b）In Fig. （a），relief data are from SRTM15＋ （Tözer et al，2019）野外地质调查已证实本文研究的麦宿断裂地震地表破裂带东起德格县普马乡，西至江达县同普乡以北15 km处，全长约为50 km，呈四段右阶斜列分布（图1b）。研究区东部普马乡至八帮乡一带的地震地表破裂带（图2a）出露明显，分为东、西两段，长度约为20 km，其中：东段位于普马乡以西的山梁上，东起唐卡车多北侧山梁附近、往西沿山梁南侧延伸，止于八帮乡北白曲附近，为单一连续断层段，长约8 km，破裂带于该段的绒达附近（图2b）横穿一条大型冲沟，最大垂直位移约为2 m，呈现出北高南低的特征；西段位于八帮乡西北的山梁上，东起八帮乡北白曲附近，往西沿山梁南侧延伸，于龚垭乡卡曲登南侧附近消失，长约12 km，该段无人机调查结果（图3a）和野外调查结果（图3b）均清晰地显示出，破裂带内存在的最新陡坎高约2 m ，陡坎下方还发育地震鼓包和地震裂缝，活动状态与东段相似，同样为北侧上升。研究区西部的两段破裂带，地处金沙江河谷、色曲河谷，人为破坏严重，只在最西端高海拔的山顶附近可见2 km左右的地震地表破裂带，河谷地段发育有断层槽谷、条形山脊和断错晚第四系地层的地质剖面。
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图 2 研究区东部麦宿断裂地震地表破裂带的卫星解译图（a）及其东段放大图（b）（奥维互动地图截图）红色箭头指向地震地表破裂带位置，下同Figure 2. Satellite interpretation of earthquake surface rupture zone along the Maisu fault in the eastern study area （a） and zooming of its eastern segment （screenshot of Ovi interactive map）The red arrow points to the earthquake surface rupture zone，the same below![]()
图 3 麦宿断裂地震地表破裂带无人机航拍图（镜向北）（a）及其断错地貌特征（镜向西）（b）Figure 3. Unmanned aerial vehicle photo showing the surface rupture zone of Maisu fault （view to the north） （a） and the faulted landform characteristics （view to the west）（b）为进一步研究该地震地表破裂带的发震构造特征，中国地震局地球物理研究所于2020年12月围绕地震地表破裂带在（31.55°N—31.85° N，98.31°E—98.98° E）区域内架设15台Nanometrics Trillium 120QA宽频带地震仪组成小型密集台阵进行地震观测（图1b）。
2. 研究方法
地震活动性研究是了解深部孕震构造信息的重要方法，特别是小震活动能很好地描述断层几何形状（Rubin，2002；Fukuyama et al，2003；朱艾斓等，2005；Ross et al，2017），因此我们通过密集台阵观测与定位来获得本文研究区域高完整性和高分辨率的地震目录。高精度观测资料有助于后续的震源机制解和应力场反演（Zhang et al，2022；Zhou et al，2022）。
近些年机器学习技术已经广泛应用于地震定位工作，它可以快速处理大批量的地震数据，处理方法可分为基于拾取和基于波形两种，当前显示基于拾取的方法具有更高的定位精度（Zhang et al，2022）。对于地震活动性较低的区域，可以通过对小震震源机制的研究来揭示断裂机制和区域应力状态变化（李晗，常旭，2021）。地壳应力是了解构造和评估大地震发生的关键因素，在地质学中，利用断层的滑动来估算古应力（Angelier，1984）；在地震学中，通过矩张量解和震源机制解来反演应力场（Uchide et al，2022）。
本文将深度神经网络震相拾取技术与传统的地震定位方法结合起来，基于密集台阵的地震观测资料，使用PhaseNet方法（Zhu，Beroza，2019）进行震相自动拾取，结合震相关联技术进行地震初定位，然后通过双差定位法hypoDD （Waldhauser，2001）对得到的地震目录进行精定位，优化定位结果。同时采用基于P波初动的HASH方法（Hardebeck，Shearer，2002）系统地反演合适的地震事件，并利用基于震源机制解的MSATSI程序（Martínez-Garzón et al，2014）进行构造应力场反演，分析研究区域的应力场特征。
2.1 地震定位方法
PhaseNet是Zhu和Beroza （2019）开发的用于震相拾取的深度神经网络算法，其架构是由基于一种用于生物医学图像处理领域的深度神经网络方法U-Net改进而来。PhaseNet从北加州地震数据中心 （Northern California Earthquake Data Center，缩写为NCEDC） 30多年的记录中选取了70多万个有P波和S波到时的三分量地震波形数据，将样本分为包含60多万个记录的训练数据，以及分别包含7万多个记录的验证数据集和测试数据集，并将30 s和100 Hz作为训练数据窗口的长度和采样率。PhaseNet的输入是尚未滤波的三分量地震波形，输出是P波、S波和噪声的概率分布，其中，噪声的概率分布越靠近0，说明波形越接近噪声信号，越靠近1，说明波形越接近地震信号。目前该方法已经被广泛应用于地震序列检测（Liu et al，2020；Park et al，2020；Zhang et al，2021；Heck et al，2022）。
HypoDD是一种用于地震重定位的双重差分算法程序（Waldhauser，2001），通过利用相邻地震的相对到时进行地震定位。双差技术是基于两次地震之间的距离远小于地震事件到台站的距离和速度结构不均匀性的线性尺度，可以认为两次地震到台站的射线路径几乎是相似的。而同一个台站观测到了两个事件走时差，是由于两个地震事件周围的波速结构和相互间存在空间偏移，因此可减小速度模型不准确带来的定位误差，提高了定位的精度，并且使用近台资料可以得到较准确的震源深度（黄媛等，2006）。
2.2 震源机制解反演
小地震的震源通常近似于P波初动极性导出的双耦合点震源或震源机制。由于研究区内发生的地震震级基本为M3.0以下，本文选用Hardebeck和Shearer （2002）提出的基于P波初动极性的HASH方法来进行震源机制解反演。该方法的算法考虑了震源深度、一维速度模型、Ｐ波初动极性等数据资料的不确定性，为每个地震事件反演一组可接受的震源机制解，如果这组可接受的震源机制解是集聚的，则震源机制解对于预期的不确定性是相对稳定的，即为良好约束。该方法对于中小地震的震源机制解反演有一定的适用性。数据处理过程中，选取P波极性清晰的台站，规定震中距不超过200 km，每个地震事件的相邻台站最大空隙角小于150°，且离源角小于90° （孟文等，2022）。
2.3 应力场反演
对反演到的震源机制解使用阻尼区域应力场反演程序MSATSI （Martínez-Garzón et al，2014）得到研究区域的构造应力场。反演前需要将输入的震源机制解按照区域分为多个子区域（即网格），这些子区域分布在多个维度上，表征震源机制解在时间和空间上的关系，然后使用阻尼最小二乘方法同时反演每个网格点的应力张量，在此过程中加入最佳阻尼系数以获得最优解。由于研究区域较小且震源机制解数据较少，本文未划分子区域，选择0维模型后选取节面的倾向、倾角、滑动角数据作为程序的输入进行应力场反演，在95%的置信区间对原始数据进行
2000 次Bootstrap重采样。3. 地震定位
3.1 用于定位的数据资料
选用架设在麦宿断裂地震地表破裂带周围密集台阵的15个台站在2020年12月8日至2022年7月30日记录到的连续地震波形数据，地震台站的震中距均在50 km以内。使用PhaseNet之前，由于数据格式不统一，需将数据转化为MiniSEED格式，采样率为100 Hz，然后将24小时的数据切割为24份1小时的数据，并以天为单位存放所有台站的波形数据。本文选取研究区内（98.5°E，31.5°N）处的Crust1.0 （Laske et al，2013）速度模型（图4）作为震相关联、初定位、双差定位和震源机制解反演使用的速度模型。对PhaseNet算法自动拾取到的震相再进行震相关联后，满足多于三个台站拾取到P波和S波到时震相的事件被视为一个地震事件。
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图 4 （98.5° E，31.5° N）处的Crust1.0速度模型Figure 4. Crust1.0 velocity model at the point （98.5° E，31.5° N）基于机器学习得到的地震目录，使用双差定位法进行精定位。首先通过HypoDD程序包内的预处理程序ph2dt，将获得的P波和S波震相转换成hypoDD程序能够识别的震相到时数据，对P波和S波震相的权重分别赋值为1和0.75，再通过hypoDD程序完成精定位（郑钰，杨建思，2008）。根据公式ML＝lgA＋R（△）计算震级，式中A为S波水平分量最大振幅，等于南北向与东西向S波最大振幅和的二分之一，△为震中距，R（△）为地方震级的量规函数。
3.2 定位结果
基于机器学习的地震定位结果显示，2020年12月8日至2022年7月30日共获取2 226个地震事件，共关联到1万2 005条P波震相和1万2 188条S波震相，均方根（root mean square，缩写为RMS）残差为0.201 s，其中有960个地震事件位于研究区内（图5a），其中ML≤1.0地震占68%，1.0＜ML≤2.0地震占23%。根据图5a的地震剖面可以看出，该地震目录的地震震源深度集中在3 km处，将所获地震目录中ML＞2.0地震与四川省地震局提供的地震目录中的对应地震对比可见，两目录的震源深度相差较大。因此需要进行更近一步的精定位，以得到更准确的震源深度数据。
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图 5 基于不同方法的地震定位结果对比（a） 基于机器学习的定位结果；（b） 双差定位后的精定位结果Figure 5. Comparison of earthquake location results by different methods（a） Location results based on machine learning；（b） Relocation results by double difference location为此，使用hypoDD程序经过10次迭代后，获得了1 018个地震事件的精定位结果，其中578个地震事件位于研究区内（图5b），ML≤1.0地震占60%，1.0＜ML≤2.0地震占34%，精定位后的地震事件数目仍然远多于四川省地震台网和国家地震台网记录到的地震事件数目。精定位地震目录的震级较国家地震台网的大，但精定位结果的震源深度与国家地震台网定位的震源深度之差比机器学习定位的震源深度与国家地震台网定位的震源深度之差小，这与本研究使用的是近台数据有关（Atkinson et al，2014；Butcher et al，2017；Luckett et al，2019）。选取2020年12月至2021年9月四川省地震台网记录到的ML＞1.0地震与精定位地震目录进行对比，结果显示：25个ML＞1.0地震事件在精定位的地震目录中皆存在对应的地震，大部分地震的震中相距4 km以内，最小为0.3 km，仅靠近金沙江的几个地震事件的震中相距5—9 km （图6），这表明精定位结果具有较高的可靠性。
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图 6 四川省地震台网记录的ML＞1.0地震数据与精定位后的结果对比Figure 6. Comparison between the seismic data of ML＞1.0 earthquakes recorded by Sichuan seismic network with precise location results从地震精定位后的震中平面分布（图5b）可以看出研究区存在两条地震密集条带：一条为WNW−ESE向的AA′地震密集带，长约40 km；另一条为NNW−SSE向的BB′地震密集带，长约30 km。以BB′为分界线，AA′地震密集带可细分为东西两段，其中东段与地震地表破裂带距离在2 km以内，西段地震密集带与地震地表破裂带的距离在5 km以内，表明AA′地震密集带与地震地表破裂带相关。在两条地震密集带交会处的地震活动是研究区内最活跃的，1993年5月24日德格MS5.0地震的宏观震中即位于两条地震密集带交会处的西北方向（张家涛，张庆云，1994）。
沿两条地震密集带和垂直于两条地震密集带的震源深度分布图（图7）显示：剖面AA′中地震密集带的震源深度主要分布在3—10 km内，表现出向北陡倾的密集分布，结合地质资料判定为逆走滑断层，根据图7a可以算出剖面AA′中地震密集带的倾角范围大约为65°—80°；剖面BB′中地震密集带的震源深度主要在3—11 km内，深部有2 km左右的近垂直分布，随着深度变浅向西倾，显示出走滑断层的特征，根据图7c可以算出剖面BB′中地震密集带的倾角范围大约为70°—85°。
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图 7 沿或垂直于地震密集条带AA′ （a）和BB′（b）的地震震源深度分布特征（a） 震源深度沿AA′方向的分布；（b） 震源深度垂直于AA′方向的分布；（c） 震源深度沿BB′方向的分布；（d） 震源深度垂直于BB′方向的分布Figure 7. Distribution characteristics of focal depth along/perpendicular to seismic dense zones AA′ and BB′（a） Distribution of focal depth along the AA′ direction；（b） Distribution of focal depth perpendicular to AA′； （c）Distribution of focal depth along the BB′ direction；（d） Distribution of focal depth perpendicular to BB′4. 震源机制与应力场反演
4.1 震源机制解
使用P波初动极性的HASH方法反演最终获得了37组震源机制解。参照断层划分标准（Zoback，1992），根据震源机制解的P轴、T轴和B轴这三个应力轴的倾角关系，可将震源机制解划分为六类：正断型、正走滑型、走滑型、逆走滑型、逆断型和过渡型。37组震源机制解中，正断型和正走滑型7个，占18.9%；走滑型19个，占51.4%；逆断型和逆走滑型7个，占19.9%；过渡型4个，占10.8%，表明研究区内主要以走滑型地震为主（图8）。反演得到的震源机制解的节面走向主要呈NNW−WNW向分布，倾角主要分布在60°—85°范围内 （图9），其构造形态与定位后的两条地震密集带一致。由37组P轴和T轴数据统计结果（图10a）可知，P轴方位角主要分布在270°—360°之间，优势方向近NW−SE向，P轴和T轴的倾角大部分近水平，说明研究区内主要受控于近NW−SE向的水平挤压应力。
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图 8 利用P波初动HASH方法所获得的37组震源机制解的空间分布Figure 8. Spatial distribution of the 37 focal mechanism solutions acquired using the HASH method based on P wave initial motion![]()
图 9 37组震源机制解走向（a）、倾角（b）、滑动角（c）的玫瑰花状图统计Figure 9. Rose diagrams showing the distribution of strike （a），dip （b） and slip angle （c） of the 37 focal mechanism solutions![]()
图 10 37组震源机制解的P轴、T轴分布（a）和研究区的应力场反演结果（b）图（b）中红点、绿点和蓝点分别表示在95%置信度水平下最大（σ1）、中间（σ2）和最小（σ3）主压应力轴的不确定范围，加号为最优解Figure 10. Distribution of P and T axes of the 37 focal mechanism solutions （a） and stress field inversion results （b）The red，green and blue dots in Fig. （b） denote the uncertainty ranges of the maximum （σ1），intermediate （σ2） and minimum （σ3） principal compressive stress axes with the 95% confidence level，respectively，while the plus signs mark the optimal solutions4.2 应力场反演
利用37组震源机制解数据，基于MSATSI程序进行应力场反演，获得研究区内的应力状态，如图10b所示。其中最大主压应力σ1方向为323°，近NW−SE向，倾伏角为15°；中间主压应力σ2方向为194°，近SN向，倾伏角为67°；最小主压应力σ3方向为58°，WSW−ENE向，倾伏角为17°，反演结果与P轴和T轴结果一致，即该区域受近NW−SE向的水平挤压应力的影响。由σ1和σ3近水平、σ2近直立可以判断该应力场为走滑型，与震源机制解结果也一致。
应力形因子R是表征相对应力大小的物理量，也是对反演所得主应力方向的不确定性评估（黄骥超等，2016），R＝（σ1－σ2）/（σ1－σ3）。当R接近0时，σ2表现压应力的性质，σ3方向可信度高；当R等于0.5时，σ1，σ2和σ3的本征值呈等差数列排列，σ1和σ3均可确定；当R接近1时，σ2表现张应力的性质，σ1方向可信度较高。本研究获得的R＝0.57，表明最大主压应力σ1和最小主压应力σ3明确。
5. 发震构造分析与讨论
地震精定位结果显示研究区WNW−ESE向地震密集带长约40 km，地震震源深度主要分布在3—10 km内，深度剖面显示向北陡倾的特征，倾角为65°—80°；以剖面BB′为分界线，AA′地震密集带可细分为东西两段，其中东段与地震地表破裂带的距离在2 km以内，西段地震密集带与地震地表破裂带的距离在5 km以内。沿AA′地震密集带分布的地震震源机制解结果共19组，其中ML≥1.5的共11组（图11a），节面走向主要为WNW−ESE向，沿节面走向多数为60°—80°高倾角的右旋走滑型地震，同时也存在少量的正断和逆断分量。定位结果与震源机制解结果表现出高度一致性，且与地震地表破裂带的构造相吻合，表明研究区内的麦宿断裂为一条WNW−ESE向的高倾角右旋走滑型断层。
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图 11 沿AA′ （a）和BB′ （b）地震密集分布带ML≥1.5地震的震源机制解的深度分布沿AA′和BB′地震密集带的震源机制解分别有11组和7组。灰色实心圆圈表示地震事件；图（a）中虚线表示麦宿断裂的剖面位置，图（b）中虚线表示NNW−SSE向断层的剖面位置Figure 11. Depth distribution of focal mechanism solutions of ML≥1.5 earthquakes along the seismic dense zones AA′ （a） and BB′ （b）There are 11 focal mechanism solutions along the AA′ seismic dense zone and 7 focal mechanism solutions along the BB′ seismic dense zone. Gray dots represent seismic events. The dashed line in Fig. （a） shows the sectional location of the Maisu fault，and the dashed line in Fig. （b） shows the sectional location of the NNW-SSE-striking fault对于NNW−SSE向的BB′地震密集带，长约30 km，震源深度主要分布在3—11 km之间，深度剖面显示向西陡倾的特征，倾角为70°—85°。沿BB′地震密集带分布的地震震源机制解结果共16组，其中ML≥1.5的共7组（图11b），主要为高倾角的左旋走滑型地震，也存在少量的正断和逆断分量，但只有两端的地震节面走向与BB′地震密集带分布方向一致，中间地震的走向表现出与地震地表破裂带的大致走向相同。整体而言，两条地震密集带交会处的地震最多，震源深度集中在5—11 km。因此推断BB′方向可能存在一条与NNW−SSE向共轭的断层，类似于2011年3月10日云南盈江MS5.8地震（Lei et al，2011）、2014年8月3日云南鲁甸MS6.5地震（张广伟等，2014；张勇等，2015）和2003年2月24日新疆巴楚MS6.8地震（沈军等，2006）。
麦宿断裂的地震地表破裂带总长约50 km，最大垂直位移为2 m，与2010年玉树地震形成的地震地表破裂带长度及最大位移量相当（陈立春等，2010），根据震级与破裂长度的回归关系式（孙银涛等，2016）计算得到MS7.3，据此推断历史上曾发生一次M7.0以上地震；WNW−ESE向的地震密集带长约40 km，与2013年芦山地震产生的余震分布密集区尺度相当（杜方等，2013），根据最大地震震级与余震尺度的统计关系式（蒋海昆等，2007）计算得到MS7.1，也表明历史上曾发生一次M7.0以上地震。
受青藏高原东缘侧向挤出和华南块体阻挡的影响，川滇菱形地块绕着喜马拉雅东构造结顺时针转动（Shen et al，2005；崔效锋等，2006；Wang，Shen，2020），阚荣举等（1977）、许忠淮等（1987）、谢富仁等（1993）认为川滇地块的主压应力方向由北往南呈现从NE−SW向到EW向再到近NS向；郭祥云等（2014）认为在川滇地块内部，以丽江—小金河断裂带为界，北部区域的水平最大主压应力方向为NS向，南部地区的水平最大主压应力方向为NW−SE向和NNW−SSE向。而本研究得到的应力场反演结果显示研究区最大主压应力方向为NW−SE向。
研究区位于NW−SE向甘孜—玉树—鲜水河断裂带南部50 km范围内。现有资料表明NW−SE向甘孜—玉树断裂带的左旋滑动速率为（12.0±2.0） mm/a （闻学泽等，2003），而南侧NW−SE向理塘—德巫断裂带的左旋走滑速率仅为（4.0±1.0） mm/a （徐锡伟等，2005b），这表明南侧断裂的运动速率呈降低趋势，造成NW−SE向断裂与WNW−ESE向断裂夹持的区块内形成NW−SE向的挤压，从而导致研究区产生NW−SE向水平挤压的应力场，而研究区内的应力场主要受甘孜—玉树断裂带控制，且在现有应力状态下，研究区内WNW−ESE向断层为右旋走滑运动。
6. 结论
本文基于机器学习和双差定位获取了研究区内的高精度地震目录，并使用P波初动的HASH方法反演得到了37组地震的震源机制解，再利用MSTASI程序进行应力场反演得到了研究区内的应力状态. 综合上述结果分析了研究区的发震构造，得到以下结论：
1） 研究区内沿麦宿断裂地震地表破裂带存在一条长约40 km的WNW−ESE向地震密集条带，震源深度主要为3—10 km，呈向北陡倾的特征，震源机制解结果主要呈右旋走滑，兼有正断和逆断分量；同时还存在一条NNW−SSE向的地震密集条带，长约30 km，震源深度主要集中在3—11 km，呈向西陡倾的特征，震源机制解结果呈高倾角的左旋走滑特征，兼有正断和逆断分量。两条地震密集条带表现出共轭断层的特征。
2） 根据地震地表破裂带的破裂长度和最大位移以及余震分布密集区尺度推断，研究区内历史上曾发生过一次M＞7.0地震，表明川滇地块西边界北段曾发生过M＞7.0地震。
3） 本研究得到的震源机制解和应力场反演结果都表明研究区内主要受近NW−SE向水平挤压应力的影响，而NW−SE向水平挤压应力的形成受控于甘孜—玉树断裂带。
中国地震局地球物理研究所郑钰副研究员和郭祥云高级工程师对数据处理工作予以指导，审稿专家为本文提出了修改意见和建议，作者在此一并表示感谢。
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图 1 仅第1层电阻率ρ1变化时各层的多极距电阻率一维反演结果(虚线)与真电阻率(实线)的比较
Figure 1. Comparison of the resistivity by inversion with multi-separation array (dashed line) and actual resistivity (solid line) for each layer only when resistivity of the first-layer ρ1 varies with 11:11:47
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图 2 仅第3层电阻率ρ3变化时各层的多极距电阻率一维反演结果(虚线)与真电阻率(实线)的比较
Figure 2. Comparison of the resistivity by inversion with multi-separation array (dashed line) and actual resistivity (solid line) for each layer only when resistivity of the third-layer ρ3 varies with 11:12:03
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图 3 第1，3层电阻率ρ1和ρ3变化，第2层电阻率ρ2不变时各层的多极距电阻率一维反演结果(虚线)与真电阻率(实线)的比较
Figure 3. Comparision of the resistivity by inversion with multi-separation array (dashed line) and the actual resistivity (solid line) for each layer when resistivity of the first-and third-layer ρ1 and ρ3 vary with time, but resistivity of the second-layer ρ2 remains unchanged
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图 4 3层电阻率ρ1，ρ2，ρ3均变化时各层的多极距电阻率的一维反演结果(虚线)与真电阻率(实线)的比较
Figure 4. Comparision of the resistivity by inversion with multi-separation array (dashed line) and the actual resistivity (solid line) for each layer when resistivity of the whole three layers ρ1, ρ2 and ρ3 all vary with 11:13:04
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图 5 用于二维正演方法准确性检验的一维模型
Figure 5. The one-dimensional model for the accuracy test of two-dimensional forward modeling method
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表 1 一维电性结构下多极距观测系统的布极参数
Table 1 The electrodes arrangement parameters of multi-separation array system in one-dimension
AB/m MN/m 30 2 100 16 270 30 500 100 1000 300 
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表 2 二维电性结构下多极距观测系统布极参数和针对图 5所示模型利用一维与二维正演方法计算得到的视电阻率结果对比
Table 2 The electrodes arrangement parameters of multi-separation array in two dimension and the comparision of apparent resistivities calculated from one-dimensional and two-dimensional forward modeling based on the model of Fig. 5
装置编号 AB/m MN/m 一维视电阻率
ρ1D/(Ω·m)二维视电阻率
ρ2D/(Ω·m)相对误差 C1 200 50 38.38 38.20 -0.47% C2 400 150 50.49 50.18 -0.61% C3 600 150 64.24 64.64 0.62% C4 800 250 73.58 74.08 0.68% C5 1000 350 81.46 81.02 -0.32% 注：相对误差=(ρ2D-ρ1D)/ρ1D.
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