在考虑到相关数据误差下通过综合使用InSAR和GPS来改进源模型：应用于冰岛2000年6月的Kleifarvatn地震外文翻译资料

 2022-04-11 20:54:34

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在考虑到相关数据误差下通过综合使用InSAR和GPS来改进源模型：应用于冰岛2000年6月的Kleifarvatn地震

Henriette Sudhaus和Sigurjoacute;n Joacute;nsson

苏黎世联邦理工学院，地球物理学，Sonneggstr研究所。 58092瑞士苏黎世 电子邮件：sudhaus@erdw.ethz.ch

摘要

同时使用多个独立的数据集可以改善对地震源模型参数的约束。然而，数据集在过去的组合方式是多方面的并且通常是定性的。本文提出了一种将大地测量数据与源模型估计相结合的方法，该方法包括描述数据误差和估计由这些误差引起的实际模型参数不确定性。我们以2000年6月在冰岛雷克雅尼半岛发生的克雷法沃特地震为例，论证了这种方法。首先，我们将通过结合GPS和下降轨道的InSAR数据，通过结合GPS和下降轨道的InSAR数据，来显示额外的数据能对源模型结果产生多大的积极影响。我们估计了InSAR观测的数据误差协方差，并将模型参数优化中的数据权重建立在相应的数据方差协方差矩阵上。我们还从用来修改原始数据的估计数据协方差中推导出多组合成数据误差，以生成大量的数据实现。通过这些数据的实现，我们估计了模型参数的不确定性。我们首先将Kleifarvatn地震模型作为一个简单的均匀滑移断层，然后将其作为变量滑动和倾斜的断层。我们的断层模型与地震地表破裂的现场观测相吻合，其近垂直倾角(83°)与区域断裂类型及余震位置一致。另一方面，两种发布的事件源模型都不同于我们的模型，也不同于彼此。这些研究都是基于InSAR数据的下降(第一次研究)和相同的数据和GPS数据(第二项研究)，两者都忽略了InSAR数据的相关性，并没有报告模型参数的不确定性。因此，为了将这些结果与模型进行比较，我们模拟了早期的模型估计设置，并提供了对这些情况的模型参数不确定性的实际估计。然后我们讨论一下现有的断层模型的不同之处，并证明了额外的独立数据和基于协变量的数据权重的存在都提高了模型参数的估算值。

1介绍

关于地震震源模型可靠性的知识对于所有使用这些模型的研究和应用都是至关重要的，这些信息事实上应该是模型描述的一部分。大地测量源成像中的模型参数不确定性来源于数据误差和数据不完整性（Wright 等人2004），有限的关于地壳物质性质的知识和简化（Masterlark 2003），关于正演模型的假设以及用来估计源模型的方法（Cervelli 等人2001）。每个组件的不确定性因素都与案例密切相关，因此，整体模型不确定性必须根据具体情况进行评估。

最广泛用于地震源成像的大地测量数据是GPS和干涉合成孔径雷达（InSAR）观测。同震GPS数据在各个观测位置提供三维地表位移，但GPS点的空间密度通常是有限的。另一方面，使用InSAR图像，我们可以测量单个数据点之间几十米宽的宽条带上的地表位移。然而，InSAR观测值只对沿雷达视线（LOS）的距离变化敏感，因此只能提供表面位移矢量的一个分量。由于上升和下降，通过InSAR测量的不同几何形状，人们可以观察到两个不同的位移矢量投影。 Wright等人（2004年）证明了在狭窄的模型参数置信区间中同时使用来自两个观察方向的数据相对于使用单个干涉图的优点。除InSAR和GPS数据外，两个SAR图像之间的偏移量（与雷达飞行方向平行测量）可以提供有关方位角表面运动的有价值信息，这与InSAR的视距放置矢量成像是垂直的。然而，这种方法的适用性限于大的表面位移，因为它的噪声水平远高于标准的InSAR和GPS观测值。总之，虽然GPS数据在空间上是不完整的，但它们提供了完整的三维表面位移矢量，而InSAR只给出表面位移的一维投影，它们可以提供空间密集的观测。因此，一些作者利用了这些不同的数据特征，并将不同的数据集合在源估计中。例如：Johanson等人（2006）将来自不同观测方向的InSAR和GPS在2004年Parkfield地震的震源成像中结合起来。在一项关于1999年赫克托矿地震的研究中，Joacute;nsson等人（2002）所使用的，除了GPS数据，升序和降序的InSAR数据，方位偏移为源成像。。

人们结合不同的大地测量数据集（如InSAR和GPS）的方式会显着影响源模型估计的结果。各种数据加权方法已经公布，其中包括没有指定权重或相等权重（例如Wright等人2003; Funning等人2007），InSAR的任意权重（例如Delouis等人2002;Aacute;rnadoacute;ttiret 2004），使失配最小化的权重（如Schmidt等，2005），重新反映每个数据点在二次采样InSAR数据中表示的面积（例如Simons等人2002; Lasserre等人2005），权重基于数据误差方差的因素（如Joacute;nsson等人，2002; Pedersen等人，2003）以及基于数据误差方差和协方差的数据权重（例如Fukushima＆Cayol 2005; Lohman等人2005）。只有最后两种方法定量考虑独立数据集的数据质量，但由于InSAR和GPS数据表现出相关的数据错误（Hanssen 2001），仅使用方差并不足以描述数据错误。也解释了数据误差协方差的数据权重不仅平衡了独立数据集之间的相互关系，而且还统一了整个数据集中的每个单个数据点。一致地说，因为数据错误的完整表示可以通过不同的处理步骤来支持误差结构，例如通常针对InSAR数据执行的数据子采样。

基于数据误差特征的权重要求对明显的误差结构进行经验估计。GPS位移的误差往往来自于重复测量值的方差，这在InSAR的情况下是不适用的。用几种不同的方法检索了干涉图中数据误差的自协方差估计。Hanssen(2001)在许多干涉图中发现了InSAR误差的特征，除了一个尺度因子，并根据基本的湍流理论对幂律函数进行适当的修正。在他的方法中，只有这个比例因子需要从干涉图中得到估计。Knospe amp; Joacute;nsson(2008)估计了具有强烈各向异性大气误差的InSAR数据的二维协方差函数。Lohman 等人(2005)除了大气误差外，还讨论了在处理中引入的InSAR数据错误的装饰关系和其他影响，例如过滤和多查找。在纯经验的自协方差函数中，这些影响是包含的，而不需要对错误来源进行假设。

在本文中，我们展示了不同的大地测量数据对源模型估计和相应的模型参数不确定性的影响，并讨论了数据权重的作用。在一个案例研究中，我们使用的数据来自于2000年6月冰岛西南部的Kleifarvatn特地震。这个选择是出于这一事实所知甚少的领域和附近的地震数据对这个事件Reykjaviacute;k两个现有的大地源模型Pagli 等人(2003)和Aacute;rnadoacute;ttir等人(2004)有所不同。仅在这两个研究下行InSAR数据(Pagli 等人2003年),并与GPS数据(Aacute;rnadoacute;ttir等人2004年),被使用,导致两套模型参数,似乎大大不同,虽然在这些研究没有报道模型参数的不确定性。我们补充了先前公布的数据集，并添加了改善的InSAR数据，目的是改进Kleifarvatn地震的源模型。为了在源模型优化中为三个独立的数据集找到合适的权重，我们估计了干涉图中的数据误差协方差。从这些经验上的协方差，我们也计算了数据误差的综合实现，并利用它们来估计最优模型参数的不确定性。然后，我们试图复制Kleifarvatn事件的两个早期源模型结果(Pagli 等人2003;对这两个案例研究的模型参数不确定性进行估计。通过这些结果，我们解决了几个问题，例如:源模型中的差异是否显著?我们可以使用额外的数据来改进Kleifarvatn源模型吗?数据权重如何影响源模型估计?最后，我们还介绍了Kleifarvatn地震的第一个变量滑动和rake模型。

2.2000年6月Kleifarvatn地震

Kleifarvatn地震发生在2000年6月17日发生在冰岛西南部Reykjanes半岛的雷克雅未克市南部约20公里处（图1）。它在Kleifarvatn湖以东的一个以前未知的断层破裂，并且是由6.5级Holt地震（图1）触发的地震序列的一部分，其发生在南冰岛地震带（SISZ）东部77公里处。该序列的四次地震达到了5级或更大：第二次Holt事件，Hvalhnukur事件，Kleifarvatn事件和Nuacute;pshliacute;arhaacute;ls事件（Pagli等人2003; Clifton等人2003; Aacute;rnadoacute;ttir等人2004; Hjaltadoacute;ttir＆Vogfjouml;r 2005）。从Hvalhnukur和Kleifarvatn事件的发生时间开始，Holt主震后26和30s，这些事件被认为是动态触发的，因为时间大致对应于主震中心的剪切波走时（Antonioli 等人2006）。

Kleifarvatn地震并没有被视为一个单独的事件，并且在大约一年后仍未被发现。当地地震台网记录了复杂的地震图，其中包含三个Mgt; 5个事件的叠加波列，这些事件伴随仪器断层和雷克亚内斯半岛上安装的台站的动态范围的超调一致，禁止标准的地震学分析数据（Clifton 2003;K.Vogfjouml;r 个人交流，2007）。最后在ERS干涉图中发现Kleifarvatn事件，当Pagli等人（2003年）在Kleifarvatn湖附近检测到明显的同震变形模式时。表面断层破裂似乎与Reykjanes半岛和南冰岛地震带上的其他南北走向的右旋走滑断层类似（Einarsson 1991; Clifton＆Kattenhorn 2006）

图1. Reykjanes半岛地图，显示了Kleifarvatn调查区域（实体框）和UTM坐标（UTM区域27V）中估计InSAR误差的区域（虚线框）。与星星一起显示2000年6月地震序列的M 5地震震中：主震（#39;J17#39;），动态触发的Hvalhnukur（#39;H#39;）和Kleifarvatn（#39;K#39;）事件和余震：Nuacute;pshliacute;arhaacute;ls （#39;N#39;），第二次Holt事件（#39;H2#39;）和6月21日的主要冲击（#39;J21#39;）。空白圈标记本研究中使用的活动GPS站点的位置。插图显示了冰岛西南部（实心箱）的地图位置以及主要的火山和构造结构。陆上扩展部分（黑线），北部（NVZ），东部（EVZ）和西部火山区（WVZ）通过海洋Reykjanes Ridge（RR）和Kolbeinsey Ridge（KR）南部的变换带Reykjanes半岛（RP）和南部的冰岛地震带（SISZ）以及北部的Tjornes-Fracture Zone（TFZ）（灰色线）。

Kleifarvatn事件已经使用大地测量数据集进行了两次研究，得到两个不同的断层模型，它们都具有均匀滑动的矩形平面断层。Pagli等人（2003）的第一个模型是基于一个单一的下降ERS干涉图，而第二个模型由Aacute;rnadoacute;ttir等人（2004）使用相同的下行干涉图和运动GPS数据一起受到限制。关于这些模型的值得注意的是它们在断层倾角（东经66°对78°）上的差异很大，并且这两个模型与东西向接近（88°） （Hjaltadoacute;ttir＆Vogfjouml;r 2005）以及对地区断层风格的确定理解（Einarsson 1991）。两个断层模型的其他参数是相似的，只是第二个断层模型有更多的走滑。这些模型没有指出模型参数不确定性的估计值，这使得很难判断两个断层模型是否存在显着差异

  1. 数据

在源优化中，我们使用三个独立的数据集。 两个InSAR图像提供关于沿着上升和下降成像方向的表面位移场的视线（LOS）投影的空间密集信息。 我们利用由Aacute;rnadoacute;ttir等人（2004年）提供GPS测得的11个位置的完全同震表面位移矢量补充了InSAR数据。

3.1 InSAR数据

在冰岛的高纬度地区，ERS地带重叠了65％，因此调查区域可能会从三个平行上升和另外三个平行下降的轨道成像。然而，漫长的冬季，有限的数据采集以及大型轨道基线限制了良好图像对的数量。我们共形成了11个同震干涉图;七个使用来自上升轨道的ERS-2数据和四个使用来自下降轨道的数据。对于每个观看几何图形，我们选择质量最好的干涉图（表1）。

下行InSAR图像是利用1999年10月2日和2000年9月16日采集的雷达场景生成的，两个轨道之间的垂线基线B仅为5 m（表1和图2）。上行干涉图的雷达场景记录于1999年9月2日和2000年8月17日（表1和图2）。尽管其相当小的B（38米）和相似的时间跨度，但由于某种原因，相位信号的相关性低于下行干涉图。因此，我们在上升的干涉图的范围和方位角方向上复视（复值平均）三个相邻像素，导致较少的白噪声，但是也降低了分辨率。地形相位的去除和从雷达到地理坐标（地理编码）的转换基于数字高程模型，分辨率约为25米。另外，我们应用了自适应滤波器（滤波窗口大小32，滤波器指数0.8）来增强干涉图的信噪比（SNR）（Goldstein＆Werner 1998）。最后，我们使用了snaphu软件进行相位展开，这是Chen＆Zebker（2001）提出的统计成本网络流展开算法。

表1.处理过的ERS-2干涉图。 用星号标记的干涉图数字在Kleifarvatn事件的震中区域显示清楚的相移，粗体字母表示用于模型估计的干涉图。

B：以米为单位的轨道之间的垂直基线。

英国电信：数天内获得数据之间的时间基准。

干涉图中的主要特征是湖周围Kleifarvatn事件的变形特征（图2）。在下降的干涉图中，我们观察到湖泊东部的正相位移动（范围增加），负相位移动到东南部。上行干涉图中的图案几乎是反对称的，最大的相位移动位于湖的西部和西南部。这种模式对于南北走向的断层具有典型的右旋走滑运动，因为水平地面位移与断层周围的压缩和伸展象限中的交替抬升和沉降相结合导致LOS位移较弱在距离俯视雷达较远的断层侧的信号。由于近场装饰关系（

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