0 引言

2017年8月8日21时19分，四川省九寨沟地区发生M_S7.0地震，主震发生后，震中区域陆续发生大量余震，部分余震震级达M_S4.0。此次地震成为继2013年芦山M_S7.0地震后，巴颜喀拉块体东部地区的又一次7.0级地震。九寨沟地区地质结构复杂，又处于强震多发地带，故有必要对该区域的地震序列时空展布进行详细的分析与研究。

地震定位对震区活动构造、地球内部结构研究等问题有重要意义(田玥等，2002)。高精度的地震定位结果有利于分析地震分布与活动构造之间的关系，更完备的地震事件检测有助于断裂带三维几何结构和地震演化过程的精确描述。地震定位精度的主要影响因素有台站覆盖度、走时拾取精度和速度模型精度。

传统的绝对定位法是利用走时信息通过网格搜索、高斯牛顿法和共轭梯度法等反演震源信息，但受速度模型和走时拾取精度的影响较大。为减少速度模型对定位精度的影响，前人提出了一系列相对定位法来提高定位精度，目前主要的精定位方法有：双差定位法(Waldhauser et al，2000)、主事件定位法(Spencer et al，1980)、震源与速度结构联合定位法(Crosson，1976)、联合震源定位法(Dewey，1972)、特定震源台站校正定位法(Richards-Dinger et al，2000；Lin et al，2005)和交叉双差法(Tian et al，2016)等。其中，双差定位法已被国内的学者广泛应用于不同地区(华卫等，2003；张洪艳等，2013；房立华等，2015；王健等，2016；刘建明等，2017；曹颖等，2018)。双差定位法利用2个地震走时差的观测值与理论计算值的残差最小来提高地震的相对定位精度，但是，双差定位法仅对地震群进行定位，且限制条件较为苛刻，部分事件不满足精定位条件。如果为了提高精定位事件数量而降低双差定位法的限制条件，又会降低精定位效果。

Lin等(2005)研究显示，特定震源台站校正定位法(Source-specific Station Term，简称SSST定位法)与双差定位法的定位效果相当，精定位事件的覆盖范围广，校正量计算与定位计算过程相互独立，因而可以使用任何单事件的定位算法。SSST定位法可以处理大量的数据，采用并行计算(Lin et al，2005、2007；Nooshiri et al，2017)。然而，震相到时的精度会显著影响精定位的结果。

目前，人工拾取的震相到时精度为0.1~0.5s，由于人工拾取产生的定位误差可达数千米。采用波形互相关技术可以在一定程度上提高走时拾取的精度(Poupinet et al，1984)，进而提高精定位的精度。使用CrazySeismic软件可以实现交互式互相关的走时拾取(Yu et al，2017)，提高多震相拾取的精度。

本文首先采用特定震源台站校正定位法对九寨沟M_S7.0地震及其余震序列进行精定位，其次对比了双差定位法，讨论并分析了九寨沟地震序列的时空展布规律，为进一步分析潜在的断层结构及断层形态提供基础支撑。

1 特定震源台站校正定位方法

基于走时的地震定位方法通常是通过最小化计算走时与理论走时的残差来实现的。走时残差主要受到速度结构误差和震相拾取随机误差的影响。三维速度结构误差是主要的影响因素，且其和震源区域的空间位置相关。考虑到相近事件的射线路径受到速度结构的影响相似，特定震源台站校正定位方法通过将校正项加到走时上来弥补速度模型带来的走时误差，可以部分解决速度模型误差带来的残差(Richards-Dinger et al，2000)，从而提高定位精度。其走时残差的目标函数为

$ \varphi \left({{t_i}, {x_i}, {s_{ij}}} \right) = {\left\| {T_{ij}^{{\rm{obs}}} - {t_i} - {\tau _j}\left({{x_i}} \right) - {s_{ij}}} \right\|_p} $

(1)

式中，T_ij^obs为第i个事件在第j个台站的拾取到时；t_i为第i个事件的发震时刻；τ_j(x_i)为第i个事件在第j个台站的计算走时；s_ij为第i个事件在第j个台站的走时校正项；‖ · ‖_p代表p的范数。

该目标函数可以采用两步迭代法求解，第一步利用静态台站校正方法获取初始的台站校正量，第二步利用事件和台站对时差更新校正量，计算流程如图 1所示，迭代过程如下：

(1) 利用该地区的速度模型计算选定震相的理论走时表，进行单事件定位；

(2) 采用静态台站校正方法进行几次迭代，直至得到稳定的各个台站校正值，作为初始的台站校正量；

(3) 计算走时校正项，即SSST值；

(4) 校正震源台站对的到时(T′_ij^obs =T_ij^obs-S_ij)；

(5) 利用校正到时进行精定位，直至收敛到预设的残差。

在计算过程中，第一次迭代需要人为设定起始的事件选取范围，记为R_max，一般要求要覆盖所有余震的展布范围。另外，最后一次迭代的R′ _max以及最少的临近事件个数N也需要测试确定来保证校正量空间变化的连续性。

2 资料选取与数据处理 2.1 构造背景

九寨沟M_S7.0地震的主要断裂发生在巴颜喀拉块体东缘的活动构造带，处于塔藏断裂南东段，附近还有龙门山断裂带、岷江断裂、东昆仑断裂带、龙日坝断裂、虎牙断裂、白龙江断裂、阿万仓断裂、迭部-武都断裂、临潭-宕昌断裂等一系列断裂和断裂带(闻学泽，2018；李陈侠等，2011；高明星等，2015；徐锡伟等，2017；Kirby et al，2000；Ren et al，2013；Li et al，2011)。

2.2 速度模型

九寨沟震源区海拔4km，附近的部分台站海拔也在1km以上。采用“全球AK135速度模型”进行定位，若不考虑地表地形的影响，则走时残差较大，定位误差也会较大。为了提高定位精度，本文采用的一维速度模型参考了周民都等(2006)、嘉世旭等(2008)、杨宜海等(2015)和朱介寿等(2017)基于接收函数和人工测深剖面的结果，速度模型如图 3所示。

2.3 数据处理

自发震时刻至2017年9月1日0时，共筛选地震事件2521个，筛选规则为：选取M_L≥3.5的地震事件450km内的台站，余震选取事件350km内的台站，其中18个台站震相清晰、噪声小，此外还有6个流动台站的走时资料，共计24个台站；方位覆盖角较为均匀，要求每个地震事件至少有5个走时记录；特定震源区选取最小半径为1km左右，满足最少的临近事件个数N=30；要求初始特定源区半径R_max包含所有事件，取为55km。

2.4 精定位结果分析

根据单事件定位的初始位置，计算每个台站的一组P波台站校正量，取其平均值作为SSST计算的初始校正量。最终精定位的结果相较于单事件定位法，其事件分布更加线性，特别是沿着SE—NW方向展布更为清晰(图 4)，与易桂喜等(2017)推测的树正断裂方向基本一致；与房立华等(2018)的双差精定位法相比，其定位结果相近，但是在震源深度上更集中于5~15km。余震近垂直分布特征明显，可以推测发震断层陡，整体余震分布沿着虎牙断裂的西北向展布。余震区长度为40km左右，西北段宽度为10km左右，东南段宽度为6.5km左右。

进一步通过研究地震分布的规律，对比定位方法的可靠性。图 5为单事件定位法、SSST定位法和双差定位法定位的P波震源深度(房立华等，2018)的统计直方图，经过精定位后，SSST定位法和双差定位法的深度分布于5~15km，且SSST定位法的优势深度为7.5~10km，与梁建宏等(2018)的优势深度50%集中在10km附近的结论基本一致，说明SSST定位法对于震源深度的定位有一定优势。需要指出的是，相比双差定位法，SSST定位法的震源深度似乎整体更浅一些，主要原因可能是速度模型的差异，本文使用的速度模型近地表速度相对要大一些。

图 6为选取的4个典型台站(JZGSC、SPASC、ZHQGS、WXTGS)P波的特定源区台站SSST校正项，相应的校正值绘制在该事件的位置上，由图可见，相对于真实的速度结构，一维速度模型存在强烈的速度异常结构。台站校正项为正值，说明该震源区到台站的射线路径上有低速异常；校正项为负值，说明震源区到台站的射线路径上有高速异常。为了更好地查看分布特征及特定源区相应台站的台站校正量，沿着AB线做剖面(A点：104.00°E、32.96°N，B点：103.70°E、33.40°N)，选取测线左右1.5km内的事件，如图 7所示。由图 7的剖面可见，本次九寨沟M_S7.0地震的余震主要集中于5~15km，多数余震分布于主震的西北方向，释放了大量能量，东南方向余震分布较少。从震源区校正项来看，余震具有明显的分区特征，有可能佐证了梁姗姗等(2018)给出的震源区域介质结构具有强烈的不均匀性的结论。

3 结论

本文应用特定台站校正定位方法(SSST定位法)对九寨沟M_S7.0地震及其余震进行了精定位。由于区域内地表地形复杂、速度变化较大，采用了基于接收函数和人工测深剖面的高分辨率速度模型进行定位，并与单事件定位法及双差定位法的结果进行了对比。通过对震后约3周的数据进行精定位，认为主震震源深度为19km左右，余震分布更集中，带状分布明显，发震断层较陡。西北段余震分布较多，深度浅；东南段余震分布较少，深度深。东南段与西北段的台站校正项差异较大，我们倾向于将发震断层以主震为中心分为南、北两段进行研究。尽管SSST定位法减少了邻近事件之间的相对误差，但绝对位置仍然存在偏差，而SSST定位法仅能反应震源区到台站射线路径上的速度异常。此外，三维速度模型的精度也会影响事件定位的绝对位置的精度。

致谢: 中国地震局参加流动台站布设的所有观测人员付出了辛勤劳动，中国地震台网中心提供了固定台站数据，中国地震局地球物理研究所房立华研究员提供了流动台站走时数据和相应的指导，在此一并表示衷心的感谢。