范莉蘋
(中國(guó)地震局地球物理研究所,北京100081)
500km深度的P波速度結(jié)構(gòu)中高速體對(duì)應(yīng),可能與俯沖物質(zhì)有關(guān)。
關(guān)鍵詞中國(guó)西南地區(qū);P波接收函數(shù);S波接收函數(shù);面波層析成像;S波速度結(jié)構(gòu)
典型地區(qū)臺(tái)站下方S波速度結(jié)構(gòu):騰沖地區(qū)的上地幔頂部從45km到90km速度相對(duì)較低。華夏地塊呈現(xiàn)雙低速層模型,上層低速層接近60km但厚度相對(duì)較薄,下層低速層在100~140km相對(duì)較厚。松潘甘孜地塊下方存在較淺埋深的上地幔低速層,深度為80~120 km。四川盆地內(nèi)部上地幔頂部50~170km都具有較高速度分布和較大的巖石圈厚度。
中圖分類號(hào):P315.6;
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A;
doi:10.3969/j.issn.0235-4975.2015.03.009
(作者電子信箱,王未來:wangwl@cea-igp.ac.cn)
青藏高原東緣殼幔速度結(jié)構(gòu)研究
范莉蘋
(中國(guó)地震局地球物理研究所,北京100081)
青藏高原東緣位于松潘—甘孜褶皺帶、華南地塊、羌塘地塊、印支地塊和西緬甸弧等多個(gè)構(gòu)造塊體交界地帶,此處地質(zhì)組成復(fù)雜,構(gòu)造運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈。眾多學(xué)者使用各種方法對(duì)該區(qū)域進(jìn)行了研究,但目前對(duì)此處的地質(zhì)演化過程、構(gòu)造機(jī)制等問題仍存在眾多爭(zhēng)議。自2011年以來,中國(guó)地震局地球物理研究所等單位在該區(qū)域?qū)嵤┝酥袊?guó)地震科學(xué)探測(cè)臺(tái)陣計(jì)劃,布設(shè)了350個(gè)寬頻帶流動(dòng)地震臺(tái)站,臺(tái)站間距約30km。得益于這前所未有的高密度臺(tái)站分布,使用目前成熟先進(jìn)的地震學(xué)研究方法,在該地區(qū)進(jìn)行了背景噪聲層析成像和遠(yuǎn)震P波層析成像工作。
背景噪聲層析成像是自2004年以來迅速發(fā)展的一種面波成像方法,此方法最重要的理論基礎(chǔ)是利用臺(tái)站長(zhǎng)時(shí)間的連續(xù)波形記錄提取面波經(jīng)驗(yàn)格林函數(shù)。本文收集了青藏高原東緣557個(gè)地震觀測(cè)臺(tái)站記錄的三分量連續(xù)波形數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的波形預(yù)處理之后,基于改進(jìn)的背景噪聲數(shù)據(jù)處理流程得到了5萬多個(gè)經(jīng)驗(yàn)格林函數(shù)。選取信噪比大于10的經(jīng)驗(yàn)格林函數(shù),使用CPS(Computer Programs in Seismology)軟件測(cè)量得到了13 972條瑞利面波群速度頻散曲線。為保證反演結(jié)果可靠性,提高反演效率,本文利用群簇分析的方法對(duì)頻散曲線進(jìn)行了篩選,最終使用6 021條頻散曲線進(jìn)行了瑞利面波群速度的反演,給出了周期為6~48s的瑞利波群速度分布圖像。
根據(jù)周期6~48s的瑞利波群速度分布圖像,對(duì)群速度分布特征進(jìn)行了總結(jié)。發(fā)現(xiàn)以下現(xiàn)象:①四川盆地在6~14s為明顯的低速異常,且盆地內(nèi)部的低速異常分布并不均勻;在30~48s,四川盆地表現(xiàn)為弱高速異常,且四川盆地內(nèi)西南部的速度要低于西北部;②在周期6~48s,攀枝花及周邊始終為高速異常;③自24s開始,南盤江盆地出現(xiàn)隨著周期增長(zhǎng)而范圍逐漸增大的高速異常;其西北部的低速異常邊界與南盤江大體重合。
結(jié)合青藏高原的地質(zhì)和其他地球物理資料,本文對(duì)上述部分現(xiàn)象進(jìn)行了解釋,并對(duì)其構(gòu)造意義進(jìn)行了探討。①相對(duì)于周邊的松潘-甘孜褶皺帶、羌塘塊體等,四川盆地內(nèi)部的沉積
蓋層更為年輕,沉積厚度也更大,這導(dǎo)致了四川盆地內(nèi)的低速異常;另外,該低速異常也很好地勾勒出四川盆地內(nèi)厚沉積層的邊界。四川盆地內(nèi)部復(fù)雜的沉積演化歷史導(dǎo)致的沉積層厚度分布不均引起了盆地內(nèi)部低速異常的不均勻分布,同時(shí)此低速異常分布揭示了盆地內(nèi)部沉積層厚度的橫向變化。結(jié)合四川盆地及周邊的地殼厚度分布,認(rèn)為長(zhǎng)周期四川盆地處弱高速異常是由于其較薄的地殼厚度造成的。②反演的四川盆地西南部和西北部S波速度剖面揭示,西南部的低速異常是由于該處更低的下地殼和上地幔S波速度結(jié)構(gòu)造成,推測(cè)青藏高原東部熱的低速上地幔物質(zhì)可能在向東運(yùn)移的過程中侵蝕了四川盆地的部分巖石圈地幔。該原因也解釋了四川盆地成都南北兩側(cè)的泊松比、熱流值和構(gòu)造活動(dòng)強(qiáng)度的差異。③地質(zhì)和地球化學(xué)研究表明,由地幔柱巖漿活動(dòng)造成的峨眉山大火成巖省中的基性巖和超基性巖以米易為中心呈圓形分布,在中心厚度最大,與結(jié)果中攀枝花周邊的高速異常分布形狀相似。推測(cè)攀枝花及周邊的低速異常與地幔柱上升過程中,高密度鎂鐵質(zhì)和超鎂鐵質(zhì)巖漿侵入巖石圈不同深度有關(guān)。進(jìn)一步推測(cè)認(rèn)為攀枝花及周邊的該高速異常體阻擋了川滇菱形塊體北部川西北次級(jí)塊體中物質(zhì)東南向的運(yùn)移,導(dǎo)致在麗江-小金河斷裂帶北側(cè)的川西北次級(jí)塊體海拔遠(yuǎn)高于南部的滇中次級(jí)塊體。④本研究反演了南盤江兩側(cè)的S波速度結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)從地殼淺部至上地幔頂部南盤江盆地的S波速度均高于華南塊體西南其他區(qū)域,這種現(xiàn)象在中下地殼尤其明顯。推測(cè)南盤江盆地高速異常體可能阻擋了青藏高原物質(zhì)的東南向運(yùn)移。
遠(yuǎn)震體波成像方法是一種研究地球深部速度結(jié)構(gòu)的常用方法,它得到的結(jié)果垂向分辨率較高。本文收集了516個(gè)地震臺(tái)站,888個(gè)地震的遠(yuǎn)震波形,數(shù)據(jù)預(yù)處理之后使用波形互相關(guān)的方法提取了111 748個(gè)走時(shí)殘差。使用FMTT(Fast Marching Traveltime Tomography)技術(shù)進(jìn)行了三維高分辨率P波速度結(jié)構(gòu)成像。FMTT方法在正演過程中使用了基于迎風(fēng)有限差分近似的波前追蹤方法,反演過程中使用子空間反演方法進(jìn)行了走時(shí)殘差的反演。相對(duì)于傳統(tǒng)常用的射線追蹤方法和LSQR反演算法,波前追蹤方法穩(wěn)定且能夠求取復(fù)雜震相的走時(shí),子空間反演方法則占用內(nèi)存較小,且能夠同時(shí)處理多種參數(shù)。使用該方法,本文得到了0 ~600km的三維P波速度結(jié)構(gòu)。采用恢復(fù)性實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了最終結(jié)果的可靠性和分辨率?;謴?fù)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示原始速度擾動(dòng)和恢復(fù)的速度擾動(dòng)之間除異常幅度有所差異之外,異常體的形態(tài)基本一致,證明了該方法的可靠性。另外前者0.5°左右的速度擾動(dòng)異常能夠在恢復(fù)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果中清晰明確地看到,說明此研究的成像分辨率可達(dá)0.5°×0.5°。
根據(jù)文中遠(yuǎn)震P波層析成像研究結(jié)果,針對(duì)于青藏高原東部的構(gòu)造機(jī)制本研究對(duì)以下幾個(gè)方面進(jìn)行了初步的探討。①在50km深度上,攀枝花地區(qū)相對(duì)于川滇菱形塊體整片低速異常為局部高速。結(jié)合之前學(xué)者對(duì)攀枝花地區(qū)的其他研究,推斷是由于造成峨眉山玄武巖省的地幔柱在上升過程中,鎂鐵質(zhì)和超鎂鐵質(zhì)巖漿的侵入造成的。②在深度50~150km深度剖面上,四川盆地表現(xiàn)為高速異常,但是在150km深度上,異常幅度有所降低,且范圍縮小至四川盆地東部。由于四川盆地是在元古代揚(yáng)子地臺(tái)基地上形成,且現(xiàn)今地表熱流分布具有典型克拉通特征,推斷四川盆地冷硬且厚的克拉通型巖石圈是造成整體上高速的原因。③沿28°N的深度剖面上,四川盆地下的高速異常西薄東厚,川滇菱形塊體下方的低速異常向東傾斜至盆地下部。其原因可能是青藏高原軟流圈物質(zhì)向東運(yùn)移的過程中受到四川盆地下部巖石圈的阻擋,從而轉(zhuǎn)而向下溢流,對(duì)四川盆地下部巖石圈基底進(jìn)行侵蝕。另外,這種侵蝕作用可能也是四川盆地西南部構(gòu)造活動(dòng)強(qiáng)烈的原因。④騰沖火山群周邊地下的低速異??梢恢毖由熘?00km左右,另外沿25°N垂直剖面上低速異常自東向西由深至淺,在其下方還存在自