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2016年中国台湾美浓M_(w)6.4地震滑动分布的GNSS与InSAR数据贝叶斯von Karman正则化联合反演
1
作者
孙漳林
王乐洋
+1 位作者
席灿
黄英杰
《地球物理学报》
北大核心
2025年第8期3085-3102,共18页
大地测量反演利用多种高精度地壳形变数据,对地震事件进行参数计算和机制解释.随着基于统计理论的贝叶斯方法受到越来越多学者的关注,贝叶斯联合反演已成为大地测量反演领域的一个研究热点.本文以2016年中国台湾美浓地震为研究对象,提...
大地测量反演利用多种高精度地壳形变数据,对地震事件进行参数计算和机制解释.随着基于统计理论的贝叶斯方法受到越来越多学者的关注,贝叶斯联合反演已成为大地测量反演领域的一个研究热点.本文以2016年中国台湾美浓地震为研究对象,提出了一种将非常快速模拟退火算法(Very Fast Simulated Annealing,VFSA)与基于单位权中误差无偏估计值的计算公式为目标函数相结合的新反演方法,用于反演美浓地震的最优断层几何参数,并以此为约束,使用von Karman正则化的贝叶斯滑动分布反演方法,利用GNSS和InSAR数据联合反演了兼具走滑和倾滑的美浓地震滑动分布,进一步丰富了该方法在不同类型地震中的应用.研究结果显示,发震断层兼具左旋走滑和逆冲倾滑的特征,主要滑动分布在地下9~16 km之间,最大滑移量达到0.54 m,反演得到的最大矩震级为M_(W)6.47.本研究采用的方法和模型在保证结果质量的同时显著提高了参数反演的计算效率,并且采用的无偏估计量更能反映观测数据的真实质量,避免了有偏估计所导致的高估模型拟合效果的问题,易于推广到其他非线性智能搜索算法中使用.研究结果不仅对于深入理解该地区的应力积累和释放机制具有重要意义,而且为进一步研究该地震的成因机制和评估未来地震风险提供了重要的参考依据.
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关键词
vfsa
算法
无偏估计
贝叶斯反演
von
Karman正则化方法
美浓地震
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职称材料
题名
2016年中国台湾美浓M_(w)6.4地震滑动分布的GNSS与InSAR数据贝叶斯von Karman正则化联合反演
1
作者
孙漳林
王乐洋
席灿
黄英杰
机构
东华理工大学测绘与空间信息工程学院
东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
出处
《地球物理学报》
北大核心
2025年第8期3085-3102,共18页
基金
国家自然科学基金项目(42174011)
东华理工大学研究生创新基金(DHYC-202402)联合资助。
文摘
大地测量反演利用多种高精度地壳形变数据,对地震事件进行参数计算和机制解释.随着基于统计理论的贝叶斯方法受到越来越多学者的关注,贝叶斯联合反演已成为大地测量反演领域的一个研究热点.本文以2016年中国台湾美浓地震为研究对象,提出了一种将非常快速模拟退火算法(Very Fast Simulated Annealing,VFSA)与基于单位权中误差无偏估计值的计算公式为目标函数相结合的新反演方法,用于反演美浓地震的最优断层几何参数,并以此为约束,使用von Karman正则化的贝叶斯滑动分布反演方法,利用GNSS和InSAR数据联合反演了兼具走滑和倾滑的美浓地震滑动分布,进一步丰富了该方法在不同类型地震中的应用.研究结果显示,发震断层兼具左旋走滑和逆冲倾滑的特征,主要滑动分布在地下9~16 km之间,最大滑移量达到0.54 m,反演得到的最大矩震级为M_(W)6.47.本研究采用的方法和模型在保证结果质量的同时显著提高了参数反演的计算效率,并且采用的无偏估计量更能反映观测数据的真实质量,避免了有偏估计所导致的高估模型拟合效果的问题,易于推广到其他非线性智能搜索算法中使用.研究结果不仅对于深入理解该地区的应力积累和释放机制具有重要意义,而且为进一步研究该地震的成因机制和评估未来地震风险提供了重要的参考依据.
关键词
vfsa
算法
无偏估计
贝叶斯反演
von
Karman正则化方法
美浓地震
Keywords
vfsa algorithm
Unbiased estimation
Bayesian inversion
von Karman regularization method
Meinong Earthquake
分类号
P315 [天文地球—地震学]
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
2016年中国台湾美浓M_(w)6.4地震滑动分布的GNSS与InSAR数据贝叶斯von Karman正则化联合反演
孙漳林
王乐洋
席灿
黄英杰
《地球物理学报》
北大核心
2025
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