北京房山岩体附近随采矿活动增强的背景地震活动和动态触发事件研究

Weijun Wang　Xiaofeng Meng　Zhigang Peng Qi-Fu Chen　Ning Liu



北京房山岩体附近随采矿活动增强的背景地震活动和动态触发事件研究

Weijun WangXiaofeng MengZhigang Peng Qi-Fu ChenNing Liu

北京西部房山岩体多次发现动态触发事件，但之前的研究都受限于台站分布稀疏的影响。本文系统地分析了2011年3月11日日本东北近海MW9.1地震和2012年4月14日印度洋MW8.6地震之前和之后各40天内固定台站和流动台站记录的连续波形。首先，本文采用短时平均比长时平均的检测方法构建模板数据库；其次，本文运用波形模板匹配滤波技术对连续波形进行互相关来检测地震事件。最后，本文分别检测得到日本东北近海地震主震后和印度洋地震主震后1 956个和950个地震事件。多数检测到的地震属于浅源(<5km)地震并群集出现在北京西部房山岩体北岭向斜构造，这个地区邻近一个正在运行的煤矿。从两次主震的强振幅面波中分别检测出7个和10个地震事件，但对应的强前震和余震波形中则没有检测到类似的多事件爆发模式。多种统计检验表明两次主震后短时爆发事件是动态触发事件。本文认为采矿相关的活动可能扰动了地下应力环境，从而使该地区比其他地区更容易被动态应力触发。

关键点房山岩体动态触发采矿模板匹配滤波技术

0　引言

局部地区地震事件可以被如采气/油、蓄水和采矿等人类活动(Ellsworth，2013；McGarretal，2002；Guha，2000及其内的参考文献)引起的应力变化诱发，也可以被邻近区域内或者长距离范围内的天然地震所触发(Hilletal，1993；Prejeanetal，2004；Peng and Gomberg，2010；Hill and Prejean，2015及其内的参考文献)。在这些因素中，远震强振幅面波传播经过时动态地扰动区域应力状态从而触发本地的微震发生。这个过程被称为动态触发，目前发现存在于不同的构造区域，如活动板块边界断层，地热/火山区域甚至低地震活动性的板块内部(Velascoetal，2008；Jiangetal，2010；Gonzalez-Huizar and Velasco，2011)。动态触发研究有利于理解全球范围内大地震的相互作用、以及从临界到失效时局部应力状态演化过程，从而提供了洞察地震破裂起始过程的独特窗口(Hill，2008，2012；Gonzalez-Huizar and Velasco，2011；Tapeetal，2013；Brodsky and van der Elst，2014)。

两类物理模型，即摩擦失效和地壳流体/非同震蠕滑，被用来解释即时触发和延迟触发行为(Hill and Prejean，2015及其内的参考文献)。只有准确地识别触发地震事件才能较好地理解动态触发的物理过程。这个过程包含对多个台站人工震相识别工作，在稀疏台网的情况下这个工作是相当困难的(Jiangetal，2010)。最近，Yukutake等(2013)运用波形匹配滤波器技术(Peng and Zhao，2009)识别了2011年MW9.0日本东北近海地震面波经过日本中部箱根火山时所触发的未曾识别出的地震事件。Kato等(2013)也采用了类似的方法更加全面地辨识出日本东北近海地震发生前后，日本中部飞弹山脉下方发生的两簇地震，他们的研究结果表明动态应力对于距离日本东北近海地震破裂区约500km处发生的局部触发地震事件起着重要的作用。

研究学者已经数次在中国北京房山岩体附近区域发现动态触发浅层微震事件(Jiangetal，2010；Pengetal，2011；Wuetal，2011，2012；Gongetal，2014；Chenetal，2014)。研究者针对动态应力峰值、入射面波频率和触发延迟时间等触发因素开展了研究，但是主要触发原因还具有不确定性(Wuetal，2012)。这个区域稀疏地震台站的分布不利于触发事件和研究区背景地震事件的识别/定位，限制了进一步的深入研究。

为了更好地监测房山岩体附近区域的背景地震事件和触发地震事件，2010年12月至2011年9月我们架设了11个流动台站。幸运的是，在2011年3月日本东北近海MW9.0地震前后，部署的流动台站连续运转并清晰地记录到触发地震事件(Chenetal，2014)。本文对2011年日本东北近海地震和2012年MW8.6印度洋地震发震时间前后的地震活动性进行了系统的研究。这两次强震(2011年日本东北近海地震和2012年印度洋地震)分别距离房山岩体约2 300km和4 740km。日本东北近海地震主震发震时间前两天发生了一次MW7.3前震，主震发生后到2011年4月底发生了3次MW>7.0的余震。2012年印度洋地震主震发生后2小时发生了一次MW8.2余震。本文搜集了2011年日本东北近海地震主震发震时间前后5个宽频带固定台站和11个流动台站的波形数据，流动地震台站中包含9个短周期(2s～60Hz)和2个宽频带(120s～40Hz，N04和N11)台站。2011年9月之后，由于流动台站终止了观测任务，本文只搜集了2012年印度洋地震发震前后5个固定台站的连续波形数据。所有台站都是三分量传感器，100Hz采样率连续记录。

首先，我们采用短时/长时平均比率方法(STA/LTA)(Allen，1982)检测地震事件，将定位结果好的地震事件用于构建模板数据库。其次，我们用这个模板对日本东北近海地震和印度洋地震发震时间前后各40天的连续波形进行扫描。通过波形扫描，我们识别出新的地震目录，并用这些新的地震目录对房山岩体附近区域的背景地震活动性和触发行为进行研究。最后，我们讨论了可能的触发原因，并对该区域动态触发事件的存在和背景地震活动性给予了解释。

1　研究区域

房山岩体地处太行山脉(TMR)和华北盆地(NCB)汇合处(图1a)，形成于133～128Ma的白垩纪岩浆作用(Yanetal，2006)。岩浆在浅层西北向倾斜挤出，导致太行山围岩强烈变形，形成了岩体边缘韧性剪切变形带，以及西部围岩一系列的背斜和向斜结构(例如，河北地质局，1989；Shanetal，2006；Yanetal，2006，2011；Heetal，2009)(图1a和图2a)。北岭向斜是这个区域最大的向斜构造。它的轴线深度上向岩体倾斜，因此岩体东部边缘以高角度倾斜，而西部边缘则是低角度倾斜(图2a)。

图1　(a)北京西南部房山岩体研究区域分布图。区域主压应力方向引自Zhang等(2004)，图中AB剖面在图2a中显示，图中没有标示流动台站N02。图(b)，(c)分别是背景地震和可能触发的事件沿经度和纬度的深度剖面。(d)两个远震距离大地震和研究区域相对位置缩小图(原图为彩色图——译注)

这个地区的煤矿开采已经持续了很多年，开采层主要位于中下侏罗纪地层(J1)(图2a)。多数地表和地下煤矿如门头沟煤矿(MTG)已经关闭。目前只有一些大型井下煤矿，如长沟峪(CGY)和大安山(DAS)煤矿(图1a)还在正常运转。它们的开采深度接近1km。

历史上在房山岩体附近没有记录到5级以上的地震。研究区域内(E115.679°～116.130°纬度，N39.645°～39.970°经度)2009年1月至2014年7月中国地震科学数据共享中心(CEDC)目录中只有72个地震。其中，41个归属于天然地震，剩下的则是与采矿活动有关的事件(比如崩塌和爆破)。

图2　(a)房山岩体北岭向斜构造示意图(修改自Yan et al，2011)和地震分布图。(b)图1a中P1区域地震分布放大图。图2a中裸露地层用不同的颜色标示。图例如图1。(c)图2b中P1区域沿着CD线的深度剖面(原图为彩色图——译注)

中国地震科学数据共享中心提供的地震目录中背景地震事件震级相对较小，该区域矿震具有较长的研究历史(Lietal，2007)。比如，1959年以来门头沟煤矿附近的小型监测系统记录到1976年9月至1995年10月期间ML1.0以上100 000个矿震。其中最大的矿震发生在1994年5月19日，震级ML4.2(Zhangetal，1998)。大量诱发的矿震是门头沟煤矿被关闭的主要原因(Zhangetal，1998)。

2　模板数据集和检测步骤

首先，用SeisAn软件包(Havskov and Ottemöller，1999；参见http：//folkworm.ceri.memphis.edu/ew-doc/ovr/carlstatrig.notes)，我们对垂直向量运用短时/长时检测窗识别2011年2月至2011年4月的地方震。短时和长时的时间窗口长度分别是1s和8s，比率和平静期两个配置参数分别是2和3。这两个参数控制触发的灵敏度，值越大触发灵敏度越低，其中比率因子更多地影响噪声大的台站，平静因子则平均地影响所有台站。运用短时/长时方法，至少5个台站在3s时间窗口内同时检测到事件才定义为一个触发事件。然后，对所有检测到的事件进行人工检查，人工拾取P波、S波到时以及P波极性。

我们的研究区域主要位于山区(Wuetal，2011；Wuetal，2012；Gongetal，2014)，而之前该区域触发地震事件定位使用的是华北盆地的一维速度模型(补充材料表S1)(Sun and Liu，1995)。为了提高地震定位的精度，我们选用有较多震相的事件(不少于8个P波震相)，用Velest软件(Kisslingetal，1994)联合反演更新速度模型。用不同的初始速度模型进行测试，然后从逐渐收敛的反演输出中选择最好的速度模型。基于更新的速度模型(表S1)，我们先用Hypocenter软件(Lienertetal，1986；Lienert and Havskov，1995)对人工拾取事件进行定位和估算震级，然后运用HypoDD软件(Waldhauser and Ellsworth，2000)再进行精定位。定位程序采用了P波和S波走时以及波形互相关得到的精确时间差。根据HypoDD手册定义参数，定位程序迭代8次。初次迭代走时权重高，波形互相关得到的时间差权重低，反之最后的迭代过程中，则走时权重低，波形互相关得到的时间差权重高。

图3　利用匹配滤波技术检测地震的例子。(a)检测模板平均互相关系数随时间的变化。红色圆点对应于互相关系数阈值的4个中删除重复检测后的检测地震(原图为彩色图——译注)。(b)平均互相关函数直方图。阈值取15倍每日互相关系数线平均绝对偏差值。(c)检测到的地震(垂直点线)发震时间附近，模板地震(红色)和连续波形(灰色)对比图。左边是分量，右边是对应的互相关系数值

然后，我们把精定位的地震事件组成检测模板，采用波形匹配滤波技术检测更多的地震事件(Shellyetal，2007；Peng and Zhao，2009)。方法按照Peng和Zhao(2009)以及Meng等(2013)的方法，在本文中简略地介绍。首先，我们运用4～10Hz双程4极点巴特沃思带通滤波器对连续波形和模板波形滤波，并重采样到20Hz以减少计算时间；互相关窗分别为垂直和水平分量P波和S波到时前1s和到时后3s；对高信噪比(SNR≥5)分量我们计算模板波形和连续波形4s时间窗内的互相关系数(CC)。对连续波形重复计算，每次计算往前滑动一个数据点(即0.05s)。接着，我们叠加所有互相关道得到平均互相关系数。按照Meng等(2013)的方法，我们叠加互相关系数时允许一个数据点的偏移。通过这种方法，我们可以去除不同分量之间潜在的微小时间偏移，并完成平均互相关系数1.0的自我检测工作。我们对每个平均互相关系数道计算平均绝对偏差(MAD)，设置15倍平均绝对偏差作为检测阈值(Mengetal，2013)。在汇集所有模板波形检测结果后，我们从中去除重复检测到的事件，只保留2s时间窗内最高互相关系数对应的事件。检测事件的震中位置继承了相应模板检测事件的震中位置，根据模板和检测事件之间震级比和振幅对数比的线性关系，计算检测事件的震级(Peng and Zhao，2009)。图3举例了一个事件的检测。其中模板事件发震时间是2011年4月2日，地方震级为1.5。新检测事件发震时间为2011年4月9日，推断震级为0.6。平均互相关系数约为0.78，高于检测阈值0.37。

图4　(a)更新的和先前的P波速度模型(Sun and Liu，1995)。(b)两种模型P波走时残差(原图为彩色图——译注)

我们采用公式(1)计算β值量化地震速率变化的显著性(Reasenberg and Matthews，1988；Matthews and Reasenberg，1988；Aron and Hardebeck，2009)：

(1)

式中，Ta是速率变化检测时段，Tb是背景时段，T=Ta+Tb。Na和N分别是Ta和T时间内发生地震的数目。β值大于2表明地震发生速率显著增加。对于远距离触发大地震，我们依据Aiken和Peng(2014)定义同震和延迟触发窗口。同震触发窗口定义为相速度5km/s和2km/s大振幅面波通过的时间(Pengetal，2008)。延迟触发窗口定义为相速度2km/s面波到时至P波到时后5小时。我们分别设置Tb主震前5，24和240小时估计背景地震发生率。

图5　P1子研究区域运用匹配滤波技术检测到的2011年日本东北近海主震前后40天内地震事件。(a)检测地震互相关系数值随时间的变化。(b)检测地震(圆圈)事件和震级关系，以及Mc(红线)以上地震累积数量(原图为彩色图——译注)。灰色虚线表示具有触发可能性的大的远距离的地震发震初始时间(表S5)。(c)和(d)分别是主震发震时间前后3天和5小时的放大图

3　结果

3.1更新的速度模型和模板地震位置

通过短时/长时检测，我们得到震级在0.6～2.8，发震深度在0～15km范围内396个精定位地震。这些地震中至少有5个P波震相，并制作成模板以检测更多的地震事件(图1和表S1)。其中，包含至少8个P波震相的200个地震事件用于速度模型反演。通过测试选用VP/VS=1.732以减少模型反演的不稳定性。受限于浅层射线路径，与之前的模型相比，反演P波速度模型改善了浅层10km范围的结构，略微降低了走时残差(图4)。

所有的模板中，254个事件深度分布较浅(<5km)，位于房山岩体西部的北岭向斜下部(图1a的P1区域)。它们可以分为发生在向斜东翼(S1)和西翼(S2)的两组事件群(图2b和c)。其余模板事件主要聚集于本文研究区域的西北角(图1a的P2区域)，发震深度较深(5～15km)。极少的地震位于房山岩体附近韧性剪切带(图2a)。

图6　类似于图5，为2012年印度洋主震前后发生地震事件图。与灰色虚线对应的大地震在表S6中列出(原图为彩色图——译注)

3.2通过匹配滤波技术检测得到的地震事件

扫描2011年日本东北近海和2012年印度洋主震前后共80天的连续波形，我们分别检测到1 956个和950个地震事件(表S3和S4，图5和图6)。对比同时间段的中国地震科学数据共享中心目录，只有一个地震。两个时间段，绝大部分(分别是73%和64%)检测到的事件位于P1区域，这个区域台站相对密集(图1)。检测到的地震的频度—震级关系符合古登堡-里克特(G-R)定律，并具有相似的b值(图7a和7b)。运用ZMAP软件(Wiemer，2001；Woessner and Wiemer，2005)中的整个震级范围(EMR)方法估算完整性震级分别是Mc0.6(2011)和Mc0.9(2012)。Mc震级的差异归咎于2012年流动台站的撤回。对比中国地震科学数据共享中心目录，地震严重偏离了古登堡-里克特定律(图7c)，说明中国地震科学数据共享中心地震目录严重缺失。

图7　(a)日本东北近海地震和(b)印度洋地震以及(c)2009年至2014年中国地震科学数据共享中心(CEDC)地震目录的主震发震前后检测的地震震级—频度关系图。红色实线表示最佳古登堡-里克特关系线(原图为彩色图——译注)。(d)和(c)分别是2011年和2012年检测地震分布图。面波触发窗口(约600s)用正方形标示。黑色表示2011年日本东北近海地震和2012年印度洋地震主震，红色表示从左往右2003年日本十胜近海MW8.3地震、2004年苏门答腊MW9.2地震、2008年汶川MW7.9地震和2001年昆仑山MW7.8地震

3.3触发地震的发现

本文研究区域记录了日本东北近海地震和印度洋地震主震以及它们的前震和余震产生的强振幅面波波形。通过公式σd=G*PGV/V可以计算得到面波引起的动应力峰值变化(σd)。其中，PGV是峰值地动速度；V是相速度，取3.5km/s；G为剪切强度，取30GPa(Hilletal，1993)。对于日本东北近海地震和印度洋地震主震，它们在牛口峪(NKY)台站对应的动应力峰值分别是0.1和0.03MPa(表S5和S6)，高于Wu等(2011)给出的此研究区域的触发阈值约0.01MPa。而其前震和余震峰值应力变化也接近或者略高于触发阈值(表S5和S6)。因此这些前震和余震具备触发当地地震活动的能力。

整个研究时段内检测到的地震发生率相对稳定(图5b和6b)，我们只检测到日本东北近海地震和印度洋地震主震面波到达时清晰的地震发生率突升(图5c，5d，6c和6d)。两次地震面波波列分别检测到7个(T1～T7标记)和10个地震(I1～I10标记)(图8，图9)。其中有5个和9个地震分别位于P1区域。不同背景窗口条件下，两次主震(表1)计算得到的面波经过时β>2，表明可能存在即时触发事件。然而我们没有检测到两个主震的前震和余震类似的事件爆发。主震面波之后β值小于2(表1)表明事件发生率降低回背景水平。类似于大多数触发微震案例(Prejeanetal，2004；Pengetal，2010)，触发事件没有表现出与面波振幅峰值或波谷清晰的一对一关系。

图8　(a)牛口裕(NKY)地震台站垂直分量记录到的2011年日本东北近海地震主震前后2个小时的地震图。竖线表示运用波形滤波匹配方法检测到的地震，红色、绿色和黑色分别对应于构造地震、类型未知地震以及煤矿诱发地震(原图为彩色图——译注)。(b)图a中的地震图经过0.5Hz高通滤波后的时频图。(c)主震后5Hz高通滤波垂直分量地震图放大图。(d)牛口裕地震台站主震0.01～0.1Hz带通滤波地震图放大图。检测到的图a中的地震用不同颜色空心圆表示，空心圆的大小表示它们的震级。面波中检测到的地震分别用T1～T7表示

4　讨论

因为大多数检测到的事件发生位置邻近于目前还在运转的煤矿(长沟峪和大安山)，它们中的某些事件可能与采矿活动(比如采矿落煤和采矿爆破)有关或者由采矿活动诱发(采矿触发的天然微震)。在P1区域日本东北近海主震前后检测到的事件(图7d)，它们按照小时分布有两个显著的峰值，而且对应工作时段(当地时间7～11时和15～18时)，这或许与采矿生产过程有关。P2区域(图7d)则没有这个峰值。印度洋地震主震前后检测的事件，同样在P1区域在工作时间检测到类似的峰值(图7e)。因此，在P1区域一部分检测到的事件可能是跟采矿活动(采矿落煤和爆破)有关的事件，而不是天然地震。因此，确定主震后爆发的事件是远震触发的而非当地煤矿开采活动至关重要。

图9　同图8，为2012年印度洋地震检测地震图(原图为彩色图——译注)

日本东北近海地震主震印度洋地震主震目录同震窗口(Ta=690s)延迟窗口(Ta=16571s)同震窗口(Ta=1422s)延迟窗口(Ta=15155s)Tb=5h所有地震事件8.5-0.510.7-0.4M>Mc9.4-1.310.11.1Tb=24h所有地震事件11.5-0.416.1-1.0M>Mc14.7-1.014.8-0.4Tb=240h所有地震事件14.4-0.523.3-0.8M>Mc19.6-1.126.60.2

遗憾的是，我们不能获得当地煤矿企业有关爆破/采矿活动的时刻表详情。因此我们尝试下面三种方法，用以判断它们与采矿活动的可能关系。首先，我们调查主震后短时间内事件发生的频率。假设主震面波波列中发生的事件只由煤矿开采活动引起，因为煤矿开采一直在运行，我们可以期望在其他时段能够检测出类似事件的活动频率。这里我们计算600s窗口内的地震事件数目，步长为300s。600s窗口长度近似两个主震面波的持续时间。研究结果表明对所有监测到的事件，除了主震后时刻外，分组数都小于5(图10)。对于大于Mc的事件也观察到同样的现象。因此。我们认为，两次主震后短时段事件爆发情况非常少见，不太可能仅是采矿活动。

其次，我们对研究区域内所有的触发地震事件的当地发震时间进行检查(Wuetal，2011；Chenetal，2014)。触发事件发生在不同时段，而不是仅仅发生在当地煤矿运行的时间内(图11a)。另外，正如Wu等(2011)指出，该区域明显存在0.1cm/s峰值地动速度(对应约10kPa)的触发阈值。

我们也对之前触发主震的波形基于相同模板数据库，运用匹配滤波技术检测了地震。大多数人工识别的微震(Wuetal，2011)都能被P1子区域的地震模板检测出来(图1，2)。2001年昆仑山地震是一个例外，主震发生后，运用模板滤波技术没有检测出地震(Wuetal，2011)，可能因为我们的地震模板数据库不完全，以至于不能检测出所有的地震。对于所有的触发地震案例，地震事件的突发只发生在面波里，研究区域在主震波列到达前相对平静(图11b～g)。在研究数个触发地震案例后，主震之后地震发生率明显增加(图11h)。这支持了我们的推断，即研究区域内局部地震活动性的短时增加与远距离的主震有关，而不是当地的煤矿开采活动。

第三种方法，我们尝试对所有检测事件的震源类型进行分类。研究区的台站分布形态给研究小事件的震源机制解带来了极大的困难，比如图S1中运用传统初动极性方法错误反演的例子(Hardebeck and Shearer，2003)。本文中我们运用S波和P波振幅比率(S/P)方法(Yilmazetal，2013)区分小地震的震源类型。这种方法基于这样的假设：煤矿开采相关的非双力偶事件具有发育良好的高频P波(该区域大于4Hz)和未充分发育的S波特征，相比之下，构造地震具有发育良好的S波(图S2)。我们经验性地将检测到的事件标示为天然地震、矿震或者类型未知的地震。有关分析的细节请详见补充材料。在所有检测到的事件中，矿震数量约是天然地震的3倍，两个主震前后矿震和天然地震数目比率分别是816/398和271/136(图S4和S5)。多数类型未知的地震位于地震台站分布密集的P1区域。

图10　(a)日本东北近海地震和(b)印度洋地震主震前后检测的地震的滑动分组数。只显示分组数大于3的。灰色虚线表示图5和图6中大地震的发震时间(原图为彩色图——译注)

图11　(a)牛口裕(NKY)地震台站在本文两次强震和Wu等(2011)文章中的强震情况下峰值地动速度随当地时间的变化。(b)～(g)本研究区对触发地震5Hz高通滤波包络函数。2001年昆仑山地震发震时间附近黑色圆点引自Wu等(2011)人工识别的地震。空心圆表示本文中通过匹配滤波技术检测到的地震。红色虚线表示速度为5km/s和2km/s面波到时(原图为彩色图——译注)。(h)图c～g中的主震地震叠加数随时间的变化

因为我们区分所检测事件震源类型的方法是经验性的，不同参数的选择可能会导致分类的差异。另外，S/P比率在不同分类中的差异也不清晰(图S2)。虽然如此，如果运用目前的分类方法，两次主震面波波列中的7个和10个事件分别有3个和5个事件是天然地震。两次主震之后相应的地震发生率也明显增加(图S4和S5)。再者，β值统计值瞬时增加也支持动态触发的推断(表S8)。

大部分事件(含三种类型)的震源深度分布要约深于1km的采矿深度。一个原因可能是由于浅层速度模型的不准确和没用足够震相限制了深度反演。另外一个可能是，至少一部分地震的发震深度比采矿深度大，由浅层采矿活动诱发/触发。这与Frank等(2015)的研究结果一致，他在墨西哥中部发现了更大深度上有类似由采矿诱发的地震(Deep slow slip enhances low-effective-stress repeaters in the shallow crus，Earth Planetary Science Letters，审稿中，2015)。邻近俯冲带交界处的慢滑型地震也触发了很多与采矿有关的活动，多数由于静态库仑应力的改变。另外，Pankow等(2014)也发现犹他州铜矿山大规模的滑坡触发了16个微震，表明类似采矿爆破、山崩等地表活动能够扰动地表应力和诱发小地震。

我们的研究证明活跃的采矿区容易发生远程动态触发。van der Elst等(2013)也报道过美国中部许多注入废水的地方容易出现类似动态触发现象。本文研究和van der Elst等(2013)的一个主要区别在于我们只发现同震的触发地震，而他们发现了持续时间较长(例如6～20个月)的增强的地震活动性。另外，他们发现并不是所有远距离强震都能够触发当地地震事件，并提出当地断层系需要一定的重建时间。我们的研究中，尽管一些日本东北近海和印度洋主震的大余震的动态应力高于先前定义的阈值0.01MPa，但没有在房山岩体附近触发事件。因此，我们研究区域的断层系也可能需要类似的重建时间(Wuetal，2012)。

Wu等(2011)发现在房山岩体附近被远距离强震触发的地震多发生在比背景地震发震深度浅的位置(<5km)。而且触发的地震波形与中国地震科学数据共享中心目录提供的背景地震不相关。因此，他们推断这些触发的地震可能发生在浅层地壳内的速度增强区或者边缘区域(Marone，1998)，在相对大的动态应力作用下发生脆性失效(Fischeretal，2008；Sleep and Ma，2008)。相比而言，本文中我们发现多数被触发的地震波形与背景地震是相匹配的。其次，一些触发地震是被重复触发的。比如，T4和I1(图8和图9)是被同一模板地震检测出来的。所以，触发的小震和背景小震很有可能发生在相同区域，它们的区别仅在于起始驱动机制不同(Shellyetal，2011)。

我们发现，与深部颤动触发不同(Peng and Gomberg，2010)，同震触发的微震与经过的面波并不是一对一匹配。这种现象同样出现在其他研究区域(Prejeanetal，2004；Pengetal，2010；Aiken and Peng，2014)。一个可能的原因是微震的起始时间大于颤动事件的起始时间，因此从最大应力到地震发生需要额外的时间。另外一个可能，就是因为触发地震的位置差异(不同的传播时间)，或因为触发地震震源机制的不同，它们映射到断层面产生峰值库仑应力出现的时间也会出现差异。

最后，与其他时间相比，日本东北近海地震主震前40天到30天内检测到的地震明显下降(图5b)。这个时段与中国传统春节时间一致，中国农历新年2011年2月3日之前和之后持续几天。因此检测到地震下降表明在没有采矿活动的情况下背景地震活动性减少。另外，在日本东北近海地震主震之后20天到21天，我们也发现地震发生率有明显降低。但是，这种现象主要是由流动台站的仪器设备引起的，因为流动台站在那天没有记录波形。

5　结论

本文中，我们联合运用短时/长时方法和波形匹配滤波技术，在房山岩体附近进行了系统的检测，在2011年日本东北近海地震和2012年印度洋地震主震前后40天内获得了1 956个和950个事件。绝大多数新检测事件发震深度小于5km，聚集在房山岩体西部(P1区域)北岭向斜构造长沟峪煤矿附近，其他检测到的事件发震深度较深，主要分布在研究区域(P2区域)西北角大安山煤矿附近。我们发现事件发生率在两次强震主震面波到达时明显增加，暗示存在同震动态应力触发。因为研究区域靠近运转的煤矿，我们调查了事件与采矿活动可能的相关性，认为所观测到的即时增加的地震活动并不是由采矿活动单独造成的。绝大多数触发微震事件与背景地震具有相似的波形，表明它们发生在相似的区域，但是由远震面波的额外应力扰动触发的。最后，该研究区的背景地震活动性高水平说明，采矿活动使得该研究区域临近失效，因此易于动态触发地震事件(Gomberg，2010；Brodsky and van der Elst，2014)。

数据与来源

原文附录详见http：//onlinelibrary.wiley.com/store/10.1002/2015JB012235/asset/supinfo/jgrb51 242-sup-0001-SupInfo.pdf?v=1&s=7cc33a596d 61985d40c7237ee19b3a14f8a4f358.

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本译文由中国地震局地震预测研究所基本科研业务重点项目专题(2012IES0105)、基本科研业务专项

(2013IES0401)和国家自然科学青年基金(41204036)资助

中国地震局地震预测研究所刘宁译；王伟君校

中国地震局地球物理研究所王宝善复校

刘宁 译.2016.北京房山岩体附近随采矿活动增强的背景地震活动性和动态触发事件研究.世界地震译丛.47(5)：412-429.doi：10.16738/j.cnki.issn.1003-3238.201605004