大兴安岭火山群区的深部速度结构及火山成因

张风雪， 吴庆举， 李永华， 张瑞青

1 中国地震局地球物理研究所， 北京 100081 2 中国地震局震源物理重点实验室， 北京 100081

0 引言

中国东北地区位于中亚造山带和西太平洋俯冲带的衔接部位，地表广泛出露第四纪板内火山岩，是研究板内火山活动及其演化机理的重要场所.地质调查研究显示，中亚造山带东段的大兴安岭地区火山群岩性差异显著，其中阿尔山火山群为钠质系列火山岩(K2O/Na2O<1)，而诺敏河火山群为钾质系列火山岩(K2O/Na2O>1)(樊祺诚等，2012，2015；赵勇伟和樊祺诚，2012)，目前关于上述火山群岩性差异的可能成因尚不明确.如岩石圈减薄/拆沉模型认为钠质火山岩的形成与降压熔融有关，而钾质火山岩则与富集地幔的部分熔融有关，该模型中钾质玄武岩岩浆的起源深度要大于钠质玄武岩岩浆(Furman, 2007; Lord et al., 2016)；Liu等(2016)发现中国东北地区新生代玄武岩中K2O/Na2O比值随着岩石圈厚度的增加而减少，并推断地幔中熔体-岩石相互作用受岩石圈厚度控制；而Lei等(2020)则将上述两种不同类型岩性岩浆归因于上升的地幔流体将不同的大洋物质(古沉积物和太平洋洋壳)从地幔过渡带传送到上方软流圈所致.

获取研究区壳幔速度结构可为上述不同类型火山群形成机理的确定提供重要的地震学证据(Fan et al., 2021).前人使用固定台站和流动台站开展的地球物理研究结果显示，中国东北地区新生代板内火山群的成因不仅在各个火山群间存在明显差异，而且对同一座火山群的研究，研究学者们也提出多种学术观点(Zhao et al., 2009; Tang et al., 2014; Chen et al.，2017a; 雷建设等，2018；Fan and Chen, 2019; Zhang et al., 2019).概括而言，太平洋板块深俯冲(Lei and Zhao, 2005; Huang and Zhao, 2006; Zhao et al., 2009)、小尺度上地幔物质对流(Tang et al., 2014; Guo et al., 2016, 2018)和岩石圈拆沉(Zhang et al., 2010; Chen et al., 2017b)是造成松辽盆地周边火山群活动的主要因素.虽然上述模型可用来解释火山群的成因机制，但对火山群岩性差异的关注程度不足.因台站分布不均匀及空间分辨率的制约，前人的研究结果尚不能很好约束大兴安岭火山群下方低速异常延伸的深度范围，并且不同学者对太平洋板块俯冲前缘是否抵达大兴安岭地区仍持有不同观点(Huang and Zhao, 2006; Tang et al., 2014).以上不足和争议在一定程度上限制了研究学者们从地震学角度深入理解大兴安岭地区不同岩性类型火山群的形成机理.

因此，本文研究拟利用最近数年在大兴安岭地区架设的两个火山群区的流动台阵数据，采用远震体波走时层析成像方法开展阿尔山火山群和诺敏河火山群的壳幔速度结构和波速比研究，获得该两座火山群区更为详尽的壳幔速度结构特征，为对比分析大兴安岭火山群的岩性差异和动力学成因模式提供速度结构方面的支持.

1 数据

本研究收集了多个研究团队近年在中国东北地区架设的流动台站及同期的固定台站波形数据开展深部壳幔速度结构研究.流动台站为绥满台阵、额虎台阵和NECESSArray台阵中的观测台站，共计255个；固定台站为黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古等各省地震台网中的观测台站，共计148个.流动台站的数据约为两年，固定台站的数据是与各个流动台站相匹配的同期观测数据.除此之外，本研究还收集了本文作者课题组在阿尔山和诺敏河火山群区开展的两期观测时长均为两年的流动台站数据，共计72个.包括阿尔山台阵和诺敏河台阵在内的观测台站(图1a)，对中国东北的大兴安岭地区形成了良好的覆盖，为对比研究大兴安岭南北两端火山群区的速度结构提供了丰富的观测数据.

图1 地质构造背景、观测台站及地震震中位置

对各个流动台阵中的观测波形数据，本研究采取的数据收集原则和处理方式如下：(1)因各个流动台阵的观测时间并未完全重合，观测区域也不完全重叠，本研究补充了中国东北地区与流动台阵同期的固定台站数据，以尽可能消除数据的不均衡性；(2)数据预处理包括波形数据去仪器响应、去均值、去倾斜、带通滤波(0.02～0.1 Hz)等；(3)在30°～90°震中距范围内量取P波震相的走时残差，在30°～85°震中距范围内量取S波震相的走时残差，以尽量避免下地幔和核幔边界的复杂构造带对P、S波震相产生的干扰；(4)所有的观测走时残差数据均采用波形互相关方法量取(VanDecar and Crosson, 1990；Rawlinson and Kennett, 2004；张风雪等，2013)，在最大程度上保证数据的准确性和评判标准的一致性.在波形互相关过程中，只保留有效台站记录数大于10且波形相关系数在0.95以上的高信噪比数据.图2展示了同一地震事件的P、S波震相在波形相关前后的排列变化，通过波形互相关操作可采用统一规则量取走时残差，有效减少人为误差.

图2 同一地震事件的P震相和S震相的波形排列该地震事件为2010-01-09 05∶51∶30发生在所罗门群岛的MW6.2级地震.波形是NECESSArray台阵的部分台站波形记录.

经以上规则筛选后，本文从研究区(116°～127°E，44°～52°N)内的观测台站波形记录中，量取的P波震相走时残差为64575个，S波震相走时残差为13566个，对应的远震事件个数分别为3337个和1221个，各个台站的走时残差平均值及远震震中的位置分布分别见图3和图1(b,c).从图3中可得，松辽盆地内台站的走时残差多为负值，暗示该区壳幔速度值整体偏高；大兴安岭地区内台站的走时残差多为正值，暗示该区壳幔速度值整体偏低.从图1b和图1c中可知，事件的后方位角覆盖范围较为完备，可为研究区的速度结构研究提供可靠的保障.

图3 各个台站上的走时残差平均值

为消除地势高程和地壳厚度不一致性对远震体波走时残差的影响，本研究以CRUST1.0的模型(Laske et al., 2013)为基础，采用Tian等(2007)的原理对走时残差数据进行了高程和地壳厚度的校正.除此之外，本研究还对同一地震事件在不同台站上量取的走时残差进行了去均值处理，以尽可能消除研究区域外的速度异常以及震源定位误差等对研究区内结构产生的影响.

2 方法

在开展远震体波走时层析成像过程中，正演过程采用打靶射线追踪方法(Julian and Gubbins, 1977)，反演过程采用带阻尼因子的LSQR算法(Paige and Saunders, 1982a,b).本研究开展P、S波联合反演研究，获取VP、VS、VP/VS异常值，根据LSQR算法，联合反演方程的构建方式如下：

Φ=‖APmP-dP‖2+‖ASmS-dS‖2

+w‖mP-αmS‖2,

(1)

其中，Φ为目标函数，是求解过程中将要被最小化的参数；mP和mS分别是P、S波模型参数的向量，其向量元素分别为δlnVP和δlnVS，代表P、S波的速度异常变化百分比值；AP和AS分别是P、S波的偏微分系数矩阵，矩阵元素是走时残差和模型速度变化值之间的线性系数；dP和dS是经过校正后的观测走时残差向量；w是联立P、S波反演方程的权重系数，w值的确立过程见后文分析；α是待求速度模型中P、S波速度异常间的关系式，定义为α=δlnVP/δlnVS，该值从Cammarano等(2003)的研究结果中获取，α随深度变化的曲线如图4所示.

图4 P、S波速度异常比值与深度之间的关系曲线[改编自Cammarano等(2003)和Karato和Karki(2001)]

由公式(1)可以求解出VP、VS的速度异常值δlnVP和δlnVS，参照Schmandt和Humphreys(2010)的研究过程，VP/VS异常值可由下式得出：

李阿姨说：“哪怕多花点中介费能找到个可心的保姆也行，家里就是工薪阶层，自己和老伴每月工资也就7000元，愿意拿出4000元找保姆，但还是很难找到高水平的保姆。不同家政公司中介费有差异，但是保姆的水平层次却差不多。”

δln(VP/VS)=

(2)

其中，δln(VP/VS)是VP/VS的异常变化百分比值；VP0和VS0分别是参考速度模型的P、S波速度值.

公式(2)可进一步简化为：

(3)

以上就是本研究使用远震走时残差数据获取VP、VS、VP/VS异常值的主要过程.

3 可靠性分析

反演结果的可靠性分析主要包含两方面，一是选取恰当的阻尼值，另一个是常规的检测板分辨率测试.

层析成像反演的目的是获得一个可以拟合观测数据的速度模型，并且要求该模型不要过于复杂.反演的阻尼系数值可以控制模型的复杂程度，表现在折衷曲线上，一般选取曲线曲率最大处所对应的阻尼值.通过分析以速度扰动方差和剩余走时残差方差为纵、横轴绘制的折衷曲线(图5)得出，当阻尼值为10时，速度模型既不过于复杂，又可以拟合大部分的观测数据，速度模型和剩余走时残差保持在一个相对平衡的状态.当阻尼值为10时，反演前后的走时残差统计分布如图6所示.从图中可以得出，反演前P波的走时残差集中在-1.5～1.5 s之间，均方根为0.40 s， S波的走时残差集中在-2.0～2.0 s之间，均方根为0.76 s; 反演后P波的走时残差收敛于-0.75～0.75 s之间，均方根降至0.28 s，S波的走时残差收敛于-1.25～1.25 s之间，均方根降至0.48 s.经过反演，P波走时残差方差从0.15 s2降至0.07 s2，S波走时残差方差从0.58 s2降至0.23 s2，降幅分别为53%和60%.以上数据说明，经反演得出的速度模型可以解释50%以上的走时残差值，也即表明该速度模型可以较好地拟合观测走时数据.

图5 剩余走时残差和速度模型间的折衷曲线

开展检测板测试是检验数据分辨能力的有效方法之一.据图6可得，实际数据经过反演后，P波的剩余走时残差均方根为0.28 s，S波的剩余走时残差均方根为0.48 s，这些剩余走时残差均方根是该次反演模型不能解析的随机误差.在合成检测板的理论走时数据时，可对合成的P波走时赋予0～0.28 s区间内的随机扰动，对合成的S波走时赋予0～0.48 s区间内的随机扰动.反演中采用的网格剖分尺度在水平方向为0.5°，垂直方向为50 km，检测板中块体的大小以网格剖分尺度为基本单元进行组合试验，并采用与实际数据相同的反演参数进行反演.经试验后认为，当检测板块体大小为0.5°×0.5°×50 km时，检测效果可以达到较为理想的状态.检测板测试中的其他参数如下：正负相间分布的检测板块体异常值分别为+2%和-2%；相邻两块体间留有相等大小的空白区域，用以平滑块体之间的速度变化.

图6 反演前、后走时残差统计分布图

图7和图8分别为P、S波检测板测试的结果.为达最佳的显示效果，图中所展示的水平或垂直切片均经过输入速度异常块体的中心位置.从水平切片中可得，在大兴安岭及其南北两端火山群地区，输入速度异常块体的形态和幅值均可被较好地恢复出来；从垂直剖面中可得，能够被分辨的速度块体主要在约500 km以浅的上地幔中.总体来说，这些数据在研究区可以达到水平向为0.5°，垂直向为50 km的分辨能力.P波数据的恢复效果要优于S波数据，这也是由P波走时残差数据多于S波走时残差数据所决定的.

图7 不同深度 P波检测板测试

图8 不同深度S波检测板测试

在本研究中，联合反演方程的权重系数w会影响P、S波速度异常结构的相似度.若w取值较小，联合反演解出的P、S波速度结构将会接近单独反演的结果，从而失去了构建联合方程进行联合反演的意义；若w取值较大，联合反演解出的P、S波速度结构将会非常相似，容易产生假象.在具体的反演操作中，研究学者们较为关注以下三个结果间的相似度：(1)单独反演得出的P波速度结构与联合反演得出的P波速度结构之间的相似度；(2)单独反演得出的S波速度结构与联合反演得出的S波速度结构之间的相似度；(3)联合反演得出的P波速度结构与联合反演得出的S波速度结构之间的相似度.本文根据此三个相似度的数值随联合反演权重系数w的变化曲线(图9)，选取三条曲线交汇附近对应的w值作为联合反演的权重系数.本研究采用的联合反演权重系数w值为30，在此权重系数下，三个相似度的数值均在0.9左右，进而使得联合反演得出的速度结构既保留了单独反演结果的主要特征，又避免了产生P、S波速度结构特征极为相似的假象.

图9 不同反演结果间的相似度随联合反演权重系数的变化

4 反演结果

图10 反演结果的水平切片

在100 km以浅的范围内，P、S波速度异常图像均显示，大兴安岭地区为明显的低速异常，该低速异常区域横向范围分布广泛，幅值可达-2%；阿尔山和诺敏河火山群位于低速异常和高速异常的分界带附近.

200 km的水平切片显示，大兴安岭山脉的中心区域呈现幅值约为1%的高速异常，但南北两端的火山群仍处在低速异常结构的区域内，阿尔山火山群所在的低速异常幅值要明显大于诺敏河火山群的低速异常幅值.

随着深度的增加，300 km切片显示，大兴安岭地区的速度异常幅值均有所减弱.虽然阿尔山和诺敏河火山群区域仍为低速异常，但两者低速异常幅值的强度却出现反转现象，即诺敏河火山群的低速异常幅值强度大于阿尔山火山群的低速异常幅值强度.400 km切片显示，阿尔山火山群区开始显现出高速异常，但诺敏河火山群区仍为低速异常.

结合垂直剖面，阿尔山和诺敏河火山群下方的速度异常结构可概括如下：两座火山群区的上地幔中均存在低速异常结构，低速异常结构的极值区域分别位于不同的深度范围内.阿尔山火山群的低速异常极值区靠近上地幔的中上部，诺敏河火山群的低速异常极值区靠近上地幔的中下部.两座火山群的低速异常在约400 km深处有连通性(图11a).

图11 反演结果的垂直剖面

VP/VS波速比值异常结构的图像(图10—11)显示，在100 km以浅范围内，阿尔山和诺敏河火山群都位于低波速比值区域，两者之间被高波速比值区域分隔开；200 km切片显示的波速比值结构特征与100 km以浅的特征相反，即火山群位于高速波比值区域，且被低波速比值区域分隔开；300～400 km的切片显示，阿尔山火山群区域为低波速比值区，而诺敏河火山群区域为高波速比值区；垂直剖面上的波速比也表明阿尔山和诺敏河火山群下方均有高波速比值区域，分别处在不同的深度范围内，基本和火山群下方的低速异常极值区相对应，暗示火山群下方的岩浆流体处在不同的深度位置.

5 讨论

5.1 与前人研究结果的对比

本次层析成像结果显示研究区的壳幔速度存在明显的横向不均匀性，火山群地区主要以低速异常为主要特征，速度异常结构的整体特征与前人研究结果相似(Guo et al., 2018; Wei et al., 2019; Yang et al., 2019).前人研究表明，火山群与低速异常的空间位置有较好的对应关系(Tao et al., 2018; Lü et al., 2019; Du and Lei, 2019; Fan et al., 2020)，剪切波的快波方向和慢波延迟时间在火山群周边发生明显改变(Chen et al., 2017b; Li et al., 2017; Lu et al., 2020)，这些研究结果均暗示火山群下方的地幔物质存在垂向运动.一方面，上涌的地幔热物质会引起地表的火山活动，另一方面，在深处停留并固结的幔源物质可能导致火山群下方的地壳厚度比其周边地区偏厚(Zhang et al., 2020).然而，关于大兴安岭火山群下方低速异常延展的深度，前人研究结果之间存在较大差别，有的研究结果认为该区的低速异常主要存在于上地幔中(Guo et al., 2018)，但也有研究结果显示该区的低速异常贯穿上地幔，甚至有深达下地幔的迹象(Wei et al., 2019).本研究使用了大兴安岭火山群区域的两个流动台阵数据，这非常有利于约束火山群区域的局部速度结构特征，本次层析成像结果显示，阿尔山和诺敏河火山群的低速异常极值区在上地幔内，但是位于不同的深度范围内(图11).

前人研究结果显示，中国东北地区火山群的地壳主要以高波速比值为主要特征(张广成等，2013；Tao et al., 2014; 朱洪翔等，2017)，尤其在长白山火山群地区，存在以高波速比为特征的壳内岩浆囊(张先康等，2002；朱洪翔等，2017).与之相比，本研究结果却显示，阿尔山和诺敏河火山群地壳内的波速比值偏低，高波速比值区域在地幔深处，暗示该两座火山群的成因明显区别于长白山火山群.Liu等(2016)的研究结果显示，大兴安岭火山群的镁物质含量大于松辽盆地周边火山群中的镁物质含量，Lei等(2020)使用的研究资料表明，在大兴安岭地区镁物质含量较高的火山群的镁指数也较高，Lee(2003)的研究结果表明，波速比值与镁指数为负相关关系.故大兴安岭火山群地壳中偏低的波速比值可能是由镁物质含量偏高引起的.

5.2 δ lnVS/δ lnVP速度异常比值分析

虽然引起地震波速度变化的因素很多，但主导因素有两个，分别是温度和成份.当地震波速度变化主要由温度引起时，低(高)速异常区对应地温平均值较高(低)的区域；当地震波速度变化主要由成份引起时，低(高)速异常区暗示该区的铁物质含量较高(低)(Karato and Karki, 2001).厘清地震波速度异常成因的主导因素，对于理解地震波速度异常所表征的地球动力学背景具有重要意义.

地震波速度异常比值(δlnVS/δlnVP)可以用来判断地幔内速度异常是温度成因还是成份成因(Robertson and Woodhouse, 1996; Koper et al., 1999; Karato and Karki, 2001; Lu et al., 2019).前人的研究表明，该值的变化范围较大，但基本趋势是随着深度的增加而变大(Karato and Karki, 2001).一般地说，在以俯冲板块和大地幔楔为主的上地幔范围内，δlnVS/δlnVP<1.5，表示速度异常主要是由温度引起(Koper et al., 1999; Conder and Wiens, 2006)；在下地幔范围内，δlnVS/δlnVP>1.5，暗示速度异常除了温度成因外，还有成份成因(Karato and Karki, 2001; Lu et al., 2019).在上地幔范围内，如果有部分熔融或流体存在，则在该区域内，会出现δlnVS/δlnVP>2.0的现象(Nakajima et al., 2005; Conder and Wiens, 2006; Schmandt and Humphreys, 2010).

δlnVS/δlnVP是S波速度异常与P波速度异常的比值，据表达式可得，当δlnVP接近于零时，微小的扰动就会导致δlnVS/δlnVP的强烈变化.鉴于此，本研究在求取该值时采用Conder 和Wiens(2006)给出的方式：

νij=(lnVSi-lnVSj)/(lnVPi-lnVPj)

其中ν=δlnVS/δlnVP，代表速度异常比值，i和j是网格节点的索引，i≠j.利用上式可以求出任意两个网格节点上的δlnVS/δlnVP比值，然后利用统计学直方图的方式分析δlnVS/δlnVP的优势值.

阿尔山火山群和诺敏河火山群区域的速度异常比值直方图如图12所示.阿尔山和诺敏河火山群下方的速度异常比值优势值均位于1.5附近，其中阿尔山火山群约为1.7～2.0，诺敏河火山群约为1.4～1.6，速度异常比值范围说明部分熔融不是两座火山群区低速异常结构的主要成因.尽管低速结构主要位于上地幔中，本研究也不能完全排除物质成份导致速度变化的成因，故本研究认为该两座火山下方的低速结构主要由温度和成份变化共同导致.低速结构反映的温度变化特征与该区新生代火山群区域具有较高的地表热流值特征相一致(姜光政等，2016).虽然速度异常比的优势值不在表征熔融状态的范围内，但大兴安岭南北两端火山群下方的速度异常比值具有不同的取值范围，暗示两座火山群中的火成岩岩浆经历了不同的深部动力过程.

图12 阿尔山(a)和诺敏河(b)火山群的速度异常比值直方图

5.3 壳幔速度异常及其对钾、钠质火成岩成因的启示

本研究的成像结果显示，大兴安岭火山群区的低速异常(高波速比值区)均在上地幔中，属于幔源岩浆成因.已有的层析成像研究结果显示，中国东北地区的多座火山群在地幔深处共用相同的热物质源(田原等，2017；Lü et al., 2019；张风雪和吴庆举，2019)，由于大兴安岭南北两端火山群的位置相近(相距约300 km)，火山活动期的轨迹相似(樊祺诚等，2011，2012；赵勇伟等，2013)，加之低速异常在上地幔底部有连通性(图11a)，本研究不排除该两座火山群在深部有同源岩浆的可能性.

基于热结构得出的岩石圈(An and Shi, 2006)显示松辽盆地下方的岩石圈比大兴安岭地区的要薄(图11中的灰色实线).远震体波的接收函数表明，松辽盆地的岩石圈厚度比大兴安岭地区薄40 km左右(Zhang et al., 2014).地球化学、面波层析成像和剪切波分裂等的研究结果均揭示该区在中生代发生过岩石圈拆沉过程(Zhang et al., 2010; Li et al., 2013; Chen et al., 2017b).本文结果显示，松辽盆地下方存在高速异常(图11b,c)，但该速度异常体的强度较弱，可能是拆沉岩石圈的残留体.松辽盆地的岩石圈拆沉将会导致软流圈物质的上涌(Guo et al., 2016，2018).本研究中的层析成像结果显示，大兴安岭火山群下方的低速异常(高波速比值)连通了软流圈和火山群在地表的出露位置(图11)，表明该低速异常可能是小尺度地幔对流中上涌的软流圈热物质，故本研究认为大兴安岭火山群的岩浆来源于软流圈.自晚中生代以来，中国东北地区经历了多期拉张构造运动(Ren et al., 2002)，在西太平洋俯冲板块的后撤和弧后盆地裂谷系的拉张作用下(Tatsumi et al., 1990; Northrup et al., 1995)，岩石圈发生伸展和减薄，软流圈物质在沿着岩石圈脆弱带上涌过程中又分为多支，这些热物质最终涌出地表形成多个火山群(图13).

图13 岩石圈拆沉和软流圈物质上涌导致火山活动的模型

火成岩石的化学成份主要受岩浆起源及其演化过程的影响.虽然大兴安岭南北两端的火山群在地幔深处拥有共同的岩浆源区，但该两座火山群的火山岩性存在明显的差异，说明原生岩浆在形成后又经历了不同的演化过程.针对火山群岩性差异的可能成因机理，前人至少提出了以下三种成因机制：(1)岩石圈减薄/拆沉模式(Furman, 2007; Lord et al., 2016)认为，钾质玄武岩岩浆的起源深度要大于钠质玄武岩岩浆；(2)熔体-岩石相互作用模式(Liu et al., 2016)认为，玄武岩中K2O/Na2O比值会随着岩石圈厚度的增加而减少；(3)平俯冲板块顶部的地幔流体上涌模式(Lei et al., 2020)认为，不同的大洋物质(古沉积物和太平洋洋壳)随地幔流体上涌是形成钾质和钠质火山岩的根本原因.阿尔山和诺敏河火山群同处大兴安岭地区，该两座火山群下方的岩石圈厚度相当(An and Shi, 2006; Li et al., 2013; Zhang et al., 2014)，未发现有明显的厚度差异.显然，不同岩石圈厚度条件下的熔体-岩石相互作用模式不能解释大兴安岭地区火山群岩性差异的成因.尽管平俯冲板块顶部的地幔流体上涌模式可以解释从松辽盆地至大兴安岭地区的火山群岩性从钾质到钠质的变化现象，但前人对太平洋板块俯冲前缘是否抵达大兴安岭地区仍有争议(Huang and Zhao, 2006; Tang et al., 2014)，况且本研究在大兴安岭地区的地幔转换带中没有发现大范围的俯冲板块迹象，故该模式也难以解释大兴安岭火山群的岩性差异.本研究的成像结果显示阿尔山和诺敏河火山群下方的低速异常位于不同的深度范围内，以钠质岩性为主的阿尔山火山群的低速异常埋深要浅于以钾质岩性为主的诺敏河火山群的低速异常埋深，故本研究认为，大兴安岭地区火山群间的岩性差异极有可能是由玄武岩岩浆起源于不同的深度所致，符合岩石圈减薄/拆沉模式(Furman, 2007; Lord et al., 2016).

6 结论

通过收集各研究团队近年来在中国东北地区架设的流动台站和同时期各省地震台站的波形数据，采用波形互相关法量取远震走时残差后，开展P、S波联合反演研究，获得大兴安岭火山群区的壳幔速度结构.检测板测试结果显示，反演成像的水平向分辨率为0.5°，垂直向为50km.结合已有研究成果分析，此次研究获得如下认识：

(1)总体而言，大兴安岭火山群的低速异常均在上地幔中，但处于不同的深度范围内，波速比值在浅部地壳内偏低，高波速比值区在地幔深处，暗示大兴安岭火山群的成因明显区别于长白山火山群.

(2)大兴安岭火山群区的速度异常比值表明，该区的速度异常主要是由温度和物质成份变化共同引起，速度异常反映的温度变化特征与该区新生代火山群具有较高的地表热流值特征相符.

(3)火山群区不同深度的低速异常向下延深并交汇于软流圈，根据已有的研究结果推测，岩石圈拆沉导致的软流圈物质上涌，可能是该区火山群共有的热物质源.

(4)阿尔山火山群的低速异常极值区靠近上地幔的中上部，诺敏河火山群的低速异常极值区处在上地幔的中下部，低速异常极值区基本对应高波速比值区域，这表明火山群下方的岩浆流体处在不同的深度位置，起源于不同深度的玄武岩岩浆可能导致大兴安岭火山群间存在岩性差异.

致谢本研究使用的部分流动台站数据由“中国地震局科学探测台阵”设备记录，固定台站数据由各省地震台网的设备记录.感谢中国地震局地球物理研究所中国地震科学探测台阵数据中心、国家测震台网据备份中心、北京数字遥测地震台网、中国地震台网中心和黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古地震台网，以及NECESSArray台阵的运行单位.资助流动台阵运行的科研基金项目包括但不限于国家自然科学基金(41874112，90814013，41474074)、国土资源部深部探测技术实验研究专项(SinoProbe-02-03)、中国地震局地球物理研究所基本科研业务费专项(DQJB19B26).