剪波分与P波频散衰减研究(II)

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1、剪波分裂與P波頻散衰減研究(II)陳朝輝國立中正大學地震研究所江準熙林柏佑中央氣象局地震測報中心摘要地震預警一直以來都是地球物理科學學者共同努力的目標之一。當今地震預警研究中大多是利用地震歷史活動資料、地質構造分析，以及一些地震前後變化特徵等作為根據，在強震後歸納分析出合理的解釋。但是由於地震前後異常型態繁多、不同區域的差異性等，造成地震活動有太多不確定機制，所以即使在震前發現異常現象，也很難據此完全準確的發佈地震預警，儘管如此，我們還是希望可以從某些地震活動特性的研究中找出大地震發生的前兆特性。本研究利用中央氣象局在雲嘉南地區的七個測站從1998至2000年所紀錄的地動資料，分

2、析S波剪波分裂特性，由於剪力波在行經非均向介質時，會分裂成快波及慢波，利用剪波分裂法可求得快波與慢波的時間差及極化角度；另一方面，我們也利用Morlet小波多重濾波法，分析直達P波的第一週期訊號，得到群速延遲時間-頻率譜，再根據線性彈性鬆弛模型理論結合基因演算法，反演出最佳時間－頻率譜曲線，降低誤差並求出頻散衰減因子QP。將各測站的剪波分裂與P波頻散衰減特性隨時間之變化合併進行比對，討論其產生異常的時間與大地震發生時間的關係，此兩種方法對於區域裂隙密度變化具有高敏感性，其顯示的強震前兆，能作為震源區的應力場改變的時間指標，探討其隨時間之改變，為監視應力場變化最直接的方式，也希望能

3、藉由本研究中歸納出一些地震前兆的特徵關係。利用本研究方法將逐一探討研究台灣地區過去曾發生的強震之震前變化特徵，從某些強震震源區之研究漸漸擴展至大範圍的分析研究，歸納出各地區不同的變化性質，藉由這樣的歸納整合強震區域特徵之相關監測資料，提升地震前兆監測判定機制。377壹、前言當前的地震預報，正是在成因不甚清楚的情況下，根據對地震活動的歷史資料、地質構造分析，以及地震發生前出現的種種異常現象，於某些假設條件下進行的。有關地震前兆的訊息，都包含著相當程度的不確定性。另一方面的問題是地震前兆的複雜性，它表現在空間分布上的不均勻性，異常型態上的多樣性，不同地區的差異性，異常與地震關係的不確

4、定性等，使得地震的前兆異常與地震之間具有非常複雜的關係。除了具前兆異常有地震、無前兆異常無地震外，往往還出現有異常無地震和無異常有地震的情況。不同地區、不同類型，乃至不同時期發生的地震，其前兆異常的種類、數量、形態、幅度、時間過程、空間展布等往往有相當大的差別。由於人們對地震前兆的複雜性和產生這種複雜性的物理機制缺乏認識，所以即使在震前發現了部分異常現象，也難以據此做出完全準確的預報。近年來台灣、日本、美國、土耳其與印度等地都遭受到強震的侵襲，造成人員死傷，與經濟的損失等嚴重災情。由於台灣位於環太平洋地震帶上，受到歐亞大陸版與菲律賓板塊的碰撞擠壓的影響，地震活動十分頻仍，致使歷年

5、來地震在台灣造成重大的災害損失，除了1999年的921集集大地震與1022嘉義地震造成兩千多人傷亡與經濟上的損失外，1906年梅山地震、1935年台中新竹地震、1941年中埔地震、1946年新化地震、1964年白河地震、1986年花蓮地震與1998年的瑞里地震皆造成民眾生命財產上重大的損失（鄭世楠等人，1998）。此外由於台灣經濟高度成長，各項建設持續進行，而大部分的建築物結構物的位置都集中在地質較鬆軟的平原、盆地上，也因此我們還是希望可以從某些地震活動特性的研究中找出些許地震發生的前兆特性，希望藉由本研究中歸納出一些地震前兆的特徵關係，使之用於地震發生的預警上。貳、研究方法1.

6、P波頻散衰減研究方法本研究所使用的方法包括Morlet小波多重濾波法(Morletwaveletmultiple-filtermethod)，連續鬆弛模型理論(Continuousrelaxationmodel)(Liuetal,1976)，與基因378演算法(Geneticalgorithmmethod)，其中為了提高訊噪比，以得到較佳頻率解析度，使用牛頓多項式插值法(Newtonpolynomialinterpolationmethod)與高斯濾波(Gaussfiltermethod)。基於上述之理論，本研究方法如下：（1）使用牛頓多項式插值法與高斯濾波對訊號進行重採樣，增加

7、訊號點數。（2）利用Morlet小波多重濾波法(Morletwaveletmultiple-filtermethod)分析直達P波第一週期訊號，得群速延遲時間-頻率譜。（3）根據線性鬆弛模型理論結合基因演算法反演出最佳群速延遲時間-頻率譜，並求出最佳頻散衰減因子Qp。（4）藉由統計頻散衰減因子Qp值隨時間變化關係，探討強震前後其值之變化特徵。2.剪波分裂研究方法剪力波在行經非均向介質時，會分裂成快波及慢波，根據此特性，我們利用交叉比對〈cross-correlation〉的方法來