速度模型對定位的影響

在過去的研究中，台灣的長微震定位均是使用一維的速度模型，因此對於長 微震的定位會產生一定的誤差，本研究重寫了計算速度模型的網格，使用Huang et al. (2014)的三維速度模型計算各網格點到各測站的 S 波走時，期望對於中央山 脈南段長微震的定位有更好的收斂結果。

本研究使用一維的速度模型陳燕玲(1995)以及 Huang et al. (2014)的三維速度 模型對2016 年的 74 個長微震事件進行定位(圖 5.1.1 及圖 5.1.2)，發現使用一維 速度模型的定位結果，其收斂的程度較差，且有部分的事件被定位的極深，達到 了網格的邊緣(80 公里)，而整體的定位略顯出一個較高傾角的構造，與戴心如 (2016)、莊育菱(2012)以及Aguiar et al. (2017)等人的結果相似。而以三維速度模 型進行定位時，定位結果的收斂程度更為集中，且原先被定位到網格邊緣之事件，

大部分都有成功被收斂，整體的定位顯示出了一個較低傾角的構造，相較過去高 傾角的隱沒構造，更為貼近潮汐擬合和VLF 的震源機制逆推結果。

圖5.1.1.1、使用一維速度模型(陳燕玲，1995)的長微震定位結果。紫色圓圈顯示 本研究定義之 74 個長微震事件，右邊上下兩個剖面圖分別代表 B-B’(南北向)以 及A-A’(東西向)的垂直剖面圖，灰色虛線則是網格的深度。

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圖 5.1.1.2、使用三維速度模型( Huang et al., 2014 )的長微震定位結果。紫色圓 圈顯示本研究定義之 74 個長微震事件，右邊上下兩個剖面圖分別代表 B-B’(南 北向)以及 A-A’(東西向)的垂直剖面圖，灰色虛線則是網格的深度。

本研究的新方法主要是基於網格搜索，找尋殘差值最小的網格點當作可能 之震源，因此若計算所得之殘差值越小，則越可能貼近其實際發震位置，我們 比較了74 個事件總共 1789 個測站對，求取在最佳網格解計算所得之各測站相 對到時和以波形包絡化互相關所得之相對到時，其殘差分佈如圖5.1.3 所示，當 使用實際的長微震定位時，三維速度模型其最佳收斂結果的網格，理論到時和 實際到時的差異較小，主要集中在1 秒以內，而使用一維速度模型的結果，其 殘差值則約略收斂在1.5 秒之內。若利用我們先前產生的模擬震源進行殘差分 佈計算，其結果正好相反(圖 5.1.4)，在一維速度模型的網格中收斂較佳，而三 維速度模型的網格其殘差值較大。這是因為我們的模擬波形使用的是一維速度 模型。此比較暗示著當定位所使用的速度模型與實際的速度模型差異越大時，

其定位殘差分佈會越發散，定位結果也會越偏離實際位置。因此，從真實資料 結果中的定位集中性與更小的殘差值分佈來看(圖 5.1.1.2 與圖 5.1.1.3)，三維速 度模型的使用確實能改進長微震定位的精準度。

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圖5.1.1.3、實際長微震的理論走時和觀測走時的殘差值分布圖。左邊為使用一維 速度模型的網格結果，右邊為使用三維速度模型的網格結果。

圖5.1.1.4、模擬長微震震源的理論走時和觀測走時的殘差值分布圖。左邊為使用 一維速度模型的網格結果，右邊為使用三維速度模型的網格結果。

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