利用中央山脈中段地震網尋找新的長微震震源

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(1)國立臺灣師範大學地球科學系碩士論文 Department of Earth Sciences. National Taiwan Normal University Master’s Thesis. 利用中央山脈中段地震網尋找新的長微震震源 Search for New Sources of Ambient Tremor Using Local Seismic Network. 吳郁柔 Yu-Jou Wu 指導教授：陳卉瑄博士 Advisor：Kate Huihsuan Chen, Ph.D. 中華民國一零九年二月 February 2020.

(2) 謝辭首先，我想感謝中研院、中央氣象局以及顏宏元老師研究室佈置與維護的測站，使得這研究得以有資料進行分析，感謝口委們的提問、解惑，雖然還有諸多有待改進與進一步研究的地方，但仍給我肯定，謝謝你們！接著是指導我們最熱血的陳卉瑄老師，謝謝你帶我踏進地物的領域，沒有你就沒有現在的我與論文，謝謝你組成的無形凱特研究室大隊，讓我能跟著研究室學習程式、挑戰年會海報報告、接待外賓、上演突如其來的瘋狂秀、參與積極寓教於樂的營隊、短期出國進修等，能進到這樣歡樂多元的研究室是我得來不易的挑戰與幸福！！感謝心如學姊、奕尹學姐與耀傑學長當年暑假的啟蒙、指導與包容，你們的愛心讓研究室成員默默暴增、從原本的 801 滿到對面 407 了~然後特別感謝淑麗學姊與小隻學姊包辦研究室各種大小事，督促與協助我融入研究室生活~感謝三月在日本指導我跟元奕的 Ide 桑、協助我們大維學長以及日本的朋友們，讓我在短期內學習新知與體驗日本。感謝寒暑假來學習的學弟妹們，教導你們讓我好有成就感，每次幫忙解惑都讓我更加紮穩基礎，雖然時間不常，希望你們也能體驗到這大家庭！然後宇翔、皓瑜，我沒忘記你們喔！研究室的未來由你們跟小隻、老師、學長姊一起繼續發光發熱吧！當然還有我們幾隻蘿蔔頭~感謝花花、月月、元奕，我們已經在師大度過如小學六年般的生活啦，謝謝每學期固定一天的肥宅餐、一起準備莫名絞盡腦汁卻又十分美味的週二 teatime、修習各種艱澀又有趣的課以及不時地互嘴等，沒有你們我也許就放棄了這難得的經驗，祝大家都找到目標與喜歡的工作。最後，我一定要謝謝家人讓我常常霸佔客廳桌子用電腦、關心與擔心我的生活起居與健康，謝謝爸媽無條件的支持、哥哥的人生提點，還有總當我的垃圾桶與暖暖包的元奕，謝謝你們的陪伴~還有好多人要感謝，那就在此謝天吧！謝謝生活周遭的一切，謝謝讀著這論文的你，祝大家健康平安：）. I.

(3) 摘要非火山自發型長微震(non-volcanic tremors)是慢地震家族的一員，常見於大型隱沒帶或板塊邊界型斷層，在孕震帶更深處，以數分鐘至數小時的持續時間釋放能量，對應的地震矩能量可高達規模六的一般地震，是了解板塊邊界的孕震潛能不可或缺的課題。臺灣的自發型長微震，過去被發現頻繁地發生在中央山脈南段下方，其特徵為地震波持續時間數分鐘至半小時，振幅與背景噪訊相當且無明顯體波波相，需依賴多測站微小波包之相近到時方能定義。長微震震源區是否僅限於中央山脈南段？測站密度能否影響震源位置？為釐清此點，本研究利用架設的臨時中央山脈中段地震網（位於長微震震源區北方，彌補原有地震網的空區），以進行長微震的自動化偵測和目視確認，進一步分析臺灣長微震的空間特徵。在 2013 年 1 月至 2014 年 1 月研究期間內，我們發現長微震空間分布集中於兩區：(1)中央山脈南段的長微震震源區，震源深度約 15 至 50 公里，呈南北向並向東傾，若合併前人研究目錄討論 2007-2016 年此區活動度，發現與潮汐之半日潮(M2)高度相關；(2)中央山脈北段的長微震震源區，長微震數量較稀疏，震源深度超過 15 公里並呈垂直分布，位在中央山脈斷層地震帶與縱谷斷層地震帶之間，與過去重複地震在縱谷北段下方的富集位置相近，然而由於此區仍處於區域地震網的邊陲，長微震定位的誤差仍大，未來要釐清此新震源區之確切深度方部及構造含義，須利用海底地震儀的資料，並建立更長期的目錄以利用統計上有意義的事件群，進一步定義長微震的空間特性和可能的孕震機制。. 關鍵字：長微震、中央山脈. II.

(4) Abstract Non-volcanic tremor is one type of of slow earthquakes phenomena. It has been. detected mainly in plate boundaries including subduction zones and transform faults and is usually found to occur below the seismogenic zone. The seismic characteristics include small amplitude, long duration of several minutes to hours, no obvious arrival of body waves, and the main frequency band of 2-8 Hz. By geodetically detected slow slip events, the equivalent seismic moment could be up to Mw 6. In Taiwan, ambient tremor events were previously detected in south Central Range with duration ranging from several minutes to thirty minutes. The location of ambient tremor, although showing location uncertainty below 10 km, is determined using the stations located to south of 23.5°. Whether different source of tremor can be found using widely distributed stations remains unknown. In this study, we aim at adding temporary mountain array to the north of. 23.5° in middle Central Range, to address: Are there any tremor. source located outside the previously recognized source area? Does coverage of station distribution influence the tremor location? And what is the spatial and temporal characteristics of ambient tremor detected using the mountain array? During the study period from January 2013 to January 2014, we found tremor mainly concentrated in the two areas: (1) South Central Range, here tremor events are located in a depth range of 15 to 50 kilometers with north-south striking feature, consistent with the previous discovery (2) middle Central Range (northern than 23.5°N), here tremor events are vertically aligned and located deeper than 15 kilometers, roughly underneath the eastern flank of the Central Range. The new tremor III.

(5) source is located near the edge of seismic station coverage, leading to large location uncertainties of greater than 10 km. From the mapview, however, we found that the newly discovered tremor activity is roughly overlapped with the location of repeating events along the Central Range fault. By integrating with previous tremor catalogs, the temporal evolution of tremor activities in Taiwan illustrates a quiescence during the period of 2013-2015, while the rest of the study period from 2007 to 2016 reveals the concentration in southern Central Range. The cause of the tremor quiescence may provide the clue for the generation mechanism of tremor, however, requires the analysis on the long-term tidal, GPS, precipitation data in the future.. Key words: ambient tremor, central range. IV.

(6) 目次謝辭 ........................................................................................................................... I 摘要 .......................................................................................................................... II Abstract ................................................................................................................... III 目次 ..........................................................................................................................V 表次 ....................................................................................................................... VII 圖次 ...................................................................................................................... VIII 第一章. 緒論........................................................................................................... 1. 第二章. 前人研究 ................................................................................................... 2. 2.1 長微震的重要性 ........................................................................................ 2 2.1.1 長微震與慢地震的特徵 .................................................................. 2 2.1.2 各地的長微震與特徵 ...................................................................... 5 2.2 臺灣的長微震 .......................................................................................... 13 2.3 長微震的偵測方法................................................................................... 20 2.3.1 Mean amplitude processing ............................................................. 20 2.3.2 Tremor Activity Monitoring System ................................................ 21 2.3.3 Waveform Envelope Correlation and Clustering .............................. 23 2.3.4 Hypoecc .......................................................................................... 24 2.3.5 Frequency scanning ......................................................................... 25 第三章. 研究方法 ................................................................................................. 28. 3.1 研究區域與資料選定................................................................................ 28 3.2 長微震偵測、持續時間定義與定位......................................................... 30 3.2.1 長微震偵測-Hypoecc 參數 ............................................................ 30 3.2.2 目視篩選標準................................................................................. 31 3.2.3 長微震定位-WECC 參數設定 ....................................................... 32 V.

(7) 3.3 利用 SSA 參數偵測長微震 ....................................................................... 34 3.4 理論潮汐應力計算與潮汐敏感度 ........................................................... 36 第四章. 研究結果 ................................................................................................. 37. 4.1 長微震與似長微震的區域地震 ............................................................... 37 4.2 長微震偵測結果與訊號特徵 ................................................................... 41 4.3 長微震的空間分布與定位誤差 ............................................................... 42 4.3.1 空間分布 ........................................................................................ 42 4.3.2 定位誤差 ........................................................................................ 44 4.4 長微震的活動度 ...................................................................................... 47 第五章. 討論......................................................................................................... 48. 5.1 長微震時空分布與地震網差異之關係 ..................................................... 48 5.2 中央山脈南段長微震頻譜特徵與活動度 ................................................. 54 5.2.1 長微震的頻譜特徵與活動度......................................................... 54 5.2.2 與潮汐相關性................................................................................ 57 5.2.3 與其他事件相關性 ........................................................................ 59 5.3 中央山脈北段可能的長微震震源與頻譜特徵 ......................................... 61 5.4 長微震之規模估計 ................................................................................... 66 第六章. 結論......................................................................................................... 67. 參考文獻 ................................................................................................................ 69 附錄一、本研究所使用的測站資訊 ...................................................................... 74. VI.

(8) 表次表 2.1.1，Ide et al. (2007)研究中整理各類慢地震參數。 ....................................... 4 表 2.3.1，頻率掃描偵測法之濾波波段與修正表。 .............................................. 26 表 3.2.1，於 Hypoecc 程式中所用的一維速度模型。 .......................................... 30 表 3.2.2，於 WECC 程式中所用的一維速度模型。 ............................................ 33 表 3.3.1，本研究中計算 SSA 參數之流程表。 .................................................... 35 表 5.1.1，不同長微震目錄之偵測與定位差異與結果簡表。 ............................... 48 表 5.2.1，潮汐分潮資訊表。................................................................................. 57 表 5.2.1，雨量站位置資訊表。 ............................................................................. 59. VII.

(9) 圖次圖 2.1.1，Obara(2002)偵測的長微震訊號。 ........................................................... 2 圖 2.1.2，卡斯卡迪亞(Cascadia)地區的間歇性長微震與慢滑移事件(ETS)。 ....... 3 圖 2.1.3，慢地震家族之地震矩規模與持續時間對數關係圖。 ............................. 4 圖 2.1.4，全球各隱沒帶地區長微震、慢滑移事件分布圖。 ................................. 6 圖 2.1.5，卡斯卡迪亞、日本南海、智利與墨西哥地區長微震的持續時間與潮汐敏感度關係圖。 ....................................................................................................... 7 圖 2.1.6，日本岡山地區長微震個數與潮汐水位之分布關係。 ............................. 8 圖 2.1.7，ETS 前與後長微震事件群潮汐敏感度分布。 ........................................ 9 圖 2.1.8，潮汐敏感度與長微震能量相關性。...................................................... 10 圖 2.1.9，板塊界面之過渡帶示意圖。 ................................................................. 10 圖 2.1.10，四個地區的淺層慢滑移與慢地震地區環境比較圖。 ......................... 12 圖 2.2.1，臺灣的觸發型長微震分布與剖面圖。 .................................................. 14 圖 2.2.2，Ide et al. (2015)疊合 VLF。 ................................................................... 15 圖 2.2.3，臺灣自發型長微震震央分布圖。.......................................................... 16 圖 2.2.4，2007 至 2016 年潮汐紀錄與長微震發震時間關係圖。 ........................ 17 圖 2.2.5，臺灣自發型長微震事件分布與剖面圖。 .............................................. 18 圖 2.2.6，中央山脈南段長微震可能的構造模型示意圖。 .................................. 19 圖 2.3.1，振幅比偵測法處理流程。 ..................................................................... 21 圖 2.3.2，SSA 法之邏輯樹。 ................................................................................ 22 圖 2.3.3，Ide (2012)的包絡化自動偵測長微震波形與定位範例。 ...................... 25 圖 2.3.4，各類事件經濾波至三種頻段的波形、包絡化波形以及𝑅值。 ............. 27 圖 3.1.1，本研究之測站分布。 ............................................................................. 28 圖 3.1.2，研究期間內測站數量隨時間變化圖。 .................................................. 29 圖 3.2.1，目視篩選時所使用的測站位置圖。...................................................... 31 VIII.

(10) 圖 3.2.2，定位所使用的一維速度模型。 ............................................................. 32 圖 3.3.1，2013 年 4 月 17 日的地震群。 .............................................................. 34 圖 4.1.1，長微震與區域地震範例波形、頻譜與分佈位置。 ............................... 38 圖 4.1.2，三類事件之 SSA 參數範例。 ................................................................ 39 圖 4.1.3，不同濾波頻段下，三類事件的μMA 與 SIR 值長條圖。 ................... 40 圖 4.2.1，2013 年 12 月 1 日持續時間 500 秒長微震事件之波形、時頻與頻譜圖以及各長微震頻譜圖。 ......................................................................................... 41 圖 4.3.1，2013 年 1 月至 2014 年 1 月的長微震事件數量分布圖。 .................... 42 圖 4.3.2，長微震深度分布圖。 ............................................................................. 43 圖 4.3.3，長微震事件定位分布圖與剖面圖。...................................................... 43 圖 4.3.4，長微震定位結果與持續時間空間分布圖。 .......................................... 44 圖 4.3.5，長微震定位誤差分布。 ......................................................................... 45 圖 4.3.6，長微震持續時間分布數量圖。 ............................................................. 45 圖 4.3.7，長微震於不同測站網定位分布圖。...................................................... 46 圖 4.4.1，2013 年至 2014 年 1 月長微震活動度。 .............................................. 47 圖 5.1.1，2007 至 2016 年之(a)不同測站網之測站數量。 ................................... 51 圖 5.1.2，以 Hypoecc 偵測與定位之長微震於各年空間分布密度圖。 ............... 52 圖 5.1.3，2013 年以不同測站網進行 Hypoecc 偵測與定位之空間分布密度圖。53 圖 5.1.4，2013 年至 2016 年以未經目視篩選的 Hypoecc 偵測事件之空間分布密度圖。 .................................................................................................................... 53 圖 5.2.1，2013 年 1 月至 2014 年 1 月 23.5°N 以南之長微震事件，與此區地震與長微震時序圖。 ..................................................................................................... 54 圖 5.2.2，23.5°N 以南之長微震，2013 年 5 月 5 日持續時間 300 秒長微震事件為例以及頻譜圖。 ................................................................................................. 55 圖 5.2.3，2007 至 2016 年中央山脈南段長微震時空分布圖。 ............................ 56 圖 5.2.4，理論潮汐與長微震頻譜圖。 ................................................................. 57 IX.

(11) 圖 5.2.5，2007 至 2016 年長微震發震時間、理論潮汐應力與潮汐敏感度。..... 58 圖 5.2.6，雨量站位置圖。 .................................................................................... 59 圖 5.2.7，2007 至 2016 年中央山脈南段長微震活動度、地震及雨量時序圖。 . 60 圖 5.3.1，2013 年 1 月至 2014 年 1 月 23.5°N 以北之長微震事件。與此區地震與長微震時序圖。 ..................................................................................................... 62 圖 5.3.2，23.5°N 以南之長微震，2013 年 5 月 5 日持續時間 300 秒長微震事件為例以及頻譜圖。 ................................................................................................. 63 圖 5.3.3，臺灣東部碰撞帶分區圖。 ..................................................................... 64 圖 5.3.4，續圖 5.3.3，剖面 11 至剖面 13：Vp、Vs、Vp/Vs 值及 Vp 與 Vs 擾動構造的震波層析成像速度構造模型。 .................................................................. 65 圖 5.4.1，長微震持續時間與對應規模分布圖。 .................................................. 66. X.

(12) 第一章. 緒論. 非火山自發型長微震(ambient tremor)為慢地震的一種，以介於一般地震的快速破裂與無震滑移之間的方式釋放能量，其特徵為(1)振幅微弱，無明顯體波波相； (2)主頻落在 2 至 8Hz；(3)能量持續時間從數分鐘到數天不等；並(4)在相距數十公里的測站有相近到時的特殊地震訊號。常見於深於隱沒帶孕震區的區域 (Rogers and Dragert, 2003; Payero et al., 2008; Ide, 2012; Shelly, 2015)以及地殼尺度的斷層系統(Gomberg et al., 2008; Shelly, 2015)，在部分研究中發現長微震的持續時間被發現與慢滑移事件高度相關，稱為間歇性長微震與慢滑移事件(episodic tremor and slip；ETS)(Rogers and Dragert, 2003)，也曾發現伴隨慢地震事件，如低頻地震(low-frequency earthquake；LFE)、超低頻地震(very-low frequency earthquake； VLF)同時發生(Ito and Obara, 2006; Ito et al., 2007)。這類慢地震事件對應地震矩能量高達規模 6 (Ide et al., 2007) 是評估地震深部孕震潛能的重要資訊。過去研究中(莊育菱，2012；Ide et al., 2015；戴心如，2016)發現臺灣的自發型長微震頻繁地發生在中央山脈南段下方，由於其特徵必須依賴多測站連續資料中，微小波包之相近到時，以定義長微震事件。長微震的位置可能受到長微震震源區較稀疏的測站密度影響，被侷限在特定區域。為釐清此點，本研究利用架設的中央山脈中段臨時地震網，進行長微震的自動化偵測和目視確認，而新加入的山區臨時地震網其位置位於長微震震源區北方，彌補原有地震網的空區，利用新增的測站密度，我們希望能釐清長微震的發生位置是否受測站網分布所限？制是否存在新的長微震震源區？而其時間空間受什麼控制？. 1.

(13) 第二章. 前人研究. 2.1 長微震的重要性長微震為慢地震家族一員，最初由 Obara (2002)在日本東南方首先定義並求取空間特徵，他發現這些震源位置在空間上平行於海溝並比一般地震深，傳至數公里至數十公里之外的各測站，其包絡化波形相似而到時相近如圖 2.1.1 所示，因此被認為非人為活動或環境振動訊號，而是具有構造意義的地震訊號. 圖 2.1.1，Obara(2002)偵測的長微震訊號。使用日本 Hi-net 測站網之垂直分量資料，經濾波 2 至 16Hz 的包絡化波形。本圖取自 Obara (2002)。. 2.1.1 長微震與慢地震的特徵長微震為慢地震的一種，其特徵：(1)振幅微弱，無明顯體波波相、(2)主頻落在 2 至 8Hz、(3)能量持續時間從數分鐘到數天不等並(4)在相距數十公里的測站有相似到時的特殊地震訊號。在卡斯卡迪亞(Cascadia)地區的研究中(Rogers and Dragert, 2003)，發現長微震的活動度與慢滑移(slow slip event)在時間空間上呈現同步，如圖 2.1.2 所示，顯示長微震與慢滑移是在相近空間由不同儀器所觀測到的物理現象，在大地測量解析度較差的地區，由地震波偵測的長微震能有效提供深部慢滑移的資訊。 2.

(14) 圖 2.1.2，卡斯卡迪亞(Cascadia)地區的間歇性長微震與慢滑移事件(episodic tremor and slip；ETS)。水藍色圓圈標示 GPS 資料，其值對應左側縱軸，紅線為未反向位移期間每日趨勢線，綠線為整段期間位移趨勢線，深藍色線標示長微震活動，其值對應到右側縱軸。本圖取自 Rubinstein et al. (2009)，其為修改 Rogers and Dragert (2003)。. 廣義的慢地震特徵週期從 0.1 秒至一年不等，而慢地震家族有低頻地震(lowfrequency earthquake; LFE)、超低頻地震(very-low frequency earthquake; VLFE)、慢滑移事件(slow slip event; SSE)、間歇性長微震與慢滑移事件(episodic tremor and slip; ETS)等，如表 2.1.1、圖 2.1.3 所示其能量與持續時間一次方成正比關係，有別於一般地震的能量與持續時間三次方成正比，其中慢滑移對應的能量高達規模 6(Ide et al., 2007)，表示在地震潛能計算中，慢滑移的能量估計不可忽視。. 3.

(15) 表 2.1.1，Ide et al. (2007)研究中整理各類慢地震參數。T 為持續時間，D 為平均滑移量，L 為斷層長度。本表取自 Ide et al. (2007)。. 圖 2.1.3，慢地震家族之地震矩規模與持續時間對數關係圖。典型地震以半透明藍色線段標示，慢地震則以半透明紅色線段表示。圖中符號與色塊分別為 LFE：低頻地震(紅色)、VLF：超低頻地震(橘色)、SSE：慢滑移事件(綠色)、ETS：間歇性長微震與慢滑移事件(水藍色)、無震滑移(紫色)。本圖取自 Ide et al. (2007)。. 4.

(16) 2.1.2 各地的長微震與特徵 (1)空間分布長微震主要被發現在環太平洋地區隱沒帶上，包含日本南海、日本九州、美國卡斯卡迪亞、阿拉斯加、墨西哥、紐西蘭與智利這些年紀較輕(小於 50Ma)的板塊上，如圖 2.1.4 所示。在日本南海，長微震發生於隱沒帶約深度約 30 至 40 公里，位於 1946 年 M8.1 的昭和南海地震與 1944 年 M8.1 的昭和東南海地震更深處，與慢滑移事件呈現帶狀分布，淺層長週期慢滑移(long-trem SSE)區域則未發現長微震；在卡斯卡迪亞，長微震發生於隱沒帶約 30 至 50 公里深，呈現平行海溝排列，慢滑移事件發生在 10 至 70 公里，與長微震部分重疊；在阿拉斯加，慢滑移事件發生在 1964 年 M9.2 地震的下方約 20 至 50 公里處，與零星長微震分布重疊；在墨西哥，慢滑移事件發生在 10 至 50 公里深，長微震則發生於更深處約 60 公里；在紐西蘭，慢滑移事件分布較廣、約在 10 至 70 公里深，長微震振幅小、數量較少深度約 20 至 50 公里(Ide, 2012)。上述隱沒帶上的慢地震的例子皆深於一般地震，介於淺部快速破裂的孕震區與深部穩定滑移之間，因此研究慢地震有助於了解隱沒帶深度的漸變過程，在上述例子中也可發現長微震與慢滑移不總是同時發生，顯示各隱沒帶的性質亦有差異。此外，除了上述隱沒帶地區，在走向滑移帶的聖安德列斯斷層(Nadeau and Guilhem, 2009; Shelly, 2015)以及碰撞帶(collision zone)的紐西蘭的阿爾卑斯斷層(Wech et al., 2012; Romanet and Ide, 2019)與臺灣中央山脈南段(Peng and Chao, 2008; Tang et al., 2010; Ide et al., 2015; Chen et al., 2018)皆發現長微震事件，顯示長微震非單一構造、溫壓條件與岩石物理即可解釋，需加入更多觀測與地物證據以討論其震源特性。. 5.

(17) 圖 2.1.4，全球各隱沒帶地區長微震、慢滑移事件分布圖。長微震為橘色區，慢滑移事件為綠色區，大型逆衝地震事件為紫框。深藍色標示板塊邊界與隱沒方向，水藍色為深度資訊。本圖取自 Beroza and Ide (2011)。. (2)長微震之潮汐相關性 Ide (2012)分析卡斯卡迪亞、日本南海、智利與墨西哥地區的長微震震源深度、空間分布與遷移速率，發現長微震的持續時間與主太陰半日潮(即月球引發之半日潮 M2)週期造成的應力擾動極為敏感，如圖 2.1.5 所示。在卡斯卡迪亞，長微震潮汐敏感度較低而持續時間長；在日本南海，僅持續時間較短的長微震具有較高潮汐敏感度；在墨西哥，持續時間短的長微震潮汐敏感度較高；在智利，持續時間短的長微震潮汐敏感度較高，比較這四個地區後指出長微震對潮汐的敏感度與持續時間有關，較短的持續時間具有較高的敏感度。 6.

(18) Ide and Tanaka (2014)研究 2004 至 2012 年日本岡山(Okayama)地區的長微震與潮汐水位相關性，發現長微震好發於潮汐水位較低時，長微震數量與水位呈現反比關係，如圖 2.1.6a、b 所示，並以方程式ln 𝑅 = −0.37𝐻 − 6.7表示兩者的關係，R 為每小時長微震活動度，H 為潮位，以此式預估長微震活動度與實際長微震活動度比較，如圖 2.1.6e 所示。他們嘗試以圖 2.1.6g 中的物理模型，透過漸進改變傾角與增加潮位後，發現當瀨戶內海為低潮位時，海水造成的應力降低，即伸張環境下，使隱沒板塊面上原有的剪切應力增加、正向應力減少促使長微震發生。. 圖 2.1.5，卡斯卡迪亞、日本南海、智利與墨西哥地區長微震的持續時間與潮汐敏感度關係圖。潮汐敏感度是由長微震目錄中隨機選取 100 個事件，分析長微震發震間隔時間對太陰半日潮(M2)的關係而得。本圖取自 Ide (2012)。. 7.

(19) 圖 2.1.6，日本岡山地區長微震個數與潮汐水位之分布關係。(a)每小時水位區與長微震個數分布圖。(b)水位與長微震數量之線性(黑線)與對數(紅線)關係圖。(c) 潮位資料。(d)每小時長微震個數。(e)以方程式估計之長微震活動度(紅線)與實際觀測之長微震活動度(黑線)。(f)潮位站與菲律賓海板塊位態分布圖。(g)物理模型。由逆衝構造之剪力破裂解釋潮汐相關性、海陸分布與板塊構造。本圖取自 Ide and Tanaka (2014)。. 8.

(20) 在 Ide and Tanaka (2014)等研究中發現長微震活動度與潮汐成指數關係， Yabe et al. (2015)將南海與卡斯卡迪亞的長微震，依發震時間相對於 ETS 之時間關係分成初始(initiation)、前期(front)以及其後(later)事件群，接著，以經緯度各 0.1°為格點計算理論潮汐剪切應力與這三群長微震活動度的潮汐敏感度參數，發現南海與卡斯卡迪在 ETS 後的長微震事件群聚有較高潮汐敏感度，如圖 2.1.7 所示兩地區的 ETS 後事件群潮汐敏感度參數分別為 0.41 與 0.38(𝑘𝑃𝑎−1 )，兩地區皆顯示淺部長微震潮汐敏感度較高，如圖 2.1.8 所示，因此提出板塊界面過渡帶之長微震模型，如圖 2.1.9 所示，以長微震嵌塊的大小與弱化區密度解釋持續時間與潮汐敏感度成因。. 圖 2.1.7，ETS 前與後長微震事件群潮汐敏感度分布。(a)日本南海地區。(b) 卡斯卡迪亞。圓點顏色為單一格點下前期長微震群以振幅求得的能量釋放率(seismic energy) (Yabe and Ide, 2014)。本圖取自 Yabe et al. (2015)。. 9.

(21) 圖 2.1.8，潮汐敏感度與長微震能量相關性。(a)日本南海地區。(b)卡斯卡迪亞。水平軸為長微震以振幅求得的能量 (Yabe and Ide, 2014)，垂直軸為潮汐敏感度，顏色標示長微震震源與海溝的距離。本圖取自 Yabe et al. (2015)。. 圖 2.1.9，板塊界面(plate interface)之過渡帶示意圖。(a)長微震嵌塊(patch)示意圖，黑點為微觀的速度弱化區，嵌塊大小決定長微震持續時間，微觀的速度弱化區密度決定長微震振幅(Nakata et al., 2011)。(b)在板塊界面上長微震嵌塊分布。在淺部，持續時間較短、振幅較小的 ETS 初始群與振幅較大的前期長微震群發生於此，兩類嵌塊亦是 ETS 後事件群發震區；在深部，則是持續時間長、較少高能量峰包。(c)潮汐敏感度、持續時間以及長微震振幅成因示意圖。持續時間小且振幅小的長微震(如南海隱沒帶)具高潮汐敏感度顯示無法承受高應力(high stress)，即弱嵌塊；長微震振幅大者，潮汐敏感度低，經常發生在 ETS 初始群並標示為應力累積區；ETS 後事件群推測為板塊界面因初始群的滑移而弱化導致潮汐敏感度高；深層長微震持續時間長對潮汐也較不敏感。本圖取自 Yabe et al. (2015)。 10.

(22) (3)長微震的發震機制長微震的發震機制主要有兩種可能模型(Rubinstein et al., 2009)：(1) 長微震源自於板塊界面上與板塊內的流體活動或其過程使岩石強度弱化產生長微震 (Obara, 2002; Kao et al., 2005)。 (2)長微震是剪切滑動造成(frictional process； frictional model)(Ide et al., 2007)，但破裂速度比一般地震緩慢。在剪切滑動模型解釋中仍常出現利用高流體孔隙壓以及流體。在地質證據方面，針對於淺層(深度約 2 至 15 公里)的慢地震與慢滑移事件， Saffer and Wallace (2015)整理紐西蘭北島、日本南海、日本東北與哥斯大黎加四個地區實際與模擬的環境資訊，指出孔隙水壓提高與低有效應力為四個地區慢滑移事件共同之特徵，如圖 2.1.10 所示，這種變質作用下孔隙水壓的提高很可能來自含水量較高的石英。同時認為慢地震的發生並不只與溫度與深度有關，板塊界面的組成與幾何形貌也是一重要因素。. 11.

(23) 圖 2.1.10，紐西蘭北島、日本南海、日本東北與哥斯大黎加的淺層慢滑移與慢地震地區環境比較圖。粉紅與紫色透明方塊分別為 SSEs 與長微震，下方水平軸為與海溝距離，上方水平軸為與海平面距離，右側垂直軸為溫度，紅線標示該地區板塊深度-溫度特性，紅線上的黑線為孔隙率(porosity)Ф(%)，背景藍色漸層為數值模擬與地質調查顯示的流體孔隙壓力(pore fluid pressure)，藍線表示高孔隙壓力值，藍色虛線表示孔隙壓力低值參考，紅、橘粗線與虛線分別標示為黏土脫水區。由圖中可看出慢地震與慢滑移事件並不集中於特定溫度與深度，而是位於孔隙壓較高之藍色區間內。本圖取自 Saffer and Wallace (2015)。. 12.

(24) 2.2 臺灣的長微震非火山型長微震發生機制可分為兩種類型：由遠距地震表面波所觸發的觸發型長微震(triggered tremors)與自發型長微震(ambient tremors)。前者有遠距地震作為時間標記、振幅較大，後者振幅微弱、仰賴多測站的偵測與目視，被認為可能與流體的活動相關或板塊上的剪力滑動所造成。這兩類長微震在臺灣中央山脈南段皆密集的發生。在臺灣的觸發型長微震研究中，曾發現數個遠距地震(震央距超過 2000 公里)表面波觸發的觸發型長微震事件(Peng and Chao, 2008；葉庭禎 2011；Chao et al., 2012)，如圖 2.2.1 所示，其峰包主頻為 2 至 8Hz，震源區主要可以分為兩區：中央山脈南段(120.8°E 、23.1°N)與北段(12１.5°E 、24.5°N)。在葉庭禎(2011)中針對印尼蘇門答臘地區𝑀𝐿 大於等於 7.0 之遠距地震發現中央山脈南段觸發長微震最小動態應力值為 2.86kPa。在自發型長微震研究方面，莊育菱(2012)以觸發型長微震震源區為參考進行尋找，發現 2009 至 2010 年臺灣的非火山型自發型長微震集中於中央山脈南段，其主頻為 2 至 8Hz，自發型長微震與觸發型長微震震源區位於相似地區，兩者的振幅與持續時間關係遵循指數關係，顯示兩者所需發震條件與機制應相似。而後 Ide et al. (2015)利用在日本南海地區的長微震偵測方法(Ide, 2010)，尋找 2006 至 2011 年中央山脈南段長微震，假設長微震與 VLF 共存下，利用合成超低頻地震 (VLF) 與潮汐活動的相關性以分析長微震的孕震構造與環境，針對發震時間前 30 秒至發震後 70 秒的波形進行震源機制解之逆推，其結果顯示最大 VR 值 (Variance reduction)的兩個斷層面解，分別是向東南傾的低角度逆衝斷層 NP1： (strike, dip, rake)=(54°, 13°, 120°)與向南南西傾的高角度逆衝斷層 NP2：(strike, dip, rake)=(156°, 78°, 82)，如圖 2.2.2 所示。. 13.

(25) 圖 2.2.1，臺灣的觸發型長微震分布與剖面圖。(a)臺灣的觸發型長微震分布圖。彩色圓形為 14 個由 9 個遠距地震觸發的長微震事件。黃色星形為 41 個由 2005 年蘇門答臘地震觸發的 LFE(Tang et al., 2010)，正方形、三角形以及菱形分別為 BATS、 CWBSN 以及 TAIGER。藍色測站標示為有觀測到長微震訊號的測站。橘色星形和紅色實線為 1999 年𝑀𝑤 7.6 的集集地震震央與破裂位置。(b)A-A’剖面圖。圓形與星型分別表示觸發型長微震與 LFEs，菱形則表示未確定深度的長微震事件，假定在 20 公里深。黑點為 1991 至 2006 年中央氣象局𝑀𝐿 大於 3.0 的地震，紅線標示為 Moho 面。本圖取自 Chao et al. (2012)。. 14.

(26) 圖 2.2.2，Ide et al. (2015)疊合 VLF 之(a)震源機制解、(b)拔靴法測試之 10000 個解、(c)拔靴法測試之 10000 個解的方位角與傾角分佈 (d)用於逆推之 100 秒實際波形(黑線)與理論波形(紅線)。本圖取自 Ide et al. (2015)。. 15.

(27) 在 Chen et al. (2018)的研究中，於 2007 至 2012 年於中央山脈南段發現 1893 個長微震事件，其持續時間 60 至 2216 秒不等，深度約 15 至 50 公里，大致成南北向分布，如圖 2.2.3 所示。她們發現長微震活動具週期性，對比東西岸之潮位，如圖 2.2.4a 所示發現長微震活動呈現的週期性活動且和潮汐週期高度相關，能量峰值對應到月球引發之主太陰半日潮(M2)，61.5%的長微震發生在水位大於平均值的時間，而 81.9%發生在水位上升的時間，如圖 2.2.4b、c。他們進一步假設｢長微震是受剪切應力增加而觸發」，計算理論潮汐剪切應力和長微震發生率相比，推論長微震與潮汐相關性最高的構造面應為(strike, dip, rake)為(60°, 40 °, 90 °)的斷層面。. 圖 2.2.3，臺灣自發型長微震震央分布圖。(a)臺灣下方板塊相互作用的圖，彩色圓圈為長微震位置區。(b)長微震震央分布圖。綠色、藍色與紫色圓圈分為莊育菱 (2012)、Ide et al. (2015)與戴心如(2016)的長微震震央，紅色與藍色三角形分別為地震測站與潮位站。本圖取自 Chen et al. (2018)。 16.

(28) 圖 2.2.4，2007 至 2016 年潮汐紀錄與長微震發震時間關係圖。(a)臺灣東岸、西岸潮位與長微震活動資料，以每小時為單位，快速傅立葉轉換成頻譜圖，東岸潮位資料由成功站代表，西岸潮位資料由將軍站代表，測站位置如圖 2.2.2，垂直虛線標示分潮之週期與代表符號。(b)東岸水位與對應長微震發震時間分布圖，正值為水位高於海平面，反之為低於海平面。(c)東岸水位變化量與長微震發震時間分布圖，正值表示水位上升，反之則表示下降。左側長條圖統計長微震於該應力下累積持續時間。黃色、粉紅色、白色分別表示所有事件、持續時間超過 300 秒以及小於 300 秒的長微震。本圖修改自 Chen et al. (2018)。. 17.

(29) 在 Chen et al. (2018)研究中除長微震與潮汐相關性外，亦發現此區長微震位於 Vp/Vs 相對高與低值之間，如圖 2.2.5 所示，再加上低 Q 值(Lee et al., 2010; Wang et al., 2010)、相對低電阻(30 Ωm; 0.4–1.4% fluid content) (Bertrand et al.,2012; Chiang et al., 2010)以及 Chuang et al. (2014)認為長微震區可能為因變質脫水而富含流體，他們提出可能的構造模型，如圖 2.2.5 所示，以隱沒作用中浮力作用產生反向高角度構造斷層，以及因岩石弱化導致板塊內低傾角斷層，解釋長微震震源於構造與震源機制解的差異。. 圖 2.2.5，臺灣自發型長微震事件分布與剖面圖。(a)長微震的空間分布圖，圓點代表長微震事件，顏色表示深度，紅線為 A-A’和 B-B’剖面線。(b) A-A’ 剖面圖。黑色圓點為長微震，灰色圓點為歷史地震，背景顏色為 Vp/Vs 值。(c-e)為 B-B’ 剖面。背景顏色分別表示 Vp、Vs 以及 Vp/Vs 值。虛線標示 Moho 面(Vp 約 7.5km/s)。本圖取自 Chen et al. (2018)。. 18.

(30) 圖 2.2.6，中央山脈南段長微震可能的構造模型示意圖。(a-c) 中央山脈南段由南到北的構造模型。對應了早期到晚期的隱沒過程。EP 為歐亞大陸板塊，SCSP 為南中國海板塊。地殼顏色標示為有些微差異的材質。(d)隱沒作用中因浮力作用產生反向高角度構造斷層，以及因岩石弱化導致板塊內低傾角斷層。藍色和黑色箭頭分別表示浮力和板塊聚合方向。本圖取自 Chen et al. (2018)。. 19.

(31) 2.3 長微震的偵測方法由於非火山長微震無明顯體波波相且振幅微弱，而人工目視尋找長微震極為耗時，因此近年來許多研究皆建置不同數位化的偵測方法以量化長微震。主要偵測與定位方法常見可分類以下成四類(Rubinstein et al., 2009)：(1)將多測站包絡化波形以交互相關係數(cross-correlation)估算到時及定位(Obara, 2002)； (2)利用理論到時差疊加波形(stack)以疊加後最大振幅決定定位(Kao et al., 2007)； (3)在小範圍內以陣列觀測後方位角與 P 波速度後定位(La Rocca et al., 2005)；(4) 假設長微震為多個 LFE 組成，利用 LFE 峰值相位進行交互關係與雙叉分定位後，最後取較佳的事件作為模板(template)來偵測與定位長微震事件(Shelly et al., 2007)。以下進一步詳述不同偵測與定位法。. 2.3.1 Mean amplitude processing Brudzinski and Allen (2007) 提出的長微震偵測方法為平均振幅比偵測法 (Mean amplitude processing)，以各測站計算包絡化波形最大振幅與平均振幅比值偵測長微震事件。為避免白天較強噪訊，此研究僅使用晚上的資料，步驟如下： (1)先將訊號去除儀器響應後，濾波 2 至 6Hz；(2)以絕對值進行包絡化；(3)以每小時計算包絡化訊號的平均振幅；(4)為了更進一步移除地震事件，計算最大振幅與平均的比值，移除高比值的事件，並將訊號高通濾波使週期小於一周，以避免部分站有長週期的訊號 (5)計算四天的平均振幅以突顯訊號，以及正規化振幅至 0 至 1 之間，不同步驟對應的波形如圖 2.3.1 所示。經上述處理過的時序資料高峰值作為長微震的好發期，以下列門檻進行長微震事件的篩選：高於背景雜訊三個標準差的時間點為開始時間，以及比較鄰近測站的時序資料。當連續兩個高於背景雜訊兩個標準差也標示為長微震事件。. 20.

(32) 圖 2.3.1，振幅比偵測法處理流程。 (a)每小時平均包絡化振幅值 (b)移除白天、地震、儀器故障等訊號 (c)以高通濾波移除超過一周的長週期訊號 (d)每四天計算一次平均值並正規化波形到 0 至 1 的範圍內。本圖取自 Brudzinski and Allen (2007)。. 2.3.2 Tremor Activity Monitoring System Kao et al. (2007)提出的長微震活動偵測系統(Tremor Activity Monitoring System)，稱作 SSA(source-scaning algorithm)法。此方法先將資料濾波至長微震主頻後，計算移動平均值(Moving Average，MA)與閃爍值(Scintillation Index，SI)以簡化波形，最後計算其主要兩個判斷參數-閃爍指數(Scintillation Index Ratio，SIR) 與平均振幅值(μMA)並利用這兩值將波形分類。主要四個參數公式詳述如下： (1)移動平均值(Moving Average，MA)：使波形平滑化，(式 2.3.1)中 i 為資料點的中位位置，|𝑦(𝑗)|表示第ｊ點資料的絕對值，N 為資料總點數。 𝑗=𝑖+(𝑁−1)/2. 𝑖𝜇|𝑦| = (∑𝑗=𝑖−(𝑁−1)/2 |𝑦(𝑗)|) /𝑁. (式 2.3.1）. (2)閃爍值(Scintillation Index，SI)：計算波形隨時間的變異度，(式 2.3.2)中 i 為資料點的中位位置，𝑖𝜇|𝑦|2 為資料的絕對值平方後平均值，𝑖𝜇|𝑦| 即為 MA 值。 2 2 )/𝑖𝜇|𝑦| ] 𝑆𝐼𝑖 = √[(𝑖𝜇|𝑦|2 − 𝑖𝜇|𝑦|. 21. (式 2.3.2）.

(33) (3)閃爍指數(SIR)：計算波形整體變異度。(式 2.3.3)中SImax 為 SI 的最大值，𝜇𝑆𝐼 為 SI 的平均值。 𝑆𝐼𝑅 = 𝑆𝐼𝑚𝑎𝑥 /𝜇𝑆𝐼. (式 2.3.3）. 𝜇𝑆𝐼 = (∑𝐾 𝑖=1 𝑆𝐼𝑖 )/𝐾. (式 2.3.4）. (4)平均振幅值(μMA)：𝜇MA為整段資料的平均振幅值。 𝜇𝑀𝐴 = (∑𝐾 𝑖=1 𝑖𝜇|𝑦| )/𝐾. (式 2.3.5）. 連續資料經上述處理後，繪製於 SIR-𝜇MA圖中(圖 2.3.2)，Kao et al. (2007) 利用卡斯卡迪亞北部的資料測試後提出典型長微震其 SIR 介於 1.2 至 2.2，μMA 介於 0.55 至 1.25。. 圖 2.3.2，SSA 法之邏輯樹。本圖取自 Kao et al. (2007)。. 22.

(34) 2.3.3 Waveform Envelope Correlation and Clustering Wech and Creager (2008) 提出近即時自動化偵測長微震方法 (Waveform Envelope Correlation and Clustering)；亦稱 WECC。使用垂直分量的資料，使用 WECC 法定位前處理：濾波至主頻(2 至 8Hz)、低通濾波 0.1Hz 以及降點至每秒 1 點，以留下大的能量趨勢。接著以視窗長度 300 秒、每次移動 150 秒進行掃描，並以 S 波波速進行三維網格搜尋法，計算各站間波形相似度與理論的殘差值來定位。首先計算理論網格到各測站相關係數與實際資料間相關係數的差值如下式： 𝑁 𝑀(𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 ) = ∑𝑁 𝑖=1 ∑𝑗=𝑖+1. 𝑚𝑎𝑥 𝐶𝑖𝑗 −𝐶𝑖𝑗 (𝛿𝑡𝑖𝑗 (𝑋 𝑔𝑟𝑖𝑑 )). (式 2.3.6）. 𝑚𝑎𝑥 ) ∆𝐶(𝐶𝑖𝑗. 𝑀(𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 )為實際資料相關係數與指定格點到各測站間相關係數的差值，𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 為指定格點，i、j 為不同測站，𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 為兩測站間波形相關係數值，𝐶𝑖𝑗 (𝛿𝑡𝑖𝑗 (𝑋𝑔𝑟𝑖𝑑 )) 表示指定格點下測站間波形相關係數值，而∆𝐶(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 )為經驗權重值(式 2.3.7)，其值介於 0 至 1 之間，值越大則表示權重高影響定位結果越大。 4. 3. 2. ∆𝐶(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ) = 4.97(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ) − 18.94(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ) + 26.73(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ) −16.59𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 + 3.84. (式 2.3.7）. 此方法的誤差估計是利用拔靴法(boot-strap; Efron (1992))，每次移除隨機 10%的事件，一共進行十次後，十個震源位置的中位數標示為長微震震源，而標準差標示為誤差值。. 23.

(35) 2.3.4 Hypoecc Ide (2010)的包絡化自動偵測長微震程式，又稱作 Hypoecc，此程式以包絡化波形相關係數法(envelope correlation method；圖 2.3.3) (Obara, 2002; Ide, 2010; Ide, 2012; Ide et al., 2015)為基礎，利用測站間的波形相似度與時間差進行地震訊號偵測與定位的程式。資料處理步驟為：(1)將資料帶通濾波 2 至 8Hz；(2)以振幅平方進行包絡化；(3)低通濾波 0.2Hz；(4)降點至每秒一點，以保留能量趨勢。接著以每次視窗 300 秒、每次移動 150 秒對連續資料進行格點掃描與定位。去除定位大於 300 公里與小於 1 公里的測站對後，測站間波形相似度高過門檻 0.5(Ide et al., 2015)且有十個以上測站對時，則進行下一階段的格點掃描與定位，不通過則掃描下一個視窗。此程式定位利用測站對到時差進行初步定位。接著以測站網加減兩個經緯度為偵測範圍並初步分成 0.2x0.2 度的網格，進行搜尋最符合測站對到時差的震央，當最符合的震央並未落於網格邊緣時，再細分成長寬為 0.2x0.5 n-1 度的網格，n 為運算階數，經過五次計算後，最佳網格解大小為 0.0125 度，約為 1 平方公里。將初步定位的結果進行整理，去除(1)相距過遠的測站(100km)；或 (2)測站間到時差超過 3 秒；或是 (3)測站對到時差超過最晚的測站到時 3 秒以上的測站對，若經篩選還有十個以上測站對通過才進行深度逆推。定位後即可確定各測站理論到時，並進行估計持續時間與規模推估。在持續時間的估計上，要求先計算理論到時，接著將波形正規化後，依理論到時的時間點疊加(stack)波形，若合成波形的最大值振幅未在視窗邊緣，則以超過最大振幅一半的時間點定義持續時間而最大振幅時間記為發震時間。而最大振幅值後用以估算慢地震規模 (Ide et al., 2008)(式 2.3.8)。 𝐸̇𝑠 ~4𝜋𝑟 2 𝜌𝛽𝑢̇ 2. (式 2.3.8). 𝜌為3000 kg/m3，𝛽為4000 m/s，𝑟表示震央距離，𝑢̇ 表示速度型地震儀紀錄的最大振幅值。. 24.

(36) 圖 2.3.3，Ide (2012)的包絡化自動偵測長微震手段於日本四國與九州地區的長微震波形(濾波 2 至 8Hz)與定位結果。綠色叉號標示測站位置，右圖紅線標示被定義的能量脈衝(bursts)位置，左圖紅色圓圈為對應定位結果。本圖取自 Ide (2012)。. 2.3.5 Frequency scanning Sit 等人於 2012 年提出單一測站自動化偵測長微震之方法，又稱頻率掃描偵測法(frequency scanning)。此方法僅使用夜晚的資料(傍晚 17 點凌晨 5 點)，對長微震、近震以及表面波三種類型進行分類，並根據三類別不同頻段進行濾波與包絡化波形，接者以不同時間長度計算平均值，將波形平滑化後進行偵測，其步驟如下： (1) 將波形濾波至長微震、近震、表面波的三種頻段後進行包絡化。濾波範圍分別為長微震(T)：2~5Hz、近震(E)：10~15Hz 以及表面波(S)：0.02~0.1Hz，如表 2.3.1。其中濾波至表面波(S)之波形後，在計算每小時平均除以當天最小值以去除長週期變化。. 25.

(37) 表 2.3.1，頻率掃描偵測法之濾波波段與修正表。. (2) 計算各式窗下的 R 值如下所示： 𝑇2. R = 𝐸𝑆. (式 2.3.9). T、E、S 分別為長微震、地震、表面波波段之包絡化線。𝑅𝑠 、𝑅𝑚 、𝑅ℎ 標示資料分別以 5 秒、5 分鐘、1 小時平均值計算 R 值。 (3) 若 Rm 超過 Rh 的三個標準差時，將之移除，𝑅ℎ 值大於年平均的兩個標準差，則標示為活躍的長微震，持續時間定義為偵測到的時間之兩倍。. 利用頻率掃描偵測法研究卡斯卡迪亞的訊號，發現儘管長微震在各頻段皆有中等程度的活動，但在帶通濾波 2 至 5Hz 下長微震有較大的 R 值，其𝑅ℎ 在 ETS(main ETS)與 ETS 間(inter-ETS)分別為 3.24 和 2.46；而近震則是在濾波 10 至 15Hz 可有效辨認。在圖 2.3.4 中可見𝑀𝐿 1.5 與𝑀𝐿 L3.7 的近震在 2-5Hz 有部分能量甚至是近震主頻，因此建議以𝑅ℎ 做為長微震與近震判斷依據；在帶通濾波 0.020.1Hz 下，則容易找到遠距地震、與季節訊號以及儀器問題。此外，由於濾波與比值計算方式簡化訊號，使得此方法不適用於持續時間短於幾分鐘內的長微震事件。. 26.

(38) 圖 2.3.4，各類事件經濾波至三種頻段的波形、包絡化波形以及𝑅值。背景灰色縣為濾波後波形，紅線為𝑅𝑠、𝑅𝑚、𝑅ℎ 值。(a)典型長微震 (b)inter-ETS 長微震 (c)規模 1.5 的近震 (d)規模 3.7 的近震 (e)表面波 (f)儀器問題。濾波範圍：長微震(T)： 2-5Hz，近震(E)：10-15Hz，表面波(S)：0.02-0.1Hz。本圖取自 Sit et al. (2012)。. 27.

(39) 第三章. 研究方法. 本章將分別介紹本研究的資料選定、偵測手段、定位方法以及理論潮汐應力計算。. 3.1 研究區域與資料選定以中央山脈中段臨時地震網為中心，選用 2013 年 1 月至 2014 年 1 月位於中央山脈中段的地震測站(圖 3.1.1)。用於長微震偵測共使用三種測站網：中央山脈中段短週期臨時地震測站(五個)、中央氣象局短週期地震網(Central Weather Bureau Seismic Network, CWBSN；Shin et al. (2013))的速度型短週期地震網(十個) 以及中研院寬頻地震網(Broadband Array in Taiwan for Seismology, BATS；Kao and Jian (2001))的速度型寬頻地震站(十個)，測站資訊如附錄一所示，每日使用測站數量則如圖 3.1.2 所示。連續資料皆帶通濾波 2 到 8Hz 作為初始資料。. 圖 3.1.1，本研究之測站分布。黃色、藍色以及紅色三角形分別為中央山脈中段臨時地震網、中央氣象局短週期地震網以及中研院寬頻地震網(BATS)。 28.

(40) 圖 3.1.2，研究期間內測站數量隨時間變化圖。黃色、藍色以及紅色分別為來自中央山脈中段臨時地震網、中央氣象局短週期地震網以及中研院寬頻地震網 (BATS)。. 29.

(41) 3.2 長微震偵測、持續時間定義與定位經前述濾波處理後，進行下述步驟以做長微震偵測、目視以及定位。. 3.2.1 長微震偵測-Hypoecc 參數本研究使用 Ide et al.(2010)的包絡化波形自動偵測程式-Hypoecc 進行長微震偵測，方法如 2.3.4 所詳述，參數沿用戴心如(2016)之設定如下：（1）移動視窗 300 秒，每次移動 150 秒（2）相關係數(cross-correlation coefficient)門檻為 0.6 （3）10 個測站對以上通過前述門檻（4）測站對間距 1 至 300 公里當達成上述條件後，即為標示為可能的長微震事件。而速度模型則沿用戴心如 (2016)所用的一維速度模型(Wu et al,. 2007)，速度資料如表 3.2.1 所示。表 3.2.1，於 Hypoecc 程式中所用的一維速度模型。頂層(km). 層厚(km). S 波速度模型. 0. 0. 2.680. 5. 5. 3.284. 15. 10. 3.442. 25. 10. 3.638. 35. 10. 3.919. 45. 10. 4.545. 55. 600. 4.802. 30.

(42) 3.2.2 目視篩選標準經 Ide (2010)的包絡化自動偵測長微震程式所得之結果，包含許多小地震與雜訊，主要原因為此法仰賴多測站收到的能量源定位結果，為了剔除不必要的事件，本研究以近測站網(120.5~121.5°E，22.5~24.5°N 範圍內)之偵測結果進行目視篩選，目視時使用測站如圖 3.2.1 所示。在 1000 秒的視窗利用以下門檻進行目視篩選： (1)各測站峰包到時差小於 20 秒 (2)單一峰包持續時間大於 50 秒 (3) 峰包間間隔小於 80 秒時，定義為一個長微震事件。. 圖 3.2.1，目視篩選時所使用的測站位置圖。三角形為本研究所有使用測站，其中有顏色的三角形為目視篩選時所使用的測站。黃色、藍色以及紅色三角形分別為來自中央山脈中段臨時地震網、中央氣象局短週期地震網以及中研院寬頻地震網 (BATS)。. 31.

(43) 3.2.3 長微震定位-WECC 參數設定本研究使用 Wech and Creager (2008)的長微震定位程式-WECC 來做進一步的定位，方法如 2.3.3 所詳述，使用東西向水平資料濾波至主頻(2 至 8Hz)、低通濾波 0.1Hz 以及降點至每秒 1 點，WECC 定位使用參數如下：（1）格點搜尋範圍：119.5 至 122.5°E 與 22 至 25°N，深度 0 至 120 公里，每 0.1°x0.1°x3 公里為網格。（2）一維速度模型取自 Huang et al. (2014)的三維速度模型中，選取 120 至 122°E 以及 22.5 至 24.5°N 的各層 S 波波速平均值，如表 3.2.2、圖 3.2.2 所示。. 圖 3.2.2，定位所使用的一維速度模型。本研究使用 Huang et al. (2014)的三維速度模型，進行計算紅色區域的一維速度模型，虛線表示標準差。. 32.

(44) 表 3.2.2，於 WECC 程式中所用的一維速度模型。頂層(km). 層厚(km). S 波速度模型. 0. 0.5. 2.039. 0.5. 2.5. 2.420. 3. 3. 2.730. 6. 4. 3.005. 10. 5. 3.299. 15. 5. 3.527. 20. 5. 3.719. 25. 5. 3.875. 30. 5. 4.050. 35. 5. 4.258. 40. 5. 4.356. 45. 5. 4.443. 50. 5. 4.523. 55. 5. 4.547. 60. 5. 4.559. 65. 5. 4.583. 70. 10. 4.605. 80. 10. 4.641. 90. 10. 4.680. 100. 20. 4.710. 33.

(45) 3.3 利用 SSA 參數偵測長微震在目視觀測時，區域地震事件可能被誤認為長微震，以 2013 年 4 月 17 日的區域地震群為例，如圖 3.3.1 所示，發生時間密集的地震群在 2500 秒的視窗具有和長微震一樣的特徵，這些地震群位於臺灣地震網外，有些規模過小並未被納入地震目錄，非常難以一一剔除。 (a). (c). (b). 圖 3.3.1，2013 年 4 月 17 日的地震群。(a)事件分布。紅色、藍色與黃色，分別表示近臺灣、1000 公里以上、1000 公里以上且規模小於 1.5 的地震事件。 (b)帶通濾波 2 至 8Hz 的波形 (c)帶通濾波 0.01 至 0.1Hz。視窗 2500 秒，虛線為各地震事件預估到時。 34.

(46) 為探索自動化分離區域地震群、長微震和背景噪訊的可能性，我們首先以 Kao et al. (2007)提出的 SSA 其參數進行波形分類測試，測試資料為 YULB 測站的東西分量，資料處理的流程如表 3.3.1 表示：（1）確認目標主頻：測試三種主頻，分別為 2 至 25Hz、2 至 8Hz 以及 0.05 至 0.1Hz。（2）裁剪波形：切成 600 秒資料並以長微震最小持續時間 60 秒作為移動偵測視窗。（3）正規化：取前 8 最大振幅值平均後將波形正規化至-10 到 10 間，使波形變化更明顯，並避免極端值影響資料計算（4）計算參數 SI 與μMA 值：以 60 秒每次移動 0.5 秒視窗進行計算。（5）計算各個事件的 SIR 與μMA 值作為判斷依據。. 表 3.3.1，本研究中計算 SSA 參數之流程表，參考 Kao et al. (2007)。. 35.

(47) 3.4 理論潮汐應力計算與潮汐敏感度為釐清長微震與潮汐的相關性，本研究使用 Yabe et al. (2014)的理論潮汐應力程式，其開發源自 SPOTL 軟體(Agnew, 2012)與 TPXO 7.2 全球海洋模型(Egbert and Erofeeva, 2002) 用於理論潮位，使用 Tamura (1987) 的方法計算重力位 (Gravitational potential)產生的固體潮，接者以 PREM 地球分層模型(Dziewonski and Anderson, 1981)與 Okubo and Tsuji (2001)提出的彈性格林函數，計算潮位與固體潮(bodytide)在給定斷層面上的理論潮汐應力。本研究加入戴心如(2016)使用的臺灣近海海洋模型 NAO.99b 進行潮汐應力模擬。理論潮汐應力的模擬方法為：利用各潮汐之分潮模型，模擬指定時間、指定位置 5 度內每 0.1 度的水位高對應之應力總和，加上固體潮後計算單點的應力張量，最後求出於給定的斷層面上的應力向量(traction vector)，潮汐分潮模型包含短週期分潮(例如太陰半日潮、全日潮、太陽半日潮或全日潮等等)與長週期分潮(半月潮、年潮汐或一年以上週期)，分潮的完整影響模擬的完整性，於戴心如(2016)的研究已測試，她發現較小的 M4 分潮造成應力差僅有~0.1kPa，表示缺乏部分短週期小分潮模型，不會對整體計算造成大影響。有些研究亦發現長微震活動度與潮汐成指數關係(Ide and Tanaka, 2014; Houston, 2015; Ide et al., 2015)，為確認此長微震活動度與潮汐應力相關性，本研究使用 Yabe et al. (2015)提出的潮汐敏感度公式進行計算。 𝑅(τ) = 𝑅0 exp(ατ). (式 3.4.1). 𝑅表示長微震活動度，𝑅0 為剪切應力為零時長微震活動度，τ為剪切應力值，剪切應力正值標示為斷層面上剪切應力增加，α代表潮汐敏感度，單位為𝑘𝑃𝑎−1，當α 越大表示標示剪切應力值與長微震活動相關性越高。. 36.

(48) 第四章. 研究結果. 4.1 長微震與似長微震的區域地震經由 Hypoecc 定義的可能長微震事件，進行目視篩選後，發現最易於誤判為長微震的事件為區域型地震。我們先將長微震與區域型地震分別濾波至三種頻段：高通 8Hz、帶通 2 至 8、帶通 0.01 至 0.1Hz，如圖 4.1.1a、b 所示，發現長微震波形於 2 至 8Hz 最明顯，區域型地震在三波段皆有明顯 P、S 到時。在頻譜分布上，如圖 4.1.1c 所示，區域型地震平均整體能量比長微震高。本研究利用研究期間內的七個 BATS 測站，如圖 4.1.1d 所示，隨機選取三類事件並目視篩選後，各測站各選取 60 個雜訊、30 個長微震事件以及 30 個宜蘭外海的規模 3 以上的區域型地震，事件分布如圖 4.1.1d。將上述資料經帶通濾波 2 至 25Hz、2 至 8Hz 以及 0.05 至 0.1Hz 後，利用 3.3 節的方法計算 SSA 參數，針對三類別事件於 2 至 8Hz 的 SIR 與μMA 值，如圖 4.1.2 範例。三種頻段結果如圖 4.1.3 所示，長微震與雜訊的μMA 與 SIR 值分布相似，區域型地震與長微震μMA 分布於左右兩側，而 SIR 僅在 2 至 8Hz 中略有差異，因此以濾波 2 至 8Hz 為例：區域型地震的 SIR 值落在 1.6 至 2.5 之間、μMA 落在 0.3 至 0.8 之間，而長微震的 SIR 值落在 1.4 至 2.4 之間、μMA 落在 1.2 至 2.2 之間，與 Kao et al. (2007)研究中的典型長微震相比，SIR 值相似、μMA 值偏高甚至落於其研究的雜訊範圍內。在圖 4.1.3 中可發現μMA 可將區域型地震與長微震分離，而 SIR 僅在 2 至 8Hz 中略有差異，因此我們認為使用 2 至 8Hz 的為主頻時，計算 μMA 與 SIR 將有助於我們移除區域型地震。此外，Kao et al. (2007)亦提到長微震可能受區域性與測站品質影響，應採用品質相近且距離相近的測站。. 37.

(49) (c). (d). 圖 4.1.1，長微震與區域地震範例波形、頻譜與分佈位置。(a)2013 年 7 月 11 日持續時間 940 秒的自發型長微震。(b)2013 年 4 月 17 日位於宜蘭外海的兩個區域型地震，規模分別為 3.5 與 4.6，紅色虛線標示為發震時間。由上到下分別為高通濾波 8Hz 以上、帶通濾波 2 至 8Hz 以及 0.01 至 0.1Hz。(c)長微震與區域地震頻譜圖，以 YULB 測站為例。(d)事件分布位置，紅色與藍色圓圈分別為測試用的長微震與區域地震，星形為範例事件，紫色三角形為測站。 38.

(50) (a). (b). (c). (d). 圖 4.1.2，三類事件之 SSA 參數範例，以 YULB 的東西分量資料濾波 2 至 8Hz 為例。(a)雜訊、(b)2013 年 7 月 11 日的長微震、以及(c)區域型地震，視窗 600 秒，紅色、藍色線分別為 SI 與 MA 值，右上標示 SIR 與𝜇MA值。(d)範例事件震央圖，紫色三角形為測站位置，星形為震央。. 39.

(51) 圖 4.1.3，不同濾波頻段下，長微震、區域地震以及雜訊的μMA 與 SIR 值長條圖。(a)帶通濾波 2 至 25H；z(b)帶通濾波 2 至 8Hz；(c)帶通濾波 0.05 至 0.1Hz。橘色為雜訊、紅色為長微震，而藍色為區域型地震。. 40.

(52) 4.2 長微震偵測結果與訊號特徵利用 Hypoecc 偵測方法，本研究在 2013 年 1 月至 2014 年 1 月的觀測期間內，每日約偵測到 20 至 30 個事件(tremor-like signals)，進行目視篩選(3.2.2 節) 後，最後共定義 193 個長微震。持續時間從 60 至 2550 秒(1 至 42 分鐘)之間不等，其中 87%的事件持續時間在 500 秒以內。在時頻特徵上，如圖 4.2.1.a-c 所示，以 2013 年 12 月 1 日持續時間為 500 秒的長微震訊號為例，在 TPUB 測站的時頻圖中可發現能量峰包的主頻落在 2 至 8Hz 與莊育菱(2012)結果相符。各長微震事件在 TPUB 測站的頻譜圖(圖 4.2.1.d)中可見長微震與雜訊相比約在 1Hz 以上能量較高。 (a). (b). (d). (c). 圖 4.2.1，2013 年 12 月 1 日持續時間 500 秒長微震事件之波形、時頻與頻譜圖。 (a)長微震事件經濾波 2 至 8Hz 之波形。(b)波形展示之測站位置圖，星形為長微震震央。(c) TPUB 測站時頻圖。(d)長微震頻譜圖，以 TPUB 測站為例。藍色為長微震，黃色為雜訊平均值。 41.

(53) 4.3 長微震的空間分布與定位誤差 4.3.1 空間分布使用 WECC 定位法(Wech and Creager, 2008)對 193 個長微震事件定位後，空間分布上如圖 4.3.1，大致可分成兩區：14.50%的長微震集中於中央山脈南段，中心為 120.8°E、23.1°N，與過去研究區域分布相符(莊育菱(2012)、Ide et al. (2015)、戴心如(2016))；而 15.54%的事件則位於中央山脈北段(花蓮中北段)，中心約為 121.5°E、23.7°N。深度分布上，整體而言，約 26.9%的長微震震源分布於 60 公里內，比氣象局目錄地震深，如圖 4.3.2；在剖面圖中，如圖 4.3.3 所示，亦可發現長微震震源大多位於背景地震之下，在中央山脈南段之長微震震源深度約 15 至 50 公里呈線性向東傾(圖 4.3.3c)，而北段震源深度深於 15 公里呈現垂直分布 (圖 4.3.3d)。然而兩區長微震在數量、分布與深度差異，除了定位誤差外，亦可能是孕震環境差異所致，在第五章將加入其他目錄討論這兩區的特性與活動度。. 圖 4.3.1，2013 年 1 月至 2014 年 1 月的長微震事件數量分布圖。顏色標示為 0.1 °x0.1°內長微震數量，超過 15 個以黑色標示，紫色三角形為測站。紅圈為莊育菱(2012)、Ide et al. (2015)、戴心如(2016)研究區。 42.

(54) 圖 4.3.2，長微震深度分布圖。紫色長條圖為深度小於 100 公里內的長微震，灰色長條圖為 1995 至 2015 年全臺灣歷史背景地震。. (a). (b). (c). 圖 4.3.3，長微震事件定位分布圖與剖面圖。(a)長微震俯視圖與剖面線，圓形為長微震，顏色標示深度，紫色三角形為測站。 (b)A-A’剖面 (c)B-B’剖面 (d)C-C’ 剖面。藍點為剖面線左右 10 公里之長微震事件，灰點為左右各 5 公里之背景地震事件。. 43. (d).

(55) 4.3.2 定位誤差由於長微震定位須仰賴多測站之振幅的相關係數計算到時差，在 WECC 定位方法中誤差估計利用拔靴法(boot-strap)，每次移除隨機 10%的事件，一共進行十次後，標準差標示為誤差值。定位誤差結果如圖 4.3.4.a 背景十字與圖 4.3.5 所示，可發現測站網外事件水平誤差較大，平均水平誤差約 5 公里，深度誤差分布上，不同深度的誤差上，越深的事件誤差越大。整體而言，深度誤差約 10 公里 (圖 4.3.5.b)，且 59.58%的事件深度大於 100 公里，對應持續時間約集中於 100 秒 (圖 4.3.6)，推測可能是因為持續時間較小的事件其峰包振幅也較小，經低通濾波後振幅過小導致定位誤差增加，由此可知持續時間較短、測站網外事件深度誤差較大。. (a). (b). 圖 4.3.4，長微震定位結果與持續時間空間分布圖。(a)長微震事件定位誤差圖。紫色三角形為測站，圓形為長微震，顏色標示深度，十字為 WECC 定位程式內拔靴十次所得之標準差。(b)長微震持續時間分布圖，顏色標示持續時間。. 44.

(56) (a). (b). 圖 4.3.5，長微震定位誤差分布。(a)深度小於 100 公里內的長微震水平誤差分布直條圖。(b)垂直誤差分布直條圖。紅、綠以及藍色長條圖分別標示長微震深度 0 至 30、30 至 60 以及 60 至 100 公里內的事件。. 圖 4.3.6，長微震持續時間分布數量圖。深度小於 100 公里內的長微震標示為黃色，大於 100 公里則以灰色標示。. 45.

(57) 為釐清測站網分布對定位影響，我們進一步將測站網以 23.5°N 劃分進行測試，如圖 4.3.7 所示。若僅使用 23.5°N 以北測站：可得到 104 個定位，大多位於 23.8°N、121.3°E，遺失率約 37.7%，其中僅 5 個長微震事件與全測站定位結果距離差小於 5 公里且無明顯聚集。若使用 23.5°N 以南測站：可得到 114 個定位，主要集中在 22.9°N、120.8°E，遺失率約 31.7%，其中 27 個長微震事件並較集中於中央山脈南段，顯示中央山脈南段區域長微震之定位穩定與集中性，以及測站分佈對定位的重要性。 (a). (b). (c). (d). 圖 4.3.7，長微震於不同測站網定位分布圖。(a)僅使用 23. 5°N 以北測站定位結果。(b)僅使用 23. 5°N 以南測站定位結果。(c)使用全部測站定位結果。顏色標示為 0.1°x0.1°內長微震數量，三角形為用於定位的測站。(d)三種地震網定位結果。白點為使用全部測站，紅、藍點分別為使用 23. 5°N 以北、以南部測站定位後，與原結果距離差小於 5 公里的長微震震源。 46.

(58) 4.4 長微震的活動度由於長微震之規模與持續時間成正比(Ide et al., 2007) ，在此我們用長微震的持續時間代表其活動程度。在 2013 年 1 月至 2014 年 1 月的研究期間內，每日長微震事件量少於五筆。如圖 4.4.1 所示，長微震累積持續時間表現出 7 月為活動度高峰期(在 210 天處)，而在 1、2 月分別有三個持續時間大於 1500 秒的長微震(在近 30 和 50 天處)，這幾個高峰期並未明顯對應到規模 5 以上地震之時間，和地震的關係並不明確，或尚須進一步進行統計分析。 (a). (b). 圖 4.4.1，2013 年至 2014 年 1 月長微震活動度。(a)長微震每日持續時間、累積持續與地震時間序列。星形為𝑀𝐿 大於 5 以上的地震事件。(b)觀測期間內𝑀𝐿 大於 5 以上的地震與長微震時空分布圖。紅色虛線框為選用的地震範圍，星形為地震。 47.

(59) 第五章. 討論. 5.1 長微震時空分布與地震網差異之關係為進一步了解長微震的時空特徵，本研究加入戴心如(2016)與顏元奕(2020) 的長微震目錄，各目錄研究時間僅 2014 年一月重疊。在表 5.1.1 中可看出，針對不同研究期間建置的目錄，相同點為 (1)前處理皆為濾波 2-8 Hz、振幅平方後低通濾波 0.2 Hz；(2)皆利用 Hypoecc 進行初步定位；(3)皆經過目視判釋，其中 2013 至 2016 年的目錄更進行單事件定位法(WECC)，而 2016 年更進一步以三維速度模型改善定位。不同研究使用測站數目與分布、目視篩選、持續時間與重新定位方式略有不同，為求統一，偵測與定位手段皆使用 Ide (2010)的自動化偵測方法 Hypoecc，進行後續比對。表 5.1.1，不同長微震目錄之偵測與定位差異與結果簡表。目錄來源. 戴心如(2016). 本研究. 顏元奕. 顏元奕(2020). 目錄時間. 2007/01~2012/12. 2013/01~2014/01. 2014/01~2015/12. 2016/01~2016/09. 測站數目. 南段；56 站. 中段；25 站. 南段；61 站. 南段；41 站. 波形前處理. 濾波 2 至 8Hz、振幅平方後低通濾波 0.2Hz. Hypoecc 偵測參數. 時間窗 300 秒、平移時間窗 150 秒、相似度門檻 0.6、10 個測站對為門檻. 二次偵測. 波形自動辨識系統. 無. 無. 無. 持續時間定義. 目視判斷持續時間 60 秒以上. 目視判斷持續時間 60 秒以上. 目視判斷持續時間 150 秒以上. 目視判斷持續時間 150 秒以上. Hypoecc. WECC (一維模型；波形相關係數殘差). 無重新定位. WECCdt (三維模型；到時差的殘差). 目錄數量. 1893 個. 193 個. 85 個. 74 個. 目錄持續時間. 60~2300 秒. 60~2550 秒. 195~1775 秒. 191~771 秒. 主要震源區. 中央山脈南段. 中央山脈南段與北段零星事件. 中央山脈南段. 中央山脈南段. 定位方法. 48.

(60) 在圖 5.1.1a 中表現了不同研究使用的測站數目，並與長微震事件之數量比較，每段時期雖然用的地震網略有不同，但皆至少使用兩種地震網(BATS 和 CWBSN)，在 2014 至 2015 年由於加入 CWB-SMT，使用的測站數目最多。自 2007 至 2016 年十年的長微震目錄中，每年平均約 150 個長微震，總累積持續時間共 685019 秒。在圖 5.1.1b 可見，在 2008 至 2011 年長微震較為活躍且有年週期性，而 2007、2012 至 2016 年較為平靜。利用 Hypoecc 初步定位的結果分年展示如圖 5.1.2，我們發現自 2007 年起中央山脈南段的長微震事件集中區，於 2013 至 2015 年有活動性減弱的趨勢，而 2016 年再恢復此集中性；在中央山脈南段以北區域(23.5°N 以北)，十年間皆有零星的長微震，尤以 2012、2013、2014 以及 2016 年最為顯著，不排除北段有自發型長微震震源持續發生的可能性，唯數量較不穩定且空間不集中。長微震數量在 2013 至 2015 年的空間變異性可能受下列幾個原因影響： (1) 使用測站數量不同導致長微震數量變化。在圖 5.1.1a 比較每日測站數量，2007、 2012、2014 至 2016 年這四年，測站數目皆超過 25 甚至高達 61 個站，然而長微震數量與累積持續時間未有對應的異常高/低值，表示測站數量和事件數量的相關性並不顯著。 (2) 測站網分布差異導致偵測數量降低。在圖 5.1.3 中以 2013 年為例，僅使用中央山脈中段臨時地震網 25 個測站，偵測到 7619 個似長微震的事件，其位置多在 24°N 以北。若加入戴心如(2016)使用的氣象局測站，測站數目增至 59 個，偵測到 25961 個似長微震事件，其位置則遍佈全臺灣，整體偵測結果比原先多達 3 倍以上，並且中央山脈南段區域數量更顯著上升，這說明測站數目增加，更易達到「10 個測站對符合」的偵測門檻，而偵測到更多事件。 (3) 目視篩選與持續時間定義準則不同。比對 2013 至 2016 年的偵測結果，如圖 5.1.4 所示，未經目視篩選下，似長微震事件於 2014 至 2016 年分佈集中在中央山脈南段以及花蓮台東一帶，與圖 5.1.3 目視篩選結果相比，有更多的似長微震事件出現在東台灣，這些事件落於地震網的邊陲或網外，定位結果有極大不確定 49.

(61) 性，這亦說明目視篩選的重要性與人為定義影響。除了上述原因，長微震活動度在 2007 至 2012 的週期性、2013 至 2015 年的數量減少、集中性變低，亦可能與其他構造或環境因素有關，例如(1)淺部地震活動的異常增加/降低；(2)地下水位變化對長微震震源區的靜態應力影響，這些都需要考慮更多的長期時序資料（GPS、潮汐、將與、地下水位等等）及後續的庫倫應力模型以進一步驗證。. 50.

(62) (a). (b). 圖 5.1.1，2007 至 2016 年之(a)不同測站網之測站數量。黑色為測站總數量，紫色為 BATS 與中央氣象局架設的寬頻測站網，藍色為中央氣象局架設的短週期測站網，綠色為 TAIGER 臨時測站網，橘色與淺紫色為臨時測站網。(b)長微震每日數量與累積持續時間分布圖。背景顏色標示為不同時期的目錄，紅色線長微震為累積持續時間。 51.

(63) 圖 5.1.2，以 Hypoecc 偵測與定位之長微震於 2007 至 2016 年間各年空間分布密度圖。顏色標示為 0.1°x0.1°內長微震數量，超過 15 個以黑色標示，三角形為偵測用測站，紫色三角形為目視篩選時所用測站，左上標示該年目錄數量、偵測與目視測站數量。 52.

(64) (b). (a). 圖 5.1.3，2013 年以不同測站網進行 Hypoecc 偵測與定位之空間分布密度圖。 (a) 本研究使用之測站 (b)加入戴心如(2016)使用之測站。顏色標示為 0.1°x0.1°內長微震數量。三角形為使用之測站位置。. 圖 5.1.4，2013 年至 2016 年以未經目視篩選的 Hypoecc 偵測事件之空間分布密度圖，顏色標示為 0.1°x0.1°內長微震數量，三角形為測站。 53.

(65) 5.2 中央山脈南段長微震頻譜特徵與活動度 5.2.1 長微震的頻譜特徵與活動度在 4.3 節發現本研究期間長微震集中於兩區，其中一個為中央山脈南段，這個空間集中性與過去研究結果相符(莊育菱，2012；Ide et al., 2015；戴心如，2016)。在 2013 年 1 月至 2014 年 1 月，我們以 23.5°N 以南劃分，空間分布如圖 5.2.1a 所示，此區長微震共有 83 個，持續時間平均約 296 秒，深度約 30 公里深，約 3 成波形為單峰或小於 100 秒。。在圖 5.2.1b 可見研究期間僅發生一個規模 5 以上的地震，與長微震活動度的關係並不明確。在時頻特徵上，如圖 5.2.2c，在 TPUB 測站的頻譜圖中可見長微震與雜訊相比約在 1Hz 以上能量較高。 (a). (b). 圖 5.2.1，2013 年 1 月至 2014 年 1 月 23.5°N 以南之長微震事件。(a)空間分布圖，淺藍色框為選取範圍，圓形為長微震，顏色標示深度，背景十字為誤差，紫色三角形為測站。(b) 此區地震與長微震時序圖，星形為𝑀𝐿 大於 5 以上的地震。 54.