臺灣中央山脈南段長微震的定位誤差分析及改進

全文

(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. 臺灣中央山脈南段長微震的定位誤差分析及改進 Analysis and Improvement of Tremor Location Errors in the Southern Central Range of Taiwan. 顏元奕 Yuan-Yi Yen 指導教授：陳卉瑄博士黃信樺博士 Advisor：Kate Huihsuan Chen, Ph.D. Hsin-Hua Huang, Ph.D.. 中華民國一零九年二月 February 2020.

(2) 摘要非火山長微震( Non-volcanic tremor )為常見於世界上主要的板塊邊界、對應著慢速滑移的一種特殊地震訊號，主要分布於環太平洋隱沒帶，多呈現深度集中、平行隱沒板塊的帶狀分布，大多發生於孕震帶更深處，其特徵主要為：(1)持續時間長，可以持續數分鐘至數小時；(2)振幅較小，無明顯的 P 波和 S 波；(3)主要頻段介於 2-8 Hz 之間。由於無明顯的體波波相，難以用傳統的 P 波與 S 波的到時來做定位，因此許多不同於傳統的地震定位方法紛紛被提出，常見的主要有 Hypoecc ( Ide et al., 2010 )以及 WECC ( Wech et al., 2008 )等，主要手段為利用波形包絡化後的相似度以決定各測站的相對走時差。在台灣，長微震大多發生在中央山脈南段下方，由於定位誤差大，對應的孕震構造仍有諸多爭論。本研究以 WECC 的定位方式為基礎，改變其網格搜索的方式，並使其能套用三維速度模型 ( Huang et al., 2014 )，期能獲取更佳定位結果。我們利用 2016 年 1 月 1 日到 2016 年 9 月 15 日 BATS、CWB (寬頻及短周期) 以及在中央山脈南段新架設的三個測站的連續資料，本研究開發新的定位方法，並和傳統的 WECC 和 Hypoecc 定位結果比較。為了釐清定位誤差來來，我們更利用不同震源機制、不同子震源組成所得之合成波形，擬合長微震之波形特徵和持續時間，以討論(1)包絡化 (或平方)之波形形貌 (2)濾波頻段的選擇 (3)測站的包覆性與幾何形貌 (4)速度模型幾種因素對定位結果的影響。本研究發現，以新方法得到最小的定位誤差，水平和垂直方向分別為 1.5-3.5 km 以及 7-14 km 之間，比傳統的長微震定位方法少了約 1 km 的誤差，此定位結果配合最小平方差之回歸線性，顯示了長微震震源區為一東北-西南走向(70-80°)及向東南傾沒約 40-55°之構造，和前人研究相比，在走向的定義上更為明確，這一個深部構造和過去 Huang and Byne (2014) 提出的地質邊界-土隴灣斷層的走向一致，顯示此斷層可能為長微震在地表的地形地貌表現。關鍵字：中央山脈南段、長微震、定位、誤差分析 I.

(3) Abstract Non-volcanic tremor is a slow earthquake phenomenon commonly found in the plate boundary zones. They usually occur below the seismogenic zones with seismic characteristics of long duration of several minutes to hours, small amplitude without obvious P wave and S wave, and the main frequency band of 2-8 Hz. Given no obvious body wave phase, it is difficult to apply the traditional location scheme using P-wave and S-wave arrivals. Many relocation methods were proposed including Hypoecc (Ide et al., 2010) and WECC (Wech et al., 2008). These two methods consider envelope cross-correlation to determine the time lagses between stations. Previous studies indicate that tremors in Taiwan occurred at the depth of 25-45 km below the southern Central Range. The tectonic origin of the tremors, however, are still under debate due to the large locating errors > 7 km based on Chunag et al. (2014). The goal of this study is to develop a location scheme that allows the implement of three-dimensional velocity model and grid search method, to better understand the fault geometry of tremor sources. Instead of cross-correlation coeffificent, the new location method is weighted by the envelope cross-correlation derived time lapses. We simulate synthetic tremor waveforms with a variety of focal mechanisms and initial locations, to further discuss how the following factors influence the location error: (1) the shape of the envelope (or square) waveform (2) the selection of filtering frequency bands (3) the station coverage (4) choice of velocity model. The resulting location uncertainty is found to be smallest using the new location method, as 1.5-3.5 km and 7-14 km in horizontal and vertical, respectively. Applying this time-lapse-weighted location method on the continuous data from January 1st to 15th September 2016 (recorded at three different seismic networks including a small array deployed above the tremor zone), a linear structure with northeast-southwest trending and southeasting dripping is obtained. This structure is consistent with the Tulungwan-Chaochou fault system that was recognized as thegeological boundary between a slate belt and unmetamorphosed fold-and-thrust belt by Huang and Byne (2014).. Key words: Southern Central Range, Tremor, Location, Error Analysis II.

(4) 目錄摘要 ........................................................................................................................... I Abstract ..................................................................................................................... II 目錄 ........................................................................................................................ III 表目錄 ......................................................................................................................V 圖目錄 .................................................................................................................... VI 第一章、前人研究 ................................................................................................... 1 1.1. 長微震的特徵及重要性 ........................................................................ 1. 1.2 台灣自發型長微震的研究 ......................................................................... 2 1.2.1 台灣超低頻地震(VLF)的震源機制解 ............................................. 4 1.2.2 台灣長微震的潮汐相關性 .............................................................. 7 1.2.3 台灣長微震與低頻地震(LFE)的相關性 ........................................ 10 1.3. 長微震的定位方法以及在台灣之應用 ............................................... 14 1.3.1 波束形成法在台灣長微震之應用 ................................................. 14 1.3.2 波形包絡化互相關法在台灣長微震之應用 ................................. 17 1.3.3 模板匹配法(Template matching)在台灣長微震之應用 ................. 21 1.4 台灣長微震主要震源區的可能構造解釋 ........................................... 24 第二章、研究動機 ................................................................................................. 26 第三章、研究資料與方法 ..................................................................................... 27 3.1. 測站資訊 ............................................................................................. 27. 3.2. 偵測方法 ............................................................................................. 29. 3.2.1 Hypoecc .......................................................................................... 29 3.2.2 Hypoecc 的參數設定 ...................................................................... 31 3.3 定位方法 ............................................................................................. 32 3.3.1 WECC 法 ........................................................................................ 32 3.3.2 Source-Scanning Algorithm(簡稱 SSA) .......................................... 33 3.3.3 新定位方法 ................................................................................... 35 3.4 長微震波形模擬 ...................................................................................... 36 3.4.1 單一震源模擬................................................................................ 38 3.4.2 多震源模擬(長微震模擬).............................................................. 38 第四章、長微震的偵測及定位誤差測試 .............................................................. 40 4.1. 2016 年長微震的偵測及定位 ............................................................. 40 4.1.1 Hypoecc 的偵測定位及 WECC 重定位結果 .................................. 40 III.

(5) 4.1.2 SSA 在 2016 年長微震事件的應用................................................ 42 4.1.3 新方法的在 2016 年長微震事件的表現 ........................................ 46 4.2 誤差測試：使用模擬波形 ................................................................ 48 4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.2.4. 模擬震源的定位誤差：整體......................................................... 49 模擬震源的定位誤差：不同的震源深度 ..................................... 52 模擬震源的定位誤差：不同的訊噪比 ......................................... 56 模擬震源的定位誤差：不同測站包覆性 ..................................... 60. 4.2.5 模擬震源的定位誤差：有無使用新測站 ..................................... 69 第五章、討論......................................................................................................... 73 5.1. 長微震可能的定位誤差來源 .............................................................. 73 5.1.1 速度模型對定位的影響 .......................................................... 74. 5.1.2 資料的前處理對事件的影響.......................................................... 77 5.1.3 長微震的頻率與定位的差異 ................................................... 78 5.2 2016 年長微震的時空分布 ............................................................... 84 5.3 中央南段長微震之可能構造討論 ........................................................... 92 第六章、結論......................................................................................................... 95 參考文獻 ................................................................................................................ 97. IV.

(6) 表目錄表一、S 波一維速度模型(陳燕玲，1995)............................................................. 31 表二、模擬波形的震央位置.................................................................................. 48 表三、三種方法的整體平均誤差和標準差 .......................................................... 51 表四、有無使用新測站的平均誤差和標準差....................................................... 71 表五、三種定位方法的比較.................................................................................. 83 表六、三種定位方法的模擬資料測試結果 .......................................................... 83. V.

(7) 圖目錄圖 1.1、長微震事件之包絡化波形。 ...................................................................... 1 圖 1.2.0.1、莊育菱(2012)研究中長微震事件之波形及時頻圖。 ........................... 3 圖 1.2.0.2、自發型長微震目錄的研究時間分布圖。 ............................................. 3 圖 1.2.1.1、Ide et al. (2015) 利用 VLF 的震源機制逆推結果。............................. 5 圖 1.2.1.2、2007 年 4 月 6 日的超低頻事件以及其搜索不同震源之最大 VR 值分布。 .......................................................................................................................... 6 圖 1.2.2.1、卡斯卡迪亞、日本南海、智利與墨西哥等地的長微震與潮汐敏感度關係。 .......................................................................................................................... 7 圖 1.2.2.2、2007-2012 年的長微震活動圖。 .......................................................... 8 圖 1.2.2.3、潮汐與長微震頻譜圖。 ........................................................................ 8 圖 1.2.2.4、理論潮汐在最佳長微震面解的剪應力與長微震發生時間之關係圖。 9 圖 1.2.3.1、2005 年蘇門答臘地震表面波觸發的長微震。 ...................................11 圖 1.2.3.2、波形關聯性示意圖。 .......................................................................... 12 圖 1.2.3.3、PageRank 在日本四國一個小時長微震訊號的運用。 ....................... 12 圖 1.2.3.4、使用 LFE 的模板在觸發型長微震訊號的偵測結果。 ....................... 13 圖 1.3.1.1、2011 年六龜(Liouguei, LG)以及利稻(Lidao, LD)臨時測站網分布圖。 ................................................................................................................................ 15 圖 1.3.1.2、波束形成法在東北地震所觸發的長微震事件的應用。 .................... 16 圖 1.3.2.1、2009-2010 長微震與大地震位置分布圖。 ......................................... 17 圖 1.3.2.2、Ide et al. (2015)的研究範圍及篩選過後的長微震事件分布圖。 ....... 18 圖 1.3.2.3、TAI 偵測結果示意圖。 ....................................................................... 19 圖 1.3.2.4、長微震的平面與剖面分布圖。 .......................................................... 20 圖 1.3.2.5、微震與 LFE 模板的比較。 ................................................................. 22 圖 1.3.2.5、長微震和 LFE 的定位結果。 ............................................................. 23 VI.

(8) 圖 1.4.1、長微震事件分布圖。 ............................................................................. 24 圖 1.4.2、中央山脈長微震之可能構造模型圖。 .................................................. 25 圖 3.1.1、偵測 2016 年長微震所使用的測站分佈圖。 ........................................ 28 圖 3.1.2、目視確認長微震以及定位所使用的測站。 .......................................... 28 圖 3.2.1、Hypoecc 中定義持續時間的手段。 ...................................................... 30 圖 3.2.2、本研究所使用的 S 波一維速度模型。.................................................. 31 圖 3.3.1、WECC 方法示意圖。 ............................................................................ 32 圖 3.3.2.1、SSA 法之波形疊加示意圖。 .............................................................. 33 圖 3.3.2.2、SSA 在 Cascadia 北部長微震事件的應用。 ...................................... 34 圖 3.3.3.1、等時差(EDT) 曲面式意圖。 .............................................................. 35 圖 3.3.3.2、以等時差定位式意圖。 ...................................................................... 36 圖 3.4.1、震源模擬的震源位置。 ......................................................................... 38 圖 3.4.2、以 F-K 波形模擬資料模擬之長微震波形。 .......................................... 39 圖 4.1.1.1、2016 年長微震偵測事件分布圖。...................................................... 40 圖 4.1.1.2、2016 年長微震事件(左)每天數量以及(右)累積時間圖。 .................. 41 圖 4.1.1.3、2016 年長微震重新定位分布圖。...................................................... 41 圖 4.1.2.1、SSA 使用之測站及網格。 .................................................................. 42 圖 4.1.2.2、SSA 定位結果。 ................................................................................. 43 圖 4.1.2.3、2016/05/01 的長微震事件(66500-67150 秒)。 .................................. 44 圖 4.1.2.4、長微震事件整段及不同波包的定位結果。 ....................................... 44 圖 4.1.2.4、定位結果的振幅分布圖。 .................................................................. 45 圖 4.1.3.1、使用新方法及一維速度模型(陳燕玲，1995)重新定位結果。 .......... 46 圖 4.1.3.2、使用新方法及三維速度模型( Huang et al., 2014 )重新定位結果。... 47 圖 4.2.1.1、三種方法在模擬訊號的定位結果。 ................................................... 50 圖 4.2.1.2、三種不同方法的定位誤差分布圖。 ................................................... 50. VII.

(9) 圖 4.2.2.1、三種方法在模擬訊號的定位結果。 ................................................... 53 圖 4.2.2.2、模擬震源 20 公里深時三種方法定位與實際差距分布圖。 .............. 54 圖 4.2.2.3、模擬震源 30 公里深時三種方法定位與實際差距分布圖。 .............. 54 圖 4.2.2.4、模擬震源 40 公里深時三種方法定位與實際差距分布圖。 .............. 55 圖 4.2.2.5、三種方法不同模擬震源深度的平均誤差和集中度分布圖。 ............ 55 圖 4.2.3.2，模擬波形無雜訊時三種方法定位與實際差距分布圖。 .................... 58 圖 4.2.3.3，模擬波形 SNR=2 時三種方法定位與實際差距分布圖。 .................. 58 圖 4.2.3.4，模擬波形 SNR=1.05 時三種方法定位與實際差距分布圖。 ............. 59 圖 4.2.3.5、三種方法的平均誤差和集中度分布圖。 ........................................... 59 圖 4.2.4.1、長微震振幅與水平距離關係圖。....................................................... 60 圖 4.2.4.2、測站的包覆性。.................................................................................. 60 圖 4.2.4.3、三種方法在不同模擬震源位置的定位結果。 ................................... 63 圖 4.2.4.3 (續)、三種方法在不同模擬震源位置的定位結果。 ............................ 64 圖 4.2.4.4、左邊(西方)模擬震源的定位誤差。 .................................................... 65 圖 4.2.4.5、下方(南方)模擬震源的定位誤差。 .................................................... 65 圖 4.2.4.6、中間模擬震源的定位誤差。 .............................................................. 66 圖 4.2.4.7、右邊(東方)模擬震源的定位誤差。 .................................................... 66 圖 4.2.4.8、上方(北方)模擬震源的定位誤差。 .................................................... 67 圖 4.2.4.9、三種方法在不同位置模擬震源的平均誤差和集中度分布圖。 ........ 67 圖 4.2.4.10、測站網外模擬震源定位結果。......................................................... 68 圖 4.2.5.1、比較有無新測站的模擬訊號定位結果。 ........................................... 70 圖 4.2.5.3、有無使用三個臨時測站的定位誤差結果。 ....................................... 72 圖 4.2.5.4、不同位置有無臨時測站的平均誤差和集中度分布圖。 .................... 72 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。 ................. 74 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。 ....... 75. VIII.

(10) 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。 .................... 76 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。 ............ 76 圖 5.1.2.1、長微震資料的前處理。箭頭標示了選用的測站資料。 .................... 77 圖 5.1.3.1、分析長微震事件主要頻率示意圖。 ................................................... 79 圖 5.1.3.2、將事件濾波不同窄頻示意圖。 .......................................................... 80 圖 5.1.3.3、兩種方法在單一長微震事件之比較圖。 ........................................... 80 圖 5.1.3.4、兩種方法偵測之主頻與震央距離之關係圖。 ................................... 81 圖 5.1.3.4(續)、兩種方法偵測之主頻與震央距離之關係圖。 ............................. 82 圖 5.2.1、觀測期間長微震的每日持續時間與累積持續時間圖。 ....................... 84 圖 5.2.2、理論潮汐頻譜和長微震持續時間頻譜圖。 .......................................... 85 圖 5.2.3、使用四個測站以上的長微震定位結果。 .............................................. 86 圖 5.2.4、使用五個測站以上的長微震定位結果。 .............................................. 87 圖 5.2.5、使用六個測站以上的長微震定位結果。 .............................................. 87 圖 5.2.6、使用七個測站以上的長微震定位結果。 .............................................. 88 圖 5.2.7、使用八個測站以上的長微震定位結果。 .............................................. 88 圖 5.2.8、使用九個測站以上的長微震定位結果。 .............................................. 89 圖 5.2.9、使用十個測站以上的長微震定位結果。 .............................................. 89 圖 5.2.10、使用十一個測站以上的長微震定位結果。 ........................................ 90 圖 5.2.11、使用十二個測站以上的長微震定位結果。 ........................................ 90 圖 5.2.12、長微震定位使用最小測站數目與擬和面解關係圖。 ......................... 91 圖 5.3.1、長微震與 Vp 速度構造分布圖。........................................................... 93 圖 5.3.2、長微震與 Vs 速度構造分布圖。 ........................................................... 93 圖 5.3.3、長微震與 Vp/Vs 速度構造分布圖。 ..................................................... 94 圖 5.3.4、Bertrand et al. (2012)地電阻研究中南部測線位置與其 2D、3D 逆推剖面。 ........................................................................................................................ 94. IX.

(11) 第一章、前人研究 1.1 長微震的特徵及重要性非火山長微震(non-volcanic tremor)主要發生在大型隱沒板塊邊界，是一種介於一般地震的快速破裂以及無震滑移之間的能量釋放形式，其訊號微弱類似雜訊但卻能被相距數十公里的測站接收，此外具有以下特徵：(1)持續時間長，可以持續數分鐘至數小時；(2)振幅較小，無明顯的 P 波和 S 波；(3)主要頻段介於 28hz 之間(圖 1.1)。非火山長微震在南海隱沒帶(Nankai subduction zone)被首度證實是有構造意義的地動訊號 ( Obara et al., 2002 )，後在世界上許多大型隱沒帶陸續被發現。主要發生深度比一般孕震區域更深( Rogers and Dragert, 2003; Kao et al., 2005 )，在特定區域並與大地測量資料所解析之慢滑移事件( slow-slip event, SSE )同時發生( Dragert et al., 2001 )並具有一樣的週期行為，被認為是地殼深部間歇性變形的重要指示物。慢滑移事件釋放的地震矩可高達規模六(Ide et al., 2007)，被視作是評估地震潛能不可或缺的一環。從長微震的訊號中亦能解析出似微地震的低頻地震( low-frequency earthquake, LFE )和超低頻地震( very-low frequency earthquake, VLF) ，他們亦被發現和長微震指示著一樣的孕震機制 (Shelly, 2006; Ito et al., 2007)，後被廣稱作慢地震家族。在 GPS 地表測量解析度不高的區域，長微震被視為監測慢滑移事件的一種指標。. 圖 1.1、長微震事件之包絡化波形。(本圖取自 Obara et al., 2002) 1.

(12) 1.2 台灣自發型長微震的研究長微震依據形成機制可以分成觸發型長微震(triggered tremor)以及自發型長微震(ambient tremor)，觸發型長微震多由遠震的表面波所觸發，而自發型長微震則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。台灣過去對於 1998-2010 年間對觸發型長微震進行系統性的搜尋，並發現數個由表面波所觸發的長微震事件(Peng et al., 2008；葉庭禎，2011；Chao et al., 2012)。之後，Chuang et al. (2013)以觸發型長微震之震源位置為參考區域，利用 13 個連續紀錄的地震測站，在東經 120.5°~121°、北緯 22.5°~23.6°進行系統性的搜尋，發現台灣中央山脈南段為自發型非火山長微震的主要震源區，且主要頻率介於 2-8 Hz 之間(圖 1.2.0.1)。她以測站間包絡化後波形的相關係數、持續時間和訊噪比作為偵測的門檻值，定義了 232 個 300 秒以上的長微震事件，此研究也開啟了台灣自發型長微震的研究以及後續中央山脈南段長微震目錄的建置(圖 1.2.0.2)。 Sun et al. (2015)在六龜和利稻架設了兩個臨時測站網，共 72 個短周期地震站，針對 2011 年 2 月 12 日至 2011 年 7 月 7 日進行掃描，結合了波束形成法 ( Beamforming )和波形的互相關，依照事件的波數及後方位角，總共在 134 天內定義了累積持續時間 1441 分鐘的長微震事件。Ide et al. (2015)則使用其研發之程式 Hypoecc，以波形的相似性以及測站的空間關係進行收斂，在 2006-2011 年間偵測了 942 個 5~99 秒不等的事件。Chao et al. (2017)使用中央氣象局短周期地震站 (CWBSN) 以及台灣寬頻地震網 (Broadband Array in Taiwan for Seismology, BATS)，分析了 2009-2011 年的連續資料，使用波形的包絡化相關性進行偵測，並將長為震和地震的訊號分開，三年間總共定義了累積持續時間超過 1009882 分鐘的長微震事件。Chen et al. (2018)使用戴心如(2016)研發的長微震自動波形辨識系統( Tremor Automatic Identification, TAI )，對 2007-2012 年 Hypoecc 掃描之結果做進一步約束，並定義了 1893 個持續時間 60~2300 秒不等的事件。這些研究雖有不同的科學目的，但皆共同指出了中央山脈南段下方，有活躍的長微震活動。 2.

(13) 圖 1.2.0.1、莊育菱(2012)研究中長微震事件之波形及時頻圖。上圖為波形、下圖為時頻圖，可以見到在長微震具一致到時且能量峰值集中於 2-8 Hz 之間。(本圖取自莊育菱，2012). Chen et al. (2018). 圖 1.2.0.2、自發型長微震目錄的研究時間分布圖。(本圖取自 Chen et al., 2018) 3.

(14) 1.2.1 台灣超低頻地震(VLF)的震源機制解 Ide et al. (2015)利用超低頻事件進行偵測與震矩張量逆推。與長微震同屬於慢地震家族的 VLF，主要頻率落在 0.02-0.05 Hz 之間，最早在日本南海(Nankai) 被發現與長微震事件同時發生(Ito et al., 2007)，因此被認為可能是相同的來源在不同頻率上的表現，因為頻率極低，其波形週期長且波相單一，且受雜訊干擾較小，故 VLF 被當作研究長微震發震機制的重要因素。Ide et al. (2015)假設在台灣中央山脈南段長微震與 VLF 共存，但 VLF 訊號振幅更加微弱因此難以偵測。利用 2006-2011 資料，他們將 VLF 作為震矩張量逆推的工具，處理流程簡化如下：. (一)將相同測站的不同事件，切取 1000 秒視窗的原始波型(未濾波)。 (二)依據定位時計算的理論到時差進行到時的修正。 (三)將修正後的原始波形疊加，增強可能的 VLF 訊號。 (四)濾波 0.02-0.05Hz 取得最終的 VLF 波形。 (五)針對發震前 30 秒、後 70 秒的時間段進行震源機制解的逆推。. 根據 VR 值(Variance reduction)兩個最佳擬合斷層面解分別為：(1)向東南傾沒的低角度逆衝斷層( strike:54°, 度逆衝斷層( strike:156°,. dip:78°,. dip:13°,. rake:120° ) (2) 向南南西傾沒之高角. rake:82° ) (圖 1.2.1.1)。雖然最佳擬合的 VR. 值僅僅只有 33%，但是 Ide et al. (2015) 使用拔靴法(bootstrap)進行重新採樣測試，每次隨機挑選 26 個波形進行 10000 次的震源機制逆推，其結果顯示走向大多落在最佳解的 30°內、傾角大多落在最佳解的 10°內。. 4.

(15) 圖 1.2.1.1、Ide et al. (2015) 利用 VLF 的震源機制逆推結果。 (本圖取自 Ide et al., 2015). 5.

(16) 戴心如(2016)使用相同方式進行震源機制逆推，透過搜尋 2007-2012 年的長微震目錄，找到了到時一致的單一 VLF 事件(圖 1.2.1.2)，由於不確定此 VLF 事件的實際震源位置，在進行震源機制逆推時使用網格搜索不同的震源，期望能擬合出最佳的結果，最終最佳解落於震源位置(120.94°E, 23.02°N, 47 km)，兩組最佳面解分別為 NP1 = ( strike:114.78°, ( strike:-2.52°,. dip:69.41°,. dip:39.32°,. rake:33.71° )以及 NP2 =. rake:124.27° )。然而，單事件最高 VR 值僅達 17.24%，. 被認為可信度不高，因此不予採用。. 圖 1.2.1.2、2007 年 4 月 6 日的超低頻事件以及其搜索不同震源之最大 VR 值分布。(本圖取自戴心如，2016). 6.

(17) 1.2.2 台灣長微震的潮汐相關性在地震網密度高、長微震目錄完整的區域，長微震被發現具有顯著週期性，其週期和潮汐有高度相關性。Ide et al. (2012)比較卡斯卡迪亞(Cascadia)、日本南海(Nankai)、智利與墨西哥等地的長微震事件和月球所引發之半日潮(M2)之間的關聯性，發現持續時間較短的長微震事件具有較高的潮汐敏感度(圖 1.2.2.1)。Yabe et al. (2015) 推測長微震事件的成因是脆-塑性轉換帶中獨立的嵌塊(asperity)破裂所產生一連串的波包訊號，波包的訊號持續時間和嵌塊的密度有關。當嵌塊分佈較稀疏。對應著持續時間較長的長微震事件，此時慢速滑移在廣大的穩定滑移區內容易發生; 當嵌塊分佈較密則對應較短的長微震事件，外在的微小應力擾動能有效的驅動慢速滑移，因此持續時間較短的長微震事件，具有更高的潮汐敏感度。. 圖 1.2.2.1、卡斯卡迪亞、日本南海、智利與墨西哥等地的長微震與潮汐敏感度關係。X 軸代表了潮汐敏感度，Y 軸則是長微震事件的持續時間(本圖取自 Ide et al., 2012) 戴心如(2016)將 2007-2012 年的長微震累積持續時間去除趨勢後，發現台灣中央山脈南段長微震具有年週期的活動活躍期(圖 1.2.2.2)。此外，計算每個小時內的累積持續時間以作傅立葉轉換，她進一步發現，長微震的頻譜圖中顯現的頻率峰值皆能夠對應到潮汐週期，如圖 1.2.2.3 所示，代表此區的長微震受日、月引力的潮汐影響甚大。 7.

(18) 圖 1.2.2.2、2007-2012 年的長微震活動圖。紅線表示去除趨勢後的長微震累積持續時間，黑色長條表示每日的長微震持續時間。(本圖取自戴心如，2016). 圖 1.2.2.3、潮汐與長微震頻譜圖。紅線為每小時累積長微震持續時間進行傅立葉轉換後的頻譜，綠線和藍線分別代表台灣東部的成功潮位站和西部的將軍潮位站的潮汐資料。(本圖取自戴心如，2016). 8.

(19) 此外，假設「長微震是受到剪應力增加而觸發」，戴心如(2016)計算不同走向、傾角和滑移角下，長微震發生時的潮汐造成的剪應力變化，當最多長微震事件發生於剪應力為正時，可能具有最高的潮汐敏感度。達到最高相關性對應的可能斷層面解分別為 NP1 = ( strike:60°, dip:50°,. dip:40°,. rake:90° )及 NP2 = ( strike:240°,. rake:90° )，其中 NP1 與其目錄定位顯示之東南傾沒的構造較為符合，. 且與 Ide et al. (2015)使用 VLF 逆推之震源機制解( strike:54°,. dip:13°,. rake:120° ). 相似，僅 dip 和 rake 約有 30 度的差異，此兩個斷層面解對應到的相關性，若用長微震事件發生在剪應力正值區之比例表現，分別為 87.3% 和 86.03% ，僅有極小差異，如圖 1.2.2.4 所示，這說明斷層的走向和傾角對長微震和潮汐的相關性並不敏感。. 圖 1.2.2.4、理論潮汐在最佳長微震面解的剪應力與長微震發生時間之關係圖。(a) 使用網格搜索對應到的最佳長微震構造面解。(b) Ide et al. (2015)使用 VLF 逆推震源機制的最佳面。(本圖取自戴心如，2016) 9.

(20) 1.2.3 台灣長微震與低頻地震(LFE)的相關性長微震因為缺乏清晰的清晰的 P 波和 S 波到達的訊號，因此很難取得準確的定位，尤其是在深度的收斂更顯得困難。 Shelly et al. (2007)指出長微震是由許多的低頻地震(LFE)訊號所組成，他們的 P 波和 S 波訊號都很微弱，且缺乏了高頻的能量。這些低頻地震訊號到達不同測站的時間，被發現遵循Ｓ波速度，因此被廣泛用來作精確的定位以確認長微震孕震構造。在台灣的低頻地震最早是藉由觀測觸發型長微震而來。Tang et al. (2010) 使用 13 個地震站的資料，針對 2005 年規模 8.6 的蘇門答臘地震表面波到達期間的長微震波形，目視選取 11 個 LFE 的訊號，依據 S 波的一維速度模型將其定位，並切取理論 S 波到時前後 3 秒當作模板並重新進行掃描，發現了另外 30 個可能的 LFE 訊號(圖 1.2.3.1)。 Aguiar et al. (2017) 使用 2009 年 1 月 19 日的自發型長微震和 2005 年蘇門答臘地震觸發的長微震來建立 LFE 事件的模板，將波形濾波 4-10Hz 後，每個測站相同的分量每十秒視窗進行自相關分析 (autocorrelating) ，並保留相關係數 (Correlation Coefficent)大於 3 倍標準差的視窗，他們認為組成長微震的 LFE 具有相似震源及震源機制，故使用 google 的演算法 PageRank 來找尋各個視窗間的相關性(圖 1.2.3.2、圖 1.2.3.3)，使用的視窗長度為十秒，每次移動 0.08 秒，將與此視窗相關的其他視窗數量定義為此視窗的 PR 值，將 PR 值高的視窗疊加成為可能的 LFE 模板。他們發現自發型長微震建置的模板(圖 1.2.3.4.a)以及觸發型長微震建置的模板(圖 1.2.3.4.b)具有高度的相似性(圖 1.2.3.4.c)。且以 2005 年蘇門答臘地震觸發的長微震做為測試時，以自發型建立的模板偵測了 94 個事件，觸發型建立的模板偵測了 107 個事件，重疊了 66 個事件(約為 70%)，代表此區的自發型和觸發型長微震具有相似的震源及震源機制(2.2.3.4.d)。此外，在長微震訊號抵達前並沒有偵測到其他的 LFE 事件，進一步表明了此區長微震伴隨了 LFE 的訊號。 10.

(21) 圖 1.2.3.1、2005 年蘇門答臘地震表面波觸發的長微震。(a)濾波 2-8Hz 的長微震訊號。(b)其中的 LFE 訊號，綠線和紅線分別展示了 P 波以及 S 波訊號。(本圖取自 Tang et al., 2010). 11.

(22) 圖 1.2.3.2、波形關聯性示意圖。圖中 A-D 代表了 CC 值大於 3 倍標準差的其中四個視窗，可以發現 A 與 B、D 相關，B 與 C 相關，C 與 D 相關，但是 A 與 C 彼此不相關。(本圖取自 Aguiar et al., 2014). 圖 1.2.3.3、PageRank 在日本四國一個小時長微震訊號的運用。分別使用了 KWBH、 TBEH 和 YNDH 三個測站，以及其每十秒計算之 PR 值。(本圖取自 Aguiar et al., 2014) 12.

(23) 圖 1.2.3.4、使用 LFE 的模板在觸發型長微震訊號的偵測結果。(a)使用自發型長微震建立的 LFE 模板。(b)使用觸發型長微震建力的 LFE 模板。(c)自發型的模板 (黑線)和觸發型的模板(紅線)的比較圖。(d)兩種模板在 2005 年蘇門答臘地震觸發的長微震偵測結果，重複率約為 70%。(本圖取自 Aguiar et al., 2017). 13.

(24) 1.3 長微震的定位方法以及在台灣之應用長微震並沒有明顯的體波波相，且其振幅微弱，故現今大多假設長微震波形主要為 S 波，依據 S 波的波速來求取長微震的定位。目前主要用於長微震定位的方式有三種，第一種方式依據振幅隨著距離衰減的關係，計算各測站接收到的波形振幅和對應的震源位置( e.g. Di Grazia et al. 2006 )，然此法需要先假設地震波擴散的路徑效應以及場址效應，且在複雜的地形定位時並不準確；第二種方法是波束形成法( Beamforming )，計算各測站長微震訊號之入射角，以逆推長微震之位置( Rost & Thomas 2002; Sun et al., 2015 )，此方法需要覆蓋率高的測站分布，並且震源深度難以收斂，需事先假設可能的地體構造；第三種為波形包絡化方法，也是目前最為廣泛使用的方法，首先將長微震波形濾波 2-8Hz 後包絡化，再藉由互相關( Cross correlation )決定出各測站間的相對到時差，進而收斂定位的結果，例如 WECC 法(Wech et al., 2008)以及 Hypoecc 法 ( Ide et al., 2010 )。. 1.3.1 波束形成法在台灣長微震之應用 Sun et al. (2015)在 2011 年時分別於六龜及利稻架設了兩個不同的臨時地震網，每個地震網為 36 個短周期測站所組成(圖 1.3.1.1)，布放時間從 2011 年 2 月 12 日持續至 2011 年 7 月 7 日，將收到的長微震訊號帶通濾波 5-20Hz 以避免雜訊的影響(圖 1.3.1.2. a)，且將偵測分成兩個部份：第一部分中，將波形每兩分鐘 (重疊 50%)使用 SAC 程式中的 BBFK 進行背方位角的和波數的偵測，第二部分中，將波形每 20 秒(不重疊)使用 cross-correlation 的方式找尋最佳的背方位角。結合此二步驟來達到偵測長微震的門檻：(1)持續時間須超過 3 分鐘。(2)兩部分中背方位角的檢測結果差異須小於 30°。(3)BBFK 檢測出的波數≤ 1.5(代表訊號具有較陡峭的入射角)。此二部分的背方位角平均便為可能的長微震來源(2.3.1.2b 及 c)，最終在 134 天偵測到了總累計持續時間 1441 分鐘的長微震事件，但是因為缺乏此區的深部構造模型，所以無法收斂震源深度。. 14.

(25) 圖 1.3.1.1、2011 年六龜(Liouguei, LG)以及利稻(Lidao, LD)臨時測站網分布圖。黃點和藍點分別代表 Chao et al. (2011)以及 Chuang et al. (2014)所偵測到的長微震事件，紅色星號標示受東北地震觸發的長微震事件。(本圖取自 Sun et al., 2015). 15.

(26) 圖 1.3.1.2、波束形成法在東北地震所觸發的長微震事件的應用。(a)帶通濾波 520Hz 的九個長微震波包波形以及其時頻圖，下方為 TPUB 所收到的表面波訊號。 (b)和(c)顯示了第二和第四個波包在使用了 BBFK 所偵測到的背方位角以及波數，藍點為定位的最佳解。(本圖取自 Sun et al., 2015). 16.

(27) 1.3.2 波形包絡化互相關法在台灣長微震之應用波形包絡互相關法(Envelope cross-correlation)是台灣最主要用於長微震定位的方法，其中包括了莊育菱(2012)使用的 WECC 法以及 Ide et al.(2015)和戴心如 (2016)使用的 Hypoecc 法。其中莊育菱(2012)使用之 WECC 法，將長微震波形自原始波形切出後濾波 28 Hz，再將其包絡化後低通濾波 0.1Hz 來去除高頻雜訊，並以此進行相關係數的計算，以此求得各測站到時並以網格搜尋找尋最佳震源位置，其結果主要分布於中央山南段，且呈現高頃角之垂直分布(圖 1.3.2.1)。WECC 的詳細方法於 3.3.1 進一步描述。. 圖 1.3.2.1、2009-2010 長微震與大地震位置分布圖。圖中三角形顯示了莊育菱 (2012)偵測的觸發型長微震，空心圓圈代表自發型長微震的定位結果，紅色星號則為 2009-2010 年規模六以上的地震事件。A-A’剖面中的灰點為背景地震。 (本圖取自莊育菱，2012) 17.

(28) Ide et al.(2015)使用 Hypoecc 法進行 2006-2011 年中央山脈南段長微震的偵測，資料處理與莊育菱(2012)類似，將波形帶通濾波 2-8 Hz 後平方(取代包絡化)，低通濾波 0.2 Hz 降點至每秒一點。以此波形進行各測站對之互相關，求取各測站相對到時，以逆推方式求得可能之最佳長微震震源，Hypoecc 詳細方法於 3.2.1 描述。此外，Ide 假設長微震主要分布於孕震帶下方，針對參考點(東經 120.92°、北緯 23.06°)的水平方圓 10 公里內、垂直深度 20~45 公里深進行近一步的空間收斂，並考慮長微震大多為群聚發生，故剔除與其餘事件時間超過一天以上或是前後事件位置差超過 10 公里以上之事件。在 2006-2011 年於中央山脈南段深處共偵測了 942 個 5~99 秒不等的事件(圖 1.3.2.2)。. 圖 1.3.2.2、Ide et al. (2015)的研究範圍及篩選過後的長微震事件分布圖。(a)研究的範圍。(b)使用的測站以及定位收斂結果，紅點為長微震事件。(c)圖(b)中的灰框。(d)長微震的垂直分布。(e)各年的偵測事件分布。(d)各年測站變化(本圖取自 Ide et al., 2015) 18.

(29) 戴心如(2016)沿用 Hypoecc 法，並改動部分偵測參數(詳細描述請見 3.2.2)，再進一步以長微震自動波形辨識系統( Tremor Automatic Identification, TAI )，對 Hypoecc 的輸出結果做進一步判釋並重新定義持續時間。TAI 主要依據各測站收到之波形，經過 2~8Hz 之波形進行平方運算，並以 0.2Hz 低通濾波處理以代表能量趨勢。接著利用此能量趨勢將波形分為大於平均值的訊號區，定義其值為 1(其後稱作 1 區)；而小於平均值的無訊號區，值定義為 0(其後稱作 0 區)，依據長微震訊號(波包)佔總持續時間之比例及數量將其分為一般地震、小規模地震、長微震可能事件以及雜訊四個種類(圖 1.3.2.3)。在 2007~2012 年間偵測並定義了 1893 個持續時間 60~2300 秒不等的事件，其結果在中央山脈南段下顯示東北-西南走向並向東南方傾沒之高傾角位態(圖 1.3.2.4)。. 圖 1.3.2.3、TAI 偵測結果示意圖。黑線是濾波後的 2-8Hz 的訊號，綠線為訊號包絡化後的結果，紅線標示了包絡線高於平均的訊號區(數值為 1)和低於平均的非訊號區(數值為 0)。(a)地震事件。(b)小規模地震。(c)長微震的可能事件。(d)雜訊。 (本圖取自戴心如，2016) 19.

(30) 圖 1.3.2.4、長微震的平面與剖面分布圖。(a)長微震深度由色階所示，紅色三角標示地震站，灰色原點為規模 4~5 的地震，紅色星號為規模 5 以上地震。(b)AA’與 BB’剖面。長微震由黑點標示，灰色圓圈為規模 2 以上之背景地震，紅色星號為規模 5 以上之地震。(本圖取自戴心如，2016). 20.

(31) 1.3.3 模板匹配法(Template matching)在台灣長微震之應用 Aguiar et al. (2017) 使用 2009 年 1 月 19 日的自發型長微震和 2005 年蘇門答臘地震觸發的長微震，依據 PageRank 演算法建立了 10 個測站三個分量的 LFE 事件的模板，並以模板匹配(Template matching)的方式來取得各測站的 S 波的可能位置，並利用相關函數計算(cross-correlation)取得 S 波的相對到時差。為了彌補長微震缺發的 P 波到時資訊，他找尋了 27 個發生在中央山脈南段長微震主要震源區附近的地震(圖 1.3.2.5.a)，規模介在 1.5-2 之間、深度位於 1036 公里深，並以 LFE 的模板進行掃描，發現大部分的地震與模板間的 CC 值均在 0.4 以上(圖 1.3.2.5.b-e)，可能代表兩者具有相似的震源特性，因此使用 CC 值大於 0.4 的地震平均 P 波與 S 波到時差作為各測站到時差的基準，提供 LFE 事件可能的 P 波到時資訊。他們將 LFE 模板匹配到的事件依據地震的平均到時差前推到可能的 P 波到時，切取 5.3 秒的視窗進行 cross-correlation，以此來搜尋各測站可能的 P 波相對到時差，將 P 波相對到時差和 S 波相對到時差的資訊以雙差分地震定位法(double‐ difference earthquake location method)進行定位，其結果顯示如圖 1.3.2.6 所示，不論是 2009 年 1 月 19 日自發型長微震中的 LFE 定位結果(圖 1.3.2.6.d)，或是 2005 年蘇門答臘地震觸發長微震中的 LFE 定位結果(圖 1.3.2.6.f)，均顯示了一個近乎垂直的分布，且定位比過去 Tang et al. (2010)的結果更集中，因此提出中央山脈南段長微震可能為潮州-梨山斷層的深部延伸。. 21.

(32) 圖 1.3.2.5、微震與 LFE 模板的比較。(a)藍色圓圈是 27 個地震位置，中間加星號的圓圈表示採用為 P 波和 S 波到時差的地震，左邊小圖顯示了其中一個測站收到的各個地震訊號和 P 波到時資訊。(b-e)四個不同的測站收到的地震訊號(黑線) 與 LFE 模板(紅線)的比較。(本圖取自 Aguiar et al., 2017). 22.

(33) 圖 1.3.2.5、長微震和 LFE 的定位結果。(a)2009 年 1 月 19 日的長微震訊號。 (b)2005 年 3 月 28 日蘇門答臘規模 8.6 地震所觸發的長微震事件。(c.e)黃色圓圈顯示了 Tang et al. (2010) LFE 的定位結果，藍色圓圈則是 Aguiar et al. (2017)的結果，紅色三角形標示了使用的地震站。(d.f)A-A’的剖面圖，白色虛線標明了潮州 -梨山斷層的可能位置，白色點線代表了可能的 Moho 位置，背景是 Tang et al. (2010)使用的 Vp 速度模型。(本圖取自 Aguiar et al., 2017). 23.

(34) 1.4 台灣長微震主要震源區的可能構造解釋 Chen et al. (2018)使用戴心如(2016)之長微震目錄進行分析，認為長微震主要分布位置在高地熱梯度( Hsieh et al., 2014 )且淺部位於一異常低電阻區域，對應到的流體含量約為 0.4~1.4%( Bertrand et al., 2012 )，與震波速度構造( Kuochen et al., 2012 )相比，長微震主要分布在一個較低速度的區域(圖 1.4.1)，P 波波速約在 5.7-7 km/s 之間，S 波波速約在 3-4.5 km/s 之間，事件略淺於 Moho 面，但若考慮定位誤差，實際的事件定位可能穿透 Moho 面。. 圖 1.4.1、長微震事件分布圖。(a)長微震的水平分布圖，彩色圓點代表長微震事件，顏色展現了其深度，紅線則展示了 A-A’和 B-B’的剖面線。(b) B-B’的長微震剖面圖，背景顏色展現了 Vp/Vs 值，灰色圓點展現了歷史地震事件。(c-e)分別展示了 A-A’剖面下長微震和背景 Vp、Vs 以及 Vp/Vs 值的比較。(本圖取自 Chen et al., 2018). 24.

(35) Chen et al. (2018)提出和造山活動有關的構造解釋，早期南中國海板塊( South China Sea Plate, SCSP )向菲律賓海板塊隱沒的過程中，帶動了歐亞板塊( Eurasian Plate, EP )一起向下隱沒，中間經歷的變質作用釋放流體並弱化了此區的地殼（圖 1.4.2a），而隨著繼續隱沒的過程，阻力沿著板塊邊界增加且應力集中在下部被弱化的地殼，隨著密度小的大陸地殼無法持續隱沒而層層堆疊、地殼增厚提供浮力（圖 1.4.2b），這個抬升使得下方產生了一個急遽傾斜的剪切帶（圖 1.4.2c），這個剪切帶上下盤的主要應力方向不一，對應不同的斷層面解。高角度構造可能是反映了上盤的浮力抬升，而低傾角構造則來受到水平方向的板塊聚合方向主導 (圖 1.4.2d)。. 圖 1.4.2、中央山脈長微震之可能構造模型圖。(a-c)對應了早期到晚期的隱沒過程。(d)顯示了因為浮力和流體弱化導致的高角度構造和低傾角斷層，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) 25.

(36) 第二章、研究動機非火山長微震(non-volcanic tremors)以其持續時間長、振幅微小、多個波包具有相似到時而被認為是非火山區域偵測慢速滑移活動的重要工具，可能被遠距表面波觸發，為觸發型長微震(triggered tremors)，也可能為自發型長微震(ambient tremor)，兩種類型長微震的主要震源區，皆位於台灣中央山脈南段下方 15-45 公里深處 (Tang et al., 2010；Chao et al., 2011；莊育菱，2012；Sun et al., 2015；Ide et al., 2015；Chen et al., 2018)，對應的發震構造為眾多研究的討論焦點。有代表性的發震構造需仰賴長期的長微震目錄，以此目標莊育菱(2012)建立了一套半自動偵測系統，系統性的搜索了 2008~2011 年台灣南部測站的連續訊號，定義了 231 個持續時間超過 300 秒的事件，定位結果顯示一個橢圓體的垂直構造; Ide et al. (2015)使用 Hpoecc 法偵測並定位 2006~2011 年共 942 個持續時間介於 5~99 秒的長微震事件，他們萃取出低頻訊號進行震矩張量逆推，發現最佳擬合面為低角度的逆衝斷層(13°向東南傾); 戴心如(2015)比較兩套不同偵測方法的優缺點以建立長微震波形自動偵測系統( Tremor Automatic Identification, TAI )，其定義了 2007~2012 年 1893 個持續時間 60~2300 秒不等的事件，更長時間目錄和莊育菱 (2012)相似，顯示了高角度、微向東傾之可能構造，其深度範圍約為 20～45 公里。而利用定位精度更高的低頻事件(LFE)， Aguiar et al. (2017)亦定義了高角度的斷層面，可能為潮州-梨山斷層深部的延伸，這些定位結果和震源機制解並不相符，這個傾角差異和定位誤差的關係為何？經過什麼手段能降低定位誤差？成為本研究的初始問題。本研究參考前人的偵測及定位方法，擬透過長微震波形的模擬，分析以下幾點可能的長微震誤差來源：(1)不同深度的震源(2)不同訊噪比的長微震波形(3)不同的測站包覆度(4)不同的測站數量。並進一步與觀測資料比對以提出最佳的定位手段。. 26.

(37) 第三章、研究資料與方法 3.1 測站資訊本研究使用 2016 年 1 月 1 日至 2016 年 9 月 15 日全台灣 109 個地震站，並使用連續資料進行長微震事件的偵測以及定位分析，其中我們選用了 41 個地震站進行長微震的自動偵測其中包含 27 個台灣寬頻地震網（Broadband Array in Taiwan for Seismology, BATS）的速度型寬頻測站、中央氣象局地震觀測網(Central Weather Bureau Seismic Network)的 11 個速度型寬頻地震站(CWB_BB)以及本研究室和顏宏元、陳勁吾教授共同架設的 3 個臨時速度型寬頻地震連續觀測站，分布位置如圖 3.1.1 所示，除此之外另外加入了中央氣象局地震觀測網的速度型短週期地震站(CWBSN)，並挑選了 12 個分布在中央山脈南段長微震主要震源區的地震測站進行後續目視確認和事件挑選(圖 3.1.2)。中央山脈南段的臨時測站是陳卉瑄教授為期 3 年的計畫，總共在中央山脈南段設置了六個速度型寬頻測站，佈設時間為 2015 年 11 月中至 2016 年 9 月中，但是其中三個測站(小關山、海諾南山以及伊家之藩)資料品質不佳，故在進行長微震偵測時只使用了剩餘的三個測站(關山、卑南主山以及霧鹿林道)，且因為霧鹿林道站的時間記錄有約 5-10 秒的延遲，故在進行長微震定位時只採用其餘兩個測站。本研究選擇使用 Ide et al., (2015)所使用的 Hypoecc 的長微震自動程式，且依照戴心如(2016)設定的參數進行長微震的偵測，並且針對偵測結果進行人工目視，挑選出可能的長微震事件及持續時間，剔除掉未收到訊號之測站後使用 Wech et al.(2008)提出的 WECC 法進行定位。詳細內容會在下兩章進行說明。. 27.

(38) 圖 3.1.1、偵測 2016 年長微震所使用的測站分佈圖。包括使用全部 BATS 測站(藍色三角形)、全部 CWB 寬頻測站(綠色三角形)以及中央山脈南段三個臨時測站 (霧鹿林、卑南以及關山)(紅色三角形)。. 圖 3.1.2、目視確認長微震以及定位所使用的測站。藍色是 BATS 測站、紅色是中央山脈南段臨時測站、綠色是 CWB 寬頻測站、黃色則是新加入的 CWB 短周期測站。 28.

(39) 3.2 偵測方法 3.2.1 Hypoecc 本研究所使用的長微震事件偵測法是 Ide et al. (2010)提出的 Hypoecc 法，以波形包絡化相關係數法(Envelope correlation method)為基礎，將包絡化後的波形進行 cross-correlation，依據波形相似度決定各測站間的相對到時差，其資料使用一天的連續資料，需要將資料進行以下的處理：(1)帶通濾波 2 至 8Hz，留下長微震最主要訊號的波段。(2)將波形平方，此一步驟與包絡化有相似的結果，可以視為相同的做用。(3)低通濾波 0.2Hz，留下長微震能量主要的波包。(4)降點至每秒一點，簡化計算量並加快程式速度。其偵測以及定位的流程如下：. (一)可能事件的偵測 Hypoecc 是以移動視窗的方式尋找包絡化波形的互相關，使用的視窗長度為 300 秒，且每次移動 150 ( 視窗 50%重疊)，並且排除掉兩個測站距離相隔小於 1 公里或是大於 300 公里的測站對，若是超過 10 個測站對的最大互相關係數大於 0.5 則為可能的長微震事件，若是不通過此門檻則掃描下一個視窗。. (二)長微震事件的定位通過門檻的視窗，由互相關所取得的各測站對相對到時皆被保留，再者將空間依照測站網的中心位置加減兩度內初步劃分成 0.2°*0.2°的網格，以網格搜索的方式確認最有可能的震央，若最符合的網格不在邊緣，則將網格進一步細分成長寬為 0.2°*0.5n-1 的更小網格，其中 n 代表這個步驟重複的次數，總共五次，最終的網格長寬大小為 0.2°*0.54=0.0125°，約略為長寬一公里。此外，透過網格搜索決定初步震央後會進行近一步的事件確認，剔除掉離震央超過 100 公里的測站以及到時差超過 3 秒的測站，若是剩餘的測站對數目仍然超過 10 個才進行深度的逆推計算。 Hypoecc 已初步的定位震央將深度預設為 2、5、10、20、30、50 以及 100 公. 29.

(40) 里深共 7 個不同的深度作為 7 個起始位置，以 Levenberg Marquardt 逆推法進行迴歸，並且以 S 波的一維速度模型(陳燕玲，1995)進行非線性的 10 次迭代，其中在迭代的過程中若誤差超過 3 個標準差時，此初始點會被移除並使用下一個初始點繼續進行迭代，若七個初始值的迭代誤差都超過 3 個標準差，則判定為定位失敗，程式會移動到下一個視窗繼續掃描，若是訂位成功則判定為可能的長微震事件並進行下一步的持續時間判定以及規模推估。. (三)定義持續時間及規模推估依據最佳的定位位置便能計算出各測站的理論到時，將波形依據理論到時進行到時差的修正後疊加，如果疊加後最大振幅的位置並未在視窗的邊緣，則持續時間便定義為最大振幅到二分之一振幅的時間(圖 3.2.1)。而依據各測站最大振幅便可以定義其能量𝐸̇𝑠 為：. 𝐸̇𝑠 = 3 ∑𝑖𝑛=1 4𝜋𝑅𝑛 2 𝜌𝛽𝑢̇ 2. (式一). 其中𝑅𝑛 代表紀錄第 n 個測站與震央的距離，ρ 與β代表該測站所在位置的密度(預設為 3000 kg/m3)以及 S 波速度(預設為 4000 m/s)，𝑢̇ 代表該測站所記錄到的最大速度的振幅值(m/s)，此外規模 Me 定義如下(Choy and Boatwright 1995)：. 𝑀𝑒 =. log(∫ 𝐸̇𝑠 (𝑡)𝑑𝑡)−4.1 1.5. ,. (式二). 最大振幅二分之一振幅. 持續時間. 圖 3.2.1、Hypoecc 中定義持續時間的手段。將波形依據理論到時差修正後疊加，從最大振幅的位置到二分之一最大振幅的時間定義為事件的持續時間。 30.

(41) 3.2.2 Hypoecc 的參數設定本研究參考戴心如(2016)在 Hypoecc 的參數使用，除了將相關係數的門檻值從 0.5 上調至 0.6，其餘參數皆沿用戴心如(2016)之設定：Hypoecc 的視窗長度 300 秒、移動視窗 150 秒、保留測站距離在 1 km 至 300 km 的測站對以及測站對數門檻值為 10 個。此外，速度模型使用陳燕玲(1995)提出的一維速度模型，數值如下表所示及圖 3.2.2 所示。以此方法掃描 2016 年 1 月 1 日至 2016 年 9 月 15 日，總共掃描約 12000 個事件，平均一天之事件約為 40-50 個，其中我們針對中央山脈南段區域進行近一步的目視確認，詳細目視結果會在下章節進行討論。表一、S 波一維速度模型(陳燕玲，1995) 頂層. 厚度. S 波速度. (km). (km). (km/s). 0. 2. 1.96629. 2. 2. 2.56647. 4. 5. 3.03468. 9. 4. 3.45714. 13. 4. 3.65517. 17. 8. 3.84971. 25. 5. 4.10345. 30. 5. 4.27011. 35. 15. 4.40571. 50. 20. 4.62791. 70. 20. 4.62857. 90. ~. 4.72989. 圖 3.2.2、本研究所使用的 S 波一維速度模型(陳燕玲，1995) 31.

(42) 3.3 定位方法 3.3.1 WECC 法 WECC 是 Wech et al. (2008) 提出的長微震定位方法，以包絡化波形的互相關取得測站對間的相對到時，以一維速度模型進行 3D 的網格搜索，並計算各格點之波形相似度的殘差值，而其資料處理的步驟包含：(1)使用時窗 300 秒(2)帶通濾波 2-8Hz (3)將波形包絡化(4)低通濾波 0.1Hz(5)降點到每秒 20 點計算各格點波形相似度的殘差值方式如下： 𝑀(𝑥. 𝑔𝑟𝑖𝑑 ). =. 𝑚𝑎𝑥 𝐶𝑖𝑗 −𝐶𝑖𝑗 (𝛿𝑡 𝑔𝑟𝑖𝑑 ) 𝑖𝑗𝑥 𝑁 𝑁 ∑𝑖=1 ∑𝑗=𝑖+1 ∆C(𝐶 𝑚𝑎𝑥 ). ,. (式三). 𝑖𝑗. 其中 𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 是指定的網格點，i,j 代表了特定的測站編號，N 代表了測站的總數，𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 是該測站對的最大相關係數，𝐶𝑖𝑗 (𝛿𝑡𝑖𝑗𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 )是該網格點計算的理論到時差所對應到的相關係數，∆C(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 )是 i,j 兩個測站的測站對所對應到的權重值(圖 3.3.1)，此權重值後被歸納成經驗式如下： 4. 3. 2. ∆C(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ) = 4.97(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ) − 18.94(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ) + 26.73(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ) − 16.59𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 + 3.84 , (式四) 式中可見∆C(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 )介於 0~1 之間，當波形越相似則此值越大（權重越大）。. 圖 3.3.1、WECC 方法示意圖。(a)測站對的互相關圖，𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 是測站對的最大相關係數，𝐶𝑖𝑗 (𝛿𝑡𝑖𝑗𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 )為各格點所對應到的相關係數。(b)以最大相關係數 0.7 作為例子，所有的測站對最大相對係數(𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 )減掉最佳相關係數(𝐶𝑖𝑗𝑏𝑒𝑠𝑡 )的值，有 50%落在 0.035 以內，故此測站之權重值為 0.035。(本圖取自 Wech et al., 2008) 32.

(43) 3.3.2 Source-Scanning Algorithm(簡稱 SSA) 震源掃描法(Source-Scanning Algorithm, SSA)，為 Kao et al. (2004)提出之震源時間空間成像手法，其主要流程可以分成三個部分，分別是網格處理、資料處理以及定位，此方法先將空間劃分成若干網格，並依據給定的三維速度模型及測站分布位置，計算到各測站的理論到時，依據各網格點的理論走時，將波形修正並進行疊加。如圖 3.3.2.1 所示，當疊加的波形具有最大值時，此網格點便為最有可能之震源位置，此方法優點為：(1) 使用正推的方法，可以檢測到網格範圍內所有的可能性；(2) 不需要先假設震源機制，也不需要預先挑出 S 波和 P 波的時間。圖 3.3.2.2 展示了 Kao et al. (2004)將其應用在 Cascadia 北部長微震事件的範例。. (a) ( 1 2 3 4. (b) (. 圖 3.3.2.1、SSA 法之波形疊加示意圖。(a)當各測站相對到時為零時，依據理論時修正後，各測站波形的疊加如最下圖。(b)各測站波形依據理論相對到時進行修正後，當疊加得最大值時此格點為可能的震源位置。. 33.

(44) 圖 3.3.2.2、SSA 在 Cascadia 北部長微震事件的應用。(a)使用的測站以及研究位置的地圖。(b)2003 年 3 月 9 日凌晨 3 點到 4 點(UT)的長微震訊號，在此視窗能看到許多明顯的長微震波包。(c)放大圖(100 秒)，顯示了一個特定長微震波包的詳細波形。(d)顯示 SSA 的結果的地圖以及剖面圖，坐標是距離速度模型原點的距離(以 km 為單位)，最亮點位於 48.7342°N, 123.4220°W，深度 28Km，對應的發震時間為 2003 年 3 月 9 日 3:44:43.23 (UT)，從該震源到各測站的預測時間標示在(c)的紅色線條。(e)在前面所確認的發震時間(由紅色箭頭標記)前後 50 秒視窗內最大振幅疊加的變化，虛線表示了 0.85 的閾值，用來表現事件的持續時間以及定位的不確定性。 (取自 Kao et al., 2004). 34.

(45) 3.3.3 新定位方法假設一個三維的均質環境，當一個點震源發生地震時，地震波傳遞到兩個不同的測站，因為地震波到達時間不同有到時差之量測，若將空間上各個能產生此到時差的點連接起來，便能繪製出一個以兩個測站為焦點的雙曲面，稱為等時差 ( Equal differential time, EDT )曲面(圖 3.3.3.1)，當空間上有三個測站以上接收到地震波訊號時，便能依據到時差雙曲面的交點進行定位 ( 圖 3.3.3.2 )。本研究中先將 120.4°E 至 121.5°E、22.5°N 至 23.6°N 水平每 800 公尺、垂直每 500 公尺切取網格，網格最大深度為 80 公里，總計為 2847929 個網格點，以三維速度模型 ( Huang et al., 2014 ) 計算各網格點到各測站之到時，並與 WECC 法做結合，以計算相關函數所得之相對到時差，並使用 WECC 法中賦予權重的經驗式 ( 式四) 給予各測站對不同的權重，再使用格點搜索的方式計算各格點理論走時差與實際觀測到的走時差差異如式五，具有最小差異的格點便為可能之震源位置。. 圖 3.3.3.1、等時差(EDT) 曲面式意圖。綠線與橘線分別代表測站 1 和 2 的等到時線，兩者的交點便具有相同的到時差(黑色點)。(本圖取自陳璽安，2017). 35.

(46) 圖 3.3.3.2、以等時差定位式意圖。(a)表示兩個測站的等時差曲線，三角形為測站，綠色三角形代表有收到震波之測站，黃色星星代表震源。(b)三個測站間決定的等時差曲線為可能的震源。( 本圖取自陳璽安，2017 ) 各格點殘差值M的計算公式： 𝑁 M(𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 ) = ∑𝑁 𝑖=1 ∑𝑗=𝑖+1(. 𝑚𝑎𝑥 (𝐶𝑖𝑗 𝛿𝑡−𝛿𝑡𝑖𝑗 𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 )×𝑊. 𝑛𝑊. ). (式五). 𝑖和𝑗分別代表不同的測站，𝑁為全部測站數目，𝐶𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 𝛿𝑡代表測站對最大 CC 值對應到此測站對的相對到時差，𝛿𝑡𝑖𝑗 𝑥 𝑔𝑟𝑖𝑑 代表此網格計算此測站對的理論到時差， 𝑊為此測站對的權重值，𝑛𝑊為權重值不為零的測站對總數。. 3.4 長微震波形模擬為充分理解定位誤差來源，本研究模擬長微震波形，假設不同震源型態以進行敏感度分析。我們使用 F-K ( Zhu & Rivera 2002 ) 波形模擬程式，此法使用湯姆森-哈斯克爾矩陣 (Thompson-Haskell propagator matrix)來解決在多層半空間 (multi-layered half-space)中點震源的動態變形和靜態位移問題，其中，他們最初假設圓柱座標系統(𝑒𝑟，𝑒𝜃，𝑒𝑧 )，其中𝑒𝑧 指向上方，而在此處的位移𝑢可以通過三個正交的向量來表現成以下方程式： 1. ∞. 𝑘 𝑘) 𝑢(𝑟, 𝜃, 𝑧, 𝑡) = 2𝜋 ∑𝑚=0,±1,… ∫ 𝑒 −𝑖𝜔𝑡 𝑑𝜔 ∫0 𝑘 𝑑𝑘(𝑈𝑧 R𝑘𝑚 + 𝑈𝑟 S𝑚 + 𝑈𝜃 T𝑚 ,. (式六). 其中，𝑟, 𝜃, 𝑧, 𝑡分別代表震源到測站的徑向距離、方位角、高度以及時間，k 𝑘 𝑘 表示此處的彈性係數，𝑈𝑧 、𝑈𝑟 、𝑈𝜃 分別為 z、r、𝜃方向的向量，R𝑘𝑚 、S𝑚 、T𝑚 為. 36.

(47) 表面向量的諧波(surface vector harmonics)，而此方程式的應力表現為： 𝜎(𝑟, 𝜃, 𝑧, 𝑡) =. 1 2𝜋. ∞. 𝑘 𝑘) ∑𝑚=0,±1,… ∫ 𝑒 −𝑖𝜔𝑡 𝑑𝜔 ∫0 𝑘 2 𝑑𝑘(𝑇𝑧 R𝑘𝑚 + 𝑇𝑟 S𝑚 + 𝑇𝜃 T𝑚 ,. (式七). 此處 k 被從𝑇𝑧 、𝑇𝑟 、𝑇𝜃 中提出來，並簡化後面推導的矩陣，當模擬地震波形時，我們因此可以假設其發震機制為雙力偶(double couple)的點震源，源的三個向量 (𝑚 = 0, ±1, ±2)可以表示成：. s0 = (0,. T 2𝜉 , 0,4𝜉 − 3,0,0) 𝜇. 1. 1. s1 = (𝜇 , 0,0,0, − 𝜇 , 0). T. (式八). s2 = (0,0,0,1,0, −1)T,. 在這裡𝜉 = 𝜇/(𝜆 + 2𝜇)，而𝜆以及𝜇代表拉梅常數(Lame constants)。而雙力偶震源的位移則能將式六表現成：. 1 𝑢𝑧 = sin 2𝛿 sin 𝜆𝑢𝑧0 − (sin 𝜙 cos 2𝛿 sin 𝜆 − cos 𝜙 cos 𝛿 cos 𝜆) 𝑢1𝑧 2 1 − (sin 2𝜙 sin 𝛿 cos 𝜆 + cos 2𝜙 sin 2𝛿 sin 𝜆) 𝑢𝑧2 2. 1 𝑢𝑟 = sin 2𝛿 sin 𝜆𝑢𝑟0 − (sin 𝜙 cos 2𝛿 sin 𝜆 − cos 𝜙 cos 𝛿 cos 𝜆) 𝑢1𝑟 2 1 − (sin 2𝜙 sin 𝛿 cos 𝜆 + cos 2𝜙 sin 2𝛿 sin 𝜆) 𝑢𝑟2 2. (式九). 𝑢𝜃 = −(sin 𝜙 cos 𝛿 cos 𝜆 + cos 𝜙 cos 2𝛿 sin 𝜆)𝑢1𝜃 1 + ( sin 2𝜙 sin 2𝛿 sin 𝜆 − cos 2𝜙 sin 𝛿 cos 𝜆) 𝑢𝜃2 2 其中的𝛿是斷層面的傾角，𝜆是從斷層的走向逆時針方向測量的滑動方向，𝜙是測站的方位角。 37.

(48) 3.4.1 單一震源模擬假設點震源具有雙力偶(double couple)的錯動型態，給定了震源位置，則可依 S 波一維速度模型計算到各測站的到時，再依據震源時間函數(source time function)，可計算不同測站產生的波形變化。在此我們在中央山脈南段（長微震活動高區）模擬 15 個震源(如圖 3.4.1 紅點所示)，每個定位點皆模擬 23 個不同的震源機制以討論震源機制對定位之影響，單一點震源對應之模擬波形如圖 3.4.2a 所示。. 圖 3.4.1、震源模擬的震源位置。紅點為震源位置，右邊上下圖為 A-A’以及 B-B’ 的剖面圖，剖面位置標示於左圖紅線。. 3.4.2 多震源模擬(長微震模擬) 為近似持續時間長、在不同測站的到時差距不顯著的長微震波形，我們進一步假設長微震是由數個震源的地震波形組合而成，當震源位置不變，且重複發生破裂之地震規模不一，就會製造不同的振幅大小，在此我們模擬在同樣的震源發生了 600 個相同震源機制、不同規模的地震，每個地震事件間隔 1/3 秒，故發震時間總共持續 200 秒，波形樣貌類似長微震，不同訊噪比(Signal-to-noise ratio，簡稱 SNR)分別為 0、2 以及 1.05 製造不同的似長微震波形如圖 3.4.2b-d 所示。本研究中 SNR 的算法是訊號振幅的最大值除以雜訊振幅的最大值。. 38.

(49) (a). (b). (c). (d). 50 秒. 300 秒. 300 秒. 300 秒圖 3.4.2、以 F-K 波形模擬資料模擬之長微震波形。(a)單一地震訊號。(b)沒有雜訊的長微震訊號。(c)SNR=2 的長微震訊號。(d)SNR=1.05 的長微震訊號。. 39.

(50) 第四章、長微震的偵測及定位誤差測試 4.1 2016 年長微震的偵測及定位 4.1.1 Hypoecc 的偵測定位及 WECC 重定位結果本研究使用 Hypoecc 偵測 2016 年 1 月 1 日至 2016 年 9 月 14 日總共 209570 個可能的長微震事件，其中以中央山脈南段 12 個測站進行目視確認，並去除在中央氣象局以及 IRIS 地震目錄上的地震事件後，初步留下 255 個事件，其定位主要集中於中央山脈南段，但仍然有些事件並未收斂(圖 4.1.1.1)，每個事件的持續時間約為 200 秒到 800 秒不等，總共累積時間為 91662 秒。因為 Hypoecc 掃描的目錄可能有時間重疊的問題，故剔除未收到事件的測站以及目視重新定義持續時間，留下了 74 個事件，持續時間 191 秒至 771 秒不等，總累積時間 33783 秒 (圖 4.1.1.2)。剔除未收到訊號事件後以 WECC 法重新定位，其定位分布便都集中於中央山脈南段(圖 4.1.1.3)，詳細的定位誤差將在下一章進一步說明。. 圖 4.1.1.1、2016 年長微震偵測事件分布圖。藍色三角形為使用的測站，綠點標示了長微震定位結果，紅線標示了 A-A’及 B-B’的剖面位置，右邊小圖則為兩者的剖面圖。 40.

(51) Accumulated Time(s) 圖 4.1.1.2、2016 年長微震事件(左)每天數量以及(右)累積時間圖。. 圖 4.1.1.3、2016 年長微震重新定位分布圖。使用中央山脈南段 12 個測站重新目視，且挑選出有收到訊號資測站，使用 WECC 進行重新定位，並依據持續時間重新切取事件的時間段，將 2016 年長微震事件重新定義為 74 個事件，每個持續時間約為 200 秒到 800 秒不等，總累積時間為 33783 秒。綠點標示了長微震定位結果，紅線標示了 A-A’及 B-B’的剖面位置，右邊小圖則為兩者的剖面圖。 41.

(52) 4.1.2 SSA 在 2016 年長微震事件的應用本研究用於定位所使用的十二個測站如圖 4.1.2.1.a 所示，切取的網格範圍從 120.4°E 至 121.5°E、22.5°N 至 23.6°N(圖十 4.1.2.1.a 紅框)，在此範圍中我們水平每 0.5 角分(約 800 公尺)切取一個點，垂直方向每 300 公尺一點，從水平面開始向下切 200 個點共 60 公里深，水平面以上部份我們使用台灣 500 公尺的 grd 檔，切取的網格大小不變，但是各位置網格數量會受到 grd 檔高度所影響，最終切取的網格點總數為 3555489 個點，速度模型使用 Huang et al. (2014)的三維速度模型計算各網格點到各個測站之理論走時。我們使用各測站南北向以及東西向之波形資料，並且辨識和剔除各事件未收到訊號之測站，為了加快計算速度且與 WECC 定位做比較，我們的資料處理與 WECC 流程相同，首先濾波 2-8Hz 確認長微震訊號，包絡化後低通濾波 0.1Hz 留下能量趨勢，最後再降點到每秒二十點。最終的定位結果如圖 4.1.2.2 所示，雖然使用了三維速度模型進行定位，但表現並未比以 WECC 法定位的結果來的集中，可能是因為 SSA 是使用振幅能量進行定位，容易受雜訊與振幅較大之測站所影響，故其準確度仍有待討論。. 圖 4.1.2.1、SSA 使用之測站及網格。(a)使用的測站及切取網格範圍，三角形代表測站位置，顏色則代表不同的測站網；(b)切取的網格大小，水平長寬約為 800 公尺，垂直深度則為每 300 公尺一個，切 200 個共 60 公里深，總共網格點數為 3555489 個 42.

(53) 圖 4.1.2.2、SSA 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，黑框標示了網格的範圍，灰色虛線則是網格的深度。. 長微震往往在一個事件中具有多個波包，在過去的定位中，我們是以整段波形進行定位，並未探討各波包定位是否與整段定位相同，故本研究選取了 2016 年 5 月 1 日 66500 秒至 67150 秒的事件做測試(圖 4.1.2.3)，將其整段波形分成五個部分做定位，分別是整段事件以及四個各自獨立的波包 (標示如圖 4.1.2.3 不同顏色框)，而定位結果如圖 4.1.2.4 所示。我們發現同一個長微震事件中不同波包其定位結果之間並不集中，然而整段的定位結果與最大振幅的波包定位(第二個波包)結果相同，且其振幅分布圖非常的接近(圖 4.1.2.5.a-b))，代表 SSA 的定位可能是由整段波形最大振幅的地方所主導；此外，包絡化後低通濾波 0.1Hz 的振幅分布圖(圖 4.1.2.5.d)，顯現較低解析度，有極大區域均為可能之震源位置，故未來在以 SSA 做長微震定位時可能仍須以原始波形為主，且各事件中的波包可能需要各自做定位，才能更好的解析中央山脈南段長微震的分布。因為其定位結果不收斂於中央山脈南段，與其他幾種定位法相差過大，故下一章的模擬震源測試中便不測試 SSA 法。 43.

(54) 圖 4.1.2.3、2016/05/01 的長微震事件(66500-67150 秒)。紅色、橙色、黃色及綠色虛線框框分別是不同時間段的波包。. 包絡化後低通濾波定位. 整段定位. 整段定位. 包絡化後低通濾波定位. 包絡化後低通濾波定位整段定位. 圖 4.1.2.4、長微震事件整段及不同波包的定位結果。不同顏色圓圈分別對應圖 4.1.2.3 不同顏色框之波包，紫色含藍色圓點分別代表整段事件原始波形以及整段事件包落化後的訊號定位結果。右邊小圖則代表了 A-A’以及 B-B’的剖面圖，灰色虛線位置表示定位網格的底部，A-A’及 B-B’位置則如左圖紅線所標示。. 44.

(55) (a). (b) ). (c). (d). ). ). 圖 4.1.2.4、定位結果的振幅分布圖。(a)整段事件的振幅分布圖，右下角紅線代表最大振幅值的位置；(b)第二個波包的振幅分布圖；(c)第三個波包的振幅分布圖； (d)整段事件包絡化後低通濾波 0.1Hz 的振幅分布圖。. 45.

(56) 4.1.3 新方法的在 2016 年長微震事件的表現新方法定位與 SSA 一樣使用網格搜尋的方式進行定位，網格範圍同樣為 120.4°E 至 121.5°E、22.5°N 至 23.6°N(同 4.1.2.1)，水平距離一樣每 0.5 角分一格，但是考量到長微震可能發生在更深處，故將垂直的網格改成 500 公尺寬，共 160 個網格延伸到 80 公里深，總共切取了 2847929 個網格點，資料處理與 WECC 相同，將訊號濾波 2-8Hz 後包絡化，並且低通濾波 0.2Hz 只留下波包的趨勢，並降點至每秒 20 點，依據互相關決定測站對間的相對到時差，且依據最大相關係數到 50%相關係數的差值做為各測站對的權重值。將 2016 年的長微震事件以一維速度模型(陳燕玲，1995)與三維速度模型( Huang et al., 2014 )重新定位，定位結果如圖 4.1.3.1 及圖 4.1.3.2 所示，顯示出了一個西北-東南傾向的構造，與過去前人的研究(Chen et al., 2018)相符合，且三維速度模型定位之結果比一維速度模型定位結果更加收斂與集中，詳細一維及三維速度模型之比較結果描述於 5.1.1。. 圖 4.1.3.1、使用新方法及一維速度模型(陳燕玲，1995)重新定位結果。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。 46.

(57) 圖 4.1.3.2、使用新方法及三維速度模型( Huang et al., 2014 )重新定位結果。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 BB’(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。. 47.