建置台灣重複地震自動化偵測系統

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(1)國立台灣師範大學地球科學系碩士論文 Department of Earth Sciences National Taiwan Normal University Master Thesis 建置台灣重複地震自動化偵測系統 Towards automatic detection of repeating earthquakes in Taiwan. 張育群 Yu-Chun Chang. 指導教授：陳卉瑄博士 Advisor: Kate Huihsuan Chen, Ph.D. 中華民國 102 年 8 月 August, 2013.

(2) 摘要本研究旨在利用自動偵測系統，以快速的建立給定範圍內之重複地震目錄，供使用者作後續重新定位及深部滑移速率估計所用。重複地震的搜尋一般以波形相關係數為依據，但當有不佳波形存在時，需人工進行挑除錯誤偵測，相當相當耗時費工。為提升大量搜尋重複地震之效能，我們利用不同門檻值的建立，「系統性」的剔除不佳波形，減少人工確認的需求。本研究先利用台灣東北隱沒帶 1991~2010 年間規模大於 2 以上共 12932 筆地震事件，利用其相似地震的錯誤偵測之發生，一一釐清適合的客觀門檻值為：（1）振幅比（最大振幅/平均振幅）大於 3；（2）原始波形紀錄最大值大於 5；（3）三個測站具相關係數高於 0.7。經本研究所設置之自動偵測系統，系統性搜尋全台灣 2000~2011 年間規模大於 3 以上共 11441 筆地震事件。發現全台灣 162 組重複地震序列，其規模範圍 3.0-4.56。其中有 100 組重複地震序列為 Burst type（後面簡稱 B-type），大部分散布在全台各地，僅在花蓮地區有較集中的發生。另外 62 組為 Continual type（持續時間超過 3 年，後面簡稱 C-type），其分布主要集中於台灣東部，於中央山脈亦有少部分 C-type 重複地震序列發生。而在 C-type 重複地震序列當中，有 16 組（26 ％）週期性與 46 組（74％）非週期性序列，其中週期性序列皆發生於台灣東部海岸山脈區。大多數序列在時間上高度集中，對應到極短的重複週期，為釐清其發生機制，我們分區比較規模 6 以上地震和重複地震行為（時間分布、累積地震矩、累積滑移量）的相關性，結果顯示重複地震是否受到大地震的影響，取決於大地震之大小與空間上的距離。受影響的序列亦顯示出，於主震後其滑移速率有明顯的增加，且增加的程度與鄰近大地震的規模成正比。. 關鍵字：自動化偵測、重複地震 I.

(3) 致謝將研究結果以論文的方式呈現，是一件不容易的事。也敬佩一下其他順利畢業的研究生們，能完成各自的碩士論文。而今天，我的論文得以完成，實在得感謝很多老師們的指點與協助。首先我要感謝的是我的指導教授陳卉瑄老師，如果沒有陳老師的耐心指導以及督促之下，我想本篇論文是無法順利完成的。從大三因為老師在課堂上招募工讀生開始，正式進到陳老師的研究室，也開始了與重複地震這四個字的相會。期間也歷經了地物年會、AGU 和碩士論文，老師都一邊督促（追殺）我的進度，一邊指導我正確的方向。雖然陳老師有時候會比較嚴厲，但是卻是常常關心著大家。能遇到如此優質的老師，真的是我的福氣。另外也要感謝中研院的梁文宗老師，讓我熟悉有關 Linux 的操作，使我在研究上能更加地得心應手。也感謝台大的胡植慶老師，GMT 的課程充實又實用，有修過課絕對有差。還有饒瑞鈞老師、龔源成老師，在研究或課堂上也受到您們的幫助。同時也要感謝研究室的各位，感謝淑俐學姊一開始的操作教學，讓我可以快速上手，同時也在研究期間協助我們的各項需求。感謝健庭學長的部落格，讓我可以快速解決很多程式安裝上的問題。感謝彭葦學長、小隻學姊和育菱學姊，在我問問題時都會給我協助。感謝飛踢、羽龍和莛鈺，讓我的研究生活有趣許多（也癡肥許多），還有常常串門子的筱君、姿穎和致柔，讓我們研究室熱鬧不少。最後還是要感謝我的爸媽，雖然從沒想過我能念碩士班，但是還是在這段期間一直支持我，讓我能專心研究。以及一直陪著我的女友宣平，總是會在我最低落的時候給我支持，最後，再次謝謝你們的支持與幫助。. II.

(4) 目錄摘要................................................................................................................................ I 致謝............................................................................................................................... II 目錄.............................................................................................................................. III 圖目錄........................................................................................................................... V 表目錄........................................................................................................................ VII 第一章研究動機.......................................................................................................... 1 第二章前人研究.......................................................................................................... 3 2.1 重複地震的定義和重要性.............................................................................. 3 2.1.1 相對定位方法（Vp/Vs method） ....................................................... 4 2.1.2 雙重門檻值........................................................................................... 7 2.2 重複地震推估深部滑移速率.......................................................................... 9 第三章資料與方法.................................................................................................... 13 3.1 利用台灣-琉球隱沒帶地震建構之重複地震篩選門檻 .............................. 13 3.1.1.刪除不佳波形..................................................................................... 14 3.1.2.相關係數計算..................................................................................... 17 3.1.3.多測站相似法..................................................................................... 19 3.2.相似地震目錄之建立.................................................................................... 21 3.2.1 資料處理程序..................................................................................... 21 3.2.2 巨無霸序列的範例與成因................................................................. 23 3.2.3 東北隱沒帶相似地震分佈特徵......................................................... 25 3.2.4 全台灣相似地震目錄......................................................................... 27 3.3 重複地震目錄之建置.................................................................................... 28 第四章研究成果........................................................................................................ 29 4.1 地震資料的來源、選取與研究區域........................................................... 29 III.

(5) 4.2 全台灣規模 3 以上重複地震序列的特徵分類............................................ 31 4.3 全台灣規模 3 以上重複地震序列的滑移速率............................................ 39 第五章討論................................................................................................................ 42 5.1 重複地震累積地震矩和數量與大地震的關係............................................ 42 5.2 重複地震的分區特性.................................................................................... 43 5.2.1 中央山脈（含西部麓山帶）的重複地震時間分布......................... 44 5.2.2 玉里以北的重複地震時間分布......................................................... 47 5.2.3 玉里以南的重複地震時間分布......................................................... 49 5.3. 深部滑移速率與大地震的關係.................................................................. 53 第六章結論................................................................................................................ 54 參考文獻...................................................................................................................... 55 附錄.............................................................................................................................. 57 . IV.

(6) 圖目錄圖 2.1.1、加州重複地震波形示意圖........................................................................... 3 圖 2.1.2、縱谷斷層（LVF：區域的地震活動與地震測站幾何分佈（左）與波形範例（右）........................................................................................................................ 4 圖 2.1.3、利用雙差分定位法在水平剖面。（a）和深度剖面；（b）的定位結果 ... 7 圖 2.1.4、Chen et al.（2008）研究所使用門檻值 ..................................................... 8 圖 2.2.1、由重複地震計算深部滑動速率隨時間的分布趨勢（中）..................... 10 圖 2.2.2、Chen et al.（2008）研究區域與重複地震序列分布圖。 ....................... 12 圖 3.1.1、台灣北部區域地震活動示意圖................................................................. 13 圖 3.1.2、無 P 波到時之地震波形範例 .................................................................... 14 圖 3.1.3、最大振幅門檻值所剔除之地震事件範例................................................. 15 圖 3.1.4、振幅比門檻值所剔除之事件範例............................................................. 16 圖 3.1.5、測試振幅比門檻值示意圖......................................................................... 17 圖 3.1.6、不同相關係數門檻決定之地震序列的時間分布圖................................. 18 圖 3.1.7、單一測站不佳波形導致的錯誤偵測範例................................................. 19 圖 3.1.8、測試多測站高度相似之結果..................................................................... 20 圖 3.1.9、自動化重複地震偵測系統流程圖............................................................. 20 圖 3.2.1、地震分群的流程圖..................................................................................... 22 圖 3.2.2、巨無霸序列中各地震事件與平均經緯度中心點的距離分布圖............. 24 圖 3.2.2、巨無霸序列內品質不佳之波形範例......................................................... 24 圖 3.2.3、東北隱沒帶之相似地震序列分佈圖......................................................... 25 圖 3.2.4、東北隱沒帶之相似地震剖面圖................................................................. 26 圖 3.2.5、東北隱沒帶相似地震的累積地震矩與時間的關係................................. 26 圖 3.2.6、相似地震序列波形展示............................................................................. 27 圖 3.3.1、目視挑選過後的重複地震序列範例......................................................... 28 V.

(7) 圖 3.3.2 將各個序列取其最佳測站的波形相關係數（CCC）數量分布圖........... 28 圖 4.1.1、2000 年~2011 年全台灣規模 2 以上地震事件之空間分布圖 ................ 29 圖 4.1.2、2000 年~2011 年全台灣規模 2 以上地震事件數量分布圖 .................... 30 圖 4.2.1、台灣 B-Type 與 C-Type 重複地震序列空間分布 ..................................... 34 圖 4.2.2、重複地震序列生命期數量分布圖............................................................. 35 圖 4.2.3、所有序列內的事件的總數與規模與深度作圖......................................... 35 圖 4.2.4、B-type（左）與 C-type（右）的累積地震矩隨時間的變化與大地震的時間關係.......................................................................................................................... 35 圖 4.2.5、台灣地質分區與 C-type 重複地震序列位置............................................ 36 圖 4.2.6、背景地震活動度與 C-type 重複地震序列位置分布圖............................ 37 圖 4.2.7、 C-type 重複地震的重複週期與其變異係數的直方圖 ........................... 38 圖 4.2.8、長期、短期以及最小平方法滑移速率的比較......................................... 39 圖 4.2.9、地震序列事件之時間叢集性之於重複地震推估滑移速率..................... 39 圖 4.2.10、重複週期與地震矩之關係圖................................................................... 40 圖 4.2.11、COV<0.3 重複地震序列空間分布 .......................................................... 41 圖 5.1.1、全台灣 C-type 重複地震序列之累積地震矩與規模 6 以上大地震發生時間點.............................................................................................................................. 42 圖 5.1.2、全台灣 C-type 地震事件數量長條圖........................................................ 43 圖 5.2.1、C-type 重複地震與規模 6 以上之空間分布 ............................................. 43 圖 5.2.2、中央山脈地 C-type 重複地震序列及附近規模 6 以上的大地震之空間分布.................................................................................................................................. 45 圖 5.2.3、中央山脈地區地重複地震的時間分布..................................................... 46 圖 5.2.4、在中央山脈的 C-type 重複地震序列之累積地震矩與大地震的關係 .... 46 圖 5.2.5、玉里以北 C-type 重複地震序列的空間分布及規模 6 以上地震事件所在位置.............................................................................................................................. 47 VI.

(8) 圖 5.2.6、玉里以北地區的 C-type 重複地震序列的時間分布................................ 48 圖 5.2.7、玉里以北的 C-type 重複地震序列之累積地震矩與大地震的關係 ........ 49 圖 5.2.8、玉里以南之 C-type 重複地震事件與大地震的空間分布 ........................ 50 圖 5.2.9、玉里以南之 C-type 重複地震事件之時間分布 ........................................ 51 圖 5.2.10、玉里以南的 C-type 重複地震序列之累積地震矩與大地震的關係 ...... 52 圖 5.3.1、不同區域在前一小節所選取的重複地震序列其累積滑移量與時間的關係.................................................................................................................................. 53 . 表目錄表 3.1、不同測站在不同振幅比門檻值下的排除比率............................................ 16 表 3.2、各測站計算結果範例（scc.out） ................................................................ 21 表 3.3、統計事件對有多少高相關係數測站之範例（seqfinder.out） ................... 21 表 3.4、地震分群結果目錄（list）檔案範例 ........................................................... 23 表 3.5、地震分群結果詳細資料（full）檔案範例 .................................................. 23 表 4.1、全台灣資料分區之經緯度範圍及事件總數................................................ 30 表 4.2、台灣規模三以上 C-type 重複地震序列資料 ............................................... 32 表 4.3、台灣規模三以上 C-type 重複地震序列資料-續 ......................................... 33 . VII.

(9) 第一章研究動機重複地震（repeating earthquake）是重複發生在同一個凹凸體（asperity，斷層面上可累積應力的區域）上的一群地震，其特徵為具有高度相似波形、規模大小、發震地點與震源機制（Nadeau and McEvilly, 1995）。然而規模 6 以上的重複地震序列其重複週期為數百年，在利用十幾年的地震觀測目錄中難以累積夠多樣品數，但小規模地震的重複週期僅在數天至數年間，則可以提供足夠統計意義，可清楚描述地震重複行為之變化，為理解地震週期控制因子的重要觀測。地表潛移速率及深部滑移速率間的關係，是決定斷層行為與大地震潛能的關鍵。地表變形可以利用大地測量來監測，深部的滑移速率卻難以測得。利用重複地震之重複週期與規模，可推求該發震地點的滑移速率，而進一步與地表滑移速率相比，估計此斷層系統尚未經由地震釋放的應變能。然而，重複地震的發生並不普遍。過去實驗岩石力學、物理模型及數值模擬的結果歸結出，頻繁的重複地震在地殼尺度傾向於發生在：（1）長期滑移速率較高；（2）較少斷層分支；（3）地表有潛移特性（creeping）的斷層帶，例如加州的 San Andreas fault （Nadeau and McEvilly, 1995, 1999, 2004）、台灣的池上斷層（Chen et al., 2007, 2008, 2009）等區域，在這些區域重複地震推估的深部滑移速率能與地表變形測量互相約制，提供斷層面上詳細的震間滑移速率分布。除此之外，重複地震提供的滑移速率在大地震前後呈現明顯的變異（Nadeau and McEvilly, 2004; Uchida et al., 2005; Chen et al., 2009），其滑移速率在大震後瞬間加速、而隨時間逐漸衰減回震間期這樣的趨勢，被理解與斷層帶上餘滑（afterslip）行為高度相關，因此建立台灣重複地震目錄，不但可以提供「什麼控制了地震週期」的基礎討論，並可提供滑移速率的時間演化，成為斷層帶深部滑移行為監測的重要數據庫。重複地震之定義一般是利用地震波形間相關係數作為依據。然而，當搜尋空間與時間範圍加大的情況下，地震數量變多，利用相關係數門檻值尋找重複地震，常受到高噪訊比波形的擾亂而出現許多錯誤偵測，使後續人工確認辨識極度耗時。 1.

(10) 本研究擬建置自動化偵測系統，以簡化流程、高效率篩除錯誤偵測事件為目的，自動化產生相似地震目錄與和重複地震事件目錄，以供未來有興趣之使用者做後續相關研究和應用。. 2.

(11) 第二章前人研究 2.1 重複地震的定義和重要性具有相同發震位置、大小、機制的一群地震事件，稱作重複地震或特徵地震（characteristic /identical earthquakes）如圖 2.1.1 所示。近來在重複地震的選取及辨識上，已發展出高解析度的估計法可印證這些波形相似的重複地震在時間序列上規則分布的趨勢（Nadeau, 1995; Beroza, 1995），推求這些重複地震的重複週期和相關震源參數，可分析斷層構造等物理性質，用以解釋孕震、發震至復原過程之機制（e.g., Vidale et al., 1994）。. 圖 2.1.1、加州重複地震波形示意圖。由 HRSN（High Resolution Seismic Network）在 Parkfield 地區所收集到的其中一個重複地震序列，其波形的相關係數高達 0.98 （Nadeau and Johnson, 1998）。. 在台灣，重複地震的研究以 Chen（2008）建立東台灣重複地震時空特徵為 3.

(12) 主。當時的研究指出，台灣東部地震群處於短週期地震網的邊陲（圖 2.1.2），加上地震波形的訊噪比偏低，為達到大量收集重複地震序列的效果，必須降低最低規模的限制至 3.0 以下，但小規模地震釋放的能量有限，因此一般收到的訊號在傳播路徑中會受到細部構造及各種雜訊的影響而難以反應真實震源資訊，同時，並必須降低相關係數門檻值至 0.7，與加州地區井下地震站選取的相似波形相關係數高達 0.98 相較，該研究提出另一套適用於東台灣重複地震的選取方法，分別是相對定位方法（Vp/Vs method）、波形相似度和 S-P 波時間差的雙重門檻值。. 圖 2.1.2、縱谷斷層（LVF）：區域的地震活動與地震測站幾何分佈（左）與波形範例（右）。灰色圓為 1991-2004 規模大於 2.0 的地震事件。三角形為中央氣象局短週期地震站，其中實心與空心分別表示為信噪平均值較高及較低的測站。其中信噪比較低的波形如右圖所示， P 波到時之前的背景雜訊清晰可見。. 2.1.1 相對定位方法（Vp/Vs method）精確的定位法曾被用來定義重複地震（Schaff et al., 2002, 2004; Schaff and Waldhauser, 2005），利用雙差分定位法（Double-difference Location Method）精確度比一般聯合定位法或單站定位法更高，因此廣泛被使用在解析細部的斷層幾 4.

(13) 何形貌。此為雙差分定位法大幅度提升定位精度的原因，若兩地震事件的震源距離遠小於測站距離及均質介質的長度或厚度時，以同一測站而言兩個震源經過的路徑效應可視為一致，因此，只要將震源位置相近的事件配對，可以避免路徑效應差距所造成的誤差，而得到高精度的定位結果。比起一般定位方法以震波走時（travel time）逆推震源位置的方法，雙差分定位法則利用位置相近的事件對（event pair）走時差（travel time difference）為觀測值，以疊代法快速逼近最佳解。本研究使用的雙差分定位程式為 hypoDD，由 Waldhauser（2000）所開發。詳細的運算方式如下。. 一般的定位方法主要以不同測站 i 收到的 p 波走時為觀測值 ti（其與初達時間 t 的關係可由（2.1.1）式表示）逆推出震源位置時間（x, y, z, t），其中與 ti 和 F（x, y, z, t）的函數關係如（2.1.2）式，並可用矩陣表示如式（2.1.3），其中 d= （t1,t2,t3,…tn）為不同測站觀測值之集合，m=（x,y,z,t）為不同事件的震源參數， F 即為串聯 d 和 m 的關係式。. ti . ti . S t v. （2.1.1）. ( x1  x) 2  ( y1  y ) 2  ( z1  z ) 2 t v. Fm=d. （2.1.2）（2.1.3）. 經由觀測 t 值（tobs）與計算所得 t 值（tcal）差距之最小化（如式（2.1.4）），可以得到最逼近於真實震源參數之解， t i  t iobs  t ical .  F   F   F   F  d i x0   y 0   z 0   t 0 m j   m j  x0   y 0   z 0   t 0 . （2.1.4）. 而雙差分定位法利用兩兩測站 i、j 收到相近事件對的 p 波走時差為觀測值. d  (t1ij , t 2ij , t 3ij ,..., t nij ) ，以相同的運算方式逆推出此兩事件之震源參數 5.

(14) (x ij , y ij , z ij , t ij ) 。在 Chen et al.（2008）裡舉出的例子顯示，利用雙差分定位法，對一組相似地震群結果如圖 2.1.3，他們發現定位誤差仍高達 1 km，原因是. P 波和 S 波到時差在各測站微小的變異性（timing inconsistency among station）大大影響定位結果。因此若假設 Vp/Vs 不隨時間改變，Chen et al.（2008）提出一種定位方法，稱 Vp/Vs 方法（Vp/Vs relocation method）。假設單一地震的 P 及 S 波到時分別為 ttp 和 tts，而由震源至測站此路徑（總長為 x）的 P 波及 S 速度為. Vp 及 Vs，則由速度等於距離除以時間的關係可知 V p  x / tt p and Vs  x / tt s ，而 P 及 S 波到時的時間差為 Sm P  tts  tt p 。利用上述關係可得 Vp/Vs 為： Vp Vs. . tt s S m P  tt p tt p  S m P S P    1 m tt p tt p tt p tt p. （ 2.1.5 ）. 1. （ 2.1.6 ）. 式（2.1.5）、（2.1.6）可換算成:. tt p  S m P /((V p / Vs )  1) ⁄. /. ⁄. （2.1.7） 1. （2.1.8）. 考慮到兩個相似地震（稱做一事件對）的 P 波及 S 波到時的差距分別為 dPttp 和 dPtts，而此兩事件的「S-P 到時差」可寫成 SmP1 及 SmP2，利用式（2.1.5）、（2.1.6）及假設為已知常數的 Vp/Vs，可利用該事件對的 S-P 時間差，推求對應的 P 到時差及 S 到時差：. dPtt p . Sm P2 S P S P  Sm P1  m 1  m 2 , Vp Vp Vp (  1) (  1) (  1) Vs Vs Vs. （ 2.1.9 ）. .. （ 2.1.10 ）. 利用每個事件對的 S-P 時間差”SmP1 -SmP2”重新定位後的結果如圖 2.1.3 所示，同一群相似地震群的定位誤差從高達 1 km 降至 100-200 m，及空間上群集的效 6.

(15) 果更為明顯。. 圖 2.1.3、利用雙差分定位法在水平剖面。（a）和深度剖面；（b）的定位結果。利用 Vp/Vs 方法在水平剖面（c）和深度剖面（d）的定位結果，其放大圖分別如（e）及（f）所示。. 2.1.2 雙重門檻值 Chen et al. （2008）文中亦指出，波形相似度（ccc, waveform cross-correlation coefficient）和事件對的 S-P 時間差（dSmP, differential S-P time）是指示地震事件具有相同震源特性，為同地點發震的重要參數。對於一個理想的重複地震群，應具有相同波形（ccc=1），而兩兩事件 S-P 的到時差距（dSmP）應趨近 0。因此利用地震群在[ccc, dSmP]的空間位置，應可建立一套獨立於定位結果的重複地震門檻，此雙門檻的優勢在於可以避免在逆推過程意外被剔除的地震事件。同時 ccc 和 dSmP 皆為觀測值而非逆推過程的產物，因此建立此雙重門檻值，是為了達到較為客觀的定義標準。圖 2.1.4 說明了他們所提出的門檻方法: 在[ccc, dSmP] 的空間定義了 A-C 三個區域，A 區域為所有觀測值所囊括的最大範圍，B 區域 7.

(16) 為 ccc≥0.70 及 dSmP 0.020 秒，C 區域為 ccc≥0.85 及 dSmP 0.012 秒。當一個事件對在不同測站的資料點在區域 B 之數目大於其在區域 A 的數目的 75%，並且區域 C 之數目大於其在區域 B 的數目的 50%時，此兩事件即屬於同一重複地震群。. 圖 2.1.4、Chen et al.（2008）研究所使用門檻值。（a）雙重門檻值示意圖；（b）一組相似地震群的 ccc vs. dSmP 分佈圖，每一個地震事件都是與事件 3 做配對後，在不同測站計算得出的 ccc 和 dSmP；（c）針對區域 B 和 C 的放大圖。注意到只有灰色星號（事件 6）和黑色十字符號（事件 5）再和事件 3 配對後可以有大部分的資料點落在區域 C，並且達到圖（a）的雙重門檻值，因此事件 3, 5, 6 為同一組重複地震。 8.

(17) 利用此 Vp/Vs 定位方法，配合波形相似度與 S-P 時間差的雙重門檻值，Chen （2008）成功的建立了東台灣的重複地震序列資料庫。然而，雙重門檻值在不同研究區域依據不同的測站數目和資料訊噪比，會有不同的設計。本研究目標在大量、快速決定全台灣的重複地震群，因此在相似地震目錄建立階段僅利用相關係數為重要條件。然而重複地震的嚴謹定義，則應該分區建立雙重門檻值之規範。. 2.2 重複地震推估深部滑移速率斷層深部的滑移速率可以用重複地震序列的重複週期以及地震矩來推算。這個方法假設重複地震周圍的小區域滑移速率與此斷層面上長期滑移速率相等，而利用小規模重複地震的重複週期之計算，可以直接求取深部滑移速率如下式（Nadeau and McEvilly, 1999）：. M  GAs. sav . M M  av GA GATi. （ 2.2.1 ）（ 2.2.2 ）. （2.2.1）式中之 M 為地震矩，G 為剪力模數，s 為在斷層面積 A 上的滑移量；而這些震源參數隨時間的變化可以（2.2.2）式表示， s 為斷層面積 A 上的滑移速率， M 為對應的地震矩速率，亦可用平均地震矩 M av 除以重複週期 Ti 而得。為了計算小規模地震所造成之斷層面積上的平均滑移量，我們將 s 以 GPS 測量所得之滑移量代入，求出此重複地震序列的斷層面積 A，並將 A 與重複週期 Ti 、平均地震矩 M av 代入（2.2.2）式，即求出此凹凸體的滑移速率 s av。而求出的深部滑移速率，可以在時間空間軸上與地震活動度做比較。如. Nadeau and McEvilly（1999）利用小規模重複地震之重複週期計算加州 Parkfield 地區的深部滑移速率，並與地表變形測量及地震活動度相較，發現三者具有相似的趨勢（圖 2.2.1）。 9.

(18) 圖 2.2.1、由重複地震計算深部滑動速率隨時間的分布趨勢（中），與大地測量的滑移速率趨勢（下）相似，也與此地區地震活動度隨時間的分布趨勢（上）吻合（Nadeau and McEvilly, 1999）。. 利用加州的 184 個重複地震序列，Nadeau and McEvilly （1999）得出了經驗公式串聯重複地震的地震矩（Mo）和對應的周遭滑移（d）: 10 α. （2.2.3）. 2.36. 0.16 β. 0.17. 0.01. （2.2.4）. 在此 α 和 β 的值是利用最小平方法來求得 log（Mo）與 log（di）的關係式的最佳解。. 1.145. ，其中為長期的大地滑移速率（2.3 公分/年），則. 是重複地震的重複週期。係數 1.145 是經驗係數。陳（2008）將滑移速率又分成長期和短期速率。這個關係式可以用來結合之前的重複週期或觀測週期（Tobs,1991 至 2004 年共 14 年，但在本研究則以 2000-2011 年共 12 年）去推斷短期和長期的斷層滑移速率，以及利用最小平方法算出來的最符合的滑移速率。. Short-term:. ∑. ⁄. （2.2.5）. 10.

(19) Long-term:. ∑. ⁄. （2.2.6）. N 為這個重複地震序列的地震數目。i 則是指序列中的單一事件。結合重複地震序列的位置，滑移速率可以畫出斷層滑移速率在深度上的時空分布。為了估計池上地區的深部滑移速率，α 和 β 的值使用與加州相同的值。而池上地區的地震矩是採用中央氣象局的規模目錄（ML），在經過下面換算公式去計算. 0.91. log. 0.03. ⁄1.5. 0.07. 0.15 [Huang et al., 2000]. 10.73 [Hank and Kanamori, 1979]. （2.2.7）. （2.2.8）. 陳（2008）利用 1991-2004 的地震資料在東台灣縱谷斷層定義了 58 個重複地震群（共 215 個事件），其空間分佈如圖 2.2.2 所示。第一個空間群集中在縱谷斷層北段（近花蓮），由最北近花蓮市沿著縱谷斷層的走向延伸至鳳林共 25 個地震群（共 45 km），規模為 2.1-4.7，而利用式（2.2.1）、（2.2.2）計算的深部滑移速率為 1.7 - 8.0 cm/yr。第二個空間群集中在縱谷斷層中南段的池上斷層共. 30 個重複地震序列，沿著斷層走向僅延伸約 15 km，其深部滑移速率為 1.8 - 4.3 cm/yr。第三個空間群為更南邊靠近台東外海的 3 個重複地震序列。. 11.

(20) 圖 2.2.2、Chen et al.（2008）研究區域與重複地震序列分布圖。（左）研究區域示意圖。重複地震選取所使用的測站以紅色三角形表示。（右）重複地震序列的分佈圖。暖色系的實心圓代表不同規模的重複地震群，其分佈集中在縱谷斷層北段近花蓮的區域以及中南段的池上斷層。背景地震以黃色圓表示。規模大於六的地震為黃色星號。. 陳（2008）利用重複地震計算出的深部滑移速率，與地表變形量比較之發現， GPS 觀測到穿越縱谷斷層的變形量於池上斷層達到最高值（~ 4 cm/yr），而分別向南北遞減，至花蓮時已降至~0 cm/yr，此可能因為縱谷斷層東側已入海，沒有地表變形的估計值。深部滑移速率在沿斷層走向的變化趨勢正巧與地表變形相反，北段有較高的深部滑移速率，而南段偏低。因此，在縱谷南段的地表滑移量與深部幾乎一致，而在北段具有 2 ~ 4 cm/yr 的差距，暗示在縱谷北段 10 km 至地表可能一直持續累積應變能，未來具有大地震潛能。. 12.

(21) 第三章資料與方法 3.1 利用台灣-琉球隱沒帶地震建構之重複地震篩選門檻為擬定全台灣重複地震偵測方法，我們首先以偵測最為困難的台灣東北角做為測試區域。此區域介於北緯 24.5°-25.5°，東經 121°-124°間（圖 3.1.1 紅色框線所示），跟台灣其他區域比起來，此處單位面積具有最多的地震數量、及最多高噪訊比之波形，加上部分事件位於外海，其地震網幾何覆蓋差，初步定位較不精準，常低估重複地震的發生率。兩兩事件的相關係數計算是重複地震挑選的必要程序。在計算相關係數時，每個地震事件都會與自己以外的事件計算一次，以達到資料的完整性。但是過去的經驗指出，在不設置任何門檻值的情況下直接對資料進行計算，會產生許多的錯誤偵測，其原因來自於資料品質上的不穩定。因此在本章節將會一一描述各種錯誤偵測的可能來源和範例，如何設計門檻條件降低錯誤偵測的可能性以及必需的偵測程序。. 圖 3.1.1、台灣北部區域地震活動示意圖。紅色框代表選取之測試區域，該區內 M>2 地震事件如灰色圓圈所示。 13.

(22) 3.1.1. 刪除不佳波形相關係數的程式本身需要利用 P 波到時定義母事件的資料長度以進行計算，無定義 P 波到時的波形會令程式無法計算，而品質不佳或資料錯誤的波形常會造成後續計算上易出現錯誤的高相關係數。這些資料特性主要有三項：（1）無 P 波到時定義；（2）原始波形記錄振幅為零或極小值；（3）背景雜訊過高，不佳波形的分類列舉如下:. （1）無定義 P 波到時在計算相關係數時需要使用 P 波到時作為一個參考點，所以沒有定義到時的波形會造成計算上停擺。我們採用的是中央氣象局所定義的 P 波到時，然而部分波形沒有此資訊。經目視確認後，我們發現無定義的波形都是肉眼無法辨識 P 波首達的高噪訊比波形，在此歸類為不佳波形。圖 3.1.2 為範例，這些以雜訊為主的波形，因為無 P 波定義，在相關係數計算中會使程式無法計算。. 圖 3.1.2、無 P 波到時之地震波形範例。 14.

(23) （2）原始波形記錄振幅為零或極小值地震儀會有小部分故障的可能性，而當儀器故障時所造成無紀錄狀況，如：振幅均為零或是極小值。這些波形記錄必須提先刪除，以避免錯誤偵測的產生。在此由於這類紀錄具有較低的振幅，我們可以利用最大振幅門檻值對波形進行篩選，以挑除此類的不佳波形。. 圖 3.1.3、最大振幅門檻值所剔除之地震事件範例。其中包含了記錄振幅為零或極小值之地震事件。右邊的數值代表各個事件的最大振幅的值。可以看出來被剔除的地震事件皆為不佳事件。. （3）背景雜訊過高測站本身的品質也會影響到最後計算的結果，部分測站其過高的背景雜訊，會令地震訊號不明顯或是甚至蓋過地震訊號（圖 3.1.4）。而高背景雜訊的波形去進行波形比對則會產生極高的相似係數，進而影響到偵測系統的結果。為了避免高背景雜訊的波形影響，我們利用振幅比門檻值作為門檻值，其計算是利用整段波形的最大振幅值除以該段波形的平均振幅值所得到的比值。表 3.1 為利用測試區域共 8 個測站所做的測試結果，亦可由圖 3.1.5 呈現。從該表可以發現部分測 15.

(24) 站（SML，TWA）在振幅比門檻值選擇 4 以上時，其排除比率遽增，從振幅比門檻值 3 在各測站皆小於 10%的排除率，到達振幅比門檻值 4 時高大 20%以上的排除率。然而目視判識發現，在振幅比門檻值 4 的排除事件中，仍然包含了部分尚可辨識 P 波到時的地震事件，為盡可能避免排除可辨識地震，在此我們將振幅比門檻值設為 3。. 圖 3.1.4、振幅比門檻值所剔除之事件範例。皆為高背景雜訊之地震波形，右側的數值為該波形的最大振幅與平均振幅比值。圖中被挑出的波形都是不佳波形。. 表 3.1、不同測站在不同振幅比門檻值下的排除比率。. 註: P 為排除事件數與該測站的總事件數之比值。紅字標記為 P（%）遽增的測站。. 16.

(25) 圖 3.1.5、測試振幅比門檻值示意圖。當振幅比門檻值選擇超過 3 時，部分測站刪除率會遽增，且經過人工辨識後發現會挑除部分地震事件，因此將門檻值設置為 3，以達到穩健偵測的目的。. 3.1.2. 相關係數計算經過前一個階段排除不佳波形後，我們針對重複地震之特徵「波形具有高度相似性」，進行波形的篩選，我們利用移動視窗相關係數計算法（sliding-window cross-correlation, SCC）去計算波形間的相關係（cross-correlation coefficient, CCC）作為量化的依據。. (1) 事件對相關係數門檻值決定由於母事件的好壞會影響到地震序列的選取，為避免因母事件選取的誤差影響到最後的結果，本研究將每個事件都拿來當作母事件去跟其他事件做計算。如圖 3.1.6 所示，利用相關係數門檻值越低，選定之事件對其時間分布越分散， ccc>0.7 以上決定之序列集中於 6 個月內，然而，當 ccc 門檻降低成 0.6 時，該序列的時間分布變成 9 年，這樣的趨勢顯現在多數地震序列中，因此本研究選定 ccc=0.7 當作第一階段建置相似地震序列的門檻。 17.

(26) （2）排除兩事件距離超過 20 公里假設地震發生在相同位置，則在同一個測站所收到的波形應該會一樣，但是由於初步定位可能有部分的誤差，所以本研究以深度誤差的兩倍（20 公里）為搜尋範圍，進行波形相關係數的計算。利用相關係數門檻 0.7 選定之相似事件對，其距離分布特徵將在下一小節詳述。. 圖 3.1.6、不同相關係數門檻決定之地震序列的時間分布圖。同一序列在不同相關係數門檻值下的時間叢集性。左右兩圖分別代表兩個測試序列，當波形相關係數高於 0.7 時，兩個測試序列都呈現了序列的時間高度集中性（集中於半年）。而當相似度低於 0.6 時，其時間不存在集中性，且兩個序列會被當成同一序列。. 18.

(27) 3.1.3.多測站相似法然而在進行地震序列分群的時候，還是發現少數的錯誤偵測影響分群結果，單一測站的錯誤波形，會影響該事件對是否相似的判定。如圖 3.1.7 所示，事件一和事件二在 SML 的不佳波形計算出高相關係數，然而，此兩事件在其他測站呈現不相同的波形（如 ENT 和 TWE 的波形所示），不佳波形在單一測站的「假」高相似度，有時無法在 3.1.1 的篩選中有效去除，為避免掉因為少數幾個測站影響到偵測的結果，在這階段我們因此要求「夠多測站具有高相似度」- 要求每個事件對必須有 3 個測站以上有高相似性（CCC>0.7）。. 圖 3.1.7、單一測站不佳波形導致的錯誤偵測範例。圖中為兩個事件到三個測站所收到的波形展示，於 TWE 測站（藍色）及 ENT 測站（紅色）收到的波形可以明顯看出兩個事件有明顯差異，但是在 SML 測站（綠色）卻有高相關係數，這個「高」相關係數並不是指示重複地震，若僅考慮單一測站則會影響到最後的結果。. 19.

(28) 2 個測站以上高度相似. 3 個測站以上高度相似. 圖 3.1.8、測試多測站高度相似之結果，左圖為 2 個測站以上高度相似的事件對距離直方圖，可以明顯看到距離分布很廣。右圖為 3 個測站以上高度相似的距離直方圖，可以看到事件對的距離分布變得相對集中許多。故以 3 個測站作為門檻值。. 圖 3.1.9、自動化重複地震偵測系統流程圖。 20.

(29) 3.2.相似地震目錄之建立 3.2.1 資料處理程序在 3.1 的門檻值決定出相對良好的測站和事件對進行相關係數計算後，下一個演算的重點在各個測站的相似地震分群。然而，分群之前還有一個前置作業。每個測站所計算出來的結果會以圖 3.2.1 的格式存在。再將總共 73 個測站的結果做合併，得到每個事件對在多少測站有高相關係數的列表（如圖 3.2.2 所示）。統計過後的資料列表，才是我們用來分群的主要依據。分群的方法是先取一個事件當作起始的母事件，然後搜尋是否有與母事件有高相關係數的事件，新找到的事件再作為母事件進行下一次搜尋，直到沒有找到新的事件為止。這樣就完成一個序列的搜尋，圖 3.2.3 表現了分群的細部結構（包含產生檔名的格式），同時會產生兩個檔案，一個是該序列的事件列表（圖 3.2.4），另一個是序列中各個事件的相關係數的詳細資料（圖 3.2.5）。. 表 3.2、各測站計算結果範例（scc.out）。母事件名稱. 子事件名稱. 母事件 P 波到時. 子事件 P 波到時. 相關係數. 振幅比. 0013210136.sac. 0116031230.sac. 17.140. 16.891. 0.929. 4.16e-01. 0013210136.sac. 0915130929.sac. 17.140. 16.540. 0.923. 1.19e+00. 0014100428.sac. 0014100433.sac. 18.500. 18.909. 0.831. 3.35e+00. 0016192304.sac. 0223081607.sac. 17.449. 16.861. 0.823. 8.18e+00. 0017020218.sac. 0416241925.sac. 14.829. 14.761. 0.866. 1.04e+00. 表 3.3、統計事件對有多少高相關係數測站之範例（seqfinder.out）。母事件名稱. 子事件名稱. 有多少相關係數高於 0.7 的測站. 0013031502. 0014081630. 4. 0013031502. 0014111257. 5. 0013031527. 0020101929. 9. 0013031527. 0220120355. 3. 0013031716. 0013211705. 18. 21.

(30) 圖 3.2.1、地震分群的流程圖。. 22.

(31) 表 3.4、地震分群結果目錄（list）檔案範例。事件名稱 0013032101 0017212117 0416242228 0416251428 1115201724. 表 3.5、地震分群結果詳細資料（full）檔案範例。測站. 母事件名稱. 子事件名稱. 母事件 P-arrival. 子事件 P- arrival. 相關係數. 振幅比. CHN4. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 20.373. 20.038. 0.782. 3.35e-01. ENT. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 13.893. 13.598. 0.772. 3.46e-01. NNS. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 10.593. 10.288. 0.749. 4.23e-01. NSK. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 14.433. 14.138. 0.874. 3.07e-01. NWF. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 22.533. 22.238. 0.722. 4.00e-01. SML. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 11.113. 10.768. 0.889. 3.13e-01. SSD. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 26.333. 25.988. 0.822. 3.31e-01. TWC. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 14.693. 14.398. 0.707. 3.81e-01. TWF1. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 12.273. 11.918. 0.858. 3.18e-01. TWL. 0013032101.sac. 0017212117.sac. 22.273. 21.928. 0.841. 3.09e-01. 3.2.2 巨無霸序列的範例與成因然而在分群初期，因為沒有設定篩選的門檻值，而且是利用單一測站所計算出來的相關係數結果來進行分群，常會遇到一種錯誤分群結果，會有極大量的事件數，數百個甚至上千個地震事件，故稱之為巨無霸序列。然而檢查其地震事件的發震位置，發現其空間分布不集中（圖 3.2.6），其分佈半徑超過 100 公里。若假設地震事件發生在鄰近的位置，則同一測站所收到之波形應相似，所以這些有高相關係數的波形應該在空間上有集中性。空間上的不集中，可能與波形品質以及測站數目的限制有關。進一步檢查序列內的地震事件波形，發現序列內存在不少品質不佳的波形（圖 3.2.7），依此我們推測，不佳波形的存在，會大幅度影響 23.

(32) 最後結果，並增加人工處理的時間與難度。所以門檻值的設立有助於提升結果的正確性。. 圖 3.2.2、巨無霸序列中各地震事件與平均經緯度中心點的距離分布圖。. 圖 3.2.2、巨無霸序列內品質不佳之波形範例。圖中的波形為原始波形長度，未進行濾波等處理。. 24.

(33) 3.2.3 東北隱沒帶相似地震分佈特徵利用東北隱沒帶的地震資料建立篩選門檻值後，我們分析東北隱沒帶所得到的分群結果。我們從 39343 筆地震資料當中，搜尋出 169 組相似地震序列，其中僅包含兩個地震事件的事件對（Doublet）有 138 組，超過兩個事件的地震序列（Non-doublet）有 31 組。其空間分布如圖 3.2.8 所示，他們集中在宜蘭平原、宜蘭外海和中央山脈下方，而圖 3.2.9 的深度分布圖則指出相似地震序列大多少於 20 公里，亦為也為背景地震集中的深度範圍，這可能說明相似地震的發生機制與頻繁背景地震的發生機制相關。另一群深度大於 60 km 的相似地震出現在宜蘭下方，落於由背景地震勾勒出的隱沒板塊形貌中，屬於隱沒帶地震。. 圖 3.2.3、東北隱沒帶之相似地震序列分佈圖。其中綠色實心圓代表僅有兩個事件的 doublet，紅色實心代表事件數大於等於 3 的 Non-doublet 相似序列。. 25.

(34) 圖 3.2.4、東北隱沒帶之相似地震剖面圖。剖面位置如圖 3.2.8 所標示 A-A’所在位置。圓圈代表相似地震所在位置，綠色實心圓代表僅有兩個事件的 doublet，紅色實心代表事件數大於等於 3 的 Non-doublet 相似序列。. 相似地震的時間分布特徵，以累積地震矩之時間分布表現如圖 3.2.10 所示，我們發現地震矩加速的時間與鄰近規模 6 的地震同步，說明相似地震在此區域與大地震/餘震的發震機制相似。. 圖 3.2.5、東北隱沒帶相似地震的累積地震矩與時間的關係，其中累積地震矩遽增的時間亦與研究區內的 M6 地震吻合。. 26.

(35) 3.2.4 全台灣相似地震目錄利用建立的門檻值，對波形進行篩選，並要求多測測站都有高相關係數，使得巨無霸序列不復存在。同時也大量減少錯誤的分群結果，減少人工目視挑選所耗費的時間。利用前面所敘述的分群方法所產生的地震序列，我們稱之為相似地震序列（圖 3.2.12）。在初步分群之後，本研究總共分出 342 組相似地震序列，供下一流程『重複地震目錄之建置』所用。. 圖 3.2.6、相似地震序列波形展示（區域 area-eg（各個區塊的資訊如表 4.1.1 所示），原始序列編號 102，測站 WTP）。左圖中波形展示區間為 P 波到時前 0.5 秒至後 30 秒，共 30.5 秒。右圖則為 P 波前 0.5 秒至後 10 秒。其振幅經過歸一化，與原始振幅大小不一致。從左圖可以看出這組地震序列有高相關係數，然而放大後其細節並沒有對齊得很好。故目視挑選時，並沒有納入重複地震目錄。. 27.

(36) 3.3 重複地震目錄之建置為定義重複地震，我們根據波形以目視挑選，並檢視其相關係數。同一個序列相關係數在不同測站有不同分布，其範例波形和最佳相關係數分布分別如圖 3.3.1 和圖 3.3.2 所示。最佳相關係數值並沒有特別集中，而在 0.7 - 1.0 的範圍均勻分布。利用前一個步驟所搜尋出來的 342 組相似地震序列，我們總共篩選出 183 組重複地震序列，其中持續時間（lifetime）超過 3 年的序列有 62 組。. 圖 3.3.1、目視挑選過後的重複地震序列範例（區域 area-ed，原始序列編號 16，測站 TYC）。左圖波形展示區間為 P 波到時前 0.5 秒至後 30 秒，總長 30.5 秒。右圖則是 P 波到時前 0.5 秒至後 10 秒。波形的振幅經過方均根計算，非原始波形振幅。從範例中可以看到該序列中的 5 個地震事件的波形高度相似。. 圖 3.3.2 將各個序列取其最佳測站的波形相關係數（CCC）數量分布圖。 28.

(37) 第四章研究成果 4.1 地震資料的來源、選取與研究區域本研究選取西元 2000 年 1 月 1 日至 2011 年 12 月 31 日，中央氣象局短週期地震觀測網（Central Weather Bureau Seismic Network; 簡稱為 CWBSN）之資料進行分析。研究區域為台灣本島（北緯 21.5°~25.5°，東經 120°~122°）。中央氣象局將地震資料品質分為 A~D 共四種等級，本研究採用資料品質較高的 A、B、 C 三等級與地震規模 2~4 之間的地震事件，所有的深度皆納入計算。根據中央氣象局提供的地震目錄，選取範圍內的地震事件高達 72761 筆，為減少運算所需要的時間，本研究以 0.5 度作為依據將台灣劃分成多個區域分別來做計算，各個區塊的資訊如表 4.1.1 所示。. 圖 4.1.1、2000 年~2011 年全台灣規模 2 以上地震事件之空間分布圖。灰色空心圓大小即該地震事件規模大小。 29.

(38) 圖 4.1.2、2000 年~2011 年全台灣規模 2 以上地震事件數量分布圖。. 表 4.1、全台灣資料分區之經緯度範圍及事件總數. 30.

(39) 4.2 全台灣規模 3 以上重複地震序列的特徵分類利用本研究的半自動偵測系統，共從相似地震辨識出 162 組重複地震序列，其中 100 組為 Burst type（持續時間小於 3 年，後面簡稱為 B-type），以及 62 組 Continual type（持續時間超過 3 年，後面簡稱為 C-type），其詳細資訊如表 4.2.1 所列。而這兩種型態的地震群在空間分布如圖 4.2.1 所示，B-type 呈現廣泛而分散的分布，但 C-type 則高度集中在東台灣沿岸和中央山脈。而時間分布特徵由圖 4.2.2 所示，B-type 的序列大多集中在一個月內發生，生命期一個月的數量高達 64 個，而 C-type 則無特別集中的趨勢，平均分布在 3-11 年。而規模和深度分布則由圖 4.2.3 表示，我們發現 B-type 與 C-type 的重複地震序列中的事件在規模的分布上並無明顯的差異性，然而在深度分布上，B-type 序列中的地震事件似乎大多集中於 5-10 公里間，而 C-type 的地震事件則是在 10 公里與 20 公里有較多的數量。圖 4.2.4 展示了累積地震矩分布，並將大地震標註以做相關性判釋，我們發現僅有小部分遽增的時間點與大地震時間重合，並有很多時間點並無關聯，可能原因包含了重複地震序列的行為之分區差異、或者是其與大地震的空間距離未被考慮。圖 4.2.5 表現了 C-type 的地震序列在不同地質單元的分布（海岸山脈、中央山脈、西部麓山帶、西部平原），我們發現 86%的序列集中在海岸山脈，而 14% 發生在中央山脈。而在圖 4.2.6 我們比較了背景地震活動度和 C-type 的地震序列的空間相關性，發現除了東北部外海的地震密集區，所有重複地震的分布皆與背景地震活動度高度相關。而東北部外海未找到重複地震的原因可能為：（1）地震資料品質低於 C，未被選入做相似地震的計算；（2）地震資料包覆性不佳、僅近岸的測站收到較高訊噪比。. 31.

(40) 表 4.2、台灣規模三以上 C-type 重複地震序列資料. 32.

(41) 表 4.3、台灣規模三以上 C-type 重複地震序列資料-續. 33.

(42) 圖 4.2.1、台灣 B-Type 與 C-Type 重複地震序列空間分布。其中綠色星星為研究範圍內規模大於 6 的地震事件。紅色圓圈代表 B-type，藍色圓圈則是代表 C-type 序列。. 34.

(43) 圖 4.2.2、重複地震序列生命期數量分布圖。紅色代表 B-type 重複地震序列，藍色代表 C-type 重複地震序列。其中 B-type 重複地震序列持續時間大多小於 1 個月。. 圖 4.2.3、所有序列內的事件的總數與規模與深度作圖。紅色代表 B-type 重複地震序列，藍色代表 C-type 重複地震序列。. 圖 4.2.4、B-type（左）與 C-type（右）的累積地震矩隨時間的變化與大地震的時間關係。. 35.

(44) 圖 4.2.5、台灣地質分區與 C-type 重複地震序列位置。黃色星號為規模大於 6 的背景地震事件。圖中顏色區塊代表不同地質分區：I.西部平原區，II.西部麓山帶， III-V.中央山脈，VI.海岸山脈。. 36.

(45) 圖 4.2.6、背景地震活動度與 C-type 重複地震序列位置分布圖。背景地震活動度以暖色漸層指示每年不同的發生數量，而圓圈內的顏色標示重複地震的規模。紅色實線為斷層位置。. 37.

(46) 除了描述 C-type 重複地震的時間分布外，其週期行為亦有變異。我們利用周期的協方差（Covariance）來代表該序列的週期性。如圖 4.2.7 所示，我們發現有 39%的週期小於一個月，而其他則平均分布在 1 個月至 10 年間，並且，週期行為多為 COV~0.2，有 26%的序列具週期性（COV<0.3）。這些週期性的的重複地震序列將可用於釐清地震規模、週期、與深部滑移速率的關係。. 圖 4.2.7、 C-type 重複地震的重複週期與其變異係數的直方圖。（a）62 個全台灣 C-type 重複地震事件共 318 個事件的重複週期。（b）62 個重複地震重複週期的變異係數。. 38.

(47) 4.3 全台灣規模 3 以上重複地震序列的滑移速率利用公式（2.2.3）、（2.2.4）計算出之深度滑移速率分布如圖 4.2.8，短期滑移速率範圍為 3.2~76.7 cm/yr，長期滑移速率範圍為 2.8~30.9 cm/yr，其中極端值的出現（>20 cm/yr）大多因為該序列內重複地震事件在時間上高度集中的結果，如圖 4.2.9 所示，我們以單一地震序列中重複週期小於一個月的個數量代表序列的時間叢集性，並與推估之滑移速率做相關性分析，發現滑移速率越大，時間叢集性越高，這說明滑移速率的可信度必須仰賴（1）週期性發生的序列（2）避免相似地震誤判成重複地震。. 圖 4.2.8、長期、短期以及最小平方法滑移速率的比較。紅色實心圓代表長期滑移速率，黑色實心圓代表的是短期滑移速率，空心圓則是最小平方法滑移速率。. 圖 4.2.9、地震序列事件之時間叢集性之於重複地震推估滑移速率。時間叢集性以該序列內有多少地震間的重複週期小於 1 個月來定義。 39.

(48) 為更進一步釐清控制重複地震週期的因素，我們選取 COV<0.3 的週期性地震序列將其重複週期和地震矩作圖如圖 4.2.10 所示，而這些週期性序列的空間位置則如圖 4.2.11 所示。一般認為地震規模是控制地震週期的重要因素，亦即，地震越大、週期越長，但若將不同研究區域的地震規模和週期作圖，即展現控制週期行為的區域差異。Chen et al.（2007）利用美國加州 San Andreas fault、台灣池上斷層及日本隱沒帶的週期性重複地震之週期與地震矩關係，釐清斷層長期滑移速率確實與重複週期呈反比關係，即 Tr∝1/Vf。和與美國加州重複地震資料回歸出的線性（圖 4.2.10 紅線）相較，台灣池上的重複地震週期約為加州重複地震週期的兩倍短，而日本約為加州重複週期的四倍短，本研究新增的週期性地震序列亦說明此點。本研究所定義之週期性重複地震序列集中在海岸山脈，比 Chen et al. （2007）及 Chen et al. （2008）使用之集中在花蓮、池上的地震序列空間覆蓋度更廣（圖 4.2.11 所示，涵蓋範圍擴至花蓮以北），但其週期和加州比皆為~2 倍短，代表在縱谷由北至南的深部滑移速率並無太大變異，或是統計上沒有足夠解析力來討論分區特性。. 圖 4.2.10、重複週期與地震矩之關係圖。紅色實心圓表示美國加州 San Andreas fault 重複地震序列，紅線為其所得之回歸線。藍色實心圓表示花蓮以北週期性的地震序列，綠色實心圓代表池上以南週期性的地震序列。. 40.

(49) 圖 4.2.11、COV<0.3 重複地震序列空間分布。空心圓代表 Chen （2008）所收集之東台灣重複地震序列，而黃圓圈則代表本研究選取之週期性重複地震序列所在位置。綠色星號代表選定範圍內規模大於 6 的地震事件。. 41.

(50) 第五章討論 5.1 重複地震累積地震矩和數量與大地震的關係由前面於東北隱沒帶的結果可以發現，相似地震的累積地震矩之加速行為與鄰近的大地震同步。在此我們檢視全台灣 C-type 重複地震累積地震矩的綜合效應如圖 5.1.1，若主觀定義重複地震活動的遽增為：在半年內有大於 1000x1020 dyne-cm 的累計地震矩增加量，則其發生的四個時間點中，僅有兩個與規模 6 以上地震同步（或緊隨其後）。圖 5.1.2 則考慮全台灣 C-type 地震事件的時間分布來比較與大地震的關係，有 13 個時間點在大地震後重複地震事件數量資料。全台灣的 C-type 地震事件的累積地震矩與大地震符合比率不高，但是利用 C-type 地震事件對時間做圖，仍可看出大地震對 C-type 地震事件的數量是有影響的，這亦代表分區探討重複地震行為的必要性。. 圖 5.1.1、全台灣 C-type 重複地震序列之累積地震矩與規模 6 以上大地震發生時間點。藍色區域標示半年內其累積地震矩增加量有超過 1000（1020 dyne-cm）之時間點。其中僅有 2003 年底與 2009 年底與規模 6 以上的大地震同步。. 42.

(51) 圖 5.1.2、全台灣 C-type 地震事件數量長條圖。有 13 個時間點在大地震發生後有較多的重複地震事件產生。. 5.2 重複地震的分區特性為釐清大地震對重複地震行為的影響，以下依據重複地震的空間位置去做區分。如圖 5.2.1 所示，我們將本研究將 C-type 的重複地震序列依地區分為：（A）中央山脈（含西部麓山帶）；（B）玉里以北；（C）玉里以南。三個區域如圖 5.2.1，並觀察其時間分布與該地區規模 6 以上地震的時間相關性。. 圖 5.2.1、C-type 重複地震與規模 6 以上之空間分布。黃色實線分別代表中央山脈、玉里以北以及玉里以南三區。利用分區的方式比較重複地震的行為是否受鄰近的大地震所影響。 43.

(52) 5.2.1 中央山脈（含西部麓山帶）的重複地震時間分布利用圖 5.2.2 顯示的重複地震空間圖，我們嘗試釐清空間上靠近規模 6 地震的序列是否週期行為被影響，在此區共有 4 個規模>6 的地震，分別發生在 2000 年 6 月、2000 年 7 月、2009 年 11 月以及 2010 年 3 月，研究期間內此區規模最大的地震為 2000 年發生規模 6.7 的事件，鄰近的重複地震（C-type 3、4）的時間分布特徵，在 C-type 3 看到主震後似乎有週期變長的特徵，而 C-type 7 似乎也受到 2010 年 M6.42 地震的影響，但表現的方式是週期劇減。在此區週期的變異僅顯現兩個序列中，亦即，與大地震的相互影響並不顯著。此不顯著的相關性，亦反映在累積地震矩和時間關係圖上（圖 5.2.4）。. 44.

(53) 圖 5.2.2、中央山脈地 C-type 重複地震序列及附近規模 6 以上的大地震之空間分布。灰色圓圈為規模 3 以上之背景地震分布。淺藍色底的數字為重複地震編號。黑色實線代表斷層所在位置。. 45.

(54) 圖 5.2.3、中央山脈地區地重複地震的時間分布。. 圖 5.2.4、在中央山脈的 C-type 重複地震序列之累積地震矩與大地震的關係。. 46.

(55) 5.2.2 玉里以北的重複地震時間分布此區的規模六以上地震大多集中在外海，深度大於 29 km，僅有兩個近陸而淺層的地震，分別發生於 2000 年和 2002 年，規模 6.2。其中鄰近各個大地震的重複地震序列，大部分其週期並沒有明顯受到鄰近大地震的影響。然而，綜合累積地震矩分布圖 5.2.7 和時間分布圖 5.2.6，我們發現在 2009 年 M6.92 地震後， C-type 56 序列有明顯的加速行為，並且週期隨離主震越遠而拉長。. 圖 5.2.5、玉里以北 C-type 重複地震序列的空間分布及規模 6 以上地震事件所在位置。其中部分序列位置非常靠近，所以其編號會放置在旁邊。 47.

(56) 圖 5.2.6、玉里以北地區的 C-type 重複地震序列的時間分布。. 48.

(57) 圖 5.2.7、玉里以北的 C-type 重複地震序列之累積地震矩與大地震的關係。其中有 2 個時間點與大地震相符合，2002 年的大地震與重複地震群有大約 10 公里的距離，而 2009 年的大地震則是相當靠近重複地震群。. 5.2.3 玉里以南的重複地震時間分布從時間分布圖（圖 5.2.10）並未看出與大地震的顯著相關，然而，在累積地震矩的時間分布中，有三個遽增與大地震符合，而這三個地震在空間上都非常靠近重複地震序列。而我們並發現，在 2011 年下半年其累積地震矩有很明顯地加速，起因於 C-type 9 在 2011 年 6 月有較大規模、時間上叢集性很高的重複地震發生，檢視該區規模較大的地震活動，我們發現僅有一個 M5.22 的地震在附近發生（空間距離~20 km）。. 49.

(58) 圖 5.2.8、玉里以南之 C-type 重複地震事件與大地震的空間分布。. 50.

(59) 圖 5.2.9、玉里以南之 C-type 重複地震事件之時間分布。. 51.

(60) 圖 5.2.10、玉里以南的 C-type 重複地震序列之累積地震矩與大地震的關係。. 52.

(61) 5.3. 深部滑移速率與大地震的關係由前一小節選出與大地震相關的重複地震序列（反映在累積地震矩分布，或是時間分布），進一步將累積滑移速率與時間做圖如圖 5.3.1 所示，我們發現在這些與大地震有高度時間空間相關的序列中，在主震後重複地震的滑移速率有明顯增加，增加幅度與主震規模成正比。. 圖 5.3.1、不同區域在前一小節所選取的重複地震序列其累積滑移量與時間的關係。. 53.

(62) 第六章結論重複地震之定義，一般利用地震波形間相關係數作為依據。然而，當搜尋空間與時間範圍加大的情況下，地震數量變多，利用相關係數門檻值尋找重複地震，常受到高噪訊比波形的擾亂而出現許多錯誤偵測，使後續人工確認辨識極度耗時。本研究目的建置自動化偵測系統，以簡化流程及高效率篩除錯誤偵測事件為目的，半自動化產生相似地震目錄和重複地震事件目錄，以供未來有興趣之使用者做後續相關應用。本研究利用台灣東北隱沒帶作為測試門檻值篩選的區域，其包含了宜蘭下方及東部外海之地震事件，其地震網包覆性不佳，定位較為不準確，使得錯誤偵測比較極高。利用觀察錯誤偵測特性，得到適合的客觀門檻值如下： 1. 篩除振幅比（最大振幅/平均振幅）小於 3 的地震事件。 2. 篩除最大振幅小於 5 的地震事件。 3. 需要 3 個測站皆有大於 0.7 的相關係數本研究所建置之重複地震目錄，可用作長期監測深部滑移速率所用，然如第五章討論所述，非週期性發生的重複地震，其滑移速率常常被高估，此點在應用上必須小心使用，僅針對週期性的序列進行未來變形速率監測所用。而本研究的重要性，在於提供全台灣規模三以上重複地震的波形範本，作為未來重複地震即時偵測所用。利用分區分析重複地震的時間分布、累積地震矩與累積滑移量與鄰近大地震的關係，我們發現與大地震之規模大小以及空間上的距離有關，但是並非所有重複地震序列皆會受到鄰近大地震所影響。而受大地震影響的重複地震序列顯示出，於主震後其滑移速度增加，且增加程度與大地震的規模成正比。. 54.

(63) 參考文獻 Beroza, G. C., Cole, A. T., and Ellsworth, W. L., 1995, Stability of coda wave attenuation during the Loma Prieta, California, earthquake sequence: J.G.R., 100(B3), 3977-3987. Chen, K. H., Nadeau, R. M., and Rau, R.-J., 2007, Towards a universal rule on the recurrence interval scaling of repeating earthquakes?: Geophys. Res. Lett., 34(16), L16308. Chen, K. H., Nadeau, R. M., and Rau, R.-J., 2008, Characteristic repeating earthquakes in an arc-continent collision boundary zone: The Chihshang fault of eastern Taiwan: Earth Planet. Sci. Lett., 276(3), 262-272. Chen, K. H., Rau, R. J., and Hu, J. C., 2009, Variability of repeating earthquake behavior along the Longitudinal Valley fault zone of eastern Taiwan: J.G.R. Solid Earth, 114(B5). Nadeau, R., Foxall, W., and McEvilly, T., 1995, Clustering and periodic recurrence of microearthquakes on the San Andreas fault at Parkfield, California: Science, v. 267, no. 5197, p. 503-507. Nadeau, R. M., and Johnson, L. R., 1998, Seismological studies at Parkfield VI: Moment release rates and estimates of source parameters for small repeating earthquakes: Bull. Seismol. Soc. Am., 88(3), 790-814. Nadeau, R. M., and McEvilly, T. V., 1999, Fault slip rates at depth from recurrence intervals of repeating microearthquakes: Science, 285(5428), 718-721. Nadeau, R. M., and McEvilly, T. V., 2004, Periodic pulsing of characteristic microearthquakes on the San Andreas Fault: Science, 303(5655), 220-222. Rau, R.-J., Chen, K. H., and Ching, K.-E., 2007, Repeating earthquakes and seismic potential along the northern Longitudinal Valley fault of eastern Taiwan: 55.

(64) Geophys. Res. Lett., 34(24), L24301. Schaff, D. P., and Beroza, G. C., 2004, Coseismic and postseismic velocity changes measured by repeating earthquakes: J. Geophys. Res.: Solid Earth, 109(B10). Schaff, D. P., Bokelmann, G. H., Beroza, G. C., Waldhauser, F., and Ellsworth, W. L., 2002, High-resolution image of Calaveras Fault seismicity: J. Geophys. Res., 107(B9), 2186. Turner, R., Nadeau, R., and Bürgmann, R., 2013, Aseismic slip and fault interaction from repeating earthquakes in the Loma Prieta aftershock zone: Geophys. Res. Lett. Uchida, N., Matsuzawa, T., Hasegawa, A., and Igarashi, T., 2005, Recurrence intervals of characteristic M4.8±0.1 earthquakes off-Kamaishi, NE Japan—Comparison with creep rate estimated from small repeating earthquake data: Earth Planet. Sci. Lett., 233(1), 155-165. Vidale, J., Ellsworth, W., Cole, A., and Marone, C., 1994, Variations in rupture process with recurrence interval in a repeated small earthquake: Nature, 368(6472), 624-626. 陳卉瑄，2008，台灣東部重複地震序列的特性，國立成功大學地球科學系博士論文，共 99 頁。. 56.

(65) 附錄編號：Ctype1. 平均位置：120.9160°E. 24.2354°N. COV=1.41. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0123210827. 2001.890767. 120.9090. 24.2335. 8.09. 3.87. 2. 0519141853. 2005.536036. 120.9177. 24.2323. 7.28. 3.13. 3. 0519141854. 2005.536038. 120.9248. 24.2302. 5.84. 3.76. 4. 0519150852. 2005.537633. 120.9125. 24.2457. 11.49. 3.10. ALS 測站. ENA 測站. 57.

(66) TCU 測站. 58.

(67) 編號：Ctype2. 平均位置：121.0029°E. 24.1217°N. COV=1.26. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0015090755. 2000.189815. 121.0097. 24.1152. 5.34. 2.92. 2. 0015191754. 2000.218332. 121.0095. 24.1230. 5.70. 2.74. 3. 0024231433. 2000.981812. 121.0053. 24.1170. 10.49. 3.71. 4. 1113210019. 2011.057532. 120.9870. 24.1317. 14.63. 2.66. ALS 測站. SML 測站. STY 測站. 59.

(68) 編號：Ctype3. 平均位置：121.0079°E. 23.9187°N. COV=1.25. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0013160021. 2000.043847. 121.0017. 23.9267. 4.98. 3.50. 2. 0317120710. 2003.362216. 121.0032. 23.9327. 8.65. 2.37. 3. 0419280938. 2004.576049. 121.0155. 23.9162. 6.57. 3.69. 4. 0419280940. 2004.576057. 121.0168. 23.9122. 7.56. 4.46. 5. 0419280952. 2004.576077. 121.0170. 23.9172. 6.13. 2.31. 6. 0419281006. 2004.576102. 121.0095. 23.9120. 6.01. 2.24. 7. 0419281641. 2004.576853. 121.0138. 23.9090. 6.75. 2.99. 8. 0618122320. 2006.448933. 121.0075. 23.9127. 9.31. 3.43. 9. 0618130040. 2006.449086. 121.0070. 23.9157. 9.26. 2.96. 10. 0920040137. 2009.591561. 120.9865. 23.9325. 13.36. 2.17. SML 測站(缺少部分事件). 60.

(69) WHF(缺少部分事件). TYC 測站(缺少部分事件). 61.

(70) 編號：Ctype4. 平均位置：121.0119°E. 23.8410°N. COV=0.77. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0015181844. 2000.215690. 121.0255. 23.8392. 7.71. 3.18. 2. 0115011807. 2001.166340. 121.0160. 23.8357. 9.80. 2.94. 3. 0819091330. 2008.524474. 120.9942. 23.8482. 14.50. 3.67. ALS 測站. WNT 測站. 62.

(71) NNS 測站. WTP 測站. 63.

(72) 編號：Ctype5. 平均位置：120.9087°E. 22.8689°N. COV=1.36. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0413251424. 2004.070090. 120.8995. 22.8545. 6.16. 3.08. 2. 0416011342. 2004.253448. 120.8895. 22.8573. 7.17. 2.72. 3. 1118272136. 2011.489803. 120.9290. 22.8807. 13.45. 2.43. 4. 1119041428. 2011.508154. 120.9168. 22.8830. 3.19. 3.05. TWM1 測站. TWF1 測站. 64.

(73) TWG 測站(缺少事件 2). 65.

(74) 編號：Ctype6. 平均位置：120.9887°E. 22.9094°N. COV=0.06. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0418130248. 2004.452067. 120.9793. 22.9027. 8.28. 3.21. 2. 0622150041. 2006.788581. 120.9895. 22.9080. 7.02. 2.83. 3. 0917261936. 2009.401965. 120.9973. 22.9175. 4.12. 3.79. CHK 測站. CHN1 測站. 66.

(75) TWM1 測站. 67.

(76) 編號：Ctype7. 平均位置：120.6550°E. 22.9533°N. COV=2.72. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0622161254. 2006.792713. 120.6528. 22.9510. 17.97. 3.55. 2. 0622161304. 2006.792730. 120.6515. 22.9513. 18.13. 3.43. 3. 0622161337. 2006.792794. 120.6557. 22.9507. 17.94. 2.76. 4. 0622171303. 2006.795467. 120.6497. 22.9537. 18.18. 2.19. 5. 1015040032. 2010.172547. 120.6557. 22.9545. 16.27. 3.46. 6. 1015040039. 2010.172560. 120.6533. 22.9550. 17.22. 2.65. 7. 1015040042. 2010.172565. 120.6545. 22.9492. 18.29. 2.92. 8. 1015040058. 2010.172596. 120.6600. 22.9510. 18.55. 3.49. 10. 1016132251. 2010.284606. 120.6628. 22.9582. 17.44. 2.36. CHN1 測站(缺少部分事件). 68.

(77) TWG 測站(缺少部分事件). 69.

(78) TWM1 測站. 70.

(79) 編號：Ctype8. 平均位置：120.9881°E. 22.5479°N. COV=0.16. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0123210751. 2001.890698. 121.0108. 22.5357. 14.03. 3.48. 2. 0418091749. 2004.442827. 120.9648. 22.5452. 6.39. 4.27. 3. 0724182339. 2007.966423. 120.9887. 22.5627. 8.35. 2.62. SML 測站. ELD 測站(缺事件 2). TYC 測站. 71.

(80) 編號：Ctype9. 平均位置：120.9761°E. 22.3177°N. COV=1.96. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0418151816. 2004.459305. 120.9825. 22.3000. 8.24. 3.69. 2. 0922120821. 2009.781243. 120.9718. 22.3247. 12.33. 2.93. 3. 1121090326. 2011.690332. 120.9880. 22.3068. 10.38. 4.96. 4. 1121090333. 2011.690345. 120.9662. 22.3205. 12.40. 3.57. 5. 1121090552. 2011.690608. 120.9797. 22.3163. 10.73. 4.29. 6. 1121090557. 2011.690619. 120.9787. 22.3205. 10.86. 3.90. 7. 1121090618. 2011.690658. 120.9817. 22.3133. 10.49. 3.89. 8. 1121090622. 2011.690666. 120.9815. 22.3233. 10.69. 4.02. ALS 測站(缺事件 2). 72.

(81) WTP 測站(缺事件 2). TTN 測站. 73.

(82) 編號：Ctype10. 平均位置：121.5133°E. 24.0243°N. COV=0.14. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0016192304. 2000.303796. 121.5153. 24.0188. 19.96. 3.07. 2. 0223081607. 2002.856048. 121.5218. 24.0468. 17.21. 3.97. 3. 0522011454. 2005.751873. 121.4990. 24.0180. 17.64. 3.09. 4. 0916252144. 2009.317335. 121.5172. 24.0137. 18.52. 3.92. NNS 測站. NSK 測站. 74.

(83) NST 測站. 75.

(84) 編號：Ctype11. 平均位置：121.4629°E. 23.9532°N. COV=0.77. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0017020218. 2000.337020. 121.4583. 23.9508. 15.81. 3.72. 2. 0415271905. 2004.240372. 121.4625. 23.9558. 15.03. 2.73. 3. 0416241925. 2004.317070. 121.4665. 23.9530. 15.49. 3.76. 4. 0516292330. 2005.328486. 121.4615. 23.9515. 16.21. 2.95. 5. 0915310650. 2009.247188. 121.4658. 23.9550. 16.48. 2.83. ENA 測站. SML 測站. 76.

(85) TWF1 測站. 77.

(86) 編號： Ctype12. 平均位置： 121.5137 ° E. 24.0546 ° N. COV=1.30. 標號. 事件名稱. 發震時間. 經度(°E). 緯度(°N). 深度. 規模. 1. 0017061341. 2000.349270. 121.5603. 24.0235. 26.97. 5.07. 2. 0017090749. 2000.356814. 121.5343. 24.0643. 16.33. 3.41. 3. 0118172241. 2001.462549. 121.4865. 24.0638. 17.23. 3.52. 4. 0118211716. 2001.472882. 121.5035. 24.0590. 18.85. 3.00. 5. 0121120152. 2001.698366. 121.5047. 24.0620. 18.00. 4.33. 6. 0318012301. 2003.418780. 121.5127. 24.0745. 18.25. 2.97. 7. 0417222025. 2004.393843. 121.5080. 24.0573. 18.15. 3.55. 8. 0513291441. 2005.081075. 121.5198. 24.0563. 18.68. 2.98. 9. 0815110026. 2008.194439. 121.5280. 24.0603. 21.24. 2.45. 10. 0818122227. 2008.451572. 121.4972. 24.0557. 19.22. 3.58. 11. 0818150215. 2008.457480. 121.4940. 24.0508. 18.54. 3.03. 12. 0820011855. 2008.588060. 121.5255. 24.0478. 21.09. 5.08. 13. 0820021136. 2008.589962. 121.5140. 24.0448. 19.75. 2.37. 14. 0820110000. 2008.613284. 121.5083. 24.0522. 18.67. 3.02. 15. 0820180035. 2008.632512. 121.5185. 24.0557. 22.79. 2.40. 16. 1016030114. 2010.254763. 121.5103. 24.0520. 19.00. 2.45. 17. 1022080505. 2010.769918. 121.5080. 24.0488. 18.24. 3.51. 78.

(87) ALS 測站(缺部分事件). 79.

(88) ELD 測站(缺部分事件). 80.

(89) YUS 測站(缺部分事件). 81.