• ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
   
• ЗАДАЧИ И
  ЦЕЛИ
• НАУЧНЫЕ ПОДХОДЫ
  И МЕТОДЫ
• УЧАСТНИКИ
   
• РЕЗУЛЬТАТЫ
   
• КОНТАКТЫ
   

   Функцией приемника (RF) называется методика, позволяющая на основе записей телесейсмических землетрясений восстановить функцию отклика среды под сейсмической станцией. Метод основан на изучении обменных волн, формирующихся на сейсмических границах при прохождении через них возбуждающих телесейсмических фаз. Он подразделяется на две модификации по типам используемых прямых волн – P функция приемника (PRF) и S функция приемника (SRF). Методика расчёта индивидуальных функций приемника [как PRF так и SRF] многократно описана в литературе и хорошо стандартизована. RF позволяют эффективно решать задачи определения скоростной структуры и деформационных процессов в земной коре и верхней мантии, а также восстанавливать геометрию основных сейсмических границ (Мохо, граница Литосфера-Астеносфера, зоны фазовых переходов и т.д.).
   Глубинные скоростные модели земной коры и верхней мантии до глубины 300 км, а также вариации распределения отношения Vp/Vs по каждой из используемых в исследовании сейсмостанций будут получены в процессе совместной инверсии PRF, SRF и невязок зоны фазовых переходов. Знание распределения отношения Vp/Vs является важным самостоятельным результатом, так как позволяет получить сведения о геометрии геологической структуры, флюидонасыщенности и возможном газонасыщении. 

   Параметры анизотропии верхней мантии будут оценены с использованием метода анализа SKS/SKKS фаз. Методика основана на использовании эффекта расщепления поперечной волны на две квази-поперечные (распространяющиеся с различными скоростями) в анизотропной среде и является многократно апробированной для регионов с различным геодинамическим режимом. В рамках проекта для каждой из станций сети, по данным зарегистрированных SKS/SKKS фаз, будут рассчитаны два параметра - величина запаздывания “медленной” волны относительно “быстрой” (δt) и азимут поляризации “быстрой” волны (α). Первый параметр определяет величину анизотропии, а второй предпочтительную ориентацию анизотропного вещества (например, оливина).

   Для изучения глубинного строения коры и верхов мантии будут использованы данные о дисперсии поверхностных волн, полученные как по сейсмическому шуму, так и по записям землетрясений. Этот метод предполагает, что кросс-корреляционная кривая (ККФ) случайного волнового поля, зарегистрированного в двух точках, определяет функцию Грина между этими точками. Если предположить, что сейсмический шум содержит поверхностные волны, создаваемые случайно распределенными по поверхности источниками, то ККФ шума дает возможность определить функцию Грина поверхностной волны от источника в точке расположения одной станции и зарегистрированного на другой станции.
   В рамках проекта будут получены дисперсионные кривые групповых скоростей волн Рэлея по ККФ вертикальной компоненты шума для пар станций, установленных в пределах области исследования, в диапазоне периодов 10–70 с. Полученные данные будут дополнены дисперсионными кривыми, рассчитанными по записям удаленных землетрясений (эпицентральные расстояния более 2000 км) вдоль трасс «эпицентр-станция» с использованием спектрально-временного анализа СВАН. Для этого дополнительно будут использованы дисперсионные кривые, полученные ранее авторами проекта. На основании совокупной выборки дисперсионных кривых методом поверхностно-волновой томографии будут рассчитаны распределения групповых скоростей на отдельных периодах из диапазона 10–70 с. Полученные карты позволят провести предварительный анализ крупномасштабных неоднородностей верхней мантии. Для определения глубины залегания выявленных неоднородностей будут построены локальные дисперсионные кривые (с учетом разрешения результатов картирования) и проведено их обращение в скоростные разрезы S-волн с помощью метода сопряженных градиентов. Полученные результаты будут представлены в виде карт распределений скоростей S-волн на отдельных глубинах и двумерных скоростных разрезов. Кроме того, аналогичным образом будут рассчитаны средние скоростные разрезы по дисперсионным кривым, полученным по ККФ для каждой пары сейсмических станций в пределах области исследования. Эти результаты позволят дополнить глубинные скоростные разрезы S-волн, полученные методом функций приемника вблизи установленных станций и создать объемную скоростную модель исследуемого региона.

Для построения пространственной модели среды по параметру добротности будут использованы данные о сейсмических событиях как тектонических так и техногенных, зарегистрированных на сейсмических станциях, установленных в ходе выполнения проекта, так и существующих. Традиционно, добротность представлена степенной зависимостью Q(f) = Qo f^η, где Qo  добротность на частоте 1 Гц и η показатель степени. В проекте мы будем использовать методики оценки Q, основанные на изучении код волн S или Lg.  Существуют различные методы для изучения коды, но в большинстве случаев они требуют знаний о механизме источника и условий установки сейсмометров, что не всегда возможно. Существует ряд методов, для которых эта информация не требуется. Одним из них является  алгоритм SSR (stacked-spectral-ratio) , который основан на расчете отношения спектров в последовательных временных окнах коды волны Lg. В основе метода лежит предположение, что кода волны Lg состоит из однократно рассеянных волн, и область рассеянной энергии представляет собой эллипс с фокусами в точках расположения источника и приемной станции. При этом влиянием рассеяния более высокого порядка пренебрегается, что достигается за счет относительно короткого временного интервала коды волны Lg. Волна Lg, регистрируемая на региональных расстояниях, является наиболее мощной высокочастотной фазой на всех трех компонентах записи и уверенно регистрируется на расстояниях от 150 до 1500 км. Еще одной ее важной особенностью является очень слабое проникновение энергии из земной коры в мантию.  В проекте будет использована модификация SSR. Метод SSR ориентирован на оценку интегрального параметра добротности коры и использует всю длину коды. Получаемые оценки величины добротности очень чувствительны к выбору длины коды, особенно времени ее начала. Это приводит к значительному разбросу получаемых значений. Поэтому представляется целесообразным использовать другой метод, применительно к тем же данным. Альтернативным, в нашем случае, будет алгоритм, предложенный Х.Сато, разработанный для случая рассеянных S волн (кода S волн) близких землетрясений, что является своеобразным "контролем" полученных значений добротности, согласно первому алгоритму. Данный алгоритм позволяет анализировать коду непосредственно после вступления прямой волны, что создает преимущество при анализе коротких код.

Для работы с цифровыми сейсмическими данными будет использован разработанный в КоФ ФИЦ ЕГС РАН программный комплекс детектирования и локации (определение координат гипоцентров) сейсмических событий - NSDL. Структурно комплекс состоит из двух основных (NSS и NAS), а также ряда вспомогательных программ. Программа NSS - обработчик обрабатывает записи отдельных сейсмостанций, обнаруживает сигналы от сейсмических событий, предварительно лоцирует сейсмические события по одиночным станциям. Обнаружение на записях возможных моментов прихода сейсмических волн выполняется с применением набора методов амплитудного детектирования (STA/LTA, STA-LTA по трассе SNR) и авторегрессионного уточнения моментов вступлений фаз сейсмических волн. Для обнаруженных приходов волн оцениваются их поляризационные параметры, в случае сейсмической группы дополнительно оцениваются азимуты на источник и кажущиеся скорости подхода. Вычисляются также параметры огибающих фрагментов сигнала. Обнаруженные таким образом возможные моменты объединяются в пары, для каждой из которых проверяется гипотеза о том, что первой фазой является приход P, а второй S-волны от одного и того же сейсмического события. При этом для каждой волны-претендента оценивается большое число амплитудных, энергетических и спектральных параметров. Окончательное решение о истинности обнаруженного сейсмического события принимает интеллектуальная, самообучающаяся система, построенная на основе «наивного» Байесовского классификатора. Также для детектирования событий будет использован метод, основанный на взаимной корреляции «известного» события и зарегистрированного.

   В проекте будет использован весь спектр изотопно-геохимических методов - метод уран-свицового датирования по циркону и бадделеиту, метод классического датирования единичных зёрен с искусственным трассёром 205Pb, и другие. Кроме того, для изучения месторождений стратегических полезных ископаемых будет применен метод прямого датирования процессов формирования рудных залежей путём использования минералов, содержащих металлы - платину, палладий, золото и др. 

 

 

при поддержке