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Constraining shallow slip deficit with phase gradient data
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AI
DOI：10.1093/gji/ggaf427.png)
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摘要
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同震滑动模型对于大震级（Mw > 7）走滑型地震表现出多种浅层滑动亏损（SSD）。SSD的精确估计较为困难，已有研究建议SSD在一定程度上与断层带特征、数据覆盖的不完整性以及简化模型假设相关。此外，SSD还可能对模型所采用的光滑程度敏感。由于相位梯度对模拟数据中缺失的浅层滑动敏感，我们进行了合成测试，并以2019年Ridgecrest地震序列为例，验证了雷达干涉测量中的相位梯度有助于揭示运动学滑动模型中的实际SSD，即使缺乏足够的近断层观测。结果表明，即使在观测存在较大间隙的情况下，相位梯度仍能近乎替代近断层观测来约束浅层滑动。最后，我们提供了一组优选的同震滑动模型，该模型由所有可用观测（包括相位梯度）约束，但在断层迹线附近存在4 km的数据间隙。该模型得出Ridgecrest地震的SSD约为35%，与先前纳入近场数据的研究结果一致。鉴于相位梯度方法是一种直接的数学运算，该方法可能适用于其他类型的地震。值得注意的是，由于相位梯度数据的振幅较小且信噪比较低，需要仔细权衡不同数据集权重与模型光滑度之间的权衡关系。
Keyword:
Radar interferometry Reference
Satellite geodesy
Seismic cycle
期刊
IF:
2.7
论文数:
870
被引数:
3.5W
机构
引用论文
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