利用接收函数方法约束西沙碳酸盐岩台地沉积厚度与速度结构
黄海波 (1987—), 安徽淮南人, 男, 副研究员, 从事南海深部结构研究。email: |
Copy editor: 姚衍桃
收稿日期: 2022-02-16
修回日期: 2022-04-10
网络出版日期: 2022-04-15
基金资助
国家自然科学基金项目(42176081)
国家自然科学基金项目(42174110)
南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)人才团队引进重大专项(GML2019ZD0204)
海南省海洋地质资源与环境重点实验室开放课题(HNHYDZZYHJKF003)
Thickness and velocity structures of the carbonate platform sediments in the Xisha Islands constrained by receiver function method
Copy editor: YAO Yantao
Received date: 2022-02-16
Revised date: 2022-04-10
Online published: 2022-04-15
Supported by
National Natural Science Foundation of China(42176081)
Key Special Project for Introduced Talents Team of Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou)(GML2019ZD0204)
Open Project of Hainan Key Laboratory of Marine Geological Resources and Environment(HNHYDZZYHJKF003)
National Natural Science Foundation of China(41274110)
碳酸盐岩台地的沉积厚度和弹性波速度是评估珊瑚礁发育规模以及结构稳定性的重要参数。本文根据西沙地区琛航岛和永兴岛流动地震台站所记录的远震接收函数波形, 通过识别沉积底部产生的转换横波及其多次波震相, 精确拾取震相走时信息。同时参考岛屿钻井资料和人工地震探测结果, 计算获得了台站下方碳酸盐岩台地的沉积厚度、平均纵波速度和波速比。结果显示: 永兴岛和琛航岛下方沉积体的平均纵波速度约为3.5km·s-1, 波速比约为2.42, 平均厚度分别约为1.35km和1.55km。计算获得的平均厚度与西沙钻至基底的测井结果较为一致(约1.257km)。琛航岛沉积厚度略大于永兴岛(约200m), 表明碳酸盐岩台地沉积基底的起伏或与生物礁沉积相的差异有关。
黄海波 , 丘学林 , 龙根元 , 矫东风 , 韩孝辉 . 利用接收函数方法约束西沙碳酸盐岩台地沉积厚度与速度结构[J]. 热带海洋学报, 2023 , 42(1) : 135 -144 . DOI: 10.11978/2022029
Thickness and elastic wave velocity are important parameters for evaluating the size and structural stability of coral reef. This study collected the receiver functions from two portable seismic stations on the Chenhang Island and Yongxing Island in the Xisha area, South China Sea. Travel times of the P-to-S converted waves and their multiple phases generated at the base of the carbonate platform are accurately picked up. At the same time, the thickness, average P-wave velocity, and velocity ratio of the carbonate platform sediments were calculated based on the drilling data and artificial seismic exploration results. The results show that the average P-wave velocity of the platform sediments on the Yongxing Island and Chenhang Island is about 3.5 km·s-1, the Vp/Vs ratio is 2.42, and the average thicknesses are about 1.35 km and 1.55 km, respectively. The calculated thicknesses are consistent with that of the well on the Yongxing Island which reaches the reef bottom at about 1.257 km. The sediment thickness of the Chenhang Island is slightly larger than that of the Yongxing Island (about 200m), which reflects the fluctuation of the basement beneath the island or is related to the reef growth faces.
Keywords carbonate platform; velocity structure; Vp/Vs ratio; receiver function; Xisha Islands
图1 西沙海域岛礁以及岛屿地震台站分布[据陈俊仁(1978)]该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2020)4632号的标准地图制作, 底图无修改。红色五角星为地震台站, 其中永兴台位于宣德环礁, 琛航台位于永乐环礁; 黑色五角星为高尖石 Fig. 1 Distribution of the reef islands in the Xisha area (after Chen, 1978). Red stars are the seismic stations on islands, in which the Yongxing Station lies on the Xuande Atoll and the Chenhang Station lies on the Yongle Atoll; Black star represents the Gaojianshi reef |
图5 琛航台(a)和永兴台(b)的接收函数波形以及拾取到的转换波走时(c)Pp: 直达P波; Ps: 基底面转换波; PpPs、PpSs+PsPs: 多次转换波。图c中绿色为琛航台数据, 红色为永兴台数据 Fig. 5 The converted and multiple phases from the sedimentary basement in the Chenhang Station (a) and Yongxing Station (b) and the picked travel times (c). Pp: direct P wave; Ps: converted phases from basement; PpPs and PpSs+PsPs: multiple phases |
表 1 琛航台和永兴台的转换横波走时Tab. 1 Travel times of the converted phases from the Chenhang Station and the Yongxing Station |
台站 | Ps | PpPs | PpSs+PsPs | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
平均值 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 最小值 | 最大值 | |
琛航台 | 0.48 | 0.37 | 0.63 | 1.49 | 1.38 | 1.73 | 2.10 | 2.06 | 2.39 |
永兴台 | 0.49 | 0.36 | 0.64 | 1.25 | 1.02 | 1.47 | 1.80 | 1.73 | 1.90 |
图6 琛航台(a)和永兴台(b)通过搜索估计的沉积厚度和波速比五角星为走时差均方根最小时对应的值(厚度, 波速比); 灰度色标为走时差均方根 Fig. 6 The estimated thickness and velocity ratio of the Chenhang Station (a) and the Yongxing Station (b). The stars represent the thickness and velocity ratio that correspond to the minimum root-mean-square error; gray color scale shows the root-mean-square error distribution |
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