基于多次随机泰森多边形分区的台阵多阶面波成像
            
                编号:3097
                访问权限:仅限参会人
                                    更新:2024-04-12 22:53:05                浏览:1414次
                口头报告
            
            
            
                摘要
                  近年来,基于频率-贝塞尔变换(F-J)法的台阵多阶面波成像方法的发展为背景噪声探测地球内部介质带来了新的进展。高阶面波频散曲线可以给对地下结构的反演提供额外的约束,特别是对低速结构探测的约束。F-J方法目前已被应用于全球多个区域不同尺度的三维横波速度结构成像应用中。除此之外,F-J法还可以有效从背景噪声数据中观测到漏能振型频散曲线。漏能振型频散曲线可以提供对地下纵波速度结构的约束。
    然而,受限于F-J法需要使用台阵数据提取频散,通过F-J方法进行三维速度结构成像时需要将研究区域划分为多个子台阵。这使得对不同地区成像时子台阵的大小和形状选取依赖于对成像区域的先验了解和研究人员的经验。本研究提出一种基于随机泰森多边形的子台阵分区方法:通过随机生成的泰森多边形多次对研究区域进行分区,并统计不同观测点在不同次分区中的频散曲线。该方法在相近计算量的情况下可以有效地获得同时具备不同大小子台阵优势的频散曲线。同时该方法不需要复杂的子台阵大小和形状的先验测试。更重要的是该方法可以给出具有统计意义的对提取出的频散曲线的不确定性分析。我们希望通过该方法可以使得多阶面波方法被更简单、广泛地应用。
 
             
            
            
            
                    稿件作者
                    
                        
                                    
                                        
                                                                            
                                    李正波
                                    南方科技大学
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    董晟
                                    中国科学技术大学
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    史才旺
                                    南方科技大学
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    陈晓非
                                    南方科技大学
                                
                                             
                          
    
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