孔隙压力扩散控制2014年伊基克地震上盘余震的物理机制与预测启示

《Nature Communications》:Pore-pressure diffusion controls upper-plate aftershocks of the 2014 Iquique earthquake

【字体: 时间:2025年10月28日 来源:Nature Communications 15.7

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  本研究针对俯冲带大地震后上盘余震的时空演化机制难题,通过构建四维(空间-时间)流体-力学耦合数值模型,揭示了2014年智利伊基克Mw 8.2地震后上盘余震的主要驱动因素。研究发现,同震诱导的孔隙压力扩散(pore-pressure diffusion)产生的库仑破裂应力变化(ΔCFS)与余震活动在时空上高度吻合,且孔隙压力均等降低各方向有效正应力,导致多种断层类型余震的触发。该成果为基于物理机制的余震预测提供了新范式,对评估人口密集区地震风险具有重要意义。

  
俯冲带大地震后,上盘区域常出现持续数月至数年的余震活动,这些余震因靠近人口密集区而具有显著灾害风险。传统统计模型虽能描述余震频次随时间衰减的规律(如Omori定律),却无法解释其物理机制。尤其令人困惑的是,上盘余震常呈现逆冲、正断、走滑等多种断层类型共存的现象,而基于弹性模型的同震静态应力转移(Coulomb Failure Stress change, ΔCFS)难以同时解释这种多样性及余震的延迟触发特性。因此,厘清控制余震时空演化的主导物理过程,成为地震危险性评估的核心挑战。
为揭示这一机制,研究团队以2014年智利北部伊基克Mw 8.2地震为案例,整合了大地测量(GNSS)、地震目录与震源机制解等多维度数据。通过构建四维流体-力学数值模型,同步模拟了震后三种主要变形过程:沿俯冲断层的余滑(afterslip)、大陆下地壳与上地幔的黏弹性松弛(viscoelastic relaxation)以及上盘孔隙压力扩散。模型首先通过正演计算黏弹性与孔隙弹性效应引起的地表位移,再基于残差信号反演余滑分布,最终量化各过程对应力场演化的贡献。
关键技术与数据来源
研究依托智利综合板块边界观测台(IPOC)长达15年的GNSS与地震台网数据,采用有限元软件ABAQUSTM构建包含温度场控制幂律流变(power-law rheology)和线性孔隙弹性(poroelasticity)的耦合模型。模型几何以Slab1.0俯冲界面为基准,通过拟合震后270天的地表位移时间序列,分离各物理过程的贡献;库仑应力变化(ΔCFS)计算采用摩擦系数μfr=0.6,并对比了不同断层取向的敏感性。
孔隙压力扩散主导余震触发机制
模型结果显示,孔隙压力扩散引起的ΔCFS在空间上与上盘余震分布高度一致(图3a-c)。靠近海岸线的区域(如剖面P-P′的R1子区)在震后早期即出现+2.5 bar的ΔCFS高值区,而远离震源的区域(如R2子区)则表现为延迟响应(图5b-e)。这种时空扩散特征与余震活动的指数衰减(Omori型)高度同步,两者时间相关性超过0.98(图6b-c)。
应力变化对断层类型的非选择性触发
孔隙压力变化通过均等降低三个主应力的有效正应力(effective normal stress),使不同取向的断层均被推向失稳状态。如图3a-c所示,无论针对逆断层(平均走向137°、倾角54°)、正断层(走向140°、倾角57°)或走滑断层(走向0°、倾角90°),孔隙弹性ΔCFS均呈现相似的空间模式。这解释了为何在相近空间范围内可同时观测到多种断层类型的余震(图1b),而余滑或黏弹性过程产生的ΔCFS则强烈依赖于接收断层的几何取向(图3d-i)。
岩石渗透性控制扩散速率
模型采用上盘渗透率κ=1×10?14 m2,该值虽高于典型构造环境,但与智利北部地质实测结果一致。通过离散点源流体扩散模型反演获得的扩散系数D=60 m2/s(图9)进一步验证了参数合理性。尽管主震可能导致渗透率瞬态升高,但其对孔隙压力空间分布格局影响有限。
讨论与意义
本研究首次在俯冲带环境中通过物理模型证实孔隙压力扩散是上盘余震的主要触发机制。其意义在于:
  1. 1.
    修正传统余震评估范式:基于弹性模型的静态ΔCFS计算可能低估非最优取向断层的活化风险,尤其在同震扩张区(如海岸带),孔隙压力持续升高可显著提升断层失稳概率。
  2. 2.
    揭示Omori定律的物理本质:余震的时间衰减特性可能与上盘岩石水力参数(如渗透率、孔隙度)直接相关,为从物理机制角度重构统计预测模型提供了依据。
  3. 3.
    全球启示:类似伊基克地震的余震模式(如日本东北、苏门答腊等俯冲带)暗示孔隙压力扩散可能是全球俯冲带上盘断层震后活化的普适机制。
该成果发表于《Nature Communications》,通过多过程耦合建模与观测数据融合,实现了从现象描述到机制解析的突破,为发展物理驱动的地震危险性评估方法奠定了基石。
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