S波与P波速度异常比的推断及其不确定性研究——以东南亚地区为例

《Geophysical Journal International》：Inference of the S- to P-wave velocity anomalies ratio and its uncertainty with an application to South-East Asia

本文提出基于Backus-Gilbert的SOLA方法，通过统一剪切波和压缩波速度场分辨率及考虑射线路径差异，结合Hinkley分布量化不确定性，计算地幔中R值。基于ISC数据集在东南亚100-800公里深度建模，揭示Sumatra下方存在R>2.5的大规模速度异常，但未检测到Java地幔柱证据，该方法适用于广泛地形成像场景。

　　

摘要

剪切波与压缩波速度变化比率（R，即 dlnV_s/dlnV_p）是一个用于研究地球内部热化学性质的有用物理参数。目前有多种方法用于估算 R（或其倒数 1/R），但这些方法要么假设 dlnV_s 和 dlnV_p 在模型中的局部分辨率相同，要么假设 S 波和 P 波的传播路径相同，从而忽略了有价值的数据并忽视了不确定性。我们通过使用基于 Backus-Gilbert 的 SOLA 方法来表征 dlnV_s 和 dlnV_p，从而克服了这些问题，并获得了包含不确定性的 R 值。这种方法确保了 dlnV_s 和 dlnV_p 具有相同的局部分辨率，从而可以通过除法计算它们的比率。此外，SOLA 方法还提供了 dlnV_s 和 dlnV_p 的不确定性，我们利用 Hinkley 分布将这些不确定性传播到对 R 的估算中。当 Hinkley 分布接近高斯分布时，可以为 R 提供高斯不确定性，使我们能够更自信地解释层状结构特征（如板块形态或部分熔融体）。为了说明我们的新方法，我们使用了来自 ISC 的 P 波和 S 波起始时间残差数据集，来推断东南亚 100 至 800 公里深度范围内的速度异常和比率 R（或 1/R）。由于 SOLA 方法受到数据不确定性的影响，在开发包含不确定性的 dlnV_s 和 dlnV_p 模型之前，我们使用统计方法重新评估了 ISC 提供的不确定性。根据我们的定量模型估算，我们认为在苏门答腊板块下方存在一个较大的速度异常区域，其 R 值超过 2.5。然而，与以往的研究结果不同，我们没有发现爪哇下方存在板块空洞的证据。我们提出的利用 Hinkley 分布获取包含不确定性的 R 的方法可以应用于广泛的层析成像场景。