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    習近平總書記在視察唐山時的重要講話:我國是世界上自然災害最為嚴重的國家之一,災害種類多,分布地域廣,發生頻率高,造成損失重,這是一個基本國情。新中國成立以來特別是改革開放以來,我們不斷探索,確立了以防為主、防抗救相結合的工作方針,國家綜合防災減災救災能力得到全面提升。要總結經驗,進一步增強憂患意識、責任意識,堅持以防為主、防抗救相結合,堅持常態減災和非常態救災相統一,努力實現從注重災后救助向注重災前預防轉變,從應對單一災種向綜合減災轉變,從減少災害損失向減輕災害風險轉變,全面提升全社會抵御自然災害的綜合防范能力。防災減災救災事關人民生命財產安全,事關社會和諧穩定,是衡量執政黨領導力、檢驗政府執行力、評判國家動員力、體現民族凝聚力的一個重要方面。當前和今后一個時期,要著力從加強組織領導、健全體制、完善法律法規、推進重大防災減災工程建設、加強災害監測預警和風險防范能力建設、提高城市建筑和基礎設施抗災能力、提高農村住房設防水平和抗災能力、加大災害管理培訓力度、建立防災減災救災宣傳教育長效機制、引導社會力量有序參與等方面進行努力。

    科研動態

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    基于交叉梯度約束的大地電磁和面波頻散資料二維聯合反演研究

    發布時間:2020-12-09

      不同地球物理數據因其對不同物性的反映靈敏程度不同,在解決實際問題的能力也不同。聯合反演是指在反演時同時采用多種地球物理觀測數據,基于物性關系或者結構關系構建同時滿足多種觀測數據的地質-地球物理模型,可以有效減小單方法反演多解性,提高反演精度。
      
    大地電磁法是以天然交變電磁場為場源(頻段范圍為10-4~104Hz),以平面波形式近垂直入射地球表面,利用電磁場在地球內部激發的電磁感應現象,通過地表探測地下介質的電磁響應數據,研究地下巖層的電性結構及其分布特征。
      
    面波是沿著物性分邊界表面傳播的波,它是由體波干涉耦合形成的,具有頻散特征(不同頻率傳播速度不一樣),周期越大,波長越大,穿透深度越深,是研究地殼上地幔大尺度結構及橫向不均勻性的一種強有力的手段。
      
    目前這兩種方法主要以單方法反演為主,單方法反演在反演過程中,僅考慮自身數據擬合差的效果,再加上其受困于反演本身固有的多解性,不同方法反演得到的物性模型通常不一致,給綜合解釋造成很大的困擾。因此,如何有效的結合大地電磁和面波頻散資料,獲得合理的速度和電阻率模型,是本文研究的重點和難點。
      
    在這兩種數據資料的聯合反演過程中,首先要解決的是不同模型參數的耦合問題。傳統的聯合反演強調的是物性之間經驗關系式,對先驗信息依賴性強(Heineke et al., 2006; Colombo et al., 2007),在實際應用過程中具有局限性。近幾年來,基于物性之間結構耦合的聯合反演因其不受困于先驗信息而得到廣泛的關注(Gallardo et al., 2003, 2004; Moorkamp et al., 2011b)。地球內部物理研究室吳萍萍等人基于速度和電阻率模型的結構耦合關系實現大地電磁和面波頻散的聯合反演,依次實現:開發同一測線上面波頻散數據直接反演二維剖面速度結構的OCCAM反演算法;基于交叉梯度約束實現大地電磁和面波頻散數據的二維聯合反演算法。對多種理論模型合成數據進行單方法和聯合反演試算,檢驗反演算法的穩定性和有效性,及聯合反演算法的優越性。以下展示兩個模型算例:

    模型1
    模型1 邊界相同物性分布不均勻電阻率模型(a)和速度模型(b)
    (c) 大地電磁單方法反演結果;(d)面波頻散單方法反演結果; (e) 大地電磁聯合反演結果; (f) 面波頻散聯合反演結果; (g)單方法反演模型和聯合反演模型(h)交叉梯度分布圖; 單方法反演(i)和聯合反演(j)的速度和電阻率交會圖


    模型2


    模型2 復雜速度(a)和電阻率(b)模型(根據Wang et al., 2017青藏高原東北緣剖面結果設計)
    (c) 大地電磁單方法反演結果;(d) 地震面波單方法反演結果; (e) 大地電磁聯合反演結果; (f) 面波頻散聯合反演結果; (g)單方法反演結果和聯合反演結果(h)交叉梯度分布圖


      通過上述兩種模型驗證了基于交叉梯度約束的大地電磁和面波頻散資料的聯合反演,可以有效實現兩種方法的優勢互補,克服單方法反演的局限性,提高反演精度。
      該成果已發表在2020年Geophysical Journal International 期刊上。(Wu Pingping, Tan Handong, Lin Changhong, et al., Joint inversion of two-dimensional magnetotelluric and surface wave dispersion data with cross-gradient constraints. Geophysical Journal International, 2020, 221:938-950)

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