An array-based receiver function deconvolution method: methodology and application
An array-based receiver function deconvolution method: methodology and application
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基于阵列的接收函数反卷积方法：方法论与应用
DOI：
10.1093/gji/ggaa113
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发表时间：
2020
影响因子：
2.8
通讯作者：
Zhan, Zhongwen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhong, Minyan;Zhan, Zhongwen
在密集阵列上估计的接收函数（RFs）已广泛用于多尺度地球结构的研究。然而，由于反褶积的病态性，射频估计面临着非唯一性和数据过拟合等挑战。在本文中，我们提出了一种基于阵列的射频反卷积方法。我们建议通过联合反演来自多个事件和台站的波形来利用波场沿密集阵列的相干性，以获得数据所需的最小相位数的rf。该方法能有效降低反褶积的不稳定性，有助于获得更高保真度的射频信号。我们在合成波形上测试了该算法，并表明它产生的RF比传统的RF估计实践具有更高的可解释性。然后，我们将该方法应用于俄克拉何马州2016年地震学联合研究机构（IRIS）社区波场实验的真实数据，并能够生成高分辨率RF剖面，仅使用临时部署记录的三次远震地震。这种新方法应该有助于增强短期高密度地震剖面的射频图像。
Receiver functions (RFs) estimated on dense arrays have been widely used for the study of Earth structures across multiple scales. However, due to the ill-posedness of deconvolution, RF estimation faces challenges such as non-uniqueness and data overfitting. In this paper, we present an array-based RF deconvolution method in the context of emerging dense arrays. We propose to exploit the wavefield coherency along a dense array by joint inversions of waveforms from multiple events and stations for RFs with a minimum number of phases required by data. The new method can effectively reduce the instability of deconvolution and help retrieve RFs with higher fidelity. We test the algorithm on synthetic waveforms and show that it produces RFs with higher interpretability than those by the conventional RF estimation practice. Then we apply the method to real data from the 2016 Incorporated Research Institutions for Seismology (IRIS) community wavefield experiment in Oklahoma and are able to generate high-resolution RF profiles with only three teleseismic earthquakes recorded by the temporary deployment. This new method should help enhance RF images derived from short-term high-density seismic profiles.
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