报告地点：教学行政楼706会议室（线上：腾讯会议 146 216 350）
报告时间：2021-11-26 从 15:00 到 17:00
报告人：王腾
报告人简介：
王腾，北京大学地球与空间学院助理教授，研究员、博雅青年学者。分别于2003年和2006年获得武汉大学学士、硕士学位，2010年获得武汉大学和意大利米兰理工大学博士学位，并获得2009年度国家优秀留学生奖。2010年10月-2016年9月在沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学、美国南卫理公会大学开展博士后研究，2016年9月-2018年10月在新加坡南洋理工大学任高级研究员（Senior Research Fellow），2018年10月回国。王腾博士主要从事雷达影像测地学（SAR Imaging Geodesy）与地表形变解译研究。致力于将高分辨率地表形变观测与地震学、地球动力学模型及地质构造解译结合，探索多种地下过程的物理机制。在国际SCI期刊发表论文三十余篇，包括Science，Nature Geoscience，Nature Communications和PNAS等。2019年起任IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters杂志副编辑。
Email：wang.teng@pku.edu.cn
网站：https://sarimggeodesy.github.io
报告题目：InSAR反演的中小浅源地震震源参数及构造意义
报告内容简介
雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术可以获取大范围高空间分辨率高精度的地表形变观测，已广泛应用于地震研究中。目前InSAR地震研究主要集中在震级较大的地震(例如>Mw6.0)。由于中小地震造成的地表形变通常比较微弱(例如厘米或者亚厘米级)，常规InSAR干涉图中形变信号容易受到大气延迟的干扰，严重时信号甚至被完全淹没，难以提取到可靠的地震地表形变观测。因此研究相对较少。然而，浅源中小地震发生的频率要远远高于大地震，为地震相关研究提供了更多的样本。同时，许多中小地震发生于未知断层上，获取它们的精确位置对了解活动构造以及断层活动性十分重要。最后，当震源较浅时，即使震级不大，也会造成一定的建筑与人员伤害，是防震减灾工作中不可忽视的部分。
针对上述问题，我们提出了时间序列SAR数据的叠加(Stacking)方法，可以显著提高InSAR获取的微弱同震形变的信噪比。基于上述方法，我们选择构造活跃的青藏高原及周边区域(包括四川、新疆等)，利用Sentinel-1数据提取了该地区2014年11月至2020年8月共6年多以来33个地震(Mw4.1-6.6)的同震地表形变，这些地震中，所提取到的雷达视线向同震形变信号的最小峰值仅~6mm, 是目前已知InSAR地震研究中的最小形变峰值案例。本文利用InSAR观测反演了这些地震的震源模型，分别从位置、深度、断层几何、震级等方面将InSAR反演结果与GCMT，USGS，中国地震台网等地震目录结果进行系统性比较与分析。相关成果一方面可以评估不同机构地震目录的几何定位精度，另一方面也有助于我们进一步理解青藏高原及周边区域的浅层发震构造。