基于地震噪声与 GPS 数据的俯冲带断层滑动

在地球科学中，因其对人类生活的实际影响而被广泛研究的一类现象是构造断层滑动。这些滑动有多种表现形式，从慢速位移的无震事件（慢滑）到普通地震。在加拿大温哥华岛附近的卡斯卡迪亚识别出一例连续的慢滑事件。该慢滑事件与构造运动相关，即仰冲的北美板块向西南方向猛冲到俯冲的胡安·德·富卡板块之上。该区域位于孕震破裂带的下倾方向，后者自 1700 年代以来未再活动，但一直被慢滑运动周期性加载。这一事实值得关注，因为文献中已有慢滑事件作为地震可能触发因素的报道。尽管如此，描述慢滑事件的物理模型仍不完善，限制了对运动及相关震颤的详细认识。在原始论文中，作者为应对当前慢滑事件模型的局限所采取的策略是使用随机森林（Random Forest）机器学习算法构建能够从连续地震数据预测 GPS 位移测量的模型。该研究的依据在于地震数据的统计特征乃是断层位移速率的指纹。因此，从地震数据预测 GPS 数据可使 GPS 测量成为研究断层滑动物理的替代手段，并可将这些慢滑事件与可在实验室中研究的关联震颤相关联。本报告旨在阐述作者所采用的方法，并尽可能与原工作一致地复现其结果。