러브파 토모그래피를 이용한 동아시아의 3차원 SH파 속도구조와 이방성 연구 3D SH-wave Velocity Structure of East Asia using Love-Wave Tomography and Implication on Radial Anisotropy원문보기
이 연구는 동아시아 지역의 지각과 상부맨틀의 3차원 SH파 속도구조 및 지진파 속도 방사 이방성을 알아보기 위하여 수행되었다. SH파 속도모델은 한국과 일본, 중국에 설치되어 있는 광대역 지진관측소에 기록된 지진자료로부터 러브파군속도 분산 자료를 획득한 후 이를 역산하여 구하였다. 군속도 분산곡선은 총 3,369개의 파선경로에 대하여 다중필터기법을 사용하여, 접선 성분에 기록된 주기 3 ~ 150 초 범위의 러브파 군속도를 획득하였다. 획득한 군속도자료를 역산하여 깊이 100 km까지의 SH파 속도구조를 계산하였다. 10 ~ 40 km 깊이에서 동해지역은 일본지역보다 SH파 속도가 빠르게 나타난다. 고속도 이상이 나타나는 깊이로 판단할 때, 모호면의 깊이는 동해의 경우 10 ~ 20 km 사이, 한반도의 경우에는 35 km 부근에서 모호면이 존재한다고 생각된다. 50 km 깊이에서 동해지역은 강한 저속도 이상이 관측이 되고, 저속도 이상이 나타나는 깊이로 판단할 때, 50 km 부근에 암석권과 연약권의 경계가 존재한다고 생각된다. 연구지역 아래 50 ~ 100 km 깊이에서는 저속도 이상이 광범위하게 관측된다. 지진파 속도 이방성은 35 km 깊이 까지는 평균적으로 SH파의 속도가 빠른 양의 이방성을 보이며, 그보다 더 깊은 깊이에서는 평균적으로 SV파의 속도가 빠른 음의 이방성이 관측된다.
이 연구는 동아시아 지역의 지각과 상부맨틀의 3차원 SH파 속도구조 및 지진파 속도 방사 이방성을 알아보기 위하여 수행되었다. SH파 속도모델은 한국과 일본, 중국에 설치되어 있는 광대역 지진관측소에 기록된 지진자료로부터 러브파 군속도 분산 자료를 획득한 후 이를 역산하여 구하였다. 군속도 분산곡선은 총 3,369개의 파선경로에 대하여 다중필터기법을 사용하여, 접선 성분에 기록된 주기 3 ~ 150 초 범위의 러브파 군속도를 획득하였다. 획득한 군속도자료를 역산하여 깊이 100 km까지의 SH파 속도구조를 계산하였다. 10 ~ 40 km 깊이에서 동해지역은 일본지역보다 SH파 속도가 빠르게 나타난다. 고속도 이상이 나타나는 깊이로 판단할 때, 모호면의 깊이는 동해의 경우 10 ~ 20 km 사이, 한반도의 경우에는 35 km 부근에서 모호면이 존재한다고 생각된다. 50 km 깊이에서 동해지역은 강한 저속도 이상이 관측이 되고, 저속도 이상이 나타나는 깊이로 판단할 때, 50 km 부근에 암석권과 연약권의 경계가 존재한다고 생각된다. 연구지역 아래 50 ~ 100 km 깊이에서는 저속도 이상이 광범위하게 관측된다. 지진파 속도 이방성은 35 km 깊이 까지는 평균적으로 SH파의 속도가 빠른 양의 이방성을 보이며, 그보다 더 깊은 깊이에서는 평균적으로 SV파의 속도가 빠른 음의 이방성이 관측된다.
We present a 3D SH-wave velocity model of the crust and uppermost mantle and seismic radial anisotropy beneath East Asia. The SH-wave velocity structure model was built using Love-wave group-velocity dispersion data from earthquake data recorded at broadband seismic networks of Korea, Japan, and Chi...
We present a 3D SH-wave velocity model of the crust and uppermost mantle and seismic radial anisotropy beneath East Asia. The SH-wave velocity structure model was built using Love-wave group-velocity dispersion data from earthquake data recorded at broadband seismic networks of Korea, Japan, and China. Love-wave group-velocity dispersion curves were obtained by using the multiple filtering technique in the period range of 3 to 150 s for 3,369 event-station pairs. The inverted model using these data sets provides a crust and upper mantle SH-wave velocity structure down to 100 km depth. At 10 ~ 40 km depths SH-wave velocity beneath the East Sea is higher than beneath the Japanese island region. We estimated the Moho beneath the East Sea to be between 10 ~ 20 km depth, while Moho beneath the Korean Peninsula at around 35 km based on the depth where high-velocity anomalies are detected. We estimated the lithosphere-asthenosphere boundary beneath the East Sea to be at around 50 km based on the depth where strong low-velocity anomalies are observed. Widespread low-velocity anomalies are found between 50 ~ 100 km depth in the study region. Positive radial anisotropy ($V_{SV}$ > $V _{SH}$) is observed down to 35 km depth, while negative radial anisotropy ($V_{SV}$ > $V _{SH}$) is observed for deeper depth.
We present a 3D SH-wave velocity model of the crust and uppermost mantle and seismic radial anisotropy beneath East Asia. The SH-wave velocity structure model was built using Love-wave group-velocity dispersion data from earthquake data recorded at broadband seismic networks of Korea, Japan, and China. Love-wave group-velocity dispersion curves were obtained by using the multiple filtering technique in the period range of 3 to 150 s for 3,369 event-station pairs. The inverted model using these data sets provides a crust and upper mantle SH-wave velocity structure down to 100 km depth. At 10 ~ 40 km depths SH-wave velocity beneath the East Sea is higher than beneath the Japanese island region. We estimated the Moho beneath the East Sea to be between 10 ~ 20 km depth, while Moho beneath the Korean Peninsula at around 35 km based on the depth where high-velocity anomalies are detected. We estimated the lithosphere-asthenosphere boundary beneath the East Sea to be at around 50 km based on the depth where strong low-velocity anomalies are observed. Widespread low-velocity anomalies are found between 50 ~ 100 km depth in the study region. Positive radial anisotropy ($V_{SV}$ > $V _{SH}$) is observed down to 35 km depth, while negative radial anisotropy ($V_{SV}$ > $V _{SH}$) is observed for deeper depth.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이번 연구에서는 동아시아 지역에 대한 지각과 상부맨틀에서의 SH파 속도구조 및 방사 이방성구조를 알아보기 위하여 러브파 분산곡선 역산을 수행하였다. 역산결과에 대한 토모그래피를 실시하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.
제안 방법
계산 된 3차원 SH파 속도구조 역산 결과에 대한 해상도를 평가하기 위하여, ± 300 m/s의 이상값을 갖는, 400 × 400 km의 셀 크기의 격자(checkerboard)모델 분석을 수행하였다.
계산 된 3차원 SH파 속도구조 역산 결과에 대한 해상도를 평가하기 위하여, ± 300 m/s의 이상값을 갖는, 400 × 400 km의 셀 크기의 격자(checkerboard)모델 분석을 수행하였다. 기준이 되는 시험 모델과 민감도 행렬들의 곱으로 합성 자료를 계산하여 역산을 수행하였다. 연구지역 아래 100 km 깊이까지 격자모델 분석을 수행하였으며(Fig.
이는 장주기 자료의 부족과 파선경로의 교차가 북북동-남남서 방향으로 우세하기 때문에 발생한 문제로 판단된다. 따라서, 이 연구에서 해석은 해상도가 비교적 양호한 한반도 남부와 동해 남부, 일본열도 지역에 국한하여 하도록 하겠다.
러브파 군속도 분산곡선 역산을 수행하여 연구지역의 깊이에 따른 3차원 SH파 속도구조를 계산하였다. 동해지역에서는 10 km 깊이에서 고속도 이상이 관측되며(Fig.
기준이 되는 시험 모델과 민감도 행렬들의 곱으로 합성 자료를 계산하여 역산을 수행하였다. 연구지역 아래 100 km 깊이까지 격자모델 분석을 수행하였으며(Fig. 4), 10 ~ 50 km의 깊이에서는 한반도 남부와 동해 남부, 일본열도에서 시험 모델과 비교하여 비교적 양호한 해상도를 보인다(Fig. 4a ~ d). 75 km와 100 km의 깊이에서는 북북동-남남서 방향으로 선형적인 해상도를 보인다(Fig.
연구지역에서 계산된 러브파 군속도 분산곡선에 대한 최소 자승 역산(least square inversion)을 수행하여 지각과 상부맨틀에서의 SH파 속도구조를 계산하였다. 역산을 위한 알고리듬으로는 LSQR 알고리듬(Paige and Saunders, 1982a, 1982b)이 사용되었다.
지진자료의 평균적인 값과 선형적인 경향성을 제거하여 주고, 푸리에 변환 시 발생할 수 있는 오류를 방지하기 위하여 파형의 시작과 끝의 일정부분을 0으로 수렴하도록 지정해 주는 테이퍼링을 시행하였다. 원하는 주파수 영역을 사용하기 위하여 대역필터(0.005 ~ 2.0 Hz)를 적용한 후 관측 계기의 응답 함수를 제거해 주고, 지진과 관측소의 위치 및 진원시간 정보를 입력해주는 전처리 과정을 수행하였다.
이 연구는 이러한 표면파 분산특성을 이용하여 표면파 군속도 분산곡선을 역산하여 연구지역(Fig. 1)의 3차원 SH파 속도구조를 계산하고, 타 연구에서 비롯된 SV파 속도모델과의 비교를 통해 방사 이방성 구조를 분석하였다.
지진자료의 평균적인 값과 선형적인 경향성을 제거하여 주고, 푸리에 변환 시 발생할 수 있는 오류를 방지하기 위하여 파형의 시작과 끝의 일정부분을 0으로 수렴하도록 지정해 주는 테이퍼링을 시행하였다. 원하는 주파수 영역을 사용하기 위하여 대역필터(0.
수직적으로는 깊이에 따라 다른 간격으로 층을 나누었는데, 깊어짐에 따라 간격이 더 크게 하였다. 총 17개의 층상구조로 구성되었으며, 각 깊이는 0, 5, 10, 20, 35, 50, 70, 90, 120, 150, 180, 220, 260, 300, 350, 410, 660 km이다. 동아시아 전체를 포함하기 위해서 한 층당 18,621개의 기준망점이 필요하였고, 역산에 사용된 총 기준망점의 수는 335,178개이다.
대상 데이터
0 이상의 지진자료를 사용하여 총 116개의 지진에 대한 2,046개의 파선경로를 얻었다. 또한 미국지진연구협회 IRIS (Incorporated Research Institutions for Seismology, http://www.iris.edu)의 데이터 센터로부터 중국 광대역 관측소에 기록된 지진 자료 중 2014 ~ 2015년에 발생한 규모 5.5 이상의 지진자료를 사용하여 총 54개의 지진에 대한 458개의 파선경로를 얻었다. 다음과 같은 과정을 거쳐서 총 3,369개의 진앙과 관측소간의 파선경로를 얻었으며(Fig.
, 2008). 이 연구에서 얻은 SH파 속도모델과의 속도 차이를 비교한 SV파 속도모델은 동일한 연구지역에 대하여 레일리파 분산곡선 역산을 통해 구한 모델이다(You and Chang, 2016). 방사 이방성은 연구지역 전체에서 25 km와 35 km에서 SH파가 빠른 양의 이방성을 확인 할 수 있으며(Fig.
한국기상청(Korea Meterological Administration, http://www.kma.go.kr), 한국지질자원연구원(Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources, http://quake.kigam.re.kr)에서 운영하는 광대역 속도 관측소에 기록된 지진 자료 중 2000 ~2015년 동안 국내에서 발생한 규모 3.0 이상의 지진자료와, 동일 기간 동안 국외에서 발생한 규모 5.5 이상의 지진자료를 사용하여 총 82개의 지진에 대한 865개의 진앙과 관측소간의 파선경로를 얻었으며, 일본의 국립방재연구소 NIED (National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention,http://www.fnet.bosai.go.jp)에서 운영하는 광대역 관측소에 기록된 지진 자료 중 2011 ~ 2015년에 발생한 규모 5.0 이상의 지진자료를 사용하여 총 116개의 지진에 대한 2,046개의 파선경로를 얻었다. 또한 미국지진연구협회 IRIS (Incorporated Research Institutions for Seismology, http://www.
이론/모형
역산을 위한 알고리듬으로는 LSQR 알고리듬(Paige and Saunders, 1982a, 1982b)이 사용되었다. 역산 해석을 수행하기 위해 기준이 되는 초기모델 설정이 필요하며, Kennett and Engdahl (1991)의 지구표준모델인 IASP91 1차원 속도 모델을 초기모델로 설정해 준 후, 다음의 관계로 계산하였다.
연구지역에서 계산된 러브파 군속도 분산곡선에 대한 최소 자승 역산(least square inversion)을 수행하여 지각과 상부맨틀에서의 SH파 속도구조를 계산하였다. 역산을 위한 알고리듬으로는 LSQR 알고리듬(Paige and Saunders, 1982a, 1982b)이 사용되었다. 역산 해석을 수행하기 위해 기준이 되는 초기모델 설정이 필요하며, Kennett and Engdahl (1991)의 지구표준모델인 IASP91 1차원 속도 모델을 초기모델로 설정해 준 후, 다음의 관계로 계산하였다.
이 연구에서는 다중필터기법을 적용하여 표면파의 군속도를 계산해주는 Herrmann (2013)의 CPS330 (Computer Programsin Seismology)을 사용하여 군속도 분산곡선을 계산하였다. 필터링된 표면파 군속도는 군속도 좌표계에 등고선을 형성하는 에너지 다이어그램으로 나타나며, 에너지 다이어그램의 등고선에서 최대값을 형성하는 지점을 선택하여 군속도 분산 곡선을 구할 수 있다.
는 동-서 성분의 진폭을 나타내고 φ 는 관측소에서의 후방위각을 의미한다. 지진계의 수평성분이 동-서와 남-북 방향으로 정렬되어 있지 않은 시추공 관측소의 경우 Lee and Sheen (2015)가 보고한 보정값을 사용하여 회전을 수행하였다.
성능/효과
1. 동해지역 아래 10 km 깊이에서 고속도 이상이 관측되며, 이는 동해를 구성하는 지각이 일반적인 대륙지각보다 해양지각의 성질에 더 가깝기 때문인 것으로 판단된다.
2. 동해지역 아래 20 km 깊이에서 급격한 속도증가를 보이기 때문에 지각과 맨틀의 경계인 모호면이 10 ~ 20 km 사이에서 존재 할 것으로 판단된다. 동해지역은 해양지각의 특성을 가지고는 있으나 일반적인 해양지각의 두께보다는 두껍기 때문에 이를 통해 동해의 성인에 대하여 추론해 볼 수 있다.
3. 동해지역에서는 50 km 깊이에서 저속도 이상이 관측되며,이는 연약권에서의 속도 감소로 판단된다. 따라서 동해지역에서 암석권과 연약권의 경계가 50 km 부근에서 존재한다고 추정된다.
4. 훗카이도 남쪽에 위치한 일본 해구 아래 50 km 깊이에서 관측되는 고속도 이상은 낮은 해상도로 인해 확정지을 수는 없지만 태평양판이 유라시아판 아래로 섭입하는 섭입판에 의한 영향으로 판단된다. 또한 40 ~ 80 km 깊이의 일본열도에서 관찰되는 저속도 이상은 혼슈지역의 화산에 마그마를 제공하는 유체탈수현상(dehydration)의 영향으로 판단된다.
5. 연구지역 아래 35 km 깊이 까지 평균적으로 VSH > VSV인, 양의 방사 이방성이 관찰되었다.
6. 동해지역의 경우 45 km보다 깊은 깊이에서 VSH < VSV 인음의 방사 이방성이 나타났으며, 이는 연약권에서 태평양판의 섭입에 의해 형성된 배호분지에서 발생하는 상승류의 영향으로 맨틀의 주 구성 광물인 감람석의 격자 배열 방향이 수직 방향으로 배열되어 SV파의 속도가 더 빨라졌기 때문에 나타나는 현상으로 판단된다.
5b), 이는 동해지역에서 기준모델에 비하여 속도가 급격하게 증가했음을 의미하며, 이 깊이에서 이미 맨틀에서의 속도를 반영한다고 판단된다. 따라서 지진파의 속도가 급격하게 증가하는, 지각과 맨틀의 경계인 모호면의 깊이가 10~ 20 km 사이에서 존재할 것으로 판단된다. 동해의 모호면 깊이에 대한 이전 연구 결과를 살펴보면 Shinohara et al.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
토모그래피 역산 문제를 안정화 시키는 방법은?
토모그래피 역산 문제는 모든 기준망점이 파선경로에 의해 추출되지 않기 때문에 다양한 해가 비슷한 오차를 나타내는 불안정성을 나타낼 수 있다. 따라서, 역산문제를 안정화시키는전략이 필요한데, 주로 제동(damping)과 평활화(flattening)를 통한 규제(regularization)가 사용되어 왔다. 이 연구에서도 제동과 평활화를 사용하여 역산문제를 안정화시켰다.
표면파의 특징은 무엇인가?
표면파는 주파수에 따라 군속도가 달라지는 분산특성을 가지고 있으며, 이는 파장에 따라 속도가 변화하는 것을 의미하기 때문에 분산특성을 이용한 표면파 분산곡선 역산을 통해지구내부의 속도구조를 계산할 수 있다(Aki and Richard, 1980). 또한 러브파와 레일리파의 연구를 통해 이방성 매질을 통과한 SH파와 SV파의 속도를 비교하여 방사 이방성(radial anisotropy) 구조를 계산할 수 있다.
한반도는 어떤 대륙판에 포함되어 있는가?
한반도는 대륙판인 유라시아판 내에 위치하고 있기 때문에 지진 피해에 대하여 안전하다는 인식을 가지고 있지만, 한반도를 포함하고 있는 동아시아 지역은 유라시아판, 태평양판, 필리핀해판, 북아메리카판의 경계에 위치하고 있어 지진활동이 활발하게 일어나고, 이러한 판 운동에 의하여 한반도를 비롯한 동아시아 지역은 복잡한 지체구조를 가지고 있다. 한반도는 중국과 일본 사이에서 지체 구조적 연결고리 역할을 하고 있다(Chough et al.
참고문헌 (34)
Abdelwahed, M. F., and Zhao, D., 2007, Deep structure of the Japan subduction zone, Physics of the Earth and Planetary Interiors, 162, 32-52.
Aki, K., and Richard, P. G., 1980, Quantitative Seismology Theory and Methods, Freeman, 641-718.
Bath, M., 1974, Spectral Analysis in Geophysics, Elsevier.
Baumgardner, R. B., and Frederickson, P. O., 1985, Icosahedral discretization of the two-sphere, SIAM Journal of Numerical Analysis, 22, 1107-1115, doi:10.1137/0722066.
Chang, S.-J., and Baag, C.-E., 2005, Crustal structure in southern Korea from joint analysis of teleseismic receiver functions and surface wave dispersion, Bulletin of the Seismological Society of America, 95, 1516-1534.
Chang, S.-J., van der Lee, S., Flanagan, M. P., Bedle, H.,Marone, F., Matzel, E. M., Pasyanos, M. E., Rodgers, A. J., Romanowicz, B., and Schmid, C., 2010, Joint inversion for three-dimensional S velocity mantle structure along the Tethyan margin, Journal of Geophysical Research, 115,B08309, doi:10.1029/2009JB007204.
Chen, M., Niu, F., Liu, Q., Tromp, J., and Zheng, X., 2015, Multiparameter adjoint tomography of the crust and upper mantle beneath East Asia: 1. Model construction and comparisons, Journal of Geophysical Research, 120, doi:10.1002/2014JB011638.
Chough, S. K., Kwon, S.-T., Ree, J.-H., and Choi, D. K., 2000, Tectonic and sedimentary evolution of the Korean Peninsula:a review and new view, Earth-Science Reviews, 52, 175-235.
Dziewonski, A. M., Bloch, J., and Landisman, M., 1969, A new technique for the analysis of transient seismic signals, Bulletin of the Seismological Society of America, 59, 427-444.
Elsasser, W. M., 1971, Sea-floor spreading as thermal convection, Journal of Geophysical Research, 76(1), 101-112.
Estey, L. H., and Douglas, B. J., 1986, Upper mantle anisotropy: A preliminary model, Journal of Geophysical Research, 91, 393-11 406.
Guo, Z., Gao, X., Shi, H., and Wang, W., 2013, Crustal and uppermost mantle S-wave velocity structure beneath the Japanese islands from seismic ambient noise tomography, Geophysical Journal International, 193, 394-406.
Herrmann, R. B., 2013, Computer programs in seismology: Anevolving tool for instruction and research, Seism. Res. Lett.,84, 1081-1088, doi:10.1785/0220110096.
Jolivet, L., Tamaki, K., and Fournier, M., 1994, Japan Sea, opening history and mechanism: A synthesis, Journal of Geophysical Research, 99, 22237-22259.
Karato, S., Jung, H., Katayama, I., and Skemer, P., 2008, Geodynamic significance of seismic anisotropy of the uppermantle: new insights from laboratory studies, Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 36, 59-95.
Kennett, B. L. N., and Engdahl, E. R., 1991, Travel times for global earthquake location and phase identification, Geophysical Journal International, 105, 429-465.
Kim, H. J., Park, C. H., Hong, J. K., Jou, H. T., Chung, T. W., Zhigulef, V., and Anosov, G. I., 1994, A seismic experiment in the Ulleung basin (Tsushima basin), Southwestern Japan sea (East sea of Korea), Geophysical Research Letters, 21,1975-1978.
Kim, I. S., 1992, Origin and Tectonic Evolution of the East Sea(Sea of Japan) and the Yangsan Fault System: A New Synthetic Interpretation, Journal of the Geological Society of Korea, 28, 84-109. (In Korean with English abstract)
Kim, K. Y., Hong, M. H., Lee, J. M., Moon, W. L., Baag, C. E., and Jung, H. O., 2005, Crustal Structure of the Korean Peninsula by Inverting the travel Times of First-arrivals from Large Explosions, Journal of the Korean Geophysical Society,8-1, 45-48. (In Korean with English abstract)
Kim, S., Tkalcic, H., Rhie, J., and Chen, Y., 2016, Intraplate volcanism controlled by back-arc and continental structures in NE Asia inferred from trans-dimensional Bayesian ambient noise tomography, Geophysical Research Letters, 43, 8390-8398.
Kim, S. K., 1995, A Study on the Crustal Structure of the Korean Peninsular, Journal of the Geological Society of Korea, 31, 393-403. (In Korean with English abstract)
Kustowski, B., Ekstrom, G., and Dziewonski, A. M., 2008, Anisotropic shear-wave velocity structure of the Earth's mantle: A global model, Journal of Geophysical Research, 113, B06306, doi:10.1029/2007JB005169.
Lee, H., and Sheen, D.-H., 2015, A study on determination of orientation of borehole seismometer, Journal of the Geological Society of Korea, 51, 93-103.
Nishizawa, A., and Asada, A., 1999, Deep crustal structure off Akita, eastern margin of the Japan Sea, deduced from ocean bottom seismographic measurements, Tectonophysics, 306, 199-216.
Otofuji, Y., Matsuda, T., and Nohda, S., 1985, Paleomagnetic evidence for the Miocene counter-clockwise rotation of Northeast Japan-rifting process of the Japan arc, Earth and Planetary Science Letters, 75, 265-277.
Paige, C. C., and Saunders, M. A., 1982a, LSQR: An algorithm for sparse linear equations and sparse least squares, Transactions on Mathematical Software, 8, 43-71, doi:10.1145/355984.355989.
Paige, C. C., and Saunders, M. A., 1982b, LSQR: Sparse linear equations and least squares problems, Transactions on Mathematical Software, 8, 195-209, doi:10.1145/355993.356000.
Shinohara, M., Hirata, N., Nanbu, H., Suyehiro, K., Kanazawa, T., and Kinoshita, H., 1992, Detailed crustal structure of northern Yamato Basin, Proceedings of the Ocean Drilling Program, Scientific Results, 127/128, 1075-1106.
Tatsumi, Y., Otofuji, Y., Matsuda, T., and Nohda, S., 1989, Opening of the Sea of Japan back-arc basin by asthenospheric injection, Tectonophysics, 166, 317-329.
Witek, M., van der Lee, S., and Kang, T.-S., 2014, Rayleigh wave group velocity distributions for East Asia using ambient seismic noise, Geophysical Research Letters, 41, 8045-8052.
Yoshizawa, K., Miyake, K., and Yomogida, K., 2010, 3D upper mantle structure beneath Japan and its surrounding region from inter-station dispersion measurements of surface waves, Physics of the Earth and Planetary Interiors, 183, 4-19.
You, S. H., and Chang, S.-J., 2016, 3D SV-wave velocity structure of East Asia using Rayleigh-wave tomography, Submitted to Geophysics and Geophysical Exploration. (In Korean withEnglish abstract)
Zheng, Y., Shen, W., Zhou, L., Yang, Y., Xie, Z., and Ritzwoller, M. H., 2011, Crust and uppermost mantle beneath the North China Craton, northeastern China, and the Sea of Japan from ambient noise tomography, Journal of Geophysical Research, 116, B12312.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.