一种基于极性和振幅比相关度拟合的震源机制反演方法

本发明提供了一种基于极性和振幅比相关度拟合的震源机制反演方法，属于地震相关领域，该方法首先定量分析了区域介质差异与路径衰减给实际振幅比数据带来的系统性偏差，进而采用HCN算法基于极性和振幅比数据联合反演震源机制。算法对原始数据作随机误差扰动生成多组数据集，基于P、SV、SH波的极性数据拟合在震源机制参数全空间内初筛可选解；从中二次筛选理论与实际振幅比曲线相关度最高的结果；最后，对多组误差扰动数据集的二次筛选结果计算平均张量，确定最终震源机制反演结果，并评估其与实际观测数据的拟合度和离散度。本发明能够有效应对区域介质差异及路径衰减对振幅比数据影响，提高震源机制反演准确度，为地震研究提供可靠依据。