鄂西地区宽频地震台阵背景噪声特征

任凤茹，谢锦赟，杨小舟

（地球内部多尺度成像湖北重点实验室，中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院，武汉 430074）

0 引言

地震记录中经常包含不同频段的噪声，在常规数据处理中这些噪声一般作为干扰被剔除或压制。按照背景噪声的来源，可以分为自然噪声和人为噪声。自然噪声主要来源于地震尾波[1-2]、深海海浪活动或洋流作用[3-4]、海洋涌浪与海岸的非线性相互作用[5-7]以及火山活动、滑坡、泥石流、大气变化[8]等等。其中，第一微震带（10～20 s）和第二微震带（5～10 s）较为突出。一般认为，第一微震带与深海海浪活动有关，其产生机制可能与在更长周期下提出的次重力波机制相似；第二微震带由海洋涌浪与海岸的非线性相互作用产生[3]。此外，从地震台站水平和垂直记录上可观测到70～300 s被称为地球嗡鸣（Hum）的小峰值[9]，其存在涉及到地球的自由振荡。对于周期大于300 s的背景噪声，人们认为与大气变化有关，主要是由大气压力的局部扰动引起的[10]。而高频背景噪声(0.1～1.0 s)则主要来源于台站附近人类活动及交通运输产生的震动，具有明显的周期性变化规律[11]。

利用背景噪声互相关方法提取台站间的经验格林函数已经成功地应用于多种物理学领域，如日震学[12-13]、声学[14]及海洋学[15]等。在地震学方面，Aki在1957年提出通过地震噪声获取面波频散信息[16]。但直到21世纪初，背景噪声研究才得以重视，地震学家先后利用地震尾波[1]和背景噪声[17]得到面波经验格林函数。随后，Shapiro等人首次在美国加利福尼亚地区进行背景噪声层析成像[18]。此后，背景噪声成像方法在欧洲[19-20]、美国[21-22]、新西兰[23]以及国内[24-27]等全球区域得到了广泛应用。在周期范围上也超越了10 s的局限，研究人员在短周期0.5～3 s[28-30]、中长周期5～50 s[18-19]以及长周期100～300 s[31]都开展了研究。随着理论研究的发展，利用背景噪声不仅提取到基阶瑞雷波信号，还可以得到勒夫波[32]和高阶面波[33]。与面波相比，背景噪声中体波能量弱，提取经验格林函数时震源条件更加苛刻，因此较难得到体波信号，但一直以来也取得了不同的进展[34-36]。

在无震、少震及不适合进行主动源勘探的区域，背景噪声层析成像为我们提供了一种通过被动源方法来确定地震波传播特性的可能，可以在区域尺度得到高分辨率成像结果。理论上来讲，在噪声源分布均匀的情况下，从背景噪声中提取的互相关函数的正分支（因果部分）和负分支（非因果部分）在振幅和到时上几乎对称[37]。实际计算中，得到的互相关函数的正负分支在振幅上可能存在很大差异，表明台站对间相反方向传播的两列波的能量强弱不同，即噪声源空间分布不均匀。噪声源的不均匀分布使得在测量台站对间距小于2～3倍波长的面波频散不准确[24]，影响成像结果。如果能够确定背景噪声的空间分布、组成成分以及季节变化特征，就能以少量背景噪声数据提取到较为准确的经验格林函数，改善成像结果。同时，对背景噪声源的研究能够帮助人们了解噪声的激发机制，从而更有效地利用瑞雷波、勒夫波进行背景噪声层析成像。此外，研究背景噪声源的时空分布、成分组成有助于人们了解气候变化，对风暴、台风活动进行科学预测。

图 1 鄂西地区基本地质单元以及宽频地震台站分布图

鄂西地区位于大兴安岭—太行山—武陵山南北重力梯度带的南段，同时也是梯度带与华北板块和扬子板块南北缝合带交汇的地带，是一个地形变化复杂、地质构造单元多样的区域（图1）。鄂西地区西部为四川盆地（Sichuan Basin），东部发育有一系列新生代拉张盆地，如江汉盆地（JH）、南镶盆地（NX），北部为秦岭（Qinling Mt）、大巴山（Daba Mt），南部为武陵隆起（Wuling Uplift），中部为黄陵块体（HL）[38]。此前，有研究人员利用背景噪声在梯度带中段的华北板块地区[39]和北段的东北地区[40]进行了面波层析成像，但在梯度带南段的鄂西地区很少有相关应用。在本文中，我们利用2013年12月1日至2014年6月30日在鄂西地区布设的28个流动宽频地震观测台站以及2017年8月1日至2018年7月31日在同一地区布设的19个三分量宽频地震台站，并从国家测震台网数据备份中心[41-42]收集到的2012年6月至2014年6月时间段内45个固定地震台站研究背景噪声源的时空分布特征。

地震台阵的优势是压制干扰、提高信噪比，在背景噪声源研究方面得到广泛应用。本文基于地震台阵方法，利用鄂西地区三分量宽频地震台站记录的背景噪声数据，对所有台站对进行互相关计算，进而通过聚束分析方法研究鄂西地区噪声源的时空分布特征。

1 计算原理及方法

实际观测中，背景噪声源随时间、频率和方位角的变化而变化。为了进一步了解背景噪声源的物理性质，噪声源时空分布和频率变化需要精确观测。密集的台站分布，为确定主要噪声源的存在和性质提供了一个理想的平台。地震台阵通过数据处理将其中各台站的数据进行叠加，从而压制干扰，提高信噪比，突出有用信号[43]，以获取震源和地球内部结构信息。与单个地震台站相比，地震台阵压制干扰、提高信噪比的能力更强，目前在背景噪声研究中得到广泛应用。聚束分析作为台阵信号基本处理方法之一，在噪声源分析方面发挥了重要作用。台阵聚束分析可以区分不同频率和慢度的波场成分，有利于研究噪声源的空间分布。在地震波以平面波传播的前提下，台阵中不同台站对应的慢度值和方位角不同导致平面波波前传播到各个台站的走时有差异，所有台站记录根据给定的慢度值和方位角随时间偏移，与给定值匹配的记录进行叠加从而提高信噪比。鲁来玉等分别用不同周期信噪比大于10的互相关函数的方位分布和台阵聚束分析研究了华北地区背景噪声源的空间分布[7]。本文采用台阵聚束分析方法，研究鄂西地区背景噪声源的时间和空间分布。基于Gerstoft等提出的频率域聚束分析，把地震信号看作不同频率和慢度的平面波的叠加，台阵的平面波响应为[44]式中：ω为频率；s为慢度；θ为方位角；→-e=(sinθ,cosθ)T为方向余弦；→ -r 为相对参考点的台站坐标，参考点为台阵中各子台坐标的平均值。聚束输出由式（2）得到式中：→r′为台站对间其中一个台站相对参考点的台站坐标，用于区分→r ；*表示复数共轭； C(ω)为复值互有所不同， C(ω)由台站对间背景噪声互相关函数进行傅里叶变换后直接得到，暗含了信号频率为 ω时谱密度矩阵。式（2）与Gerstoft等[44]所提出的方法的相位信息[7]。式（2）根据给定的方位角和慢度，将利用背景噪声互相关得到的不同频率的信号做相位校正，然后与该组方位角和慢度匹配的信号进行叠加，分离出一致性和非一致性信号，获得不同频率的面波信号强度的空间分布特征[33,44]。

2 数据处理

利用鄂西地区三分量宽频地震台站记录的背景噪声数据，按照Bensen等提出的方法对数据进行预处理：将三分量连续波形数据重采样至1 Hz后，截成长度为1天的数据段，对这些数据段依次进行去均值、去趋势、去仪器响应，之后进行4～100 s的带通滤波；为了压制地震信号和仪器故障造成的异常信号，采用滑动绝对平均方法对数据进行时间域归一化[45]。处理过程中，选择滑动窗口长度为最大预滤波周期的一半；同时，对数据段进行频谱白化来压制单频信号的干扰，拓宽频谱范围。数据预处理完成后，利用波形互相关方法计算各台站对间的互相关函数，最后将研究时间段内每天互相关做线性叠加，便可得到垂向-垂向（Z-Z）和切向-切向（TT）的叠加互相关函数。其中，切向-切向（T-T）分量由水平分量互相关函数经旋转后得到[32]。

为了判断数据质量，需要计算信噪比。信噪比定义为对称分量经窄带滤波后信号窗口中的峰值信号与噪声窗口信号的均方根比值，其中，对称分量由互相关函数正负分支反序叠加后得到，信号窗口由2～5 km/s的群速度范围和台站间距计算的时间窗口确定，噪声窗口定义为信号窗口之后500～1 000 s的范围（图2）。为了提高聚束分析结果的可靠性，选取垂向-垂向（Z-Z）、切向-切向（T-T）分量互相关函数在不同周期（5～10 s、10～20 s、20～40 s）信噪比大于10的互相关结果（图3）。

从图3中可以看到，不同滤波频段都存在清晰的基阶瑞雷波（Z-Z）和勒夫波信号（T-T），图3中，红色虚线处为面波包络信号位置。相同周期下，瑞雷波信号包络的速度小于勒夫波信号包络的速度。其中，Z-Z分量5～10 s带通滤波后的互相关结果显示在靠近0时刻附近也有一组能量较强的信号，该信号的速度远远大于瑞雷波的速度，有研究表明该信号源自远距离源激发的近垂直方向入射的纵波[46]。

3 鄂西地区背景噪声特征分析

首先，利用长时间段记录的背景噪声数据计算得到所有信噪比大于10的Z-Z分量互相关和T-T分量互相关分析背景噪声源在各个方向的分布，通过聚束分析，得到不同滤波范围（5～10 s、10～20 s、20～40 s）瑞雷波和勒夫波的慢度谱（图4）。按照地震学惯例，方位角定义正北方向为0度，沿顺时针方向方位角增大。能量环半径代表慢度的大小，瑞雷波信号和勒夫波信号的噪声源能量集中在慢度0.3 s/km左右，勒夫波信号能量环半径略小于瑞雷波信号能量环半径，这与瑞雷波相速度小于勒夫波相速度相符合。

在不同的滤波范围内，瑞雷波和勒夫波的噪声源能量方位角分布基本相同，表明瑞雷波和勒夫波的噪声来源可能相同。5～10 s周期的慢度谱上显示瑞雷波和勒夫波的噪声源能量极大值在方位角105°～150°，即指向中国东南海岸线方向；10～20 s周期内，瑞雷波和勒夫波的噪声源能量分布在多个方位，其能量极大值在方位角45°～90°（东北方向）、320°～335°（西北方向）、180°～225°（西南方向）以及105°～150°（东南方向）；20～40 s周期内，瑞雷波和勒夫波的噪声源能量极大值在方位角45°～75°（东北方向）以及105°～150°之间（东南方向），但在西南偏西方向240°～270°之间，勒夫波噪声源能量强于瑞雷波。

图 2 信噪比计算方法示意图

图 3 不同周期的Z-Z分量和T-T分量互相关结果

图 4 所有台站记录经聚束分析得到的不同周期范围的瑞雷波和勒夫波慢度谱

综上，在不同的周期范围内，噪声源分布方位及能量的强弱都有所不同。但在周期10～40 s范围内，噪声源在各个方位都显示明显的能量环，表明在此周期范围噪声源分布均匀。因此，长时间段连续噪声数据计算互相关在周期10～40 s范围满足背景噪声面波层析成像的理论前提。不同周期范围的噪声源主要方向都涵盖方位角105°～150°（东南方向），该方位指向中国东南海岸线，其噪声来源于南太平洋。除此，周期10～20 s、20～40 s范围内能量环上显示噪声源来源的西南方向、东北方向和西北方向，分别源自印度洋、太平洋和北大西洋。其中，来自北大西洋的噪声源能量主要集中在冬季，该特征会在下文中进行详细分析。

为了进一步研究噪声源的季节变化特征，本文对2017年8月1日至2018年7月31日期间19个流动宽频地震台站的三分量背景噪声数据计算互相关，按15天的移动窗口叠加，对叠加后的Z-Z分量互相关进行聚束分析，分别得到不同周期范围噪声源能量随时间和方位角变化的归一化影像图（图5）。结果显示，5～10 s周期随着时间变化能量稳定分布在方位角105°～160°范围，这一时期的噪声主要源自中国东南海岸，Stehly等认为在这个周期带内大部分背景噪声是由沿海岸线的海浪局部产生的次级微震引起的[3]。10～20 s周期范围内，噪声分布特征和5～10 s周期不同，但源自方位角105°～160°范围的背景噪声能量仍然是稳定的，没有表现出季节变化特征；而在方位角320°～360°范围背景噪声能量分布表现出强烈的季节变化，主要集中在冬季分布，在3月和10月迅速出现。

指向西北方向320°～360°范围的北大西洋噪声源区域只在10～20 s周期范围的归一化影像图（图5b）中显示，这可能是短周期地震波迅速衰减造成5～10 s周期范围内台站接收到的中远源激发的噪声能量较弱。总体上看，图5a中方位角105°～160°和图5b中方位角105°～160°以及方位角320°～360°范围能量随时间呈现条带状分布。

周期20～40 s内，由于长周期瑞雷波散射程度较小，背景噪声场不弥散，不适合用较短时间移动窗口叠加互相关，而且于2017年8月1日至2018年7月31日时间段布设的流动宽频地震台站间距较小，周期20～40 s信噪比较低，难以识别出基阶瑞雷波信号。但长周期噪声被认为是由从海岸传播的次重力海浪激发的[47]，这类波的频谱可以扩展到相对较短的周期（20 s）[48]。

图 5 两种周期范围背景噪声能量的优势方位及强度随时间的演化图

4 结论与讨论

利用噪声互相关进行面波层析成像需要满足噪声源在各个方向上均匀分布的条件，噪声源分布不均匀会使得台站间距小于2～3倍波长时得到的面波频散不准确，影响成像结果[24]。为了分析背景噪声源的分布特征，对长时间序列的三分量地震记录进行处理，获得了Z-Z分量和T-T分量互相关函数，在不同滤波频段都可观测到明显的基阶瑞雷波和勒夫波信号。其中，在5～10 s周期Z-Z分量互相关结果中发现，接近0时刻附近有一组能量较强的信号，而T-T分量互相关结果中没有观察到这个现象，推断该信号源自远距离噪声源激发的近垂直方向入射的纵波。之后，利用互相关结果进行聚束分析，结果显示瑞雷波和勒夫波的噪声源能量方位角分布基本相同，表明瑞雷波和勒夫波可能具有相同的噪声来源。进一步分析发现，在5～10 s周期范围内，噪声源主要来自中国东南海岸，随时间变化分布稳定，其产生主要受水深测量和海岸线几何结构的控制，由于短周期面波吸收衰减限制了远源区，同时鄂西地区距离南太平洋更近，所以远距离噪声源（北大西洋、北太平洋、印度洋）在该周期范围的慢度谱上分布不明显；在10～20 s周期范围内，噪声源在多个方向均有分布，慢度谱上显示有明显的能量环，来自方位角105°～160°处的噪声源与5～10 s周期范围相同，指向南太平洋，随时间变化分布稳定，同时也存在与5～10 s周期不同的噪声来源，分别指向北太平洋、北大西洋和印度洋，归一化影像图结果显示，源自北大西洋的噪声源集中在冬季分布，表现出明显的季节性变化，在该周期范围面波衰减效应减弱，可接收到由全球范围内的震源激发的噪声；20～40 s周期的慢度谱上也观察到明显的能量环分布，受到全球范围内多个噪声源影响，该周期范围噪声通常被认为是由从海岸传播的次重力海浪激发的，可能与第一微震带来自相同的区域。

聚束分析结果能够反映背景噪声源的方位角分布，同时也受到台阵几何分布的影响。只利用2017年8月1日至2018年7月31日时间段记录的背景噪声数据与利用长时间段的背景噪声数据得到的聚束分析结果有所不同，前者在10～20 s周期的归一化影像图上没有观测到来自北太平洋和印度洋的噪声源，并且表现出较强的方向性；而后者在10～20 s周期的慢度谱上显示明显的能量环，说明噪声源在空间各方向几乎都有分布，二者差异可能是台阵几何分布的影响。除此，利用长时间段背景噪声数据得到的周期范围10～40 s的聚束分析结果显示，噪声源近乎均匀分布，说明了利用长时间段的背景噪声数据得到的经验格林函数较为对称，从而消除背景噪声源时空变化特征对面波层析成像造成的影响[6,45]。

致谢：中国地震局地球物理研究所国家测震台网数据备份中心（doi:10.11998 /SeisDmc/SN）为本研究提供了固定台站地震波形数据。本文得到国家自然科学基金项目（41622403）资助，部分图件使用GMT（Wessel and Smith, 1995）绘制[49]。