青藏高原东北缘背景噪声特征分析

采用2009年青藏高原东北缘55个数字化宽频带地震台站的垂直分量波形数据,计算了台站间噪声互相关函数,得到了Rayleigh经验格林函数。利用信噪比和归一化平均能量流的方法分析了青藏高原东北缘背景噪声源的方位分布和季节性变化特征。结果表明,5~10 s周期噪声源方位分布上较为稳定,不随季节变化,噪声源能量集中在105°~165°方向上,噪声源主要来自于太平洋。10~20 s周期噪声源季节性变化特征明显,夏季的噪声能量主要集中在165°~210°方向上,噪声源来自于印度洋海洋活动;冬季主要集中在300°~350°和165°~210°方向上,噪声能量主要来源于太平洋和北大西洋。     

基于中国内陆大孔径地震台阵的Rayleigh面波噪声源分布特征研究

Rayleigh面波地震背景噪声成像技术已被成功运用到全球范围不同尺度的地球内部结构的研究中,并以背景噪声场是时空均匀分布为前提假设.然而真实的噪声源分布的时空非均匀性将导致经验格林函数提取存在偏差,最终影响噪声成像结果的精准性.近年来,噪声源分布特征研究逐步成为提高噪声成像精准度、深化地震背景噪声成像的关键问题.本文利用频率-波束域分析法对中国西北地区的一个大孔径台阵(WuTan Array,简称WTA)在2014全年的垂直分量连续记录做了聚束分析,研究了Rayleigh波噪声源分布特征.结果显示:WTA台阵成功探测到了10～20s周期范围的来自于全球不同方位的Rayleigh波噪声信号,其源区分布具有明显的季节变化特征:冬季集中分布在北大西洋方位,而夏季则转为印度洋方位噪声信号最强.此外,Rayleigh波噪声源区空间分布还表现出一定的频率依赖性,即在较低频段(0.0488～0.0635Hz)在北大西洋、北太平洋、印度洋及西太平洋四个方位均有分布;而在频率较高频段(0.0928～0.1025Hz)则集中分布于西太平洋方位.Rayleigh波噪声源时空分布特征和频率依赖性与海洋活动本身的季节性变化和频谱特征有关.并初步推测本文所观测到的Rayleigh波是由加剧的海浪运动直接作用于海岸、大陆架或海底而激发产生的第一类地脉动噪声信号.     

背景噪声频散曲线测定及其在华北地区的应用

利用华北地震台阵垂直分量的观测资料,采用滑动绝对平均方法对资料进行预处理,通过互相关方法从背景噪声中提取瑞利面波的格林函数,开发了群速度频散曲线的自动提取工具,测量了位于华北盆地、燕山隆起和太行山隆起的3条频散曲线,反演得到了3个区域的S波速度结构．研究分析表明,滑动绝对平均方法可以有效降低地震和台站附近干扰源的影响．为了得到可靠的层析成像结果,应计算格林函数的信噪比,选择高信噪比的格林函数测量其频散曲线,进行层析成像反演．当信噪比大于7时,一般都能得到稳定可靠的频散曲线．群速度频散曲线的最大可信周期(Tmax)与台站间距有关,华北地区最大可信周期以不超过台站间距的1/12为宜,周期大于Tmax时不同月份测得的频散曲线变化较大．      

地震背景噪声成像研究综述

地震背景噪声成像方法已成为21世纪地震学的伟大突破之一,其原理是,对2个台站记录的连续背景噪声信号进行互相关计算,得到台站间的格林函数,利用经验格林函数得到面波速度函数,获取面波频散特性,用地震层析成像方法对面波速度进行反演,得到地球内部的速度结构。其应用近年来日益广泛,涉及各向同性和各向异性的速度结构成像、大地震前后速度结构变化监测、体波联合成像、衰减结构成像、地震定位精度提高、噪声源分布和物理起源探究、强地面运动评估等。其优点是不需要等待天然地震或使用对环境构成威胁的人工爆破,所有台阵都可以当作源,拓宽了频带范围,可以获得较多短周期频散数据,提高反演分辨率。     

基于三分量数据的云南地区背景噪声源分析

背景噪声特性及噪声源的分布逐渐成为深化背景噪声互相关研究的关键问题。基于2015—2016年云南地区48个固定数字地震台的连续三分量记录,使用互相关计算提取台站对经验格林函数,基于经验格林函数正负支信噪比特性,结合海浪波高数据,得到云南地区5～10 s,10～20 s,20～40 s台站对信噪比的方位分布和时间变化特征。结果表明:云南地区三分量的噪声源优势方位在不同周期内均有差别,5～10 s噪声源优势方位变化较稳定,当海洋活动相对剧烈时,ZZ,RR分量比TT分量易受到影响;10～20 s噪声源优势方位变化与海洋活动的季节性变化规律较一致,1—6月ZZ,RR分量优势方位角指向E向和WS向,TT分量则以E向为主,7—12月ZZ,RR分量优势方位角明显指向WS向,TT分量在7—9月指向WS向,在10—12月则指向E向和WS向;20～40 s内的噪声强度较小且随时间变化稳定。因此,云南地区噪声能量源主要与北太平洋和孟加拉湾—安达曼海—北印度洋一带的活动有关。     

噪声源的时空分布及其对噪声互相关函数的影响——以ChinArray二期数据为例

噪声源的空间分布和季节变化会对噪声互相关函数中的信号产生一定影响.本文选取了 ChinArrry二期台阵南部的 322 个宽频带地震台,利用其 2013年9 月至 2016年6 月的垂直分量连续记录计算了台站间的互相关函数,进而通过背景噪声能量流的方法,分析了周期频段4～8 s,8～12 s和 12～20 s的噪声能量随时间的演化规律.结果表明,在不同频段,背景噪声的强度及优势来源方向均具明显的季节变化,且不同周期频段的噪声能量变化规律有所差异.总体而言,噪声能量在北半球冬季较强,夏季较弱,与全球海洋活动的季节性变化一致,能量优势来源方向也与全球海浪波高分布相符.同时,在 10～20 s频段范围内,噪声互相关函数中存在较强的异常信号.该信号在环形台阵路径上的到时呈现随方位角的规律变化,且冬季较强,夏季较弱.基于走时的分析表明,该信号是由大西洋北部的一个强噪声源激发产生的.在特定路径上,该信号可能对频散提取产生干扰.研究表明,噪声源分布的不均匀性以及季节变化会对噪声互相关函数中信号的细节形态产生影响,进而影响格林函数的收敛程度,相关精细化研究应对噪声源的特性予以关注.     

利用背景噪声数据提取地震台站间面波的可靠性分析——以中国大陆中东部地区的宽频带台站为例

利用中国大陆中东部地区以国家台网为主的100个分布均匀的宽频带地震台记录到的21个月的连续波形数据,经过单台数据处理和互相关叠加计算后,由时频分析法提取了研究区各台站对间瑞雷波的格林函数.为了检验经验格林函数的可靠性和稳定性,对沿部分路径的经验格林函数和频散曲线进行了质量评估.检测结果表明,自21个月叠加的台站对间背景噪声中提取的经验格林函数与实际的地震面波一致,提取的格林函数可靠.此外,统计了使用从3 21个月不同长度数据叠加后,经验格林函数信噪比大于10的频散曲线数目.结果表明,至少要使用12个月的数据才能提取到信噪比足够大,数目足够多,可用于反演面波速度结构的经验格林函数;12个月的叠加时长,可以保证30 s以下周期的频散曲线在时间上稳定.     

利用背景噪声数据提取地震台站间 面波的可靠性分析 以中国大陆中东部地区的宽频带台站为例

利用中国大陆中东部地区以国家台网为主的100个分布均匀的宽频带地震台记录到的21个月的连续波形数据, 经过单台数据处理和互相关叠加计算后, 由时频分析法提取了研究区各台站对间瑞雷波的格林函数. 为了检验经验格林函数的可靠性和稳定性, 对沿部分路径的经验格林函数和频散曲线进行了质量评估. 检测结果表明, 自21个月叠加的台站对间背景噪声中提取的经验格林函数与实际的地震面波一致, 提取的格林函数可靠. 此外, 统计了使用从3—21个月不同长度数据叠加后, 经验格林函数信噪比大于10的频散曲线数目. 结果表明, 至少要使用12个月的数据才能提取到信噪比足够大, 数目足够多, 可用于反演面波速度结构的经验格林函数; 12个月的叠加时长, 可以保证30 s以下周期的频散曲线在时间上稳定.      

鄂西地区宽频地震台阵背景噪声特征

利用鄂西地区长时间段宽频地震台站的三分量背景噪声记录,采用波形互相关方法得到台站对间的互相关函数,并通过聚束分析获得瑞雷波和勒夫波的慢度谱,研究鄂西地区背景噪声源的时空分布特征。结果表明,5~10 s周期范围,背景噪声来源于南太平洋且没有季节变化;10~20 s周期范围,慢度谱上显示明显的能量环,表明噪声源来源于多个方向,且表现出强烈和急剧的季节变化;20~40 s周期范围,慢度谱上也存在明显的能量环,其产生机制可能与此周期下提出的次重力波机制相似。在不同的周期范围内,噪声源分布方位有所不同,但在周期10~40 s范围噪声源在各方向均有分布。因此,利用长时间段连续噪声数据计算的互相关函数在周期10~40 s范围内满足背景噪声面波层析成像的理论前提。     

四川盐源盆地短周期密集台阵背景噪声分布特征分析

短周期密集台阵的高频背景噪声互相关函数(NCF)是探查地球浅层精细结构的重要数据.然而高频背景噪声成分复杂且容易分布不均,分析其对NCF信号提取的影响,有助于获取可靠成像结果.本文基于布设于川滇地区盐源盆地的209个短周期台站组成的盐源台阵,利用密集台阵的噪声水平评估以及基于NCF的相干噪声分析两种方法,分析了其记录到的噪声波场特征及其对NCF的影响.结果表明,盐源台阵的整体噪声水平呈现北低南高的不均匀分布,高频噪声水平的强弱受控于当地的人类活动,亦受到浅部松散沉积层的影响.台阵垂直分量NCF中主要信号为基阶Rayleigh波,且产生该信号的相干噪声源的优势方位在不同频带具有较大区别:0.3～0.5Hz的噪声源强度较强且随时间变化较为稳定,主要能量来自台阵的南侧;0.5～1Hz的相干噪声源强度较低,有两个优势方向,其中较强的一个来自于台阵南侧,可能与0.3～0.5 Hz的噪声同源,较弱的一个来自于台阵北偏东方向;1～1.5Hz的背景噪声有四个较弱的优势方向,在台阵的不同区域有不同的优势方向,可能受到不同的局部噪声源的控制.垂向NCF中Rayleigh波的信噪比主要受控于波场的复杂程度,台阵南部受人文活动及沉积层影响,噪声水平较高,且由于盆山边缘复杂的反射、散射作用,其NCF波形复杂,信噪比偏低.受高频噪声源分布不均与及复杂地质结构的共同影响,盐源台阵的高频NCF中的信号复杂,后续对面波频散特征的提取应充分考虑噪声源对NCF的影响以获取可靠结果.     

甘东南地区宽频带地震台阵背景噪声特征分析

基于甘肃东南地区150个宽频带流动台站2010年的垂直分量连续波形记录,通过计算台站对之间背景噪声的互相关函数并叠加得到5—10s和10—20s两个周期的瑞雷面波信号,并通过信噪比和归一化背景能量流两种方法研究了该地区背景噪声源的时空演化特征.研究结果表明,甘东南地区5—10s和10—20s周期的背景噪声源具有明显的季节变化特征和各自的优势方位.5—10s周期的背景噪声在夏季的能量优势方位为170°—240°,噪声源主要位于印度洋,而冬季为100°—150°,主要位于北太平洋;10—20s周期的背景噪声源则比较复杂,其优势方位受多个大洋的交替影响,夏季噪声源能量优势方位为170°—210°,噪声源主要位于印度洋,冬季为90°—150°和310°—355°,噪声源分别位于北太平洋和北大西洋.由于这两个周期的背景噪声源在甘东南地区存在明显的季节变化,因此在利用背景噪声方法研究该地区介质速度结构时需充分考虑噪声源的非均匀性所产生的影响.      

Effect of uneven noise source and/or station distribution on estimating the azimuth anisotropy of surface waves

With the development of the dense array, the surface wave velocity and azimuthal anisotropy under the array can be directly obtained by beamforming the noise cross-correlation functions (NCFs). However, the retrieval of the Green's function by cross-correlating the seismic noise requires that the noise source has a uniform distribution. For the case with uneven noise source, the azimuthal dependence on the sources in the expression for the spatial coherence function, which corresponds to the NCF in the time domain, has the same form as the azimuthal dependence of the surface wave velocity in weakly anisotropic media. Therefore, the uneven noise source will affect the surface wave anisotropy extraction. In this study, three passive seismic methods, i.e., beamforming, SPAC (spatial autocorrelation), and NCF, are compared to demonstrate that an uneven source distribution and uneven station distribution have equivalent effects on the outcome from each method. A beamforming method is proposed to directly extract the velocity and azimuthal anisotropy of surface waves. The effect of uneven noise source and/or station distribution on estimating the azimuth anisotropy of surface waves was investigated using data from the ChinArray Phase II. A method for correcting the apparent anisotropy in beamforming results caused by an uneven station distribution is suggested.     

基于平面波模型重访地震背景噪声互相关及空间自相关(SPAC)

自Aki(1957)提出微震的空间自相关(SPatial AutoCorelation,SPAC)技术以来,SPAC技术一直独立发展,并在工程地震领域获得了广泛应用.近20年来,地震干涉(Seisimic Interferometry,SI)在多个领域引起人们的关注,该技术的核心思想是连续地震背景噪声的互相关函数(Noise Crosscorrelation Function,NCF)可以重建系统的格林函数(Green's Function,GF),对该技术的回溯性研究建立了SPAC和NCF的关系:它们是对同一物理现象的不同描述,SPAC在频率域中描述随机平稳噪声的空间相干,NCF在时间域中描述扩散场的互相关.理论上SAPC和NCF技术要求背景噪声源均匀分布,这样的噪声场可以用平面波叠加来模拟.本文基于平面波模型重访地震背景噪声的互相关和空间自相关技术,从单色平面波的互相关表示出发,对地震背景噪声互相关及空间自相关技术进行评述,试图使这些概念更易于理解.与之前众多研究地震干涉技术的理论相比,本文尤其关注以下几点:(1)基于简单的平面波模型,给出不同维度下,源或台站对方位均匀分布时,平面波互相关对入射波的方位平均和台阵对的方位平均结果,并对格林函数GF和时域互相关函数NCF的关系进行总结.(2)给出声源和(或)交叉台站方位分布不均匀时的互相关表示,指出这种非均匀性对方位的依赖关系,与弱各向异性介质中面波速度的方位依赖关系类似,因此,非均匀源的影响在反演时可能会映射到面波方位各向异性结果中.(3)互相关运算中,哪一个台站是虚拟源.NCF包含因果性和非因果性两部分,NCF的非对称性通常用于研究噪声源的方位分布,但由于源和接收的互易关系,及对互相关运算的不同定义和不同的傅里叶变换习惯,哪一个台站是虚拟源在目前的文献中并不明确.(4)方位平均和时间平均的关系.在SPAC处理中,需要对不同方位分布的台站对进行方位平均,本文从理论上说明,单个平面波入射时,交叉台站互相关系数对台站对的方位平均,等价于单个台站对互相关系数对入射波的时间平均.(5)几种特定分布非均匀噪声源的SPAC表示.包括单独的因果性噪声源和非因果性噪声源给出的互相关函数表示,及由此带来的相移问题.(6)利用SPAC、NCF和面波GF之间的关系,给出交叉分量的空间自相关系数表示.(7)衰减介质的空间相干表示.虽然利用地震干涉技术研究介质衰减在理论上仍然存在一些争议,但人们正试图研究从连续背景噪声记录中提取介质衰减的可能性.本文基于平面波模型,给出了不同坐标选择下,衰减介质的空间相干表示,这种表达的不同,指示了由地震干涉技术提取介质衰减的困难.与众多研究地震干涉的理论相比,比如稳相近似理论、互易定理、时间反转声学等,本文主要考虑均匀介质,不涉及非均匀介质的散射,从最简单的平面波模型,理解背景噪声重建系统格林函数这一地震干涉的核心思想和相应的基本概念.     

台网噪声评估及其对气枪震源激发效果影响的研究

为了研究背景噪声对长江地学气枪主动源实验激发效果的影响,收集了240个台站激发前72小时的背景噪声数据及20个定点激发的叠加结果进行实验分析.先剔除异常台站,按照国标将台网噪声水平划分为高、中、低3个等级进行评估,从而研究气枪波形信噪比与台站背景噪声的关系.结果表明:① 台站接收能力与背景噪声水平密切相关;② 气枪信号的信噪比在一定范围内受背景噪声的影响大于距离衰减的影响;③ 长江马鞍山—安庆流域段不同定点激发的场地条件基本一致;④ 随气枪信号叠加次数的增加,低噪台站的信噪比增长速度快于中、高噪台站,若想获得同样的叠加效果,高噪台站需要的叠加次数远大于低噪台站.      

宁夏及其邻区背景噪声能量来源方位及强度的季节性变化分析

由背景噪声互相关重建格林函数的技术已在地震学中得到了广泛应用,对背景噪声能量的空间分布、强度的季节变化的研究有利于认识噪声互相关函数对格林函数的收敛性。文中利用宁夏及其周边地区33个宽频带台站2008年1月至2012年11月垂直分量的连续记录,计算了两两台站间的互相关函数,并对该地区5~10s及10~20s的背景噪声能量的优势方位及强度随季节的变化进行了分析。结果表明,5~10s的能量主要来自于中国东部的海岸线,其强度具有明显的季节性变化;10~20s的噪声能量不仅强度具有季节性的变化,其优势方向也随季节具有明显变化,受到多个大洋的交替影响。研究表明,宁夏及其邻区的背景噪声场具有较为复杂的特征,在进行后续研究时要予以充分考虑。     

用广义消除旁瓣聚束滤波方法消除三维地震资料中的相关噪音

本文提出了一个新的方法以消除三维地震资料中的相关噪音。广义消除旁瓣聚束滤波方法(GSC)作为自适应线性约束聚束滤波方法(LCMV)的一个广义形式,包括一个固定的自适应聚束滤波器和一个在无约束聚束滤波器前的控制矩阵。考虑到三维观测系统的复杂性、在三维聚束滤波方法设计中有两个关键点:(1)采用将地震资料按方位角分区,把三维时距关系简化为二维;(2)引入动态平衡面元,避免有的方位角分区内地震道数可能不够。合成资料和实际资料结果表明,新研究的广义消除旁瓣聚束滤波方法能够得到高效、稳定和高分辨率的解。     

西准噶尔地区地震背景噪声源分析

西准噶尔是我国大陆远离海岸带最远的地区.利用频率域聚束(或称f-κ分析)方法对布设在西准噶尔地区的两个不同尺度的三分量宽频地震台阵61天和31天的连续记录分别进行了低、高频背景噪声源分析.通过台阵响应函数的计算,确定了分析背景噪声源的最佳频带范围分别为0.04~0.1 Hz和0.5~3 Hz.对于低频背景噪声,分析了初次地脉动的震源,结果说明西准噶尔大尺度台阵(WJLA)在观测时间范围内可以接收到来自亚欧大陆周边几个海洋活动强烈的海岸带的背景噪声,尤其以来自北太平洋西海岸带和北大西洋东海岸带的信号最强.通过分析由两个强温带气旋引起的北大西洋的海浪剧烈运动产生的地脉动信号,证明了这两个强温带气旋与北大西洋东海岸带相互作用的区域有所不同,并发现了当这两个强温带气旋结束后,该海域依然会在较长的一段时间内保持活跃状态.对于高频背景噪声,在1~2.5 Hz频带范围内有一个持续而稳定的噪声源,来自于西准噶尔小尺度台阵(WJSA)中心北偏东60°方向,主要由克拉玛依市区及附近的人类活动产生;除此之外,在较低频段有时还会在270°~300°方位产生一个能量相对更强的噪声源,其信号传播速度更快,分析认为该类震源为测区西北部的多个矿山的采矿活动.本项实验研究证明:即使在远离海岸带的我国西北部地区,背景噪声仍具有足够强的信号,但噪声来源存在强烈的方向性,因此在该地区利用背景噪声对地球内部进行成像时,需要考虑噪声源方位特性对成像的影响.     

一种改进的基于网格搜索的微地震震源定位方法

震源定位是微地震监测技术要解决的主要问题.目前,井下微地震监测多采用走时拟合法计算震源位置.常规方法受到环境噪声、初至拾取误差、速度模型误差等因素的影响,定位结果存在一定误差.为了提高定位精度,本文提出了一种改进的基于网格搜索的微地震震源定位方法.本文方法根据P波的偏振特征参数计算概率密度函数求取震源方位角,并采用改进的目标函数和搜索算法计算震源的径向距离和深度.模型数据和实际资料的处理结果表明,本文方法具有较强的抗噪性,计算得到的震源方位角更加接近真实值;与常规目标函数相比,本文方法采用的目标函数具有更好的收敛性,其定位结果受初至拾取误差和速度模型误差的影响更小;本文提出的搜索算法能够消除由于错误拾取造成的观测到时中的异常值对定位结果的影响.     

Cross-correlation beamforming

An areal distribution of sensors can be used for estimating the direction of incoming waves through beamforming. Beamforming may be implemented as a phase-shifting and stacking of data recorded on the different sensors (i.e., conventional beamforming). Alternatively, beamforming can be applied to cross-correlations between the waveforms on the different sensors. We derive a kernel for beamforming cross-correlated data and call it cross-correlation beamforming (CCBF). We point out that CCBF has slightly better resolution and aliasing characteristics than conventional beamforming. When auto-correlations are added to CCBF, the array response functions are the same as for conventional beamforming. We show numerically that CCBF is more resilient to non-coherent noise. Furthermore, we illustrate that with CCBF individual receiver-pairs can be removed to improve mapping to the slowness domain. An additional flexibility of CCBF is that cross-correlations can be time-windowed prior to beamforming, e.g., to remove the directionality of a scattered wavefield. The observations on synthetic data are confirmed with field data from the SPITS array (Svalbard). Both when beamforming an earthquake arrival and when beamforming ambient noise, CCBF focuses more of the energy to a central beam. Overall, the main advantage of CCBF is noise suppression and its flexibility to remove station pairs that deteriorate the signal-related beampower.