大孔径地震台阵噪声互相关函数中体波信号的研究——以ChinArray二期数据为例

本文利用ChinArray二期大孔径台阵677个台站2013年10月至2016年4月期间的垂直分量记录,计算了不同路径上的噪声互相关函数（Noise Cross-correlation Function,NCF）,观测到4~8 s和8~12 s频带内的NCF零时附近存在显著的高视速度信号.基于NCF的慢度聚束分析表明,这些信号由背景噪声中的远震P、PP和PKPbc波干涉产生,且以P波能量为主.位置聚束图像表明,P波类型的噪声源主要分布在北大西洋、北太平洋和南大洋凯尔盖朗深海高原,其位置对应于平均海浪波高较高的区域.同时,在阿拉斯加海岸及澳大利亚附近海域也存在P波噪声源.利用已识别的P波噪声源位置,计算了其在NCF中产生的干涉信号理论到时,结果与实际观测一致.     

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.

     

中国中东部地震台站噪声互相关函数中面波前驱信号的分析研究

利用中国中东部地震台网中430个宽频带台站2008和2009两年的垂直分量记录,我们计算了台站对之间的噪声互相关函数(Noise Cross-correlation Function,NCF).在相当多的NCF中,沿大圆路径传播的瑞利面波信号之前存在一个较强的前驱信号,该信号持续时间约50 s,频率范围为0.07~0.12 Hz.此信号在同一台站对的NCF中稳定存在、到时相同,而在不同台站对的NCF中到时不一致,这表明该信号可能源于一个固定的较小区域内持续存在的噪声源.基于格点搜索方法的定位结果显示该噪声源位于日本九州岛附近,其激发出的信号传播速度约2.7 km/s.假定该信号由一点产生,我们计算了合成地震图,合成地震图与观测到的前驱信号基本一致,验证了定位结果的可靠性.此噪声源会对特定路径上的面波信号产生干扰,在相关研究中需要采取一定措施避免.该噪声源的物理机制有待于进一步的研究.     

云南地区背景噪声互相关函数中体波信号来源初探

利用云南地区43个宽频带地震台站记录的2008～2010年垂直分量数据,计算了台站对间的互相关函数并得到了5～40 s周期的瑞利面波信号。研究发现在5～10 s周期范围内,瑞利面波信号之前存在很强的前驱信号,该信号能量优势频段为0.1～0.2 Hz,其到时接近噪声互相关函数零点,视速度约为30 km/s。该信号到时随季节存在正负交替变化,进一步的质点分析表明该信号为出射角较小的P波信号。参考已有的研究,认为远场地脉动噪声源中的P波信号穿过地球深部到达云南地区,形成了噪声互相关函数中视速度较高的体波信号,并且相关的噪声源位置在冬季和夏季分别位于北太平洋和南印度洋,具有明显的季节性空间变化。     

漳州地震台阵背景噪声的特性研究

对2007年10~12月在福建省漳州地区进行的勘址观测数据进行了分析,采用了均方根、功率谱、相干函数等方法对漳州地区的地震背景噪声水平进行了研究。研究结果表明,漳州台阵内环半径参考值为510m,外环半径参考值为1700m。滨临海边的台阵勘址测点噪声水平偏高,并在1.5、5.0Hz处发现明显噪声源。1.5Hz噪声源主要来自水库地区的大风引起的水波,5.0Hz噪声源来自台阵场地东北方向的发电厂。     

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10~20 s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（0.0488~0.0635 Hz）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（0.0928~0.1025 Hz）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.

     

短周期地震仪接收函数的可行性分析——以新疆和田地震台阵为例

利用新疆和田地震台阵3 km孔径范围内架设的9个子台(包括1套宽频带和9套短周期地震仪)记录的3年远震波形数据,对比研究和分析了短周期地震仪接收函数的稳定性和可靠性.通过比较和分析短周期和长周期地震仪获取的接收函数波形,结果发现:(1)短周期地震仪记录与宽频带地震仪记录得到的接收函数有很好的一致性,且具有较高的稳定性,无论α取值为1.5还是2.5,短周期地震仪接收函数与宽频带地震仪接收函数都具有较强的线性相关性(相关系数0.9),但Ps震相均存在小幅的振幅差(约20%);(2)采用接收函数震相到时信息的方法(如H-κ叠加搜索),短周期地震仪可以代替宽频带地震仪;(3)由于短周期地震仪缺乏0.155 Hz以下的低频信号和在1 Hz以下频段非线性的振幅响应,仅仅采用短周期地震仪接收函数波形反演台站下方S波速度结构,获得下地壳到上地幔顶部的速度偏差较大(约0.3 km/s),可能会造成错误解释(如下地壳低速层),因此需要和其它对波速值敏感的数据(如面波频散)进行联合分析.     

地震背景噪声互相关函数的面波理论表达形式

基于弹性动力学面波激发公式推导出地震背景噪声互相关函数(简称为NCF)的理论表达形式. 证明了NCF等价于面波的震源激发公式, 其中一个台站为等价震源的位置, 另一个台站为接收点. 本文提出的最重要的概念是等价震源相位, 它直接影响群速度与相速度的测量误差. 在噪声源均匀分布的条件下, 等价震源相位等于-π/4. 一般情况下, 等价震源相位与噪声源分布有关, 而不是简单的常数. 在大信噪比的条件下,等价震源相位的最大可能取值等于信噪比的倒数. 本文详细讨论了利用三台法测量相速度的可能性, 并且给出了估算等价震源相位以及相速度测量误差的公式.     

利用PMC方法评估地震台阵的地震检测能力——以西昌流动地震台阵为例

为实现对高密度、宽频带流动地震台阵地震检测能力的实时、不同深度评估,本研究采用"基于概率的完整性震级"(PMC)方法,以西昌流动地震台阵为例,对2013-01-13—2014-05-14期间平均的地震检测能力、不同震源深度检测能力,以及某一时刻的实时地震检测能力进行了评估.结果表明,PMC方法可识别地震观测资料处理中人为因素对地震检测能力的影响,不同震源深度下地震的检测能力存在差异,其中H=7.5 km时,"网内"的完整性震级MP可达ML0.8,而在H=15.0 km和25.0 km时,"网内"的MP分别为ML1.0和ML1.4.在示例的2014-01-14时刻,非正常运行的台站造成地震检测能力的变化可被清晰识别出.此外,与MAXC和EMR等其它常用方法的对比表明,这些方法可能过高估计了地震台阵的检测能力.     

基于无监督机器学习的噪声信号聚类分析——以郯庐断裂带潍坊段短周期密集台阵观测为例

非构造活动震源所引起的地面震动通常被看成是地震记录中的噪声信号,此类噪声与微震或非火山震颤等弱构造活动信号往往在时间域或频率域都难以区分,从而会影响利用常规方法对弱构造活动信号的识别与检测.即使利用最新的机器学习方法对微地震信号检测,若缺乏对噪声信号特性的了解,也会对监督模型的训练产生不利的影响.因此,有必要剖析地震噪声信号,理解其特征属性,以及背后可能的物理震源.本研究中,我们利用一个布设于华北东部地区的短周期密集观测台阵,使用K-means算法聚类分析不同类型的地震噪声信号.分析表明密集台阵可以观测到6类噪声信号,噪声来源包括轨道交通、风和附近的电力输送线.

     

汶川震中区震后波速变化——基于三分量噪声互相关的结果

利用地震背景噪声互相关研究地下介质波速随时间变化是目前地震学的研究热点之一.对于2008年汶川地震引起的地下介质变化多个研究组也用噪声互相关进行了研究,观测到发震断层附近的龙门山地区和四川盆地出现明显的同震波速降低.     

土层场地的放大作用随深度的变化规律研究——以金银岛岩土台阵为例

为了探究土层场地放大作用的机制,利用金银岛岩土台阵在四次地震中记录的26组弱震动的三分量加速度时程,采用考虑上行波场与下行波场相消干涉作用的传统谱比法,研究了土层场地的放大作用随深度的变化规律.结果表明：（1）地震波从基岩传播到土层中时,土层的多个振型被激励,放大作用随深度的变化是按照不同振型的特征而有规律地变化.自下而上直至地表,一阶振型的场地放大作用是逐渐增大的;二阶振型的场地放大作用经历了逐渐减小和逐渐增大两个过程;三阶振型的场地放大作用经历了逐渐增大、逐渐减小和逐渐增大三个过程;四阶振型的场地放大作用经历了逐渐减小、逐渐增大、逐渐减小和逐渐增大四个过程;更高阶振型的场地放大作用可以据此类推.（2）四次地震中同一振型的NS和EW两个水平分量的自振频率相差很小;二阶到六阶5个振型与一阶振型的自振频率之比小于相应的理论模型之比.（3）四次地震中均存在一些高阶振型的放大系数大于其一阶振型相应分量的放大系数的现象.目前的场地反应分析中,往往将最大放大系数对应的频率作为场地的卓越频率,这么做的结果,很有可能将不同振型的自振频率作为场地的卓越频率,导致同一地震中不同水平分量的卓越频率相差较大,或者在不同地震中同一水平分量的卓越频率差别较大,难以描述场地的固有特性;而按照不同振型分析场地放大作用的特征,可以从本质上揭示场地的固有特性.     

基于大数据的强震临震前地震背景噪声异常分析——以2013年芦山7.0级地震为例

目前针对强震临震前震动信号的拾取和分析基本都是在有限的频带内开展,且分析的数据量时空范围有限。本文提出一种基于大数据的地震背景噪声计算和分析方法,对海量地震观测数据进行分布式噪声功率谱计算,数据采用2013年3—4月的四川地震台网记录的连续波形数据。通过对2013年四川芦山7.0级地震前四川地震台网记录的50Hz～200s范围内的多个频点时序变化进行分析,发现芦山地震距震中50km范围内的MDS台和BAX台在震前水平方向30～150s周期上噪声出现增强10～20dB且持续3～5天的情况,垂直向未发现明显变化,同时超出50km范围内的台站也未有明显变化。这种长周期异常变化很难通过传统的地震动信号拾取来发现,表明本文提出的强震临震异常分析方法可以用于发现和分析震前的长周期异常信号。     

基于时空大数据的城市地震应急避难场所布局研究——以银川市西夏区为例

以银川市西夏区为例,利用GIS对POI（兴趣点）数据和道路缓冲区进行空间关联,识别城市各功能区,借助手机信令数据对城市功能区和人口空间分布数据进行匹配,推算人口时空分布变化;在此基础上,根据容纳性、可达性和就近性原则对城市地震应急避难场所重新规划,解决应急避难场所目前存在的布局不合理问题。结合现有资源经定量分析,新增两处固定应急避难场所,可有效缓解破坏性地震发生时应急避难场所的超负荷和供需矛盾问题。此研究成果可为城市地震应急避难场所服务能力分析、科学布局规划提供新思路和新手段。     

基于正交秩-1矩阵追踪的天然地震数据重建研究:以加州San Jacinto断层密集地震台阵为例

由于受地理环境和采集成本等因素的影响,采集到的天然地震数据往往呈现不规则和不完整分布,将直接影响到后续的天然地震数据处理效果,因此需要对缺失数据进行重建.本文将一种基于降秩补全理论的正交秩-1矩阵追踪算法（Orthogonal Rank-One Matrix Pursuit,OR1MP）应用于加州San Jacinto断层带的天然地震数据重建.首先将空间数据的每个频率切片进行Hankel预变换,获取具有低秩结构特征的预变换矩阵,缺失地震道和随机噪声会增加数据预变换矩阵的秩,然后运用OR1MP算法进行降秩处理,最后做反Hankel变换,得到频域上的重建数据.OR1MP算法对2D和3D的加州San Jacinto断层带的天然地震数据实验结果表明,OR1MP算法能够有效地增加地震体的峰值信噪比,能较好地实现对天然地震信号的重建.

     

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.     

井下地震计的P波接收函数正演计算及其稳定性研究——以首都圈地区为例

井下地震计波形记录的P波垂向分量存在频谱极小（spectrum null）现象,导致接收函数的结果不稳定.本文以首都圈地区为例,基于平面波入射的传播矩阵理论,发展了用于计算井下地震计的接收函数正演方法.在此基础上,分析了井下地震计波形垂向分量频谱极小现象,研究其对接收函数稳定性的影响.结果表明,井下地震计波形记录垂向分量的频谱极小开始出现的频率和地震计的埋深相关.该现象可造成反卷积提取的接收函数不稳定,且不稳定情况出现在频谱极小附近的频段,可通过选择合适的高斯因子压制其对接收函数的影响.

     

三种非线性时变识别方法的对比研究——以2021年日本福岛地震为例

利用2021年日本福岛地震(M_JMA 7.3)中6个KiK-net台站的观测记录,分别基于移动窗解卷积法、移动窗谱比法和移动窗自相关函数法对场地非线性时变过程进行研究,分析非线性发生的阈值和程度。研究表明：三种方法识别场地非线性时变特征的稳定性不同。移动窗解卷积法更容易获得较为稳定的土体非线性时变过程,但其反映的是地表至井下平均波速的变化,识别的非线性程度偏低。对于存在强波阻抗比的浅表层土体,移动窗谱比法和移动窗自相关函数法识别的非线性程度更强;对于较低波阻抗比的浅表层土体,则不容易识别出稳定的非线性时变结果。三种方法识别的非线性最强时刻基本一致,皆位于整条记录加速度峰值附近。基于三种方法识别的6个台站的非线性阈值约在40～140 gal,剪切波速下降比在16%～53%之间,场地非线性程度较明显。     

基于移动大数据的地震人口热力实时获取系统实现与应用——以泸定MS6.8地震为例

震后第一时间获取震中的人口情况对于开展应急处置决策非常关键。获取海量移动互联网人口分布数据,采用分布式集群进行海量数据的实时处理和网格化,为确保震后系统能够达到秒级产出的效率,设计了多级的多策略抽稀计算并基于HeatMap实现可视化展示,震后实现秒级震中周边指定范围的热力人口数据计算和分布图的自动绘制。以泸定 M_S6.8 地震为例进行应用,体现出基于海量移动互联网用户数据获取震中人口分布的优势。