地震背景噪声信号来源比较复杂,如海洋与陆地的相互作用、大气扰动以及人类活动等。这些噪声源主要分布在地表,因此,沿自由表面传

图1 背景噪声提取面波频散数据处理流程(a)以及ANMO-HRV台站对12个月的原始观测数据
应用不同时域归一化方法得到的互相关结果(b)(修改自Bensen et al,2007)
Fig.1 The data processing flow chart of extracting ambient noise's surface wave dispersion(a)and the cross-correlation results from 12-month observation data obtained by ANMO-HRV station by using time-domain normalization methods(b)(According to Bensen et al,2007)

播且能量衰减较慢的面波是噪声互相关函数(Noise Cross-correlation Function,NCF)中最主要的信号,从浅层地表到上地幔深度,面波成像被广泛应用于地球内部结构研究。短周期密集台阵仪器布设间隔近(几米到几千米)、观测时间短(1～2个月),因而成本较低、时效性强、数据质量好,其高频数据可以用于对地表浅层地下结构进行面波成像(王仁涛等,2019; 范兴利等,2020; 杨润海等,2020; Li et al; 2019; Zhang et al,2020)。Lin等(2013b)利用2011年布设在美国加利福尼亚Long Beach的密集台阵三周噪声记录进行程函函数层析成像,获得了0.5～4 Hz相速度分布。Li等(2016)基于布设在五大连池火山区的台阵数据观测了火山锥下的岩浆房,并在尾山火山下方7～13 km处发现了显著的低速异常。不同周期面波速度随深度的变化对地下介质密度、P波速度及S波速度具有不同的敏感性,其中受S波速度影响最大,所以利用面波频散反演地壳和上地幔中群速度或相速度分布(Sabra et al,2005; Bensen et al,2008; 付媛媛,高原,2016)进而研究三维S波速度变化是一种常见的研究方法。Li等(2009)通过四川台网记录的噪声数据获得了8～44 s川西及藏东地区Rayleigh波群速度分布,并基于Herrmann的线性反演程序计算了研究区10、25、45 km深度S波速度分布图像。Tang等(2013)采用环境噪声和远震双重面波层析成像法得到了华北克拉通6～143 s Rayleigh波相速度图像,并构建出该区域三维地壳和上地幔S波速度结构。速度图像清晰地显示了华北盆地与鄂尔多斯地块不同形式的岩石圈、地壳、上地幔结构,表明它们具有不同的热性质和(或)化学性质,自新生代以来经历了不同的地幔过程和演化历史。

噪声面波成像是探究地下不同深度结构的重要方法,因此被广泛应用于小尺度、区域尺度乃至全球尺度的研究(Nishida et al,2009)。李玲利等(2020)对合肥市区城市下方地壳浅层速度结构进行了成像,并对S波速度变化与多组断裂的关系进行分析,揭示了城市下方隐伏断裂的展布特征以及地壳浅部的横向不均匀性和纵向成层性。曾求等(2020)计算得到了四川威远地区5 km以内的三维S波速度模型,通过比较2016年威远地震震源位置和矿物开采区域与当地地质构造的关系探讨了地震发生机制。地震波在传播过程中速度及质点偏振方向等特性都会随波传播的方向而产生变化,即产生所谓的地震各向异性(张忠杰,许忠淮,2013),具体表现为两种(彭艳菊等,2007):径向各向异性(反映了同一路径上SV和SH波速度结构的差异)和方位各向异性(代表了同一类型的波沿不同方向传播速度不同)。各向异性反映了地下矿物的特定结构和排列分布,对探究地表地质构造演化具有重要意义,一直以来是研究地下结构的热点(欧阳龙斌等,2015; 杨志高等,2019; 顾勤平等,2020; 王怀富等,2020)。Xie等(2013)利用青藏高原东部及周边地区Rayleigh波(T=8～65 s)和Love波(T=8～44 s)相速度分布及贝叶斯蒙特卡罗反演方法获得了地壳和上地幔SV和SH分布,讨论了该区域径向各向异性速度场。Yao等(2010)使用中国西南地区宽频台站记录的数据,结合噪声互相关方法(T=10～40 s)和双台法(T=20～150 s)提取Rayleigh波相速度频散曲线,得到了青藏高原东南部岩石圈至150 km深处的方位各向异性。Shen等(2016)基于中国以及周边国家2 000多个台站的数据制作了覆盖全中国的各向同性和方位各向异性Rayleigh波速度分布图像,为进一步探究地下结构提供了有益的S波参考模型。

传统噪声面波成像反演过程通常采用两步法,在获得研究区不同周期二维面波速度分布的基础上利用线性或非线性反演方法得到S波速度随深度的变化(房立华,2009)。这种反演过程在计算速度和成像分辨率等方面有待提升,因此,不断有新方法和新思路被提出以弥补传统方法的不足。Fang等(2015)提出了基于射线追踪的面波直接反演方法,这种方法不需要构建二维面波速度分布,考虑了复杂介质中面波非大圆路径传播的情况,减少了路径假设误差,在国内很多地方得到了广泛应用(郭瑛霞等,2017; 冯红武等,2019; 李玲利等,2020)。另一些方法,全波形环境噪声成像(Gao,Shen,2014)、背景噪声伴随成像(Chen et al,2014)则集中于提高成像分辨率,对计算机的性能有更高要求,不具有高效的计算速率,应用受到了限制。除此之外,随着研究深度的增加,面波成像分辨率会逐渐降低,无法有效反演深部结构细节。为降低面波反演的多解性,压制背景噪声成像方法中的反演假象,利用多种数据(郭震等,2015; 吴萍萍等,2020)和方法联合反演获取地下介质速度结构已被应用到很多研究中。Fang等(2016)结合区域尺度体波双差成像和面波直接反演法提出了一种联合体波数据和面波数据反演的新方法(图2),并对南加州地区板块边界P波和S波速度结构进行了反演,这种方法结合了面波数据和

体波数据的优势,能够更好地恢复P波和S波速度结构。Guo等(2015)利用由环境噪声提取的面波数据和远震P波接收函数联合反演方法获得了东北地区地壳和上地幔高分辨率S波速度模型,对兴安—蒙古造山带和长白山山脉中下地壳S波速度变化有了进一步认识。以往噪声面波成像的另一个不足在于大部分研究仅利用基阶频散进行结构反演,没有使用高阶频散信息。高阶振型面波虽然受制于能量、振幅变化不易提取(李雪燕等,2020),但在某些频率可能能量占优

图2 深度分别为2、6、10 km的VS水平剖面的联合反演结果(a)、体波反演结果(b)、Rayleigh波反演结果(c)、CVM-H速度模型结果(d)(修改自Fang et al,2016)
Fig.2 Horizontal VS profiles at depths of 2,6 and 10 km:(a)joint inversion results,(b)body-wave inversion results,(c)Rayleigh-wave inversion results,and(d)CVM-H velocity model results(According to Fang et al,2016)

(罗银河等,2008),因此,很多研究尝试加入高阶面波频散,提高反演稳定性和精度(Yao et al,2011; Gaurav et al,2018)。Wang等(2019)提出了频率-贝塞尔变换法(F-J法)来提取噪声数据中的高阶频散信息。该方法是一种阵列分析方法,用F-J方法提取的频散曲线的质量取决于该阵列的范围和相邻台站之间的间隔,范围越大、结果分辨率越高,间隔越小、结果质量越好。李雪燕等(2020)采用此方法提取了上海市苏州河地区城市微动信号高阶频散信息,并对浅地表S波速度结构进行反演。将F-J方法与SPAC方法进行对比,可以发现F-J方法提取的高阶频散更清晰,高频部分(>13 Hz)优势更明显。

一般而言,噪声源分布与地表活动密切相关而缺乏一定深度,这使得互相关信号中面波占主导而体波振幅较弱,并且体波信号在台站间距较大时会更快衰减,因此互相关提取体波信号存在困难。尽管如此,体波信号包含很多关于地球深部核幔结构的信息,因此,不断有研究尝试利用噪声互相关方法提取体波信号。Roux等(2005)利用加州Parkfield密集台阵记录的16个月的数据进行互相关提取,得到了P波信号。Zhan等(2010)在短周期频带(1～5 s)成功恢复了莫霍面反射体波SmS和SmS²,证实了噪声源分布不均可以导致较弱的体波信号被其他波形掩盖。Poil等(2012)通过芬兰北部POLENET/LAPNET地震阵列记录的数据进行互相关提取出了0.5～2 Hz的高频体波,并与实际地震记录和合成地震图进行了对比,结果证明互相关可以提取出清晰的SmS和PmP波。Lin等(2013a)利用美国1 181个台站垂直分量数据互相关成功提取了地核震相ScS和PKIKP²,还识别出其它几个较弱的体波震相,包括P、S、PcP以及ScP/PcS。提取体波信号为噪声成像提供了一种新的可能,利用体波成像对地球内部结构进行研究发展起来。Nakata等(2015)利用两种不同的滤波器从加州Long Beach密集台阵10天记录数据计算的日互相关函数中提取体波,这两个滤波器能增强体波信号,同时压制非相干噪声,因此可以重建清晰的体波,在此基础上,又进行了三维体波成像,成像结果很好地显示了不同深度P波高低速异常。Wang等(2015)分析了1992—2012年57个全球宽带地震台阵测得的地震尾波的自相关信号,发现两种穿过地核的震相PKIKP²、PKIIKP²的走时残差在低纬度地区变化高达10 s,认为内内核和外内核的各向异性分布差异导致了这种变化,这种不同取向和形式可能代表了地核演化过程中的一种转变。Feng等(2017)采用背景噪声互相关成功恢复了410 km和660 km不连续间断面反射信号P₄₁₀P和P₆₆₀P,揭示出华北克拉通两条剖面下方不连续间断面的分布变化,这种变化可能与热物质上涌和华北克拉通下方太平洋板块停滞的过渡带的影响有关。

通过监测地下介质波速变化推断地球内部成分、状态以及应力场的响应,进而预测火山爆发时间及其强度、探究断层深部应力变化、认识地震活动性,一直以来是地球物理学家们的研究重点。噪声相关方法不受地震活动性和震源参数变化影响,具有良好的时间连续性和成本优势,适宜于监测某时间段内地下介质速度变化。利用噪声相关研究波速变化,可以通过层析成像得到火山、地震爆发前后的速度结构图像,计算前后时间段的速度差值获得其相对扰动(严珊等,2016),还可以基于由噪声互相关或自相关提取的面波(Xu,Song,2009)或尾波EGFs信息,利用其计算介质受到扰动前后的走时偏移进而得到速度变化,常见方法有:尾波干涉法(Coda Wave Interferometry,CWI)(Snieder,Science,2002; Gret et al,2006)、拉伸法(Wegler,Sens-Schoenfelder,2007; Hadziioannou et al,2009)以及移动窗口互谱法(Moving Window Cross-Spectral,MWCS)(Brenguier et al,2008a,b; 刘志坤,黄金莉,2010)。Grêt等(2006)在实验室中利用CWI方法对不同岩石样品中单轴应力、水饱和度以及温度变化引起的波速变化进行了研究,证实了这种方法对研究板块边界及油气藏应力变化、监测地下水污染以及火山温度变化具有重要参考价值; Wegler和Sens-Schoenfelder(2007)通过Stretching方法发现了日本新泻中部6.6级地震前后地壳内部速度的快速下降; Brenguier等(2008a,b)利用MWCS方法对富尔奈斯火山和圣安德烈斯断层地下介质波速变化进行了研究,发现火山喷发及大地震都会使面波速度明显降低; 刘志坤和黄金莉(2010)与赵盼盼等(2012)分别采用互相关和自相关函数对汶川地震前后地壳速度变化进行了研究,与互相关函数不同的是自相关结果中显现了鲜水河断裂和龙门山断裂交汇区存在的同震速度增加区。

测量波速变化的过程中,不同的噪声相关方法、走时偏移测量的准确性等都会对结果产生影响。相较于互相关方法,自相关函数的尾波敏感区更靠近台站附近(赵盼盼等,2012),从而避免了仪器时移和噪声源分布对测量结果的影响,能够得到较浅层介质性质变化的响应。走时偏移的精准测量则与很多因素有关。首先,台站数量、间距会影响对地下介质的响应范围。台站数量多,反映的地下介质性质变化区域越大。台站间距越大,台站对之间EGFs的信噪比越低,测量结果越不稳定; 其次,相关函数路径的数量直接影响测量结果的稳定性和精确性; 最后,互相关函数叠加时长和滤波方法也对结果有影响,随着叠加时长增大,EGFs信噪比会逐渐提高,处理背景噪声时对NCF使用滤波方法,也可提高信噪比,如Hadziioannou(2011)、Stehly等(2015)以及温扬茂等(2019)分别利用S变换、曲波变换以及小波变换对NCF进行了处理,滤波的使用使得结果精度明显提高(图3)。

图3 台站G.UNM和MX.TLIG间的经验格林函数(修改自温扬茂等,2019)
Fig.3 Empirical Green's function between station G.UNM and station MX.TLIG(According to Wen et al,2019)

地震波在传播的过程中受到地下岩石、矿物以及介质空隙、流体含量等的影响,能量会产生损耗而振幅发生衰减(周连庆,2016)。利用噪声相关可以恢复衰减结构,提升对地下介质的认识。Prieto等(2009)通过测量作为距离函数的频率域相干性来恢复相速度和衰减系数α,由此计算了横穿南加州主要盆地的路径和其它路径的相速度与介质衰减的变化,与其它路径相比,穿过盆地的路径相速度更低、α更大、衰减更快。Cupillard和Capdeville(2010)采用数值实验研究了噪声源分布方式与one-bit和whitened预处理对噪声相关振幅的影响,发现在噪声源均匀分布情况下,介质的几何扩展和固有衰减可以从相关信号中得到很好地恢复而不受预处理方式影响,但在非均匀分布情况下,几何扩展会受到影响。Weaver(2011)利用数值模拟的方法研究了one-bit归一化对EGFs振幅的影响,并提出了“temporal flattening”的新方法,这种方法相比于one-bit能够更好地恢复衰减。周连庆(2016)在此基础上提出了一种“异步temporal flattening”方法,该方法避免了对连续波形一致性和完整性的要求,且不会改变EGFs的相对振幅,因此更适宜于实际数据的处理。提取了相对振幅就可以用于研究地壳和上地幔衰减成像,这对了解地球内部温度和挥发性含量变化以及预测地震动幅度等现象至关重要。Lawrence和Prieto(2011)采用扩展一维衰减方法对美国西部地壳和上地幔衰减的横向变化进行了成像。周连庆(2016)提出了背景噪声提取瑞利波振幅的流程,并对中国大陆进行了衰减结构二维成像,10 s和20 s的成像结果均表现出显著的横向不均匀性,历史强震活动性特征也与衰减结构有很好的对应性。

传统的地震定位方法大多依赖体波信息,受地下速度结构、台站分布、到时拾取精度等因素的影响,较少利用同样包含震源信息且受事件深度影响振幅的面波。噪声互相关方法包含面波反映的震源参数信息,能够对体波定位方法进行弥补,从而为地震预警、地质构造研究、地震层析成像、核试验检测等多方面应用提供精确的定位信息。Barmin等(2011)提出了一种基于密集台阵EGFs的震中定位方法,计算了布设在局部区域的临时台阵和远距离固定台阵一定周期的EGFs,并生成了区域格网,通过比较格林函数与固定台阵记录的该区域发生的地震的相关性进行定位。他们利用这种方法对发生在美国西部的一些地震和矿井坍塌事件进行了测试,结果显示定位误差平均不到1 km,但可能会随着震源机制和深度而变化。Zhan等(2011)分别计算了震中附近的台站以及合成地震记录与远台的互相关函数,利用两者的时间差来校正2008年南加州Chino Hills地震定位结果,这种方法虽然需要事先确定震源机制和深度,但得出的定位结果与P波定位具有很好的一致性。Zeng等(2014)利用噪声互相关和地震记录中Rayleigh波群速度走时时差进行地震定位。他们利用此方法对西澳大利亚Kalannie地震进行测试,精度达到2 km以内,并且实验发现群速度走时受震源机制和震源深度的影响很小,因此利用该方法时未知震源参数不会给地震定位结果带来实质性偏差。Xie等(2020)利用基于群速度走时的方法,对2017年格林兰岛Nuugaatsiaq滑坡进行了重新定位,定位结果距离卫星图像给出的地点2.5 km,优于传统定位方法,证明该算法可以用于滑坡精定位,为次生灾害预警提供帮助。

噪声互相关应用的前提是噪声源近似均匀分布,而实际噪声源分布是不均的,甚至存在一些局部信号使得格林函数的可靠性和频散曲线的提取质量明显降低,对实际应用产生干扰,因此需要对噪声源实际分布进行探究。一些学者研究了全球不同区域的噪声源分布,Stehly等(2006)采用归一化噪声背景能量流(Normalized Background Energy Flux,NBEF)方法,研究了北美、西欧和坦桑尼亚的几个台站噪声能量的季节性平均方位分布,结果发现5～10 s信号是由海洋涌浪与海岸的非线性相互作用产生的,10～20 s信号的产生则与深海中的海浪活动有关; Yang 和Ritzwoller(2008)通过分析欧洲、南非和西藏以及北美洲地区互相关函数信噪比,对第一类地脉动(10～20 s)和第二类地脉动(5～10 s)的噪声源分布进行了探究,认为观察到的噪声方向性差异是传播和衰减的结果。另一些学者则针对某研究区范围的噪声源进行了探究,Gerstoft和Tanimoto(2007)采用聚束分析方法观测了南加州台站记录的噪声源空间分布季节性变化,结果显示冬季和夏季第一类地脉动噪声源分别来自于西北方向北太平洋和210°方位角处的南加州海岸; 鲁来玉等(2009)采用同样方法对华北科学探测台阵地震噪声方位变化和季节性变化进行了研究(图4),聚束结果显示一般情况下夏季噪声源强度在每个周期大于冬季; 王伟涛等(2011)采用NBEF方法对云南地区地震噪声的性质进行了分析,认为第二类地脉动噪声在夏季和冬季分别来源于印度洋和北太平洋; 田原等(2020)通过计算台站记录的功率谱密度度量了四川盐源盆地内布设的短周期密集台阵的噪声水平,结果发现,人类活动和浅部松散沉积层对台站记录的高频噪声强弱有很大的影响。Wang等(2018)、王芳等(2020)利用基于NCF的慢度和位置聚束分析方法对ChinArray一、二期台阵接收到的P波类型噪声源进行了分析,发现这些信号由P、PP、PKPbc波干涉产生,主要来自于北大西洋、北太平洋和南大洋凯尔盖朗深海高原。不同区域噪声源的成分和时空分布是不同的,因而需要研究人员在实际应用中对本区域的噪声分布有充分的认识以保证数据处理的准确性。

此外,局部噪声源也引起了研究人员的兴趣。Shapiro等(2006)对全球不同观测台站噪声互相关记录中观测到的非常强的、窄带26 s信号进行了定位研究,在假设面波沿海洋大弧路径传播的条件下,这种微震信号起源于几内亚湾,并在斐济盆地存在镜像点。与他们不同的是,Zeng和Ni(2014)认为面波沿大陆小弧路径传播更有效,在此条件下,西太平洋中26 s信号源不再为镜像点而为独立源,该源靠近Vanuatu岛火山,可能由岩浆过程所激发。Zeng和Ni(2010)还对东亚地区台站对NCF中0.07～0.12 Hz频段内存在的视速度高于Rayleigh波的持续局部强信号进行了研究,发现其振幅表现出年际变化而非季节变化,定位结果表明该信号可能发源于日本九州阿苏山。Ma等(2013)同样对秘鲁南部互相关记录中快于面波的连续信号进行了定位研究,确定了位于火山区的5～10 s强地震能量散射体。

图4 华北科学探测台阵2007年夏季(a)及冬季(b)NCF在不同周期的慢度谱方位分布(修改自鲁来玉等,2009)
Fig.4 Azimuth distribution of slowness spectra of cross-correlation function in different periods of the North China Science Array in Summer(a)and Winter(b)in 2007(According to Lu et al,2009)

准确的到时信息对于地震走时成像、波速变化等应用研究以及地震定位、地震预警等现实需求具有重要意义。但是,受制于GPS、场地和仪器软硬件状态等多种因素的影响,地震仪内部时间可能无法及时与外界进行同步,特别是海底地震仪(Ocean Bottom Seismometer,OBS),受电磁波传播能力的影响,记录的数据往往存在线性和非线性的时间漂移。很多学者试图通过NCF校正时移,Stehly等(2007)提出了基于NCF的时间对称性分析(Time Symmetry Analysis,TSA)方法,利用美国加利福尼亚州3个地震台数据计算的格林函数与参考格林函数之间的相位差来测定5～10 s和10～20 s周期的面波走时变化,以此为基础对仪器时移进行校正,这种方法随后得到了广泛应用,特别是对OBS记录包括水听器分量在内的不同分量线性漂移的校正(Hannemann et al,2014; Liu et al,2018; 郑宏等,2020),提高了数据的准确性和可靠性。TSA方法要求NCF能够代表真实地下介质的格林函数,即需要各向同性的噪声源产生具有稳定峰值且波形相似的互相关函数正负因果分支。针对这种局限性,Gouédard等(2014)提出了Virtual Doublet Analysis方法,通过寻找不同数据下计算的当前NCF和参考NCF之间的相对拉伸来监测介质中的时间速度变化,这种方法不需要NCF收敛到格林函数,只要其在研究期内是稳定的就是有效的,但是,当满足各向同性的条件下(即长时间尺度下),TSA方法仍具有更好的分辨率。洲际地震台间的短周期(<20 s)背景噪声互相关结果是十分微弱的,对地震仪走时同步不太有效,因此,Xia等(2015)尝试利用洲际台站能够清晰记录的几内亚湾26 s局部持续微震信号同步非洲、北美和欧洲台站的到时。通过与远震P波到时残差和TSA方法进行比较,证实了在满足一定信噪比和假设(26 s信号空间位置固定)的情况下,该信号用于检测洲际和地区台站对的时钟漂移的可能性。时移校正对于地震学应用意义非凡,利用噪声互相关来校正时移为我们提供了一条崭新的路径,有待进一步深入研究。