蔡輝騰 陳颙 金星 徐嘉雋 徐藝鶴 李穩(wěn)

摘要：為進一步加強對福建地區(qū)噪聲特性的認識以及提升臺站地震觀測質(zhì)量，計算了2014年福建地震臺網(wǎng)寬頻帶地震儀連續(xù)觀測數(shù)據(jù)的功率譜概率密度函數(shù)，并分析其影響因素和不同頻段時空變化特性。結(jié)果表明：人文噪聲平均水平最高地區(qū)位于福建沿海福州至廈門一帶，07：00—18：00的功率譜密度要明顯高于其它時間段，12：00左右出現(xiàn)間歇性低谷期，夜間有不同程度的降低，日變化除了在春節(jié)假期大幅下降外，均處于較為穩(wěn)定態(tài)勢;福建地區(qū)次級微震主要成分是Rayleigh波，主頻約為2.7s，主微震主頻約為16s，次級微震平均水平最高地區(qū)也位于沿海一帶，向內(nèi)陸方向呈衰減趨勢，其日變化明顯，與臺風和潮高有較高的相關(guān)性。

關(guān)鍵詞：福建地區(qū);環(huán)境噪聲;功率譜密度;概率密度函數(shù);時空特性

中圖分類號：P315.94文獻標識碼：A文章編號：1000-0666（2019）01-0064-08

0引言

臺站環(huán)境噪聲是影響地震觀測質(zhì)量的主要因素之一，地震學家歷來重視其特性研究。地震環(huán)境噪聲可視為平穩(wěn)隨機信號，依據(jù)隨機過程理論可用功率譜密度（PowerSpectralDensity，簡稱PSD）來表征其特性。Peterson（1993）研究了全球地震臺網(wǎng)75個固定臺站近2000條地震環(huán)境噪聲功率譜密度特性，定量給出了全球地震環(huán)境噪聲高噪聲模型（NHNM）和低噪聲模型（NLNM），該模型已成為衡量臺站環(huán)境噪聲水平的重要評判依據(jù)（李孝賓等，2017）。McNamara和Raymond（2004）在Peterson（1993）的研究基礎(chǔ)上運用功率譜概率密度函數(shù)（ProbabilityDensityFunction，簡稱PDF）來統(tǒng)計分析環(huán)境噪聲水平，該方法能更加全面地反映地震環(huán)境噪聲的時空變化特性，近年來已被越來越多的國內(nèi)外同行應(yīng)用。美國IRIS和ANSS數(shù)據(jù)中心已成功將該方法應(yīng)用于臺站數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控（McNamara，Boaz，2005;Díazetal，2010）。在國內(nèi)，吳建平等（2012）利用華北流動地震臺陣觀測的環(huán)境噪聲數(shù)據(jù)，研究華北地區(qū)地震環(huán)境噪聲特征;葛洪魁等（2013）和劉旭宙等（2014）結(jié)合流動臺站連續(xù)觀測數(shù)據(jù)，通過計算不同頻段范圍內(nèi)背景噪聲的加速度功率譜密度函數(shù)，研究了不同場地條件和環(huán)境噪聲下流動地震觀測臺站的噪聲特征;楊龍翔等（2015）利用2008—2012年河南省地震臺網(wǎng)連續(xù)波形數(shù)據(jù)，計算三分量地震計記錄到的波形數(shù)據(jù)的功率譜密度和相應(yīng)的概率密度函數(shù)，對河南地震臺網(wǎng)背景噪聲進行分析。

福建境內(nèi)峰嶺聳峙、丘陵連綿，河谷、盆地穿插其間，山地、丘陵占全省總面積的80%以上，東南地區(qū)濱臨臺灣海峽，海岸線長達3752km，緊連環(huán)太平洋地震帶，屬于中強地震活動較活躍的地區(qū)之一。對該地區(qū)地震環(huán)境噪聲水平的正確評估及其特性的全面了解，有助于進一步加強對本地區(qū)噪聲特性的認識以及提升本地區(qū)固定臺站或流動臺站地震觀測質(zhì)量。廖詩榮和陳緋雯（2008）、徐嘉雋等（2010）、林彬華等（2015）將環(huán)境噪聲概率密度函數(shù)方法分別應(yīng)用于福建臺址勘選、福建地震臺網(wǎng)觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測和噪聲異常實時監(jiān)測，截至2018年4月，尚沒有針對福建地區(qū)噪聲水平和特性的系統(tǒng)定量分析。鑒于此，筆者采用2014年福建地震臺網(wǎng)連續(xù)觀測數(shù)據(jù)，計算各臺站環(huán)境噪聲功率譜概率密度函數(shù)，并分析其影響因素和不同頻段時空變化特性。

1數(shù)據(jù)和處理方法

定量分析臺站環(huán)境噪聲水平的通用方法是先計算噪聲加速度功率譜密度（PSD），進而計算相應(yīng)的概率密度函數(shù)（PDF）。該方法在計算過程中不必特意挑選連續(xù)平靜的噪聲記錄，沒必要排除爆破、地震等突發(fā)事件，而是將所選數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理，把所有擾動事件作為低概率事件存在PDF中，故此PDF結(jié)果能較好地統(tǒng)計出臺站環(huán)境噪聲水平的動態(tài)變化特性。

1.1數(shù)據(jù)來源

經(jīng)過20余年建設(shè)，截至2018年4月，福建地震臺網(wǎng)正式運行的臺站有88個，其中73個配備寬頻帶地震計。本文收集了2014年73個寬頻帶地震臺（圖1）的三分量（UD，NS，EW）連續(xù)數(shù)字波形記錄，每個臺每天形成一個SAC格式數(shù)據(jù)文件。表1給出所用臺站地震儀型號的頻帶范圍，其中46個臺站帶寬120s～50Hz，27個臺站帶寬60s～50Hz，采樣率均為100Hz。所用臺站平均臺間距約為40km。

1.2處理方法

先將各臺站一天的三分量連續(xù)噪聲記錄去儀器響應(yīng)、均值和線性趨勢，再按長度為327.68s（215個采樣點）進行截取，為盡量降低噪聲PSD的方差，每段記錄重合率取50%，這樣每個臺站每一分量每天有526條數(shù)據(jù)段。每段數(shù)據(jù)計算自身功率譜概率密度函數(shù)步驟描述如下：

（1）為壓制計算數(shù)據(jù)序列傅里葉變換的旁瓣效應(yīng)，平滑傅里葉變換的計算結(jié)果，將正弦窗附加在數(shù)據(jù)序列上，加窗造成的影響在計算傅里葉變換后進行補償。

（2）計算數(shù)據(jù)序列的功率譜密度，進一步轉(zhuǎn)化為PSD，以dB為單位進行表示，以便于和全球低噪聲模型（NLNM）、全球高噪聲模型（NHNM）進行對比分析。

（3）將得到的PSD進行1/9倍頻程光滑，進而得到在對數(shù)坐標上均勻分布的PSD。

（4）針對不同分析需求，采用不同臺站不同分量不同時間段數(shù)據(jù)序列集，重復步驟（1）～（3），計算PDF。

圖2給出2014年1月1日福建地震臺網(wǎng)AXCK臺站記錄的垂直向波形中所截取的一段噪聲數(shù)據(jù)，可以看出噪聲幅值量級為±0.5μm·s-1。圖3為該段序列經(jīng)過步驟（1）～（3）得到的原始和光滑后的加速度功率譜密度。圖4為2014年1月1日AXCK臺站垂直向數(shù)據(jù)526段序列在4個周期（0.05s，0.25s，5s，30s），以1dB為統(tǒng)計間隔的加速度功率譜密度分布直方圖，把所有周期的加速度功率譜密度分布用不同色標表示出來即為McNamara和Raymond（2004）提出的PDF圖（圖5）。為進一步表征臺站噪聲水平，通用做法是設(shè)定第5百分位數(shù)和第95百分位數(shù)分別表示噪聲功率譜密度的下限和上限水平;眾數(shù)是功率譜密度取值可能性最大的值，最能反映噪聲平均水平，但是在5Hz以上的頻段由于人為噪聲的影響，容易出現(xiàn)跳變;平均值表達噪聲綜合水平，容易受極值影響而偏離眾數(shù)統(tǒng)計較遠;中值統(tǒng)計曲線基本與眾數(shù)統(tǒng)計曲線在5Hz以下頻段基本重合，且曲線形態(tài)平滑。綜上分析，在后續(xù)的分析中取中值作為臺站平均噪聲水平的具體體現(xiàn)。

2福建地區(qū)環(huán)境噪聲特性分析

地震儀記錄到的噪聲主要由儀器自噪聲和環(huán)境噪聲構(gòu)成，現(xiàn)代寬頻帶地震儀在工作頻帶范圍內(nèi)自噪聲水平遠低于環(huán)境噪聲（Ringler，Hutt，2010），故噪聲記錄可作為環(huán)境噪聲來分析?？紤]到不同頻段噪聲的來源和特性不同，為便于對比分析，參照葛洪魁等（2013）的研究，根據(jù)數(shù)據(jù)來源中共有頻帶范圍（40s～50Hz）分成4個頻段：高頻（0.025～0.2s）、短周期（0.2～1s）、微震（1～20s）、長周期（20～40s）。已有研究表明：高頻段和短周期環(huán)境噪聲主要是由人類活動（交通、工業(yè)等）引起的（Webb，1998），部分也可能是由自然界因素引起的（Withers，etal，1996;Hillers，BenZion，2011）。如圖5所示，微震噪聲在1～10s和10～20s有2個峰值，分別稱之為次級微震和主微震（Webb，1998;McNamara，Raymond，2004），其形成機制是海洋波與海底或海岸帶的非線性作用引起海底壓力脈動（LonguetHiggins，1950）;長周期噪聲主要來源于自然界風、急流（瀑布或河流）、溫度變化、地傾斜等（Wilson??????? ，2002）。下面就上述4個噪聲頻段在福建地區(qū)的時空分布特性進行分析。

2.1時變特性分析

為了對環(huán)境噪聲時變特性有較全面了解，先計算每個臺站垂直分量一年中每天同一時刻的PDF中值，然后按時間排序取3個典型臺站結(jié)果，分別代表工業(yè)發(fā)達、中等和一般地區(qū)噪聲平均水平，如圖6所示。從圖6中可以看出：高頻和短周期段07：00—18：00的功率譜密度要明顯高于其它時間段，在12：00左右則出現(xiàn)間歇性低谷期，F(xiàn)ACY臺反應(yīng)最明顯，夜間有不同程度的降低，LCGT臺完全處于低噪水平，而QZH臺則處于相對較強

的噪聲水平，這種特征和人類的作息規(guī)律一致，表明高頻和短周期段噪聲主要為人為噪聲;微震和長周期段噪聲水平基本保持不變，3個臺站均呈現(xiàn)出較高的一致性，說明這3段頻帶范圍噪聲與人類活動相關(guān)性不大。2.2日變特性分析

為進一步了解環(huán)境噪聲日變特性，結(jié)合時變特性分析結(jié)果，對分別代表福建沿海和內(nèi)陸平均水平的泉州臺（QZH）和南平臺（NPDK）進行分析，這兩個臺站均位于山洞內(nèi)，觀測環(huán)境較好。為排除強烈的功率譜密度時變化對分析結(jié)果的影響，只使用每天00：00—06：00平均期的PDF中值按日排序。由圖7可得到：

（1）高頻和短周期段噪聲平均水平日變化除了在春節(jié)期間大幅下降外，其他時間均較為穩(wěn)定，這種現(xiàn)象在福建地震臺網(wǎng)所有臺站計算結(jié)果中均有反映，與QZH和NPDK臺比較結(jié)果一樣，該頻段范圍內(nèi)福建沿海地區(qū)平均噪聲水平均高于內(nèi)陸，這說明了人為干擾是環(huán)境噪聲高頻和短周期段的主要來源。

（2）微震和長周期段噪聲水平日變化明顯，但福建地震臺網(wǎng)所有臺站計算結(jié)果反映這種變化趨勢幾乎是一致的，能在整個區(qū)域內(nèi)形成這種一致的變化說明該頻段范圍內(nèi)噪聲來源于自然因素。為進一步分析噪聲來源問題，將2014年對福建地區(qū)有一定影響的4個臺風和天文大潮標注于圖7，可以發(fā)現(xiàn)微震段的極值點與臺風和天文大潮在時間上吻合較好;對比QZH臺2.7s和16s處的PSD和廈門2014年2—12月每天00：00—06：00段潮汐潮高最大值，發(fā)現(xiàn)2.7s處的PSD與潮高相關(guān)性較高，而16s處則無明顯相關(guān)性。前人的研究結(jié)果（Longuet-Higgins，1950;Hasselmann，1963;Haubrich，McCamy，1944）表明，因海浪行波形成的微地震——主微震（Primarymicroseisms）較弱，主頻為10～20s;因風浪與海底、海岸碰撞摩擦后形成強烈的反射波，逆行的反射波與海浪行進波非線性耦合后進一步形成很強的海浪駐波，駐波沖擊海底進而激發(fā)強烈的微地震——次級微震（Secondarymicroseisms），其能量遠大于原生微地震的能量，其主頻為1～10s。由圖5可知，福建地區(qū)2次微地震主頻約為2.7s，主微震主頻約為16s，結(jié)合金星和康蘭池（2007）的研究結(jié)果，筆者認為福建地區(qū)噪聲微震段主要來源于海洋次級微震，且其日變化特性與臺風和潮高有較高的相關(guān)性。

由圖可得：

（1）高頻和短周期段噪聲平均水平日變化除了在春節(jié)期間大幅下降外，均處于較為穩(wěn)定態(tài)勢，這現(xiàn)象在福建測震臺網(wǎng)所有臺站計算結(jié)果均有反映。另外，對比沿海臺站和內(nèi)陸臺站結(jié)果，均顯示福建沿海該頻段范圍內(nèi)平均噪聲水高于內(nèi)陸，這仍說明了人為干擾是環(huán)境噪聲高頻和短周期段的主要來源。

（2）前人的研究表明（Tanimoto，2007;Yao，Hilst，2009），次級微震形成的地脈動信號主要由Rayleigh波組成。次級微震最高地區(qū)也位于沿海一帶，向內(nèi)陸方向呈衰減趨勢，垂直向比水平向高，也反映了該段噪聲主要成分是Rayleigh波。3結(jié)論

通過計算2014年福建地震臺網(wǎng)寬頻帶地震儀連續(xù)觀測數(shù)據(jù)的功率譜概率密度函數(shù)，可知福建地區(qū)2次微地震主頻約為2.7s，原生微地震主頻約為16s，針對福建地區(qū)環(huán)境噪聲特性進行分析，可得：

（1）時變特性。高頻和短周期段于07：00—18：00的功率譜密度要明顯高于其它時間段，在12：00左右則出現(xiàn)間歇性低谷期，夜間有不同程度的降低，這種特征和人類的作息規(guī)律一致，表明高頻和短周期段噪聲屬人文噪聲;微震和長周期段噪聲水平隨當?shù)貢r間基本保持不變。

（2）日變特性。高頻和短周期段噪聲平均水平日變化除了在春節(jié)期間大幅下降外，均處于較為穩(wěn)定態(tài)勢;微震和長周期段噪聲水平日變化明顯，與臺風和潮高有較高的相關(guān)性。

（3）地區(qū)特性。人文噪聲最高的地區(qū)位于福建沿海福州至廈門一帶，該地區(qū)是福建經(jīng)濟和工業(yè)最為發(fā)達地區(qū)，也是人口密集地帶;次級微震最高地區(qū)也位于沿海一帶，向內(nèi)陸方向呈衰減趨勢，垂直向比水平向高，也反映了該段噪聲主要成分是Rayleigh波。

兩位審稿老師給出了寶貴意見，福建省地震局監(jiān)測中心提供了所需的地震噪聲數(shù)據(jù)，在此表示衷心感謝。

參考文獻：

葛洪魁，陳海潮，歐陽飚，等.2013.流動地震觀測背景噪聲的臺基響應(yīng)[J].地球物理學報，56（3）：857-868.

金星，康蘭池.2007.利用寬頻帶速度記錄的頻域特征研究臺風[J].自然災(zāi)害學報，（4）：27-35.

李孝賓，陳佳，高瓊，等.2017.利用噪聲功率譜密度的統(tǒng)計特征評價臺站對主動源信號的接收效能[J].地震研究，40（4）：572-580.

廖詩榮，陳緋雯.2008.應(yīng)用概率密度函數(shù)方法自動處理地震臺站勘選測試數(shù)據(jù)[J].華南地震，28（4）：82-92.

林彬華，金星，廖詩榮，等.2015.地震噪聲異常實時監(jiān)測[J].中國地震，31（2）：281-289.

劉旭宙，沈旭章，李秋生，等.2014.青藏高原東北緣寬頻帶地震臺陣遠震記錄波形及背景噪聲分析[J].地球?qū)W報，35（6）：759-768.

吳建平，歐陽飚，王未來，等.2012.華北地區(qū)地震環(huán)境噪聲特征研究[J].地震學報，34（6）：818-829.

徐嘉雋，廖詩榮，張紅才，等.2010.福建測震臺網(wǎng)觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測軟件研究[J].華南地震，30（4）：97-104.

楊龍翔，王志鑠，賈漯昭，等.2015.河南省測震臺網(wǎng)背景噪聲特征分析[J].大地測量與地球動力學，35（3）：543-546.

Abstract

InordertoenhancetheunderstandingsofcharacteristicsofseismicnoiseandimproveobservationqualitiesoffixedormobileseismicstationsinFujianregion，weusecontinuouswaveformsofbroadbandseismographinFujianregionin2014tocalculatethepowerspectralprobabilitydensityfunction（PDF），anddiscusstheinfluencingfactorsandspace-timefeaturesofPDFindifferentfrequencies.Theresultsshowthat，theareaswiththehighesthumanactivityrelatednoisearelocatedinFuzhou-XiamenareaalongthecoastofFujianprovince.Thepowerspectraldensityat07：00—18：00isobviouslyhigherthanothertimes，andanintermittenttroughshowsataround12：00anddecreasestodifferentextentduringnighttime.ExceptasharpdropduringtheSpringFestivalholidays，thediurnalvariationwasquitestable.ThemaincomponentofthesecondarymicrotremorsinFujianregionisRayleighwavewithadominantfrequencyofabout2.7s，whilethedominantfrequencyoftheprimarymicrotremorsisabout16s.Thehighestlevelofthesecondarymicrotremorsmeanlevelisalsolocatedinthecoastalarea，andtendstodecayinland.Thereisanobviousdiurnalvariationforthesecondarymicrotremorsanditishighlycorrelatedwithtyphoonandtidalheight.

Keywords：Fujianregion;ambientnoise;powerspectraldensity;probabilitydensityfunction;temporal-spatialcharacteristics