趙玲云， 王偉濤， 王芳， 李娜

1 中國地震局地球物理研究所， 北京 100081 2 中國地震局地球物理研究所震源物理重點實驗室， 北京 100081 3 云南省地震局， 昆明 650224 4 中國科學(xué)院精密測量科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新研究院大地測量與地球動力學(xué)國家重點實驗室， 武漢 430077

0 引言

利用地震臺站所記錄到的背景噪聲進行互相關(guān)計算，獲得的噪聲互相關(guān)函數(shù)(Noise Cross-correlation Function, NCF)可在一定程度上近似臺站間的格林函數(shù)(Shapiro & Campillo, 2004; Sabra et al., 2005; Campillo, 2006).NCF中的信號，可視為在臺站間傳播的地震波，能夠用于不同尺度的地下速度結(jié)構(gòu)成像(Shapiro et al., 2005; Yao et al., 2006; Nishida et al., 2009; Li et al., 2010; Li et al., 2014)和地下介質(zhì)的波速變化監(jiān)測(Brenguier et al., 2008a, b; 劉志坤等，2010)等研究.背景噪聲互相關(guān)方法可在任意兩個臺站間獲取傳播的地震信號，因此被廣泛應(yīng)用于地震學(xué)研究中，NCF也逐漸成為一種新型的地震觀測數(shù)據(jù).

背景噪聲互相關(guān)函數(shù)收斂于臺站間格林函數(shù)的理論假設(shè)是背景噪聲能量在三維空間內(nèi)均勻分布的，即滿足能量均分條件(Campillo et al., 2003; Snieder et al., 2004; Roux et al., 2005).然而，地球上實際的噪聲源并不滿足這一理論假設(shè).首先，大部分的噪聲源都位于地球表面.雖然地下介質(zhì)的散射也可被視為噪聲源，但是主要的噪聲能量仍以在地球表面?zhèn)鞑サ拿娌芰繛橹?Friedrich et al., 1998; Ekstrom, 2001).再者，即使面波類型的噪聲源也不滿足在地表均勻分布的假設(shè)，其在空間和能量強弱上均具有不均勻性.地球背景噪聲的能量主要與海洋活動和大氣擾動有關(guān)，其振幅譜上存在兩個明顯的峰值，表征兩類主要的噪聲源.其中周期10～20 s的噪聲為第一類地脈動(Primary Microseisms)，主要與海浪和固體地球的直接作用有關(guān).而周期3～10 s的為第二類地脈動(Secondary Microseisms)，其能量相對第一類地脈動較強，是由兩列頻率相同，方向相反的波干涉而成(Longuet-Higgins, 1950; Hasselmann, 1963)，如海浪在海岸線的反射以及深海風(fēng)暴的相互作用(Ardhuin et al., 2011).

海洋活動具有明顯的季節(jié)性變化，且在南半球和北半球的變化特征不同.一般在所在半球的冬季，海洋活動較強，而夏季較弱.受此影響，背景噪聲的能量也呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化.由背景噪聲互相關(guān)獲得的NCF中的信號，也會受到噪聲源分布的影響.對于以面波信號為主的NCF而言，提取到的面波信號的強弱和細(xì)節(jié)形態(tài)與噪聲能量的方位分布有關(guān)，對后續(xù)成像的精度有一定的影響(Tsai, 2009; Yao & Van der Hist, 2009).同時，在地球表面還存在一些持續(xù)、穩(wěn)定的噪聲源(Shapiro et al.,2006; 王偉濤等，2012；Zeng et al., 2010; Retailleau et al.,2017)，這些噪聲源所產(chǎn)生的信號并不能通過長時間的疊加進行消除，在進行后續(xù)分析時需要進行對應(yīng)處理(Zheng et al.，2011).背景噪聲中也存在一定比例的P波、S波類型的體波信號(Liu et al., 2016)，這些信號通過互相關(guān)產(chǎn)生干涉，會在NCF中產(chǎn)生對應(yīng)的信號(Wang et al.,2018).真實噪聲源的時空變化特征與理論均勻分布假設(shè)之間的差異，使得NCF中提取到的信號與實際格林函數(shù)有所差異.對這些信號進行精細(xì)分析，需要對噪聲源進行相應(yīng)的研究.

背景噪聲在臺站記錄中表現(xiàn)為持續(xù)的、振幅很小的信號.利用連續(xù)記錄，可分析噪聲能量隨頻率的分布，結(jié)合三分量偏振分析方法可對噪聲能量的來源方向進行分析(Koper et al., 2010; Koper et al., 2015; Takagi et al., 2018).自噪聲互相關(guān)技術(shù)出現(xiàn)之后，很多學(xué)者基于NCF中的信號對相干噪聲的特征進行了分析.Stehly等(2006)提出了背景噪聲能量流方法(Normalized Background Energy Flux，NBEF)，利用NCF中正負(fù)半軸的信號強度差異對噪聲源的空間分布和季節(jié)變化進行了研究.Yang等(2008)基于垂直分量NCF中面波信號的信噪比，利用全球分布的多個臺陣和地震臺網(wǎng)對不同周期噪聲的優(yōu)勢方向和季節(jié)變化進行了分析，并通過交切方法對噪聲源的空間分布進行了研究.Tian和Ritzwoller(2015)也利用信噪比對Juan de Fuca板塊和美國西部海岸臺站記錄到的噪聲進行了分析，加深了對北太平洋地區(qū)不同頻段噪聲源的認(rèn)識.背景噪聲在地震臺站上的振幅較小，但相干的背景噪聲在NCF中可以產(chǎn)生較強的信號.基于NCF的相關(guān)分析方法，為研究噪聲源的時空分布提供了新的手段.

利用NCF中的信號，可對一些較為持續(xù)、穩(wěn)定的噪聲源進行定位分析.Shapiro等(2006)利用NCF中的非面波信號對幾內(nèi)亞灣周期26 s的噪聲源進行了定位研究.Zeng和Ni(2010)，以及Wang等(2012)利用國際及中國的地震臺站對日本九州島的非海洋性噪聲源進行了研究.Retailleau(2017)選取單個臺站同密集臺陣之間進行互相關(guān)運算，利用NCF中的信號對大西洋北部的一個強噪聲源進行了定位分析.Xia等(2013)以及Zeng和Ni等(2014)也利用類似方法對幾內(nèi)亞灣的噪聲源進行了多項研究.上述研究表明，利用NCF中的各種信號，可以對噪聲源的特征進行分析.同時，所獲取的噪聲源的時空分布特征，也有助于了解NCF中各種信號的產(chǎn)生機制，利于后續(xù)對NCF中各種信號的分析和利用.

已有研究表明，在5～20 s的地脈動周期內(nèi)，地表噪聲源的分布主要受全球海洋活動的控制.噪聲源的時空分布，是一個全球尺度的問題.全球性的噪聲源分布對臺站間NCF的影響，則與所用臺站的空間位置和觀測周期有關(guān).NCF的波形特征，受控于對其起主要影響的噪聲源分布.因此，利用不同地區(qū)獲得的NCF，可以分析噪聲源分布對NCF提取的影響，亦有助于對全球噪聲源時空特征的完整描述.

中國地震局地球物理研究所牽頭開展的“中國地震科學(xué)探測臺陣-南北地震帶北段”于2013至2016年在南北地震帶北段開展了ChinArray二期的密集臺陣觀測.在觀測區(qū)域內(nèi)共布設(shè)有678個寬頻帶地震臺站，連續(xù)觀測時間約為2年(圖1).大尺度密集臺陣的長時間記錄，為分析噪聲源的特征提供了優(yōu)良的數(shù)據(jù)支持.本文利用ChinArray二期數(shù)據(jù)中南部區(qū)域的322個地震臺站，計算了臺站間垂直分量的NCF.之后利用Stehly等(2006)提出的背景能量流方法分析了不同周期噪聲能量的優(yōu)勢方位和季節(jié)變化，并對噪聲源的時空分布對NCF中信號的影響進行了研究.

圖1 ChinArray二期臺站分布圖三角表示ChinArray二期的678個寬頻帶臺站，其中正方形區(qū)域為本研究使用的322個臺站分布.五角星為62335臺，周邊黑色實心三角表示臺站間距為500～550 km，路徑中心接近62335臺的臺站分布.灰色臺站51562、62346、63055和61008為后文分析采用的臺站.Fig.1 Station map of ChinArray Phase IIThe triangles represent the 678 broad-band stations of ChinArray Phase II, while the square indicates the 322 stations used in current study. The station 62335 is shown as black star and the black triangles represent a circular distributed array with the center near 62335, with a distance of about 500～550 km from the center near 62335. The labeled stations (51562,62346,63055 and 61008) are used in the later analysis.

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 NBEF方法

利用Stehly等(2006)提出的NBEF方法對研究區(qū)域內(nèi)噪聲源的方位分布和季節(jié)變化進行了分析.其原理簡述如下：

對任意兩個臺站的連續(xù)記錄進行互相關(guān)可得臺站間的NCF，NCF的正負(fù)分支分別代表臺站間沿相反方向傳播的波，反映了臺站連線延長線的相干區(qū)域(圖2a灰色區(qū)域)內(nèi)的噪聲源信息.當(dāng)臺站兩側(cè)的噪聲源在空間上均勻分布時，NCF的正負(fù)分支在振幅和到時上都是對稱的，但當(dāng)臺站兩側(cè)噪聲源的分布不均勻時，NCF的振幅將會出現(xiàn)很大的不同(Lobkis and Weaver, 2001; Snieder, 2004; Stehly et al., 2006).振幅的強弱和從其中一個臺站傳播至另一個臺站的地震波的能量流有關(guān)，且主要受位于臺站連線延長線的相干區(qū)域影響(Snieder et al., 2004; Stehly et al., 2006).因此，NCF波形振幅的強弱可表征該臺站對連線上噪聲源的強弱.基于此原理，利用路徑方位角分布較好的臺陣可對臺站布設(shè)區(qū)域的主要噪聲能量來源方向進行研究.利用不同方位角路徑在不同時段的NCF的正負(fù)半軸振幅進行分析，可以獲得背景噪聲源的優(yōu)勢分布方向和強度隨時間的演化信息.

圖2 噪聲背景能量流方法原理圖(據(jù)Stehly 等(2006)修改)(a) 臺站A、B及其路徑上面波的相干區(qū)域; (b) 噪聲源非均勻分布時，臺站對AB間互相關(guān)函數(shù)的正負(fù)分支.波形上方黑色實線為其包絡(luò)Fig.2 Schematic illustration of the NBEF method proposed by Stehly et al.(2006)(a) Two stations A and B are shown as black dots while the coherent zone is filled in gray; (b) The NCF for uneven distribution of noise source. The positive and negative parts are for signals traveling from A to B and B to A, respectively. The black line above shows the envelope.

對于臺站A和B垂直分量間的NCF，將其波形以零時刻進行時間反轉(zhuǎn)，反轉(zhuǎn)之后的正半軸波形表征由B傳向A的信號.交換兩個臺站的位置信息，將臺站B作為虛擬震源，A作為虛擬臺站，重新計算反方位角，利用反轉(zhuǎn)之后NCF正半軸的面波最大值，可以獲取由B傳到A的噪聲能量.上式中包含基于距離的加權(quán)，因此被稱為歸一化的噪聲背景能量流方法(Stehly et al., 2006).

對密集均勻臺陣內(nèi)的所有臺站對計算背景能量流，再綜合求和可分析得(t1,t2)時間段內(nèi)整個區(qū)域的噪聲能量在不同方位角的分布：

基于上式得到(t1,t2)時間段能量流的優(yōu)勢方向，綜合不同時段計算所得到的NBEF，便可獲取背景噪聲能量的主要來源方向及其隨時間的變化特征.

噪聲背景能量流方法是利用噪聲互相關(guān)函數(shù)研究面波類型噪聲源的時空分布的經(jīng)典方法，相比基于三分量連續(xù)數(shù)據(jù)的偏振分析以及反投影方法(Koper et al.,2010;Liu et al.,2016),該方法計算速度較快，易于應(yīng)用于大規(guī)模臺陣數(shù)據(jù)的處理.因此，本文利用了該方法對臺陣數(shù)據(jù)進行了處理和分析.

1.2 數(shù)據(jù)選擇和處理流程

本文使用數(shù)據(jù)為ChinArray二期所布設(shè)的678個寬頻帶臺站南部的一個子臺陣，位于圖1中黑色正方形區(qū)域內(nèi).該子臺陣包含322個寬頻帶臺站，平均臺間距約為50 km，觀測時間為2013年9月至2016年6月，大多超過兩年.利用此322個臺站的垂直分量記錄，計算了51681條路徑上的噪聲互相關(guān)函數(shù)(NCF).

根據(jù)Bensen等(2007)的數(shù)據(jù)處理流程，首先對各臺站單天數(shù)據(jù)的垂直分量進行去均值、去趨勢、去除儀器響應(yīng)、并抽樣至1 Hz，然后選取長度為120 s的滑動時窗，計算權(quán)重，使用滑動絕對平均方法進行時間域的歸一化.時域歸一化后，將每天數(shù)據(jù)進行傅里葉變換至頻率域，進行0.008～0.45 Hz的譜白化，以拓寬NCF信號的頻譜.在完成單臺數(shù)據(jù)預(yù)處理后，對頻譜數(shù)據(jù)進行頻率域的互相關(guān)，再經(jīng)由傅里葉反變換獲取每個路徑上單天的NCF.為對更長時段的數(shù)據(jù)進行分析，單天NCF的時間范圍為±3600 s.獲取單天NCF之后，按照不同的時間窗對其進行疊加以獲取高信噪比的NCF.對2013年9月至2016年6月所有的單天NCF進行疊加可獲取各個路徑上的參考波形.圖3顯示了多年疊加的NCF在4～8 s，8～12 s和12～20 s三個頻段的波形.從中可以看出，三個頻段都有較為明顯的視速度約為3 km·s-1的瑞利面波信號.同時，不同頻段NCF中含有的信號也存在明顯差異.在4～8 s，面波信號之前有一視速度約為24 km·s-1的較強信號(圖3a)，前人研究認(rèn)為這個較強信號為高入射角的遠(yuǎn)震體波干涉而成(Landès et al., 2010; Wang et al., 2018)，其到時趨近于零，在臺站間距較近時會與面波信號發(fā)生混疊.除此之外，在周期為4～8 s和8～12 s的頻段上，還存在一些雜亂的信號(圖3a,3b)，可能是其他干擾所致.

圖3 由2013年9月至2016年6月數(shù)據(jù)疊加獲得的NCF波形(a) 濾波至4～8 s的NCF； (b) 濾波至8～12 s的NCF； (c) 濾波至12～20 s的NCF.Fig.3 The waveforms of reference NCFs at different period rangeThe NCFs are stacked from September 2013 to June 2016 and band-pass filtered for period (a) 4～8 s, (b) 8～12 s and (c) 12～20 s respectively.

每個路徑上，單天NCF每30天疊加一次，作為該時段內(nèi)的疊加NCF，之后將疊加時窗滑動5天，獲取下一個時段內(nèi)的疊加NCF.這種滑動疊加方式可確保NCF中面波信號具有一定信噪比，同時可反映NCF中波形隨時間的變化.為減小路徑分布和數(shù)據(jù)連續(xù)率對后續(xù)NBEF分析的干擾，本文選擇了在所有時段內(nèi)單天疊加數(shù)目均超過15天的數(shù)據(jù)進行了分析.同時，依據(jù)臺站路徑的長度和方位分布對數(shù)據(jù)進行了進一步的篩選.由圖4觀察可得，臺站路徑隨距離和方位的分布并不均勻.在后續(xù)分析中，本文選擇了臺站間距大于150 km且小于600 km的路徑進行分析.在此范圍內(nèi)，面波信號易于區(qū)分，并且路徑的方位分布相對較好(圖4b).

圖4 研究區(qū)域路徑的距離和方位分布(a) NCF隨臺間距的分布圖； (b) NCF隨方位角的分布圖.Fig.4 The statistics on inter-stations distance and back-azimuth for all paths(a) Distance distribution of all inter-station paths; (b) Azimuth distribution of all inter-station paths.

2 結(jié)果與討論

2.1 背景噪聲能量的優(yōu)勢方向和季節(jié)變化特征

利用滑動疊加的NCF數(shù)據(jù)，可以獲得各個路徑上噪聲能量在兩個反方位角上的優(yōu)勢分布.綜合所有路徑，可獲取該時段內(nèi)臺陣區(qū)域接收到的背景噪聲能量隨方向的分布.將所有時段噪聲能量和方向分布進行綜合分析，可獲得研究區(qū)域在約2年時間段內(nèi)接收到的背景噪聲能量的方向和季節(jié)性變化規(guī)律.

利用該方法，圖5顯示了4～8 s，8～12 s和12～20 s三個周期頻段內(nèi)噪聲能量的變化規(guī)律.總體而言，不同周期的噪聲均具有明顯的季節(jié)性變化，在不同年份的同一季節(jié)內(nèi)具有較為類似的能量分布特征.已有研究表明，在5～20 s的地脈動周期內(nèi)，地球背景噪聲與全球的海洋活動相關(guān)(Stehly et al., 2006；Yang et al.,2008).同時，全球海洋活動具有明顯的季節(jié)變化，且南北半球變化趨勢不同.一般而言，在所在半球的冬季，海洋活動較為劇烈，夏季較弱(Hillers et al.,2012).為便于討論，本文冬季指代北半球冬季，包含每年的11月至次年的3月，夏季指代北半球的夏季，包含每年的5月至8月.

在不同的周期頻段，噪聲能量的優(yōu)勢來源方向不同.其中周期為4～8 s時，噪聲能量優(yōu)勢方向為30°～70°和90°～150°，其中90°～150°區(qū)域內(nèi)的噪聲能量最強，來自于東側(cè)的北太平洋區(qū)域；周期為8～12 s時，噪聲的主要優(yōu)勢方向分為三個區(qū)域，分別為90°～150°，170°～210°和300°～350°，其中90°～150°能量最強.周期為12～20 s時，能量的主要優(yōu)勢區(qū)域為90°～150°，170°～250°，300°～350°，其中300°～350°來源方向的噪聲源能量最強，對應(yīng)大西洋北部區(qū)域，170°～250°的能量次之，其能量主要來源對應(yīng)于南部的印度洋及南大洋區(qū)域(圖5).

圖5 背景噪聲能量的優(yōu)勢方向及其隨時間的演化圖(a) NCF信號濾波到4～8 s； (b) NCF信號濾波到8～12 s； (c) NCF信號濾波到12～20 s.Fig.5 Variation of the strength and the direction of the NBEF from September 2013 to June 2016 and band-pass filtered for period (a) 4～8 s, (b) 8～12 s and (c) 12～20 s respectively

在不同的周期頻段，噪聲的能量強度存在明顯的季節(jié)變化.噪聲能量呈現(xiàn)出冬季較強，夏季較弱的反方位角區(qū)間包含4～8 s頻段的30°～70°，8～12 s頻段的90°～150°和300°～350°，12～20 s頻段的90°～150°范圍也呈現(xiàn)類似特征.噪聲的能量強度呈現(xiàn)出夏季較強而冬季較弱的主要包含8～12 s周期的170°～210°及12～20 s周期的170°～250°優(yōu)勢方向.綜合來看，整體噪聲強度優(yōu)勢方向指向北半球的能量在冬季較強，夏季較弱，指向南半球的變化趨勢則與之相反，這與全球海洋活動的變化規(guī)律較為一致(Hillers et al.,2012).對8～12 s及12～20 s頻段，2014年9月至2015年5月期間相繼出現(xiàn)了兩個方位角覆蓋較廣的強異常能量，推測其形成原因可能與短期的海洋活動有關(guān)，具體機制仍有待于進一步研究.

2.2 噪聲源的季節(jié)變化性與全球海洋活動的關(guān)系

為分析噪聲源的季節(jié)變化對NCF中波形的影響，本文選取了臺站路徑51562-62346提取到的NCF進行了分析，其臺站位置如圖1所示.將該路徑上在2014年1月1日至2016年4月4日的單天NCF以15天為間隔進行疊加，共得到55個分時段疊加的NCF，其12～20 s頻段的波形如圖6f所示.其中正半軸的波形表示由51562臺傳往62346臺的信號，負(fù)半軸表示62346臺傳往51562臺的信號.該路徑的反方位角為224°，其對應(yīng)的地表大圓路徑如圖6a黑色實線所示.由圖6a可知，正半軸信號的噪聲能量主要來自南半球大洋，而負(fù)半軸信號的噪聲能量主要來自于太平洋北部.

選取分別位于正負(fù)半軸100～200 s內(nèi)的NCF面波信號，計算其信噪比(SNR))，表示來自兩個方向的相干能量隨著時間的變化，如圖6c和圖6e所示.以與大圓路徑偏角為30°的兩個大圓路徑所形成的區(qū)域近似面波的相干區(qū)域，計算對應(yīng)相干區(qū)域的全球海浪波高的平均值，可表征兩個相干區(qū)域內(nèi)的海洋活動強度.計算平均海浪波高的區(qū)域如圖6a中填充區(qū)域.為與NCF的信噪比保持一致，在計算海浪波高時，也采用了15天等間隔平均，海浪波高數(shù)據(jù)來源于WW3的數(shù)值模擬數(shù)據(jù)(Tolman，2005).

為表征面波信號強度隨時間的變化，對于15天疊加得到的NCF，分別計算了其正負(fù)半軸面波信號的信噪比.根據(jù)信號的波形到時，在正半軸上信號窗口選為100～200 s，噪聲窗口選為200～300 s，信噪比定義為信號波形絕對值的平均值與噪聲波形絕對值的平均值的比值.在負(fù)半軸上，相應(yīng)時間窗口亦沿零時刻進行反轉(zhuǎn)選取.得到55個NCF的正負(fù)半軸SNR之后，分別依據(jù)相應(yīng)的正負(fù)半軸SNR最大值進行了歸一化.從圖6中可以看出，NCF的波形和正負(fù)半軸的信噪比均表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化，并且正負(fù)半軸的變化規(guī)律不同.正半軸的信噪比在每年的夏季較高，冬季較低.而負(fù)半軸的信噪比則在夏季較低，冬季較高.對比信噪比曲線和海浪波高曲線可知，正負(fù)半軸的信噪比與對應(yīng)區(qū)域的海洋活動呈現(xiàn)正相關(guān).這表明該路徑上NCF的信號在正負(fù)半軸分別受到不同海洋活動性的影響，這同整個臺陣由NBEF方法得到的規(guī)律一致，亦與前人對噪聲源的分析相符(Stehly，2006；Wang et al，2018；Tian and Ritzwoller，2015).

2.3 噪聲源的空間不均勻性對NCF信號的影響

由圖6f也可以看出，在瑞利面波之前存在一些較強的信號.當(dāng)噪聲源的空間分布不均勻，特別是一些局部地區(qū)存在持續(xù)、穩(wěn)定的強噪聲源時，NCF中會出現(xiàn)一些臺站間格林函數(shù)中不存在的異常信號(Zeng and Ni, 2010; Zheng et al., 2011; 王偉濤等，2012; Retailleau et al., 2017；Shapiro et al., 2006).這些信號并不屬于兩個臺站間的格林函數(shù)，而是由特定的噪聲源分布在互相關(guān)計算中干涉產(chǎn)生的.本文將其歸為非物理信號，以區(qū)別于臺站間格林函數(shù)中應(yīng)有的體波、面波等正常信號和震相.

認(rèn)識此類非物理信號，需要對相應(yīng)噪聲源進行定位分析.對于面波類型的噪聲源，傳統(tǒng)定位方法需要位置分布較好的多個臺陣進行反投影的交切定位.當(dāng)存在較強的面波噪聲源時，其在NCF中產(chǎn)生的非物理信號到時為該噪聲源傳播至兩個臺站的走時差(Shaprio et al., 2006；Zeng and Ni，2010；王偉濤等，2012).基于該原理，Retailleau等(2017)利用單個臺站和密集臺陣進行互相關(guān)，將得到的NCF中的非物理信號進行偏移疊加，對位于大西洋北部的強噪聲源進行了定位分析.

NCF中的信號以面波為主，而面波類型噪聲源對NCF的影響可視為一個二維分布.為了描述NCF中信號隨方位角的變化，本文選取了臺站間距為500～550 km，路徑中心接近臺站62335的環(huán)狀分布的300多個路徑進行了分析，相關(guān)臺站分布如圖1所示.如前文所述，噪聲源的分布具有明顯的季節(jié)性變化.因此，我們將2013—2016年每年5—8月份的NCF進行了疊加，作為北半球夏季NCF的疊加波形，而每年的1—3月及10—12月的NCF疊加作為冬季NCF的疊加波形.疊加NCF在周期12～20 s的波形如圖7b和圖7c所示，而圖7a顯示了Retailleau等(2017)定位得到位于北大西洋的15～25 s強噪聲源的位置.

由圖7可以看出，由于選取的臺站路徑長度比較接近，其瑞利面波到時基本在±180 s附件出現(xiàn).除去瑞利面波之外，圖7b中還存在一組較強的信號.該信號隨著方位角呈現(xiàn)規(guī)律變化，在反方位角330°及150°時分別接近相應(yīng)的瑞利面波信號.由其隨方位角變化的規(guī)律可知，該信號可能是由來自北大西洋的某個強噪聲源產(chǎn)生的.利用Retailleau等(2017)確定的噪聲源位置，采用面波傳播速度 3.4 km·s-1計算了該噪聲源至每個路徑上兩個臺站的到時差，作為可能的非物理信號的到時，其到時如圖7b中白色虛線所示.由圖7b可以看出，該預(yù)測到時與環(huán)形臺站分布中出現(xiàn)的信號較為吻合.將該預(yù)測到時與夏季疊加的NCF相比，在相關(guān)預(yù)測時間并無較強信號出現(xiàn)，說明該信號主要在冬季產(chǎn)生.綜合以上信息，這些隨路徑方位規(guī)律變化的信號應(yīng)為大西洋北部的強噪聲源產(chǎn)生的非物理信號.

噪聲互相關(guān)計算主要基于信號的相位相干性，在距離噪聲源較遠(yuǎn)的臺站上的噪聲信號在經(jīng)過長時間疊加之后，也可以在NCF中干涉產(chǎn)生可見信號.如Shapiro等(2006)發(fā)現(xiàn)的位于幾內(nèi)亞灣的周期26 s的噪聲源，其在幾千公里間距的臺站上也可以被明確觀測到.大西洋北部的噪聲源在經(jīng)過較長距離的傳播之后，仍保持有一定的相干性，因此在NCF中可以產(chǎn)生相應(yīng)信號.能量較強的信號更易保持較強的相干性，因此圖7中的異常信號在冬季較為明顯，這與大西洋北部噪聲源在冬季強度較高的特征相符.同時，在圖7c中可以看出，在夏季疊加NCF中也存在一些相對較弱的信號，且其出現(xiàn)規(guī)律相對于冬季(圖7b)更為復(fù)雜，推測也可能是由類似機制產(chǎn)生的非物理信號.

根據(jù)此類信號的產(chǎn)生機制，到時為該噪聲源傳播至兩個臺站的走時差.在均一速度假設(shè)下，該源應(yīng)近似位于以兩個臺站為焦點的一條雙曲線上，曲線形態(tài)由其到時決定.如果噪聲源的位置在多數(shù)路徑上的預(yù)測走時與實際信號一致，可認(rèn)為該位置較為可信.通過偏移疊加方式，可以對此類噪聲源進行定位.然而，利用NCF中的非物理信號定位相應(yīng)噪聲源位置對臺站的布局具有一定要求.如Retailleau等(2017)使用的單臺-臺陣的定位方式，對于單臺至臺陣連線中間區(qū)域的定位分辨率較好，而對其余區(qū)域分辨率不高.利用ChinArray數(shù)據(jù)來對相關(guān)噪聲源進行定位，仍有待新的數(shù)據(jù)支持和詳細(xì)分析.

為了驗證上述結(jié)果，本文以臺站62335為中心，選擇了距其150～350 km的224個臺站所形成的臺站對，利用NBEF方法計算了12～20 s背景能量流.在獲取背景能量流之后，將其以2°的角度進行平均，并進行方位反投影，結(jié)果如圖8所示.

圖8b對全部的單天NCF進行了疊加，投影結(jié)果中顯示有兩個較為明顯的方位，分別指向印度洋和大西洋北部.圖8c為夏季疊加結(jié)果，顯示在西南方向也存在較強的10～20 s的信號.圖8d使用了冬季的疊加數(shù)據(jù)進行反投影，結(jié)果顯示信號能量主要分布在大西洋北部，并且其投影的大圓路徑與Retailleau等(2017)所獲得的強噪聲源位置相符.這再次印證了對圖7c中非物理信號的預(yù)測結(jié)果.受臺站分布限制，在夏季及冬季可能的強噪聲源位置，仍需要進一步的工作進行確認(rèn).

圖8 (a) 以臺站62335為臺陣中心，與之臺間距為150～350 km的224個臺的臺站分布圖； (b) 2013年9月至2016年6月疊加得到的NCF的背景噪聲能量流反投影結(jié)果； (c) 夏季月疊加NCF 的背景噪聲能量流反投影結(jié)果； (d) 冬季月疊加NCF 的背景噪聲能量流反投影結(jié)果Fig.8 (a) Map of the distribution of 224 stations used in this study. The black triangles indicate the station that the distance with station 62335 is 150～350 km; (b) The back-projection of the NBEF of the NCF stacked from September 2013 to June 2016; (c) The back-projection of the NBEF of the monthly stacked NCF in summer; (d) The back-projection of the NBEF of the monthly stacked NCF in winter

如上分析，噪聲源的空間分布對NCF的提取的信號具有較大的影響.特別當(dāng)持續(xù)穩(wěn)定的強噪聲源接近臺站路徑連線時，在NCF的面波信號之前會出現(xiàn)一些強的非物理信號.此類信號在部分NCF路徑上到時接近于常規(guī)的瑞利面波信號，甚至可能發(fā)生信號的混疊，從而影響后續(xù)頻散曲線測量的準(zhǔn)確性(Zheng et al.，2011).圖9a中藍(lán)色曲線顯示了圖7中的臺站對61008-63055在觀測時段內(nèi)長時間疊加的NCF波形.該路徑臺站間距為507 km，對應(yīng)反方位角為124°，圖中顯示了其在-220 s至220 s的正負(fù)半軸經(jīng)過12～20 s濾波后的波形.其中到時160 s左右是常規(guī)的瑞利面波信號，而由大西洋噪聲源產(chǎn)生的信號在負(fù)半軸接近瑞利面波的時間出現(xiàn)(圖7b).綠色曲線為該NCF按零時刻時間反轉(zhuǎn)之后的波形，紅色曲線是將正負(fù)分支疊加之后得到的波形(圖9a).從時間反轉(zhuǎn)后的綠色波形中可以看出，由強噪聲源產(chǎn)生的信號走時稍早于瑞利面波.分別利用原始NCF的正分支和正負(fù)分支疊加后的面波信號提取頻散曲線，得到的曲線如圖9b和圖9c中藍(lán)色和紅色曲線所示.可以看出，在6～9 s周期內(nèi)，二者的頻散曲線較為類似.而在12～20 s周期，由于非物理信號的強度較高，在經(jīng)過正負(fù)疊加之后仍起主要作用，導(dǎo)致提取到的群速度相比原始NCF正分支所提取的偏高.針對與瑞利面波時間偏差較大的干擾信號，可以在提取頻散曲線時通過細(xì)化分析時窗來祛除，但當(dāng)二者偏差較小時，較難祛除.Zheng等(2011)對日本九州島噪聲源產(chǎn)生的干擾信號進行了分析，發(fā)現(xiàn)如果了解強噪聲源的位置及其產(chǎn)生機制，便可通過相應(yīng)無干擾的半軸來進行頻散曲線提取，這對相關(guān)成像研究中獲取可信賴的頻散曲線具有重要意義.

圖9 噪聲源分布非均勻性對頻散曲線提取的影響(a) 濾波至12～20 s的臺站61008與63055之間的NCF波形，藍(lán)色是NCF原始波形，綠色為NCF按零時刻時間反轉(zhuǎn)得出的波形，紅色的是NCF正負(fù)分支疊加得出的波形； (b)和(c)是分別對(a)中所述波形的正半軸提取的頻散曲線，顏色與前對應(yīng).Fig.9 The effect of the uniform distribution of the ambient noise source for dispersion(a) The waveform between stations 61028 and 62335 for the period band 12～20 s. The blue curve is the original NCF, the green one is the waveform of NCF by time reversal at zero time, and the red one is symmetric stacked with respect to zero time. (b) and (c) show the dispersion curves measured using positive part of the two stacked NCFs. The color of dispersion curve is consistent with that of corresponding waveforms in (a).

3 結(jié)論

本文采用背景能量流方法，獲取了ChinaArray 二期臺陣南部子臺陣記錄到的背景噪聲能量隨時間和空間的演化規(guī)律，并分析了噪聲源分布不均勻性對NCF中信號的影響，取得了以下認(rèn)識：

(1) 不同周期頻段，噪聲能量的主要優(yōu)勢來源方向不同.其中周期為4～8 s和8～12 s時，噪聲主要來源方向為90°～150°，源于太平洋北部；周期為12～20 s時，噪聲能量的優(yōu)勢方向為170°～250°和300°～350°，分別對應(yīng)于南半球大洋以及北大西洋.

(2) 背景能量流結(jié)果顯示噪聲能量呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化性，來自北半球的噪聲能量呈現(xiàn)出冬季較強，夏季較弱的強度變化，而來自南半球的能量強度變化趨勢與之相反，這與全球海洋活動相符.

(3) 一些較強的持續(xù)穩(wěn)定的噪聲源會對NCF中的信號產(chǎn)生影響，導(dǎo)致在臺站格林函數(shù)中產(chǎn)生不存在的非物理信號.這些信號在部分路徑上會干擾頻散曲線的準(zhǔn)確提取，影響后續(xù)成像精度.

本文研究表明，對噪聲源的分析有助于理解NCF中各類信號的產(chǎn)生機制和表現(xiàn)形式，利于對NCF中全波形信息的分析和利用.

致謝謹(jǐn)此祝賀陳颙先生從事地球物理教學(xué)科研工作60周年.感謝論文評閱專家對本文的評閱和改進；感謝ChinArray所有野外觀測人員對數(shù)據(jù)獲取的貢獻(xiàn)，本研究數(shù)據(jù)由中國地震局地球物理研究所“中國地震科學(xué)探測臺陣數(shù)據(jù)中心”提供(doi:10.12001/ChinArray.Data).