通过远离环境波动曲线直接比较监测地壳结构变化的可行性研究

抽象的

这项工作评估了从地震环境噪声直接使用表面波色散曲线的可行性，以深入了解布兰田海峡的地壳结构，并检测季节性地震速度变化。我们在西南极洲的地震阵列中互相关四年垂直分量环境噪声数据。为了估算基本模式瑞利波绿色的功能，相关性在4小时段中计算，堆叠超过1年的时间窗口，移动3个月的窗口。然后在两种光谱带 - 初级（10-30秒）和二次（5-10秒）微痉挛中测量瑞利波组分散曲线 - 使用频率时间分析。通过比较连续年度和3个月相关堆栈的色散曲线来分析地震速度的时间演变。我们的主要假设是，如果地壳结构保持不变，则绿色来自互相关的功能，从而保持异常曲线，保持不变。当南海经历冬季风暴时，在当地冬季期间观察到最大次微生物幅度。考虑到我们的期间范围，瑞利波群速度范围在2.1和3.7 km / s之间。持续的速度变化是明显的。我们观察夏季轻微的速度下降，冬季增加，这可能归因于冰的压力融化和冰块的增加。 The velocity anomalies observed within the crust and upper mantle structure correlate with the major crustal and upper mantle features known from previous studies in the area. Our results demonstrate that the direct comparison of surface wave dispersion curves extracted from ambient noise might be a useful tool in monitoring crustal structure variations.

1.介绍

被动地震方法作为地震学研究的工具，为使用连续记录的地震噪声数据提供了极好的机会，消除了对地震或人工震源的需要。一种广泛使用的方法是地震干涉测量法，它涉及在足够的时间范围内，从台站对之间的环境地震噪声的相互关系中提取格林函数[1那2］．通过在接收机位置建立虚拟震源来估计一对接收机之间的地震噪声波场。

原则上，可以从噪声的交叉相关中提取表面波和体波。然而，与身体波相比，它已经证明是相对容易地提取表面波。这是因为大多数强大的地震噪声源通常存在于地壳内或地球表面上[3.-5.］．另外，在微震频带中观察到大部分环境噪声能量，其涉及到之间的表面波年代和 s [3.］．微震频率带（5-30秒）由表面波主导，其频率可以照亮地壳结构。这提供了即使在缺乏大型地震网络的区域也能够研究地球结构。地震表面波可以分为爱波和瑞利波。尽管在互相关中可以观察到这些表面波类型，但是瑞利波更优选，因为它们主导了地震图的垂直分量。

通过互相关的方法从环境地震噪声数据中提取接收机间格林函数的方法已经在不同的尺度上得到了有趣的应用。两种流行的应用包括井下成像和井下变化监测。利用噪声相关的地下成像——通常称为环境噪声层析成像——已经利用表面波实现了[6.-8.]以及身体波浪[9.-11.］．通过追逐地震波形或旅行时间的变化在以下实施例中进行了监测地下室的过程：监测地热网站[12.]，监控火山[13.那14.]，监控故障区域[15.那16.]，以监察油田[17.]，以监察山泥倾泻[18.，以监测冰盖融化，Mordret等人[19.]其中。

使用环境噪声记录监测地下属性的时间变化变得非常受欢迎。由于噪声连续照亮地下，并且我们可以使用仅使用接收器重建具有虚拟源的波，该技术可用于检测地球结构的时间变化。利用这种方法，获得包括可重复性的地下监视的一些优点，包括可重复性，避免地震源位置和原点时间中的不确定性，取消了波传播到虚拟源的波动，以及使用可与活动源方法无法使用的测量（环境噪声）。

在本文中，我们使用了在南极洲记录了4年周期的连续环境地震噪声数据的垂直分量。我们研究了基于环境噪声表面波数据的瑞利波群频散曲线是否可以直接用于监测地震速度的季节变化。这是基于以下假设:如果没有变化，在同一地球介质上不同季节进行的噪声测量会产生相同的频散特性。我们的分析集中在两个不同的周期波段:5-10和10-30。我们详细探讨了连接乔治王岛和南极半岛的路径长度约154公里的JUBA-ESPERANZA对的互相关结果。我们研究了季节性变化对南大洋微地震的影响。我们了解了直接利用瑞利波频散曲线研究布兰斯菲尔德海峡地壳结构和监测季节速度变化的可行性。

2.数据和测量方法

在本研究中，我们使用了来自南极洲西部的ASAIN(南极地震学阿根廷-意大利网络)阿根廷南极地区4个台站的垂直分量连续地震数据(图)1）.carlini -原Jubany (JUBA)台站、Esperanza (ESPZ)台站、Orcada (ORCD)台站和San Martin (SMAI)台站是在ASAIN合作协议下建立的5个地震台站的一部分。地震网络为研究南极大陆的内部结构、监测地震活动和监测诸如南极冰盖融化等大规模现象提供了必要的数据。我们以每秒1个样本的采样率分析了4个台站2008-2011年记录的4年地震数据。初始数据准备包括将原始数据从其标准SEED格式中解包，以获得SAC格式的噪声数据。我们必须通过运行时间归一化来确保每条记录的两个振幅完全一致，以便记录共享相同的绝对时间，并保留相同的振幅信息。重要的是要注意，如果两个站的仪器不一致，就必须从原始数据中去除仪器响应。

在这里，我们集中力量，朱巴，ESPZ对其路径从乔治王岛，南极半岛横穿布兰斯菲尔德海峡可行性分析。我们研究的目的是深入了解布兰斯菲尔德盆地地壳结构和季节性检测地震波速度变化。这盆已经研究了许多作者用于在过去五个十年[20.-29］．但其地壳结构的细节很难描述，结论是有争议的。

3.用于估计时间地震速度变化的技术

利用噪声相关性作为重复震源，我们可以比较不同时间间隔的波形。这意味着地球结构的时间变化(以速度变化测量)可以通过参考信号和电流信号的细微差异特性来监测。参考数据通常是通过在很长一段时间内叠加每日相互关系得到的，而电流则是通过在几天内叠加得到的。对于涉及时间监测的应用，假设如果所研究的介质是平稳的，则由环境地震噪声相互关得到的地震格林函数保持不变。有效的噪声预处理对季节变化进行校正是很重要的;否则，噪声源的变化可能导致可能被错误地解释为中等时间变化的变化[30.-32］．

通过测量速度扰动，存在两种不同的方法，以便通过测量不同地球结构的时间变化。 。它们包括“延长”技术（ST）31那33]及移动窗口交叉光谱技术(MWCST) [34］．这两种方法都要考虑的重要问题是地震波传播的介质性质的变化会导致地震波的波形或走时的变化。因此，通过比较参考信号波形和电流互相关信号波形来估计介质中的相对速度变化。

所述ST工作在时域，并基于这样的假设，如果在培养基中出现的均匀速度扰动，然后行进地震相的时间成比例地改变扰动。这导致拉伸或压缩当前相关波形相比于参考文献[35］．拉伸参数这使得在给定的延时窗口内两种波形的相关系数最大化这是这样的，

MWCST涉及给定的时间窗口，计算电流与参考相关函数之间的横频频率以估计时间延迟。从交叉谱的阶段的斜率估计不同时间窗口的时间延迟测量。然后，最终价值使用线性回归模型获得[36］．当，由式(1）.由于MWCST在频域中进行操作，其可以通过以下中的噪声源比直接在时域中操作ST季节性变化的影响。

为了监测涉及Tiny介质的改变，上述两种方法优选地应用于第一（直接）到达后出现的互相关函数的Coda部分。这是因为CoDa波反复对介质进行采样，因此对介质性质的变化更敏感。然而，我们认为，对于媒体的重大变化，对横相关的直接到达瑞利波的时间窗口的分析应该足够了。此外，与CODA相比，直接表面波对站对之间的顶部几公里的结构敏感;因此，它们适合于研究地壳的地壳和检测地壳性质的时间变化。在本文中，我们测量不同时间范围的组速度色散曲线，以检测在西南极洲布兰田海峡两岸所选路径上可能的季节性地震速度变化。通过利用瑞利波的深度灵敏度，可以使用瑞利波的深度敏感性来估计时间变化深度的更完整的统计。

4.估计绿色的功能

我们通过计算环境噪声记录在一对地震台站之间的相互关系来估计瑞利波格林函数。在进行实际的互相关之前，噪声预处理步骤如下:将每天的迹线切割成4小时长的噪声段，并在1 - 100 s的周期内对每段进行去趋势、降噪、变细和带通滤波。为了消除假峰的相关性并降低地震对相互关系的影响，我们激活了一位归一化[37，是目前广泛使用的一种方法。作为预处理的最后一步，我们将光谱白化应用于数据。

对于一个站对，4小时的相关性进行了线性堆叠成三个月移动平均线，也就是说，每一年我们考虑的12个重叠从一月起，3个月的时间窗的;即一月，二月，三月;二月，三月，四月，...十一月，十二月，一月（明年）。我们发现，因为它们产生具有可接受的信号 - 噪声比的站间波场3个月的相关性叠层适用于测定群速度色散曲线。因此，我们可以分析四个不同的时间间隔每年估计在群速度的测量，描述在地壳结构随时间的变化的变化。

研究表明，如果相对于噪声源位置而言，季节变化是均匀的，对相互关连信号进行充分的谱白化可以潜在地消除环境噪声源分布相互关连对环境噪声的影响[38］．当测量来自同一区域区域时，该假设是合理的。我们已经进行了足够的归一化，但仍然在低端时段的频域幅度谱差异，具体取决于路径的种类。

为了确保我们在每个周期波段测量的可靠性，我们考虑了相互关系 。将SNR计算为包含信号（2至4-km / s窗口）的时间窗口中的相关性的最大幅度与噪声的根部平方窗口（比信号速度慢2 km / s）。因此，估计的绿色函数是计算的交叉相关 。对于这里详细研究的JUBA-ESP对，相关性的信噪比最高，分析频带内的相关性受噪声季节变化的偏差最小。然而，一般来说，对季节变化进行强有力的修正是必要的，特别是在低周期工作时。

5.微地震信号的季节变化

初级和次级微震的季节性变化可以从互相关迹线中检索到的经验格林函数来观察。figure2说明了我们数据中的交叉相关的不对称性。例如，图2 (b)结果表明，在次级微震带中，相互关负滞后分量占优势，而(c)中正滞后分量较弱。这表明环境噪声主要是从JUBA到ESPZ的方向传播，所以一般是从海岸附近的一个站，因为海洋是主要的噪声源。如果不清楚信号的哪个成分更好，折叠信号(图2（a）），这是从逆转负滞后和用正面求和的时间的结果，是一个更好的信号。通过平均正和负组件，对经验绿色功能的信噪比得到改善[39］．

在本研究中，我们使用对称分量(折叠信号)来提取色散曲线。如前所述，南极洲周围噪声源的变化很有可能造成影响，影响相互关系的负部分和正部分的形状。由于次级微震的噪声源相对稳定，在分析频散曲线时，应关注次级微震的频率范围。

figure3.例如，显示了在2008年1 - 3月和6 - 8月的时间范围内，在站ESP和JUBA之间估计的瑞利波格林函数。信号的振幅谱也显示在右边。3-30秒的周期是最活跃的。在频率域中可以清楚地看到主微震(10 ~ 30 s)和次微震(5 ~ 10 s)的两个主峰。虽然这些地震记录被认为起源于长周期的海洋波，次级微地震是由一个比初级微地震更复杂的机制产生的。

figure3.还表明，典型的噪声相关信号随时间变化。我们观察到次级微震噪声水平在当地夏季最低，而在当地冬季，当南大洋经历强烈的冬季风暴时，次级微震噪声水平较高。南方冬季相对较高的次级微震也可以用与冰山反射有关的冰山破裂和近海岸相互作用的实例来解释[40-43］．对于主微震频带，南方冬季噪声水平降低。在冬季，随着海冰沿着海岸线逐渐形成，它消除了对南极大陆架的海浪强迫[41那43］．因此，海冰的存在可能会减少初级微震的产生，导致初级微震频谱振幅相对较低。海冰消失后，波浪浅化率的增加可能解释了南方夏季初级微震振幅要大得多的原因。由于主要的微震主要是在海岸产生的，并且高度依赖近海位置的海冰，它们可能会受到季节变化和噪声源的强烈影响。

6.群速度色散测量

我们通过应用频率时间分析(FTAN)在每个时间范围估计的格林函数上测量群速度频散曲线，为每个周期给出面波群速度的估计[37那44那45］．频散曲线可以用FTAN图显示。figure4.示出了用于一对站ESPZ-JUBA获得的典型的分散图。的线连接蓝点表示瑞利波的基本模式。当fundamental mode of the Rayleigh waves at periods greater than 5 s is clearly evident and can actually be identified on the station pairs for the different temporal ranges.

我们的研究中的色散曲线在5秒的时间内显示出明显的变化，并且很难在短于5秒时估计群体速度。这种趋势可能是由于在我们的情况下衰减短时间地震噪声或小型站距离的冰的存在。更长时段的可靠色散测量受到站间距的限制，因为站必须分开三个波长[37］．在本研究中，站间路径的范围在150 ~ 800 km，我们可以集中分析周期在2 ~ 30 s。在6.0秒到30秒之间，我们得到了较好的频散曲线，频率含量较强。

的色散图是由一个复杂的函数，其包括窄的带通滤波器表示。在FTAN技术中所使用的最优选择是由所描述的高斯滤波器 。当值确定过滤器的频率分辨率和是中心频率。范围限定了带通滤波器的宽度。该参数必须被适当地选择为具有的分散曲线的一个有意义的形状，实现时间和频率分辨率之间的良好平衡。我们已经探索了宽范围的值发现我们研究的最佳值在20.0和60.0之间，具体取决于所研究的站间距离和期间范围。从图中4.显然，可以单独分析对应于初级（10-30秒）和次级（5-10秒）微痉挛的两个光谱带，以具有更有意义和准确的分散曲线。适当的价值对于每个周期范围必须在分析期间选择。

测量的组速度色散曲线可能受到噪声源的季节变化的影响。为了验证我们观察到的组速度变化可能是由于地壳变化，我们基于分散曲线的季节变化来估计基团速度的不确定性。误差分析程序涉及使用12个重叠的3个月相关堆栈来研究测量的季节性变化。3个月的时间窗口不仅提供可靠的色散测量，而且主要捕获噪声源的季节性波动。

对于每一年的数据和周期范围，我们计算所有重叠的3个月相关堆栈的标准差。我们发现，在5 ~ 10 s周期范围内，群速度不确定性较小，并有随周期增加而增加的趋势。较大的不确定性在大于20秒的周期内普遍存在，这是由于我们的路径长度较短，也许是因为环境噪声的振幅在大于20秒的周期内减小[46］．figure5.例如，显示了三个月移动窗口的12个月相互关系中的群速度测量。一年的参考标绘为一条黑线，其误差条与计算出的标准偏差相对应。

虽然我们看到的一些变化可能是由于噪声源的变化，结果表明噪声预处理是有效地缓解噪声源变化。因此，我们在5 ~ 20 s周期范围内观察到的群速度变化大多与地震速度结构的变化有关，而与噪声场的变化无关。此外，在这个频率范围内，地震波大多取样深度在5至30公里之间的南极地壳。

7.速度的变化

通过色散曲线分析评估Juba-ESP路径的速度变化。假设是地壳结构的变化应该导致速度变化，因此测量的分散曲线。figure6.显示了对应于4年(2008-2011年)的瑞利波群速度的年变化。考虑到计算的是周期范围为5-30 s的群频散曲线，可以立即看出群速度值在2.1-3.7 km/s范围内。为一个合适的值(数据6（a）和6（b）），我们观察到所有年份的系统变化，群体速度少于的群体速度小于 。基于这一观察，我们可以建议2008 - 2011年朱巴-EP路径的持续速度变化并不明显。因此，平均平均值，噪声源不均匀和变化的空间分布的影响不会影响测量的分散曲线。这是因为相比之下抵消了效果。然而，它们可能影响所获得的实际速度的精度而不是速度变化。figure6 (d)显示高度的效果估计速度变化的参数。当时间和频率分辨率之间没有平衡时，曲线给出误导性和更少系统的速度变化。

为了监测季节速度变化和研究噪声源变化的影响，我们比较了3个月移动窗的实测频散曲线。figure5.(和数字S1那S2和S3在补充材料中)分别显示了2008-2011年色散曲线(瑞利波群速度)的实测时间变化。叠加的是色散曲线(黑线)，为每年的堆栈，作为一个很好的参考。测量到的时间群速度是合理的，在参考瑞利波群速度频散曲线附近变化。我们观察到在夏季速度有轻微的下降，这可能是由于冰的压力融化，类似于在沿海地区的站对所报道的情况[47］．也有人建议，在冬季增加了冰的质量可能会导致速度增加，因为冰和基岩的压缩，这改变应力场。然而，通过与参考进行比较，在色散曲线随时间的变化也可以由噪声源季节性分布的影响，从而导致环境噪声的振幅谱的季节性变化。据观察，这种时间上的变化主要影响的时间测量 s. Moreover, these less systematic variations appear in the period ranges, where the amplitude spectra peak. Hence, when using dispersion curves derived from ambient noise correlations as a tool to measure velocity variations, correcting for seasonal variations is important.

根据我们测量的瑞利波群频散曲线，我们使用代码SURF96 [48]及起动模型PREM [49]估计ESPZ-JUBA路径的速度深度剖面。反转的其他输入参数基于启动模型。迄今为止，PEME显示了类似于西南极洲的速度结构[50］．一维的从我们的数据集中获得的ESPZ-juba路径模型如图所示7.。在约14-19米的深度间隔观察到高速区，高达25公里，以及50-55公里。以前在布兰斯菲尔德海峡中部的研究[23-25]揭示了类似的高速物体的观测结果，该物体从深度13公里向下延伸到莫霍面边界，达到深度42公里。在25 ~ 30 km、32 ~ 40 km、55 km以下，也可以探测到高速带下方的低速带。在深度25至40公里之间观察到群波速下降约10%。已有研究表明，布兰斯菲尔德海峡下地壳-上地幔构造中存在低速异常[22那26-29由于上地幔热异常、火山活动和大陆裂谷作用等原因。

更长的时间（ ），我们获得了不准确的速度变化，如图中所示5 (f)(和图S1(f)在补充材料中)。这意味着，即使对使用色散曲线进行监测，站点至少分离三个波长以获得可靠色散测量的条件也是重要的。例如，在我们的例子中，一个典型的面波以每秒3公里的速度传播，路径为154公里，条件要求我们只分析大约20秒的周期。在这个周期范围内，瑞利波对一个典型海盆高达55公里的地壳厚度和上地幔的速度非常敏感[51］．

结论

我们通过直接比较从环境噪声相关性提取的瑞利波群速度分散曲线直接比较来评估监测季节速度变化的可行性。我们对所选择的路径呈现结果，其几乎垂直于其主轴穿过褐蝶田海峡。使用连续环境地震噪声记录为4年，我们交互关联4小时长段，堆叠3个月移动窗口的互相关，每季度进行分析。在微震期间（5-30秒）所研究中，我们观察地震噪声光谱的垂直分量的季节变化。当南海经历冬季风暴时，当地冬季时，次级微震噪声水平最大。噪声源的幅度波谱的季节性波动可能影响我们对时间速度变化的解释，因此应纠正它们的效果。5-30 S组速度色散曲线显示出低于和高速异常，其主要与地壳和上部地幔结构相关。在一段时间内5 S，很难估计群体速度，也许是因为冰的小型间距离和冰的存在强烈地衰减短时间地震噪声。我们的结果与沿着连接驻地岛屿和南极半岛的路径上的曲线上获得的许多以前的人提供了腐败。我们在夏季观察轻微的速度和冬季增加，这可能与广泛和当地的海冰条件相关。与季节性间（夏季到冬季）表面速度变化相比，观察到没有显着的续际变化。该观察可能表明，季期期变化的原因大多是本地化的，而年度变化与广泛的条件相关联。结果表明，人们可以将瑞利波群速度直接比较，作为监测地壳状况的季节变化的有用工具。

基于一个更密集的地震台网详细解释瑞利波群频散曲线是我们未来计划的一部分。这将有助于检验大站间距离的频散曲线是否在时间变化估计过程中给出有意义的结果。在我们提出的方法中，无需反演二维横波速度剖面的瑞利波频散曲线，即可实现对地震速度变化的监测。我们认为正演模拟将提供一种可能性，使用合适的结构和比较理论曲线，以了解变化如何影响色散曲线。通过模拟地震速度变化，人们可以从地震噪声测量中提出局部冰质量损失变化的机制，尽管这不是这项工作的一部分。

数据可用性

所有波形（时序）用于支持本研究结果的数据都来自南极地震阿根廷意大利网络（ASAIN）;公开可用https://doi.org/10.7914/SN/AI。

的利益冲突

作者声明他们在发表这篇论文方面没有利益冲突。

致谢

本文基于作者在里雅斯特的Abdus Salam国际理论物理中心(ICTP)完成的研究生文凭论文。里雅斯特大学数学和地球科学学院的计算地震学小组提供了这项研究中使用的数据和软件。我要向Romanelli Fabio教授、Davide Bisignano教授和Franco Vaccari教授表示衷心的感谢，感谢他们在整个工作过程中提出的宝贵建议和技术支持。作者感谢东芬兰大学通过芬兰卓越反建模和成像中心提供的财政支持。我要感谢编辑和两位匿名审稿人提供的宝贵意见和意见，帮助改进了这篇文章。

补充材料

图S1：2009年测量的色散曲线的变化。图S2：2010年测量的色散曲线的变化。图S3：2011年测量的分散曲线的变化。（补充材料）

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