劉藝璇 周元澤

中國科學(xué)院大學(xué)，地球與行星科學(xué)學(xué)院，北京 100049

0 引言

地震背景噪聲是即使沒有地震發(fā)生也會具有的地震動，對背景噪聲進(jìn)行互相關(guān)計算可以得到臺站間的經(jīng)驗格林函數(shù)(Shapiro et al，2004、2005)，相當(dāng)于在一個臺站施加脈沖激勵，在另一個臺站處得到的脈沖響應(yīng)，其包含了臺站對間地下介質(zhì)信息。

相關(guān)學(xué)者利用背景噪聲互相關(guān)方法，與層析成像方法結(jié)合，提出了背景噪聲成像方法(Shapiro et al，2005；Sabra et al，2005；Yao et al，2006；李昱等，2010)；同時在時間尺度中，可以通過不同時段經(jīng)驗格林函數(shù)走時偏移來估計相對地震波速度變化，監(jiān)測地震孕育與愈合以及火山活動等過程(Sens-Sch?nfelder et al，2006；Brenguier et al，2008；劉志坤等，2010)。

經(jīng)驗格林函數(shù)的可靠性和穩(wěn)定性在一定程度上決定了噪聲成像得到的波速結(jié)構(gòu)以及噪聲互相關(guān)走時偏移的波速監(jiān)測結(jié)果。噪聲源時空特征對經(jīng)驗格林函數(shù)提取有重要的影響，其決定了波速結(jié)構(gòu)探測和波速變化監(jiān)測的精度(王偉濤等，2011)：①噪聲源的季節(jié)性變化對于格林函數(shù)中直達(dá)波震相的提取有較大影響(Stehly et al，2007)；②噪聲源分布的空間局部化會影響經(jīng)驗格林函數(shù)的對稱性(Garnier et al，2009)；若噪聲源均勻分布，則格林函數(shù)正負(fù)分支是對稱的(Weaver et al，2004)；而噪聲源存在方位性優(yōu)勢時，格林函數(shù)不對稱。

在噪聲成像研究中，經(jīng)驗格林函數(shù)正負(fù)分支不對稱會對相速度的估計影響較大(馮紅武等，2019)。一般地，通過較長時間尺度的互相關(guān)函數(shù)疊加，或通過互相關(guān)函數(shù)正負(fù)分支反序疊加，可降低噪聲源方向的季節(jié)性變化(Yang et al，2007；Lin et al，2008)。

噪聲源的方位和強(qiáng)度的季節(jié)性變化在較長時間尺度內(nèi)等效于噪聲源的均勻分布，有助于噪聲互相關(guān)函數(shù)的收斂(謝曉峰等，2014)；對于較短的時間尺度，這種季節(jié)性變化會引起互相關(guān)函數(shù)的非介質(zhì)性變化，從而影響波速變化估算的精度(Yang et al，2008)。

理論研究和實際觀測均表明，互相關(guān)函數(shù)的尾波部分受噪聲源方位變化影響非常小(Brenguier et al，2008；Colombi et al，2014)，因而常用于計算走時偏移。臺站對間距較大時，由于尾波走時增加，會使單日互相關(guān)函數(shù)信噪比降低，從而使得當(dāng)前互相關(guān)與參考互相關(guān)函數(shù)的相關(guān)系數(shù)降低(Sabra et al，2005)。使用部分面波參與時間偏移的估算，可以提高單日互相關(guān)函數(shù)的信噪比(溫?fù)P茂等，2019)；但同時也可能引入噪聲源方位變化的影響(Stehly et al，2007)。因而，研究噪聲源的時空特性，避免使用噪聲源方位季節(jié)性變化強(qiáng)的頻段，對于提高基于背景噪聲信號的速度監(jiān)測結(jié)果精度有很大的幫助。

噪聲源的能量水平具有時變特征。噪聲源強(qiáng)度使用一段穩(wěn)定地震背景噪聲的功率譜密度(power spectral density，PSD)來表示。目前，常用的PSD模型有新高噪聲模型(new high noise model，NHNM)和新低噪聲模型(new low noise model，NLNM)，可以很好地表示地球噪聲能量水平。這2個全球噪聲模型由Peterson(1993)通過選取全球75個相對安靜的地震臺站的波形記錄計算PSD得到。PSD計算中使用的地震背景數(shù)據(jù)選取具有主觀性，并且無法進(jìn)行較長時間尺度噪聲水平的評價。McNamara等(2004)在Peterson(1993)的基礎(chǔ)上，通過計算長時間尺度的連續(xù)地震記錄的大量PSD，以概率密度函數(shù)(probability density function，PDF)的形式評估臺站的噪聲水平，有效克服了之前方法的局限性?；赑DF方法，通過計算不同時段的噪聲PDF，可以有效分析噪聲源能量強(qiáng)度的時變特征。近年來，國內(nèi)許多學(xué)者通過計算背景噪聲PDF來分析不同地區(qū)的噪聲能量水平，例如王芳等(2019)利用中國大陸880個寬頻帶地震臺站2年的垂直分量連續(xù)記錄，通過計算2年周期內(nèi)的PDF，得到中國大陸地區(qū)噪聲水平的分區(qū)特征；謝江濤等(2021)采用四川臺網(wǎng)60個固定臺站4年的三分量波形記錄，通過PSD和PDF的計算結(jié)果，分析了四川地區(qū)背景噪聲能量隨時間和空間的變化特征。

噪聲源的方向具有時空變化特征，該特征可以通過噪聲源的極化性來表示。Koper等(2010)提出了頻域極化法來計算這一極化性：首先計算三分量背景噪聲的譜協(xié)方差矩陣，其對角線元素為各分量的功率譜，非對角線元素為不同分量之間的互相關(guān)譜；進(jìn)而據(jù)此計算噪聲極化程度和極化方位角等參數(shù)。隨后Koper等(2015)采用頻域極化法處理美國地震陣列(USArray)的1768個流動地震臺站10年的連續(xù)記錄，分析了北美地區(qū)第二類地脈動噪聲源的方向性。此外，頻域極化法也用于分析臺風(fēng)、海洋波浪、湖泊波浪和人類活動等對噪聲源方向性的影響(Sufri et al，2014；Xiao et al，2018、2020；Xu et al，2017)。

2013年4月20日四川省雅安市蘆山縣(30.3°N，103.0°E)發(fā)生MS7.0 地震，震源區(qū)位于龍門山斷裂帶南段，且位于2008年汶川MS8.0 地震地表未發(fā)生破裂的地段。研究蘆山MS7.0 地震前后地下介質(zhì)速度變化情況，對于了解汶川地震與蘆山地震之間的關(guān)系、地震孕育和斷層演化過程有重要意義。

2013年蘆山MS7.0 地震發(fā)生后，相關(guān)學(xué)者通過背景噪聲方法研究了蘆山地震前后的地震波速度相對變化(周晨等，2015；王俊等，2016、2020)，同時也發(fā)現(xiàn)較長周期地脈動噪聲頻段(0.25～0.5Hz)的波速具有季節(jié)性變化特點(diǎn)，可能與當(dāng)?shù)亟邓亢偷叵滤挥嘘P(guān)(王俊等，2020)。

考慮到噪聲源的時空特性對地震波速的監(jiān)測有較大影響，本文利用PSD-PDF方法以及頻域極化法，計算2013年蘆山MS7.0 地震震源區(qū)天全臺(TQU)每月功率譜密度、極化程度和極化方位角概率密度函數(shù)，討論噪聲源的月變或季節(jié)性變化特征，分析震源區(qū)噪聲源方位特征和時空變化情況，為背景噪聲方法監(jiān)測地震孕育與發(fā)生過程中的地震波速變化不確定性分析提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)與方法

四川地震臺網(wǎng)天全臺(TQU)位于鮮水河、安寧河與龍門山斷裂帶交匯的蘆山MS7.0 地震震源區(qū)附近。該臺站采用港震B(yǎng)BVS-60型寬頻帶地震計(60s～50Hz)，采樣率為100Hz。從中國地震局地球物理研究所國家數(shù)字測震臺網(wǎng)數(shù)據(jù)備份中心(鄭秀芬等，2009)收集TQU臺(圖1)2013年1月1日—2013年12月31日的連續(xù)波形記錄；使用垂直分量計算PSD和PDF，并使用三分量記錄計算噪聲極化程度和極化方位角等參數(shù)；具體估算利用由Noise Toolkit Python程序包(Hutko et al，2017)實現(xiàn)。

圖1 天全臺(TQU)地理位置

1.1 PSD/PDF的計算

計算PSD和PDF(圖2)及相關(guān)參數(shù)的步驟如下：

注：(a)為TQU臺站LHZ分量2020年1月1日16點(diǎn)至17點(diǎn)共1h的PSD，其中藍(lán)線代表PSD，紅線為平滑后的PSD；(b)為TQU臺站2020年1月的PDF；上、下黑虛線為全球新高/低噪聲模型。

(1)背景噪聲信號預(yù)處理：①數(shù)據(jù)截取，為減少PSD的方差，用一小時時窗截取連續(xù)信號，相鄰時窗重疊50%，則一天的數(shù)據(jù)被分為47段；將每小時的記錄分為13段，重疊75%；同時考慮到快速傅里葉變換的計算要求2的冪次數(shù)據(jù)量(Cooley et al，1965)，將每一段采樣數(shù)減小為小于上一段采樣數(shù)最大的2的冪指數(shù)。②數(shù)據(jù)預(yù)處理，對每一小段記錄進(jìn)行去均值、去趨勢，以及加10%余弦窗進(jìn)行尖滅處理。

(2)PSD計算：通常采用快速傅里葉變換(Cooley et al，1965)，本文將每小時有重疊度的13個時間段的PSD平均值作為特定小時的PSD。

(3)PDF計算：參考McNamara等(2004)提出的方法，PDF計算流程如圖3所示。

圖3 PDF計算流程

由于不同時間段均得到了各自周期范圍的中心周期Tc處的PSD，因此該中心周期Tc的PDF定義為

P(Tc)=NPTc/NTc

(1)

其中，NPTc為Tc周期對應(yīng)的某個PSD值在1dB范圍內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，NTc為Tc周期對應(yīng)所有PSD估計值總數(shù)，因此PDF反映的是某個中心周期處某一PSD值出現(xiàn)的概率。

本文每一個中心周期Tc處的PSD估計值總數(shù)均超過1000個，PDF分布具有較好的穩(wěn)定性。

1.2 極化度和極化方位角的計算

極化程度和極化方位角的計算主要參照Koper等(2010)的頻域極化法。具體步驟如下：

(1)首先用1h的時窗截取背景噪聲記錄，去趨勢，并在特定頻段范圍內(nèi)去除儀器響應(yīng)。

(2)將每小時序列劃分為16個子序列，相鄰時間的序列重疊50%。

(3)對每個子序列做快速傅里葉變換處理求取譜值，并分別計算3個分量數(shù)據(jù)的互相關(guān)譜。

(4)構(gòu)建每個子序列的背景噪聲譜協(xié)方差矩陣，該矩陣對角線元素為各分量的功率，非對角線元素為不同分量之間的互相關(guān)譜。

(5)將16個子窗口的譜協(xié)方差矩陣計算平均后得到1h時長的譜協(xié)方差矩陣。

(6)對譜協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，相應(yīng)的特征值和特征向量用于計算背景噪聲在該小時內(nèi)的極化參數(shù)。

本文分析噪聲極性參數(shù)包括極化度和極化方位角。極化度β2為

(2)

其中，S為譜協(xié)方差矩陣，t表示求矩陣的跡。極化度β2表示噪聲源中波的偏振方向的復(fù)雜程度，其變化范圍為0～1，β2越小說明極性越弱(Samson等，1980)。當(dāng)矩陣S的特征值都相等時，β2為0，意味著背景噪聲有相對均勻分布的噪聲源；而只有一個非零特征值時，β2為1，此時背景噪聲只有一個噪聲源。

極化方位角由最大特征值的2個水平特征向量計算得到，即

ΘH=tan-1(z3/z2)

(3)

其中，z2、z3為質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動橢圓長軸在水平面上2個水平方向的投影，ΘH指向噪聲源的方向，范圍為0°～360°，具體計算細(xì)節(jié)參考Park等(1987)。

2 結(jié)果與討論

地震背景噪聲的種類可以根據(jù)噪聲所處頻段進(jìn)行劃分，0.05～0.5Hz的背景噪聲信號被稱為地脈動信號，其主要由風(fēng)驅(qū)動海浪相互作用產(chǎn)生(Ebeling，2012)；0.05～0.1Hz的地脈動信號被稱為第一類地脈動(single-frequency(SF)microseisms)，其由海浪作用在淺海海岸產(chǎn)生(Hasselmann，1963)，其頻率與海浪頻率相同，所以也被稱為單頻地脈動；0.1～0.5Hz的地脈動信號，被稱為第二類地脈動(double-frequency(DF)microseisms)，由頻率相同、方向相反的海浪非線性相互作用產(chǎn)生(Longuet-Higgins，1950)，其頻率為海浪頻率的2倍，所以也稱雙頻地脈動。本文主要討論地脈動頻段噪聲特征。

2.1 噪聲強(qiáng)度的月變特征

由圖4所展示的不同月份功率概率密度函數(shù)(PDF)，可以看出不同頻段噪聲強(qiáng)度月變特征：

(1)低頻部分(0.05Hz以下)對應(yīng)長周期噪聲，噪聲強(qiáng)度在1—4月保持較高的水平，之后明顯減弱，總體較低。

(2)在地脈動頻段(0.05～0.5Hz)，PSD函數(shù)通常存在2個峰值，分別為低頻處(0.06～0.1Hz)的單頻峰值以及較高頻處(0.125～0.25Hz)的雙頻峰值，其分別由第一類地脈動和第二類地脈動產(chǎn)生(McNamara et al，2004)。由圖4可以看出，震源區(qū)雙頻峰值全年存在，說明第二類地脈動較為明顯；由圖4(c)、4(d)可以看出，單頻峰值僅在5—8月較為明顯，意味著第一類地脈動能量可能在春夏季略高，秋冬季略低。

(3)高頻噪聲(大于1Hz)主要對應(yīng)人類活動，包括機(jī)器的旋轉(zhuǎn)與錘擊、公路和鐵路交通運(yùn)營以及工廠施工等必要設(shè)施的運(yùn)行(王芳等，2019)。由圖4可以看出高頻段噪聲水平較高，接近NLNM，說明震源區(qū)人類活動頻繁。人類活動的噪聲強(qiáng)度月變特征不明顯；在2月有較為明顯地降低，可能與春節(jié)假期工廠停工導(dǎo)致的人類活動噪聲水平的降低有關(guān)。特別是2020年1月26日新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，疫情管控之后一個月的PDF(圖5)的高頻噪聲水平也有明顯的降低，說明高頻噪聲受人類活動影響較大。

注：2013年度TQU臺站LHZ分量每2個月區(qū)間的PDF；上、下黑虛線代表全球新高/低噪聲模型。

注：圖中箭頭用于突出高頻噪聲水平強(qiáng)弱；上、下黑虛線為全球新高/低噪聲模型。

為更加明顯地展示噪聲能量強(qiáng)度的月變特征，本文計算了TQU臺站2013年連續(xù)波形記錄的不同頻率處譜協(xié)方差矩陣主特征值λmax。由于λmax是主特征值，其比背景噪聲記錄三分量的單個功率要高，并且噪聲極化特性以及三分量噪聲之間的差異均不影響λmax對噪聲功率的表征(Koper et al，2015)。圖6為此次蘆山地震震源區(qū)噪聲2013年主特征值功率的變化情況，在計算每天的PSD時，將每一個頻率對應(yīng)PSD的中位數(shù)作為當(dāng)日某一頻率處的PSD。從圖6可以看出，在0.1～0.5Hz左右的頻帶范圍內(nèi)，噪聲能量水平在7—10月較高，呈現(xiàn)出夏季高、冬季低的季節(jié)性趨勢；在大于0.5Hz的頻段，噪聲能量在2013年4月20日蘆山地震后有明顯的提升，可能是由蘆山地震主震以及余震造成的；在大于1Hz的頻段，除2月有幾天降低，其他時段噪聲能量一直保持在較高的水平；在低于0.1Hz的頻段，噪聲能量水平?jīng)]有明顯的變化特征。

注：白色虛線自下而上分別代表0.05Hz、0.1Hz和0.5Hz；橫坐標(biāo)間隔30天。

為驗證噪聲能量具有上述月變特征，繼續(xù)計算了2014—2020年共7年的PSD變化情況。如圖7所示，噪聲在第二類地脈動頻帶內(nèi)具有前文所述的夏秋季高、春冬季低的特征；在0.5～1Hz頻段，PSD呈現(xiàn)夏季高、冬季低的季節(jié)性變化特征，推測可能由南大洋風(fēng)浪引起了PSD升高(Gimbert et al，2015)；此外，在大于1Hz的人類活動頻段，噪聲PSD在每年的農(nóng)歷新年會有短暫的下降，同時可以看出2020年受新冠肺炎疫情影響，該頻段PSD下降時間較往年更長。

注：白色虛線自下而上分別代表0.05Hz、0.1Hz和0.5Hz；黑色實線框和紅色實線框分別表示0.1～0.5Hz以及0.5～1Hz頻段內(nèi)PSD的季節(jié)性特征(以2018年為例)；橫坐標(biāo)間隔90天。

2.2 噪聲極化程度的月變特征

震源區(qū)背景噪聲不同月份的極化程度如圖8所示，由圖可見在8月之前，低頻(0.05Hz以下)極化程度較高，集中分布在0.8以上，說明8月之前該頻段存在明顯的低頻噪聲源，且隨著月份的增加，高極化程度特征逐漸不明顯；在8月之后噪聲極化程度分布不集中，但相比更高頻段，其整體仍然呈現(xiàn)了較高的極化程度。

注：黑色虛線從左至右分別代表0.05Hz、0.1Hz和0.5Hz。

在地脈動頻段噪聲極化程度較低，基本均分布在0.4以下，說明噪聲源復(fù)雜，可能存在多個方向的噪聲源；進(jìn)入6月份之后，第二類地脈動極化程度有一定增高，該特征一直持續(xù)到10月底，8—10月噪聲極化程度甚至超過了0.4。

在大于0.5Hz頻段范圍，噪聲極化程度超過0.5，較地脈動頻段有一定的提高。

為研究噪聲極化程度的季節(jié)性變化情況，本文給出了2013年TQU臺站每日噪聲極化程度在各個頻率處的中位數(shù)，得到結(jié)果如圖9所示，可以看出噪聲極化程度的季節(jié)性特征不明顯，但在大于0.5Hz頻帶范圍內(nèi)，4月之后噪聲極化程度有短暫的升高。

注：白色虛線自下而上分別代表0.05Hz和0.5Hz。

基于上述極化程度分布情況，同時考慮到背景噪聲互相關(guān)方法對噪聲均勻分布假設(shè)的要求，在實際分析中，應(yīng)盡量避免使用極化程度較大的噪聲數(shù)據(jù)。

根據(jù)震源區(qū)不同月份的噪聲極化程度，各月份的噪聲極化度在小于0.05Hz以及大于0.5Hz的頻段范圍內(nèi)較大，而0.05～0.5Hz頻段極化程度均在0.4以下，該頻帶內(nèi)極化程度較低，因此較適合使用背景噪聲互相關(guān)方法研究介質(zhì)波速變化情況。

2.3 噪聲極化方位角的月變特征

長周期噪聲通常來源于多種復(fù)雜因素作用的結(jié)果(McNamara et al，2004)，因此在該頻段內(nèi)通常存在多個方向的噪聲源。由不同月份的背景噪聲極化方位角(圖10)可以看出，在長周期噪聲頻段內(nèi)(0.05Hz以下)，主要存在極化方位角為280°、260°、220°、120°和70°左右的噪聲源，其中來自220°左右的噪聲源全年存在，來自260°和70°的噪聲源存在于春、夏季節(jié)的4—7月，280°和120°的噪聲源主要存在于秋、冬季節(jié)的10—12月。

注：黑色虛線從左至右分別代表0.05Hz、0.1Hz和0.5Hz。

第二類地脈動主要來自海浪之間的非線性相互作用。根據(jù)地脈動頻段噪聲極化方位角(圖11)可以看出，第二類地脈動極化方位角主要分布在150°～210°，其在夏、秋季節(jié)(5—9月)比較明顯，在春、冬季節(jié)(1—4月、10—12月)略不明顯。此外，在第二類地脈動頻率較低的頻段范圍處(0.15～0.2Hz)存在極化方位角在60°左右的噪聲源，該噪聲源在春、冬季節(jié)較為明顯，夏季不明顯。根據(jù)全球海浪有效波高的相關(guān)結(jié)果(Wang et al，2018；張演，2021)，北半球秋、冬季海浪波高大于春、夏季，南半球春、夏季海浪波高大于秋、冬季，由此推斷震源區(qū)極化方向在150°～210°的第二類地脈動可能是來自南太平洋與印度洋的海洋噪聲源，而來自60°左右的第二類地脈動為北太平洋海洋噪聲源。第二類地脈動噪聲源季節(jié)性變化結(jié)果與噪聲功率的季節(jié)性變化結(jié)果(圖5)也能夠較好地吻合。

圖11 TQU臺站2013年地脈動頻段極化方位角頻譜特征

第一類地脈動主要由海浪作用于海岸線產(chǎn)生。在第一類地脈動頻段，全年存在一個極化方位角為30°的噪聲源，其在春、夏季不明顯，秋、冬季較明顯，可能來自北太平洋與歐亞大陸東海岸的相互作用。此外，在210°左右存在一個噪聲源，其僅存在于1—4月，可能來自北印度洋與海岸的相互作用，也可能是來自長周期頻段的噪聲源，該噪聲源的頻率范圍較大，延續(xù)到了地脈動噪聲頻段。

高頻噪聲主要來自人類活動。研究區(qū)域的高頻噪聲極化方位角主要分布在150°～200°之間，沒有明顯的月變特征。

根據(jù)上述噪聲源特征的研究結(jié)果，可以得到以下認(rèn)識：

(1)2013年蘆山MS7.0 地震震源區(qū)長周期噪聲極化程度較高，噪聲能量水平較低，噪聲源方向性強(qiáng)；

(2)震源區(qū)第二類地脈動極化程度相對較低，噪聲能量水平具有季節(jié)性變化特征；

(3)第一類地脈動噪聲源的分布存在季節(jié)性變化，可能會造成波速測量結(jié)果的周期性振蕩(Zhan et al，2013)。

因而，在應(yīng)用背景噪聲互相關(guān)方法監(jiān)測介質(zhì)波速變化時，應(yīng)充分考慮噪聲強(qiáng)度季節(jié)性變化帶來的誤差以及噪聲源方位極性對監(jiān)測結(jié)果的干擾。此外，在第二類地脈動頻段范圍內(nèi)的波速季節(jié)性變化可能是由地下水位季節(jié)性變化而產(chǎn)生的，并非全部由噪聲源周期性振蕩引起(王俊等，2020；顧悅等，2021)。

3 結(jié)論

本文計算了蘆山MS7.0 地震震源區(qū)TQU臺站2013年各個月份的功率譜密度、極化程度和極化方位角，并繪制概率密度函數(shù)圖對噪聲源特征進(jìn)行分析。主要得到以下結(jié)論：

(1)震源區(qū)長周期噪聲頻段(小于0.05Hz)噪聲強(qiáng)度較低，噪聲極化程度比其他頻段高。長周期噪聲種類較多且具有極化方位角明顯的特點(diǎn)，產(chǎn)生因素較為復(fù)雜，季節(jié)性特征不明顯。

(2)震源區(qū)地脈動主要有2種來源，分別為海浪相互作用產(chǎn)生的第二類地脈動以及海浪作用于海岸產(chǎn)生的第一類地脈動。第二類地脈動可能來自太平洋、大西洋以及印度洋等深海區(qū)，噪聲強(qiáng)度具有一定的季節(jié)性規(guī)律。從極化方位角來看，來自北方的第二類地脈動噪聲源在冬季較為明顯，極化方位角范圍0°～50°，推測為北太平洋的海洋噪聲源，其對應(yīng)頻率為0.1Hz左右；而來自南方的第二類地脈動噪聲源在夏季較為明顯，極化方位角范圍150°～200°，推測可能是來自南太平洋和南印度洋的海洋噪聲源，其對應(yīng)頻率范圍較大，為0.1～0.5Hz，其中0.1Hz左右極化方位角季節(jié)性變化較為明顯，0.2～0.5Hz全年極化方位角無明顯變化。此外，第二類地脈動能量水平存在夏季強(qiáng)、冬季弱的季節(jié)性特征。第一類地脈動極化方位角為30°和210°，可能分別對應(yīng)北太平洋對歐亞大陸東海岸的作用以及北印度洋對中南半島西海岸的作用。

(3)高頻噪聲主要對應(yīng)人類活動，其噪聲能量水平受人類活動影響較大，在農(nóng)歷春節(jié)以及新冠肺炎疫情管控期間噪聲能量水平會有明顯的降低。研究區(qū)域的高頻噪聲極化程度較低，其極化方位角范圍較廣。

根據(jù)2013年蘆山MS7.0 地震震源區(qū)噪聲源特性，可以分析該地區(qū)背景噪聲互相關(guān)方法的誤差來源，推測在0.1～0.2Hz會產(chǎn)生由噪聲方位的季節(jié)性變化導(dǎo)致的誤差，這會使相對噪聲監(jiān)測中波速變化的測量結(jié)果產(chǎn)生周期性振蕩；同時在0.1～1.0Hz左右的頻段范圍內(nèi)，噪聲能量水平存在季節(jié)性變化，主要影響背景噪聲層析成像精度。

致謝：審稿專家對本文提出了建設(shè)性意見，本文使用的連續(xù)波形數(shù)據(jù)由中國地震局地球物理研究所國家數(shù)字測震臺網(wǎng)數(shù)據(jù)備份中心提供，繪圖使用了GMT(Wessel et al，2019)和matplotlib(Hunter，2007)軟件包，在此一并表示感謝。