本研究区位于中国大陆中东部地区(102°E—122°E，22°N—42°N)，受西太平洋板块､菲律宾板块和印度板块向欧亚板块俯冲作用的影响，研究区地质构造复杂^[1].既有古老的中朝地台和扬子地台，又有贯穿中国大陆中部的秦祁昆仑连造山系和华南造山系等^[2](图 1).两大地台内部还分布着多个不同规模的中新生代沉积平原和盆地，既有位于扬子地台的四川盆地､位于中朝地台的鄂尔多斯盆地和华北—渤海湾盆地等大型盆地，又有江汉盆地､苏北盆地等规模相对较小的盆地^[3-4].研究区的地壳厚度分布十分不均匀，整体趋势是自东向西不均匀增厚.已有的地壳厚度的结果显示^[5-6]，区域内存在两条主要地壳厚度的突变带.最显著的一条地壳厚度突变带位于研究区东部，呈北北东走向，北起大兴安岭，途径太行山至武陵山.该突变带以东地壳厚度较薄，变化平缓，平均厚度约为36km;另一条地壳突变带位于研究区西部，北起六盘山，向南经过龙门山和大凉山.该突变带以西，地壳厚度急剧增厚，最厚可达约56km.

图 1

Fig. 1

图 1 中国大陆中东部地区主要构造单元分布图 灰色粗线勾勒出主要块体，蓝色细线表示主要断层;0B:鄂尔多斯盆地; SCB:四川盆地;JB:江汉盆地;NJB:苏北盆地. Fig. 1 Major geological structures sketch map ofcentral and eastern China. Gray thick lines mark the major blocks and blue thin lines represent main faults.

为了解中国大陆复杂的地壳和上地幔结构，地震学家利用地震面波层析成像方法在该区开展了一些研究^[7-11].滕吉文等^[7]利用中国数字地震台网台站记录到的瑞雷波观测资料，使用随机反演理论得到了东南大陆及陆缘地带纯路径的频散数据，并反演了该区剪切波三维速度结构，结果的分辨率在4°左右.其结果显示了华南大陆的Moho界面自西向东逐渐减薄的特征.Huang 等^[8]使用11 个CDSN台站和22个周边地区数字地震台记录的瑞雷波数据，反演得到了10~184s的瑞雷波群速度分布，通过每个节点间的纯路径频散曲线的反演，得到了研究区的三维剪切波速度结构，成像的横向分辨率在4°~6°左右.在此基础上，Huang 等^[10]增加了中国和全球数据中心的瑞利波资料，提高了华北克拉通地块的成像分辨率.Feng和An^[11]联合283个台站记录的地方震和远震数据，反演得到了中国大陆三维瑞利面波群速度分布并进一步得到了S波速度结构，其结果的横向分辨率可达2°~3°左右.受地震分布不均匀､台网定位精度的制约，基于地震的面波层析成像法在地震活动性相对较弱的华南地区分辨率较低.本研究区中已有的面波层析成像的分辨率多在2°以上，难以分辨出较小的构造块体.此外，由于高频面波在传播过程中易发生衰减和频散，地震面波层析成像在短周期的分辨率较低.

地震面波层析成像法的这些局限性可由近些年来发展起来的一种无源层析成像法—噪声层析成像法来改进.Lobkis和Weaver^[12]通过理论和实验研究表明，两个接收点处漫射波记录之间的互相关产生接收点之间的经验格林函数^[13].Shapiro等^[14]成功地将该方法应用在层析成像研究中，得到了美国加州地区周期为7.5s和15s的面波群速度分布图像.此后，利用背景噪声进行面波层析成像得到了快速应用和发展^[15-23].由于噪声面波层析成像法不受天然地震震源分布不均､数量不足等因素的影响，只要有分布均匀､数量足够的台站，即使在地震较少的地区也可以得到分辨率较高的速度图像.此外，该方法在短周期得到的速度分布图的分辨率也往往高于地震面波层析成像法.因此，相比于地震面波层析成像方法，噪声面波层析成像法具有独特的优势.Zheng等^[17]首先利用中国CNSN 台网和中国大陆周边IRIS台网的59个台站记录的18个月的连续波形数据，反演得到了中国大陆8~60s的瑞利波群速度分布图像，其中10~20s的图像结果显示瑞利波群速度与地壳浅部的地质结构有关，30s左右的群速度分布图像则反映了与区内地壳厚度的显著相关性.Sun等^[21]在Zheng等^[17]研究的基础上增加了西藏和四川盆地的PASSCAL 流动台站，得到中国大陆相对更高分辨率的10~60s瑞雷波群､相速度分布图，并进一步得到了中国大陆地壳上地幔剪切波速度结构.Li等^[19]开展了中国大陆中西部地区的噪声瑞利面波成像，房立华等^[20]利用华北地区布设的190个宽频带和10个甚宽带台站资料，反演了华北地区7~23s的瑞利波群速度分布图像.上述针对中国大陆的研究，使用东部的台站有限，其他研究又以中国大陆西部或华北盆地为主.

本研究利用近年来中东部地区建立起来的数字地震台网台站数量多的优势，使用了比以往研究数量更多更密集的台站记录到的21个月数据，反演了中国大陆中东部地区8~50s分辨率可达0.5°的层析成像图.

本研究从中国大陆中东部地区国家台网和区域台网中，挑选出494个分布基本均匀的宽频带台站，为了保证在研究区的边界地区仍能有较好的射线分布，联合使用了中国大陆周边地区7个IRIS 台站.利用这些台站记录的21个月的背景噪声数据，开展短周期面波成像研究^[24].地震计的主体类型是CTS-1､KS2000､BBVS-120和CMG-3ESPB，绝大部分仪器的频带宽度的低频端为60s和120s, 有少数仪器可达360s.从图 2 可以看出，这些台站分布基本均匀，平均台间距约为100km.使用这些台站从2009年1月到2010年9月经1 Hz重采样的垂直分量连续波形数据进行噪声面波层析成像.

图 2

Fig. 2

图 2 本研究使用的台站分布图.白色三角为本研究所使用的国家台网和区域台网，灰色三角为IRIS台站 Fig. 2 Distribution of seismic stations used in this studyWhite triangles represent China national and regional network stations, while gray triangles denote IRIS stations.

数据处理的方法主要参考Bensen等^[25]的背景噪声数据处理过程，主要分为以下四个步骤:(1)单台数据处理;(2)台站对间互相关计算和长时间叠加;(3)由时频分析法(FTAN)^[26]测得速度频散曲线;(4)区域群速度层析成像.

单台数据处理的目的主要是消除地震信号，突出背景噪声.首先对单台数据进行去均值､去零漂､时钟校正，并把数据分成长度为一天的数据单元.然后进行5~150s带通滤波和时域归一化.时域归一化是单台数据处理最重要的步骤.本研究根据Bensen等^[25]对归一化方法所做的讨论，使用滑动绝对值平均法对所使用的数据进行处理.

按上述步骤准备好单日的单台背景噪声时间序列数据后，对两两台站的单日时间序列进行互相关和叠加.首先在频率域进行单日互相关计算，然后转换到时间域把单日的时间序列依次叠加直至21 个月，最后得到台站对间经验格林函数(EGF).与Zheng 等^[17]的研究类似，我们发现互相关波形正负时间坐标轴的分量振幅是不对称的，这种不对称分布的主要原因是由于台站两侧噪声源性质的分布不均匀.我们将所得的正负时间轴的互相关波形的正负分量取均值，从而得到互相关波形的“对称"分量，并在接下来的计算中只使用该对称分量.以YNGYA 台站为中心台为例，得到的台站对间的互相关波形的对称分量如图 3所示.

图 3

Fig. 3

图 3 以YNGYA台为中心的互相关波形(经过10〜40 s滤波) Fig. 3 Symmetric component of the cross-correlations between stationYNGYA and other stations (band-pass filtered 10~40 s)

本研究基于的方法^[26]，采用反频散滤波或相位匹配滤波去除潜在干扰，获得了501 个台站两两台站之间的瑞利波群速度频散曲线.图 4a是广东台网GDSHD 和四川台网的SCSPA 台站对的大弧路径，该大圆路径穿过了四川盆地.图 4(b､c)是瑞利波经验格林函数及频散曲线示意图.从台站对间面波格林函数的滤波分析及其频散曲线可以看出，研究区基于背景噪声的瑞利面波存在明显的频散特征，其中长周期部分的速度较快.

图 4

Fig. 4

图 4 瑞利波经验格林函数及频散曲线示意图 (a) GDSHD和SCSPA台站对的大弧路径;(b)沿图(a)的经验格林函数经不同频带滤波后的结果;(c)由时频分析法提取的 (a)台站对的瑞利波群速度频散结果(蓝色曲线)，黑色曲线是由Shapro和Rtzwoller[27]的全球剪切波速度模型得到的预测值. Fig. 4 Example of Rayleigh wave EGFs and dispersion measurements. (a) Ray path between station GDSHD and SCSPA; (b) EGFsfiltered in different frequency bands along the path in (a); (c) Rayleigh wave dispersion measurement (blue curve) retrieved byfrequency-time analysis. The black curve s the prediction from the 3-D global shear velocity model of Shapiro and Ritzwoller (2002)

本研究理论上可获取125000条频散曲线，为了确保层析成像结果的可靠性，我们基于信噪比测试和台间距对这些频散曲线进行了筛选.首先，计算各周期全部EGF的信噪比(SNR)，只保留SNR 大于10的频散曲线.此外，对各周期，剔除了台间距小于3倍波长的记录.经过上述标准筛选后，各周期的频散曲线数目如图 5所示，统计结果表明在10~30s周期范围内，使用的频散曲线数目最多.图 6给出了各周期0.5°×0.5°网格内射线密度的空间分布，可见周期30s及以下的射线分布密集，40s以后射线覆盖程度有明显下降，但中心区域仍然达到每个网格5000条左右.

图 5

Fig. 5

图 5 各周期所使用的频散曲线数目分布 Fig. 5 Distribution of dispersion measurementsfor different periods

图 6

Fig. 6

图 6 各周期0.5°×0.5°网格内射线密度分布 Fig. 6 The ray density maps calculated in 0 5°×0 5℃ells for different periods

利用筛选过后的瑞利波频散曲线，把研究区划分为0.5°×0.5°的网格，使用Barmin 等^[28]的射线理论层析成像法反演群速度图.第i条射线的走时残差为

(1)

(2)

t_i是沿第i条射线的观测走时，t₀ 是根据初始模型计算的走时，c₀ 是参考模型速度，c是实际速度，m是相对于初始模型的速度扰动，ε_i是观测误差.走时残差可表示为

(3)

为了确定速度扰动m，最小化目标函数:

(4)

其中，G为计算走时的M×N阶矩阵，M为使用的射线数，N为划分的网格数，C为观测误差的协方差矩阵，d是走时残差矢量，Q是确保阶稳定性的M×M矩阵，可表示为

(5)

F是空间平滑项，H是模型加权范数的约束项.矩阵Q由阻尼参数α，σ，β控制.使用不同的α，σ，β值将得到不同的m，本研究经过反复试验，确定不同周期合适的阻尼参数，得到了比较合理的瑞利波群速度分布图.

我们将研究区域划分为0.5°×0.5°的网格，反演得到了8~40s的瑞利波群速度扰动分布图(图 7).图 8中给出了各周期相应的分辨率，在研究区的中心位置各周期图像的分辨率可达0.5°.由图 7可见，本研究的Rayleigh波群速度成像结果与中国大陆中东部地区已知地质构造有着较好的一致性，且与前人利用地震层析成像^{[10-11， 29-30]}和噪声面波层析成像^{[17， 19-21， 23]}的结果基本吻合.本文选取了有代表性的10个周期的群速度图(图 7)进行讨论.

图 7

Fig. 7

图 7 不同周期的瑞利波群速度分布图.图中灰色是分辨率低于160 km的区域 Fig. 7 Maps of Rayleigh wave group velocities at different periods. Areas with resolution worse than 160 km are clipped to gray

图 8

Fig. 8

图 8 不同周期分辨率图.研究区内大部分区域分辨率可达约0. 5°，而在研究区的边缘地带，由于射线密度相对小分辨率有所下降. Fig. 8 Resolution maps for different periods. The resolution can reach to about 0 5 degree at mostof the research areas and declines toward the periphery due to the density decrease of rays .

在短周期(8~20s)的Rayleigh波群速度分布图像中，低群速度分布清晰地勾画出了四川盆地､鄂尔多斯盆地､华北平原､渤海湾盆地､苏北盆地等主要沉积盆地，甚至江汉盆地也清晰地显示出.四川盆地､鄂尔多斯盆地､华北盆地､渤海湾盆地的低速特征在周期为20s的群速度图中仍然显著.燕山褶皱带､山西复背斜､秦岭造山带和整个华南造山系等主要褶皱带和造山带则呈现高群速度分布特征.周期25~40s的群速度图像中，整个研究区呈现典型的速度分区特征，即大兴安岭—太行山—武陵山地壳厚度突变带和重力梯度带所划分的西部低速及其东部高速.其中东部高速度区又以秦岭造山带为界，其北部包括华北平原及其周围的褶皱带呈现相对低速，而秦岭造山带以南则为高速度区.自30s群速度图开始，可分辨出群速度在六盘山—龙门山—大凉山地壳厚度突变带以西进一步减小.在40s的群速度图像中，东部秦岭造山带南北的速度差异基本消失，仅呈现出显著的以大兴安岭—太行山—武陵山地壳厚度突变带为界的东西差异.

在周期25s以下即地壳深度约25km 以上，华北盆地的低群速度分布均异常显著，而其周围的燕山褶皱区､山西复背斜､鲁西复背斜呈现较高的群速度.低群速度区域非常好地勾画出了华北平原的断陷盆地形态^[31]，与华北—渤海湾自早第三纪以来的断块分布结构一致.

鄂尔多斯盆地位于大兴安岭—太行山—武陵山地壳厚度突变带的西侧.在周期8~10s时，低群速度勾画出了整个盆地形态.周期为12~20s时，盆地东南部的群速度相对高于西北部，揭示出其中地壳存在一定程度的非均匀性.周期30~40s, 浅层成像结果中的鄂尔多斯盆地形态完全消失.

四川盆地位于古老的扬子板块，自晚中生代以来一直具有较稳定的沉积环境，积累了较厚的沉积层.在短周期(8~20s)，群速度分布很好地勾勒出四川盆地的块体形态，低速分布与其周围高速的山区､褶皱带形成鲜明的对比.周期12s开始，瑞利波在四川盆地中央呈现出显著的高群速度.30s以上，高速特征更加明显，我们认为这一现象反映了该盆地内部地壳的非均匀特征.据马杏垣等^[5]，四川盆地是上地幔隆起区;朱介寿等^[32]的四川黑水—台湾莲花池地学断面的地质地球物理学探测结果表明，四川盆地具有双层基底结构，其沉积层下的变质基底和结晶基底在盆地中央均轻微地向上隆;郭正吾等^[33]认为，四川盆地的结晶基底具有“两隆三凹"的特征，川中地区的基底埋深最浅，仅为6~7km, 川西和川东地区埋深较深，为10~12km.根据这些解释我们推断可能是由于盆地基底上隆导致了其中央高速异常.另外，四川盆地除成都平原外其他地区很少接受新生代沉积^[33]，且在晚始新世开始接受风化剥削，这可能是其地壳平均速度高于华北平原的原因.

在周期20s以下的短周期图像中，秦岭造山带､太行山､鄂黔褶皱带的高速异常显著.周期20s以后，这些高速带基本消失，群速度没有显示出与周围构造的差异.

我们选择几组剖面(图 2)，讨论得到的Rayleigh波群速度与沉积层厚度^[34]､由全球参考模型(http://mahi.ucsd.edu/Gabi/rem.html[2011-10-25])计算的地壳厚度之间的相关性(图 9).我们发现，各剖面的瑞利波群速度曲线在短周期(8~20s)都具有较好的一致性，且其变化与沉积层厚度整体变化趋势相似，尤其8s的瑞利波群速度与沉积层厚度曲线形态基本一致;而25~40s周期的群速度则与地壳厚度沿剖面的变化趋势一致性较好，随着深度增大(周期变大)，群速度也显著变大.同一周期的曲线中，地壳厚度较小地区的群速度相对较大.周期为40s时，在大部分区域，面波已经进入上地幔，所以群速度这种变化趋势不再明显.

图 9

Fig. 9

图 9 沿所选剖面的瑞利波群速度与沉积层厚度和地壳厚度的对比 Fig. 9 The comparison of Rayleigh wave group velocities with sediment thickness and crustal thickness along the selected path

图 9中，路径AA′穿过鄂尔多斯盆地､山西复背斜和华北平原—渤海湾盆地.盆地的群速度显著较低，且在渤海湾盆地达到最低值，在山西复背斜则呈现高值.8s､10s､12s､15s的群速度曲线与沉积层厚度曲线基本一致，反映出15km 以上的地壳中，Rayleigh波的群速度与沉积层直接相关;而18~20s的群速度曲线中，渤海湾盆地的群速度则出现回升，揭示了渤海湾盆地下方相对高速的中地壳特征.沿该路径周期25~45s群速度曲线虽有一些差别，但是整体与地壳厚度沿该路径的变化趋势一致性较好.

路径BB′自西向东穿过四川盆地及大部分华南块体.在四川盆地，8s的Rayleigh波群速度与沉积层厚度形态基本一致，而10~20s的群速度则在四川盆地中心出现高速回升，说明10~20km 以上的地壳中，Rayleigh波速度主要与变质层和结晶基底相关，中央高速反映了盆地下方变质层和结晶基底变形､轻微隆起的特征.自穿过四川盆地的CC′､FF′剖面速度曲线中均可看到此现象.剖面EE′自北西向南东穿过鄂尔多斯盆地､华北盆地南边界及苏北盆地，在鄂尔多斯盆地下方，周期8s的群速度与沉积层厚度曲线一致，而10~20s的群速度则出现反向上升，揭示出鄂尔多斯盆地东部结晶基底下方地壳介质的高速特征.20s以下的Rayleigh 波群速度在华北盆地及苏北盆地显著减小.剖面FF′分别穿过四川盆地､经过秦岭造山系，并沿NE 方向穿过华北盆地.由图可见，虽然华北盆地沉积层厚度(4km左右)比四川盆地(8km 左右)浅，但对群速度的影响更为显著，8s的Rayleigh 面波穿过华北盆地时群速度降低了近30%.

本研究使用了中国大陆中东部地区494个数字地震台网和7个周边地区IRIS 台站的宽频带地震仪连续噪声波形数据.通过台站对间的背景噪声波形的互相关计算，经过对21个月数据的叠加和严格的信噪比测试，提取到了大量的频散曲线，在0.5°×0.5°的网格上反演得到了8~40s的瑞利波群速度分布图像，在研究区的中心位置各周期图像的分辨率均可达约0.5°(图 8).

根据8~40s的瑞利波群速度分布图像，我们的结论可以归纳为以下几个方面.

(1) 短周期(8~20s)瑞利波的群速度与地壳中上部地质特征一致性较好，群速度图像清晰地勾画出了中国大陆中东部地区的盆地及平原，包括华北盆地､四川盆地､鄂尔多斯盆地､苏北盆地等主要盆地，以及规模较小的江汉盆地.其中8s周期瑞利波群速度的变化趋势与沉积层厚度完全正相关，10~20s周期的瑞利波群速度则反映出了中上地壳结构的影响.主要造山带和褶皱带则呈现高速分布:秦岭造山带､山西复背斜､鄂黔褶皱带显示出相对的高速异常，周期20s 以后，研究区高速的造山带基本消失.

(2) 中长周期(25~40s)瑞利波分布主要反映地壳下部至上地幔顶部的地质特征.在此周期范围内速度分布存在北北东—南南西向的分界线，该分界线与中国大陆中部沿大兴安岭—太行山—武陵山的地壳突变带重合.

(3) 25s以下的群速度图像给出了华北平原中下地壳的显著低速特征，低速区的几何形态与早第三纪华北盆地的断块分布形态一致，揭示出华北平原地壳内部介质结构强烈的非均匀性，以及中新生代沉积的强烈影响.

(4) 在各周期的群速度图中，四川盆地中部显示出显著的高速分布，反映四川盆地基底的上隆特征.(5)20s以下周期的群速度分布图中，鄂尔多斯盆地西北部的速度显著低于东南部，显示出鄂尔多斯盆地下方结构的不均匀性.

中国地震局地球物理研究所“国家数字测震台网数据备份中心"为本研究提供地震波形数据.文中所有图片的绘制均使用了GMT 软件(Wessel和Smith, 1998).陈章立研究员和闻学泽研究员在本文的讨论和解释中提供了帮助，在此一并表示感谢.