2013, Vol. 56
噪声层析成像是近年来国内外地震学研究的一个热点.该方法通过对两个台站长时间的背景噪声记录进行互相关计算，提取台站间的格林函数，获取面波频散信息，并进一步通过层析成像方法获得地球内部的速度结构.与传统的面波层析成像方法相比，噪声层析成像有诸多优点：不依赖于地震，可以获得较为均匀、密集的射线分布，并可获得较多的短周期频散测量，因此其分辨能力、尤其是对地壳浅层的分辨能力大有提高.近年来这一方法在国内外得到了比较广泛的应用[1-14].
目前，噪声层析成像主要是利用从背景噪声中提取的瑞利波进行成像，而利用勒夫波进行噪声层析成像的研究较少.这主要是因为水平分量受地方性干扰源的影响较大，一般认为很难从水平分量提取出高信噪比的勒夫波.最近，对水平分量连续波形数据的分析表明，背景噪声中不仅包含瑞利波，还包含能量很强的勒夫波[15-16].利用从背景噪声中提取出的瑞利波和勒夫波资料，反演其频散曲线，可以获得SV波和SH波的速度结构.通过比较这两种剪切波的速度差异可研究壳幔介质的各向异性，这对于研究壳幔变形及其耦合机制是非常重要的[17].因此，勒夫波噪声层析成像也开始引起人们的关注.
华北是地震灾害多发区，历史上曾多次发生破坏性地震，长期以来一直是地质与地球物理学科的重点研究区域.近年来，国家自然科学基金委启动了重大研究计划项目---华北克拉通破坏，使华北再次成为国际地学界关注的热点区域[18].许多学者使用多种地球物理方法研究了华北克拉通的深部结构，并取得了许多重要认识[11, 14, 18-22].为研究华北克拉通的破坏和岩石圈减薄，探讨华北地区强震的深部孕震环境，中国地震局地球物理研究所于2006年11月份在华北地区开展了大规模流动地震台阵观测，这为获取华北地区高分辨率的深部结构图像提供了宝贵的数据.图 1是研究区域内的主要构造单元和台站分布图.
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图 1 华北地区地形、主要地质构造单元和台站分布图 （a）研究区域的地形及主要构造单元分布图，据文献[23-25]修改.Ⅰ主要活动断裂，Ⅱ华北盆地内部的隐伏断裂，Ⅲ华北盆地边界，Ⅳ下第三纪坳陷.①太行山山前断裂，②五台山山前断裂，③蔚县-延庆断裂，④口泉断裂，⑤南口-孙河断裂，⑥夏垫-凤河营断裂，⑦滦县-乐亭断裂，⑧昌黎-宁河断裂，⑨沧县断裂.CN：埕宁隆起；CX：沧县隆起；DT：大同盆地；HH：黄骅坳陷；JY：济阳坳陷；JZ：冀中坳陷；LQ：临清坳陷；YH：延庆-怀来盆地；YY：阳原-蔚县盆地.灰色条带表示南北重力梯度带，北东向的黑色虚线将研究区划分为东部块体、中部块体和西部块体.（b）台站分布和分区示意图.三角形代表宽频带台站，圆圈代表甚宽带台站. Fig. 1 Topography, tectonic sketch map and station distribution map of the study region (a) Topography and tectonic sketch map of the study region.The map is modified from reference [23-25].The legend is shown at the bottom.Ⅰ, Major faults; Ⅱ, Deduced faults; Ⅲ, Boundary of Cenozoic basins; Ⅳ, Depression areas in North China basin.The names of major faults and geological units areas following:①Taihangshan fault; ②Wutaishan fault; ③Yuxian-Yanqing fault; ④Kouquan fault; ⑤ Nankou-Sunhe fault; ⑥Xiadian-Fengheying fault; ⑦Luanxian-Leting fault; ⑧Changli-Ninghe fault; ⑨Cangxian fault.The names of the basins and major geological units are:CN, Chengning uplift; CX, Cangxian uplift; DT, Datong Basin; HH, Huanghua depression; JY, Jiyang depression; JZ, Jizhong depression; LQ, Linqing depression; YH, Yanqing-Huailai Basin; YY, Yangyuan-Yuxian Basin.The thick grey line is Taihangshan gravity lineament.The study region is divided into eastern block, middle block and western block by the black dashed lines.(b) Station distribution map.The triangles and circles show the location of broadband and very broadband stations, respectively. |
本研究利用华北地震台阵的观测数据，使用互相关方法提取了勒夫波的经验格林函数，对其信噪比进行了分析，使用多重滤波方法测量得到了勒夫波群速度频散曲线，将研究区域划分为0.25°× 0.25°的网格，利用噪声层析成像方法得到了4~30s的勒夫波群速度分布图像，并和全球其它典型克拉通和裂谷地区的勒夫波频散曲线进行了对比分析，为研究华北克拉通深部结构的空间差异特征和确定华北克拉通破坏的空间范围提供了约束和参考.
2 数据和方法 2.1 数据本研究使用中国地震局地球物理研究所在华北布设的200个流动台站的观测数据，其中190套为宽频带地震计，10套为甚宽带地震计.宽频带流动地震仪由Refteck130B数据采集器和GuralpCMG-3ESPC地震计组成，地震计频带范围为60s~50Hz；甚宽带流动地震仪由Refteck130B数据采集器和GuralpCMG-3T地震计组成，地震计频带范围为120s~50Hz.在安装地震计时，每个台站都使用罗盘确定磁北方向，并进行磁偏角校正，确保地震计的方位误差在3°以内.这些台站覆盖了华北盆地、燕山隆起、太行山隆起，以及山西断陷盆地，平均台站间距约为35km.本研究使用了2007年1月份至2008年2月份的连续波形数据.
2.2 勒夫波的提取本研究采用的数据处理方法与Bensen等[26]，房立华等[27]基本相同.数据处理步骤主要由五部分组成：（1）单台数据预处理，（2）长时间波形记录的互相关计算和叠加，（3）频散曲线的测量，（4）质量控制和误差分析，（5）面波层析成像.
在数据预处理阶段，我们首先对各台站每天的数据进行重采样（1 Hz）、仪器响应校正、去均值、去倾斜分量和带通滤波（4~100s）处理，然后利用滑动绝对平均方法进行时间域归一化，并通过频谱白化处理抑制单频信号的干扰，拓宽背景噪声信号的频带，获得更加连续的频散曲线.
对每一台站对的水平分量数据按照台站间的方位角旋转到径向（R-R）和切向（T-T），进行互相关计算，通过叠加获得两台间最终的互相关结果.图 2是提取出的勒夫波经验格林函数.我们把正负分支反序后再叠加，形成“对称分量”，以提高信噪比.实际上，也可以先分别计算垂向（Z-Z），东西向（E-E）和南北向（N-N）三个分量的互相关函数，最后再根据台站间的方位角和反方位角旋转到径向和切向分量.
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图 2 部分台站对切向分量的互相关结果 纵坐标为台站间距，对波形应用了10~50s的带通滤波. Fig. 2 Bandpass filtered (10~50s) cross correlations as a function of distance and lag time The x-coordinate is lag time and the y-coordinate is inter-station distance.The waveforms are bandpass filtered between 10 and 50 s. |
为了提高层析成像结果的可靠性，减少频散测量的工作量，我们计算了互相关波形数据Z-Z、R-R和T-T三个分量的信噪比，并据此作为数据筛选的标准之一.信噪比的计算方法为：对于某一周期，首先以该周期为中心周期，进行窄带滤波.然后选取一个信号窗口和一个噪声窗口，分别计算信号窗口内振幅绝对值的最大值和噪声窗口内数据的均方差，两者的比值即为信噪比.信号窗定义为群速度2km/s和5km/s的信号到时之间的窗口，噪声窗定义为互相关函数的1000~1500s之间的时间序列.
图 3是所有间距大于100km的互相关函数的平均信噪比，三个分量的信噪比变化趋势是相似的，垂向互相关函数的信噪比最高，切向次之，径向最低.R-R和T-T分量是由东西、南北两个水平分量旋转后得到的，由于水平分量地震波形的信噪比一般要比垂直分量低，因此径向和切向互相关函数的信噪比也相对较低.瑞利波和勒夫波的信噪比曲线在9s附近有一极小值，在15s附近有一极大值，这反映了不同周期的噪声特征和形成机制是不同的，这和前人的研究结果一致[28-29].值得注意的是，当使用日本和中国东部的地震台站计算噪声互相关函数和测量频散曲线时，需要考虑来自日本Kyushu岛的火山信号的影响[11].
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图 3 Z-Z，T-T，R-R三个分量互相关函数的信噪比 Fig. 3 Signal to noise ratio of noise cross correlation functions in Z-Z, T-T and R-R component |
研究表明，当信噪比大于7时，测量得到的频散曲线较为稳定、可靠[6].我们选择信噪比大于7的互相关波形数据，并舍弃了台站间距小于3倍波长的数据，使用多重滤波方法测量了勒夫波的群速度频散曲线[30].图 4是勒夫波群速度频散曲线测量的例子.
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图 4 勒夫波群速度频散测量示意图 （a）A104和ZANH台切向分量互相关函数的正分支；（b）群速度频散图，蓝色曲线为提取的频散曲线，横坐标为对数坐标. Fig. 4 Example of Love wave group velocity dispersion measurement (a) Positive segment of cross correlation function obtained between A104 and ZANH station; (b) FTAN diagramo btained after multiple filter analysis.The blue line shows the dispersion curve. |
本文采用Ditmar和Yanovskaya[31]、Yanovskaya和Ditmar[32]提出的面波层析成像方法，反演得到了4~30s的群速度分布图像.该方法是Backus Gilbert方法在二维情况下的推广，是面波层析成像中广泛应用的方法之一.
经过信噪比控制和群簇分析，我们最终使用5229条勒夫波群速度频散曲线用于层析成像反演.图 5是6s、13s、20s和27s的勒夫波射线路径分布图.在8~22s范围内，各个周期的测量数都超过了3000条，密集、均匀的射线分布保证了层析成像结果的分辨率和可靠性.
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图 5 射线路径及台站分布图 三角形表示宽频带台站，圆圈表示甚宽带台站.周期标在每幅图的右上角. Fig. 5 Distribution of seismic stations and inter-station ray-paths The white triangles and circles show the location of broadband and very broadband stations, respectively.The period is indicated in the right up corner of each panel. |
本文采用两种方法对层析成像结果的分辨能力进行评估.第一种方法是检测板测试.我们将研究区域划分为0.25°×0.25°的网格，初始速度模型的平均速度根据层析成像反演的初步结果设定为3.2km/s（13s）、3.3km/s（20s）和3.5km/s（27s），速度扰动量为±7%.图 6是13s、20s和27s的检测板测试结果.检测结果表明，地震射线分布的均匀性直接影响反演结果的分辨率.大部分地区分辨率都能达到0.25°×0.25°，扰动的样式和幅度基本恢复，成像结果的可信度较高；在研究区域的边缘，由于交叉射线少、射线密度低造成分辨率较差.
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图 6 检测板测试结果和分辨率（T=13s，20s，27s） （a）初始模型；（b），（c），（d）分别表示反演后的结果，图中的等值线表示横向分辨率，单位为km. Fig. 6 Checkerboard test result and resolution map (a) Theoretical model of 0.25°×0.25°.(b), (c) and (d) are inversion results for 13s, 20s and 27s, respectively. The contours in (b), (c) and (d) show lateral resolution.The unit is in kilometer. |
本研究使用的面波层析成像方法在反演群速度分布的同时，还根据射线密度和方位分布计算了成像结果的分辨率[6, 33].图 6中的黑线是分辨率等值线，大部分区域的分辨尺度都在20~40km左右.在研究区域的中间部分，由于射线密度高且交叉分布，横向分辨率最高，一般在20km左右.
4 结果和讨论 4.1 层析成像结果根据各周期的群速度分布特征，我们选取具有代表性的4个周期的群速度分布图像分别进行讨论（图 7）.
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图 7 不同周期的勒夫波群速度分布图像（T=6s，13s，20s，27s） Fig. 7 Love wave group velocity map at different periods (T=6s, 13s, 20s, 27s) |
T=6s的群速度分布图像主要反映了地壳浅部的速度结构特征.评估层析成像结果的分辨率，除了一般的检测板测试外，与地质构造单元的吻合也是重要的衡量标准.本文的层析成像结果与已知的浅层地质构造吻合的很好：山区与盆地的分界线非常明显，西部太行山、北部燕山一带的地表主要是太古宇至古生代早期的古老基岩露头和较薄的风化层，表现为稳定的基底构造，因此呈现为大范围的高速异常；华北盆地、延庆-怀来盆地、阳原-蔚县盆地、大同盆地以及宣化盆地，由于沉积层较厚，均表现为低速异常.嘉世旭等[34]重新处理了首都圈地区不同时期的18条深地震测深资料，得到了首都圈地区的结晶基底埋深图像，其结果显示燕山隆起和太行山隆起的基底埋深小于2km，华北盆地内部基底埋深较厚，在冀中坳陷和黄骅坳陷可达7km.本文得到的结果和由人工地震得到的结晶基底埋深图像基本一致.华北盆地被较厚的沉积层覆盖，因此盆地内部的坳陷和隆起在这一周期没有显示出来.
T=13s周期的群速度主要反映了上地壳的平均速度结构.由于面波敏感核在深度上延伸较宽并且不同周期的敏感核相互重叠，因此13s的群速度图像与6s有相似特征.华北盆地、延庆-怀来盆地和大同盆地表现为低速异常，燕山隆起和太行山隆起表现为高速异常，说明上地壳与地壳浅部的构造有一定的相关性.在华北盆地内部可以非常清楚地识别出三个速度异常区，分别是冀中坳陷低速异常、黄骅坳陷低速异常和沧县隆起高速异常.
T=20s的群速度分布图像反映了中上地壳的速度变化.华北盆地内部的坳陷和隆起仍然清楚可辨，这表明虽然冀中坳陷、黄骅坳陷和沧县隆起的浅部都有沉积层覆盖，但这三个构造单元深部的速度结构存在明显差异，可能与他们经历的不同构造演化过程有关.在这一周期，高低速异常的横向分布范围和强度很好地勾勒出盆地的形态并显示沉积层的相对厚度.有关资料表明，冀中坳陷、黄骅坳陷的新生代沉积层厚度约为7~9km[35].人工地震测深结果也表明，冀中坳陷的基底埋深6~10km[36].巨厚的沉积层是冀中坳陷和黄骅坳陷呈现低速的直接原因.
T=27s的群速度分布图像主要反映地壳中下部的结构，与地形地貌的相关性较小.在这一周期，速度异常幅度明显减小，表明地壳中部的横向不均匀性逐渐减小.一个显著的特点是华北盆地和研究区的西北部都呈现低速特征，这些低速异常表明华北盆地、张渤地震带和山西断陷盆地的中下地壳较为软弱.体波层析成像结果也显示京津唐地区下地壳存在一低速带[37-38].大地电磁测深结果表明，唐山震区附近的高导层埋深在22~25km左右[39]，与我们反演得到的低速异常的埋深大概一致.这些低速异常可能与该区域的强震活动和华北克拉通东部经历的多期构造运动的改造有关.
当周期小于20s时，朔州-大同-清水河附近有一明显的高速异常区，20s以后这一区域变为低速异常.地震面波相速度层析成像显示，朔州-大同-清水河附近在短周期（＜14s）呈现为高速异常，在长周期表现为低速异常[40-41].Fang等[6]的瑞利波群速度噪声层析成像结果也得到了相似的结果.这说明，虽然这一速度异常位于研究区域的边缘，但仍是可信的.地质资料表明，这一区域有分布比较广泛的晚第三纪火山岩出露[42].我们认为，短周期的高速异常可能与出露的玄武岩有关，而中长周期的低速异常可能与大同火山区下方的岩浆活动有关.
层析成像结果显示，张渤地震带在4个周期基本都呈现低速异常，燕山隆起与太行山隆起及华北东部的裂陷盆地并未直接接触，而是存在宽约30~80km的过渡带，这一过渡带基本沿延庆-怀来盆地、北京、以及宝坻-桐柏、蓟运河和宁和-昌黎等近东西向断裂的北侧分布，这和人工地震测深结果一致[43].燕山隆起在四个周期基本都表现为高速异常.最近的体波层析成像和有限频率层析成像结果也显示，燕山隆起在70~140km深度范围都呈现高速，而其周边的华北盆地、太行山隆起则表现为低速，推测张家口-渤海断裂带可能已切穿岩石圈[44-45].这种特殊的低速过渡带和深大断裂的共同作用可能是该区域地震多发的原因之一.
4.2 华北不同地区的频散特征根据研究区域内的地质构造、地震台站和射线分布情况，我们把华北分成7个区域，分别是燕山隆起、太行山隆起、山西裂谷盆地、张家口-渤海断裂带、冀中坳陷、沧县隆起和西部地块（图 1b），将每个区域内的频散曲线进行平均，得到了7个区域的平均频散曲线（图 8）.可以看出，不同区域的频散特征差异非常明显：冀中坳陷和沧县隆起受华北盆地内部较厚沉积层的影响，其频散值明显低于其它地区，且以冀中坳陷最低；山西裂谷盆地和张家口-渤海断裂带的频散特征非常相似，且高于冀中坳陷和沧县隆起；燕山隆起、太行山隆起以及西部块体的频散特征基本一致，频散值为全区最高.
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图 8 华北不同地区与其它典型克拉通和裂谷带频散曲线的对比 Fig. 8 Love wave group velocity dispersion curves in North China and other typical cratons and rifts |
为进一步分析不同区域的频散特征，我们搜集、整理了其它典型克拉通和裂谷区的频散数据，和华北地区进行对比分析.在埃塞俄比亚裂谷，搜集了Ethiopia/Kenya Broadband Seismic Experiment和Ethiopia-Afar Geoscientific Lithospheric Experiment的流动地震观测数据[46-47]，并选取震级MS5.0以上，震中距在1000km范围内，勒夫面波发育的地震数据，测量得到了66条勒夫波群速度频散曲线.在其它克拉通，关于勒夫波群速度频散的研究较少，几乎没有可以直接用于比较的频散数据.Pedersen等[48]总结了南非Kaapvaal克拉通、加拿大Slave克拉通和澳大利亚Yilgarn克拉通的一维速度、密度模型.我们根据他的模型，正演计算了三个克拉通地区的勒夫波群速度频散曲线.
由图 8可以看出，燕山隆起、太行山隆起、西部块体的频散曲线和Kaapvaal克拉通、Slave克拉通，以及Yilgarn克拉通相似，表明这些区域与全球其它稳定克拉通的地壳性质较为接近，受华北克拉通破坏改造的影响较小.从晚中生代到新生代，华北克拉通东部经历了裂谷作用，发生了广泛的拉张伸展.印度-欧亚大陆和太平洋-欧亚大陆的汇聚速度差异导致的NW-SE向的拉张应力场主导了中国东部的裂谷作用[49].山西裂谷、张渤断裂带和埃塞俄比亚裂谷频散曲线的相似性，可能与裂谷形成过程中遭受的拉张伸展作用有关.频散曲线的这种分区特征表明，华北不同区域的地壳结构存在明显的差异，华北克拉通破坏产生的地壳响应在不同地区也是不同的.而且频散曲线的分区特征在横向并不是渐变的，表明华北克拉通破坏的空间范围可能是不连续的，也暗示不同区域遭受破坏的机制和过程可能也不同，这与接收函数偏移成像的研究结果一致[50-51].
4.3 华北克拉通破坏的空间分布华北克拉通破坏的空间范围一直是国内外地学界争论的交点问题，也是深入研究该破坏作用动力学过程和机制的重要依据.考虑到面波频散曲线的反演存在多解性，我们并没有反演S波速度结构，而是直接根据实测的频散数据，将其分成不同区域进行分析.华北克拉通可以分为三个块体，即东部陆块和西部陆块的两个太古代陆核和位于两者之间的一个古元古代造山带-即中部带（图 1b）[52-53].本文通过分析三个块体的频散差异，探讨华北克拉通破坏的空间分布.
我们对同一块体内部的不同台站对之间的勒夫波群速度频散曲线进行平均（穿过不同块体的路径不参加计算，最后东部块体有611条路径，中部有840条，西部有105条），得到了三个块体的频散曲线.由图 9可以看出，三个块体的频散曲线存在显著差异.中部和西部块体形态相似，且差异较小，在5~30s的差异基本都在0.1km/s以内，且基本接近于全球典型克拉通的频散值，这说明华北克拉通中西部地区并没有被破坏，还保留着克拉通整体稳定的属性，至多是发生了局部岩石圈改造或减薄.岩石学和地球化学研究也表明，华北克拉通西部块体是在古元古代时期终极克拉通化作用形成的，其厚度和结构与全球典型的元古宙克拉通岩石圈相同[54].
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图 9 华北克拉通不同块体与典型克拉通频散曲线的对比 Fig. 9 Comparison of dispersion curves of different blocks in North China and other typical cratons |
值得注意的是，东部块体和中部块体的分界线大致和大兴安岭-太行山重力梯度带的位置一致（图 1b）.因此，我们可以用东部块体的频散数据表征太行山以东的频散平均值，用中部和西部块体表征太行山以西的频散平均值.由图 9可以看出，太行山重力梯度带东西两侧的平均频散曲线明显不同，东侧的频散曲线和典型克拉通相差较大，速度值明显偏低.我们在Kaapvaal克拉通和Slave克拉通速度模型的基础上，多次调整沉积层厚度和地壳厚度和S波速度，也不能较好地拟合东部块体的频散曲线.这表明华北克拉通东部块体现今的地壳结构明显不同于西部块体，太行山重力梯度带以东的岩石圈受改造、破坏的程度较高.
地质与地球物理研究表明，太行山重力梯度带的东西两侧在地形地貌、岩石组分、地壳厚度、岩石圈厚度、壳幔速度结构、大地热流值等方面均存在明显的差异[55-63].因此，许多学者将太行山重力梯度带作为华北克拉通破坏范围的西部边界[64-66].本文的研究表明，太行山重力梯度带东西两侧的勒夫波分区频散特征存在显著差异，中部块体和西部块体的频散特征较为相似，结合已有的地质和地球物理研究结果，我们认为太行山重力梯度带是华北克拉通破坏的一个重要界线，华北克拉通破坏的空间范围可能主要在该梯度带的东侧.考虑到太行山重力梯度带西侧的山西裂谷盆地、张家口-渤海地震带的频散值也不同于全球其它的典型克拉通，我们推测该梯度带西侧可能也发生了局部的岩石圈改造或减薄，但幅度明显低于东侧.
5 结论使用噪声层析成像方法和华北地震科学台阵的观测数据，获得了华北地区高分辨率的勒夫波群速度分布图像，分析了不同区域的勒夫波频散特征差异和地质含义，并讨论了华北克拉通破坏的地壳响应.与以往的勒夫波层析成像结果相比，本文的分辨率有较大提高，大部分地区的横向分辨率可以达到0.25°×0.25°.
华北地区的勒夫波频散曲线具有明显的分区特征.太行山隆起、燕山隆起和鄂尔多斯块体东北缘的频散曲线形态基本一致，且和其它典型克拉通相似，表明这些地区受华北克拉通破坏和改造的影响较弱.张渤地震带和山西裂谷盆地的频散曲线基本一致，且接近于东非裂谷，表明这三个区域在现今地壳结构和演化过程中存在相似之处.
华北克拉通中部块体和西部块体的平均勒夫波频散曲线基本相似，差异较小，且都接近于其它典型的克拉通.东部块体的频散曲线和中、西部块体存在较大差异，且低于其它典型克拉通.本文的研究结果基本支持太行山重力梯度带是划分华北克拉通破坏空间范围的重要界线，华北克拉通的破坏范围主要在太行山重力梯度带以东，而西部仍保持相对稳定，受改造的程度较低.
本文的结果表明，勒夫波在各个周期上的信噪比略低于瑞利波.当台站布局相同时，勒夫波和瑞利波层析成像的横向分辨率基本一致.噪声层析成像可同时利用三分量的连续波形数据，分别提取瑞利波和勒夫波，通过反演SV波和SH波速度结构，可研究壳幔介质的各向异性.本项研究结果为进一步研究华北地区的壳幔变形和耦合机制奠定了基础.由于本文使用的是周期较短的勒夫波频散数据，主要反映地壳内部的速度结构，后续工作将结合天然地震面波资料进一步分析华北克拉通上地幔的速度结构特征，探讨华北克拉通破坏的地球动力学机制.
致谢本文作者向参与华北地震科学台阵仪器架设、数据采集及数据处理的同志表示感谢.感谢审稿人提出的中肯的修改意见.Ethiopia/Kenya Broadband Seismic Experiment和Ethiopia-Afar Geoscientific Lithospheric Experiment的地震观测数据下载自IRIS.
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