中国东北地区位于中朝板块北部与西伯利亚板块过渡的复杂构造演化带，属于天山—兴蒙造山系东部(潘桂棠等，2009).这种特定的大地构造位置决定了该区岩石圈结构受两大动力学体系所控制，即前古生代西伯利亚板块与中朝板块相互作用的构造体系(古亚洲洋构造域)与古生代以来太平洋板块和亚洲板块的相互作用(环太平洋构造域).前者影响着该区前寒武纪诸地块的性质和古生代的构造、岩浆作用，后者对本区进行后期改造，影响着大陆边缘的走滑拼贴作用及造山和盆地的形成(刘财等，2009).区内分布有两条巨大岩浆岩带(大兴安岭岩浆岩带和张广才岭)和15个盆地(松辽盆地等)，还有五大连池、镜泊湖和长白山等新生代火山，并伴有火山地震的发生，是近代火山集中分布的地区之一(刘若新等，1996；赵大鹏等，2004).受西太平洋板块向欧亚板块深俯冲的作用，地震活动频繁，是中国唯一的深震孕育区(张立敏和唐晓明，1983；傅维洲，1996).获取该区的壳幔结构，对于研究板块俯冲、深震以及火山活动等有重要的科学意义.

用地震学方法研究东北地区的壳幔结构已有大量成果(卢造勋和夏怀宽，1993；杨宝俊等，1996；傅维洲等，1998；Chen et al., 2006；Niu et al., 2007；田有等，2011).地震面波层析成像是一种研究壳幔 结构的经典方法( Wu and Levshin, 1994；Ritzwoller and Levshin, 1998). 在中国东北以及相邻地区，前人已经开展过很多面波成像的研究工作.朱介寿等(2002)、 何正勤等(2002)、朱良保等(2002)、Huang等(2003)， 利用中国数字化地震台网(CDSN)等记录的垂直向资料，开展了瑞雷波层析成像，研究了中国大陆以及相邻区域的壳幔S波速度结构.Li等(2012)利用双台法，测量了700多条台站路径上的瑞雷波群速度和相速度频散曲线，获得了中国东北地区15~60 s的瑞雷波群速度和相速度分布，并进一步反演了研究区的壳幔S波速度结构.受观测台站分布和震源分布的限制，以上研究具有研究区域较广、空间分辨率低的特点，特别是东北地区.

与天然地震面波方法相比，环境噪声成像摆脱了对震源的依赖，可以获得任意两个台站之间的面波格林函数和较短周期的频散数据，对地球浅部结构有着良好的分辨能力，构成对天然地震面波层析成像的有益补充，已经成为研究壳幔结构的有力手段之一.近年来，环境噪声层析成像(Ambient Noise Tomography，ANT)得到了越来越广泛的应用(Shapiro et al.，2005；Yao et al.，2006； Bensen et al.，2007；Yang et al.，2007； Zheng et al.，2008；Fang et al.，2010；Pan，2012).前人曾经利用固定台站的资料，在东北部分地区以及相邻地区开展了ANT的研究.比如，高东辉等(2011)选取了黑龙江、吉林以及内蒙古的部分台站共44个固定台站连续2年的地震数据，开展了噪声成像研究，获得了黑龙江地区周期8~40 s的瑞雷波群速度分布图像.Zheng等(2012)利用中国地震台网、日本F-NET以及IRIS(Incorporated Research Institutions for Seismology，美国地震学联合研究会)全球台网的资料开展了ANT研究，获得了华北、东北、朝鲜半岛以及日本海地区周期12~40 s的瑞雷波的群速度和相速度分布图像，并进一步反演了该地区的壳幔S波速度结构.

“十一五”期间, 中国地震局在中国东北地区布设了100多个固定地震观测台站(图 1)，到目前为止已经积累了3年多的连续观测资料(郑秀芬等，2009；Zheng et al., 2010).此外，中国地震局地球物理研究所从2009年开始，在东北地区架设了120余套宽频带流动台站(图 1中红色圆点所连成的两条线)，台站大致沿两条测线剖面分布，其中一条正好穿过松辽盆地.这些流动台站极大地丰富了东北地区的地震观测资料，为我们在研究区开展高分辨的噪声成像提供了很好的前提保障.本文利用东北地区159个固定台站和27个流动台站记录的连续观测资料，通过互相关运算计算了台站间的预估格 林函数(Estimated Green Function，EGF)，并利用传统的面波成像方法，获得了中国东北地区周期8~30 s的瑞雷波的群速度和相速度分布图，并结合已有地质与地球物理研究成果，对其速度分布、横向变化及其可能存在的地质含义进行了探讨，为下一步进行S波速度结构的深度反演奠定了基础.

图 1 研究区地质构造单元及台站位置分布图A.大兴安岭；B.小兴安岭；C.张广才岭；D.老爷岭；E.长白山；F.燕山；G.太行山；H.松辽盆地；I.海拉尔盆地；J.三江盆地；K.鄂尔多斯盆地； L.下辽河盆地.蓝色三角表示固定台站， 红色圆点表示流动台站，蓝色虚线表示大兴安岭—太行山重力梯度带，红线表示郯庐断裂，黑色虚线表示华北地块的北部边界. Fig.1 The tectonic sketch map of study region and the distribution of seismic stations A. Daxing′anling mountain; B. Xiaoxing′anling mountain; C. Zhangguangcailing mountain; D. Laoyeling mountain; E. Changbai mountain; F. Yanshan mountain; G. Taihang mountain; H. Songliao basin; I. Hailar basin; J. Sanjiang basin; K. Erdos basin; L. Xialiaohe basin. The blue triangles represent permanent broadband stations. The red dots represent portable broadband stations. The blue dashed lines represent the Daxing′anling-Taihangshan gravity gradient belt. The red lines represent the Tanlu fault. The black dashed lines represent the boundary of the northern Huabei Block.

选取了中国东北地区159个固定台站2011年1月—2012年6月和27个流动台站2011年1月—2011年6月间的垂直向连续记录.固定台站装备的地震计有8种类型，均为宽频带地震计，频带范围最低频可至120 s，其他多为60 s.流动台站的地震计为CMG-3ESPC，频带范围为0.02~60 s.由于流动台站间距较小(20~30 km)，为了保证本研究中射线的均匀覆盖，我们每隔2~3个台就保留一个，最终从120余个流动台中选定了27个台站的连续波形记录用于下一步的噪声成像研究.

数据处理过程与Bensen 等(2007)文中叙述的 基本一致，对原始数据重采样到1 s，去均值、去倾斜、去仪器响应后，进行4~50 s的带通滤波.在时间域归一化方法上，我们选用的是滑动绝对平均方法，以去除地震信号、仪器畸变信号带来的干扰.然后进行频谱白化处理，这样可以拓宽信号的频带范围，降低某个固定频率成分带来的影响.在噪声互相关函数的计算中，以天为长度单位，对预处理后两个 台站的连续记录进行互相关运算并叠加，得到双台 间的噪声互相关函数(Noise Cross-correlation Function，NCF). 每个NCF都有一个正的分支和一个负的分支，分别代表了向两个相反方向传播的波.若噪声源在空间上是均匀分布的，两个分支记录到的信号则应该是对称的.但在实际观测中，由于噪声源分布不均，经常会发现正负分支并不完全对称.我们把正负分支反序后叠加再除以2，形成对称分量，然后计算 得到预估格林函数(EGF)(Lin et al., 2008)，如图 2.

图 2 台站间的EGF(信噪比大于15) Fig.2 Interstation Estimated Green Functions (SNR>15)

我们采用基于连续小波变换的频时分析方法(Continuous Wavelet Transformation Frequency Time Analysis)，从EGF测量瑞雷波的群/相速度 频散曲线.与傅里叶变换相比，小波变换既能保留谱随延迟时间的变化信息，又能在时间域和频率域得到同样好的分辨(Wu et al., 2009).频散曲线是人工拾取的，与自动测算相比，人工拾取可以将大部分虚假频散及时剔除掉，以保证频散资料的可靠性.

理论上，如果有n个台站，那么可以计算得到n(n-1)/2条路径上的EGF，但并不是每个EGF都具有较高的信噪比(SNR)、较好的波形和频散特征.为了保证成像结果的可靠性，对频散曲线进行质量控制即在大量的频散曲线中挑选出优质的频散显得十分重要.我们测量了3239条光滑连续的周期5~40 s的群速度频散曲线和2354条相速度频散曲线，只选取同时可以测量得到群速度和相速度频散的路径2204条，其射线的分布见图 3.从图上可以看到，射线比较密集地覆盖了研究区.通过SNR大于15、 台站间距大于3倍波长、剔除残差大于剩余残差标准差3倍的频散数据等准则进一步控制频散曲线的质量，最终参与反演的各周期对应的路径数目见图 4.其中剔除残差过大的频散这一准则是在反演的过程中进行的.可以看到，在8~30 s频段，路径数目最少时也超过了1400条，路径覆盖可以说是十分的密集.

图 3 路径分布图(2204条) Fig.3 The coverage of interstation ray paths (2204)

图 4 各周期对应的路径数目(U为群速度，C为相速度) Fig.4 Number of ray paths at different periods (U is the group velocity, C is the phase velocity)

不同周期面波的群/相速度对不同深度S波速度的敏感度存在差异，故在根据面波群/相速度分布来讨论分析S波速度结构时，通常需要给出群/相速度在深度方向上的敏感度核函数.图 5是根据Li等(2012)反演得到的松辽盆地的速度结构模型计算的敏感度核函数.一般来说周期越大，瑞雷波对越深的S波速度更敏感，相同周期的群速度与相速度相比，群速度对浅部更敏感，并且敏感的深度范围更窄.

图 5 基阶瑞雷波群/相速度对S波速度随深度变化的敏感度 Fig.5 Depth sensitivity kernels to shear wave velocity (VS) of fundamental Rayleigh wave group velocities (U) and phase velocities (C) at different periods

本文采用Ditmar & Yanovskaya提出的面波 层析成像方法(Ditmar and Yanovskaya, 1987；Yanovskaya and Ditmar, 1990)， 该方法是Backus Gilbert一维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(如Wu and Levshin, 1994；Ritzwoller and Levshin, 1998; 何正勤等，2002；Fang et al., 2010；Li et al., 2012；Pan, 2012).由于模型的基函数使用群到时的积分形式表示，因此不需要初始参数和约束条件.方法的原理以及反演参数的选择，参见文献Wu和Levshin(1994)及潘佳铁等(2011)，在此不再赘述.

为了评估数据的分辨能力，我们做了检测板测试.将研究区划分成2°×2°，对路径数目相对较少的8 s和30 s的数据，分别做了检测板测试(图 6).不同周期使用了不同的初始模型，初始模型速度参考值为该周期的平均速度，介于2.9~3.7 km/s，扰动量均为±0.4 km/s.由于实际的频散测量中存在误差，所以在测试时我们对理论走时加上了高斯噪声.测试结果显示，有效研究区内初始模型的速度值和扰动量均得到较好的恢复，表明成像结果中大于2°×2°的速度异常才是比较可信的.

图 6 检测板测试(最上为2°×2°输入模型，左为群速度，右为相速度) Fig.6 Check board test (The input model is at the top, the group velocity tests at periods of 8 s and 30 s are on the left panel, the phase velocity tests at periods of 8 s and 30 s are on the right panel)

利用Yanovskaya-Ditmar方法，我们得到了研究区8~30 s的瑞雷波群速度和相速度分布(图 7).从不同周期的群速度和相速度图(图 7)可以看出，稍短周期的相速度图和稍长周期的群速度图的分布样式比较相近，比如8 s的相速度分布(图 7b1)与15 s的群速度分布(图 7a2)的样式比较相近，类似地，图 7b2与图 7a3、图 7b3与图 7a4也比较相近，这也说明，相同周期的相速度较群速度对更深的结构更为敏感.群速度和相速度的成像结果互相验证，也表明了本研究成像结果的可靠性.

图 7 中国东北地区瑞雷波噪声成像结果，左为群速度分布图，右为相速度分布图红色实线是郯庐断裂，黑色虚线表示华北地块北缘的界线，蓝色虚线表示大兴安岭—太行山重力梯度带，黑色细实线表示松辽盆地的边界. Fig.7 Rayleigh wave group velocity (left) and phase velocity (right) maps from ambient noise tomography in Northeast China The red lines represent Tanlu fault. The blue dashed lines represent the Daxing′anling-Taihangshan gravity gradient belt. The black dashed lines represent the boundary line of the northern Huabei Block. The black thin line represents the boundary of the Songliao basin.

本文噪声成像结果所显示的不同周期的瑞雷波群速度和相速度的横向变化，反映了中国东北地区地壳上地幔S波速度结构存在横向非均匀性.瑞雷波群速度和相速度对S波速度比较敏感，参考敏感度核函数(图 5)，我们可以通过对比各周期群/相速度的分布来讨论不同深度范围内S波速度的横向变化.下面将分别讨论8 s、15 s、22 s和30 s四个周期的瑞雷波群/相速度分布及其与地表地质、壳幔深部结构的相互关系.

Zheng等(2012)给出了研究区内周期12~40 s瑞雷波的群速度和相速度分布图.我们的结果与之相比，尽管选取的周期频段不尽相同，但是成像结果大体上是比较一致的.短周期(<12 s)的分布图上松辽盆地呈现为明显的低速，其周边相邻地区则呈现为高速；较长周期(如30 s)的分布图上大兴安岭—太行山重力梯度带以东地区整体上速度偏高，西部则呈现为低速.但在局部地区，和他们的结果仍然存有差异.如，短周期的分布图上(图 7a1、7b1)在呼和浩特西部地区、三江盆地显示为低速.

周期8 s的图主要反映了研究区浅表的S波速度变化(图 7a1、7b1).群速度和相速度的高低速分 布特征很相似：在大兴安岭、燕山、太行山、长白山、 老爷岭、张广才岭呈现出较明显的高速(图 7a1更显著)，小兴安岭也表现为相对高速，而在松辽盆地、海拉尔盆地、三江盆地、下辽河盆地、鄂尔多斯盆地呈现出较明显的低速.高低速的分布较好地勾画出研究区山盆边界的轮廓.一般来说，山区结晶基地埋深较浅，盆地有沉积层覆盖，结晶基地埋深较深.这表明短周期的瑞雷波群速度分布跟地表地质构造单元有明显的相关性，具体而言，山区对应高速，盆地对应低速.低速区中速度越低、分布面积越大，表明该沉积盆地沉积层越厚，盆地的地域越大.已有地震测深研究结果表明(傅维洲等，1998)，松辽盆地沉积盖层最深处位于泰康—大庆之间，达7～8 km，与图 7a1、7b1中速度最低处基本相吻合.从图上可以看出，松辽盆地是个比较大的盆地.

中周期(如15 s，22 s)的群/相速度分布大致反映了研究区中地壳以浅深度范围内S波平均速度的变化情况(图 7a2、7b2、7a3、7b3).从图上可以看出群/相速度的分布仍然和山区盆地的分布有关，依然受地表地质构造的影响，但地形的控制作用相对短周期而言，没那么明显.相速度由于反映了更深的S波速度变化，所以松辽盆地的低速并没有群速度图上的那么明显，22 s的相速度图上甚至已经看不到松辽盆地的低速.

以15 s的群速度分布为例，我们将之与天然地震面波成像方法获得的结果(Li et al., 2012)进行了对比，见图 8a.绘图时采用了与图 7a2相同的色标以及取值范围.从总体上看，噪声方法与天然地震方法获得的群速度图的高低速分布特征是基本一致的，如松辽盆地、下辽河盆地，海拉尔西南以及鄂尔多斯地块显示为低速，其他地方为高速；不同之处在于，图 7a2上三江盆地为低速，但图 8a上并无表现.此外，两种方法获得的群速度值的大小也不尽相同.总体上看，天然地震方法获得的群速度值(Event Group Velocity)比噪声方法获得的群速度值(Noise Group Velocity)要稍微偏高，EGV减去NGV的分布图见图 8b，大部分地区的速度差值介于±0.1 km/s 之间.造成上述两种成像结果差异的主要原因在于：1)噪声源的空间不均匀分布，导致EGF不准，进而影响了频散值的准确度；2)面波偏离大圆弧路径传播，以致计算得到的EGV稍偏高，NGV稍偏低；3)面波的有限频率效应对于天然地震方法的敏感区域较噪声方法更大；4)反演方法可能也是其中一个因素.无论是天然地震面波成像还是噪声成像，其路径分布并不均匀，采用规则、统一的网格参数化反演方法必然导致路径分布密集地区分辨率的降低，并在路径覆盖稀疏地区产生假象.因此，发展根据射线分布自动调节网格大小的、自适应的反演方法，可能是一个解决问题的途径.

较长周期(如30 s)的群/相速度大致反映了下地壳至上地幔顶部以浅深度范围内(～50 km)的S波平均速度的变化(图 7a4、7b4).以大兴安岭—太行山重力梯度带为界，东部地区大体呈现较高的速度，西部地区大体表现为低速.表明大兴安岭—太行山重力梯度带两侧壳幔过渡带的速度结构有较明显的差异.已有的地球物理研究结果显示，梯度带以东的地壳厚度明显比以西地区要小，因此呈现为较高的速度.这表明30 s的群/相速度分布主要与地壳厚度有关.已有的噪声成像结果(高东辉等，2011)显示，周期大于30 s的瑞雷波群速度图在依兰—伊通断裂北段以东区域逐渐呈现低速异常，并且范围和强度随周期增加而增强，但在25 s的图上并没有低速显示，故此低速区不可能是由于莫霍面的变化引起的，因此认为郯庐断裂北延部分的敦化—密山断裂和依兰—伊通断裂下方存在上地幔物质的活动(软流圈物质局部上涌).在我们的结果中，在该区域并无低速显示，因此本研究结果不支持此结论，软流 圈物质上涌的深度可能并未至上地幔顶部～50 km.

本文利用中国东北地区159个固定台站和27个流动台站记录的垂直向连续资料，通过互相关运算计算了台站间的EGF，采用基于连续小波变换的频时分析方法提取了台站间的基阶瑞雷波群速度和相速度频散曲线，并利用传统的面波成像方法，获得 了中国东北地区周期8~30 s的瑞雷波的群速度和相速度分布图.本文的主要结论如下：

图 8 天然地震面波成像得到的15 s的群速度分布(Li et al., 2012)以及与本文结果的速度差 Fig.8 Rayleigh wave group velocity maps at periods of 15 s from surface wave tomography with earthquake data (Li et al., 2012) and the differences between the group velocity obtained by Li et al.(2012) and this study

(2)不同周期的基阶瑞雷波的群/相速度分布图较好地反映了不同深度范围的S波速度分布特征.浅表至上地幔顶部(约50 km以浅)深度范围内，中国东北地区的瑞雷波群/相速度分布有明显的横向差异.周期8 s的群/相速度分布图上，高速和山岭的分布对应较好，哈尔滨附近的明显低速反映了松辽盆地具有巨厚的沉积层.周期22~30 s的群/相速度分布图上，以大兴安岭—太行山重力梯度带为界，速度东高西低的分布特点跟大兴安岭及以西地区的地壳厚度较东部地区大有关.即说明：短周期(如8 s)的群/相速度分布与地表地质构造具有明显的相关性，随着周期的增大(如15 s)，地形的控制作用相对减弱.较长周期(如30 s)的群/相速度分布与地壳厚度密切相关.

本文获得了研究区8~30 s的瑞雷波的群速度和相速度分布，为进一步通过二者的联合反演研究该地区的三维壳幔S波速度结构奠定了良好的基础.此外，我们已获得该地区的天然地震面波频散资料.将噪声和天然地震面波资料结合，探讨浅部结构和深部地球动力学过程，也是我们下一步将要开展的工作.