利用海洋多道反射地震方法对海洋水体进行成像成为近几年海洋学研究的新热点.Holbrook等(2003)首次提出可以利用反射地震剖面对海洋中的温盐细结构进行成像，并将这种能够对全海洋深度进行高横向分辨率成像的方法称为地震海洋学方法(Holbrook and Fer, 2005).随后越来越多的研究表明，地震海洋学方法能够对海洋内波、中尺度涡旋、背风波、温盐阶梯、内孤立波、冷泉羽状流以及海底界面过程等海洋学现象进行成像(Holbrook and Fer, 2005；Biescas et al., 2008; Fer et al., 2010; Eakin et al., 2011; 宋海斌，2012；Tang et al., 2014; 拜阳等，2015；陈江欣等, 2016, 2017).

迄今，为了能够对海洋学现象进行更进一步分析与讨论，获取海水的温盐结构等物性特征成为地震海洋学反演研究中的重要课题.由于海水物性随着空间与时间随时发生变化，因而采集过程中需要多道地震与常规水文调查手段同时进行，以反映海水在一定时段和空间位置的物性特征.联合调查数据并不是常规手段，欧盟在GO(Geophysical Oceanography)项目支持下，采集了第一套联合调查数据，用于建立调查数据之间的校正基准.随后的大多数地震海洋学研究主要基于历史数据的再处理解释，联合数据调查研究相对较少并主要使用常规多道地震方法(Mirshak et al., 2010; Tang et al., 2014, 2015; Páramo and Holbrook, 2005)，这限制了对应海水物性特征的研究.因而，联合调查数据的获取是地震海洋学研究的重要基础.

为开展国家自然科学基金重大计划重点项目的地震海洋学研究，依托于我国基于浅部天然气水合物调查的高分辨率多道地震航次，项目组在南海东北部深水海域完成了系统的高分辨率多道地震-XBT联合调查试验.与GO项目数据相比，该调查数据具有较高的主频和分辨率.我们对该套数据进行了详细设计、采集、处理与反演，从而验证该数据用于地震海洋学研究的有效性.

联合调查研究区域位于南海东沙群岛以东，吕宋海峡以西，台湾西南部大陆坡海域，水深500~3000 m.吕宋海峡是连接南海与西太平洋最深的通道，西太平洋的黑潮容易通过此通道进入南海东北部，可到达台湾西南部海域.高温高盐的黑潮水能够显著影响该区域水团的特征，而且能够引起更多的中尺度变化(李燕初等，2003).由于内潮与吕宋海峡的相互作用，东沙群岛海域发育有大量内孤立波(拜阳等，2015)，而在南海东北部(台湾西南部海域)则有大量中尺度涡旋发育(李燕初等，2003).实际调查研究区域位于东沙群岛以东，台湾西南部，水深为700~3000 m的台西南盆地北部大陆坡区域，位置如图 1所示.

图 1

Fig. 1

图 1 (a) 研究区位置图.研究区(黑框)位于南海东北部、台湾西南部海域.SCS—南海，HI—海南岛，DU—东沙隆起，XU—西沙隆起，TI—台湾岛，LI—吕宋岛.(b)测线La与Lb位置图.细黑线为等深线. Fig. 1 (a) Study area (black rectangle), located off the far southwest coast of Taiwan Island, NE South China Sea. SCS—South China Sea, HI—Hainan Island, DU—Dongsha Uplift, XU—Xisha Uplift, TI—Taiwan Island, LI— Luzon Island. (b) Locations of seismic lines La and Lb. Black lines show depth contours.

2014年5月在广州海洋地质调查局探宝号船的东沙天然气水合物航次中搭载抛弃式深水温度计(XBT)投放试验.投放试验要求与多道反射地震作业同时进行.XBT测量系统主要由XBT探头、XBT数据采集器、XBT数据接收软件等构成.此次试验共需投放60个XBT探头，其中量程500 m的探头36个，量程为760 m的探头24个，形成4条共约350 km多道地震-XBT联合调查断面.本文只对两条投放较为密集的长测线La和Lb进行处理与反演(图 1b).海洋多道反射地震数据的采集使用容量为570 cu. in的Bolt枪阵震源激发，炮间距为25 m，数据接收使用长度为3000 m，道间距为12.5 m的240道Seal数字固体电缆，最小偏移距为200 m，采样率为1 ms，震源与电缆沉放深度均为5 m.

调查船分别于2014年5月3日和17日采集得到La，Lb两条地震剖面，如图 2、3所示，测线位置如图 1b所示.测线La(图 2)长约100 km，沿测线共投放18个XBT，沿剖面自左至右前9个投放点间距为1 km，右侧投放点间距为10 km，实际记录深度为500 m.由于部分XBT在一定深度之后出现数据异常或自动停止记录，我们对异常数据进行了截断并删除了第6条和第18条错误测量数据.测线Lb(图 3)长约117 km，沿测线共投放23个XBT，沿剖面自左至右前10个投放点间距为2 km，随后8个投放点间距为5 km，最右侧5个投放点间距为10 km.Lb测线的XBT测量数据质量较好，并无明显数据异常，奇数投放点记录深度约为760 m，偶数投放点记录深度约为500 m.

图 2

Fig. 2

图 2 (a) 测线La叠加地震剖面(经过叠后FK倾角滤波)，采集时间为2014年5月3日.垂向黄色线条指示XBT投放点位置与测量深度.500 m深度区域存在透镜体反射结构特征反映涡旋Eddy1和Eddy2.(b)XBT温度剖面与邻近反射地震道具有较好的对应性，地震揭示的涡旋(Eddy1)具有明显的低温特征. Fig. 2 (a) Seismic stack section of line La (after FK filter), acquired on May 3rd, 2014. Yellow lines show the positions and depth of XBTs. Note that lenticular reflection configurations show eddies. (b) Seismic data corresponds well to the temperature profile (XBT), which indicates Eddy1 shows low temperature.

图 3

Fig. 3

图 3 测线Lb叠加地震剖面(经过叠后FK倾角滤波)，采集时间为2014年5月17日.垂向黄色线条指示XBT投放点位置与测量深度.注意500 m以下存在高频噪声，呈垂向条带分布. Fig. 3 Seismic stack section of line Lb (after FK filter), acquired on May 17th, 2014. Yellow lines show the positions and depth of XBTs. Note that high frequency noise occurs widely under 500 m water depth.

与地层内部的地震反射相比，海水部分的地震反射相对较弱，信噪比偏低.该套数据主要存在的问题和解决方法如下：(1)由于地震资料的采集使用了小容量的气枪阵列，海水部分的地震数据信噪比偏低，噪声较强.采用了叠后倾角滤波方法提高信噪比，主要保留了近水平、小倾角的海水同相轴有效反射.(2)直达波与气泡效应对海水浅部信号的影响较大.利用了匹配相减的方法压制直达波，但是仍有噪声残余，对数据反演结果造成一定影响.(3)实际处理采用1500 m·s^-1的海水声速进行动校正.(4)由于海水层信噪比偏低，没有对叠加数据进行偏移处理.具体处理流程主要包括：数据编辑，观测系统定义，直达波压制与振幅补偿，10~80 Hz带通滤波，共中心点抽道集，动校正(1500 m·s^-1)，叠加与FK倾角滤波.

本文利用陈江欣等(2013)和Song等(2014)提出的地震海洋学背景场约束反演方法对该套数据进行反演处理，主要分为两个步骤.首先，利用联合叠加地震数据与XBT数据进行叠后约束波阻抗反演(黄兴辉等，2011)，使用STRATA软件实现，由于缺少盐度数据且海水的盐度变化范围相对不大，因而假定该区域的盐度为35 psu.该过程的实现主要包括如下步骤：(a)导入地震数据，导入利用XBT测量得到的温度和利用35 psu盐度计算得到的密度与声速数据(Fofonoff and Millard, 1983)；(b)利用统计方法从地震数据中提取地震子波；(c)拾取同相轴或者导入拾取的同相轴；(d)进行合成剖面记录(利用导入的密度、声速与地震子波计算得到的褶积模型合成地震记录)与地震数据相关分析(人工相关性分析与深度调整)，并再次从地震数据中提取地震子波作为初始估计；(e)建立初始波阻抗模型，利用最优化方法得到地震数据与约束井合成记录的最优匹配.

其次，利用背景压强场、温度或者盐度背景场，与波阻抗数据联合进行海水密度、声速、盐度或者温度的反演计算.由于海水密度与声速是温度、盐度与压强的函数，所以波阻抗也是温度、盐度和压强的函数.当压强和盐度一定，随着温度的变化，波阻抗与密度具有单调变化关系(图 4a)，这种关系特征也同样存在于波阻抗与声速的关系中(图 4b).给定波阻抗，可以利用背景压强场、背景盐度场或温度场，计算得到海水的温度或盐度，密度和声速剖面.本文分别利用35 psu假定背景盐度场和XBT线性插值得到的背景温度场分别计算海水的温度和盐度，声速与密度剖面，并对反演结果进行对比分析.使用常速1500 m·s^-1计算设置初始压强场，利用反演得到的速度场进行迭代计算，提高时深转换和声速参数的准确度.利用压强背景场，盐度或温度背景场和波阻抗数据，采用二分法搜索计算密度与声速，并利用迭代方法进行时深转换，提高反演精度(图 5).

图 4

Fig. 4

图 4 当给定盐度与压强(例如当盐度为35 psu和水深为0 m)，海水的密度(a)与声速(b)随着波阻抗单调变化，温度变化范围为-2~40 ℃. Fig. 4 When salinity and pressure is fixed (for example: salinity is 35 psu and water depth is 0 m), seawater density (a) and sound speed (b) change monotonously with impedance. Temperature changes in the range of -2~40 ℃.

图 5

Fig. 5

图 5 计算方法流程图.左侧流程为反射地震数据处理与联合约束波阻抗反演，右侧流程为利用盐度(35 psu)与温度(XBT线性插值)背景场海水物性联合约束反演计算方法. Fig. 5 Computational flow diagram. Impedance data is derived from inversion. Background field constrained inversion method (35 psu and interpolated XBTs) is used to calculate seawater properties.

本节对数据处理结果，波阻抗反演结果，声速、密度、温度和盐度反演结果进行分析和讨论，进行误差分析，并初步讨论相关海洋学现象.

测线Lb叠加地震数据(图 6a)信噪比明显偏低，主要是由于地震资料采集使用了小容量气枪震源，而海水层有效反射能量相对偏弱、噪声较强导致的，尤其是直达波部分，即使经处理后，水深200 m附近及以浅区域直达波能量仍然较强.测线Lb叠加地震剖面经FK倾角滤波处理后(图 6b)，海水有效反射波相对增强，提高了信噪比，但浅部直达波和气泡效应噪声仍然较强，部分较强的垂向高频条带噪声仍有残留，如图 3黑色箭头所示.

图 6

Fig. 6

图 6 (a) 测线Lb叠加地震剖面.(b)测线Lb叠加地震剖面经过叠后FK倾角滤波处理. 经滤波后海水层的有效反射能量得到增强. Fig. 6 (a) Seismic stack section of Line Lb. (b) Seismic stack section of Line Lb after FK filter. The effective seismic reflection energy is enhanced after filter in the water column.

经过叠后FK倾角滤波之后的测线La剖面(图 2)，浅部海水同相轴连续性较好，反射能量较强，揭示海水相对平静；而深部海水同相轴反射杂乱，反射能量相对较弱，表明海水混合作用相对较强.经过叠后FK倾角滤波之后的测线Lb剖面(图 3)，海洋浅部反射能量相对较强，海水温盐差异较大，而随着深度的增加，反射能量逐渐减弱，温盐差异相对较小，如500 m以下部分.

测线La地震剖面500~900 ms(TWT)深度发现两处透镜体反射结构的反射地震特征(图 2)，解释为反映南海次表层涡旋的结构特征，涡旋Eddy1厚度约有230 m，宽度约30 km，涡旋Eddy2厚度约有150 m，宽度约25 km，与前者相比体积略小，呈扁平状.地震剖面显示Eddy1与Eddy2内部反射杂乱，振幅相对偏弱，反映内部海水混合强烈，温盐差异逐渐趋弱的涡旋核心水特征.透镜体周围海水振幅相对较强，反映涡旋周围海水温盐差异相对较大的涡旋混合水特征.其中，自涡旋Eddy1上方向涡旋Eddy2下方倾斜发育的连续强振幅反射结构(图 2黑色虚线所示)揭示了涡旋Eddy1与Eddy2之间存在温盐差异较大的水团锋面.测线Lb在300~800 m深度同样存在与测线La中锋面结构相似的反射结构特征(图 3黑色虚线所示)，其在测线La的位置如黑色箭头所示(图 2).

测线La的波阻抗反演剖面(图 7a)左侧方框处有波动异常，反演结果可能并不可靠.Eddy1位置波阻抗值相对偏低，Eddy2位置波阻抗值也相对偏低，但比Eddy1高.在700 ms(约500 m)以下深度部分海水波阻抗差异特征并不明显(图 7a)，这很可能是由于该界线以下无约束反演所造成的.Eddy2边界混合区域存在较强的杂乱反射同相轴(图 2)，但波阻抗剖面显示差异并不明显，一方面是由于无约束反演的影响，另一方面可能是由于与Eddy1相比，Eddy2与周围海水的物性差异相对较小.测线Lb的波阻抗剖面左侧浅部区域细结构特征明显，是因为CDP 8000以左部分XBT投放较密(图 3)，约束反演具有相对较高的横向分辨率，能够反映更多细结构特征.波阻抗剖面700 ms以下差异特征并不显著，有3个方面原因：(1)XBT投放较稀和深部无约束反演的影响，(2)深部温盐差异较小，反射能量较弱，(3)大范围垂向高频噪声条带的影响(图 3黑色箭头所示).

图 7

Fig. 7

图 7 (a) 和(b)分别为测线La与Lb的波阻抗反演剖面. Fig. 7 (a) and (b) show impedance sections of line La and Lb respectively.

本文分别利用35 psu背景盐度场与XBT线性插值得到的背景温度场进行反演计算，以便进行对比分析.从测线La的反演结果来看，海水声速(图 8a)整体上随着深度的增加而降低，横向变化特征和一些细结构特征与波阻抗剖面(图 7a)相一致.由于海水声速对于温度的变化较为敏感(Ruddick et al., 2009; Sallarès et al., 2009; 董崇志等, 2013)，因而温度剖面(图 8c)与声速剖面(图 8a)变化特征具有较好的一致性.密度剖面(图 8c)整体上随着深度的增加而增大，与声速剖面(图 8a)相比具有相对较弱的差异特征，横向变化较弱，原因可能主要来自两个方面：(1)实际海水并不具有均匀35 psu的盐度，这会给XBT约束的密度计算结果带来误差；(2)利用波阻抗反演海水密度过程中，同样采用了35 psu的背景盐度场，这会进一步平滑地震剖面所保留的海水盐度差异信息.反演结果显示，涡旋Eddy1在500~660 ms(深约500 m)区域与锋面上方海水相比具有低速(图 8a，8b)、高密(图 8c，8d)、低温(图 8e)与高盐(图 8f)的特征.涡旋Eddy2与周围海水差异并不明显，这可能受到Eddy2涡旋区域约束条件较弱，反演效果相对较差的影响.整体上在无约束和噪声较强区域反演结果存在波动，误差相对较大.

图 8

Fig. 8

图 8 利用35 psu背景盐度场反演得到的测线La声速(a)、密度(c)与温度(e)剖面，以及利用XBT线性插值背景温度场反演得到的测线La声速(b)、密度(d)与温度(f)剖面. Fig. 8 Sound speed (a), density (c) and temperature (e) profiles of line La, obtained from inversion of 35 psu background field. Sound speed (b), density (d), and temperature (f) profiles of line La, obtained from inversion of interpolated XBTs background field.

利用XBT线性插值背景温度场反演得到的海水声速剖面(图 8b)与图 8a类似，但是细结构特征更为突出，这主要是因为XBT线性插值背景温度场提供了更为精确的背景温度场，海水声速反演结果具有更高的精度.反演得到的海水密度整体随着海水深度的增加而增大(图 8c，8d).由于海水密度对于盐度的变化较为敏感(董崇志等，2013)，因而盐度剖面(图 8f)与密度剖面(图 8d)变化特征具有较好的一致性.但在同样条件下，利用背景温度场与背景盐度场反演得到的密度剖面具有差异，考虑到海水密度对于盐度的变化较为敏感，因而温度背景场约束反演的密度剖面更为可信且细结构特征明显，但反演结果明显受到原始资料信噪比的影响.测线Lb各物性参数剖面特征(图 9)与测线La的反演结果(图 8)类似，约束较强的左半部分反演结果分辨率更高.

图 9

Fig. 9

图 9 利用35 psu背景盐度场反演得到的测线Lb声速(a)、密度(c)与温度(e)剖面，以及利用XBT线性插值背景温度场反演得到的测线Lb声速(b)、密度(d)与温度(f)剖面. Fig. 9 Sound speed (a), density (c) and temperature (e) profiles of line Lb, obtained from inversion of 35 psu background field. Sound speed (b), density (d), and temperature (f) profiles of line Lb, obtained from inversion of interpolated XBTs background field.

测线La反演得到的温度数据(图 8e)与XBT实测温度数据的绝对误差主要分布在-1~1 ℃之间，平均误差主要分布在-0.5~0.5 ℃之间.从标准差来看，浅部数据误差离散程度较大，中深部离散程度较小，这主要受到浅部海水数据噪声的影响.在200 m深度，反演结果误差较大，最大误差约为-2 ℃(图 10a，10b)，主要是受到此区域存在的较强残余直达波能量的影响而产生.测线Lb的温度反演结果(图 9e)与测线La类似，但是其平均误差更小，主要分布在-0.25~0.25 ℃之间，同时中深部(250~500 m)的误差离散程度较低，反演结果更好(图 10b).误差分析结果表明，在噪声水平相对较低，约束较强的区域，绝对误差相对较小，平均误差较低，反演结果更好，而未约束区域容易产生整体偏差.温度反演结果误差与Papenberg等(2010)、黄兴辉等(2011)和Biescas等(2014)所使用的反演方法反演结果相比，误差要大，主要是由于本次使用地震数据气枪容量偏小，噪声较强，对处理和反演结果造成了较大影响，降低了反演精度.

图 10

Fig. 10

图 10 测线La(a)与Lb(b)XBT实测温度与盐度背景场反演得到旁道温度剖面的对比图和误差分析. 其中，图(b)平均误差与标准差剖面图中的红色线与蓝色线分别为XBT短剖面与长剖面的误差计算结果. Fig. 10 The comparison chart and error analysis of the measured temperature profiles (XBTs) and the inversed temperature profiles of line La (a) and Lb (b). The red and blue lines of the average error and the standard deviation sections in Fig.(b) are respectively error results of the XBT short and long sections.

通过我国在南海东北部深海海域首次采集得到的高分辨率海洋多道反射地震与XBT剖面联测海洋数据，本文利用背景场约束反演方法对该套数据进行处理与反演，得到该区域海水的声速、密度、温度与盐度剖面.

在小容量气枪、低信噪比资料的情况下，经过特殊处理，海水层的有效反射信息仍然能够有效揭示海水层的海洋学现象，证明了该调查数据有效性.反演结果显示，测线La捕获的南海东北部具有透镜状反射结构特征的海洋次表层中尺度涡旋，具有相对低速、高密、低温与高盐特征.

与以往常规资料相比，高分辨率地震资料的噪声明显影响约束反演结果，误差偏大，主要表现在浅部直达波区域和无法有效压制的高频噪声区域.在无约束反演区域，反演结果则容易偏离正常值，对反映海水的物性结构(如涡旋等)特征可能并不可靠.

获得较高信噪比的原始地震资料采集技术方法、联合调查约束数据、针对性的特殊处理方法和有效的反演方法是地震海洋学资料有效利用的基本保证，是值得深入研究的重要课题.

本次联合调查数据是我们进一步开展地震海洋学研究的基础，可望积累我国地震海洋学联合调查经验，并对南海东沙海域的中尺度-亚中尺度过程研究提供另外的视角.