2019, Vol. 62
2. 中国科学院大学, 北京 100049;
3. 浙江海洋大学海洋科学与技术学院, 浙江舟山 316022
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. Zhejiang Ocean University, College of Marine Science and Technology, Zhoushan Zhejiang 316022, China
松辽盆地作为中国东北部最大的沉积盆地，蕴含着丰富的油气储藏和矿产资源，是国内重要的资源和油气产地(葛荣峰等, 2010).同时，松辽盆地也是东北地震区主要地震活动构造单元，地震活动频繁(李恩泽等, 2012)，低速沉积层能够对地震信号产生放大效应，加剧地震破坏性(余嘉顺等, 2003; Li et al., 2014).因此，沉积盆地结构研究对于油气勘探、矿产资源调查、以及强地面运动和防震减灾等都具有重要意义.目前，除了反射地震勘探之外，获取沉积盆地结构的方法主要有钻孔测井法、人工地震测深等方法.例如，耿伟等(2015)根据钻孔及剪切波测井资料，基于克里金插值方法重建了3D剪切波速度结构模型，并获得了第四纪地层埋深等值线图.赵金仁等(2017)利用两条高分辨地震探测剖面获取的Pg波数据，采用有限差分方法得到了剖面下方的基底速度结构.上述两种方法虽然能比较精确地获取地下介质的物性参数、速度结构和断层界面分布，但是探测成本高、覆盖范围有限且受限于勘探环境，不宜在城市开展实施.近年来，已经有大量学者采用天然地震面波成像、走时层析成像方法、接收函数、地震背景噪声成像等方式在松辽盆地及更大范围的东北地区开展了地壳和上地幔的速度结构(高东辉等, 2011; 田有等, 2011; Li et al., 2012; 张风雪等, 2014; Tao et al., 2014; Guo et al., 2015; Kang et al., 2016; 付媛媛和高原, 2016).高东辉等(2011)通过面波层析成像方法反演获得了黑龙江地区周期8~40 s的Rayleigh波群速度分布，结果显示，不同地质构造与地震波速度结构之间存在较好的对应关系.付媛媛和高原(2016)采用地震背景噪声成像方法，通过反演Rayleigh波和Love波的相速度频散资料，得到了东北地区周期8~35 s的二维相速度分布.Li等(2012)利用小波变换方法从天然地震事件中提取了15~60 s的Rayleigh波的群速度和相速度频散曲线，联合反演得到地壳和上地幔的三维剪切波速度结构，结果表明，松辽盆地下地壳的薄岩石圈存在高速异常.田有等(2011)利用近震远震的走时资料，进行联合层析成像，并开展东北地区地壳与上地幔的三维P波速度结构研究.成像结果显示，研究区地表构造走向与P波速度异常走向大体一致.张风雪等(2014)基于10301个S震相相对走时残差数据，采用FMM和打靶两种射线走时成像方法，反演了中国东北地区下方深至800 km的S波速度结构，认为松辽盆地可能有岩石圈拆沉的过程，盆地南部下方的低速异常可能是下地幔热物质上涌的通道.Tao等(2014)利用远震接收函数方法研究了东北地区下方的地壳结构，结果显示松辽盆地的地壳相对较薄，厚度约为31 km.Guo等(2015)通过联合反演6~40 s的Rayleigh波相速度频散和接收函数，获得了东北地区深至60 km的三维S波速度结构，认为在浅层深度上，开鲁坳陷区与松辽盆地的南部次盆地有关.Kang等(2016)利用8~80 s的Rayleigh波群速度、相速度频散和Rayleigh波的Z/H比数据，对东北地区的地壳和上地幔速度进行成像研究，发现松辽盆地最显著的低速异常特征(~2 km·s-1)更靠近盆地的西部边缘，认为是在白垩纪时期，盆地东部的隆升使其沉降向西迁移导致的.
然而，上述工作所获得的S波速度结构主要集中在地壳上地幔尺度，不能很好地约束地壳浅部的沉积层和沉积基底结构.常规地震背景噪声成像采用的面波频散资料的周期大多集中在8~40 s范围内，其研究深度集中在地壳至上地幔顶部.如果要使用背景噪声成像方法研究沉积层和沉积基底结构，则需要更短周期的面波信号参与成像以便更好约束地壳浅部的沉积层结构.近年来的研究表明，从地震背景噪声数据中可以提取出几Hz至几秒的面波信号，并通过不同周期面波群速度和相速度层析成像，进而反演浅层速度结构(Yao et al., 2006; Yang et al., 2007; Lin et al., 2013; 赵盼盼等, 2015; Wang et al., 2016; Li et al., 2014, 2016b; 张宝龙等, 2016; 赵建忠, 2019).例如，Lin等(2013)从地震背景噪声中提取了Rayleigh波0.5~4 Hz的相速度频散，并开展了面波成像和三维剪切波速度结构反演工作.赵盼盼等(2015)利用地震背景噪声成像方法获得了龙门山断裂带中北段1~25 s的瑞利面波群速度分布，进而反演得到该地区地壳浅部的S波速度结构.Wang等(2016)利用OBS测线记录到的气枪激发信号，提取出0.9~3.0 Hz的面波相速度频散数据，并反演得到中国渤海海底下方400 m深度的浅层沉积结构.Li等(2016b)在五大连池火山区开展了地震背景噪声成像的工作，认为在尾山火山锥下方7~13 km的深度上，存在一个体积约为200 km3的部分熔融岩浆房，并与五大连池火山区最近的火山喷发有一定关系.张宝龙等(2016)基于拓展空间自相关方法提取2~5 Hz的Rayleigh面波相速度频散，并进一步利用面波层析成像和线性反演方法得到尾山火山锥附近区域地表至700 m深度的浅层三维剪切波速度，结果表明地壳浅层剪切波速度结构可以较好反映尾山火山锥浅层的地质差异特征.
本文使用位于松辽盆地内部的NECESSArray台阵连续两年背景噪声数据，通过波形互相关计算和多重滤波方法提取出2~14 s的Rayleigh波群速度和相速度频散曲线，基于面波成像和S波结构反演方法对松辽盆地的沉积层结构进行了研究.与常规的背景噪声成像使用的8~40 s面波信号相比，2~14 s的Rayleigh面波频散数据能够对较浅深度的沉积层和沉积基底结构有更可靠的约束，改善成像效果，提高成像结果的可靠性.并通过与地震反射剖面等研究结果进行对比，进一步表明了基于较短周期地震背景噪声面波成像方法研究沉积盆地结构的可行性.
1 数据和方法 1.1 数据NECESSArray是中国、美国、日本合作布设并完成的位于中国东北地区的宽频带流动密集台阵(图 1)，主要目标是研究中国东北地区的地壳和上地幔结构，以便更好地理解该地区广泛岩浆活动与太平洋俯冲板块大规模扩张的关系(Guo et al., 2015; Liu et al., 2017).NECESSArray台阵共有127个临时宽频带的台站组成，台间距平均约为80 km，覆盖了包括松辽盆地在内的中国东北大部分地区，观测时间从2009年9月持续至2011年8月.
|
图 1 研究区台站分布与构造背景，正方形为NECESSArray台阵，三角形为本文所使用的NECESSArray部分台站，圆形为地震事件，震级大小由圆形尺寸表示，粗黑线表示剖面，X-X′和Y-Y′剖面为Wei等(2010)研究使用的剖面，Z-Z′剖面为Feng等(2010)研究使用的剖面；F1—F11表示断裂线，F1为嫩江断裂，F2为扶余—肇东断裂，F3为呼兰河断裂，F4为海伦—任民断裂，F5为纳漠河断裂，F6为阿伦河断裂，F7为富裕—明水断裂，F8为岔林河断裂，F9为滨州断裂，F10为第二松花江断裂，F11为洮儿河断裂 Fig. 1 Station distribution and tectonic setting of study region, the square is NECESSArray station, the triangle is the NECESSArray station used in this article. The circle is a seismic event. The size of the magnitude is represented by the circle size, the thick black line represents the section, the X-X′ and Y-Y′ profiles are the profiles used by Wei et al. (2010) and the Z-Z′ profiles are used by Feng et al. (2010); F1—F11 are fault lines, F1 is Nenjiang fault, F2 is Fuyu-Zhaodong fault, F3 is Hulanhe fault, F4 is Hailun-Renmin fault, F5 is Namohe fault, F6 is Allan fault, F7 is Fuyu-Mingshui fault, F8 is the fault of the Chalin River, F9 is the Binzhou fault, F10 is the second Songhua River fault, F11 is the Taoerhe fault |
本文挑选了分布于松辽盆地内部的42个NECESSArray台阵的部分台站，可以保证盆地内部有较好的射线路径覆盖，然后通过背景噪声互相关计算和叠加得到了台站对之间的互相关函数，并利用基于多重滤波方法，采用面波层析成像的方法，获取了Rayleigh波的二维群速度和相速度分布，最后基于每个网格节点的频散曲线反演了研究区下方的S波速度结构，并对松辽盆地的浅层速度结构变化和沉积层厚度进行探讨.
数据处理主要按照Bensen等(2007)提出的地震背景噪声数据处理流程进行，其中主要包括单台数据预处理、计算和叠加互相关函数、提取频散曲线、质量控制和误差分析、面波群速度和相速度层析成像、S波速度结构反演.在单台数据预处理中，首先对所有台站的垂直分量进行重采样至0.2 s、去除仪器响应、去均值和线性趋势，以及0.5~50 s的带通滤波.为了抑制地震信号、仪器故障引起的畸变信号等影响，本文采用了滑动绝对平均方法进行归一化处理，其计算公式为
|
(1) |
其中，dn是原始数据点，
|
(2) |
dj是第j个时间点的波形数据，2N+1时窗的长度.接下来是对归一化的数据进行频谱白化，目的是拓宽背景噪声信号的频带范围，抑制单一频率的信号干扰，有利于获得更加连续的频散曲线.完成单台数据预处理后，即可对任意台站对的垂直分量计算互相关函数，图 2为经过不同频带范围带通滤波之后的部分互相关波形，可以在正负两分支都观测到明显的面波信号.而且在0.1~1 Hz周期的带通滤波波形中，面波信号都落在2.0~3.0 km·s-1的到时范围，反映出典型的短周期Rayleigh面波的速度特征.为了提高信噪比，本文将正负分量反向叠加，得到对称分量，以压制噪声源分布不均匀的影响，获得最终的互相关函数，并用于后续的分析处理.
|
图 2 部分台站对垂直分量的互相关函数，每个子图的虚线表示速度值(3.0 km·s-1)，右下角标表示滤波周期 Fig. 2 Cross-correlated waveform record section with different filter periods from vertical component, the dotted line in each subgraph represents the velocity value (3.0 km·s-1), the lower-right corner marks the filter period |
为了获取高质量的频散数据，在提取频散曲线之前，我们采用计算信噪比的方法对互相关函数进行质量筛选.考虑到台站对之间的台间距平均约为80 km，对于短周期(2~3 s)信号衰减较严重，因此，我们降低了信噪比的筛选阈值，保留了信噪比大于3的波形数据进行频散分析.目前，提取频散曲线，采用较多的是自动时频分析方法.该方法能够实现快速高效地提取8 s以上较长周期的频散曲线，但是在提取短周期的频散时，由于互相关波形较低的信噪比造成误差偏大，为了能够尽可能拾取高质量的短周期频散曲线，减少提取过程的误差影响，我们使用多重滤波方法(Herrman, 2013)，手动提取出2~14 s的Rayleigh波群速度和相速度频散曲线，由Rayleigh波群速度和相速度的深度敏感核曲线可知(图 8)，这一周期范围的频散数据对盆地沉积层深度的速度结构较为敏感.为了使人工拾取的频散数据更加可靠，本文采用如下质量控制原则挑选频散曲线：只选取台间距大于2倍波长的频散曲线，对不满足群速度和相速度理论关系的频散曲线予以剔除.图 3a和图 3b显示的分别是经过人工筛选和质量评估后，最终选取的用于地震背景噪声成像反演的587条群速度频散和494条相速度频散.其中黑色曲线表示所有频散曲线的平均值，并以中误差作为误差棒，用于衡量频散曲线分布的离散程度.可以看出，频散曲线的大部分集中分布在1~2倍误差的范围内.射线覆盖密度的分布如图 4所示，松辽盆地内部的射线覆盖良好，而在盆地边缘及周边地区射线覆盖较为稀疏.
|
图 8 由松辽盆地网格节点的平均Crust1.0模型计算的Rayleigh波群速度(a)和相速度(b)的深度敏感核曲线 Fig. 8 The depth-sensitive kernel curve of Rayleigh wave for group velocity (a) and phase velocity (b) calculated from the average Crust 1.0 model of grid nodes in the Songliao Basin |
|
图 3 Rayleigh波频散测量示意图和不同周期的频散曲线数目.(a)、(b)分别表示Rayleigh波群速度和相速度频散曲线，黑色曲线表示平均值，黑色竖线表示误差棒，(c)表示Rayleigh波不同周期的频散曲线数目 Fig. 3 Rayleigh wave dispersion measurement diagram and the number of dispersion curves for different periods. (a) and (b) show the Rayleigh wave velocity and phase velocity dispersion curves, respectively. The black curve shows the average, the black line shows the error bars, and (c) represent the dispersion curves of the Rayleigh wave with different periods |
|
图 4 Rayleigh波不同周期的射线路径分布图. (a)表示群速度的射线路径分布图; (b)表示相速度的射线路径分布图 Fig. 4 The ray paths distribution of Rayleigh wave in different periods. (a) shows the ray paths distribution of group velocity and (b) shows the ray paths distribution of phase velocity |
采用快速行进算法FMM(Fast Marching Method)和子空间方法进行面波层析成像(Rawlinson and Sambridge, 2003, 2004)，从而获取松辽盆地及其周围的Rayleigh面波2~14 s的群速度和相速度频散资料.FMM射线追踪是通过求解程函方程的数值解，来获得当前模型的理论走时和面波射线路径，该方法考虑了面波传播非大圆路径的影响，对于类似沉积盆地这样波速结构横向变化较为显著的区域，可以保证面波传播路径计算的准确性，有效提高成像可靠性(Rawlinson et al., 2006).子空间方法用于反演计算模型的扰动量以进行模型的迭代更新.关于模型扰动量计算，它是在模型领域内成像反演的目标函数是足够光滑的前提下，对目标函数进行二次逼近：
|
(3) |
而S(m)的完整表达式为
|
(4) |
式中m为模型，表示g(m)当前模型的预测走时，dobs为观测走时，Cd为数据协方差矩阵，Cm为模型协方差矩阵，m0为参考模型，D为平滑矩阵，ε为阻尼因子，η为平滑因子，而(3)式中
|
(5) |
式中αj为基向量，μj为对应的长度.当将(5)式代入(3)，并求S(m)对μj的极值可得
|
(6) |
将(6)式的结果带入(5)可得模型扰动量：
|
(7) |
在前一个模型的基础上加上这个扰动量便可更新模型，以此进行迭代计算.当更新的模型通过快速进行算法正演计算得到的走时与观测走时的残差整体趋于0且稳定时，反演即可停止.关于每个周期反演的初始模型选取，本文选用了均一模型，速度值由挑选得到的频散数据求平均值给定.
分辨率测试结果(图 7)显示，0.5°×0.5°网格的分辨率测试结果中的异常体扰动样式和幅度都能较好恢复.因此，我们将研究区划分为0.5°×0.5°大小的网格，利用快速行进算法和子空间方法，获得了Rayleigh波群速度和相速度分布，进而采用最小二乘迭代线性反演方法进行每个网格点下方的一维S波速度结构反演(Herrmann, 2013).反演的S波初始模型以研究区网格节点的平均Crust1.0模型为参考，考虑到Crust1.0模型在浅层结构(0~12 km)的分层较少，我们对该模型的速度和分层进行了调整，将初始模型表示为一个线性模型，增加了初始模型的层数，每层的速度从最上层的速度值开始线性增加，试图得到更为精细的反演结果.反演过程中每层的厚度固定为0.5 km，并利用线性经验关系(Castagna et al., 1985)，通过每层的S波速度值来计算相应的P波速度：
|
图 7 0.5°×0.5°的Rayleigh面波群速度(a)和相速度(b)的检测板测试结果, 输入的速度扰动为0.3 km·s-1 Fig. 7 Checkerboard test with 0.5°×0.5° for the group (a) and phase (b) velocity tomography, the input speed disturbance is 0.3 km·s-1 |
|
(8) |
密度ρ由经验公式(Brocher, 2005)计算得到
|
(9) |
图 5为两个网格节点反演获得的剪切波速度结构模型及其频散曲线的拟合情况.从图中可以看到，结果模型的频散曲线和实际测量的频散点能够较好地拟合.
|
图 5 研究区2个节点(a、b：124°E，43.5°N；c、d：122°E，47.5°N)的S波反演模型及其频散曲线的拟合图. (a)、(c)最终模型(细黑线)和初始模型(粗黑线)的对比图，(b)、(d)最终模型正演计算的理论频散与测量频散点的数据拟合图，实线表示群速度，虚线表示相速度 Fig. 5 S-wave velocity inversion data and results fit at two grids (a, b:124°E, 43.5°N; c, d:22°E, 47.5°N). (a) and (c) are comparisons of the final model (thin black line) and the initial model (thick black line). (b) and (d) are data fitting plots of theoretical dispersion and measurement dispersion points for the forward modeling of the final model. The solid line indicates the group velocity, and the dashed line indicates the phase velocity |
图 6给出了松辽盆地在1~12 km深度的剪切波速度模型.速度异常分布与松辽盆地构造单元的地质特征有明显的相关性.在1 km深度以上，松辽盆地的构造特征不是很清晰.整个盆地的低速异常主要位于中央坳陷区，且低速异常的南北两端分别向开鲁坳陷区和北部倾没区延伸，形成一条狭长的低速带，其西侧表现为强烈的高速异常，但其东侧的高速特征却不明显.在1~3 km深度范围内，开鲁坳陷区表现为高速异常，而在4~12 km深度范围，开鲁坳陷区表现为低速特征，并随深度增加而不断增强，直到与中央坳陷区连接成一个整体.在2~7 km深度，西南隆起区的高速异常带，将开鲁坳陷区和中央坳陷区分开形成两个低速异常分布区域.在8~12 km深度，随着西南隆起区的高速特征减弱消失，开鲁坳陷区和中央坳陷区开始连接成一个整体.中央坳陷区是整个松辽盆地中低速异常特征最强烈的区域，同时中央坳陷区低速异常分布与断层走向呈现出明显的相关性，表现为低速异常边界与嫩江断裂走向相互平行.
|
图 6 研究区内不同深度下的S波速度结构分布图，盆地中的灰线表示断层位置 Fig. 6 The distribution of S-wave velocities at different depths in the study area. The gray line in the basin indicates the fault location |
由于不同周期的射线对研究区的覆盖情况不同，而成像结果的分辨率会受到射线覆盖影响，通常需要采用检测板测试方法对台站分布和射线路径的影响进行评估，其基本原理是对初始模型速度加以一定的速度扰动，并按实际射线路径计算走时作为“观测走时”，然后用固定的控制参数和反演方法获得反演模型，检测反演结果是否能够恢复给定的理论模型.为此，我们做了异常体尺度分别为0.25°、0.5°、0.75°、1.0°的检测板测试，在理论模型中添加了±0.3 km·s-1的扰动量.测试结果表明：当异常体尺度为0.25°时，小于4 s周期的群速度和相速度图像在松辽盆地的大部分地区难以得到较好的恢复；当异常体尺度增加到0.5°时，小于4 s周期的相速度图像依然得不到恢复，但是，群速度图像开始能够恢复(图 7).此外，当异常体尺度进一步增加时，松辽盆地的异常体恢复情况有了进一步的改善，盆地边缘地区由于射线稀疏或者没有射线穿过而未能得到较好恢复.
Rayleigh波对不同深度剪切波速度结构敏感度随着周期而变化，每个周期的Rayleigh波群速度和相速度对应的敏感核不同.我们计算了Rayleigh波群速度和相速度的深度敏感核曲线(图 8).结果表明：周期为2~14 s的Rayleigh波频散的敏感深度范围主要集中在14 km以上，并且相速度比群速度的敏感深度要深，反映了Rayleigh波相速度和群速度在对剪切波速度结构敏感深度上的差异性.为了进一步评估反演得到的剪切波速度结构模型的可靠性，我们对反演模型正演得到的理论频散数据和面波层析成像频散数据作了对比分析(图 9、图 10).通过对比发现，二者显示的速度特征整体保持一致：松辽盆地中部地区呈现低速异常的特征，周边地区则呈现高速异常的特征.从2~10 s的理论与成像的群速度和相速度分布图有较好的一致性，说明反演的S波速度模型能够较好解释实际的观测数据，反演得到的三维模型是可靠的.
|
图 9 不同周期的Rayleigh群速度异常分布图. (a)反演的S波速度模型的正演结果; (b)噪声层析成像结果 Fig. 9 The group velocity perturbations result for Rayleigh wave at different periods. (a) shows the forward results from shear wave model inversed and (b) shows the results of ambient noise from tomography |
|
图 10 不同周期的Rayleigh相速度异常分布图. (a)反演的S波速度模型的正演结果; (b)噪声层析成像结果 Fig. 10 The phase velocity perturbations result for Rayleigh wave at different periods. (a) shows the forward results from shear wave model inversed and (b) shows the results of ambient noise from tomography |
为了进一步定量化描述二者的差异，本文引入“卡方”参数来描述理论频散与实测频散的拟合情况，若χ2值越小，则反演剪切波得到的速度模型与实际频散数据越相接近，其计算公式如下：
|
(10) |
式中，n表示面波成像使用到的周期数目，本文成像周期范围是2~14 s，以1 s为间距，则n为13.pi代表每个周期的剪切波反演模型计算的理论频散值，di为相应周期的观测频散值，σi是纯路径上频散测量的误差，本文采用的计算公式(Ouyang et al., 2015)为
|
(11) |
其中，n是将研究区划分为0.5°×0.5°网格所得到的节点数目，dji是由面波成像得到的第j个网格点第i个周期的纯路径频散值，pji是利用剪切波反演模型正演计算获得的第j个网格点第i个周期的理论频散值.
由图 3-11中的(a)可以看出Rayleigh波群速度和相速度的频散测量误差集中分布在8~30 m·s-1之间，由于周期2~3 s的面波信号较弱，使得频散误差分布过于分散，但随着周期的增长，频散测量的误差呈现出明显降低趋势，其数值聚集在20 m·s-1的误差范围内.图 3-11中(b)和(c)分别显示的是Rayleigh面波群速度频散和相速度频散的卡方分布图，总体而言，研究区内部的卡方参数的数值均较小，集中分布在0~5之间，这一范围表明理论频散和纯路径频散之间有较好的拟合匹配.因此，通过上述的讨论分析可知，本文反演得到的S波速度模型能够较好拟合面波群速度和相速度层析成像结果.
|
图 11 (a) 2~12 s的Rayleigh波群速度和相速度的频散测量误差值，正六边形表示群速度频散误差，五角星表示相速度频散误差值; (b)由剪切波反演模型正演计算得到的Rayleigh波理论群速度频散与面波层析成像反演得到的群速度频散之间拟合得到的卡方分布图; (c)由剪切波反演模型正演计算得到的Rayleigh波理论相速度频散与面波层析成像反演得到的相速度频散之间拟合得到的卡方分布图 Fig. 11 (a) The misfits of group and phase velocity at periods of 2~12 s for Rayleigh wave; (b) The distribution of "Chi-squared"which measures the matching degree of the group velocity dispersion curves between the inverted velocity model and ambient noise tomography; (c) The distribution of "Chi-squared"which measures the matching degree of the phase velocity dispersion curves between the inverted velocity model and ambient noise tomography |
松辽盆地内部的区域构造主要分为基地构造和盖层构造两大部分.盆地的基地断裂十分发育，并以北东-北北东向的断裂分布最广，而盆地的盖层构造直接受到基地构造的制约与影响(葛荣峰等, 2010).根据松辽盆地的基底性质和盖层发育等区域地质特征，松辽盆地内部可划分为七个一级构造单元：中央坳陷区、北部倾没区、西部斜坡区、东北隆起区、西南隆起区、东南隆起区和开鲁坳陷区(图 12)(Feng et al., 2010; Wei et al., 2010).
|
图 12 松辽盆地6.5 km深度处的S波速度分布图 黑线表示盆地内部主要构造单元的边界范围. Fig. 12 S wave velocity distribution at a depth of 6.5 km in Songliao Basin The black line indicates the boundary of the main tectonic units within the basin. |
松辽盆地的地层年代横跨上侏罗纪和白垩纪，松辽盆地基底由上侏罗纪花岗岩、火山岩和古生代地层组成(Wu et al., 2001).松辽盆地的北部开始形成于上侏罗纪，构成盆地基底的是火石岭组，火石岭组主要由岩浆岩，例如安山岩，粗安岩，粗面岩等组成.相对于松辽盆地的北部，松辽盆地的南部开始形成在白垩纪早期，火山爆发形成的火山碎屑岩是其盆地基底的主要组成部分(Wei et al., 2010).已有研究表明(吴真玮等, 2015)，火山岩岩体的走向及边界与盆地基底断裂带的走向是平行的，可见盆地中断裂带对岩浆活动起控制作用，与基底岩性的分布存在密切关系.因此，分析盆地基底的岩性性质对于理解盆地成因和演化关系都具有重要意义.
图 12给出了松辽盆地6.5 km深度的S波速度分布.与Guo等(2015)的结果相比，二者的反演结果整体上基本一致，均表现为中央坳陷区显示出强烈的低速异常，而在盆地周围表现为高速异常.在盆地南部，西南隆起区的高速带把开鲁坳陷区下方的低速异常与中央坳陷区分开，形成两个次盆地.Li等(2016a)通过反演Rayleigh波的椭圆率(Z/H)和相速度频散数据得到的3D剪切波速度模型发现在4 km深度处，松辽盆地就显示出上述现象，且盆地北部表现出比南部更明显的低速特征，表明盆地南北沉积构造存在差异.Wei等(2010)认为松辽盆地南部附近山区的下地壳热物质涌入，使其热沉降速率减缓，导致盆地南部的裂后期沉降过程没有盆地北部显著.Li等(2016a)的速度模型反演结果也显示大兴安岭东南边缘下方从中地壳延伸至上地幔顶部的深度范围表现出强烈的低速异常，推测高温降低了下地壳黏度，导致下地壳热物质涌入海拔较低的松辽盆地南部，减慢了松辽盆地南部的裂后期沉降速度.
Wei等(2010)根据盆地是否经历明显的热沉降，将裂谷盆地划分为两类：第一类盆地具有较厚的热沉降积累，第二类盆地的热沉降过程并不明显，松辽盆地的南部正是这类盆地.根据边界断层形状和面积范围，第二类盆地可以进一步地划分3个子类.Feng等(2010)分析了松辽盆地构造和地层的演化过程，依据构造沉降演化过程不同，松辽盆地被划分为北部和南部两个部分.已有地震反射剖面的结果表明，盆地北部的裂陷沉降和热沉降过程同样明显，表现为具有较厚的热沉降沉积覆盖物.与之相比，除了经历强烈的裂陷沉降，盆地南部并不存在明显的热沉降过程(Wei et al., 2010; Feng et al., 2010).为了研究沉积基底埋深分布，我们在松辽盆地内相同位置上截取了3条S波速度剖面(位置见图 1)，二者对比结果如图 13所示：我们的S波速度剖面与Wei等(2010)、Feng等(2010)使用的相同位置地震反射剖面之间，二者整体具有较好的相关性.S波深度剖面在速度介于2.9 km·s-1时的速度等值线，能够较好地勾勒出地震反射剖面显示的盆地基底的整体特征.
|
图 13 剖面对应的S波速度结构图.箭头表示断层位置，白色虚线表示根据已有地震反射剖面给出的沉积盆地基底深度分布(Feng et al., 2010; Wei et al., 2010)，剖面所在位置见图 1 Fig. 13 The profile of the S-wave velocity corresponding to the profile. The arrow indicate the location of the fault and the dashed white line indicate the base depth distribution of the sedimentary basin given by the existing seismic reflection profile (Feng et al., 2010; Wei et al., 2010). The location of the profile is shown in Fig. 1 |
基于S波速度模型结果和所选取的2.9 km·s-1的盆地基底速度，我们得到松辽盆地沉积层的厚度分布(图 14).松辽盆地的沉积层厚度分布呈现出中间厚、四周薄的特征，松辽盆地中央坳陷区的沉积层厚度在3~6 km，而在松辽盆地周围地区的沉积层厚度相对较小，在2~4 km之间.此外，中央坳陷区的厚度等值线比四周密集，反映了盆地中央坳陷区沉积厚度梯度的变化.这一结果与Crust1.0沉积层模型的厚度分布(3~6 km)较为一致，并在空间分辨率上有所改善和提升.Crust1.0全球模型的沉积层最厚位置在盆地中央坳陷区的中心，与我们给出的最厚位置基本一致，此外，我们在中央坳陷区和北部倾没区交界附近得到另一处较厚的厚度异常分布(~5 km)，根据已有人工地震测深研究结果(傅维洲等, 1998)显示，在相同位置处(泰康—大庆之间)，存在厚度为7~8 km的沉积层，暗示了中央坳陷区和北部倾没区交界附近确实存在较厚的沉积覆盖层.Bao和Niu(2017)利用远震事件P波水平分量上的到时延迟，估计了松辽盆地30多个台站下方的沉积层厚度，我们对这些台站沉积厚度进行线性插值，发现Bao和Niu(2017)的厚度分布与我们的沉积厚度大体一致.例如，松辽盆地中央坳陷区的沉积层厚度都在3~6 km之间，盆地周围地区的沉积物覆盖相对较薄.但是Bao和Niu(2017)给出的最大厚度与我们的结果在位置上存在明显的差别，推测可能是因为他们得到的是单台台站下方的沉积厚度分布，而我们给出的是研究区较大范围沉积厚度分布的平均结果.从对比结果可以看出，本文得到的沉积层厚度分布是比较可靠的.松辽盆地中央坳陷区的沉积层厚度约为3~6 km.
|
图 14 松辽盆地沉积层厚度分布图. (a)以2.9 km·s-1速度等值面表示的盆地沉积层厚度; (b) Crust1.0的沉积层厚度模型; (c)对Bao和Niu(2017)得到的30+台站下方沉积层厚度的插值结果 Fig. 14 Sediment thickness distribution in Songliao Basin. (a) The sediment thickness of the basin at 2.9 km·s-1 velocity isosurface; (b) The sediment thickness model of Crust 1.0; (c) The interpolation results of sediment thickness under 30+ stations obtained by Bao and Niu (2017) |
本文利用松辽盆地内部的NECESSArray台阵的42个台站2009年9月至2011年8月期间的垂直分量连续地震背景噪声数据，基于多重滤波方法提取了2~14 s周期的Rayleigh波群速度和相速度频散，采用背景噪声面波层析成像方法重构了分辨率为0.5°×0.5°的群速度和相速度分布.经过联合反演每个网格点上的Rayleigh波群速度和相速度频散，获得了格点地表至下方12 km深度范围的一维S波速度结构，通过线性插值的方法，得到了研究区下方的三维S波速度结构模型，并进一步获得了松辽盆地的沉积层厚度分布.常规背景噪声成像使用的是8~40 s的面波频散数据，而本文提取出了2~14 s周期的Rayleigh面波信号，能够对深度较浅的沉积层和沉积基底结构有更可靠的约束，可以有效地提高数据质量，并且我们的剪切波速度剖面与已有的地震反射剖面有较好的对应关系，表明本文获得的S波速度结构反演结果具有较好的可靠性，能够较为可靠地刻画沉积盆地沉积基底空间分布特征.
本文成像结果显示：在1~12 km深度范围内，开鲁坳陷区由高速异常转为低速异常，并随着深度增加而不断增强，直到与中央坳陷区连接成一个整体.西南隆起区表现出明显的高速特征，将开鲁坳陷区和中央坳陷区分开成两个低速异常分布区.中央坳陷区显示出强烈的低速异常特征，同时中央坳陷区低速异常分布与断层走向呈现出明显的相关性，表现为低速异常边界与嫩江断裂走向相互平行.我们的S波速度剖面与已有的地震反射剖面之间具有较好的相关性，在2.9 km·s-1的S波速度等值线，与地震反射剖面显示的盆地基底深度大致对应.基于S波速度模型和盆地基底速度(2.9 km·s-1)，我们获得精细的松辽盆地沉积层厚度模型，结果表明松辽盆地的沉积层厚度分布呈现出中间厚、四周薄的特征，中央坳陷区的沉积层厚度范围大约在3~6 km.
致谢 感谢审稿专家的宝贵修改意见和建议.感谢IRIS提供了本研究所需的地震波形数据.
Bao Y F, Niu F L. 2017. Constraining sedimentary structure using frequency dependent P-wave particle motion:a case study of the Songliao Basin in NE China. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 122(11): 9083-9094. DOI:10.1002/2017JB014721 |
Bensen G D, Ritzwoller M H, Barmin M P, et al. 2007. Processing seismic ambient noise data to obtain reliable broad-band surface wave dispersion measurements. Geophysical Journal International, 169(3): 1239-1260. DOI:10.1111/j.1365-246X.2007.03374.x |
Brocher T M. 2005. Empirical relations between elastic wavespeeds and density in the earth's crust. Bulletin of the Seismological Society of America, 95(6): 2081-2092. DOI:10.1785/0120050077 |
Castagna J P, Batzle M L, Eastwood R L. 1985. Relationships between compressional-wave and shear-wave velocities in clastic silicate rocks. Geophysics, 50(4): 571-581. DOI:10.1190/1.1441933 |
Feng Z Q, Jia C Z, Xie X N, et al. 2010. Tectonostratigraphic units and stratigraphic sequences of the Nonmarine Songliao basin, northeast China. Basin Research, 22(1): 79-95. DOI:10.1111/j.1365-2117.2009.00445.x |
Fu W Z, Yang B J, Liu C. 1998. Study on the seismology in Manzhouli-Suifenhe geoscience transect of China. Journal of Changchun University of Science and Technology, 28(2): 206-212. |
Fu Y Y, Gao Y. 2016. Phase velocity tomography of Rayleigh and Love waves using ambient noise in Northeast China. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 59(2): 494-503. DOI:10.6038/cjg20160209 |
Gao D H, Chen Y J, Meng X S, et al. 2011. Crustal and uppermost mantle structure of the Heilongjiang region from ambient noise tomography. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 54(4): 1043-1051. DOI:10.3969/j.issn.0001-5733.2011.04.019 |
Ge R F, Zhang Q L, Wang L S, et al. 2010. Tectonic evolution of Songliao basin and the prominent tectonic regime transition in eastern China. Geological Review, 56(2): 180-195. |
Geng W, Xu Z F, Liu Y, et al. 2015. The structural characteristics of shallow strata and shear wave velocity in Changzhi urban district. Journal of Geodesy and Geodynamics (in Chinese), 35(5): 840-843. |
Guo Z, Chen Y J, Ning J Y, et al. 2015. High resolution 3-D crustal structure beneath NE China from joint inversion of ambient noise and receiver functions using NECESSArray data. Earth & Planetary Science Letters, 416: 1-11. |
Herrmann R B. 2013. Computer programs in seismology:an evolving tool for instruction and research. Seismological Research Letters, 84(6): 1081-1088. DOI:10.1785/0220110096 |
Kang D, Shen W S, Ning J Y, et al. 2016. Seismic evidence for lithospheric modification associated with intracontinental volcanism in Northeastern China. Geophysical Journal International, 204(1): 215-235. DOI:10.1093/gji/ggv441 |
Li E Z, Liu C, Zhang L H, et al. 2012. The correlation of structure and earthquake in Songliao Basin. Progress in Geophys. (in Chinese), 27(4): 1337-1349. DOI:10.6038/j.issn.1004-2903.2012.04.007 |
Li G L, Chen H C, Niu F L, et al. 2016a. Measurement of Rayleigh wave ellipticity and its application to the joint inversion of high-resolution S wave velocity structure beneath northeast China. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 121(2): 864-880. DOI:10.1002/2015JB012459 |
Li Y H, Wu Q J, Pan J T, et al. 2012. S-wave velocity structure of northeastern China from joint inversion of Rayleigh wave phase and group velocities. Geophysical Journal International, 190(1): 105-115. DOI:10.1111/j.1365-246X.2012.05503.x |
Li Z W, Ni S D, Somerville P. 2014. Resolving shallow shear-wave velocity structure beneath station CBN by waveform modeling of the MW5.8 mineral, Virginia, earthquake sequence. Bulletin of the Seismological Society of America, 104(2): 944-952. DOI:10.1785/0120130190 |
Li Z W, Ni S D, Zhang B L, et al. 2016b. Shallow magma chamber under the Wudalianchi Volcanic Field unveiled by seismic imaging with dense array. Geophysical Research Letters, 43(10): 4954-4961. DOI:10.1002/2016GL068895 |
Lin F C, Li D Z, Clayton R W, et al. 2013. High-resolution 3D shallow crustal structure in Long Beach, California:application of ambient noise tomography on a dense seismic array. Geophysics, 78(4): Q45-Q56. DOI:10.1190/geo2012-0453.1 |
Liu Y, Niu F L, Chen M, et al. 2017. 3-D Crustal and uppermost mantle structure beneath NE China revealed by ambient noise adjoint tomography. Earth and Planetary Science Letters, 461: 20-29. DOI:10.1016/j.epsl.2016.12.029 |
Ouyang L B, Li H Y, Lu Q T, et al. 2015. Crustal shear wear velocity and radial anisotropy beneath the Middle-Lower Yangtze River metallogenic belt and surrounding areas from seismic ambient noise tomography. Chinese J. Geophy. (in Chinese), 58(12): 4388-4402. DOI:10.6038/cjg20151205 |
Rawlinson N, Sambridge M. 2003. Seismic traveltime tomography of the crust and lithosphere. Advances in Geophysics, 46: 81-198. DOI:10.1016/S0065-2687(03)46002-0 |
Rawlinson N, Sambridge M. 2004. Wave front evolution in strongly heterogeneous layered media using the fast marching method. Geophys. J. Int., 156(3): 631-647. DOI:10.1111/j.1365-246X.2004.02153.x |
Rawlinson N, Reading A M, Kennett B L N. 2006. Lithospheric structure of Tasmania from a novel form of teleseismic tomography. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 111(B2): B02301. DOI:10.1029/2005JB003803 |
Tao K, Niu F L, Ning J Y, et al. 2014. Crustal structure beneath NE China imaged by NECESSArray receiver function data. Earth and Planetary Science Letters, 398: 48-57. DOI:10.1016/j.epsl.2014.04.043 |
Tian Y, Liu C, Feng X. 2011. P-wave velocity structure of crust and upper mantle in Northeast China and its control on the formation of mineral and energy. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 54(2): 407-414. DOI:10.3969/j.issn.0001-5733.2011.02.017 |
Wang Y, Li Z W, You Q Y, et al. 2016. Shear-wave velocity structure of the shallow sediments in the Bohai Sea from an ocean-bottom-seismometer survey. Geophysics, 81(3): ID25-ID36. DOI:10.1190/geo2015-0417.1 |
Wei H H, Liu J L, Meng Q R. 2010. Structural and sedimentary evolution of the southern Songliao Basin, northeast china, and implications for hydrocarbon prospectivity. AAPG Bulletin, 94(4): 533-566. DOI:10.1306/09080909060 |
Wu F Y, Sun D Y, Li H M, Wang X L. 2001. The nature of basement beneath the Songliao basin in NE China:geochemical and isotopic constraints. Physics and Chemistry of the Earth, Part A: Solid Earth and Geodesy, 26(9-10): 793-803. DOI:10.1016/S1464-1895(01)00128-4 |
Wu Z W, Zeng Z F, Li J, et al. 2015. Distribution of basement lithology in the Songliao Basin derived from gravity and magnetic anomalies. Geology and Exploration (in Chinese), 51(5): 939-945. |
Yang Y J, Ritzwoller M H, Levshin A L, et al. 2007. Ambient noise Rayleigh wave tomography across Europe. Geophys. J. Int., 168(1): 259-274. DOI:10.1111/j.1365-246X.2006.03203.x |
Yao H J, Van Der Hilst R D, De Hoop M V. 2006. Surface-wave array tomography in SE Tibet from ambient seismic noise and two-station analysis -Ⅰ. Phase velocity maps. Geophys. J. Int., 166(2): 732-744. DOI:10.1111/j.1365-246X.2006.03028.x |
Yu J X, Cao J X, Bao X Y, et al. 2003. A modeling of the effects of ground surface weathering layers on reflected shear waves in seismic exploration. Journal of Chengdu University of Technology (Science & Technology Edition) (in Chinese), 30(6): 583-587. |
Zhang B L, Li Z W, Bao F, et al. 2016. Shallow shear-wave velocity structures under the Weishan volcanic cone in Wudalianchi volcano field by microtremor survey. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 59(10): 3662-3673. DOI:10.6038/cjg20161013 |
Zhang F X, Wu Q J, Li Y H. 2014. A traveltime tomography study by teleseismic S wave data in the Northeast China area. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 57(1): 88-101. DOI:10.6038/cjg20140109 |
Zhao J R, Fan Z Y, Liu B J, et al. 2017. Velocity structure of the western North China basement from high resolution wide-angle reflection/refraction profile. Chinese Science Bulletin, 62(36): 4294-4306. DOI:10.1360/N972017-00562 |
Zhao J Z, Li Z W, Lin J M, et al. 2019. Ambient noise tomography and deep structure in the crust and mantle of the South China Sea. Chinese J. Geophys. (in Chinese). DOI:10.6038/cjg2019M0138 |
Zhao P P, Chen J H, Liu Q Y, et al. 2015. Fine structure of middle and upper crust of the Longmenshan Fault zone from short period seismic ambient noise. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 58(11): 4018-4030. DOI:10.6038/cjg20151111 |
傅维洲, 杨宝俊, 刘财, 等. 1998. 中国满洲里-绥芬河地学断面地震学研究. 长春科技大学学报, 28(2): 206-212. |
付媛媛, 高原. 2016. 东北地区背景噪声的Rayleigh和Love波相速度层析成像. 地球物理学报, 59(2): 494-503. DOI:10.6038/cjg20160209 |
高东辉, 陈永顺, 孟宪森, 等. 2011. 黑龙江地区背景噪声面波群速度层析成像. 地球物理学报, 54(4): 1043-1051. DOI:10.3969/j.issn.0001-5733.2011.04.019 |
葛荣峰, 张庆龙, 王良书, 等. 2010. 松辽盆地构造演化与中国东部构造体制转换. 地质论评, 56(2): 180-195. |
耿伟, 徐朝繁, 刘妍, 等. 2015. 长治市区浅部地层及剪切波速度结构特征. 大地测量与地球动力学, 35(5): 840-843. |
李恩泽, 刘财, 张良怀, 等. 2012. 松辽盆地地震构造与地震活动相关性研究. 地球物理学进展, 27(4): 1337-1349. DOI:10.6038/j.issn.1004-2903.2012.04.007 |
田有, 刘财, 冯晅. 2011. 中国东北地区地壳、上地幔速度结构及其对矿产能源形成的控制作用. 地球物理学报, 54(2): 407-414. DOI:10.3969/j.issn.0001-5733.2011.02.017 |
吴真玮, 曾昭发, 李静, 等. 2015. 基于重磁场特征的松辽盆地基底岩性研究. 地质与勘探, 51(5): 939-945. |
余嘉顺, 曹俊兴, 鲍新毅, 等. 2003. 表面低速层对勘探地震横波波形影响的模拟研究. 成都理工大学学报(自然科学版), 30(6): 583-587. DOI:10.3969/j.issn.1671-9727.2003.06.006 |
张宝龙, 李志伟, 包丰, 等. 2016. 基于微动方法研究五大连池火山区尾山火山锥浅层剪切波速度结构. 地球物理学报, 59(10): 3662-3673. DOI:10.6038/cjg20161013 |
张风雪, 吴庆举, 李永华. 2014. 中国东北地区远震S波走时层析成像研究. 地球物理学报, 57(1): 88-101. DOI:10.6038/cjg20140109 |
赵金仁, 范振宇, 刘保金, 等. 2017. 爆破地震揭示的华北西部高分辨基底速度结构. 科学通报, 62(36): 4294-4306. |
赵建忠, 李志伟, 林建民. 2019. 南海地区地震背景噪声成像与壳幔深部结构. 地球物理学报, 62(6): 2070-2087. DOI:10.6038/cjg2019M0138 |
赵盼盼, 陈九辉, 刘启源, 等. 2015. 龙门山断裂带中上地壳速度结构的短周期环境噪声成像. 地球物理学报, 58(11): 4018-4030. DOI:10.6038/cjg20151111 |