地震台阵是在一定孔径范围内由多个子台排列组成的观测系统，应用地震数据处理方法，将各子台数据汇集起来，可提取到单台无法探测的微弱信号，不仅使地震监测能力得到加强，也使地球精细结构研究成为可能（杨千里，2019；郝春月，2016）。为了不同的需求目标，我国已建设那曲、和田、海拉尔、兰州等地震台阵（郑重，2014）。

黑龙江省依托“一带一路”地震台网建设项目，拟在鹤岗周边建设地震台阵。台阵布设方案如下：采用同心圆型NORESS环形分布，孔径约3 km，由4个同心圆环组成，包含25个子台，其中1个参考台，24个子台。第一环半径200 m，布设3个子台；第2环半径400 m，布设5个子台；第3环半径800 m，布设7个子台；第4环半径1 600 m，布设9个子台。两两子台组合间距共105个，距离在192—3 205 m。2019年8—9月，完成第二次15个子台台址的初步勘选工作（3-7子台地震计垂直分量损坏），完成了台阵勘址数据噪声功率谱估计、台阵噪声均方根计算，并分析勘选点位的环境噪声，为今后地震台阵建设提供依据。

2019年8月2日至9月4日，黑龙江省地震局在鹤岗地区进行台阵勘选测量。勘选期间布设15个子台组成临时台阵（图 1，图 2），勘选点位按照同心圆形布设。勘选仪器采用英国CMG-3T甚宽频带地震计，频带宽度120 s—50 Hz、灵敏度2×1 000 V/(m/s)、动态范围＞145 dB；数据采集器采用美国Reftek公司生产的Reftek-130B地震数据采集器，采样率100 sps连续记录。

图 1(Fig.1)

图 1 鹤岗台阵地理位置示意 Fig.1 Location map of Hegang Seismic Array

图 2(Fig.2)

图 2 鹤岗台阵布局示意 Fig.2 Configuration of Hegang Seismic Array

确定台站背景噪声的方法是计算台站噪声功率谱密度（PSD）。利用Welch平均周期图法，对噪声进行功率谱估计，具体步骤如下：①根据宽频带地震计CMG-3T的传递函数，去除仪器响应，得到地面运动的速度记录；②将1小时长度的数据段被分成14小段，每小段数据长度为1 000 s，数据段重合率为80%，对于每一小段数据进行去均值与线性趋势处理；③计算14小段的速度功率谱密度、取平均值，得到该小时数据的速度功率谱密度随频率的分布；④对得到的速度功率谱密度进行1/8倍频程滤波，得到平滑且在对数坐标上均匀分布的速度功率谱密度；⑤将速度功率谱密度转化为加速度功率谱密度，并与NLNM、NHNM进行对比分析，研究不同频段的加速度功率谱密度特征。

通过以上计算得到单条数据段的加速度功率谱密度随频率的分布，但受外界环境变化和人为噪声等影响，功率谱密度将随时间不断变化。2004年，McNamara等（2004）提出，采用概率密度函数（PDF），统计分析功率谱密度在长时间段内的分布规律及其随时间的变化，评价台站平均噪声水平。本文采用其提出的背景噪声数据处理方法，对滤波后的功率谱密度以1 dB间隔进行统计，得到功率谱密度在-200— -80 dB上的统计分布随周期变化的概率密度函数（葛洪魁，2013；王芳，2019）。

按照上述方法，以具有代表性、干扰少的1-1点位为例，整合1-1子台垂直分量约800条功率谱密度曲线，得到勘选周期34天的总体概率密度分布，见图 3。PDF图反映了鹤岗台阵1-1子台环境噪声的整体变化，垂直分量噪声变化稳定，在勘选周期内，5 Hz噪声频点在5%—95%的置信区间内变化幅度约15 dB。

图 3(Fig.3)

图 3 1-1点位垂直分量功率谱概率密度PDF Fig.3 PDF of vertical component for seismic array site 1-1

1-1子台在大于20 s的长周期噪声主要与自然因素相关，勘选架设仪器较浅容易受到风、树木摇动影响。在20 s—1 Hz的微震噪声频段表现相对稳定，其主要峰值的形成一般认为与海洋波与海底或海岸线的非线性相互作用引起的海底压力扰动有关（Longuet-Higgins，1950），这在全球的地震观测台站中普遍存在。高频段主要以人为干扰为主，5 Hz以上的频段由于人类活动规律变化的影响接近NHNM，说明该点位存在高频噪声的影响。

概率密度函数法描述背景噪声的真实变化，可为后期台阵建设提供可靠依据。对所有子台背景噪声垂直分量PDF进行分析，因3-7子台地震计垂直分量损坏，文中仅提供其他14个子台的PDF图，见图 4。由图 4可见，所有点位的PDF图均分布在NHNM、NLNM之间，整体噪声水平稳定，适宜进行台阵建设和长期观测。其中，在长周期频段，1-1、4-4、4-7点位的PDF离散分布；在高频段，3-5、4-4点位的PDF离散分布，3-6点位的PDF在约10 Hz频点出现跳变，与人类活动密切相关。

图 4(Fig.4)

图 4 各子台垂直分量功率谱概率密度 Fig.4 PDF of vertical component for each site

通过上文对噪声水平的计算，得到各点位概率密度函数的结果。为了进一步研究单个点位背景噪声随时间的变化规律，抽取各勘选点位功率谱密度曲线中能够反映微震和高频特征的1.0 Hz、2.5 Hz和10 Hz频点绘制单频曲线，获得各点位背景噪声功率随时间变化的单频特征。时间选取上，各点位统一从2019年8月15日10:00至25日10:00，并以1小时为单位进行连续10天的变化分析。在数据处理方面，通过中值滤波及平滑处理（王伟，2012；董烈乾等，2018）有效抑制噪声，得到各子台背景噪声随时间的变化曲线，见图 5。

图 5(Fig.5)

图 5 各子台功率谱密度单频曲线 Fig.5 Single-frequency curves of noise power spectral density for each site

由图 5可见：在10天周期内，单频噪声随机分布，周期性不强；10 Hz频率的PSD曲线存在突变现象，幅度最大可达30 dB，而1.0 Hz和2.5 Hz频点的PSD曲线变化平稳，表明各点位受高频噪声影响较大，即对于1.0 Hz、2.5 Hz和10 Hz频点的单频曲线而言，10 Hz频点所受噪声影响较大。

计算已勘选15个点位连续记录的振幅均方根值，获取周期为1—20 Hz的背景噪声强度分布图，对勘选区域以0.001°×0.001°进行网格划分，将背景噪声强度进行网格插值，结果见图 6。由图 6可见，背景噪声PSD平均值具有明显的分区特性及空间迁移性，其中背景噪声强度在台阵中心西北方向较大，并向南进行迁移，至东南方向数值最小。各点位平均日变化较为稳定，因西北方向有居民区，存在人为干扰，成为1—20 Hz频段背景噪声的主要来源。

图 6(Fig.6)

图 6 勘选地区1—20 Hz背景噪声PSD平均值分布 (a)00:00—06:00；(b)06:00—12:00；(c)12:00—18:00；(d)18:00—24:00 Fig.6 Spatial distribution of background noise PSD averaged in 1-20 Hz

本文利用鹤岗地震台阵15个勘选点位2019年8月2日至9月4日期间的垂直分量连续记录，计算每个点位的分段噪声功率谱密度PSD，并统计得到整个勘选周期内概率密度函数PDF，主要结论如下。

通过对鹤岗地震台阵勘选数据进行功率谱密度PSD分析，可知该地区环境噪声较为稳定，部分点位在长周期频段离散，与勘选土层台基性质相关。而高频段整体概率密度较为集中，虽然高频噪声基线与NLNM和NHNM模型之间存在一定差异，但通过后期仪器的合理布设，可减少人为和环境干扰，从而提高观测数据质量。概率密度函数PDF单频曲线在时间分布上整体无明显周期规律，在高频段，3-5、4-4点位的PDF离散分布，3-6点位的PDF在约10 Hz频点出现跳变，主要与人类活动有关。

功率谱概率密度函数空间分布具有明显的分区特性及迁移性，表现为，在频段1—20 Hz内，噪声从西北向南迁移，数值逐渐下降。功率谱概率密度函数的分析结果真实反映了研究区域的噪声分布，可为地震台阵建设提供一定依据。