0 引言

台站背景噪声是地震观测资料的研究重点之一。1993年，美国地质调查局（United States Geological Survey）发布了关于地震背景噪声观测与模型的报告。该报告提供了全球多个地震台站的正常地球背景噪声功率谱分析结果，并引入地球高噪声新模型（New High Noise Model，NHNM）和地球低噪声新模型（New Low Noise Model，NLNM），即通常所称的皮特森模型（Peterson，1993）。通常，地震台站背景噪声水平一般介于地球高噪声新模型NHNM和地球低噪声新模型NLNM之间。

基于此，McNamara等（2005）对模型做了进一步完善，即主要通过计算较长时间连续波形记录的噪声功率谱密度（Power Spectral Density，简称PSD），得到相应概率密度函数（Probability Density Functions，简称PDF）分布，通过统计分析功率谱密度值在该时间段内的分布，从而揭示台站背景噪声变化特征。此方法在地震观测领域得到广泛应用。相关研究有：王宁等（2022）和吴丽慧等（2022）分别选取河北地震台网和湖北施恩台疫情管控期间连续波形数据计算功率谱密度，发现在疫情期间台站高频段噪声明显下降；安全等（2022）和包文超等（2024）通过计算噪声功率谱密度，分别分析了西拉木伦断裂带东沿地区和内蒙古中部地区背景噪声特征；张剑锋等（2022）和立凯等（2022）分别计算了巴里坤台和连云港台的背景噪声，对台站干扰源进行了归纳分析。本文选取大青山山前断裂带东北部地区的2个山洞测震台站和2个地表测震台站2022年1月的连续波形数据，按照高频段（≤1 s）、微震频段（1—20 s）、长周期段（≥20 s）予以研究，其中微震频段包括第一类地脉动（10—20 s）和第二类地脉动（1—10 s）。通过计算0.01—20 Hz频带范围内PSD、PDF和1—20 Hz频带范围内噪声均方根（Root Mean Square，简称RMS）值，分析不同频率和区域下背景噪声变化特征，为台站勘选、地表和山洞观测方式选择以及地震波形分析中的干扰识别等提供参考依据。

1 构造背景及台站概况 1.1 构造背景

大青山山前断裂带是鄂尔多斯块体北部3条主要断裂之一（图 1），是典型的正断倾滑型断裂，呈NEE走向，全长约220 km。其东北部区域（40°—41°30′N，110°—113°E）地处呼包断陷盆地的土默特平原，北靠大青山，具有发生中强地震的构造条件。

1.2 台站概况

呼和浩特市位于大青山山前断裂东北部，人口密集，经济较为发达，对其周边地区测震观测数据背景噪声进行计算和分析，对提升区域地震监测和预警能力具有重要意义。为此选取大青山山前断裂带东北部地区和林格尔、保合少、呼和浩特、察素齐等4个测震台站（图 1）连续波形数据进行计算分析。其中和林格尔和呼和浩特台采用山洞观测方式，保合少和察素齐台为地表观测方式，除呼和浩特台配备JCZ-1地震计，其他台站均配备BBVS-60地震计，具体信息见表 1。4个台站均连续观测10年以上，仪器设备运行稳定，观测数据质量较高。

2 方法原理

将原始数据进行去均值和去长周期处理，对所得信号v₀(t)进行傅里叶变换，得到卓越频率v₀(ω)。公式如下

$ v_{0}(\omega)=\int_{-\infty}^{+\infty} v_{0}(t) \mathrm{e}^{-i \omega t} \mathrm{~d} t $

(1)

功率谱可通过对信号进行傅里叶变换，对谱值取平方得到

$ P(f)=\frac{1}{T_{i}} E\left[v_{0}^{2}(f)\right] $

(2)

式中，E表示取均值，T_i表示数据段长度。

估算速度功率谱密度值，可将信号进行傅里叶变换得到振幅谱v(f)，代入式（2）即可得速度功率谱，公式如下

$ \operatorname{PSD}_{v}(f)=\frac{2}{N \Delta t}|v(f)|^{2} $

(3)

式中：Δt为采样间隔（0.01 s）；N为截取时间段的采样点数，N = T_i/Δt。

计算加速度功率谱密度PSD_j，可由速度功率谱PSD_v转换得到，公式如下

$ \operatorname{PSD}_{j}(f)=4 \pi^{2} f^{2} \operatorname{PSD}_{v}(f) $

(4)

由于噪声功率谱在高频段呈显著锯齿状波动，可能会对真实功率谱密度值观测产生影响，故采用1/3倍频程积分方法进行平滑处理，以确保PSD值可在频率对数坐标系中呈等间隔采样。

速度均方根值（RMS）用于表示台站环境背景噪声水平，计算公式如下

$ \mathrm{RMS}=\sqrt{2 \mathrm{PSD}_{v} \cdot f_{i} \cdot \frac{2^{1 / 6} f_{i}-2^{-1 / 6} f_{i}}{f_{i}}} $

(5)

式中，f_i为中心频率。

3 台背景噪声特征分析

选取以上4个台站2022年1月连续31天的测震波形数据，计算各台站各通道波形数据PSD值及相应PDF值，绘制台站背景噪声功率谱分布图，分析背景噪声变化特征。

3.1 RMS分析

以山洞测震台站和林格尔和地表测震台站保合少台数据记录为例，截取2022年1月2日（节假日）和1月5日（工作日）的连续波形数据，计算并绘制三分向RMS均值分布图，结果见图 2、图 3。

由图 2可见，在节假日中期，人文活动和工业活动对台站观测数据的干扰有所降低，且山洞台（和林格尔）和地表台（保合少）RMS值均呈明显日变特征。2个台站的垂直向变换幅度与水平向接近，但是山洞台和林格尔垂直向RMS值比水平向低2 dB左右，地表台保合少的垂直向比水平向低5 dB左右。

由图 3可见，在工作日中期，受人文活动和工业活动的干扰，保合少台（地表台）RMS值日变形态被打破，08时、14时等活动高峰期三分向RMS值均明显升高。和林格尔台（山洞台）测震数据三分向RMS值仍呈良好的日变形态，说明山洞测震方式可以有效降低人文、工业等活动造成的干扰。

4个台站1月1日至7日RMS均值统计结果见表 2，可知：在研究时段内，保合少和察素齐台（地表台）测震数据RMS均值分别为-157.83 dB和-157.12 dB，而呼和浩特台（山洞台）RMS均值为-159.16 dB，三台RMS值差值仅约2 dB，整体观测质量差距不大。山洞台站和地表台站造价差距较大，因此在规划新建台站时，可综合考虑城镇、工厂和公路等可能的干扰因素，通过对观测数据背景噪声进行分析计算，选取性价比更高的测震方式。

3.2 高频噪声昼夜变化特征分析

选取2022年1月1日至7日4个台站连续波形数据，计算1—20 Hz频段垂向分量PSD值，并绘制PSD值分布图，结果见图 4，图中色标柱用来表示PSD值大小（单位：dB）。由图 4可见：在高频段，4个台站垂直向PSD值昼夜变化规律基本一致，且同一个台站夜间噪声水平比白天约低10 dB，表现出与人类作息规律的一致性；与山洞测震台相比，作为地表台的察素齐和保合少台，高频段噪声整体偏高，且日间噪声分布频域较广，究其原因，主要由台站距城镇较近，工厂生产、车辆行驶等人文活动频繁，地表台站抗干扰能力有限所致；即使同为山洞测震台，所受干扰也不尽相同，其中：呼和浩特台5 Hz以上噪声较低，但2—5 Hz噪声水平偏高，这是因为，作为内蒙古自治区首府所在地，呼和浩特市交通发达，台站距公路仅1 km，交通流量大，使得该频段噪声水平受到显著影响；和林格尔台整体噪声水平较低，主要是因为，该台站距公路较远，周边人文活动较少。综合分析表明，山洞测震台站在高频段的抗人文干扰能力明显优于地表台站。

3.3 微震及长周期噪声特征分析

选取4个台站2022年1月连续波形垂直向观测数据，计算加速度PSD和相应PDF值，可见各台微震频段三分向PSD值峰值分布曲线形态基本一致，见图 5。周期处于1—10 s范围内的微震噪声属于第二类地脉动，主要由深海区和近海海岸海浪间的相互作用产生（Gerstoft et al，2007；Yang et al，2008），是海浪传播到大陆的主要能量。该频段噪声主要产生于近海海岸，地震波振幅与风速和方向密切相关。周期处于10—20 s范围内的微震噪声，也就是第一类地脉动，其周期与海浪的主要周期一致，是在海浪与近海海岸的相互作用下产生，该频段噪声能量较第二类地脉动有所减弱。由于地理空间分布位置接近，距离海岸线较远，故4个台站的背景噪声水平相近（图 5）。

在周期20 s以上频带内，山洞测震台站记录的长周期噪声水平明显比地表测震台站记录的噪声水平低（图 5）。这主要是因为，台站长周期背景噪声水平主要由自然环境干扰所致，山洞测震方式可有效降低温度扰动和大气压强变化等因素对长周期地震观测的影响，因此在该观测方式下，记录的噪声水平较低。此外，即使同类测震方式，也存在一定区域性差异，这是因为，台站摆房结构和所处地理环境不同，会导致恒温、恒湿效果不同，进而导致噪声水平出现一定差异。如同为地表测震台，与察素齐台相比，保合少台在相同频段（周期20 s以上）的噪声水平显著偏高，主要因该台摆房保温性能较差所致。

4 结论

选取大青山山前断裂带东北地区2个山洞台站和2个地表观测台站2022年1月连续波形数据，应用功率谱概率密度（PDF）方法分别估计呼和浩特、和林格尔、保合少、察素齐台的背景噪声水平，得出以下结论：

（1）在节假日期间，人文活动大幅减少，各台站RMS值均呈明显日变特征，且山洞测震台抗干扰优势明显。

（2）在高频段，背景噪声昼夜变化特征显著，区域性差异较大。噪声主要来自人类活动，在城镇附近建设台站，应选择山洞观测方式，可有效避免人文活动对观测数据产生较大干扰；在人文活动稀少地区可选择建设地表台站，不仅能保障观测数据质量，而且性价比较高。

（3）在微震频段，不同台站背景噪声水平的同一峰值频段和峰值差异较小；台站长周期的背景噪声水平主要由自然环境干扰所致，采用山洞测震方式可有效降低温度扰动和大气压强变化等因素对长周期地震观测的影响。台站摆房结构或者所处地理环境不同，可导致恒温、恒湿效果不同，进而使得噪声水平存在一定差异。