多地震叠加提取双台间面波频散信息

陈浩朋 朱良保 叶庆东 王清东

1）中国武汉430079武汉大学测绘学院地球物理系

2）中国武汉430079武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室

3）中国北京100081中国地震局地球物理研究所

多地震叠加提取双台间面波频散信息

陈浩朋1），朱良保1，2）叶庆东3）王清东1）

1）中国武汉430079武汉大学测绘学院地球物理系

2）中国武汉430079武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室

3）中国北京100081中国地震局地球物理研究所

利用中国HIA台和哈撒克斯坦BRVK台的甚宽频地震仪记录的2011年日本MW9.0大地震及3次MW6—7强余震数据，采用互相关法提取了双台间的瑞雷波群速度频散曲线.研究发现，对于同一台记录的大地震和强余震激发的瑞雷波，其主要能量的周期范围明显不同，MW9.0大地震面波主要能量周期长（70s以上），而强余震面波的主要能量周期相对较短（10—50s）.单独利用大地震数据无法提取60s以下的群速度频散，而单独利用强余震数据无法提取100s以上频散.将双台记录的特大地震、强余震数据进行互相关叠加，可以提取出较为可靠的宽频带瑞雷波群速度频散曲线（10—200s）.

多地震 叠加 双台 互相关法 面波频散

引言

20世纪50年代的面波频散测量主要基于峰谷法.Sato（1955，1956a，b）将傅里叶变换技术应用于分析面波频散.20世纪60年代初，Alexander（1963）首先把数值滤波技术应用于面波频散测量.Pilant和Knopoff（1964）首先利用时间变量滤波方法测量相速度.数值滤波以及时间变量滤波技术的应用在面波频散的测量中具有划时代的意义.60年代后期发展的方法都是在快速傅里叶变换和数值滤波的基础上发展起来的.Landisman等（1969）提出了移动窗分析法；Dziewonski等（1969）提出了多重滤波法.由此建立了面波频时分析的基础.Landisman等（1969）指出，可以利用双台数据互相关提取双台间的面波群速度、相速度.双台互相关法是提取面波频散曲线的一种常用方法，该方法可以消除震源误差的影响，测量精度相对较高（李白基等，1977；冯锐等，1981；徐果明等，2000，2007）.

地震面波频散是研究地壳、上地幔结构的有力工具.利用面波群速度频散研究中国大陆及邻区速度结构已经取得了大量成果（陈国英等，1991；宋仲和等，1991；朱良保等，2002），而对面波相速度频散的研究也逐渐增多（陈国英等，1995；何正勤等，2000；徐果明等，2000，2007；易桂喜等，2008）.在利用面波反演时，既希望有高的精度，又希望有较宽的带宽.面波频散的提取一方面受到地震仪的频带影响.不同型号的地震仪具有不同的频带，如CMG－3ESP的频带上限为30s，Trillium 120P为120s，Streckeisen STS－1为360s，提取频散的范围不可能超过地震仪的频带.徐果明等（2000）根据中国763长周期地震台网的数据，选取穿过中国大陆东部的21个台站的43条双台瑞雷面波相速度频散曲线，反演求得中国大陆东部的纯路径相速度分布，并由此反演得到了该区域地壳上地幔的三维横波速度结构图像.但是由于763台站频带的限制，他们的研究周期较短（10—58s），因而对130km之下横波速度结构的分辨率不高.何正勤等（2000）利用北京台网7个频带为0.5—20s的台站获得5条双台路径上2—18s的瑞雷波相速度频散.易桂喜等（2008）利用102个数字化台站记录的长周期垂直向面波资料，采用双台互相关法测量了538条独立路径的基阶瑞雷面波相速度频散资料，反演获得了中国大陆及邻区20—120s的瑞雷波相速度空间分布图像，其所采用的仪器频带的上限即为120s.另一方面，频散的提取与地震的震级大小也有关，震级较小的地震面波往往不发育（罗艳，2010），而震级较大浅震的地震面波发育往往较好.对于面波发育较好的浅震，面波主要能量的周期范围与震级也有一定关系.震级较大的地震波主要能量集中在中长周期频段（何正勤等，2000），而区域性小地震的振幅谱的峰值通常小于20s（Levshinetal，2001）.传统上只用中强震数据提取面波频散，这样即使在仪器频带较宽的情况下也不能提取长周期（＞120s）的频散，从而不能反映出更深的横波速度结构.

本文利用中国HIA台和哈撒克斯坦BRVK台的Streckeisen STS－1V、STS－1甚宽频地震仪记录的2011年日本MW9.0大地震及3次MW6—7强余震垂直分量数据，研究发现MW9.0大地震激发的面波主要能量在较长周期（70s以上），而6级左右的强余震激发的面波能量集中在较短周期（10—50s）.单独利用大地震数据，无法提取较短周期内的频散，得到的频散曲线缺乏连续性，也无法判断得到的长周期频散信息是否正确；而单独利用强余震数据，又无法提取长周期内的频散.利用日本MW9.0大地震及其余震数据进行互相关叠加发现，通过多地震叠加既可以提高信噪比，又可以得到宽频带的瑞雷波频散信息.

1 互相关方法原理

互相关法是双台法的一种.双台法要求面波路径为大圆弧，即地震震中与两个台站在同一大圆弧上，并且两个台站在地震震中同一边.

设第一个、第二个台站的地震面波数据分别为f1（t）和f2（t）.

f1（t）的谱为

式中，An（ω）为第n阶振型的振幅谱；φ（ω）为震源的相位；Δ1为第一个台站震中距；kn（ω）Δ1为与路径有关的相位；t1为第一个台站第一个有效数据相对于参考时刻的时间，如果参考时刻为发震时刻，则t1表示走时.

f2（t）的谱为

类似地，Bm（ω）为第m阶振型的振幅谱；Δ2为第二个台站震中距；km（ω）Δ2为与路径有关的相位；t2为第二个台站第一个有效数据相对于参考时间点的时间，如果参考时刻为发震时刻，则t2表示走时.

两台站数据的互相关谱为

分解为两项，则

由式（4）可知，经过互相关，震源的相位被消除，但保留了路径频散的信息.第一项保留了两台站之间介质的基阶和高阶振型的频散信息，第二项为交叉振型项.

假设在统计意义下，不同振型相互独立.不同阶振型在互相关后叠加会互相抵消，则交叉振型可以忽略不计.又由于t1与t2是已知的量，可以消去ejω（t2－t1），式（4）可以变为

返回到时间域，f（t）就是两台站之间高信噪比的面波数据，可以用多重滤波法提取出两台站间的面波群速度频散.由于公式（5）中不包含震源的相位，所以也可以获得两台站间的面波相速度频散.

假设有l次地震震中分布在双台所在大圆弧上，或者近似在双台大圆弧上同一位置，则将这l次地震互相关数据进行叠加，可得

进行多地震叠加，可以进一步消除互相关中交叉项的影响，提高信噪比，从而得到真实可靠的面波频散信息.

2 实际地震数据处理

格林尼治时间2011年3月11日5时46分，日本本州海域发生MW9.0大地震.中国HIA台和哈撒克斯坦BRVK台与日本大地震震中在同一大圆弧上，震中距分别为2 177 km和5 591km.从美国地震学联合研究会（IRIS）网站上下载了HIA和BRVK台记录的日本MW9.0大地震和震源附近3次MW6—7强余震的长周期垂直分量记录.HIA台地震仪类型为Streckeisen STS－1V，BRVK台地震仪类型为Streckeisen STS－1，地震仪频带均为2—360s.3次强余震也近似与HIA和BRVK台在同一大圆弧上，台站分布见图1.图1中的另外3个台站为中国的HKPS台、QIZ台和俄罗斯基兹洛沃茨克市的KIV台.地震信息见表1.

图1 2011年日本MW9.0大地震震中和台站位置分布图图中黑色的线为地震震中到台站的大圆弧路径Fig.1 Epicenter（star）of the 2011Japan MW9.0great earthquake and seismic stations used in this study Black lines show great circle paths from the epicenter to stations

2.1 数据预处理

原始数据经过了去均值、去线性化趋势、去仪器响应和带通滤波处理后，得到了位移记录.带通滤波通带范围为2.5—200s.

表1 日本MW9.0大地震和余震信息Table 1 Information of the Japan MW9.0great earthquake and aftershocks

2.2 波形对比

从图2可以看出，HIA台和BRVK台记录的MW9.0大地震与强余震的波形明显不同，MW9.0大地震记录中主要是长周期面波，而强余震记录中主要是较短周期面波.从图2b可以看出，BRVK台记录的大地震长周期面波最大值所在区间为1 400—1 800s，而强余震短周期面波最大值所在区间为1 800—2 000s，即长周期面波速度要比短周期面波速度快，这正符合面波正频散特征.从图2b中还可以看出，BRVK台记录的MW6.8，MW6.5余震波形在1 400—1 600s的区间内有与MW9.0大地震波形相似的长周期面波.其中MW6.8余震的长周期面波比较强，MW6.5余震的长周期面波振幅较弱，但是它们相对于1 500—1 800s时窗内的短周期面波都不算太强；MW6.1余震波形1 400—1 600s的区间内没有明显的长周期面波.

图2 HIA（a）和BRVK台（b）记录的日本MW9.0大地震和3次余震垂直分量波形（a），（b）图中4个波形从上到下分别是HIA台和BRVK台记录的MW9.0，MW6.8，MW6.5和 MW6.1地震波形Fig.2 Waveforms of Japan MW9.0great earthquake and 3 aftershocks recorded by HIA （a）and BRVK （b）stationsThe 4waveforms in（a）are records of the MW9.0，MW6.8，MW6.5and MW6.1 earthquakes recorded by HIA.Similarly，those in（b）are waveforms of the 4earthquakes recorded by BRVK

综上，大地震记录中起主导的是速度较快的长周期面波，强余震记录中起主导的是速度较慢的短周期面波；对于强余震记录，随着震级的增大，也开始出现速度较快的长周期面波，并且相对于短周期面波的振幅逐渐增强，当震级增大到一定程度（如MW9.0），地震记录中起主导的是长周期面波.

2.3 频谱分析

对大地震、强余震记录进行傅里叶变换，得到其振幅谱，结果见图3.

图3 HIA台与BRVK台记录的日本MW9.0大地震和余震垂直方向位移振幅谱（a），（c），（e），（g）分别为 HIA台记录的2011年日本 MW9.0，MW6.8，MW6.5和 MW6.1地震垂直方向位移频谱图；（b），（d），（f），（h）分别为BRVK台记录的2011年日本MW9.0，MW6.8，MW6.5和MW6.1地震垂直方向位移频谱图.横轴表示周期，纵轴表示振幅谱（A）Fig.3 Amplitude spectra of vertical displacement records of the Japan MW9.0 earthquake and aftershocks observed by HIA and BRVK stations（a），（c），（e）and（g）are amplitude spectra of vertical displacement records of the Japan MW9.0，MW6.8，MW6.5and MW6.1earthquakes，respectively，obtained by HIA；（b），（d），（f）and（h）are amplitude spectra of vertical displacements of the same earthquakes recorded by BRVK.Horizontal axes show period，and vertical axes represent spectrum amplitudes（A）

从图3中可以看出，同一台站记录的同一位置不同震级的地震的位移频谱存在明显不同.HIA台记录的MW9.0大地震面波主要能量集中在70—200s内，此外在40—70s和10—30s之间分别有一个较小的峰值.而记录的MW6.8，MW6.5和MW6.1余震面波主要能量则集中在10—50s.BRVK台记录的MW9.0大地震面波主要能量集中在70—200s，记录的MW6.1余震和MW6.5余震面波主要能量则集中在10—50s.其中MW6.5余震在140—200s有一个较小的峰值，而记录的MW6.8余震面波主要能量集中在两处，即10—50s和100—200s，其中100—200s的振幅要稍高些.

地震波形记录是震源函数、传播路径介质、仪器响应、场地响应的综合结果.地震台观测到的地震记录傅里叶谱可以表示为（刘丽芳等，2007）

式中，A0（f）为震源谱；R为震中距；G（R）为几何扩散函数；S（f）为场地响应；I（f）为仪器响应；为非弹性衰减，其中Q（f）为品质因子，vb为体波速度.

不同台站记录的同一地震的振幅谱差异则是由路径与场地响应的不同造成的.

设HIA台和BRVK台记录同一地震振幅谱分别为

则BRVK台与HIA台的振幅谱之比为

对于同一位置不同震级的地震来说，BRVK台和HIA台的位移振幅谱之比应是相同的.从图4可以看出，两个台站记录的不同震级地震位移振幅谱比值是基本一致的；两个台站振幅谱之比在70s以下大体小于1，在70—200s大于1.这说明由于BRVK台和HIA台路径和场地响应的差异，造成了BRVK台长周期振幅（70—200s）相对HIA台增强，短周期（70s以下）相对减弱.

图4 BRVK台与HIA台记录的同一地震垂直方向位移振幅谱之比Fig.4 The ratio of amplitude spectra of vertical displacements of the same earthquake recorded by BRVK and HIA stations

对于同一台站记录的同一位置不同震级的地震，其振幅谱的差异应是由震源谱的不同造成的.从图3可以看出，当震级较小时，地震面波主要能量集中在较短周期，随着震级的增大，长周期面波开始增强，并逐渐占据主导地位.

为了进一步验证图3中的结果，除HIA台和BRVK台外，又选择了中国的HKPS台、QIZ台和俄罗斯基兹洛沃茨克市的KIV台记录的2011年日本MW9.0大地震和前面提到的MW6.5余震的长周期垂直分量数据，得到了位移频谱图（图5）.

图5 HIA，HKPS，QIZ，BRVK和KIV台站分别记录的2011年日本MW9.0大地震（a）和MW6.5余震（b）垂直方向位移振幅谱.横轴表示周期，纵轴表示振幅谱（A）Fig.5 Amplitude spectra of vertical displacements of the Japan MW9.0earthquake（a）and the MW6.5aftershock（b）recorded by HIA，HKPS，QIZ，BRVK and KIV stations.Horizontal axes show period，and vertical axes represent spectrum amplitude（A）

对比图3和图5，可以看出两者有一致的结果.这说明同一台站记录的不同地震振幅谱的差异不是台站造成的，也不是路径的原因，很有可能是震级的不同造成的.综上，MW9.0大地震和6级左右余震激发的面波主要能量存在明显不同，MW9.0大地震面波主要能量在较长周期（70s以上），6级左右余震面波主要能量在较短周期（10—50s）.

2.4 双台互相关

与地震震中在同一大圆弧上的双台互相关，相当于是在第二个台站记录的在第一个台站发生的地震的数据（Landismanetal，1969）.通过双台互相关，可以消除震源的影响，在地震震中和发震时刻有较大误差时仍能准确提取双台间的面波频散信息，这也是互相关法相对于单台法的一大优势.

同一地震的双台垂直分量记录做互相关后进行归一化，结果见图6.从图6可以看出，MW9.0大地震的互相关波形与6级左右余震的互相关波形明显不同.大地震互相关波形中主要是速度较快的长周期面波，而小地震互相关波形中主要是速度较慢的短周期面波.MW6.8余震、MW6.1余震、MW6.5余震的互相关波形比较接近，最大振幅都是在1 100—1 200s的时间范围内，这也从一个方面反映了结果的可靠性.

2.5 多地震叠加

将前面得到的不同地震的互相关波形进行叠加，结果见图6.从图6中的多地震叠加波形可以看出，经过多地震叠加后，同时具有了速度较快的长周期面波和速度较慢的短周期面波.

2.6 提取频散曲线

CPS（computer programs in seismology）3.3软件包（Herrmann，2004）中的do＿mft程序可以用于提取面波群速度频散信息.该程序采用的是多重滤波法，提供了交互式图型界面，得到的频散结果较为可靠.前面已经得到了双台间的垂直分量互相关波形，利用do＿mft程序可以提取出双台间的瑞雷波群速度频散信息.在提取频散时，选择参数Alpha＝50.

图6 HIA－BRVK台的垂直分量互相关记录（纵轴表示归一化振幅）图中从上到下前4个波形依次是 HIA－BRVK台的MW9.0大地震、MW6.8余震、MW6.5余震和MW6.1余震数据归一化互相关波形；第5个波形是多地震叠加波形，即由前面4个互相关波形叠加并归一化后得到的Fig.6 Cross－correlation function between the vertical component displacement at HIA station and that at BRVK stationVertical axis represents normalized amplitude.The first 4waveforms from top downward show the normalized cross－correlation function between the record at HIA and that at BRVK from MW9.0，MW6.8，MW6.5，MW6.1earthquakes，respectively；the 5th cross－correlation function is the multiearthquake stacked result，i.e.，the sum of the first 4correlation functions after being normalized

3 结果分析

3.1 单地震频散曲线

MW9.0大地震提取的瑞雷波群速度频散曲线周期范围为60—200s，MW6.8地震则为10—150s，MW6.1余震为10—120s，MW6.5余震为10—170s，结果见图7.

为了检验提取频散的可靠性，图7中给出了由AK135全球模型计算的理论瑞雷波群速度频散曲线.从图7中可以看出，由3次强余震提取的瑞雷波群速度频散在10—50s内非常一致，但是MW6.1地震提取的频散从50s起开始与MW6.8和MW6.5地震有一定差别，80—120s之间的差别更大.MW6.5地震提取的频散与MW6.8地震在10—100s都比较接近，100—140s开始出现一定差别，140s后的差别更大.这说明强地震记录中的面波能量有限，无法准确提取更长周期的面波频散.而对于大地震，面波主要能量集中在70s以上，70s以下的面波成分相对较弱，无法准确提取60s以下的频散信息.MW9.0地震提取的频散曲线在60—100s与MW6.8，MW6.5余震较为一致.由于MW6.8和MW6.5余震在100—200s内的能量相对较弱，而MW9.0大地震的主要能量集中在该周期范围内，因此有理由相信大地震得到的100—200s间的频散曲线更为可靠.

图7 不同地震提取的HIA台与BRVK台间瑞雷波群速度频散曲线Fig.7 Rayleigh wave group velocity dispersion curves between HIA and BRVK stations from the data of different earthquakes

综上，由MW9.0大地震数据可以提取出60—200s的瑞雷波群速度频散，60s以下的频散无法提取；由MW6—7余震数据无法准确提取100s以上的瑞雷波群速度频散.

3.2 多地震叠加频散曲线

用前面的多地震叠加波形提取瑞雷波群速度频散，可得到10—200s内的连续的频散曲线，结果见图8.

图8 多地震叠加提取的HIA台与BRVK台间瑞雷波群速度频散曲线Fig.8 Rayleigh wave group velocity dispersion curves between HIA and BRVK stations from multi－earthquake stacked data

从图8可以看出，多地震叠加提取的瑞雷波群速度频散曲线在10—200s周期范围内与由AK135全球模型计算的理论频散曲线趋势基本一致.除在50s附近存在一个艾里震相（Shearer，1999）外，20s附近也有一个，其中50s附近的为频散曲线极大值，20s附近的为极小值；实测和理论频散曲线在50—200s都呈现随周期增大而减小的趋势.这说明通过多地震叠加，得到了较为可靠的宽频带群速度频散曲线.需要注意的是，实测与理论频散曲线在120—170s存在较大差别，这一问题的原因有待于进一步研究.

4 讨论与结论

本文利用中国HIA台和哈撒克斯坦BRVK台的甚宽频地震仪记录的2011年日本MW9.0大地震及3次MW6—7强余震数据，采用互相关法提取双台间的瑞雷波群速度频散曲线.通过对比发现，同一台站记录的大地震与强余震记录的波形与频谱存在明显差异，利用大地震与强余震提取的双台间群速度频散也存在明显差异.

从波形来看，HIA台和BRVK台记录的日本MW9.0大地震与强余震的波形存在明显不同，MW9.0大地震记录中主要是长周期面波，而强余震记录中主要是较短周期面波.从频谱来看，MW9.0大地震和6级左右余震的面波主要能量存在明显不同，MW9.0大地震集中在较长周期（70s以上），6级左右余震则集中在较短周期（10—50s）.地震波形记录是震源函数、传播路径介质、仪器响应、场地响应的综合结果.对于同一台站记录的同一位置的地震，其振幅谱的差异应是由震源谱的不同造成的.从本文结果可以看出，当震级较小时，地震面波主要能量集中在较短周期，随着震级增强，长周期面波逐渐增强，并逐渐占据主导地位.

分别用单次地震数据提取了双台间的瑞雷波群速度频散曲线.结果表明，单独利用3次MW6—7余震提取的频散曲线在100s以上的差别较大，并不可靠，而在10—50s范围内的频散曲线则基本一致，较为可信；单独利用大地震数据无法提取60s以下的群速度频散，而提取的60—200s范围内的频散曲线较为可靠.

通过多地震叠加，获得了10—200s范围内较为可靠的双台间瑞雷波群速度频散曲线.一次特大地震发生后，大地震震源附近往往会发生许多强余震.利用与震中在同一大圆弧上的双台记录的特大地震、强余震数据，进行多地震互相关叠加，既可以提高信噪比，又能得到可连续追踪的宽频带频散信息.这对于相速度的提取尤为重要.提取相速度时在高频容易存在2nπ的相位误差，但是200s后的频散曲线与全球理论频散曲线十分接近，可以由低频向高频追踪.本文搜集的数据有限，并且只提取了双台间的瑞雷波群速度.今后将搜集更多的数据，并提取双台间的瑞雷波相速度，进行进一步的研究.

随着大学生毕业人数逐年增加，就业形式愈发严峻，大学生创业精神的培养在高校教育中突显极其重要的地位。尤其在新的历史时期，党的十九大报告中提出了要坚持新发展理念，要不断壮大我国经济实力和综合国力，大力建设创新型国家，培养创新型人才。新发展理念的科学内涵包括创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念，新发展理念指明了“十三五”乃至更长时期我国的发展思路、发展方向和发展着力点，也为我国大学生创业指明了方向。

陈国英，宋仲和，安昌强，陈立华，庄真，傅竹武，吕梓龄，胡家富.1991.华北地区三维地壳上地幔结构［J］.地球物理学报，34（2）：172－181.

陈国英，宋仲和，安昌强，苏小兰.1995.中国北部及其邻区地壳上地慢三维速度结构［J］.地球物理学报，38（3）：321－328.

冯锐，朱介寿，丁韫玉，陈国英，何正勤，杨树彬，周海南.1981.用地震面波研究中国地壳结构［J］.地震学报，3（4）：335－350.

何正勤，张天中，叶太兰，丁志峰.2000.河北平原北部的短周期面波频散与地壳中上部速度结构［J］.地震学报，22（1）：82－86.

李白基，师洁珊，宋子安，曾融生.1977.地震面波频散的数字计算：方法与试验［J］.地球物理学报，20（4）：283－298.

刘丽芳，苏有锦，刘杰，华卫.2007.用Moya方法反演云南数字地震台站场地响应［J］.地震研究，30（1）：39－42.

罗艳.2010.中小地震震源参数研究［D］.合肥：中国科学技术大学：1－5.

宋仲和，安昌强，陈国英，陈立华，庄真，傅竹武，吕梓龄，胡家富.1991.中国西部三维速度结构及其各向异性［J］.地球物理学报，34（6）：694－707.

徐果明，李光品，王善恩，陈虹，周虎顺.2000.用瑞利面波资料反演中国大陆东部地壳上地幔横波速度的三维构造［J］.地球物理学报，43（3）：366－376.

徐果明，姚华建，朱良保，沈玉松.2007.中国西部及其邻域地壳上地幔横波速度结构［J］.地球物理学报，50（1）：193－208.

易桂喜，姚华建，朱介寿，Robert D van der Hilst.2008.中国大陆及邻区瑞雷面波相速度分布特征［J］.地球物理学报，51（2）：402－411.

朱良保，许庆，陈晓非.2002.中国大陆及邻近海域的Rayleigh波群速度分布［J］.地球物理学报，45（4）：475－482.

Alexander S S.1963.SurfaceWavePropagationintheWesternUnitedStates［D］.Pasadena，California，America：California Institute of Technology：1－50.

Dziewonski A，Bloch S，Landisman M.1969.A technique for the analysis of transient seismic signals［J］.BullSeismSoc Amer，59（1）：427－444.

Herrmann R B.2004.ComputerProgramsinSeismology3.30［CP／OL］.［2011－10－05］.http：∥www.eas.slu.edu／eqc／eqccps.html

Landisman M，Dziewonski A，Sato Y.1969.Recent improvement in the analysis of surface wave observations［J］.GeophysJRastrSoc，17（4）：369－403.

Levshin A L，Ritzwoller MH，Barmin MP，Stevens J L.2001.Short period group velocity measurements and maps in Central Asia［C］∥Casey L A ed.Proceedingsofthe23rdSeismicResearchReview：WorldwideMonitoringofNuclearExplosions.Jackson Hole，Wyoming，United States：National Nuclear Security Administration：258－269.

Pilant WL，Knopoff L.1964.Observation of multiple seismic events［J］.BullSeismSocAmer，54（1）：19－39.

Sato Y.1955.Analysis of dispersed surface waves by means of fourier transform （Ⅰ）［J］.BullEarthqResInstTokyo Univ，33：33－47.

Sato Y.1956a.Analysis of dispersed surface waves by means of fourier transform（Ⅱ）［J］.BullEarthqResInstTokyo Univ，34：9－18.

Sato Y.1956b.Analysis of dispersed surface waves by means of fourier transform（Ⅲ）［J］.BullEarthqResInstTokyo Univ，34：131－138.

Shearer P M.1999.IntroductiontoSeismology［M］.Cambridge，United Kingdom：Cambridge University Press：144－153.

陈浩朋 武汉大学测绘学院固体地球物理学专业博士研究生.2010年6月武汉大学测绘学院地球物理学专业毕业，获学士学位；2010年9月至今在武汉大学测绘学院硕博连读，攻读博士学位.现从事面波层析成像和面波方位各项异性方面的研究.

Measurement of inter－station surface wave dispersion using multi－earthquake data stacking

Chen Haopeng1），Zhu Liangbao1，2）Ye Qingdong3）Wang Qingdong1）

1）DepartmentofGeophysics，SchoolofGeodesyandGeomatics，WuhanUniversity，Wuhan430079，China
2）KeyLaboratoryofGeospaceEnvironmentandGeodesy，MinistryofEducation，Wuhan University，Wuhan430079，China
3）InstituteofGeophysics，ChinaEarthquakeAdministration，Beijing100081，China

Using data of the 2011JapanMW9.0great earthquake and three strong aftershocks recorded by the very broadband seismometers of HIA station of China and BRVK station of Kazakhstan，the Rayleigh wave group velocity dispersion curves between the two stations are acquired by correlation method.The result shows that main energy of Rayleigh wave varies with earthquake magnitude，though the data are recorded by the same station.Main Rayleigh wave of theMW9.0great earthquake has longer period（＞70s），and the main Rayleigh wave of the strong aftershocks has shorter period（10—50s）.The dispersion curve has a limit in band when using the data of the great earthquake or the aftershocks separately.The dispersion less than 60scould not be obtained from the data of the great earthquake alone，and dispersion longer than 100scould not be acquired from the aftershock data alone.However，broadband group velocity dispersion curve of Rayleigh wave（10—200s）is acquired using multi－earthquake correlation data stacking.

multi－earthquake；data stacking；double－station；correlation method；surface wave dispersion

10.3969／j.issn.0253－3782.2012.06.004

P315.3＋1

A

陈浩朋，朱良保，叶庆东，王清东.2012.多地震叠加提取双台间面波频散信息.地震学报，34（6）：773－784.

Chen Haopeng，Zhu Liangbao，Ye Qingdong，Wang Qingdong.2012.Measurement of inter－station surface wave dispersion using multi－earthquake data stacking.ActaSeismologicaSinica，34（6）：773－784.

国家自然科学基金（40774018）和中央高校基本科研业务费专项资金资助.

2011－11－22收到初稿，2012－04－12决定采用修改稿.

e－mail：chp＠whu.edu.cn < class="emphasis_bold">网络出版时间

时间：2012－09－12 19：01：00

http：∥www.cnki.net／kcms／detail／11.2021.P.20120912.1901.006.html