密集臺陣背景噪聲雙聚束成像化龍斷裂精細(xì)結(jié)構(gòu)

吳曉陽， 譚俊卿， 郭震， 任鵬飛， 王力偉，葉秀薇， 陳永順，4，5

1 哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 哈爾濱 150000 2 南方科技大學(xué)海洋科學(xué)與工程系， 深圳 518055 3 廣東省地震局， 廣州 510070 4 南方海洋科學(xué)與工程廣東省實驗室(廣州)深圳分部， 廣州 511458 5 上海佘山地球科學(xué)國家野外科學(xué)觀測研究站， 上海 201602

0 引言

Campillo和Paul(2003)建立了空間兩點間的尾波互相關(guān)函數(shù)與格林函數(shù)的聯(lián)系，拉開了地震學(xué)上利用地震背景噪聲進(jìn)行地球內(nèi)部速度結(jié)構(gòu)成像研究的序幕(Shapiro and Campillo，2004；Shapiro et al.，2005；Yao et al.，2006；Lin et al.，2007；Yang et al.，2007).由于環(huán)境噪聲場中的能量以面波為主，面波的頻散特性使不同周期的信號對地下不同深度的介質(zhì)敏感，且越長周期的信號敏感深度越深，因此背景噪聲面波成像可用于多尺度研究(上地幔，地殼及淺地表等)，有效地彌補了傳統(tǒng)地震面波成像高頻能量衰減過快的不足(Yang et al.，2008；Yang，2014).近年來，隨著超級計算機、背景噪聲成像算法的發(fā)展以及低成本的便攜式節(jié)點地震儀的廣泛應(yīng)用，推進(jìn)了背景噪聲與密集臺陣聯(lián)合成像技術(shù)的發(fā)展(如，Lin et al.，2013；節(jié)點地震儀數(shù)量達(dá)到5200+).在地下淺層結(jié)構(gòu)探測中，密集臺陣背景噪聲成像方法實施簡單，對場地要求低且無破壞性，可在同一地區(qū)多次觀測，擺脫了人工震源不易開展和天然地震時間空間不可控的限制，是一種安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)的高分辨率淺層探測手段，在區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造研究中有著其他方法無可比擬的優(yōu)勢.此外，相比于傳統(tǒng)噪聲成像方法，密集臺陣背景噪聲成像技術(shù)極大地提高了地震波場的空間和時間分辨率，而與高效成像方法的結(jié)合則實現(xiàn)了高分辨率的速度結(jié)構(gòu)和波場空間特性的快速提取，如程函(Eikonal)或赫姆霍茲成像(Helmholtz tomography)，波場梯度法(wavefield gradiometry)，聚焦法(focal spots)等等(Liang and Langston，2009；Lin et al.，2009；Lin and Ritzwoller，2011；de Ridder and Biondi，2015；Hillers et al.，2016).基于射線理論的傳統(tǒng)背景噪聲成像方法一般間接利用相位速度測量提取臺站間頻散曲線(如，時頻分析)，由于固有相位存在一定的不確定性，計算時可能會出現(xiàn)偏差；經(jīng)典的Eikonal或Helmholtz方程成像方法，通過追蹤波前的相位擾動和計算走時場梯度直接獲得各點相速度，無需考慮反演問題，避免了傳統(tǒng)成像由于各種假設(shè)和中間過程所帶來的誤差，同時也可以提取方位角各向異性信息(Lin et al.，2009；Mordret et al.，2013).

Beamforming也稱單聚束陣列研究方法，通過信號疊加提取地震波能量在波場中傳播的相干部分及其傳播特性，進(jìn)而估計入射波的慢度和反方位角范圍等信息.Krüger等(1993，1996)將Beamforming方法與核動力源結(jié)合分析地震波傳播的不對稱和多路徑效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)了核-幔邊界的不均勻性.近年來，基于Beamforming的思想，利用背景噪聲互相關(guān)成像源和接收點互易性的特點發(fā)展的雙聚束Double beamforming(DBF)成像方法，能夠進(jìn)行微弱體波、面波信號的重構(gòu)，通過疊加兩個地震陣列之間互相關(guān)信號的能量相干部分達(dá)到增強信號相關(guān)性的目的，提取原本不清晰的微弱信號，因此DBF方法充當(dāng)了兩個地震陣列之間的空間濾波器.Nakata等(2016)在火山口附近利用DBF對三個子陣列的噪聲互相關(guān)信號疊加實現(xiàn)了體波信號的重構(gòu)，并識別出有助于提取兩個陣列之間波場特征的反射面波信號，為火山區(qū)的結(jié)構(gòu)監(jiān)測研究提供重要依據(jù).Castellanos等(2020)利用位于美國長灘的5200多個短周期密集臺陣記錄，通過DBF方法疊加并識別出互相關(guān)信號中微弱的體波信號，進(jìn)行了互相關(guān)體波成像研究.

DBF方法同樣適用于背景噪聲面波成像研究.Boué等(2014)利用DBF完成美國中部地區(qū)的地殼尺度背景噪聲成像，并討論了利用DBF提供的方位角信息進(jìn)行射線路徑重構(gòu)的問題；Wang等(2019a，b)首次將DBF方法用于局部尺度和區(qū)域尺度的線性密集陣列背景噪聲面波成像研究；Gkogkas等(2021)利用DBF對人口密集的沉積盆地進(jìn)行淺層高精度成像，為城市地震風(fēng)險評估提供了重要依據(jù).利用DBF進(jìn)行成像研究，通過對密集陣列中的兩個子陣列之間進(jìn)行局部慢度(方位角)搜索可直接提取局部的波場特征，能反映方位分布良好的地震陣列中方位角各向異性信息，無需考慮任何層析反演參數(shù)(如正則化參數(shù)，對各向異性模型有重要影響).此外，DBF通過對相干波形的疊加，有效地應(yīng)對了環(huán)境噪聲場中的非擴散噪聲帶來的挑戰(zhàn)(如，交通及其他人為活動).DBF方法同樣適用于多尺度的背景噪聲密集陣列成像研究，但與Eikonal成像類似，對臺站的空間分布要求相對較高.

1 研究實例

1.1 研究區(qū)構(gòu)造背景

珠江三角洲位于歐亞板塊東南緣，屬華南褶皺系的一部分，經(jīng)歷了海西—印支、燕山和喜山等復(fù)雜的地質(zhì)構(gòu)造運動，主要表現(xiàn)為繼承性斷裂活動和斷塊差異升降.珠江三角洲主要有三組斷裂系統(tǒng)：北西向、東西向和北東向，多屬于正斷層.其中，北東向和東西向斷裂形成于燕山運動時期，北西向斷裂形成較晚且規(guī)模較小，可能成型于喜山運動末期.三組斷裂系統(tǒng)互相交錯，將三角洲基底切割成大小不等、運動速率不一的斷陷和斷隆(黃玉昆等，1983).與其他區(qū)域相比，珠江三角洲的地震活躍性相對較低，目前主要以微震為主且與活動斷裂關(guān)系密切.值得注意的是震級大于4.8級的地震明顯受北西向活動斷裂控制，形成北西向成帶的震中分布，這與三角洲形態(tài)是一致的.因此地震活動與北西向活動斷裂及三角洲的形成、演化密切相關(guān)(鐘建強等，1996).

番禺?dāng)嗦∽鳛橹榻侵迌?nèi)以丘陵為地貌特征的隆起之一，在斷裂圍限作用下表現(xiàn)出一定的地震活動性，已有地震記錄顯示該區(qū)曾發(fā)生過中強地震(如1824年，市橋西北發(fā)生5級地震；姚衍桃等，2008).番禺?dāng)嗦|側(cè)的化龍斷裂是珠江口水域西北向斷裂之一(圖1)，北起黃埔西北的吉山，往南南東經(jīng)沙井村，切洪圣沙東緣地帶，穿珠江至南岸化龍一帶后繼續(xù)向南南東延伸至南沙入伶仃洋，全長約43 km.已有關(guān)于化龍斷裂淺地表結(jié)構(gòu)研究多來自于地質(zhì)剖面和鉆孔等資料，鉆孔資料獲取地下50 m以內(nèi)的巖土層信息，斷層的破裂深度暫時沒有詳細(xì)資料可以考察，化龍斷裂在第四紀(jì)是否活動尚不明確.化龍斷裂在近地表的結(jié)構(gòu)特征(斷層形態(tài)和展布等)對于整個區(qū)域的地震危險性評估、地殼水文研究等均具有重要意義，斷層周圍高度破碎的巖石損傷區(qū)能圈閉地震能量并顯著放大地面運動.因此本研究開展化龍斷裂地下精細(xì)結(jié)構(gòu)的地震學(xué)成像研究，對理解整個珠江三角洲的構(gòu)造特點和發(fā)震機制有著重要意義.

圖1 珠江三角洲構(gòu)造地形圖及橫跨化龍斷裂帶線性密集臺陣分布圖 (a) 中紅色虛線框標(biāo)注了研究區(qū)所在位置，黃色圓圈標(biāo)注了2008年以來珠三角及周邊區(qū)域的地震分布，化龍斷裂—HLF； (b) 化龍斷裂密集臺陣分布圖，黃色三角為臺站位置，紅色實線為化龍斷裂.Fig.1 Tectonic topographic map of the Pearl River Delta and the distribution map of linear dense seismic arrays across the Hualong fault zone The red dotted box in (a) shows the location of the study area, the yellow circle marks the distribution of earthquakes occurred in the Pearl River Delta and surrounding areas since 2008. Hualong fault—HLF；(b) Distribution map of dense seismic arrays in HLF. Seismic stations and HLF are denoted by yellow triangles and red line，respectively.

1.2 數(shù)據(jù)

本研究的密集地震臺陣數(shù)據(jù)來自南方科技大學(xué)布設(shè)在跨化龍斷裂帶的125個三分量短周期地震記錄(儀器型號為EPS-2-M6Q，頻帶范圍為0.2～150 Hz).該地震臺陣呈一維線性陣列排布，整條測線總長度為12.4 km，臺間距為100 m左右(圖1)，整條測線所跨區(qū)域的地勢西南高東北低，西南部位于低丘地臺，東北部位于沖積平原.本文研究用到了連續(xù)地震背景噪聲記錄，記錄時間為2019年6月20日至7月10日(共21天)，采樣率為200 Hz.

2 DBF背景噪聲成像

圖2 001臺站與其他臺站Z-Z分量互相關(guān)波形 (周期范圍0.8～2 Hz)Fig.2 Waveforms of vertical-vertical cross-correlations between station 001 and all other stations (for a period range of 0.8～2 Hz)

DBF噪聲成像的首要工作是計算所有臺站之間的互相關(guān)函數(shù).互相關(guān)函數(shù)的計算按照Bensen等(2007)提出的流程，包括：(1)將原始噪聲記錄的垂向分量(Z分量)截成1小時一段并重采樣到20 Hz；(2)去除儀器響應(yīng)、去趨勢和平均值；(3)對信號在目標(biāo)頻帶內(nèi)進(jìn)行帶通濾波處理，濾波范圍為0.5～3 Hz；(4)時域歸一化(running-absolute-mean)和頻域譜白化處理；(5)計算每一天的互相關(guān)函數(shù)，并通過相位加權(quán)疊加(tf-PWS)得到最終的互相關(guān).第3步的濾波處理流程對于城市內(nèi)短周期背景噪聲互相關(guān)信號的有效提取非常關(guān)鍵.如果對未經(jīng)濾波處理的噪聲信號直接進(jìn)行互相關(guān)計算，目標(biāo)頻帶的能量會被強烈的高頻噪聲(城市活動)及波場中的非擴散噪聲壓制而無法提取到高質(zhì)量的互相關(guān)信號，已有研究(Zhou et al.，2020)也證明了該步驟的重要性.圖2為位于測線東北端的001臺站與其他臺站在0.8～2 Hz頻帶范圍內(nèi)的Z-Z分量互相關(guān)函數(shù).在互相關(guān)的正負(fù)半軸均能看到基階瑞利面波信號，但也夾雜著一些散射和反射信號等.

獲取互相關(guān)結(jié)果后進(jìn)行局部慢度搜索，流程與Wang等(2019a)總結(jié)的基本一致.首先沿測線兩端按照200 m等間距選取63個格點作為聚束中心點(測線總長12.4 km).根據(jù)陣列的臺間距分布(約100 m)，避免每一對聚束中疊加的波形數(shù)量過少，保證計算結(jié)果的穩(wěn)定性，同時盡可能提高成像的空間分辨率，設(shè)定聚束寬度D=250 m，D也決定了成像的水平分辨率.理論上會產(chǎn)生62×62共3844對源點-接收點聚束對，但是為了避免兩個聚束間的混疊并盡可能滿足互相關(guān)遠(yuǎn)場條件，設(shè)定聚束對間的最小距離為3 km.傳統(tǒng)的遠(yuǎn)場準(zhǔn)則一般規(guī)定臺間距至少大于目標(biāo)頻帶波長的1～1.5倍(Yao et al.，2006；Luo et al.，2015)，在此我們使用了并非嚴(yán)格的遠(yuǎn)場條件，主要依據(jù)圖2中互相關(guān)的計算結(jié)果(3 km內(nèi)互相關(guān)信號雜亂或觀察不到目標(biāo)信號).圖3展示了一對源-接收聚束示意圖.

圖3 源-接收聚束對示意圖 藍(lán)色三角形表示臺站，Xsc和Xrc表示源-接收聚束中心點位置， D為聚束寬度.Fig.3 Illustration diagram of a source-receiver beam pair Blue triangles are seismic stations. Xsc and Xrc are source-receiver beam center points，respectively. D is the beam width.

之后，根據(jù)公式(1)完成互相關(guān)信號校正疊加計算(Thorson and Claerbout，1985；Rost and Thomas，2002).為避免采樣率對時間域計算精度的限制，時間校正計算在頻率域進(jìn)行(Wang et al.，2019b).

+τ(Xr,j,ur,θr),Xs,i,Xr,j),(1)

其中，p表示處理后的互相關(guān)波形，b表示疊加后的互相關(guān)波形，ns和nr分別為每一對源-接收聚束內(nèi)的臺站數(shù)量，為保證計算結(jié)果的穩(wěn)定性，當(dāng)聚束對內(nèi)滿足條件的互相關(guān)數(shù)量小于5時，該聚束對將被舍棄.τ表示互相關(guān)中的源(接收)臺站相對于源(接收)聚束中心點的校正時間，具體通過公式(2)計算獲得，其中u和θ分別表示慢度和聚束對之間的方位角，(xc，yc)表示聚束中心點位置.

τ(X,u,θ)=u(x-xc)sinθ+u(y-yc)cosθ.

(2)

本研究中DBF方法基于平面波入射假設(shè)(故不做方位角搜索)，通過設(shè)定慢度搜索范圍并展開每對聚束對的二維網(wǎng)格搜索，當(dāng)疊加波形的包絡(luò)線具有最大能量時所對應(yīng)的慢度值即為源-接收聚束的局部最優(yōu)慢度值.圖5展示了圖4中波形經(jīng)不同慢度校正疊加后的波形和包絡(luò)線能量.為提高搜索的效率，每次搜索采用兩步法(粗網(wǎng)格和細(xì)網(wǎng)格)進(jìn)行.如圖6所示，首先選擇粗網(wǎng)格間距(du1=0.05 s·km-1；圖6a)在0.20～0.80 s·km-1范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，確定最優(yōu)慢度ux1/y1后縮小網(wǎng)格間距在ux1/y1±du1范圍內(nèi)使用細(xì)網(wǎng)格間距(du2=0.005 s·km-1；圖6b)繼續(xù)搜索，其搜索效率明顯高于直接采用細(xì)網(wǎng)格搜索.

圖4 一對源-接收聚束對中所有滿足條件的互相關(guān)信號 (a) 原始互相關(guān)波形； (b) 截取并歸一化后的波形.所有波形按照臺間距從下向上排列.Fig.4 The cross-correlation signals satisfying the conditions in a source-receiver beam pair (a) Original cross-correlation waveforms； (b) Intercepted and normalized waveforms. All waveforms are arranged from bottom to top according to interstation spacing.

圖5 圖4中互相關(guān)經(jīng)慢度搜索偏移疊加后的波形和包絡(luò)線 在us=0.4 s·km-1及ur=0.4 s·km-1時，包絡(luò)線具有最大能量.每幅子圖中標(biāo)注了最大振幅值.Fig.5 Waveforms and envelopes of cross-correlations after slowness search and migration superposition in Fig.4 When us= 0.4 s·km-1 and ur=0.4 s·km-1, the envelope has the maximum energy. The maximum amplitude values are labeled in each subfigure.

圖6 兩步法網(wǎng)格搜索最大包絡(luò)線能量示例 橫縱坐標(biāo)分別表示源-接收聚束中心點的局部慢度搜索范圍，色條對應(yīng)包絡(luò)線能量強弱，綠色叉號對應(yīng)搜索到的最佳慢度值的位置.Fig.6 An example of a two-step grid search for the maximum envelope energy Horizontal and vertical coordinates represent the local slowness search range of source and receiver beams respectively, and the color bar corresponds to the strength of envelope energy. The position of the green cross marks the location with the most optimal slowness.

計算過程中，不斷移動源聚束和接收聚束中心點位置，因此對同一聚束中心點來說，將局部慢度的多次測量結(jié)果取平均即獲得該點最終慢度值，慢度不確定度σs由公式(3)確定(Lin et al.，2009)，n表示每一個聚束中心點的有效測量個數(shù)，s0表示該點平均慢度值.因此，僅通過每個聚束中心點的局部慢度搜索直接獲得相速度圖，無需反演過程.

(3)

3 結(jié)果

3.1 相速度

按照前面介紹的步驟，利用DBF方法計算了整條測線在0.6～1.2 s周期范圍內(nèi)的慢度值，并對每個周期的慢度剖面進(jìn)行平滑處理，每個位置的平滑慢度和不確定度為相鄰三個點的平均值.圖7展示了0.8 s周期在平滑處理前后相速度慢度剖面，誤差棒表示了慢度不確定度(標(biāo)準(zhǔn)差)，可以看到經(jīng)平滑處理的整條測線的結(jié)果更加穩(wěn)定.

圖7 0.8 s周期慢度剖面 (a) 未經(jīng)處理； (b) 平滑處理.Fig.7 Slowness profiles at 0.8 s period (a) Profile before smoothing； (b) Profile after smoothing.

在提取了各周期的慢度和慢度不確定度后，通過插值計算得到0.6～1.2 s周期頻帶的相速度剖面(圖8).結(jié)果顯示，該測線在0.6～1.2 s周期范圍內(nèi)的相速度隨周期增大而穩(wěn)定增大，相速度介于2.2～3.25 km·s-1.測線的東北側(cè)在0.6～0.7 s周期范圍內(nèi)出現(xiàn)了相對低速異常，低速異常約為2.2～2.4 km·s-1，且低速區(qū)的位置位于圖中標(biāo)注的化龍斷裂位置附近.而在測線的西南側(cè)，該周期的相速度達(dá)到2.4～2.6 km·s-1；在0.75～1.05 s周期范圍，整條測線相速度值介于2.65～3.1 km·s-1之間，變化相對穩(wěn)定；但在1.05～1.2 s周期，整條測線的相速度逐漸增大到3.25 km·s-1.

3.2 剪切波速度

接下來，我們提取了每個聚束中心點處的頻散曲線，并利用Herrmann(2013)發(fā)展的迭代阻尼加權(quán)最小二乘算法單獨反演每個聚束中心點下方的一維剪切波速度結(jié)構(gòu).由于在均勻半無限空間的泊松介質(zhì)中，可近似估計1/3倍波長深度的剪切波速度為相速度的1.1倍(Fang et al.，2015)，因此基于上述關(guān)系對每個聚束中心點建立一個初始速度模型，并通過20次迭代反演得到最終的Vs速度模型.迭代過程中，通過Vp/Vs=1.75的恒定關(guān)系更新Vp速度模型，并根據(jù)Brocher(2005)給出的經(jīng)驗公式更新密度值.圖9展示了聚束中心點A和B(圖8)在0～1.2 km深度范圍的一維S波速度結(jié)果和擬合頻散曲線.然后將每個聚束中心點的一維S波速度結(jié)果合并，獲得整條測線的二維S波速度剖面，如圖10b所示.

圖8 二維相速度剖面Fig.8 2-D phase velocity profile

S波速度結(jié)果顯示，上地殼淺部(0～1.2 km)的速度分布反映了研究區(qū)的斷裂及地質(zhì)構(gòu)造的總體特征，整條測線具有相對較高的剪切波速度，與該區(qū)域沉積層較薄、基底埋深較淺的特點相對應(yīng).并將其分為三層：層1，深度范圍0～600 m，S波速度小于2.6 km·s-1，主要反映了淺層沉積層和風(fēng)化破碎層的結(jié)構(gòu)特征.值得注意的是，在測線東北側(cè)化龍斷裂附近表現(xiàn)出較強的低速異常，S波速度小于2.2 km·s-1.另外，速度異常的傾角與前人給出的化龍斷裂傾角相吻合，約為60°(麥煒倫，2018)，但是其延伸到地表的位置與化龍斷裂的位置略有偏差(～200 m，圖10b)；層2，深度范圍600～900 m，S波速度介于2.6～3.2 km·s-1，整條測線的S波速度橫向變化相對穩(wěn)定，垂向表現(xiàn)出相對低速向高速的過渡；層3，深度范圍900～1200 m，S波速度大于3.2 km·s-1，區(qū)域內(nèi)高速擾動相對平穩(wěn).總體上，S波速度結(jié)果展示了研究區(qū)內(nèi)化龍斷裂在淺地表(<600 m)出現(xiàn)水平方向上的差異，而在深部趨于一致的特征.

此外，對S波速度結(jié)果進(jìn)行了垂向分辨率測試，參考該反演結(jié)果給定一個類似的速度模型(圖11a 所示，該模型在同一深度處的速度相同，垂向上速度穩(wěn)定變化，但在113.47°E—113.49°E的淺地表100 m深度范圍內(nèi)給定一個-6%的低速擾動)進(jìn)行正演計算，獲得0.6～1.2 s周期的頻散數(shù)據(jù)，然后對其進(jìn)行反演獲得新的速度模型(圖11b).測試結(jié)果顯示，新模型可以較好地恢復(fù)輸入模型中淺層的低速擾動.因此，本研究中S波結(jié)果在淺層的垂向分辨率可達(dá)到100 m，反演結(jié)果是可靠的.

圖9 (a，b) A點處一維S波速度結(jié)果及擬合頻散曲線； (c，d) B點處一維S波速度結(jié)果及擬合頻散曲線Fig.9 (a，b) 1-D S wave velocity and synthetic dispersion curves at point A； (c，d) are the same as (a，b) but at point B

圖10 (a) 研究區(qū)內(nèi)斷層和基巖分布圖(麥煒倫，2018)； (b) 2-D S波速度結(jié)構(gòu)剖面 珠江口斷陷—PRE，番禺地隆—PY.圖中紅色箭頭和黑色箭頭分別指示了本文研究獲得的速度異常邊界和根據(jù)地質(zhì)填圖獲得 的化龍斷裂位置，黑色點線繪制了速度異常在淺層的形態(tài).Fig.10 (a) Distribution of faults and bedrock in the study area (Mai, 2018)； (b) 2-D shear velocity profile Pearl River Estuary graben—PRE, Panyu uplift—PY. The red arrow shows the boundary of velocity anomalies obtained from this study and the black arrow indicates the location of HLF obtained from geological mapping. The black dotted line plots the pattern of velocity anomalies near the surface.

圖11 垂向分辨率測試結(jié)果 (a) 輸入剪切波速度模型； (b) 恢復(fù)剪切波速度模型.Fig.11 Vertical resolution test (a) Input shear wave velocity model； (b) Recovered shear wave velocity model.

4 討論及結(jié)論

本研究基于密集臺陣和DBF背景噪聲成像方法建立了化龍斷裂附近高分辨率的地下精細(xì)結(jié)構(gòu).提取了0.6～1.2 s頻帶范圍的瑞利波相速度結(jié)果，并反演獲得上地殼淺部0～1200 m深度范圍的S波速度結(jié)構(gòu).研究結(jié)果表明：S波速度剖面準(zhǔn)確指示了研究區(qū)的地質(zhì)構(gòu)造特征，最顯著的特征是化龍斷裂附近在淺層出現(xiàn)速度異常，東北側(cè)相對于西南側(cè)表現(xiàn)為低速異常，與北東傾向的正斷層及所形成的斷陷盆地特征相一致；低速異常的西南邊界位于化龍斷裂西南約200 m處，可能指示了斷裂兩側(cè)薄弱的風(fēng)化層邊界.

珠江三角洲位于東南沿海中段的構(gòu)造斷陷盆地內(nèi)，可細(xì)分為西、北江三角洲和東江三角洲，化龍斷裂作為西、北江三角洲的東緣(東西兩側(cè)分別為珠江口斷陷和番禺?dāng)嗦。魂悅ス猓?998)，切割元古代變質(zhì)巖、燕山期花崗巖及白堊系碎屑巖基底(圖10a；麥煒倫，2018).此外，近代沉積是疊置在早期斷塊格局之上，隨著晚更新世以來的地殼活動性增強珠江三角洲出現(xiàn)了大幅度沉降，由于受多組活動斷裂交叉切割且不同斷裂的活動性差異較大，所以斷陷盆地的形成和發(fā)展與基底斷裂有著很強的關(guān)聯(lián)性，表現(xiàn)為斷裂控制了斷陷內(nèi)部各個不同構(gòu)造單元的沉積過程，沉積巖相變化和厚度差異均受到下覆斷塊差異升降運動的影響(黃玉昆等，1983；張馨予等，2019).因此位于沉積盆地邊緣的化龍斷裂兩側(cè)的速度異常是番禺?dāng)嗦『椭榻跀嘞莸某练e層厚度、壓實率和巖性成分差異的體現(xiàn)，同時也反映了盆地東側(cè)的珠江口斷陷相對于番禺?dāng)嗦〉牟町愋猿两颠\動，但也需要更多的地面真實資料(如鉆孔)來進(jìn)行解釋驗證.

速度剖面中900 m及以下深度處的S波速度達(dá)到3.4 km·s-1，且在斷裂兩側(cè)未表現(xiàn)出明顯差異. 珠江三角洲的巖漿活動表現(xiàn)為早第三紀(jì)的酸性或堿性噴發(fā)及晚第三紀(jì)的基性噴發(fā)和巖脈侵入，巖漿主要沿北西向和東西向斷裂活動.研究區(qū)內(nèi)廣泛存在著基性巖脈侵入花崗巖體，且發(fā)現(xiàn)玄武巖沿斷面貫入斷層，因此推測900 m處及以下深度的相對高速異常與第三紀(jì)巖漿活動形成的基巖層有關(guān)，900 m以上的速度結(jié)構(gòu)可能標(biāo)志著淺層未固結(jié)的第四紀(jì)沉積物和由巖漿活動組成的第三紀(jì)地層之間的過渡.

化龍斷裂作為珠江三角洲北西向斷裂之一，對三角洲地區(qū)的沉積、構(gòu)造演化過程起到重要作用.成像結(jié)果顯示測線東北側(cè)相對薄弱的低速區(qū)(圖10b)可能是具有應(yīng)力調(diào)整的弱化層，當(dāng)所積累的應(yīng)變能量不斷增大并突然釋放時就會引起潛在的地震活動.

此前對珠江三角洲及鄰區(qū)的地下結(jié)構(gòu)了解主要依靠華南地區(qū)大尺度面波成像、珠三角海陸聯(lián)測和淺層地震勘測結(jié)合鉆孔驗證等工作(曹敬賀等，2014；王敏玲等，2015；董好剛等，2016).斷裂活動信息主要通過物探、鉆探及地質(zhì)剖面來獲得，而高效快捷的高分辨率背景噪聲成像研究開展相對較少.本文利用近年來發(fā)展的DBF方法展開化龍斷裂背景噪聲成像研究，直接提取了0.6～1.2 s頻帶范圍的瑞利波相速度而無需考慮反演問題，避免了傳統(tǒng)成像由于各種假設(shè)和中間過程中人為干擾所帶來的誤差，清晰刻畫了化龍斷裂的淺部速度結(jié)構(gòu)特征，有效地提高了我們對珠江三角洲內(nèi)斷層系統(tǒng)的認(rèn)識.此外，可通過斷裂帶附近局部臺站加密的方式進(jìn)一步提高成像分辨率，從而為揭示斷裂帶的精確位置、深部延伸形態(tài)以及探討斷裂帶附近弱化層的復(fù)雜損傷模式提供幫助，達(dá)到密集臺陣高精度探測地下結(jié)構(gòu)的終極目標(biāo).

DBF方法同樣適用于多尺度(淺層、中下地殼及上地幔)的背景噪聲二維密集(大型)陣列速度模型的構(gòu)建，能快捷地提取高分辨率的速度結(jié)構(gòu)并對方位角信息具有很強敏感性，通過迭代搜索不同聚束間的慢度和入射方位角，獲得方位分布良好的地震陣列中局部方位角各向異性信息，幫助建立更真實的射線路徑.因此，本文研究不僅推進(jìn)了對珠江三角洲地區(qū)斷裂系統(tǒng)的認(rèn)識，更為快速構(gòu)建整個珠江三角洲的地下三維速度結(jié)構(gòu)模型奠定了方法基礎(chǔ)和技術(shù)保障，希望為進(jìn)一步研究珠江三角洲的區(qū)域構(gòu)造特征、發(fā)震機制及潛在地震風(fēng)險性評估提供參考.

致謝感謝南方科技大學(xué)參與化龍野外臺站布設(shè)的各位老師和同學(xué)，感謝審稿專家和編輯提出的寶貴意見和建議.