0 引言

地震噪声是指台站记录中与地震事件无关的一系列随机无序信号。早期研究将这些噪声视为干扰，并通过各种数据处理手段加以抑制，以提高最终成像结果的精度。随着研究的深入，地震学家发现噪声具有明确的生成机制：地球表面持续受到多种力源的激励，包括自然过程(海浪与海床的相互作用、大气湍流和海洋风暴等)和人为活动(交通运输和工业生产等)；这些力源产生的弹性波在地表传播，形成了无处不在的随机噪声场(Longuet-Higgins，1950；Kos et al，2004；McNamara et al，2004；Bromirski，2009；Aster et al，2010；Ebeling，2012)。尽管噪声不具备易识别的清晰震相，但其传播过程严格遵循波动方程，能够有效反映地下介质的信息(Weaver et al，2001；Wapenaar，2004)。

20世纪50年代，Aki(1957)率先提出利用局部微震产生的背景噪声研究地下结构的设想。随后，声学和日震学等领域的实验模拟与应用结果共同证实了两点记录的散射波场的互相关函数与两点间格林函数存在数学等价性(Duvall et al，1993；Weaver et al，2001)。21世纪初，得益于台站性能的不断提升，仪器自身噪声水平显著降低，背景噪声能够被更清晰地记录并用于地球内部结构研究。Shapiro等(2005)基于美国加州USArray台阵62个台站的背景噪声记录，成功提取了能够表征地下介质特性的格林函数，并通过反演获得加州地区高分辨率地壳速度结构。该研究有效验证了背景噪声成像方法的可行性，并极大地推动了这一新兴技术在地震学领域的广泛应用。

在噪声成像方法快速发展的同时，地震学家也逐渐注意到噪声源分布特性对成像结果的重要影响。根据经典理论，利用互相关函数提取格林函数的前提是噪声场经过了充分散射，即各个方向的能量分布均匀且振幅在同一量级，这要求噪声源具有随机均匀的分布特性(Weaver et al，2001；Wapenaar，2004；Wapenaar et al，2010)。然而，实际观测表明，噪声源的空间分布具有显著的非均匀性和时变性(Stehly et al，2006；Yang et al，2008；鲁来玉等，2009；陈栋炉等，2018；刘巧霞等，2020；田原等，2020；王芳等，2020；刘艺璇等，2022)。实际条件与理论假设的偏差会对格林函数的提取产生干扰，进而影响最终成像结果的可靠性。本文首先回顾了实际噪声源的时空分布特性，并总结了近二十年来有关噪声源非均匀性对互相关函数及噪声成像结果影响研究的进展。最后，对该领域当前面临的主要挑战以及未来可能的发展方向进行了展望。

1 噪声源的时空分布特性

得益于全球地震台站的大规模布设，噪声源分布特性研究在过去二十年中取得了重大突破。目前普遍认为，高频噪声(大于1Hz)主要来源于人类活动，由交通运输和工业生产引起的地表振动产生，也被称为文化噪声，其特点是能量随着传播距离迅速衰减。此类噪声还具有周期变化特征，日间的噪声水平高于夜间，工作日的噪声水平高于节假日(McNamara et al，2004；Hutt et al，2017)。中低频噪声(0.05~0.2Hz)主要与海洋活动有关，也被称为微震，根据产生机制可分为两类：第一类微震(Primary Microseisms)源于海浪与海岸线的直接相互作用，频率(0.05~0.1Hz)与海浪主频相对应(Hasselmann，1963)；第二类微震(Secondary Microseisms)则由两列频率相同但传播方向相反的海浪发生非线性相互作用产生，频率(0.1~0.2Hz)为海浪主频的两倍(Kedar et al，2008；Ardhuin et al，2011；Stutzmann et al，2012；Gualtieri et al，2013)。

全球尺度上，噪声源主要分布在海洋活动频繁的中纬度海域，表现出明显的空间差异。研究表明，第一类微震源集中在海岸线附近的大陆架边缘地区，而第二类微震源广泛分布于开阔的海域(Gerstoft et al，2008；Behr et al，2013)。从半球尺度来看，北半球的噪声源主要集中于大西洋和太平洋，而南半球由于海洋面积更广，噪声源的能量整体较高，主要分布在印度洋、大西洋以及南大洋(Stutzmann et al，2009；Ardhuin et al，2011)。就具体区域而言，噪声源的分布可能有所不同。在我国，第一类微震和第二类微震分别来源于印度洋和太平洋，而一些更低频的噪声主要产生于大西洋(赵玲云等，2021；王俊等，2022)。

受海洋活动周期性变化的影响，噪声源也表现出明显的季节变化特征。观测数据表明，北半球的噪声源能量通常在6月至8月(夏季)最弱，而在12月至次年2月(冬季)最强；南半球的噪声源则呈现完全相反的季节变化模式，即能量在6月至8月(南半球冬季)最强，在12月至次年2月(南半球夏季)最弱(Aster et al，2008；Yang et al，2008；Stutzmann et al，2009)。

需要注意的是，台风和热带气旋等极端天气事件会引起海浪的剧烈变化，显著增强局部噪声源强度(Kedar et al，2008；Ebeling，2012)。此外，在非洲几内亚湾、日本九州岛和意大利南部等地区，还存在一类能够持续产生噪声信号的固定噪声源(Shapiro et al，2006；Gu et al，2007；Retailleau et al，2017)。这些特殊源的存在进一步加剧了实际噪声源分布的空间非均匀性和时间非平稳性。

2 噪声源对互相关函数的影响

背景噪声成像方法利用台站对的噪声互相关函数来提取反映地下介质信息的格林函数，进而反演地球内部结构。然而，噪声源实际分布特性与理论假设之间的显著差异将导致互相关函数无法准确收敛至格林函数。理论研究表明，仅当噪声源位于台站连线及其附近区域内时，其产生的噪声信号经过互相关运算后可以准确表征格林函数，其余区域的噪声源对格林函数的提取并无实质贡献(Snieder，2004)。由于该现象与数值积分方法中的稳相法原理相似，台站连线及附近区域也被称为稳相区(图 1)。

通过分析美国加州地区台站记录的噪声数据，Stehly等(2006)首次揭示了噪声源对互相关函数对称性的影响。当台站对两侧的噪声源分布均匀时，互相关函数中的因果侧和非因果侧信号具有相同的到时与幅值，呈现良好的对称性；然而，当两侧噪声源分布不均匀时，源能量较强一侧对应的信号幅值将显著增强。进一步数值模拟研究表明，噪声源在空间上的非均匀分布不仅会导致互相关信号的幅值发生变化，还会引起波形畸变和到时偏差(Fichtner，2014)。

为验证实际噪声源分布对互相关函数的影响机制，Igel等(2023)基于实际海浪波高数据构建了全球微震噪声源模型。对比分析表明，实际非均匀微震源分布和理想均匀分布条件下模拟得到的台站对互相关函数存在明显的波形差异，且这种差异具有频率依赖性。相较于低频段，高频段的互相关波形受噪声源分布的影响更加强烈，其到时和幅值均出现显著变化，这会对格林函数的提取产生严重干扰(图 2)。

3 噪声源对波速结构成像的影响

尽管早期研究通过对互相关函数进行定性比较，揭示了噪声源分布对格林函数提取的重要影响，但大部分研究认为长时间叠加和各种预处理方法可以消除噪声源引起的干扰(Yang et al，2008；鲁来玉等，2009；赵玲云等，2021)。然而，经过长时间叠加的互相关结果中仍会存在明显的前驱干扰信号(王伟涛等，2012；田原等，2020)；且预处理过程可能在实际研究中引入新的数据误差(Zhan et al，2013；Fichtner，2014；Fichtner et al，2017)。因此，深入探讨噪声源分布对成像结果的定量影响，并发展相应的校正方法，仍是当前背景噪声成像研究的重要课题。

Cano等(2024)结合加州地区的地壳速度结构与台阵分布，系统分析了噪声源分布的非均匀性对地下速度结构反演的影响。该研究基于2022年的实际海浪波高数据构建了非均匀微震源模型，采用谱元法开展全波形数值模拟；针对合成数据，设计了三种反演策略：①假设噪声源均匀分布，直接将互相关函数视作格林函数代入反演；②考虑噪声源非均匀分布，进行噪声源与地下介质的联合反演；③仅考虑近场噪声源的非均匀分布，进行噪声源与地下介质的联合反演。最终结果表明，如果直接将互相关函数视作格林函数，由噪声源非均匀分布引起的波形畸变将会被错误地归因于介质结构变化，在反演结果中引入系统误差(图 3)。具体而言，假设噪声源均匀分布会引入约21%的模型误差，即便考虑了近场噪声源非均匀分布，仍会产生约15%的误差。相比之下，充分考虑实际噪声源分布可以有效提高成像精度，准确反演地下速度结构。然而，考虑远场噪声源的反演将会显著增加模型的复杂性和计算成本。为了降低计算难度，Tsai等(2024)提出将远场噪声源等效为研究区域边界的虚拟源，这为相关研究提供了新的思路。

在浅地表速度变化监测中，噪声源分布导致的互相关信号走时变化往往与介质真实速度变化效应相混淆，进而在监测结果中产生虚假的速度扰动量。Zhan等(2013)对洛杉矶盆地的研究表明，噪声源的季节性变化可能引发0.05%的虚假速度变化。该值与Meier等(2010)在洛杉矶盆地获得的速度变化结果相当，这表明噪声源的干扰对速度变化监测结果的可靠性产生重要影响。考虑到当前大多数研究获得的速度变化值通常不超过0.2%(Sens-Schönfelder et al，2006；Mao et al，2022、2025；Tsai et al，2024；Sun et al，2025；刘志坤等，2010)，这种由噪声源引起的测量误差必须引起重视。特别是在利用速度变化研究地下水变化、岩浆运移和地震孕育等地下活动时，需要充分考虑噪声源的影响，对研究结果进行更加谨慎的讨论和解释。

值得一提的是，Mao等(2020)认为在利用尾波测量速度变化时，可以忽略噪声源的干扰效应。这是因为尾波在地球内部经过了多次散射，已接近噪声成像理论中假设的充分散射状态。然而，尾波测量也存在明显的局限性。与直达波相比，尾波没有解析的敏感核函数，导致测量结果缺乏空间分辨率。尽管近年来已有学者提出了二维尾波敏感核的计算方法，但其适用性仍存在争议，而三维尾波敏感核的求解仍是亟待解决的前沿问题(Mao et al，2022、2025；Schippkus et al，2022；Sheng et al，2022)，这限制了尾波方法在精细结构成像中的应用。另一种规避噪声源干扰的新思路是聚焦于已知的稳定振动源(如高铁、火车等)产生的噪声信号，继续利用互相关函数中的直达波开展速度变化测量。此类方法已在南加州地区的断层带波速监测中得到了有效验证(Sager et al，2022；Sheng et al，2022、2024)。

4 讨论与展望

自Shapiro等(2005)的开创性工作以来，背景噪声成像方法已发展成为研究地球内部结构的重要手段。相较于传统的地震学方法，噪声成像突破了对特定震源事件的依赖，能够实现全时段和全空间的观测，提高了成像结果的时空分辨率。同时，噪声数据可以直接从现有的台站网络中获取而无需额外布设观测设备(Sabra et al，2005；Shapiro et al，2005；Yao et al，2006；Bensen et al，2008)。这种高分辨率和低成本的双重优势使得背景噪声成像方法迅速发展，在地震学各个研究领域均得到了广泛应用。

然而，大多数研究仍基于噪声源均匀分布这一理想化假设展开，有关实际噪声源的非均匀分布对成像结果的影响并未得到足够重视。这主要有两个原因：一是地球内部结构本身具有各向异性，介质属性在垂向和横向上的变化幅度通常大于噪声源可能引起的成像偏差；二是现有研究会通过各种数据预处理方法改善噪声源分布不均匀带来的影响(Bensen et al，2007；Yang et al，2008；鲁来玉等，2009；赵玲云等，2021)。但由于实际噪声源始终不满足理论上的均匀分布假设，在利用互相关提取格林函数时仍不可避免地受到噪声源的影响，进而在成像结果中引入系统偏差。当空间分辨率要求较低时，这类偏差通常被视为可接受的误差。但随着地球内部研究的不断深入，特别是地球系统科学的建立促进了地震学与水文、火山监测等学科的交叉融合(Sens-Schönfelder et al，2006；Brenguier et al，2008；Mao et al，2022；Zhang et al，2023)，地震研究对地下介质参数的反演精度也有了更高的要求。如何避免在高精度成像研究中受到噪声源的干扰，是今后地震学家要面临的主要问题。

当前解决该问题的思路是开展噪声源和地下介质的联合反演(Tromp et al，2010；Fichtner et al，2017；Cano et al，2024；Tsai et al，2024)。在这一理论框架下，台站对的噪声互相关函数不再被简单近似为格林函数，而是作为目标波形直接参与反演计算。然而，该方法也面临一些挑战，高分辨率成像要求反演网格必须足够精细，而全球尺度噪声源的模拟又需要足够大的计算区域，这势必导致联合反演需要海量的计算资源。与此同时，对噪声源产生机制及其在互相关函数中作用机理的认识不足，将直接影响正演过程中目标函数的构建。上述因素共同制约了联合反演方法在实际研究中的应用潜力。

因此，未来研究应当着重于以下几个方面：①理论层面：深入探讨噪声源在背景噪声成像研究中的影响机制，为构建目标函数奠定坚实的理论基础；②观测层面：加强对噪声源的实时定位分析，为实际研究获取丰富的先验信息；③技术层面：借助近年来兴起的人工智能技术，为联合反演提供强有力的计算工具。由于地震噪声的产生与大气、海洋和固体地球的耦合密切相关，对噪声源的研究不仅有助于获取更精确的地球内部结构，也将在地震学与气象、水文和海洋等学科的交叉融合中发挥至关重要的作用。期待更多学者能够深入探索和推动该领域的进一步发展。

致谢: 衷心感谢审稿专家为本文完善提出的宝贵意见和建议。