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2024 , Vol. 39 >Issue 6: 2126 - 2136

DOI: https://doi.org/10.6038/pg2024HH0556

Research on the influencing factors of gravity station construction test: a case study of Yanziyan station in Yunnan

  • Wei FANG , 1 ,
  • Jin WEI , 2, * ,
  • Ya HUANG 1 ,
  • YouQi GU 1 ,
  • MinZhang HU 2 ,
  • GaoChuan LIU 3 ,
  • QingGu CUI 1
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  • 1 Yunnan Earthquake Agency, Kunming 650224, China
  • 2 Institute of Seismology, China Earthquake Administration, Wuhan 430071, China
  • 3 China Earthquake Networks Center, Beijing 100045, China

Received date: 2024-02-26

  Online published: 2025-01-14

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Copyright ©2024 Progress in Geophysics. All rights reserved.
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Abstract

The construction of gravity observation facilities is an effective way to improve the signal-to-noise ratio of gravity observation data and to enhance the ability of instruments to detect weak signals. However, the gravity station construction tests are often affected by the testing strategy, the natural and site environment, which makes it impossible to accurately assess the construction effect of observation facilities. To this end, This paper collects the long-term observation datas of gPhone gravimeter and co-site seismometer of the four gravity stations in southwest Yunnan, as well as the test data before the construction of Yanziyan station, and uses the PSD-PDF method to calculate and compare the ambient noise before and after the construction of Yanziyan station, and analyzes and discusses the main factors and quantities affecting the test results of the gravity station building. The results show that: (1) the establishment of the observation cave of Yanziyan station can better suppress the 0.5~4 Hz high-frequency noise excited by near-field human activities, with a suppression quantity of 9.1 dB; however, the noise test results in the frequency band of 0.16~0.26 Hz vary greatly (17 dB) due to the influence of microseismic signals excited by far-field waves, and the annual variation (2~5 dB) and seasonal variation (4~8 dB) of the ambient noises are also larger than the noise variation before and after the Yanziyan station builting, which makes it impossible to determine whether the establishment of the observation cave has an inhibitory effect on the noise in the microseismic frequency band; (2) Compared with the test duration, the selection of the ambient noise test period for gravity station is more important, and the ambient noise of the microseismic frequency band from April to May in each year is characterized by a stable low value, which is an ideal ambient noise test window period; (3) The cross-correlation coefficient of power spectral density between gravimeter and co-site seismometer in southwestern Yunnan is 0.98 in the 0.16~0.26 Hz, which can be used for the integrated study of microseismic signals. The above research results can provide methods and basis for gravity station construction test, observation cave construction effect evaluation and joint multi-source data to carry out microseismic signal detection research.

Key words： Gravity; Influencing factors; PSD-PDF method; Background noise; Seasonal variation; ASSM

Cite this article

Wei FANG , Jin WEI , Ya HUANG , YouQi GU , MinZhang HU , GaoChuan LIU , QingGu CUI . Research on the influencing factors of gravity station construction test: a case study of Yanziyan station in Yunnan[J]. Progress in Geophysics, 2024 , 39(6) : 2126 -2136 . DOI: 10.6038/pg2024HH0556

0 引言

陆地高精度重力观测是一种观测地震前和震源有关异常信号的重要手段，在地震机理研究、地震监测预报、地球内部微弱动力学信号探测等方面发挥着重要作用(胡敏章等, 2019; 祝意青等, 2022; 孙和平等, 2017).地表重力观测信号中存在仪器自噪声、人为活动、周边环境变化产生的非目标源激发的背景噪声信号(Widmer-Schnidrig, 2003).这些信号中的高频信号(＞1 Hz)，主要源于近场人为生产活动产生，多呈现昼夜日变化规律(Rastin et al., 2012)；而自然噪声大多为微震(0.05~0.5 Hz)和低频(＜0.05 Hz)信号，主要由地壳运动、大气和风变化、海浪与地壳耦合作用、台站岩性变化等因素产生(郑露露等, 2017；Dybing et al., 2019).这些自然噪声信号通常会被地震计拾取到，此外，1 Hz采样的重力仪也能观测到如台风激发的微震信号(韦进等，2020).因此，利用重力观测进行微弱信号探测前必须要开展背景噪声源特征的有关研究工作，以识别高背景噪声干扰信号，进而矫正重力观测信号、提高观测信噪比.
为获取目标源的高信噪比观测数据，为观测仪器建立观测设施(地面观测室、地下室、山洞、地下深部实验室等)是可降低背景干扰信号的有效途径之一(孙和平等, 2022; Rosat and Hinderer, 2018; 葛洪魁等, 2013；王赟等, 2023).在采用不同观测设施建站效果评估方面，大部分研究是使用某区域内不同类型的站点观测数据计算功率谱来对比并统计分析获得观测山洞比地面观测室、地下室更能有效抑制背景噪声的粗略定性结论(谢江涛等，2021；葛洪魁等，2013；Zhang et al., 2017)，但因上述研究的侧重点不同，他们并未详细分析并给出观测山洞能抑制噪声的具体优势频段和量级；同时，曹白伦和匡福江(2022)使用云南燕子岩建站前后短期的测震数据计算1~20 Hz频段的静态功率谱来对比分析认为观测山洞的建立可降低背景噪声日变化幅度，但该结论又未考虑建站前后背景噪声测试时长和时段的差异性、背景噪声自身的动态时变规律以及台风和地震偶发事件等因素对其静态测试结果的影响.此外，在重力建站完成后，大多研究又会因研究目标不同而采用不同的分析方法讨论不同频段和不同时段的观测数据(王振宇等, 2022; 李航等, 2020)，他们大多是通过人机交互方式的数据选取策略(如：Banka法、DaySNM法、带通滤波法等)来挑选最平静的5~10天观测数据进行背景噪声的静态分析评估，鉴于背景噪声具有的区域动态时变特征规律(郑定昌等，2011)，其噪声评估结果难以做到全面客观.McNamara和Buland(2004)在Peterson的基础上提出了用概率密度函数(Probability Density Function，简称PDF)统计台站背景噪声水平的方法(简称：PSD-PDF).该方法在计算背景噪声时无需人为剔除地震、台风、仪器标定、故障和人为活动等短期干扰事件，实现了用超长期观测数据进行台站背景噪声水平的评估.结合时频分析方法则不仅可实现对上述短期干扰事件的分析，而且还可克服仪器长期零漂干扰来研究台站背景噪声的长期变化特征.
滇西南地区自20世纪80年代以来相继发生澜沧—耿马MS7.6、孟连中缅边界MS7.3、盈江MS6.1、景谷MS6.6、墨江MS5.9、漾濞MS6.4等多次破坏性地震(吴国华等, 1995, 1998；王青华等，2019；韦进等，2021；祝意青等，2018).为监视滇西南地震活动和研究震前重力异常变化特征，2014年以来陆续在该区域建立起了4个同址安装PET/gPhone重力仪和宽频带地震计的重力站，其中云南燕子岩重力站于2021年底建设完成并正式投入观测.为准确评估燕子岩重力观测山洞的建设效果，并探索重力建站测试工作中的主要影响因素、可靠的测试策略以及滇西南区域背景噪声源的特征，本文收集了滇西南4个重力站同址gPhone重力仪和地震计长期同址观测数据以及燕子岩建站前测试数据，利用PSD-PDF方法和时频分析方法比较分析燕子岩站建站前后不同频段下的功率谱密度及其时变特征；针对建站测试环节中测试时段和时长的选取问题，结合滇西南地区背景噪声的长期时变特征和海浪激发的远场信号长期变化特征分析讨论观测站建站测试工作的最佳窗口期；并量化研究观测山洞的建立对噪声的具体抑制效果以及重力建站测试工作中所受到的主要影响因素和量级.

1 数据与处理方法

位于喜马拉雅东构造结区域的滇西南地区，自20世纪80年代以来最大发生过澜沧—耿马MS7.6大地震.近年来，该地区地震活动开始频繁.为加强监视滇西南地震活动，建立在该地区的4个gPhone型连续重力观测站还陆续配备了用于连续波形记录的宽频带地震计.本文所使用的数据信息和仪器参数见表 1.
表1 数据信息与仪器参数

Table 1 Data information and instrument parameters

序号 重力站名称 站点简称 仪器类型 仪器型号 频响范围 采样频率/Hz 数据起至时间 数据时长
注：DC为Direct Current的简称，代表频率为0 Hz的直流信号.
1 燕子岩 LUD 地震计 GL-PS2 2 s~50 Hz 100 2019.10.11~13 45 h
地震计 GL-S360 360 s~50 Hz 100 2022.08—2023.07 1.0 a
重力仪 gPhone DC~1 Hz 1 2021.05—2023.07 2.1 a
2 云龙 YUL 地震计 BBVS-60 60 s~50 Hz 100 2019.01—2023.04 4.3 a
重力仪 gPhone DC~1 Hz 1 2019.01—2023.04 4.3 a
3 孟连 MEL 地震计 JS-120 120 s~50 Hz 100 2019.01—2023.04 4.3 a
重力仪 gPhone DC~1 Hz 1 2019.01—2023.04 4.3 a
4 腾冲 TCG 地震计 CTS-1 120 s~50 Hz 100 2021.03—2023.04 2 a
重力仪 gPhone DC~1 Hz 1 2022.01—2023.04 1.3 a
本文不仅收集了燕子岩站2019年10月11日12时~13日08时期间共45 h的建站前堪选测试环节的短期GL-PS2型地震计数据(The data Before Contruction of the gravity station for Short, 简称: SBC)，以及2022年10月11日12时~13日08时期间共45 h的建站后的短期GL-S360和gPhone同址观测数据(The data After Contruction of the gravity station for Short, 简称: SAC)；还收集了同属于滇西南地区的燕子岩(LUD)、孟连(MEL)、腾冲(TCG)和云龙(YUL)共4个具有gPhone重力仪和宽频带地震计同址观测超过1 a的长期观测数据(The data After Contruction of the gravity station for Long, 简称: LAC).

1.1 地震计数据处理与功率谱密度计算

地震计原始数据是从云南测震台网获得的100 Hz采样、seed格式的LAC数据.进行数据处理时：首先结合台站仪器安装报告，读取并校验每日数据文件头信息，去均值、去线性、去尖灭，并采用带通滤波器(带通范围为0.016~25 Hz)去仪器响应后转换为加速度响应.然后，将每日的数据降采样至50 Hz后以月为单位合并数据.建站前后SBC和SAC数据直接合并.分析策略如下：将单个合并数据文件分割为512 s时长的数据段.相邻两个数据段重叠50%.对这些数据段加512 s窗长的汉宁窗后进行傅里叶变换，相邻两个窗功率谱密度均值为这两个窗中心时刻的功率谱密度.最后，每个合并文件都可以计算出功率谱密度随时间变化的数据集.本文记为PSD(f, t).PSD表示功率谱密度，f为频率向量的频点频率, t表示两个窗中心时刻.本文规定10log10(m2s－4/Ηz)=1 dB.

1.2 重力仪数据处理与功率谱密度计算

gPhone型相对重力仪可看作长周期地震计，仪器频率响应平坦度从DC到1 Hz，类似于低通滤波器(Niebauer et al., 2011).重力数据处理方式为：首先，将每天1 Hz采样的重力数据转换为加速度物理量(其中，1 μGal=10－8 m/s2)，同样以月为单位合并数据，在去线性、去均值处理后与1.1节的方式计算出功率谱密度随时间变化的数据集.

1.3 概率密度函数方法

概率密度函数法(McNamara and Buland, 2004)的基本思想是统计各个频率点上的功率谱密度在长时期内取某一值的概率.本文中统计的对象是上文计算的功率谱密度随时间变化的数据集PSD(f, t).具体统计步骤如下：设f为频率点频率，将PSD(f, t)的统计范围设为-200 dB到-80 dB之间，以0.25 dB为统计间隔可将(－200 dB，－80 dB)划分为若干小区间，记为(d, d+0.25)dB，Ndf是频率点为f的所有功率谱密度值落在小区间(d, d+0.25)dB范围内的次数，Nf是所统计的数据集内PSD的总个数，则(f, d)处的概率密度可表示为：P(f, d)=Ndf/Nf，依次计算所有频率点的概率密度后布展到三维坐标上，最终获得观测数据长期观测到的概率密度函数.

1.4 基于ASSM模型的重力站微震信号模拟

Ardhuin等(2012)的研究认为微震信号频段的信号主要来源于海洋.基于此，法国海洋开发研究院(IFREMER)公布了2个全球能量辐射(Ardhuin Seismic Spectra Model, ASSM)预报模型.其中，1个包含了海岸反射效应的模型(REF)，1个不包含海岸反射效应(NOREF).模型空间分辨率为0.5°×0.5°, 模型范围纬度为：-78° ~80°, 经度为：-180° ~179.5°, 时间分辨率为每3 h计算一次海底压力的功率谱密度按月存储，两个模型频率范围都在0.041~0.3036 Hz之间，共计22个频点.本文利用该模型模拟了对应位置的重力站因海浪激发信号所产生的理论功率谱密度值.其中，品质因子Q为210，地震波群速度U为1800 m/s(韦进等，2020).

2 计算结果

2.1 概率密度函数的比较

本文采用PSD-PDF方法计算了表 1中燕子岩(LUD)的3套仪器在建站前后2个短期测试时段(SBC和SAC)内的概率密度函数(图 1a、b、c)，并取概率密度函数的中值作为各时段的平均功率谱密度进行比较分析(见图 1d).为便于比较，我们还在图 1中绘制了全球地震背景噪声模型的新低噪声模型(New Low Noise Model, 简称：NLNM)曲线和新高噪声模型(New High Noise Model, 简称：NHNM)曲线.
图1 云南燕子岩站建站前后同时期PDF和PSD的比较

Fig 1 The PSD and PDF comparision before and after the construction of Yanziyan Station in Yunnan

从仪器自噪声与观测系统采样率约束结果看，地震计GL-PS2，GL-S360的有效频率范围(0.16~10 Hz)内变化特征基本一致.其中：0.16~0.5 Hz频段的PSD与NLNM模型的变化特征和量级基本一致；而0.5~4 Hz频段的PSD量级差异略大.从建站前后比较来看，大于0.5 Hz频段信号在建站后的PSD明显小于建站前的结果(图 1d)，且建站后的PDF图像更加聚集和光滑(图 1a、b).而在0.16~0.26 Hz频段的3套仪器的PSD差异并不明显，在该频段gPhone重力仪的PSD与地震计的量级和变化规律基本相同(图 1d).其中，gPhone重力仪在该频段记录的背景噪声是最低的(图 1c).

2.2 功率谱密度时变规律的比较

除利用概率密度函数对建站前后的重力站背景噪声进行评估外，本文还绘制了云南燕子岩建站前后2套地震计以及gPhone重力仪同期数据PSD(f, t)的时频分析结果(图 2a、b)；并计算出每个时刻的0.5~4 Hz和0.16~0.26 Hz两频段中各频点功率谱密度的均值(记为：PSDavg)，分析了云南燕子岩重力站建站前后功率谱密度的时变规律(图 2d、e).此外，还比较了gPhone重力仪与地震计的LAC观测数据在同时段条件下0.16~0.26 Hz频段功率谱密度时变规律的相关性(图 2c).
图2 云南燕子岩站建站前与建站后长时期的背景噪声时变规律

Fig 2 Time-varying law of ambient noise before and after the construction of Yanziyan station

结果表明，在0.5~4 Hz频段，建站后的同时段功率谱密度能量小于建站前(图 2a、b).而PSDavg的中值也从建站前-134.8 dB下降到建站后的-143.9 dB，下降幅度为9.1 dB(图 2d).该结果不仅与前文概率密度函数的分析结果一致，而且从图 2d中可明显看出：燕子岩观测山洞建立前后的功率谱能量下降的9.1 dB与该频段功率谱密度日变化幅度(约10 dB)无关，观测山洞的建立并不能明显降低0.5~4 Hz频段的背景噪声日变化幅度.而在0.16~0.26 Hz频段，建站前后功率谱密度变化不明显，且日变规律也不明显.该频段的信号能量超过-130 dB的显著事件大多为台风活动(图 2e).该现象与台风能够激发和增强第二类脉动信号的结论基本一致(韦进等, 2020; 杨锦玲等, 2021).此外，该频段GL-S360地震计与gPhone重力仪的功率谱时变规律相关性达到了0.98(图 2c).这表明在这个频段gPhone重力仪也可观测到宽频带地震计记录的信号，gPhone重力仪和宽频地震计可用于微震信号的联合研究.
综合上述PDF和PSD时变分析结果认为：云南燕子岩重力站建站前后的功率谱密度值都更接近NLNM模型值，具有背景噪声水平较低的理想观测条件.燕子岩观测山洞设施的建立的确能有效抑制0.5~4 Hz频段的背景噪声，其抑制量为9.1 dB；而观测山洞设施的建立对0.16~0.26 Hz频段的抑制效果并不明显.在0.16~0.26频段范围gPhone重力仪能够获得与宽频带地震计一致的观测结果，且gPhone重力仪的背景噪声更低.

3 讨论

通过燕子岩重力站建站前后地震计和重力仪功率谱分析发现：重力站观测山洞设施的建设对0.5~4 Hz高频段背景噪声具有抑制效果，而对0.16~0.26 Hz微震频段的抑制效果并不明显.但该结论仅为1个重力站建设前约45 h的测试结果给出的，而在实际堪选测试时，会面临着测试时段和测试时长等测试策略的不同而导致功率谱密度估计结果产生差异.因此，下文将在考虑到微震信号频段具有季节性变化特征的基础上，结合滇西南地区其他3个重力站的同址地震计和重力仪功率谱密度时变规律，围绕测试策略选取和测试结果合理性方面开展讨论.

3.1 基于区域背景噪声时变特征对测试时段选择的讨论

不同地区背景噪声特征并不完全相同(王芳等，2019)，下文采用PSD方法分析了滇西南地区4个重力站同址地震计和gPhone型重力仪在0.5~4 Hz高频段(图 3a、b、c)和0.16~0.26 Hz微震频段(图 3d)的功率谱PSDavg时变规律，并统计了它们的PSDavg数据分布情况(图 4a、b).此外，为验证并探究0.16~0.26 Hz微震频段时变特征的来源，还使用ASSM模型分别绘制了REF模型和NOREF模型在0.16~0.26 Hz微震频段的理论功率谱时变曲线(图 3e).
图3 滇西南同址重力仪和地震计功率谱密度(PSDavg)时变分析

Fig 3 Time-varying analysis of co-site gravitometer and seismometer Power Spectral Density (PSDavg) in southwestern Yunnan

图4 滇西南同址重力仪和地震计在0.5~4 Hz高频段(a)和0.16~0.26 Hz微震频段(b)的功率谱密度(PSDavg)箱线图和数据分布情况

Fig 4 The boxplot and data distribution of the Power Spectral Density (PSDavg) of co-site gravimeter and seismometer in the southwestern Yunnan with the 0.5~4 Hz high frequency bands (a) and 0.16~0.26 Hz microseismic bands (b)

结果表明，在0.5~4 Hz高频段，功率谱时变规律较明显的变化是在春节和疫情管控所致的持续1~4周时间段内明显超过10 dB的背景噪声能量下降变化.其中：4个重力站在所有年份均同步出现了因春节期间场地人为活动减少而导致背景噪声水平降低的现象，且4个重力站在每年的春节初一时刻的高频噪声水平均处于当年较低水平(图 3a、b).此外，疫情管控期间产生的噪声能量下降量级超过了春节的1倍左右(图 3b、c).其功率谱密度时变规律与全球因COVID-19高频噪声降低的变化规律一致(Lecocq et al., 2020).它与高频噪声的影响因素主要源于近场人类活动的规律是一致的(孙和平等，2022；谢江涛等，2021；Abd El-Aal, 2013).从功率谱密度PSDavg数据分布箱线图的统计结果看(图 4a)，燕子岩建站前的短期测试数据(LUD-SBC)功率谱的90%置信区间幅度为6.6 dB，这已经覆盖了燕子岩建站后观测数据(LUD-LAC)功率谱幅度的72.5%.因此，上文2.2节中提到的云南燕子岩站在建站前后的高频段噪声水平有约9.1 dB的下降变化特征，这应该是观测山洞的建立形成了类似于深部地下实验场“超净”、“超静”、恒温、恒湿、气流扰动微弱等特点的局部理想观测环境，从而屏蔽了由近场人类活动所产生的部分高频噪声信号，最终导致燕子岩建站后的高频段背景噪声水平始终小于建站前的噪声水平.
从0.16~0.26 Hz微震频段的PSDavg数据分布箱线图的统计结果看，可看出2019年10月也是当年该年份噪声水平较低的时段(图 4b和图 5a).实际上从长期时间序列来看(图 3d)，无论是重力仪还是地震计，季节性变化是该频段影响最为剧烈的长周期变化.该规律与云南地区噪声互相关方法得到的(王伟涛等，2011)以及恩施和襄樊站第二类脉动信号得到的(韦进等，2022)结论是一致的.且在每年春夏交替时段(4~5月)会出现背景噪声季节性变化规律中最平稳且极低的时间窗口.该规律与MEL站的ASSM模型的模拟结果基本一致.在滇西南地区进行建站测试时，每年的4~5月份时段是一个较好的建站测试窗口期.
图5 滇西南重力站2019—2022年10月11日至13日的功率谱密度(PSDavg)年变特征

Fig 5 Annual variation characteristics with Power Spectral Density (PSDavg) of gravity stations in southwestern Yunnan from October 11 to 13, 2019 to 2022

3.2 基于滇西南重力站建站测试时段的同期年变差异对建站效果的讨论

由于仅45 h的测试数据是无法与长期观测数据的统计结果直接进行比较来讨论建站对0.16~0.26 Hz的微震频段信号频段的抑制情况.为进一步讨论该时段的功率谱密度的变化情况，本文分析了滇西南区域内4个重力站共9套仪器在2019—2022年的10月11日至13日时段的功率谱密度PSDavg的年变化特征(图 5).
从重力站两种仪器同期各年份功率谱密度时变特征来看(图 5)，除2021年外，其他年份各重力站在10月11日至13日的功率谱密度值相差仅1~2 dB，且相同年的变化形态也基本一致.这表明：滇西南区域重力仪和地震计在该频段的PSDavg是具有可比性的.
从同期各年份的功率谱密度差异来看，LUD重力站2019年的同类仪器数据的功率谱密度小于2022年(图 5a).YUL和MEL站也同样符合该规律(图 5b、c)，且2021年的PSDavg也普遍大于其他年份.这说明滇西南地区每年同期观测结果并不完全相同.其中：2019年10月11~13日和其他年份同期相比是一个功率谱密度PSDavg较低的时段.各年份的功率谱密度差异也仅有2~5 dB，这已经与仪器间的同期差异基本相当.由此可见，本文的测试数据是无法判定观测山洞的建立是否能抑制0.16~0.26 Hz微震频段的噪声水平，且功率谱密度的同期年变化量级远大于建站对该频段产生的抑制作用.

3.3 台风和地震事件对背景噪声影响特征的讨论

此外，影响0.16~0.26 Hz微震频段的主要因素是每年的台风激发的微震信号以及地震的相关信号.虽然影响时长仅若干天，但影响量级大.考虑到我国周边海域台风多在9~12月发生，且具有季节性变化特征.因此，下文收集了台风数据和地震数据，使用时频分析方法绘制了2022年9月~11月期间LUD重力站时频图.
从图 6可明显看出：台风事件仅对0.16~0.26 Hz频段的背景噪声能量(PSDavg)影响较大，影响量级约为17 dB，且持续时长已达到数天；而地震事件对0.16~0.26 Hz和0.5 Hz~4 Hz两频段的背景噪声能量均具有扰动作用，但呈现出瞬时状态下的脉冲特征，其扰动幅度随频率增加而减小，又呈现出0.2 Hz以下的低频部分受影响相对较大的长周期特征，瞬时扰动幅度约在2~5 dB范围内，但仅是瞬间的扰动影响.这说明了0.16~0.26 Hz频段的长期背景噪声年变化规律主要影响因素源于台风事件产生的远场信号源，而地震事件对长期背景噪声水平的影响几乎可忽略，还进一步说明了重力站观测山洞的建设对近场的抑制作用优于远场的规律.此外，3.1节已论证了重力站山洞的建立对近场高频干扰具有较好抑制作用，3.2节说明了背景噪声的年变特征的影响远大于建站对0.16~0.26 Hz频段的抑制作用.综上所述，0.16~0.26 Hz频段的噪声测试结果受远场海浪激发的微震信号影响较大，45 h的测试数据的确是无法评估出重力站山洞建设对0.16~0.26 Hz微震频段信号的抑制效果.
图6 2022年9月至11月同址重力仪和地震计在台风与非台风时段频谱图及PSD变化量

Fig 6 Spectrum and PSD variation of gravimeter and co-site seismometer during typhoon and non-typhoon periods from September to November 2022

3.4 建站测试时长的选取对功率谱密度估计的影响分析

由于测试数据是2019年10月11日~13日共计45 h时长的数据.该数据长度对于上文2.2节中功率谱密度计算的结果是否会产生偏差，以及是否会影响到本文重力站观测山洞建设对0.16~0.26 Hz微震频段背景噪声抑制效果的最终判定结果.此外，为规避测试时段差异的影响，我们选用4个站8套仪器LAC长期观测数据(表 1)计算所得的0.16~0.26 Hz微震频段PSDavg数据集来开展统计分析.具体数据处理步骤如下：将每套仪器的PSDavg数据集分别按6小时~15天共6种不同的数据时长进行逐一分割，并提取同种数据时长的PSDavg数据集均值系列(记为：PSDavgavg)，接着使用PSDavgavg数据集绘制箱线图，并将6种数据时长的两种同址观测仪器箱线图布展到同一个直角坐标系上做比较分析(图 7a)，最终实现同一套仪器在相同测试时段的前提条件下讨论不同测试时长的功率谱密度估计差异.
图7 不同测试时长0.16~0.26 Hz频段功率谱密度均值系列(PSDavgavg)的统计结果比较

Fig 7 The comparison of statistical results of PSDavgavg in the 0.16~0.26 Hz frequency band with different test durations

结果表明：从相同测试时长来看，4个重力站8套仪器的功率谱密度统计结果显示，90%置信区间的功率谱密度幅度都在3~8 dB范围之间，不同重力站的幅度存在差异，这与3.1节中各不同站点背景噪声季节性变化的幅度差异相符；同址重力仪和地震计观测到的该幅度基本相当，这与两类仪器功率谱密度时变规律的互相关系数超0.98有关.从不同的测试时长来看，随着测试时长的增加，8套仪器的功率谱密度变化幅度都不明显，变化量都在1 dB范围内，该量级远小于前文关于该频段的年变差异.由此可见，测试时长的选取对微震频段功率谱估计结果的影响较小(影响量级≤1 dB)，45 h时长的建站测试策略几乎不会导致建站测试结果产生偏差.

4 结论

本文使用滇西南区域4个重力站gPhone重力仪和同址地震计的长期观测数据以及燕子岩建站前的短期测试数据，利用PSD-PDF方法，基于燕子岩重力站建站前后功率谱计算结果，针对0.5~4 Hz和0.16~0.26 Hz两个观测频段，从区域背景噪声时变特征、建站测试时段、台风和地震事件、建站测试时长共4个方面分别讨论了其对重力观测站建站测试的具体影响特征.得到如下结论：
(1) 云南燕子岩观测山洞的建立能较好抑制由近场人类活动激发的0.5~4 Hz高频噪声，其抑制量为9.1 dB，燕子岩站45 h的测试时长足以测试出观测山洞对近场信号的抑制作用；而0.16~0.26 Hz频段的背景噪声测试结果因受远场海浪激发的微震信号(影响PSD幅度变化量为17 dB)、测试时段的同期年变差异(2~5 dB)以及季节性变化(4~8 dB)等因素影响导致PSD幅度变化较大，无法判定观测山洞的建立对微震频段噪声的抑制效果.
(2) 从ASSM模型模拟与滇西南4个重力站观测结果来看，滇西南重力站在0.16~0.26 Hz频段都具有源于海浪激发的非海岸反射效应信号的季节性变化特征.重力建站测试时段的选取比测试时长(影响PSD幅度变化量仅≤1 dB)更加重要，除每年春节假期前后0.5~4 Hz频段会出现噪声水平低值(影响PSD幅度变化量≥10 dB)外，每年的4~5月份则是微震信号较为平稳且低值的时段，这是一个较理想的重力建站测试窗口期.
(3) 滇西南区域4个重力站同址重力仪和地震计在0.16~0.26 Hz频段的功率谱密度仅在绝对值上略有2~6 dB的差异，而同址两种仪器在该频段的功率谱密度时变规律呈高相关，互相关系数为0.98，因此，可联合两种类型仪器开展微震信号的联合研究.

感谢国家重力台网中心提供重力观测数据，感谢审稿专家提出的修改意见和编辑部的大力支持.

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
Abd El-El A E A K . Very broadband seismic background noise analysis of permanent good vaulted seismic stations. Journal of Seismology. 2013, 17(2 223 237

DOI

Ardhuin F , Balanche A , Stutzmann E , et al. From seismic noise to ocean wave parameters: general methods and validation. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2012, 117(C5): 05002

DOI

Cao B L , Kuang F J . Site selection and background noise analysis of relocation of Yunxian seismic station in Yunnan. Seismological and Geomagnetic Observation and Research. 2022, 43(5): 140-145

DOI

Dybing S N , Ringler A T , Wilson D C , et al. Characteristics and spatial variability of wind noise on near-surface broadband seismometers. Bulletin of the Seismological Society of America. 2019, 109(3): 1082-1098

DOI

Ge H K , Chen H C , Ouyang B , et al. Transportable seismometer response to seismic noise in vault. Chinese Journal of Geophysics. 2013, 56(3): 857-868

DOI

Hu M Z , Hao H T , Li H , et al. Quantitative analysis of gravity changes for earthquake prediction. Earthquake Research in China. 2019, 35(3): 417-430

DOI

Lecocq T , Hicks S P , Noten K V , et al. Global quieting of high-frequency seismic noise due to COVID-19 pandemic lockdown measures. Science. 2020, 369(6509): 1338-1343

DOI

Li H , Chen X D , Xu J Q , et al. Comparison of noise levels between gravimeters and co-located seismometers at the seismic frequency band. Journal of Geodesy and Geodynamics. 2020, 40(8): 843-848

DOI

McNamara D E , Buland R P . Ambient noise levels in the continental United States. Bulletin of the Seismological Society of America. 2004, 94(4): 1517-1527

DOI

Niebauer T M , Macqueen J , Aliod D , et al. Monitoring earthquakes with gravity meters. Geodesy and Geodynamics. 2011, 2(3): 71-75

DOI

Rastin S J , Unsworth C P , Gledhill K R , et al. A detailed noise characterization and sensor evaluation of the north island of New Zealand using the PQLX data quality control system. Bulletin of the Seismological Society of America. 2012, 102(1): 98-113

DOI

Rosat S , Hinderer J . Limits of detection of gravimetric signals on Earth. Sci Rep. 2018, 8(1): 15324

DOI

Sun H P , Xu J Q , Cui X M . Research progress of the gravity field application in Earth's geodynamics and interior structure. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica. 2017, 46(10): 1290-1299

DOI

Sun H P , Chen X D , Wei Z G , et al. A preliminary study on the ultra-wide band ambient noise of the deep underground based on observations of the seismometer and gravimeter. Chinese Journal of Geophysics. 2022, 65(12): 4543-4554

DOI

Wang F , Wang W T , Long J F , et al. Seismic noise characteristics of broad-band seismic networks in Chinese. Acta Seismologica Sinica. 2019, 41(5): 569-584

DOI

Wang Q H , Hao H T , Wang J , et al. Construction and analysis of seismic response capability of gravimetric network in Yunnan. Journal of Geodesy and Geodynamics. 2019, 39(3): 317-324

DOI

Wang W T , Ni S D , Wang B S . Study on the characteristics of microseisms in the Yunnan region, China. Earthquake. 2011, 31(4): 58-67

Wang Y , Yang Y X , Sun H P , et al. Observation and research of deep underground multi-physical fields—Huainan -848 m deep experiment. Science China Earth Sciences. 2023, 66(1): 54-70

DOI

Wang Z Y , Wang Y , Xu R G , et al. Environmental noise assessment of underground gravity observation in Huainan and the potential capability of detecting slow earthquake. Chinese Journal of Geophysics. 2022, 65(12): 4555-4568

DOI

Wei J , Hao H T , Yang J L , et al. Detecting DF microseisms by gPhone gravimeter on Fuzhou seismic station during Dujuan typhoon. Progress in Geophysics. 2020, 35(6): 2107-2115

DOI

Wei J , Hao H T , Han Y F , et al. Study on the characteristics of co-seismic gravity change induced by Maduo MS7.4 earthquake based on observations of continuous gravity stations. Seismology and Geology. 2021, 43(4): 984-998

DOI

Wei J , Lü P J , Hao H T , et al. Study on the anomalies of the double frequency microseisms before Yingcheng MS4.9 earthquake Journal of Geodesy and Geodynamics. 2022, 42(1): 88-95

DOI

Widmer-Schnidrig R . What can superconducting gravimeters contribute to normal-mode seismology?. Bulletin of the Seismological Society of America. 2003, 93(3): 1370-1380

DOI

Wu G H , Luo Z X , Lai Q , et al. Lancang-Gengma earthquake in 1988 and gravitational variation in western Yunnan seismological experiment site (WYSES). Crustal Deformation and Earthquake. 1995, 15(2): 66-73

Wu G H , Luo Z X , Lai Q , et al. Gravity variation in the western Yunnan earthquake prediction test site (WYEPTS) before the MS7.3 earthquake occurrence on the border between China and Myanmar to the west of Menglian, Yunnan Province. Earthquake. 1998, 18(2): 146-154

Xie J T , Lin L P , Zhao M , et al. Characteristics of seismic ambient noise in Sichuan region. Acta Seismologica Sinica. 2021, 43(5): 533-550

DOI

Yang J L , Yang X L , Li J , et al. Characteristics of microseisms in southeast coastal China based on gravity observations. Progress in Geophysics. 2021, 36(6): 2362-2370

DOI

Zhang X T , Jiang Y , Zhang K , et al. The influence of observation environment on background noise level of gPhone gravimeter. Geodesy and Geodynamics. 2017, 8(6): 443-447

DOI

Zheng D C , Pang W D , Min Z X , et al. Investigation of ambient-noise source in Yunnan. Journal of Seismological Research. 2011, 34(2): 201-206

Zheng L L , Lin J M , Ni S D , et al. Characteristics and generation mechanisms of double frequency microseisms generated by typhoons. Chinese Journal of Geophysics. 2017, 60(1): 187-197

DOI

Zhu Y Q , Shen C Y , Zhang G Q , et al. Rethinking the development of earthquake monitoring and prediction in mobile gravity. Journal of Geodesy and Geodynamics. 2018, 38(5): 441-446

DOI

Zhu Y Q , Zhang Y , Yang X , et al. Progress of time-varying gravity in seismic research. Reviews of Geophysics and Planetary Physics. 2022, 53(3): 278-291

DOI

曹 白伦 , 匡 福江 . 云南云县地震台迁建选址及背景噪声分析. 地震地磁观测与研究. 2022, 43(5): 140-145

DOI

葛 洪魁 , 陈 海潮 , 欧 阳飚 , et al. 流动地震观测背景噪声的台基响应. 地球物理学报. 2013, 56(3): 857-868

DOI

胡 敏章 , 郝 洪涛 , 李 辉 , et al. 地震分析预报的重力变化异常指标分析. 中国地震. 2019, 35(3): 417-430

李 航 , 陈 晓东 , 徐 建桥 , et al. 同址观测重力仪与地震仪地震频段噪声水平比较. 大地测量与地球动力学. 2020, 40(8): 843-848

DOI

孙 和平 , 徐 建桥 , 崔 小明 . 重力场的地球动力学与内部结构应用研究进展. 测绘学报. 2017, 46(10): 1290-1299

DOI

孙 和平 , 陈 晓东 , 危 自根 , et al. 基于地震和重力观测的深地超宽频带背景噪声初探. 地球物理学报. 2022, 65(12): 4543-4554

DOI

王 芳 , 王 伟涛 , 龙 剑锋 , et al. 中国大陆地区宽频带地震台网台基噪声特征. 地震学报. 2019, 41(5): 569-584

DOI

王 青华 , 郝 洪涛 , 汪 健 , et al. 云南地震流动重力监测网建设与映震能力分析. 大地测量与地球动力学. 2019, 39(3): 317-324

DOI

王 伟涛 , 倪 四道 , 王 宝善 . 云南地区地脉动噪声特征分析研究. 地震. 2011, 31(4): 58-67

王 赟 , 杨 亚新 , 孙 和平 , et al. 深部地下多物理场观测研究——淮南-848 m深地试验. 中国科学: 地球科学. 2023, 53(1): 55-71

DOI

王 振宇 , 王 赟 , 徐 如刚 , et al. 淮南深地重力观测的环境噪声评估与慢地震探测潜力. 地球物理学报. 2022, 65(12): 4555-4568

DOI

韦 进 , 郝 洪涛 , 杨 锦玲 , et al. 利用福州gPhone重力仪检测杜鹃台风激发的第二类脉动信号. 地球物理学进展. 2020, 35(6): 2107-2115

DOI

韦 进 , 郝 洪涛 , 韩 宇飞 , et al. 基于连续重力台观测的玛多MS7.4地震的同震重力变化特征. 地震地质. 2021, 43(4): 984-998

DOI

韦 进 , 吕 品姬 , 郝 洪涛 , et al. 应城MS4.9地震前第二类地脉动信号异常分析. 大地测量与地球动力学. 2022, 42(1): 88-95

DOI

吴 国华 , 罗 增雄 , 赖 群 , et al. 1988年澜沧—耿马地震与滇西实验场的重力变化. 地壳形变与地震. 1995, 15(2): 66-73

吴 国华 , 罗 增雄 , 赖 群 , et al. 云南孟连中缅边境MS7.3地震前滇西实验场的重力变化. 地震. 1998, 18(2): 146-154

谢 江涛 , 林 丽萍 , 赵 敏 , et al. 四川地区地震背景噪声特征分析. 地震学报. 2021, 43(5): 533-550

DOI

杨 锦玲 , 杨 小林 , 李 军 , et al. 东南沿海区域重力微震信号特征分析. 地球物理学进展. 2021, 36(6): 2362-2370

DOI

郑 定昌 , 庞 卫东 , 闵 照旭 , et al. 云南地区背景噪声特征分析. 地震研究. 2011, 34(2): 201-206

郑 露露 , 林 建民 , 倪 四道 , et al. 台风激发的第二类地脉动特征及激发模式分析. 地球物理学报. 2017, 60(1): 187-197

DOI

祝 意青 , 申 重阳 , 张 国庆 , et al. 我国流动重力监测预报发展之再思考. 大地测量与地球动力学. 2018, 38(5): 441-446

DOI

祝 意青 , 张 勇 , 杨 雄 , et al. 时变重力在地震研究方面的进展与展望. 地球与行星物理论评. 2022, 53(3): 278-291

DOI

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