MSNoise：利用地震背景噪声监测地震波速变化的Python程序包

Thomas LecocqCorentin CaudronFlorent Brenguier

0引言

最近，从成像到监测，地震背景噪声在不同领域都证明了它的效能。两个传感器之间的脉冲响应[或格林函数(GF)]可以通过所记录地震噪声的互相关加以重构(Campillo and Paul，2003)。从全球到区域范围或局部地点的地球内部成像来看，这个方法都给出了非常出色的结果。近来，这个方法又被拓展用于研究这些格林函数随时间的变化。其走时延迟随时间的变化可能源于介质速度的改变，也可能源于一个/多个散射体或噪声源的位置的显著移动。一些利用地震背景噪声的研究揭示出，火山体内部结构的小扰动可用地震波性质的变化来探测(Sens-Schönfelder and Wegler，2006；Brenguier，Shapiro，etal，2008；Duputeletal，2009；Mordretetal，2010；Brenguieretal，2011；Anggonoetal，2012)。与使用主动源或地震尾波方法不同的是：这个技术使用地震台站24小时不间断的记录对介质进行连续采样。这个方法已经证明了它能够发现在断层带(Wegler and Sens-Schönfelder，2007；Brenguier，Campilloetal，2008)和月球环境(Sens-Schönfelder and Wegler，2011)下物理随时间变化的证据，或者能检测出仪器问题(Stehlyetal，2007；Sens-Schönfelder，2008)。

在诸如地震分析代码(Seismic Analysis Code，SAC)(Goldsteinetal，2003)或地震学计算程序(Computer Programs in Seismology，CPS)3.3版(Herrmann，2002)中，都有一些计算地震噪声互相关的程序。据我们所知，至今还没有发布一个集成的解决方案，能够对原始波形处理得到走时变化，包括自动检测归档数据中的变化，并预先设定处理计划(每小时，每天)只进行必要的计算，同时它可作为一个工具来研究归档的波形库。自动化检测很重要，因为，例如来自实时遥测台站的数据流包含断点，这些断点随后会被填补，并且数据流提供用于分析的重要数据。……