台风黑格比和巴威对地脉动的影响.pdf

孙冬军，刘芳，王鹏，于海英，王成睿.2023.台风黑格比和巴威对地脉动的影响.地震学报，45（3）：445454.doi：10.11939/jass.20220183.SunDJ，LiuF，WangP，YuHY，WangCR.2023.TheinfluenceofTyphoonHagupitandTyphoonBavionmicroseisms.Acta Seismologica Sinica，45（3）：445454.doi：10.11939/jass.20220183.台风黑格比和巴威对地脉动的影响*孙冬军1，2）刘芳1，2）王鹏1，2）于海英1，2），王成睿1，2）1）中国上海200062上海市地震局2）中国上海200062上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站摘要台风引起的海浪通常可加强地脉动能量，而地脉动的激发机制和噪声源位置存在一定争议。通过计算沿海和内陆的 7 个宽频带地震台站 2020 年 7 月 1 日9 月 1 日连续波形数据的功率谱密度并对连续波型数据进行极化分析，定量讨论台风期间不同频段的功率谱密度值变化，研究佘山台、大洋山台、横湖台、天平山台和秦皇山台的噪声源方向分布。结果表明：台风黑格比和巴威明显加强了双频地脉动功率谱密度值，尤其对于长周期双频地脉动的加强作用更为显著，对于单频地脉动及20s 周期地脉动的影响则相对不显著；佘山台、大洋山台、秦皇山台、天平山台和横湖台记录的短周期双频地脉动可能是邻近海域不同噪声源起主导作用；长周期双频地脉动的噪声源方向一致性较好，指向南南西方向，可能受到南海海域或者更南边的源区的影响，而单频地脉动则主要受到海岸线上不同噪声源的影响。关键词 台风地脉动浪高功率谱密度噪声源doi：10.11939/jass.20220183中图分类号：P315.31文献标识码：AThe influence of Typhoon Hagupit and Typhoon Bavion microseismsSunDongjun1，2）LiuFang1，2）WangPeng1，2）YuHaiying1，2），WangChengrui1，2）1）Shanghai Earthquake Agency，Shanghai 200062，China2）Shanghai Sheshan National Geophysical Observatory，Shanghai 200062，ChinaAbstract：Typhoon-inducedwavescanusuallyenhancethemicroseismsenergy，thegenera-tionmechanismandsourcelocationsofmicroseismsarecontroversial.Wecalculatedthepowerspectraldensityandcarriedoutpolarizationanalysisofthecontinuouswaveformdataofsevenwide-bandseismicstationsonthecoastorinlandfromJuly1toSeptember1，2020.Thevari-ationofpowerspectraldensityindifferentfrequencybandsduringtyphoonshasbeenquantitat-ivelydiscussed，andthedistributionofnoisesourcesattheseismicstationsSSE，DYS，HUH，TPS and QHS were studied.The results show that the power spectral density of double-frequencymicroseismssignificantlyincreasedafterTyphoonHagupitandTyphoonBavi，espe-*基金项目上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站海洋地震观测研究室课题（2022SSY04）和上海市地震局地震监测预警科技创新团队联合资助.收稿日期2022-09-30 收到初稿，2023-01-07 决定采用修改稿.作者简介孙冬军，工程师，主要从事地震数据处理方面的工作，e-mail：；于海英，博士，高级工程师，主要从事地震监测、台网和台阵数据处理等工作，e-mail：第45卷第3期地震学报Vol.45，No.32023年5月（445454）ACTASEISMOLOGICASINICAMay，2023ciallythelongperioddouble-frequencymicroseisms.Thesinglefrequencymicroseismsandmi-croseismswithperiod20sincreasedinconspicuously.Theshortperioddouble-frequencymi-croseismsrecordedatSSE，DYS，HUH，TPS，andQHSseismicstationsareaffectedbydif-ferentsourcesintheadjacentseaarea.Thesourcesofthelongperioddouble-frequencymicro-seismsareconsistent，pointingtothesouth-south-westdirection，whichmaybeaffectedbythesourceareaoftheSouthChinaSeaorfurthersouth.Thesinglefrequencymicroseismsareaffectedbydifferentnoisesourcesalongthecoastline.Key words：typhoon；microseisms；ocean wave height；power spectral density；seismicnoisesource 引言地震背景噪声在全球多尺度结构的分析研究中应用广泛（Shapiroet al，2005；Yaoet al，2010；Zhenget al，2011；Let al，2013），但背景噪声源分布不均匀，会导致成像结果存在一定误差（Rouxet al，2005；Fichtner，2015）。因此，地震背景噪声源的分布及激发机理也日益受到关注。地脉动作为地震背景噪声的重要组成部分，其频率主要分布在 0.0031.0Hz，主要由海浪与固体地球表面的耦合作用产生（Longuet-Higgins，1950；郑露露等，2017）。根据其激发方式的不同，地脉动包含单频地脉动（singlefrequencymicroseisms，缩写为 SFM）和双频地脉动（doublefrequencymicroseisms，缩写为 DFM）。单频地脉动由海陆作用耦合形成，其频率与波浪频率一致，主要分布在 0.050.1Hz（Ardhuinet al，2015）；双频地脉动则是两列方向相反频率相同的海浪非线性相干形成驻波后产生的垂向压力扰动作用于海底而激发，其源区可分布于海域沿岸、台风中心附近或两个台风之间，其主要频率分布在 0.10.5Hz（Longuet-Higgins，1950；Hasselmann，1963；Ardhuinet al，2011，2015；郑露露等，2017）。而且双频地脉动还会分裂出两个峰值，即 0.250.5Hz 的短周期双频地脉动和 0.10.25Hz 的长周期双频地脉动（Bromirskiet al，2005；Sunet al，2013；Koper，Burlacu，2015）。台风会加强 0.050.5Hz 的地脉动（Longuet-Higgins，1950；Hasselmann，1963；Bromirskiet al，2005；Ardhuinet al，2011，2015），且该频段地脉动与波浪高度相关性较好，因此在全球不同地区，该频段被用于估计台风等极端事件期间显著的海浪高度（Ardhuinet al，2011；Davyet al，2014）以及台风定位追踪与强度反演（Linet al，2018；Fanget al，2020）。目前对于双频地脉动的源区分布存在一定争议。有的研究者认为大洋中产生的地脉动无法传播到陆地（Bromirskiet al，2013），有的则认为可以（Yinget al，2014a；Beucleret al，2015）。有的学者认为双频地脉动存在公共的源区（Kedaret al，2008），也有学者认为邻近观测点的海域产生的双频地脉动对附近地震台站所记录的双频地脉动起主导作用（Xiaoet al，2018a）。本文拟利用台风黑格比和巴威期间海岛、沿海及内陆地震台站的连续波形数据定量地探讨这两次台风对 0.050.5Hz 地脉动的加强情况，以及对0.05Hz 地脉动的影响。选取其中部分台站进行极化分析，讨论上海地区地脉动源区的分布情况，宏观地了解上海地区海洋噪声特点，以期为该地区的背景噪声成像中的噪声分布提供参考信息。446地震学报45卷 1 数据和方法 1.1 数据从地震学联合研究会（IncorporatedResearchInstitutionsforSeismology，缩写为 IRIS）和上海地震台网下载 7 个宽频带地震台站自 2020 年 7 月 1 日至 9 月 1 日的连续波形数据用于研究，其中：IRIS 取两个地震台站，恩施台（ENS）和白家疃台（BJT）；上海地震台网取五个台站，佘山台（SSE）、天平山台（TPS）、横湖台（HUH）、秦皇山台（QHS）和大洋山台（DYS）。台站分布如图 1 所示。为了研究地脉动能量与海浪高度的关系，本文使用了欧洲中期天气预报中心（EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasts，缩写为 ECMWF）2020 年 7 月 1 日至 9 月 1 日第五代再分析全球浪高数据，其水平分辨率为 0.50.5，时间分辨率为 1 小时。以图 1 中蓝色实心圆（31N，121E）所示为例，分析讨论台风期间不同频段的功率谱密度与该点浪高变化的关联性。在一个区域范围内，海洋的浪高随时间的变化比较相似，因此我们可以选择一个点来代表相应区域进行讨论。TPSHUHQHSSSEDYSBJTENS巴威黑格比海神海高斯美莎克米拉克08-25T0808-26T0808-27T0808-03T0808-04T0808-05T0808-06T0808-07T08110 E12013014015050N 403020宽频带地震台站浪高观测记录点米拉克台风传播路径海高斯径巴威黑格比美莎克海神图12020 年 7 月9 月影响我国东南沿海的台风路径及本文所用台站Fig.1TyphoontracksaffectingthesoutheasterncoastofChinafromJulytoSeptemberin2020andthestationsusedinthisstudy3期孙冬军等：台风黑格比和巴威对地脉动的影响447研究时段内影响我国东南沿海的台风有 6 个，以中国气象局热带气旋资料中心的台风最佳路径（Yinget al，2014b；Luet al，2021）为参考（台风路径各点时间间隔为 3h 或 6h），分别为台风黑格比（Hagupit）、米拉克（Mekkhala）、海高斯（Higos）、巴威（Bavi）、美莎克（Maysak）和海神（Haishen），这是一个用来分析讨论地脉动受台风影响情况的契机。其中台风黑格比和巴威的传播路径途径上海周边，对上海地震台站波形影响明显，因此本文主要选择台风黑格比和巴威进行分析讨论。台风黑格比于 2020 年 8 月 1 日 2 时形成热带低压，于 20 时转变为热带风暴，8 月 3 日 2 时强度增强至强热带风暴，14 时转变为台风，后变为强台风并于 8 月 4 日凌晨 3 时 30 分左右在浙江省乐清市沿海登陆，之后台风风速显著下降，于 8 月 6 日变为热带低压，在 8 月 12 日消散。台风巴威于 8 月 21 日在台湾以南生成，一路北上，于 8 月 27 日在朝鲜登陆，之后进入我国，途径辽宁省和吉林省，最终消散在黑龙江省。1.2 方法 1.2.1 功率谱密度目前主要通过噪声功率谱密度（powerspectraldensity，缩写为 PSD）来定量地分析讨论地震背景噪声能量（McNamara，Buland，2004），主要采用如下流程进行计算：波形预处理。将连续波形分成每个小时的波形文件，去趋势、去仪器响应、去线性趋势和波形尖灭，将每小时波形分为 15 段，每两段有 50%的重叠；将每段波形进行快速傅里叶变换（fastFouriertransform，缩写为 FFT）得到频率谱，然后计算 1 小时平均功率；再将能量转换为标准分贝格式 10lg（m2s4Hz1）。1.2.2 极化分析极化分析是对单个三分量地震仪所记录到的波形进行分析，通过三个分量所记录到的相位信息可以判断出所记录到的波的类型和传播方向（Xiaoet al，2018b），这种方法最早于20 世纪 70 年代由 Kanasewich（1973）提出。本文主要基于 Samson（1983）以及 Koper 和 Hawley（2010）的方法和相关流程，计算谱密度矩阵，即1NNK1MHK（f）MK（f），（1）式中，H 表示共轭转置，N 代表所计算的本征谱的数目，f 表示频率，K 表示频段总数，M 表示谱矩阵。通过求解谱密度矩阵可以得到特征值 和相应的特征向量，进而可求得极化率2和四个角量即 H，V，HH，VH，其中 H为极化方位角，V为极化倾角，HH为两水平分量相位差，VH为主水平分量与垂直分量之间的夹角（Koper，Hawley，2010）本文利用 IRIS 网站上 Casey 等（2018）编写的极化分析程序，求得极化率 2和四个角量（H，V，HH，VH），通过其中的极化方位角 H来分析讨论地脉动的噪声源方向。2 结果分析 2.1 功率谱密度结果图 2 给出了台风黑格比的风速变化及台风风眼与佘山台的距离随时间的变化。从图中可以看出，台风风眼在 8 月 4 日 20 时左右距佘山地震台距离约 0.6，距离曲线的变化形态与台风风眼到观测点（31N，121E）的距离类似。8 月 3 日5 日期间佘山地震台 510s 的 PSD 值变化可以较为直观地反映该时间段台风风速的变化情况；8 月 3 日 6 时6 日 12 时期间，随着台风风眼到佘山台的距离逐渐变近再逐渐远离，浪高也呈现先增大后下降的趋势。448地震学报45卷我们可以通过佘山台 8 月 3 日5 日的 PSD 值变化估计该时段黑格比的风速变化情况，即台风强度变化情况；而观测点（31N，121E）3 日 12 时6 日 12 时的浪高变化可以反映台风风眼到该点的距离变化情况。我们设定 T1为 PSD 值在台风期间变化的起点时间，T2为 PSD 值达到最大值的时间（图 3），则台风期间 PSD 值的变化为：PSDPSDT2PSDT1.（2）台风黑格比期间（图 3a），DYS，TPS，HUH，QHS，SSE 等 5 个台站短周期双频地脉动PSD 值增加了约 8dB，长周期双频地脉动 PSD 值增加了约 15dB；ENS台短周期双频地脉动PSD 值基本无变化，长周期双频地脉动 PSD 值增加了 23dB，但是在 T2之后，其短周期双频地脉动和长周期双频地脉动 PSD 值均下降了 10dB 左右。可能在 T1之前，该周期范围的08-0108-0308-0508-07010203040010.817.224.532.741.5风眼距佘山台距离/风速/（ms-1）08-0108-0308-0508-07日期日期1501401301200.83.22.41.6PSD/dB浪高/m图2台风黑格比风速变化和台风风眼与佘山台间的距离随时间的变化（左）及佘山地震台510sPSD 值和观测点浪高值的变化（右）Fig.2VariationofwindspeedofTyphoonHagupitanddistancevariationfromtyphooneyetoSSEseismicstationwithtime（left）andvariationofPSDatSSEseismicstationfor510sandwavehightatobservationpoint（right）15014013012011010015014013012011010000.81.62.43.24.000.81.62.43.24.0SSEDYSTPSQHSHUHBJTENS浪高浪高浪高浪高PSD/dBPSD/dBPSD/dBPSD/dB15014013012011010000.81501401301201101001.62.43.24.000.81.62.43.24.0浪高/m浪高/m浪高/m浪高/m（a）（b）08-2108-2308-2508-27日期08-0108-0308-0508-07日期T1T2T1T2T1T2T1T22-4 s短周期双频4-10 s长周期双频2-4 s短周期双频4-10 s长周期双频图3台风黑格比（a）和台风巴威（b）期间各地震台站双频地脉动 PSD 值变化Fig.3VariationofdoublefrequencymicroseismsPSDvaluesofseismicstationsduringTyphoonHagupit（a）andTyphoonBavi（b）3期孙冬军等：台风黑格比和巴威对地脉动的影响449PSD 值受到了其它噪声源的影响，PSD 值整体较大，而 T2之后，PSD值逐渐恢复正常水平；BJT 台位置偏北，其 PSD 最大值出现的时间稍晚，短周期双频地脉动和长周期双频地脉动PSD 值增加了 35dB。台风巴威期间（图 3b），DYS，TPS，HUH，QHS，SSE 等 5 个台站短周期双频地脉动的PSD 值增加了 2025dB，长周期双频地脉动的 PSD 值增加了 3035dB；ENS 台短周期双频地脉动 PSD 值增加了 8dB 左右，长周期双频地脉动 PSD 值增加了约 15dB；BJT 台短周期双频地脉动 PSD 值存在两个区域极大值，总体上增加了 10dB 左右，而长周期双频地脉动 PSD值增加了约 5dB。从双频地脉动的 PSD 值变化可以发现：台风黑格比自 8 月 3 日开始影响 DYS，TPS，HUH，QHS，SSE 等 5 个台站所处区域，即影响上海及邻近地区；8 月 4 日 0 时左右影响最为强烈，之后逐渐减弱；至 8 月 6 日已基本无影响。台风巴威自 8 月 22 日 6 时开始影响上海地区，对于内陆的恩施和白家疃地区也有影响；26 日 6 时左右台风对于各区域的影响最为强烈，之后逐渐减弱。单频地脉动（1020s）受到台风黑格比和巴威加强作用不太明显。在台风巴威期间，SSEDYSTPSQHSHUHBJTENSPSD/dBPSD/dBPSD/dB180170160150140130195185175165155145205195185175165155PSD/dBPSD/dBPSD/dB180170160150140130195185175165155145205195185175165155浪高/m00.81.62.43.24.0浪高/m00.81.62.43.24.0浪高/m00.81.62.43.24.0浪高/m00.81.62.43.24.0浪高/m00.81.62.43.24.0浪高/m00.81.62.43.24.008-0108-03日期08-0508-0708-0108-03日期08-0508-07 08-0808-0108-03日期08-0508-0708-2108-23日期08-2508-2708-2108-23日期08-2508-2708-2108-23日期浪高浪高浪高浪高浪高浪高08-2508-27（a）（b）1020 s1020 s2050 s周期50 s周期50 s2050 s图4台风巴威（a）和台风黑格比（b）期间地震台站周期10s波形的 PSD 值变化Fig.4VariationofPSDvaluesoftheseismicstationsforperiods10sduringTyphoonBavi（a）andTyphoonHagupit（b）450地震学报45卷1020s 周期范围的 PSD 值整体上有一定的上升或下降的趋势（图 4a）；而在台风黑格比期间，这种趋势更不明显（图 4b）。2050s 和50s 周期范围的 PSD 值变化则与台风的关联性不紧密（图 4）。从图 4 还可以看出：海岛地震台 DYS 和沿海地震台 TPS，HUH，QHS，SSE 等与内陆地震台 ENS 和 BJT 在 1020s 周期范围的 PSD 值变化较为类似，在 2050s 周期范围的 PSD 值变化存在差异，而 50s 以上周期范围的 PSD值变化差异更为明显。挑选出沿海台站 SSE，TPS，QHS 等和内陆台站 ENS 和 BJT 对比台风黑格比期间 50s 周期以上的 PSD 值变化（图 5）发现：ENS 和 BJT作为内陆地震台站，其 50s 以上周期范围的背景噪声能量比 SSE，TPS，QHS 等沿海台站的低，受全球 M6.0 以上地震影响明显。其中 8 月2 日 1 时棉兰老岛附近海域 M6.4 地震和 5 日 20 时瓦努阿图 M6.5 地震对 ENS 和 BJT 台站大于50s 周期范围的 PSD 值影响显著；SSE，TPS，QHS 等沿海台站 PSD 值有明显的昼夜差异性，在此周期范围 PSD 值整体较大，受全球较大地震影响不明显。2.2 极化分析结果对上海台网的五个地震台站自 2022 年 7 月 30 日至 8 月 28 日期间 30 天的数据进行极化分析，图 6 给出了短周期双频地脉动（图 6a）、长周期双频地脉动（图 6b）和单频地脉动（图 6c）的极化方向概率分布图，该图可以反映地脉动噪声源的方向，其中颜色变化表示该极化方向出现的概率，方向的最小分辨率为 1，径向由内到外表示周期从小到大。从图 6a 可以看出，DYS，TPS，HUH，QHS 和 SSE 等 5 个地震台站短周期双频地脉动极化分析结果在噪声源指向上存在一定差异，DYS 噪声源指向北偏西，SSE 噪声源在北偏西和南偏东均有分布，QHS 噪声来源相对均匀，TPS 和 HUH 噪声源位于台站南偏东方向。Kedar 等（2008）认为地脉动存在公共的源区，主导全球观测到的地脉动，Xiao 等（2018a）通过南海海域的地脉动研究认为邻近观测点的海域产生的地脉动起主导作用。而这 5 个地震台站短周期双频地脉动并非来自同一噪声源，就短周期双频地脉动源区而言，我们较为支持后一种说法。DYS，TPS，HUH，QHS 和 SSE 五个地震台站长周期双频地脉动的方向一致性较好，噪声源位于南南西方向（图 6b）。该频段地脉动则有可能来源于南海海域，或者更南边的公共源区。前人对于单频地脉动来源观点较为一致，主要在海岸线附近通过行波与海底相互作用产生（Hasselmann，1963；Bromirskiet al，2005）。结合图 6c 的结果认为：DYS 的单频噪声源来自台站西北方向的海岸线附近；QHS，SSE 和 HUH 的单频噪声源则受到上海东部和南部海岸线的共同作用；TPS 则受到较长海岸线多个噪声源的影响，未出现概率较大的噪声源方向。20519518517519518517516508-0108-0208-0308-04日期08-0508-0608-0708-0808-0108-0208-0308-04日期08-0508-0608-0708-08PSD/dBPSD/dB棉兰老岛 M6.4瓦努阿图 M6.5ENSBJTM5.0 地震QHSTPSSSE图5台风黑格比期间各内陆台站（左）与沿海台站（右）50s以上周期 PSD 值变化差异Fig.5VariationdifferenceofPSDvaluesbetweeninland（left）andcoastal（right）seismicstationsover50speriodduringTyphoonHagupit3期孙冬军等：台风黑格比和巴威对地脉动的影响451 3 结论本次研究采用佘山台（SSE）、天平山台（TPS）、横湖台（HUH）、秦皇山台（QHS）、大洋山台（DYS）、恩施台（ENS）、白家疃台（BJT）等 7 个地震台站 2020 年 7 月 1 日9 月 1 日连续波形数据和 ECMWF 第五代再分析全球浪高数据，通过计算噪声功率谱密度并进行极化分析，研究了台风黑格比和台风巴威期间不同频段的地脉动 PSD 值变化及噪声源分布，得到如下结论：1）双频地脉动（210s）受台风黑格比和巴威加强作用明显，其中长周期（410s）双频地脉动受台风影响较短周期双频地脉动更为显著。2）单频地脉动（1020s）受到台风黑格比和巴威加强作用不明显。受台风巴威影响，所选取的 7 个地震台站记录到的单频地脉动的 PSD 值整体上有一定的上升和下降的趋势，但在台风黑格比期间这种趋势更不明显。3）上海地区短周期双频地脉动（24s）可能并非受到公共源区的影响，而是邻近海域产生的不同源的地脉动起主导作用；长周期双频地脉动（410s）的方向一致性较好，噪声源位于南南西方向，该频段地脉动则有可能来源于南海海域，或者更南边的源区；单频地脉动（1020s）也没有共同的源区，可能受到来自上海地区海岸线上不同噪声源的影响。初步推断，长周期双频地脉动可能存在公共的源区，公共源区产生的长周期双频地脉动能量再传播到陆地上被地震台站所记录，而短周期双频地脉动和单频地脉动则主要受到台站附近海域或者海岸线的噪声源影响。QHSSSETPSHUHDYSQHSDYSSSETPSHUHQHSDYSSSETPSHUH00.0020.0040.0060.0080.010概率119 E120121122123 119 E120121122123119 E12012112212332N 3130（a）（c）（b）图6短周期双频地脉动（a）、长周期双频地脉动（b）和单频地脉动（c）极化方向概率分布图圆环内径到外径分别代表周期 24s、410s和 1020s的极化结果Fig.6PolarizationdirectionprobabilitydistributiondiagramofSPDF（a），LPDF（b）andSF（c）Theinnertoouterdiameteroftheringrepresentsthepolarizationresultsoftheperiod1020s，410sand1020s452地震学报45卷参 考 文 献郑露露，林建民，倪四道，祝捍皓，郑红.2017.台风激发的第二类地脉动特征及激发模式分析 J.地球物理学报，60（1）：187197.ZhengLL，LinJM，NiSD，ZhuHH，ZhengH.2017.Characteristicsandgenerationmechanismsofdoublefrequencymicro-seismsgeneratedbytyphoonsJ.Chinese Journal of Geophysics，60（1）：187197（inChinese）.ArdhuinF，StutzmannE，SchimmelM，MangeneyA.2011.OceanwavesourcesofseismicnoiseJ.J Geophys Res：SolidEarth，116（C9）：C09004.ArdhuinF，GualtieriL，StutzmannE.2015.HowoceanwavesrocktheEarth：Twomechanismsexplainmicroseismswithperi-ods3to300sJ.Geophys Res Lett，42（3）：765772.Beucler，MocquetA，SchimmelM，ChevrotS，QuillardO，VergneJ，SylvanderM.2015.Observationofdeepwatermicro-seismsintheNorthAtlanticOceanusingtidemodulationsJ.Geophys Res Lett，42（2）：316322.BromirskiPD，DuennebierFK，StephenRA.2005.Mid-oceanmicroseismsJ.Geochem Geophys Geosyst，6（4）：Q04009.BromirskiPD，StephenRA，GerstoftP.2013.Aredeep-ocean-generatedsurface-wavemicroseismsobservedonland?J.J Geophys Res：Solid Earth，118（7）：36103629.CaseyR，TempletonME，SharerG，KeysonL，WeertmanBR，AhernT.2018.AssuringthequalityofIRISdatawithMUS-TANGJ.Seismol Res Lett，89（2A）：630639.DavyC，BarruolG，FontaineFR，SiglochK，StutzmannE.2014.TrackingmajorstormsfrommicroseismicandhydroacousticobservationsontheseafloorJ.Geophys Res Lett，41（24）：88258831.FangSK，LinJM，NiSD，LiXF，XuXQ，ZhengH，XuW.2020.Improvingseismicremotesensingoftyphoonwithathree-dimensionalEarthmodelJ.J Acoust Soc Am，148（2）：478491.FichtnerA.2015.Source-structuretrade-offsinambientnoisecorrelationsJ.Geophys J Int，202（1）：678694.HasselmannK.1963.AstatisticalanalysisofthegenerationofmicroseismsJ.Rev Geophys，1（2）：177210.KanasewichER.1973.TimeSequenceAnalysisinGeophysicsM.Camrose：UniversityofAlbertaPress：274296.KedarS，Longuet-HigginsM，WebbF，GrahamN，ClaytonR，JonesC.2008.TheoriginofdeepoceanmicroseismsintheNorthAtlanticOceanJ.Proc Roy Soc A：Math Phys Eng Sci，464（2091）：777793.KoperKD，HawleyVL.2010.Frequencydependentpolarizationanalysisofambientseismicnoiserecordedatabroadbandseis-mometerinthecentralUnitedStatesJ.Earthquake Science，23（5）：439447.KoperKD，BurlacuR.2015.Thefinestructureofdouble-frequencymicroseismsrecordedbyseismometersinNorthAmericaJ.J Geophys Res：Solid Earth，120（3）：16771691.LinJM，WangYT，WangWT，LiXF，FangSK，ChenC，ZhengH.2018.SeismicremotesensingofSuperTyphoonLupit（2009）withseismologicalarrayobservationinNEChinaJ.Remote Sens，10（2）：235.Longuet-HigginsMS.1950.AtheoryoftheoriginofmicroseismsJ.Philos Trans Roy Soc A：Math Phys Eng Sci，243（857）：135.LuXQ，YuH，YingM，ZhaoBK，ZhangS，LinLM，BaiLN，WanRJ.2021.WesternNorthPacifictropicalcyclonedata-basecreatedbytheChinaMeteorologicalAdministrationJ.Adv Atmos Sci，38（4）：690699.LY，NiSD，XieJ，XiaYJ，ZengXF，LiuB.2013.CrustalS-wavevelocitystructureoftheYellowstoneregionusingaseis-micambientnoisemethodJ.Earthquake Science，26（5）：283291.McNamaraDE，BulandRP.2004.AmbientnoiselevelsinthecontinentalUnitedStatesJ.Bull Seismol Soc Am，94（4）：15171527.RouxP，SabraKG，GerstoftP，KupermanWA，FehlerMC.2005.P-wavesfromcross-correlationofseismicnoiseJ.Geo-phys Res Lett，32（19）：L19303.SamsonJC.1983.Purestates，polarizedwaves，andprincipalcomponentsinthespectraofmultiple，geophysicaltime-seriesJ.Geophys J Int，72（3）：647664.ShapiroNM，CampilloM，StehlyL，RitzwollerMH.2005.High-resolutionsurface-wavetomographyfromambientseismicnoiseJ.Science，307（5715）：16151618.SunTHZ，XueM，LeKP，ZhangYW，XuHP.2013.SignaturesofoceanstormsonseismicrecordsinSouthChinaSeaand3期孙冬军等：台风黑格比和巴威对地脉动的影响453EastChinaSeaJ.Mar Geophys Res，34（3）：431448.XiaoH，XueM，YangT，LiuCG，HuaQF，XiaSH，HuangHB，LeBM，YuYQ，HuoD，PanMH，LiL，GaoJY.2018b.ThecharacteristicsofmicroseismsinSouthChinaSea：ResultsfromacombineddatasetofOBSs，broadbandlandseismicstations，andaglobalwaveheightmodelJ.J Geophys Res：Solid Earth，123（5）：39233942.XiaoH，XueM，PanMH，GaoJY.2018a.CharacteristicsofmicroseismsinSouthChinaJ.Bull Seismol Soc Am，108（5A）：27132723.Y