中国南海西北次海盆海底地震记录的短时事件分析.pdf

王宜志，杨挺，刘晨光，刘丹，吴越楚.2023.中国南海西北次海盆海底地震记录的短时事件分析.地震学报，45（3）：431444.doi：10.11939/jass.20220175.WangYZ，YangT，LiuCG，LiuD，WuYC.2023.ShortdurationeventsonOBSrecordingsintheNorthwestSub-basinoftheSouthChinaSea.Acta Seismologica Sinica，45（3）：431444.doi：10.11939/jass.20220175.中国南海西北次海盆海底地震记录的短时事件分析*王宜志1，2）杨挺2，3，4），刘晨光5）刘丹1，2）吴越楚2）1）中国哈尔滨150001哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院2）中国广东深圳518055南方科技大学海洋科学与工程系海底地震仪实验室3）中国上海201600上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站4）中国广州510301南方海洋科学与工程广东省实验室（广州）5）中国山东青岛266061自然资源部第一海洋研究所摘要本文对 2019 年 10 月2020 年 5 月在中国南海西北次海盆布放的宽频带海底地震仪的数据进行了分析，利用长短时窗均值比算法在单个海底地震仪台站拾取了多达 25 万个短时事件（SDE）。对拾取到的 SDE 信号特征进行了分析，并根据信号特征将事件分为连续短时事件（C-SDE）和随机短时事件（R-SDE）。探讨 C-SDE 和 R-SDE 的信号源，可能的产生机制，结果表明：在布放时间段内中国南海西北次海盆存在着活跃的 C-SDE 信号源可能来自人类活动，如气枪放炮或者低频水声通信；R-SDE 则来源于离台站很近的源，很可能是海底沉积层中的气体逃逸过程造成的沉积层破裂所导致，表明中国南海西北次海盆海底沉积层中存在气体泄露。关键词 海底地震仪短时信号（SDE）STA/LTA气体逃逸doi：10.11939/jass.20220175中图分类号：P315.6文献标识码：AShort duration events on OBS recordings in the NorthwestSub-basin of the South China SeaWangYizhi1，2）YangTing2，3，4），LiuChenguang5）LiuDan1，2）WuYuechu2）1）School of Instrumentation Science and Engineering，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China2）OBS Laboratory，Department of Ocean Science and Engineering，Southern University ofScience and Technology，Shenzhen 518055，China3）Shanghai Sheshan National Geophysical Observatory，Guangdong Shanghai 201600，China4）Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory（Guangzhou），Guangzhou 510301，China5）The First Institute of Oceanography（FIO），Shandong Qingdao 266061，ChinaAbstract：Basedontheanalysisofthedataonbroadbandoceanbottomseismographsdeployed*基金项目国家自然科学基金（92058209）和深圳市科创委项目（KQTD20170810111725321；JCYJ20180504170422082）共同资助.收稿日期2022-09-18 收到初稿，2022-11-14 决定采用修改稿.作者简介王宜志，在读博士研究生，主要从事海底地震仪研制及非地震信号研究，e-mail：；杨挺，博士，教授，主要从事海洋地球物理和地震学研究以及相关仪器研发工作，e-mail：第45卷第3期地震学报Vol.45，No.32023年5月（431444）ACTASEISMOLOGICASINICAMay，2023intheNorthwesternsub-basinoftheSouthChinaSeafromOctober2019toMay2020.Wede-tectedmorethan150000shortdurationevents（SDEs）ateachOBSstationbyusingSTA/LTAalgorithm.ThecharacteristicofSDEsignalsisanalyzed.Accordingtodifferentsignalcharac-teristics，theseSDEsareclassifiedasconsecutiveshortdurationevents（C-SDEs）andrandomshortdurationevents（R-SDEs）.ThepossiblegenerationmechanismsforC-SDEsandR-SDEsareanalyzed，respectively.WeinferthereareactivesourcesofC-SDEsignalintheNorthwestSub-basinoftheSCS.Thesourcemaybecausedbyhumanactivities，suchasairgunfiringorlowfrequencyhydroacousticcommunicationsignals.TheR-SDEsourcesappearclosetotheOBSstations，likelygeneratedbytherupturesduetogasescapefromseafloorsediments.R-SDEsonOBSrecordingsindicatepersistentgasescapefromthesedimentarylayerinthenorth-westernsub-basinoftheSCS.Key words：oceanbottomseismographs（OBS）；shortdurationevents；STA/LTA；gasescape 引言海底地震仪（oceanbottomseismographs，缩写为 OBS）不仅可以接收地震信号，也可以接收海洋环境产生的其它震动信号，例如海洋波浪产生的微震噪音（microseisms）、地球的“喘息”（Earthshum）以及地球的自由振荡（freeoscillations）等相对低频的震动信号（Ardhuinet al，2015；Lepore，Grad，2018；Wanget al，2022）。此外，OBS 还记录到了大量的高频震动事件，因单个信号的持续时间较常规地震信号短，故称其为短时事件（shortdurationevent，缩写为 SDE）。短时事件（SDE）已被全球多个海域布放的 OBS 中拾取到。这些 SDE 信号一般具有以下特征（图 1）：持续时间短，单个事件持续 0.32s；频率相对较高，约 540Hz；不能像地震信号一样可以明显地识别和区分 P 波与 S 波；事件数量巨大（Embriacoet al，2014；Franeket al，2017；Batsiet al，2019；Tsang-Hin-Sunet al，2019；Ugaldeet al，2019）。早期的观点认为 SDE 是由海洋生物碰撞所致或为仪器本身产生的机械噪音（Buskirket al，1981；Ostrovsky，1989）。随着更多 OBS 的布放，对其观测数据的分析表明，SDE 的成因可能与海洋哺乳动物的叫声或海底浅层的地质运动过程相关。有学者使用 SDE 信号研究了鲸类（长须鲸、蓝鲸、布氏鲸等）之间的呼叫特征、交流方式以及行迹等生活习性（Dunn，Hermandez，2009；Soule，Wilcock，2013；Weirathmuelleret al，2013；Brodie，Dunn，2014；Droet al，2019；Pereiraet al，2021；Wilcocket al，2021）。相对于传统的海洋生物研究方法，这种长时间尺度的原位海底观测方式丰富了对海洋鲸类研究的手段。由于鲸鱼叫声具有持续性，它们甚至被作为反射地震学方法的震源，由此产生的 SDE 信号可以用于海底浅层结构成像（Kuna，Nblek，2021）（图 1a）。海底沉积层中气体逃逸产生气泡的过程是 OBS 记录到 SDE 的另一个原因。这一现象在富含天然气水合物的海域更为明显，如厄瓜多尔北部俯冲带（Pontoise，Hello，2002）、马尔马拉海（图 1b）（Taryet al，2012；Bayrakciet al，2014；Embriacoet al，2014；Tsang-Hin-Sunet al，2019）、尼日尔三角洲地区（Sultanet al，2010，2011），以及斯瓦尔巴特海域（Franeket al，2017）。海底气泡的主要成分是甲烷或者二氧化碳，海底广泛释放的甲烷或二氧化碳可以显著改变全球碳循环，长期原位观测的 SDE 信号对研究海底碳排放的形成机制、时空分布及评估其影响因素和通量具有重要意义（Pontoise，Hello，2002；Berndtet al，2014；Personet al，2015；Franeket al，2017；Tsang-Hin-Sunet al，2019）。432地震学报45卷上述观测和研究表明，SDE 是 OBS 数据中广泛存在的信号，无论是对于海洋生物研究还是海底碳通量估计，SDE 都具有独特优势。但我国在这方面的研究还极其有限。随着我国海底地震观测实验的蓬勃开展（刘晨光等，2014），积累的海底地震资料愈发丰富，SDE 也引起了越来越多的关注。基于此，本文拟对在中国南海西北次海盆布放的 OBS 数据进行分析，拾取出具有 SDE 特征的信号，并依不同特征将其分类，探讨两种 SDE 可能的成因，以期为中国南海海底的地质活动过程以及中国南海西北次海盆区域的海底碳排放的研究提供参考。1 数据和方法 1.1 数据本文的数据来自于中国南海西北次海盆布设的一个为期 7 个月的小型 OBS 台阵（刘丹等，2022；Wanget al，2022）。台阵所使用的设备是由南方科技大学海底地震仪实验室自主研制的磐鲲 OBS。它使用 Nanometricscompact120s 地震计，采用被动源 OBS 常用的分体式结构。仪器投放触底并稳定后，地震计与仪器本体自动分离；同时浮力材料和外壳将地震计单元与外界隔离，有效减少了仪器主体、海底底流以及由水下生物碰撞等因素对数据质量可能产生的影响（Hilmo，Wilcock，2020）。该台阵于 2019 年 10 月在水深约为 4000m 的中国南海西北次海盆地区布放，起初布放了六台 OBS，其中两台在 2019 年 10 月 26 日进行了回收（K06 和 K07），剩余的四台 OBS 在海底进行了近七个月的观测后全部回收，但其中一台OBS 由于安装问题未采集到数据，其余三台均接收到有效数据（表 1），台站位置如图 2 所示。OBS01台站SHE分量OBS01台站SHN分量OBS01台站SHZ分量BS080台站EL1分量BS080台站EL2分量BS080台站ELZ分量00000100102030405050504020200002000250002500250002500250002500100000100005000050000.51.01.52.02.53.0振幅/counts振幅/counts振幅/counts振幅/counts024681000100200005010020010010203040502011-04-22 17:05:082012-11-03 21:19:082012-11-03 21:19:082011-04-22 17:05:08t/sf/Hzt/sf/Hz（a）（b）图1典型短时事件的三分量波形（左）和幅度频谱（右）（a）东北太平洋布放的 OBS080 台站记录的鲸鱼叫声产生的短时事件（数据来源：IRIS，网络号：X9）（Kuna，Nblek，2021）；（b）马尔马拉海布放的 OBS01 台站记录的海底沉积层中气泡逃逸产生的短时事件（Tsang-Hin-Sunet al，2019）Fig.1Waveforms（left）andamplitude（right）spectraoftypicalSDEs（a）Three-componentwaveformsandamplitudespectraofSDEsproducedbywhalecallsonOBS080stations（IRISdata.Network：X9）intheNortheastPacific（Kuna，Nblek，2021）；（b）Three-componentwaveformsandamplitudespectraofSDEsfrombubbleescapeinseafloorsedimentrecordedbyOBS01intheSeaofMarmara（Tsang-Hin-Sunet al，2019）3期王宜志等：中国南海西北次海盆海底地震记录的短时事件分析433 1.2 SDE 拾取方法及参数设置分析 SDE 信号首先需从 OBS 数据中拾取 SDE。因数据数量巨大，需要使用自动拾取方法。经测试，在改变相关参数后，用于识别地震信号的长短时窗均值比（short-termaverage/long-termaverage，缩写为 STA/LTA）方法同样可以有效拾取 SDE 信号（Embriacoet al，2014；Franeket al，2017；Tsang-Hin-Sunet al，2019；Marconet al，2021）。STA/LTA方法是通过所记录数据的能量（信号幅值的平方）的短时窗均值（STA）和长时窗均值（LTA）之比来构建信号随时间的变化特征函数，可以灵敏地反映信号幅度变化（图 3）。STA 对事件（即信号的突变）较敏感，LTA 反映台站背景噪声的信息。当震动信号到来时，引起 STA 的变化快于 LTA，即 STA/LTA会出现突增；当 STA/LTA大于预先设定的阈值时，则判定为有效震动事件到达（Allen，1978；Baer，Kradolfer，1987；Earle，Shearer，1994；Trnkoczy，2012）。为了精确拾取 SDE，数据需要进行滤波处理，针对 SDE 的信号特征，使用 845Hz 的带表1宽频带海底地震仪实验信息Table1ExperimentalinformationofbroadbandOBS台站编号东经/北纬/深度/m投放日期年-月-日回收日期年-月-日K08115.49917.7993780.012019-10-202020-05-15K03115.99917.7993835.822019-10-202020-05-15K02116.49917.7993896.382019-10-212020-05-14161718192021200000400030002000100010000高程/m西北次海盆K08 K03K02110 E11211411611812022N 图2海底地震仪在中国南海西北次海盆布放位置Fig.2SitesofOBSsintheNorthwestSub-basinoftheSouthChinaSea0025507525002501234K08台站HHZ分量STA/LTA560123456051015051015振幅/counts025507501000STA/LTA振幅/countsK08台站HHZ分量（a）（b）2016-05-06 04:37:0SNR30.962016-05-06 13:11:43SNR28.07t/st/s图3单个（a）和连续（b）SDE 波形序列及其 STA/LTA 的特征曲线粉色区域为噪音数据，浅绿色区域为 SDE 信号数据Fig.3ThewaveformandthecharactercurvesofasingleSDE（a）andtheconsecutiveSDEs（b）indetectionsusingSTA/LTAmethodThepinkboxisnoisedataandthelightgreenboxistheSDEsignaldata434地震学报45卷通滤波器对数据进行滤波（后续的所有波形展示均是基于 845Hz 滤波）。STA/LTA 方法用于地震信号识别所设置的常用参数有：STA 和 LTA 时间长度、开始触发值、结束触发值（表 2）。为了提高 SDE 拾取的正确率，根据其信号的特点，我们增加了特征信号持续时间和信噪比两个参数，其定义为：持续时间：结束触发时间与开始触发时间的时间差。信噪比（signaltonoiseratio，缩写为 SNR）：信号平方和的平均值与噪音平方和的平均值之间的比值，信号 S 定义为 SDE 触发开始后的 0.5s 内，噪音 N 定义为信号开始前 0.5s 和信号结束后 0.5s（图 3a，b），具体计算式表示为:SNR20lg1mmi0S2i1nni0N2i.（1）本文拾取 SDE 参数值如表 2 所示。2 结果及特征分析 2.1 SDE 拾取结果我们使用基于 python 的地震数据处理包 Obspy 中的 STA/LTA 算法（Beyreutheret al，2010），依表 2 中参数设置对中国南海西北次海盆的三台 OBS 进行 SDE 拾取，结果列于表 3。SDE 数量最多的台站为 K08 台站，总数达到 25.5 万余条，K02 和 K03 的 SDE 数量分别为15.3 万和 18.2 万余条。出现这一现象的原因除了与仪器周边的震动情况有关，还与仪器本身的噪音有关。SDE 信号能量很小，如果仪器的噪音水平较高，较小能量的 SDE会 被 噪 音 淹 没 掉（Hilmo，Wilcock，2020）。所以，仪器噪音越低，能够被识别的 SDE 就越多。三台 OBS 的 SDE 数量与其噪音水平有一定的相关性（Wanget al，2022）。2.2 SDE 特征分析SDE 信号的数量极其庞大，统计分析是对此类信号进行特征研究的常用手段（Embriacoet al，2014；Franeket al，2017；Ugaldeet al，2019）。图 4a 为已拾取的 SDE 按天进行数量时序统计，可以看出，SDE 的发生次数并非随时间均匀变化，其波动很大。K08 台站三个分量最高的单日拾取超过 6000 个，而有时 SDE 单日数量小于 10 个。部分时段在三个台站上均可拾取到 SDE，这种 SDE 每次出现的持续时间也不固定，持续几个小时到十几天，如 2019 年表2STA/LTA 方法拾取 SDE 参数设置表Table2TheparametersetofSDEpickupwiththeSTA/LTAmethod参数名称STA时间/sLTA时间/s开始触发值结束触发值持续时间/s信噪比设置值0.150860.0523表3SDE 拾取结果Table3Thepick-upquantityofSDEsoneachstation台站各方向上的拾取数量拾取总量HHEHHNHHZK02280208572140010153751K034154912205118829182429K087769383942938492554843期王宜志等：中国南海西北次海盆海底地震记录的短时事件分析43510 月 21 至 28 日，2020 年 1 月 22 日至 2 月 29 日，2020 年 4 月 1 至 17 日和 2020 年 5 月 3 至10 日（图 4b）多次连续出现，图 5 展示了三个台站在 2020 年 5 月 6 日接收到的 SDE 时间序列。由于这种 SDE 信号振幅明显高于背景噪音，并且按照一定规律被三个台站同时记录到，首个出现的信号起跳非常明显，我们推测该信号是来自同一个震源。在没有连续大量 SDE 出现的时段，同一个 SDE 信号很难在三个 OBS 台站上同时拾取到，如 2020 年 1 月 3 至 10 日，该时段三个台站的 SDE 数量变化并无一致性，如图 4c 所示。此外，在 2020 年 5 月 6 日的连续波形图中（图 5a），单个台站可以接收到较强的 SDE 信号，但另外两台并无接收到该信号，如K08 的 R1信号，K03 的 R2，R3，R4信号。为了对发生率存在巨大差异的 SDE 进行更好的分析，本文将 SDE 分为连续短时事件（consecutiveshortdurationevent，缩写为 C-SDE）和随机短时事件（randomshortdurationevent，缩写为 R-SDE）进行分析。使用快速傅里叶变换（fastFouriertransform，缩写为 FFT）计算所拾取的 SDE 信号的幅度谱，找到幅度谱中最大值对应的频率，即认为该频率为信号的主频，其统计结果如图 6 所示。SDE 的主频主要分布在 813Hz，2022Hz，2744Hz三个频段。从台站来看，K08 台站所接收 SDE 的主频分布在上述三个频段，但绝大部分在 2022Hz 频段；K03 台站所接收的主频分布在 810Hz 以及 2744Hz；K02 台站所接收的主频则只分布于 3738Hz。结合C-SDE 频谱（图 7）和 R-SDE 频谱（图 8），分析认为主频处于 2022Hz，2741Hz 之间的SDE 主要由 C-SDE 信号产生，主频处于其它频段的则主要由 R-SDE 信号产生。K02K03K08日期SDE数量2019-112019-122020-0110000800060004000200002020-022020-032020-042020-05（a）日期SDE数量2020-05-03 2020-05-05 2020-05-07 2020-05-09日期2020-01-03 2020-01-05 2020-01-07 2020-01-090100200300400SDE数量010203040500（b）（c）图4台站 K02，K03 和 K08 不同时段拾取到 SDE 的数量分布Fig.4TemporaldistributionoftheSDEnumberinOBSstationsK02，K03andK08（a）201910202005；（b）2020050310；（c）2020010310436地震学报45卷 2.2.1 C-SDE 信号特征C-SDE 是在一段时间（几个小时或数天）内以一定规律连续发生的 SDE。为了清晰地阐述 C-SDE信号，本文从时间尺度上对 C-SDE 信号定义为：连续事件（continuousevents，缩写为 CE）（图 5a）、事件组（groupevents，缩写为 GE）（图 5b，c）、单波（singlewave，缩写为 SW）。具体特征可以概括为：1）CE 会持续数个小时（图 5a），由多个事件组（GE）（图 5b）组 成。以 2020 年 5 月 3 日 9 日为例（表 4），CE 信号出现 7 次，持续时间最长达到约 10 个小时，持续时间最短约 3 小时38 分，5 月 7 日该信号没有出现，在 5 月 3 日和 5 月 9 日，该信号出现分别发生两次。相距约52km 的三个台站均能记录到幅值变化相似的信号（图 5）。根据其长时间范围内的幅值变化SDE数量/103f/HzK02台站K03台站K08台站50206040801001201401015202530354045图6SDE 信号的频率分布Fig.6ThefrequencydistributionofSDEs2000002000E1R4E1R3R2R1E10200020000200025000250040000t/s振幅/counts振幅/counts振幅/counts60000800002002000010000100010000100040t/s振幅/counts振幅/counts振幅/counts801206010010010000100010000100010000100020t/s振幅/counts振幅/counts振幅/counts3040K02台站K02台站HHE分量K03台站K03台站HHN分量K08台站K08台站HHZ分量（a）（b）（c）2020-05-06 00:00:002020-05-06 09:18:502020-05-06 09:20:10图5C-SDE 波形图（a）K02，K03 和 K08 台站垂直分量上的 C-SDE 信号，R1，R2，R3，R4分别表示 R-SDE，E1表示地震事件；（b）K02，K03 和 K08 台站上垂直分量的单一 GE 事件组波形；（c）K08 台站上三个分量的波形Fig.5WaveformofC-SDEs（a）TheverticalcomponentsofC-SDEsignalsonOBSstationsK02，K03，K08andR1，R2，R3，R4aretheR-SDEs，andE1isanearthquakeevent；（b）TheGEswaveformsofverticalcomponentsonOBSstationsK02，K03，K08；（c）ThewaveformsofthethreecomponentsonK08station3期王宜志等：中国南海西北次海盆海底地震记录的短时事件分析437规律的相似性，这一相似信号很有可能来自于同一个源，其垂直分量振幅在三个台站间有差别：K02 信号最强，K03 次之，K08 最弱，如图 6b 所示，表明这一信号源离 K02 台站最近。2）事件组（GE）由多个单波（SW）组成（图 6b，c），一般会持续 1030s，每两个 GE 间隔约 100300s，图 6b 展示了一个 GE 信号在 K02，K03，K08 台站的 HHZ 分量波形。经人工到时分析，波形到达时的先后顺序为 K02，K03，K08。K03 与 K02 之间的到时差为 24.2s，K08 与 K03 之间的到时差为 34.4s。另外，GE 信号的主频表现为逐渐减低的特征，如图 7 所表42020 年 5 月 39 日间 C-SDE 信号发生及持续时间Table4OccurrenceanddurationofC-SDEsignalsfromMay3to9，2020序号日期年-月-日开始时间时:分:秒结束时间时:分:秒持续时间时:分:秒12020-05-030:54:157:43:106:48:5522020-05-0316:30:351:12:50（5月4日）8:42:1532020-05-050:33:307:55:307:22:0042020-05-063:58:2513:50:259:52:0052020-05-083:28:408:24:104:55:3062020-05-091:30:128:38:557:08:4372020-05-0918:42:0722:20:103:38:03HHZ分量HHZ分量HHZ分量5045403530252015105500100001000100001000100001000010t/sf/Hz2020-05-06 09:49:292020-05-06 09:49:532020-05-06 09:50:275045403530252015105f/Hz5045403530252015105f/Hz振幅/counts振幅/counts振幅/counts振幅/counts振幅/counts振幅/counts2030200010t/s2030500010t/s2030（a）（b）（c）图7K02（a），K03（b）和K08（c）台站观测到的 GE 信号的波形及频谱图Fig.7ThewaveformsandspectraofGEsignalsonOBSstationsK02（a），K03（b），K08（c）438地震学报45卷示。最东边的K02台站，主频约为 37Hz；中间的 K03 台站，主频约为 27Hz；最西边的K08 台站，主频约为 22Hz。这一 GE 的到时和频率特征也表明它们来自于靠近台站 K02 的同一信号源。3）单波信号（SW）：SW 会持续 0.32s，两个 SW 之间间隔 0.22s，如图 6c 所示。频谱分析结果显示，单个台站上 SW 的主频会随着到时的不同呈现明显的衰减（图 7）。5045403530252015105f/Hz2020-05-09 19:19:20250002500振幅/counts2000050t/s振幅/counts100150（a）5045403530252015105f/Hz2020-05-06 03:14:142500250振幅/counts25021t/s振幅/counts34（b）5045403530252015105f/Hz2020-05-06 04:37:022500250振幅/counts振幅/counts25021t/s34（c）5045403530252015105f/Hz2020-05-06 13:37:125000振幅/counts振幅/counts50021t/s34（f）HHZ分量HHZ分量HHZ分量HHZ分量HHZ分量HHZ分量50454035302520151052020-05-06 20:12:260500振幅/counts50021t/s振幅/counts34（e）f/Hz5045403530252015105f/Hz2020-05-06 21:15:37100001000振幅/counts100021t/s振幅/counts34（d）图8K08 台站地震信号（a）与典型 R-SDE 信号（b-f）波形及频谱图Fig.8Thewaveformsandspectraofearthquakesignals（a）andtypicalR-SDEsignals（b-f）ontheK08station3期王宜志等：中国南海西北次海盆海底地震记录的短时事件分析439 2.2.2 R-SDE 信号特征R-SDE 是随机发生的短时事件，很难在它的振幅、时间上找到规律。对 K08 台站 2020 年5 月 6 日拾取的 SDE 进行目视检测，挑取了 5 个典型的 R-SDE（图 8bf）与该台站 2020 年 5 月9 日的一个地震波形 MS5.3，震源深度为 99.2km，震中位置（14.074N，120.470E）（图 8a）进行对比，可以看出 R-SDE 信号在频率、持续时间、波形特征上与地震事件均有明显区别。具体而言，这种 R-SDE 具有如下特征：持续时间小于 1s；单波列，很难明确地区分 P 波与 S 波；主频在 825Hz 之间，部分信号呈现双峰特征，如图 8b 频率双峰分别在12Hz 和 20Hz，图 8c 频谱显示的双峰分别在 10Hz 和 21Hz；信号源离台站很近，同一信号难以在多个台站上拾取到。图 6a 中 R1，R2，R3，R4分别是 4 个典型的 R-SDE，它们在单个台站上有较强的信号记录，部分信号振幅表现比 C-SDE 还大，但在其它台站上均无记录，这表明信号源的位置离台站很近。3 讨论 3.1 C-SDE 信号溯源很多鲸鱼（如蓝鲸，长须鲸，座头鲸等）的叫声会引起持续的 SDE 信号，在太平洋（McDonaldet al，1995；Dunn，Hernandez，2009；Brodie，Dunn，2014；Wilcock，Hilmo，2021），印度洋（Droet al，2019）、大西洋（Pereiraet al，2021）布放的 OBS 均有这一信号的观测记录。鲸鱼叫声产生的 SDE 信号长度为 15s，主频率约为1040Hz。信号间隔 740s，形成持续长达数十小时的 SDE，这些特征与我们所观测到的 C-SDE 信号有相似之处（图 9a，e）。但鲸鱼一般每间隔 1540 分钟要浮出水面换气，所以其产生的信号会形成明显隔间（图 9a）。此外，对于单个 SDE 信号而言，鲸鱼叫声产生的 SDE 只有一个单波（图 9b），虽然也有反射波，但能量很小（Kuna，Nblek，2021）。因此，鲸鱼叫声的 SDE 信号与本研究所观测的 C-SDE 信号存在一定差异（图 9b，f）。人类活动也可以产生 C-SDE 信号，主要有海洋勘探人工震源（气枪）、钻井、水声通信等。从较长时间尺度上观察，海底主动源地震观测使用的气枪信号与 C-SDE 信号也有相似之处（图 9c，e）。图 9c 是 2021 年东印度洋海岭上布放的 OBS 的气枪震源波形序列，它是一种根据人工设置的有时间规律的信号。但将其与单个 SDE 信号波形（图 9e，f）进行对比发现，虽然气枪震源会产生水波及包括水体和固体介质的多次反射波，但反射波的能量要明显小于直达波的能量，这与在中国南海布放的 OBS 观测到的 C-SDE 信号也存在差异。总之，目前常规的 C-SDE 成因机制中鲸鱼的叫声和人工勘探震源，都与中国南海西北海盆观测到的 C-SDE 存在一定差异，其具体成因仍需要进一步探究。3.2 海底气体逃逸引起的 R-SDE海底沉积层中气体逃逸被认为是造成 R-SDE 的重要原因。海底沉积物中的气体（甲烷，二氧化碳等）可使孔隙饱和，形成气泡；天然气水合物在沉积层中的分解也会导致气泡的形成。气泡在沉积层中以弹性膨胀和拉伸断裂交替循环的方式生长并从海底沉积层溢出，导致沉积物的破裂和变形，引起海底震动形成震源，从而被 OBS 记录到。数值模拟结果表明，沉积层中气体逃逸产生的震动频率在 15Hz 左右的短时信号（Taryet al，2012）与 R-SDE 的主频范围吻合。R-SDE 在全球多个富含天然气水合物的海域均可观测到，可使用水下相机、多波束声呐等仪器进行了观测验证（Pontoise，Hello，2002，Sultanet al，2011，Taryet al，2012，Bayrakci440地震学报45卷et al，2014，Franeket al，2017，Tsang-Hin-Sunet al，2019，Ugaldeet al，2019）。本研究拾取 R-SDE 信号特征为持续时间短、能量小、频率峰值集中于 825Hz，部分信号频谱上呈现双峰特性（图 8），这些特征与上述富含天然气水合物区域提取的 SDE 特征相似。而且本研究区域位于中国南海西北次海盆，与已经探明的神狐天然气水合物区域接近，存在着海底气体逃逸的可能。但这仅仅是波形特征相似，为了证实这一假设，需要进一步的理论研究和来自测试现场部署的多种仪器的观测数据。4 结论本文通过 STA/LTA 算法对 2019 年 10 月至 2020 年 5 月在中国南海西北次海盆布放的 OBS进行了 SDE 拾取和分析，发现了大量的 SDE，根据这些 SDE 事件的特点将其归类为 C-SDE和 R-SDE 事件。对这些 SDE 进行分析，可以得到以下发现和假设：1）布放在中国南海西北次海盆的 OBS 在 2019 年 10 月至 2020 年 5 月间，接收到了大量的C-SDE，表明该区域存在较为活跃的高频信号源。该源一段时间内处于活动状态，持续数小K08台站HHZ分量BS080台站ELZ分量PG02台站BHZ分量K08台站HHZ分量BS080台站ELZ分量PG02台站BHZ分量10000振幅/counts0100000200040