摘要：針對(duì)海量地震數(shù)據(jù)的高效自動(dòng)處理是現(xiàn)代地震學(xué)重要的研究課題之一.本文基于Python語(yǔ)言的地震學(xué)數(shù)據(jù)處理軟件平臺(tái)ObsPy重構(gòu)了背景噪聲成像數(shù)據(jù)處理工作流程方案.以大興安嶺地區(qū)的不同來(lái)源與不同格式的地震數(shù)據(jù)為例,利用ObsPy軟件包實(shí)現(xiàn)了背景噪聲成像去除儀器響應(yīng)、重采樣、濾波、去均值趨勢(shì)等預(yù)處理過(guò)程,以及One-Bit時(shí)間域歸一化、譜白化、互相關(guān)計(jì)算等主要工作流程.對(duì)比測(cè)試表明基于ObsPy軟件包的新流程與常用的噪聲成像軟件包的計(jì)算效率具有可比性,但代碼更加簡(jiǎn)潔易用.同時(shí),基于Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了利用Bootstrap方法對(duì)背景噪聲成像提取面波頻散曲線的誤差分析.最后,本文利用歸一化背景能量流方法分析了大興安嶺地區(qū)相關(guān)噪聲源的時(shí)空分布.分析結(jié)果顯示,研究區(qū)接收的短周期噪聲可能與太平洋浪高的季節(jié)變化相關(guān),接收的長(zhǎng)周期噪聲可能與全球海洋浪高的季節(jié)變化相關(guān).
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