地震背景噪聲互相關方法應用研究綜述

陳玉鑫 唐明帥

摘要：利用地震臺記錄的背景噪聲數據，進行臺站對之間數據互相關以獲得反映地下介質信息的格林函數，是目前地震學領域理論研究和實際應用方面的前沿和熱點。首先介紹了噪聲互相關應用的發展歷史，之后對其在面波成像、體波信號提取與體波成像、監測地下介質波速變化與衰減、地震定位、噪聲源分析與時移校正等多個方面的應用進行了闡述，最后針對目前背景噪聲互相關應用的發展進行了分析與討論。

關鍵詞：背景噪聲;格林函數;頻散曲線;層析成像;介質變化

中圖分類號：P315.3文獻標識碼：A文章編號：1000-0666（2021）04-0594-13

0引言

長久以來，地震學家們利用地震波走時或振幅信息對地球內部結構及其變化進行研究，這種方法通常采用臺站記錄中的天然地震信息或人工地震產生的地震波。一般天然地震多集中在構造運動活躍的板塊邊界或斷裂帶，這使得地震活動性低的區域無法得到充足可靠的地震資料。人工地震往往采用爆破等方式，不僅費用昂貴，還面臨著破壞地層結構、污染環境等風險。以上兩種方法對于研究地下介質信息有很大的局限性，而背景噪聲提供了新的途徑。背景噪聲是指那些通過各種拾震器采集的、按照常規的地震數據處理方法難以識別出有效信號的、常常作為干擾剔除或壓制的地震數據（徐義賢，羅銀河，2015）。過去背景噪聲被認為是影響震相提取的無用隨機信號。隨著認識的加深，人們發現臺站對記錄的噪聲互相關結果，與反映臺站間地下介質信息的格林函數存在聯系。由于地震噪聲是一種連續、穩定的自然源，不存在傳統研究方法的缺陷，因而可以很好地應用于地球內部結構研究。只要有足夠的臺站以及合理的布設，就可以在限制條件很多的地區展開應用（孔祥艷，2019），因而受到越來越多科學家的關注，為揭示世界各地的構造變形和地下動力學機制做出了重要貢獻。

本文回顧了背景噪聲互相關方法在地震學領域的發展歷史，并對其應用進行了介紹，包括噪聲面波成像、提取體波信號及體波成像、波速變化和衰減結構監測、地震定位、噪聲源分析、時移校正等，最后分析了現有背景噪聲互相關應用存在的問題，對其發展前景進行了展望。

1背景噪聲互相關應用發展歷史

背景噪聲互相關方法利用時刻都在產生的噪聲信號獲取地下介質的信息，它的發展歷史可以追溯到20世紀50年代。Aki（1957）提出利用空間自相關方法（Spatial AutoCorrelation method ，SPAC）從“微震”信號中獲得研究區域相速度分布。Claerbout（1968）證明了在水平層狀介質中，自由地表接收的來自地下的地震記錄自相關等價于該點自激自收的模擬記錄。隨后，這種思想就被推廣到地表任意兩個接收器之間計算互相關信號，并在太陽地震學領域得到成功實踐。Duvall 等（1993）率先完成了利用太陽表面的噪聲信息互相關提取時距曲線的突破，這種方法被稱為聲波日光成像法。后來，Weaver 和Lobkis（2001，2002，2003）通過實驗發現接收電路中熱噪聲自相關的時間導數與直接獲得的脈沖信號相同，因此又對比了鋁塊上兩點記錄的熱噪聲互相關結果與格林函數的差異，并基于模式均分假設對此進行了解釋。此后，互相關函數和格林函數之間的關系得到了眾多研究者關注，并基于不同假設，提出了時間反對稱理論（Derode et al ，2003）、穩相近似理論（Snieder，2004）等進行了論證。

噪聲互相關方法先后在太陽地震學、聲學等領域的成功實踐，促使地震學家開始尋找與“熱噪聲”類似的信號。首先應用于這種方法的是一種能夠形成漫射波場的多次散射信號，類似于背景噪聲，被稱為地震尾波。Campillo和Paul（2003）對墨西哥兩個臺站記錄到的101次遠震的尾波進行互相關，發現提取到的波形具有Ray-leigh 波和Love波的極化特性和群速度。緊接著，Shapiro 等（2004，2005）證明了應用背景噪聲提取地球結構的相干信息是可行的，并利用美國加州62個USArray觀測臺所記錄的30d背景噪聲數據提取了短周期Rayleigh 波頻散進行層析成像，成像結果顯示速度異常區域與地表地質構造有著良好的對應關系。

Yao等（2006）利用青藏高原東南部臺網記錄到的噪聲數據首次計算了10～30s的經驗格林函數（Empirical Green Functions ，EGFs），進而提取Rayleigh 波相速度頻散進行成像。Bensen等（2007）對背景噪聲提取面波頻散的流程進行了系統性總結，并對常見的五種時域歸一化方法進行比較，肯定了滑動絕對平均法去除地震信號的有效性和靈活性（圖1）。Lin等（2008）基于美國西部250多個臺站一年所記錄的三分量噪聲數據首次提取了Love波的頻散信息，并指出利用背景噪聲可以研究地殼內部各向異性。

地震背景噪聲互相關研究在近些年得到了不斷地完善，已經成為研究地球內部結構和動力學演變的重要手段，加深了人們對地球內部的認識。

2背景噪聲互相關方法的應用

2.1噪聲面波成像

地震背景噪聲信號來源比較復雜，如海洋與陸地的相互作用、大氣擾動以及人類活動等。這些噪聲源主要分布在地表，因此，沿自由表面傳播且能量衰減較慢的面波是噪聲互相關函數（Noise Cross -correlation Function ，NCF）中最主要的信號，從淺層地表到上地幔深度，面波成像被廣泛應用于地球內部結構研究。短周期密集臺陣儀器布設間隔近（幾米到幾千米）、觀測時間短（1～2個月），因而成本較低、時效性強、數據質量好，其高頻數據可以用于對地表淺層地下結構進行面波成像（王仁濤等，2019;范興利等，2020;楊潤海等，2020;Li et al ;2019;Zhang et al ，2020）。Lin等（2013b）利用2011年布設在美國加利福尼亞Long Beach 的密集臺陣三周噪聲記錄進行程函函數層析成像，獲得了0.5～4Hz相速度分布。Li等（2016）基于布設在五大連池火山區的臺陣數據觀測了火山錐下的巖漿房，并在尾山火山下方7～13km處發現了顯著的低速異常。不同周期面波速度隨深度的變化對地下介質密度、P波速度及S波速度具有不同的敏感性，其中受S波速度影響最大，所以利用面波頻散反演地殼和上地幔中群速度或相速度分布（Sabra et al ，2005;Bensen et al ，2008;付媛媛，高原，2016）進而研究三維S波速度變化是一種常見的研究方法。Li等（2009）通過四川臺網記錄的噪聲數據獲得了8～44s川西及藏東地區Rayleigh 波群速度分布，并基于Herrmann 的線性反演程序計算了研究區10、25、45km深度S波速度分布圖像。Tang等（2013）采用環境噪聲和遠震雙重面波層析成像法得到了華北克拉通6～143s Rayleigh 波相速度圖像，并構建出該區域三維地殼和上地幔S波速度結構。速度圖像清晰地顯示了華北盆地與鄂爾多斯地塊不同形式的巖石圈、地殼、上地幔結構，表明它們具有不同的熱性質和（或）化學性質，自新生代以來經歷了不同的地幔過程和演化歷史。

噪聲面波成像是探究地下不同深度結構的重要方法，因此被廣泛應用于小尺度、區域尺度乃至全球尺度的研究（Nishida et al ，2009）。李玲利等（2020）對合肥市區城市下方地殼淺層速度結構進行了成像，并對S波速度變化與多組斷裂的關系進行分析，揭示了城市下方隱伏斷裂的展布特征以及地殼淺部的橫向不均勻性和縱向成層性。曾求等（2020）計算得到了四川威遠地區5km以內的三維S波速度模型，通過比較2016年威遠地震震源位置和礦物開采區域與當地地質構造的關系探討了地震發生機制。地震波在傳播過程中速度及質點偏振方向等特性都會隨波傳播的方向而產生變化，即產生所謂的地震各向異性（張忠杰，許忠淮，2013），具體表現為兩種（彭艷菊等，2007）：徑向各向異性（反映了同一路徑上SV和SH波速度結構的差異）和方位各向異性（代表了同一類型的波沿不同方向傳播速度不同）。各向異性反映了地下礦物的特定結構和排列分布，對探究地表地質構造演化具有重要意義，一直以來是研究地下結構的熱點（歐陽龍斌等，2015;楊志高等，2019;顧勤平等，2020;王懷富等，2020）。Xie等（2013）利用青藏高原東部及周邊地區Rayleigh 波（T=8～65s）和Love波（T=8～44s）相速度分布及貝葉斯蒙特卡羅反演方法獲得了地殼和上地幔SV和SH分布，討論了該區域徑向各向異性速度場。Yao等（2010）使用中國西南地區寬頻臺站記錄的數據，結合噪聲互相關方法（T=10～40s）和雙臺法（T=20～150s）提取Rayleigh 波相速度頻散曲線，得到了青藏高原東南部巖石圈至150km深處的方位各向異性。Shen等（2016）基于中國以及周邊國家2000多個臺站的數據制作了覆蓋全中國的各向同性和方位各向異性Rayleigh 波速度分布圖像，為進一步探究地下結構提供了有益的S波參考模型。

傳統噪聲面波成像反演過程通常采用兩步法，在獲得研究區不同周期二維面波速度分布的基礎上利用線性或非線性反演方法得到S波速度隨深度的變化（房立華，2009）。這種反演過程在計算速度和成像分辨率等方面有待提升，因此，不斷有新方法和新思路被提出以彌補傳統方法的不足。Fang等（2015）提出了基于射線追蹤的面波直接反演方法，這種方法不需要構建二維面波速度分布，考慮了復雜介質中面波非大圓路徑傳播的情況，減少了路徑假設誤差，在國內很多地方得到了廣泛應用（郭瑛霞等，2017;馮紅武等，2019;李玲利等，2020）。另一些方法，全波形環境噪聲成像（Gao，Shen，2014）、背景噪聲伴隨成像（Chen et al ，2014）則集中于提高成像分辨率，對計算機的性能有更高要求，不具有高效的計算速率，應用受到了限制。除此之外，隨著研究深度的增加，面波成像分辨率會逐漸降低，無法有效反演深部結構細節。為降低面波反演的多解性，壓制背景噪聲成像方法中的反演假象，利用多種數據（郭震等，2015;吳萍萍等，2020）和方法聯合反演獲取地下介質速度結構已被應用到很多研究中。Fang等（2016）結合區域尺度體波雙差成像和面波直接反演法提出了一種聯合體波數據和面波數據反演的新方法（圖2），并對南加州地區板塊邊界P波和S波速度結構進行了反演，這種方法結合了面波數據和體波數據的優勢，能夠更好地恢復P波和S波速度結構。Guo等（2015）利用由環境噪聲提取的面波數據和遠震P波接收函數聯合反演方法獲得了東北地區地殼和上地幔高分辨率S波速度模型，對興安—蒙古造山帶和長白山山脈中下地殼S波速度變化有了進一步認識。以往噪聲面波成像的另一個不足在于大部分研究僅利用基階頻散進行結構反演，沒有使用高階頻散信息。高階振型面波雖然受制于能量、振幅變化不易提取（李雪燕等，2020），但在某些頻率可能能量占優（羅銀河等，2008），因此，很多研究嘗試加入高階面波頻散，提高反演穩定性和精度（Yaoetal，2011;Gaurav et al ，2018）。Wang等（2019）提出了頻率-貝塞爾變換法（F-J法）來提取噪聲數據中的高階頻散信息。該方法是一種陣列分析方法，用F-J方法提取的頻散曲線的質量取決于該陣列的范圍和相鄰臺站之間的間隔，范圍越大、結果分辨率越高，間隔越小、結果質量越好。李雪燕等（2020）采用此方法提取了上海市蘇州河地區城市微動信號高階頻散信息，并對淺地表S波速度結構進行反演。將F-J方法與SPAC方法進行對比，可以發現F-J方法提取的高階頻散更清晰，高頻部分（>13Hz）優勢更明顯。

2.2體波信號提取與體波成像

一般而言，噪聲源分布與地表活動密切相關而缺乏一定深度，這使得互相關信號中面波占主導而體波振幅較弱，并且體波信號在臺站間距較大時會更快衰減，因此互相關提取體波信號存在困難。盡管如此，體波信號包含很多關于地球深部核幔結構的信息，因此，不斷有研究嘗試利用噪聲互相關方法提取體波信號。Roux等（2005）利用加州Parkfield 密集臺陣記錄的16個月的數據進行互相關提取，得到了P波信號。Zhan等（2010）在短周期頻帶（1～5s）成功恢復了莫霍面反射體波SmS和SmS2，證實了噪聲源分布不均可以導致較弱的體波信號被其他波形掩蓋。Poil等（2012）通過芬蘭北部POLEnEt/LAPNEt地震陣列記錄的數據進行互相關提取出了0.5～2Hz的高頻體波，并與實際地震記錄和合成地震圖進行了對比，結果證明互相關可以提取出清晰的SmS和PmP波。Lin等（2013a）利用美國1181個臺站垂直分量數據互相關成功提取了地核震相ScS和PKIKP 2，還識別出其它幾個較弱的體波震相，包括P、S、PeP以及ScP/PeS。提取體波信號為噪聲成像提供了一種新的可能，利用體波成像對地球內部結構進行研究發展起來。Nakata 等（2015）利用兩種不同的濾波器從加州Long Beach 密集臺陣10天記錄數據計算的日互相關函數中提取體波，這兩個濾波器能增強體波信號，同時壓制非相干噪聲，因此可以重建清晰的體波，在此基礎上，又進行了三維體波成像，成像結果很好地顯示了不同深度P波高低速異常。Wang等（2015）分析了1992—2012年57個全球寬帶地震臺陣測得的地震尾波的自相關信號，發現兩種穿過地核的震相PKIKP 2、PKIIKP 2的走時殘差在低緯度地區變化高達10s，認為內內核和外內核的各向異性分布差異導致了這種變化，這種不同取向和形式可能代表了地核演化過程中的一種轉變。Feng等（2017）采用背景噪聲互相關成功恢復了410km和660km不連續間斷面反射信號P410P和P60P，揭示出華北克拉通兩條剖面下方不連續間斷面的分布變化，這種變化可能與熱物質上涌和華北克拉通下方太平洋板塊停滯的過渡帶的影響有關。

2.3監測地下介質波速變化

通過監測地下介質波速變化推斷地球內部成分、狀態以及應力場的響應，進而預測火山爆發時間及其強度、探究斷層深部應力變化、認識地震活動性，一直以來是地球物理學家們的研究重點。噪聲相關方法不受地震活動性和震源參數變化影響，具有良好的時間連續性和成本優勢，適宜于監測某時間段內地下介質速度變化。利用噪聲相關研究波速變化，可以通過層析成像得到火山、地震爆發前后的速度結構圖像，計算前后時間段的速度差值獲得其相對擾動（嚴珊等，2016），還可以基于由噪聲互相關或自相關提取的面波（Xu，Song，2009）或尾波EGFs信息，利用其計算介質受到擾動前后的走時偏移進而得到速度變化，常見方法有：尾波干涉法（CodaWave Interferometry， CWI）（Snieder， Science 2002;Gret et al ，2006）、拉伸法（Wegler，Sens-Schoenfelder， 2007： Hadziioannou et al， 2009）及移動窗口互譜法（Moving Window Cross -Spec-tral，MWCS）（Brenguier et al ，2008a，b;劉志坤，黃金莉，2010）。Gret等（2006）在實驗室中利用CWI方法對不同巖石樣品中單軸應力、水飽和度以及溫度變化引起的波速變化進行了研究，證實了這種方法對研究板塊邊界及油氣藏應力變化、監測地下水污染以及火山溫度變化具有重要參考價值;Wegler和Sens-Schoenfelder（2007）通過Stretching 方法發現了日本新瀉中部6.6級地震前后地殼內部速度的快速下降;Brenguier等（2008a，b）利用MWCS方法對富爾奈斯火山和圣安德烈斯斷層地下介質波速變化進行了研究，發現火山噴發及大地震都會使面波速度明顯降低;劉志坤和黃金莉（2010）與趙盼盼等（2012）分別采用互相關和自相關函數對汶川地震前后地殼速度變化進行了研究，與互相關函數不同的是自相關結果中顯現了鮮水河斷裂和龍門山斷裂交匯區存在的同震速度增加區。

測量波速變化的過程中，不同的噪聲相關方法、走時偏移測量的準確性等都會對結果產生影響。相較于互相關方法，自相關函數的尾波敏感區更靠近臺站附近（趙盼盼等，2012），從而避免了儀器時移和噪聲源分布對測量結果的影響，能夠得到較淺層介質性質變化的響應。走時偏移的精準測量則與很多因素有關。首先，臺站數量、間距會影響對地下介質的響應范圍。臺站數量多，反映的地下介質性質變化區域越大。臺站間距越大，臺站對之間EGFs的信噪比越低，測量結果越不穩定;其次，相關函數路徑的數量直接影響測量結果的穩定性和精確性;最后，互相關函數疊加時長和濾波方法也對結果有影響，隨著疊加時長增大，EGFs信噪比會逐漸提高，處理背景噪聲時對NCF使用濾波方法，也可提高信噪比，如Hadziioannou（2011）、Stehly等（2015）以及溫揚茂等（2019）分別利用S變換、曲波變換以及小波變換對NCF進行了處理，濾波的使用使得結果精度明顯提高（圖3）。

2.4地下衰減結構監測

地震波在傳播的過程中受到地下巖石、礦物以及介質空隙、流體含量等的影響，能量會產生損耗而振幅發生衰減（周連慶，2016）。利用噪聲相關可以恢復衰減結構，提升對地下介質的認識。Prieto 等（2009）通過測量作為距離函數的頻率域相干性來恢復相速度和衰減系數a，由此計算了橫穿南加州主要盆地的路徑和其它路徑的相速度與介質衰減的變化，與其它路徑相比，穿過盆地的路徑相速度更低、α更大、衰減更快。Cupillard和Capdeville（2010）采用數值實驗研究了噪聲源分布方式與one-bit和whitened 預處理對噪聲相關振幅的影響，發現在噪聲源均勻分布情況下，介質的幾何擴展和固有衰減可以從相關信號中得到很好地恢復而不受預處理方式影響，但在非均勻分布情況下，幾何擴展會受到影響。Weaver （2011）利用數值模擬的方法研究了one-bit歸一化對EG-Fs振幅的影響，并提出了“temporal flattening ”的新方法，這種方法相比于one-bit能夠更好地恢復衰減。周連慶（2016）在此基礎上提出了一種“異步temporal flattening ”方法，該方法避免了對連續波形一致性和完整性的要求，且不會改變EG-Fs的相對振幅，因此更適宜于實際數據的處理。提取了相對振幅就可以用于研究地殼和上地幔衰減成像，這對了解地球內部溫度和揮發性含量變化以及預測地震動幅度等現象至關重要。Lawrence 和Prieto （2011）采用擴展一維衰減方法對美國西部地殼和上地幔衰減的橫向變化進行了成像。周連慶（2016）提出了背景噪聲提取瑞利波振幅的流程，并對中國大陸進行了衰減結構二維成像，10s和20s的成像結果均表現出顯著的橫向不均勻性，歷史強震活動性特征也與衰減結構有很好的對應性。

2.5地震定位

傳統的地震定位方法大多依賴體波信息，受地下速度結構、臺站分布、到時拾取精度等因素的影響，較少利用同樣包含震源信息且受事件深度影響振幅的面波。噪聲互相關方法包含面波反映的震源參數信息，能夠對體波定位方法進行彌補，從而為地震預警、地質構造研究、地震層析成像、核試驗檢測等多方面應用提供精確的定位信息。Barmin等（2011）提出了一種基于密集臺陣EGFs的震中定位方法，計算了布設在局部區域的臨時臺陣和遠距離固定臺陣一定周期的EGFs，并生成了區域格網，通過比較格林函數與固定臺陣記錄的該區域發生的地震的相關性進行定位。他們利用這種方法對發生在美國西部的一些地震和礦井坍塌事件進行了測試，結果顯示定位誤差平均不到1km，但可能會隨著震源機制和深度而變化。Zhan等（2011）分別計算了震中附近的臺站以及合成地震記錄與遠臺的互相關函數，利用兩者的時間差來校正2008年南加州Chino Hills 地震定位結果，這種方法雖然需要事先確定震源機制和深度，但得出的定位結果與P波定位具有很好的一致性。Zeng等（2014）利用噪聲互相關和地震記錄中Rayleigh 波群速度走時時差進行地震定位。他們利用此方法對西澳大利亞Kalannie地震進行測試，精度達到2km以內，并且實驗發現群速度走時受震源機制和震源深度的影響很小，因此利用該方法時未知震源參數不會給地震定位結果帶來實質性偏差。Xie等（2020）利用基于群速度走時的方法，對2017年格林蘭島Nuugaatsiag滑坡進行了重新定位，定位結果距離衛星圖像給出的地點2.5km，優于傳統定位方法，證明該算法可以用于滑坡精定位，為次生災害預警提供幫助。

2.6噪聲源分析

噪聲互相關應用的前提是噪聲源近似均勻分布，而實際噪聲源分布是不均的，甚至存在一些局部信號使得格林函數的可靠性和頻散曲線的提取質量明顯降低，對實際應用產生干擾，因此需要對噪聲源實際分布進行探究。一些學者研究了全球不同區域的噪聲源分布，Stehly等（2006）采用歸一化噪聲背景能量流（Normalized Background Energy Flux ，NBEF）方法，研究了北美、西歐和坦桑尼亞的幾個臺站噪聲能量的季節性平均方位分布，結果發現5～10s信號是由海洋涌浪與海岸的非線性相互作用產生的，10～20s信號的產生則與深海中的海浪活動有關;Yang和ritzwoller 2008）通過分析歐洲、南非和西藏以及北美洲地區互相關函數信噪比，對第一類地脈動（10～20s）和第二類地脈動（5～10s）的噪聲源分布進行了探究，認為觀察到的噪聲方向性差異是傳播和衰減的結果。另一些學者則針對某研究區范圍的噪聲源進行了探究，Gerstoft和Tanimoto（2007）采用聚束分析方法觀測了南加州臺站記錄的噪聲源空間分布季節性變化，結果顯示冬季和夏季第一類地脈動噪聲源分別來自于西北方向北太平洋和210°方位角處的南加州海岸;魯來玉等（2009）采用同樣方法對華北科學探測臺陣地震噪聲方位變化和季節性變化進行了研究（圖4），聚束結果顯示一般情況下夏季噪聲源強度在每個周期大于冬季;王偉濤等（2011）采用NBEF方法對云南地區地震噪聲的性質進行了分析，認為第二類地脈動噪聲在夏季和冬季分別來源于印度洋和北太平洋;田原等（2020）通過計算臺站記錄的功率譜密度度量了四川鹽源盆地內布設的短周期密集臺陣的噪聲水平，結果發現，人類活動和淺部松散沉積層對臺站記錄的高頻噪聲強弱有很大的影響。Wang等（2018）、王芳等（2020）利用基于NCF的慢度和位置聚束分析方法對ChinArray一、二期臺陣接收到的P波類型噪聲源進行了分析，發現這些信號由P、PP、PKPbe波干涉產生，主要來自于北大西洋、北太平洋和南大洋凱爾蓋朗深海高原。不同區域噪聲源的成分和時空分布是不同的，因而需要研究人員在實際應用中對本區域的噪聲分布有充分的認識以保證數據處理的準確性。

此外，局部噪聲源也引起了研究人員的興趣。Shapiro 等（2006）對全球不同觀測臺站噪聲互相關記錄中觀測到的非常強的、窄帶26s信號進行了定位研究，在假設面波沿海洋大弧路徑傳播的條件下，這種微震信號起源于幾內亞灣，并在斐濟盆地存在鏡像點。與他們不同的是，Zeng和Ni（2014）認為面波沿大陸小弧路徑傳播更有效，在此條件下，西太平洋中26s信號源不再為鏡像點而為獨立源，該源靠近Vanuatu 島火山，可能由巖漿過程所激發。Zeng和Ni（2010）還對東亞地區臺站對NCF中0.07～0.12Hz頻段內存在的視速度高于Rayleigh 波的持續局部強信號進行了研究，發現其振幅表現出年際變化而非季節變化，定位結果表明該信號可能發源于日本九州阿蘇山。Ma等（2013）同樣對秘魯南部互相關記錄中快于面波的連續信號進行了定位研究，確定了位于火山區的5～10s強地震能量散射體。

2.7時移校正

準確的到時信息對于地震走時成像、波速變化等應用研究以及地震定位、地震預警等現實需求具有重要意義。但是，受制于GPS、場地和儀器軟硬件狀態等多種因素的影響，地震儀內部時間可能無法及時與外界進行同步，特別是海底地震儀（Ocean Bottom Seismometer ，OBS），受電磁波傳播能力的影響，記錄的數據往往存在線性和非線性的時間漂移。很多學者試圖通過NCF校正時移，Stehly等（2007）提出了基于NCF的時間對稱性分析（Time Symmetry Analysis ，TSA）方法，利用美國加利福尼亞州3個地震臺數據計算的格林函數與參考格林函數之間的相位差來測定5～10s和10～20s周期的面波走時變化，以此為基礎對儀器時移進行校正，這種方法隨后得到了廣泛應用，特別是對OBS記錄包括水聽器分量在內的不同分量線性漂移的校正（Hannemann et al ，2014;Liu et al ，2018;鄭宏等，2020），提高了數據的準確性和可靠性。TSA方法要求NCF能夠代表真實地下介質的格林函數，即需要各向同性的噪聲源產生具有穩定峰值且波形相似的互相關函數正負因果分支。針對這種局限性，Gouedard等（2014）提出了Virtual Doublet Analysis 方法，通過尋找不同數據下計算的當前NCF和參考NCF之間的相對拉伸來監測介質中的時間速度變化，這種方法不需要NCF收斂到格林函數，只要其在研究期內是穩定的就是有效的，但是，當滿足各向同性的條件下（即長時間尺度下），TSA方法仍具有更好的分辨率。洲際地震臺間的短周期（<20s）背景噪聲互相關結果是十分微弱的，對地震儀走時同步不太有效，因此，Xia等（2015）嘗試利用洲際臺站能夠清晰記錄的幾內亞灣26s局部持續微震信號同步非洲、北美和歐洲臺站的到時。通過與遠震P波到時殘差和TSA方法進行比較，證實了在滿足一定信噪比和假設（26s信號空間位置固定）的情況下，該信號用于檢測洲際和地區臺站對的時鐘漂移的可能性。時移校正對于地震學應用意義非凡，利用噪聲互相關來校正時移為我們提供了一條嶄新的路徑，有待進一步深入研究。

3結論與討論

背景噪聲互相關方法被認為是21世紀地震學領域的重要發展之一，為研究人員提供了一種全新的視角來研究地球內部結構。隨著固定臺站以及流動臺站的布設和加密，背景噪聲互相關方法將推動人們對淺層地表和地殼的認識，為進一步了解地幔及更深的內部結構奠定基礎。這種方法已經被運用于面波、體波速度結構成像，地下介質波速變化和衰減結構檢測、地震定位、噪聲源分析以及時移校正等多個方面。盡管國內外學者利用背景噪聲進行了一系列有益的研究，但是仍存在一些問題需要進一步解決和完善：

（1）如何更好地提取高階頻散和體波信息，進行噪聲成像。目前的研究工作中，提取高階頻散和體波信息受到臺站間距、數據處理方法等多種因素的限制，應用較少，不易推廣，有待更深入的研究。

（2）隨著密集臺陣的布設，龐大的數據量已經對數據處理方法提出了新的要求，如何在提高結果精度的同時自動化處理，并加快計算速度也是未來噪聲應用必須要考慮的問題之一。

（3）聯合反演能夠有效地彌補面波成像方法的不足，但是目前面波成像局限于和地震學方法或數據聯合反演，缺少同電磁、重力等多學科數據交叉反演，這是聯合反演進一步發展的方向之一

（4）互相關函數振幅信息對于了解地下結構性質至關重要，但是現有的數據預處理方式，特別是涉及振幅信息的one-bit等歸一化操作能多大程度地保留振幅信息、如何更高效保留振幅信息仍需要進一步研究。

（5）噪聲互相關方法用于研究地下介質波速變化、衰減結構以及地震定位，能夠為監測地下結構、流體、溫度變化等提供約束，為災害預警提供參考。但這需要實時監測和足夠高的精度，目前仍無法達到實際應用程度，需要進一步努力。

（6）背景噪聲的來源及分布是保證提取出的格林函數是否可靠的基礎，對研究成果影響很大，目前對于背景噪聲來源的研究還很粗淺，限制于局部，對于某個地方具體噪聲信號來源的分析還未有充分的研究策略。

背景噪聲互相關使得人們可以從原本雜亂無章的噪聲中獲取有關地下介質的重要信息，為研究地球內部結構和動力學演變提供約束。未來隨著研究思路、方法的進步，在更密集的臺站布設、更高的數據質量和更優的處理方法的支持下，背景噪聲互相關將擁有更廣闊的應用空間，在現有應用研究深化的同時，擴展出新的研究領域，為人們更加深刻地認識地球內部結構、構造演化提供更多值得關注的研究成果。

參考文獻：

范興利，陳棋福，郭震，2020。長白山火山區高精度Rayleigh 面波相速度結構與巖漿系統[J].巖石學報，36（7）：2081-2091。

房立華。2009。華北地區瑞利面波噪聲層析成像研究[D].北京：中國地震局地球物理研究所

馮紅武，顏文華，嚴珊，等。2019。背景噪聲和地震面波聯合反演渭河盆地及鄰區殼幔S波速度結構[J].地震地質，41（5）：1185-1205.

付媛媛，高原。2016。東北地區背景噪聲的Rayleigh 和Love波相速度層析成像[J].地球物理學報，59（2）：494-503。

顧勤平，康清清，張鵬，等。2020。郯廬斷裂帶中南段及鄰區Rayleigh 波相速度與方位各向異性[J].地震地質，42（5）：1129-1152。

郭瑛霞，張元生，顏文華，等。2017。甘東南地區基于射線追蹤面波頻散三維成像[J].地震工程學報，39（2）：268-277。

郭震，陳永順，殷偉偉。2015。背景噪聲面波與布格重力異常聯合反演：山西斷陷帶三維地殼結構[J].地球物理學報，58（3）：821-831.

孔祥艷。2019。天山地區地殼上地幔速度結構研究[D].北京：中國地震局地球物理研究所，

李玲利，黃顯良，姚華建，等。2020。合肥市地殼淺部三維速度結構及城市沉積環境初探[J].地球物理學報，63（9）：3307-3323。

李雪燕，陳曉非，楊振濤，等。2020。城市微動高階面波在淺層勘探中的應用：以蘇州河地區為例[J].地球物理學報，63（1）：247-255.

劉志坤，黃金莉。2010。利用背景噪聲互相關研究汶川地震震源區地震波速度變化[J].地球物理學報，53（4）：853-863。

魯來玉，何正勤，丁志峰，等。2009。華北科學探測臺陣背景噪聲特征分析[J].地球物理學報，52（10）：2566-2572。

羅銀河，夏江海，劉江平，等。2008。基階與高階瑞利波聯合反演研究[J].地球物理學報，51（1）：242-249。

歐陽龍斌，李紅誼，呂慶田，等。2015。長江中下游成礦帶及鄰區地殼剪切波速度結構和徑向各向異性[J].地球物理學報，58（12）：4388-4402.

彭艷菊，黃忠賢，蘇偉，等。2007。中國大陸及鄰區海域地殼上地幔各向異性研究[J].地球物理學報，50（3）：752-759。

田原，瞿辰，王偉濤，等。2020。四川鹽源盆地短周期密集臺陣背景噪聲分布特征分析[J]。地球物理學報，63（6）：2248-2261。

王芳，王偉濤，袁松湧。2020。大孔徑地震臺陣噪聲互相關函數中體波信號的研究——以ChinArray二期數據為例[J].地球物理學報，63（9）：3370-3386。

王懷富，吳建平，周仕勇，等。2020。川西地區瑞雷波方位各向異性[J].地震學報，42（3）：293-305，377。

王仁濤，李志偉，包豐，等。2019。松遼盆地沉積層結構的短周期地震背景噪聲成像研究[J].地球物理學報，62（9）：3385-3399。

王偉濤，倪四道，王寶善。2011。云南地區地脈動噪聲特征分析研究[J].地震，31（4）：58-67。

溫揚茂，高松，許才軍，等。2019。利用雙臺站背景噪聲分析2017年墨西哥Mw7.1地震震源區的地震波速變化[J].地球物理學報，62（8）：3024-3033.

吳萍萍，譚捍東，陶濤，等。2020。基于交叉梯度約束的電阻率法和背景噪聲法三維聯合反演研究[J].地球物理學報，63（10）：3912-3930.

徐義賢，羅銀河。2015。噪聲地震學方法及其應用[J].地球物理學報，58（8）：2618-2636。

嚴珊，楊立明，周龍泉，等。2016.2013年岷縣漳縣M6.6地震前后南北地震帶北段面波速度變化特征[J].地震工程學報，38（3）：423-430.

楊潤海，譚俊卿，向涯，等。2020。基于改進的線性調頻Z變換的高精度地震波速干涉測量[J].地震研究，43（1）：1-9。

楊志高，陳運泰，張雪梅，等。2019。青藏高原東緣及東北緣S波速度

結構和徑向各向異性[J].地球物理學報，62（12）：4554-4570曾求，儲日升，盛敏漢，等。2020。基于地震背景噪聲的四川威遠地區淺層速度結構成像研究[J].地球物理學報，63（3）：944-955。

張忠杰，許忠淮。2013。地震學百科知識（五）——地震各向異性[J].國際地震動態，（6）：34-41。

趙盼盼，陳九輝，Campillo M ，等。2012。汶川地震區地殼速度相對變化的環境噪聲自相關研究[J].地球物理學報，55（1）：137-145.

鄭宏，范建柯，LeBM，等。2020。基于背景噪聲互相關技術的雅浦俯沖帶海底地震儀時間校正[J].地球物理學進展，35（2）：799-806.

周連慶。2016。地球介質衰減特性層析成像[D].北京：中國地震局地球物理研究所

Aki K.1957. Space and time spectra of stationary stochastie waves， with special reference to microtremors[ J]. Bulletin Earthq. res.inst.tokyo Uni，35：415-416.

Barmin M P， Levshin AL， Yang Y， et al.2011. Epicentral location based on Rayleigh wave Empirical Green's Funetions from ambient seismic noise[ J. Geophysical Journal International， 184（2）： 869-884

Bensen G D Ritzwoller MH.Barmin M p et a.2007.Processing seismic ambient noise data to obtain reliable broad-band surface wave dis-persion measurements [ J]. Geophysical Journal International， 169（3）：1239-1260.

Bensen G D， Ritzwoller M H， Shapiro N M.2008. Broadband ambient noise surface wave tomography across the United States[ J].Joumal of Geophysical Research， 113（ B5）： B05306

Brenguier F， Campillo M， Hadziioannou C， et al.2008a.Postseismic relax-ation along the sanandreas fault at parkfield from continuous seis-mologicalobservations[ J].Science， 321（5895）： 1478-1481

Brenguier F， Shapiro NM， Campillo M， el al.2008b.Towards forecasting voleanic eruptions using seismie noise J]. Nature Geoscience，I （2）：126-130.

Campillo M， Paul A.2003. Long-range correlations in the diffuse seismic coda[J].Science ，299（5606）：547-549.

Chen M， Huang H， Yao H， et al.2014. Low wave speed zones in the crust beneath SE Tibet revealed by ambient noise adjoint tomography[]Geophysical Research Letters， 41（2）： 334-340

Claerbout， Jon F.1968. Synthesis of a layered medium from its acoustic transmission responseLJ. Geophysics 33（2）： 264-269

Cupillard P， Capdeville Y.2010. On the amplitude of surface waves oltained by noise correlation and the capability to recover the attenua-tion： a numerieal approach [ J]. Geophysical Journal Intemational 181（3）：1687-1700.

Derode a.larose e tanter m. et a.2003. Recovering the Green's fune-tion from field-field correlations in an open scattering medium（L）[ J]. Journal of the AcoustiealSoeiety of America， 113（6）： 2973-2976.

DuvallT， Jefferies SM， Harvey Jw， et al.1993. Time-distance helio-seismology [ J]. Nature， 362（6419）： 430-432.

Fang h. Yao h. Zhang h. et a 2015. Direct inversion of surface wave dispersion for three - dimensional shallow crustal structure based on ray tracing： methodology and applieation[]. Geophysical Journal International ，201（3）：1251-1263.

Fang h. Zhang h Yao h. et a 2016. a new algorithm for three - dimen-sional joint inversion of hody wave and surface wave data and its ap-plication to the Southern California plate boundary region [ J]. Jour-nal of Geophysical Research： Solid Earth， 121（5）： 3557-3569

Feng J， Yao H， Poli P， et al.2017. Depth variations of 410 km and 660 km discontinuities in eastern North China Craton revealed by ambi-ent noise interferometry [ J]. Geophysical Research Letters， 44（16）8328-8335.

Gao H， Shen Y.2014. Upper mantle structure of the Cascades from full wave ambient noise tomography： Evidence for 3D mantle upwelling in the back-are [ J]. Earth and Planetary Science Letters， 390：222-233.

Gaurav T Eleonore S， Aurelien M， et al.2018. Joint inversion of first over-tone and fundamental mode for deep imaging at the Valhall oil field using ambient noise[ J]. Geophysical Journal International：214（1）：122-132.

Gerstoft p Tanimoto t.2007. a vear of microseisms in southern Califomia [ J]. Geophysical Research Letters， 34（20）： 120304

Gouedard P， Seher T.Meguire JJ. et al.2014. Correction of ocean-bot-tom seismometer instrumental clock errors using ambient seismic noise[ J]. Bulletin of the Seismological Society of America， 104（3）1276-1288.

GretA， Snieder R， Seales J.2006. Time-lapse monitoring of rock proper-ties with coda wave interferometry []Joumal of Geophysical Re-search-Solid Earth， 111（ B3）： B03305.

Guo Z， Chen YJ， Ning J， et al.2015. High resolution 3-D crustal struc-ture beneath NE China from joint inversion of ambient noise and re-ceiver functions using NECESS Array data[ J. Earth and Planetary Science letters 416.-1

Hadziioannou C L. Larose e， Coutant o. et al.2009. Stability of monito-ring weak changes in multiply scattering media with ambient noise correlation： laboratory experiments [ J]. Journal Of The Acoustical Society Of Ameriea.125（6）： 3688-3695.

Hadziioannou C， Larose E， Baig A， et al.2011. Improving temporal resolu-tion in ambient noise monitoring of seismie wave speed[ J].Joumal of Geophysical Research， 116（ B7）： B07304.

Hannemann K， Kriiger F， Dahm T.2014. Measuring of clock drift rates and statie time offsets of ocean bottom stations by means of ambient noise[ J]. Geophysical Joumnal International， 196（2）： 1034-1042

Lawrence JF， Prieto G A.2011. Attenuation tomography of the westem U-nited States from ambient seismienoise[ J].Joumal of Geophysical Research， 116（ B6）： B06302.

Li D， Wang G， Lin R， et al.2019. The shallow erustal s-velocity strue-ture of the Longmenshan fault zone using ambient noise tomography of a seismic dense array []Earthquake Science， 32（5-6）： 197-206.

Li H， Su w. Wang C-Y， et al.2009.Ambient noise Rayleigh wave tomo-graphy in western Sichuan and eastern Tibet[ J. Earth and Planetary Science Letters， 282（1-4）： 201-211

Li Z， Ni S， Zhang B， et al.2016. Shallow magma chamber under the Wu-dalianchi Volcanic Field unveiled by seismic imaging with dense array[ J]. Geophysical Research Letters， 43（10）： 4954-4961

Lin FC， Li D， Clayton R W， et al.2013b.High-resolution 3D shallow crustal structure in Long Beach， Califomnia： Application of ambient noise tomography on a dense seismiearray[ J]. Geophysics， 78（4）：Q45-Q56.

Lin F-C， Moschetti MP， Ritzwoller M H.2008. Surface wave tomography of the western United States from ambient seismic noise： Rayleigh and Love wave phase velocity maps[ J]. Geophysical Journal Intema-tional ，173（1）：281-298.

Lin F-c. Tsai v c.schmandt b. et al 2013a. Extracting seismic core phases with array interferometry [ J]. Geophysical Research Letters 40（6）：1049-1053.

Liu Y， Liu C， Tao C， et al.2018. Time correction of the ocean bottom seis-mometers deployed at the southwest Indian ridge using ambient noise cross-correlation J]. Acta OceanologieaSinica， 37（5）： 39-46.

May.ClavtonRw. Tsai vc. et al.2013. Locating a seatterer in the ac-tivevolcanie area of southern peru from ambient noise cross-corre-lation[ J]. Geophysical Journal International， 192（3）： 1332-1341

NakataN， Chang JP， Lawrence JF， et al.2015. Body wave extraction and tomography at long Beach， Califomnia， with ambient-noise interferom-etry [ J].Joumal of Geophysical Research： Solid Earth， 120（2）：1159-1173.

Nishida K， Montagner JP， Kawakatsu H.2009. Global surface wave tomo-graphy using seismic hum[ J]. Science， 326（5949）： 112-112

Poli P， Pedersen HA， Campillo M.2012. Emergence of body waves from cross-correlation of short period seismic noise [ J]. Geophysical lournal Intemational.188（2）： 549-558.

PrietoGA. Lawrence JF， Beroza G C.2009. Anelastic Earth structure from the coherency of the ambient seismiefield[ J]. Journal of Geo-physical Research， 114（ B7）： B07303

Roux P， Sabra KG， Gerstoft P， et al.2005. P-waves from cross-correla-tion of seismie noise [ J].Geophysieal Research Letters， 32（19）：L19303.

Sabra KG， Gerstoft P， Roux P， et al.2005. Surface wave tomography from microseisms in Southern Califomia[ J]. Geophysical Research Let-ters，32（14）：L14311.

Shapiro NM， Campillo M， Stehly L， et al.2005. High-resolution surface - wave tomography from ambient seismic noise [ J]. Science， 307（5715）：1615-1618.

ShapiroN M， Campillo M.2004. Emergence of broadband Rayleigh waves from correlations of the ambient seismienoise[ J]. Geophysical Re-search Letlers， 31（7）： L07614.

ShapiroNM， Ritzwoller MH， Bensen G D.2006. Source location of the 26 see microseism from cross - correlations of ambient seismie noise [ J.Geophysieal Research Letters， 33（18）： L18310

Shen w.Ritzwoller MH. d Kang. et a.2016. a seismic reference model for the crust and uppermost mantle beneath China from surface wave dispersion [ J]. Geophysical Journal International， 206（2）： 954-979.

Snieder R 2004. Extracting the Green's function from the correlation of co-da waves： A derivation based on stationary phase [ J]. Physical Re-viewF ，69（4）：046610.

Snieder， Seience R J 2002. Coda wave interferometry for estimating non-linear behavior in seismic velocity[ J]. Science， 295（5563）： 22532255.

Stehly L， Campillo M， Shapiro N M.2006. A study of the seismie noise from its long - range correlation properties []. Journal of Geophysical Research， 111（ B10）： B10306.

Stehly L， Campillo M， Shapiro N M.2007.Traveltime measurements from noise correlation stability and detection of instrumental time - shifts ]. Geophysical Journal International， 171（1）： 223-230

Stehly， Laurent， Froment， et al.2015. Monitoring seismic wave velocity changes associated with the Mw7.9 Wenchuan earthquake： increas-ing the temporal resolution using curvelet filters [ J]. Geophysical Journal Intemational， 201（3）： 1939-1949

Tang Y， Chen Y J， Zhou S， et al.2013. Lithosphere structure and thick-ness beneath the North China Craton from joint inversion of ambient noise and surface wave tomography [ J]. Journal of Geophysical Re-search： Solid Earth， 118（5）： 2333-2346

Wang J， Wu G， Chen X.2019. frequency-bessel transform method for ef-fective imaging of higher-mode rayleigh dispersion curves from ambi-entseismie noise data[ J]. Journal of Geophysical Research：Solid Earth ，124（4）：3708-3723.

Wang T， Song x， Xia HH .2015. Equatorial anisotropy in the inner part of Earth's inner core from autocorrelation of earthquake coda[J].Na-tureGeoseience， 8（3）： 224-227.

Wang w， Gerstoft P， Wang B.2018. Seasonality of p wave microseisms from NCF-based beamforming using ChinArray [ J]. Geophysical Journal International， 213（3）： 1832-1848.

Weaver r L Lobkis o 2003.Flastie wave thermal nuctuations ultra-sonie waveforms by correlation of thermal phonons J.Joumnal of the Acoustical Society of America， 113（5）： 2611-2621.

Weaver r l lobkis o 2001. ultrasonics without a source： thermal luc-tuation correlations at MHz frequencies [ J]. Physical Review Letters 87（13）：134301.

Weaver r l lobkis o L 2002. On the emergence of the green's function in the correlations of a diffuse field： pulse - echo using thermal pho-nons[ J]. Ultrasonics， 40（1-8）： 435-439

Weaver R L.2011. On the amplitudes of correlations and the inference of attenuations， specific intensities and site factors from ambient noise [ J].ComptesRendus Geoscience， 343（8-9）： 615-622.

Wegler U， Sens - Schoenfelder C.2007. Fault zone monitoring with pas-sive image interferometry[ J]. Geophysical Journal International， 168（3）：1029-1033.

Xia Y， Ni S， Zeng x， et al.2015. Synchronizing intercontinental seismic networks using the 26 s persistent localized microseismiesource[]Bulletin of the Seismological Society of America， 105（4）： 2101-2108.

Xie J. Chu R. Ni S.2020.Relocation of the 17 June 2017 Nuugaatsiag Greenland） landslide based on Green s functions from ambient seis-mic noises [. Journal of Geophysical Research： Solid Earth， 125（5）：e2019JB018947.

Xie J， Ritzwoller MH. Shen W， et al.2013. Crustal radial anisotropy across Eastem Tibet and the Westem Yangtze Craton[ J]. Journal of Geophysical Research： Solid Earth， 118（8）： 4226-4252

Xu ZJ， Song X.2009. Temporal changes of surface wave velocity associat-ed with major Sumatra earthquakes from ambient noise correlation [ J. Proceedings of the National Aeademy of Seiences of the United States of America， 106（34）： 14207-14212

Yang Y.Ritzwoller M h.2008. Characteristics of ambient seismic noise as a source for surface wave tomography [ J]. Geochemistry Geophysics Geosystems， 9： Q02008

YaoH.Gouedard P. Collins JA. et al.2011. Structure of young East Pa-cific Rise lithosphere from ambient noise correlation analysis of fun-damental-and higher - mode Scholte - Rayleigh waves [ ComptesRendus Geoscience， 343（8-9）： 571-583

Yao H， Van Der Hilst RD， De Hoop MV.2006. Surface-wave array tomography in SE Tibet from ambient seismic noise and two-station analysis-I. Phase velocity maps [ J]. Geophysical JoumnalIntema-tional ，166（2）：732-744.

Yao H， Van Der Hilst RD， Montagner J-P.2010. Heterogeneity and ani-sotropy of the lithosphere of sE Tibet from surface wave array tomo-graphy[ J. Journal of Geophysical Research， 115（ B12）： B12307

Zeng x， Ni S.2010. A persistent localized microseismie source near the Kyushu Island， Japan [ J ] Geophysical Research Letters 37：L24307.

Zeng X， Ni S.2014. Evidence for an independent 26-s microseismic source near the Vanuatu IslandsJ]. Pure and Applied Geophysics 171（9）：2155-2163

Zeng x， Xie J， Ni S.2014. Ground truth location of earthquakes by use of ambient seismic noise from a sparse seismic network： A case study in Western Australia[ J]. Pure and Applied Geophysics， 172（6）： 1397-1407.

Zhan Z， Ni S， Helmberger D V， et al.2010. Retrieval of Moho-reflected shear wave arrivals from ambient seismie noise [ J].Geophysica Journal International， 182（1）： 408-420

Zhan Z， Wei S， Ni S， et al.2011. Earthquake centroid locations using cali-bration from ambient seismienoise[]. Bulletin of the Seismologica Society of Ameriea， 101（3）： 1438-1445

Zhang Y， Li H， Huang Y， et al.2020. Shallow structure of the Longmen Shan Fault Zone from a high - density， short-period seismie array [ J. Bulletin of the Seismological Society of America， 110（1）38-48.

Review of the Application of Seismic Ambient NoiseCross-correlation Method

CHEN Yuxin'，TANG Mingshuai3

（1.Lanzhou Institute of Seismology，China Earthquake Administration，Lanzhou 730000，Gansu，China）

（2.Xinjiang Pamir Intracontinental Subduction National Field Observation and Research Station，Urumqi 830011，Xinjiang，China）

（3.Urumqi Institute of Central Asia Earthquake，China Earthquake Administration，Urumqi 830011，Xinjiang，China）

Abstract

Obtaining Green's function，which can reflect the information about the underground media by cross correla- ting the ambient noise data recorded by seismic stations， is the frontier and hot spot of theoretical research and practical application in the field of seismology. This paper firstly introduces the evolution of the noise cross-correla- tion application， and then expounds its application to surface-wave tomography，body-wave signal extraction and body-wave imaging，monitoring of variation and attenuation of the wave-velocity of underground media， earthquake location，analysis of noise source， and time-shifting correction. Finally，theprospeet of the applica- tion of ambient noise cross-correlation is discussed.

Keywords： ambient noise;Green's function; dispersion curves; tomography imaging;medium change