Broad-band Rayleigh wave phase velocity maps (10–150 s) across the United States from ambient noise data
Broad-band Rayleigh wave phase velocity maps (10–150 s) across the United States from ambient noise data
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根据环境噪声数据绘制的美国各地宽带瑞利波相速度图（10-150 秒）
DOI：
10.1093/gji/ggw460
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发表时间：
2017-02
影响因子：
2.8
通讯作者：
Xie J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao K.;Luo Y.;Xie J.
在这项研究中，我们证明了使用环境噪声层析成像（ANT）在大陆尺度上成像宽带（10-150秒）瑞利波相速度图的可行性。我们利用USArray各台站间环境噪声数据的互相关得到了宽带瑞利波，并测量了这些互相关在10-150 s周期内的频散曲线。大规模密集的USArray使我们能够获得超过50万个表面波路径，这些路径密集地覆盖了美国本土。利用这些路径，我们生成了10-150秒周期的瑞利波相速度图。我们的相速度图与其他报道的基于短周期（<50秒）环境噪声数据和基于中/长周期（50 - 90秒）地震数据的相速度图相似。本研究在美国大陆范围内将ANT从短/中期（<50秒）扩展到长达150秒的长周期。这些宽带相速度图可以用来构建岩石圈和软流圈的三维速度结构。
In this study, we demonstrate the feasibility of imaging broad-band (10–150 s) Rayleigh wave phase velocity maps on a continental scale using ambient noise tomography (ANT). We obtain broad-band Rayleigh waves from cross-correlations of ambient noise data between all station pairs of USArray and measure the dispersion curves from these cross-correlations at a period band of 10–150 s. The large-scale dense USArray enables us to obtain over 500 000 surface wave paths which cover the contiguous United States densely. Using these paths, we generate Rayleigh wave phase velocity maps at 10–150 s periods. Our phase velocity maps are similar to other reported phase velocity maps based on ambient noise data at short periods (<50 s) and based on earthquake data at intermediate/long periods (50–90 s). This study extends ANT from short/intermediate periods (<50 s) to long periods up to 150 s in a continental scale of the USA. These broad-band phase velocity maps from ANT can be used to construct 3-D lithospheric and asthenospheric velocity structures.
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影响因子：
2.8
作者：
J. Tromp;Yang Luo;S. Hanasoge;D. Peter
通讯作者：
J. Tromp;Yang Luo;S. Hanasoge;D. Peter
影响因子：
2.8
作者：
Bensen, G. D.;Ritzwoller, M. H.;Yang, Y.
通讯作者：
Yang, Y.
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56.9
作者：
Kiwamu Nishida;J. Montagner;H. Kawakatsu
通讯作者：
Kiwamu Nishida;J. Montagner;H. Kawakatsu
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--
作者：
M. Moschetti;M. Moschetti;M. Ritzwoller;F. Lin;Yingjie Yang
通讯作者：
M. Moschetti;M. Moschetti;M. Ritzwoller;F. Lin;Yingjie Yang
影响因子：
2.8
作者：
Jun Xie;Yingjie Yang;S. Ni
通讯作者：
Jun Xie;Yingjie Yang;S. Ni