类型a：这篇文档报告了一项原创研究。
主要作者和机构及发表信息
本研究的主要作者包括谢凡（Fan Xie，中国地震局地球物理研究所、地震源物理重点实验室）、Eric Larose（法国格勒诺布尔大学ISTERRE实验室）、王庆宇（Qingyu Wang，ISTERRE实验室及麻省理工学院地球、大气与行星科学系）以及张玉祥（Yuxiang Zhang，哈尔滨工程大学声学科技实验室）。该研究于2023年发表在《Engineering Geology》期刊上。
学术背景
本研究属于地质工程和地震学领域。岩石边坡的稳定性是山区地貌形成的重要过程之一，但其突然加速或流动通常难以预测，并可能对基础设施造成严重破坏。岩石边坡的变形与材料的机械刚度密切相关，而累积的岩石损伤会导致失稳。然而，由于边坡的高度异质性和裂隙尺度的广泛分布，量化边坡损伤具有挑战性。研究表明，岩石损伤的发展会伴随着刚度的降低，这与地震波速度的变化相关。因此，利用环境噪声干涉法（Ambient Noise Interferometry, ANI）可以远程评估边坡的损伤状态。尽管已有研究尝试用此方法监测滑坡，但对于岩石边坡的研究较少。此外，如何在高时间分辨率下检测潜在的前兆信号仍是一个未解决的问题。本研究旨在通过高时间分辨率的ANI技术监测西南中国普布沟岩石边坡的相对地震波速度变化（dv/v），以探索其在岩体损伤监测中的应用价值。
研究工作流程
本研究的工作流程分为以下几个步骤：
研究区域描述
研究地点位于中国西南部四川省大渡河流域的普布沟岩石边坡，这是一个受地震和降雨影响显著的不稳定边坡。边坡由分层火山岩组成，浅层为风化凝灰岩和砾石，深层为完整岩石。
数据采集
在边坡上安装了两个短周期地震台站（T01和T02），间距为157米。每个台站配备了GL-CS2型地震仪，采样频率为100 Hz。连续记录了2019年2月24日至2020年3月7日的环境噪声数据。
交叉相关与速度变化估算
通过计算两台站之间的环境噪声交叉相关函数（CCF）重建格林函数，并利用拉伸法（Stretching Method）估算dv/v。具体而言，首先对每段20分钟的数据进行预处理，包括去趋势、去仪器响应、频谱白化和裁剪。然后，使用Wiener滤波器提高信噪比（SNR），并选择滞后时间为1至11秒的尾波窗口估算dv/v。
其他测量
收集了研究区域的大气温度、降雨量和地表位移数据，用于分析外部因素对dv/v的影响。GNSS接收器每天记录一次边坡中部的地表位移。
主要结果
1. 地震和降雨引起的dv/v变化
在378天的监测中，dv/v表现出一个从-1%到+2%的年度正弦波动，同时在雨季（7月至8月）出现多次快速波动。两次中等地震（ML 6.2和ML 5.3）分别导致了~1.5%和~0.7%的同震速度下降。第一次地震后的恢复过程呈对数形式，恢复时间为约15天；第二次地震发生在雨季，恢复过程受到降雨干扰，持续时间更长。
潜在前兆信号
在2020年8月6日发生的一次小型岩崩事件前40分钟，观察到一个~0.5%的瞬时dv/v下降。这一信号被验证为真实的前兆信号，而非测量误差。
每日dv/v变化
dv/v的年度波动与大气温度变化高度相关，特别是在1 cpd（每日周期）和2 cpd（半日周期）频率范围内。热弹性效应被认为是驱动每日dv/v波动的主要机制。
测量误差与深度分辨率
使用不同阶数的Wiener滤波器测试了dv/v的测量误差。结果表明，2×2阶滤波器可以在保持前兆信号的同时有效提高测量精度。深度分辨率分析显示，重建的CCF在2-20 Hz频率范围内的敏感深度可达200米。
结论
本研究成功利用高时间分辨率的ANI技术监测了岩石边坡的dv/v变化，揭示了以下几点：
1. 中等地震导致同震速度下降和随后的恢复过程，雨季条件下恢复过程受到降雨干扰。
2. 检测到岩崩事件前40分钟的~0.5% dv/v下降，表明ANI技术可用于早期预警系统。
3. 每日dv/v波动与热弹性效应相关，速度-温度敏感性约为10⁻⁴ K⁻¹。
本研究的科学价值在于提供了一种新的高时间分辨率监测方法，可更好地理解岩石边坡的动态响应。其应用价值在于为未来岩体损伤监测和滑坡预警提供了技术支持。
研究亮点
1. 首次将ANI技术应用于岩石边坡的高时间分辨率监测。
2. 检测到岩崩事件前的潜在前兆信号，为早期预警提供了新思路。
3. 揭示了热弹性效应对每日dv/v波动的驱动作用。
其他有价值内容
本研究还探讨了测量误差和深度分辨率的影响，为未来类似研究提供了参考。此外，研究建议结合更多环境传感器进一步验证异常信号的来源。