《Journal of Applied Geophysics》：Near-surface quality factor estimation based on seismic signal induced by high-speed train
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•提出了一种利用高速列车（HST）诱发信号进行近地表Q值估计的方法。•从复杂的高速列车振动源中提取等效单源响应。•该方法通过合成模型和现场地震数据集进行了验证。•该方法能够实现大规模Q值估计和长期近地表监测。引言传统地震勘探一般依赖于主动源（如炸药、可控震源车和气枪）或被动源
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提出了一种利用高速列车（HST）诱发信号进行近地表Q值估计的方法。
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从复杂的高速列车振动源中提取等效单源响应。
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该方法通过合成模型和现场地震数据集进行了验证。
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该方法能够实现大规模Q值估计和长期近地表监测。
引言
传统地震勘探一般依赖于主动源（如炸药、可控震源车和气枪）或被动源（如天然地震和环境噪声）。主动源能够产生高质量数据，但需要大量人力和资源，且在城市或人口密集地区往往受到限制（Xia等，1999；Park等，2005；Shapiro等，2005）。被动源虽然是一种天然的"低成本"替代方案，但存在震源位置和时机不可控的问题，导致数据稳定性和分辨率有限（Bensen等，2007；Weemstra等，2013）。因此，由于技术、经济性和时效性等方面的制约，传统震源往往难以在特定场景下提供高质量且连续的地震数据。这些挑战凸显了开发既低成本又环境可持续的新型地震源的迫切需求。
近年来，交通基础设施的迅速扩张与绿色、低成本、高效物探追求相结合，促使交通诱导振动逐渐被采用为地震学中的新型信号源（Nakata等，2011；Quiros等，2016；Brenguier等，2019；Lavoué等，2021）。大量现有研究表明，车辆和地铁的振动信号已成功应用于浅层结构成像（Behm等，2013；K. Zhang等，2020；Mi等，2022；Rezaeifar等，2023）、介质参数反演（Dikmen等，2016；Meng等，2021a）和城市环境监测（Halliday等，2008；Y. Zhao等，2022），展现了显著的应用潜力和研究价值。在各种交通方式中，高速列车（HST）因其固定路线、稳定速度、宽广频带和强能量，加之全球高速铁路系统的持续扩张，已成为研究焦点（Fuchs等，2018；Jiang等，2019；X. Wang等，2021）。这些特性使HST信号具有高度可重复性和稳定性，从而为大规模、高分辨率和长期连续地球物理观测提供了有利条件。现有研究已将HST诱发的地震信号应用于模拟地震记录的全波形反演（Luo等，2023；L. Wang等，2025）、断层带地震速度变化的监测（Sheng等，2022；Higueret等，2024）以及基于地震干涉提取面波和体波（Liu等，2022；Mi和Xia，2023；You等，2023），为利用HST信号进行地下结构反演和动态监测奠定了基础。
然而，与基于HST信号的速度结构表征和波场提取研究相比，近地表衰减特性及其Q值表征远未得到系统的关注。地震波衰减在地球物理研究和工程应用中具有重要意义。由内在吸收引起的衰减可以反映岩石和土壤介质的粘弹性和非均匀性，并直接影响地震成像分辨率以及震源机制反演的可靠性（Bai等，2017）。在近地表环境中尤为关键，强能量衰减往往导致信噪比降低和地震图像模糊，从而限制了浅层地质结构的精细表征，给工程勘察、灾害识别和基础设施安全评估带来挑战（Xu等，2014；Kalinichenko等，2025）。因此，构建准确的近地表Q模型是实现有效近地表吸收补偿和提高地震勘探与工程监测精度的前提（Xia等，2002a）。近年来，若干研究已证实利用移动地震源估计近地表Q值的可行性。Zhao等（2023）成功从位于公路附近的单站记录的信号中提取了近地表衰减信息。Zhang等（2023）利用卡车和货运列车的振动监测了圣哈辛托断层带Q值的横向变化。Pinzon-Rincon等（2025）进一步利用列车诱导振动数据建立了地震衰减特性与地下水位波动之间的关系。在此背景下，利用高速列车产生的地震信号可能克服传统方法（Mitchell，1975；Johnston和Toks?z，1980；Draganov等，2013；Xia等，2013；Q. Zhao等，2020）在空间覆盖和时间连续性方面的局限性，为近地表Q值的动态监测提供低成本、高精度和长期连续的方法。然而，当现有移动地震源Q计算方法直接应用于HST信号时，面临强多源叠加干扰和反演结果稳定性差等关键问题。因此，迫切需要开发针对HST震源特征的定向且准确的衰减信息提取方案。
为解决上述问题，本研究提出了一种利用HST诱发的地震信号在面波主导的传播环境下估计近地表有效Q值的新方法。首先，我们构建了HST诱导振动的波场模型，并开发了瞬时频谱差分策略，从分布式的列车产生波场中分离出等效单源响应。然后，基于分离后的波场，我们结合改进的频谱比法与多事件叠加方案，获得稳定可靠的近地表Q值估计。最后，我们利用横向均匀和横向非均匀数值模型对提出的工作流程进行了测试，并将其应用于两组现场数据集，以检验其在表征近地表衰减空间和时间变化方面的性能。
各章节摘要
高速列车产生的振动信号
为确保高速稳定运行，高速列车大多行驶在高架桥上。图1展示了高速列车的结构及其在高架桥上运行时激发地震波的过程。高速列车运行过程中产生的地震扰动的传播机制可描述为：由车轮与铁轨相互作用产生的动荷载，通过高架结构传递至桥墩，随后辐射进入周围地下介质。相应地，桥墩-基础耦合
数值模拟测试
为验证本文提出的HST地震数据衰减提取方法的可靠性，本研究利用有限差分法对高速列车驶过高架桥的全过程进行了数值模拟。通过构建包含典型近地表衰减结构的理论模型，该方法在涉及近地表Q值横向变化的地质条件下进行了系统测试。
在本研究中，建立了一个等效震源模型
现场应用与验证
与传统主动和被动地震源相比，HST震源的独特特性使其能够在实际应用中以极低成本实现大规模地质结构探测和长期连续监测。在本章中，将提出的Q值估计方法应用于郲县地区和龙门山断层带两组HST诱发的地震数据集。研究结果不仅验证了该方法在实际条件下的性能
结论
本研究提出了一种利用高速列车产生的振动信号估计近地表Q值的新方法，旨在克服传统Q值估计方法存在的成本高、在人口密集地区适用性受限以及时空连续性不足等局限性。该方法的核心创新在于考虑了HST震源分布、移动和多源的特性，通过建立列车振动波场模型，应用瞬时
CRediT作者贡献声明
冯逸帆：撰写–初稿、方法论、数据管理、概念化。李清春：撰写–审阅与编辑、指导、经费获取。王鹏齐：撰写–审阅与编辑、调研。何非凡：调研、数据管理。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
致谢
本工作部分由中国国家重点研发计划资助，基金编号：2021YFA0716902。我们感谢由德国地学研究局（GFZ）托管的GEOFON数据中心、波茨坦地球物理仪器池，以及来自中国地质科学院和GFZ的项目成员提供了本研究中使用到的地震数据。
冯逸帆|李清春|王鹏齐|何非凡
