The critical zone sustains terrestrial life, but we have few tools to explore it efficiently beyond the first few meters of the subsurface. Using analyses of high‐frequency ambient seismic noise from densely spaced seismometers deployed in the forested Shale Hills subcatchment of the Susquehanna Shale Hills Critical Zone Observatory (SSHCZO), we show that temporal changes in seismic velocities at depths from ∼1 m to tens of m can be detected. These changes are driven by variations at the land surface. The Moving‐Window Cross‐Spectral (MWCS) method was employed to measure seismic‐velocity changes in coda waves at hourly resolution in 10 different frequency bands. We observed a diurnal signal, a seasonal signal, and a meteorological‐event‐based signal. These signals were compared to time‐series measurements of precipitation, well water levels, soil moisture, soil temperature, air temperature, latent heat flux, and air pressure in the heavily instrumented catchment. Most of the velocity changes can be explained by variations in temperature that result in thermoelastic strains that propagate to depth. But some double minima in seismic velocity time‐series observed after large rain events were attributed in part to the effects of water infiltration. These results show that high‐frequency ambient noise data may in some locations be used to detect changes in the critical zone from ∼1 to ∼100 m or greater depth with hourly resolution. But interpretation of such data requires multiple environmental data sets to deconvolve the complex interrelationships among thermoelastic and hydrological effects in the subsurface critical zone.

中文翻译：

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地震环境噪声分析可将临界区的温度和水信号变化显示到十米的深度

关键地带维持着陆地生命，但是我们很少有工具可以有效地探索地下前几米以外的地方。通过对部署在萨斯奎哈那页岩山临界区天文台（SSHCZO）的森林中的页岩山小流域的密集空间地震仪进行的高频环境地震噪声分析，我们发现了地震波速度在约1 m至数十m处的时间变化可以被检测到。这些变化是由陆地表面的变化驱动的。运用移动窗口互谱（MWCS）方法以每小时分辨率在10个不同频带中测量了尾波的地震波速度变化。我们观察到了昼夜信号，季节信号和基于气象事件的信号。这些信号与降水，井水位，大量仪器集水区中的土壤湿度，土壤温度，气温，潜热通量和气压。大多数速度变化可以通过温度变化来解释，温度变化会导致热弹性应变传播到深度。但是在大雨事件之后观察到的地震速度时间序列的一些双重最小值部分归因于水的渗透作用。这些结果表明，高频环境噪声数据可以在某些位置以小时分辨率检测从大约1到大约100 m或更大深度的关键区域的变化。但是，对此类数据的解释需要多个环境数据集，以消除地下关键区域中热弹性和水文效应之间的复杂相互关系。以及仪表密集的集水区中的气压。大多数速度变化可以通过温度变化来解释，温度变化会导致热弹性应变传播到深度。但是在大雨事件之后观察到的地震速度时间序列的一些双重最小值部分归因于水的渗透作用。这些结果表明，高频环境噪声数据可以在某些位置以小时分辨率检测从大约1到大约100 m或更大深度的关键区域的变化。但是，对此类数据的解释需要多个环境数据集，以消除地下关键区域中热弹性和水文效应之间的复杂相互关系。以及仪表密集的集水区中的气压。大多数速度变化可以通过温度变化来解释，温度变化会导致热弹性应变传播到深度。但是，在大雨事件之后观察到的地震速度时间序列的一些双重最小值部分归因于水的渗透作用。这些结果表明，高频环境噪声数据可以在某些位置以小时分辨率检测从大约1到大约100 m或更大深度的关键区域的变化。但是，对此类数据的解释需要多个环境数据集，以消除地下关键区域中热弹性和水文效应之间的复杂相互关系。大多数速度变化可以通过温度变化来解释，温度变化会导致热弹性应变传播到深度。但是，在大雨事件之后观察到的地震速度时间序列的一些双重最小值部分归因于水的渗透作用。这些结果表明，高频环境噪声数据可以在某些位置以小时分辨率检测从大约1到大约100 m或更大深度的关键区域的变化。但是，对此类数据的解释需要多个环境数据集，以消除地下关键区域内热弹性和水文效应之间的复杂相互关系。大多数速度变化可以通过温度变化来解释，温度变化会导致热弹性应变传播到深度。但是在大雨事件之后观察到的地震速度时间序列的一些双重最小值部分归因于水的渗透作用。这些结果表明，高频环境噪声数据可以在某些位置以小时分辨率检测从大约1到大约100 m或更大深度的关键区域的变化。但是，对此类数据的解释需要多个环境数据集，以消除地下关键区域中热弹性和水文效应之间的复杂相互关系。但是在大雨事件之后观察到的地震速度时间序列的一些双重最小值部分归因于水的渗透作用。这些结果表明，高频环境噪声数据可以在某些位置以小时分辨率检测从大约1到大约100 m或更大深度的关键区域的变化。但是，对此类数据的解释需要多个环境数据集，以消除地下关键区域中热弹性和水文效应之间的复杂相互关系。但是在大雨事件之后观察到的地震速度时间序列的一些双重最小值部分归因于水的渗透作用。这些结果表明，高频环境噪声数据可以在某些位置以小时分辨率检测从大约1到大约100 m或更大深度的关键区域的变化。但是，对此类数据的解释需要多个环境数据集，以消除地下关键区域中热弹性和水文效应之间的复杂相互关系。