Summary We propose a new array covariance matrix analysis method, named ‘maximum covariance direction method’ (MCD method), to detect and locate unconventional seismic sources of weak signals without clear onsets. The MCD method builds a normalized-covariance matrix of time-shifted seismic waveforms recorded in a seismic array and determines the existence of source based on the consistency of the maximum covariance direction with the theoretical prediction. Synthetic tests demonstrate effectiveness of the MCD method in detecting one and multiple isolated sources with low signal-to-noise ratios. As a data application, we study one-hour long-period tremors (LPTs) around Aso Volcano of Japan in November 24, 2014. Twenty six LPTs are detected near the Naka-dake first crater of Aso Volcano, with the uncertainties of source location of about 7 km. Using the recorded background noise at the seismic stations, we show that the MCD method can detect LPTs even when the LPT signals are buried in the background noise and become indiscernible in the seismic data. Unlike traditional methods that employ the coherent features of seismic signals for source detection, the MCD method places emphases on both the coherence of seismic signals and consistency of the direction of the coherent signals from a potential source location. The synthetic tests and data application indicate that the MCD method provides a good alternative to other traditional methods for detecting and locating unconventional seismic sources, with a major improvement of avoiding source misidentification in the presence of strong incoherent signals.

中文翻译：

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非常规震源的最大协方差方向法

小结 我们提出了一种新的阵列协方差矩阵分析方法，称为“最大协方差方向法”（MCD 方法），用于检测和定位没有明确起始点的微弱信号的非常规震源。MCD方法建立地震阵列中记录的时移地震波形的归一化协方差矩阵，并根据最大协方差方向与理论预测的一致性确定震源的存在。综合测试证明了 MCD 方法在检测一个和多个具有低信噪比的隔离源方面的有效性。作为数据应用，我们于 2014 年 11 月 24 日研究了日本阿苏火山周围的一小时长周期震颤（LPTs）。在阿苏火山中岳第一火山口附近检测到 26 个 LPTs，震源位置不确定约7公里。使用在地震台站记录的背景噪声，我们表明即使 LPT 信号隐藏在背景噪声中并且在地震数据中变得难以辨认，MCD 方法也可以检测 LPT。与利用地震信号的相干特征进行源检测的传统方法不同，MCD 方法将重点放在地震信号的相干性和来自潜在源位置的相干信号方向的一致性上。综合测试和数据应用表明，MCD方法为非常规震源探测和定位提供了一种替代传统方法的良好替代方法，在避免强非相干信号下的震源误识别方面取得了重大改进。我们表明，即使 LPT 信号隐藏在背景噪声中并且在地震数据中变得难以辨认，MCD 方法也可以检测 LPT。与利用地震信号的相干特征进行源检测的传统方法不同，MCD 方法将重点放在地震信号的相干性和来自潜在源位置的相干信号方向的一致性上。综合测试和数据应用表明，MCD方法为非常规震源探测和定位提供了一种替代传统方法的良好替代方法，在避免强非相干信号下的震源误识别方面取得了重大改进。我们表明，即使 LPT 信号隐藏在背景噪声中并且在地震数据中变得难以辨认，MCD 方法也可以检测 LPT。与利用地震信号的相干特征进行源检测的传统方法不同，MCD 方法将重点放在地震信号的相干性和来自潜在源位置的相干信号方向的一致性上。综合测试和数据应用表明，MCD方法为非常规震源探测和定位提供了一种替代传统方法的良好替代方法，在避免强非相干信号下的震源误识别方面取得了重大改进。与利用地震信号的相干特征进行源检测的传统方法不同，MCD 方法将重点放在地震信号的相干性和来自潜在源位置的相干信号方向的一致性上。综合测试和数据应用表明，MCD方法为非常规震源探测和定位提供了一种替代传统方法的良好替代方法，在避免强非相干信号下的震源误识别方面取得了重大改进。与利用地震信号的相干特征进行源检测的传统方法不同，MCD 方法将重点放在地震信号的相干性和来自潜在源位置的相干信号方向的一致性上。综合测试和数据应用表明，MCD方法为非常规震源探测和定位提供了一种替代传统方法的良好替代方法，在避免强非相干信号下的震源误识别方面取得了重大改进。